Anthropic上場、NVIDIAの先行き、「航空業界シナリオ」：AI企業は投資を回収できるのか

AI企業の大型上場として注目されているAnthropicからお話を伺っていきましょう。巨額の営業赤字を計上している企業に、2兆近い企業価値がつきそうだというのはどう見ていますか？

これ、現状だけを見ると、収益を今後も継続して上げられるかどうかは僕は怪しいとずっと言ってるんです。

AI関連企業には巨額の資金が集まり、こうしたAIの期待が株価上昇を支える一方で、投じたお金に見合う利益を本当に生み出せるのかという懸念の声もあるかと思います。この巨額のAI投資は将来回収できると思いますか？

これが、現状だけ見ると難しいっていう意見が結構多かったりします。残念ながら今のAI開発競争というのは、純粋な性能でユーザー数がもう決まってしまう。ChatGPTがリードしていたと言っても、ある日突然GoogleのGeminiがもっと強くなったらしいとなると、突然ユーザーが移動します。ユーザーがあっちこっち移動してしまうので、じゃあ安くするしかないじゃないかと。

そうすると利益率が下がる。よく言われてるのが、1ドル稼ぐために3ドル払ってるっていう。それを抜け出さなきゃならないんですね。

ではここからは2つ目のテーマ、どうなるAI相場です。AnthropicのIPOや過熱するAI開発競争について、今井さんに詳しくAI相場の行方を探っていただきたいと思います。お願いします。

お願いします。

ではまずは、AI企業の大型上場として注目されているAnthropicからお話を伺っていきましょうか。対話型AI、Claudeを開発する企業ですが、今井さん、投資的な観点、もちろん研究的な観点も含めて、Anthropicをどうご覧になっていますか？

Anthropicの直接の競合というのはOpenAIだと思うんですけども、実は技術的にはほとんど、技術はほぼ拮抗してます。ので、傍から見ると、多分どっちが強いのか、何が違うのかって結構思われてると思うんですけども、意外と違いがあります。

例えばOpenAIは、もういろんなところをやってます。ロボットもやってるし、動画もやってるし、画像もやってるし、音声もやってるし。Anthropicって本当に重要なところだけ集中してるんですよ。言語とコーディング。コーディングっていうのは今のAI企業の一番の収益源です。で、安全性に関すること。

Anthropicは確かに、AIの安全性ですとか、制御可能性みたいなのを重視しているというイメージはありますね。

はい。これはトップのダリオ・アモデイさんは、その分野で言うとだいぶ第一人者なんですよ。もう10年前ぐらいの研究ですけども、最近AIが暴走してるじゃないですか。あれのAIが暴走する技術的な要因、報酬ハッキングって言われてるものですけども、これを初めて体系化したのが実はAnthropicの今のトップのアモデイさんです。

これ、人が意図した方法じゃなくて、評価点数だけを上げようとするような。このゲームで高いスコアを出せって言ったら、ゲームをやらないで他の人のスコアを、ランキング点数をハッキングして下げちゃって、自分の点数が上に行くとか、意図しない方法で暴走しちゃうっていうことですね。

そうですね。っていうのは、まさに当時アモデイさんとかが、その体系化、報酬の研究なんですけども、今のAI暴走の原因とか、まさにそれです。

なるほど。

なので、彼もそもそも本質的に研究者なんですよ。サム・アルトマンはVC、起業家なので、素性が全然違います。

ベンチャーキャピタリスト。

はい。

アモデイさんはスケーリングの研究にも関わってるんですよね。

そうです。2020年に、その当時OpenAIにいたアモデイさんと、あと筆頭著者のカプランっていう人なんですけども、この人たちが出したのが、今のAI成長、AIの性能上昇の究極要因であるスケーリング則っていう論文です。これの筆頭著者のカプランっていう人も実はAnthropicにいるんですよ。スケーリングの実は大元、今のAI進化の究極原理をやってた人たちの複数がAnthropicに在籍してるので、そこも非常に強みだと言えると思います。

そして報道では、早ければ11月中旬のIPOを目指し、上場時の企業価値は1兆8000億、2兆になるのではないかという観測も出ています。しかし2025年は売上高がおよそ46億ドルだったのに対し、営業損失は80億ドルを超えたと報じられています。今井さん、これだけ巨額の営業赤字を計上している企業に、2兆近い企業価値がつきそうだというのはどう見ていますか？

これ、現状だけを見ると、収益を今後も継続して上げられるかどうかは僕は怪しいとずっと言ってるんですよ。今のAI開発、AI企業の収益構造って非常に特殊で、普通IT企業というのは一旦研究開発を終えてしまって、それがサービス運用段階になると、サービスを運用する時はあんまりお金がかからないです。

