何が起きたか
セントルイス連邦準備銀行の研究が、2000年から2025年にかけて約49万件の上場企業決算説明会を分析し、AIが測定可能な集計生産性の上昇をまだ生み出していないことを確認しました。AI関連の生産性言及は2022年末のChatGPT登場前はほぼゼロから2025年末には全体の約15%に上昇しましたが、経営幹部が説明するAIの生産性効果の約95%は将来の見込みであり、既に実現した成果ではありません。
なぜ重要か
研究者は、この遅延パターンが電化やコンピュータといった過去の汎用技術と一致していると指摘しています。コンピュータが生産性統計に表れるまでに1990年代後半から2000年代初頭までかかった歴史から、AIの利益が統計に現れるには20～30年の技術普及期間が典型的であり、AIが3～5年で結果を示すことは「歴史的先例から見て大変な変化」になるとみられます。また、AIが豊富にしたアウトプットの価値が同時に下落するため、生産性ゲインが統計に見えなくなる可能性も論文は指摘しています。
注目点
セントルイス連邦準備銀行の別の2024年研究では、生成AIは2022年比で2024年末時点で生産性を1.1%しか増加させていないと推計されており、同年の経済全体の生産性成長率2.3%および2023年の1.6%と比べて限定的です。一方、AIについて前向きな企業は研究開発と資本支出を増加させており、その相関は以前の懐疑的な調査から強まっています。
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セントルイス連邦準備銀行の研究は、AI導入から3年近くが経つ中でも生産性統計に目立った改善が現れていない実態を、約49万件の企業決算説明会のテキスト分析によって実証しました。興味深いのは、この遅延がまったく異例ではないという点です。研究者らが指摘するとおり、コンピュータ時代も初期には生産性統計に反映されず、1990年代後半から2000年代初頭にようやく顕著になりました。電化も工場の再編成、労働者の訓練、ワークフロー変更に数十年を要しました。今回の研究では、技術普及が通常20～30年かかることを示唆しており、AIが3～5年で結果を示すことは「歴史的先例から見て大変な変化」になるとしています。
一方で、論文が提示する別の可能性は、AIが実は利益を生み出しているものの、それが統計上消失しているというものです。セルダル・オズカン氏が指摘するように、AIが何かを安く生産できるようにすると、その出力の価値が同時に低下します。生産性は通常、生産量と価格の両方で測定されますが、AIが供給を増やして価格を下げれば、統計的な利益は相殺されてしまう可能性があります。一方で、企業の実際の行動を見ると、AIについて前向きに論じた企業は研究開発と資本支出を有意に増やしており、その相関は2024年の懐疑的な調査時点からは存在しなかった新しい傾向です。これは経営陣の楽観主義が単なる言葉ではなく、実際の投資決定に反映されていることを示唆しています。
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