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グローバル・エクイティ・オブザーバー
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2023年9月4日

AIをめぐる熱狂の中で

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2023年9月4日

AIをめぐる熱狂の中で


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AIをめぐる熱狂の中で

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2023年9月4日

 
 

グローバル株式市場は2023年1-6月期に良好な値動きを示し、MSCI World指数は米ドル・ベースで+15%のリターンをもたらしました。2022年7 – 9月期が終わって以降現在まで上昇しています。2022年の下落の鏡像のように、企業収益はほぼ横ばいであるにもかかわらず、PERが上昇してグローバル株式市場は上昇しました。MSCI Worldの予想PER(株価収益率)は13.7倍から17.0倍に拡大しました1

 
 

セクター別の市場展開においても、2022年の逆となり、昨年苦戦したグロース色のより強いセクターが市場を牽引しました。一般消費財・サービス、コミュニケーション・サービス、情報技術がその例で、特に昨年苦しんだ時価総額が巨大なテクノロジー企業は、生成AIに対する期待から発生した高揚感を背景に、新たな活気を取り戻しました。6月は全般的に景気循環的な回復が見られましたが、5月末までは、S&P500指数の4分の1程度のウェイトを占める「Magnificent Seven」あるいは「MANAMAT」2と呼ばれる銘柄が、実質的にS&P500指数すべてのリターンをもたらしており、それ以外の493の構成銘柄の貢献は、全体として小幅な下落となりました3

 
 

ChatGPT現象

ここ数年に到来したデータの爆発的増加に加え、アルゴリズムと処理能力の進歩により、AIは生成AIの新時代を迎え、新たな章に入ったことは事実です。高度な機械学習(ML)アルゴリズムを装備し、膨大な数の媒介変数(パラメーター)で整備された、これらの優れた大規模言語モデル(LLM)は、与えられた大量のデータから分析・学習し、オリジナルで、まるで人間のようなコンテンツを超高速で生成します。昨年末に、OpenAI社がChatGPTというチャットボットを初公開して以来、市場は生成AIが提供する利便性の向上をどのように理解し、実行し、価格設定するかに明け暮れています。

AIへの熱狂ぶりで特徴的な点は、これが一瞬の閃きによるものではないということです。ChatGPTの市場参入以来、生成AIの利用が急増していますが、機械学習や自然言語処理(NLP)のような狭義のAI技術は、すでに何年も前から使われています。例えば顔認証は、機械学習アルゴリズムを使用してスマートフォンのロックを解除し、SiriやAlexaのようなデジタル音声アシスタントは、AI、自然言語処理、機械学習を使用して命令を理解し、幅広い任務を実行します。AIアルゴリズムは、最適化された買い物を提案するために電子商取引において、また創薬と薬効を改善させるために臨床試験において、そして多くのバックオフィス業務を自動化するために、数多くの産業で使用されています。ビッグデータの到来やコンピュータの処理能力の向上、学習行動によるモデルの段階的な改善のすべてが、生成AIの登場の一翼を担いました。

それでもなお、今年は二つの大きなサプライズがありました。一つ目は、消費者による利用開始のスピードです。100万人のユーザーを獲得するに当たり、ツイッターは2006年から2年近く要しましたが、インスタグラムは2010年に2ヵ月半で同数のユーザーを得ました。これに対し、ChatGPTはわずか5日でユーザー数が100万人を超え、また、2ヵ月で1億人に到達しました。この時点では、テクノロジーに関して、史上最速の利用者獲得ペースです4。二つ目は、さらに重要なサプライズと思いますが、AIコードを実行するための参入障壁がないことです。AIの能力に磨きをかけるために、莫大な資本を投資してきたという点はもとより、クラウドに関する専門知識、計算能力、膨大な独自データの蓄積といった経済的な競争優位性を考慮すると、AIモデルを開発している、既存の大規模企業が優位に立つであろうというのが、これまでの一般的な前提でした。しかし、今回はそうではないようです。容易に利用可能なアプリケーション・プログラミング・インターフェース(API)に基づく、新しくて大規模なオープンソース(無償一般公開)モデルが登場しています。十分な水準のコーディング知識があれば、誰でも、それらを実行するために通常必要とされる大規模な計算能力やストレージ・スペースを必要とせずに、独自仕様を満たすように必要なデータ・アーキテクチャを適応させ、再配分することが可能です。このことは、消費者の観点からは、利点となりますが(カスタマイズ可能なAIモデルをはるかに低コストで利用できる点など)、企業にとっては、コード試用に対する参入障壁が、ノート型パソコンを持った一人の人間にまで下がっていることになります。競争優位性はAIテクノロジーそのものではなく、むしろビジネスモデルの他の要素、例えば、専有データへのアクセス、顧客基盤、または大規模にサービスを提供する能力にあると思われます。

