本記事は、YouTube動画『AI時代に今後3年で生き残る企業と消える企業』の内容を基に構成しています。
AI時代に企業の生き残りを分ける「境界線」が見え始めている
今後3年で、生き残る企業と消えていく企業の差は、これまで以上にはっきりしていく可能性があります。
多くの投資家は、今でも過去のロジックで株を選びがちです。「株価が安いから買う」「大きく下がったから拾う」「割安に見えるから投資する」といった考え方です。
もちろん、割安株投資そのものが間違っているわけではありません。しかし、時代の大きな変化が起きている局面では、「安い」という事実が必ずしもチャンスを意味するとは限りません。
むしろ、今の時代において株価が安い企業は、単に市場から見放され始めているだけかもしれません。安いのではなく、時代の流れから取り残されているサインである可能性があるのです。
今回のテーマは、明日どの銘柄を買えばよいかという短期的な話ではありません。今後3年で産業地図がどのように塗り替えられていくのか、そして投資家はどの領域を避け、どの領域に注目すべきなのかを考える内容です。
時代に逆行する企業には投資してはいけない
投資における最初の原則は、時代に逆行する企業へ投資してはいけないということです。
これは当たり前のように聞こえます。しかし、実際にこの原則を守れる人は多くありません。なぜなら、人は「安いもの」を見ると、それだけで魅力的に感じてしまうからです。
その典型例として語られるのが、ウォーレン・バフェット氏の失敗です。
バフェット氏が率いるバークシャー・ハサウェイは、現在では世界的な投資会社として知られています。しかし、その原型は繊維工場でした。1960年代、アメリカの繊維産業はすでに衰退しつつありました。工場は次々と閉鎖され、業界全体が苦しい状況に置かれていました。
その一方で、バークシャー・ハサウェイの株価は帳簿上の資産価値を大きく下回っていました。数字だけを見ると、非常に割安に見えたのです。バフェット氏はそこに注目し、同社を買収しました。
しかし、結果は失敗でした。繊維産業の衰退は止まらず、工場の機械や設備の価値は下がり続けました。投じた資金は大きく毀損し、バフェット氏自身もこの投資をキャリア最大級の失敗の1つとして認めています。
その後、会社に残っていた資金を使って保険会社やシーズキャンディなどの別事業を買収し、現在のバークシャー・ハサウェイへと立て直していきました。
つまり、現在の巨大投資会社バークシャー・ハサウェイは、時代に逆行した投資の失敗から生まれた会社でもあるのです。
安い企業が必ずしも割安とは限らない
この教訓は非常に重要です。
時代に取り残されつつある産業は、どれだけ安く見えても触ってはいけません。なぜなら、それは一時的に安くなっているのではなく、永久に退場へ向かっている可能性があるからです。
バフェット氏はその後も、アメリカ国内で靴を製造する企業に投資し、同じような失敗を経験したとされています。すでに靴の生産拠点は中国や東南アジアへ移っていたにもかかわらず、国内製造企業に投資して損失を出したのです。
この話が示しているのは、時代の流れに逆らう企業は、どれだけ安く見えても危険だということです。
AIが既存企業の価値を吸い込んでいる
では、現在の時代において、何が取り残されつつあるのでしょうか。
大きな答えはAIです。
ただし、AIそのものが淘汰されるという意味ではありません。AIが他の産業や企業の価値を吸い込んでいるということです。
近年、ChatGPT、Claude、Geminiなどの生成AIは急速に進化しています。プログラミング、レポート作成、データ分析、アプリ開発、資料作成など、以前であれば1チームが必要だった作業を、今では1人とAIで完結できる場面が増えています。
これは従来型のソフトウェア企業にとって大きな脅威です。
これまで多くのSaaS企業は、月額サブスクリプションで安定的な収益を上げてきました。プロジェクト管理、デザイン、会計、文章作成、分析、業務効率化など、さまざまな分野でクラウドソフトウェアが使われてきました。
しかし、AIがそれらの機能を一気に代替し始めています。
