AI市場は主にPRにすぎないのか、それとも見出しの裏でより深い計算が働いているのか。AIソフトウェア企業Linkmate（旧Linkomo）の市場分析は、その答えは借入動向、設備投資、そして実際の事業需要の組み合わせにあると主張しています。

AIブームの背後にあるローンの計算

The State of the Agentic Market によると、AIの導入は成熟の後期段階に入っています。実際には、市場はAIを魔法のような万能薬として扱う段階を離れ、通常の ব্যবস務上の課題を解決するためのツールとして使う方向に移っているとLinkmateは述べています。

同レポートは、AIは労働市場を大きく変える存在として語られがちだが、同時にスケープゴートにもされていると指摘しています。Linkmateの見方では、労働市場の弱さの大きな要因は、COVID期の借入とFRBの利上げの組み合わせです。

2019年、巨大テクノロジー企業は自社のオフィス面積を見直し始めました。もはや必要ないのに、なぜニューヨークやシリコンバレーで4フロア分のオフィス代を払うのか、という判断です。これが初期のコスト削減策となりました。ロックダウン期には企業借入も増え、より低い金利でより多くの負債を抱えるようになりました。

2019年から2020年にかけて、米連邦準備制度理事会の金利は0.05%に達し、借入は70年以上で最も安くなりました。Linkmateは、連邦準備制度の声明とFREDのデータを引用し、2020年の企業ローンは0.25%だったとしています。分析では、これは借入1ドルの価値が25セントではなく0.25セントにすぎなかったことを意味すると説明しています。

分析によれば、企業借入は通常のように慎重に使われたわけではありません。通常、危機時には企業は小口の借入を行い、すぐに返済しますが、今回はそうではありませんでした。数年の間に、企業ローン総額は約2兆ドルから2020年前半には3.1兆ドルへと増加しました。その後、2022年には0.6兆ドル（6000億ドル）減少して2.4兆ドルとなりましたが、再び増加に転じました。

Linkmateによれば、各市場サイクルでは企業が利益を増やし、負債圧力を回避する新たな方法を見つけてきました。2023年、OpenAIは大規模言語モデルと、質問に動的に答えられる対話型チャットボットという単純な発想を打ち出しました。Linkmateの分析では、このアプローチによって、投資家はコストの一部を置き換えるだけでなく、人員を大幅に削減して給与関連支出を抑え、実際に利益を得られるという誤った期待を抱いたとされています。

この認識により投資家は過度に楽観的になり、Oracle、Google、Amazon、Payoneer、Intel、HP、Meta、Fiverr、xAI、Salesforce、CISCO、Pelotonなどの大手テック企業で大規模な人員削減が続きました。TechCrunchは2025年向けの完全な一覧を公開しています。Linkmateの分析によると、2023年以降は毎年レイオフ数が増加しており、AI市場がGartnerのハイプ・サイクルのピークにあるという見方を裏付けています。

Gartnerのハイプ・サイクルにおけるAIの位置

Gartnerの市場ハイプ理論では、あらゆる技術は成熟段階を経るとされています。期待が過度に高まったピークを過ぎると、次に起きるのは通常、市場の再評価と、その技術が実際にどのように適用されるのかをより冷静に見る段階です。

Linkmateは、AIの有望な用途の一つは、現実世界におけるNP完全問題に相当する課題を解決することだと述べています。レポートは、タンパク質鎖の解析、古い病気の新しい治療法の発見、がん研究の数十年分の前進、独創的な方法による命の救済、新素材の発見、医療費の低下などを挙げています。AIは万能薬ではないものの、機械学習や大規模言語モデルは、従来の手法では扱いにくい課題を解決できると分析しています。

市場が過度な期待と失望を伴う冷静な段階を抜けると、こうした実用的なユースケースが現れ、既存の問題に対する明確な解決策として広く認識され始めるとLinkmateは論じています。

また、AI市場が直面している現実の一つは、人間は依然としてAIより安いという点だとも指摘しています。「tokenmaxxing」、つまりトークン使用を最大化する流行は、AIが人間の代わりにあらゆるものを解決するという期待が過度に高まった状態の例として示されています。しかし実際には、AIトークンの請求額はソフトウェアエンジニアの平均給与より高いことが多いとLinkmateは述べています。

Microsoftの言葉として、「Using tech is more expensive than paying human employees」と引用されています。また、Uberでは、AI予算を4か月で使い切ったことを受けて、経営陣がHR部門を削減することを公に決めた事例も挙げられています。Nvidiaの現役副社長も、AIは「far more than humans」と述べたとされています。

Linkmateは、Goldman Sachsの予測として、現在のペースでは2030年までにAIの利用が120 quadrillion tokensに達する可能性があると指摘しています。Bank of Americaも別の強気予測で、AI支出は2030年までに1550億ドルに達する可能性があると述べています。

数字はAI利用について何を示しているのか

SEC提出書類と公の主張を比較すると、より明確な図が見えてくるとLinkmateは述べています。同レポートは、AIブームが実在し、かつ測定可能であることを示す3つの指標を挙げています。

• Average PJM Power Price Spike、つまりprice per MW-dayは+833%上昇した
• HBM Memoryは市場に先んじて100%売り切れている
• 2026年のAI向けHyperscalers CapExは6600億ドルと予測されている

ただし、約束されたCapExと、SEC提出書類に記載された実際のFree Cash Flowの間には乖離があります。具体的には、AmazonとGoogleはマイナスのキャッシュフローにあり、Microsoftは一方でプラスの数値を示しているとされています。

より懸念されるパターンの一つとして、OpenAIの状況が挙げられています。レポートによると、2026年のAPR milestoneは400億ドルと見込まれている一方、実際の年間営業損失は2025年に200億ドルの赤字、2026年には140億ドルの赤字と予測されています。実際のユースケースが実現しなければ、こうした基礎指標と開示データの乖離は将来問題になり得ると分析しています。

現在の市場の物語では、AIの主な用途はメールを読むことやGoogle検索から要約を作るアシスタントだとされがちです。しかし数字が示しているのは需要の存在であり、実際の適用先は別の場所、つまり現実世界におけるNP-compete tasksを解く領域にあるとレポートは述べています。

導入指標は整っており、ベンチャーキャピタルの支出も少なくとも5100億ドルあります。業界別では、2026年第1四半期のグローバルVC資金の約80%がAIスタートアップに流れ込み、3000億ドルのうち約2420億ドルに相当します。

市場の推計によると、2026年のAI市場規模は3750億ドルから0.9兆ドルの間で、CAGRは14%から39%と見込まれています。

Linkmateの分析は、需要は全体として明確かつ存在している一方で、現実世界で使える実際のプロダクト・マーケット・フィットを持つ提案の供給が不足していると結論づけています。根本的には、近い将来、AI市場は調整局面に入り、弱いプレイヤーは実世界市場で適用可能なユースケースを提供する企業に置き換わる可能性があります。同社の最良推計では、広く適用できる現実世界のユースケースが現れなければ、その調整局面は2027年から2028年の間に起こる可能性があります。