AIバブル懸念が現実化、循環取引構造でリスク拡大と専門家警告

2025年10月07日

AIバブルの規模がドットコムバブルの17倍、2008年危機の4倍に拡大
企業の95%がAI投資で収益を得られず、循環的な過剰投資が継続
2030年までに年間2兆ドルの収益が必要だが収益化モデルは未確立

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史上最大規模のバブル形成、ドットコム危機を大幅に上回る

マクロストラテジー・パートナーシップの調査によると、現在のAIバブルの規模はドットコムバブルの17倍、2008年の不動産危機の4倍に達していることが判明しました[1]。アナリストのジュリアン・ガラン氏は、企業がAIの能力を過大評価し、ChatGPTが壁に直面している可能性があると指摘しています。最新バージョンのコストは10倍に上昇したにもかかわらず、性能向上は比例していないという現実があります。

この状況は「ゾーン4デフレバスト」と呼ばれる深刻な経済的後退を引き起こす可能性があり、連邦準備制度理事会でも容易に刺激策で対処できない規模の問題となっています[1]。企業は疑問視される収益性にもかかわらず、AI開発に資金を投入するために多額の債務を抱え込んでいる状況です。

このバブルの特徴は、過去の技術バブルと比較して規模が桁違いに大きいことです。ドットコムバブルでは主にインターネット関連企業に投資が集中しましたが、現在のAIバブルは製造業からサービス業まで、あらゆる産業に波及しています。まるで全ての企業が「AI」という魔法の言葉を唱えれば問題が解決すると信じているかのような状況で、実際の収益性や実用性を度外視した投資が続いています。この循環構造こそが、バブル崩壊時の影響を過去の危機を大幅に上回る規模にしている根本的な要因なのです。

収益性なき高評価企業の実態、投資回収率の深刻な低迷

OpenAIは一度も利益を上げたことがないにもかかわらず、企業価値が5000億ドルに達し、世界で最も価値の高い無収益企業となりました[2]。MIT の研究では、企業の95%がAI投資から収益を得られていないことが明らかになっており、ハーバード大学とスタンフォード大学の研究者は「ワークスロップ」と呼ばれる偽の生産性を生み出すAIコンテンツが大企業に数百万ドルの損失をもたらしていると指摘しています。

さらに深刻なのは、中国企業がより安価なAIモデルを市場に投入していることで、米国企業の投資回収と価格設定に圧力をかけていることです[2]。この競争環境は、既に収益性に疑問符がついている米国のAI企業にとって、さらなる収益化の困難を意味しています。

この状況は、まるで砂上の楼閣を建設しているようなものです。OpenAIの5000億ドルという評価額は、実際の利益ではなく将来への期待だけで支えられています。これは1990年代後半のインターネット企業と同じ構造ですが、規模がはるかに大きく、影響範囲も広範囲に及んでいます。「ワークスロップ」という概念は特に注目すべきで、AIが生産性を向上させているように見えて、実際には無意味な作業を大量生産している現象を指します。これは企業が数値上の改善に騙されて、実質的な価値創造を見失っている証拠でもあります。

2030年までの資金需要と実現困難な収益目標

ベイン・アンド・カンパニーの予測によると、AI企業は2030年までに年間2兆ドルの収益を達成する必要があると試算されています[3]。この膨大な資金需要は、ベンチャーキャピタル、債務、そして従来とは異なるウォール街の金融手法によって賄われており、懸念を呼んでいます。ChatGPTが週間7億人のユーザーを獲得するなど急速な普及を見せているにもかかわらず、利益創出のビジネスモデルは依然として未確立の状態です。

技術業界の幹部たちは、AIの収益化可能性について内心では疑問を抱いているものの、競合他社の投資に対抗せざるを得ない状況に置かれています[3]。ジェフ・ベゾス氏でさえ市場が泡立っていることを認めながらも、1990年代のバイオテクノロジーのような「産業バブル」と比較しています。

年間2兆ドルという数字は、日本のGDPの約半分に相当する巨額です。これを達成するには、現在のAI市場規模を数十倍に拡大する必要がありますが、実際の需要がそこまで存在するかは極めて疑問です。特に問題なのは、企業が競合他社の動向を見て投資を決定している「羊の群れ効果」です。誰も最初に投資を止めたくないため、収益性への疑問を抱きながらも投資を続けるという悪循環が生まれています。これはまさに「囚人のジレンマ」の企業版で、個々の企業にとって合理的な行動が、業界全体では非合理的な結果を生み出している典型例です。

経済全体への依存構造と系統的リスクの拡大

市場ベテランのルチル・シャルマ氏は、AIが経済の万能薬として位置づけられていることに警鐘を鳴らしています[4]。米国は2023年に300万人を超える純移民増加から、今年は40万人程度への急激な減少という前例のない移民ブーム・バスト・サイクルに直面しており、この移民減少により成長ポテンシャルが20%以上削減される可能性があります。AIは単なる技術進歩を超えて、こうした深刻な経済課題の解決策として期待されています。

しかし、この状況は一つの未実証技術セクターに経済安定性を過度に依存する危険な集中を表しています[4]。AIが「魔法の解決策」として扱われることで、他の経済政策や構造改革への取り組みが軽視される可能性もあります。

この状況は、まるで病気の症状を治すために一つの薬に全てを賭けているようなものです。移民政策、労働力不足、生産性向上、インフレ対策など、本来は個別に対処すべき複雑な経済課題を、AIという単一の技術で解決しようとする発想自体に無理があります。歴史を振り返ると、経済の特定セクターへの過度な依存は常に危険な結果を招いてきました。1980年代の日本の不動産バブル、2000年代のサブプライムローン危機など、いずれも「これさえあれば大丈夫」という過信から始まっています。AIバブルの真の危険性は、技術セクターだけでなく、経済全体の基盤となる政策判断にまで影響を与えていることなのです。