最新のコンピュータは実際には時々あまりにも多くの情報を生成し、痛みを伴うほど詳細なレポートを生成し、それを紙に印刷しました。職場の生産性のブームをもたらすと約束したのは、何年も破産しました。この予期せぬ結果は、経済学者が現象を観察したおかげで、ソロの生産性パラドックスとして知られるようになりました。
Solowは、1987年のNew York Times Book Reviewの記事で、「生産性統計を除くすべての場所でコンピュータ時代を見ることができます」と書いた。
最高経営責任者がAIをどのように使用するのか、それとも使用しないのかについての新しいデータは、歴史が繰り返されていることを示しています。 2024年9月から2025年までのファイナンシャル・タイムズの分析によると、S&P 500の374社が実績発表でAIに言及したが（ほとんどの企業内の技術実装は完全に肯定的だと答えた）、この肯定的な導入は広範な生産性向上に反映されていない。
今月、全米経済研究所(National Bureau of Economic Research)が発表した研究によると、米国、イギリス、ドイツ、オーストラリアの様々なビジネス展望アンケートに回答した企業のCEO、最高財務責任者(CFO)およびその他役員6,000人の大多数がAIが自社運営に与える影響をほとんど受けていないことが分かった。役員の約3分の2がAIを使用すると報告しましたが、その使用量は週あたり約1.5時間に過ぎず、回答者の25％は職場でAIをまったく使用しないと答えました。調査によると、ほぼ90％の企業がAIが過去3年間で雇用や生産性に影響を与えなかったと答えた。
しかし、AIの職場と経済的影響に対する企業の期待は依然として相当であった。また、経営陣はAIが今後3年間で生産性を1.4％増加させ、生産量を0.8％増加させると予測しました。企業はこの期間中に雇用が0.7％減少すると予想したが、調査に参加した個々の従業員は雇用が0.5％増加したことがわかった。
ソロの反撃
2023年、MITの研究者は、AIの実装が技術を使用していない労働者と比較して、労働者のパフォーマンスをほぼ40％向上させることができると主張しました。しかし、この約束された生産性の向上を示していない新しいデータは、経済学者たちがAIが2024年に2,500億ドルを超える企業投資に対する収益をいつ提供するのか、それとも提供するのか疑問に思いました。
Apolloシニア経済学者Torsten Slokは、最近のブログ記事で、「AIは着信マクロ経済データを除くすべての場所に存在します」と書いており、ほぼ40年前にSolowの観察を引用しました。 「今日、雇用データ、生産性データ、インフレデータからAIを見ることはできません。」
SlokはMagnificent 7以外には「利益率や収益期待にAIの兆候がない」と付け加えた。
SlokはAIと生産性に関する多数の学術研究を引用し、技術の有用性の矛盾した絵を描きました。去る11月、セントルイス連邦準備銀行は、生成的AI採用現況報告書で2022年末ChatGPT導入以来、超過累積生産性増加が1.9%増加したことを観察したと発表しました。しかし、2024年のMIT研究では、今後10年間で生産性が0.5％さらに緩やかに増加することがわかりました。
「私たちは10年以内に0.5％を過小評価してはいけないと思います。それはゼロよりも優れています」 「しかし、業界や技術ジャーナリズムの人々が掲げる約束に比べれば、残念なだけです」
他の新興研究では、その理由を提示することができます。人材ソリューション会社ManpowerGroupの2026グローバル人材指標（2026 Global Talent Barometer）によると、19カ国約14,000人の労働者にわたって労働者の定期的なAI使用が2025年に13％増加したが、技術の有用性に対する信頼度は低い。
IBMの最高人事責任者であるNickle LaMoreauxは、先週、IBMは若い雇用人員を3倍に増やすと述べた。 AIが必要な作業の一部を自動化する能力にもかかわらず、新入社員を置き換えると中間管理層が不足して会社のリーダーシップパイプラインが危うくなると示唆した。
AI生産性の未来
確かに、これらの生産性パターンは反転することができます。 1970年代と80年代のITブームは、最終的に1990年代と2000年代初頭に生産性の急増につながり、数十年間の沈滞以来、1995年から2005年までの生産性増加率が1.5％増加しました。
Slokは、AIの将来の影響は、パフォーマンスと結果の初期の鈍化、およびその後の指数関数的な急増につながる「J曲線」と潜在的に類似していると見ています。彼は、AIの生産性向上がこれらのパターンに従うかどうかは、AIが生み出す価値に依存していると述べた。
これまで、AIの経路はすでにITの前身であるAIとは異なりました。 Slokは、1980年代にIT分野のイノベーターが競争相手が同様の製品を作るまで独占価格決定権を持っていたと指摘しました。しかし、今日のAIツールは、価格を下げる大規模な言語モデルの構築間の「激しい競争」の結果として簡単にアクセスできます。
したがって、Slokは、AIの生産性の将来は、技術を活用し、それを職場に継続的に統合することに対する企業の関心にかかっていると仮定しました。 Slok氏は、「つまり、巨視的な観点から、価値創造は、製品ではなく、生成AIが経済のさまざまな分野でどのように使用され実装されているかにかかっている」と述べた。
