経済未来研究基金の調査アジェンダ発表

Anthropic は、経済未来研究基金（Economic Futures Research Fund）の研究アジェンダを公開します。同基金には 2 億ドルを拠出し、AI の経済的影響に備えるための介入策に関する大胆な外部研究を支援していきます。

この基金が支援する研究を通じて、経済の柔軟性と回復力を高めるプログラムや、AI の恩恵を広く共有する仕組み、そして AI に起因する混乱による被害を最小限に抑える方策について探求します。

基金では、以下の 5 つの研究領域を優先的に扱います：

• 企業・職場レベルにおける AI が労働者に与える影響の分析
• AI による移行期を生き抜くための人材育成
• AI に起因する雇用喪失に対応した所得支援制度の近代化
• 混乱が起きる前に、労働者が AI による成長から利益を得られる仕組みの構築
• 公共投資に関する新たなエビデンスの生成

この基金とは何か

AI の能力は着実に向上しています。しかし、AI が経済全体にどの程度のスピードで浸透し、さらに能力が向上していくのか、そしてそれが経済にどのような影響をもたらすのかについては、まだ完全には解明されていません。

今年 6 月に発表した 経済政策フレームワーク（EPF）では、さまざまなシナリオに対応するプログラムや政策を提案しました。しかし、AI によって変容した経済において実際に機能する介入策が何か、どの施策が経済の柔軟性と回復力を高め、利益を広く分配できるのかといった点については、より多くの実証データが必要です。

こうした不確実性の中で、私たちの目的は、労働者、企業、政府が適応するための余地を生むための証拠基盤を構築することです。この 2 億ドル規模の基金は、EPF で提案された介入策やその他の未解決課題に関する外部研究を支援します。

私たちは今、歴史的に前例のない局面を迎えている可能性があります。最も有望な解決策が、これまで誰も試したことのないものになるかもしれません。ランダム化比較試験（RCT）だけでは限定的なエビデンスしか得られない問いに対して指針を与えるような、創造的で大胆なパイロットプロジェクトにも資金を提供する用意があります。

これは、1年前に立ち上げた「経済の未来」プログラムの大きな進化です。私たちは、最もインパクトの高い成果を生む場所として、大規模なプロジェクトと大型助成金に焦点を絞ることにしました。

これまで私たちは、外部の大規模な研究への投資が重要だと考えてきました。今回の方針転換により、その実現が可能になります。また、「経済の未来」プログラムを通じて、一度に多数の小規模助成金を管理し、キャパシティを拡大することは困難であることも学びました。大規模なランダム化比較試験（RCT）やパイロット事業に加えて、小規模なパイロット事業を効果的に展開できるパートナーとの協力にも興味を持っています。

私たちが支援する研究の類型

基本的に、私たちは可能な限り野心的な提案に資金を提供したいと考えています。具体的には、共有する理解を広げ、有望な手法とその適用文脈を明らかにし、エビデンスが不足している分野のギャップを埋め、新たな解決策へのインスピレーションを与えるような、大規模なRCTや野心的で創造的なパイロット事業、プログラム評価に資金を提供します。

以下に示す助成対象となる方向性は、考えられる可能性の一覧ですが、この分野におけるすべての良いアイデアを網羅しているわけではありません。以下のリストに含まれていない提案も歓迎します。

AI の進展は、従来の研究資金調達や論文発表のサイクルを遥かに超えるスピードで社会を変革する可能性があります。私たちは、重要なマイルストーンにおいて学習内容を公に共有する姿勢を持つ研究機関との連携を探っています。なぜなら、行動に移すための十分な時間的余裕がある「シグナル」は、遅すぎて意味をなさない「回答」よりも価値が高いからです。特に、有望な結果が得られた際に劇的にスケールアップ可能なパイロットプロジェクトには強い関心があります。

これはグローバルな基金です。以下に示す資金配分の方向性は、本部がサンフランシスコにあること、また Claude が米国で最も広く利用されていることから、やや米国中心の記述になっている部分もあります。しかし、 disruptive な変化への備えは世界中で必要であり、私たちはその実情を反映した形でプロジェクトへの支援を行っていく予定です。

