意見：我々は人工知能の経済的利益を過大評価している

テクノロジーが生産性向上に与える影響は長い間誇張されてきました。アナリストは生成 AI でも同じ間違いを犯すでしょうか?

生産性の劇的な変化はコスト削減によってもたらされます。生成 AI はこれを実現できますが、そのマクロ経済への影響を過大評価すべきではありません。

コストリーダーが利益を得るにつれて多くの企業が敗者となるが、テクノロジーによって価格が下がるにつれて真の勝者は消費者となるだろう。

ここ数十年、驚異的なスピードで技術が進歩したにもかかわらず、米国などの先進国では経済成長率を押し上げることに成功していない。 COVID-19パンデミックの間、多くの人がデジタルサービスの導入加速を転換点と宣言したがった。しかし、当時（そしてそれ以降）私たちが書いたように、デジタル サービスが成長に与える強力な影響は実現する可能性は低く、最終的には実現しませんでした。

テクノロジーの過去の後悔を理解することは、そのテクノロジーの将来の可能性を明らかにするのに役立ちます。デジタル技術が経済成長の面で低調な理由の一つは、技術が燃料としてしか機能しないからだ。生産性の向上には、効果的なテクノロジーの導入を促す他のきっかけも必要です。

労働市場の継続的な逼迫がそのきっかけとなる可能性がある。なぜなら、企業が人材を採用できない場合、労働力を代替するためにテクノロジーを使用するよう誘導または強制されるからです。 2010年代は労働市場が依然として弱く、企業が生産プロセスを再構築する動機がほとんどありませんでした。しかし、新型コロナウイルスのパンデミック以降、労働市場は再び逼迫しており、新たな刺激となる可能性がある。

生産性向上において企業が直面している障害の一つは、特に労働集約型のサービス産業において、労働力を完全に代替できる技術が不足していることです。製造業における自動化には、標準化されていない相互的な人間のやりとりに依存するサービス業界には対応する技術が欠けています。

生成AIはこの状況をある程度変えることが期待されています。しかし、その影響を現実的に測定するには、テクノロジーを幅広い生産性向上につなげるメカニズムをより詳しく調べる必要があります。

アプリではなくコストと価格に焦点を当てる

生産性の向上は、テクノロジーの驚異によって可能になった製品イノベーションに起因するとよく言われます。生産性の劇的な変化は重要ではあるが、新製品や改良された製品よりも、大幅なコスト削減によってもたらされた。テクノロジーのデフレ的性質はマクロ経済の強力な推進力です。

多くの場合、人々はコストに注意を払う代わりに、魅力的なアプリに注目してしまうという誤りを犯します。タクシー業界の話でこれを説明することができます。 Uber、Lyft、Grab は社会の進歩を推進する典型かもしれませんが、タクシー業界の生産性は実際に向上しているのでしょうか?経済学の1年生なら誰でも知っているように、生産性の向上とは、入力と出力の比率を増やすことです。

アプリは労働や資本の投入を根本的に変えるものではありません。タクシー業界にとって、これは運転手や車両自体に変化はなく、運転手と乗客のマッチング率の向上のみを意味します。しかし、今日のタクシー料金の上昇は、生産性が変化していないことを示唆している。もしそのような変化が起これば、タクシー料金は下がるはずです。

なぜこのようなことが起こるのでしょうか?労働力をテクノロジーに置き換える企業は、製品価格を下げ、コストの高い競合他社から市場シェアを奪うことができます。このプロセスが業界や部門を超えて展開されると、マクロ経済は力強い生産性向上を経験します。

交通機関の場合、アルゴリズムとセンサーが運転手に取って代われば、生産性に大きな変化が起こります。ドライバーの位置を表示し、モバイル決済を行うアプリを使用するだけでは、この変革は実現しません。

技術は技術・コスト・価格効果を刺激することができず、経済成長に十分な影響を与えていない。現在、生成 AI は、非線形のやり取り (コール センターからマーケティング、研究、設計まで) を置き換えることでサービス経済のコストを削減できる可能性があり、成長に影響を与える可能性が高まっています。

生成 AI はコストを削減することができ、技術コスト価格効果を引き起こすことができるため、マクロ的なメリットをもたらします。

このデフレ効果を裏付ける証拠は強力です。過去 30 年間の商品とサービスの変化は著しいものでした。耐久財に関しては、自動化とアウトソーシングにより労働投入量と価格が急激に低下した。

2020年までの30年間で、耐久財価格指数は35%下落しましたが、全商品の価格指数はわずか15%上昇しただけです。サービス部門の労働集約度はわずかに低下したか、まったく低下していない。その結果、対応する製品の価格は基本的に大幅に上昇し、交通価格は79％、教育価格は348％、サービス価格は全体的に120％上昇しました。

