インテリジェントエージェントAI（Agentic AI）は、人工知能業界をコストの物語から利益の物語へと転換させつつある。ゴールドマン・サックスは、トークン消費量が急激に増加する見込みであり、基盤となる計算能力コストの低下速度がトークン価格の下落幅を上回っていることから、超大規模クラウド事業者と大規模モデル提供者の粗利益率の転換点が今後3〜12ヶ月以内に到来する可能性があると考えている。追風取引台によると、ゴールドマン・サックスは5月5日に発表したレポートで、**同行は2030年までに、消費者および企業向けAIエージェントの合計が2026年の水準と比較して世界のトークン消費量を24倍に増加させ、月間約120京個のトークンに達すると予測している；2040年に企業向けエージェントの採用率がピークに達した場合、この数字はさらに55倍に拡大すると見込まれる。**同時に、ゴールドマン・サックスの推論によると、価格とコストの曲線は、主流の大規模モデルのトークン価格が以前の年間約40％の下落から安定またはわずかに回復しつつある一方で、**NVIDIA、AMD、Google TPUおよびTrainiumなどのチップによる1トークンあたりの計算コストは依然として年間60％〜70％の速度で継続的に低下しており、これらの曲線の間の差は業界に利益の余地をもたらしている。** AIインフラの大規模な資本支出は、利益率の改善によりより持続可能な経済的支援を得る可能性がある。トークン経済学の転換点：コストが価格を下回る速度で低下し、利益の余地が拡大----------------------------ゴールドマン・サックスのレポートの核心は、AI業界が「推論経済の不確実性により利益が希薄化する可能性のある段階」から、「トークンの増加による魅力的な限界利益を獲得する新段階」へと進んでいることである。AIサイクルの第一段階では、投資家は一般的に計算能力とトークンをコストドライバーとみなしていた——より多くの使用はより多くの推論負荷、より多くのアクセラレータ、より多くの電力、そしてより高い資本支出を意味した。しかし、ゴールドマン・サックスの推論によると、価格とコストの曲線はこの論理が変化しつつあることを示している。主流の大規模モデルのトークン価格は大幅に下落したが、現在は安定しており、場合によっては回復傾向も見られる。一方、NVIDIA、Google TPU（Broadcom）、AMD、Trainium（Marvell）の各チップによる1トークンあたりの全コストは依然として急速かつ継続的に低下している。もしトークン価格がトークンコストより高い水準で安定すれば、インテリジェントエージェントAIの採用率の向上は純粋な収益拡大をもたらし、単なる収入増加にとどまらない。ゴールドマン・サックスはさらに、インテリジェントエージェントAIが自己強化型の経済的フライホイールを形成する可能性を指摘している：より低い1トークンあたりの計算コストが、より豊かで複雑なエージェントを生み出す；より豊かなエージェントは、より長いコンテキスト、より多くのループ、より多くの検証と継続的な監視を通じて、より多くのトークンを消費する；より高い利用率はAIインフラの経済性を改善し、提供者がモデルの質と配信能力に継続的に投資できるようにする。このフライホイールは、「AIの使用が持続不可能なコスト負担をもたらす」とする市場の主流の物語とは全く異なるとゴールドマン・サックスは考えている。しかし、ゴールドマン・サックスはリスクも指摘している。すべてのAIワークロードが正の利益拐点を保証するわけではない。商品化度の高い純粋なテキストチャットボットについては、競争によりトークン価格の下落速度が計算コストの低下を上回る可能性もある。消費者端のエージェント：断片化した対話から「常駐」アシスタントへ、トークン消費は12倍増--------------------------------ゴールドマン・サックスは、2030年までに消費者向けAIエージェントが世界のトークン消費量を12倍に増加させ、月間約60京個のトークンが新たに消費されると見積もっている。レポートは、消費者端のエージェントを二つに分類している：一つは「オンデマンド型」エージェントで、OpenAI OperatorやClaude Codeなどのブラウザ側エージェントがこれに該当し、ユーザーがタスクを発起し、自律的に計画・実行し、結果を返す；もう一つは「常駐型」エージェントで、メール監視、スケジュール管理、デジタルライフアシスタントなど、バックグラウンドで継続的に動作するものだ。ゴールドマン・サックスは、最大のトークン消費の飛躍は、エージェントがユーザーのタスク発起から、継続的にバックグラウンドで監視し、必要に応じて積極的に行動する段階に移行することで起こると考えている。シミュレーションデータによると、一般的なLLMチャットボットは一回の会話で約1,000トークンを消費し、埋め込み型Copilotは1日あたり5,000トークン以上を消費する。