CEO たちが、人工知能が雇用や生産性に影響を及ぼさなかったと認めている。

1987 年、経済学者でありノーベル賞受賞者でもあるロバート・ソローは、情報革命の進化が停滞していることについて鋭い指摘を行いました。トランジスタやマイクロプロセッサ、集積回路、メモリチップといった 1960 年代に登場した新技術に対し、エコノミストたちはこれらの技術が職場を刷新し、生産性の一層の上昇をもたらすと予測していました。しかし現実には、生産性の成長は鈍化し、1948 年から 1973 年にかけての年平均 2.9% から、それ以降には年平均 1.1%へと引き下がりました。

当時の新しいコンピュータ技術は、かえって過多な情報を生み出し、痛み入るほど詳細なレポートを作成して紙大量に印刷してしまう事態さえ起こしていました。職場生産性の爆発的な成長を約束したはずのものでしたが、数年間にわたりその期待は幻となりました。この予測外の結果は、エコノミストがそのような現象を観察したことから、「ソローのパラドックス」と名づけられました。

「コンピュータ時代はどこにでもあるのに、生産性統計には表れていない」（ロバート・ソロー、1987 年に『ニューヨーク・タイムズ』のブックレビューで連載された記事）

CEO 等トップ経営層が（あるいはそうでない）人工知能（AI）を利用しているかどうかが示すデータから、歴史が繰り返されている様子が伺え、エコノミストやテック企業創業者たちがこの技術の職場・経済への影響について述べた過去の約束のようにも見えるようになり、複雑な状況となっています。金融タイツ分析によれば、2024 年から 2025 年の間に S&P500 に上場する 374 の企業が決算通話を開催し、その中で大半の企業が「当社の AI 導入は全面的に肯定的である」と述べていますが、広範な生産性向上としてこれらの肯定的な採用が反映されているわけではありませんでした。

国別経済研究（NBER）が今年 2 月に発表した研究では、米・英・独・オーストラリアの各企業から複数の事業見通し調査に回答した CEO、財務担当トップ、および他の経営層など約 6,000 人に対して行った分析で、大半は AI が業務に与える影響は極めて小さいと認識しています。约三分之二の経営層が AI を利用していると報告していますが、その利用率は週あたり平均約 1.5 時間にすぎません。また、25% の回答者は職場で AI を全く使っていないと述べています。さらに、研究によれば企業の約 9 割は、過去 3 カ年の間に AI が雇用や生産性に何らの影響を与えていないと回答しました。

一方で、企業自身が AI の職場・経済への影響力に抱く期待は依然として大きいままです。経営層たちは、今後 3 カ年で AI が生産性を 1.4% 向上させ、産出量を 0.8% 増加させる見込みだと予測しています。同期間に雇用が 0.7% 減少すると予想される一方、個別の従業員を対象とした調査では、雇用が 0.5% 増加したと報告されています。

AI が本当に人々の生産性を高めるのでしょうか？

2023 年、MIT の研究者は、AI の導入によってテクノロジーを利用しない従業員と比較し、労働者のパフォーマンスをほぼ 40% 向上させる可能性があるとして主張しました。しかし、これまでに約束されたような生産性向上を示唆する新たなデータが登場せず、エコノミストらは「いつ（あるいは本当に）AI が企業の投資に対してリターンをもたらすのか」と疑問を抱いています。2024 年には企業の AI 関連投資は 2,500 億ドルを超えました。

「AI はいたるところにあるが、マクロ経済データの流入には表れていない」アポロ首席エコノミストのトルステン・スロークはブログ投稿でソローから約 40 年前に引いた観点を引用しています。「今日では、雇用データ、生産性データ、インフレ率データにも AI の痕跡は見受けられない」

スローク氏はさらに、「Magnificent Seven（大型ハイテク企業群）」を除けば、「利益率や収益予想の面でも AI の兆候は全く見られず」と付け加えました。

スローク氏は AI と生産性に関する一連の学術研究を挙げ、同技術の実用性について矛盾する図を描きました。昨年の 11 月にはセントルイス連邦準備銀行が『State of Generative AI Adoption』レポートを発表し、ChatGPT が 2022 年末に登場以降、超過累積生産性成長率が 1.9% 増加したと観察しました。一方、MIT の 2024 年の研究では、今後 10 年間に生産性がより modest な 0.5%だけ増加すると結論付けています。

「10 年で 0.5% と軽視すべきではないと思います。ゼロよりは良いのです」と、当時その研究を行ったノーベル賞受賞者のダロン・アゼモグルは語っていました。「しかし、業界関係者やテックメディアが提示している約束と比較すると、それはあまりにも失望的です」

