今日、AI主導の変化は多くの業界に革命的な影響を及ぼしており、そのペースは加速している。テクノロジー分野だけではなく、最終的には世界経済をも大きく変えるAI主導の投資サイクル（すなわち、「AIの潮流」）の初期段階にあると考えている。
AIを、あるテクノロジーの喧伝だと見なす投資家がいることは理解できる。特に、生成AIはデータ、統計、アルゴリズムに基づいて予測しているだけで、実際に思考しているわけではないからだ。しかし、ジェニソンでは、AI革命は現実のものであり、今まさに始まったばかりであると見ている生成AIモデルの開発や改良に必要なインフラストラクチャとなるハードウェアやソフトウェアへの需要は既に急増しており、生成AIの本格的な導入は、経済全体を席巻する巨大な潮流となるだろう。このような投資機会を捉えるために、投資家はAI経済圏の現状と今後の発展がもたらす影響について深く理解する必要がある。
需要のうねり
AIがもたらす最初の影響の一つとして、AIモデルの学習や大規模なAI対応アプリケーションの実行に必要な半導体やインフラに対する需要の急増が挙げられる。この需要の源泉は、大規模なハイパースケール・クラウドコンピューティング企業であり、これらの企業は引き続きAIハードウェア（例：GPU）の主要な購入者となっている。多くの企業プラットフォームへの設備投資額および支出予想額は大幅に増加している。
これらの企業は、モデル学習やAIアプリケーションの運用を行うために、ソフトウェア企業を含むあらゆる規模の顧客にこれらのハードウェアを貸し出すことを企図している。こうしたサービスに対する需要の高まりを受け、各社は製品を市場に投入するために必要とされる規模の拡大を継続している。これは、エンドユーザーによる製品の開発や導入に先立つ、「AIの潮流」の重要な一面であると考えている。
AIは既にテクノロジー・ハードウェアに大きな影響を与えている一方、その他のテクノロジーや経済への影響はリアルタイムに変化している。AI関連の開発は、過去数年にわたり多くの企業の優先課題とされてきた。生成AIを使用するソフトウェアやアプリケーションが製品化され、企業はこれらの新しいツールを業務フローに取り入れている。その結果、ソフトウェア開発者はデータやユーザーからのフィードバックを収集し、それを活用してソフトウェアの提供をより効果的なものにしている。これらのAI搭載の新世代製品が実用化されるに従い、顧客の業務プロセス改善や効率化を明示する証左に注視している。時間の経過とともに、これが生産性の向上、コストの削減、そしてより力強い経済成長に繋がると考えている。
経済全体を席巻するAIの潮流
最も初期の段階で明らかとなりつつあるAI主導の改善例は、カスタマーサービス、マーケティング、営業に特化したソフトウェア企業によってもたらされている。複数の企業が、かなりの割合の顧客企業が既にAI機能を利用していると報告しており、1年以内にAI機能が大幅に向上すると予測している。これらのツールは、自動化や高速化、あるいは強化可能な定例業務を当初のターゲットとしている。例えば、AI関連のソフトウェアは、フォーマルからカジュアルまで様々な様式のメールの下書きを作成し、それをAIが生成した画像と組み合わせ、マーケティング活動で使用することが可能となる。このソフトウェアは、会議のフォローアップや自動スケジュール機能も含まれることになるだろう。社内では、ソフトウェアがデータの追跡と分析を行い、見込み案件と営業活動の効率性に関する透明性の高い情報を提供する。
私たちは生成AIが広告などの特定の業界に与える影響をすでに目の当たりにしている。現在、中堅企業にとって動画広告の作成費用は大きな負担となり得る。我々の見通しでは、AIツールが動画作成コストを劇的に削減し、時間とともに中小企業が動画広告を採用する上での障壁が下がると考えている。ソーシャルメディアのプラットフォーム提供企業と最大手の動画ホ スティングサービス企業が、これらにより最大の恩恵を受けると考えられる。
AI が広範囲にわたり活用され得るもう一つの分野として、サイバーセキュリティが挙げられる。企業は自社のネットワークとデータの安全性を保持するためにAIツールの開発を行っている。典型的には、企業のセキュリティ担当部門が具体的な脅威を特定し、これらの脅威に攻撃され得る企業のネットワーク上の脆弱性を明らかにし、それらを修復するべく設計されている。これらのツールは、セキュリティおよびデータ部門がより重要な業務に従事できるべく、単体の製品として販売されている。サイバーセキュリティの専門家が大幅に不足していることに加え、サイバー攻撃の脅威が増大していることから、このツールに対するニーズは非常に大きい。
