キャサリン・ウーラーは、最先端の銀行業務および金融サービス技術の著名な解説者です。
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近頃、多くの憂慮とコラムのスペースが、AIへの熱狂的な投資が現実を超えているのか、またはAIが崩壊寸前のバブルなのかを考えることに費やされている。
他の投資サイクルと比べて誇大宣伝に過ぎないと指摘される例えも引き合いに出されている：1636年のチューリップや新世紀のドットコムバブルだ。確かに、AIの巨人に早期に投資できた幸運な投資家には大きなリターンがあった：NvidiaのIPO前に1,000ドルを投資していた場合、ピーク時には830万ドルの価値になったとされ、AIブルズは—当然ながら—このリターンは今後も繰り返される可能性は低いと感じている。 表面上、AIに投じられる資金の膨大さは、一過性の流行ではなく、相当な勢いがあることを示している。Amazon、Meta、Microsoft、Alphabetといった巨大テック企業は多額の投資を行っており、2025年のAIインフラへの支出は約4000億ドルに達し、史上最大級の投資サイクルの一つとなる見込みだ。 現在のサイクルにおける資金の投資方法については多く語られている。多くの民間AI企業は、実際の最小限の製品（MVP）や商品すらなく、アイデアと宣伝だけで何十億も調達できている。
また、AI企業が相互投資やパートナーシップに投資する循環型の資金流も興味深いもので、投資の流れを示す図はスパゲッティのように絡まり合っており、その資金の行き先を追うと頭が痛くなる。これにより、相互依存のリスクが生じ、また、投資の膨大さが評価額を人工的に膨らませる収益ループを生み出している可能性もある。
さらに、AIの評価額を支えているのは誰なのかという疑問もある。大手テック企業の中には、支出をオフバランスシートに隠すために不透明な構造を作り出しているところもあり、もし失敗した場合に誰がリスクを負うのかという問題も浮上している。 また、AIの採用率についても疑問がある。確かに、ベンダーの状況は複雑で、統合の必要性も高い。多くのプロジェクトはPoC段階にとどまり、ROIの算出も難しいことが多い。しかし、これは新技術に共通する現象であり、AIの潜在能力についてよりバランスの取れた見方をすべきだ。最終的には、投資サイクルは、技術が中期・短期的にどこに向かうかへの慎重な賭けに依存している。 もちろん、これには顧客が技術導入から価値を得ることも前提となる。FTSEやNASDAQの企業の中でAIを排除した戦略を持つ企業はほとんどなく、コスト削減やリスク低減に大きな可能性を見出している。実際、金融サービスはAIによる破壊の最も可能性の高い産業の一つとされており、2025年のSoftcatの調査では、技術リーダーの48％がAIを優先事項に挙げ、GartnerはAI関連の支出が88％増加したと報告している。 AIがもたらす巨大な破壊を過小評価してはいけない。これは本物の技術革新であると反論しにくい。ChatGPT (は、利益を生まなくても、学校の子供からCEOまで、ほぼすべての業界やビジネス機能で生産性向上のツールとして広く受け入れられている。正直なところ、わずかでも生産性向上を正当化できれば、多くの企業の収益にプラスの影響を与え、現在のAI評価を支えるだろう。さらに、GPUやカスタムチップ、モデルの効率化の進歩により、将来の実用性は確実に高まっている。インフラが貧弱であれば、AIの理論的な利用が妨げられることになり、投資を先取りして市場需要に応えることは、現実的には良いことだ。 採用を妨げる重要な障壁も存在する。特に我々の業界にとって重要なのは、規制の問題—あるいはその欠如だ！世界中で、AIの利用に関するルールの適用方法や範囲について、まだ初期段階にある。
倫理の問題も大きい。AIを責任を持って使うためのガバナンスや保証のための専門的な技術ソリューションも登場している。ESGの観点からも重要な課題であり、特にAIの環境コスト、すなわち大量の電力消費や物理インフラの劣化に関する問題も深刻だ。これらの問題が存在する間、多くの企業はAIの本格的な展開を控え、「様子見」の pragmatismを取っている。早期導入者の流れに乗る形だ。私の2000年代の金融サービス支援の仕事の中でも、企業がAIの軍拡競争で最初でも最後でもないことに神経を尖らせているのをよく見てきた。 技術は本質的に循環的であり、投資の仮説は常に「最善の推測」に基づいている。私たちは1637年のチューリップ危機から脱却した。幸いにも、AIにはほぼ無限の市場があり、過去の素人投資家が需要のほとんどない球根の先物を買ったのとは違う。 最近の例として、暗号通貨の古参たちは、AIの過熱についての記事を読むと、やや笑ってしまう。ビットコインは2018年に80％の価値を失い、19,783ドルから3,200ドルに下落したが、その後2025年には史上最高の126,000ドルに達した。技術自体は衰えず、評価額が現実を超えただけだ。
実際、暗号通貨が死んだと何度も聞いたら、私はずっと前に引退していただろう。今のAIの否定派も同じだと思う。AI技術株の調整は悪いことではないが、それが技術の失敗や将来の需要の弱さを意味するわけではない。量子コンピューティングの登場は、AIやそれに恩恵を受ける企業の株価にロケット燃料をもたらす可能性が高い。
