投稿者 global-ai-media 
生成AIブームが一巡し、グローバル市場では「Halo（Heavy Assets）」と呼ばれる重厚長大企業への再評価が進んでいます。AIだけでは完結しない物理的なインフラや資産を持つ企業の価値が、なぜ今高まっているのか。日本の「モノづくり」やインフラ産業が、この潮流の中でどのようにAIを実装し、競争優位を築くべきかを解説します。
AIバブルの先にある「Halo」トレードとは
英国やEUの市場において、「Halo（ヘイロー）」と呼ばれる企業群が注目を集めています。ここでのHaloとは「Heavy Assets（重厚な資産）」の略称や、それに関連する産業を指す新たな投資マントラです。これまで市場を牽引してきたのは、ソフトウェアやAIモデルそのものを開発するテクノロジー企業でした。しかし、現在起きているトレンドは、AIによるデジタル革新が進めば進むほど、逆に「AIが簡単には複製・代替できない物理的な資産」を持つ企業の価値が相対的に高まるという現象です。
具体的には、エネルギー供給、物流インフラ、高度な製造設備、建設、防衛などが挙げられます。これらは「AI Resistant（AI耐性がある）」と表現される通り、生成AIがどれだけ進化しても、物理法則に縛られた実世界のアセットを即座に生成することはできないという事実に基づいています。
デジタル完結型から「フィジカル×AI」への揺り戻し
なぜ今、この揺り戻しが起きているのでしょうか。一つは、AIモデルの開発・運用自体が膨大な「物理的リソース」を必要とするようになった点です。データセンターの電力消費、半導体製造のサプライチェーン、冷却設備などはすべてHeavy Assetsの領域です。AIが普及すればするほど、その足回りを支えるインフラ企業の重要性が増します。
もう一つは、純粋なデジタルサービスの参入障壁低下です。生成AIによりコーディングやコンテンツ制作のコストが劇的に下がった結果、ソフトウェア単体での差別化は以前より難しくなりました。対照的に、工場、送電網、物流網といった物理的参入障壁（Moat）を持つ企業は、AIを活用して業務効率を数％改善するだけで、他社が容易に模倣できない強固な競争優位を築くことができます。
日本企業における「モノづくり」とAIガバナンスの融合
この「Halo」トレンドは、伝統的に製造業や社会インフラ産業（建設、運輸、電力など）に強みを持つ日本企業にとって、極めてポジティブなシグナルです。日本企業の多くは、すでに高品質な現場データと物理アセットを保有しています。課題は、これらをデジタルの世界とどう接続するかです。
例えば、大規模言語モデル（LLM）を社内Wikiの検索に使うだけでなく、製造設備のセンサーデータと組み合わせた予知保全や、熟練技術者のナレッジ継承に活用する動きが出てきています。ここで重要になるのが、日本の商習慣や法規制に即したAIガバナンスです。実世界（フィジカル）にAIを適用する場合、誤作動が物理的な事故につながるリスクがあるため、ソフトウェア産業以上の厳格な品質保証が求められます。MLOps（機械学習基盤の運用）に加え、物理的な安全性を担保するガードレールの設計が、日本企業の強みとなるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
「Halo」トレンドを踏まえ、日本の経営層やエンジニアは以下の視点を持つことが推奨されます。
- 「AIを作る」から「AIでアセットを磨く」へ： 自社で汎用的なLLMを開発する競争に参加する必要はありません。自社が保有する「重厚な資産（工場、インフラ、物流網）」の価値を最大化するためにAIをどう組み込むか、という視点への転換が重要です。
- Cyber-Physical System（CPS）の実装： デジタル空間だけでなく、現実世界のオペレーションを変革するAI活用を目指すべきです。これには、現場のオペレーション部門とIT部門の緊密な連携が不可欠であり、日本的な「現場力」が活きる領域です。
- 法規制と安全性の先取り： 自動運転やドローン配送、無人化施工など、ハードウェアを伴うAI活用には日本の法規制（航空法、道路交通法、高圧ガス保安法など）が関わります。技術検証（PoC）の段階から法務・コンプライアンス部門を巻き込み、安全性を担保しつつ規制緩和を働きかけるようなアプローチが求められます。
- 人材戦略の再定義： AIリサーチャーだけでなく、製造現場やインフラ設備のドメイン知識を持ち、かつAIの特性を理解できる「ブリッジ人材」の育成が急務です。
世界が再び「リアル」の価値に目を向け始めた今、日本企業は自信を持って、自社の物理的資産とAIの融合を推進すべき局面にあります。