AIバブルが崩壊したとき、誰が立ち上がるのか？

「投資家たちはAIに熱狂しすぎている段階にあるのか？そう思う」と、OpenAIのCEOサム・アルトマン氏は記者会見で率直に認めた。わずか15秒の間に「バブル」という言葉を3回繰り返したアルトマン氏の言葉は、AIブームの中心人物からの冷徹な警告のようだった。

しかし、アルトマン氏が警告する一方で、ウォール街は熱狂に包まれている。わずか数人の従業員を抱えるAIスタートアップ企業が「とんでもない」評価額で数億ドルもの資金を調達し、ウェドブッシュのダン・アイブス氏のような楽観的なアナリストは「AI革命はまだ1996年のインターネット誕生時段階に過ぎない」と主張している。これは1999年のバブル期のピークではなく、新たな時代の幕開けを意味している。

一方には慎重な技術革新者がおり、もう一方には数兆ドルを賭ける無謀な金融家がいる。この相反する二つの視点の間で、事態は実際にはより複雑になっている。専門家のファイサル・ホーク氏によると、AIバブルは一つではなく三つも並行して存在しており、それらを理解することが、企業が「崩壊」の時を乗り切る鍵となる。

AIバブルトライアドの解剖

アナリストのファイサル・ホーク氏は、現在の AI ブームは実際には 3 つの異なるバブルが重なり合ったものであり、それぞれが独自の影響とリスクを伴っているという独自の視点を示しています。

資産（投機）バブル：現代の「チューリップバブル」

これは最も顕著なバブルです。NVIDIAの株価はPER50倍、Teslaは驚異の200倍で取引されています。「ビッグセブン」と呼ばれるテクノロジー企業は、AI主導の未来へのほぼ無限の期待に基づいて株価が算出されています。

これは17世紀オランダの「チューリップ・バブル」の現代版と言えるでしょう。当時、投機家たちは資産価格をその本質的価値をはるかに上回る水準まで押し上げました。「誰かが必ずもっと高い値段を払うだろう」という単純な信念が原動力でした。アポロ・グローバル・マネジメントのチーフエコノミスト、トルステン・スロック氏は、S&P500指数を構成する上位10社は、ドットコムバブルのピーク時よりも現在、過大評価されているとさえ述べています。

この金融ゲームに直接関与していないほとんどの企業にとって、投機バブルは非現実的に思えるかもしれません。しかし、株価暴落は間違いなく経済全体に広範な損害をもたらすでしょう。

インフラバブル：7兆ドル規模の競争と「鉄道熱」の亡霊

サム・アルトマン氏はバブルを警告する一方で、OpenAIはデータセンター構築に「数兆ドル」を投じる用意があるとも述べています。Microsoft、Google、Amazon、Metaといった巨大企業も、GPU、電力システム、冷却インフラに数十億ドルを投じています。マッキンゼーは、世界は7兆ドル規模の「データセンター競争」に巻き込まれていると推定しています。

これは19世紀後半を彷彿とさせます。当時、鉄道投資家たちは需要が来ないにもかかわらず、何千マイルもの余剰線路を建設しました。あるいは、もっと最近では1990年代後半、通信会社が海を横断する光ファイバーケーブルを敷設し、完全に活用するには数十年かかるような過剰な容量を生み出しました。

Praetorian Capitalのアナリスト、ハリソン・クッパーマン氏は、驚くべき大まかな計算を行った。今年のデータセンター投資だけでも、テクノロジー企業は今後10年間、減価償却費をカバーするためだけに毎年400億ドルの追加収益を生み出す必要があるという。これは、現在のAI関連の総収益（推定150～200億ドル）の2倍に相当し、この巨大なギャップこそがインフラバブルの典型と言えるだろう。

バブルで膨らんだ期待：約束が現実を上回るとき

これはおそらく企業にとって最も危険なバブルでしょう。ソーシャルメディア、新聞、そして役員会議室は、AIの変革力に関する誇大宣伝で溢れています。しかし、現実ははるかに厳しいものです。

MITの最近の調査によると、企業におけるAIパイロットの95%が利益を生み出せていないという結果が出て、業界に衝撃を与えました。この数字は、誇大広告と実際の価値の間に大きなギャップがあることを示しています。

Khi bong bóng AI nổ, ai sẽ trụ vững? - 1 — 専門家によると、私たちは1つだけではなく、同時に3つのバブルが膨らんでいるのに直面しているという（写真：Freepik）。

