AI投資の成果、テック業界の外では確認できず アポロのチーフエコノミストが分析

何が示されたのか

米資産運用会社アポロ・グローバル・マネジメントのチーフエコノミストが、2026年10月24日付のレポート「Daily Spark」で、AIへの巨額投資にもかかわらず、テック業界以外の米国企業には財務面の見返りがほとんど表れていないと指摘した。記事は複数のグラフを根拠に、Mag 7(米国の大手テック7社)と、それ以外のS&P 500構成銘柄であるS&P 493の差を整理している。

具体的には、労働者あたり売上高と利益率がいずれもMag 7では上昇している一方、S&P 493では横ばいだとしている。加えて、AIが生産性の伸びを押し上げている兆候はまだ見られないとも述べている。数値そのものは本文に掲載されておらず、グラフで示す構成になっている点には注意が必要だ。

コストセンター化するAI

収益や利益率への効果が見えないことを背景に、一般企業はAI関連支出を「成長の源泉」ではなく「利益率を圧迫するコスト」と見始めている、というのが記事の見立てだ。とくにトークン(生成AIの利用量に応じた課金単位)への支出について、主流の米国企業は最新モデルを必要としておらず、その対価を払う意向も薄いとしている。

一方で、ベンチャーキャピタルの支援を受けた企業はトークン支出を増やし続けている。ただし記事は、エージェントAIとトークン支出が経済のごく一部にとどまる限り、マクロ経済への影響は限定的だと結論づけている。

判断力という壁

記事は、モデルがコモディティ化して「知能」が安くなっても、それを売上成長や利益率の改善につなげるのは簡単ではないと論じる。AIは優れた計算機かもしれないが、ビジネスにおける知能の大半は「判断」であり、判断は文脈に依存するとしている。

さらに、説明責任、信頼、文化、不文律、倫理的なトレードオフ、公平さといった要素をAIは理解しないと指摘する。これらは評判リスクを左右し、最終的に売上成長と利益率を動かす要因だと位置づけている。

残る不確実性

この分析はアポロのチーフエコノミストによる見解であり、投資助言ではないと明記されている。根拠となるグラフの元データや算出方法、対象期間は本文では示されていないため、数字の裏付けを確認するには元のレポートやグラフを見る必要がある。

なお、生産性の統計は反映までに時間がかかると一般に言われるが、記事はこの点に言及していない。あくまで現時点で兆候が見えないという事実を提示した内容であり、AIの効果が将来出ないと断定したものではないと読める。