投稿者 global-ai-media 
AIブームは一過性の熱狂ではなく、2035年に向けて数兆ドル規模の市場を形成する長期的な産業変革の初期段階にあります。海外の投資動向が示唆する「長期保有すべきAI領域」をヒントに、日本企業が今、短期的なPoC（概念実証）を超えて取り組むべき技術基盤と組織戦略について解説します。
長期的視座：AIは「ブーム」から「社会インフラ」へ
米国の投資メディアThe Motley Foolの記事「2035年まで保有すべきAI関連銘柄」は、AI市場が短期的な投機対象ではなく、今後10年以上をかけて成熟していく巨大な産業であることを示唆しています。これは、企業のIT戦略においても同様の視点が必要であることを意味します。
現在、生成AI（Generative AI）の登場により市場は活況を呈していますが、実務家の視点では「幻滅期」への突入も懸念されています。しかし、2035年という長期スパンで見れば、AIはインターネットやクラウドと同様、企業の競争力を左右する不可欠な「社会インフラ」となります。日本企業においても、目先のモデル性能やトレンドの変化に一喜一憂するのではなく、10年後も陳腐化しない「データ基盤」と「運用体制」への投資（Buy and Hold）が求められます。
「ニッチ」を制する技術領域：バリューチェーンの再定義
元記事では、特定の「ニッチ」を押さえた企業への注目が言及されています。これを技術選定の文脈で読み解くと、単に高性能なLLM（大規模言語モデル）を選ぶことだけが正解ではないことがわかります。AIのバリューチェーンは以下のように細分化されており、それぞれの領域で強みを持つ技術を組み合わせる必要があります。
- 計算資源（Compute）：GPUや専用チップ。コスト対効果の最適化が重要。
- データ基盤（Data Infrastructure）：非構造化データを扱うベクトルデータベースや、データレイクハウスの整備。
- モデル運用（MLOps/LLMOps）：継続的な学習や精度監視を行う仕組み。
- アプリケーション（Application）：特定の業務フローに深く入り込んだVertical AI（特化型AI）。
特に日本企業においては、汎用的なモデルをそのまま使うよりも、自社の独自データと組み合わせるRAG（検索拡張生成）や、特定の業界慣習（商流、法規制など）に特化したアプリケーション層での差別化が、長期的な競争優位（Moat）となります。
日本市場における「守り」と「攻め」のバランス
グローバルな投資トレンドが「成長」を重視する一方で、日本企業の実務では「安全性」と「信頼性」がより重視される傾向にあります。AIガバナンスの欠如は、ハルシネーション（もっともらしい嘘）による信用毀損や、情報漏洩のリスクに直結します。
しかし、リスクを恐れて「何もしない」ことが最大のリスクになるのも事実です。少子高齢化による労働力不足が深刻化する日本において、AIは「人の代替」ではなく「人の能力拡張（Augmentation）」として不可欠です。例えば、ベテラン社員の暗黙知をAIに学習させて技術伝承を行ったり、複雑な稟議・申請プロセスをAIエージェントが支援したりするアプローチは、日本の組織文化とも親和性が高いと言えます。
また、日本の著作権法（第30条の4）は、世界的に見ても機械学習に親和的な条文を含んでいます。この法的なアドバンテージを活かしつつ、社内ガイドラインを整備し、実務への適用を加速させることが重要です。
日本企業のAI活用への示唆
2035年を見据えた長期的なAI活用において、日本企業が意識すべき要点は以下の通りです。
- 「データ」こそが資産である：モデルは入れ替わりますが、自社データは独自の資産です。AIが解釈可能な形（構造化データや整備されたドキュメント）でデータを蓄積するインフラ投資を最優先してください。
- 「ガバナンス」をブレーキではなくハンドルにする：禁止するためのルールではなく、安全に速度を出すためのガードレールとしてAIガバナンスを策定してください。現場が安心してAIを使える環境づくりが、ボトムアップのイノベーションを生みます。
- 「ベンダーロックイン」の回避とエコシステムの活用：特定のAIベンダーに依存しすぎず、オープンソースモデルや複数のクラウドサービスを適材適所で使い分ける柔軟性を持たせることが、技術の陳腐化リスクへの「ヘッジ」となります。
- 「人」を中心としたプロセス設計：AI導入を単なるコスト削減策と捉えず、従業員が高付加価値な業務に集中するための投資と位置づけてください。AIを使いこなす人材（AIリテラシー）の育成は、長期保有に値する最も確実な投資先です。