キャサリン・ウーラー は、最先端の銀行および金融サービス技術における著名なコメンテーターです。
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ここ数か月、AIへの熱狂的な投資が現実を上回るのかどうかを考え込むことや、「AIは近いうちにバブルが崩壊するだけかもしれない」と示唆することに、たくさんの手のこりと紙面が費やされてきました。
責任の押し付けを連想させる例えは、他の投資サイクル、つまり実体よりも誇大宣伝が勝っていたサイクルと結び付けられます。1636年のチューリップ・バブルや、新しいミレニアムのドットコム時代です。もちろん、AIの巨人に早期から投資できた人には大きなリターンがありました。IPO前にナvidiaへ投資された $1,000 USD は、ピーク時には $8.3m USD に相当し、AIの強気派は当然のこととして、このセクターで同様の利回りが繰り返される可能性は低いと感じています！ 表面上、AIに投じられている資金の量の大きさは、それが「一過性の出来事」になるには勢いが強すぎることを示唆しているようです。アマゾン、メタ、マイクロソフト、アルファベットのようなリヴァイアサン級のテック企業は大々的に投資しています。これらの企業の2025年のAIインフラへの支出は、およそ $400bnUSD の規模となり、歴史上でも最大級の投資サイクルの一つになります。 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、さまざまな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（vapor-wear）で数十億を調達できたケースがあります。つまり、MVPがない、あるいはそもそもプロダクト自体がない—というよりは、アイデアと大量の宣伝です。
AI企業が相互に投資し、パートナーシップを結ぶことで生まれる、興味深い循環型のファイナンスもあります。投資フローがどこへ向かっているかを示す図は、見た目にはスパゲッティの一皿のように見えます。そして、資金がどこへ行ったのかを追おうとすると、すぐに頭痛を引き起こします。これは、相互依存によって大きなリスクが生まれることを意味します。さらに、投資の膨大さが収益ループを生み出し、評価額を不自然に押し上げてしまう仕組みについて、簡単な再確認をしてもらうだけでそのことがわかります。
AIの評価額を支えているのが誰なのか、という問題もあります。大手テック企業の一部は、オフバランスシートで支出をやりくりするために不透明な構造を作っており、そうなると、万一うまくいかなかった場合に誰がリスクを負うのか、という問いが出てきます。 もう一つの問いは、AIの導入率です。確かに、ベンダーの状況は複雑で、かなりの統合が必要です。さらに、多くのプロジェクトはPOC（概念実証）段階で停滞しており、ROIがしばしば把握しにくいのも事実です。とはいえ私の見解では、これは新しい技術ならどれでも起きる症状であり、AIの潜在力についてよりバランスの取れた見方をすべきです。そして、その潜在力こそが投資サイクルが依存しているもの—技術が中期および短期にどこに到達しているかに対する、熟慮された賭け—なのです。 もちろん、それには、顧客がその技術を導入して価値を得る必要があります。FTSEやNASDAQの企業の中でAI抜きの戦略を掲げるところはほとんどありません。また、多くの産業においてコストとリスクを大幅に減らす大きな約束があるように思われます。実際、金融サービスはAIによって最も影響を受ける業界の一つになると見込まれており、2025年のSoftcatによる技術リーダーへの調査では48%がAIを優先事項として選び、GartnerはAIに関連する支出が88%増加したと見つけました。 AIがもたらす大きな破壊的変化を過小評価してはいけません。AIが真の技術的ブレークスルーでないとは言いにくいからです。ChatGPT（利益を生むわけではないにせよ！）は、学童からCEOまで、ほぼすべての業界、そして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、生産性の伸びが仮に数%であっても、多くの企業の損益の底支えとなり、現在のAI評価額は支えられてしまうでしょう。さらに、GPU、カスタムチップ、モデル効率の進歩によって大きな成果が得られており、将来の実用性は保証されています。理論上のAIの活用が、非力なインフラによって妨げられるような事態になれば、それは大惨事です。市場需要より先に投資することは、日々の生々しい現実の中では、良いことなのです。 もちろん、導入の進捗を妨げる重要なブレークもあります。とりわけ私たち自身の業界において重要なのが、規制—あるいはその欠如—があることです。世界的に見ても、AIの利用に対して「どのように、そしてどのようなルールを適用するのか」をどう扱うかは、まだ初期段階にあります。
