1987年、経済学者でノーベル賞受賞者のロバート・ソローは、情報時代の停滞した進化について厳しい観察を行った。1960年代のトランジスタ、マイクロプロセッサ、集積回路、メモリーチップの登場後、経済学者や企業はこれらの新技術が職場を混乱させ、生産性の向上をもたらすと期待していた。しかし、実際には生産性の伸びは鈍化し、1948年から1973年までの2.9%から、1973年以降は1.1%に低下した。おすすめ動画* * *新しいコンピューターは時に過剰な情報を生成し、詳細すぎるレポートを作成して大量の紙に印刷することもあった。職場の生産性向上を期待されたこの技術は、数年間にわたりむしろ失敗に終わった。この予期せぬ結果は、経済学者の観察によって「ソローの生産性パラドックス」として知られるようになった。「コンピューター時代はあらゆる場所で見られるが、生産性統計には現れない」と、ソローは1987年の _ニューヨーク・タイムズ・ブックレビュー_の記事で書いている。経営幹部がAIをどの程度活用しているか、あるいは活用していないかに関する新しいデータは、歴史が繰り返されていることを示しており、経済学者や大手テック企業の創業者たちが技術の職場や経済への影響について約束した類似の期待を複雑にしている。2024年9月から2025年にかけて _フィナンシャル・タイムズ_ の分析によると、S&P 500の374社が決算説明会でAIについて言及したが、そのほとんどは導入が企業にとって完全にプラスであると述べているにもかかわらず、これらの積極的な採用は広範な生産性向上には反映されていない。今月、米国経済研究局（NBER）が発表した調査によると、米国、英国、ドイツ、オーストラリアの企業のCEOやCFOなど6,000人の幹部のうち、大多数はAIが業務にほとんど影響を与えていないと見ている。約3分の2の幹部がAIを使用していると報告したが、その使用時間は週にわずか1.5時間程度であり、回答者の25%は職場でAIを全く使っていないと答えている。調査によると、過去3年間でAIは雇用や生産性に影響を与えていないとほぼ90%の企業が述べている。しかし、AIの職場や経済への影響についての期待は依然として高い。幹部たちは今後3年間でAIが生産性を1.4%、生産量を0.8%増加させると予測している。一方、雇用については0.7%の削減を見込む一方で、調査対象の従業員は0.5%の雇用増加を見込んでいる。ソローは反撃する------------------2023年、MITの研究者たちは、AIを導入した労働者のパフォーマンスは導入しなかった労働者と比べてほぼ40%向上すると主張した。しかし、これらの約束された生産性向上を示す新たなデータが現れないことから、経済学者たちはAIが企業投資に対していつ、または本当にリターンをもたらすのか疑問を抱き始めている。2024年の投資額は2,500億ドルを超えた。「AIはすべての場所にあるが、マクロ経済の新しいデータには現れない」と、アポロのチーフエコノミスト、トーステン・スロックは最近のブログ投稿で書き、ほぼ40年前のソローの観察を引用した。「今日、雇用データ、生産性データ、インフレデータにはAIは見られない。」スロックはまた、「マグニフィセントセブン」以外には、利益率や収益予想にAIの兆候は見られないと付け加えた。スロックは、AIと生産性に関する多くの学術研究を引用し、技術の有用性について矛盾した見解を示している。昨年11月、セントルイス連邦準備銀行は _State of Generative AI Adoption_ レポートで、2022年末にChatGPTが導入されて以来、過剰な累積生産性成長が1.9%増加したと観察した。一方、2024年のMITの研究では、今後10年間で0.5%の比較的控えめな生産性向上が見込まれている。「10年で0.5%を軽視すべきではない。それはゼロよりましだ」と、研究の著者でノーベル賞受賞者のダロン・アセモグルは当時述べた。「しかし、業界やテクノロジー報道での約束と比べると、やや失望だ。」他の新たな研究は、その理由を示唆している。人材ソリューション企業マンパワーグループの2026年グローバルタレントバロメーターによると、19か国の約1万4千人の労働者のうち、2025年のAIの定期的な使用は13%増加したが、技術の有用性に対する信頼は18%急落し、根強い不信感を示している。