AI投資、実証の局面へ

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Ciaran Ryan

21.10.2026

このテクノロジーは、実際に大幅な生産性向上をもたらしています。投資家がなお見極める必要があるのは、誰が利益を獲得するのか、そしてその利益に対していくら支払うべきなのかという点です。

この記事は原文から翻訳されました。特派員による原文はこちら.

人工知能は、推進者たちが約束したすべてを実現できる可能性がある段階に達しました。しかし同時に、誤った企業に高すぎる価格を支払った投資家を失望させる可能性もあります。

AIをめぐる本当の問題は、約束された生産性向上が収益につながるのか、そしてそれがデータセンターや半導体チップに投じられている巨額の資本を回収するのに十分なのかという点です。さらに、AI株が割高であるなら、よりリスクの低い投資先へのローテーションが起こる可能性はあるのでしょうか。

AI投資と生産性向上の乖離

J.P. Morgan Asset Managementは2026年6月の見通しで、米国の5社のハイパースケーラーについて、年間の設備投資額に関するコンセンサス予想を6,970億ドルとしました。同社は、設備投資が営業キャッシュフローの93%を吸収すると推計しており、2023年の33%から上昇しています。もちろんこれらは推計値ですが、資本が単一の目標を追いかけているように見えます。その様子は、1800年代の鉄道ブームを彷彿とさせます。

これが有効な投資かどうかを理解するには、現在および将来に約束されている生産性向上の効果を分析する必要があります。地球上のほぼすべての企業が、生産性向上を期待して、何らかの形でAI に関わっています。

こうした効果にはばらつきがあり、説得力に欠けるものもあります。全米経済研究所（NBER）は、2025年11月から2026年1月にかけて、米国、英国、ドイツ、オーストラリアの経営幹部約6,000人を調査しました。そのうち89%が、過去3年間の労働生産性に対するAIの影響はなかったと回答しました。

これは必ずしも、AIへの投資が成果をもたらさないことを意味するわけではありません。企業が期待していることと、実際に測定したことの間に大きな隔たりがあるということです。

これは、AIが失敗する運命にあることを意味するものでもありません。AIの価格が低下する一方で、導入に時間がかかっているだけかもしれません。企業による導入を妨げるもう一つの要因は競争です。すべての企業が同じようなツールを使えば、競争上の優位性は失われる一方、顧客は低価格を通じて恩恵を受けることになります。

これを受けて、市場では「AIバブル」とその必然的な崩壊をめぐる議論が起きています。

投資家は誤った市場を測っている可能性がある

ウォール街のベテラン投資家Jordi Visserは、企業が現在測定している生産性向上の先に、はるかに大きな機会があると見ています。同氏は、AIへの需要をチャットボットに料金を支払う人の数だけで判断すべきではなく、自律型エージェント同士がビジネスを行う経済の出現可能性によって判断すべきだと主張しています。

Visserの見解では、この未来には、暗号資産やstablecoinと並んで、トークン化された株式が24時間365日取引され、自律型エージェント間の取引を促進する状況が含まれる可能性があります。まだ完全に実現してはいませんが、近づきつつあります。GrokbotのようなAIツールを使って投資家が独自の指数やETFを開発できることは、魅力的で（かつ分散型の）投資の未来を示しています。

Visserは、6銘柄の株式と40種類のトークンで構成され、すべてを均等加重した「46 Name」crypto indexを開発しました。構成銘柄にはCoinbase、Robinhood、Circle、PayPal、BTC、ETH、SOL、ZEC、TAO、NEARが含まれます。同指数は年初来で50%上昇しており、Bitcoinが3.2%下落している間も上昇しています。これは、投資家の関心がBitcoin以外にも広がっていることを示唆しています。

以下のチャートは、Global XのAI & Technology fund（AIQ）が3年間にわたりS&P 500をアウトパフォームしたことを示しています。AIQは3年間で136%上昇したのに対し、S&P 500は86%上昇しました。

投資家が未来の方向性をどこに見ているのかは明らかです。

AIの実証段階

AIによって、以前ははるかに大規模な組織を必要とした業務を少人数のチームで遂行できるようになれば、その経済的価値はモデル提供者が受け取るサブスクリプション収入をはるかに超えて広がります。

