巨大テック企業の利益率が25%に達する一方、残る493社は10%前後で停滞：ApolloはAIの投資回収はまだないと指摘

ニュース概要

Apollo Global Managementのチーフエコノミスト、Torsten Slok氏は、テクノロジー業界以外の企業において、人工知能による測定可能な財務的リターンはこれまで確認されていないと述べています。2026年10月25日太平洋時間午前9時57分にTechCrunchが取り上げた調査ノートの中で、Slok氏は、AIへの支出と熱意が高まり続ける一方で、米国の大半の大企業における利益率と従業員1人当たり売上高は横ばいに見えるとの見方を示しました。彼の結論は、この技術は「テック企業以外の米国企業に対してゼロの財務的リターンしかもたらしていない」というものです。

Slok氏が実際に語った内容

「テクノロジー業界以外にAIの恩恵を示す兆候はない」と題されたこのノートは、アナリストらが「S&P 493」と呼ぶ対象、つまりS&P 500指数から7つの巨大企業（Alphabet、Amazon、Apple、Meta、Microsoft、Nvidia、Tesla）を除いたグループに焦点を当てています。AIを開発・販売する企業を取り除くことで、Slok氏は主にAIを活用しようとしている企業だけを切り出しました。そのグループにおいて、利益率の改善や従業員1人当たり売上高の増加を示す証拠は見つかっていません。

Slok氏はまた、広く支持されている説明、すなわち非テック企業は単にテック大手より数四半期遅れているだけだという見方にも反論しました。彼はこの差が容易に縮まるとは考えておらず、米国企業が安価な機械知能をより速い売上成長や高い利益率へと転換するのは難しいと主張しています。

彼はその見解を、技術そのものの限界に基づいています。「AIは説明責任、信頼、文化、不文律、倫理的トレードオフ、公平性を理解しない」と彼は記し、「AIは優れた計算機かもしれないが、ビジネスにおいて知性とは大部分が判断力である」と付け加えました。TechCrunchは、ApolloがかつてTechCrunchを所有していたことに言及しています。TechCrunchの記事では、ノートに記載された具体的なパーセンテージ、サンプルサイズ、金額は公表されませんでした。

主張を支える数字

Slok氏の分析に関する以前の報道がデータを提供しています。Fortuneは2026年7月6日（東部時間）、BloombergおよびMacrobondのデータを引用し、マグニフィセント・セブンの利益率が2023年第1四半期から2026年第1四半期の間に約15%から約25%へ上昇したと報じました。同じ期間、S&P 493の残りの企業の利益率は10%前後で推移し、より広範なBloomberg 500指数は約12%で安定していました。

言い換えれば、これまでのAIによる利益急増は、ほぼ完全に技術、チップ、クラウド容量を提供する企業にとどまっているのです。

テクノロジー業界以外で導入が遅れ得る理由

FortuneとThe Decoderが要約したSlok氏の7月の解説は、なぜこの差が持続し得るのかを説明しています。ソフトウェアおよびテクノロジー企業は、比較的容易にAIを自社製品に組み込むことができます。しかし経済の他の多くの分野は、規制上の障壁、データ保護規則、そしてワークフローを再設計するという困難な作業に直面しています。医療、銀行、エネルギー、製薬、製造業は、業務プロセスの抜本的な見直しとプライバシー要件によって、恩恵が「市場が現在予測しているよりもはるかに先」に遅れる可能性のある分野として挙げられました。

測定ももう一つの問題です。ナレッジワークでは生産性向上を定量化することが難しく、経営陣はそれに基づいて容易に行動を起こせません。節約された時間は財務諸表に現れるのではなく、日常業務の中に吸収されてしまう可能性があります。Slok氏は次のようにまとめました。「重要な問題は、テクノロジー業界以外におけるROI達成までの道のりの長さだ。」

他の調査による裏付け

Fortuneの記事は、この状況に合致するいくつかのデータポイントを指摘しました。

• 2025年のMITの調査では、生成AIのパイロットプロジェクトから有意義なリターンを得た企業はわずか5%にとどまりました。
• 2026年にBoston Consulting Groupが約1万2,000人の現場従業員を対象に行った調査では、42%がAIによって週8時間を節約できたと回答しましたが、その時間をどう使うかについて指導を受けた人はほとんどいませんでした。
• Ricohのある保険金請求処理の事例では、部門の生産性が3倍に向上したにもかかわらず、コストは手作業の約3倍になりました。
• NvidiaのBryan Catanzaro氏は、AIのコストは依然として人間の人件費を大きく上回っていると述べました。
• Fordは若手社員を育成しAIツールを改善するため、350人のベテランエンジニアを採用しました。

これらの例は、個々の従業員は仕事が速くなったと感じても、少なくとも現時点では企業全体の財務結果が変わらないことを示しています。

投資家が注目すべき理由

Slok氏の懸念は、技術と同じくらい市場にも向けられています。AI企業のバリュエーションは、より広い経済全体で利益率が上昇するという期待に依存しています。生産性向上に5ヶ月ではなく5年かかる場合、予想収益と実際のキャッシュフローが大きく乖離し、彼が「痛みを伴う価格の再評価」と呼ぶ事態を招くリスクがあると警告しています。また、企業はすぐにリターンが見えない場合AI支出を減らす傾向があり、トークン価格の下落が大規模クラウドプロバイダーの収益を制限する可能性があると指摘しました。

彼はAIが決して報われないと主張しているわけではありません。彼の考えでは、恩恵はいずれ訪れる可能性があるものの、それは期待がすでに織り込まれた後になるかもしれないということです。

表現についての補足

見出しにある「ゼロの財務的リターン」という表現は、Slok氏のノートを最も強く解釈したものです。これはS&P 493における企業全体の利益率と従業員1人当たり売上高を指しており、個々のプロジェクトやチームすべてを指すものではありません。特定のユースケースで時間やコストが節約されていても、集計値としての利益率は横ばいのままであり得ます。だからこそ、MIT、BCG、Ricohの事例はすべて同時に真実となり得るのです。

次に注目すべきポイント

この動向を追う読者は、いくつかのシンプルな指標を確認できます。今後の四半期報告でS&P 493の利益率が約10%の水準を上回るかどうか、従業員1人当たり売上高が上昇し始めるかどうか、そしてリターンが見えないまま企業がAI予算を増やし続けるかどうかです。技術を学ぶ者にとって、この出来事は、ツールが優れていることと、ツールが組織の経済構造を変えることの違いを教えてくれる有益な教訓です。後者には、ソフトウェアだけでなく、新しいプロセス、研修、測定方法が必要となることが多いのです。