AIは企業のアウトソーシングを増やすか、減らすか？

ノア・スミス

2026年6月29日

写真提供：Jerry Zhang（Unsplash）

パンデミック以前、米国のビジネスダイナミズムの低下が懸念されていました。新規事業創出率は長期間にわたって低下していましたが、パンデミックを機に状況は一夜にして変わりました。2024年においても、事業申請数はパンデミック前の水準を上回っており、この変化は少なくとも部分的には持続的です。

新規事業創出の急増理由は明確ではありませんが、テクノロジーの進歩により少ない従業員で事業を開始できるようになったことが一因と考えられます。Stripe Economicsのブログ記事は、「ソロプレナー」の台頭を指摘しています。米国勢調査局は2022年に手法を変更し、一定の収入閾値を超えても従業員を雇わない事業が多数存在することを明らかにしました。

ソロプレナーは2008年から増加傾向にあり、パンデミックが加速させました。オバマケアや税制優遇措置などの法改正、そしてSubstack、Twitter、Stripeなどのインターネットプラットフォームが個人の起業を容易にしています。Stripe Economicsは、AIがこの流れをさらに強化すると主張します。AIエージェントは、ツールの選定や統合を支援し、創業者に不足しているスキルを補完します。Sam Altmanはこれを「アイデアを持つ者の逆襲」と表現しました。

KimとKoningの研究によると、現在創設されている「AIネイティブ」企業の従業員数は、同業他社より約25%少ないことが示されています。これは、自己雇用が将来の雇用の主流になる可能性を示唆しています。

しかし、AIは企業間の取引コストを増加させる可能性もあります。取引費用理論は、1930年代にRonald Coaseが提唱し、Oliver Williamsonらが発展させました。この理論によれば、企業は内部取引が市場取引より安価な場合に存在します。過去にはインターネットがアウトソーシングのコストを低下させましたが、AIは情報を分析するだけでなく生成もするため、新たなリスクをもたらします。例えば、AIは偽の企業やレビューを生成して詐欺を行うことが可能です。BBCは、AI生成画像を用いて英国家族企業を装う不正企業の事例を報じています。

AIを使った検証には、最先端モデルと多大な計算リソースが必要であり、これ自体が高い取引コストとなります。さらに、AIの目標や能力は時間とともに変化するため、長期的な信頼関係の構築が困難です。信頼を頻繁に再構築するコストは、ビットコインが取引ごとに膨大な電力を消費するのと同様に高くつく可能性があります。

したがって、AIが取引コストを低下させれば、グローバルなアウトソーシングとソロプレナー経済が拡大しますが、詐欺や不安定性により取引コストを上昇させれば、企業は内製化に回帰するでしょう。最終的な帰結は、信頼検証の実際のコストに依存します。