歴史からの教訓：ドットコムと「AIの冬」

もしバブルが存在するなら、それが縮小しつつある、あるいは崩壊しつつある兆候は何でしょうか？最新のデータは憂慮すべき状況を浮き彫りにしています。

米国国勢調査局の定期調査によると、2023年11月のデータ収集開始以来初めて、AIを活用している大企業（従業員250人以上）の割合が過去2か月で大幅に減少し、ピーク時の13.5%から約12%に減少しました。今後6か月間の活用意向は低下していないものの、伸び率は大幅に鈍化しています。

これは大きな警告サインです。初期の実験段階を終えた多くの企業が、AIをビジネスプロセスに統合することの複雑さとコストに気づき始めており、AI導入を躊躇していることを示しています。

この苦闘は、1980年代の「AIの冬」と多くの類似点があります。当時は「エキスパートシステム」技術をめぐる議論が巻き起こりました。当時も大手企業がこの分野に資金を投入し、中には当初は成功を収めたものの、その後、高額な保守コストと、複雑な現実世界の状況で容易に機能不全に陥るシステムの硬直性に阻まれ、頓挫しました。

今日、生成AI（GenAI）は正反対の問題に直面しています。それは、硬直的すぎるのではなく、むしろ柔軟すぎるため、しばしば「幻覚」（情報を捏造すること）を起こしたり、予測できない近道をとったりするということです。大規模言語モデル（LLM）の統合には「ユーザーマニュアル」が付属しておらず、カスタマイズと制御に膨大な作業が必要となり、多くの企業が苦戦を強いられています。

楽観論者も悲観論者も、自らの見解を裏付けるためにドットコムバブルを引用する。これは、歴史の教訓が単純ではないことを示している。

1990年代後半、Pets.comのような企業は3億ドルの資金を浪費して倒産し、ナスダック指数は時価総額の78%を失っていました。専門家たちはインターネットを一時的な流行だと断言しました。しかし、その灰の中から、未来の巨大企業が静かに姿を現しました。Amazonは物流ネットワークを構築し、Googleは検索アルゴリズムを完成させ、PayPalは決済問題を解決しました。

メッセージは明確です。ある技術が過大評価されているとしても、その技術の本質的な重要性が否定されるわけではありません。バブルが崩壊したからといって、その技術が無価値になったわけではありません。ただ、あまりにも多くの人が興奮しすぎて、未検証のアイデアに高額なお金を支払ってしまったというだけです。

AIについても同様のシナリオが展開される可能性が高い。市場が調整局面を迎えると（ほぼ確実にそうなるだろうが）、単に「トレンド」を追っている企業は衰退するだろう。しかし、AIを活用して真のビジネス課題を解決することに焦点を当てる企業が、最終的な勝者となるだろう。

実用主義者の戦略：バブルから利益を得る

では、賢明なビジネスリーダーは嵐の真っ只中で何をすべきでしょうか？AIから逃げるという選択肢はありません。むしろ、現実的なアプローチを取り、バブルの混乱さえも活用すべきです。

「95% の失敗」という罠に陥らないために、成功している企業は多くの場合、次の 3 つの黄金律に従います。

「問題優先」アーキテクチャ

「AIで何ができるのか？」ではなく、「業務における最大のボトルネックは何か？」と自問しましょう。人間が反復的な作業に時間を浪費しているのはどこでしょうか？頻繁にエラーを引き起こすプロセスはどこでしょうか？意思決定を遅らせるデータのボトルネックはどこでしょうか？問題を明確に特定した上で、AIを潜在的な解決策として検討すべきです。

AIポートフォリオのバランス

全ての卵を一つの籠に入れるのではなく、短期と長期、低リスクと高リスクのプロジェクトを組み合わせましょう。

クイックウィン (1 ～ 3 か月): 既存の AI ツールを使用して、ドキュメント処理や会議の要約を自動化します。

戦略的賭け（3 ～ 12 か月）：需要予測や在庫管理などのコアプロセスを最適化するカスタム AI ソリューションを構築します。

ブレークスルー（12 か月以上）: 完全に自動化された購買システムなど、AI に基づくまったく新しいビジネスモデルをテストします。

包括的な統合

AIプロジェクトは単独で存在すべきではありません。工場の品質管理を行うAIシステムは、予知保全AIシステムに入力を提供できます。そこから得られるデータは、別のAIシステムがサプライチェーンを最適化するのに役立ちます。システム同士が「対話」することで、個々のプロジェクトの総和よりもはるかに大きな相乗効果が生まれます。