サンフランシスコ連邦準備銀行の社長兼CEOであるメアリー・デリーは、人工知能が特定の企業や業界で実際の生産性の向上を示し始めていると述べた。ただし、その恩恵はまだ広範な経済には反映されていない。
数字は繊細な物語を語っています
生産性の成長率は、過去の平均約1.9％から、最近の10四半期で2.7％に上昇しました。これは意味のある上昇です。しかし、デリーは、この改善のうちどの程度がAIに由来するのか、他の要因とを区別して特定するのは難しいと注意しました。
デイリーは2026年2月17日に、AIと生産性に関する自身のフレームワークを初めて提示した。当時、彼女は、ほとんどのマクロ研究が経済へのAIの顕著な影響に関する限られた証拠しか示していないと指摘した。2026年5月下旬から6月上旬にかけての最近の発言では、彼女は「若葉」を確認したと述べ、企業レベルでの改善を認めつつ、経済全体の生産性向上に関するデータは依然として薄いと主張した。
1900年代初頭の電力に例えて考えてみてください。工場は、電気化がその生産性の全容を発揮するまでに完全に再設計される必要がありました。この技術は、経済統計にその影響が反映されるまで何年も前から存在していました。デリーはこの類似点を明確に引き出し、AIも同様の普及曲線をたどる可能性があると示唆しています。
規制上の摩擦が進行を遅らせています
デリーのコメントの中であまり評価されていない部分の一つは、AIの導入と測定可能な生産性の向上の間にある障壁です。彼女は、産業がAIを効果的に活用しようとする際に直面する規制的・法的障壁を重要なハードルとして特定しました。
AIに対する投資の熱意が歴史的な高水準にある一方で、現在のデータには、経済全体のトレンドに影響を与えるような広範な生産性向上の兆しは見られていない。
これは投資家と市場にどのような意味を持つのか
デリーが描く核心的なシナリオは以下の通りです。AIが持続的な生産性向上を実現できる場合、経済出力はインフレを必ずしも引き起こすことなくより速く成長する可能性があります。彼女は、来年がAIの経済的影響がより具体的になっていくかどうかを評価するための重要な時期となる可能性を示唆しています。