プロジェクト管理ツールで行っていた作業の多くを、AIが無料または低コストで処理できるようになりつつあります。デザインツールの高度な機能も、AIによって数秒で実行できるようになっています。
これは未来の話ではありません。すでに起きている変化です。
ソフトウェア企業やサービス企業の「堀」は浅くなっている
これまで投資家は、ソフトウェア企業を高く評価してきました。理由は、継続課金モデルがあり、利益率が高く、事業拡大がしやすかったからです。
しかし、AIの登場によって、その強みの一部が揺らぎ始めています。
AIが毎月のようにできることを増やしていくなかで、従来のソフトウェア企業が持っていた参入障壁は低くなっています。特定の機能だけで勝負していた企業は、AIに代替されるリスクが高まっています。
これは自動運転の領域でも同じです。
今から従来型の運送会社やタクシー会社に投資した場合、テスラのロボタクシーやサイバーキャブのようなサービスが本格化した瞬間に、企業価値が大きく変わる可能性があります。
さらに、法律や会計の分野でも同じ変化が起きています。AIはすでに契約書の精査、リスク検出、レポート作成、財務分析などをこなせるようになっています。
弁護士や会計士そのものがすぐに消えるわけではありません。しかし、標準化された反復作業を提供する企業の価値は、今後大きく縮小する可能性があります。
そのため、ソフトウェア企業やサービス企業の株価が下がっているのを見て、「安いから買う」と考えるのは危険です。それは割引ではなく、構造的な衰退の始まりかもしれません。
AI時代の産業構造は「鉄道」にたとえると分かりやすい
AI時代の産業構造は、鉄道にたとえると理解しやすくなります。
新しい鉄道が敷かれている時代に、列車にあたるのがAIモデルです。OpenAI、Anthropic、Google、xAIなどが、この領域で激しく競争しています。
ここで見落としてはいけないのがGoogleの存在です。
ChatGPTの登場によってOpenAIが生成AIブームを大きく広げましたが、生成AIの基礎技術であるトランスフォーマーモデルの重要論文は、Googleの研究者たちによって発表されました。
GoogleにはGeminiがあり、YouTubeがあり、検索があり、クラウドがあり、Androidがあります。私たちの日常生活のなかで、Googleから完全に離れることはほぼ不可能です。
さらに、GoogleはSpaceXやAnthropicにも関わりを持つなど、事業、研究、投資のすべてにおいて高い水準にあります。
AI企業のなかで、すでに上場しており、莫大な利益を出し、AI研究の蓄積も深い企業として、Googleは重要な存在だといえます。
データセンターはAI時代の「線路」である
列車が走るためには線路が必要です。
AI時代における線路とは、データセンターです。
現在、世界中でデータセンターの建設が急速に進んでいます。1棟あたり数千億円から数兆円規模の投資が必要になることもあり、それを大量に建設する流れが生まれています。
AIモデルの多くはアメリカ企業によって開発され、データセンターもアメリカを中心に整備されています。世界のコンピューティングパワーがアメリカに集中しつつあるのです。
そして、このデータセンターを支えるのが半導体です。
AIに必要な半導体を設計する代表的な企業がNVIDIAです。製造を担うのがTSMC、SKハイニックス、サムスンなどです。さらに、その半導体を作るための製造装置や素材を供給する企業も重要になります。
日本には、この分野で世界トップクラスの企業が複数あります。東京エレクトロン、レーザーテック、SCREEN、新越化学などがその代表例です。
この領域は、今後本格的に恩恵が出てくる可能性があります。なぜなら、半導体の供給拡大はまだ始まったばかりであり、設備投資の受注が本格化するのはこれからだからです。
売上に反映されるのは来年、再来年になる可能性があります。つまり、半導体製造装置メーカーの時間が近づいているということです。
AI産業は4層構造で動いている
AI時代の産業構造は、次のような4層で見ることができます。
