アメリカ経済「繁栄と失業」が共に舞う

現代アメリカ経済において、注目すべき現象が静かに進行している：企業の売上総額は継続的に新たな高値を更新している一方で、失業率は稀に見る上昇傾向を示している。この乖離は偶然の産物ではなく、技術革新と労働市場のダイナミクスが交差した結果である。アメリカ合衆国労働省統計局（BLS）のデータによれば、2025年8月までにアメリカの失業率は4.3%に上昇し、7月の4.2%からわずかに上昇した。シカゴ連邦準備銀行の10月の初期推計によれば、この数字はさらに4.35%に達する可能性がある。一方、アメリカの製造業者の売上総額は2025年8月に6082.7億ドルに達し、前月比で0.88%の増加、前年同期比で1.8%の上昇を示した。この対比は、経済内部の構造的変化を浮き彫りにしている：生産性と売上はテクノロジーによって急成長しているが、雇用のポジションはそれに追随できていない。

この記事では、歴史的データと最新の統計に基づき、この相違の原因を分析し、自動化、特に人工知能（AI）の役割を探り、将来の経済への影響を評価します。

販売と雇用の異常な乖離:20年ぶりの激変

過去20年間、米国の貿易と製造業部門の売上総額と逆転失業率（すなわち失業率曲線を反転させ、雇用の改善を反映すること）との間には、通常、高度な正の相関が見られる：売上の上昇はしばしば雇用の拡大を伴い、その逆もまた然り。この関係は、需要が生産を引き起こし、ひいては雇用を刺激するというケインズ主義経済学の基本的な論理に根ざしている。しかし、2022年以降、このパターンは歴史的な破綻を見せている。米国国勢調査局の製造業と貿易の在庫と売上報告書（MTIS）によると、2025年7月、米国の製造業と貿易産業の実際の売上総額（2009年不変価格で計算）は15567.42億ドルに達し、前年同期比で約2.5%の上昇を記録し、パンデミック後の新高値を更新した。同時期に、失業率は2022年の3.5%から徐々に上昇し、2025年には4.3%に達した。これは過去20年間で最も顕著な乖離であるだけでなく、企業が技術手段を通じて「デカップリング成長」を実現し始めたことを示している。

この分岐の量的分析は、その幅が2008年の金融危機後のピークを超えたことを示しています。連邦準備経済データ（FRED）データベースの記録によると、2025年上半期における貿易および製造業の総売上高は累計で5.2%上昇し、逆転失業率は0.8ポイント低下しました。これは、雇用市場が販売拡大の恩恵を捉えられなかったことを示しています。経済学者たちはこれを「生産関数の転換」に起因しており、企業は自動化設備とソフトウェアを通じてプロセスを最適化し、単位労働力の生産性が著しく向上しています。連邦準備制度の工業生産と設備稼働率の報告によると、2025年8月の工業生産指数は103.92（2017年を基準に100）で、2024年同期比で0.9%上昇し、歴史的高水準に近い状態です。これは、アメリカ経済が商品とサービスの生産において前例のない水準に達したことを意味しますが、広範な雇用機会にはつながっていません。

分岐の時空間分布をさらに調査すると、この現象は主に大企業に集中しています。2025年第一四半期、米国企業の利益報告によると、S&P 500指数の構成銘柄（米国の50％の雇用市場と90％の企業収入を代表）の売上高は12.3％増加しましたが、総雇用者数はわずか0.4％の増加にとどまりました。それに対して、小規模企業（時価総額が20億ドル未満の企業）の売上成長はわずか3.1％で、雇用は1.2％縮小しました。この非対称性は、技術導入のハードル効果を反映しています：大企業は自動化に投資するためのより多くのリソースを持っている一方で、小規模企業は資金と技術の壁に直面しています。

産業部門の先例:生産のピーク時の雇用の崩壊

産業部門はこの不一致を最も明確に映し出しています。1980年以降、アメリカの工業生産指数はグローバリゼーションとサプライチェーンの移転の影響を受けつつも、全体として上昇傾向にあります。連邦準備制度のデータによれば、2025年7月の工業生産指数は103.82で、1980年の基準値から80%以上の上昇を示しており、現在の水準は歴史的なピークに近づいています。これは、ロボットアームやCNC工作機械の導入など、先進的な製造技術の普及によるもので、単位投入あたりの生産効率は3倍以上向上しました。しかし、これとは対照的に、工業雇用は持続的に縮小しています。

BLSの雇用状況まとめ報告によると、2025年8月のアメリカの製造業雇用者数は1280万人で、前月比で1.2万人減少し、年間累計で7.8万人の減少となった。1980年のピーク1900万人から現在まで、製造業雇用は約32%縮小している。この「デカップリング」は突然のものではなく、段階的な技術の置き換えの結果である。例えば、自動車製造業では、ロボット溶接ラインによって1台の車に必要な労働時間が1980年の40時間から2025年には8時間に減少している。全国製造業協会（NAM）の報告によれば、2025年8月の製造業の求人は40.9万件で、7月より2.9万件減少したが、採用需要は主に高技能エンジニアに集中しており、第一線の労働者ではない。

