著者：クロード、シンチャオ TechFlow
深潮導読：米国国家経済研究局（NBER）が4カ国6,000人の経営者を対象に行った調査によると、約9割の企業が、過去3年間でAIが雇用や生産性に「何の影響も与えていない」と考えている。しかし、2026年第1四半期には、テクノロジー業界で78,557人が解雇され、そのうち47.9%がAIによるものとされている。生産性データは空白のまま、解雇ラッシュはAIの名のもとに押し寄せてきている。経済学者たちは、この矛盾を、1987年ノーベル経済学賞受賞者であるソローが提唱した「コンピュータパラドックス」のAI版と比較している。
2500億ドルを投入したが、約9割の企業がAIによって生産性の向上が見られなかったと回答。一方で、テクノロジー企業はAIを名目に大規模な人員削減を実施している。
これは現在のAI産業で最も馬鹿げた光景である。
『フォーチュン』誌の4月19日付報道によると、NBERが今年2月に発表した、米国、英国、ドイツ、オーストラリアの6,000人の経営陣を対象とした調査では、回答した企業のほぼ9割が、過去3年間においてAIが雇用や生産性に measurable な影響を及ぼしていないと回答した。経営陣の3分の2はAIを使用しているが、平均的な週間使用時間は1.5時間に過ぎず、25％の回答者は職場でAIを一切使用していないと述べている。
一方、『日経アジア』がRationalFXのデータを引用したところ、2026年1月1日から4月初頭までに、テクノロジー業界では78,557人が解雇され、そのうち37,638人（47.9％）がAIおよびワークフローの自動化によるものと明確に特定されている。解雇の76％以上が米国で発生した。
アポロの首席経済学者トーレン・スロクは、1987年ノーベル経済学賞受賞者ロバート・ソローの古典的な主張を直接引用し、現在の状況をAI版「ソローのパラドックス」と要約した。ソロー当時の原語は、「コンピュータ時代は至る所に存在するが、生産性統計には見られない。」である。
Slokの判断は今日のデータにほぼそのまま反映されている。AIは雇用データ、生産性データ、インフレデータのいずれにも姿を見せていない。
9割の企業がAIの効果を実感できず、2500億ドルの投資リターンが疑問視されている
NBERのこの研究のデータは非常に堅実である。4カ国において、69％の企業が何らかの形でAIを活用しており、米国が最高（78％）、ドイツが最低（65％）である。しかし、使用しているからといって効果があるわけではない：90％を超える経営者が、AIが自社の雇用規模に影響を与えていないと回答し、89％が労働生産性（一人当たりの売上高で測定）にも影響を与えていないと述べている。
スタンフォード大学の2025年AI指数報告によると、2024年の世界のAI投資は2500億ドルを上回りました。PwCの2026年世界CEO調査では、12%のCEOのみがAIによってコスト削減と収益増加の両方が実現されたと回答し、56%のCEOは顕著な財務的収益を確認できなかったと回答しています。
Slokはブログ記事で、「セブン・テック」以外のAIは、利益率や収益予測に明確な影響を与えていないと指摘した。
これは一方の見解ではない。2024年、MITの研究は、AIが今後10年間で生産性をわずか0.5%しか向上させないと予測した。この研究の著者でノーベル経済学賞受賞者であるダロン・アセモグルは当時、「0.5%はゼロよりましである。しかし、業界やテクノロジーメディアが約束した内容と比較すると、これは確かに失望である。」と認めた。
ボストン・コンサルティング・グループ（BCG）が今年3月に発表した研究では、従業員が3つ以下のAIツールを使用すると生産性が向上する一方、4つ以上のツールを使用すると自己評価の生産性が大幅に低下し、従業員は「脳の曇り」やより多くの小さなミスを報告しているという逆説的な現象が明らかになった。BCGはこれを「AI脳過負荷」と呼んでいる。
ManpowerGroupの2026年グローバルタレントパルス調査によると、19カ国で約14,000人の従業員を対象にした調査で、2025年のAIの日常的使用率は13%上昇したが、AIの実用性に対する信頼度は18%急落した。
Q1 8万人近い人員削減、AIは最大の「犠牲者」か、それとも真の犯人か？
生産性データが空白のまま、解雇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1四半期にテクノロジー業界では78,557人が解雇され、その47.9%はAIの導入とワークフローの自動化が原因とされている。Oracleは最近、1万人以上を静かに削減し、節約された資金をデータセンターの建設に再投資した。AnthropicのCEOであるDario AmodeiとフォードのCEOであるJim Farleyは、AIが今後5年以内に米国の入門級白 collar職の半分を消滅させると公に述べている。スタンフォード大学の研究でも、初心者向けプログラミングおよびカスタマーサービス職がすでに影響を受けていることが示されており、関連する求人職は3年間で13%減少した。