さらに、倫理の問題もあります。AIが責任をもって使われることをどう担保するかです。ガバナンスと保証のための、初期段階から有望な専門技術ソリューションがあります。ESGには大きな課題があり、とりわけAIには、必要とされる電力の大きさと、物理インフラの減価償却による大きな環境コストという点で、重大な環境負荷があります。これらの課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開けることに慎重で、むしろ現実的な「様子見」アプローチを取り、先行導入者の後を追っています。私の本業である、2000年の金融サービス企業のイノベーション支援の仕事を通じて見ていると、AIアームレースで「最初でも最後でもない」立場にしたい企業の間には、強い不安があるのがわかります！ 技術は本質的に循環的であり、投資の前提（投資仮説）は常に「ベスト・ゲス（最善推測）」の土台になります。私たちは1637年のチューリップ危機を乗り越えました—ありがたいことに、AIにはほぼ無限の市場があります。しかし悲しいことに、それは球根にほとんど需要がない状態で先物を買った素人投資家には存在しませんでした。 より最近の例として、AIが過熱しすぎていると読むと、暗号資産の旧勢力は少し笑ってしまうのですが—ビットコインは2018年に価値の80%を失い、その後 $19,783 から $3,200 へ下落したのち、2025年に史上最高値の $126,000 に到達しました。評価額が現実より先行していたとしても、技術はその効力を失いませんでした。
実際、暗号資産は死んだという話を聞くたびに1ポンドあったなら、私はとっくに引退していたでしょう。同じことが、現在のAIに対する強気ではない（否定的な）見方にも当てはまるのではないかと思わずにはいられません。AIテック株の一部の調整が悪いことだとは言えませんが、それは技術が失敗したことを意味しませんし、また将来の需要が強くないということを意味するわけでもありません。量子コンピューティングの登場はAIにロケット燃料を与える可能性が高く、そしてそれにより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が吹くでしょう。
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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、最先端の銀行および金融サービス技術における著名なコメンテーターです。
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ここ数か月、AIへの熱狂的な投資が現実を上回るのかどうかを考え込むことや、「AIは近いうちにバブルが崩壊するだけかもしれない」と示唆することに、たくさんの手のこりと紙面が費やされてきました。
責任の押し付けを連想させる例えは、他の投資サイクル、つまり実体よりも誇大宣伝が勝っていたサイクルと結び付けられます。1636年のチューリップ・バブルや、新しいミレニアムのドットコム時代です。もちろん、AIの巨人に早期から投資できた人には大きなリターンがありました。IPO前にナvidiaへ投資された $1,000 USD は、ピーク時には $8.3m USD に相当し、AIの強気派は当然のこととして、このセクターで同様の利回りが繰り返される可能性は低いと感じています！
表面上、AIに投じられている資金の量の大きさは、それが「一過性の出来事」になるには勢いが強すぎることを示唆しているようです。アマゾン、メタ、マイクロソフト、アルファベットのようなリヴァイアサン級のテック企業は大々的に投資しています。これらの企業の2025年のAIインフラへの支出は、およそ $400bnUSD の規模となり、歴史上でも最大級の投資サイクルの一つになります。
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、さまざまな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（vapor-wear）で数十億を調達できたケースがあります。つまり、MVPがない、あるいはそもそもプロダクト自体がない—というよりは、アイデアと大量の宣伝です。
AI企業が相互に投資し、パートナーシップを結ぶことで生まれる、興味深い循環型のファイナンスもあります。投資フローがどこへ向かっているかを示す図は、見た目にはスパゲッティの一皿のように見えます。そして、資金がどこへ行ったのかを追おうとすると、すぐに頭痛を引き起こします。これは、相互依存によって大きなリスクが生まれることを意味します。さらに、投資の膨大さが収益ループを生み出し、評価額を不自然に押し上げてしまう仕組みについて、簡単な再確認をしてもらうだけでそのことがわかります。
