投稿者 global-ai-media 
米金融大手ゴールドマン・サックスが、あえて「AI関連銘柄を除外した」株価指数をローンチしました。これはAIの技術的価値を否定するものではなく、市場の過度な集中リスクに対するヘッジ（回避）需要が高まっていることの表れです。グローバルな投資マネーが冷静さを取り戻しつつある今、日本企業も「ブームに乗る」フェーズから、「シビアな投資対効果（ROI）を追求する」フェーズへと意識を転換する必要があります。
「AI一本足打法」への警戒感と市場の成熟
米国市場では、NVIDIAやMicrosoftといったいわゆる「マグニフィセント・セブン」と呼ばれる巨大テック企業への資金集中が続いてきました。しかし、Axiosが報じたゴールドマン・サックスによる「AI除外指数（AI-free index）」の組成は、投資家たちが「AIバブルの崩壊」や「特定のセクターへの過度な依存」をリスクとして認識し始めたことを明確に示しています。
これは、AI技術そのものが不要になったという意味ではありません。むしろ、AIがあまりにも当たり前のインフラとなりつつある中で、投資家が「AI以外の成長産業」や「AIのリスクが顕在化した際の安全弁」を探し求めている健全な調整局面と言えます。テクノロジーのハイプ・サイクル（過度な期待期）がピークを越え、実用性と収益性が厳しく問われる「幻滅期」を経て「啓蒙活動期」へと向かう兆候とも読み取れます。
日本企業が直面する「PoC疲れ」とコストの壁
このグローバルなトレンドは、日本の実務現場にも重要な示唆を与えています。日本国内では、2023年頃から生成AIの導入が叫ばれ、多くの企業がPoC（概念実証）に取り組みました。しかし、現在聞こえてくるのは「すごいことは分かったが、業務プロセスに定着しない」「ランニングコストが見合わない」という声です。
投資家がAI銘柄への集中投資を避けるのと同様に、事業会社も「とりあえず最新のLLM（大規模言語モデル）を入れる」という思考停止から脱却すべき時期に来ています。特に日本の商習慣では、情報の正確性やセキュリティに対する要求レベルが非常に高いため、汎用的な巨大モデルをそのまま使うだけでは実務に耐えられないケースが多々あります。結果として、ファインチューニングやRAG（検索拡張生成）の構築に多額のコストがかかり、ROI（投資対効果）が悪化するという課題に直面しています。
「持たざるリスク」から「持つリスク」の管理へ
AI除外指数の登場は、リスク管理の観点からも重要です。AIへの依存度が高まることは、同時に「AI特有のリスク」を抱え込むことを意味します。ハルシネーション（もっともらしい嘘）による誤情報の拡散、学習データに起因する著作権侵害、そしてブラックボックス化したアルゴリズムによるコンプライアンス違反などです。
特に日本企業は、欧州の「AI法（EU AI Act）」のような厳格な規制動向や、国内の著作権法改正の議論に敏感であるべきです。AIへの投資は続ける一方で、システム全体が特定のAIベンダーやモデルに依存しすぎないよう、疎結合なアーキテクチャを採用したり、代替手段（非AIのルールベース処理など）を残したりする「技術的なヘッジ」が、エンジニアリングの現場でも求められています。
日本企業のAI活用への示唆
ゴールドマン・サックスの動きを他山の石とし、日本の経営層やプロジェクト責任者は以下の3点を意識してAI戦略を再構築すべきです。
- 「AI導入」自体を目的化しない冷静な判断：
株価指数が「AI抜き」の選択肢を用意したように、業務改革においても「AIを使わない選択肢」を恐れずに検討してください。枯れた技術で解決できる課題に高コストなAIを適用していないか、棚卸しが必要です。 - 適材適所のモデル選定とコスト意識（SLMの活用）：
すべてを巨大なLLMで処理するのではなく、特定のタスクに特化した小規模言語モデル（SLM）や、オンプレミス環境で動作する軽量モデルを活用し、コストとセキュリティのバランスを最適化する「エンジニアリング力」が競争力の源泉となります。 - マルチモーダル・マルチベンダーによるリスク分散：
特定のAIプラットフォームにロックインされるリスクを避けるため、MLOps（機械学習基盤の運用）を強化し、モデルの切り替えや評価が容易な環境を整備することが、中長期的な事業継続性（BCP）の観点から不可欠です。