ウォール街で最もよく読まれているエコノミストの一人が、一般的な米国企業でAIの恩恵を探したところ、今のところ何も見つからなかったといいます。プライベートエクイティ大手Apollo Global Managementのチーフエコノミスト、Torsten Slok氏が10月24日付のDaily Sparkでこの見方を示し、翌日TechCrunchが取り上げました。チャットアシスタントからコーディングエージェントまで、AIソフトウェアの売り文句のほとんどは、導入企業の生産性と利益を高めるという約束に支えられているため、これは重要な指摘です。
Slok氏はS&P 500を二つに分けます。一方はAlphabet、Amazon、Apple、Meta、Microsoft、Nvidia、Teslaの7大企業です。もう一方は残りの493社で、同氏はこれを米国の一般的な企業の代表とみなしています。同氏のグラフでは、2019年末を基準にインフレ調整した従業員1人あたり売上高が7社では上昇し、残りでは横ばいで、利益率も同じように分かれています。サンフランシスコ連銀の全要素生産性の指標にもとづく3つ目のグラフでは、経済全体の生産性の伸びに押し上げは見られません。
同氏の解釈は数字の先にまで及びます。ベンチャーキャピタルの支援を受けたスタートアップはトークンへの支出を増やし続けていますが、大企業の多くは最新モデルを必要とせず、その費用を払う気もなく、トークン支出を利益率を削るコストとみなす企業が増えていると同氏は書いています。AIエージェントの本格的な利用が経済のごく一部にとどまる限り、成長への効果は小さいとい うのが同氏の主張です。さらに、事業上の判断は判断力、説明責任、信頼にかかっており、AIはそれを理解していないとして、モデルが安くなってもこの状況が変わるかどうかにも疑問を示しています。
この結論は、従業員1人あたりの節約時間を報告するベンダーの導入事例が次々と出ている状況とはかみ合いません。どちらも正しい可能性があります。チーム内で節約された時間は、企業が売るもの、雇う人数、成長の速さを変えない限り損益計算書には届きません。Slok氏のグラフが測っているのは、その連鎖の最後の部分だけです。
このノートには明確な限界があります。少数のグラフにもとづく短い市場解説であり、査読を経た研究ではなく、因果関係も検証していません。性格の大きく異なる493社の利益率や従業員1人あたり売上高は粗い指標で、一部の業種の改善や別の業種の悪化を覆い隠しうるうえ、回避できたコストについては何も語りません。Apolloはまた、見解は筆者個人のものだという通常の免責事項を添えています。このノートの価値は、一つの試金石を示したことにあります。AIが一般企業を変えているなら、これらの線は動き始めるはずで、1年後にもう一度確かめる価値があります。