開拓者

これまでのテクノロジー・サイクルと同様、「AIゴールドラッシュ」の初期の勝者は、AI市場参入に必要となる「つるはしとシャベルの売り手」、特に半導体プロバイダーでした。AIアプリケーションを強力にサポートする、グラフィック・プロセッシング・ユニット(GPU)の明確な先駆者であるカリフォルニアに本拠を置く半導体設計企業は、際立った業績予想を受けて、時価総額が1日で約2,000億ドルも増加しました。もう一つの明白なシャベルは、「ハイパー・スケーラー」(クラウド・コンピューティング・サービス・プロバイダー)で、膨大な記憶容量や処理能力など、生成AIの展開に必要なインフラを担う企業が挙げられます。私たちが保有するグローバルなテクノロジー・ソフトウェア企業の説明によると、AI関連製品がAzureの成長を、2023年10-12月期から1ポイント押し上げると想定しており、現状の業績を基準にすると年間で約6億ドルの売上増加になります。さらに別の「シャベル」に相当する企業は、顧客へAIサービスを提供するプロバイダーです。例えば、私たちが保有する多国籍のテクノロジー複合企業は、コスト面で懸念があるものの、会話型AIツールである「Bard」を検索エンジンに組み込んでいます。また、私たちが保有する世界的なテクノロジー・ソフトウェア企業は、その「365」の製品群の中でCopilotを提供しており、ユーザーがWord内で編集するための初稿を作成したり、Outlook内で電子メールをより迅速に整理したりすることができます。

収益機会を見極める…

AIの完全なインパクトは未だ曖昧なままですが、ここでは、私たちの高クオリティ投資アプローチと保有銘柄というレンズ
を通して、初期の考察をご紹介いたします。テクノロジーに基づいてシャベルを振るう企業では無くても、私たちが保有
する企業の多くは、既に健全なレベルのAIに関するエクスポージャーを有しており、特にコスト削減と価値創造の面で、さらなる収益機会があると考えられます。

  • 業務プロセス改善/コスト削減:AIは、既存の業務プロセス、特に規則に基づくファンクションを自動化することで、コスト削減の明確な機会を提供します。これらの多くは、目新しいものではありません。私たちが保有するプロフェッショナル・サービス企業のアウトソーシング事業では、90%の労働力と10%の自動化から、すでに60対40の比率にまで進んでおり、この自動化の進展はまだまだ続く、と語っています。決済の分野では、私たちが保有する金融サービス会社が、決済について予測し易く、透明性が高く、迅速性に決済を実行するための高性能AIプラットフォームを立ち上げました。大まかに言えば、生成AI革命とは、人間による入力作業量を大幅に削減することで、顧客対応業務、営業・マーケティング、ソフトウェア開発におけるコンテンツ作成を支援するはずです。これは、これらの人間による作業が、必ずしも廃れると言っているわけではありません。人間による入力に付随する微妙な意味合い(ニュアンス)や深みは、おそらく何らかの形でまだ必要とされるでしょう。現在の形では、生成AIは、ウェブサイトに埋め込まれた情報の検索や要約作業は、かなり得意かもしれませんが、複雑な法的契約については、おそらく未だ信頼すべきではないでしょう。
  • 価値創造:AIを導入することで、企業はコストの削減だけでなく、サービスと製品提供の質を向上させることが可能になります。大規模な独自データセットを保有するさまざまな業界の企業は、AIを活用することで、より効果的かつ効率的なデータ分析を実行し、自社の強みを深化する状況も考えられます。医療業界ではAIの導入により、患者に対する診断能力が向上し、創薬過程における多くの要素を最適化、自動化できる可能性があります。例えば私たちは、科学計測器や消耗品、ソフトウェアサービスのサプライヤーを保有していますが、このサプライヤーはAIを活用して、電子顕微鏡を発展させ、研究者が分子、タンパク質、細胞の構造を分析する事をサポートし、重要なステップを自動化することで、開発プロセスを促進しています。一方、消費者ブランドはAIの導入により、仮想サービスや最適化された広告を通じて、カスタマー・エクスペリエンスを向上することができます。私たちは、「TrendSpotter」と名付けられたシステムを開発した美容ブランドの世界的大手企業を保有しています。このシステムにより、オンライン上で話題のトレンドを分析し、新たに浮上したトレンドや嗜好の傾向に合わせて製品を改良しています。全体として、AIはまだまだ創生期にあるため、今の私たちが思いもよらない、大変興味深い成果をもたらす可能性があります。

