投稿者 global-ai-media 
Seymour Asset Managementのティム・シーモア氏は、現在のAI関連株に対する市場の懸念に対し、投資家はまだ市場から「逃げ出すべきではない」と警鐘を鳴らしました。この発言は、AIブームが単なるバブルではなく、長期的な産業構造の変革期にあることを示唆しています。本記事では、このグローバルな市場観測を起点に、日本企業が直面する「期待と幻滅」のサイクルをどう乗り越え、実務的な価値創出へ繋げるべきかを解説します。
市場のボラティリティとAIの長期的価値
米国CNBCの番組において、Seymour Asset Managementの創設者であるティム・シーモア氏は、AI関連銘柄の変動に対する投資家の不安に対し、「まだ逃げ出す（run out the door）局面ではない」との見解を示しました。2026年に向けた展望として、AIが市場の主役の座を降りるという懸念を否定し、依然として重要な投資テーマであることを強調しています。
この発言の背景には、生成AIを中心とした技術革新が「期待先行のピーク（ハイプ・サイクル）」を通過し、実質的な収益や生産性向上を問われるフェーズへと移行しつつある現状があります。投資家が選別色を強めているのは事実ですが、それはAIへの期待が消滅したからではなく、具体的なROI（投資対効果）をシビアに見極めようとしているからです。これは、技術を導入する企業側にとっても同様のことが言えます。
「魔法」から「道具」への転換期
グローバルな視点で見ると、大規模言語モデル（LLM）のトレーニング競争から、推論（Inference）コストの最適化や、エッジデバイスへの実装といった「実利用」の段階へ関心がシフトしています。初期の「何でもできる」という過度な期待が落ち着きを見せる一方で、RAG（検索拡張生成）による社内ナレッジ活用や、特定ドメインに特化した小規模モデル（SLM）の採用など、地に足のついたユースケースが評価されるようになっています。
日本企業、特に製造業や金融、サービス業などの現場においては、この「落ち着き」はむしろ歓迎すべき傾向です。新しい技術に飛びつく段階から、既存の業務フローにいかに安全に組み込むか、MLOps（機械学習基盤の運用）をどう構築するかというエンジニアリングの本質的な議論にリソースを割けるようになるからです。
日本の法規制・商習慣とAIガバナンス
日本国内でのAI活用において避けて通れないのが、著作権法や個人情報保護法、そして企業ごとの厳格なコンプライアンス基準です。欧州のAI法（EU AI Act）のような包括的なハードローへの対応だけでなく、日本独自の「広島AIプロセス」のようなソフトローへの準拠も求められます。
市場が成熟に向かう中で、企業は「とにかくAIを使う」ことから「説明可能で、リスク管理された状態でAIを使う」ことへ舵を切る必要があります。例えば、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを完全に排除できない生成AIを、顧客対応の最前線に置くのではなく、まずは社内業務の補助や、人間のチェックを前提としたドラフト作成に用いるといった、日本的な「石橋を叩いて渡る」アプローチは、リスクヘッジの観点からも理にかなっています。
日本企業のAI活用への示唆
今回の市場観測と技術トレンドを踏まえ、日本の意思決定者や実務者が意識すべきポイントは以下の通りです。
- 投資継続の意思決定：市場の短期的な変動に惑わされず、AI活用を中期経営計画の柱として維持すること。ただし、PoC（概念実証）止まりのプロジェクトは見直し、実運用への道筋が見えるものにリソースを集中させるべきです。
- ハイブリッドな人材戦略：AIモデルそのものを作る研究者だけでなく、AIを既存システムに統合し、運用・監視できるエンジニアや、法的リスクを理解したプロダクトマネージャーの育成・採用が急務です。
- 「守り」を「攻め」の基盤に：厳格な情報セキュリティや品質管理という日本企業の強み（あるいは制約）を、信頼性の高いAIサービスを提供するという競争優位性に転換する視点を持つことが重要です。