2026年に向けた投資の核心 | 「AIが見える側」への招待状

2025年12月年末の深夜。

Anthropic共同創業者のJack Clarkは、生まれたばかりの赤ん坊を寝かしつけた後、久しぶりにMacBookを開いた。妻も、上の子も、ようやく眠りについた。静寂の中、彼はClaude Codeを起動した。

捕食者と被食者の生態系シミュレーションを作りたい。A*探索でパス検索を実装したい。昼夜サイクルで夜行性生物の行動を変えたい。3Dプリント用の座標も出力したい。

数時間後、彼はすべてを完成させていた。

私も、2025年の夏ごろからClaude Codeを使い始めているが、明らかに何かが変わっている。3週間かかるはずのソフトウェア開発が3時間で終わる。3日かかるはずの分析作業が3分で終わる。この体験を誰かに説明しても、うまく伝わらない。まるで、ファンタジーを聞いているかのようなきょとんとした顔をされる。

（いや、現実に起こっているんだけどな・・）

Clarkはこの違和感を、的確に言語化してみせた。

平行世界。

彼はそう表現した。

あなたは今、どちら側にいるか

街を歩いてみてほしい。

ドローンが飛んでいるか。自動運転車が走っているか。ロボットが荷物を運んでいるか。

おそらく、何も見えない。

Clarkも同じことを言っている。自宅の周りを散歩しても、AIが物理世界を変えている証拠はどこにも見当たらない。

だから多くの人は、こう思っている。

その感覚は、ある意味で正しい。

目に見える変化は、物理世界において、まだほとんど起きていない。

しかし、見えないところで起きている変化を知っている人間にとって、この「平穏」はむしろ不気味だ。

OpenAIが2025年に公開した「The State of Enterprise AI」レポートによると、AI活用度の上位5%に位置する従業員は、同じ会社の中央値の従業員と比較して、ChatGPTに6倍のメッセージを送信していた。

6倍だ。

コーディング関連では17倍。データ分析では16倍。

同じオフィスで、同じツールにアクセスできる環境で、これほどの差が生まれている。

これを「可視性AI格差」とでも呼ぼうか。

AIの進歩が見えている人と、見えていない人。使いこなしている人と、まだ触っていない人。その間には、数字で測れる巨大な溝が広がっている。

そして厄介なのは、この溝が外からは見えないことだ。

「AIで速くなった」という錯覚

ここで、投資家には胃がキュッとなる研究結果を紹介したい。

METR（AIツールの影響を測定する研究機関）が2025年7月に発表したランダム化比較試験だ。経験豊富なオープンソース開発者に、AIツールを使う場合と使わない場合で同じタスクを実行してもらった。

結果は驚くべきものだった。

AIツールを使った場合、開発者は19%遅くなった。

速くなったのではない。遅くなったのだ。

そして最も興味深いのは、開発者自身の感想だ。彼らは「平均20%速くなった」と感じていた。

認知と現実のギャップ。

私自身もAIを使った開発体験を振り返らずにはいられなかった。確かに出力は圧倒的に増えた。しかし、その一方でAIが出してくるゴミコードの取捨選択による手戻りも増えた。本当に速くなっているのか。それとも、速くなった気がしているだけなのか。

（正直、AI銘柄に本気投資している側としては嫌な数字だ…）

ただ、この研究には重要な注釈がある。対象は「既存のリポジトリで作業する経験豊富な開発者」だ。自分のコードベースを熟知している人間にとって、AIは「邪魔」になることがある。

一方で、Clarkのような体験もある。新しいプロジェクトを0から立ち上げる場合、AIは圧倒的な加速装置になる。

つまり、こういうことだ。

AIを使えば誰でも速くなるわけではない。AIの恩恵を受けるには、「使い方」を知っている必要がある。

Clarkはこれを「深いファネル」と呼んだ。

AIの恩恵を受けるには、4つの条件が揃わなければならない。

• 知的好奇心

• 強力なAIシステムへのアクセス

• 好奇心をAIへのタスクに変換する能力

• 実験に費やす時間

このファネルは、驚くほど狭い。

EYの2025年調査によれば、88%の従業員がAIを使っていると回答した。しかし、高度な使い方で仕事を変革しているのは、わずか5%だ。

MIT NANDAの調査はさらに厳しい。組織の80%以上がChatGPTやCopilotを探索・パイロット段階で試している。しかし、カスタムビルドやタスク特化型のGenAIツールを本番環境に導入できているのは、わずか5%だ。

80%が「試している」。

5%が「本気で使いこなしている」。

この数字のギャップが、AI格差の正体だ。

3500億ドルはどこに消えたのか

ここで、投資家として最も重要な問いに向き合いたい。

これほど巨額の資金が動いているのに、なぜ私たちの日常は変わらないのか。

Reutersの報道によると、2025年、ハイパースケーラー4社（Amazon、Alphabet、Microsoft、Meta）の設備投資額は合計で約3500億ドルに達する見込みだ。

（注：ここでの「CapEx」は各社の定義が異なり、リース資産を含むかどうかで数字が変わる。たとえばMicrosoftの四半期349億ドルはリース込みの数字だ。横比較には注意が必要。）

個別の数字を見ると、その規模に圧倒される。Microsoftは第3四半期だけで349億ドル（リース込み）を投じた。前年同期比75%増だ。

Goldman Sachsの試算では、2025年から2027年の3年間で、累計1.15兆ドルがデータセンターに投入される。

1.15兆ドル。

日本円で約170兆円。日本のGDPの約3分の1だ。

NVIDIAの2025年11月決算を見れば、この資金の流れが実感できる。売上高570億ドル。データセンター部門だけで512億ドル。前年同期比62%増。Jensen Huang CEOは「Blackwellの売上は記録を塗り替え、クラウドGPUは完売状態だ」と語った。

しかし、私たちの日常には、何も起きていないように見える。

この膨大な投資は、どこに消えているのか。

Clarkの答えは明快だ。

クラウドの奥深く、データセンターの中で、AIは24時間休むことなく稼働している。トークンを生成し、推論を行い、エージェント同士が情報を交換している。

Clarkはこれを「ゴーストリー（幽霊のような）」と表現した。

さらに彼は、SF作家Iain M Banksの概念を引用した。

エクセッション。高次元の存在が低次元の世界を通過するとき、私たちにはその断面しか見えない。

この膨大な投資は消えたのではない。私たちには見えない次元で、活発に動いている。

2026年に見えるAIの景色

ここからは、私の独自見解を述べたい。