Stripe エコノミスト、米国生産性向上に AI は一部要因と指摘
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Axios AI
Stripe の首席エコノミストは、直近の米国生産性急増の主因が AI ではなく既存資本の利用効率向上にあると分析し、AI の役割はまだ一部であることを示唆した。
AI深層分析を開く2026年8月4日 17:01
AI深層分析
キーポイント
生産性上昇の真因は資本利用
Stripe の首席エコノミストであるアーニー・テデスキ氏は、直近の米国経済における生産性急増が AI の大規模導入によるものではなく、既存の資本設備やサーバーラックなどの稼働率向上（キャピタルインテンシティ）によるものであると分析した。
AI 採用分野でもトレンドは先行
AI 導入率の高いセクターで生産性成長が見られるものの、その傾向はパンデミック以前から存在しており、大規模言語モデルが広く普及する前からの動きであると指摘した。
総要素生産性は横ばい
労働時間あたりの産出量は増加しているが、労働と資本の両方を考慮した総要素生産性はほとんど変化していないことが確認された。
AI の将来性を否定しない
現在の状況は AI が生産性向上の主要ドライバーではないことを示すものだが、今後のワークフロー改善により将来的に大きな生産性向上をもたらす可能性を完全に否定するものではないと結論付けた。
重要な引用
Companies are achieving more output per person-hour of labor because they are making better use of existing capital, a provocative new analysis finds — not, at the moment at least, by making major use of AI.
While sectors with high AI adoption do have higher productivity growth, that trend predates the pandemic — before high-quality large language models were widely used.
We need to be sober about how it's playing a role, because that will help us discern whether AI is just a temporary blip on the growth path or something more persistent and transformational.
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この分析は、AI 熱狂期における冷静な視点を提供する重要な報告書である。企業は AI への過度な期待を一度整理し、既存資産の最適化という基礎的な生産性向上策を見直す機会として捉えるべきだ。
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AI は多くの分野で労働者の効率を向上させる可能性がありますが、米国がここ数年経験した経済全体の生産性急増の直接的な原因とは限りません。
注目すべき点は、企業が AI を大規模に活用しているわけではなく、既存の資本をより効果的に利用することで、1 人あたりの労働時間当たりにより多くの産出量を達成しているという点です。Stripe の首席エコノミストであるアーニー・テデスキ氏が発表したこの挑発的な分析結果は、その実態を浮き彫りにしています。
AI の進歩が一部の分野で微視的なレベルでの大きな利益を生み出している可能性はあるものの、ここ数年の最も重要なマクロ経済トレンドの一つの原動力にはまだなっていないと、テデスキ氏は指摘しています。
現状：過去数十年にわたる低調な改善の後に労働生産性が急増したことは、ここ数年における米国経済に関する最良のニュースの一つです。テデスキ氏によると、過去 1 年間の時間当たり産出量は 2.5% 増加しており、これは過去 20 年間の年平均 1.6% と比べて大きな伸びを示しています。
一見するとこの差は小さく見えるかもしれませんが、もしこれが数年間持続すれば、高い生産性は複利効果を生み出し、労働者一人あたりの所得や産出量を劇的に高めることになります。
しかしながら：テデスキ氏は、労働生産性が向上している一方で、総要素生産性（時間当たり労働量だけでなく、資本単位当たりの労働時間も考慮した時間当たり産出量）はほとんど変化していないと指摘しています。
業界全体を俯瞰すると、AI 導入率が高いセクターでは生産性成長が確かに高いものの、この傾向はパンデミック以前から存在しており、高品質な大規模言語モデルが広く普及する前からのものです。
むしろ、生産性の向上は既存資本の利用率が高まったことによるものだとTedesci氏は指摘しています。
Zoom in: Tedeschi氏は「すでに建設された工場で稼働時間を延ばしたり、既に購入済みのサーバーラックやGPUクラスターの利用率を高めたり、既存のホテル部屋の稼働率を上げたりすることが重要です」と述べています。
「経済学者はこの現象を『資本集約度』や『利用率』と呼びます。資本利用率の向上は実質的な経済的メリットをもたらしますが、これはマイクロ生産性の向上とは異なる概念です」
注目に値するのは、企業がワークフローや潜在的な成長を阻害していたボトルネックを克服する過程で、近い将来にAIの進展が大きな生産性向上を生む可能性を否定するものではないという点です。
結論として、「米国が高生産性成長期にある可能性は高まっており、AIもその一因となっている」とTedesci氏はAxiosに語っています。
「しかし、AIがどのような役割を果たしているのかについては冷静である必要があります。なぜなら、それが成長曲線上の一時的な現象なのか、それともより持続的で変革的なものなのかを見極めるためにも、その理解が重要だからです」
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AI appears to improve workers' efficiency in a number of sectors. The U.S. has experienced a surge in economy-wide productivity in the last couple of years. But the former isn't necessarily driving the latter.
The big picture: Companies are achieving more output per person-hour of labor because they are making better use of existing capital, a provocative new analysis finds — not, at the moment at least, by making major use of AI.
AI advances may be generating substantial micro-level gains in some sectors, but so far are not the driver of one of the most important macro trends of the last couple of years, finds Ernie Tedeschi, chief economist at Stripe.
State of play: A surge in labor productivity — after a couple of decades of subpar improvement — has been one of the best pieces of news about the U.S. economy in the last few years.
Over the last year, output per hour worked is up 2.5%, compared with 1.6% annually over the last 20 years, Tedeschi wrote.
That may sound like a small gap, but if sustained over just a few years, that higher productivity would compound, making incomes and output per worker much higher.
Yes, but: Tedeschi noted that while labor productivity is up, total factor productivity — not just output per hour of work but output per hour of work and unit of capital — is little changed.
Looking across industries, he finds that while sectors with high AI adoption do have higher productivity growth, that trend predates the pandemic — before high-quality large language models were widely used.
Rather, he finds, the higher output is coming from higher usage of existing capital.
Zoom in: "Think longer runs of factories already built, more utilization of server racks and GPU clusters already paid for, and more occupancy of existing hotel rooms," Tedeschi wrote.
"Economists call this 'capital intensity' or 'utilization.' Higher capital utilization represents real economic gains, but it's not the same as microproductivity."
Of note: None of that precludes the possibility that AI advances will generate major productivity gains in the not-too-distant future, as companies work through the workflow and choke points that have restrained their potential.
The bottom line: "It looks likelier and likelier that the U.S. is in a period of high productivity growth, and that AI is part of the story," Tedeschi tells Axios.
"But we need to be sober about how it's playing a role, because that will help us discern whether AI is just a temporary blip on the growth path or something more persistent and transformational."
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