IBMのチーフ・ヒューマンリソース責任者ニックル・ラモローは先週、同社が若手採用を3倍に増やすと発表し、AIが一部の作業を自動化できる一方で、エントリーレベルの労働者を置き換えることは中間管理職の不足を招き、将来的なリーダーシップの流れを危うくすると述べた。AIの生産性の未来------------------この生産性のパターンは逆転する可能性もある。1970年代と80年代のITブームは最終的に1990年代と2000年代初頭の生産性の急増に繋がり、1995年から2005年までの間に1.5%の成長をもたらした。スタンフォード大学のデジタルエコノミー研究所所長エリック・ブリニョルフソンは、_フィナンシャル・タイムズ_の寄稿で、この傾向はすでに逆転しつつあると指摘した。彼は、先週の雇用報告で雇用増加がわずか18万1千人に下方修正されたにもかかわらず、第4四半期のGDPは3.7%増を示しており、生産性の急増を示唆していると観察した。彼自身の分析では、昨年の米国の生産性は2.7%上昇し、AI投資からその恩恵を享受する段階に移行したと述べている。元ピムコCEOで経済学者のモハメド・エル・エリアンも、AIの継続的な採用により雇用とGDPの成長が部分的に乖離し続けていると指摘し、これは1990年代のオフィス自動化と類似した現象だと述べている。スロックもまた、AIの将来の影響は「Jカーブ」のように、最初はパフォーマンスや結果が鈍化し、その後指数関数的に急増する可能性があると見ている。彼は、AIの生産性向上がこのパターンに従うかどうかは、AIによって生み出される価値次第だと述べた。これまでのところ、AIの道はすでにITの先駆者とは異なっている。スロックは、1980年代にはIT分野の革新者は競合他社が類似製品を作るまで独占的な価格設定力を持っていたと指摘するが、今日では、大規模言語モデルの構築による激しい競争のおかげで、AIツールは容易に入手可能となり、価格も下がっている。したがって、スロックは、AIの生産性の未来は、企業がこの技術を活用し続ける意欲にかかっていると述べている。「つまり、マクロの観点から見ると、価値創造は製品そのものではなく、生成AIがどのように使われ、経済のさまざまなセクターに導入されるかにかかっている」と。
何千人ものCEOがAIは雇用や生産性に影響を与えなかったと認めたことで、経済学者たちは40年前のパラドックスを復活させている
1987年、経済学者でノーベル賞受賞者のロバート・ソローは、情報時代の停滞した進化について厳しい観察を行った。1960年代のトランジスタ、マイクロプロセッサ、集積回路、メモリーチップの登場後、経済学者や企業はこれらの新技術が職場を混乱させ、生産性の向上をもたらすと期待していた。しかし、実際には生産性の伸びは鈍化し、1948年から1973年までの2.9%から、1973年以降は1.1%に低下した。
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新しいコンピューターは時に過剰な情報を生成し、詳細すぎるレポートを作成して大量の紙に印刷することもあった。職場の生産性向上を期待されたこの技術は、数年間にわたりむしろ失敗に終わった。この予期せぬ結果は、経済学者の観察によって「ソローの生産性パラドックス」として知られるようになった。
「コンピューター時代はあらゆる場所で見られるが、生産性統計には現れない」と、ソローは1987年の _ニューヨーク・タイムズ・ブックレビュー_の記事で書いている。
経営幹部がAIをどの程度活用しているか、あるいは活用していないかに関する新しいデータは、歴史が繰り返されていることを示しており、経済学者や大手テック企業の創業者たちが技術の職場や経済への影響について約束した類似の期待を複雑にしている。2024年9月から2025年にかけて フィナンシャル・タイムズ の分析によると、S&P 500の374社が決算説明会でAIについて言及したが、そのほとんどは導入が企業にとって完全にプラスであると述べているにもかかわらず、これらの積極的な採用は広範な生産性向上には反映されていない。
今月、米国経済研究局（NBER）が発表した調査によると、米国、英国、ドイツ、オーストラリアの企業のCEOやCFOなど6,000人の幹部のうち、大多数はAIが業務にほとんど影響を与えていないと見ている。約3分の2の幹部がAIを使用していると報告したが、その使用時間は週にわずか1.5時間程度であり、回答者の25%は職場でAIを全く使っていないと答えている。調査によると、過去3年間でAIは雇用や生産性に影響を与えていないとほぼ90%の企業が述べている。
