キャサリン・ウーラーは、最先端のバンキングおよび金融サービス技術における評価の高いコメンテーターです。
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近年の数か月間、AIへの熱狂的な投資が現実を上回っているのかどうかを考え込んだり、AIが破裂寸前のバブルなのかもしれないと示唆したりすることに、多大な手こずりと紙面が費やされてきました。
犯人探しのたとえとして、他の投資サイクル――中身よりも誇大宣伝の比重が大きかったもの――と結びつける論調が見られます。1636年のチューリップ、そして新千年紀のドットコム時代です。もちろん、AIの巨人に早期に投資できた幸運な人々には大きなリターンがありました。IPO前にNvidiaへ$1,000 USD投資していれば、そのピーク時には$8.3m USDの価値になっていたはずで、AIの強気派――まったく当然ながら――は、このような投資収益率が同分野で再現される可能性は低いと感じています！ 表面上は、AIに投じられているおびただしい金額を見ると、それは単に一過性の流行で済むには勢いが強すぎることを示しているように思えます。Amazon、Meta、Microsoft、Alphabetといったリヴァイアサン級のテック企業が大きく投資しています。これらの企業における2025年のAIインフラへの投資額はおよそ$400bnUSDの規模で、歴史上でも最大級の支出サイクルの一つです。 今回のサイクルで、資金がどのように投じられているのかについては、かなり多くのことが語られてきました。多くのプライベートなAI企業は、湯気のようなもの――つまり、MVPがない、あるいはそもそもプロダクトがまったくない――という話の下で、数十億規模を調達できたケースもあります。提案と大量の宣伝だけ、ということです。
AI企業同士が相互投資やパートナーシップを通じて循環的に資金を回す、なかなか興味深い状況もあります。投資フローの行き先を示す図は、見た目がほぼスパゲッティの皿のように見えることがあり、そこから資金がどこへ行ったのかを追うと、すぐに頭痛がします。これにより、相互依存から生じる大きなリスクが生まれます。また、投資の途方もない規模が、収益ループを作り出して評価額を不自然に押し上げうることを、簡単に見直すだけでも分かります。
さらに、AIのバリュエーションを支えているのが誰なのかという疑問もあります。大手テック企業の中には、支出をオフバランスに逃がすために不透明な構造を作るところがあり、その結果「もしうまくいかなかった場合、そのリスクを負うのは誰か」という問いが生じます。 また、AIの導入率という問題もあります。確かに、ベンダーの状況は複雑で、大規模な統合が必要です。さらに、多くのプロジェクトがPOC（概念実証）の段階で滞留しており、ROI（投資対効果）がしばしば算定しにくいのも事実です。しかし私の見解では、それは新しい技術に付きものの症状であり、AIの潜在力についてよりバランスの取れた見方をするべきです。そして、その潜在力こそが投資サイクルの最終的な土台になっています――技術が中期・短期でどのあたりに到達するのかに対する、熟慮した賭けです。 もちろん、その前提には、顧客がその技術を導入して価値を得ることが必要です。AIを除外する戦略を持つNASDAQのFTSE企業はほとんどありません。そして、多くの業界にわたってコストとリスクを大きく減らす可能性があるようです。実際、金融サービスはAIによって最も大きく混乱を招かれやすい業界の一つとして想定されています。2025年に実施されたSoftcatのテクノロジーリーダー調査では、48%がAIを優先事項として選び、GartnerはAIに関連した支出が88%増加したことを見出しています。 AIがもたらす非常に大きな破壊的変化を過小評価してはいけません。本当にそれが単なる「本物ではない」技術革新ではない、と言い切るのは難しいです。ChatGPT（とはいえ、利益は生み出していない！）は、学童からCEOまで、ほぼあらゆる業界、そしてあらゆるビジネス機能において、生産性ツールとして広く受け入れられています。率直に言えば、生産性向上がたとえ数%であっても、多くの企業の損益の下支えになるでしょう。それが、現在のAIバリュエーションを押し上げることになります。さらに、GPU、カスタムチップ、そしてモデル効率の進歩によってもたらされた大きな前進が、将来の実用性を確実にしています――理論上のAI活用が、非力なインフラによって妨げられるようなことが起きれば大惨事です。市場需要よりも先に投資することは、日々の現実という、ある種むき出しの粗い言い方をすれば、良いことです。 導入の進捗を妨げる、いくつかの重要なブレーク（障壁）もあるのは確かです。とりわけ私たちの業界内で重要なのは、規制――あるいはその欠如――が「象が部屋の中にいる」問題として存在することです。世界的に見ても、私たちは今なお、AIの利用に対してルールをどのように適用するのか、そしてそれが「if（そうなるのか）」や「how（どのように適用するのか）」を確かめる段階の初期にとどまっています。
