起：朝、猫が私の顔を舐めている
承：顔に何か付いていることに気づく
転：猫が「ペットおやつ」の袋を持ってきて、食べたい様子
結：飼い主としての私がお腹が空いたことに気づく
「ネコとおやつ」
ロボットに課税すべきか
はじめに
近年、AIやロボット技術が急速に進歩し、私たちの生活や仕事のあり方が大きく変わろうとしています。一方で、「ロボットに課税すべきか」という議論が世界中で起こっています。ロボットが人間の仕事を奪うのではないか、それによって税収が減るのではないか、という懸念があるからです。このエッセイでは、ロボット課税の背景や課題、そしてそれに代わる解決策について考えていきます。
ロボット課税が提案される背景
ロボット課税が議論される主な理由は二つあります。一つは、労働市場への影響です。企業がロボットを導入して自動化を進めると、人間の仕事が減り、失業者が増える可能性があります。それに伴い、所得税や社会保険料などの税収が減少することが心配されています。もう一つは、格差の拡大です。自動化によって職を失いやすいのは低賃金・低学歴の労働者であり、経済的格差が広がる恐れがあります。
ロボット課税には、「代理としての課税」と「規制のための課税」という二つの目的があります。前者は、ロボットが人間の仕事を代替することで失われる税収を補うこと、後者は、ロボット使用による負の影響（例えば失業）を抑えるために、自動化のスピードを緩めることを目指しています。
ロボット課税の課題
しかし、ロボット課税を現実的に導入するには、いくつかの大きな課題があります。
第一に、「ロボット」の定義が難しいことです。例えば、自動掃除機もロボットの一種ですが、それに課税するのは現実的ではありません。どこまでを課税対象とするのか、線引きが困難です。
第二に、国際的な協調がなければ回避可能であることです。もし一国だけがロボット課税を導入すると、企業は課税のない国にロボットを移動させてしまうかもしれません。その結果、技術革新が阻害され、税収増も期待できなくなる可能性があります。
第三に、技術促進の妨げになる恐れがあります。ロボットやAIは社会に大きな利益をもたらす可能性があります。過度な課税は、イノベーションを抑制するリスクがあります。
代替案：ロボット課税以外の選択肢ロボット課税に代わる方法として、以下のような対策が考えられます。
1. リスキリング（学び直し）の支援
政府が失業者への職業訓練プログラムを充実させ、新しいスキルを身につける機会を提供する方法です。これにより、人々がAIやロボットと共存できるようになります。
2. 税制の抜本的な見直し
例えば、資産課税や消費税など、働くこと以外に重きを置いた税制に転換する案もあります。これにより、労働に依存しない税収を確保できます。
3. 国際的な協調
ロボット課税を導入するなら、OECD（経済協力開発機構）のような国際機関を通じて、各国が共同で取り組む必要があります。そうすれば、企業の海外逃避を防ぎやすくなります。
おわりに:私たちはどう向き合うべきか
ロボットやAIは、私たちの社会に不可避な変化をもたらしています。ロボット課税は一つの解決策ですが、定義の難しさや国際協調の必要性など、多くの課題を抱えています。それよりも、技術の進歩を受け入れ、人々が新しい時代に適応できるよう支援する政策が重要ではないでしょうか。ビル・ゲイツ氏は以前、ロボットへの課税を提案しましたが、実行することは難しく、最近ではAIの有効利用に重点を移しています。私たちも、課税によって技術の進歩を抑え込むのではなく、AIやロボットをどう活用していくかを考える時期に来ているのかもしれません。
参考資料:
①ロボットには税金がかかるべきか？
https://www.managementstudyguide.com/ja/should-robots-be-taxed.htm
②生成 AI と課税 ―ロボット課税から AI 利用へ
https://www.mof.go.jp/pri/publication/financial_review/fr_list8/r157/r157_2.pdf
「ネコとスマホ」
起：ネコがスマホを見ている。
承：人物がスマホを覗き込む。
転：画面には「ネコ用おやつ通販サイト」＋「カートに入れる」ボタン。
結：ネコが真剣な顔で「カートに入れる…」、人物は驚き。
「AI国力」について
1. はじめに
中国のAI国力は、この数年で大きく成長してきた。政府は「人工智能発展規画」などを通じてAIを国家戦略産業として推進し、企業もインターネット、医療、物流、製造など幅広い分野でAIの社会実装を加速させている。一方で、基盤モデルの開発競争、半導体制裁、国際ルールへの対応など、課題も少なくない。以下では、参考資料を要約し、それを踏まえて中国のAI国力について考察する。
2. 参考資料の要約
人民日報（2024年12月18日）「中国AI産業、核心技術で新たな突破」では、中国のAI産業が規模拡大を続け、2023年時点でAI関連企業数は4,500社を超えたと紹介されている。記事は、中国が大規模言語モデル（LLM）や自動運転、スマート製造で実装が進んでいる点を強調し、特に「応用で先行・基盤で追走」という構図を示している。また、政府と企業の共同投資が増え、AI教育や人材育成政策も進められていると報じている。
3. 参考資料の要約
