米国と中国は、人工知能への投資と導入において明らかな先導国です。本稿は、欧州はこれらの分野で遅れをとっているものの、開発者人材と重要なAIハブの拠点を多く抱えていると論じています。欧州のAIは、その人的資本とイノベーション文化を、他地域で見られる投資水準と組み合わせることができれば、繁栄する可能性があります。
欧州は、人工知能（AI）の導入と供給でリードする米国と中国に、さらに後れをとる恐れがあります。両国はこれらの技術に積極的に投資しています。一方、欧州は、カナダ、日本、韓国を含む急速に拡大している分野でAIの競争を強いられるかもしれません。これらの国々はいずれもAI分野で着実に進歩しています（CIFAR 2017、AIST 2017、Zastrow 2016）。しかしながら、欧州のAIスタートアップの強さやAI人材の厚みといった、一定の根拠も存在します。これは、こうした見方が悲観的すぎることを示唆しています。
欧州のAI格差
欧州のAIに対する悲観的な見方は、いくつかの観察に基づいています。
EU28各国の米国との デジタル財・サービス収支は、伝統的な財・サービスとは異なり、一貫して赤字となっています（Gomez-Herrera and Martens 2014）。
2017年末時点で、世界の大手インターネット企業上位10社のうち、欧州に本拠を置く企業は一社もありませんでした。2017年2月時点で、欧州は世界の185のユニコーン（評価額10億ドル以上の非上場企業）のうち10%しか保有しておらず、米国の54%と比べると大きな差がありました。中国は、ユニコーン全体の23%を占めていました（McKinsey Global Institute 2019）。世界のAIスタートアップ上位100社のうち、欧州企業はわずか4社でした。英国のOnfidoとTractable、フランスのShift Technology、スペインのSherpaです（CB Insights 2017）。
欧州はAI技術の試験と開発において先駆者であったにもかかわらず、デジタルスタートアップへの投資額は、米国や中国と比べて規模が小さいままでした。2017年末時点で、米国は一人当たり約220ユーロを米国内に投資していました。欧州では、スウェーデンが一人当たり123ユーロ（欧州域内で最高）、フィンランドが58ユーロを投資していましたが、イタリアの一人当たり投資額はわずか3ユーロでした。AIの提供において、欧州は2016年に世界のベンチャーキャピタルおよび企業資金の11%しか集めていませんでした。同時期に、50%が米国企業に流れ、残りはアジア、主に中国に向かいました（MGI 2017）。
2018年になっても、欧州はまだ追いついていませんでした（CB Insights 2017）。同年、中国はAIスタートアップへの世界の投資のほぼ半分を集め、米国の38%を上回りました。欧州委員会はAIとロボティクスに26億ユーロの投資を発表していますが、これを、北京の単一のAI技術団地に19億ユーロを投じる中国と比較してみてください（Larson 2018）。
AIスタートアップの決定要因――生産関数アプローチ
この見方は誤解を招く可能性があります。AIへの投資はスタートアップ発展の一要素にすぎず、欧州はその要素を数多く持っています（Craglia 2018）。もう一つの要素は人的資本であり、欧州にはAIとコンピュータサイエンスの一流大学の拠点があります。特にフランス、ドイツ、スイス、英国にそれが見られます。また、欧州には570万人のプロのソフトウェア開発者がおり、米国の440万人と比べて多いことも考慮すべきです（Atomico 2018）。
しかしながら、AIスタートアップの動向を左右する要因と、その相対的な重みについて、客観的な分析は不足しています。米国と欧州のスタートアップハブに関する他の研究（例：Valuer.ai 2019）と合わせて行った我々独自の体系的な分析により、都市および国レベルのAIスタートアップの密度を、一連の生産要素と、生産フロンティアを変化させうるマクロ経済的な促進要因に結び付ける、生産関数に類似したモデルを採用することにしました（MGI 2019）。主な知見は次のとおりです。
米国のシリコンバレーやボストンという、過度に取り上げられる事例以外にも、多くのハブが存在します。欧州にも重要なハブがあります。ストックホルムは、一人当たりで見て世界で最も多くの技術ハブの一つであり、250のディープテック企業が拠点を置いています。2013年時点では、その最大30%がAIベースのスタートアップでした。同市は、注目に値する数の新世代デジタル企業やユニコーンを生み出してきました。ヘルシンキには、Rovio、Supercell、Linuxなど国際的に知られる企業が拠点を置いており、現在では一人当たりのスタートアップ密度が、米国のボストン、ニューヨーク、シアトルよりも高くなっています。
成功しているAIハブに共通する特徴は、公的機関と民間企業、そして主要大学の間でパートナーシップを構築してきた都市であることです。米国のハブの場合、最も著名な大学としてスタンフォード大学とハーバード大学が挙げられます。この二つのハブの起業家たちは、はるかに多くのユニコーンを生み出しています（スタンフォード大学からは50社以上、ハーバード大学からは40社近く）（Kotsch 2017）。パリにはMINES ParisTechがあります（Mines ParisTech 2018）。チューリッヒにはETHが、ローザンヌにはEPFLがあります（MGI 2018）。
都市はまた、特定の技術ポートフォリオに注力する傾向があります。例えば、ヘルシンキはAIに強いだけでなく、バイオテクノロジーやゲームにも強みを持っています（Vauer.ai 2018）。最後に、公的機関は資金の供給源としてだけでなく、役割を果たしています。政府は、AIスタートアップを支えるのに十分な需要を確保するため、確約された顧客として振る舞うことができます。その一例がバルト諸国の電子政府です。中国政府も、映像認識に関連するAIベンチャーの主要な顧客となっています。
我々は、一人当たりの専門開発者数で測る人的資本や、累積のディープテック投資額で測るAI資本といった「伝統的な」生産要素に加え、デジタル官民パートナーシップの規模、技術ポートフォリオの幅、革新的なビジネスモデルを構築する能力といった、その他の起こりうるシフト要因を加えた、AIスタートアップ密度に関する一般的なトランスログ関数を推定しました。全体として、このモデルは資金調達が重要な役割を果たすことを裏付けています。弾力性は0.7超であり、これは専門開発者の密度に関連する0.3の弾力性の二倍です。
学術研究で予想され実証されているとおり（Aghion et al. 2017およびTambe 2014が例として挙げられます）、資本と労働の間には小さな補完性があり、これは都市や国のレベルで規模の経済を生み出すのに十分な大きさです。革新的なビジネスモデルを構築する能力は統計的に有意であり、AIスタートアップ密度の主要な相関要因であることも分かりました。その推定弾力性は0.3であり、人的資本と同程度の大きさです。
これらの分析は、スタートアップの密度にとって金融投資額が重要であることを裏付けています。実際、米国は2015年から2017年の間に、デジタルスタートアップへの資本投資額がスウェーデンの二倍であり、スウェーデンの投資額はフィンランドの二倍でした。しかしながら、これらの分析はまた、スタートアップで規模を達成するためには、投資が高度なスキルを持つ開発者やイノベーション文化と組み合わさる必要があることも示しています。ビジネスモデルを革新する実績のある都市には、アムステルダム、タリン、ストックホルム、ヘルシンキが含まれます。
欧州は必ずしもAIで後れをとる運命にあるわけではなく、むしろ繁栄する可能性もあります。資本はできるだけ早く流入するかもしれず、欧州委員会は、現在の分断された欧州のAI開発を克服し、欧州内の有望なさまざまなハブを結び付けて規模を生み出す役割を果たせるかもしれません。
