財政破産からAI産業革命へ 日本経済、これから10年のビッグ・シフト

吉田繁治

著者は、知的ビジネスマンや投資家に評価の高い、経済系メールマガジン『ビジネス知識源』の執筆者である。週ごとに発信される冷静な状況分析が、読者に「考える基軸」を与えている。本書は、そのような著者が書下ろした、日本経済の近未来予測である。スパンは「今後10年」。公表されている指標から、説得力ある分析に基づく未来像が展開される。主だった内容は ●「財政破産の心配はない」と言うエコノミストの誤り是正 ●アベノミクスは失敗確定。日本国債の信用保全の限界と、その数字的証明 ●2018年以降の「日本財政破産」の確実性と時期、それが現実化した時のインフレや株価、地価予測 ●財政破産時は「凡人から資産家への下剋上の時代」 ●2022年ごろから加速する「AI産業革命」により予測される明るい未来像……など、知っておきたい話題満載。根拠なき「日本バンザイ論」とは違う、「未来への安心」を確信させてくれる一冊。

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: ビジネス・経済 / ビジネス教養
• 出版社: PHP研究所
• ページ数: 416ページ
• 電子版発売日: 2017年01月27日
• コンテンツ形式: XMDF
• サイズ(目安): 10MB

[ブクログ · ★★★★★]

日本の財政危機であると警告した本を何冊も読んできた私は、この数年、それを否定する本が出てきて、それを私なりに納得していました。この数年で日本国債を購入してきた金融機関（シンジケート団）に変わって、日本銀行が大量に購入するようになったのは、ずっと気にはかかっていましたが。

その一方で、日本の人口減少は益々拍車がかかり、さらに少子高齢化が進む一方、団塊の世代が定年および定年延長期間を終えて、年金を受給する側にまわり、長年蓄えてきた貯金を取り崩すようになりました。

また私の勤務する業界も含めて全ての業界に影響を及ぼす、AI・３Dプリンター・自動運転・ロボット技術等、人間の介在を不要とする技術も加速度的に発達してきているようです。

この本は、巷に出回っている「国家破産本」ではなく、それ以降に日本はどのような社会になっていくのかを見通した本であるのが特徴的です。その変化が起きるのが、最大のお祭りになるであろう、2020年の東京五輪の後、５年以内に、私の社会人生活の終盤戦で、とてつもない変化が起きるようです。

その変化は起きる可能性はかなり高そうですが、その新しい時代に対して、どう向き合っていくべきか真剣に考えさせられた、記憶に残る本となりました。

以下は気になったポイントです。

・70％の確率で国家破産になる、残りの30％の確率は国家破産しない代わりに、金利を低く保つ金融抑圧（英国病ｐ３４）の成功（10年債の金利を０％に誘導）である。物価が２％程度上昇する中で低金利が続けば、国家破産しないが、円は長期下落となる（ｐ３１）。するとコストプッシュ型インフレとなり、英国のように実質的な国民所得と社会保障費が下がり続ける、10年で22％、20年で48％所得が減るのと同じことになる（ｐ３３）、つまり、財産破綻後の歳出の必要な削減と同じことになる（ｐ４、３４）

・ハイパーインフレは、戦争後のように、生産力が５０％以上破壊された経済の中で、マネーが100倍以上供給されないと起きない。ただし、通貨安による輸入物価のインフレは起きる（ｐ５）

・次の技術革新は、2022年頃から産業に広範囲に導入される人工知能（AI）である。これは１８世紀の蒸気機関のように大きなものとなる（ｐ８）

・GDPは、需要面・所得面・生産面があり、三面等価の関係がある（ｐ３９）

・2013年4月からの異次元緩和は、金融機関の国債が、日銀の当座預金に振り替わっただけ、世界と企業のお金が増えて、預金（マネーサプライ）が増えているわけでない。国債を売った銀行の当座預金が増えるのが金融緩和（ｐ４３）

