新FRB議長はなぜスタートアップのように語るのか

データより先に楽観論が示された初の公聴会証言

7月14日、ケビン・ウォーシュ新FRB議長が就任後初の議会公聴会でこう述べました。「AIはおそらく、私が成人して以降、われわれの経済に起きた最も重大な変化でしょう」。インフレを終わらせるという約束とともにです。

読者の皆さんにはおなじみの話かもしれません。投資は1,000兆ウォン規模に達しているにもかかわらず、経済指標にはなかなか表れてこないという話題を、このニュースレターではすでに2度取り上げました。2,500億ドルを注ぎ込んだのに、なぜ経済指標には見えてこないのかで汎用技術のタイムラグを、47年前のオフィスオートメーション時代で「体感は3倍、測定は1.8%」という乖離の正体を掘り下げました。今回引用するFTの報道では、AI関連の投資規模を7,250億ドルと提示しています。前号の2,500億ドルとは集計範囲と時点を確認し、区別して読む必要があります。

今日は「生産性はどこにあるのか」を再び問い直す代わりに、まだ確認されていない生産性が今どのような決定を後押ししているのかを見ていきたいと思います。AIによる生産性向上は経済指標としてはまだ確認されていないにもかかわらず、政策を正当化する根拠としてはすでに使われています。その最初の事例が米国の金融政策です。

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「待てばやってくる」に不利な3つの証拠

過去2回の記事の結論は、もう少し待ってみようという立場でした。汎用技術の効果が現れるまでには時間がかかるため、組織が働き方を再設計するまで待ってみようということです。しかしここ1か月の間に、その「待てばやってくる」という仮説に不利な証拠が3つの方向から出てきました。

第1に、普及の深化が止まりました。セントルイス連邦準備銀行のエコノミストらが運営するリアルタイム人口調査（RPS）を見ると、2026年第2四半期時点で米国の生産年齢人口の45%が業務で生成AIを週1回以上使っています。しかし、「毎日」使う人は10人に1人の水準から1年以上増えていません。利用時間も利用者ベースで1日30分程度にとどまり、そこから計算される時間短縮は1日10分程度です。タイムラグ仮説は利用頻度が継続的に高まるという前提に立っていますが、使ったことのある人の数は増えても、毎日使う人の割合は横ばいのままなのです。利用経験が広がるということと、日々の業務に深く浸透することは区別して見なければなりません。

第2に、すでに表れている生産性の改善でさえAIの功績ではない可能性があります。ウォーシュ議長は直近4四半期の構造的生産性¹上昇率が2%台後半である点を楽観論の根拠としていますが、バークレイズのエコノミストらが景気変動に伴う稼働率を調整したところ、この数値は1%台前半まで下がります。パンデミック以降、企業が需要の減退にもかかわらず人員を抱え込んでいた労働保蔵²の時期（2022~24年）には、生産性が実力よりも低く記録されており、最近になってその余剰人員が整理されたことで統計が機械的に反発しているという説明です。技術の飛躍ではなく、サイクルの揺り戻しにすぎないということです。

第3に、「まだ見えない」という段階を超えて、「早期に導入した産業でも生産性の改善に差がない」という証拠が出始めました。AIが本当に生産性を押し上げているのであれば、金融、IT、コンサルティングのように採用が早かった産業で真っ先に成果が見えるはずですが、バークレイズが産業別の採用率と生産性改善の相関関係をさまざまな手法で分析した結果は、「統計的にゼロと区別がつかない」というものでした。7月17日にFRBのエコノミストらが発表した分析ノートでも同様の結果が示されています。産業をAI採用度の上・中・下のグループに分類して調べたところ、3つのグループの生産性の推移は時間が経過しても平行線のままでした。

タイムラグ仮説が間違っていたという意味ではまだありません。ただ、これらのデータは、効果がすぐに現れるという楽観論を再検討させます。

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