投稿者 global-ai-media 
海外の投資市場では、AI関連銘柄の選定基準が「短期的な期待」から「長期的なインフラとしての価値」へとシフトし始めています。本記事では、「2026年に買って永久に保有すべきAI銘柄」という投資の視点を企業の実装戦略に置き換え、日本企業が今後数年を見据えて投資すべき技術領域と組織体制について解説します。
「一過性のブーム」から「社会インフラ」への転換点
米国の投資メディア『The Motley Fool』が特集した「2026年に購入し、永久に保有すべきAI銘柄」というテーマは、AI業界の現在のフェーズを象徴しています。これは、AIが単なる「実験的な新技術」から、電気やインターネットのような「不可欠な社会インフラ」へと移行しつつあることを示唆しています。
2023年から2024年にかけての生成AIブームは、多くの企業にPoC（概念実証）の嵐を巻き起こしました。しかし、2026年を見据えた現在、企業に求められているのは「どの最新モデルを使うか」という短期的な視点ではなく、「どの技術基盤の上に自社のビジネスを構築すれば、5年後、10年後も競争力を維持できるか」という中長期的な戦略です。
モデルのコモディティ化と「データ基盤」の重要性
AIモデル自体の性能競争は激化していますが、実務的な観点ではモデルは急速にコモディティ化（一般化）しています。GPT-4やClaude 3.5、あるいはオープンソースのLlamaシリーズなど、高性能なモデルはAPIを通じて誰でも利用可能です。
この状況下で、日本企業が「永久に保有」すべき資産、つまり競争優位の源泉となるのは、AIモデルそのものではなく、「自社固有のデータ」とそれを活用するための「データ基盤（データプラットフォーム）」です。
多くの日本企業では、貴重な現場のノウハウが紙の書類や個人の頭の中、あるいはサイロ化されたレガシーシステムに眠っています。これらを構造化・デジタル化し、AIが読み解ける形（ベクトルデータベースやナレッジグラフなど）で整備することこそが、他社が模倣できない「堀（Moat）」となります。
日本企業における「守り」と「攻め」のAIガバナンス
「永久に保有する」という視点は、リスク管理の観点でも重要です。AIを長期的に運用するためには、ハルシネーション（事実に基づかない回答の生成）のリスクや、著作権・プライバシーの問題をクリアにし続ける必要があります。
日本では、欧州の「AI法（EU AI Act）」のような厳格な包括規制とは異なり、著作権法第30条の4（情報解析のための利用）に見られるような、開発者に比較的有利な環境があります。しかし、商習慣としては「信頼性」や「説明責任」が極めて重視されます。
したがって、日本企業は以下のようなバランスの取れたガバナンス体制を構築する必要があります。
- 守り：個人情報保護法や著作権法を遵守し、出力結果の検証プロセス（Human-in-the-loop）を業務フローに組み込むこと。
- 攻め：リスクを恐れて全面禁止にするのではなく、サンドボックス環境（隔離された検証環境）を用意し、現場主導のイノベーションを阻害しないこと。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの投資トレンドが示す「AIのインフラ化」を踏まえ、日本企業の意思決定者は以下の3点を意識すべきです。
1. 単発のツール導入ではなく、エコシステムへの投資を
特定のチャットボットツールを導入して終わりにするのではなく、Microsoft 365 CopilotやGoogle Workspace、あるいはAWS/Azure上の基盤など、既存の業務フローと深く統合できるプラットフォームを選定してください。これにより、従業員の学習コストを下げつつ、長期的なデータ連携が可能になります。
2. 「現場の暗黙知」の形式知化を急ぐ
少子高齢化による労働力不足が深刻な日本において、熟練社員の退職は大きなリスクです。AIを「自動化ツール」としてだけでなく、「技術伝承のパートナー」として位置づけ、ベテラン社員の判断プロセスやナレッジをAIに学習（ファインチューニングやRAG構築）させることが急務です。
3. 生成AI時代の「MLOps」の確立
AIは導入して終わりではありません。モデルの精度劣化（ドリフト）や新しいセキュリティ脅威に対応するため、継続的な監視と改善の仕組み（MLOps/LLMOps）を組織内に、あるいはパートナーと共に構築する必要があります。「作って終わり」のシステム開発発想から脱却し、「育て続ける」運用体制へのマインドセット変革が求められます。