なぜ2026年がコストプッシュインフレーションのサイクルを破る可能性があるのか：技術、政策、そして生産性の急増

2026-01-21 12:27:15

ARK Invest創設者キャシー・ウッドの2026年展望は、説得力のある仮説を提示しています：米国経済は、技術主導の生産性向上と規制緩和・税制改革の組み合わせにより、インフレの物語を根本から再構築し得る転換点に立っています。持続的な価格圧力に関する広範な懸念に反して、AIのブレークスルー、原油価格の下落、構造的な生産性向上の収束は、私たちがデフレ傾向の期間に入ったことを示唆しており、特に1970年代を支配したコストプッシュ圧力から解放された期間です。

住宅、製造業、非AI資本支出の長期にわたるリセッションの連続の後、米国経済は圧縮されたバネのように見え、解放される準備が整っています。2026年の問いは、回復が来るかどうかではなく、資産クラスや投資カテゴリー全体でどのように展開するかです。

経済のレジリエンス：バネの解放

連邦準備制度の積極的な金利引き上げサイクル(2022-2023年のわずか16ヶ月で0.25%から5.5%へ)は、広範な経済的痛みを引き起こしました。既存住宅の販売は、2021年1月の年間販売台数590万戸から2023年10月には350万戸に急落し、40%の崩壊により数十年分の需要が消えました。一方、製造業は3年連続で縮小し、AI以外の資本支出は完全に停滞しています。

特に注目すべきは、現在の住宅販売量が1980年代初頭の水準に匹敵していることです。今日の米国の人口は約35%増加しているにもかかわらずです。この「逆転したベースライン」は、政策条件が変われば潜在的な需要が相当なものであることを示唆しています。

低・中所得層の消費者信頼感は1980年代初頭の水準にまで低下しており、これが最もタイトなバネとなっています。これらの家庭は、税額控除や残業手当、社会保障の調整、そして今四半期に加速すると予測される実質可処分所得の増加を通じて救済を受ける準備が整っています。これらの政策は、年率2%の成長から8.3%に加速する見込みです。

インフレ抑制要因：コストプッシュ圧力の消失地点

伝統的なインフレ懸念は、労働コストの上昇が生産性を圧倒することに集中しています—古典的なコストプッシュのダイナミクスです。しかし、2026年はそのパターンからの構造的な変化を示しています。

西テキサス中質原油は、2022年3月のピークから53%下落し、前年比22%の下落を維持しています。新築住宅価格は2022年10月のピークから15%下落し、既存住宅価格のインフレは2021年中頃の前年比24%からわずか1.3%に崩れています。主要建設業者のレナール、KBホーム、DRホートンは、それぞれ前年と比べて10%、7%、3%の価格引き下げを行っており、CPIの勢いに対するクッションとなっています。

より根本的には、非農業部門の生産性成長は、リセッションの間も堅調に1.9%の前年比を維持し、時間当たり賃金の伸びは3.2%に達しています。この関係性—賃金が生産性より遅れて上昇する—は、単位労働コストのインフレをわずか1.2%に抑制し、1970年代のコストプッシュ圧力の兆候を示しません。Truflationのような独立した指標もこれを裏付けており、インフレは前年比1.7%に抑えられ、公式CPIのほぼ100ベーシスポイント下です。

コンセンサスの予測は、今後数年でCPIが予想外に低下、あるいはマイナスに転じる可能性を示唆しています。これは、需要破壊ではなく、デフレ技術の波によるものです。

技術のデフレ力：AI、ロボティクス、生産性の加速

ここで2026年の重要性が高まります：AIのトレーニングコストは年間約75%のペースで急落しており、推論コスト$124 AIモデルの実行(は年間最大99%のペースで下落しています。この前例のないコスト崩壊は、AI製品やサービスの爆発的な成長を引き起こし、デフレの追い風を増幅させます。

AI、ロボティクス、ブロックチェーンインフラ、エネルギー貯蔵、多オミクスシーケンシングなどの技術は、大規模展開に同時に入りつつあり、史上最大の資本支出サイクルを生み出す可能性があります。ドットコムバブル後の20年間苦闘した年間数十億ドル規模の資本支出も、2026年までに大幅に増加すると予測されています。データセンター投資だけでも)十億ドルに達する可能性があります。

これらのトレンドが実現すれば、非農業部門の生産性は年間4〜6%に加速し、最近の傾向を大きく上回るでしょう。こうした成果は、単位労働コストを恒久的に抑制し、企業が利益率を同時に拡大し、研究開発を促進し、賃金を引き上げ、そして価格を下げることを可能にします。この資源配分の柔軟性は、ゼロサムのインフレシナリオとは対照的です。

