数十億ドルが投じられ、その潜在的なリターンは依然として不透明だ。AIブームを6つのチャートで解説する。

数十億ドルが投じられ、その潜在的なリターンは依然として不透明だ。AIブームを6つのチャートで解説する。

競争が激化している。AIモデルと宇宙ロケットの両方を開発するイーロン・マスク氏のスペースXは先週、米国株式市場で1.77兆ドル(約131兆ポンド)の評価額を求めていると発表した。一方、チャットボット「Claude」を手がける新興企業Anthropicは、新規株式公開(IPO)を申請したと発表した。ChatGPTを開発するOpenAIもこれに続くと見られている。

AI市場のこの最新のピークは、データセンターなどの関連インフラへの数兆ドル規模の支出ラッシュの中で起きている。同時に、企業は投資を価値あるものにするために、このテクノロジーを活用する方法を模索している。ここでは、AIブームの現状と、そこに至るまでの経緯を示す6つの重要なチャートを紹介する。

**1. AIが株価を新高値へと押し上げた**
米国の主要企業500社の株価動向を追跡するS&P500種指数は、過去5年間で約80%急上昇した。この上昇は、AIブームに関与する巨大ハイテク株、いわゆる「マグニフィセント・セブン」(アルファベット、アマゾン、アップル、メタ、マイクロソフト、エヌビディア、テスラ)によって促進された。

米国のビアンコ・リサーチのジム・ビアンコ氏は、投資家のテクノロジーへの注目は前例がないと述べている。彼の調査によると、現在、AI関連銘柄41社でS&P500の時価総額全体の約半分を占めている。

投資プラットフォーム「サクソUK」のアナリスト、ニール・ウィルソン氏は、1970年代型のインフレショックのリスク、ハイテク株のバリュエーション全般の高さ、民間信用市場の凍結の可能性が、株式にとって良い兆候ではないと警告する。

「市場全体が一つの巨大なAI構造物と化している」と彼は言う。「危険なのは、ドットコムバブルの再来、つまり大暴落と長年にわたるリターンの喪失だ。ある指標では、当時ほどバリュエーションが行き過ぎているわけではないが、これは信じられないほどリスクの高い市場に見える。」

**2. 支出は驚異的なペースで増加している**
ゴールドマン・サックスによると、データセンターから半導体に至るまでのAIへの支出は、今年の7650億ドルから2031年には1.6兆ドルへと急増している。同投資銀行は、これほど巨額のコミットメントには問題が生じる可能性があると認めている。データセンターの建設が遅れたらどうなるのか?

「これだけの規模の資本が投じられている中で、実行が少しでも遅れれば、これらの投資の背景にある需要の前提について深刻な疑問が生じる」とゴールドマンのアナリストは述べている。しかし、支出計画が順調に進めば、新たなAI需要の波を引き起こす可能性もあると付け加えている。それでも、この支出額は、いかに多くの世界的な金融リソースとリターンへの期待がAIに注ぎ込まれているかを示している。

**3. 企業と消費者は急速にAIを採用している**
そのメリットに関する報告がまちまちであるにもかかわらず、コンサルティング会社マッキンゼーによると、大多数の企業がAIを使い始めており、その割合は2023年の33%から現在は80%近くに上昇している。一般消費者の利用も多く、Sensor Towerのデータによると、OpenAIのChatGPTの月間アクティブユーザー数は現在10億人に達しており、これはあらゆるアプリの中で記録的な数字である。

現在のAI開発者にとっての課題は、この膨大な数の一般顧客と企業顧客からどのように収益を上げるかである。企業は、AIが成果を改善し、コストを十分に削減して、その費用を正当化できることを示す必要がある。つまり、AIを使ってワークフロー全体(ビジネス用語で、タスクを最初から最後まで完了すること)を構築する必要がある。その点については、まだ長い道のりがある。

**4. ClaudeがChatGPTに追いつきつつある**
Anthropicは昨年末、ソフトウェア開発者の間で、主にサンフランシスコ地域で同社の「Claude Code」ツールが話題になり、その後さらに広く普及したことで、OpenAIに差をつけ始めた。Claude Codeは、チャットボットの背後にある中核技術である大規模言語モデルの使用方法に変化をもたらし、人間の助けなしにタスクを実行する自律型AIエージェントへと移行し、テクノロジーに詳しくない人でもソフトウェアを作成し、幅広いタスクを処理できるようになった。

