6000人のCEOがAIは「何もしていない」と認めるも、今年の第1四半期にはすでに4万人を解雇するためにそれを活用

作者：クロード、Deep Tide TechFlow

Deep Tideガイド：米国国立経済研究局（NBER）の調査によると、4か国の6000人のエグゼクティブの調査で、ほぼ9割の企業がAIは過去3年間に雇用や生産性に「全く影響を与えなかった」と考えているが、2026年第1四半期にはテクノロジー業界で78557人が解雇され、そのうち47.9%がAIに起因するとされている。生産性のデータは空白のまま、解雇の波だけがAIの名の下に押し寄せており、経済学者はこの矛盾を1987年のノーベル経済学賞受賞者ソローが提唱した「コンピュータ・パラドックス」のAI版と比喩している。

2500億ドルを投じたにもかかわらず、ほぼ9割の企業がAIによる生産性向上を実感していない。一方で、テクノロジー企業はAIの名の下に大規模なリストラを行っている。

これが現在のAI産業の最も荒唐無稽な光景だ。

『フォーチュン』誌の4月19日の報道によると、NBERが今年2月に発表した調査は、米国、英国、ドイツ、オーストラリアの6000社の企業幹部を対象にしており、ほぼ9割の企業が過去3年間にAIが雇用や生産性に測定可能な影響を与えなかったと回答している。幹部のうち2/3はAIを使用しているが、平均週の使用時間はわずか1.5時間で、回答者の25%は仕事中にAIを全く使っていないと答えている。

一方、『日経アジア』はRationalFXのデータを引用し、2026年1月1日から4月初旬までに、テクノロジー業界で78557人が解雇され、そのうち37638人（47.9%）がAIとワークフロー自動化に明確に起因していると報告している。解雇の76%以上は米国で発生している。

アポロのチーフエコノミスト、トーステン・スロックは、1987年のノーベル経済学賞受賞者ロバート・ソローの古典的な見解を直接引用し、現在の状況をAI版「ソローの逆説」と総括している。ソローの当時の言葉は、「コンピュータ時代は至る所にあるが、生産性の統計には全く現れない」というものだった。

スロックの判断はほぼ一語一句、今日の状況にそのまま反映されている。AIは雇用データ、生産性データ、インフレデータの中でその痕跡を見つけられない。

ほぼ9割の企業がAIの効果を見ておらず、2500億ドルの投資リターンは疑問視されている。

NBERのこの調査のデータは非常に堅実だ。4か国のうち、69%の企業が何らかの形でAIを使用しており、米国が最も高く（78%）、ドイツが最も低い（65%）。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く、90%以上の管理職がAIは雇用規模に影響を与えていないと答え、89%は労働生産性（1人当たり売上高で測定）に影響がないと回答している。

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投資額はすでに2500億ドルを超えている。PwCの2026年グローバルCEO調査では、AIがコスト削減と収益増加の両方をもたらしたと答えたCEOはわずか12%、56%は何の顕著な財務効果も見ていないと答えている。

スロックは自身のブログ記事で、主要な「7巨頭」以外は、AIが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ている。

これは一つの意見に過ぎない。MITの2024年の研究は、AIは今後10年で生産性を0.5%しか向上させないと予測している。研究の著者であり、ノーベル経済学賞受賞者のダロン・アセモグルは当時、「0.5%はゼロよりましだが、業界やテクノロジーメディアの約束と比べると、確かに失望だ」と述べている。

ボストンコンサルティンググループ（BCG）が今年3月に発表した調査は、直感に反する現象を明らかにしている。従業員が3つ以下のAIツールを使用している場合、生産性は向上するが、4つ以上のツールを使うと自己評価の生産性が大きく低下し、「頭がぼーっとする」や小さなミスが増えると報告している。BCGはこれを「AI脳過負荷」と呼んでいる。

ManpowerGroupの2026年のグローバルタレントサーベイは、19か国の約14000人の従業員のうち、2025年のAIの定期的な使用率が13%増加した一方で、AIの実用性に対する信頼は18%急落したと示している。

Q1の解雇は約8万人に達し、AIが最大の「スケープゴート」か、それとも真の犯人か？

生産性のデータが空白のまま、解雇の波だけが驚くべき速度で進行している。

『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の解雇は78557人にのぼり、そのうち47.9%がAI導入とワークフロー自動化に起因している。オラクルは最近、1万人以上の解雇を静かに行い、その資金はデータセンターの建設に振り向けられた。アントロピックのCEOダリオ・アモデイやフォードのCEOジム・ファーリーは、AIは今後5年以内に米国のエントリーレベルのホワイトカラー職の半数を消滅させると公言している。スタンフォード大学の研究も、初級プログラミングやカスタマーサービスの職がすでに打撃を受けており、3年以内に関連求人が13%減少したことを示している。

