生成AI投資の95%が失敗する構造を投資家目線で読む

MIT Project NANDAが2025年7月に公表した「The GenAI Divide」というレポートを読んで、正直ちょっと驚いた。企業が生成AI関連に投じた300〜400億ドルの投資に対して、95%の組織で測定可能なROIが得られていないという内容だ。

この数字、投資家として見るとかなり重要なシグナルだと思う。

「AI関連銘柄」への資金流入は正当化されるのか

市場はここ数年、生成AIという物語に対してかなり楽観的な値付けをしてきた。NvidiaやMicrosoftのような企業はその恩恵を受けたが、「AIを使う側」の企業の株価もつられて上がっているケースが多い。ところが実態を見ると、導入した企業の7割超がリテラシー不足を最大課題と認識していて、現場に刺さらないまま予算だけ消化しているという構図がある。

これは何を意味するか。「AI導入を発表した」という事実だけで株価に織り込まれた期待は、業績として回収できる保証がないということだ。IR資料でAI活用を前面に出している企業の決算を追うとき、自分はこのROIの話を頭に置いておくようにしている。

失敗パターンから逆算して「本物」を見極める

レポートが整理した失敗パターンには、KPI未設定のまま効果を測れない状態で走っている企業や、PoCが本番環境に接続できずに止まっているケースが含まれる。こういう企業は、AIへの支出がコストとして積み上がるだけで売上や利益に跳ね返ってこない。財務諸表に出てくるのは数年後だが、その兆候はもっと早く出る。

自分が注目するのはこのあたりのポイントだ。

• AI関連のCapExやOpExの規模感とROI言及の有無
• 具体的な業務プロセスへの適用事例が開示されているか
• 導入担当の組織体制や人材投資について触れているか

抽象的に「AIで競争力を強化する」とだけ書いている企業と、「○○業務の処理時間を30%削減した」と書いている企業では、信頼性がまったく違う。後者を探すのが今の自分の投資リサーチのひとつの軸になっている。

市場の「AI期待バブル」はいつ剥げるか

95%という数字が広く認知されると、市場はどう動くか。AI関連銘柄の中でも「実装で成果を出した企業」と「発表だけで終わった企業」の評価が分かれ始める局面が来ると思っている。その分岐点は決算発表のタイミングだろう。特に来期以降、AIコスト増が利益率を圧迫する企業が増えてくると、今の株価水準が維持できなくなるセクターも出てくる。

為替への影響という観点では、米国企業全体のAI投資が期待通りのリターンを出せないと判断されると、ドル建て資産への資金流入が鈍化する可能性がある。まだ先の話だが、頭の片隅には入れておいていい。

今週末、保有しているAI関連銘柄のIR資料をもう一度読み直してみるつもりだ。「AI活用」という言葉の裏に、具体的な数字があるかどうかを確認しながら。