「技術的失業」という用語の使用は、1930年代に目覚ましい増加を見せました。
新しい技術が古い仕事に取って代わり、大恐慌時の失業の構造的な問題を引き起こしました。
初めて生産性を急速に向上させる可能性があるブランドニューの技術が、1900年代初頭に経済の未来に関する極端なユーフォリアの時期をもたらしましたが、最終的には大恐慌時の構造的失業の大幅な増加につながりました。
これは経済活動の低下に繋がる燃料の一部でした。
（00:41）1930年代には、人工知能への関心が過去1年間で急速に広まり、多くの企業が新技術を採用しているのを既に見ることができます。
この新しい技術が将来の経済に大きな影響を与えることは既に明らかです。
一方で、1980年代末から現在までの株式の大幅な上昇の大きな原動力であった企業の利益率の大幅な上昇が続く可能性もあります。
もちろん、同時に1930年代と同様に、企業が従業員の一部を新技術で置き換えることによる技術的失業の急増のリスクも存在します。
これは大恐慌時に見られた現象です。AIが投資家に提供する機会を見てみますが、これらの機会が経済と金融市場に長期的な否定的影響としてどのように展開する可能性があるかも見てみます。
ゲーム・オブ・トレードへようこそ戻ります。
（01:51）それでは、さらに言葉を広げることなく、始めてみましょう。
ChatGPTが2022年11月にリリースされて以来、人工知能に関連する株式は市場全体を大きく上回る成績を収め、多くの投資家は今日、人工知能関連の取引が金融市場に既に完全に織り込まれていると感じています。
人工知能に関連する株式のトレーリングP/E比率は約50となり、通常は極端なユーフォリア時期に見られるレベルであり、1990年代後半のドットコムバブル株式と同様の水準です。
株式の評価が非常に高い場合、将来の収益に対する楽観視が非常に大きいため、将来の収益に失望するリスクが投資家にとって非常に高くなります。
台湾の大手半導体メーカーであるTSMCは、世界経済が弱まるため、売上が約10％減少する可能性を最近示しています。
しかし、この人工知能に関する最近のユーフォリアは、おそらくこの新しい技術に対する最初のゴールドラッシュに過ぎないでしょう。
人工知能が経済と金融市場に引き起こす大規模な変化は、長期的には投資家に多くの機会を提供する可能性があります。
その中にはAIの実装から生じる生産性の増加の潜在的な機会も含まれます。
Accenture Researchのこの報告書は、AIが大きな影響を与える可能性のあるすべての産業を示しています。
彼らは人工知能のようなChatGPTのような技術で自動化または補完できる可能性のある約200のタスクを特定し、それらのタスクを担当する労働力のうち、米国経済内のどの産業が最も多く、その全作業時間のどの割合を占めているかを調査しました。
銀行、保険、エネルギー、小売り、ヘルスなどの大規模なセクターでは、労働力の40％から50％が自動化または補完される可能性があり、これらのセクターは米国のGDPとS&P 500の大部分を代表しています。
これらの産業では、生産性の大幅な向上が見込まれるため、次の市場サイクルで株式にとって非常に好ましい状況となる可能性があります。
1980年代以来、すでに利益率は大幅に増加していますが、さまざまなセクターの企業がAIを自動化と補完を通じて実装する場合、利益率はさらに上昇し、現在の低利益率を抱えるS&P 500の多くのセクターに利益をもたらす可能性があります。
ここで議論したAIに露出した企業だけでなく、バンキングや小売り、ヘルスなどのセクターも含まれます。
もちろん、1980年代以来、すでに新技術の結果として利益率は大幅に拡大しており、これは市場の大きな推進力となってきましたが、この利益率の拡大は実際には主にテクノロジーセクターに集中しています。
S&P 500情報技術セクターの利益率は2003年以来拡大し、現在は20％を超えており、これがS&P 500の中で最も利益の出るセクターとなっています。
これは、2004年以降、テクノロジーストックが最も良いリターンを上げてきた理由でもあります。
一方、ヘルスケアや消費者向けディスクレッショナリー、小売などの他のセクターの利益率はまだ10％未満であり、新技術の結果として過去10〜20年間で拡大していません。
AIの到来によって変わる可能性があることです。
もちろん、近い将来では株式は景気後退の影響を受ける可能性がありますが、逆にAIの導入によって利益率が大幅に拡大すれば、次の市場サイクルは多くの産業で利益率の大幅な増加に関する話題となる可能性があります。
それだけでなく、テクノロジーストックだけでなく、多くのセクター全体で利益率が拡大する可能性もあります。
これは、1920年代に見られたことと同様に、新技術が幅広い産業に大きな影響を与えるということです。
トラクターの登場によって農業産業の生産性が向上し、アセンブリラインの生産が製造業の生産性を向上させ、スーパーマーケットの出現によって小売業の生産性が向上しました。
そのため、1920年代の投資家が経済の見通しに非常に楽観的だった理由がわかります。
もちろん、これらのすべては長期的なリスクを伴い、現在も同じです。
これらの主要な産業がAIを大規模に導入し、労働力の大部分を置き換え始める場合、主要なスキルがAIに置き換えられる人々が増える可能性があります。
これは構造的失業として知られ、構造的失業が深刻な問題となったのは大恐慌時であり、その一因は1920年代に楽観視された未来への楽観主義を引き起こした新技術の登場でした。
1920年代の経済における生産性の楽観的な期待の一環として登場した同じ技術が、労働市場の問題を引き起こすこととなったのです。
トラクターやその他の機械が農業産業の何百万もの仕事を置き換え、アセンブリラインの生産が製造業の何百万もの仕事を置き換えました。
これが、大恐慌の時期に技術的失業が急増した理由を説明するチャートです。
1930年代の大恐慌では、構造的失業率は10％に達しました。最初の大恐慌は1931年まで、循環的失業が増加したために引き起こされましたが、その後の経済における大規模な変化の一部が原因で、この循環的失業は構造的失業に変わりました。
人々は自分のスキルに合った仕事が見つからず、これにより、適切な仕事が見つからなくなりました
これにより、過去100年間で最も深刻で長期間にわたる下降期が訪れ、失業率は25％に上昇し、失業率は10年以上にわたって10％以上の水準で推移しました。
また、ダウ・ジョーンズ・インダストリアル平均株価はピークから谷まで80％以上も下落しました。
（09:44）1920年代には、政治家や活動家が、技術の進歩のペースを緩めるための立法を提案したり、増加した生産性の利益をより均等に再分配するための提案をしました。
2010年以降、技術的失業という用語は再び増加しており、70年以上ぶりに、技術が労働市場や経済に与える影響に再び懸念を抱いている人々が増えています。
AIは非常に興奮すべきものであり、長期的には生産性の向上と生活水準の向上に非常に大きな影響を与える可能性がありますが、同時に、経済における変化を引き起こす可能性もあり、これは非常に損害を受ける可能性がある持続的な影響をもたらす可能性があります。
これは、大恐慌から学ぶことができることです。したがって、これは私たちが今日考えるべきことであり、大規模な技術の変化は、経済全体に大きな変化をもたらす可能性があるため、マクロレベルでは政治家は大恐慌時のような出来事を避ける方法について考えるべきです。
一方、個々の投資家は、訪れる大きな変化から利益を上げる方法や自己保護する方法について考えるべきです。このビデオがお役に立てれば幸いです。ありがとうございました。
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