米国：AI活用は続くが、「選別」も本格化へ

「選別」は過剰投資を抑制も、信用リスク・資産価格への波及に注意

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2026年06月25日

経済調査部主任研究員矢作大祐

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サマリー

◆米国では関税やエネルギー高、高金利を背景に企業のコスト負担が増す一方、価格転嫁の限界から収益への下押し圧力が強まっている。こうした中で、企業は固定費の抑制や生産性向上策としてAI活用を進めている。実際、AIの活用は幅広い業種で広がりを見せ、コスト抑制と生産性向上を支えるインフラとして重要性が高まっている。

◆もっとも、エージェント型AIの普及などにより推論時のトークン消費が増加し、AI関連支出は構造的に増加しやすい。このため企業は費用対効果を重視し、利用範囲やモデル選択の見直し、いわば「選別」を進めている。具体的には、AI市場では高精度が求められる領域では高性能モデルの需要が維持される一方、定型業務では低コストモデルへのシフトが進み、「高付加価値」と「低コスト」の二極化が進展している。

◆こうした「選別」はAI関連投資にも波及する。AI需要の拡大がそのまま企業利益の増加につながるとの見方は見直されつつあり、今後は投資効率や収益化の確度が重視される局面に入りつつある。とりわけAI関連企業では投資額の増加に伴い、外部資金への依存が高まっており、市場評価の影響を受けやすい構造となっている。

◆結果として資本流入は収益性の高い企業に集中しやすく、AIバリューチェーン内でも成長格差が拡大する可能性がある。「選別」は過剰投資の抑制を通じた資本配分の効率化に寄与する一方、評価調整の過程では信用リスクや株価調整を通じて設備投資や個人消費に下押し圧力をもたらす可能性がある。

◆以上をまとめれば、AI活用の拡大は継続するが、その評価は「量的拡大」から「質的選別」へと移行しつつある。今後は、AI利用の拡大ペースと投資の収益化の進展に加え、選別の影響が信用環境や実体経済にどの程度波及するかを注視する必要があるだろう。

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