一方、常駐型エージェントは1日あたり10万トークンを超える消費も可能だ。ゴールドマン・サックスは、**2030年には毎日のAIクエリ数が2025年の約50億回から約230億回に増加し、そのうち最大30％が検索、ショッピング、旅行、メール、個人生産性などの分野のエージェントに流れると予測している。**同時に、従来の検索エンジンのクエリシェアは2025年の68％から2030年には36％に低下し、LLMネイティブのアプリケーションのシェアは12％から31％に増加すると見込まれる。企業端のエージェント：ワークフローの複雑さがトークンの強度を駆動、2040年には55倍に-----------------------------------ゴールドマン・サックスは、企業向けAIエージェントが最大のトークン乗数となると予測している。2030年までに世界のトークン消費量を24倍に増加させ、2040年にはピーク採用時にさらに55倍に拡大し、その時点で企業端のワークロードは世界のトークン総使用量の70％超を占めると見込まれる。企業端エージェントが消費端よりもトークン強度が高い理由は、より複雑で正確な操作を行うためのワークフロー要求にある——監視タスク、コンテキストの検索、異常推論、出力の検証、システムの更新、そして一日の中で継続的に問題を報告することだ。さらに、企業エージェントは音声、画像、ドキュメント、画面アクティビティ、アプリデータ、ログ、構造化システム記録など、多モーダル入力を伴うことが多く、これがトークンの強度を著しく高める。ゴールドマン・サックスは、異なる職業のトークン消費を定量化するために模擬エージェントを構築した。結果は、プログラミングエージェントが1日あたり約700万トークンを消費し、APIコストは約13ドル/日であり、人件費よりもはるかに低いことを示している。これが、ソフトウェア開発分野でのエージェント採用が最も早い理由の一つだ。コールセンターエージェントは1日あたり約200万トークンを消費するが、リアルタイム音声処理に依存するとコストは1日92ドルに達し、完全な音声自動化は経済的に競争力がない。データ入力エージェントは1日あたり約2,500万トークンを消費し、コストは約60ドル/日であり、依然として人件費を下回っている。ゴールドマン・サックスは、企業端エージェントの採用速度は、トークン量、APIコスト、モダリティの組み合わせ、実装の複雑さの4つの変数に依存すると指摘している。テキスト中心でツールエコシステムが成熟したワークフローは早期に規模拡大しやすい。一方、音声中心やバックエンドシステムとの深い統合を伴うワークフローは進展が遅れる可能性がある。採用曲線を見ると、ゴールドマン・サックスは、企業向けインテリジェントエージェントAIはS字型の採用曲線をたどる可能性が高いと考えており、ピーク採用率は約35〜40％の知識労働者に達し、ピーク到達までに約15年かかると予測している。これは、過去の技術普及の中央値（約29年）よりも早い。資本支出の持続可能性：利益改善が超大規模クラウド事業者により大きな余地をもたらす---------------------------ゴールドマン・サックスのレポートの重要な投資結論の一つは、超大規模クラウド事業者の利益率の改善により、現在高水準にあるインフラ投資の持続可能性が高まり、市場のAI資本支出のリターンに対する核心的な懸念が解消されることである。レポートは、現状の運用者は現在および将来の計算能力需要を満たすために供給制約を受けていると指摘し、GoogleやMetaは2026年度の資本支出見通しを引き上げており、Amazonの経営陣も第1四半期決算後に高い資本支出戦略を再確認している。ゴールドマン・サックスは、利益の拐点が近づくにつれ、投資家はリターンの見通しに関する証拠をますます求めるようになると予測している。具体的な銘柄については、ゴールドマン・サックスは、AWSの収益成長が再加速（第1四半期は前年比28％増）し、3,640億ドルの受注残を持つAmazonのコアロジックに基づいている。Googleについては、クラウド事業が第1四半期に前年比63％増、受注残もほぼ倍増して約4,600億ドルに達していることに基づく。Metaについては、広告事業の成長がデジタル広告業界全体を大きく上回り、AI計算能力がユーザーエンゲージメントと広告収益化を促進し続けていることに基づいている。ソフトウェア分野では、ゴールドマン・サックスは、トークンコストの低下により、ソフトウェアメーカーが既存製品にエージェントを容易に組み込み、毛利率に大きな影響を与えずに済むと考えている。また、成果や生産性、作業単位に基づく価格設定を支持し、市場のアドレス可能性を拡大している。ITサービス企業については、エージェントがAIの消費を独立したツールから企業向けの高集積なワークフローに変えるにつれ、統合、ガバナンス、マネージドオーケストレーションの需要が大きく高まると予測されており、アクセンチュアがこのトレンドの主要な恩恵を受けると見ている。
