日本におけるAI悲観論

日本におけるAI悲観論―考えられる原因と解決策

　2025年春、スタンフォード大学のInstitute for Human-Centered AI（HAI）は年次報告書『Artificial Intelligence Index Report』を発表した[1]。2017年に初版が発行されたこの報告書では、AIに関する研究開発（R＆D）、政策、世論など、人工知能（AI）の世界的な概況をデータに基づいて詳細に述べている。世論に関するセクションは、大手市場調査会社イプソスによる調査結果に基づいている。同社はAIに関する世界中の意見を定期的に追跡しており、32カ国で2万3,000人以上の成人に対して聞き込み調査を実施した。これには日本国内の回答者約1,000人も含まれており、対象者は国内の人口構成を反映して抽出された[2]。2025年版の報告書によると、日本国内のAIに対する世論は、特に他国や世界的な傾向と比べて著しく悲観的だという。

　HAIの報告書は、日本におけるAI悲観論の原因解明を目的としたものではない。しかし、AIが日常生活に浸透しつつあることや、日本の政治的リーダーが日本を「世界一AIフレンドリーな国」にするという目標を掲げたことを踏まえると[3]、悲観的な見方の背景にある理由を探ることは重要と言える。本記事では、悲観論の背景にある要因として、「経済的な見通しの暗さ」「権威に対する信頼の低さ」「AI導入率の低さと利用に関する懸念」の3つの可能性について論じる。また、AIの導入促進に向けて、経済および制度上の基盤の強化、AIリテラシーの向上、リスク低減の必要性についても述べる。

日本国内のAI悲観論に関するHAI報告書のデータ

　日本政府は、他国に後れを取ってはなるまいと、AIを国家競争力に不可欠なものと捉えており、政策を通してAIの研究開発と導入を積極的に推進している。専門家の間では、そうした政策は公的投資によって補助された「緩やかな」AI規制と評されている[4]。こうした政策に関する文書に「緩やかな」規制という用語が明示的に使われているわけではないが、特に欧州連合（EU）のAI法のように詳細な制限やプロバイダーの義務に重点を置いた文書と比べると、厳格な遵守要件よりも開発と導入を重視しているということは、規制のアプローチが比較的寛容だと言える。現在のところ、日本政府によって策定された主な政策枠組みは「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律」（AI新法）と2025年に閣議決定された「人工知能基本計画」（AI基本計画）であり[5]、どちらも国内でのAI開発を喫緊の課題として強調している。たとえば、2025年のAI基本計画では、世界中の官民双方においてAIは「産業競争力や国家安全保障に直結」するものと捉えられていると指摘し、「我が国としても出遅れることはできない」と警告するとともに、社会的課題に対処すべく国内でAIの活用を「積極的に推し進める」よう呼びかけている[6]。このような競争力重視のアプローチは、以前から他のデジタル化政策でも見られており、その一例が個人番号カード（通称「マイナンバーカード」）制度である。この制度は、政府高官がいわゆる日本の「デジタル敗戦」（日本のデジタル化が他の先進諸国に後れを取っているという認識）を非難したことを受けて、国民の根強い批判にもかかわらず政府が積極的に推し進めたものだ[7]。こうしたAI推進の取り組みにもかかわらず、HAIの報告書の調査データを見ると、日本の調査回答者はまだAIに対して複数の観点から悲観的なことが分かる。この傾向はいくつかの欧米諸国と似ているが、アジアの他の国々が比較的楽観的な見方をしているのとはかなり対照的である（図1）。

　注目すべきは、2025年の調査結果が、もっと悲観的だった2022年より多少上向いている点である。また、日本の調査回答者は、個人の生活や社会のさまざまな側面を改善させるAIの能力についても、ほとんど信用していなかった。この点も、中国や、いくつかの側面について楽観的だった韓国など、アジア諸国のより楽観的な見方とは対照的である（図2）。