主な資金提供対象は 500 万ドルから 3,000 万ドル規模のプロジェクトを想定していますが、範囲が明確で高いインパクトが見込める案件については、上限を引き上げる柔軟性も持っています。経済未来プログラムからの教訓と、今回求める提案の野望やスケールを踏まえ、本基金からは直接 100 万ドル未満の案件への支援は行いません。

当財団は、認定大学や学位授与機関、独立研究機関、政策研究団体、ならびに大規模なフィールド実験の実績を持つ非営利組織からの提案を受け付けます。個人研究者が所属機関の提案において主調査員を務めることは可能ですが、個人名義での申請は対象外となります。

当財団の研究優先事項に合致するプロジェクトほど資金化の可能性が高まりますが、問題や機会の規模に見合ったものであれば、優先事項外の野心的な提案も歓迎します。提案募集要項はこちらからご応募ください。

5 つの研究優先事項

1. 企業・職場レベルにおける AI の労働者への影響

AI が労働市場に与える影響は、それを巡って構築されるシステムや職場環境、訓練プロトコル、そして制度的な選択次第です。現在の職場での AI 統合に関する既存の証拠は観察データに基づくものが多く、短期間のものに限られています。フィールド実験を通じて、AI と並行して人間の専門性を育む協働パターンがどのように形成されるか、組織設計上の判断が生産性と利益の分配にどう影響するか、そして労働者の声がこれらの設計判断においてどのような役割を果たすかを明らかにすることができます。

このエビデンスがなければ、労働者の能力向上へのインセンティブ、雇用維持税額控除、雇主の共同投資要件、職業訓練プログラムといった企業レベルの意思決定や政策手段は、不十分な情報に基づいて行われることになります。

研究資金の対象となる方向性としては以下が挙げられます。

• 企業またはチーム単位で AI システムと AI の統合設計をランダム化比較する現場実験。ここでは、労働者や労働組合と共同で開発された設計案と、トップダウン型のアプローチとの比較が含まれます。
• AI の職場への統合や利用に関する組織的な選択が、AI による生産性向上の発生にどのような影響を与えるかを推定すること。
• 雇用維持税額控除や雇主の共同投資要件の評価。

2. AI に駆動される移行を人々が乗り切るための支援

再訓練や職業紹介に関するエビデンスは一貫しておらず、AI が引き起こす経済的混乱や急速な構造転換に一般化できるとは限りません。

研究資金の対象となる方向性としては以下が挙げられます。

革新的なスキル再訓練、職業紹介、免許制度の改革、およびセクター別移行パッケージの評価。これには、AI を活用した最新のマッチングや資格認定、学習モデルの導入、所得支援と集中的な再雇用サービス・再訓練・移住支援をセットにした取り組みが含まれます。

早期キャリアや専門職の育成パイプラインに関する実地実験も必要です。例えば、若手業務が AI に吸収される未来において、見習い制度、メンター制、ローテーション制などのどのモデルが専門性の構築に有効かを検証します。

K-12（初等・中等教育）や高等教育におけるカリキュラムと教育提供モデルの評価も重要です。これらは変化する労働市場に対応できる人材を育成することを目的としており、教育介入がその後の労働市場での成果にどう結びつくかを示す縦断的なパイロット研究も含まれます。

大胆な移動支援策のテストも行います。具体的には、再訓練プログラムと連動した有給休暇制度や、雇用主が変わっても引き継げる流動的な福利厚生などが該当します。

こうした取り組みについては既存のエビデンスがいくつかあり、特に効果が高いセクター別トレーニングプログラムも存在します。しかし、有望なプログラムをより広い層に迅速に拡大できるかどうかは不明です。例えば、特定の州で選定されたプログラムを求職者向けに一斉に大規模展開する「火災訓練」のような実験を実施すれば、大規模な混乱が生じた際にもこれらのプログラムがどの程度機能するかを実証できます。

3. AI に起因する雇用喪失への所得支援の近代化

世界同様の保険制度と同様に、米国の失業者支援システムは「失業は一時的なもの」という前提にほぼ完全に依存して構築されています。しかし、AI の進展はより広範かつ永続的な雇用喪失をもたらす可能性があります。そのようなシナリオでは、現代に先例のない新たな均衡状態に対応した、適切な調整が施された施策が必要となります。

