アポロ・グローバル・マネジメントの最新分析によると、従業員1人当たりの収益はマグニフィセント・セブンで上昇を続けている一方、S&P 500のその他493社はほぼ足踏み状態にとどまっている。

米国企業界はここ数年、株主に対して人工知能（AI）がすべてを変えると訴えてきた。しかしアポロ・グローバル・マネジメントのチーフエコノミスト、トーステン・スロック氏によれば、これまでのところ大きく変化したのは7社にとどまるという。

2026年10月24日に発表されたノートでスロック氏は、AIがマグニフィセント・セブンの従業員1人当たり収益を押し上げていると論じている。S&P 500のその他の銘柄では、同じ指標はほとんど動いていない。この知見が重要なのは、従業員1人当たり収益が、ある技術が実際に企業の生産性を高めているかを測る最も明確な指標の一つだからだ。この指標は企業の収益を従業員数で割って算出されるため、売上が従業員規模の拡大を上回った場合にのみ上昇する。

ひとつの指数、ふたつの市場

スロック氏はS&P 500を二つの陣営に分けている。第一はマグニフィセント・セブン：Alphabet、Amazon、Apple、Meta、Microsoft、Nvidia、Teslaである。第二はその他すべて——彼が「S&P 493」と呼ぶグループだ。この区分は、単一の指数の下で動く二つの異なる市場を事実上とらえている。S&P 500は時価総額加重型のため、最大の構成銘柄は指数全体のパフォーマンスに対し、背後にある数百の小型構成銘柄よりも大きな影響力を持つ。

両者の格差は大きい。マグニフィセント・セブンの従業員1人当たり実質収益は約78万ドルに上昇し、2023年初頭の約56万5,000ドルから増加した。一方、S&P 493は約52万5,000ドルにとどまっており、この水準は2019年以来変わっていない。つまり、指数のその他の銘柄はAIブーム全体を通じて実質的に足踏みしてきたことになる。

収益性も同様の姿を示している。調査結果によれば、マグニフィセント・セブンの利益率は約30%に達するのに対し、指数のその他の銘柄は約10%で推移している。

狭い支出基盤

この集中はAI支出そのものにも及んでいる。上位10%の企業がモデル提供および推論支出——訓練済みAIモデルを本番環境で稼働させるコスト——の99.5%を占めており、同じく少数の企業グループが、大手商用AIモデルプロバイダーであるOpenAIとAnthropicのサービスへの支出の95%以上を占めている。残りの構成銘柄によるこうした支出は1%未満にとどまる。

初めての警告ではない

このテーマはスロック氏にとって新しいものではない。2026年6月の分析で彼はすでに同じパターンを指摘し、従業員1人当たり収益の上昇は、小型株や指数全体と比較するとマグニフィセント・セブンに限られていると述べていた。その4か月後の現在も、状況に意味のある変化はない。10月のノートは、AIによる生産性向上の話が依然としてビッグテックの話であって、経済全体の話ではないという見方を補強している。

投資家と企業にとっての意味

投資家にとって最も直接的な教訓は集中リスクに関するものだ。AIによる利益が7社に限られているなら、AIトレードは実質的にその7社への賭けであり、S&P 500全体への投資ではない。

この調査結果は、テックセクター以外のAI関連投資に対する慎重な見通しも示唆している。AIを利益率改善の起爆剤として売り込む企業は、従業員1人当たり収益が約52万5,000ドルで足踏みし続ける場合、より強い懐疑的な見方に直面する可能性がある。

S&P 493の従業員1人当たり収益が2019年当時の水準を上抜けすれば、AIがシリコンバレーの大手企業の枠を超えて広がりつつある最初の確かなサインとなる。この指標が横ばいのまま、マグニフィセント・セブンが約78万ドルを超えて上昇し続ければ、先行グループとその他の間の格差はますます無視できないものになるだろう。

上位10%の企業がモデル提供および推論支出の99.5%を占めていることを踏まえると、このシェアに意味のある変化が生じれば、市場全体がようやく参入しているのか、それとも依然として傍観しているのかが明らかになるだろう。

出典：CryptoBriefing