ただ今のAI開発競争は、作った後にそのサービスとして運用してる時に、もうユーザー数の掛け算でひたすらコストが増えていくんですね。要するに、さっきのスケーリング則でとてつもなくでっかいAIを学習した。それをユーザーに使ってもらう時には、そのでっかいAIを、いわゆるGPU、CPUで動かすので、この時にまためちゃくちゃコストがかかります。よく言われてるのが、1ドル稼ぐために3ドル払ってるっていう状況なんですね。

これでも先行して技術開発をして、1ドルを稼ぐのに3ドル払っていても、その段階でユーザーを囲い込んで、競合がなくなればいいんですけども、残念ながら今のAI開発競争というのは、純粋な性能でユーザー数がもう決まってしまう。ChatGPTがリードしていたと言っても、ある日突然GoogleのGeminiがもっと強くなったらしいとなると、突然ユーザーが移動します。

これ、他のITサービスだと、少なくとも成功してるビッグテックだとあんまり起きないです。どこかの企業はすごいらしいって言っても、ユーザーが移動するかというと、移動しない。純粋な性能レースにはならないんですね、普通は。ただAI関連は、どれだけ最初に投資して突っ走って、スケーリング、スケーリング、サービスを運用する時も1ドル稼ぐのに3ドルってやってても、それが報われないことは非常にあるということで、それを抜け出さなきゃならないんですね。

それを抜け出すためには、何らかの今作っているAIをベースにしたサービスが必要なわけですけども、現状ないので、このまま行くと難しい。ただ、先ほど言ったアモデイさんの特殊性もそうですけども、未来に目を向ければそういうのが見つかるかもしれないし、その辺があると言えばあるということなので、個人的には可能性に賭けてもいいんじゃないかなと思うところであります。

これだけ巨額の企業価値が見込まれていると、上場後、株価が何倍にも伸びるのって、余地があるのかなって思ったりするんですが、その余地を見いだすためには、他に乗り換えられにくい、性能以外の部分を見つける必要があると。

そういうことですね。

木野内さんはAnthropicをどうご覧になっていますか？

ここまでのところでAnthropicのIPOについてお話があったわけなんですけれども、これは何か決まったことがまだあるわけじゃないんですよ。これは報道ベースのお話です。未公開株っていうのは、お勧めするとかっていうものではないんですよ。この間もOpenAIの売上が実は違ってたんじゃないかみたいな話があったりとかして、これ、会計基準なんかがしっかりまだしてるわけじゃないんです。ということで、この動画をご覧いただいてる方に、まずちゃんと申し上げておかなきゃいけないのは、この未公開株のお勧めをしてる動画では全然ないですよということですね。

その上で、私が注目してるのは、もし人気化した場合、SpaceXが6月に上場したんですが、その10日ぐらい前からNASDAQ100っていうのは結構下がっちゃったりなんかして、これは換金売りっていうのがあります。ですから。

資金をちょっと作り出したいってことですね。

やっぱり、人気が出た場合ですよ。欲しいって人が増えると、他のを売って現金にして証券会社に積み上げるみたいなことになるんで、換金売りが出やすいのが10日ぐらい前からですよっていうことが1つご紹介できます。これはAnthropicのお話をしてるんじゃなくて、マーケットへの影響っていうお話ですね。

では続いていきましょう。AI相場を牽引してきたNVIDIAについて伺っていきますが、AI向け半導体で圧倒的な強さを誇っていますが、この強さは今後も続くと見ていますか？

これが、僕は基本的にずっとNVIDIAは圧倒的だと。ただ、最近の状況を見ると、NVIDIAが置き換えられるとは絶対思わないです。なんですけども、価格交渉力とかに影響が出てくるレベルのことはちょっとあるなという感じなんですね。

例えば中国とか、中国だけじゃない、これアメリカとかもそうですけども、最近最先端AIを作ってるところが、新しいAIを作った時って、自分たちのAIがすごいってことを示すためにいろんなことをやらせます。めちゃくちゃ難しい数学の問題を解かせたりとか、コンピューターの業務用ソフトをどれだけ使いこなせるかとか、知識問題をどれだけ解けるかとかっていうのをよくやるんですけども、その中に半導体設計が混じってきたんですね。半導体、回路設計を我々のAIはできますっていうのを見せつける例がすごく増えてきたんですよ。

別に半導体設計をAIでやることは珍しくないです。2020年には僕の専門技術の強化学習っていう、今のとは別の技術で、AlphaChipっていう半導体回路設計専用のものがあったりするので、昔からあります。ただ最近、半導体回路設計をやってるのは、まさに使われてるもの、要するに対話型AI、ClaudeとかChatGPTみたいな、別に半導体設計用に作られたものじゃないんですけども、もう何でもできるようになったら、本当に全体が頭良くなりすぎて、半導体回路ができちゃったっていう、こういうことなんですね。