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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、最先端の銀行業務および金融サービス技術の著名な解説者です。
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近頃、多くの憂慮とコラムのスペースが、AIへの熱狂的な投資が現実を超えているのか、またはAIが崩壊寸前のバブルなのかを考えることに費やされている。
他の投資サイクルと比べて誇大宣伝に過ぎないと指摘される例えも引き合いに出されている：1636年のチューリップや新世紀のドットコムバブルだ。確かに、AIの巨人に早期に投資できた幸運な投資家には大きなリターンがあった：NvidiaのIPO前に1,000ドルを投資していた場合、ピーク時には830万ドルの価値になったとされ、AIブルズは—当然ながら—このリターンは今後も繰り返される可能性は低いと感じている。
表面上、AIに投じられる資金の膨大さは、一過性の流行ではなく、相当な勢いがあることを示している。Amazon、Meta、Microsoft、Alphabetといった巨大テック企業は多額の投資を行っており、2025年のAIインフラへの支出は約4000億ドルに達し、史上最大級の投資サイクルの一つとなる見込みだ。
現在のサイクルにおける資金の投資方法については多く語られている。多くの民間AI企業は、実際の最小限の製品（MVP）や商品すらなく、アイデアと宣伝だけで何十億も調達できている。
また、AI企業が相互投資やパートナーシップに投資する循環型の資金流も興味深いもので、投資の流れを示す図はスパゲッティのように絡まり合っており、その資金の行き先を追うと頭が痛くなる。これにより、相互依存のリスクが生じ、また、投資の膨大さが評価額を人工的に膨らませる収益ループを生み出している可能性もある。
さらに、AIの評価額を支えているのは誰なのかという疑問もある。大手テック企業の中には、支出をオフバランスシートに隠すために不透明な構造を作り出しているところもあり、もし失敗した場合に誰がリスクを負うのかという問題も浮上している。
また、AIの採用率についても疑問がある。確かに、ベンダーの状況は複雑で、統合の必要性も高い。多くのプロジェクトはPoC段階にとどまり、ROIの算出も難しいことが多い。しかし、これは新技術に共通する現象であり、AIの潜在能力についてよりバランスの取れた見方をすべきだ。最終的には、投資サイクルは、技術が中期・短期的にどこに向かうかへの慎重な賭けに依存している。
もちろん、これには顧客が技術導入から価値を得ることも前提となる。FTSEやNASDAQの企業の中でAIを排除した戦略を持つ企業はほとんどなく、コスト削減やリスク低減に大きな可能性を見出している。実際、金融サービスはAIによる破壊の最も可能性の高い産業の一つとされており、2025年のSoftcatの調査では、技術リーダーの48％がAIを優先事項に挙げ、GartnerはAI関連の支出が88％増加したと報告している。
AIがもたらす巨大な破壊を過小評価してはいけない。これは本物の技術革新であると反論しにくい。ChatGPT (は、利益を生まなくても、学校の子供からCEOまで、ほぼすべての業界やビジネス機能で生産性向上のツールとして広く受け入れられている。正直なところ、わずかでも生産性向上を正当化できれば、多くの企業の収益にプラスの影響を与え、現在のAI評価を支えるだろう。さらに、GPUやカスタムチップ、モデルの効率化の進歩により、将来の実用性は確実に高まっている。インフラが貧弱であれば、AIの理論的な利用が妨げられることになり、投資を先取りして市場需要に応えることは、現実的には良いことだ。
採用を妨げる重要な障壁も存在する。特に我々の業界にとって重要なのは、規制の問題—あるいはその欠如だ！世界中で、AIの利用に関するルールの適用方法や範囲について、まだ初期段階にある。
倫理の問題も大きい。AIを責任を持って使うためのガバナンスや保証のための専門的な技術ソリューションも登場している。ESGの観点からも重要な課題であり、特にAIの環境コスト、すなわち大量の電力消費や物理インフラの劣化に関する問題も深刻だ。これらの問題が存在する間、多くの企業はAIの本格的な展開を控え、「様子見」の pragmatismを取っている。早期導入者の流れに乗る形だ。私の2000年代の金融サービス支援の仕事の中でも、企業がAIの軍拡競争で最初でも最後でもないことに神経を尖らせているのをよく見てきた。
技術は本質的に循環的であり、投資の仮説は常に「最善の推測」に基づいている。私たちは1637年のチューリップ危機から脱却した。幸いにも、AIにはほぼ無限の市場があり、過去の素人投資家が需要のほとんどない球根の先物を買ったのとは違う。
最近の例として、暗号通貨の古参たちは、AIの過熱についての記事を読むと、やや笑ってしまう。ビットコインは2018年に80％の価値を失い、19,783ドルから3,200ドルに下落したが、その後2025年には史上最高の126,000ドルに達した。技術自体は衰えず、評価額が現実を超えただけだ。
実際、暗号通貨が死んだと何度も聞いたら、私はずっと前に引退していただろう。今のAIの否定派も同じだと思う。AI技術株の調整は悪いことではないが、それが技術の失敗や将来の需要の弱さを意味するわけではない。量子コンピューティングの登場は、AIやそれに恩恵を受ける企業の株価にロケット燃料をもたらす可能性が高い。