より広い問いとしては、倫理の問題があります。そして、ガバナンスと保証（assurance）のための、初期段階から有望な専門的な技術ソリューションを通じて、AIを責任ある形で使うことをどう担保するのかです。ESGには重大な課題があり、とりわけAIの巨大な環境コスト――必要な電力の大きさ、そして物理インフラの減価償却――が深刻です。これらの問題が存在するにもかかわらず、多くの企業はAIのスロットルを完全に解放することに慎重です。むしろ、彼らは現実的な「様子見」の姿勢を取り、先行導入者のすべり台の後ろを追っています。私の本業で2000年の金融サービス企業におけるイノベーション支援をしている中で、AIアームレースで「最初でも最後でもない」立場になりたいと焦る企業の不安は非常に強いと感じています！ 技術は本質的に循環的であり、投資の論拠（investment thesis）は常に「最善の推測」に基づくものです。私たちは1637年のチューリップ危機から前進しました――幸い、AIには、残念ながら電球に関して需要がほとんど、あるいは全くない状況で先物を買った素人投資家には存在しなかった、ほぼ無制限の市場があります。 より最近の例として、暗号通貨の古参勢は、AIが加熱しすぎていると読めば多少は笑ってしまいます。ビットコインは2018年に価値の80%を失い、$19,783から$3,200へ下落したのち、さらに2025年に史上最高値の$126,000に到達しました。評価額が現実を先行していたとしても、その技術が効力を失ったわけではありません。
実際、暗号通貨は死んだという話を聞くたびに1ポンドあったなら、とうにずっと前に引退しているでしょう。同じことが、現在のAIに懐疑的な人たちにも当てはまるのではないか、と私は考えています。AIテック株の調整が起きること自体は悪いことではないにせよ、それは、その技術が失敗したことを意味しませんし、将来の需要が強い以外の何ものでもないという意味でもありません。量子コンピューティングの到来はAIにロケット燃料を与える可能性が高く、そして実際に、それによって恩恵を受ける見込みのあるテック企業の株価にも追い風になるでしょう。
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AIは過大評価されているのか？
キャサリン・ウーラーは、最先端のバンキングおよび金融サービス技術における評価の高いコメンテーターです。
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近年の数か月間、AIへの熱狂的な投資が現実を上回っているのかどうかを考え込んだり、AIが破裂寸前のバブルなのかもしれないと示唆したりすることに、多大な手こずりと紙面が費やされてきました。
犯人探しのたとえとして、他の投資サイクル――中身よりも誇大宣伝の比重が大きかったもの――と結びつける論調が見られます。1636年のチューリップ、そして新千年紀のドットコム時代です。もちろん、AIの巨人に早期に投資できた幸運な人々には大きなリターンがありました。IPO前にNvidiaへ$1,000 USD投資していれば、そのピーク時には$8.3m USDの価値になっていたはずで、AIの強気派――まったく当然ながら――は、このような投資収益率が同分野で再現される可能性は低いと感じています！
表面上は、AIに投じられているおびただしい金額を見ると、それは単に一過性の流行で済むには勢いが強すぎることを示しているように思えます。Amazon、Meta、Microsoft、Alphabetといったリヴァイアサン級のテック企業が大きく投資しています。これらの企業における2025年のAIインフラへの投資額はおよそ$400bnUSDの規模で、歴史上でも最大級の支出サイクルの一つです。
今回のサイクルで、資金がどのように投じられているのかについては、かなり多くのことが語られてきました。多くのプライベートなAI企業は、湯気のようなもの――つまり、MVPがない、あるいはそもそもプロダクトがまったくない――という話の下で、数十億規模を調達できたケースもあります。提案と大量の宣伝だけ、ということです。
AI企業同士が相互投資やパートナーシップを通じて循環的に資金を回す、なかなか興味深い状況もあります。投資フローの行き先を示す図は、見た目がほぼスパゲッティの皿のように見えることがあり、そこから資金がどこへ行ったのかを追うと、すぐに頭痛がします。これにより、相互依存から生じる大きなリスクが生まれます。また、投資の途方もない規模が、収益ループを作り出して評価額を不自然に押し上げうることを、簡単に見直すだけでも分かります。
