連邦準備制度理事会（FRB）のリサ・D・クック理事は、人工知能（AI）が自身の人生で最も重要な技術的変化となる可能性が高く、短期的なインフレ圧力を加える一方で、生産性向上と働き方の大規模な再編を促進する可能性があると述べました。

クック理事は2026年9月28日、カリフォルニア州オークランドでKapor Centerとの共催によるオークランド・テックウィークの開幕基調講演でこの発言を行いました。講演の全文はFRBのウェブサイト https://www.federalreserve.gov/newsevents/speech/cook20260928a.htm で閲覧できます。理事会メンバーとして、クック理事は金利を決定する連邦公開市場委員会（FOMC）で恒久的な投票権を有しており、価格と雇用へのAIの影響に関する同理事の見解は、今後の政策決定に直接関わるものです。

汎用技術としてのAI

クック理事は、イノベーション経済学と人工知能への関心はバークレーで学んでいた時に始まったと述べました。同理事はポール・ローマー氏が担当する成長理論の講義を受講し、ローマー氏は科学とアイデアへの投資が持続的で無限の成長をもたらしうると論じ、その後、経済成長研究への貢献により2018年のノーベル経済学賞を受賞しました。

クック理事は、現在の時代は、第二次世界大戦後の歴史的な基礎科学への投資と相まって、こうしたアイデアが世界経済で検証される時代であると述べました。同理事はAIを汎用技術として位置づけ、蒸気機関、電力、インターネットといった画期的な発明に匹敵し、あるいはそれを超える可能性があると説明しました。これらの過去のイノベーションは経済全体に普及し、派生的なイノベーションを生み出し、時間とともに改良されてきました。AIも同様の道をたどっているとクック理事は述べています。

イノベーション経済学の研究者であり金融政策当局者として、クック理事はAIの影響を注意深く観察してきたと述べました。この技術は、金融政策、金融安定、銀行監督、金融市場インフラ、中央銀行自体の事業続態勢など、FRBでの同理事の業務のほぼすべての側面に影響を及ぼしています。

クック理事は、AIが大きな機会をもたらす一方で、慎重なアプローチを要するとも述べました。同理事は、モデルの学習に使用されるデータ、AIの安全性、プライバシー、バイアス、労働者、詐欺、サイバーセキュリティ、知的財産権に関する懸念を挙げました。研究者、消費者、企業、政策当局者が、AIの潜在的な恩恵が実現されるかどうか、またその恩恵がどのように分配されるかを決定すると述べました。

銀行組織の監督当局として、FRBは金融セクターにおける責任あるAIの使用を奨励してきたし、今後も奨励し続けるとクック理事は述べました。その条件は、安全かつ健全な慣行および適用される法律に沿った使用であることです。さらに、AIの軌道における政府の具体的な役割は、選挙で選ばれた当局者が決める問題であると付け加えました。

クック理事は、経済見通し、適切な金融政策の道筋、金融安定を評価する上で、AI開発の速度、方向性、規模を引き続き注視すると述べました。同理事の発言は、議会が中央銀行に課した目標である、物価安定と最大雇用というFRBの二元の使命に照らしたAIの含意を扱いました。

AIとインフレ

クック理事は、インフレが過去5年間にわたりFRBの2％目標を上回り続けているのは、幅広い要因によるものだと述べました。過去1年間では、AI主導の投資がその一因となり、チップ、コンピューター、ソフトウェアなどAI関連品の価格を押し上げました。

こうした価格上昇の一部は、経済全体の需要増加ではなく、AI関連セクターへの需要のシフトを反映していると同理事は述べました。単一セクターで需要が急増すると、そのセクターの財・サービスは供給曲線の急峻な部分に押し上げられる可能性があります。需要が経済全体に均等に分散していれば、総合物価指数はそれほど上昇しなかったはずです。サプライチェーンの調整と効率性の向上に伴い、このセクター固有の圧力は金融政策による介入なしに最終的に和らぐはずだとクック理事は述べました。

狭いセクターに集中したインフレに対処するために金融政策を用いるのは誤りになりかねないと同理事は述べました。FRBの政策手段は個別セクターを狙い撃ちするにはあまりに包括的であり、相対価格の変動への対応は中央銀行の役割ではないからです。

ただし、クック理事は、AI関連需要による経済全体への圧力も認識しています。データセンター投資は、建設労働力やエネルギーなど、経済の多くのセクターで広く使用される投入財を必要とします。そのため、AI投資の増加は他のセクターに価格圧力をかける可能性があります。同理事は、企業は発表された2兆ドルのデータセンター投資計画のごく一部しか支出しておらず、さらなる投資が予定されていると指摘しました。