日経中文网（2024年9月25日）「中国AI、基盤技術で米国との格差依然」では、中国AIの強みを認めつつも、最先端半導体（特にGPU）へのアクセス制限や国際ルールの不確実性を課題として挙げている。基盤モデルの性能評価では依然として米国勢が優勢であり、研究論文の影響力でも差が残るという指摘がなされている。
4. 自分の考察
2つの資料を比較すると、中国のAI国力は「応用分野での強さ」と「基盤技術での制約」という二面性を持つことがわかる。実際、中国ではEC、金融、医療画像診断、物流最適化など多くの分野でAIが広く利用されており、社会実装のスピードは世界的にも高い。一方、GPUの供給制限やチップの国産化の遅れは、中国AIの長期的な競争力を左右する深刻な問題である。
しかし、応用力の強さは中国の重要な武器である。ユーザー規模が巨大で、アプリ実装と市場検証を高速に回す「実験的生態系」が存在することは、他国にはない優位性だ。また、政府がAI教育・研究に大規模投資を続け、地方レベルでもAI産業クラスターが整備されている点も、中国のAI国力を押し上げている。
その反面、国際協調や透明性の確保、安全性評価などの「ソフト面の国力」を強化しなければ、AIの国際標準化において発言力を高めることは難しいと考える。基盤チップ開発の自立化と国際ルール形成への積極的な参加が、今後の課題である。
5. 結論
中国のAI国力は、社会実装のスピードと市場規模に強みを持ちながらも、基盤技術と国際ルール対応に課題を抱える「強さと弱さの共存した段階」にある。今後は、①半導体と基盤モデルの自立化、②AI安全性と国際協調の強化、③教育・研究体制の拡充、の3点を戦略的に進めることが、中国がAI大国から「AI強国」へ成長するための鍵となるだろう。
参考資料
- 出典1：人民日報（2024年12月18日）「中国AI産業、核心技術で新たな突破」
https://www.people.com.cn - 出典2：日経中文网（2024年9月25日）「中国AI、基盤技術で米国との格差依然」
https://cn.nikkei.com/
ロボットに税金をかけるべきか
ロボットやAIが社会で活躍する場面は、年々増えています。工場ではロボットが細かい作業を自動で行い、スーパーではセルフレジが当たり前になり、学校でも清掃ロボットを見ることがあります。こうした技術の進歩は便利で、私たちの生活を豊かにしてくれます。しかし同時に、人の仕事が減ったり、収入が不安定になったりする心配もあります。
この状況をふまえて、本稿では「ロボットに税金をかけるべきか」という問題について考えます。私は条件付きで課税に賛成します。
1. Claim（主張）
ロボット導入によって企業が得た追加の利益の一部に限って税金をかけるべきだと考える。
2. Data（根拠）
- ロボットやAIの導入によって、人が担当していた作業が自動化され、働く人の数が減る場合がある。
- 企業はロボットを使うことで人件費を下げ、利益を増やしている。
- 働く人が減れば、所得税や社会保険料を払う人数も減り、国の税収が少なくなる可能性がある。
- 実際に、セルフレジや自動倉庫システムの導入により、働く人のシフトが減ったという報告もある。
3. Warrant（論拠）
「利益を得ている主体が、社会に応じた負担をする」という考え方は、公平性の観点から妥当である。
人の労働には税金や社会保険料がかかるのに、ロボットにはほとんどかからない。この差を少しだけ埋めることは、社会の公平性に寄与する。
4. Backing（裏付け）
- 税金は学校、病院、道路など、社会全体の生活を支える大切な財源である。
- ロボットの導入により仕事を失った人や、学び直しが必要になった人には、支援が欠かせない。
- ビル・ゲイツは、ロボット税を導入してその税収を「再教育」や「福祉」に使うべきだと提案している。これは技術の進歩によって生まれる課題に対する現実的なアイデアである。
- また、一部の国ではAIと自動化による「追加利益」を把握するための仕組みづくりが始まっている。
5. Rebuttal（反駁）
もちろん、ロボット税にはいくつかの問題点もある。
- 導入が遅れる可能性：税金が高すぎると企業がロボットを導入しづらくなり、技術の進歩が遅れてしまう。
- ロボットの定義がむずかしい：どこまでをロボットとするか、AIソフトも含めるのかなど、線引きが複雑である。
- 中小企業への負担：大企業と違い、小さな会社にとってロボット税は重い負担になるかもしれない。
- 国際競争力の問題：日本だけが税金をかけると、企業が海外に工場を移してしまう可能性もある。
6. Modality（確からしさ・条件）
以上をまとめると、
「すべてのロボットに一律で課税する」ことには問題が多い。
しかし、
- 税率を低くする
- 中小企業には免税ラインをつくる
- ロボット導入で増えた利益に限って課税する
- 税収は必ず再教育や転職支援に使う
といった条件をつければ、ロボット税は現実的で、公平性の改善にもつながる。
そのため私は、条件付きでロボット税に賛成する。
参考文献（正式な書誌情報）
- Gates, Bill. “Bill Gates: The robot that takes your job should pay taxes.” Quartz, 2017.
