6,000人のCEOがAIが「何もしていない」と認める一方、今年第1四半期にはすでにAIを用いて4万人を解雇
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6,000人のCEOがAIが「何もしていない」と認める一方、今年第1四半期にはすでにAIを用いて4万人を解雇
AI の価値創造は製品そのものにはなく、「生成AIが経済の各部門においてどのように活用・展開されるか」にあります。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：クロード、TechFlow
TechFlow 解説：米国国立経済研究所（NBER）が米国、英国、ドイツ、オーストラリアの企業幹部6,000人を対象に行った調査によると、約9割の企業が、過去3年間におけるAIの雇用および生産性への「実質的な影響は一切なかった」と回答している。一方で、2026年1～3月期のテクノロジー業界では78,557人の人員削減が行われ、そのうち47.9％がAIおよび業務フローの自動化に起因すると明記されている。生産性データは依然として空白のままであるにもかかわらず、AIを名目にした大規模な人員削減が押し寄せている——この矛盾を、1987年のノーベル経済学賞受賞者であるロバート・ソローが提唱した「コンピューター・パラドックス」になぞらえ、「AI版ソロー・パラドックス」と呼ぶ経済学者もいる。
2500億ドルもの巨額投資がなされたにもかかわらず、約9割の企業がAIによる生産性向上を実感していない。それにもかかわらず、テクノロジー企業はAIを口実に大規模な人員削減を進めている。
これは現在のAI産業が直面する最も不条理な光景である。
『フォーチュン』誌が4月19日に報じたところによると、NBERは今年2月、米国、英国、ドイツ、オーストラリアの企業幹部6,000人を対象に実施した調査結果を公表した。それによると、約9割の回答企業が、AIが過去3年間に自社の雇用および生産性に測定可能な影響を及ぼさなかったと回答している。幹部の約3分の2がAIを何らかの形で利用しているものの、平均週間利用時間はわずか1.5時間であり、25％の回答者は業務においてAIをまったく使用していないと答えた。
一方、『日経アジア』がRationalFXのデータを引用して報じたところによると、2026年1月1日から4月初旬までのテクノロジー業界における人員削減数は78,557人に達し、そのうち37,638人（47.9％）が明確にAIおよび業務フローの自動化に起因するとされている。人員削減の76％以上が米国で発生している。
Apolloのチーフエコノミスト、トールステン・スロック氏は、1987年のノーベル経済学賞受賞者ロバート・ソロー氏の有名な言葉をそのまま援用し、現状を「AI版ソロー・パラドックス」と総括した。ソロー氏の当時の発言はこうだ：「コンピューター時代は至る所に存在しているが、唯独り、生産性統計には登場しない。」
スロック氏の見解は、今日の状況に文字通り一語一句そのまま当てはまる。AIは雇用統計、生産性統計、インフレ統計のいずれにも痕跡を残していない。
9割の企業がAI効果を実感せず、2500億ドルの投資回収は疑問視される
NBERの本調査は、極めて堅固なデータに基づいている。4カ国全体で、69％の企業が何らかの形でAIを導入しており、国別では米国が最も高く（78％）、ドイツが最も低い（65％）。しかし、導入しているかどうかと、実際に効果が出ているかどうかは別問題である。管理者の90％以上が、AIが自社の雇用規模に影響を及ぼしていないと回答し、89％が労働生産性（一人当たり売上高で測定）にも影響がないと回答した。
スタンフォード大学の『2025年AIインデックス報告書』によると、2024年の世界のAI投資額はすでに2500億ドルを突破した。PwCが実施した『2026年グローバルCEO調査』では、AIによってコスト削減と収益増加の双方を実現できたと回答したCEOはわずか12％にとどまり、56％のCEOが「顕著な財務的便益を一切得ていない」と回答した。
スロック氏は自身のブログ記事で、いわゆる「セブン・ジャイアントズ（七大IT企業）」を除けば、AIは企業の利益率や収益予測に可視化可能な影響を及ぼしていないと指摘している。
これは単なる個人的見解ではない。2024年にMITが発表した研究では、AIが今後10年間に生産性をわずか0.5％しか向上させられないとの予測が示された。同研究の著者であり、ノーベル経済学賞受賞者のダロン・アセモグル氏は当時、こう率直に語った。「0.5％はゼロよりはマシだが、業界およびテクノロジーメディアが掲げる期待値と比べれば、確かに失望を禁じ得ない。」
ボストン・コンサルティング・グループ（BCG）が今年3月に発表した研究は、さらに反直観的な現象を明らかにした。従業員が3つ未満のAIツールを使用する場合、生産性は若干向上するが、4つ以上のAIツールを使用すると、自己申告による生産性は大幅に低下し、「ブレインフォッグ（思考の曇り）」や細かなミスの増加が報告された。BCGはこれを「AIブレインオーバーロード（AI脳過負荷）」と命名した。
マネーパワーグループの『2026年グローバル人材晴雨表』によると、19カ国・約1万4,000人の従業員を対象とした調査で、2025年のAI日常利用率は前年比で13％上昇した一方、AIの実用性に対する信頼度は18％も急落した。
第1四半期に約8万人が解雇され、AIは最大の「悪役」なのか、あるいは真の犯人なのか？
生産性データが依然として空白である中、人員削減の波は驚異的な速度で進んでいる。
