ユニバーサル・ハイ・インカムの話を、Anthropicが株の5%を公共の基金へ渡す発表から読み解く

出典: Universal High Income Is Coming

AIに任せていた仕事が、ある日、相手のサイトの側から止められたら、どうします？ 昨日まで回っていた予約も調べものも、そこで止まります。対談の最初の話題は、まさにその場面。

動画は冒頭で、この回の話題を予告します。サイトがAIエージェントを止めていること、Anthropicが新しい基金を作ること、新しいモデルが出たこと。

最初の話題を話すのは Nickさん。AIエージェントがほぼ全てのサイトと公開APIに押し寄せて、運営する側のサーバーの負担が増えている、と話します。

Nick Saraev（動画 0:32〜）

AI agents have led to a swarm, pun intended, of activity on virtually all websites and major open APIs.

迷惑なアクセス、いわゆるスパムも増えた、と続きます。口コミサイトの Yelp は、ほぼ全てのエージェントを止めている、という紹介。

航空会社の Delta は、エージェントによる航空券の予約を止めた、と話します。銀行も同じ動きだ、とも。

ここで Nickさんが挙げるのが、置き場所の違い。Grok Bot のように共有の置き場所を使うと、同じ使い方の型が目立って、止められやすい、という見方です。

反対に、自分のPCで動かすエージェントなら、画面のボタンのクリックにしか見えず、相手から区別しにくい、と続けます。

Nick Saraev（動画 4:18〜）

So, it does also point to some degree of decentralization being quite important.

だから分散が大事、というのが Nickさんの見方。

締め出しの話に聞こえて、実は置き場所の話。対談が見ているのは、AIをどこで動かすか、です。

正直、ここを読み違えると、遮断のニュースが出るたびに慌てることになります。

引用元（24時間動くAIが借りた画面で動くか、自分のPCで動くかの違いを、置き場所と渡す権限から整理した動画の記事・Grok Botやdotsは借りるPC。Hermesは自分のPCで動くの節）

机がどこにあるかで、そこで起きることは変わります。ただ、どちらの机を選んでも、机と机の橋渡しを設計するのは人間です。借りる机にするか、自分の机にするか。それを選ぶ前に、その机の持ち主は一人に決まっているでしょうか？

借りる机にするか、自分の机にするか。この問いは、共有の置き場所と自分のPCという動画の話と、同じ方を向いています。机の持ち主は一人に決まっているか、という最後の問い。締め出しの話では、ここがいちばん効いてきます！

で、私の見方ははっきりしています。借りる場所は、持ち主が認めている間だけ使えるつなぎ先。

自動化の中心は、自分の側に置きます。止められても、仕事の全部は止まらない形に。

どのサイトが止めるかは、私には選べません。選べるのは、自分の側の組み方です。

私なら、AIを動かす前に、そのAIが入る現場の側に身を置いて、断られる理由を自分の耳で聞きます。

提携先が、つなぎ口を開けてくれない時。AIに任せた仕事は、そこで止まるのでしょうか？ 二人の答えは、止まらない、の側でした。

続いて話すのは Jackさん。サイトと一緒に自動化するか、サイトを通り抜けて自動化するか、と冗談めかして言います。

Jack Roberts（動画 4:41〜）

I always joked like you either automate with them or automate through them.

いまのパーソナルエージェントには、APIやMCPやCLIがあるかどうかは関係ない、という見方。Webの画面から触れるなら、できる、と話します。

Jack Roberts（動画 4:55〜）

it actually doesn’t matter whether or not you have an API, whether or not you have an MCP, whether or not you have a CLI. Who cares? If it’s accessible on a web interface, it can now be done.

例に出たのは、編集ソフトの設定です。画面のスクリーンショットを渡して、同じ設定を再現させる、と話します。

別の例は、本人確認の書類。書類から住所などを探して書き写す作業を、エージェントに任せる、という使い方です。

コンピューター操作は、最も過小評価されている技術の一つ、と Jackさんは話します。

ここで Jackさんが、サイトはパーソナルエージェントに対応する義務があるのか、と Nickさんに聞きます。返ってきた答えは、分かれ道だ、のひと言。

受け入れる側の例は、Shopify と Walmart。Shopify はエージェントの利用に全面的に対応していて、Walmart は提携に動いた、と話します。

Amazon は自社のエージェントを持ちたいのではないか、というのが Nickさんの見立てです。

できるかどうかより、どこまで任せるか。この章で見たいのは、そこです。

いやー、画面から触れればできる、という話は、任せられる範囲が一気に広がる話。だからこそ、線が要ります。

引用元（AIに仕事を任せる1日の動画を整理し、送信の手前で止めて最終チェックだけは人が持つ、と書いた記事・返信は自動でできても、送信の手前で止めるの節）

だから、先に分けます。確認なしでよいのは、調査、ローカルの修正、テスト、結果の確認。止まって確認するのは、公開、課金が発生する操作、本番環境への切り替え、外部への送信です。