ゴールドマン・サックスの詳細レポート：間もなく到来する転換点 AIインテリジェントエージェント経済の解読
インテリジェントエージェントAI（Agentic AI）は、人工知能業界をコストの物語から利益の物語へと転換させつつある。ゴールドマン・サックスは、トークン消費量が急激に増加する見込みであり、基盤となる計算能力コストの低下速度がトークン価格の下落幅を上回っていることから、超大規模クラウド事業者と大規模モデル提供者の粗利益率の転換点が今後3〜12ヶ月以内に到来する可能性があると考えている。
追風取引台によると、ゴールドマン・サックスは5月5日に発表したレポートで、同行は2030年までに、消費者および企業向けAIエージェントの合計が2026年の水準と比較して世界のトークン消費量を24倍に増加させ、月間約120京個のトークンに達すると予測している；2040年に企業向けエージェントの採用率がピークに達した場合、この数字はさらに55倍に拡大すると見込まれる。
同時に、ゴールドマン・サックスの推論によると、価格とコストの曲線は、主流の大規模モデルのトークン価格が以前の年間約40％の下落から安定またはわずかに回復しつつある一方で、NVIDIA、AMD、Google TPUおよびTrainiumなどのチップによる1トークンあたりの計算コストは依然として年間60％〜70％の速度で継続的に低下しており、これらの曲線の間の差は業界に利益の余地をもたらしている。 AIインフラの大規模な資本支出は、利益率の改善によりより持続可能な経済的支援を得る可能性がある。
トークン経済学の転換点：コストが価格を下回る速度で低下し、利益の余地が拡大
ゴールドマン・サックスのレポートの核心は、AI業界が「推論経済の不確実性により利益が希薄化する可能性のある段階」から、「トークンの増加による魅力的な限界利益を獲得する新段階」へと進んでいることである。
AIサイクルの第一段階では、投資家は一般的に計算能力とトークンをコストドライバーとみなしていた——より多くの使用はより多くの推論負荷、より多くのアクセラレータ、より多くの電力、そしてより高い資本支出を意味した。しかし、ゴールドマン・サックスの推論によると、価格とコストの曲線はこの論理が変化しつつあることを示している。
主流の大規模モデルのトークン価格は大幅に下落したが、現在は安定しており、場合によっては回復傾向も見られる。一方、NVIDIA、Google TPU（Broadcom）、AMD、Trainium（Marvell）の各チップによる1トークンあたりの全コストは依然として急速かつ継続的に低下している。もしトークン価格がトークンコストより高い水準で安定すれば、インテリジェントエージェントAIの採用率の向上は純粋な収益拡大をもたらし、単なる収入増加にとどまらない。
ゴールドマン・サックスはさらに、インテリジェントエージェントAIが自己強化型の経済的フライホイールを形成する可能性を指摘している：より低い1トークンあたりの計算コストが、より豊かで複雑なエージェントを生み出す；より豊かなエージェントは、より長いコンテキスト、より多くのループ、より多くの検証と継続的な監視を通じて、より多くのトークンを消費する；より高い利用率はAIインフラの経済性を改善し、提供者がモデルの質と配信能力に継続的に投資できるようにする。このフライホイールは、「AIの使用が持続不可能なコスト負担をもたらす」とする市場の主流の物語とは全く異なるとゴールドマン・サックスは考えている。
しかし、ゴールドマン・サックスはリスクも指摘している。すべてのAIワークロードが正の利益拐点を保証するわけではない。商品化度の高い純粋なテキストチャットボットについては、競争によりトークン価格の下落速度が計算コストの低下を上回る可能性もある。
消費者端のエージェント：断片化した対話から「常駐」アシスタントへ、トークン消費は12倍増
ゴールドマン・サックスは、2030年までに消費者向けAIエージェントが世界のトークン消費量を12倍に増加させ、月間約60京個のトークンが新たに消費されると見積もっている。
レポートは、消費者端のエージェントを二つに分類している：一つは「オンデマンド型」エージェントで、OpenAI OperatorやClaude Codeなどのブラウザ側エージェントがこれに該当し、ユーザーがタスクを発起し、自律的に計画・実行し、結果を返す；もう一つは「常駐型」エージェントで、メール監視、スケジュール管理、デジタルライフアシスタントなど、バックグラウンドで継続的に動作するものだ。ゴールドマン・サックスは、最大のトークン消費の飛躍は、エージェントがユーザーのタスク発起から、継続的にバックグラウンドで監視し、必要に応じて積極的に行動する段階に移行することで起こると考えている。
