AIビジネスの発展、4つの先見的トレンドが潜在！これらのチャンスを事前に押さえ、次のAIブームに賭ける？

少し前に、AIアプリケーション層の先見的な機会に関する動画をいくつか制作しましたが、とても良い反響をいただきました。その時のお約束通り、引き続き皆さんに先端のAIチャンスを掘り下げてご紹介します。今回はその続きをお届けします。

私は以前から、AIの次なる大きなチャンスは必ずアプリケーション層に現れると確信しており、その考えに一切の迷いがありません。過去のすべての技術革新でも同様でした。ただし、アプリケーション層での投資機会は、基盤層よりもはるかに難しいという現実も否めません。投資家としてはより厳選して選ぶ必要があります。なぜなら、技術の進化が非常に速く、今もAIアプリケーションは初期段階にあるからです。一部の企業は最終的に恩恵を受けますが、中には脅威に直面する可能性も十分にあります。

では、どうすればよいのでしょうか？今回は、私とチームがこの決算シーズンにAIアプリケーション層の全てのソフトウェア企業の決算を一つ一つ精査し、経営陣のコメントまで丁寧に読み解き、AIアプリ領域で最先端のトレンドと業界インサイトを探しました。実際、いくつかの突破的な発見ができたのです。今回の発見は非常に重要です！なぜなら、まだ市場で十分に織り込まれておらず、次なるAIの爆発的なチャンスがこの背後に隠れている可能性が高いからです。以下で、最新のAIアプリケーション層のチャンスについてしっかりお話しします。

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洞察1：トラフィック構造が大変革！

今期の決算で、ECプラットフォームShopifyの経営陣は、同四半期のShopifyストアAI-drivenトラフィックが前年比で8倍、関連注文は13倍増加したと述べています。設計会社Adobeの決算説明でも、2025年ホリデーシーズンにはAIが小売Webサイトのトラフィックを7倍増加させ、その中でもAI Agentが主要要因であると説明されました。

さらに重要なデータは、セキュリティ企業Cloudflareからもたらされました。下図は北米のインターネットアクセスにおける人間とマシンの比率です。最新データによると、マシンのトラフィック比はすでに68.4%に達し、人間を大きく上回っています。これは北米のデータですが、世界全体では6月初旬にボットのトラフィックが歴史的に初めて人間を上回りました。そして、この割合は将来的にさらに増加するのは間違いありません。Tools for humanityのCEO Alex Blaniaは、「将来的に99.9%のインターネットトラフィックがAI駆動になる」と過激な予測をしています。

なぜこういった現象が起きているのでしょうか？単純にAIが進化しているから？実はそうでもありません。CloudflareのCEO Matthew Princeは直近の決算説明で、次のような例を挙げました。「自分でデジタルカメラを探す場合は5つのサイトを見ますが、AI Agentに任せた場合、5000ものサイトをアクセスする」と。つまり同じタスクを実行する際、AI Agentによるアクセス量は人間の1000倍超となる可能性があるのです。これがマシンのトラフィック比率が急増している理由の説明としてピッタリです。

これが私たちの最初の洞察です：インターネットトラフィック構造は、人間主導からAI Agent主導へと大きく変わりつつあります。この変化が投資家にとって何を意味するのでしょうか？

第一に、インターネット全体のトラフィックが爆発的に増加することを意味します！もし将来AI Agentのアクセスが99.9%を占めるとしたらどうなるでしょう？仮に人間のアクセス需要が不変だとしても、インターネット全体のアクセス量は1000倍にも増加することを示唆します。実際には、人間の需要もAIの利便性でさらに加速するでしょうから、トラフィックの伸びはさらに拡大するでしょう。

このトレンドの恩恵を受けるのはどんな企業でしょうか？直接的な恩恵を受けるのはクラウドコンピューティング企業です。アクセスが増えればサーバーリソースの利用も増加します。しかもAI Agentのタスクにはアクセスだけでなく、検索やAPIの呼び出し、データベースへのアクセスなどが含まれ、あらゆる場面でクラウドが必要です。

もう一つの恩恵を受けるのは大規模AIモデル企業です。大規模モデルの収益源は主にtoken消費です。Agentのアクセスが増えると、token消費も増え、大規模モデル収益が刺激されます。