MITのシミュレーション研究は、衝撃的な数字も示している。AIは米国の労働力の11.7%、約1.2兆ドルの給与総額を代替できると推定している。

しかし、これらの解雇のうち、どれだけが実際にAIによるものなのか？

コグニザントのAI最高責任者ババック・ホジャットは、『日経アジア』に対し、率直にこう述べている。「これらの解雇が実際の生産性向上と直接関係しているかどうかはわからない。時には、AIは財務上のスケープゴートにすぎないこともある。会社は人を増やしすぎて縮小したいが、その責任をAIに押し付けているだけだ。」

OpenAIのサム・アルトマンは、インドのAI影響力サミットで、「AIの洗浄」現象の存在も認め、「一定割合の‘AI洗白’があり、本来解雇すべき従業員をAIのせいにしているケースもあるが、実際にAIによって仕事が置き換えられている例もある」と述べている。

ドイツ銀行のアナリストは、この現象を「AI冗長性洗白」（AI redundancy washing）と名付け、企業が解雇をAIに帰属させるのは、「需要の低迷や過剰採用を認めるよりも、投資家に良い印象を与えやすいためだ」と指摘している。

IBMは逆風の中、エントリーレベルの採用を拡大

すべての企業が流れに逆らっているわけではない。

IBMは2026年にエントリーレベルの採用を倍増させた。人事最高責任者のニックル・ラモローは、「AIは多くのエントリーレベルの仕事をこなせるが、これらのポジションを削減すると、将来の中間管理職を育てる人材の層が崩れ、長期的なリーダーシップの蓄積に危険をもたらす」と述べている。

コグニザントは、外部委託の大手でありながら、AIによる解雇を拒否している。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、顧客向けにカスタムAIインテリジェンスを開発している（既製の汎用AI製品は企業環境でのパフォーマンスや安全性に問題があるため）。しかし、従業員はAIと協働して働くために訓練を受けており、AIに取って代わられることはない。

ホジャットは強調する。「新卒の若者たちが仕事を見つけられず、専門知識も不足している。彼らを採用し、仕事の中でAIの使い方を学ばせる必要がある。」

欧州中央銀行のデータも、別の観点からこの見解を裏付けている。大規模にAIを導入・投資している企業は、むしろ採用を拡大している可能性が高い。

AIの生産性拐点はいつ訪れるのか：Jカーブか蜃気楼か？

歴史的な経験は、いくつかの希望を示している。

1970年代から80年代のIT投資は効果が全く見られなかったように思えるが、1995年から2005年にかけて、ITによる生産性の伸びは1.5%に達した。スタンフォード大学のデジタル経済研究所所長エリック・ブリンヨルフソンは、『フィナンシャル・タイムズ』に寄稿し、AIの生産性拐点はすでに現れ始めている可能性があると指摘している。米国の昨年の生産性は2.7%、第4四半期のGDP追跡成長は3.7%だったが、同時期の新規雇用はわずか18.1万人にとどまり、雇用とGDPの伸びの乖離は、AIが効果を発揮し始めた兆候とみられる。前PimcoのCEOモハメド・エル・エリアンも同じくこの乖離に注目している。

スタンフォード経済政策研究所の調査は、20万世帯のネット閲覧データを用いて、AIが求職、旅行計画、買い物などのオンラインタスクの効率を76%から176%向上させると示している。しかし、研究者は、ユーザーは節約した時間を仕事や新しいスキルの習得ではなく、社交やテレビ視聴に使っていることも発見している。

アポロのスロックは、AIの未来の影響を「Jカーブ」と表現している。最初はパフォーマンスが低下し、その後指数関数的に上昇するというものだ。ただし、彼は、80年代のIT時代とは異なり、当時のイノベーターは独占的な価格設定権を持っていたが、現在のAIツールは激しい競争により価格が下落し続けているため、AIの価値創造は製品そのものではなく、「生成型AIがどのように使われ、経済の各部門に展開されるか」にかかっていると指摘している。

ホジャットの判断はおそらく最も実務的だ。彼は、「あと6〜12ヶ月で、企業はAIによる本当の生産性向上を実感し始めるだろう」と述べ、「この過渡期は私たち全員にとって苦痛なものになるだろう」とも付け加えている。