OpenAIとAnthropicは先週、プライベート・エクイティの支援を受け、中堅企業のワークフローに自社のモデルを導入するコンサルティング事業を立ち上げると発表した。AnthropicはBlackstone、Hellman & Friedman、Goldman Sachsの支援を受け、15億ドルの資金を調達すると報じられており、一方OpenAIはTPG、Brookfield、Bainを筆頭とする19の投資家から40億ドルを調達し、評価額は100億ドルに達すると報じられている。
合計55億ドルは、フロンティア・ラボがより優れたモデルで解決できない問題、つまり人工知能の生産性パラドックスを解決することを目的としている。人工知能の生産性のパラドックスとは、フロンティア・ラボがより優れたモデルで解決できない問題のひとつ、人工知能の生産性のパラドックスである。ギャラップ社によると、少なくとも年に数回、仕事でAIツールを使用するアメリカ人成人の割合は、2023年初頭の4分の1以下から、2026年にはほぼ過半数になるという。
しかし、米国の非農業部門生産性の持続的な改善はほとんど見られない。2024年に一時的に非農業部門の生産性が加速したものの、2025年半ばにはベースラインに向かって後退した。こうした傾向は1990年代のIT生産性のパラドックスと同じである。未解決の問題は、同じ条件が今日も存在するのかどうか、存在するとすればどこに存在するのかということである。
何が問題なのか？最近の論文で、私は組織の可塑性が重要な変数であると指摘した。生産性の向上は、タスクレベルの利益をシステムレベルのスループットに変換する企業の能力に依存し、その能力は、仕事が読みやすく、プロセスがモジュール化され、タスクのルーティングが代替可能で、マネジャーがワークフローを再設計する権限を持っているかどうかに依存する。このような条件がない場合、AIは企業が生産するものを変えることなく、個人の時間を節約する。
生成的AIツールは現在広く利用可能であるが、その恩恵はまだ生産性統計には現れていない。
ロビン・リヴァトン
標準的な経済学の文献にも同じ盲点がある。David Autor、Erik Brynjolfsson、Shakked Noy、Whitney Zhangとその共著者らによる典型的な実証研究では、個々のタスクの生産性を測定している。顧客サービス担当者はより多くのチケットを解決し、コンサルタントはより良いメモを書き、プログラマーは使えるコードをより早く出荷するかもしれない。このような生産性の向上は現実のものであるが、必ずしも会社の動きを速くするわけではない。
エレノア・ディロン、ソニア・ジャッフェ、ニコール・イモリカ、クリストファー・スタントンによる6ヶ月間の無作為化実験が、この問題を実証した。彼らは、66の大企業の7,137人のナレッジワーカーに、電子メール、文書、会議に統合されたMicrosoft 365 Copilotを利用させた。電子メールに費やす時間は減少したが、会議に費やす時間は減少せず、タスクの量と構成は横ばいのままだった。短縮された時間のほとんどは、アウトプットの増加ではなく、夜間の在宅勤務の削減に費やされた。個々の歯車はより高い効率を達成したが、マシンは同じペースで動いていた。
AIラボの新型車両は、トークンの販売ではこのギャップを埋められないことを認めるものだ。前方に配置されたエンジニア、複数年にわたる業務明細書、ポートフォリオ企業間でコピーされた展開テンプレート、セクター固有のワークフローの再設計により、彼らが立ち上げようとしているコンサルティング事業は、それに応じた価格と人員配置になるだろう。ラボは、彼らが構築したモデルの価値は、APIの単位経済学ではなく、1つ上のレイヤー、企業の再配線にあると結論づけている。
中国は、チャネルは異なるものの、同じ方向に進んでいる。3月、オープンソースのAIエージェントOpenClawが開発者コミュニティを抜け出し、中国のユーザーの間で大衆市場の地位を獲得した。数日のうちにプラットフォーム戦争が勃発した。ZhipuはAutoClawをリリースし、ワンクリックでローカルにインストールでき、数十のプリロードされたスキルがバンドルされている。ByteDanceはArkClawをクラウドソフトウェアとして出荷した。テンセントは企業ユーザー向けにWorkBuddyを展開し、QClawとClawBotをWeChatにプッシュした。そしてアリババは、独自のオーケストレーション・ツールで対応した。オープンソースのコードは無料であったため、このモデルはもはや防御可能な賃貸料源ではなかった。デフォルト・インストール、ユーザー・インターフェース、メッセージング・アプリとの統合など、価値は別のところに移った。
アメリカは専門知識に賭けている。中国の戦略はより急進的だ。どちらのアプローチも成功が保証されているわけではない。
ロビン・リヴァトン
中国の産業政策も変化している。20年にわたり、地方政府は工場や企業の本社、サプライチェーンの拠点を獲得するため、土地の提供やインフラ整備、税制上の優遇措置を競ってきた。そして2026年初頭、いくつかの地区と開発区が、企業ではなく個人事業者を対象に、OpenClaw導入のための補助金パッケージを展開し始めた。合肥市は計算バウチャーを提供した。杭州の蕭山区はさらに進んだ。深センはAIを活用した一人勝ち企業の拠点と位置づけた。広東省はAIを活用した一人起業のための地方的枠組みでこれに続き、四川省も同様の施策を進めた。
このアプローチが有効なのは、物理的なインフラがすでに整っているからだ。上海でノートパソコンを持っている一人起業家は、東莞や蘇州のサプライチェーンに接続することができる。補助金付きのコンピュート（処理能力）、プリインストールされたエージェント、統合されたメッセージング、組み込みの決済、メーカーや物流業者、マーケットプレイスへの直接アクセスは、個人を実行可能な生産単位に変えるのに十分だ。AIエージェントは、企業を内部から再設計するのではなく、外部から変革する。
アメリカの賭けは専門性にある。可塑性の低い企業は、内部から可塑性を持たせる必要があり、前方展開されたエンジニアの有給チームが中堅企業1社ずつを担当する。しかし、このアプローチは大きな価値を引き出す可能性がある一方で、時間がかかり、資本集約的である。
中国の戦略はもっと急進的だ。それは、企業そのものがボトルネックであるという洞察から始まる。中国は既存企業の可塑性を高める代わりに、生産に必要な最小組織規模を引き下げる。その結果、フリーエージェント、デフォルトのインストール、スーパーアプリの統合、公的補助金、並行して反復する何百万ものマイクロビジネスが花開くことになる。
どちらのアプローチも、成果が保証されているわけではない。アメリカのコンサルタントは、いくら多くのエンジニアを抱え込んでも、組織改革がスケールアップしないことに気づくかもしれない。中国の地方政府は、低品質なオートメーションや投機的な一人ベンチャーに補助金を出し、それが大失敗して燃え尽きるかもしれない。どちらの側でも、難しい問題は同じだ。タスクレベルの時間節約を、測定可能な経済生産高に変えることである。AIの競争は、チップやデータセンターの容量、フロンティアモデルの性能を超えた。今重要なのは、インテリジェンスが展開される社会的アーキテクチャである。
- ロビン・リヴァトン氏は、欧州のテクノロジー企業ストナールのCEOであり、フランス経済連盟MEDEFのAIシェルパであり、パリを拠点とするシンクタンクFondapolのメンバーでもある。著書は8冊。
AIの生産性パズルを解くのは誰か？ 2026 IUSTITIA.BG – Investigations 2009-2025 2026-05-13 17:33:27
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