さらに、AIのバリュエーションを支えているのが誰なのかという疑問もあります。大手テック企業の中には、支出をオフバランスに逃がすために不透明な構造を作るところがあり、その結果「もしうまくいかなかった場合、そのリスクを負うのは誰か」という問いが生じます。
また、AIの導入率という問題もあります。確かに、ベンダーの状況は複雑で、大規模な統合が必要です。さらに、多くのプロジェクトがPOC（概念実証）の段階で滞留しており、ROI（投資対効果）がしばしば算定しにくいのも事実です。しかし私の見解では、それは新しい技術に付きものの症状であり、AIの潜在力についてよりバランスの取れた見方をするべきです。そして、その潜在力こそが投資サイクルの最終的な土台になっています――技術が中期・短期でどのあたりに到達するのかに対する、熟慮した賭けです。
もちろん、その前提には、顧客がその技術を導入して価値を得ることが必要です。AIを除外する戦略を持つNASDAQのFTSE企業はほとんどありません。そして、多くの業界にわたってコストとリスクを大きく減らす可能性があるようです。実際、金融サービスはAIによって最も大きく混乱を招かれやすい業界の一つとして想定されています。2025年に実施されたSoftcatのテクノロジーリーダー調査では、48%がAIを優先事項として選び、GartnerはAIに関連した支出が88%増加したことを見出しています。
AIがもたらす非常に大きな破壊的変化を過小評価してはいけません。本当にそれが単なる「本物ではない」技術革新ではない、と言い切るのは難しいです。ChatGPT（とはいえ、利益は生み出していない！）は、学童からCEOまで、ほぼあらゆる業界、そしてあらゆるビジネス機能において、生産性ツールとして広く受け入れられています。率直に言えば、生産性向上がたとえ数%であっても、多くの企業の損益の下支えになるでしょう。それが、現在のAIバリュエーションを押し上げることになります。さらに、GPU、カスタムチップ、そしてモデル効率の進歩によってもたらされた大きな前進が、将来の実用性を確実にしています――理論上のAI活用が、非力なインフラによって妨げられるようなことが起きれば大惨事です。市場需要よりも先に投資することは、日々の現実という、ある種むき出しの粗い言い方をすれば、良いことです。
導入の進捗を妨げる、いくつかの重要なブレーク（障壁）もあるのは確かです。とりわけ私たちの業界内で重要なのは、規制――あるいはその欠如――が「象が部屋の中にいる」問題として存在することです。世界的に見ても、私たちは今なお、AIの利用に対してルールをどのように適用するのか、そしてそれが「if（そうなるのか）」や「how（どのように適用するのか）」を確かめる段階の初期にとどまっています。
より広い問いとしては、倫理の問題があります。そして、ガバナンスと保証（assurance）のための、初期段階から有望な専門的な技術ソリューションを通じて、AIを責任ある形で使うことをどう担保するのかです。ESGには重大な課題があり、とりわけAIの巨大な環境コスト――必要な電力の大きさ、そして物理インフラの減価償却――が深刻です。これらの問題が存在するにもかかわらず、多くの企業はAIのスロットルを完全に解放することに慎重です。むしろ、彼らは現実的な「様子見」の姿勢を取り、先行導入者のすべり台の後ろを追っています。私の本業で2000年の金融サービス企業におけるイノベーション支援をしている中で、AIアームレースで「最初でも最後でもない」立場になりたいと焦る企業の不安は非常に強いと感じています！
技術は本質的に循環的であり、投資の論拠（investment thesis）は常に「最善の推測」に基づくものです。私たちは1637年のチューリップ危機から前進しました――幸い、AIには、残念ながら電球に関して需要がほとんど、あるいは全くない状況で先物を買った素人投資家には存在しなかった、ほぼ無制限の市場があります。
より最近の例として、暗号通貨の古参勢は、AIが加熱しすぎていると読めば多少は笑ってしまいます。ビットコインは2018年に価値の80%を失い、$19,783から$3,200へ下落したのち、さらに2025年に史上最高値の$126,000に到達しました。評価額が現実を先行していたとしても、その技術が効力を失ったわけではありません。
実際、暗号通貨は死んだという話を聞くたびに1ポンドあったなら、とうにずっと前に引退しているでしょう。同じことが、現在のAIに懐疑的な人たちにも当てはまるのではないか、と私は考えています。AIテック株の調整が起きること自体は悪いことではないにせよ、それは、その技術が失敗したことを意味しませんし、将来の需要が強い以外の何ものでもないという意味でもありません。量子コンピューティングの到来はAIにロケット燃料を与える可能性が高く、そして実際に、それによって恩恵を受ける見込みのあるテック企業の株価にも追い風になるでしょう。