Corporate Americaはこれまで以上に人工知能（AI）について話していますが、Goldman Sachsの新しい分析によると、取締役会の誇張された主張とマクロ経済的現実との間の著しい違いが明らかになりました。
米国のチーフエコノミスト、ロニー・ウォーカー（Ronnie Walker）は、第4四半期の収益を分析した研究ノートで、AIを取り巻く議論が根本的に強い四半期だった四半期を完全に無色にし、コア企業の売上（エネルギー部門を除く）が前年比4.6％の堅実な成長を記録したと指摘。このような市場熱風の中で、Walkerは「我々は、経済全体にわたって生産性とAI採用との間に意味のある関係をまだ発見していない」と書いた。しかし、データは、今後より大きなことが起こるという実用的なヒントを示しています。つまり、2つの特定のローカライズされたユースケースについて、中央値は約30％の生産性の向上を報告しました。
ウォーカーの分析は、AIが経済を侵食するといういくつかのウイルスの最後の日のエッセイが実際の株式市場のボラティリティに流れ込むにつれて、ウォールストリートと多くの小売業者のポートフォリオを揺るがす議論に実質的な肉を追加します。 AIエグゼクティブMatt Shumerと最高金融SubstackであるCitrini Researchは、AIが多くの人が思っているよりもはるかに早く事務職業務を遂行する能力を持つことになると警告しました。 MicrosoftのMustafa Suleyman（「プロの仕事ではなくても、ほとんどの人間レベルのパフォーマンス」が自動化されます）、AmazonのAndy Jassy（「多くの人間は必要ありません」）、JPMorganのJamie Dimon（「これについて考えるべき時です」）など、最高経営責任者がコーラスに声を加えました。
アポログローバルマネジメント（Apollo Global Management）の影響力のあるシニアエコノミストトステン・スロック（Torsten Slok）は、土曜日のデイリー・スパーク（Daily Spark）で「最近数週間の市場ナラティブが「経済は強い」から「私たちは皆失業者になっている」と劇的な変化だ」彼は、市場は、連邦と経済学者の合意よりも、AIの生産能力に関する「技術楽観論者」の見解を信じ始めたと主張した。
Slokなどのマスターデータ処理者にとって、AI支出、産業ルネッサンス、One Big Beautiful Billが主導した強力なアメリカ経済の根本的な経済話」に変化がないと考えるということを考えると、AI期待が「今後失業率の上昇に対する巨視的な対話を促した」ということはあまり意味がありません。エッセイで言及された今後12〜18ヶ月よりはるかに長くかかるだろうし、経済過熱のリスクは失業率が10％に上がるよりも大きいと付け加えました。
Goldmanは、少なくとも雰囲気がかなり奇妙であるというSlokの意見に同意し、報告書のタイトルを「AI-nxiety」と指定し、企業チャットが実際の実装をはるかに上回る方法を強調しました。 S&P 500の経営陣のうち、記録的な70％が四半期通貨でAIについて議論し、54％は生産性と効率性を中心に技術を具体的に構成しました。しかし、確かな数字を提供することに関しては、物語が揺れており、ワルトン経営教授のピーター・カッペリの研究を支持した。彼はAIを採用しようとする多くの企業に参加し、以前はFortuneの生産性の向上は現実的でしたが、そこに到達するのは本当に難しいことであり、実装にはかなりの費用がかかります。
Walkerは、S&P 500の経営陣の中で、実際にAIが特定のユースケースに与える影響を定量化したチームは10％に過ぎず、収益に与える影響を定量化したチームは1％に過ぎないと書いています。さらに、広範な経済的採用は依然として不十分です。 Russell 3000企業の半数がAIについて議論したのに対し、米国の人口調査データによると、現在、すべてのビジネス機能にAIを活用している企業は20％未満であることがわかりました。
ここに「しかし」が出てきます。
しかし、AIは2つの分野で大きな影響を与えています。
経済全体に及ぼす巨視的な影響が不足しているにもかかわらず、AIを首尾よく統合し測定した企業は劇的な改善を報告しています。 Goldman Sachsは、特定のタスクに対するAIベースの生産性への影響を数量化する管理チームが、約30％の中央値利得を経験したことを発見しました。
これらの実質的な利益を生み出す2つの主な分野は次のとおりです。カスタマーサポートソフトウェア開発作業
これらの目標機能では、この技術はすでに革新的な約束を果たし、コアビジネスの運用を大幅に簡素化しています。
おそらく、ソフトウェア開発作業の30％が今後のロボットの発展の中に消える様子を直接目撃した技術分野で終末予測が出てくるのは間違いではないでしょう。ベンチャーキャピタル億万長者のMarc Andreessenは、10年以上前にソフトウェアが「世界を掴む」と予測したことで有名ですが、ソフトウェアはすでに消費されています。 GoldmanはここでAIの食欲がどれだけ大きくなるかについていくつかの手がかりを提供しました。
収益データによると、ローカライズされた生産性の向上がすでに企業の採用戦略に影響を与え始め、「潜在的な生産性の向上を期待して採用を消極的にする現象」が示されています。
Walkerは、雇用の凍結やクリーンアップを議論するとき、AIを明示的に言及している経営陣の割合がわずかですが増加することを観察しました。人材面でAIを議論した企業は、過去1年間で採用公告を12％削減しました。これは、企業全体で見られる8％の減少よりも急な減少幅です。 AIの採用と幅広い労働市場の結果との間の現在の相関関係はまだ小さく、統計的に重要ではありませんが、Goldmanの基本的な予測は、長期的に労働者の6〜7％（約1,100万人の雇用）が最終的にAI自動化によって置き換えられることです。
幅広い生産性の向上なしに、AIは資本支出を大幅に再編しています。クラウドとAIインフラを提供する大規模な技術企業である「ハイパースケーラー」は、前例のない支出ブームを起こしています。アナリストは、これらの巨大技術企業に対する2026年の資本支出予想を驚くべき6,670億ドルに変更しました。これは、パフォーマンスシーズンが始まったものより24％増加し、2025年に比べて62％増加した数値です。 Goldman Sachsは、このAI支出が今年測定された資本支出の増加に約1.5％ポイント貢献すると予想していますが、GDP全体の成長への正味の影響は、以下の理由で少なくとも0.1〜0.2％ポイントになります。輸入資本財への依存度が高い。
最終的に、ゴールドマンの研究結果は、経済が転換期にあるという絵を描きます。ウォールストリートは「AI-nxiety」によって消費され、巨大な技術企業がインフラストラクチャに数千億ドルを注いでいますが、約束された生産性革命は依然としてソフトウェアコーダーと顧客サービス担当者に限定されています。より広い米国経済の場合、AI革命の真のマクロ経済的利点はまだ到着していません。