さらに、token消費が増えてクラウド需要が高まれば、基盤層である半導体企業の需要も当然増加します。ただし、今回はアプリケーション層に焦点を当てているため、基盤層についてはここでは割愛します。

この洞察からさらに考えを深めると、これだけ膨大なアクセスがAI Agentから来ることがどんな問題を引き起こすかが見えてきます。特に重要なのは認証・認可です。どのAgentが良いAgentか、どのAgentが悪いAgentか、どのAgentがデータを呼び出して良いか、タスクを実行できるか否か等々…これらを判定するにはプロフェッショナルな仕組みが必要です。その中で代表的なのがネットワークセキュリティ企業Cloudflareです。

Cloudflareはトラフィック識別、アクセス制御、クローラー対策など多彩なサービスを提供しており、インターネットトラフィックの入り口となっています。トラフィック増加は直ちに収益増加に貢献します。ただし、収益モデルは完全な従量制ではないので、増益は線形ではなく、需要急増による追加有料製品の契約増加が中心となります。

さらに一歩踏み込むと、トラフィック急増の根本原因とは何でしょうか？短期的にはトラフィック増加は需要増ではなく、ニーズを満たす手順が変化しただけです。現在、同じタスク実行でAI Agentのアクセス数は人間の何倍、何百倍にもなります。しかしバリューチェーン全体で見ると、トラフィック増は商業価値を増やさず、プロセスコストを上げているだけです。tokenコスト、クラウドコスト、アクセス権限管理コストなど。

つまり、AI Agentによるトラフィック爆増は全体の経済効率向上ではなく、サプライチェーン全体での利益再分配なのです。最終製品・サービスが消費者に届くには、AI Agent時代は、より高いコスト負担＝利益譲渡、または販売モデルそのものを人対人からマシン対マシン（AI Agent間）に転換する必要が出てきます。後者の方が現実的で持続可能、そして不可避な流れです。この流れがさらなる新機会を生み出すでしょう。

現時点では、商業的にこの分野はほぼ未開拓、もしくは今まさにスタートしたばかりで、チャンスの特定は難しいです。もし私が予想するなら、今後GoogleやMetaなどの広告業者が活躍すると思います。これら企業はもともと消費者と最終製品・サービスをつなぐ存在です。形が変わるだけ。例えば、従来はSEOで見つけてもらっていましたが、今後はGEOにしてAgentに見つけてもらうという形に変わるかもしれません。

一方で投資家として意識したいのが、この潮流が実現するまでにかなり時間がかかるという点です。その効果はすぐには現れません。ビジネスモデルの転換には長い時間を要し、長くなればなるほど不確実性も高くなります。投資家は明確な期待値管理も重要になります。

洞察２：Agentの管理が急務に！

最近、MicrosoftのCEOナデラはpodcastインタビューで、将来の企業は「2万人の従業員＋200万～2000万のagentを抱える組織」になる可能性があると話しました。NVIDIAのジェンスン・フアンもGTCカンファレンスで「10年後のNVIDIAは7.5万人の社員と750万のAI agentが一緒に働く」と語りました。将来的に企業内部のagent数が大幅増加するのです。

この流れは予想できることで、理解しやすいと思います。しかし多くの方が気付いていないのは、企業内部に急激に増えたAI Agentがどれほど新しい問題を生み出すか、という点です。これこそが新たなビジネスチャンス！今期の決算でも明快な方向性が見えました。

たとえば顧客管理ソフトのWorkdayの経営陣は、「企業が従来持つ権限やセキュリティ、ポリシー、ガバナンスは変わらず、AI Agentがこの要件を遵守して業務できてこそAI活用のリターンが生じる」と述べています。サイバーセキュリティ企業OKTAも「今後Agentが増えると、それぞれに身元や権限、ライフサイクル、無効化の仕組みが不可欠で、これらが解決されなければAIは本当の価値を発揮できない」としています。

つまり、企業内部のAI Agent増加に伴って、それらを管理するニーズが高まるのです。これがAI Agentトレンドにおける次なるチャンスです！今回の決算でも同傾向で関連企業の業績が実際に向上し始めています。業界ではこれをAI Observability（AI監視）と呼び、AI Agentを管理するマネージャーのような役割です。人間社員が増えればマネージャーが必要なように、Agentが増えればAgent Managerが必要になるのです。