調べる側と確かめる側は、確認なしで任せる所。外へ送る側とお金が動く側は、止まって人が決めます。この線は、サイトの対応が割れる、という動画の話にもそのまま引けます。

でね、受け入れるサイトなら任せる側、拒むサイトなら止まる側として扱います。

その境目を決めるのは、AIではなく私。

画面から触れる自動化ほど、触れた先で何が起きるかを、先に人が決めておく必要があります。

出す、止める、任せるの境目は、最後まで私が決めます！

AIの会社が、自分の株を世の中に渡すと言い出したら、どう見ますか？ 対談の真ん中で、話はAIエージェントから、お金の行き先へ移ります。株と基金、そして配る話。

ここで、話題ががらっと変わります。Nickさんは、前日にAnthropicが、短い X の投稿とブログで、株の5%を公共に渡すと発表した、と話します。

スライドには、いまの5%、追加の2%、合わせて約20%と、数字が並んでいました。 追加の2%は、会社の価値が一定の線を超えるごとに足される、という説明です。

従業員の約半数が自分の株を寄付し、共同創業者は株の80%を誓約した、と話します。それを足し合わせて約20%、という数え方です。

Nickさんが特に目を留めたのは、発表のブログにあった一文でした。個人へ金銭と株を直接配ることを検討している、という内容です。

Nick Saraev（動画 10:07〜）

We’re considering doing direct allocations of money and shares to individuals.

つまり、自分たちでUBIをやる検討だ、とネットは一晩で沸いた、と話します。

比べる相手として出てくるのが、OpenAIです。4月に、配当で米国民に還元する公共の基金を提案しました。ただ、それは案にとどまっていました。Anthropicは実行の最初の一歩を踏んだ、と対談は続きます。

では、肝心の金額は？ Jackさんは、ほとんど関係ない、と話します。

Jack Roberts（動画 13:25〜）

the numbers are almost irrelevant actually.

大事なのは、公共の基金から配当を受け取っているという前提だ、と。一度作れば拡大できる、というのが Jackさんの見方です。

正直、この章の芯は、金額の大きさではありません。動画が置いているのは、公共の基金から配当を受け取る、という前提のほう。数字は、その前提を見せる入口として出てくるだけです。

引用元（ベーシックインカムの動画を整理し、国の制度を待つ前に自分で持てる安心を先に作る、と書いた記事・AI③。Amazonの無人倉庫と、ベゾスがベーシックインカムを推す理由の節）

私は、国のBIを待たず、自分の安全基地を先に作ります。仕事はAIへ委ねても、居場所は手放さない。暮らしを支えるものと、夢中になれるもの。その両方を、自分の側で育てたいです。

外から届く配当と、自分の側で先に作る居場所は、別の話なんです。片方を選べば片方が要らなくなる、という話でもありません。並べて置いておけるものですよ。

引用の後半にある、居場所は手放さない、の一文。配当の話の隣に置くと、ここが私の側の軸になります。外からの支えがあってもなくても、ここは動かさないかな。

委ねる目的は、効率だけではありません。仕事をAIに委ねて余白ができたら、その余白で、夢中になれることをやります。空いた時間を別の作業で埋めてしまったら、委ねた意味が薄れますから。

外からの支えは、受け取る側が選べるものではありません。だから、選べる側の順番を、先に決めておきたいんです。

基金の動きは、私には選べません。で、自分の側の順番は、それと切り離して進めます！ AIは道具で、何を委ねて何を残すかを決めるのは、私のほうです。

暮らしを支えるものと、夢中になれるもの。両方を、自分の側でも育てます！

配る話の次は、配り方の中身です。誰に配るのか、そして、確かめるのにいくらかかるのか。その確認、どれくらい重いと思いますか？

画面には、Anthropicの発表の投稿と、それに返すElon Muskの投稿が並びます。株は公共に直接渡すことを勧める、これは自分がやることだ、という返信です。

Jackさんは、Elon Muskが SpaceX の株を、米国の子ども全員に1株ずつ渡す、と話します。その1株の値段を Nickさんが調べて、150ドルと答えました。

次に Nickさんが、誰の発言だったか分からない、と前置きして、福祉の話を紹介します。受給資格を確認するだけにかかる金額が、福祉として渡す金額とほぼ同じ、というもの。

確認を省いて一律で配れば、安く済む、という話です。ただ、短期の経済や、人の意欲への影響は考えに入っていない、と Nickさん自身が断っていました。

そして、話は呼び名へ移ります。ベーシックではなく、ハイと呼ぶ検討がある、と Nickさんが切り出しました。

Nick Saraev（動画 18:07〜）

they’re considering calling this by the way, not universal basic income but universal high income. What a spin.

Jackさんは、そこが引っかかる、と返します。全員が高い所得にはなれない、というのが理由でした。

Jack Roberts（動画 18:18〜）

you can’t have universal high income.

