🪡欲しいだけでは、市場にならない
18世紀後半、英国の綿工業では、糸を紡ぎ、布を織る能力が急速に拡大したのはご存じの通り。では、機械が生み出した大量の綿製品を、誰が買ったのでしょうか。
供給能力が需要を上回るほど大きくなれば、今度は「作れること」ではなく、「作ったものを使い続けてもらうこと」が問題になります。供給能力が爆発すると、希少性は消えず、別の場所へ移ります。
供給能力が増えるほど、希少性は「作る」から「市場へ通す」へ移るわけです。
英国の綿工業は、「技術の完成後、企業が需要を作った」というきれいな物語ではありませんでした。価格、品質、所得、流通、輸出、国家、帝国が同時に動きました。
以降、本記事ではこうした仕組みを「需要側の補完発明」とでも呼びましょう。つまり、
- 技術を市場へ変えるには、製品の外側にも発明が必要になる
- 市場を作る行為は、価値創造であると同時に、権力の行使でもある
といった感じですね
目次
- 綿工業で起きた「供給革命」
- 第一の答えは「安くなったから売れた」
- 需要はゼロから発明されたのではない
- 製品の外側にある「需要側の補完発明」
- 市場は作られる。しかし無垢には作られない
- AIで希少になるのは「作る能力」だけではない
- 安い電力が使えない。必要なワクチンが作られない
- イノベーションを診断する七つの問い
- 希少性は、次の制約へ移っていく
綿工業で起きた「供給革命」
Stephen BroadberryとBishnupriya Guptaがまとめた英国綿工業の長期系列によると、年平均の数字は次のように変化したそうです。
- 1770年代: 原綿消費量 480万ポンド／綿製品輸出額 24万6,000ポンド（1697年価格）
- 1800年代: 原綿消費量 5,960万ポンド／綿製品輸出額 835万2,000ポンド（1697年価格）
- 1840年代: 原綿消費量 5億2,630万ポンド／綿製品輸出額 8,594万7,000ポンド（1697年価格）
1770年代から1840年代までに、原綿投入は約110倍、実質輸出額は約350倍になった計算です。
原綿消費量は完成品の生産量でも労働生産性でもありません。それでも、処理する物量と海外販売の規模が桁違いに膨らんだことは分かります。
一つの発明が瞬時に産業を変えたわけでもありません。発明後にも機械の改良、工場への導入、原料調達、熟練形成が続いたのは想像に難くないでしょう。
第一の答えは「安くなったから売れた」
大量の綿製品が売れた第一の答えは、安くなったから、です。
C. Knick Harleyは、1770年代から1820年代までの企業記録を使い、技術の普及に伴って綿製品の価格が大幅に下がり、生産が急拡大した過程を検討しています。Patrick O’Brienも、英国綿工業の競争力を説明するうえで、機械化による費用低下を外すべきではないと論じています。
価格低下を脇役にすることはできないでしょう。価格は、潜在的な欲求を購入へ変える最も強い装置の一つですので。
Alka Ramanは、現存する綿布を測定し、1746年から1820年にかけて英国製綿布の品質が改善し、インドの手工業品に近づいたことを示しています。現存試料が市場全体を代表するとは限りませんが、英国の生産者が品質でも競争していたことは読み取れますね。
つまり、価格低下と製品改善は競合する説明ではない、ということです。
安くなる。品質が上がる。新しい顧客が買えるようになる。生産が増え、改良投資がさらに進む。この循環の中で、供給と需要は一緒に変わっていきました。
安さ、品質、利用者、生産は、一方向ではなく互いを増幅した
需要はゼロから発明されたのではない
綿製品への需要は、英国の機械化によってゼロから生まれたわけではありません。インドの綿布は、それ以前から欧州を含む広い地域で取引されていました。英国の生産者は、すでに人気のあった製品と競争し、模倣し、改良しながら市場へ入っていきました。
また、需要を国内消費だけで考えることもできません。Javier Cuenca Estebanの推計では、英国の工業生産に占める輸出の比重は1723年から1851年にかけてほぼ継続的に上昇しました。Giorgio Rielloも、英国綿工業の規模と専門化を理解するには、欧州だけでなく大西洋・インド洋の消費と交易を見なければならないと論じています。
これは「供給が先か、需要が先か」という直線ではなく、「共進化」です。
実際、イノベーション研究でも、需要が技術を引っ張るという単純なdemand-pull説には古くから批判があったりします。David MoweryとNathan Rosenbergは、曖昧な「ニーズ」で異質な現象をまとめる問題を指摘し、需要側と供給側の影響を切り離せないと論じました。
だから「需要を作る」という表現には注意が必要なのです。
作られたのは欲求そのものとは限りません。既存の欲求を、支払い可能で、利用可能で、反復可能な取引へ変える仕組みです。個人的にはこれは「需要創造」よりも、需要変換と呼ぶ方が正確なような気がします。
製品の外側にある「需要側の補完発明」
潜在的な必要が市場需要になるまでには、いくつもの変化点があります。