工業株式市場のパフォーマンスは、この傾向をさらに裏付けています。ダウ工業株30種平均（DJIA）は2025年上半期に15.2%上昇し、工業セクター（機械設備や化学など）は18.4%の上昇を記録し、20年ぶりの高値を更新しました。これは、投資家が自動化の効率に対して楽観的な期待を抱いていることを反映しています：企業は技術投資を通じて労働コストを削減し、利益率は2020年の7.5%から2025年には11.2%に上昇しました。しかし、この繁栄の代償は社会的な不安定さです。工業雇用の喪失は中西部の「錆びた帯」地域における所得格差を悪化させ、2025年にはこの地域のジニ係数が0.48に上昇し、全国平均よりも5ポイント高くなりました。これも間接的に政治的極化や社会的動乱を促進し、2024年の選挙では製造業復興のテーマが目立つようになりました。

株式市場の並行ブームと失業率:歴史的に珍しい

さらに驚くべきことに、株式市場の繁栄と失業率の上昇が同時に発生していることは、歴史的に非常に稀です。S&P 500指数は2025年10月までの年初来リターンが18.38%、価格リターンが17.15%、配当リターンが1.22%でした。このパフォーマンスは2023年の24.2%のピークを上回っており、主にテクノロジーと産業セクターによって推進されています。しかし、この期間中に失業率は4.1%から4.3%に上昇し、非農業部門の雇用は月平均12万件の増加にとどまり、パンデミック前の18万件の水準を大きく下回っています。

歴史的データは、この「繁栄-失業」の並行が1990年代末のインターネットバブルと2000年代初頭の2回しか発生しておらず、各回の後には市場調整が伴ったことを示しています。FREDデータベースによると、1950年以来、S&P 500の年回報が15%を超え、失業率が上昇した年はわずか5回であり、その後の12ヶ月間の市場調整は平均して10%-15%でした。2025年のシナリオはより複雑です：インフレ率は2.5%で安定しており、米連邦準備制度の基準金利は4.75%-5%を維持し、経済の軟着陸の兆しは明らかですが、雇用の反発にはつながっていません。これは構造的要因を示唆しています—技術駆動のコスト削減により、企業は労働力の拡大に依存することなく利益の成長を達成できるのです。

小型株式市場のパフォーマンスは、労働力の現実により近いです。ラッセル2000指数（Russell 2000、小型株のベンチマーク）は2025年までのリターンが8.7%に過ぎず、S&P 500を大きく下回り、2021年以降の累積利益は5.2%減少しています。バンガード（Vanguard）の分析によると、小型株の利益成長率は2021年の12%から2025年の4.5%へと減少しており、失業率の上昇と高度に関連しています。これは、アメリカの雇用の60%を占める小規模企業が労働力コストの変動により影響を受けやすく、大企業のように自動化でショックを緩和することができないことを示しています。

AIがサービス業に浸透：自動化の波の次の最前線

産業部門の自動化は既に確定しており、人工知能（AI）の台頭がこの波をサービス業へと押し進めています——アメリカ経済の80%を占める雇用分野です。サービス業は金融、小売、専門サービスを含み、これらの分野は伝統的に人手による労働に依存していますが、AIの生成モデル（例えばGPT-5）がその生産パラダイムを再構築しています。世界経済フォーラム（WEF）の2025年未来雇用報告によると、AIは2027年までに8500万の職を奪うと予測されていますが、同時に9700万の新しい職を創出し、純増は1200万となります。しかし、短期的には代替効果がより顕著です：ゴールドマン・サックスは2025年までに、アメリカのホワイトカラー職（データ分析やカスタマーサービスなど）の6%-7%がAI自動化により消失すると推定しています。

CEO調査データはこの期待を強化しました。KPMGの2025年グローバルCEO展望レポートによると、79%のCEOがAIが従業員トレーニング戦略を再考させたと述べており、71%がAIを今後3年間の労働力の変革の主要な原動力と見なしています。フォーブス（Forbes）の2025年C級役員調査はさらに、94%の回答者が今後2年以内にAIが5%未満の職を消失させると予測していますが、59%はAIが最終的に全体的な生産性を向上させると考えています。PwCの2025年グローバルAI雇用天気予報は楽観的に、AIに曝露されている職の給与成長率は4.2%で、平均の2.8%を上回っており、技術が労働力を「付加価値化」することを示しています。

再スキルプロジェクトの激増はこの転換のバロメーターです。Udemy 2026年グローバル学習とスキルのトレンドレポートによると、2025年のAI関連コースの登録数は2024年に比べて5倍に激増し、1100万回を超え、企業の従業員や個人学習者を対象としています。edXプラットフォームの2025年の調査によると、53%の労働者が今後6ヶ月以内に再スキルを始める予定であり、52%はAIの影響に対処するためにスキルを全面的に再構築する必要があると考えています。WEFは、2025年末までに50%の従業員が再スキルを必要とし、重点分野には機械学習とデータ倫理が含まれると予測しています。これらの投資は、企業と個人の共通認識を反映しています：AIは雇用の終焉者ではなく、生産性の拡大者です。産業を例にとると、機械は100%人力を置き換えるのではなく、一人が複数の機器を操作することで生産量が4-5倍向上します。サービス業においても同様のことが言えるかもしれません：AI支援のファイナンシャルアナリストは、4-5人分の作業量を処理できます。