要するに頭の良さで決まることとか、技術が高度なことで決定するものというのは、例えばそれが半導体の設計とかであっても侵食されるんじゃないかっていうのが、まず技術発展のところからだいぶ見え始めてます。

もう1つ、これ中国特有の事情ですけども、多分ご存じの通り、中国って半導体、GPUとかの輸入をできないです。製造装置も輸入できないです。これが、あんまりいい方向に働かなかったんじゃないかなっていう話なんですけども、それだけ締め上げられると、中国内で、じゃあもう自分たちで作っちまおうという流れは出てるんですね。

これ、普通めちゃくちゃ難しいです。もう最先端半導体製造装置とか輸入できないですし、そもそも仮に作ったとしても、NVIDIAのCUDAっていうエコシステム、我々研究者は別に半導体チップを「はい、どうぞ」と渡されても使えないんですよ。NVIDIAのCUDAっていうものを介して初めてソフトウェアの中で使えるようになるんですけども、それとかも実質使えないわけなので、中国はどうするんだとなってたところが、もう本当に気合いを入れ始めて、自分たちでチップの設計もします。

興味深いのが、DeepSeekの創業者、梁文鋒っていう人の話なんですけども、今のAIっていうのはプログラミングをすごくできる。だとすると、別にNVIDIAのCUDAみたいなシステムであっても我々が独自に作れるはずだと。これ、普通はないです。普通、人間の力で何をどうやったって、そんなものを1から作り直してNVIDIAから離れるって、普通は選択肢としてないんですけども、もうここまでAIが発展してくると、自分たちでそういうエコシステムを作り出せるんじゃないかっていうのを言ってるんですね。

彼らは多分それを本気でやろうとしてます。論文とか見てみると、普通はそんなところを書かないだろうというレベルの計算インフラのことがめちゃくちゃ書いてありますので、中国に対してNVIDIAチップを売ろうというのが何かあるんだとしたら、それはちょっとマイナスに考える必要があるかなっていう状況ですね。

NVIDIAの強みで言うと、GPUと、それを使うためのCUDA、プログラムをしやすくするためのものがセットになっていて、みんなが使っているので、利便性があったということなんですが、中国はむしろそこももう作っちゃおう。

そうですね。それが、AIの性能が上がりすぎると、もうエコシステムも半導体設計も自分たちでできてしまう。NVIDIAはAIを強化するための、いわゆるつるはしを売って儲けたわけなんですけども、逆にAIが強くなりすぎると、その半導体の方に逆に進出してきてしまうっていう、パラドックスみたいなことが起きてるという状況ですね。

そうなると日本の半導体企業はありますが、どうなるんだと考えていますか？ 例えば東京エレクトロン、アドバンテストなどもAI関連で非常に注目されています。

はい。中国が仮に半導体チップの設計ができたとする。エコシステムを作れたとする。ただ、じゃあ物理的なチップを作るのに何が必要かというと、結局、日本の作っている製造装置を使った方がいいんじゃないか、材料を使った方がいいんじゃないかっていうところで、日本はもう1つ下の方の基盤に近いところにあるので、影響は僕は限定的だとは見てます。

やっぱり材料ですとか、製造装置の需要は残る可能性があるということですね。

高いと思います、個人的には。

そして木野内さんはどうご覧になっていますか？

気になるのが、半導体の設計が自分でできちゃうってなると、Arm。イギリスのArmが、基本的な半導体の回路のIPっていうんですかね、このパターンだったらこれを使った方がいいよっていうような、半導体の設計図のパーツ、パーツを貸し出す、こういうような仕事をされていて、これ、ソフトバンクが大量に投資をしているわけなんで、日本の株式市場に大きな影響があるんですが、Armっていうのはどういうふうになりますかね？

僕個人としては、ArmとかCPUレイヤーはGPUほど影響は直接的ではないと見てます。要するに、GPUとCPUで役割がそもそも違うわけですけども、GPUっていうのがAI、ニューラルネットワークの本体を処理する、めちゃくちゃ馬鹿でかいAIを直接処理するところなので、ここを改善すると、やっぱりさっき言った部分の改善幅も非常に大きいです。ただ、じゃあCPUを改善したところで、どれぐらい今までのチップと比べてそこが改善されるかというと、多分そんなに改善幅は僕はないと思います。

なるほど。

さらにArmのライセンスっていうのは、純粋な回路設計もありますけども、もっと基盤的なCPUの命令セット、命令セットがあったりするんですけども、そういうだいぶ深いところまで食い込んできているので、多分僕は採算が合わないと思います。Armから抜け出して、自分たちでCPU、完全にArmのライセンスから抜け出したところで全部作るっていうのは、僕はモチベーションがあまりないと思ってます。ただ本気で今のAIが進んだ、最先端AIを使えば、すごいことができるかもしれない。ただモチベーションはそんなにないだろうと。