OpenAIは依然として全体的なユーザーベースがはるかに大きいが、インターネット分析会社Kentik(複数の米国インターネットサービスプロバイダー間の使用状況を追跡)のデータは、Anthropicが急速に差を縮めていることを示している。Claudeのユーザートラフィックは、1月から4月の間にChatGPTやGoogleのGeminiよりも大幅に成長し、その後急増した。米国防総省は3月に、これをサプライチェーンリスクと指定した。この成長率でいくと、Kentikは夏までにChatGPTを追い抜く可能性があると予測しており、これはAnthropicが競合他社よりもIPOへの道を見つけやすいかもしれないもう一つの理由である。

**5. AIの利用コストは上昇している**
AIチャットボットやエージェントが応答するたびに、それは「トークン」(単語、句読点、音節など、言語の基本単位)で測定される。(例えば、OpenAIによると、「You miss 100% of the shots you don’t take」というフレーズは11トークンに相当する。)トークンは、ChatGPTに入力するプロンプトのような入力も測定する。
コストはモデルによって異なり、OpenAIはGPT-5.5の入力トークン100万個あたり5ドル、出力トークン(プロンプトへの応答)100万個あたり30ドルを請求する。
ユーザーにとっての問題は、あらゆる企業が従業員に「トークンマックス」(つまり、AIの利用に本格的に取り組むこと)を推奨しているにもかかわらず、トークンコストが急激に上昇していることである。AI企業にとっての問題は、まだ十分な料金を請求できていないことである。
AIの基本的な約束は、企業がこれらのツールに費やす金額は、生産性(経済効率の尺度で、生産性が高いほど労働者一人当たりの生産量が多いことを意味する)の向上によって十分に相殺されるというものである。このトレードオフが機能していなければ、AIの評価や政策の根拠は弱まる。
「コストが完全に制御不能になっている」と、英国のAI新興企業Pendraの創業者リアム・ベッツワース氏は言う。彼によると、彼のネットワーク内のソフトウェア開発者は、エージェントを使ってコーディングしており、最も安いサブスクリプションから始めて、すぐに最も高額なものに切り替えているという。彼らだけではない。ニュースサイトAxiosは最近、ある匿名企業がClaude Codeのライセンスに1ヶ月で5億ドルを費やしたと報じた。

**6. データセンターの建設が需要に追いつかない可能性**
データセンターの建設はAI製品の中枢神経系のようなものであるため、AIツールの開発と利用の拡大には、より多くの容量が必要となる。そうでなければ、コンピュート不足が発生し、AI企業とユーザーのコストが上昇することになる。
この分野のデータセンターに対する野心は大きく、ほとんど非現実的に見える。ブルームバーグは、2025年に世界で23ギガワットの容量が建設中であると推定している(容量は電力で測定される。これがサイトの計算能力の限界を決めるためである)。
米国の不動産会社JLLは、2026年から2030年の間に100ギガワットが追加されると予測しており、これは現在の容量の2倍に相当し、データセンター1200基分に相当する。JLLは、この見積もりには実際に着工されないかもしれない投機的なプロジェクトも含まれていると述べている。
この予測を満たすための資金とエネルギー供給がどこから来るのかは、未解決の疑問である。ユニバーシティ・カレッジ・ロンドンの准教授セシリア・リカップ氏は、世界中の多くのプロジェクトは、送電網を拡張し電力を供給するという政治的な約束に依存しているが、政府にはそれを実行するためのリソースがないかもしれないと述べている。
彼女は問いかける。「政府は、そのような拡張が可能かどうかを計算したのだろうか?それを行うための資金はあるのだろうか?それが引き起こす環境被害を考慮したのだろうか?」