特定の状況では、AIによる効果を示す証拠があります。Erik Brynjolfsson、Danielle Li、Lindsey Raymondによる研究では、AIの支援によってカスタマーサポートの生産性が約14%向上し、経験の浅い労働者やスキルの低い労働者ほど向上幅が大きくなりました。

Microsoftは、2026年7月の決算で、有料のMicrosoft 365 Copilotのシート数が3,000万を超えたと報告しました。Azureの売上高は通期で1,000億ドルを超えましたが、AzureにはAIだけでなく従来型のクラウドサービスも含まれます。

顧客がAIに対して支払う意思を持っていることは明らかですが、こうした投資が持続的な競争優位につながるかどうかは、まだ分かりません。

恩恵が均等に広がるわけではありません。Visserの主張は、小規模企業はAIによってより迅速に効率化を実現できる一方、より確立された企業は既存のコストと価格下落に苦しむ可能性があるというものです。また、コンピューティングのボトルネックが導入を遅らせ、その結果、投下資本利益率を低下させるリスクもあります。

どこへローテーションするのか？

ここで疑問が生じます。AIが割高だとすれば、賢い資金はどこへ向かうのでしょうか。

安定した利益を上げる成熟企業は明白な選択肢に見えるかもしれません。しかし、その利益は、より低コストで市場に参入できるようになった競合企業から脅かされる可能性があります。

MicronやAMDなどの半導体サプライヤーは現在、熱狂の波に乗っていますが、顧客の投資計画が減速する可能性と無縁ではありません。

半導体メーカー - 年初来の株価パフォーマンス

企業名	ティッカー	主な事業	株価（2026年10月19日）	2026年の騰落率
Micron Technology	MU	メモリおよびストレージ用チップ	$908	+218%
AMD	AMD	CPU、GPU、AIアクセラレーター	$539	+151%
Intel	INTC	プロセッサーおよびファウンドリーサービス	$92	+150%
Arm	ARM	プロセッサー設計およびIPライセンス	$230	+111%
Texas Instruments	TXN	アナログおよび組み込みプロセッシングチップ	$277	+59.7%
ASML	ASML	半導体製造装置	$1,653	+54.5%
TSMC	TSM	受託半導体製造	$421	+38.8%
Nvidia	NVDA	GPUおよびAIアクセラレーター	$217	+16.8%
Qualcomm	QCOM	モバイルプロセッサーおよび通信チップ	$174	+1.8%

上表は、半導体チップ業界の競争が一段と激化していることを示している。かつてウォール街の寵児だったNvidiaの年初来リターンは16.8%と、並み外れた競争相手を前に、やや平凡な水準にとどまった。

Micronは今年の注目銘柄となり、年初来リターンは218%に達した。主な原動力は、メモリーの供給逼迫だ。AIプロセッサーはデータに高速アクセスする必要があるため、HBM（高帯域幅メモリー）への需要が生まれている。Micronはこの需要に加え、メモリー市場全体の供給逼迫からも恩恵を受けており、販売価格の上昇を支えている。

AMDは、サーバープロセッサーのEPYCブランドとAIアクセラレーターのInstinctを展開しており、拡大するデータセンター市場で確固たる地位を築いている。同社が発表した第2四半期のデータセンター売上高は67億ドルで、両製品ラインへの需要を背景に前年同期比107%増となった。また、Anthropicと提携し、最大2ギガワットのAMDコンピューティング能力を展開すると発表している。

Intelは、CEOのLip-Bu Tan氏の下での再建を受け、投資家の期待を再び高めている。第2四半期の売上高は25%増の161億ドルとなった。一般会計基準では赤字を計上したにもかかわらず、データセンターおよびAI部門の売上高は59%増加した。

Armはプロセッサー技術を設計し、チップメーカーにライセンス供与することで、ライセンス料と同社設計を採用したチップのロイヤルティーを得ている。同社の技術は大半のスマートフォンを支えており、データセンターやAI分野にも広がっている。さらに、製造を外部委託しながら、自社のデータセンター向けプロセッサーの販売にも乗り出した。Armは、新プロセッサーが2031会計年度までに年間約150億ドルの売上高を生み出す可能性があると予測している。