投稿者 global-ai-media 
生成AIの進化に伴い、米国市場では「AIに代替されない企業」を探す「Anything but AI（AI以外なら何でも）」や、AIの恩恵を受けつつもAIそのものではない「Halo trade（後光トレード）」という動きが活発化しています。このトレンドは、ソフトウェア偏重から「物理的実体」や「複雑なドメイン知識」への回帰を示唆しており、モノづくりや現場業務に強みを持つ日本企業にとって重要な転換点となり得ます。
「AIに破壊されない」価値へのシフト
Axiosなどが報じる最近の米国市場の動向において、「Anything but AI」という投資テーマが注目を集めています。これは、ChatGPT（OpenAI）やClaude（Anthropic）などの高度なLLM（大規模言語モデル）のプラグイン一つでビジネスモデルが崩壊しかねない「純粋なソフトウェア企業」や「仲介サービス」への投資を避け、AIがどれだけ進化しても代替不可能な領域に資金を移す動きを指します。
また、これに関連して「Halo trade（ハロー・トレード）」と呼ばれる動きも出てきています。これは、AIブームの「後光（Halo）」を享受できる周辺産業――例えばデータセンターに必要な電力、冷却設備、あるいはAIでは完結できない物理的なインフラストラクチャなどを指します。つまり、市場は「AIそのもの」への熱狂から、「AIが普及した世界でも生き残る、あるいはAIを支える実業」へと評価軸を移しつつあるのです。
「ラッパー」ビジネスの終焉と「実体」の復権
このトレンドは、日本企業にとって何を意味するのでしょうか。生成AIのAPIを単に組み込んだだけの「ラッパー（Wrapper）」と呼ばれる薄いサービス層は、基盤モデルのアップデート一つで無価値化するリスクが高いという事実です。たとえば、単純な文章要約や翻訳、定型的なコード生成だけを売り物にするビジネスは、もはや「堀（競合優位性）」を築けません。
一方で、日本企業が長年培ってきた「物理的な資産」「現場のオペレーション」「複雑な商習慣への対応」は、生成AIが容易に模倣できない領域です。製造業における暗黙知、物流現場のすり合わせ、高度に規制された金融・医療の実務などは、AIにとっての「ラストワンマイル」であり、参入障壁そのものです。
日本企業における「AI × 現場」の勝ち筋
日本の組織文化や商習慣は、しばしば「DXの足かせ」と捉えられがちですが、この「Anything but AI」の文脈では逆に作用する可能性があります。日本の業務プロセスは、法規制対応や品質管理の要求が極めて厳格であり、汎用的なAIモデルをそのまま適用して即座に代替することが困難だからです。
したがって、日本企業が目指すべきは、AIで既存業務を全て置き換えることではなく、「強固な実業（リアル）の上にAIというレイヤーを重ねる」アプローチです。例えば、熟練技術者のノウハウをLLMに学習させて若手の教育支援に使う、あるいは複雑な稟議・コンプライアンスチェックの一次判断をAIに任せ、最終判断は人間が行うといった「人間参加型（Human-in-the-loop）」のプロセス構築です。これにより、AIのリスク（ハルシネーションや権利侵害）を管理しつつ、実業の効率を劇的に高めることができます。
日本企業のAI活用への示唆
米国市場のトレンド変化は、単なる株価の話ではなく、今後のビジネスモデルの耐久性を問うものです。日本の経営層や実務者は以下の点を意識すべきでしょう。
1. 「AI一本足」の新規事業を避ける
AI機能そのものを売り物にするのではなく、自社が持つ「独自のデータ資産」や「顧客基盤」、「物理的アセット」をAIでどう強化するかを主軸に置く必要があります。AIはあくまで「効率化・付加価値向上の手段」であり、商品そのものではありません。
2. 「実体」を持つ強みの再評価
製造、建設、物流、対面サービスなど、日本が強い「フィジカルな領域」は、AIによるディスラプション（破壊）を受けにくい、あるいはAI活用によるレバレッジが効きやすい領域です。デジタル完結しないビジネスモデルこそが、今後のAI時代における防御壁となります。
3. ガバナンスを競争力にする
著作権法や個人情報保護法など、日本の法規制に適合したAI活用は、グローバルプラットフォーマーに対する防波堤になります。単にリスクを恐れて禁止するのではなく、「安全に使うためのガードレール」を整備できる企業が、信頼性の高いサービスとして選ばれることになるでしょう。