・第1層：AIモデル
・第2層：データセンター
・第3層：半導体
・第4層：半導体製造装置と素材
この4層が閉じたループのように回り続けることで、AIからAGI、さらに超知能へ向かう可能性が語られています。
AIモデルが進化すれば、より多くの計算資源が必要になります。計算資源が必要になれば、データセンターが増えます。データセンターが増えれば、半導体需要が増えます。半導体需要が増えれば、製造装置や素材への需要も増えます。
この流れは、今後2年から3年にわたって続く可能性があります。
エネルギー問題は本当にAIのボトルネックになるのか
AIの成長において、電力不足が大きな問題になるという見方があります。データセンターは膨大な電力を消費するため、エネルギー供給が追いつかなくなるのではないかという懸念です。
しかし、動画内では、このエネルギー問題はいずれ解決される可能性が高いという見方が示されています。
人類はこれまでも大きな危機に直面するたびに、何らかの答えを見つけてきました。コロナ禍では、短期間でワクチン開発が進みました。完璧ではないにしても、人類は問題解決能力を発揮してきたのです。
短期的に最も大規模展開しやすいエネルギー源としては、太陽光発電が挙げられています。
中国では、広大な砂漠地帯に大規模な太陽光発電設備が建設されています。砂漠は日照量が多く、太陽光パネルの効率が高くなりやすい環境です。さらに、パネルが地面を覆うことで地表温度が下がり、草が生え始めるなど、砂漠化の緩和につながる可能性も指摘されています。
中長期的には、SMRと呼ばれる小型モジュール炉も注目されています。ただし、今後2年から3年という短い期間で大規模展開しやすいのは、太陽光発電と蓄電技術の組み合わせだと考えられます。
本当のボトルネックは製造現場にある
AI時代の構造は、AIモデル、データセンター、半導体、エネルギーだけで完結するわけではありません。
本当のボトルネックは、製造現場にあります。
NVIDIAのジェンセン・フアン氏が繰り返し強調している概念に「フィジカルAI」があります。これは、AIが仮想空間だけで活用されるのではなく、ロボットや工場、生産ラインなどの物理世界に入り込んでいくという考え方です。
バーチャルな世界でのAI導入は比較的簡単です。プログラマーがAIコーディング支援を使う、クラウド上の業務にAIを接続する、といったことはすぐに実行できます。
しかし、製造現場はまったく違います。
工場には、在庫管理、生産スケジューリング、品質管理、物流、サプライチェーンなど、複雑な業務が存在します。大企業であっても、現場の管理方法が10年前から大きく変わっていないケースは珍しくありません。
なぜなら、現場には「今までのやり方で回っているのに、なぜ変える必要があるのか」という強い慣性があるからです。
AIロボットが現場の過酷な仕事を置き換える
動画では、食品加工工場の例が紹介されています。
ある食品加工工場では、毎日大量の豚を処理しています。夜勤で8時間働く必要があり、高い給料を出しても長期間働き続けられる人は多くありません。精神的にも肉体的にも過酷な仕事だからです。
こうした現場で、AIロボットによる自動化が始まっています。
切り分け作業の精度は人間以上になり、ロボットは疲れず、休まず、学習によって精度を高め続けます。これは遠い未来の話ではなく、すでに現実のものになりつつあります。
一度導入され、効率化の効果を知った企業は、元のやり方には戻れません。
この流れのなかで重要な企業として挙げられているのが、パランティアです。
パランティアは物理世界とAIをつなぐ橋になる
パランティアが行っているのは、製造現場に散らばるデータを統合し、AIによって分析、予測、最適化することです。
物流、在庫、生産スケジュール、品質管理などの情報を1つのシステムに集約し、意思決定に使える形へ変えていきます。
つまり、パランティアはバーチャルなAIの世界と、物理的な製造現場をつなぐ橋のような役割を担っているのです。
同社のバリューエーションは常に高く、PERも非常に高い水準にあります。そのため、単純に「安い株」として見ることはできません。