このロジックで、どんな会社が恩恵を受けるでしょうか？

まず1つ目は、企業内の身元・権限管理を専門とする会社で、OKTAがその代表です。OKTAは、企業内部の異なるIDごとに権限を設定するのが主業務です。決算でも、今後はAI Agentや非人間的IDのレギュレーション・ガバナンスを戦略の重点にすると述べています。今回の戦略転換を受けて、OKTAは決算後に株価が30%上昇しました。

もう1つは、企業内部のagent監視・管理をサポートするソフトウェア会社です。代表例はServiceNow。ServiceNowはワークフロー自動化のSaaS企業で、AI Agent時代にはAgentのワークフローを監視し、自動化・追跡可能にします。最近「AI Control Tower」という製品もリリースし、社内の全AI Agentやモデル、IDを監視可能に。この業務がまさに先に述べたAgent Managerの役割です。

ここで疑問を持つ方もいるでしょう。「こうした業務はAI自身が代替可能では？大規模AI企業が同様サービスを独自提供したり、企業が自前でAIで作れば容易に置き換えられるのでは？」これがここ最近のソフトウェア会社に向けての最大の懸念でもあります。

個人的には、このリスクは確かに存在しますが、想像ほど深刻ではないと考えています。短期的にはAgent Managerは即時のニーズであり、ノウハウやリソースが最も充実しているのはこれら専門会社です。OKTAやCloudflareなどはOpenAIやAnthropicの顧客であり、それが容易に代替されない証明でもあります。現在需要が表面化し始めたので、効果はすぐに現れます。

ただし長期的には、このリスクは確実に存在しますし、大規模AIモデルも十分対応可能だと考えます。しかし「できること」が「やること」とは限りません。NVIDIAが多額の資金を持っていても融資業務を始めることはないでしょう。もっと重要な事業に集中するからです。大規模モデル企業もすべての細分化領域には独自のエコシステムがあり、全てを置き換えようとすれば極めて煩雑です。だからこそ、最適解は競争ではなく協業化なのです。

投資家として、AIリスクは念頭に置くべきですが、過度に警戒しすぎて機会を見失うのも避けるべきです。以降の分析でもこの話は織り込みますので、これ以上は繰り返しません。

洞察３：無思考でAI導入の時代は終わる

3つめの洞察として、企業が既に「AIのROI重視」に舵を切り始めていることが分かりました。

この洞察は、マーケティングソフトウェア企業HubSpotから得られたものです。決算電話会議で経営陣は、「AIコストは際限なく増加するが、顧客は成果が見えない。顧客は成果と直結し予測可能なサービスを求めている」と話しました。企業は従量課金型AI Agentの“無限のブラックホール”に不満を抱き始めたのです。

HubSpotはこの課題解決のため、価格設定を従量課金から結果ベース課金へと変更しました。経営陣曰く、今のAIはしばしば“outcome”でなく“output”になりがち。皆さんも感じているはずです。AIの派手な挙動があっても、結局は実質的な成果がない。企業も同様で、プロセスにお金を払わず本当の成果を重視し始めています。

同様の事例はOracleの決算にも見られます。最新の決算説明で経営陣は、AI Agentの利用と課金方式を判りやすくする方針とし、顧客の価値と価格を連動。たとえば、面接用Agentならスクリーニング人数、ホテル業界のAgentならエンドユーザーの追加購入率で料金を設定するなど、より「コストとリターン」を厳密に一致させています。これにより企業の多くも大きな変化を余儀なくされ、“無思考AI導入”時代はまもなく終焉を迎えます。

この動きを受け、投資家にとっては何を意味するでしょうか？

まず、「結果ベース課金」が今後のソフトウェアサービス領域の新潮流となる可能性が高いです。以前のAIアプリ分析でも述べましたが、今やすべてのソフト会社が従業員課金から従量課金に移行中。これはAI Agent時代における最大の変革・唯一の生き残り策です。当初から従量課金型だったり、いち早く移行できた企業がAI恩恵を最速で受けます。

ただし、従量課金型もあくまで過渡的。最終地点は「結果課金型」でしょう。これなら企業はROIを正確に測ることができ、支出も予測可能に。現時点で最も「結果課金型」を行っているのはデータ分析会社Palantir。航空会社の路線・運行スケジュール最適化やエネルギー企業の生産規模最適化など、サービス単位で極めて具体的です。事前にROIを明示することができるため、企業の意思決定を容易にしています。今後AI ROIの課題が市場で意識されるようになれば、Palantirが再び注目を集めるかもしれません。