・消費は１年以内に使ってしまうもの、投資は建物や機械のような耐久財をいう。消費することには変わりないが、税法では耐用年数で消費すると考える（ｐ５０）

・2016年度では、年間170兆円の国債発行のうち、１）80兆円：日銀、２）国内の金融機関は満期到来分の70兆円を買い換え、３）20兆円分は、海外金融機関（現在は10％まで上昇）や年金ファンドが購入（ｐ５６、１５８）

・国債は金融機関が満期を待ち、ずっと持っているのではない、あまり知られていないが、１年に1.5回転するくらい売買されている（ｐ５８）

・中国は1979－2015年までの一人っ子政策を原因に、2030年から人口減になる、2060年には日本の人口より多い1.4億人が減り、60歳以上が4.2億人という超高齢国になる（ｐ７４）

・2015年の民間企業の設備投資は70兆円、企業所得は83兆円、減価償却は108兆円、設備投資が減価償却費より少ないと、老朽化する（ｐ７９）

・2009－2015年の資本増加（＝0％）は、設備の総残高の増加のことで、新しい設備投資から減価償却を引いたもの（ｐ１０３）

・総資産が350兆円あった、ゆうちょ銀行とかんぽ生命の合計資産は、288兆円である。三菱UFJの連結資産:298兆円についで二位（ｐ１３２）

・特別会計は、二重計算を除いた純額で、201兆円（2016年）で、一般会計の２倍ある。（ｐ１３５）

・財政の支出は拡大しているのに、GDPが伸びなかった1990年から２６年間も税収が減っていたことが、国債が増えた理由である（ｐ１４８）

・1000兆円を超える国債残があるのに、利払いは9.8兆円、２６年前の1990年には、現在の６分の１であったが、利払いは10.8兆円（ｐ１５５）

・我が国の物価下落は、貨幣現象ではなく、１）人的生産性が１％のなか、労働の非正規化による平均賃金の低下、２）世帯所得が減少、が原因（ｐ１７４）

・円安と株価上昇、円高と株価下落は見事に重なっている、１円の円安につき、株価上昇は３００円（ｐ１９３）

・中国は2015.16年に民間に対抗して元安を抑えるために行った、元買い・ドル売りにより、純債務国に転落していると推計できる、サウジアラビアも原油価格の低下により資本輸入国となっている（ｐ２０３、２０４）

・日銀マネーを使っている官製相場は、最長でも今後２年しか続けられない、2018年に政治相場が終われば日経平均は数千円（5000円程度）下がるだろう（ｐ２４１）

・日銀が国債を買っている理由は、４０兆円規模の新規国債のため、世帯の純預金（預金－負債）が低下し、企業預金の増加しかなくなったため。このため、危機の到来は、2018－19年か、最長では2020－21年まで引き延ばされた（ｐ２５３、２５５）

・金利が下がり価格が上がったのは、金融機関が入札した国債を、利下げをするため、日銀が高く買ってきたから。額面100万円、発行時金利１％の１０年債を、102万円で買うと、金利は0.2％下がって0.8％となる（ｐ２７２）

・国債を安全資産とするBIS規定は、2010年からの南欧債の下落問題を主因に、19年に解除される（バーゼルⅣ）。すると、国債保有額に応じた自己資本の積み増しが必要となる、利益または増資で、自己資本を増やせない金融機関は、保有国債を売らねばならなくなる（ｐ２７４）

・財政破産で３年の緊縮財政に耐えるか、金融抑圧により英国のように５０年間も続く慢性病にかかるかの選択である（ｐ３０７）

・日本は米国の１０年先に高齢化、中国は日本の２０年遅れ、米国リーマン危機の１０年あと、2018年に中国の不動産バブルが弾けると予想される。ドイツは１５年遅れ（ｐ３４１）