現在のAI導入の厄介な現実:高投資と低リターン

楽観的な期待にもかかわらず、AIの実際の展開はボトルネックに直面しています。マサチューセッツ工科大学（MIT）の2025年生成AIレポートの更新によると、95%の企業のAIパイロットプロジェクトは投資収益率（ROI）を生み出せていません。主な理由はインフラコストの高騰と統合の課題です。このレポートは500社を分析し、わずか5%のプロジェクトが迅速な収益の加速を実現したことがわかりました。他は多くが概念実証段階で停滞しています。予算配分では、50%以上が販売とマーケティングツールに使用されていますが、最大のROIは物流の自動化、例えばサプライチェーンの最適化に見られ、効率は15%-20%向上します。

中小企業の挫折感はより強い。2025年のギャラップ調査によると、55％の中小企業主がAIによる人材の置き換えを後悔しており、その理由にはトレーニングコスト（平均して従業員1人あたり5000ドル）や期待した成果が得られなかったことが含まれている。それに対して、大企業はAIインフラに数十億ドルを投資しているが（例えば、Metaの2025年の資本支出は収入の36％-38％を占める）、短期的なROIも同様に乏しい。BCGの2025年AI職場レポートによれば、企業のAI採用率は94％に達しているが、報告されている生産性の向上はわずか30％であり、残りは「シリコンの天井」効果によるもので、現場の従業員が技術の壁を突破するのが難しい。

大企業 vs. 中小企業: 発散の拡大鏡

S&P 500大型企業と労働市場の乖離は特に顕著です。これらの企業はアメリカの企業収入の90%を占め、2025年第2四半期の売上は14.9%の上昇を記録しましたが、雇用はわずか0.5%の増加にとどまりました。ラッセル2000小型株は2025年の収益が2.1%の減少を示し、失業率と同様に低下しています。バンガードは、小型株の今後10年間の年率リターンが大型株に対して1.9ポイント遅れると予測しており、主な理由は資金調達コストが高く、技術採用が遅れていることです。

大型テクノロジー企業を分析すると、利益の拡大はAI以外の要因によるものが多い。NVIDIAの2025会計年度の収入は1305億ドルで、114%の上昇を記録したが、主にデータセンター用チップの高価格設定によるもので、粗利率は75%に達している。MetaとAlphabetは広告の最適化を通じて利益を向上させ、Metaの2025年の営業利益率は28%に上昇し、Alphabetのキャッシュフローは13.2%増加した。Amazonの収益の80%はAWSクラウドサービスと広告から来ており、AIのコアではない。Microsoftのソフトウェアビジネスは限界費用が低く、収入は規模の拡大に伴って増加し、2025年には収益が14.9%増加する見込みだ。これらの企業はAIに数百億ドルを支出しているが、コスト削減には繋がっていない。むしろ、AIインフラは新たなコストセンターになっている。

以上のことから、アメリカ経済は技術主導の十字路にいます：販売と生産は記録的水準に達しているが、雇用は遅れをとっており、20年ぶりの珍しい乖離が生じています。産業部門は自動化の転換を完了し、サービス業はAIの波に追随しています。最新のデータは、2025年に産業生産が高水準で推移し、雇用が引き続き縮小することを示しています；S&P 500の繁栄は小型株と失業率のミラーを覆い隠しています。CEO調査は労働力の再構築を示唆していますが、MITの報告は実施のボトルネックを警告しています。大企業の利益はAIの功績ではなく、小企業は生き残りをかけて奮闘しています。

短期リスクが顕著：AI関連株（NVIDIAなど）の評価はバブル化しており、2025年のP/E比は60倍に達し、歴史的平均の35倍を大きく上回っています。ROIが低迷し続ける場合、市場調整は雇用の連鎖反応を引き起こす可能性があり、高盛は6%-7%の職の喪失を警告しています。長期的には、AIによる再スキル化が4.4兆ドルの生産性の潜在能力を解放するでしょう（マッキンゼーの推計）。しかし、政策の介入が必要です：政府による再訓練の補助、税制インセンティブによる自動化の公正な転換。そうでなければ、対立が不平等を拡大させ、経済の安定を脅かすことになります。

2026年を展望すると、もし連邦準備制度が引き続き利下げを行った場合、小型株は10%反発する可能性がありますが、AIバブル崩壊のリスクは30%に達します。企業は投資と人材のバランスを取る必要があり、従業員は再スキルを受け入れるべきです。技術は敵ではなく、より包摂的な未来を映し出す鏡です。