投稿者 global-ai-media 
世界的なAI投資ブームにより、Nvidiaを筆頭とするハードウェア・インフラ企業が市場を牽引してきました。しかし、投資家の視点はすでに「次」のフェーズ、すなわち整備されたインフラの上で具体的な価値を生み出す「ソフトウェア・アプリケーション」へと移りつつあります。グローバルな投資トレンドをヒントに、日本企業が今まさに直面している「AI活用のROI（投資対効果）」という課題と、次の戦略的一手について解説します。
「ツルハシ」の次に来るものは何か
米国市場の投資情報において、「2026年にNvidiaを上回るパフォーマンスを出すAI銘柄は何か」という議論が活発化しています。これは単なる株式市場の予想ゲームにとどまらず、AI産業の構造変化を示唆する重要なシグナルです。
ゴールドラッシュにおいて最も儲けたのは、金を掘った人ではなく「ツルハシ」を売った人だという例え話は有名です。生成AIブームの第一幕における「ツルハシ」は、間違いなくGPU（画像処理半導体）であり、それを独占的に供給したNvidiaでした。巨大テック企業（ハイパースケーラー）による巨額の設備投資競争が、その成長を支えました。
しかし、インフラがある程度行き渡った後には、「そのインフラを使って誰が、どのようなビジネス価値（金）を生み出すのか」というフェーズが必ず訪れます。ハードウェアへの設備投資（CAPEX）が一巡し、今後はソフトウェア、サービス、そしてデータプラットフォームが、実質的な利益を生み出す主体として注目され始めているのです。
日本企業における「インフラ疲れ」と「アプリケーション回帰」
この世界的な潮流は、日本企業の現場感覚とも合致します。2023年から2024年にかけて、多くの日本企業がPoC（概念実証）を実施し、プライベート環境の構築や社内版ChatGPTの導入に投資しました。
しかし現在、多くの経営層や意思決定者が直面しているのは、「GPUやクラウドにコストをかけたが、具体的な業務効率化や売上向上にどう繋がっているのかが見えにくい」という課題です。これを「AIへの幻滅期」と捉える向きもありますが、実務的な視点では「インフラ構築フェーズから、アプリケーション実装フェーズへの移行期」と捉えるべきでしょう。
今後重要になるのは、汎用的なLLM（大規模言語モデル）の性能そのものよりも、それを自社の業務フローにどう組み込み（オーケストレーション）、どう運用し続けるか（MLOps/LLMOps）という「ラストワンマイル」のエンジニアリングです。
「垂直統合型AI」と日本の強み
汎用モデルの競争が激化する一方で、特定の業界や業務に特化した「垂直統合型（バーティカル）AI」の需要が急増しています。例えば、法律、医療、製造、建設といった専門性が高い領域です。
日本企業は、長年培ってきた「現場の暗黙知」や、製造業における「カイゼン」の文化、高品質な独自データを持っています。汎用的なAIモデルをそのまま使うのではなく、RAG（検索拡張生成）やファインチューニングを通じて自社のナレッジと結合させることで、グローバルな巨大テック企業にも模倣できない独自の価値を創出できる可能性があります。
また、日本国内の商習慣や法規制（著作権法や個人情報保護法）への適合も、アプリケーション層における重要な差別化要因となります。海外製のAIツールをそのまま導入するだけでは対応しきれない、きめ細やかなガバナンス対応が求められるからです。
日本企業のAI活用への示唆
グローバル市場がハードウェア偏重からソフトウェア・アプリケーションによる価値創出へシフトしていることを踏まえ、日本企業の実務者は以下の点に注力すべきです。
1. インフラ構築を目的にしない（ROIへの執着）
自社でGPUサーバーを保有することや、独自の基盤モデルを一から構築することに固執すべきではありません。これらはコモディティ化が進むため、クラウドベンダーのリソースを賢く利用し、投資のリソースを「自社データ（独自資産）の整備」と「UX（ユーザー体験）の向上」に振り向けるべきです。
2. 「現場主導」のユースケース開発
トップダウンのDX号令だけでなく、現場のドメイン知識を持つ担当者とエンジニアがタッグを組み、「小さくても確実に効果が出る」アプリケーションを積み上げることが重要です。これが、2026年以降の「アプリケーション価値」の源泉となります。
3. リスク許容度の再定義とガバナンス
「ハルシネーション（嘘の出力）があるから使えない」と全否定するのではなく、「人間が最終確認をする（Human-in-the-loop）」プロセスを前提とした業務設計を行うことが、実務適用の鍵です。AIは魔法の杖ではなく、優秀だが時々ミスをするアシスタントであるという認識を組織全体で共有することが、成功への近道となります。