高いは相対的な言葉、というのが Jackさんの見方です。Nickさんも、高いは何かと比べた言葉で、政治的な言い換えだ、と同意します。

いやー、呼び名の話は目を引きますが、この章で先に来ているのは、仕組みの話です。確認にかかる金額と、配り方。名前を決めるのは、その後ろです。

2026年8月17日のAI経営術LIVEで、私は、チャレンジするためには安全基地が必要で、その安全基地がセルフベーシックインカム（年金）だ、と話しました。

働かなくても勝手にお金が入ってきたら挑める、だから、そのためにこのベーシックインカムを作る、という話でした。挑むほど、ベーシックインカムが豊かになってくる、とも話しました。

でね、呼び名がベーシックでもハイでも、私が見るのは一つだけです。それが、自分の側の安全基地になるかどうか。名前が変わっても、そこは変わりません。

国の制度の名前が何になっても、自分の側のこの循環は、自分の手で組めます。外からの支えとは、別の場所で回るものですから。

確認にかかる金額の話は、制度の良し悪しより、仕組みの組み方の話として聞いておきたいかな。確認を重ねるほど、確認そのものが重くなっていきます。

AIに委ねる時の最低限の線も、同じだと思います。分からないことは憶測せずに聞き、分かることは二度聞かない、という線です。聞く側も答える側も、そのほうが軽く済みますよね。

この線があれば、確認の回数は自分で設計できますよ！ AIに丸ごと任せるのでも、全部を自分で抱えるのでもない置き方です。

確認は、分からない所にだけ使います。

画像や動画を、AIがそのまま読めるようになったら、人の役目はどこに残るのでしょう？この章は、見える範囲を広げる新しいモデルの話と、対談の締めの言葉。この二つが、同じ問いに向かっていきます。

最後の話題は、Jackさんが紹介する新しいモデル。Elorianという会社が、10月16日に最初のモデル Glimpse を出した、と話します。

Jack Roberts（動画 20:10〜）

It is a visual reasoning model that examines images and video without converting everything into text first.

画像や動画を、先に全部テキストに変換せずに調べる視覚推論モデル。文字に直してから読むのではなく、見たまま読む、という紹介です。

スライドには、入力100万トークンあたり0.60ドル、出力3ドルの表示が出ます。数字は、画面に出た表示のまま。

ただ、性能とモデルの出どころには異論がある、と Jackさん自身が断ります。紹介しながら、そこを先に言っておく運び。

続いて Nickさんは、ある投稿を読み上げます。同じ水準の視覚推論モデルより17倍安い、とうたう内容です。

画面は、並走録画。飛ぶ車の動画の物理を、同じ質問で、Glimpse とほかの一方のモデルに同時に聞く場面です。

画面のタイマーは、Glimpse が約5分40秒、ほかの一方は約7分。Jackさんは、ほかの一方はさらに約2分かかり、高くつき、精度は少し低いはず、と話します。

Nickさんは、画像や動画を大量に処理するなら乗り換えればいい、と話します。一方の Jackさんは、直接の視覚推論はそれ自体が一つの製品カテゴリーだ、という見方。

終盤の質問コーナーでは、ユーザーが作った風の動画広告を作る価値はあるか、と聞かれます。Jackさんが、100%ある、と答えます。

Jack Roberts（動画 28:14〜）

Again, it’s not what are you automating? It’s what are you not automating?

そして、何を自動化するかではなく、何を自動化しないかだ、と話して、動画は締めくくられます。

正直、このモデルの話から私が受け取りたいのは、締めの一言のほうです。何を自動にするかより、何を自動にしないか。

締めの一言は、動画広告の質問への答えとして出てきた言葉。それでも、画像と動画を直接読むモデルの話に、そのまま重なって見えます。

でね、私は、AIは横に広げて、人間は縦に掘るものだと考えています。AIが担うのは、情報や構造、コンテンツの広がり。人が掘るのは、感情や体験、物語の深さです。

画像や動画を直接読めるAIが増えれば、広がる範囲はさらに大きくなります。見られる量が増えると、掘る候補もそのぶん増えていく流れ。

ただ、候補が増えても、どこを掘るかまでは決まりません。その中から一つを選ぶのは人。ここは、道具が強くなっても動かない所です！

あ、ここは取り違えやすい所かな。自動にしない所は、手をつけずに放っておく所とは違います。人が、ここは残すと決めた所。掘る場所の目印。

決めた所には、決めた理由がついてくるもの。理由があるから、その手前はAIに広げさせても、迷わずに済むんです。

広げる道具が強くなるほど、残す所を決める人の手が、いっそう要ります。

見える範囲はAIに広げさせて、何を自動にしないかは、理由ごと私が持ちます。

動画は、サイトの締め出しから始まり、画面から触れる自動化、株の5%と配当、一律で配る案とハイの言い換えへ進みます。最後は、画像と動画を直接読むモデルに着きました。

で、私が持ち帰ったのは、次のことです。AIを動かす置き場所を自分で決めること。止めて人が決める線を引くこと。自動にしない所の理由を、言葉にして持つこと。

国の制度を待たずに、自分の安全基地を先に作ります。この向きは、動画の話と同じ方を向いています！

自分のAI活用で、止めて人が決める線は、いまどこに引いていますか？