何が起きた？

AI（人工知能）の普及によって、巨大企業と中小企業、富裕層と一般の労働者、先進国と途上国の間で、経済格差が拡大する可能性が指摘されている。

2026年11月5日、経済協力開発機構（OECD）は、AIの導入が急速に進む一方で、企業規模や世代による利用格差が残っているとする報告書を発表した。

報告書によると、2025年にAIを利用していた企業の割合は、OECD諸国の従業員10人以上の企業全体で20%だったのに対し、従業員250人以上の大企業では52%に達していた。

個人の生成AI利用率にも大きな違いがある。16～24歳では68%だったのに対し、55～74歳では14%にとどまった。

AIが社会全体の生産性を高める一方、その恩恵を受けられる企業や人々が偏っていることを示す結果である。

さらに、スタンフォード大学が2026年に発表した「AI Index」では、2025年に登場した主要な最先端AIモデルの90%以上が企業によって開発されていた。

高度なAIの開発が企業主導となり、技術や計算設備、投資資金が一部の巨大企業に集まりやすい構造も浮かび上がっている。

簡単にいうと

AIには、誰もが高度な知識や技術を利用できるようにする力がある。しかし、そのAIを開発し、動かす設備を所有しているのは誰なのかという問題がある。

例えば、世界中の企業が少数の巨大AIサービスを使って仕事をするようになったとする。

利用企業は業務を効率化できるが、AIサービスを提供する企業は、世界中の利用者から継続的に収益を得られる。

AIが普及するほど、その基盤を所有する企業の経済的な影響力が大きくなる可能性があるのだ。

これは道路に例えると分かりやすい。

誰もが道路を使って商売できるとしても、その道路を所有し、通行料金や利用条件を決められる企業が少数しかなければ、商売をする側は道路の所有者に依存することになる。

AIでも同じことが起こり得る。

ここで問題になるのが「中央集権化」である。

本来は中央に権力が集まる仕組みを指す言葉だが、AIの問題では、技術、資本、情報、意思決定への影響力が少数の企業や国家に集中することを意味する。

AIを使う人が増えることと、AIによって生まれる富や権力が社会全体に分散することは、必ずしも同じではないのである。

なぜAIは少数の巨大企業に集中するのか？

最大の理由は、高性能なAIを開発するために巨額の資金と設備が必要になることである。

最先端のAIモデルを開発するには、大量の計算を処理する半導体、巨大なデータセンター、電力、専門人材などを確保しなければならない。

スタンフォード大学のAI Indexによると、2025年の米国における民間AI投資額は約2,859億ドルに達した。中国の約124億ドルと比較すると23倍以上である。

ただし、これは民間投資の比較であり、中国の政府主導の投資などをすべて含む数字ではない。

こうした巨額の投資が可能な企業は限られる。

さらに、高性能なAIを提供して利用者を獲得できれば、収益を次のAI開発へ投資できる。資金、技術、人材が集まり、それが新たな競争力につながる循環が生まれる。

もちろん、資金力だけで勝敗が決まるわけではない。新しい技術や効率的な開発手法によって、新興企業が大手企業に対抗する余地もある。

それでも、AIを動かす基盤の集中は現実的な懸念となっている。

2026年6月には、欧州委員会がAmazonとMicrosoftのクラウドサービスについて、EUのデジタル市場法に基づく規制対象に指定すべきだとの暫定判断を示した。

クラウドとは、企業が自前で計算設備を持たず、インターネット経由で外部企業の設備を借りて利用する仕組みである。

欧州委員会は、両社の大きな顧客基盤や他社サービスへの乗り換えにくさに加え、AI関連のサービスや提携関係も競争上の重要な要素になっていると指摘した。

これは違法行為が確定したという意味ではないが、AIを支える計算基盤が、企業間の力関係に大きな影響を与えていることを示している。

さらに国家間にも同様の問題がある。

AI開発には半導体、データセンター、電力などが必要であり、これらを確保できる国家と、外国企業のサービスに依存する国家との間で、技術的な自立性に差が生まれる可能性がある。

AIが経済活動だけでなく行政や重要インフラに広がれば、その基盤を誰が管理しているのかという問題は、国家の安全保障にも関係してくる。

AIは貧富の差をどのように広げるのか？

AIによる格差は、単純に「AIを使える人と使えない人」の違いだけではない。

より重要なのは、AIによって生み出された利益が誰のものになるのかという問題である。

2025年4月、国際通貨基金（IMF）の研究者らは「AI Adoption and Inequality」という研究を発表した。

この研究では、AIによって高所得者の仕事も自動化されるため、賃金格差が縮小する可能性がある一方、資産格差は拡大する可能性があると指摘している。

例えば、ある企業がAIの導入によって仕事を大幅に効率化し、利益を増やしたとする。

その利益が従業員の賃金引き上げに使われれば、労働者も恩恵を受ける。

しかし、人件費の削減などによって得られた利益が主に株主へ配分されれば、株式などの資産を多く持つ人々がより豊かになる。

つまり、AIが社会全体の生産性を高めたとしても、その成果が労働者へ均等に分配されるとは限らない。

IMFの研究は経済モデルに基づく分析であり、AIによって資産格差がすでに拡大したと実証したものではない。ただし、AIの経済効果を考えるうえで重要な問題を示している。

