投稿者 global-ai-media 
米著名技術アナリストのジーン・マンスター氏は、OpenAIなどの主要AI企業が株式公開（IPO）を果たすまで、AI市場のピークは訪れないとの見解を示しました。この発言は、現在のAIブームが単なる期待先行ではなく、本格的な普及期の前段階にあることを示唆しています。本稿では、ブロードコム（Broadcom）などのインフラ企業の動向も交え、この市場環境が日本の実務者に何を意味するのかを解説します。
未公開の「主役」たちと市場サイクルの行方
米Deepwater Asset Managementのマネージングパートナーであるジーン・マンスター氏は、CNBCの番組において「AI市場のピークは、主要なAI企業が上場するまで訪れることはないだろう」と指摘しました。ここでの「主要企業」とは、生成AIブームを牽引しているOpenAIやAnthropic、Databricksといった、現在まだ未公開（プライベート）の有力スタートアップ群を指します。
この指摘は、AI市場が「期待のピーク（Peak of Inflated Expectations）」を超えて幻滅期に入ったのか、あるいはまだ成長の入り口にいるのかという議論に一石を投じるものです。多くの日本企業がPoC（概念実証）から本番導入への移行に慎重になる中で、グローバルな視点では「本命たちの市場評価（IPO）すら始まっていない」という事実は、競争がまだ序盤戦であることを意味します。
インフラ層の堅調さと「2026年の展望」
同氏はまた、2026年に向けたテクノロジートレンドや、半導体・ネットワークインフラ大手であるブロードコム（Broadcom）の決算前動向にも触れています。AIの学習・推論にはGPUだけでなく、それらを高速に接続するネットワーク技術が不可欠です。ブロードコムのようなインフラ企業の堅調さは、AI投資が「ソフトウェアの空騒ぎ」ではなく、物理的なデータセンター増強という実需に裏打ちされていることを示しています。
日本国内でも、AI活用はアプリケーション層（チャットボットや要約ツールなど）に目が向きがちですが、それを支える計算資源や通信インフラの確保、あるいはオンプレミス回帰やプライベートクラウド構築といった「足回り」の議論が、今後より重要度を増してくるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
米国の市場動向を踏まえ、日本の経営層や実務者は以下のポイントを意識して戦略を練る必要があります。
1. ベンダーロックインとコスト構造の変化に備える
現在、多くの日本企業が利用しているLLMプロバイダーの多くは未公開企業です。マンスター氏が示唆するように、これら企業がいずれIPOを目指すとなれば、上場後は株主からの収益化圧力が強まります。現在はシェア獲得のために安価に提供されているAPI利用料が、将来的には適正価格（値上げ）へと調整されるリスクがあります。特定のモデルに依存しすぎず、複数のモデルを切り替えられるMLOps基盤（LLM Gateway等）を整備しておくことが、将来的なコスト変動への防波堤となります。
2. 「様子見」ではなく「基盤整備」の好機と捉える
「AIはバブルではないか」という懸念から投資を凍結するのは得策ではありません。市場のピークがまだ先である以上、現在は技術的負債を解消し、データガバナンスを整え、AIを受け入れるための組織能力を高める準備期間と言えます。特に、ブロードコムの事例が示すように、ハードウェアやインフラへの投資は継続しています。日本企業も、自社のデータ基盤がAI時代に耐えうるものか再点検すべきです。
3. ガバナンスと透明性の要求レベルを見極める
主要プレイヤーが上場すれば、財務だけでなく技術的な透明性や説明責任（Accountability）もより厳しく問われるようになります。これは、それらを利用するユーザー企業にとっても、より厳格なAIガバナンスが求められることを意味します。欧州のAI法や日本のAI事業者ガイドラインへの対応を含め、法務・コンプライアンス部門と連携したリスク管理体制の構築は、技術導入と並行して進めるべき最優先事項です。