最近、K型経済が談論を掌握していますが、AIが生産性に及ぼす影響について議論が進む中、J曲線も対話に登場しています。
曲線は、AIのような汎用技術が即時の利益を生み出さないという考えを表しています。代わりに、膨大な投資が最初に行われ、初期利益をあいまいにします。このような初期の下落以降、生産性が実際に上昇し、J字型になります。しかし、一部の人々にとって、変化が起こっているかどうかはまだ明確ではありません。
Apolloシニア経済学者Torsten Slokは、PC革命のためのRobert Solowの有名な引用を思い出して、「AIは入ってくるマクロ経済データを除くすべての場所に存在します」と述べました。 Slok氏は、雇用、生産性、インフレの統計がまだ新技術の兆しを見せていないと付け加えた。一方、「Magnificent 7」以外のS&P 500企業に対する利益マージンおよび収益予測もAIが機能するという証拠が不足しています。
彼は土曜日に書いたメモで「AIがマクロデータに表示されるのに時間がかかるAIに対するJ曲線効果があるかもしれません。そうではないかもしれません」と書いた。
しかし、ファイナンシャルタイムズの「AI生産性の飛躍がついに可視化された」というタイトルの論評で、経済学者エリック・ブリンヨンプソン（Erik Brynjolfsson）は、労働統計局の最新雇用報告書を「霧がついに歩くことができる」という証拠と指摘した。
水曜日の報告書は、2025年の雇用増加の数値を当初584,000個と2024年の146万個から181,000個に修正しました。
昨年第4四半期のGDPが3.7％増加するなど、経済が健全なスピードで拡大し続ける中で、労働者数が非常に少なかったことを考えると、生産性が急増したことを意味します。
Brynjolfssonは、彼の分析によると、米国の生産性が2025年に約2.7％増加したことがわかりました。これは、過去10年間に見られた年間平均1.4％のほぼ2倍です。
「更新された2025年の米国データは、私たちが今回の投資段階で、初期の努力が測定可能な結果として現れ始める収穫段階に移行していることを示唆しています」と彼は言いました。
Stanford UniversityのDigital Economy Lab所長であり、ChatGPTが世界を驚かせる前からAIを研究してきたBrynjolfssonは、昨年にAIが初級職員、特にAIに多く暴露された職種の22～25歳労働者に不均衡に影響を及ぼすという最初の研究を発表しました。
彼は、生産性の長期的な傾向を確認するには、数回の継続的な成長が必要であり、地政学的または金銭的な問題がこの進展を相殺する可能性があると付け加えました。
しかし、多くの企業はまだ最小限の方法でAIを使用していますが、BrynjolfssonはAIエージェントを使用してエンドツーエンドのワークフローを自動化し、数週間ではなく数時間で作業を完了する「小規模な上級ユーザーグループ」を発見しました。
彼はFTに「私たちはAI実験時代で構造的有用性時代に転換している」と書いた。 「今、私たちはAIの正確なメカニズムを理解することに集中する必要があります。生産性の回復は単にAIの力を表す指標ではありません。
情報通信技術（ICT）産業を見ると、他の人もAIが生産性を向上させているという明確な兆候を発見しています。
キャピタルエコノミクスの北米地域担当シニアエコノミストスティーブン・ブラウン（Stephen Brown）は、今月初めのメモで雇用の減少にもかかわらず、第3四半期のICT生産量が増加したと明らかにした。
初期給与削減は、大流行による過剰採用によるものと思われたが、ICT部門が好況を享受している間も削減は続いたと付け加えた。
Brownは、「これはすべてAIが生産性向上に大きな貢献をしていることを意味します」と述べた。