・2020年には、一般路を走るとされるAI自動車が発売される。世界のメーカがほぼ同時に発売し、人と商品の輸送を変えて、経済も変える。経済取引は、財の生産（加工）と、財の移動（運搬）なので（ｐ３４５）

・AIトラクターは、予期されない障害を避けた、運転・農薬散布・種まき・収穫・脱穀を行う。人間の３倍・２４時間働く、週休２日でもないので、実際は５倍だろう。なので農家の５軒で共有し、コストは５分の１（ｐ３４５）

・１９世紀の蒸気機関が、２１世紀のAIである、その一つのケースが、ケースIH社のAIトラクター、これが３年先の2020年には、今よりはるかに進歩する（ｐ３４７）

・我が国の不足する現場労働を補うのは、AI自動車とともに、高度化するAIの農業機器とトラクター（ｐ３４９）

・２１世紀の半ばには、多くの組織は解体され、個人事業との連結になる。内部コミュニケーション、教育、訓練、統制というコストが必要な組織は非効率となる（ｐ３５８）

・最初はぶつかるが、自己学習をして、ある瞬間（学習の臨界点）から、相手の進行を予測して方向を変えるようになる、１）認識した車の方向を、確率で予測するプログラム、２）予想した方向とは交差しないよう、方向を自己修正するプログラムが組み込まれているから（ｐ３６１）

・自動走行の車は、人工知能が制御するロボットである。脳にあたるのが人工知能、モーターとハンドルの走行機械がロボットである（ｐ３６２）

・2016年8月から販売となった、日産セレナは、高速道路の１車線に限ってドライバーが設定する、時速30－100で自動走行ができる。車線変更は2018年からの予定、2020年からは、交差点の一時停、事故防止の急停止を含む、一般道の自動運転ができるといわれる（ｐ３６３）

・自動走行の４段階、１）部分自動化（実用化済、緊急自動ブレーキ・クルーズコントロール・車線維持支援）、２）複合機能（1車線でも自動運転、自動駐車：実用化の途中）、３）高度な自動化（市街地での一般道手放し運転、2020年予定）、４）完全自動化（運転手のいない自動運転、2020年より）（ｐ３６５）

・人工知能の４レベル、１）単純な制御プログラム（自動センサー、反応神経レベル）、２）古典的な人工知能（掃除ロボット、2015年までの将棋プログラム、医療自動診断プログラム）、３）機械学習を取り入れた人工知能（ユーザー検索から、買いそうな商品を自動表示、予測する機能）、４）深層学習を取り入れた人工知能（モノを区分する特徴量を自己学習によって自分で発見、判断）（ｐ３６８）

・2010年代の画像認識から始まった深層学習（ディープラーニング）によって、コンピュータは自分で経験を蓄積して自己成長するAIになった（ｐ３７１）

・人間のあらゆる判断は、実は予測である。この食べ物がおいしいかどうか、過去の美味しいものの経験に照らし、ほぼ７０％以上合致すれば、おいしいと判断している（ｐ３８３）

・ウーバーにおいて、料金の８０％をもらうドライバーと登録車をWIFIで監視している、降りたらドライバーと車を５段階で評価する（ｐ３８８）

・一人分の労働をする機械には、給料を払う必要はない、年間の経費＝AI機械の購入費÷耐用年数、がかかるのみ（ｐ３９２）

・2022年頃から（財政破綻の後か、金融抑圧の中）、第五の革新の波がセットとなって成長する時代を迎えるだろう。技術として、１）ユキビタスコンピューディングになるPC,携帯、WIFIのインターネット、２）ナノテクノロジー、３）人体の部位取り替えに至る生命工学、４）AI搭載したロボティクス、５）機関技術の深層学習型AI（ｐ４０５）

・我が国からのマネーの海外への純流出が、１年に５－１５兆円ある、その結果が対外純資産の増加（３２７兆円：2016）である（ｐ４０８）

2017年9月24日作成