実際のAI利用にも偏りが確認されている。

2026年7月に発表された別のIMF研究では、2025年1月から2026年2月までのAI利用データを使い、職業別・国家別にAIによる時間節約の価値を分析した。

その結果、多くの国で、高賃金の専門職にAI利用による便益が偏っていた。

特に一部の途上国では、その便益が少数の専門職に極端に集中していた。

ただし、この研究が評価したのはAIによって節約された労働時間の金銭的価値であり、実際に給与や企業利益がどれだけ増えたかを直接測定したものではない。

それでも、AIの普及だけでは格差が自然に解消されない可能性を示している。

日本でも注意が必要である。

経済産業研究所（RIETI）が約8万7,000社の中小企業データを分析したところ、生成AIは従来のIT技術より企業規模による導入率の差が小さいことが確認された。

一方、業種による導入率の違いは大きく、情報通信や教育などでは利用が進む一方、建設、運輸、飲食などでは比較的緩やかだった。

つまり、小さな企業でもAIを使い始めることはできるが、業務の性質や既存のデジタル設備によって、活用できる範囲には違いが生まれるのである。

情報までAI企業に支配されるのか？

AIによる中央集権化は、経済活動だけの問題ではない。

情報の流れそのものが、少数のAIサービスを中心とする構造に変わる可能性もある。

従来のインターネットでは、利用者が検索エンジンで情報を探し、さまざまなWebサイトを訪問していた。

しかし、生成AIが複数の情報をまとめて回答するようになると、利用者は元のWebサイトを訪問する必要がなくなる場合がある。

米国のPew Research Centerが2025年に公表した調査では、Google検索にAIによる要約が表示された場合、通常の検索結果にあるリンクをクリックした割合は8%だった。

AI要約が表示されなかった場合は15%であり、大きな差が確認された。

ただし、AI要約が表示される検索と表示されない検索では質問内容なども異なるため、差のすべてがAI要約によって生じたと断定することはできない。

それでも、AIが普及することで、情報の受け取り方が変化していることは確かである。

ここで問題になるのが、情報を作る側と、情報を届ける側の力関係である。

ニュースを取材する報道機関、専門的な情報を公開する研究者、記事を書く個人などがいても、利用者がAIの回答だけを読むようになれば、情報の制作側に十分なアクセスや収益が還元されなくなる可能性がある。

さらに、AIがニュースだけでなく、商品の比較、買い物、旅行予約、金融サービスなどの入口になれば、利用者が何を見て、何を選ぶかにも大きな影響を与えることになる。

これは単なる情報検索の効率化ではない。

人々の判断を支える情報が、限られた企業のシステムを経由して届けられる構造への変化である。

AIの回答内容がどのように決められ、どの情報が優先されるのか。その仕組みが不透明なまま依存が進めば、情報の多様性や公正な競争にも影響する可能性がある。

AIによる格差拡大は防げるのか？

ここまでの問題を見ると、AIは巨大企業や富裕層に有利な技術のように思える。

しかし、AIには反対に格差を縮小する可能性もある。

2025年に学術誌『Quarterly Journal of Economics』に掲載された研究では、約5,200人の顧客対応担当者を対象にAIの導入効果を分析した。

その結果、AIを利用した従業員の生産性は平均15%向上し、特に経験が浅く、技能水準が低い従業員ほど大きな改善が確認された。

つまり、AIは経験豊富な専門家の知識や仕事の進め方を、経験の浅い人でも活用できるようにする可能性がある。

ただし、これは特定の企業と職種を対象とした研究であり、すべての仕事に同じ効果があるわけではない。

また、オープンなAIモデルの普及も、技術の集中を弱める可能性がある。

モデルの仕組みやパラメーターなどが公開され、他の企業や研究者が利用・改良できれば、独自のAIサービスを構築する選択肢が増える。

ただし、公開モデルであっても、その運用には半導体や計算設備が必要である。AI開発への参加機会が広がることと、計算基盤への依存がなくなることは別問題である。

今後、格差の拡大を抑えるためには、少数企業による市場支配を防ぐ競争政策、中小企業のAI導入支援、教育や職業訓練、AIによって生まれた利益の分配などが重要になる。

今回のOECD報告も、クラウドサービスへのアクセス拡大や中小企業への支援、異なるシステム間の連携を進めることの重要性を指摘している。

AIによって、誰もが高度な知識や技術を利用できる社会が実現する可能性はある。

しかし、その一方で、社会の多くの人々が少数の巨大企業が所有するAIに依存し、生み出された利益が資本所有者に集中する未来も考えられる。

特に注意したいのは、AIを使える人が増えても、AIによって生まれる富の格差が縮小するとは限らないことである。

今後の焦点は、AIの性能がどこまで向上するかだけではない。

AIが生み出す利益を誰が受け取り、社会に不可欠な技術や情報を誰が管理するのかという問題である。

AIが人々を豊かにする技術になるのか、それとも富と権力の集中をさらに進める技術になるのか。

その違いを決めるのは、AIの性能だけでなく、社会がAIをどのように利用し、管理し、その利益を分配するかなのである。

情報源

• OECD「AI adoption accelerates across the OECD, but major gaps persist among businesses and generations」（2026年11月5日）
• スタンフォード大学「The 2026 AI Index Report」
• 欧州委員会「Commission reaches preliminary position that Amazon’s and Microsoft’s market leading cloud services should be designated under the DMA」
• IMF「AI Adoption and Inequality」（2025年4月）
• IMF「Aggregate Gains from AI and Their Distribution: Global Evidence from Usage Data」（2026年7月）
• 経済産業研究所「生成AIはどのように企業に広がったのか― 中小企業が示す導入の同期性 ―」
• Pew Research Center「Google users are less likely to click on links when an AI summary appears in the results」
• The Quarterly Journal of Economics「Generative AI at Work」

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