投稿者 global-ai-media 
米CNBCにてFundstratのTom Lee氏が指摘した「Nvidia等のAI関連株のさらなる評価上昇」は、単なる株式市場の動向にとどまらず、AIインフラへの需要が今後も長期的に拡大し続けることを示唆しています。この「計算資源（コンピュート）への終わりなき投資」は、日本企業にとってAIの実装・運用コストが経営上の重要課題になることを意味します。グローバルの投資トレンドを実務的な視点で読み解き、日本企業が取るべき現実的な戦略を解説します。
「株価上昇」を「計算資源の需給逼迫」と読み解く
FundstratのTom Lee氏がNvidiaをはじめとするAI関連銘柄のさらなる上昇（rerating）を予測したことは、AI業界におけるある重要な事実を裏付けています。それは、生成AIブームが一過性のものではなく、社会インフラとしての実装フェーズに深く入り込んでいるということです。
株価が高止まりし、上昇を続ける背景には、世界中のテック企業がGPUなどの計算資源（コンピュート）を奪い合うように確保し続けている現状があります。これまでのAI市場はモデルを「学習（Training）」させるための投資が中心でしたが、現在は開発されたモデルをサービスに組み込んで稼働させる「推論（Inference）」のフェーズへと需要がシフトしつつ拡大しています。
このトレンドは、AIを利用するユーザー企業にとっては、API利用料やクラウドのGPUインスタンス費用が高止まりするリスクを示唆しています。「高性能なAIを使いたいが、コストが合わない」という課題は、今後さらに顕在化するでしょう。
日本企業が直面する「為替」と「データ主権」の壁
グローバルなAIインフラへの投資競争において、日本企業はさらに複雑な課題を抱えています。一つは為替の問題です。海外製のLLM（大規模言語モデル）やクラウドサービスを利用する場合、ドル建てのコスト構造になることが多く、円安基調の中ではこれが直接的に利益を圧迫します。
もう一つは、データの取り扱いです。金融、医療、製造業の核心的な技術情報など、機密性の高いデータを海外サーバーに送信することに対するコンプライアンス上の懸念は根強く残ります。日本の個人情報保護法や経済安全保障の観点からも、すべてのデータをOpenAIやGoogleなどの巨大プラットフォーマーに委ねることは、リスク管理上、最適解とは言えないケースが増えています。
「適材適所」のモデル選定が勝負を分ける
NvidiaのGPU需要が落ちないということは、裏を返せば「最高性能の計算資源」が常に不足している状態です。しかし、企業のすべての業務に最高性能のモデル（例えばGPT-4クラス）が必要なわけではありません。
日本企業がこの状況下で賢く立ち回るためには、LLMの「使い分け」が鍵となります。複雑な推論やクリエイティブな生成には高性能なクラウド上のモデルを使用し、定型的な要約や社内文書の検索、個人情報を含む処理には、パラメータ数を抑えた「SLM（Small Language Models：小規模言語モデル）」や、国内ベンダーが開発した日本語特化型モデルを採用する動きが加速しています。
特に、オンプレミス環境やプライベートクラウドで動作する軽量なモデルは、機密保持とコスト削減の両立を可能にします。グローバルの投資トレンドが示す「巨大な計算力への依存」とは異なる、軽量で高効率なAI活用こそが、日本の現場に求められるアプローチと言えるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルのAI投資熱が冷めやらない中、日本企業が取るべきアクションは以下の3点に集約されます。
1. ROI（投資対効果）を意識したモデル選定
「とりあえず最新・最高性能のモデル」を使うのではなく、タスクの難易度に応じて、安価な軽量モデルやオープンソースモデルを組み合わせる「ハイブリッド戦略」を設計してください。これにより、為替変動やベンダーの値上げリスクを分散できます。
2. 「推論コスト」の試算と最適化
PoC（概念実証）の段階では見えにくいですが、本番運用時のランニングコスト（推論コスト）は莫大になります。開発初期からトークン課金やGPU使用量の見積もりを厳密に行い、コストが事業収益を圧迫しないビジネスモデルを構築する必要があります。
3. ガバナンスと内製化のバランス
外部サービスへの依存度を下げ、自社の競争力の源泉となるデータやノウハウを守るため、社内専用のAI環境構築や、RAG（検索拡張生成）による自社データ活用基盤の整備を進めることが、中長期的な競争優位につながります。