脅威を見据えて

私たちは、どこに収益機会が存在するかだけでなく、保有する企業が変化によってどのようなマイナスの影響を受けるかにも着目しています。いつも通り、私たちは潜在的な上昇余地に心を弾ませるよりも、下落の可能性を憂慮します。

  • 顧客対応の自動化リスク:前述のとおり、AIは規則に基づく様々な事務作業を自動化することで、企業のコスト削減に貢献できると考えられます。ただし、ある企業のビジネスモデルが、例えばコールセンターの運営といった自動化の対象となり得るサービスの提供や、若手弁護士へのデータサービスの提供といった、自動化の対象となり得る人員のサポートに依存している場合、AIの導入は、負の影響をもたらす可能性があります。私たちが保有するプロフェッショナル・サービス企業のようなITサービス企業は、自動化に伴う損失を補うだけの、価値の高い、専門知識に基づく職務を創出する必要があります。
  • 破壊的リスク:AIにより、既存のビジネスモデルが破壊される可能性があります。例えば、AIがコード作成時間を一段と短縮できるため、ソフトウェア・プロバイダーに新たな競争がもたらされる可能性があります。この脅威は、テクノロジーが進化する中で常に警戒を要し、私たちは、AIが実行可能な代替手段を生み出した場合に備えて、保有企業が所有するデータ・ソースを注意深く観察しています。
  • 法的および規制面のリスク:生成AIの導入はまだ創生期にあるため、法的および規制面の枠組みは、かなり未整備な状態です。所有者に対価が支払われることなく、知的財産を利用したモデルの学習が行われることが多いため、特許と著作権の問題が最重要課題の一つとなっています。私たちが保有する創造性に優れたコンピューター・ソフトウェア企業は、この不確実な状況の中で、著作権の蓄積が自社の強みになることを望んでいます。加えて、入力されたデータが、ハルシネーション(幻覚)によって事実と異なる形で再構成されたり、学習されたりするリスクも依然として残っています。さらに重大な事として、差別につながる「ブラックボックス」アルゴリズムがAIのプロセスに組み込まれることが懸念されています。信用調査会社は、すでにAIコードを使用して事業や業務を改善していますが、私たちが保有する企業は、バイアス・リスクに配慮して、信用のスコアリングにAIコードを使用する予定は無い模様です。一般的に、規制はイノベーションと価値創造能力を阻害する可能性があり、特に、規制面の対応が最も遅れている地域の規制の速度でしかグローバル企業が発展できない場合は、この可能性が高まります。
  • 失望リスク:AIが企業の将来の収益に打撃を与える以外に、現在の熱狂が冷めた場合、評価が下がるリスクも想定されます。ガートナー社の造語である「ハイプサイクル」では、新興テクノロジーに関して5つの段階を定義しています。5つの段階とは、技術の引き金による上昇局面、(過度な)期待の頂点、次に幻滅の谷に向かう下降線、その後は次第に回復して啓蒙期の上昇坂となり、生産性の安定期となる過程です5。リスクとして、期待がピークに近づく中、谷に向かう動きも、そう遠くない将来に起きる可能性があります。

