AIの計算力拡大からアプリケーションでの収益化まで、Goldman SachsがAI投資の新たな段階を洞察：誰がTokenをキャッシュフローに変えられるのか

ジートン財経APPの報道によると、世間の注目を集めるゴールドマン・サックスCommunacopia+テクノロジーカンファレンスにて、B2BおよびB2C向けAIアプリケーション分野にフォーカスしたソフトウェア業界のリーダーたちの経営陣が、今後の成長見通しに関する最新の予測を発表した。ゴールドマン・サックスのアナリストが最新で発表したメモによれば、ビッグデータ分析及び人工知能プロジェクトエンジニアリングに注力するDatabricksの最高経営責任者Ali Ghodsiは、AIアプリケーションソフトウェア分野の競争の中心がますます企業での実際の導入へと移っていると述べ、モデルの能力を高効率かつ正確に信頼できるビジネス成果へと転換できるソフトウェアプラットフォームが新たな成長空間を獲得できると語った。

DatabricksはGenieを用いて企業の分析ニーズに応え、Unity Catalogで企業の人工知能やデジタルガバナンス、セキュリティ、コスト管理を統合し、更にカスタマーデータプラットフォーム、セキュリティ分析、オブザーバビリティ、トランザクションデータベースへ拡張している。これをもとにゴールドマン・サックスは、今後三年間におけるAIアプリケーション関連のソフトウェア企業のシェア拡大の可能性を判断するには、技術知的財産権、イノベーションスピード、オープンアーキテクチャの三点に注目する必要があると強調した。投資の観点では、巨大かつ独自のデータベースと強力なワークフローの優位性を持つソフトウェアプラットフォームは、新たな市場再評価の機会を得る可能性があると述べている。

さらにゴールドマン・サックスのアナリストによれば、グローバル資金はAIコンピューティングパワーインフラに関連したAI投資の第一段階、すなわちGPU/HBM/AIデータセンターのコアハードウェアボトルネックから、「Token」をより強力な企業側の生産性・収益・キャッシュフローへと変換できる第2段階のアプリケーション層の勝者へと広がりつつあるという。今後はバリュエーションの分化がさらに顕著になる可能性があり、独自データを持ち、企業および個人ユーザーの複雑なワークフロー、Agent型インテリジェントなワークフロー実行のクローズドループ、明確なROI（投資対効果）を持つソフトウェア会社が再評価され、一方で基盤モデルの単一機能化で商品化されやすい従来型SaaSは引き続きプレッシャーに晒される可能性がある。

AIは効率的に“成果を提出”し始める：企業データとガバナンスが実装能力を決定

Communacopia+テクノロジーカンファレンスにおいて、GenieはDatabricksが企業AIのゲートウェイを獲得するための道筋を示した。具体的には、独自のデータインデックス技術であるOntoRankおよびビジネスオントロジーを通じて、企業データをモデルが理解し、計算し、利用できるビジネス情報へと編成し、製品が“AIインテリジェントアナリスト”の役割を果たすのである。

Databricks経営陣は、Genieがすでに社内の販売、マーケティング、ファイナンスで広く利用されており、過去6～12ヶ月で社内オペレーションが明らかに変化したと述べている。そのエンジニアリング上の意義は、企業がインテリジェントエージェントを導入する際に、取引先、注文、売上などのビジネスオブジェクトを統一的に理解し、分析結果を日常的な業務フローに組み込む必要がある点にある。モデルのパフォーマンスが向上した後も、これらのデータ基盤作業がタスクを正確に遂行できるかどうかの要となるのだ。経営陣はPalantirと複雑なデータ工学プロジェクトにおいても協力の余地があるとしている。

Unity Catalogはインテリジェントエージェントの大規模な導入によるガバナンス要求を担う。ゴールドマン・サックスのアナリストチームは、モデルの迅速なイテレーションが選定や導入の複雑さを増し、Token消費の増加が企業のコストと投資回収への監査を強化し、インテリジェントエージェントの具体的な操作、データアクセス、セキュリティリスクの可視性が依然として不十分であることを指摘する。そのため、データガバナンス、アクセス権限、セキュリティ、ビジネスセマンティクスがAIの実行環境と密接に結合される必要がある。

ゴールドマン・サックスによるAI応用層についての最新の見解は、この種のプラットフォームの商業的価値は企業が安心して導入を拡大できることにあるとした。すなわち、インテリジェントエージェントが何にアクセスし何を実行できるかが明確であり、タスクコストと結果も追跡できる。クライアントの粘着性は継続的なビジネス価値創出によってより一層高まり、これは同社が強調する技術力・イノベーションスピード・オープンアーキテクチャと呼応している。