シミュレーションデータによると、一般的なLLMチャットボットは一回の会話で約1,000トークンを消費し、埋め込み型Copilotは1日あたり5,000トークン以上を消費する。一方、常駐型エージェントは1日あたり10万トークンを超える消費も可能だ。
ゴールドマン・サックスは、**2030年には毎日のAIクエリ数が2025年の約50億回から約230億回に増加し、そのうち最大30％が検索、ショッピング、旅行、メール、個人生産性などの分野のエージェントに流れると予測している。**同時に、従来の検索エンジンのクエリシェアは2025年の68％から2030年には36％に低下し、LLMネイティブのアプリケーションのシェアは12％から31％に増加すると見込まれる。
企業端のエージェント：ワークフローの複雑さがトークンの強度を駆動、2040年には55倍に
ゴールドマン・サックスは、企業向けAIエージェントが最大のトークン乗数となると予測している。2030年までに世界のトークン消費量を24倍に増加させ、2040年にはピーク採用時にさらに55倍に拡大し、その時点で企業端のワークロードは世界のトークン総使用量の70％超を占めると見込まれる。
企業端エージェントが消費端よりもトークン強度が高い理由は、より複雑で正確な操作を行うためのワークフロー要求にある——監視タスク、コンテキストの検索、異常推論、出力の検証、システムの更新、そして一日の中で継続的に問題を報告することだ。さらに、企業エージェントは音声、画像、ドキュメント、画面アクティビティ、アプリデータ、ログ、構造化システム記録など、多モーダル入力を伴うことが多く、これがトークンの強度を著しく高める。
ゴールドマン・サックスは、異なる職業のトークン消費を定量化するために模擬エージェントを構築した。
結果は、プログラミングエージェントが1日あたり約700万トークンを消費し、APIコストは約13ドル/日であり、人件費よりもはるかに低いことを示している。これが、ソフトウェア開発分野でのエージェント採用が最も早い理由の一つだ。コールセンターエージェントは1日あたり約200万トークンを消費するが、リアルタイム音声処理に依存するとコストは1日92ドルに達し、完全な音声自動化は経済的に競争力がない。データ入力エージェントは1日あたり約2,500万トークンを消費し、コストは約60ドル/日であり、依然として人件費を下回っている。
ゴールドマン・サックスは、企業端エージェントの採用速度は、トークン量、APIコスト、モダリティの組み合わせ、実装の複雑さの4つの変数に依存すると指摘している。テキスト中心でツールエコシステムが成熟したワークフローは早期に規模拡大しやすい。一方、音声中心やバックエンドシステムとの深い統合を伴うワークフローは進展が遅れる可能性がある。
採用曲線を見ると、ゴールドマン・サックスは、企業向けインテリジェントエージェントAIはS字型の採用曲線をたどる可能性が高いと考えており、ピーク採用率は約35〜40％の知識労働者に達し、ピーク到達までに約15年かかると予測している。これは、過去の技術普及の中央値（約29年）よりも早い。
資本支出の持続可能性：利益改善が超大規模クラウド事業者により大きな余地をもたらす
ゴールドマン・サックスのレポートの重要な投資結論の一つは、超大規模クラウド事業者の利益率の改善により、現在高水準にあるインフラ投資の持続可能性が高まり、市場のAI資本支出のリターンに対する核心的な懸念が解消されることである。
レポートは、現状の運用者は現在および将来の計算能力需要を満たすために供給制約を受けていると指摘し、GoogleやMetaは2026年度の資本支出見通しを引き上げており、Amazonの経営陣も第1四半期決算後に高い資本支出戦略を再確認している。ゴールドマン・サックスは、利益の拐点が近づくにつれ、投資家はリターンの見通しに関する証拠をますます求めるようになると予測している。
具体的な銘柄については、ゴールドマン・サックスは、AWSの収益成長が再加速（第1四半期は前年比28％増）し、3,640億ドルの受注残を持つAmazonのコアロジックに基づいている。Googleについては、クラウド事業が第1四半期に前年比63％増、受注残もほぼ倍増して約4,600億ドルに達していることに基づく。Metaについては、広告事業の成長がデジタル広告業界全体を大きく上回り、AI計算能力がユーザーエンゲージメントと広告収益化を促進し続けていることに基づいている。
ソフトウェア分野では、ゴールドマン・サックスは、トークンコストの低下により、ソフトウェアメーカーが既存製品にエージェントを容易に組み込み、毛利率に大きな影響を与えずに済むと考えている。また、成果や生産性、作業単位に基づく価格設定を支持し、市場のアドレス可能性を拡大している。ITサービス企業については、エージェントがAIの消費を独立したツールから企業向けの高集積なワークフローに変えるにつれ、統合、ガバナンス、マネージドオーケストレーションの需要が大きく高まると予測されており、アクセンチュアがこのトレンドの主要な恩恵を受けると見ている。