ソローのパラドックスが帰還し、今回はAIに語りかける
経済史が人工知能の時代を迎える前に、少なくとも二度にわたって明確に繰り返してきた静かなパターンがある。最初は産業の電化、次いでパーソナルコンピューターの普及においてだ。いずれの場合も、技術はその影響が生産性の統計に現れるよりも数十年早く到来した。そしていずれの場合も、「何も起きていない」とされた時期こそが、まさに水面下ですべてが再編成されていた瞬間だった。
経済学者のロバート・ソローは、誰かを笑わせるために設計されたわけではないある一言でそれを的確に表現した。「コンピューターの時代は、生産性の統計を除くあらゆるところで見ることができる。」1987年のことだった。パソコンは企業のオフィスに急速に普及し、メインフレームは一昔前には想像すらできなかった速度でトランザクションを処理し、後にインターネットとなるものの胎芽はすでに存在していた。それにもかかわらず、米国経済の総合的な生産性は動かなかった。この現象はソローのパラドックスとして記録され、その解決には約10年の歳月を要した。
今日の人工知能をめぐって起きていることは、ほぼ同一の幾何学的構造を持っている。そして、大規模な調査から大手テクノロジープラットフォームのレポートまで、最近蓄積されたデータの数々は、コンピューターに対して10年かかったその変曲点が、AIに対しては今まさに現実のものとなりつつある可能性を示唆している。
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90%が「何も変わっていない」と言う一方で、市場は逆のことを告げるとき
今年2月、6,000人のビジネスリーダーを対象に実施されたある調査が、一見すると、AI革命を何年もかけて約束してきた論者たちにとって壊滅的とも思える結果を突きつけた。回答者の90%が、人工知能の導入が自社の雇用や生産性に対して何ら測定可能な影響をもたらしていないと回答したのである。同時に、63%は何らかの形でAIを導入済みであると宣言した。
これはまさに1987年の肖像だ。言説の上では至るところに存在する技術、大多数が導入済みだが、従来の指標で測定される実体経済に目に見える痕跡を残していない。
しかし、同じ写真の中にもう一つ別の数字があり、それが構図を変える。セントルイス連邦準備銀行の分析は、生成AIがそれを活用した労働者の生産性を5.4%向上させたことを明らかにした。これは現在のAI企業のバリュエーションを正当化するような数字ではない。かといって無視できるものでもない。歴史的に見れば、より深い構造的な動きに先行することが多い弱いシグナルの種類に相当する。
変化を感じない90%と、改善を測定している5.4%の間の距離は、矛盾ではない。ツールを導入することと、そのツールを中心にプロセス全体を再設計することの違いだ。19世紀の工場が、蒸気動力の同じ車軸とプーリーのシステムの上に電気モーターを設置しても、効率性の向上は得られなかった。工場の物理的な構造を解体し、各作業台に設置した個別モーターを中心として最初から作り直した工場だけが成果を得た。しかしそのプロセスは、エジソンが1882年に最初の発電所を稼働させてから40年を要した。
生成AI導入に関するデロイトの分析は、このパズルにもう一つの断片を加える。AIを導入した企業の大多数がポジティブなリターンを報告しており、導入企業の約25%が30%を超える生産性または財務面での利益を報告している。その4分の1の企業は、残りの75%とは異なるツールを使っているわけではない。異なる組織的論理のもとで運営しているのだ。それはまさに、テクノロジー導入に関する調査には現れないが、次の5年間における価値の集積先を決定するタイプの変数である。
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アルファベットとマイクロソフトの業績が、調査では見えないものを明らかにする
大多数の企業がゼロの影響しか報告しない一方で、テクノロジーインフラにおいて支配的な地位を占める二社が、そのナラティブとは相容れない数字を公表している。その違いは、より優れたAIへのアクセスがあるからではなく、数百万の組織がAIにアクセスするための流通チャネルを掌握しているからだ。
アルファベットは直近の四半期において検索収益が19%成長したと報告し、その増加の一部を、主力の検索製品へのAI統合に直接帰因させた。グーグルクラウド部門は前年比63%の成長を記録し、同社は生成AIサービスを導入した大規模な企業顧客が前年比800%の成長を示す収益をもたらしたと指摘した。この最後の数字は絶対的な規模を示す指標ではないが、歴史的に最も動きが遅い大企業セグメントにおける導入速度のシグナルである。
マイクロソフトは、AIビジネスが現在年換算で370億ドルの収益ペースで推移していると報告した。この数字を文脈に当てはめると、AIの分野で最も多くのメディア報道を集める企業であるオープンAIは、年換算で約200億ドルの収益で運営しており、マイクロソフトのAI部門単独よりも規模が小さい。