また、クック理事は、過去数年の株価上昇の大部分はAIへの期待に起因するものであり、その結果生じた富が家計支出に波及しているようだと述べました。インフレ圧力が拡大しつつある兆候として、電力と水道のコストが過去1年間でそれぞれ約％上昇しており、これはAIが一因である可能性があること、そしてパンデミック前に低下傾向にあった核心財価格が今年これまでのところ年率3％超で推移していることを挙げました。

同理事は、セクター固有のインフレが和らいでも、新たでより広範な価格圧力がそれに取って代わるリスクがあると述べました。

タイミングの良い生産性ブームは、需要の増加よりも経済の供給能力を大きく高めれば、この圧力に対抗できる可能性があります。投入コストの低下により、企業は同じコストでより多くの財・サービスを生産できるようになります。需要が追加の供給を吸収するほど伸びなければ、価格は下落すると予想されます。クック理事は、この力学を総需給（総供給・総需要）の枠組みを用いて説明しました。

クック理事は現在、今後数年内に生産性向上が緩やかなインフレ緩和をもたらすと予想していますが、その効果が2026年後半に生じるより広範なインフレ圧力を相殺するには早すぎることはないと述べました。生産性メカニズムがどのように、いつ機能するかに関する推計には不確実性があり、さらなる研究と議論が必要であると述べました。

インフレ緩和の程度は、生産性ブームが需要の増加よりも経済の供給ポテンシャルを大きく高めるかどうかに依存します。生産性向上が経済全体に均等に分布する場合、クック理事は緩和効果は限定的だが実在すると予想しています。高い生産性は潜在的供給を高めますが、将来の賃金上昇期待、投資収益の改善、関連する富の増大を通じて需要も高める可能性があります。その追加需要の一部は、データセンター投資と富効果を通じてすでに経済に織り込まれている可能性があります。

今後、高い生産性によって生み出される新たな供給が新たな需要を上回る可能性があり、需給がより適切に整合し、現在の価格上昇圧力が緩和されます。総合的に、クック理事は、幅広い生産性の向上が実現すれば、価格圧力が緩やかに和らぐ可能性があると述べました。

同理事は、自らの基本シナリオよりインフレ緩和が大きい場合も小さい場合もありうるシナリオについても言及しました。インフレがさらに大きくなるのは、需要が経済の供給能力を大きく下回った場合です。これは、生産性向上が、追加の1ドルの所得や富のうち支出する割合が低い高所得消費者に集中した場合、労働者の交渉力の弱さにより生産性向上が賃金に反映されない場合、あるいは痛みを伴う職務再配置の時期に失業率が上昇し信頼感が低下して家計の予備的貯蓄が増えた場合に起こりえます。

インフレ緩和がより小さくなるのは、生産性向上が価格に反映されない場合、たとえば市場の寡占化により競争が減り、マークアップ（利ざや）が拡大した場合です。

インフレ緩和の恩恵が実現する時期は、最終的には、企業がAIツールをどの程度迅速かつ幅広く採用するか、ビジネス慣行の変化がどの程度生産性向上につながるか、そして生産性向上がどの程度速く労働市場に波及するかに依存します。クック理事は、これらの経路の広がりと時期高度に不確実であり、データを見ながら見解を調整すると述べました。

AIと労働市場

クック理事は、AIの労働市場への潜在的影響は長らく国民の関心を集めており、政策当局者による精緻な研究に値すると述べました。機械織機やパーソナルコンピューターをはじめ、人々の働き方を変えた歴史的技术は、登場時に広範な不安を引き起こしました。技術変化の恩恵とコストは必ずしも同時に訪れるわけではなく、AIでも同じことが起こりうると同理事は述べました。

AIは、数世代の中で最も大きな仕事の再編をもたらす可能性があるとクック理事は述べました。しかし、この技術とその採用はまだ初期段階にあり、労働市場の全体的な構造に大きな変化が生じている証拠は現時点では限定的です。失業率と一時解雇は低水準で、AI採用が加速する中でも過去2年間は比較的横ばいで推移しています。

クック理事は、AI採用の初期段階において労働市場が高い強靭性を維持していることに encouragements を受けていると述べました。その一方で、一部の労働者はすでに影響を受けており、失業が労働者とその家族にもたらす苦難を理解していると述べました。

ソフトウェア産業のコーディング業務や同時通訳を含む一部のセクターでは、AIが労働需要を減少させている可能性を示す証拠があります。また、多くの大学新卒者が初めての職を見つけるのに苦労しています。これは、AIが入門レベルの業務をこなせることと部分的に関係している可能性があります。クック理事は、これらの変化はAI採用が深まり技術が改良されるにつれて拡大する可能性があると述べました。