政策の増幅作用：規制緩和、減価償却、ドルの動き

税制の変更は特に強力です：製造施設の加速減価償却により、$70 従来の30〜40年の償却期間に対して、1年で100%の償却が可能$600 。設備、ソフトウェア、国内研究開発支出も同様の扱いを受け、実効税率を約10%に引き下げ、世界最低水準に近づけています。

これらのインセンティブは2025年1月から遡及適用され、恒久的に設定されており、国内投資を志す企業にとって即時のキャッシュフローの恩恵をもたらします。AIやデジタル資産の規制緩和と相まって、政策の背景は成長とイノベーションに向けて決定的にシフトしています。

見落とされがちなダイナミクス：米国の投資資本収益率がグローバルな選択肢に比べて上昇すれば、ドルの強さも追随すべきです。米国の衰退の物語にもかかわらず、2025年前半の貿易加重ドルは11%下落し、年間では9%の下落でした。しかし、成長促進の財政政策と技術リーダーシップのシナリオ下では、ドルは1980年代初頭のレーガノミクスを彷彿とさせる反発を見せ、ほぼ倍増する可能性もあります。

生産性ブームにおける資産のポジショニング

ビットコイン vs. 金：供給メカニズムが重要

2025年、金は65%上昇した一方、ビットコインは6%下落しました—多くの人がインフレ懸念に起因すると考えています。しかし、供給のダイナミクスは異なる物語を語ります。世界の富の創出(MSCIワールド株価指数+93%（2022年10月以降）)は、金の供給増加(年間約1.8%)を上回り、金の上昇は需要と供給の不均衡によるものであり、インフレヘッジではありません。ビットコインの供給は、同期間中にわずか1.3%の年間増加にとどまり、価値は360%上昇しています。

重要な違いは、金鉱山業者は価格上昇に応じて生産を増やすことができるのに対し、ビットコインの供給増加は今後2年間で0.82%に制約され、その後さらに0.41%に減少します。この非弾性の供給ダイナミクスと、ビットコインの主要資産クラスとの相関性の低さ(株・債券の相関よりも低い)は、リスク調整後リターンの向上を求める機関投資家にとって強力な分散手段となります。

金の評価を歴史的背景で見る

金とM2の比率で測ると、現在の水準は過去125年で一度だけ超えられたことがあります：1930年代の大恐慌時です。前回のピークは、1980年の二桁のインフレと金利のピーク時でした。歴史的に、こうした極端な水準は長期的な株式ブルマーケットの前兆となっています。

1934年のピーク後、ダウ平均は35年間で670%上昇（年率6%）、小型株は年率12%の成長を遂げました。1980年のピーク後、ダウは21年間で1015%上昇（年率12%）、小型株は13%の成長を示しました。これらの事例は、極端な金の評価が数十年先の株式市場の好調を示唆していることを意味します。

市場の評価と収益成長のダイナミクス

現在の株式市場のPERは歴史的に高水準にあり、正当な懸念を呼び起こしています。しかし、いくつかの歴史的エピソードは、PERが収益の増加に対して大きく縮小したときに強力なブルマーケットが出現したことを示しています。1993年10月から1997年11月までの間、S&P500は年率21%のリターンをもたらし、PERは36から10に縮小しました。2002年7月から2007年10月までの間は、リターンは年率14%で、PERは21から17に低下しました。

もし、生産性を牽引する実質GDP成長がインフレ低下とともに加速すれば、同様のダイナミクスが展開し、収益成長がPERの縮小を上回ることで、現在の評価水準にもかかわらず市場の継続的な上昇を支える可能性があります。

AIビジネスモデルの未来：研究から収益へ

現在のAI投資の波()2026年までに10億ドル規模に近づく(は、重要な疑問を投げかけます：リターンはどこに現れ、誰がそれを獲得するのか？

半導体やクラウドインフラ企業に加え、OpenAI)2025年末までに年間収益10億ドルを見込む(や、Anthropic)(10億ドル)などの未上場AIネイティブ企業が重要な受益者となりつつあります。AIツールの消費者採用は、1990年代のインターネット採用の2倍の速度で進行しており、強力なネットワーク効果を生んでいます。

しかし、実務面では依然として課題も多く、多くの企業のAIプロジェクトは初期段階の展開にとどまっています。組織の惰性やデータインフラの未成熟さが足かせとなっています。OpenAIのFidji Simoが指摘するように、2026年の優先事項は、高度なAI研究を、個人や企業向けに本当に直感的な製品へと変換することです。これらの製品は、即時の優れた顧客サービス、迅速な市場投入、「少ないリソースでより多くを行う」経済性を提供します。

カスタムモデルを構築し、独自データで訓練し、迅速に反復できる企業が支配的になるでしょう。遅れる企業は競争力を失います。