そこを侵食する必要性がないと。

はい。私の方から、1つご紹介したいですね。グラフがありますんで、ちょっと見てください。これ、50年のサイクルでイノベーションが起きるって言った、1つ目がこちらなんですね。メインフレーム、メインフレームっていうのは、ABCマシンっていうのが1941年にできて、新しいコンピューターっていうハードが登場しました。

次には、FORTRANやCOBOLやALGOLといったソフトウェア共通言語ができて、ハードウェアがまた爆発的に売れて、60年代から70年代にかけて今度は社会インフラになるっていう汎用性を得た。こういうような、10年ごとにステップアップしながらの30年っていうのがあったんです。

これ、実はその後のパソコンもそうなんです。MS-DOSとか、Apple II、いろんなソフトウェアができて、またハードがドンと売れて、最後は2000年にかけて社会インフラになった。あるいはスマートフォンもそうなんですね。それを今回当てはめるとすると、今はNVIDIAのAI開発環境のCUDAの普及によってグイッと成長してる。最終的には2040年頃まで、このAIっていうのは進んでいくのが、過去のコンピューターの発展の歴史から見ると考えられるイメージ。

ポイントはここなんです。このCUDAの代わりになるものっていうのが、実は過去もそうなんです。ここで言うと、iOSとAndroidっていう2つのOSがありますね。ここでもAppleのパーソナルコンピューターとPC、Windowsっていうのは2種類、今でもありますでしょ。あるいはここでもFORTRANとCOBOL。こういうソフトウェアの進化でハードが爆発的に売れる時は、いつも過去は2つのソフトウェア環境があって、切磋琢磨しながら伸びてた。なので、もしかしたら今回もNVIDIAのCUDAに代わる開発環境っていうのが誕生してもおかしくないかななんていうふうには思いますね。

ではここまで半導体のお話でしたが、今度はAIそのものを開発する企業の話もいきましょうか。OpenAI、Anthropic、Googleなどが激しく競い合っていますが、今井さんは最終的にはどこの企業が有利になると、現状では見ていますか？

これ、僕はずっと言ってるんですけども、多分Googleが有利だろうというのは言ってます。今のAI開発競争で、まず本当の究極の第一原理として押さえてほしいのが、まずスケーリングが絶対です。スケーリングが絶対ということは、とにかくスケーリング則にかけるリソースがある限り、本当にお金を持ってる企業間の技術的な差って、そんなにつかないはずなんですね。Mythosが出てくるとか、GPT-6が出てくるとか、いろんな出来事がありましたけども、結局追いついてるじゃないですか。

我々みたいな有識者がメディアとかで、半年が何とかだったら3か月ぐらいって言ってるんですけども、実際それより短かったり、実際半年ぐらいで追いついたり、とりあえず追いつき追いつかれつっていうのは、もうずっと起きてます。

じゃあ、ずっと高性能でどこかがぶっちぎるのは難しいってこと。

難しいです。これはよほど、もうスケーリングとは別の技術パラダイム、もうそれこそCPU、GPUじゃなくて人間の脳がコンピューターですとか、それぐらいのレベルの技術パラダイム変化が起きない限りは、スケーリングは絶対だと思います。

そうなると、Anthropic、OpenAI、Googleというのは、少なくとも現状は資金の量ではほぼ同点ぐらい、イーブンぐらいなんですね。となると、じゃあ別のところで差がつく必要があります。となるとOpenAI、Anthropicは両方AIしかないです。Googleは別にAIがなくとも、純粋に収益の面で見ても、資金調達、彼らも最近調達してますけれども、別の事業があると、AIと全く関係ない事業からお金を持ってこられる。

AIとその事業を掛け合わせると、別に最先端のAIは持っていなくとも、生み出せる価値が別にあるということで、長期戦になるとGoogleというのは、Anthropic、OpenAIが絶対手に入らないアセットを使って伸びるんじゃないか、抜けるんじゃないかっていうのが、基本的な僕の意見です。

すでに多くの利用者を獲得しているサービスがあるっていうのがポイントになってるんですね。確かにそれだと、普通のユーザーを今獲得しているだけだと、高性能になったら乗り換えるっていうのが結構個人だと簡単にできちゃいますけど、このサービスをずっと使ってるから、それにAIが入ってる、だと乗り換えられにくくなるっていうイメージですか？

はい、そうですね。例えば柴田さんも多分生成AIを使われてると思いますけども、どんな感じに使います？ 生活用途で。

基本的には調べ物とか、あと文章作成が一番多いかもしれませんね、今の仕事で。あとはたまに音声で英会話の勉強をしてたりとか、その程度なんですよね。だから言われてみたら、性能がいいのがいいんですけど、最高性能である必要はそこまでない気もするんですよね。

そうですよね。Googleの勝ち目はまさにそこで、普通の人がチャッピーとかGeminiとかを使う時に、別に数学のオリンピックで金メダルを取れますとか、ミレニアム問題を解けますなんて必要ないわけです。