浮かび上がるパターンは、検証を待つ失敗した技術のものではない。経済的価値の捕捉が、今のところインフラとエンタープライズ顧客への流通チャネルを支配するプラットフォーム——アルファベット、マイクロソフト、そして程度は低いもののAI統合能力の収益化を報告しているセールスフォース、サービスナウ、データブリックス——に集中している技術のパターンだ。
これは1990年代のコンピューティングで起きたことを忠実に再現している。インテル、マイクロソフト、シスコ、そして通信事業者たちは、デジタル革命の影響が総合生産性統計に現れるはるか以前に、デジタル革命の経済的価値の大部分を捕捉していた。その技術を使う企業側は、投資を実際の業務利益に転換するまでにさらに何年もかかった。
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誰も測定していない遅れは、組織アーキテクチャの中にある
導入と生産性の間の距離が自動的に縮まらない理由を説明する特定の摩擦があり、その摩擦は市場分析にほとんど登場しない。それは組織再設計の速度であり、テクノロジー導入の速度より桁違いに遅い。
企業がコンテンツチームや顧客対応チームのワークフローに生成AIツールを導入するとき、最初の利得は限界的なものだ。労働者はツールの使い方を学ぶが、そのツールが稼働するプロセスは、AI以前と同じボトルネック、同じ承認の層、同じ役割設計を持ち続けている。連邦準備銀行が測定している5.4%の改善は、概ね、既存のプロセスに対するツールの影響だ。
電化を技術的な事実から生産性革命へと転換した飛躍は、モーターの設置ではなかった。中央シャフトを排除し、工場全体にエネルギーを分散させることだった——それは以前のインフラを物理的に解体し再建することを意味した。AIの文脈における等価物は「コパイロットを実装すること」ではない。どのプロセスが存在し、どれが消滅し、どの役割に意味があり、どの意思決定が人間の直接介入なしに行えるかを再設計することだ。
デロイトの分析における上位四分位の企業、つまり30%を超える利益を報告している25%は、ツールの導入とは異なることをしている。以前は存在しなかった能力を中心として、作業の完全なフローを再設計しているのだ。それは一時的な混乱に対する耐性、機能していたプロセスを手放す意欲、そして何より、最終的な顧客が何を価値とし、内部プロセスのどの部分が設計者以外には誰にとっても価値を生まないかについての正直な読み解きを必要とする操作だ。
その再設計は遅く、組織内部では政治的なコストがかかり、短期的に測定することが難しい。だからこそ、6,000人のリーダー対象の調査では目に見える影響として現れない。しかしまさにそれが、十分な数のセクターと企業において臨界質量に達したとき、経済学者たちが後から振り返って変曲点と表現するような生産性統計の動きを生み出すものだ。
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ソローのパラドックスが単独では解決できないもの
歴史的なアナロジーには分析的な価値があるが、それには正確に名指すべき限界もある。1980年代と90年代において、テクノロジー導入と測定可能な生産性の間に生じた潜伏期間は、テクノロジーの反復速度がより遅い文脈の中で起きた。今日存在する言語モデルは、3年後に存在するものの原始的なバージョンになっているだろう。企業が導入してプロセスを再設計することへの競争的な圧力は、PC移行期に組織が直面したものよりも今の方がはるかに強烈だ。
これが組織的な遅延の期間を機械的に短縮するわけではない。その遅延はテクノロジーと同じペースでは加速しない人間的・制度的な要因に依存しているからだ。しかし、再設計を行う企業と再設計なしに導入する企業の間の利益の分配が、PC革命のときよりも速い速度で財務諸表に見えてくることを意味する。
デロイトが報告した30%を超える利益を持つ導入企業の25%は、統計的な好奇心ではない。二つのグループの分離がすでに起きつつあることを示す最初の証拠だ。歴史的なパターンが維持されるなら、そのマクロ経済の生産性指標が明確にそれを記録するより前に、その格差は拡大するだろう。ソローが1987年以来見たいと思っていた飛躍を生産性指数が示す頃には、単に導入するのではなく再設計した者たちの競争優位はすでに構造的に取り返しがつかないものになっているだろう。
ソローのパラドックスが常に未解決のまま残す問いは同じだ。組織がツールの使用者から、そのツールが可能にするプロセスの設計者へと移行するための時間はどれだけあるのか、ということだ。1990年代においては、その余裕はほぼ10年だった。今回は、市場の幾何学的構造がそれよりもかなり短くなることを示唆している。