AIエージェントは、大規模言語モデル（LLM）の使用において次の最先端領域となり得る新しい開発のフレームワークである。AIエージェントとは、複雑なタスクを自律的または半自律的に実行するべく設計されたソフトウェアである。また、行動計画の作成、推論の実施、外部アクションやツールの必要性の判断、会話形式でのユーザーの追加情報の収集、他のAIエージェントとの対話、外部システム（Webサイト、ソフトウェア、API*）調査に基づく計画修正、一連の行動の能動的な開始なども行うことができる。（*Application Programming Interface︓アプリケーションとプログラムとの接続口）
AIエージェントにより、LLMの活用領域が拡大し、特定の目標を達成するために、より複雑かつ複数のステップから成るタスクを実行し、外部システムにおいて対応策を講じることが可能となる。AIエージェントにより幻覚（AIが生成する事実とは異なる誤情報）が減少し、システムが対応策を講じることが可能になることで、AIシステムが実行できるタスクの範囲が拡大するだろう。
課題と機会
劇的な変化は、多くの場合には何らかの課題を伴う。テクノロジー企業ではなくとも、ほとんどの企業がAIの重要性を理解しているものの、自社内にAIの機能を構築するために必要なインフラに関する経験や専門知識はほとんど有していない。さらに、AI機能をサポートするソフトウェアプログラムの集合体最新のテクノロジーであり、絶えず進化しているという点も状況をより困難なものとしている。もう一つの大きな課題はデータの純度である。企業社内AIアプリケーションの構築を検討する際、自社が所有権を持つデータが散在していたり、非効率的に保存されていたり、そもそもアクセスできない状態であることが多い。その結果、多くの企業は、新規および既存のSaaS（Software as a Service︓サービスとしてのソフトウェア）ベンダーを通じて、最初の生成AIソフトウェア製品を利用することになるだろう。
時間の経過とともに、非テクノロジー企業でも、自社所有のデータを活用して独自の社内アプリケーションを構築する例が増えつつある。こうしたツールにより大きな競争力とビジネス上の成果がもたらされる可能性があるが、構築と実用化にはより多くの時間が必要となるだろう。また、特に資金力のある大手テクノロジー企業との間での優秀な人材の獲得競争が激化していることにも留意する必要がある。
我々の見通しでは、AIアプリケーションの運用コストの低下により、研究開発から実用化への段階移行が促進されると考えている。2023年を通じ、モデルの効率性が向上したことやクラウドサービスの提供企業がGPU関連のインフラを拡張したことで、大規模言語モデル（LLM）やマルチモーダルAIの価格が大幅に下落した。以前はそれらの実装コストは非常に高額だったが、現在ではより手頃な価格で導入できるようになっている。
全体的に見ると、AI主導型ツールの導入状況にはばらつきが見られる。企業内で広範に導入される唯一無比のAIアプリケーションは出現していないが、早期にAIを導入した企業では、既にAIの有望な活用方法が明らかになりつつある。それは依然として試行錯誤のプロセスであり、今後も多くの失敗事例がみられるだろう。
投資家にとっては、一層の警戒が必要だと考えている。例えば、拙い業務遂行、経営の不確実性、あるいは不芳な喧伝などによって個別企業がつまずいた場合、企業価値が急低下し、大きな損失に繋がる可能性がある。
しかしながら、「AIをうまく取り入れ、競争優位性を高める企業と、そうでない企業」との格差は明確になるだろう。究極的には、「最も効果的な活用方法」を見出し、収益化につながる効果的なAIインフラとアプリケーションを構築するような、AIを正しく理解する企業を見出すことに注力してゆく。
ジェニソンでは、そのような企業は長期にわたり魅力的な投資機会をもたらすと考えており、経営資源、経験、専門知識、規律あるアプローチを備えた投資家が、そのような強みを最大限に活用できる立場にあると確信している。
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