投稿者 global-ai-media 
米国市場では、Wells Fargoのアナリストが指摘するように、主要テック企業によるAI関連の設備投資（Capex）が今後も継続する見通しです。この「投資の継続」は、AIが一過性のブームではなく長期的なインフラ構築フェーズにあることを示唆しています。本稿では、このグローバルな動向を前提に、日本企業が直面する課題と、実務レベルで取るべきアクションについて解説します。
ビッグテックの設備投資は続く：市場の懸念と実態
CNBCの番組において、Wells FargoのアナリストであるOhsung Kwon氏は、AI関連の設備投資（Capex）が今後も継続するであろうという見解を示しました。これは、Google、Microsoft、Meta、AWSといったハイパースケーラー（大規模クラウド事業者）が、GPUやデータセンターへの巨額投資の手を緩めていない現状を裏付けるものです。
市場の一部には「AI投資に対するリターン（ROI）がまだ見えていない」という懸念や、短期的な収益圧迫を危惧する声もあります。しかし、プラットフォーマー側の視点に立てば、次世代の競争力を決定づけるAIモデルの開発競争において、インフラ投資を止めることは「脱落」を意味します。つまり、グローバルな視点で見れば、計算資源の供給能力は今後も拡大し、モデルの性能向上も継続するというのが既定路線と言えるでしょう。
「PoC疲れ」を迎える日本企業とコストの壁
一方で、日本の実務現場に目を向けると、様相は少し異なります。生成AIの登場から1年以上が経過し、多くの企業で「とりあえず触ってみる」フェーズから、「業務に組み込む」フェーズへの移行が求められています。しかし、そこで直面しているのが、いわゆる「PoC（概念実証）疲れ」と「コストの壁」です。
米国のテック企業が巨額投資を行う背景には、それに見合う将来収益への確信がありますが、ユーザーサイドである日本企業にとっては、円安の影響も相まってAPI利用料やクラウドコストが重くのしかかります。「確かに便利だが、全社員に展開した場合のコストに見合うのか？」という問いに対し、明確な回答を出せずにいるプロジェクトも少なくありません。
インフラは「借りる」もの、勝負は「データ」と「体験」
米国の設備投資が続くということは、裏を返せば「高性能なAIインフラは、巨大テック企業が用意してくれる」ということです。日本企業が自前でLLM（大規模言語モデル）をゼロから構築するための設備投資競争に参加する必要は、一部の企業を除きほとんどありません。
重要なのは、整備され続けるインフラの上で「何を動かすか」です。ここで鍵となるのが、日本企業特有の商習慣や、組織内に蓄積された独自データの活用です。汎用的なモデルは誰でも使えますが、自社の過去のトラブル対応履歴、熟練社員のノウハウ、日本独自の法規制に対応したドキュメント処理などは、RAG（検索拡張生成）やファインチューニングを通じて、各社が独自に作り込むべき領域です。
ガバナンスとイノベーションのバランス
また、日本企業においては、リスク回避の文化がAI活用のブレーキになることが多々あります。著作権侵害リスクやハルシネーション（もっともらしい嘘）への懸念は正当なものですが、これらを理由に活用を全面的に禁止すれば、グローバルな生産性向上の波から取り残されます。
米国での投資継続は、AI技術が今後さらに洗練され、セキュリティやガバナンス機能も強化されていくことを示唆しています。日本企業としては、「禁止」ではなく「ガードレール（安全策）を設けた上での活用」へと舵を切るべきです。具体的には、入力データのマスキング処理の自動化や、出力結果に対する人間によるチェック（Human-in-the-loop）のプロセス設計など、運用面でのリスクコントロールが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
Wells Fargoのアナリストが指摘する「設備投資の継続」という事実から、日本の意思決定者やエンジニアは以下の点を戦略に組み込むべきです。
1. インフラの進化を前提とした長期視点を持つ
現在のAIモデルの性能やコストは最終形ではありません。投資競争により、推論コストの低下やモデルの軽量化（Small Language Modelsなど）が進むことは確実です。現時点のコストだけで判断せず、技術進化を見越したロードマップを描くことが重要です。
2. 「独自データ」の整備を急ぐ
計算資源（GPU）は金で買えますが、自社のデータは買えません。AIの設備投資が続く中で差別化要因となるのは、整った社内データです。文書のデジタル化やデータベースの整備など、地味ですがAI活用の土台となるデータガバナンスへの投資を優先すべきです。
3. ROIの定義を「削減」から「付加価値」へ
単なる「作業時間の削減」だけでROIを計算すると、導入コストと釣り合わない場合があります。従業員のスキル底上げ、品質の安定化、あるいはAIを活用した全く新しい顧客サービスの創出など、付加価値の側面に焦点を当てた評価指標の設定が必要です。