さらに言えば、企業がROIに注目するのはAIの計算資源コストの高さが原因だからです。計算資源不足は短期間で解決されそうにありません。だからこそ、企業のtoken消費を節約するサービスが極めて大きな市場になります。その分野でデータ監視のDatadogは非常に有利な位置にいます。

現在AIのROIが低い主因は大量のtokenが浪費されていることです。不要なタスクや低価値タスクが大量にtokenを消費し、企業はそれを管理できていません。ここがまさにDatadogがフォーカスしている部分です。

Datadogはこれまでクラウド上のデータ使用量を監視し、クラウドコストの内訳を可視化していましたが、AI時代にはAIの全呼び出しデータの監視を担います。LLM Observability製品では、AIコールごとのtoken消費量やコスト等も全て追跡可能にします。どのタスクが過剰投資か、どこでtokenの節約可能か、Datadogが一目瞭然。OpenAIもDatadogの顧客です。AI ROIに注目する企業が増えれば、Datadogの受注も増える可能性があります。

洞察４：AIネイティブ企業の好パートナー

AIネイティブ企業とは、OpenAIやAnthropicのような純粋なAIスタートアップを指します。これら有名企業に加え、世の中には大小様々なAIネイティブ企業が登場し力を持ち始めています。

今期の決算でも多くの企業がAIネイティブ企業向けサービスを強化し、もともとAIネイティブ志向の企業はすでに大きな成長を実現しました。たとえばデータベース企業MangoDBは、好調な業績はAIネイティブ企業の活躍が要因だと述べています。現在、AIネイティブ企業は急成長中で、必要サービス需要も拡大。そしてこの1～2年で多額のVC資金を調達し財務体質も盤石、事業も急拡大中です。

今後もAIネイティブ企業の成長は明らかで、今はまさに始まりの時期です。インターネット革命時代のネット大手の影響力が長期間続いたことを思い出せば、これからのAIネイティブ企業も同様だと考えられます。今期登場した彼ら向けのサービス企業は、今後さらに顕著な成長が見込めます。

どの企業が恩恵を受けるのでしょう？残念ながら、AIネイティブ企業専業の会社の多くはスタートアップで未上場。上場企業の中でAIネイティブ専業で目立つのはごく一部です。そこで、元々事業との親和性が高く、AIネイティブ企業の成長をバネにできる会社を探す必要があります。

その典型例が前述のMangoDB。DB構造がAIネイティブ企業と非常に相性が良い。もう一つは先述のDatadogで、今期決算後株価は30%高。これはAIネイティブ企業の大口顧客を2件獲得したことが大きな要因です。さらにクラウド分野にも、AIネイティブ顧客専業を謳うDigital Oceanがあります。現時点でこれら3社がAIネイティブ企業と特に結びつきが強いアプリケーション企業ですので、参考にして下さい。

これで今期決算シーズンのAIアプリケーション層についての洞察をご紹介し終えます。1つ目は「インターネットトラフィック構造が、人主導からマシン主導（AI Agent主導）になり、トラフィック総量が大幅に増加」2つ目は「企業内でAI Agentの大量利用により新しい管理需要が発生」3つ目は「無思考AI導入時代の終焉、企業はROIを重視し始めた」4つ目は「AIネイティブ企業の台頭が無視できぬ新たなビジネス機会をもたらした」です。

これらの先端トレンドを受けて、関連銘柄もご紹介しました。しかし一企業が投資対象として値するかは、単にトレンドの恩恵があるか否かだけでは決まりません。詳細個別の分析が不可欠です。本記事は動向紹介を重視しているため、個別銘柄分析は割愛しますが、優良企業は逐次フォローして詳説していきます。これからも私とチームは忙しくなりそうです。

もし今すぐこういった企業に先回りで投資したいと考えている方へ一言。これらの企業は現状、市場の注目があまり集まっていません。AI基盤層がマーケットの焦点だからです。そのため株価もやや軟調で、短期的な投資体験は必ずしも良好とは言えません。しかし、将来チャンスを掘り起こすなら、投資家としてはこのようなリスクも受け入れる必要があります。

まとめ

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