研究対象として有望な方向性は以下の通りです：

• AI に起因する失業に対応した雇用保険（UI）の改革。これには代替的な資格基準の設定、産業や職種に連動した自動延長トリガーの導入、および雇用保険と賃金保険・再訓練制度・その他の移行支援策との統合が含まれます。
• 雇用保険を尽きた労働者、あるいは当初から対象外だった労働者、または慢性的な過少就業状態にある労働者に対する生活必需品の救済措置。
• 所得と労働が長期間にわたり切り離されるシナリオに対応するよう設計された、生計を立てられる水準での長期無条件所得パイロット事業。その分析対象は労働供給や消費だけでなく、ウェルビーイング（幸福度）、家族の安定性、子供の発達、市民参加、そして受給者がどのように時間を構成しているかといった多岐にわたる成果を含める必要があります。

4. 混乱が訪れる前に、AI 主導の成長に労働者の利害を結びつける

AI が巨額の総利益をもたらす unprecedented なシナリオにおいて、その利益が自動的に広く共有されるとは限りません。経済政策フォーラム（EPF）では、普遍的な前分配的資本口座や、それに付随する仕組みとして株式分配、AI 産業からの配当、公共部門の保有株などを議論しています。しかし、これらの仕組みには大規模な実証例が限られており、資金源をどう確保するかという課題も残っています。

収益を生み出すための提案は数多く存在します。例えば、企業税や資本利得税、あるいはトークン課税を通じて AI 由来の収益に課税する案などです。しかし、こうした税金の経済的負担が実際に誰にのしかかるのか、また異なる設計が徴収される税額や普及率にどう影響するのかという実証データは不足しています。

研究資金を提供すべき方向性は以下の通りです：

• 大規模な前分配的資本口座の設計を検証するランダム化比較試験（RCT）の実施。
• 株式分配や配当型メカニズムを実証するパイロット事業。特に、AI インフラや AI を活用する企業が地域住民に直接的かつ継続的な収益をもたらすようなコミュニティレベルでの実証が望ましいです。
• 税収の徴収と分配における異なるメカニズムを比較評価すること。具体的には、課税対象（企業利益、資本利得、計算資源、自動化税など）と、分配手段（前分配的口座、株式保有、配当、あるいは同等の直接移転）の組み合わせが、労働市場や家計にどのような成果をもたらすかを明らかにする研究です。

5. 公共投資に関する新たなエビデンスの生成

EPF（経済未来研究基金）は、所得セーフティネットの近代化と、人間や地域社会に直接関わる分野への公共投資の大幅な拡大を求めています。政策決定者には、これらの施策相互間、および現金給付との比較を一貫して行うための枠組みが必要です。本研究では、どの支出形態が最大の公共的利益をもたらすか、特に民間市場によって過小評価されやすいセクターにおける効果について、実証的なエビデンスを生成します。

研究資金の対象となる方向性には、以下のものが含まれます：

• 教育、放課後プログラム、図書館、地域保健、公園、インフラ整備、芸術など、人間やコミュニティに直接サービスを提供する職（教員、プログラマー、司書、保健スタッフなど）を直接資金援助する大規模パイロット事業。その成果として、雇用率、学歴の達成度、犯罪発生率、福祉水準などを測定します。
• 支援が不足している層に対し、AI を活用した公共サービス（法的支援、医療ガイダンス、金融アドバイスなど）へのアクセスを広げるパイロット事業。こうした投資が、サービス格差を縮小できるかどうかを検証します。
• 職を失った労働者や長期間の失業状態にある人々を対象とした「雇用保証」パイロット事業。民間・公共部門を問わず、市民保護隊（Civilian Conservation Corps）の精神に則り、より多様な役割を提供する雇用の機会を創出します。
• AI による職の代替リスクが特に高い地域や、大規模な AI インフラ整備が行われる地域を対象とした「地域密着型」介入。労働力育成、公共サービス、インフラ整備、生活利便施設の投資をパッケージ化し、これらを統一的なガバナンスの下で調整する地域開発機関のパイロット事業を実施します。

RFP の詳細はこちら からご覧いただき、応募も可能です。

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