- 欲しい: 問題を認識し、その解決策を選びたいか
- 買える: 所得、予算、信用、補助があるか
- 決めて使える: 購入権限、技能、設備、業務プロセスがあるか
- 信じて続けられる: 品質、安全、責任、保守、更新を信頼できるか
「欲しい」だけでは市場にならない。支払い、権限と採用能力、信頼まで通過して初めて利用が続く、というわけですね。
この考え方には、実際に研究も進んでいる分野でして、
- David Teeceが整理したように、発明者が価値を得られるかは、製造、流通、販売、サービスなどの補完資産を誰が持つかに左右される
- Timothy BresnahanとManuel Trajtenbergは、汎用技術と利用側の産業に補完的なイノベーションが必要となり、調整不足が普及を遅らせうることを理論化している
- OECDは、公共調達、規制、標準、リード市場、利用者政策を需要側のイノベーション政策として整理している
こうした製品外の仕組みが「需要側の補完発明」なのではないか、と考えています。
分割払い、品質標準、流通網、利用者訓練、事故時の責任、政府による初期調達。これらは単なる販促ではなく、技術を「使える状態」へ変換するわけです。
以前、「信頼は長い関与の結果として沈殿する」といった趣旨の記事を書きましたが、導入実績、保守、障害対応、監査は、広告だけでは短縮できないのです。
市場は作られる。しかし無垢には作られない
しかし綿工業の歴史には、「良い技術を広げるために需要側も設計しよう」では済まない問題もあります。
英国議会の公式史料案内によれば、1721年のCalico Actは輸入されたアジア産綿布の着用を禁じ、国内の毛織物産業を保護しました。Navigation Lawsも、英国船と商業を保護し、交易経路を政治的に設計したそうです。
ただし、保護が英国綿工業をどれだけブーストしたかは別問題です。BroadberryとGuptaは、規制が迂回され、保護の効果は中立的だった可能性を示しています。確認できるのは、国家が競争条件へ介入したことです。
さらに、英国の綿工業が使用した原綿は、大西洋の奴隷制プランテーションと深く関連していたそう。輸出市場も、帝国と植民地支配から独立していたわけではありません。
奴隷制が英国産業革命にどれだけ寄与したかについては、現在も論争があります。
Stephan Heblich、Stephen Redding、Hans-Joachim VothのNBERワーキングペーパーは、奴隷制由来の富が多かった地域ほど、製造業への雇用移動、綿工場、資産価値が大きかったという数量的な関連と構造推計を示しています。一方でHarleyは、奴隷貿易の利潤を不可欠な資金源とする強い説には慎重ながら、大西洋奴隷経済の製造業・都市・商人活動への波及を検討しています。BurnardとRielloも、奴隷制を唯一の原因にはできないが、工業化のパターンと時期から切り離せないという立場をとっているようです。
したがって、「奴隷制が産業革命を起こした」と断定することも、「技術革新とは無関係だった」と片づけることも、どちらも単純化しすぎなのでしょう。
インドについても同じで、BroadberryとGuptaの推計では、英国製綿布がインドの綿製品消費に占める比率は、1831〜35年の3.9％から、1856〜60年には35.3％、1880〜81年には58.4％へ上昇しました。
しかし、インドの脱工業化を英国の関税だけで説明できるわけではありません。ClingingsmithとWilliamsonやBishnupriya Guptaの研究が示すように、英国の生産性優位、世界価格、輸送、植民地政策、インド国内の政治・供給条件をどう評価するかには議論が残ります。
市場は自然に発見されただけではなく、作られたのです。その道具には、価格低下や品質改善だけでなく、保護、排除、強制も含まれていた。この事実を市場形成の外へ追い出してはいけません。
需要形成はイノベーションの一部です。同時に、それは権力の行使でもあるのです。
市場形成は価値を生む一方、利益と費用を非対称に配分することがある。
AIで希少になるのは「作る能力」だけではない
この歴史から現代の状況を考えてみましょう。まず生成AI。
OECDが利用可能な国について集計した企業におけるAI利用率は、2023年の8.7％から、2024年14.2％、2025年20.2％へ上昇しました。一方、2025年の利用率は大企業で52.0％、中小企業では17.4％でした。
これは価値を生んだ企業の比率ではなく、何らかの形で使った企業の比率です。それでも、企業規模による採用差は分かりますね。
McKinseyの2025年調査では、回答企業の23％がエージェント型AIを少なくとも一つの業務機能で拡大展開し、39％が実験中と答えました。
ここから先は、私の仮説です。
多くの企業利用では、モデルが文章やコードを生成できるかよりも、次の条件が制約になりつつあるのではないか、と考えています。
- どのデータへ接続してよいか
- 誰がAIへ仕事を任せる権限を持つか
- 出力の品質を何で測るか
- 誤りや事故の責任を誰が負うか