しかし、AIが物理世界へ広がっていくうえで、重要な転換点を作っている企業として注目されています。
日本はフィジカルAI時代に有利な立場にいる
AI時代において、日本は世界でも有利な立場にいる可能性があります。
その理由は、日本が製造業の国だからです。
自動車、精密機械、素材、ロボットなど、日本の製造現場は高い密度と精度を持っています。さらに、日本は産業用ロボットの活用率が高い国の1つであり、ロボットとの共存がすでに進んでいます。
ここにフィジカルAIが重なると、日本の製造現場がAIで武装され、生産性が大きく向上する可能性があります。
ジェンセン・フアン氏やサム・アルトマン氏が日本を訪れていることも、日本の製造データや現場に対する関心の高さを示していると考えられます。
また、パランティアも日本に重要拠点を構えています。これは、日本の製造現場でフィジカルAIがどのように進化するのかを見たいからだと考えられます。
人口減少はAIロボット導入の追い風になる
日本には人口減少という大きな課題があります。
通常、人口減少は経済にとって逆風です。労働力が減り、消費も伸びにくくなるからです。
しかし、AIとロボットの文脈では、この人口減少が逆に導入を加速させる要因になる可能性があります。
人手不足が深刻だからこそ、AIロボットを導入する必要性が高まります。特に、きつい、汚い、危険とされる3Kの現場では、すでに人手が集まりにくくなっています。
外国人労働者の確保も年々難しくなっているなかで、AIロボットは現実的な解決策になり得ます。
つまり、日本の人口減少は、AIロボット導入を進める強い動機になるのです。
日本の半導体産業にも復活の兆しがある
日本の半導体産業も、再び注目されています。
TSMCの熊本工場、ラピダスの北海道工場など、日本国内に半導体製造拠点が戻ってきています。
また、半導体製造装置では東京エレクトロン、レーザーテック、SCREENなどが世界的に重要なポジションを持っています。素材分野では、新越化学、JSR、住友化学、日本企業の各社がサプライチェーンの要を担っています。
今後2年から3年で半導体設備投資が本格化すれば、これらの企業に恩恵が及ぶ可能性があります。
新工場の建設が決まれば、製造装置の受注も動きます。実際の売上反映には時間差がありますが、投資家はこの時間差を理解しておく必要があります。
投資で最も大切なのはレバレッジを使わないこと
ここからは投資戦略の話です。
まず最も重要なのは、レバレッジを使わないことです。
特に、2倍や3倍のレバレッジ型ETFには注意が必要です。3倍レバレッジの商品は、対象資産が大きく下落すると、元本が極端に毀損します。もし資金が大きく減ってしまえば、その後の反発を待つこともできません。
投資で長期的に生き残るために大切なのは、耐えられる投資をすることです。
耐えられるからこそ、10年、20年と続けられます。耐えられなければ、1度の暴落で市場から退場してしまいます。
投資はタイミングではなくタイムである
投資で重要なのは、タイミングではなくタイムです。
NVIDIAを5年前に買い、売らずに持ち続けていれば、大きなリターンを得られた可能性があります。しかし、その途中には暴落もあり、悪材料もあり、何度も売りたくなる局面がありました。
それでも売らずに持ち続けた人に、時間が報酬を与えたのです。
バフェット氏の投資も、基本的にはこの考え方に近いものです。コカ・コーラを買い、長期間保有する。ブランドは簡単には消えず、人々は飲み続け、会社は利益を出し続ける。その時間の積み重ねがリターンになります。
テクノロジー株も同じです。
AIが単なるバブルではなく、電力、鉄道、インターネットと同じような構造的革命だと考えるなら、明日上がるか下がるかを予測する必要はありません。
重要なのは、正しい方向にある企業を買い、待つことです。
ニュースではなく自分の仮説で投資する
投資家は、ニュースで売買してはいけません。
ニュースが追求しているのは、投資家の利益ではなくクリック数です。クリック数を集めるには、パニックや興奮を生む見出しが必要です。
「半導体暴落」
