AIの次のフェーズは、グローバルな視野を持つ投資家に有利

2026年第3四半期は、それまでの四半期とは様相が大きく異なりました。AI関連銘柄に織り込まれていた高い成長期待に対する懸念が高まったことで、モメンタム・ファクターとリスク・ファクターは大幅に下落する一方、バリュエーション・ファクターは大きくアウトパフォームしました（図表1）。

特筆すべきは、この調整の大部分が7月の短期間で生じたことです（図表2）。その後は、米国10年国債利回りが大幅に上昇する局面だったにもかかわらず、市場は安定化し、第3四半期を通じて下落幅の一部を回復しました。

私たちは、この値動きのパターンから、今回の調整はファンダメンタルズの悪化というよりも、テクニカル要因による側面が強かったと考えています。売り圧力は、韓国のメモリ関連銘柄へのレバレッジ投資を提供する人気ETFの急落や、ヘッジファンド「シチュエーショナル・アウェアネス」に対する追加証拠金の発生によって、一段と増幅されました。

この動きを引き起こしたもう一つの要因として、FTSE/ラッセルが6月26日に行った、近年で最大規模となる時価総額加重指数の再構成が挙げられます¹。

この歴史的なリバランスは、主要指数のリスク特性を大きく変化させました。具体的には、大型グロース株指数におけるAI関連銘柄、モメンタム、ベータへのエクスポージャーを高める一方で、「AIの敗者」とみなされる銘柄や、負のモメンタムを示していた銘柄を大型バリュー株指数および小型株指数へ移行させる結果となりました。

図表3は、各種ラッセル指数の再構成の前後で、アクティブ運用マネジャーがポートフォリオのポジションを変更しなかった場合、そのエクスポージャーがどのように変化したかを示しています。

例えば、ラッセル1000グロース指数は、ベータやモメンタムの高い銘柄が新たに多く組み入れられました。その結果、同指数をベンチマークとしながらポートフォリオを調整しない静的な運用戦略では、ベータおよびモメンタムに対する相対的なアンダーウェイトが拡大したことになります。

図表1に示されるように、このポジショニングは、第3四半期に静的なポートフォリオにとって追い風となりました。一方で、同じ力学が働いて、米国大型バリュー株および米国小型株の静的なポートフォリオにとって著しい逆風となりました。

このことから、ラッセル指数の再構成は、第3四半期のファクター・リターンに極めて大きな影響を与えたと考えられます。指数そのものの特性が変化しただけでなく、指数再構成に対応してポートフォリオを調整したかどうかによって、アクティブ運用マネジャーの運用成果にも相応の影響が生じた可能性があります。

例えば、私たちはこれまで、過去1年間にわたり「相対的に出遅れてきた保守的だった小型株マネジャーは、AI関連銘柄主導の相場が反転した局面で大きく巻き返すのではないか」との質問を度々受けてきました。ラッセル指数の指数再構成が行われていなければ、そのシナリオが実現する可能性は高かったと考えられます。しかし、今年の大規模な指数再構成によってベンチマークの特性自体が大きく変化したことから、仮にAI関連銘柄の優位性が後退したとしても、その反転効果は従来想定されていたほど大きくならない可能性があります。
 

AI関連のグローバルな投資機会のマッピング

足元で投資家が直面している最も重要なテーマの一つは、人工知能（AI）に関連する投資機会が、従来のAIインフラ整備を支える企業から、AIの実装や活用を担う企業へとどのように広がっていくのかという点です。

第3四半期の市場動向は、市場参加者がAIサイクルの今後の展開を模索していることを示唆するものでした。具体的には、以下のような変化が見られました。

• AIインフラ投資に必要な資金負担や投資対効果への懸念が高まったことで、市場では、半導体関連銘柄をはじめ、この大規模な設備投資サイクルの恩恵を受けてきた企業の高いバリュエーションに対する見直しが進みました。
• また、投資家はサイバーセキュリティ企業など一部のソフトウエア企業について、AI時代における「敗者」ではなく、むしろ「勝者」となり得るのではないかとの見方を強めたように見受けられました。
• さらに、9月上旬にメタ・プラットフォームズが発表したAIエージェント「Muse」は、消費者向けAIの発展における重要な転換点となる可能性があり、AIエージェントが主体となる新たなエージェンティック・コマースへの移行を促す契機となることも期待されます。