企業は注意せよ：生成AIの最大の受益者は消費者だ

コストを削減し、価格を下げることがテクノロジーによって大きな生産性向上をもたらす方法であるならば、消費者が勝者となるでしょう。価格が下がれば消費者の実質所得が増加し、その分を他のことに使うことができるようになります。

かつては食料が人々の財布の大きな部分を占めていましたが、食料価格が下がると（機械化と肥料のおかげで）、消費者の収入が日用品や観光などのサービスに使えるようになりました。これがテクノロジーが全体的な成長を推進する方法であり、大量失業のディストピア的予測が実現しなかった理由です。新たな消費が新たな雇用も生み出すからです。

企業にとって、これは生産性カスケード（技術-コスト-価格-収益）が脅威であると同時にチャンスでもあることを意味します。コスト曲線を下げ、相対的優位性を維持し、価格を下げて市場シェアを獲得できる企業が勝者となり、それができない企業は淘汰されるでしょう。

AI は新たな巨大企業を生み出したり、既存の企業に新たな息吹を吹き込んだりする可能性を秘めていますが、業界によっては AI が業界内のすべての企業の利益に対する脅威となると考えるところもあります。

これは、省力化テクノロジーが広く利用可能になり、すべての企業が簡単に導入できるようになったときに発生します。価格競争と利益の減少が起こるでしょう。たとえば、自動車業界、海運業界、航空業界における生産性の向上は、業界全体の利益増加にはつながらず、むしろ低価格、熾烈な競争、薄利につながっています。

したがって、生成 AI やその他のテクノロジーが企業に与える戦略的影響は、防御的 (生き残るためにコストを削減する) かつ攻撃的 (優位性を得るためにコストを削減する) なものになります。

AIのマクロ経済への影響について現実的に考える

生成 AI は、センサー、5G、ロボット工学、バイオテクノロジーなどを含むテクノロジー パズルの重要なピースです。生産性の向上を促進できるが、どの程度か？優れた技術革新は通常、経済的繁栄につながります。最近のいくつかの推計によると、米国の生産性の伸びは300ベーシスポイント（bps）以上増加する可能性があるという。

この見解は誇張されている。マクロ経済予測を行うためにボトムアップのケーススタディを使用するのは魅力的ですが、そのような推定は依然として仮定と推論に基づいており、演習の性質を持っています。実際には、規制上の摩擦や社会的受容などの予測できない障害があり、生成 AI が成長をもたらすまでの時間が長くなり、その影響が制限されることになります。

300ベーシスポイントという推定値は、米国経済の一般的に受け入れられているトレンド成長率が約2％から5％へと2倍以上に上昇することを意味する。同じ見解を持つ人々もおり、パンデミック中のデジタル浸透の増加により生産性の伸びが100ベーシスポイント以上増加すると予測していましたが、これは当てはまりませんでした。

過去の生産性向上は、テクノロジーがもたらす影響を垣間見させてくれます。現在のテクノロジーの波は、1990 年代半ばから 2000 年代半ばにかけて生産性の向上を牽引した情報通信技術 (ICT) ブームよりも大きいでしょうか、小さいでしょうか、それとも似たものになるでしょうか。この好景気の期間中、労働市場の逼迫と新たな技術の波の利用可能性およびダイナミズムが相まって、約10年間で経済成長が約100ベーシスポイント加速した。

1990 年代と同様に、米国の労働市場の逼迫はテクノロジーの導入を加速させるのに役立っています。多くの革新的な技術は大きな可能性を秘めていますが、その開発と効果的な導入には時間がかかります。さらに、途中で克服しなければならない規制やその他の摩擦もあります。これにより、テクノロジーが成長に与える影響はより控えめになり、成長を 150 ベーシスポイントや 300 ベーシスポイントではなく、50 ベーシスポイント程度加速することになると考えています。

生成型人工知能は明るい発展の見通しに直面しているが、インターネットのような経済分野で「普遍的に使用」できるのだろうか？いつかそうなるかもしれないが、おそらくそれは長い時間がかかるだろう。 ICT ブームがマクロ経済に影響を与えるまでには 30 年 (1960 年代後半から) かかりました。今日では、テクノロジーの影響が現れるまでの時間は短くなっていますが（デジタル時代においては信じられる主張ですが）、それがなくなったわけではありません。

しかし、マクロ経済学では、小さな数字でも大きな結果をもたらす可能性があることも忘れてはなりません。生成AIとさまざまな新技術によって50ベーシスポイントの成長が実現できれば、10年間で米国のGDPがさらに8兆ドル増加することになる（2021年のドイツのGDPの約2倍）。これは決して軽視できるものではない。

出典:世界経済フォーラム

フィリップ・カールソン・シュレザック

ボストン コンサルティング グループ チーフエコノミスト

ポール・シュワルツ

ボストンコンサルティンググループヘンダーソン研究所所長兼上級エコノミスト

フランソワ・カンデロン

ボストンコンサルティンググループ ヘンダーソン研究所 グローバルディレクター