https://qz.com/924759/bill-gates-the-robot-that-takes-your-job-should-pay-taxes - World Economic Forum. “Why we should tax robots.” World Economic Forum Articles, 2017.
https://www.weforum.org/agenda/2017/02/why-we-should-tax-robots/ - Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2020). Robots and Jobs: Evidence from US Labor Markets. Journal of Political Economy.
朝の勝負！
GPT5オン、Designer使用で作成しました。
ストーリーをはじめに作って、絵が上手く描けるように何度かトライを繰り返しました。
3コマになったり、意図通りの絵にならなかったりとかなり苦戦しました。
最後まで苦しんだのはセリフの日本語です。（提出版が一番マシにできたものです）
画像生成AIにとって、日本語の表現にはまだ難しさがあるようです。
名古屋グルメ食べ歩き
3コマしか作ることができませんでした。みなさんはぜひ工夫して4コマの漫画を作成してみてください。
2025年外交青書のワードクラウド
【国際協調・多国間枠組み】G7、WTO、安保理、SDGs などの語が大きく、国際ガバナンスや多国間協調の話題が中心であることがうかがえる。
【新興国・地域横断の視点】グローバル・サウス、インド太平洋（※出現頻度は上位例に比べ控えめ）といった語が確認でき、地域横断的な視座が含まれている。
【技術・安全保障トピック】AI、サイバー関連語（例：サイバーセキュリティ）や経済安全保障に関わる語が散見され、テックと安全保障の交差領域がテーマの一部になっている。
単にワードクラウドだけを指示しても、助詞や助動詞、接続語などがついてきて読みにくいものが出来た。形態素解析の考え方などを新たに指示するなどして、品詞ベースに名詞・固有名詞のみ抽出して読みやすくする等の工夫が必要なことが分かった。それでも「国際情勢」が「際情」になってしまうなど、名詞が途中で削れているものが散見された。抜き出し方を追加で修正指示しなければならないことも新たな発見であった。
１０年前の情勢と外交戦略
１０年前の国際情勢は現在のような緊張感はなかったものの、更なる平和国家としての歩みを強めるべく、各国との基盤づくりを強化し、多方面で積極的な外交が行われた貴重な都市であったといえ、日本の外交手腕は高かったと一定の評価を得られています。
ワードクラウド（外交白書10年前との比較）
2025年版
2016年版
2025年版と2016年版の外交白書におけるワードクラウドを作ってみました。ワードを外交関連に絞っています。国際環境の変化を反映して重点が異なります。
2016年版では「積極的平和主義」を軸に、日米同盟強化、近隣諸国との関係改善、TPPなど経済外交が中心でした。中国の軍事拡張や北朝鮮の核開発への懸念、テロや難民問題、気候変動も課題として挙げられています。でもウクライナのワードもあるのですね。
一方2025年版では、ロシアのウクライナ侵略や中東情勢を背景に、法の支配に基づく国際秩序の維持が最重要課題。加えて「インド太平洋」「グローバル・サウス」「経済安全保障」「サイバー」「偽情報対策」など、地政学的競争と技術・サプライチェーンの安全保障が強調されています。
総じて、2016年は協調と経済連携、2025年は分断と安全保障強化がキーワードです。