　これは1つの調査にすぎないが、上記の結果は、AIに対する日本の国民姿勢が他のアジア諸国と比べて悲観的な傾向にあることを示している。この傾向を裏付ける調査はほかにもある。たとえば、経済協力開発機構（OECD）の報告書では、日本は他のアジア諸国に比べて、生成AIに対する懐疑的な見方が著しく高いと述べている[8]。こうした悲観論の背景には、どのような理由が考えられるだろうか。

考えられる理由1：経済的な見通しの暗さ

　特に労働市場や生産性といった経済関連の領域で、日本国内でAIに対して悲観的な見方がなされる要因の1つに、経済に対するより広範な悲観論が考えられる。人々は経済的な見通しが不確かなときはメリットよりも潜在的リスクに目を向けがちであり[9]、生成AIやAI搭載ロボットといった、人間の労働力を置き代える可能性のある自動化もこのリスクのカテゴリーに含まれる。日本の労働者を対象とした調査によると、日本ではチャットボットなどのAIツールの業務利用が進むにつれて、失業に対する不安が高まっている[10]。Anders Persson氏は、「自分の仕事がAIに取って代わられるのではないか」という不安が、AIに対する否定的な見方と関係しているとみている[11]。森川正之氏は、キャリアスパンの長い若年労働者や非正規契約の労働者ほど、AI絡みの失業を強く恐れていると述べている[12]。HAIも同様に、調査回答者の「AIによって雇用市場が改善される」という考えと「AIは自分の仕事にメリットをもたらす」という考えには強い相関関係があると指摘している[13]。これらの調査は、AIという新たな技術に対する懐疑論と経済的不安との関連性を裏付けるものであり、個人の経済的リスクの認識によってAIに対する見方がいかに変わるかを示している。また、複数の比較調査でも一貫して、日本は他のアジア諸国に比べて将来に対する経済的な悲観論が強いという結果が出ている[14]。

　さらに、市場調査会社エデルマンが発表した『2025エデルマン・トラスト・バロメーター』でも、日本のようにエリート層に対する大衆の不満度が高く、経済格差の拡大が認められる国では、AIに対する不信度も高い傾向にあることが示されている[15]。これは、経済的不満がAIに対する懐疑論や否定的な見方を強めている可能性を示唆している。

考えられる理由2：権威に対する信頼の低さ

　AIに対する世論を形成するもう1つの要因として、政府、企業、非政府組織（NGO）、メディアを含む主要機関に対する日本国民の信頼の低さが考えられる。多くの人は、AIや生成AIシステムといえば多国籍の大手テック企業が所有するものと考える。また、前述したように、AIの導入を推進しているのは（大衆ではなく）政府である。さらに、日本の大企業は、個人よりもAIや生成AIを検討または導入する傾向が高い[16]。それと同時に、日本では特に他国と比べて企業や政府などの機関に対する国民の信頼度が低いという調査結果が一貫して出ており[17]、とりわけ社会へのイノベーションの統合に関してその傾向が高い[18]。こうした各種機関に対する幅広い不信感が、AIそのものに対する懐疑論の一因となっている可能性がある。なぜなら、人々が疑念を抱いている機関こそが、AIの開発と導入を主に先導しているからだ。言い換えれば、機関に対する不信感が、それが推進する技術に対する不信感につながっている可能性がある。この傾向は以前から行政のデジタル化に関する調査で見られ[19]、日本ではマイナンバーカードの導入時にも確認されている[20]。

考えられる理由3：導入率の低さと利用に関する懸念

　日本におけるAI悲観論の根源をより深く理解するには、国内の全体的なAI導入率の低さを考慮することも重要であり、これ自体が1つの要因となっている可能性もある。ただし、潜在的なフィードバックループを認識することも重要である。つまり、AIに慣れていないことが悲観論を助長している可能性もあるが、それと同様に、以前からある悲観論がAIの活用意欲を下げていることも考えられる。ここでは、AIに慣れていないことがAI悲観論に与える影響に重点を置く。