他の新近の研究も理由を提供しています。人材ソリューション大手マンパワーグループが 2026 年に発表した『Global Talent Barometer』によれば、19 カ国にわたる約 14,000 人の従業員を対象とした調査で、2025 年の AI の日常的な利用は 13% 増となった一方で、同技術の有用性に対する信頼は 18% も低下し、依然として不信感が根強いことを示しています。

ボストンコンサルティンググループが実施した研究によれば、ある段階では AI の採用自体が逆効果となり得ており、「AI ブレイン・フライ（知的疲労）」を引き起こします。アメリカ本土で勤務するフルタイムの従業員 1,488 人を対象とした調査では、3 つ以下の AI ツールを使用した場合に生産性が向上したとの自覚報告が得られた一方、4 つ以上のツールを使用した場合、自己申告された生産性は急激に低下しました。これは技術の過剰利用により脳霧（ブレインフォグ）を感じたり、小さなミスを増やしたりしていると感じた従業員が多かったためです。

IBM の最高人材責任者ニック・ラモレオは、今年中に同テック巨人が若手雇用の数を 3 倍に引き上げる予定であると述べました。AI が一部の必須業務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去りにすると、将来的にミドルマネジメント層の不足をもたらし、リーダーシップパイプラインを危険にさらす可能性があると指摘しています。

AI の生産性のパターンを逆転させることは可能でしょうか？

確かです。この生産性パターンは逆転する可能性があります。1970 年代および 80 年代の IT ブームがやがて、1990 年代から 2000 年代初頭にかけての生産性の急増に代わりました。長年にわたる停滞期が続いた後で、1995 年から 2005 年までの間で年平均 1.5% の生産性成長を記録しました。

スタンフォード大学のデジタル経済ラボ所長であるエコノミストのエリック・ブリンヨルフソン氏は、金融タイツのコラムにおいて、この趨勢はすでに逆転しつつある可能性があると指摘しています。彼は、直前の雇用統計で新設雇用が前週比 181,000 に下方修正されたにもかかわらず、同四半期の GDP は 3.7% 増加していると追跡されており、これは生産性の急増を示唆しているとしたのです。彼の独自分析では、昨年米国で 2.7% の生産性跳躍が見られたと指摘し、これは AI 投資からその技術の恩恵を受ける過渡期によるものだと帰結付けました。元 PIMCO CEO でもエコノミストであるモハメド・エリアン氏もまた、AI の採用が継続する結果として雇用成長と GDP 成長の離脱が進んでいると指摘しており、これは 1990 年代にオフィスオートマティスムで見られた類似現象でした。

いくつかの生産性向上は既に目に見えるところに隠れている可能性があります。スタンフォード研究所経済政策研究センターが主導した調査では、米国の 20 万世帯のインターネット閲覧データを分析し、生成 AI が就職活動や旅行計画、買い物といったオンラインタスクの効率を 76% から 176% 向上させたことを発見しました。しかし、研究者らは AI ユーザーが家事で行っていた時間を友人との交流やテレビ視聴に充てている一方で、新たなスキル開発のために働く時間を節約しているわけではないことも突き止めました。

スローク氏は、AI の将来への影響は初期段階で一時的なパフォーマンス・結果の低下を伴い、その後指数関数的な急上昇をもたらす「J 曲線」と似る可能性があると考えています。AI がもたらす生産性向上がこのパターンに従うかどうかは、AI が生み出す価値次第であると彼は述べています。

これまでに AI の道筋は既に IT の先行きと異なるものとなりました。スローク氏は 80 年代には、IT 業界の革新者は競争相手が類似製品を開発するまで独占的な価格設定力を持っていたと指摘しました。一方、今日では大規模言語モデル構築企業間での熾烈な競争により価格が低下しているため、AI ツールは誰でもアクセスしやすくになっています。

したがって、スローク氏は AI の生産性の将来には、企業が同技術を活用する意欲と、それを職場に継続的に組み込む姿勢が決定的であると結論付けています。「つまりマクロ視点から言えば、価値創造の主体は製品そのものではなく、経済内のさまざまなセクターにおいて生成 AI がどのように使用され、導入されるかである」と彼は述べました。

この記事の一部は 2026 年 2 月 17 日に『Fortune.com』に掲載されました。

さらに AI と生産性について：

• AI は生産性を陳腐化させている。 今後成功する指導者たちは、機械が触れない何かを備えている必要があります。
• AI は究極的な生産性を約束しましたが、実際には従業員の業務負荷を増大させています。 送受信メールに費やす時間は倍増し、集中して働くセッションは 9% 減少しました。
• AI が単純作業からの解放を約束していますが、心理学者たちは、まさにそのような無意味な任務こそが脳の回復に必要なものだと指摘しています。