本当におっしゃる通りですね。

となると、OpenAI、Anthropicの強みというのは、とにかく最先端AIを持ってることです。ただGoogleは、別にそんな性能を必要としないっていう領域がいっぱいあるので、そういう領域は既存のサービスと掛け合わせるってことになると、やっぱりここはGoogleが非常に強いです。もうそれ以上の性能は必要ないので、Googleも十分だ、Googleの既存サービスも組み合わせると素晴らしいってなるので、OpenAI、Anthropicが収益を上げるとすると、競争的な領域だと思います。

セキュリティとか安全保障とかみたいな。要するに、自分は確かに強いAIを持ってるんですけども、他の誰かさんがさらに強いAIを持ってたら、負けちゃってどうしようもないっていう領域。ここはOpenAI、Anthropicの領分だと思います。

一方でGoogleもAI性能そのものも進化しているということで、10月に新しいGemini 4 Argonを発表しましたが、この最新モデルはどう評価していますか？

これ、強いです。これは厳密に言うと現状一般公開されていないので、正確な性能評価を僕はやってるわけじゃないんですけども、少なくとも公開された数字を信じるのであれば強いです。Googleはちょっと前科があるので、本当に全部信じるわけにはいかないんですけども、強いです。Googleは結構、もうAIの最先端開発レースから脱落したんじゃないかって、ここ数か月言われていたんですけども、その評判を回復する性能はあると思います。

改善したんですか？

コーディングとかの領域と、テキスト生成のところ。いろんな評価軸があるんですけれども、Geminiの3までって、OpenAI、Anthropicが先頭にあって、次に中国AIが続いて、ようやく後からGemini 3が出てくるっていう状況だったのが、このテキスト、コード生成領域で少なくとも中国モデルをぶっちぎって、もうOpenAI、Anthropicとかに食い込めるぐらいのところまで行ったので、これはGoogleの性能がちゃんと最先端レースに食い込めるぐらいになったと見ていいだろうと。ハルシネーション、Geminiはものすごくハルシネーション、嘘をつくことが多くてネタにされていたんですけれども、それもだいぶ減っただろうと。

少なくなってきたんですか。

ということなので、ちゃんと最先端レースの前線に舞い戻ったと思ってます。

性能自体も追いついてきましたし、そもそも既存のサービスがあるので、それだけで稼ぐ必要もないっていうところが強い。わかりました。確かに既存事業の競争力を高めるためにも使えそうですね。木野内さん、ここまでいかがでしょうか？

はい。株価をちょっと見てみたいと思うんですが、GeminiはGoogleが上場してますけども、他に関連企業がたくさんあります。他にOpenAIやAnthropicももちろん上場してないんですけども、親密な企業がありますんで、それぞれのOpenAI、Gemini、Anthropic関連株っていうふうにしてみると、OpenAIとAnthropic関連株はやっぱりガタガタガタガタ動くんですよ。

これはボラが高いですね。

ボラが高い。一方でGemini関連、主にこれGoogleになると思うんですが、安定している動きになってますんで、まさに他の事業もありますっていう、今の先生のご説明通り安定してるななんていうふうに思いますね。

では続いては、AI相場を考える上で避けて通れないテーマについて伺います。今、AI関連には巨額の資金が集まり、データセンターや半導体の投資が拡大していますが、こうしたAIの期待が株価上昇を支える一方で、投じたお金に見合う利益を本当に生み出せるのかという懸念の声もあるかと思います。この巨額のAI投資は将来回収できると思いますか？

これが、現状だけ見ると難しいっていう意見が結構多かったりします。これ、僕とかアメリカの経済学者とかは、航空業界シナリオって言ってるものがあってですね。ちょっとそれをご紹介するんですけども、この航空業界とAI開発業界は非常に似てると。ちなみに僕はこのシナリオの内容を、某、本当に航空の大手の割と偉い人の前で話して、確かにその通りだなとお墨付きをもらったので、多分大体正しいと思うんですけれども。

航空会社というのは、ものすごい初期投資が必要です。

確かに。

現代社会を支えるインフラです。もうその有用性を疑う人は誰もいないと。誰でも利用する。空の移動というサービスは、まさに航空会社だけが提供できるものであると。じゃあその航空会社は、誰もが有用性を疑わない、しかも莫大な初期投資が必要な事業で、ものすごい莫大な利益を生み出してるのかというと、全然そんなことはないんですね。めちゃくちゃ利益率が低いと。

なぜかと言うと、特定の航空会社がほんの少しいるだけで、競争する部分は価格しかなくなると。空の旅で、飛行機の中に追加の圧倒的な、この会社だけの特徴を生み出すのは難しいので、結局最後は価格競争になってしまって、利益率が減ってしまって、こんなに初期投資が必要なのに、しかもめちゃくちゃ役に立ってるのに、実質航空だけの独占産業なのに、なぜか利益率が低いということが起きてるんですね。