MITのシミュレーション研究は、AIが米国の労働力の11.7％を代替でき、約1.2兆ドルの賃金総額に関わることを示しています。
しかし、これらのレイオフのうち、実際にAIが推進したものはどれほどあるのでしょうか？
Cognizantの最高AI責任者であるババック・ホジャットは『日経アジア』に対して率直に述べた。「これらのレイオフが実際の生産性向上と直接関係しているとは思えない。時として、AIは財務面での代償の羊となり、企業が過剰に人を雇い、人員を削減したいときにAIのせいにしているのだ。」
OpenAIのCEOであるサム・アルトマンは、インドのAI影響力サミットでも「AIによる洗白」現象の存在を認め、「一定の割合で『AIによる洗白』が存在し、本来削減する予定だった人員をAIのせいにしているが、確かにいくつかの仕事はAIによって実際に置き換えられている。」
ドイツ銀行のアナリストは、この現象を「AI冗長性ウォッシング」と直接名付け、企業がレイオフをAIに帰因させるのは、「需要の鈍化や以前の過剰採用を認めるよりも、投資家に前向きなシグナルを送ることができるから」と考えている。
IBMは逆風の中でも新卒採用を強化、Cognizantはレイオフを拒否
すべての企業が流れに従っているわけではありません。
IBMは2026年、エントリーレベルの採用人数を2倍に拡大した。同社のチーフ・人力资源官であるニック・ラモローの論理は、AIが多くのエントリーレベルの業務をこなせるが、こうしたポジションを削減すると、将来の中間管理職を育成する人材パイプラインを破壊し、企業の長期的なリーダーシップの確保に危機をもたらすという点である。
プロセスアウトソーシングの巨匠であるコグニザントは、AIによる雇用削減を行わないことを明言しています。同社はサンフランシスコとバンガロールにAIラボを設立し、既存の汎用AI製品が企業環境でパフォーマンスやセキュリティの問題を抱えているため、顧客向けにカスタムAIエージェントを開発しています。しかし、従業員はAIに置き換えられるのではなく、AIと協働するよう訓練されます。
Hodjatは強調した：「大量の新卒若者が就職できず、分野専門知識も欠いている。彼らを採用し、仕事の中でAIをさまざまな分野でどのように活用するかを学ばせる必要がある。」
欧州中央銀行のデータも、この見解を別の観点から裏付けています。AIを大規模に導入・投資した企業ほど、雇用を拡大する可能性が高くなるという点でです。
Jカーブか、蜃気楼か：AIの生産性の転換点はいつ訪れるのか？
過去の経験がいくつかの希望を示しています。
1970年代から80年代のIT投資は同様に効果が見えなかったが、1995年から2005年にはITによる生産性成長が1.5％に達した。スタンフォード大学デジタル経済ラボの主任であるエリック・ブリニョルフソンは『フィナンシャル・タイムズ』で、AIの生産性の転換点がすでに現れ始めている可能性を指摘した。昨年の米国の生産性成長は2.7％、第4四半期のGDP追跡成長率は3.7％であったが、同期間の新規雇用増加は18.1万人にとどまった。雇用成長とGDP成長の乖離は、AIが働き始めた兆候である可能性がある。前Pimco CEOのモハメド・エル・エリアンも同様の乖離現象に注目している。
スタンフォード経済政策研究所の研究は、20万世帯の米国家庭のウェブ閲覧データを用いて、AIが求職、旅行計画、ショッピングなどのオンラインタスクの効率を76％から176％向上させたことを発見しました。しかし研究者たちは、ユーザーが節約した時間を仕事や新しいスキルの習得に充てるのではなく、ソーシャル活動やテレビ視聴に使っていることを明らかにしました。
アポロのスロクは、AIの将来の影響を「Jカーブ」として説明した：まず一時的なパフォーマンスの低下期を経て、その後指数的に急上昇する。しかし彼は、80年代のIT時代と異なり、当時の革新者たちは独占的な価格設定権を持っていたのに対し、今日のAIツールは激しい競争により価格が継続的に低下していると指摘した。したがって、AIの価値創造は製品そのものではなく、「ジェネレーティブAIがどのようにして経済の各分野に使用され、導入されるか」にあります。
ホジャットの判断は最も現実的かもしれない：企業がAIによる真の生産性向上を実感するのは、さらに6〜12ヶ月後になるだろうが、「この過渡期は私たち全員にとって苦痛となるだろう」。