AI投資の観察:キラーアプリ神話、株価の分解、SaaSの価格設定問題
ひとこと要約：AI投資ではキラーアプリを必死に探す必要はなく、技術コストの低下や垂直型アプリの台頭を観察し、長期の利益とAIの価格設定モデルが実際に売上へ転換できるかを検証すべきだ。キラーアプリは確率の下で生まれる産物であり、事後にしか分からないからである。
重要なポイント
- キラーアプリは確率の下で生まれる産物で、初期に見つからなくても探す必要はない。より現実的なのは、新技術のコストが十分速く下がっているか、垂直型アプリが大量に出ているか、ベンチャーキャピタルがそこへ投資しているかを観察することだ。
- 株価はEPS×PERに分解できる。PER上方修正の前提は長期のEPSと競争力の改善であり、センチメントによる押し上げではない。Googleの例では、短期のEPSが下がらなくても長期の成長見通しが下方修正されれば、PERは引き下げられる。
- 台湾株のサプライチェーンの論理から米国株を逆算するのは落とし穴がある。台湾の増産が増えるほど、海外大手にとってはマージン低下となり得る上、同じ行動でも時期によって解釈が正反対になり得る。
- 大手が自らソフトを作るのはデモンストレーション的な意味合いが多く、市場の拡大はクラウド大手にとって好材料だ。第三者は複雑な機能をシンプルで直感的にすれば余地がある。投資家が最初から「マイクロソフトやGoogleもやっている」と小規模開発者を外すと、機会まで外してしまう。
- AIが売上に転換できるかは価格設定で判断する。使用量に応じてコストは上がるのに収入が連動して増えないのが最も危険だ。SaaSが従量課金に切り替えるとネット・リテンション・レートが低下してジレンマに陥り、サブスクリプションの足かせがないPalantirはむしろ恩恵を受ける。
セクション別要約
1:20KGIでのアナリスト経歴と台湾株の視点
Freddyは2016年からKGIで消費者向けネット企業(FANGs、後にMicrosoftも追加)を担当してきたと振り返る。当時、台湾には米国株専門のアナリストがおらず、彼は国泰人寿の計画により生保の買い手側向けにリサーチを行った。台湾のアナリストは半導体サプライチェーンと先輩後輩のネットワークで先を読んでいたが、彼は逆にアップルなど米国株の最終製品の大手を直接買えばよいと悟った。
▶ ここから見る6:20増産解釈の落とし穴と買い手・売り手の関係
彼は台湾株のサプライチェーンの論理から米国株を逆算する落とし穴を指摘する。台湾の増産が増えるほど、海外大手にとってはマージン低下となり得るし、同じ行動でも時期(AIブーム前後など)によって解釈が正反対になり得る。あわせて買い手と売り手の相互作用の仕組みと、消費者向けネットから企業向けソフト、データベース、セキュリティなどのインフラへ研究を深めてきた経緯も説明する。
▶ ここから見る12:35情報の高度化と広告技術の詳細
2020年より前は台湾に米国株アナリストが少なく、外資系スター・アナリストのストーリー構成を参考にするのが有効だったが、その後は情報が普及し、機関も高度化が必要になった。Freddyは第一線にいる共同創業者のRichardにデジタル広告の技術的詳細、たとえばSSPやDSPなどをよく尋ねる。ただ、こうした用語は使わないと忘れてしまうことも認める。台湾株のグループで見る聞き慣れない社名と同じで、見て忘れ、必要になったら調べ直すのは普通のことだという。
▶ ここから見る17:35情報から利益予想への転換とPERの分解
投資家は新製品やAI発表などの好材料を将来の利益予想に転換するのが難しく、業界の大半の人でもできない。市場では夢物語がそのまま株価上昇につながることがよくある。彼は株価をEPS×PERに分解する。センチメントによるPERの押し上げは当てにならず、構造的な上方修正は長期の利益と競争力の改善に基づくべきで、外資系アナリストの多くはそう訓練されている。
▶ ここから見る21:20AI初期の既視感とアプリケーション層への転換
AI時代はメインフレームやiOSの初期に似ており、垂直統合度が高く、開発者が下層まで扱う必要があったが、Deepseekの登場でようやくアプリケーション層へ向かった。彼はアプリケーション層に強気だ。半導体とインフラが毎年3桁成長した黄金期はすでに過ぎた可能性があり、基準値が高くなれば成長は必ず鈍化する。そのためコスト低下と垂直型アプリの台頭を観察すべきだという。
▶ ここから見る30:05大手のデモ論とスタートアップの位置づけ
大手が自らソフトを作るのはデモンストレーション的な意味合いが多く、より良く安く作られてもむしろ歓迎する。市場全体が拡大するからだ。投資家の盲点は、最初から「マイクロソフトやGoogleもやっている」と小規模開発者を外してしまうことである。第三者は複雑な機能をシンプルで直感的にすれば、シェアを取れる。ベンダーは車輪の再発明をしないので、起業は顧客獲得とサービスの洗練に集中すべきで、マスクのように自らデータセンターを建てる場合は別だ。
▶ ここから見る33:50Googleの自己変革と分割
Googleは自己変革のジレンマに直面している。検索広告は世界のデジタル広告の約60%を占め、Googleはその約90%を握るため、AIを上手く作りすぎれば自分で自分を倒すことになる。彼は、GoogleがCloudを拡大しWizを買収するのは分割への準備だと見ており、Sum of Partsの合算評価で株主価値を引き出せるとする。また、短期のEPSが下方修正されなくても、長期の成長見通しがデジタル広告の平均成長を下回れば、PERは引き下げられるとも述べる。