AIはまた、現時点では予想できない新たなイノベーション、タスク、職業を生み出す可能性もあります。クック理事は、AIがビジネス慣行を根本的に変え、労働市場を相応に変革すると予想し続けていると述べました。AIの採用が、雇用創出が雇用喪失に匹敵するかそれを上回るペースと方法で進むことを期待していると同理事は述べました。

クック理事は、AIが少なくとも一時的な失業率の上昇をもたらすシナリオに高い関心を払い続けています。そのような場合、失業率の上昇は、経済のスラック（または需要不足）の拡大を反映するのではなく、労働者のスキルと求められている仕事の間の「供給側」のミスマッチを反映している可能性があります。その場合、FRBが使える手段は限られます。連邦資金金利を引き下げて高い失業を減らそうとすることは可能ですが、インフレを助長するリスクがあります。

政策当局者として、クック理事は各セクターでのAI採用の速度と加速、企業内の職種構成の変化を示す証拠、そして新たな雇用創出が雇用喪失を少なくとも相殺しているかどうかを注視していると述べました。政策決定の際には、可能な限り幅広いデータ、進する見通し、リスクのバランスを評価すると同理事は述べました。財政政策もAIの労働力への影響の管理に役割を果たしうるが、それはFRBの管轄外であると同理事は述べました。

企業へのAIの普及

クック理事は、AIが企業の規模別にどのような影響を与えているかを研究していると述べました。急成長する著名企業がAI技術をリードし、他の大手テクノロジー企業も巨額の投資を行っているものの、相当な資源を持つ大企業だけが先進的なAIを導入できるという見方には異を唱えると同理事は述べました。

小規模な企業は、全体的な採用において大企業に後れを取っているとはいえ、AIを自社の利益のために活用する方法について機知と適応力を示していると同理事は述べました。全国のアーリーステージ投資家や創業者から、AIツールが起業をより容易かつ低コストにしたと聞いたとクック理事は述べました。これが最近の創業の史上空前のブームの一因となっている可能性があり、AIが小規模企業とその労働者にも恩恵をもたらしうると同理事は述べました。

2026年早くに発表されたFRB小企業融資調査（12の地域連邦準備銀行の共同プロジェクト）によると、従業員を雇う小規模企業の約半数がAIを使用しており、そのうち71％が生産性の向上を実感していると回答しました。クック理事は、これらの調査結果は、多くの小規模企業が事業の管理と拡大のための革新的なツールを積極的に求めていることを示していると述べました。そうしたツールの活用拡大は、小規模企業がより効果的に競争し、成長し、雇用を創出するのに役立つ可能性があります。

また、AIの採用は、同等の時期におけるパーソナルコンピューターやインターネットの採用よりも速く進んでいることを示す証拠があるとクック理事は述べました。これは、米国の最も重要な画期的発明の一部が、最先端技術を新しく革新的な方法で活用したスタートアップから生まれてきたことを考えると、小規模企業にとって励みになると述べました。

従業員500人未満の小規模企業は米国の全企業の99％超を占め、1995年以降の純新規雇用創出の61％を占めてきました。クック理事は、こうした企業がより生産的になると、経済全体が強化されると述べました。

強力なツールが大企業だけのものではなく広く利用可能になると、より多くの発明家、イノベーター、起業家がそれを活用できるとクック理事は述べました。同理事は、この可能性を、長期的な経済成長は新しいアイデアと知識を生み出す人々によって経済の内部から生み出されるというポール・ローマー氏の見解に結び付けました。AIは人々がより速くアイデアを生み出す手助けができ、経済は同理事の言う「ローマーの瞬間」を経験している可能性があると述べました。

AIの採用がクック理事が可能だと考える範囲まで広がり、モデル提供者間の競争が活発に保たれれば、生産性向上の恩恵は必ずしも少数の企業に集中するとは限りません。その場合、AIは小規模企業がより速く規模を拡大し、よりの雇用を創出する助けになりうると同理事は述べました。ただし、これは保証されたものではないと強調しました。

クック理事は、AIが経済を変革するのは確実であり、その規模は過去の汎用技術を上回る可能性があると述べました。しかし、それらの画期的な発明の効果には長く可変的なラグ（遅れ）が伴うことが知られており、これは金融政策当局者には馴染み深い概念です。AIがもたらす全ての恩恵は、企業、労働者、政策当局者による無数の決定に依存します。その決定には、チップやデータセンターへの投資だけでなく、企業やその他の主体が行う労働者研修、組織再編、新たなプロセスやアイデアの創出への補完的投資も含まれます。