AIをめぐる熱狂の中で

2021年末、私たちは、株価収益率(PER)と企業収益の両方が高すぎる事に懸念を抱いていました。2022年の株価下落の後、株価収益率に対する私たちの懸念は薄れ(つまりPERは下落)、企業収益への懸念だけが残りました。直近の3四半期(2022年9月末から2023年6月末)では、この両方の懸念が再び表面化しています。MSCI World指数の予想株価収益率が17.0倍となり、2003年から2019年では一度も到達したことのない水準に戻り、ITセクターの株価収益率は27.4倍と、新型コロナウイルス感染症(COVID)流行期の最も高い水準に
近づきつつあります6

この株価収益率の上昇は、分母である利益の落ち込みによるものではありません。予想利益率は、依然として過去最高水準に近く、コンセンサス利益予想は、景気後退が予想される中でも今年は横ばいとなり、2024年は10%上昇すると見込まれています。米国経済が予想以上に底堅いことは事実ですが、その負の側面として、労働市場が依然として非常に逼迫しており、インフレを抑制するためには、継続的な金融引き締めが必要であることが挙げられます。私たちは、その結果起こる景気の落ち込みは、今日の利益予想にも現在の株価収益率にも織り込まれていないと見ています。私たちは、世界は非対称的な場所であり、好況時の利益上昇よりも、不況時の利益悪化の方がはるかに大きいという見方を取っています。私たちはこれまでと同様、私たちのポートフォリオに反映される二つの重要基準である価格決定力と継続的な売上が、あらゆる不況下でも再びその価値を示し、厳しい状況下でも、利益の耐久力を備えた企業が、再び市場で評価されるようになると考えます。

結局のところ、生成AIはまだ創生期にあり、その影響力の全容は依然として不明です。どの業界と企業が繁栄し、どこのビジネスモデルが不要となるのでしょうか?AIが普及した世界では、雇用、教育、医療、金融、消費、政治はどうなるのでしょうか?機械が生み出す世界における著作権とは、どういったものになるのでしょうか?AIの進歩を妨げることなく正しい方向に導くために、十分迅速かつ賢明に規制が設けられるでしょうか?誰のアドバイスなら信用できるのでしょうか?誰が提示するイメージが現実的といえるでしょうか?世界はより狭くなり、より速く変化し、より一層最適化されるのでしょうか?世界の不平等が進むのでしょうか?そして、ボトムアップ型のファンダメンタル・ポートフォリオ・マネジャーの熟練の技はどうなるのでしょうか?

私たちのチームはここしばらく、新たな集合データを探索し、自動化ツールを開発し、業績発表においては自然言語処理(NLP)による分析でセンチメントに関する貴重なヒントが得られないか調べています。私たちは、イノベーションに正面から取り組みながらも、卓越したリサーチと経営評価の伝統を引き続き重視します。投下資本利益率、チーム内での議論、絶対的リスクの管理(損失の回避)、または人間の判断を、まだ放棄していません。私たちはチームの経験を信頼しており、引き続き解決策を生み出し、関係を構築して、物事をより首尾よく手がける努力をしなければなりません。私たちは近いうちに、人間の知性に代わりボットを利用してポートフォリオを管理したり、お客様にサービスを提供したりするつもりはありません。運用成果とお客様がはるかに重要なので、ボットに任せられないのです。