『日経アジア』の報道によると、2026年第1四半期のテクノロジー業界における人員削減数は78,557人で、そのうち47.9％がAIの導入および業務フローの自動化に起因すると明記されている。オラクル社は最近、1万人を超える人員削減を静かに実施し、その節約資金をデータセンター建設に振り向けた。アンソロピック社のCEOダリオ・アモデイ氏およびフォード社のCEOジム・ファーリー氏はいずれも、AIが今後5年間に米国の初級ホワイトカラー職の半数を消滅させると公言している。また、スタンフォード大学の研究でも、初級プログラミングおよびカスタマーサポート職が既に打撃を受けており、関連求人件数は3年間で13％減少したことが確認されている。
MITが実施したシミュレーション研究はさらに衝撃的な数字を提示している。AIは米国の労働力の11.7％を代替可能であり、これに伴う賃金総額は約1.2兆ドルに達するという。
しかし、これらの人員削減のうち、果たしてどれだけが本当にAIによって駆動されているのだろうか？
コグニザント社のチーフAIオフィサー、ババク・ホッジャット氏は『日経アジア』に対し率直にこう述べた。「これらの人員削減が、実際に生産性向上と直接的に結びついているかどうかは、私には確信が持てません。場合によっては、AIは単なる財務上の『スケープゴート（悪者）』にすぎないのです。企業はかつて過剰採用を行い、今になって縮小しようとしているが、その理由をAIに転嫁しているだけかもしれません。」
オープンAIのCEOサム・アルトマン氏も、インドで開催されたAIインパクトサミットにおいて、「AIによる洗白（AI-washing）」現象の存在を認めた。「一定の割合で『AIによる洗白』が行われており、本来なら削減すべきだった人員を、あたかもAIのせいだと見せかけているケースがあります。ただし、実際にAIによって代替されつつある仕事も、確かに存在します。」
ドイツ銀行のアナリストは、この現象をさらに直接的に「AIレダンダンシー・ウォッシング（AI冗長性洗白）」と名付け、「需要の減退や過去の過剰採用を認めることよりも、AIを理由に人員削減を説明する方が、投資家に対してよりポジティブなシグナルを送れる」と分析している。
IBMは初級人材採用を逆に拡大、コグニザントは人員削減を拒否
すべての企業がこの流れに流されているわけではない。
IBMは2026年に初級人材の採用人数を3倍に拡大する方針を打ち出した。同社のチーフ・ヒューマン・リソーシズ・オフィサー、ニクル・ラモーレオックス氏の考え方はこうだ。「AIは確かに多くの初級レベルの業務を遂行できるが、そうしたポジションを一掃すれば、将来の中堅管理職を育成するための人材プールが崩壊し、企業の長期的なリーダーシップ基盤が危機にさらされる。」
コグニザント社——人的資源に大きく依存するプロセスアウトソーシングの大手企業——も、AIを理由に人員削減を行わないことを明言している。同社はサンフランシスコおよびバンガロールにAIラボを設立し、顧客向けにカスタマイズされたAIエージェントを開発している（汎用AI製品は企業環境において性能やセキュリティの面で十分な成果を上げていないため）。ただし、同社の従業員はAIに置き換えられるのではなく、AIと協働するようトレーニングされる。
ホッジャット氏は強調する。「大量の新卒者が就職できず、また専門領域の知識も不足している状況です。だからこそ、彼らを積極的に採用し、現場で各分野におけるAIの活用方法を学ばせる必要があります。」
欧州中央銀行（ECB）のデータも、別の角度からこの見解を裏付けている。AIの広範な導入および投資を積極的に行っている企業ほど、むしろ採用を拡大する傾向が強いというのだ。
J字型曲線か蜃気楼か：AIによる生産性の転換点はいつ訪れる？
歴史的経験は、いくつかの希望を示唆している。
1970～80年代のIT投資も当初は全く効果が見えなかったが、1995～2005年になると、IT主導の生産性成長率は1.5％に達した。スタンフォード大学デジタル経済研究所の所長エリック・ブリンヨルソン氏は『フィナンシャル・タイムズ』紙に寄稿し、AIによる生産性の転換点は既に始まっている可能性があると指摘した。米国では昨年の生産性成長率が2.7％、第4四半期のGDP成長率は3.7％に達したが、同時に新規雇用数はわずか18.1万人にとどまった。雇用の伸びとGDP成長の乖離は、まさにAIの効果が現れ始めたサインかもしれない。元PIMCO CEOのモハメド・エル＝エリアン氏も、同様の乖離現象に注目している。
スタンフォード大学経済政策研究所が20万世帯の米国家庭のウェブ閲覧データを用いて実施した研究では、AIが求職、旅行計画、オンラインショッピングなどのオンライン作業における効率を76～176％向上させていることが明らかになった。しかし研究者らは、ユーザーが節約した時間を仕事や新スキル習得に使わず、SNSやテレビ視聴に費やしていることも発見した。
Apolloのスロック氏は、AIの将来の影響を「J字型曲線」に例えている。すなわち、まず一段階のパフォーマンス低下期を経て、その後に指数関数的な飛躍が訪れるというモデルである。ただし、彼は1980年代のIT時代とは異なる点にも言及する。当時の革新者は独占的な価格設定権を有していたが、現代のAIツールは激しい競争により価格が継続的に下落している。したがって、AIが価値を生み出すのはツールそのものではなく、「生成AIが経済の各部門にいかに活用・展開されるか」にあると指摘する。
ホッジャット氏の見解はおそらく最も現実的であろう。「あと6～12カ月ほどで、企業はようやくAIがもたらす真の生産性向上を実感し始めるでしょう。ただ、この移行期間は、私たち全員にとって苦痛なものになるでしょう。」
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