Databricksのようなプラットフォーム型AIアプリケーションリーダーの実際のプロダクト拡張は4つの方向に及ぶ：カスタマーデータプラットフォームではInfinite Campaignsが集団マーケティングから個人レベルの精緻なマーケティングへとサポートし、経営陣はオープンソースモデルの導入でコスト効率がさらに改善されると見込む。セキュリティ情報やイベント管理(SIEM)では、エージェントが生成する新たなデータとCIO、CISO職務の融合がデータプラットフォームによるセキュリティ分析の機会を創出する。オブザーバビリティ（可観測性）も拡張の方向だが、リリース予定は未公開。Lakebaseは、AIによるソフトウェア開発ハードルが下がれば、新規アプリケーションが日常の読み書き・業務運行にトランザクションDBを必要とし、Databricksが分析業務以外の市場にも進出できる最大の新製品機会と経営陣は見ている。

経営陣は、今後8ヶ月で生み出されるソフトウェアがこれまでの累計規模を超えるかもしれないという見方さえ示している——ただしゴールドマン・サックスはあくまで需要見通しとしては強気過ぎるとし、すでに検証済みの業界予測とは言えないとしている。

Tokenをキャッシュフローへ：応用層のチャンス拡大、ソフトウェア株の分化加速

OpenAIが発表したAstraは、エージェント型の高効率によりコンピュータ操作、プログラミング、複雑タスク遂行能力の向上に注力しており、より多くの企業ワークフローにオートメーション導入の余地をもたらしている。しかし「モデル性能競争」と「ビジネス実装競争」は並行して進む。課金モデルも階層化してきており、Astra APIは入力および出力Token単位の従量課金だが、AIアプリ関連ソフト提供会社は席数、操作回数、会話や業務成果毎の課金が可能だ。たとえばIntercomのFinは、所定の業務成果ごとに1回0.99ドルから、Salesforce Agentforceは操作・会話・ユーザー許諾で課金を提供する。

基盤モデルのプロバイダーはAPI販売という計算資源サービスに引き続き集中すると考えられるが、アプリ層のAI企業はますます納品価値の証明が求められる。成果課金モデルは価格がより顧客利益に近づく一方、サプライヤー側は推論・リトライ・人的チェック等のコストも負う必要がある。タスク成功率と1タスク毎の利益は商業品質の重要指標となる。

最近の株式市場では、AI収益を実現できる企業は高評価を受けるが、潜在的な代替リスクを持つ企業は下げ基調となっている。9月3日にはDatabricksの競合であるSnowflakeの株価が好調な決算を背景に約17%上昇した。第2四半期のプロダクト収入は前年比37%増の14億9000万ドルで、年間プロダクト収入ガイダンスは58億4000万ドルから60億7000万ドルへと上方修正された。これはエンタープライズAIアプリ層がデータプラットフォーム消費を拡大している証左だ。一方、9月8日にはSalesforceとIntuitの株価がそれぞれ約4%、ServiceNowは約5%、S&P500ソフトウェア・サービス指数は1.4%下落。ウォール街のアナリストはAstraが市場に登場したことによる大規模モデルのソフトウェア代替リスクへの懸念が売り圧力となったとみている。

Databricksのソフトウェア導入ルートは、AI収益がサプライチェーンに沿って一層加速拡大していることを示している——エージェントがより多くのタスクを遂行し、計算力やストレージ、データサービス消費が増大。企業データへの連携・ガバナンス力・ビジネスプロセス優位を持つプラットフォームは、こうした利用量を売上とキャッシュフローへと転換しようとする。ソフトウェア株全体には構造的な追い風だが、プラットフォーム拡張は一部独立系ツールの市場スペースを圧迫することにもなる。新規AI収入・クライアント消費拡大・利益率の三方面で同時に成果を出せる企業が恩恵を受け、インタフェースや単一機能で勝負する企業は競争激化に直面する。

2022年末から始まったAI投資ブームのバリュエーション基準は、「資本支出規模」から「資本回収効率」へと進化し、しかもこのプロセスは加速している。つまりAI投資狂想曲の第一段階が「どこが最大規模のGPUデータセンター建設を主導して利益を得るか」に集中したのに対し、現在の第二段階は「誰がTokenを持続可能なキャッシュフローに転換できるか」となっている。

AIを巡るスーパー強気相場は、「チップ株の買い」から「AIワークフローの取得」へと徐々に移行しており、現市場ではAI強気投資の主軸が「AI投資資本支出の受益者」から「誰が最も速くコンピューティングパワーをARR・利益率・フリーキャッシュフローに転換できるか」へと再評価されている。この最新の資金ローテーションは、重要なエンタープライズプロセスに組み込まれ、ハイリニューアル率・データ障壁・エージェントマネタイズ力を持つAIアプリフォーカスのソフト企業に有利となる。AIに特化したソフトウェア企業が今後もより強力でコスト効率の優れたモデルにアクセスし続け、独自のビジネス価値を維持できるかどうかが長期的な価格決定権に影響する。