用語集

  • CHATGPT:AIチャットボット、チャット生成事前整備済みトランスフォーマー(Chat Generative Pre-Trained Transformer)であり、自然言語処理、ニューラルネットワーク(神経回路網)機械学習モデル、トランスフォーマーを使用して、重要なデータからテキスト応答を予測。
  • 特化型/弱い(NARROW/WEAK)AI:日常生活において通常経験する、単一の課題または密接に関連した一連の諸課題を実行するAI。例えば、天候アプリ、デジタル・アシスタンス7
  • 汎用型/強い(GENERAL/STRONG)AI:知覚を持つ機械が人間の知能を模倣し、戦略的、抽象的、創造的に思考し、複雑な課題を処理する能力を保有8
  • 生成(GENERATIVE)AI:新たなコンテンツ、例えばコードや画像などを作成するために使用できるアルゴリズム(ChatGPTなど9
  • 大規模言語モデル(LLM):膨大な量のデータセットで訓練された深層学習(ディープラーニング)モデルで、人間のように課題を理解し、実行する10
  • 機械学習(ML):人間の指示なしにデータパターンから「学習」できるモデル、すなわち大規模言語モデル(LLM)を通じてAIを開発する方法11
  • 自然言語処理(NLP)コンピュータ科学におけるAIの一分野であり、人間が書いたり話したりする方法をコンピュータが­理解できるようにすることに焦点を置いている12
 
 

1 出所: FactSet

2 Meta、Apple、Nvidia、Amazon、Microsoft、Alphabet、Teslaの総称。情報提供を目的としたものであり、個別銘柄の売買を推奨するものではありません。

3出所: FactSet

4 2023年6月30日現在。出所: https://ai.plainenglish.io/chat-gpt-achieving-100-million-users-in-just-2-month-a-deep-analysis-a453e6f85acf

5出所: https://www.gartner.co.uk/en/methodologies/gartner-hype-cycle

6出所: FactSet­

7 出所: Accenture, https://www.accenture.com/gb-en/insights/artificial-intelligence-summary-index

8 出所: Accenture, https://www.accenture.com/gb-en/insights/artificial-intelligence-summary-index

9 出所: McKinsey, https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/what-is-generative-ai

10 出所: https://machinelearningmastery.com/what-are-large-language-models/

11 出所: McKinsey, https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/what-is-generative-ai

12出所: IBM, https://www.ibm.com/topics/natural-language-processing#:~:text=the%20next%20step-,What%20is%20natural%20language%20 processing%3F,same%20way%20human%20beings%20can.

 
bruno.paulson
マネージング・ディレクター
インターナショナル・エクイティ運用チーム
 
 
Emma Broderick
Emma Broderick
アナリスト
インターナショナル株式運用チーム
 
 
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本書は、インターナショナル・エクイティ運用チームが作成したレポートを、モルガン・スタンレー・インベストメント・マネジメント株式会社が翻訳したものです。本書と原文(英語版)の内容に相違がある場合には、原文が優先します。

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受託資産の運用は、個別の受託資産ごとに投資対象資産の種類や投資制限、取引市場、投資対象国等が異なることから、リスクの内容や性質が異なりますので、投資一任契約を締結する際には、契約締結前交付書面をよくご覧ください。

リスクについて
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費用について
投資一任契約に基づいて直接投資をする場合の費用
投資顧問料率
25億円までの部分に対して          0.864%(税抜 0.800%)
25億円超50億円までの部分に対して             0.810%(税抜 0.750%)
50億円超100億円までの部分に対して           0.756%(税抜 0.700%)
100億円を超える部分に対して     0.702%(税抜 0.650%)
※ 表記の料率は年率表示です
※ 上記以外に投資一任契約に基づいて投資信託に投資する場合の報酬体系は上記と異なる場合があります
※ 契約資産の性質・運用方法等により、お客様と協議の上、最低受託額、受託額及び投資顧問料率を別途取り決めることがあります
※ 税込料率は法律に定められる税率が適用されます
また、投資一任契約に基づく組入資産の売買手数料、保管費用等をお客様にご負担いただきます。(当該手数料等につきましては、運用状況等により変動するため、事前に料率やその上限額等を表示することができません。)

最低受託金額
効率的な運用を実現するという観点から、個別口座の最低受託金額を50億円と設定しております。
《ご注意》
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投資顧問料率
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投資信託にかかる費用
信託報酬                        年率0.054%(税抜 年率0.05%)内、委託者報酬(運用報酬) ありません
信託財産留保(相当)額    基準価額に0.20%を乗じた額(解約時)

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- 投資信託財産に係る監査報酬
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