- 既存業務をどう変更するか
- 試用を継続利用へ変える予算と信頼があるか
つまり「作れる企業」より、「任せられる企業」が希少になる領域です。
もちろん、半導体、計算資源、電力、データ、人材には供給制約が残り、モデル性能が制約になる用途もあります。
重要なのは、すべての制約が需要側へ移ることではありません。コア技術が前進するたびに、次の制約がどこに現れるかを見直すことです。
以前、DeepTechの勝敗は技術の先発性より、商業化システムを編み切れるかで決まると書きましたが、AIでも、モデルを顧客価値へ変える鎖のどこを担うかが問われます。データ統合、評価、監査、責任、販売、運用は、技術の後処理ではなく、技術を市場へ変える本体の一部なのです。
安い電力が使えない。必要なワクチンが作られない
別の例として、クリーン電力では、太陽光や風力の発電コストが下がっても、送電網へ接続できなければ利用できません。IEAのElectricity 2026によれば、2025年時点で再生可能エネルギー、大口需要、蓄電を合わせて2,500GWを超える案件が、世界の系統接続キューに滞留していました。
IEAは、送電網の計画、許認可、建設には5〜15年かかることがある一方、太陽光・風力は1〜5年で建設できるとしています。キューは変動する指示的な推計ですが、速度差は明確です。
安い発電技術と、接続されて使える電力は、同じ商品ではありません。
また、ワクチンでは、別の補完条件が見えてきます。
Gaviの肺炎球菌ワクチンAdvance Market Commitmentは、将来の購入を約束することで、低・中所得国向け市場の不確実性を下げる仕組みでした。最終評価は、メーカーの需要への確信を高め、特に2010年から2015〜16年に供給を拡大し、導入を早めたと結論づけています。
しかし同じ評価は、新製品R&Dを加速した証拠を見つけられず、価格競争も期待ほど進まなかったとしています。AMCがなくても需要が高かった可能性も残ります。
購買を約束すれば、需要の不確実性は下げられる。しかしR&D、競争、支払能力、医療提供体制を一つの契約で同時に解けるわけではないのです。
ある市場では系統が詰まり、別の市場では購買保証が欠ける。「需要側」とは販売促進ではなく、誰のどの決定が止まっているかを特定する視点なのです。
イノベーションを診断する七つの問い
供給能力が急に上がった市場を見るとき、私は次の七つを確認するとよいと考えています。
- 必要性: ユーザーが必要としていないのか、それとも必要はあるが市場需要として見えていないのか
- 支払い: 誰が費用を払い、誰が便益を受けるのか
- 権限: 利用者、購入者、決裁者、規制者は同じ主体か
- 採用能力: 導入に必要なインフラ、技能、業務変更、保守は何か
- 信頼: 品質、安全、責任、互換性を何が保証するのか
- 反復: 一度の試用を継続利用へ変えるものは何か
- 分配: 市場拡大の利益と費用を誰が受け取るのか
ボトルネックは、製品の中ではなく七つの関係のどこかに現れる。
たとえば賃貸住宅の省エネでは、家主が設備投資を決め、借主が光熱費を払う場合があります。米国の研究では、このsplit incentiveが省エネ投資を弱めるという証拠があります。一方、オーストラリアの研究では同じ効果が確認されていません。契約、規制、住宅市場が違えば、同じ障害が一様に現れるとは限らないのです。
さらに、市場需要の増加と社会的価値の増加も分けて考えなければなりません。
OECDが整理するdark commercial patternsや、FTCが挙げる解約妨害、隠れた費用、偽装広告、データ提供への誘導は、取引や継続を増やしても、利用者の自律性や福祉を損なう可能性があります。
需要は作れます。だからこそ、何を増やしたかだけでなく、どんな手段で、誰の費用によって増やしたかを問う必要があるのではないでしょうか。
希少性は、次の制約へ移っていく
英国綿工業、企業AI、クリーン電力、ワクチンは、同じ市場ではありません（当然ですけど）。
綿工業の歴史を、そのままAIの未来予測へ移すことはできません。消費財、企業システム、電力、医療では、利用者も契約も責任も違います。
それでも共通する構造があります。
コア技術が一つの制約を緩めると、それまで見えなかった次の制約が露出してきます。
綿工業では、紡ぐ能力が増えるほど、価格、品質、原料、流通、海外市場が重要になりました。AIでは、生成能力が広がるほど、権限、統合、評価、責任、信頼が重要になります。電力では発電設備の外にある系統が、ワクチンでは将来の購買確約が、普及を左右しました。
だから次のボトルネックを探すなら、何が作れないかだけでなく、誰が買えず、決められず、使えず、信じられず、続けられないのかを見なければなりません。
供給能力が爆発した後に希少になるのは、需要そのものではありません。潜在的な必要を、支払えて、使えて、繰り返し選べる需要へ変える能力です。
そして、その能力を誰が、どのような制度と権力で作るのか。そこまで見て初めて、技術が市場になる過程を理解できるのだと思っています。
300人以上の方達が購読中
いつでも購読解除可能です