人工知能もものすごく似てると。初期投資が膨大です。データセンターもそうですし、一流研究者にお金がめちゃくちゃ必要です。もう大谷翔平選手を雇うぐらいのお金が必要です、研究者1人を雇うのに。もうほぼインフラになってます。誰でも使ってます。有用性を誰も疑わないです。実質そんなものを提供できるのは、いわゆるフロンティアモデルっていうのを作ってる特定のAI会社だけです。ほぼ独占産業です。にもかかわらず、そういう会社がほんの少しいるだけで、差別化できるのが実質価格ぐらいしかないと。

これがGoogleとかだと別の事業とかが入ってくるわけですけども、今問題になってるOpenAI、Anthropicというのは基本AIだけの事業をやっていて、両者の性能が拮抗してる。でも純粋な性能でユーザーがあっちこっち移動してしまうので、じゃあ安くするしかないじゃないかというので、これは航空業界と同じだということで、アメリカの経済学者とかも、このシナリオでもしかしたらまずいんじゃないかということを言ってます。

確かにAIの開発が巨額で、各社高性能になってくると、ユーザーとしてはもうわかんないから、あとは価格で選ぼうって思いますよね。そうすると利益率が下がる。なるほど。

そうなので、何か純粋な性能依存じゃない、さっきも言ったような、一旦先行者になってしまうとそれは揺らがないような何かを見つける必要がある。その何かが何なのか、誰もわからない。僕もわからない。

木野内さんはこの見方をどうご覧になりますか？

今のお話で言うと、航空業界っていうのは競争が激しいので、スイッチングコストって言いますけどね、他の航空会社に移ることが何てことはないと。今回はまた別のところに行くから別のLCCを使いましょうってことになっちゃうので、マイレージプログラムなんかを使って、なるべく他社に移らないようにっていうふうにしているんだと思います。

ただ僕、今、先生に思うのは、これは航空業界とAIのところで違う面が1個あって、航空業界っていうのは以前、これはどんどんスピードが速くなって、どんどん便利になるものだと思われてて、昔は超音速旅客機コンコルドなんていうのがあったんですが、これは結局、燃費だとか騒音だとか、何て言ったって速度の二乗で空気抵抗っていうのは増えちゃう。高性能になることによる便益っていうものに限界があったんですよ。なので、どこでも性能は変わらない、こういうことになったんだと思うんですけども、AIっていうのはもしかしたらそこを打ち破れるかもしれないなっていうふうに思います。

さらにもうちょっと、これ航空運送業界ではなくて、ここでは旅客機メーカーの平均株価っていうのを持ってきますと、大型旅客機っていうのがグーッと成長していた時期がありました。これは世界の経済が成長したから。でもコロナを境に、ビジネスっていうのがずっと株価が上がるようになったんですね。やっぱり需要次第でビジネスっていうのは変わってくるんだと思います。

別の言い方をすると、航空業界っていうのは経済学でいうところの大きなイノベーションとしては捉えられてないんですよ。これ、社会を変えなかった。社会は変わりましたよ。旅行が行けるようになりました。でもそれっていうのは、船で行けたものが飛行機で行けた。つまり少し便利になったっていうプロセスイノベーションなんですよ。プロダクトイノベーションではないんですね。

僕はAIはプロダクトイノベーション。とにかく欲しい。今、経営者がAIを導入しろって、どこの企業でもやってるのは、単純に欲しいんですよ。ということで、こういうふうにビジネスの上限を今井先生が越してくださいよ。それによって航空業界シナリオっていうのはなくなるかもしれないですよ。打ち破れるかもしれないって私は思いますけどね。

はい。可能性はあります。純粋な性能競争にならないところというのは、結構OpenAI、Anthropicが探索していて、それの芽が出そうだなっていうのはいくつかあります。

じゃあ、そのOpenAI、Anthropicなど、どうしたら利益を残せるか、いきましょうか。

はい。これ、まずはAIの最先端の性能であることが必須な分野というのが鍵になってくると思います。例えば安全保障とかというのは、自分がどれだけすごいものを持っていても、別の国がさらにすごいものを持っていたら、それだけで自分たちがやられてしまうところなので、永遠に性能が一番、その時に一番最先端なものを使うモチベーションがすごく高いところです。

安全保障とか研究だとか、あとセキュリティ。最近ハッキングとかめちゃくちゃ話題になってますけども、ああいうところは誰かがそれより強いものを持っていたら駄目なので、最先端のものをとにかくずっと使い続ける必要がある。こういうのがまず非常に重要な領域だと思います。

