Edgen Stock·Feb 23 2026, 16:57ウェリントン・マネジメントのポートフォリオマネージャーによる解説では、人工知能が米国経済の競争力低下という40年来の傾向を逆転させる可能性があると主張されています。この変化は、支配的で定着した企業の高い利益率を脅かすものの、国の生産性と実質賃金成長において大きな利益をもたらす可能性があります。
40年間にわたり、米国経済における競争は着実に低下し、防御可能な利益源を持つ確立された市場リーダーを生み出してきました。連邦準備制度のデータによると、新設企業の雇用シェアは1980年から2016年の間に43%減少しました。さらに、1990年代後半以降、米国産業の4分の3以上がより集中化しています。プライベートエクイティの買収を奨励し、反トラスト法の執行を緩めた低金利に後押しされたこの環境は、ウォーレン・バフェットが「破ることのできない堀」と呼ぶ企業から予測可能なキャッシュフローを求める投資家にとっては恩恵でした。
人工知能は今や、参入障壁を根本的に下げることで、この現状に直接的な脅威をもたらしています。知識ベースの仕事における規模の優位性を低下させることで、AIはより小さく機敏な企業がソフトウェア、資産運用、保険などの分野で既存企業に挑戦することを可能にします。最初の市場反応は、Anthropicが1月に新しいAIモデルをリリースした後、ソフトウェア企業が急落したときに現れ、投資家が技術の破壊力に対して抱く不安を示しました。
集中度の高まりは企業の利益率上昇を支えてきましたが、それに見合う営業効率や経済生産性の向上にはつながっていません。研究によると、ますます集中する市場の企業は、優れた生産ではなく、主に価格決定力強化の恩恵を受けていました。実際、時間あたりの生産量として測定される生産性は、株式パフォーマンスと負の相関関係を示すことがよくありました。石油・ガス部門での激しい競争はシェール革命をもたらし、生産量を劇的に増加させましたが、株式リターンは期待外れでした。同様に、通信競争は企業の利益率を犠牲にして堅牢な5Gネットワークを提供しました。
AIは今日の市場リーダーにも同様のトレードオフを強いる可能性があります。2010年以降の生産性成長は、それ以前の30年間と比較して約3分の1低く、この減速は市場集中度の高まりによって部分的に説明されます。AIツールが同じ労働力でより多くの生産を可能にすることで、実質賃金の上昇とより強力な経済成長の可能性を支えます。しかし、既存企業にとって、この新たな競争の波は、投資家が期待するようなプレミアム利益率を圧縮する可能性があります。
技術的なシフトは、前例のない投資サイクルによって資金調達されています。ハイパースケールクラウドプロバイダーは、2026年までに米国GDPの推定2.1%を設備投資に費やすと予測されており、これは19世紀の鉄道ブームを彷彿とさせるペースです。そのブームは商業を変革し、拡大を促進しましたが、同時に激しい変動と好況・不況サイクルも生み出しました。既存企業が新たな脅威に直面するにつれて、競合他社を買収または無力化しようとするため、M&A活動が増加する可能性があります。これは政策立案者にとって重要な決定を提示します。ダイナミズムと生産性を育むために競争を維持するか、それとも救済や統合を通じて既存企業を保護し、その市場支配力をさらに強化する可能性を秘めるか、ということです。