投稿者 global-ai-media 
投資家たちは2026年の世界経済において、AIブームと政府支出による景気拡大の裏で「AI主導のインフレ」が最大のリスクになると予測しています。通常、生産性を向上させデフレ要因となると考えられてきたAIが、なぜインフレを引き起こすのか。円安とエネルギー資源の制約を抱える日本企業にとって、この「コスト増」の波は経営判断を左右する重大な懸念事項となります。
AIが引き起こす「インフレ」の正体
ロイター通信によると、投資家の間では2026年にかけての世界経済において、AIブームと政府による景気刺激策が成長を牽引する一方で、「AI主導のインフレ（AI-driven inflation）」が見過ごされた最大のリスクであると指摘されています。
一般的に、AIによる自動化や業務効率化は、長期的には生産コストを下げ、デフレ圧力として働くと考えられてきました。しかし、ここでの「インフレ」は、AIを開発・運用するための「投入コストの高騰」を指しています。
具体的には、NVIDIA製などの高性能GPUへの需要過多によるハードウェア価格の高騰、データセンター建設ラッシュによる建設資材や人件費の上昇、そして膨大な計算処理に伴う電力消費量の増大です。これらAIインフラへの投資競争が過熱することで、短中期的にはサービス価格や関連コストの上昇を招くというシナリオです。
日本企業にのしかかる「円安」と「エネルギー」の二重苦
この世界的なトレンドは、日本企業にとってより深刻な意味を持ちます。なぜなら、日本のAI活用は「海外技術への依存」と「エネルギー輸入」という構造的な弱点の上に成り立っているからです。
まず、LLM（大規模言語モデル）のAPI利用料やクラウドインフラ（AWS、Azure、Google Cloudなど）のコストは、多くの場合ドル建てベースで決まります。世界的なAIインフレでベースの価格が上昇し、そこに円安傾向が加われば、日本企業のコスト負担は加速度的に増大します。実際に、API利用料の予期せぬ高騰により、PoC（概念実証）段階でプロジェクトが頓挫する事例も国内で見られ始めています。
また、AIデータセンターは「電力食い」です。エネルギー自給率が低い日本において、電力コストの上昇はそのままAIサービスの運用コストに跳ね返ります。2026年に向けて、このコスト圧力はさらに強まる可能性があります。
「何でもLLM」からの脱却とアーキテクチャの適正化
こうしたコスト上昇リスクに対し、日本の実務者はどう対応すべきでしょうか。重要なのは、最高性能の巨大モデル（フロンティアモデル）を盲目的に使い続ける姿勢を改めることです。
現在、グローバルトレンドとしても、パラメータ数を抑えた「SLM（小規模言語モデル）」や、特定のタスクに特化した蒸留モデルの活用が進んでいます。これらは計算リソースを大幅に節約でき、オンプレミス（自社保有サーバー）やエッジデバイス（PCやスマホ内）での動作も可能です。
また、RAG（検索拡張生成）システムにおいても、すべてのクエリをLLMに通すのではなく、キーワード検索と組み合わせたり、キャッシュを活用したりするなど、コスト対効果（ROI）をシビアに見極めたアーキテクチャ設計が求められます。エンジニアだけでなく、プロダクトマネージャーが「トークン単価」と「ビジネス価値」のバランスを理解することが不可欠になります。
日本企業のAI活用への示唆
2026年に懸念される「AIインフレ」を見据え、日本企業は以下の3点を意識して戦略を立てるべきです。
- コストガバナンス（FinOps）の徹底：クラウド破産を防ぐため、AI利用コストの可視化と予実管理を徹底する「AI FinOps」の体制を早期に構築すること。
- モデルの使い分け戦略：「GPT-4クラス」が必要な業務と、軽量なオープンソースモデルで十分な業務を明確に区分し、ベンダーロックインのリスクを分散させること。
- 国内インフラへの注目：経済安全保障の観点からも、国産LLMや国内データセンターを活用する選択肢を常に持ち、為替リスクや地政学リスクをヘッジすること。
AIは魔法の杖ではなく、運用コストのかかる産業機械です。技術的な可能性だけでなく、持続可能なコスト構造を設計できるかどうかが、2026年以降の日本企業のAI活用の成否を分けるでしょう。