投稿者 global-ai-media 
2025年末、米国市場で注目を集めたのはNVIDIAではなく、日本の半導体メーカー「キオクシア」でした。この市場の動きは、AIのトレンドが「学習（Training）」から、自律的に動作する「AIエージェントの実行（Inference/Action）」へと移行したことを象徴しています。本稿では、ハードウェア需要の変化から読み解くAIの次なるフェーズと、日本企業が備えるべきインフラ・実務戦略について解説します。
計算力（Compute）から記憶力（Memory）へのパラダイムシフト
生成AIブームの初期、市場の関心は「いかに賢いモデルを作るか」という学習プロセスに集中し、その計算を担うGPU（NVIDIAなど）に投資が殺到しました。しかし、2025年の市場データが示すのは、フェーズの明確な移行です。キオクシアのようなメモリ・ストレージ（NAND型フラッシュメモリ）企業の躍進は、AIが「作る」段階から、膨大なデータを保持しながら動き続ける「使う」段階へ本格突入したことを意味します。
特に注目すべきは「AIエージェント」の台頭です。単発の回答を生成するチャットボットとは異なり、AIエージェントはユーザーの目標を達成するために、長時間にわたって自律的に思考・行動し、過去の文脈や膨大な外部データを参照し続けます。これには、瞬間的な計算速度だけでなく、大容量かつ高速なデータの読み書き（メモリ帯域とストレージ速度）が不可欠となります。
「長期記憶」を持つAIと日本企業の商習慣
技術的な観点では、LLM（大規模言語モデル）のコンテキストウィンドウ（一度に処理できる情報量）の拡大や、RAG（検索拡張生成：外部データを参照して回答する技術）の高度化が、メモリ需要を押し上げています。これは日本企業の実務において極めて重要な示唆を含んでいます。
日本の商習慣では、過去の経緯や複雑な文脈、暗黙知を重視する傾向があります。これらをAIに扱わせるには、AIに「長期記憶」を持たせる必要があります。つまり、毎回リセットされるチャットではなく、企業のデータベースや過去の全プロジェクト履歴を高速に参照できる「メモリ性能」こそが、業務適用のボトルネック解消の鍵となるのです。
クラウドコストの増大とオンプレミス・エッジへの回帰
AIエージェントが常時稼働し、メモリを大量消費するようになれば、クラウドのAPI利用料やインフラコストは指数関数的に増大します。ここで再評価されるのが、日本が得意とするハードウェア技術と、オンプレミス（自社運用）やエッジAI（PCや端末側での処理）の組み合わせです。
機密情報を扱う日本企業にとって、すべてのデータを海外のパブリッククラウドに送り、高額なトークン課金を支払うモデルは、ガバナンスとコストの両面で限界があります。キオクシアの事例が示唆するのは、高性能なメモリを搭載したローカル環境でAIエージェントを動かす「エッジ回帰」の現実味です。これは、データ主権を確保しつつ、遅延のないレスポンスを実現したい製造業や金融業にとって合理的な選択肢となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の市場動向の変化を踏まえ、日本のビジネスリーダーや実務者は以下の視点を持つべきです。
- 「計算」より「データ保持」のコスト戦略を：
AI導入の際、モデルの賢さ（パラメータ数）ばかりに目を向けがちですが、実運用では「いかに高速に社内データを参照できるか」というメモリ・ストレージ層の設計がレスポンスと精度を左右します。インフラ投資の配分を見直す時期に来ています。 - エージェント型AIへの準備とガバナンス：
AIが自律的に動く時代には、指示待ちではなく「権限委譲」がテーマになります。AIがどのデータにアクセスし、記憶してよいかという「記憶のガバナンス」を策定する必要があります。 - ハードウェア回帰の好機：
ソフトウェア（LLM）の戦いでは米国勢が優位ですが、それを支える物理層（素材、メモリ、センサー）では日本企業に一日の長があります。自社のAIサービスを開発する際、国産の高品質なハードウェア・インフラと組み合わせることで、信頼性とレイテンシ（応答速度）で差別化できる可能性があります。
2025年の市場が示したのは、AIが「魔法のようなソフト」から「物理的なリソースを消費するインフラ」へと成熟したという事実です。この現実を直視し、実利ある活用を進めることが求められています。