テック業界の外で利益率は伸びず、AI支出に減速リスク
スロックは以前から、大企業はAIに多額の資金を投じているのに、それに見合う成果はほとんど出ていないと主張してきた。8月のブログ投稿では、大企業は「AIに多額の資金を投じている。だが、それは利益率に表れていない」と書き、テクノロジー業界以外の企業の大半は、利益率が「横ばいか、景気に合わせて上下しているだけか、それよりも悪い」と指摘した。
さらにスロックは、大企業がAI投資で利益を上げるまでに時間がかかるほど、「AIトレード（AI関連銘柄への投資）にこれほど偏った経済と市場にとって、下振れリスクは大きくなる」と論じた。
6月のブログ投稿では、AI投資の効果について「テクノロジー業界以外では、利益率が上昇している兆しは見られない」と述べた。テクノロジー業界以外の利益率が上がっていないことを踏まえ、AI企業の企業価値は膨らんでいるとスロックは示唆した。AI企業の企業価値は、S&P500企業のAI投資の収益性がいずれ高まるという、将来への期待に支えられているからだ。
スロックはまた、投資に見合う成果が得られない企業は、いずれAIへの支出を減速させるだろうと示唆し、これを「AIの導入が想定よりも険しく、時間のかかる道のりになりかねないことを示す早期の警告」と呼んだ。
AI試験導入の95％が停滞、MITは「学習ギャップ」を指摘
マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究者が昨年（2025年）発表した研究によると、大企業が立ち上げたAIの試験導入プロジェクト（パイロットプログラム）のうち、「売上の急速な伸び」をもたらしたのはわずか5％だった。残る95％は途中で停滞し、企業の利益にほとんど、あるいはまったく寄与しなかった。
同研究の筆頭著者で、MITメディアラボの研究プロジェクト「NANDA」に参加するアディティヤ・チャラパリは、米経済誌フォーチュンの取材に対し、AIプロジェクトの失敗の多くは企業の側の「学習ギャップ」（learning gap。業務で使いながらAIを改善していく仕組みが、ツールにも組織にも欠けていること）に原因があると語った。
チャラパリによれば、AIツールは「業務の流れから学ぶことも、それに合わせて変わることもありません」という。そのため組織は、AIツールをうまく業務に組み込めずにいるのだ。