▶ ここから見る41:20ザッカーバーグが推すDatabricksの話題
Freddyは、台湾で業務を行う枠組みでは個別銘柄の推奨は控えるべきだが、代表的な企業なら話せると言う。司会者は最近Databricksをよく見かけるとし、ザッカーバーグが講演でそのCEOを大いに称賛したため、出資か戦略提携があるのではと推測する。Freddyもそれを機に調べ、以前はSnowflakeしか知らなかったという。そして、今はLakeとWarehouseの境界がますます曖昧になり、データベース関連の話題は注目されているが用語が煩雑だと指摘する。
▶ ここから見る43:50WarehouseとDatalakeの違い
WarehouseとDatalakeの役割の違いを説明する。AIが台頭し始めた頃の最大の思い込みは、Snowflakeが恩恵を受けるというもので、これで損をした人も少なくない。SnowflakeはSQLが中心なのに対し、DatabricksはNot only SQLの路線で、より幅広いデータ形式とワークロードを扱える。
▶ ここから見る46:20AIの売上転換と価格設定の難題
AIの売上が急増していない理由は二つある。一つは偽のAI製品、もう一つはサブスクリプション制のせいでAIがもたらす効果が価格や使用量に反映されないことだ。鍵は価格設定の方式で、たとえばトークン課金やモジュールの追加購入がある。AIのコストが使用量とともに上がるのに収入が連動して増えなければ、成長曲線が合わず、最も危険だ。SaaSが粗利を守るために完全従量課金へ切り替えると、ネット・リテンション・レートがすぐに低下し、大口顧客も受け入れず、ジレンマに陥る。Palantirはサブスクリプションの足かせがなく、むしろ強みになっており、将来の受益者は現在のSaaS群とは限らない。
▶ ここから見る53:50台湾株のネット企業のIPO経験
彼はKGI社内で意藍資訊の最初のレポートを書いた。当時は生成AIの概念がなく、ネット温度計、予測分析、自社データセンターを売りにして、粗利率は90%以上だった。数年が過ぎ、特に2022年以降は、ストーリーのテーマが完全に変わった。生成AIへ展開するには新たな設備投資が必要で、元の90%以上の粗利率を必ず侵食するが、良し悪しは判断しにくい。また、2020年頃に引受部門に同行して凱鈿を訪問したこと(KGIは共同幹事、主幹事は元大)にも触れ、当時、点点簽はまだ始めたばかりのサイドプロジェクトだったという。
▶ ここから見る58:50凱鈿のピボットとKKグループの上場
凱鈿はコロナ禍後に苦しみながらピボットし、もとはサイドプロジェクトだった点点簽(台湾版DocuSign)を主力にした。OCR技術を軸にしており、今は生成AIを加えて検証の仕組みを作れる。話はKKBOXに移り、彼個人は10年前に上場すべきだったと考える。当時の構想は、KKBOXを安定したキャッシュカウとし、日本の通信事業者向けにホワイトレーベルのストリーミングを手がけるKKStreamを養うというものだった。KKStreamはクラウド使用量が多いため、AWSのサービスも代理販売している。彼は、こうした多様なキャッシュフローで人材とチームを養うのは台湾の老舗スタートアップの生き残り方の一つだと考えるが、この部分は詳しく調べていないとも率直に認める。
▶ ここから見る1:07:35AIツールの実用的な使い方
彼が最近最もよく使うのはAIでの家計・資産計画だ。条件を入力すると、AIは計算を間違えることもあるが方向性は妥当で、思いつかなかったバランスの取り方も提案してくれる。彼は主張の根拠を問い詰め、信頼できない参照元を除いて整理し直すよう求める。ツールでは、Geminiは数学が正確で財務計算も比較的信頼でき、Grokは数学とリアルタイム情報で成績が良く、Claudeは直接対話するとハルシネーションがひどいが、理由は不明だという。
▶ ここから見る1:08:50キャリア転換と暴落後の傾聴
近況は、子育てを運動代わりにしていること。四月はキャリア転換期で休んでいるため、思う存分話せるという。多くの人がキャリアの経験を相談に来て、彼は無料で手伝っており、心理カウンセリングのようだと感じる。四月の株式市場の暴落では、解雇された人が多く打ち明けに来たが、彼はまずAIに大まかな分類をさせてから手伝う。最後に時宜にかなった『教皇選挙』を薦め、宗教、不確実性への向き合い方、探偵映画の三つの視点で楽しんだという。
▶ ここから見る1:11:20不確実性を受け入れる資産配分
『教皇選挙』は不確実性にどう向き合うかを扱い、不確実性を受け入れ、確固たる持論を持たないべきだとする。Freddyはこれを投資に広げ、何でも知っていると思う人は大抵失敗すると考える。彼は2020年から100%分散型の資産配分を採用し、ETFで株式、債券、原材料をカバーし、低相関または逆相関の資産でリスクをヘッジして、銘柄選択などのアクティブ投資には資金のごく一部だけを残している。2018年と2020年に市場に痛い目に遭わされたうえ、単一産業に集中する偏りは2022年に破綻する、空売りもよく問題を起こすと考え、最終的にアクティブ路線を手放す選択をした。
▶ ここから見る