投稿者 global-ai-media 
映画『マネー・ショート』のモデルとしても知られる著名投資家スティーブ・アイズマン氏が、CNBCのインタビューで「LLM（大規模言語モデル）の改良速度は徐々に鈍化する」との見解を示しました。しかし、同氏はAI関連株の売却は行わないとしています。この発言が示唆するAI市場のフェーズ転換と、日本企業が意識すべき実務への影響について解説します。
「進化の鈍化」と「継続保有」のパラドックス
かつての金融危機を予測したことで知られるスティーブ・アイズマン氏は、CNBCの番組『Squawk Box』に出演し、AIおよびLLM（大規模言語モデル）の技術的な改良ペースについて、「今後は徐々に鈍化していくだろう」という予測を語りました。これは、ここ数年続いてきた指数関数的な性能向上が、物理的・データ的な制約により落ち着きを見せ始める可能性を示唆しています。
しかし注目すべきは、彼が「だからといって保有しているAI関連株を売るつもりはない」と明言している点です。これは、AI技術が「急速な性能向上のフェーズ」から、「実社会への普及・定着による収益化のフェーズ」へと移行しつつあることを示唆しています。技術的な飛躍が緩やかになったとしても、産業としての価値創造はこれからが本番であるという投資家の冷静な判断が読み取れます。
技術的背景：性能競争から「実用性」へのシフト
アイズマン氏の発言の背景には、AI業界で議論されている「スケーリング則（Scaling Laws）」の限界説や収穫逓減（diminishing returns）への懸念があると考えられます。これまでは計算資源とデータ量を増やせば性能が向上していましたが、今後は単にモデルを大きくするだけでは劇的な改善が見込めなくなる可能性があります。
しかし、これはAIの終焉を意味しません。むしろ、エンジニアリングの焦点が「汎用的な巨大モデルの開発」から、「推論コストの削減」「特定ドメインへの特化」「ハルシネーション（もっともらしい嘘）の抑制」といった、より実務的な課題解決へとシフトすることを意味します。企業にとっては、頻繁なモデル更新に振り回されることなく、安定した技術基盤の上でアプリケーション開発に集中できる環境が整いつつあると言えます。
日本企業にとっては「実装の好機」である理由
日本の企業文化において、技術の進化があまりに速すぎることは、導入の意思決定を遅らせる要因となりがちです。「数ヶ月後にさらに高性能なモデルが出るなら、今は待つべきではないか」という様子見の姿勢です。
アイズマン氏の指摘通り進化が緩やかになるのであれば、日本企業にとってはむしろ朗報です。技術仕様が安定することで、長期的なシステム設計やセキュリティガイドラインの策定が容易になります。特に、金融や製造業など高い信頼性が求められる分野では、爆発的な進化よりも、予測可能な改善の方が既存業務への組み込み（インテグレーション）を進めやすい側面があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の発言と市場の動向を踏まえ、日本のビジネスリーダーや実務者は以下の3点を意識すべきです。
1. 「次世代モデル待ち」をやめ、現在の技術でROIを追求する
劇的な性能向上を待つのではなく、現行のGPT-4クラスやオープンソースモデルで解決できる業務課題にフォーカスすべきです。RAG（検索拡張生成）を用いた社内ナレッジ活用など、既に技術的に確立された手法での実装を急ぐことが競争力に繋がります。
2. モデルの「賢さ」より「使いやすさ」と「安全性」
差別化の要因は、LLM自体の性能差から、それをどう業務フローに組み込むか（UI/UX）や、いかに安全に運用するか（AIガバナンス）に移っています。日本の商習慣に合わせた細かいチューニングや、個人情報保護法・著作権法に配慮したガードレールの設計が、プロダクトの成否を分けます。
3. ベンダーロックインのリスク管理
技術進化が落ち着く過程で、市場の寡占化が進むか、あるいはコモディティ化が進むかを見極める必要があります。特定の巨大プラットフォーマーに依存しすぎず、必要に応じてモデルを切り替えられるアーキテクチャ（LLM Gatewayなど）を採用し、柔軟性を確保しておくことが重要です。