クック理事は、いくつかの時間軸にわたってAIの期待と課題を考察しています。短期的には、AIはインフレ圧力を加え、インフレのFRBの2％目標への復帰を遅らせているようです。中期的には、生産性向上がこれらの圧力を緩やかに和らげる可能性がある一方で、労働市場は痛みを伴う移行期に直面するリスクがあります。長期的には、AI主導の生産性向上がすべてのアメリカ人の生活水準を引き上げうると同理事は楽観視しています。

機会と課題に対する適切な警戒と慎重な対応により、連邦公開市場委員会は最大雇用と物価安定という二元の使命を達成できるとクック理事は述べました。

経済見通しと金融政策

クック理事は、より広い経済見通しについての言及で締めくくりました。同理事は、9月の最近のFOMC会合で、他の委員とともに25ベーシスポイント（0.25ポイント）の利上げに投票したと述べました。この引き上げは、長らく高止まりしてきたインフレに対処するためのものでした。

総合インフレ率は8月までの12か月間で推計3.8％上昇し、FRBの目標のほぼ2倍となりました。エネルギーと食品価格を除く核心インフレ率は推計3.4％上昇しました。クック理事は、今後数か月間、今日述べたAIの建設ラッシュからの圧力に加え、中東紛争に関連する原油価格上昇とサプライチェーン混乱の波及からもインフレ圧力が続くと予想すると述べました。

労働市場は金利上昇に対応できる位置にあるように見えると同理事は述べました。失業率は今年、低下傾向にあり、最新の8月の数値は4.1％でした。その他の指標も、おおむね均衡し徐々に改善している労働市場を示しています。雇用者数は増加し、求人は増加し、新規失業保険申請件数は低下傾向にありました。

労働市場で見られる強さは、過去1年間、極めて強靭な経済成長を示すより広範なデータにも見られるとクック理事は述べました。同理事は、インフレを目標へと導き続けるために必要な政策金利を評価していくと述べました。今後の調整の回数と規模は、これまでの政策措置に対する経済の反応と、今後数か月のインフレおよび雇用データに基づいて決定されます。

参考文献

1. クック理事は、講演で表明された見解は同理事自身のものであり、FRB理事会または連邦公開市場委員会の同僚の見解を必ずしも反映するものではないと述べました。

2. Lisa D. Cook, "Generative AI, Productivity, the Labor Market, and Choice Behavior," 2023年9月22日、カナダ・トロントで開催された全米経済研究所（NBER）人工知能経済学会議で講演: https://www.federalreserve.gov/newvents/speech/cook20230922a.htm.

3. Lisa D. Cook, "The Opportunities and Risks AI Presents for the Economy and Financial System," 2026年5月27日、カリフォルニア州スタンフォードのスタフォード大学経済政策研究所（SIEPR）で講演: https://www.federalreserve.gov/newsevents/speech/cook20260527a.htm.

4. Lisa D. Cook, "Artificial Intelligence, Big Data, and the Path Ahead for Productivity," 2024年10月1日、アトランタ・ボストン・リッチモンド各連邦準備銀行がジョージア州アトランタで主催した会議"Technology-Enabled Disruption: Implications of AI, Big Data, and Remote Work"で講演: https://www.federalreserve.gov/newsevents/speech/cook20241001a.htm.

5. Eirik Eylands Brandsaas, Daniel Garcia, Robert Kurtzman, Joseph Nichols and Adelia Zytek, "Estimating Aggregate Data Center Investment with Project-Level Data," Finance and Economics Discussion Series 2025-109, Federal Reserve System Board of Governors, 2025年12月。更新データおよび公開されている結果は、Eirik Brandsaas, "Estimating Aggregate Data Center Investment with Project-Level Data," DataCenterPublic, GitHubリポジトリ: https://github.com/eirikbrandsaas/DataCenterPublic から入手可能。

6. Lisa D. Cook, "Opening Remarks for the 'AI and Productivity across the Economy' Panel," 2026年2月24日、ワシントンD.C.で開催された第42回年次NABE経済政策会議"The Great Realignment: Navigating AI, Demographic, and Geoeconomic Shifts"で講演: https://www.federalreserve.gov/newsevents/speech/cook20260224a.htm.

7. Lisa D. Cook, "Welcome Remarks," 2026年6月24日、クリーブランド連邦準備銀行主催の小規模企業シンポジウムで録画ビデオにより講演: https://www.federalreserve.gov/newsevents/speech/cook20260624a.htm.

8. Alexander Bick, Adam Blandin and David J. Deming, "The Rapid Adoption of Generative AI," NBER Working Paper Series 32966, National Bureau of Economic Research, 2024年9月、2025年2月改訂:

9. Paul M. Romer, "Endogenous Technological Change," Journal of Political Economy, 第98巻、1990年10月、S71–S102ページ。