　日本人の多くは、AIを利用しない理由として「自分の生活には必要ない」（40％）や「使い方が分からない」（40％超）と答えており[21]、18歳の年齢層でさえ生成AIの利用経験があるのは36％にすぎない[22]。日本人の大半は、特に検索結果の向上やコンテンツの要約・翻訳を目的とした将来的なAI利用に対しては全面的に反対というわけではないようだが[23]、これはまだ利用拡大にはつながっておらず、利用率は依然として低いままだ。企業における傾向も同様であり、日本企業は同等の経済水準にある他国の企業に比べてAIの導入や統合のペースが遅く、その範囲も狭いことが、複数の国際調査で示されている[24]。たとえば、OECDの調査によると、従業員が職場でAIを利用している割合は、比較可能なデータが得られる国々（30～55％）の中で日本が最低（約19％）であった[25]。また、日本企業の大部分を占める中小企業では、AIの導入がさらに遅れているというデータもある[26]。これは、「AIは優先事項ではない」や「社内への導入には非常に慎重」といった意見を裏付けるものである。したがって、AIに慣れていないことが悲観論や無関心の要因となっている可能性がある。なぜなら人は、自身の経験が乏しい技術を「あまり役に立たないもの」や「リスクが高いもの」と捉えがちだからだ。しかし、企業レベルでの導入が進まないのは、適格な人材の不足が原因の可能性もある。これは世界的に見られる問題だが、日本ではAIに対する世間の関心や利用率の低さが問題をさらに深刻にしている可能性がある。

　この傾向をさらに強めているのが、AIに伴うリスクへの懸念である。日本では、AI開発に対する厳格な規制を支持する人の割合が約70％にのぼる[27]。個人の一般的な懸念としては、データプライバシーやAIが生成する情報の信頼性[28]、著作権侵害への懸念（日本の現行法では著作権のある素材をAIの学習に使用することを認めているため、特にアーティストやクリエイターからの懸念）[29]、若年層や学生の認知発達への悪影響などが挙げられる[30]。企業もまた、著作権侵害、非倫理的または偏見的なアウトプット、データ漏洩[31]、従業員の失業不安、信頼性に対する疑問といった懸念を報告している[32]。したがって、AIへの不慣れとリスクに関する懸念が相まって、個人や企業がAIツールへの投資を躊躇している可能性がある。この傾向は、より広範な国際調査でも指摘されている[33]。

考えられる解決策

　まとめると、経済的な見通しの暗さ、権威に対する信頼の低さ、AI導入率の低さと利用に関する懸念のすべてが、日本におけるAI悲観論の要因となっている可能性がある。これがすべてとは言えないが、それでもこれらの要素は、AIに対する否定的な見方の裏にある力学を解明するのに役立つ。政府や企業がAIの導入拡大を目指しても、対策を講じなければ、悲観論によって取り組みが妨げられかねない。

　考えられる解決策として、経済的な見通しの改善と、政治や企業への信頼回復の2つがあるが、これらは一見明白ながらも非常に困難な課題である。なぜなら、技術やAI関連の政策の範囲をはるかに超えた幅広い社会的課題を伴い、長期的な構造変革を要するからだ。第3の解決策は、AI導入率の低さとAIツールへの不慣れさに対処することである。この解決策は、広範囲に及ぶ悲観論を変えるという点では効果が少ないかもしれないが、実地での適用を通じてAIに触れる機会を増やすことに重点を置くため、短期的には最も実現可能性が高い策でもある。したがって、これをさらに深く掘り下げてみる価値はある。

