きょうのテーマは「AI2026年の正念場 ブームから実装へ」。Layer X・中村龍矢の解説。AIはチャットGPTのようにすぐに使えて一気に広まるものと業界や会社ごとに丁寧に構築することで便利になるものがある。現在の期待値や株価は、その両方が織り込まれている。マグニフィセント7ETFの価格を紹介。すぐに実現できるユースケースは取り尽くされつつある。今年は時間がかかるものが着実に実装されて価値を出し始めることが重要。AIのポテンシャルが100％解放されるにはあと数年かかる。AIを科学研究に組み込むことで研究範囲やスピードに飛躍的向上をもたらす「AI for Science」に注目。文明を前進させるものなので経済インパクトは計り知れない。代表的な例は2024年のノーベル化学賞を受賞したタンパク質の立体構造予測の技術「アルファフォールド」。生成AIの進化により論文の執筆の自動化やAIが先行研究を調べ研究テーマを考えることなどが実現されている。実験の自動化も期待できる。AIがロボットを操作し研究者が寝ている間も大量の研究できると、まだ検証できていない多くの仮説を探索できる。
生活実感では変化を感じられていない。実際に社会に実装されるまでタイムラグがある。デジタルの世界のものは早いが物理（リアル）の世界のものは難易度があがる。投資家や企業経営者は期待から資金を絶やさず「健全な投資サイクル」を維持することが重要。期待が終わるとITバブルのように停滞しかねない。健全に回れば、AIの価値が具現化し加速していく。日本は2035年に約400万人の労働人口が減少すると言われており、時間がない。デジタル赤字の将来予測グラフを紹介。日本は海外のクラウドやITサービスへの支払いが増えており、デジタル分野では大幅な赤字を抱えている。自動車業界ではソフトウエアが主役になりつつある。競争領域やコア領域は世界に先んじてつくっていくことが必要。日本企業の動き出す速度は早かったがコア領域については少し遅れている。