Is it a bubble?

我々の時代は、世界史上で注目すべき瞬間です。
変革をもたらす技術が台頭し、その支持者たちは永続的に世界を変えると主張しています。その実現には、生涯で見ることのできるような膨大な資金投入が必要となります。報道では、アメリカ最大手企業が間もなく弾けるバブルを支えているという恐怖が広がっています。

先月、アジアと中東のクライアント訪問で「人工知能（AI）にバブルはあるのか？」という質問を頻繁に受けました。議論を通じてこのメモを作成しました。
まず、私の常識的な注意事項から始めます：私は株式市場には積極的に関与しておらず、投資家心理のバロメーターとしてだけ観察しています。また、テクノロジーの専門家ではなく、AIについては一般投資家と同程度しか知りません。しかし、できる限り正確に伝えます。

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バブルの興味深い側面：その「規則性」

• 何か新しく革命的に見えるものが登場し、人々の意識へ侵入します。
• 想像力を掴み、熱狂は圧倒的です。
• 初期参加者は大きな利益を得ます。
• ただ眺めるだけで羨望と後悔が湧き、さらに「チャンスを逃す恐怖」に駆られ参入します。
• 彼らは将来の見通しや、支払っている価格が合理的なリターンをもたらせるかどうかを知らずに行動します。
• 短期・中期では投資家にとって必然的に痛みがありますが、十分な年月が経てば利益になるケースもあります。

私は過去のバブルを経験し、他者の報告も読んできました。すべてはこのパターンに沿っています。過去にバブルが弾けた際の損失が次の形成を抑えると思われがちですが、現実にはそうではありません。記憶は短く、慎重さや自然なリスク回避は「誰もが知っている革命的技術で金持ちになれる」という夢に勝てません。

このメモの冒頭引用は、デレク・トンプソン氏が11月4日に発行したニュースレター「AI Could Be the Railroad of the 21st Century. Brace Yourself」で取り上げた、今日のAIと1860年代の鉄道ブームとの類似点についてです。文字通り両者に適用できることは、マーク・トウェインがよく言った「歴史は韻を踏む」という表現の意味を明確に示しています。

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バブルを理解するために

本題に入る前に、まず一つ整理しておきます。誰もが尋ねる「AIにはバブルがあるのか？」という問い自体に曖昧さがあります。
私は二種類の関連したバブルの可能性を考えるべきだと結論付けました：

1. 業界内企業の行動 – 投資やビジネスモデルが過剰であるかどうか。
2. 投資家の行動 – 価格設定において過大評価が起きているかどうか。

AI企業の積極的な行動が正当化されるかは判断できませんので、主に「金融市場におけるAI周辺のバブル」の有無を検討します。

投資アナリストの主な仕事

• 企業やその他資産を調査し、その内在価値と見通しを評価する。
• その価値に基づき投資判断を下す。

短期・中期で変動が大きいのは、資産価格と根本的価値との関係です。この関係自体は投資家心理の結果と言えます。

市場バブルは技術や財務発展そのものから直接生まれるわけではない

むしろ、それらに対して過剰な楽観を適用した結果として生じます。私は1月のメモ「On Bubble Watch」で述べたように、バブルは一時的なマニアであり、その分野の発展が元々の米連邦準備制度議長アラン・グリーンスパンが呼んだ「非合理的熱狂（irrational exuberance）」の対象になると説明しています。

バブルは通常、新しい金融開発（例：1700年代初頭のサウスシー社）や技術進歩（例：1990年代末の光ファイバー、インターネット）が中心です。新しさが大きな役割を果たします。歴史に縛られないため、将来は限界なく見えることが多く、それが過去の基準を超えた評価につながり、予測可能な収益力で正当化できない価格水準へと導きます。

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「良い」バブルと「悪い」バブル

ベン・トンプソン（デレクとは別人）は Boom: Bubbles and the End of Stagnation という本を引用しています。著者は二種類のバブルを提案します：

• インフレーションバブル（Inflection Bubbles） – 技術進歩が持続的変化をもたらす好例。
• 平均回帰バブル（Mean‑reversion Bubbles） – 投機的マニアが価格を膨張させ、最終的に崩壊し長期価値を提供しない。

この区別は有用です：

• 平均回帰バブル は富を破壊します。
• インフレーションバブル は一時的に資産価格を押し上げつつ、最終的には技術進歩を加速させ、より豊かな未来への土台を築きます。

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現状の評価

何が分かっているのでしょうか？

1. AIは莫大な資本支出（CapEx） を伴います。企業はチップ、データセンター、インフラに前例のない金額を投資しています。
2. AIへのCapExは米国GDP成長の大きな割合を占めています。
3. AI株式がS&P 500の大部分の上昇を牽引 しています（例：Nvidia、Microsoft、Alphabet、Amazon、Meta）。

しかし多くの不確実性があります：

• 誰が勝者になるか？
• AIはどれくらい早くベンダーとユーザー双方に利益をもたらすか？
• 新技術が既存インフラを上回り過剰投資へと繋がるのか？

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投機的行動と負債

• ベンチャーキャピタル は「シードラウンド」に1 億ドル超の投入を続けています。
• 循環取引（例：OpenAI がチップメーカーから数十億円を受け取り、再び同社へサービス費用として支払う）により評価が膨張している懸念があります。
• SPV やオフバランスシート資金調達は、エンロンの手法を連想させる形で負債を隠すために利用されています。

これらの動きはリスクを増幅します：

1. 失敗した場合、負債は損失を拡大します。
2. 高レバレッジは下落確率を高めます。
3. エクイティがあるとしても、結果が悪化すれば貸し手は曝露に直面します。

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結論

• 歴史的パターン：変革技術はしばしば熱狂的バブルを引き起こし、多くの投資家を損失側に残します。
• AIの可能性：それは史上最大級の変革技術であるかもしれませんが、未知数が多いため現在の熱意が正当化されているか判断が難しいです。
• リスク管理：明確なシグナルが出るまで、選択的かつ慎重に中立的ポジションを保つことが最も安全です。

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P.S. – AIの社会的影響について

以下は金融市場やAIがバブル対象であるかどうかとは無関係であり、雇用喪失と目的喪失という観点からAIの社会への影響を述べています。

Barclays（11月18日） は最近の株式市場におけるAIへの熱狂が、実際には雇用創出へ結びついていないことを指摘し、AIの生産性向上と雇用削減というパラドックスを示しています。

ジョー・デイビス（ヴァンガード）は、仕事の約4割がイノベーションと自動化の混合であると推定し、人々が現在働く時間の43％を節約できる可能性があると述べています。これにより以下の懸念が生じます：

• 雇用減少：運転、物流、カスタマーサービスなどのエントリーレベル職で顕著です。
• 経済的影響：労働者数の減少は所得税収入を削減し、社会保障支出を増加させる可能性があります。
• 社会的結果：目的・コミュニティの喪失とメンタルヘルスへの悪影響が懸念されます。

潜在的な解決策（例：ユニバーサルベーシックインカム）は資金調達や実現可能性に課題があります。一方で、AIに置き換えられにくい職業（配管工事・電気技師・看護師・クリエイティブ職）が価値を高める可能性はありますが、多くの労働者にとって移行は困難です。

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