エッセイ：AI投資の次のステップ－誰が計算力を利益に変えることができるのか？

モルガン・スタンレーは約3600社を調査した結果、注目すべき変化を提起しました：AIへの投資機会が「誰がAIを構築するか」から「誰が本当にAIを活用できるか」へと拡大しています。

過去数年間、AI投資と言えば、市場が最初に思い浮かべるのはチップ、サーバー、データセンターでした。これは理解しやすいことです。まずコンピューティングパワーを構築しないと、大規模なアプリケーションは語れません。

しかし、投資が拡大し続ける中、ますます重要になる問題があります：投資した資金は結局誰に収益や利益をもたらすのでしょうか？本日この調査レポートを皆さんと共有します。

モルガン・スタンレーは9月24日に発表した「Mapping AI's Rate of Change: From Buildout to Broadening」で、この段階を「構築」から「拡大」への転換期と呼んでいます。私は、「AI相場が終了したか」だけを議論するよりも、こちらの視点の方が価値があると思います。

第一、チップの物語はまだ終わっていない

AI投資がアプリケーションに広がるべきとなった時、それはチップやデータセンターの退場を意味するのでしょうか？私はそうは思いません。

レポートの判断では、AIコンピューティングパワーの需要は依然として非常に強いですが、データセンターの建設は電力、人手、審査などの要素に制約されています。中でも、電力をタイムリーに確保できるかどうかが、重要なボトルネックとなっています。

こうした背景から、モルガン・スタンレーは依然として半導体の一部、データセンターのインフラ、発電設備、電力網設備、蓄電関係の企業に注目しています。

しかし、「業界全体が恩恵を受ける」イコール「すべての企業を買う価値がある」ということにはなりません。建設サイクルが進むにつれて、受注が消化できるか、生産能力が納品できるか、利益が追いつくか、株価がどれだけ織り込まれているか、といった点がますます重要になります。

第二、ソフトウェアへの注目も徐々に高まる可能性

ハードウェアがコンピューティングパワーを提供する一方、ソフトウェアは企業が本当にその力を活用できるかを決めます。

企業が自社のビジネスにAIを導入するには、まずデータを整理し、社内情報をモデルが呼び出せるようにする必要があります。その後、運用状況の監視や権限、安全性の管理も必要です。こうした基礎作業を終えて初めて、AIアプリケーションが日常の業務フローに導入されるチャンスが生まれます。

そのため、モルガン・スタンレーは、基盤ソフトウェアやセキュリティソフトウェアが多くのアプリケーションソフトよりも早期に需要が出てくる可能性があると見ています。レポートで挙げられている分野はデータプラットフォーム、運用監視およびサイバーセキュリティなどで、より広い範囲のアプリケーションソフトやサービス企業は、顧客が繰り返し投入と収益を出すモデルを確立した後まで待機する必要があるでしょう。

私はこの順番が非常に重要だと感じます。市場はしばしば最終的なAIアプリケーションがどれほど大きくなるかを想像しますが、企業が支払いを行うには一歩一歩進む必要があります。

第三、本当に注目すべきは「AI利用者」の損益計算書

レポートで最も私の興味を引いたのは、AI利用者についての分析です。

いわゆる「AI利用者」は、必ずしもテクノロジー企業である必要はありません。小売、金融、医療、工業などの業界でも、AIによるカスタマーサービス、サプライチェーン、研究開発、社内運営の改善を実現できる可能性があります。肝心なのは、その改善が十分大きく、財務数値に反映されるかどうかです。

レポートで選定されたAI利用者企業の、今後12カ月間の1株当たり利益に対する市場コンセンサスは、過去2年間で約70%上昇しました。これは利益予想の変動であり、既に実現された利益ではなく、株価上昇と直接結びつけて解釈できるものでもありません。

同時に、レポートではこの企業群の将来予想PER（株価収益率）中央値が約18倍であり、AIの構築企業として抽出した約22倍よりも低いことが示されています。モルガン・スタンレーは、利益予想が改善しているのにバリュエーションが追いついていない場合、AI利用者にもっと注目すべきだと見ています。

ただし、この結論には条件を付けたいと思います：利益改善が本当にAIによるものかどうか、企業ごとに確認する必要があります。ある企業の利益率向上は、値上げやコスト削減、既存事業の回復が原因かもしれません。全ての改善をAIの成果と見なしてしまうと、その効果を過大評価しやすくなります。

既により具体的な手がかりも現れています。例えば、レポートで整理されている企業の発言では、AirbnbはAIアシスタントがすでに関連カスタマーサポート問題の40%超を処理できると述べ、VerizonはAIによるネットワーク最適化で2億ドル以上のエネルギー節約が生まれたと公表しました。いずれも企業の開示事例であり、AIが経営に測定可能な影響を与え始めていることを示しますが、効果が持続し、拡大できるかは今後も注視が必要です。モルガン・スタンレーのもう一つの公開記事によると、2026年7月までにS&P500企業の約4分の1が決算や会議記録で少なくとも1つの定量化されたAI効果を挙げています。

次の段階をどう見るか？

このレポートを読んで「チップを全て売って全てアプリケーションを買おう」とは思いません。より正しい理解は、AI投資は一本のストーリーから、進展が異なる複数ストーリーへと変化しています。

一方には依然として需要があり、供給ボトルネックにも縛られるチップや電力インフラ、もう一方には企業の受注を得始めているソフトウェア、さらにその先にはAIを持続的な利益成長に変換できる利用者がいます。

これから特に注目したい3つのポイントがあります：

第一、企業がAIを活用していると語る際、具体的な経営数値で裏付けがあるか？

第二、節約できたコストや追加された収入が、持続的に損益計算書に現れるか？

第三、方向性が正しく判断できても、現時点の価格には楽観的な期待が既に織り込まれすぎていないか？

この数日、モデルポートフォリオのAI応用銘柄で利益確定しました。今後も継続的な検証が必要です。