AIの急成長が一段落、企業が得られる3つの利点

ウォール・ストリート・ジャーナルの記事によると、生成AIはここ数年、急速な進化を遂げてきました。
しかし、米ウォール・ストリート・ジャーナルをはじめとする複数の海外メディアでは、近年の技術的進歩が以前ほど大きくないことが指摘されています。

一見するとネガティブに映るこの変化は、企業にとってはむしろチャンスであると私たちは考えています。

◆この記事のポイント
・AIの進化は鈍化：巨大化だけでは限界が見え、劇的な進歩は出にくくなっている。
・企業導入は失敗が多発：95％が成果を出せず、業務への適合が課題。
・鈍化は好機：既存AIを安定活用し、長期戦略や安全性に集中できる。
・市場は短期不安・長期安定：株価は揺れるが、インフラ需要は堅調。

1. 技術開発の停滞と最新モデルの状況

AIの進化はこれまで「モデルを大きくすれば性能も飛躍的に伸びる」という構図で進んできました。
しかし最近は、計算資源や学習データの不足、学習の不安定さ、実務での体感的な改善の薄さといった要因から、かつてのような急激な進化が見えにくくなっています。つまり、AIは今「踊り場」に差し掛かっているのです。

・AI進化は“踊り場”に：データ不足や計算資源の限界により、かつてのような急激な進化は見えにくくなっている。
・GPT-5の進化は限定的：長考モードなどで精度は改善したが、ユーザー体験上は「飛躍」というより小幅な進歩にとどまる。
・Llama 4 Behemothは延期続き：2兆パラメータ規模で注目されつつも、改善幅の不足から公開が「秋以降」に再延期されている。

GPT-5（OpenAI）

2025年8月に正式公開されたGPT-5は、従来のGPT-4oやo3といったモデルを統合し、用途に応じて即応型と“長考モード”を切り替える新しい仕組みを採用しました。
ベンチマークではコーディングや数学、ヘルスケア分野での精度向上が示され、特に「長考モード」では事実誤りの減少が大きな特徴とされています。
ただしユーザー体験としては「確かに賢くなったが、劇的な飛躍は感じにくい」との声も多く、技術進化が一服した印象を与えています。

Llama 4 Behemoth（Meta）

Metaが発表したLlama 4シリーズの中で、最上位にあたる「Behemoth」は2兆パラメータ規模のMoE（Mixture of Experts）モデルとして注目を集めています。
しかし、当初2025年春に予定されていた一般公開はたびたび延期され、最新の予定では「秋以降」に後ろ倒しされています。理由は「前世代モデルからの改善幅が十分でない」と社内で判断されたためと伝えられています。

2. 企業のAI失敗の実態：MIT調査から見える課題

AIへの期待は高まっていますが、実際には多くの企業で導入がうまくいっていません。MITの調査によれば、オーダーメイドのAIプロジェクトの95％が失敗しているといいます。これは「AIを入れたら必ず成功する」という幻想と、現実のギャップを示しています。

パターン	意味	具体例
壊れやすい（brittle）	条件が少し変わるだけでうまく動かなくなる	契約書の要約AIが、フォーマットが違う書類だと誤読してしまう
過設計（overengineered）	複雑すぎて使いづらい	社内チャットボットに多機能を盛り込みすぎ、社員が結局使わなくなる
業務との不整合（misaligned）	現場の流れに合わず活用されない	外回り営業はスマホ中心なのに、AIツールがPC専用で使われなくなる

よくある失敗のパターン

• 壊れやすい（brittle）
  ちょっとした条件の違いで使えなくなるケースです。
  例：AIが社内の契約書を要約できるよう学習させたが、フォーマットが少し変わると内容を正しく読み取れない。
• 過設計（overengineered）
  必要以上に複雑な仕組みを作ってしまうことです。
  例：社内チャットボットに多機能を盛り込みすぎ、社員は「結局シンプルな検索の方が早い」と感じて利用しなくなる。
• 業務との不整合（misaligned）
  実際の現場の流れに合わず、効果が出ないケースです。
  例：営業チームが外回りでスマホを使うのに、AIツールはPC専用設計だったため使われなくなった。

なぜ失敗が多いのか

• 「AIを使うこと」が目的化してしまい、本来の業務課題解決が後回しになっている
• 導入後の運用や改善体制が整っておらず、時間とともに精度が落ちる
• 宣伝やニュースで過大に期待してしまい、現実との差が大きくなる

学ぶべきポイント

AIはあくまで業務の課題を解決するための道具であり、導入して終わりではありません。小さく試し、実際の業務フローに合わせて改良していくことが成功の近道といえます。

3. 鈍化がもたらすポジティブな影響：導入の安定性、長期戦略

AIの進化スピードが以前ほど急激でなくなったことは、企業にとって必ずしもマイナスではありません。むしろ「一息つける時間」が生まれることで、より安定的で長期的な活用が可能になります。