まずはセキュリティ、軍事、研究の分野で高性能のものが求められる。

非常に求められると思います。あとは人工知能の性能そのものというよりも、ユーザーが離れない構造の話だと思います。一番代表的なのがネットワーク効果というもので、僕はずっとTwitterを使ってますけども、ThreadsとかBlueskyとかに機能的にはほぼ同じものがいっぱいあるわけじゃないですか。柴田さんはThreadsも使ってるんでしたっけ。

そう。でも一番好きなのはTwitterです。でも確かに言われたら、Twitterが一番性能がいいんだなって一回も思ったことがないですね。本当に別に思ってない。Twitterの性能が最高とか思ったことがない。本当に思ったことがないです。

実際そうで、一応イーロン体制になってやりましたけども、Twitterは不具合だらけです。システム的には、何なら後発のThreadsとかBlueskyの方がいいところは実はあったりします。なんですが、みんな移らないですよね。

これはなぜかと言うと、TwitterとかThreads、Blueskyのシステムには用がないんですよ。機能に用があるんではなくて、そのSNSが抱えてるユーザーコミュニティに用があると。自分だけが、こっちの方がちょっと機能がいいからって移動したとしても、こっちには誰もユーザーがいないわけなので、どれだけツイートしても誰も見てくれない。だとしたら、Twitterにずっといる方がいいじゃないかと。

じゃあこれがいつか将来変わるかというと、僕は多分変わらないと思います。Twitterのユーザーが何億人いるか僕は知らないですけども、それが変わるためには、突然Twitter、Xのユーザー何億人が気が変わって、「よっしゃ、もうこっち行こう」っていうのが同時進行的に起こる必要があります。これは多分無理です。これはもうAIの性能とかというよりは、人間のコミュニティとか、人間本体の認知構造の問題で、そんなことは人間が人間である限りは多分あまり起こらないです。

というような、純粋な性能とは別の構造で、SNSでは先行者が築かれてるわけです。同じものをAIのサービスの世界でも作れるかどうか、これが非常に重要だと思います。なのでOpenAIは、Soraっていう動画を使って、名前そのまんまSoraのiPhoneアプリを作ったことがあるんですよ。動画をSoraで作ってシェアしたりとか、面白い動画を作ったりとかっていう、SNSっぽいものを作ってたんですね。

とかを見ると、OpenAIもAnthropicも、そういう純粋な性能に依存しないネットワーク効果みたいな、一度ユーザーを囲い込んだら離れないものを作ろうとしてますので、それが出てくるかどうかが非常に重要だと思います。

現状のSNS企業が、何ならちょっと有利ですか？

微妙にそういうところはあって、例えばOpenAIのChatGPT、AnthropicのClaudeというのは、基本的にTwitterのデータを利用できないです。これ、イーロン・マスクの性格もあるんですけども、うちのデータは使わせないとしてるので、これを使えるのってGrokだけです。

厳密に言うと、ブラウザを直接使うAIエージェントサービスを頑張ると迂回できたりするんですけども、やっぱり高速にXとかのデータに直接アクセスできないので、そこはXのGrokの独占的な分野なので、そこは特殊な強みだと思います。ただ、肝心のGrokそのものが圧倒的ではないので、そこに弱点はあるんですけども、強みではあります。

調べ物をしようって時にGrokにはならないですけど、確かに多くの人が使ってるってありますね。ありがとうございます。面白いですね。今そのお話を受けて、巨額投資が続くAI相場の先行きはどうご覧になっていますか？

今のお話で言うと、この間のMuseショックっていうのがあったんですよ。MetaがMuseっていうAIエージェントを発表しました。そうしたら、いろいろな業態で株価の下落が発生しました。ここでは金融のところをご紹介しますが、保険のブローカー、地方銀行、消費者金融っていうところの株価が下落したんですね。

例えば保険のブローカー、「あなたにはこの保険が合ってますよ」とかっていうのは、もしかしたらMuseに探してもらったら、保険ブローカーを使わないでも、どの保険が一番安いかなとか、そういうのを選べるかもしれない。どこの地方銀行が一番預金の利息が高いかなとか、どこで借りたら消費者金融がいいのかなと、いろいろなところでショックが起きたんですが、その後を見ると結構違いが出てきてて。

例えば今の保険ブローカーで言うと、「柴田さんはどういうふうに今後生活していくつもりなんですか」、あるいは「どのぐらい預金があるんですか」とか、年齢によっては「相続人は何人いるんですか」とか、いろいろコンサルティングをしていく必要があるんだとすると、それってAIで全ての正解が出てくるっていうものじゃなかったりするかもしれないですよね。

そういう意味では、今の今井先生がおっしゃるように、人間がどう判断するか、人間の認知だとか人間の価値観みたいなことで、このAI相場っていう、AIが与える株式市場への影響っていうのはやっぱり変わってきて、やっぱり人間の価値観が重要な、例えばここで言うと金融ですとコンサルティング力、これが重要になってくるとかですね。AIならではの残る仕事っていうのが、何か見えてきたような感じがしますよね。