AI関連投資が今後どのように進化し、新たな投資機会がどこで生まれる可能性があるのかを分析した結果、私たちは2つの重要な示唆を得ました。

• 第一に、AIの恩恵を受ける可能性のある企業群を俯瞰すると、その投資機会は世界中に広がっていることが分かります。特に米国外企業は、ロボティクス、産業用AI、創薬、バイオプロセシングといったAI応用領域において高い存在感を示しています。
• 第二に、私たちの分析によれば、AIの導入を支援する企業や新たなAI応用を開発する米国外企業の多くは、米国企業と比較して相対的に割安なバリュエーションで評価されています。

総じて、グローバル投資が可能な株式戦略は、次世代のAI成長の恩恵を比較的魅力的なバリュエーションで取り込める投資機会を有していると考えています。
 

AIの恩恵を受ける3グループの定義

私たちは、グローバル株式市場を分析するにあたり、AIサイクルの異なる発展段階を反映する3つの「AI恩恵企業」カテゴリーを定義しました。

• AIインフラ構築：このカテゴリーには、AIの基盤となるインフラを提供する企業が含まれます。具体例としては、半導体・メモリ、電力・送配電設備、データセンターインフラ、ネットワーク機器、光通信関連企業などが挙げられます。
• AI導入：このカテゴリーには、AIを経済活動全体で活用可能にする企業が含まれます。こうした企業は、企業や消費者がAIにアクセスし、既存の業務やシステムに統合し、安全に利用できるようにするプラットフォーム、データ、ソフトウエア、サービスを提供しています。具体例としては、クラウドサービス事業者、大手テクノロジー企業、エンタープライズ向けソフトウエア企業、サイバーセキュリティ企業、データ提供企業、一部のフィンテックネットワーク企業などが挙げられます。
• AI応用：このカテゴリーには、AIを活用して特定の市場向けに新たな製品・サービスや機能を創出している企業が含まれます。具体例としては、バイオテクノロジー・創薬、ロボティクス・製造業、モビリティ・物流、航空宇宙・防衛分野のほか、クラウド上ではなく端末上でAI処理を行うエッジAI関連企業などが挙げられます。

各分類のなかでは、それぞれの企業の事業内容に基づいて、さらにテーマ別のサブカテゴリーへ分類しました。この分類プロセスでは、リターンベース・クラスタリングなどのオルタナティブデータ分析手法も活用しています。リターンベース・クラスタリングとは、過去に類似した値動きを示してきた銘柄群を特定するための定量分析手法です。

また、企業の開示書類、決算説明会の議事録、金融界の調査レポートやティー・ロウ・プライスのグローバルなファンダメンタル・リサーチ・プラットフォームから得られる投資分析資料といった非構造化データの分析に、大規模言語モデル（LLM）²も活用しました。

こうした多面的な分析の結果、MSCIオールカントリー・ワールド指数を構成する2,400社超の企業の中から、AIの恩恵を受ける可能性のある企業を538社特定しました。これらのAI関連企業は、18のテーマ別サブカテゴリーに分類されています（図表4）。

企業数ベース（時価総額ベースではない）でみると、AI恩恵企業として抽出された企業の約31％が米国企業であった一方、残る69％は米国外企業が占めています。この分析結果は、AI投資の機会が米国に限定されるものではなく、グローバルに広がっていることを示しています。
 

AI投資機会をグローバルに捉える：米国と米国外に広がる可能性

これまでAIによって創出された価値の多くは、「AIインフラ構築」の段階で生み出されてきました。業界全体がデータセンター能力の拡大を急ぐなか、半導体、ネットワーク機器、その他のハードウェアを確保するための投資が加速したためです。

