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    2026年1月9日 10時12分

    「Gemini3」と「マイクロソフト」で読むAI相場の行方~その2

    加藤明 野村アセットマネジメント
    チーフ・ポートフォリオマネージャーに聞く~最終回


    登場する銘柄
    プログレッシブ<PGR>、アーサーJギャラガー<AJG>、マーシュ&マクレナン<MMC>、東京海上<8766>、ウォルマート<WMT>、コストコ<COST>、マケッソン<MCK>、アドビ<ADBE>、エヌビディア<NVDA>、ブロードコム<AVGO>、マイクロソフト<MSFT>、アマゾン<AMZN>、アルファベット<GOOGL>

    前回記事「『Gemini3』と『マイクロソフト』で読むAI相場の行方~その1」を読む
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    この記事を読んで分かること
    1. 「AI活用銘柄」の着眼点
    2. 現時点で期待のセクター、様子見のセクター
    3. 「AIインフラ銘柄」と「AI活用銘柄」の配分方針

    AI(人工知能)をめぐる市場の関心は、GPU(画像処理半導体)やメモリーといったAIインフラ関連のほかに、昨今注目の「フィジカルAI」などAIを活用したサービス分野にも広がっている。

    野村アセットマネジメントのチーフ・ポートフォリオマネージャーの加藤明さんが担当する「野村グローバルAI関連株式ファンド」でも、組み入れ上位の中に活用関連銘柄が顔を出す。

    最終回では、「フィジカルAI」を含め現時点でのAI活用銘柄の着眼点や注視材料などを聞いた。

    (聞き手は真弓重孝、高山英聖/株探編集部)

    加藤明さんのプロフィール:
    国内運用会社を経て、2021年に野村アセットマネジメント入社。グローバル株式のポートフォリオマネージャーとして米国の成長株を中心に10年以上の運用経験を持つ。担当しているファンドは「野村グローバルAI関連株式ファンド」、「野村世界業種別投資シリーズ(世界半導体株投資)」がある。博士号(工学)取得。

    まず注目は「膨大なオリジナルデータを抱える大企業」

    ――AI活用銘柄は、どのような基準で選別していますか。

    加藤: まず当ファンドでは、AI活用銘柄の定義を「AIを活用して既存事業の利益率を高められる企業」としています。その前提に立つと、銘柄選別のポイントは

    1. 膨大なオリジナルデータを抱えている
    2. それを「使える状態」に整備している
    3. 既存事業とAIの親和性が高い

    ――の3つになります。

    これらの条件を満たす企業の中から、市場が織り込む成長率を前提にDCF(ディスカウント・キャッシュフロー)法で企業価値を算定します。そこから導き出した理論株価が、現在の株価を大きく上回る銘柄を優先して投資する方針です。

    【タイトル】

    ――「膨大なオリジナルデータを抱えている」という点では、規模の大きい企業ほど有利に見えます。その3条件を踏まえると、フィジカルAI分野はどう評価していますか。

    加藤: フィジカルAIは現時点で時期尚早と判断し、当ファンドでは様子見しています。理由は、先ほどの2つ目の条件である「データを使える状態に整備している」を満たしているとは言い難いからです。

    フィジカルAIなどの産業機械関連では、あらゆるモノがネットにつながるIoTのセンサーを通じたデータの蓄積がまだ十分とは感じていません。さらに言えばフィジカルAIは開発の初期段階にあり、普及が進むのかの不透明感は依然として強い状況です。

    長期目線では有望な分野になり得る一方で、短期的に業績成長へ直結するテーマではないと見ています。

    ――現時点で3つの投資条件を満たすセクターは?

    ※当該情報は、一般情報の提供を目的としたものであり、有価証券その他の金融商品に関する助言または推奨を行うものではありません。




     

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