CEPRは、AIの革新ではなく、労働集約化によって生産性が急上昇したと主張している

経済政策リサーチセンター（CEPR）が16日にレポートを公表し、2022年後半以降の米国の労働生産性の急上昇はAI主導の技術革新によるものではなく、企業が既存の労働と設備の稼働を強化していることに起因すると結論づけた。シンクタンクはこの現象を「搾り出し（squeezing）」と表現している。平均の労働生産性の伸びは、2023年初頭から今年の第1四半期にかけて2.5%へと跳ね上がり、2005年から2019年に記録された年率1.5%から上昇した。CEPRは、この加速の主因をトータル・ファクター生産性（TFP）の上昇による0.8パーセンテージポイントと、資本の深化（capital deepening）による0.3パーセンテージポイントの寄与だとし、労働の構成はほぼ変わっていないとした。同レポートは、AIの長期的な影響に関する不確実性が企業に大規模な採用や設備投資を避けさせ、代わりに現在の資源からより多くの産出を引き出して受注増に対応させていると論じている。このパターンは、持続可能な成長をもたらすというよりインフレを高めるリスクがあるとしている。

CEPR、TFPと資本の深化が生産性急騰の要因だと説明

CEPRの分解分析では、2023年から予測される2026年までに観測された生産性加速について、労働・資本・トータル・ファクター生産性の寄与を調べた。TFPはパンデミック以前のベースラインと比べて0.8パーセンテージポイントの増加に寄与し、資本の深化は0.3パーセンテージポイントを上乗せした。労働の構成は、この期間においてほとんど変化が見られなかった。同レポートによれば、労働生産性の伸びはパンデミック期に大きな変動を示した後、2022年から加速する軌道に落ち着き、その時期は2022年後半のChatGPTのローンチと重なっている。

図：2005年から予測される2026年までの米国の労働生産性の伸びのパターン

企業調査では、AIによる生産性の伸びはほぼ見られない

CEPRのレポートは、生成AIの生産性向上に関する一般の期待と、実際の企業経験との間に断絶があることを指摘している。多数の企業からの回答では、AI導入による生産性の改善は依然として小さく、明確な傾向は現れていないという。企業は、重要な技術変革には導入に時間がかかる必要があると報告している。同シンクタンクは、ChatGPTが2022年後半にリリースされた後にAI主導の生産性向上が起きるという前提は筋が通っているように見えたものの、企業データはこの説明を支持していないと述べている。

CEPR、労働の集約化がインフレ圧力を高めるリスクに警鐘

同レポートは、「真の」技術革新と、現在観測されている生産性のパターンを区別している。CEPRは、本物のAI主導による効率改善はインフレを引き起こさずに経済成長を後押しできる可能性があるとし、改善された技術は単位当たりの生産コストを下げるためだと述べている。これに対して、観測されている「搾り出し（squeezing）」の手法――企業が総労働量や資本ストックを増やさずに、労働の強度と設備稼働率を高めて産出を増やす――は、労働コストに上向きの圧力をかけるという。この歪みは、産出が増える一方で投入量の数量が固定のままであるため、TFPの測定値を不自然に押し上げる。CEPRは、このメカニズムは、労働投入の強化が最終的に賃金コストの増加につながり、それを企業が価格に転嫁するため、大きなインフレリスクをもたらすと結論づけている。

FAQ

CEPRのレポートは、2022年後半以降の米国の生産性成長について何を結論づけましたか？

CEPRが16日に公表したレポートは、2005年から2019年の年率1.5%から、2023年初頭〜今年の第1四半期の2.5%への米国の労働生産性の加速は、AI主導の技術効率向上ではなく、企業が既存の労働と設備の利用を強化したことによると結論づけた。シンクタンクは、トータル・ファクター生産性がこの増加に0.8パーセンテージポイント、資本の深化が0.3パーセンテージポイント寄与し、一方で労働の構成は変わっていなかったとした。

CEPRによれば、AI導入による生産性の伸びが小さいと企業が報告するのはなぜですか？

CEPRの調査データでは、企業はAI導入から得られる生産性の改善が小さく、明確な傾向は見られないことが示された。企業は、有意義な技術変化には実現するまで長い期間が必要だと述べている。同レポートは、企業が大規模なAI展開への投資に慎重なのは、技術の長期的な影響についての不確実性があるためだとし、その結果として、需要の増加には現在の労働と設備の利用強度を高めることで対応していると説明している。

CEPRは、真のAIイノベーションと現在の生産性パターンをどのように区別していますか？

CEPRは、効率を改善しインフレを伴わない成長を支える「本物の」技術革新と、観測されている「搾り出し（squeezing）」のアプローチ（労働や資本を増やさずに既存の資源からより多くの産出を引き出すもの）を区別している。同レポートは、後者の方法はTFPの測定値を不自然に押し上げ、労働コストを押し上げることでインフレ圧力を生み出すと警告している。一方、真にAI主導の効率がもたらされれば、単位当たりの生産コストが下がり、持続可能な経済の拡大が可能になるはずだとしている。