「AIバブル崩壊間近」
「NVIDIA終了」
こうした見出しを見ると、投資家は不安になり、売りたくなります。しかし、その見出しを書いている人は投資家ではなく、コンテンツを作っている人かもしれません。
大切なのは、科学者のように仮説を立てることです。
たとえば、「AI半導体の需要は今後3年間、供給を上回り続ける」という仮説を立てます。NVIDIAの新世代チップはより多くのHBMメモリーを必要とし、その生産能力拡大には2年から3年かかる。だからSKハイニックスやTSMCの稼働率は高止まりする、というように考えます。
この仮説は検証できます。受注データを見る、設備投資計画を確認する、決算を読む、AIツールで情報を整理する。そうした作業を通じて、自分なりの判断を下すのです。
仮説は間違うかもしれません。しかし、間違ったら修正すればよいのです。そのプロセスが知識になり、知識が知恵になり、知恵が投資の直感になります。
短期売買を繰り返しても、何も積み上がりません。上がれば喜び、下がれば後悔するだけでは、10年後も同じ場所に立っている可能性があります。
一方で、10年かけて仮説を立て、検証し、修正し続ければ、投資家としてまったく違うレベルに到達できるはずです。
投資に必要なのは心理学である
チャーリー・マンガー氏は、投資に最も役立つ学問は会計でも財務分析でもなく、心理学だと考えていました。
なぜなら、人間の認知バイアスは、昔からほとんど変わっていないからです。
テクノロジーは大きく進歩しました。しかし、人間の恐怖、貪欲、群衆心理は昔と変わりません。
株価が上がれば興奮して飛びつく。株価が下がれば恐怖で逃げ出す。これは人間の本能です。
しかし、合理的な投資行動はその逆です。
価値が価格を上回るときに買い、価格が価値を大きく超えたときに警戒する必要があります。ところが、人間は価格が価値を超えたときに最も興奮し、価格が価値を下回ったときに最も恐怖を感じます。
このバイアスを認識するだけでも、投資において大きな差が生まれます。
3年の投資を5年の目線で見る
今後3年の投資を考えるなら、5年の目線を持つことが重要です。
3年以内に売りたくなる株は、最初から買わない方がよいかもしれません。ポートフォリオを組んだら、頻繁に取引アプリを開かず、積み立て設定をして、長い目で見ることも大切です。
5年後、本当に成長していた企業がリターンをもたらします。パニックの中で売らずに握り続けたポジションこそが、最も価値ある資産になる可能性があります。
今後3年、AIは産業地図を大きく塗り替えていくと考えられます。
正しい場所に立っていた企業は急成長し、時代に逆行していた企業は消えていくかもしれません。
投資家に必要なのは、明日上がるか下がるかを予測することではありません。大きな方向を見極め、正しい側に立つことです。
まとめ
今回の動画では、AI時代における企業の生き残りと投資家の考え方について解説されていました。
最も重要なメッセージは、時代に逆行する企業に投資してはいけないということです。安く見える株が、必ずしも割安とは限りません。構造的に衰退している企業は、どれだけ安く見えても危険です。
一方で、AIモデル、データセンター、半導体、製造装置、素材、エネルギー、フィジカルAIといった領域は、今後3年で大きな変化が起きる可能性があります。
特に日本は、製造業、ロボット、半導体製造装置、素材といった分野で強みを持っています。人口減少という課題も、AIロボット導入の追い風になる可能性があります。
投資においては、レバレッジを使わず、耐えられる範囲で投資することが重要です。そして、ニュースに振り回されるのではなく、自分の仮説を立て、検証し、修正し続ける姿勢が求められます。
AI時代の鉄道はすでに敷かれ始めています。大切なのは、その列車がいつ駅に着くかを正確に予測することではありません。
自分が正しい列車に乗っているかを確認し、切符を買い、座って待つことです。
時間こそが、投資家を目的地まで連れて行ってくれるのです。
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