導入の安定性が高まる

• 頻繁なモデル更新に振り回されない
  これまでは「新モデルが出るたびに導入を検討し直す」状態で、現場が落ち着かない状況でした。進化のペースが落ちることで、既存モデルをじっくり業務に組み込めます。
• 運用負荷の軽減
  新モデルへの切り替え作業や社員教育のやり直しが減り、導入したAIを安定的に利用しやすくなります。

長期戦略を描きやすくなる

• 投資判断がしやすい
  次々と最新技術が出ると「今の導入がすぐ陳腐化するのでは？」という不安がありました。鈍化によって中期的なROI（投資対効果）を見込みやすくなります。
• 業務プロセスの最適化に注力できる
  「新しいAIを入れる」よりも、「既存のAIをどのように業務に適合させるか」に力を割けるようになります。
• 安全性や規制対応を考える余裕
  技術的な急変が少なくなることで、倫理やコンプライアンスを重視した取り組みを計画的に進められます。

例えるなら「インターネット普及期」

これはインターネット黎明期に似ています。当初は毎年のように新しい規格やサービスが登場し混乱しましたが、やがて進化が落ち着くことで企業は安定的にネットを業務に組み込み、長期的なデジタル戦略を描けるようになりました。AIも同じ「成熟へのステップ」に入りつつあるといえるでしょう。

4. 市場影響と今後の展望：AIインフラへの投資、段階的進化の可能性

AIの進化が鈍化したことで、市場には短期的な不安と長期的な安定が同時に現れています。株価は新モデルの期待外れや延期で揺れ動きますが、一方でGPUやクラウド基盤といったAIインフラへの投資は引き続き堅調です。
つまり、短期的には不安定だが、長期的には安定成長が見込まれるのが現在のAI市場の特徴です。

◆AI市場：短期と長期の対比

観点	短期的な影響	長期的な展望
株価・投資家心理	新モデルの期待外れや公開延期で株価が揺れる	AIは「長期的に浸透する技術」として冷静に評価される
技術進化	劇的なブレークスルーは少ない	改良や統合を重ね、安定した進化が続く
インフラ需要	一時的に不安が広がる	GPUやクラウドなど基盤需要は堅調に拡大
企業導入	「次のモデルを待つ」姿勢が強まる	既存モデルを業務に定着させる時間が確保できる

市場の反応

AIの進化が一時的に鈍化したことは、株式市場にも影響を与えています。

• 短期的には株価が揺れる
  例えばNvidiaやMetaの株価は、新モデルの期待外れや公開延期のニュースを受けて上下しました。投資家心理は「次のブレークスルーがいつ来るのか」に敏感です。
• 過剰な期待の修正
  AIが万能のように語られた2023〜24年と比べ、いまは「時間をかけて浸透する技術」として冷静に評価されつつあります。

それでも堅調なAIインフラ需要

• 半導体・GPU
  AI開発や運用に不可欠なGPUやチップは引き続き高需要。特にNvidiaのようなインフラ企業は、モデル進化の速度にかかわらず恩恵を受け続けています。
• クラウド基盤
  MicrosoftやAmazonなどのクラウド事業者は、企業がAIを導入するための土台として長期的に成長が見込まれています。
• データ活用サービス
  モデルを大きくするよりも「データをどう活かすか」に注目が移りつつあり、ここに投資の余地が広がっています。

今後の進化は「段階的」

AIの未来は「突然の大飛躍」よりも「着実な改良」の積み重ねになると考えられます。

• 統合型AI：複数のタスクを1つのAIが切り替えて処理する形（例：GPT-5の統合システム）
• 長考モードや推論強化：性能を底上げするより、より正確で安全に考える力を育てる方向
• エージェント化：1人の“アシスタント”のように、業務フロー全体を自動で進める仕組み

このようにAIは「急成長期」から「安定成熟期」へと進みつつあり、市場や企業にとっても冷静な投資判断と長期戦略が重要になっています。

まとめ：鈍化を「危機」ではなく、成熟の一過程として捉える視点の重要性

AIの進化はここ数年、驚くほどのスピードで進んできました。しかし最新モデルの公開や開発延期をめぐる状況から見えてきたのは、かつてのような「劇的な飛躍」がやや落ち着いてきたという現実です。

一方で、この“鈍化”は決して悲観すべきことではありません。企業にとっては下記のような利点も生まれています。

• 新モデルに振り回されず、既存のAIを安定して業務に組み込める
• 長期的な投資計画や戦略を立てやすくなる
• 安全性や規制への対応を整備する時間を確保できる

市場も短期的には株価の揺れがあるものの、インフラ需要や段階的な進化を支える動きは堅調で、むしろ長期的な成長基盤が固まりつつあるといえるでしょう。

AIの進化が“踊り場”に入った今こそ、企業にとっては「次の飛躍を待つ」のではなく「今あるAIをどう活かすか」が最大のテーマになっています。