　効果の高そうな手段を見極めるには、中国やインドなど、AI導入率が高くAIを肯定的に捉えている国を参考にするのが有用である。前述したように、AI導入率の高さとAIに対する肯定的な認識が互いに影響し合っていることが考えられるが、特に双方の特徴がある国を見てみると、人々がAIのどのような点を有用と見ているかが分かる。中国でAIが広く普及している要因の1つには政府の強力な後押しがあるが[34]、専門家は、全般的に最新技術に対してオープンな点と[35]、AIのおかげで健康や小売などの分野でライフスタイルが目に見えて向上している点も指摘している[36]。中国の政治的状況により、その政策モデルを日本にそのまま適用することは難しいが、民主主義国家のインドでも同様の傾向が見られ、インド政府もAIの導入を推進している[37]。インドでは、AIは概して有用であり、特に労働生産性、アクセシビリティ、キャリア機会の向上に役立つと考えられている[38]。また、実用的なメリットの認識や効率性向上への期待がAIの導入に大きく影響するという調査結果もある[39]。総務省によると、日本のユーザーは主に翻訳、要約、検索結果の改善といった目的で今後AIを活用することに関心を持っている。したがって、これらの分野がAIの導入拡大に向けた糸口となり得る。たとえば、AIを活用して、個人の好みに合わせてあまり知られていない旅行ルートを計画し、多言語コミュニケーションをサポートすることで、特定の地域でのオーバーツーリズム問題に対処できる可能性がある。また、市民の質問に答えるチャットボットの作成や行政文書の検索支援にAIを活用することも考えられる。こうすると、人々が容易に自身の権利を確認でき、また時短にもなる。

　また、明らかに有益なAI活用法についての認識を広めることも重要である。AIに対する否定的な見方は、AIが偽情報の拡散を助長するといった、特定の問題に対する理にかなった懸念に起因することが多い。AIの応用範囲の広さを強調し、議論の余地のないプロジェクト（日本国内で大きな実績のある災害救援活動など）を推進すれば[40]、AIの社会的なメリットが実証され、世間の認識が上向く可能性がある。

　一方で、AIの導入を促進するには、ユーザーが懸念するリスクを減らす必要もある。懸念にはさまざまなものがあるが、前述したように、労働市場の混乱や、AIの悪用や問題のあるアウトプットに伴う幅広いリスクに関連した懸念が一般的である。否定的な見解や抵抗を減らすには、AIに起因する失業リスクを低減させる必要がある。AIに職を奪われるケースとその範囲については議論が続いているが[41]、こうした懸念はもっともであり、先手を打って対処すべきである。AIによる自動化からマイナス影響を受けやすい職種や分野の労働者に対して再教育やスキルアップ制度などの措置や手厚いセーフティネットを提供すると、不安の軽減に役立つともに、AI主導の変革には適切な支援が伴うと示すことができる。こうした取り組みは、国内における広範なAI人材不足の解消にも役立つとみられる。人材不足への対処は、ユーザー志向のAIアプリケーションの開発・導入を実現する上で不可欠な要素である。

　労働市場の問題のほかにも、AIの悪用によって情報の正確性、個人の権利や安全が脅かされるのではないかという懸念もある。日本政府は、イノベーションが鈍るのを恐れてAIの規制に消極的なようだが[42]、国民の生活や信用に直接的な影響を及ぼす分野については介入が必要である。その代表的な例が、承諾なしに作られるディープフェイクである。これは深刻な被害をもたらす恐れがあり、日本でも急速に広がり始めている[43]。アジアでは、中国、韓国、シンガポールなどの国が、ディープフェイクの作成と流通を厳しく罰する法律を制定した[44]。日本でも、最近の国会での提案により、規制の方向に向かう可能性がある[45]。日本では厳格な「肖像権」の保護によって個人の画像の無断使用がすでに制限されており[46]、規制はこれがベースとなる可能性がある。日本政府はまた、AIのアウトプットによって保護対象の知的財産が複製されてしまう問題に対処すべく、著作権などの分野における法律の見直しも検討すべきである。OpenAIの動画生成プラットフォーム「Sora」が米国内の知的財産の使用はブロックする一方で、日本国内の知的財産の使用は一時的に許可していたことをめぐる最近の論争は[47]、世界的なAIの発展が日本にどのような法的・倫理的課題をもたらしうるかを示している。生成AIツールが多様なコンテンツを生成する能力が高まるにつれて、こうしたリスクを予見し、迅速かつ的を絞った政策によって介入することが不可欠となるだろう。

　結論として、日本におけるAI悲観論を克服するには、経済および制度上の課題への対処、AIリテラシーの向上、責任あるイノベーションの推進、そして具体的なメリットの実証とリスク低減による信頼の構築といった、多角的なアプローチが必要となるだろう。

(2026/05/26)