一方で、「AI導入」および「AI応用」のカテゴリーに属するAI関連企業の株価パフォーマンスは、これまでのところ相対的に限定的なものにとどまっています（図表5）。その背景には、現時点ではAIが生み出す価値の大部分をどの企業が獲得するのかについて、市場の見方がまだ定まっていないことがあります。

しかし、この不確実性こそが新たな投資機会を生み出す可能性があります。市場が次のAI関連の勝ち組企業を模索するなかで、こうした領域には再評価の余地が残されていると考えられます。

過去のテクノロジー革新の局面を振り返ると、長期的には「導入」領域や「応用」領域において、より大きな付加価値が創出される傾向が見られました。

AI応用領域において有望な投資機会が期待されるテーマの多くでは、米国外企業が大きな割合を占めています。

• ロボティクスおよび産業用AI（企業数ベースで89％が米国外企業）: AIは、産業オートメーションやロボティクスを通じて、デジタル空間にとどまらず、現実世界での活用へと広がりつつあります。
• AI創薬およびバイオプロセシング（同81％が米国外企業）: AIが創薬の効率化や成功確率の向上に貢献できるかを検証するための投資は拡大しているとみられます。特に、AIモデルの学習に必要な生物学的データの収集や、前臨床プロセスの最適化に注目が集まっています。また、AIは医薬品製造プロセスの効率向上にも寄与する可能性があります。
• 臨床AIおよび医療技術（同73％が米国外企業）: AIは、ネットワークで接続された医療機器や画像診断・検査データの解析において、新たな付加価値を創出する可能性を有しています。

一方で、当社の分析によれば、米国株式市場はデジタル領域におけるAI導入およびAI応用の分野で高い存在感を示しています。具体的には、エンタープライズ向けAIソフトウエア、データプラットフォーム、サイバーセキュリティ、金融・商取引インフラといったテーマにおいて、米国企業の層の厚さが際立っています。
 

グローバルなAI投資ユニバースにおけるバリュエーション比較

地域やビジネスモデルの違いを考慮するため、私たちは将来予想PER（株価収益率）を分析する際に、業種、国・地域、ならびに企業規模、成長性、収益性、利益の質、ベータなどの企業特性を統制したうえで評価を行いました。

その結果、AIインフラ構築分野では、米国外企業のバリュエーションは米国企業と比べてやや割高であることが示唆されました。一方で、AI導入およびAI応用分野では、各種要因を調整後も、米国外企業のバリュエーションは米国企業に対してそれぞれ約35％および約23％のディスカウント水準にあると推定されました（図表6）。

こうした分析結果は、さらなる調査・分析を行うべき有望な投資候補を特定するうえで有益な示唆を提供します。特に、割安なバリュエーションが信頼性の高い利益成長機会によって裏付けられている場合には、魅力的な投資機会となる可能性があります。

なお、企業をAI関連テーマに分類すること自体が投資判断を意味するわけではありません。テーマへの該当は、あくまで企業の事業内容や成長機会を詳細に分析するための出発点であり、それ自体が投資仮説となるものではありません。
 

結論

AI投資機会はグローバルに広がっており、その対象はAIインフラ構築段階にとどまりません。私たちは、ファンダメンタル・リサーチ・プラットフォームと先進的な定量分析手法を組み合わせることで、「AIインフラ構築」「AI導入」「AI応用」の各カテゴリーおよび関連するテーマ別サブカテゴリーにおける投資機会を、グローバルな視点から体系的に整理しました。

その結果、ヘルスケア関連分野やロボティクス、産業用AIなど、一部の有望なAI応用領域において、米国外企業が高い存在感を示していることが確認されました。また、バリュエーション分析では、AI導入およびAI応用分野に属する米国外企業が、米国企業と比較して相対的に割安な水準にあることが示唆されています。

私たちは、AI普及の次の成長局面において、グローバル市場に魅力的な投資機会が存在すると考えています。本分析で作成したフレームワークは、ファンダメンタル分析と定量的な銘柄選択を組み合わせながら、将来の有望企業を魅力的なバリュエーションで発掘するための出発点となるものです。