AIの評価額を支えているのが誰なのか、という問題もあります。大手テック企業の一部は、オフバランスシートで支出をやりくりするために不透明な構造を作っており、そうなると、万一うまくいかなかった場合に誰がリスクを負うのか、という問いが出てきます。
もう一つの問いは、AIの導入率です。確かに、ベンダーの状況は複雑で、かなりの統合が必要です。さらに、多くのプロジェクトはPOC（概念実証）段階で停滞しており、ROIがしばしば把握しにくいのも事実です。とはいえ私の見解では、これは新しい技術ならどれでも起きる症状であり、AIの潜在力についてよりバランスの取れた見方をすべきです。そして、その潜在力こそが投資サイクルが依存しているもの—技術が中期および短期にどこに到達しているかに対する、熟慮された賭け—なのです。
もちろん、それには、顧客がその技術を導入して価値を得る必要があります。FTSEやNASDAQの企業の中でAI抜きの戦略を掲げるところはほとんどありません。また、多くの産業においてコストとリスクを大幅に減らす大きな約束があるように思われます。実際、金融サービスはAIによって最も影響を受ける業界の一つになると見込まれており、2025年のSoftcatによる技術リーダーへの調査では48%がAIを優先事項として選び、GartnerはAIに関連する支出が88%増加したと見つけました。
AIがもたらす大きな破壊的変化を過小評価してはいけません。AIが真の技術的ブレークスルーでないとは言いにくいからです。ChatGPT（利益を生むわけではないにせよ！）は、学童からCEOまで、ほぼすべての業界、そして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、生産性の伸びが仮に数%であっても、多くの企業の損益の底支えとなり、現在のAI評価額は支えられてしまうでしょう。さらに、GPU、カスタムチップ、モデル効率の進歩によって大きな成果が得られており、将来の実用性は保証されています。理論上のAIの活用が、非力なインフラによって妨げられるような事態になれば、それは大惨事です。市場需要より先に投資することは、日々の生々しい現実の中では、良いことなのです。
もちろん、導入の進捗を妨げる重要なブレークもあります。とりわけ私たち自身の業界において重要なのが、規制—あるいはその欠如—があることです。世界的に見ても、AIの利用に対して「どのように、そしてどのようなルールを適用するのか」をどう扱うかは、まだ初期段階にあります。
さらに、倫理の問題もあります。AIが責任をもって使われることをどう担保するかです。ガバナンスと保証のための、初期段階から有望な専門技術ソリューションがあります。ESGには大きな課題があり、とりわけAIには、必要とされる電力の大きさと、物理インフラの減価償却による大きな環境コストという点で、重大な環境負荷があります。これらの課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開けることに慎重で、むしろ現実的な「様子見」アプローチを取り、先行導入者の後を追っています。私の本業である、2000年の金融サービス企業のイノベーション支援の仕事を通じて見ていると、AIアームレースで「最初でも最後でもない」立場にしたい企業の間には、強い不安があるのがわかります！
技術は本質的に循環的であり、投資の前提（投資仮説）は常に「ベスト・ゲス（最善推測）」の土台になります。私たちは1637年のチューリップ危機を乗り越えました—ありがたいことに、AIにはほぼ無限の市場があります。しかし悲しいことに、それは球根にほとんど需要がない状態で先物を買った素人投資家には存在しませんでした。
より最近の例として、AIが過熱しすぎていると読むと、暗号資産の旧勢力は少し笑ってしまうのですが—ビットコインは2018年に価値の80%を失い、その後 $19,783 から $3,200 へ下落したのち、2025年に史上最高値の $126,000 に到達しました。評価額が現実より先行していたとしても、技術はその効力を失いませんでした。
実際、暗号資産は死んだという話を聞くたびに1ポンドあったなら、私はとっくに引退していたでしょう。同じことが、現在のAIに対する強気ではない（否定的な）見方にも当てはまるのではないかと思わずにはいられません。AIテック株の一部の調整が悪いことだとは言えませんが、それは技術が失敗したことを意味しませんし、また将来の需要が強くないということを意味するわけでもありません。量子コンピューティングの登場はAIにロケット燃料を与える可能性が高く、そしてそれにより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が吹くでしょう。