**7. AIモデルができることは急速に拡大している**
AIの能力を測定する研究機関METRによると、AIモデルの能力は2023年以来、飛躍的に向上している。
METRの測定は、AIモデルがコーディングタスクを完了できるかどうかに基づいており、人間がそれを行うのにどれくらいの時間がかかるかで測定される。この尺度によると、AIモデルの能力は4ヶ月ごとに倍増している。例えば、AnthropicのClaude Mythosモデルは、人間の専門家が8時間から2日かかるタスクで50%の成功率を達成すると推定されている。
しかし、これまでのところ、雇用への同等の影響は見られていない。Anthropicの3月の報告書には、理論上、AIはコンピューティングから法律業務まで多くの仕事を実行できるが、まだ大規模には行われていないことを示す研究が含まれていた。
キングス・カレッジ・ロンドンの学者でAIの影響に関する専門家であるボウケ・クライン・ティーセリンク氏は、このギャップは依然として大きいと指摘する。AIが仕事に与える影響は、労働力への導入には障害があることを示している。例えば、CEOや上級管理職の仕事のうち、どれだけを安全にボットに任せられるだろうか?法的に機密性の高いタスクは、人間以外の何かで処理できるだろうか?それでも、変化は訪れていると彼は言う。

「私たちはまだAI革命の初期段階にいる。多くの人がAIで処理できるタスクを行っている。私たちが目にしようとしている変化の規模は計り知れないものになるだろう。」

**8. データセンターが米国のGDPを支えている**
ドナルド・トランプ政権下で米国政府が人員削減を行い、多くの産業で大規模なレイオフが見られたにもかかわらず、米国経済分析局によると、米国のGDPは成長を続けており、2025年は2.1%、2026年第1四半期は1.6%であった。しかし、ハーバード大学の経済学者は、データセンターブームがなければ、これらの数字ははるかに小さくなっていた可能性があると計算している。実際、「情報処理機器とソフトウェアへの投資」は、2025年上半期の米国GDP成長の92%を占めた。

これは、データセンターとAIブームが米国の成長の大部分を牽引していることを意味する。これらは、大きな課題があるにもかかわらず、世界最大の経済が依然として健全に見える大きな理由である。この支出が減速すれば、経済的、ひいては政治的な影響が生じる可能性がある。



よくある質問
以下は、記事「何十億ドルも費やされたが、潜在的なリターンは依然として不透明:6つのチャートで解説するAIブーム」に基づくFAQのリストです。



**初級者向け質問**



1. **なぜ企業は、リターンが保証されていないのにAIにこれほど多額の資金を費やしているのですか?**

彼らは、AIが最終的に産業に革命を起こし、インターネットの初期と同様に莫大な利益を生み出すだろうと賭けている。成功した場合に取り残されたくないのだ。



2. **「AIブーム」とはどういう意味ですか?**

特にChatGPTや画像生成ツールのような人工知能への巨額の投資、興奮、急速な開発が行われている現在の時期を指す。



3. **AIは現在、実際に誰かの利益になっていますか?**

ほとんどの企業にとっては、まだそうではない。高度なAIを構築し運用するコストは莫大であり、そのコストが広範な有料顧客によって回収されるのはいつになるかはまだ不明である。



4. **記事にある6つのチャートは何を示していますか?**

主要なトレンドを示している。ハイテク大手による巨額の支出、AIチップへの急増する需要、AIの莫大なエネルギーコスト、実際の有料ユーザーの少なさ、一部のモデルの性能頭打ち、そして不確実な株式市場の反応である。



**上級者向け質問**



5. **なぜ推論コストがこれほど大きな問題なのですか?**

推論とは、実際にAIモデルを使用することである。これは、モデルを一度トレーニングするよりもはるかにコストがかかる。毎日何百万人もの人々が使用すれば、電気代とコンピューティングコストが急騰し、利益を上げるのが非常に困難になる。



6. **チャートは、AIにおける容易な利益が終わったかもしれないことをどのように示していますか?**

あるチャートは、最大手のAIモデルの性能向上が鈍化し始めている一方で、トレーニングコストは上昇し続けていることを示している。これは、収穫逓減のポイントに達していることを示唆している。



7. **このブームにおけるエヌビディアの役割について、記事は何と言っていますか?**

エヌビディアはAIに不可欠なチップを製造している。チャートは、エヌビディアの収益が爆発的に増加したことを示しているが、これはゴールドラッシュにおける「つるはしとシャベル」の販売に過ぎない。問題は、それらのチップを購入している企業が、その投資に対してリターンを得られるかどうかである。



8. **不確実なリターンは、小規模なAIスタートアップにどのような影響を与えますか?**