ちょっとこれを補足すると、実はこの話題は僕も今日持ってきていて、2025年にMicrosoftが「エージェンティック・エコノミー」っていう論文というか、技術レポートとも言わないのかな、ポジションペーパー、自分たちの技術的意見を述べる論文みたいなものを出してるんですね。そこで何が書かれてるのかと言うと、AIエージェントが十分に普及すると、プラットフォーマーの収益が下がる、あるいは消えるかもしれないって書かれてるんですよ。

今、プラットフォーマーってAmazonを含めていっぱいあります。別にプラットフォーマーってなくてもいいんですよ。なくても個人と事業者が直接やり取りをすれば、とりあえず取引は成功します。別にAmazonに載っける必要はないです。でもそれをやらないのは、Amazonに乗っかってない、全部個別の

事業者と消費者が1対1でやるとコストがかかりすぎるからです。サイトの仕様も全部違うし、やり取りも全部個別にしないといけない。そんなめんどくさいことはできないので、プラットフォーマーが間に挟まってた方がいい。プラットフォーム手数料とかもめちゃくちゃ儲かるわけです。でも、事業者も個人もAIエージェントをみんな持ってしまったら、さっき言っていたような個別の取引コストはめっちゃ下がります。AIエージェントが代理人みたいにやってくれるので、となると、間に挟まってたプラットフォーマーっているのか、みたいなことで。

さっき言ったMicrosoftのエージェンティックエコノミーっていう論文、まさにその、AIエージェントが十分に普及した経済では、人間の手間コスト、あるいは情報格差で間に挟まって儲けていた業界というのが、多分どんどん下火になっていくんじゃないか。そういう話なんですね。

となると、今回のMuseショックはまさに同じことが起きていて、要するに旅行、銀行、保険とかって、極端に言うと、我々みたいなユーザー側にその業界の正確な知識がないから、あれは儲かってるわけです。情報格差なわけです。でも、AIエージェントをみんな1人1体持って、そのお金をここに預けておけば一番いいですよとか、この旅行プランがいいですよみたいな、全部AIエージェントでやってくれるとすると、情報格差コストで稼いでいた業界というのは、あれ、どうなるんだっけって話になります。

ということで、今回のMuseショックっていうのは、Microsoftが元々言っていたエージェンティックエコノミーとものすごくよく似てますので、言いたいことは、AIが発展しすぎると高度に効率化された社会になるので、その効率化されてないところで稼いでいた業界というのは、あおりを食らうかもしれないという話ですね。

仲介業務の一部が代替される可能性ですね。ここまでAI開発競争の行方から、巨額投資を本当に回収できるのかまでじっくりお話を伺いましたが、お2人いかがでしょう？ 木野内さん、いかがでしたか？

今日はいつもに増して、全く知らないこともたくさんあって勉強になりました。今も申し上げた通り、このAIの分野はどんどん日進月歩なんで、研究者の専門的な話がかなり有効です。

実は先生に4か月前に、知識は圧縮できないって話を僕、お伺いした。あの時に、あ、そうかと。もうピンと来たんですよ。というのは、知識は圧縮できない、逆DeepSeekショックだって僕、言い出して。これは知識が圧縮できないんだったら、データセンターっていうのはやっぱりどんどんスケーリング則が効いてくるということなので、これ、もっと相場になるっていう話になって。実際にフジクラとかキオクシアさんなんかが、ハイパースケーラーから接触がありましたみたいな話があって、6万8000円で止まるはずだった今年の相場が7万2000円まで行っちゃった。6万8000円で止まるはずって僕の予測だったんだけども、このようにAIの専門家の議論っていうのが経済や相場に直結してますよ。

そうですね。スケーリング則が一番、それの大きなところですね。

本当にですね。今日お話を聞いた話は、もうこれ、保存版。

本当ですね。本当に大変勉強になります。進化のスピードが早いので、ぜひお話を伺えればと思います。

そして最後にお知らせです。実は木野内さんが来年の株式市場を見通す資料の制作にここから集中するため、およそ2か月間、番組をお休みされるんですよね。

はい、すいません。少し、来年のことを見通す、勉強しなきゃいけない時間っていうのは、やっぱり作んなきゃだめなんですよ。ということで、昨年もこの時期からお休みさせていただきましたけども、今年も2か月間ぐらいこの番組はお休みさせていただいて、その分いい資料を作って、また皆さんにご紹介したいと思いますので、しばらくご無沙汰でございます。申し訳ございませんけれども、よろしくお願いします。

お待ちしています。その間は別の専門家の方をお迎えし、引き続きマーケットを分析していきます。木野内さんがお戻りになった際には、来年の相場についてたっぷり伺えればと思います。よろしくお願いします。

お2人、本日はありがとうございました。

ありがとうございました。ありがとうございました。

お