しかし、AIの職場や経済への影響についての期待は依然として高い。幹部たちは今後3年間でAIが生産性を1.4%、生産量を0.8%増加させると予測している。一方、雇用については0.7%の削減を見込む一方で、調査対象の従業員は0.5%の雇用増加を見込んでいる。
ソローは反撃する
2023年、MITの研究者たちは、AIを導入した労働者のパフォーマンスは導入しなかった労働者と比べてほぼ40%向上すると主張した。しかし、これらの約束された生産性向上を示す新たなデータが現れないことから、経済学者たちはAIが企業投資に対していつ、または本当にリターンをもたらすのか疑問を抱き始めている。2024年の投資額は2,500億ドルを超えた。
「AIはすべての場所にあるが、マクロ経済の新しいデータには現れない」と、アポロのチーフエコノミスト、トーステン・スロックは最近のブログ投稿で書き、ほぼ40年前のソローの観察を引用した。「今日、雇用データ、生産性データ、インフレデータにはAIは見られない。」
スロックはまた、「マグニフィセントセブン」以外には、利益率や収益予想にAIの兆候は見られないと付け加えた。
スロックは、AIと生産性に関する多くの学術研究を引用し、技術の有用性について矛盾した見解を示している。昨年11月、セントルイス連邦準備銀行は State of Generative AI Adoption レポートで、2022年末にChatGPTが導入されて以来、過剰な累積生産性成長が1.9%増加したと観察した。一方、2024年のMITの研究では、今後10年間で0.5%の比較的控えめな生産性向上が見込まれている。
「10年で0.5%を軽視すべきではない。それはゼロよりましだ」と、研究の著者でノーベル賞受賞者のダロン・アセモグルは当時述べた。「しかし、業界やテクノロジー報道での約束と比べると、やや失望だ。」
他の新たな研究は、その理由を示唆している。人材ソリューション企業マンパワーグループの2026年グローバルタレントバロメーターによると、19か国の約1万4千人の労働者のうち、2025年のAIの定期的な使用は13%増加したが、技術の有用性に対する信頼は18%急落し、根強い不信感を示している。
IBMのチーフ・ヒューマンリソース責任者ニックル・ラモローは先週、同社が若手採用を3倍に増やすと発表し、AIが一部の作業を自動化できる一方で、エントリーレベルの労働者を置き換えることは中間管理職の不足を招き、将来的なリーダーシップの流れを危うくすると述べた。
AIの生産性の未来
この生産性のパターンは逆転する可能性もある。1970年代と80年代のITブームは最終的に1990年代と2000年代初頭の生産性の急増に繋がり、1995年から2005年までの間に1.5%の成長をもたらした。
スタンフォード大学のデジタルエコノミー研究所所長エリック・ブリニョルフソンは、_フィナンシャル・タイムズ_の寄稿で、この傾向はすでに逆転しつつあると指摘した。彼は、先週の雇用報告で雇用増加がわずか18万1千人に下方修正されたにもかかわらず、第4四半期のGDPは3.7%増を示しており、生産性の急増を示唆していると観察した。彼自身の分析では、昨年の米国の生産性は2.7%上昇し、AI投資からその恩恵を享受する段階に移行したと述べている。元ピムコCEOで経済学者のモハメド・エル・エリアンも、AIの継続的な採用により雇用とGDPの成長が部分的に乖離し続けていると指摘し、これは1990年代のオフィス自動化と類似した現象だと述べている。
スロックもまた、AIの将来の影響は「Jカーブ」のように、最初はパフォーマンスや結果が鈍化し、その後指数関数的に急増する可能性があると見ている。彼は、AIの生産性向上がこのパターンに従うかどうかは、AIによって生み出される価値次第だと述べた。
これまでのところ、AIの道はすでにITの先駆者とは異なっている。スロックは、1980年代にはIT分野の革新者は競合他社が類似製品を作るまで独占的な価格設定力を持っていたと指摘するが、今日では、大規模言語モデルの構築による激しい競争のおかげで、AIツールは容易に入手可能となり、価格も下がっている。
したがって、スロックは、AIの生産性の未来は、企業がこの技術を活用し続ける意欲にかかっていると述べている。「つまり、マクロの観点から見ると、価値創造は製品そのものではなく、生成AIがどのように使われ、経済のさまざまなセクターに導入されるかにかかっている」と。