AI投資は予測より適応へ　NGAPとトークン支出で見えた現実

今日のAI業界、というか金融まわりはなかなか忙しい。AIを使って株や相場を「当てる」話と、AIにどれだけ金を使って、それが本当に回収できるのかという話が、同じ日に並んで出てきた。しかもどちらも、ふわっとした未来予想ではなく、かなり生々しい数字つきだ。

僕はこういうニュースを見ると、AI投資って結局「派手な予測モデルの競争」ではなくて、「どれだけ地味に運用できるか」の勝負に寄ってきているんだなと思う。今日はその感触がかなりはっきり出た日だった。

NGAPは“予測屋”ではなく“適応屋”だ
AIトークンは増える。でも価値の測り方はまだ甘い
個人投資家も、もうAIを普通に使い始めている
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NGAPは“予測屋”ではなく“適応屋”だ

株式会社efitの発表（https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000049.000035327.html）で目を引いたのは、AI投資プラットフォーム「NGAP（Next Generation Asset Platform）」の考え方だった。売買エージェントを数千体持ち、その時々の相場局面で「今機能する組み合わせ」をAIが選び続ける、という設計である。

ここが面白いのは、価格を当てにいく発想をかなり露骨に捨てている点だ。上昇、下落、レンジ相場では、同じ戦い方が通るわけじゃない。だからNGAPは「未来を言い当てるAI」ではなく、「市場環境に合わせて戦略を組み替えるAI」として作られている。2018年以降の約8年分の運用・評価データを土台にして、何を当てて何を外したかまで学習に回す、という説明もかなり実務寄りだ。

投資の世界って、つい“AIが神のように予測する”絵を想像しがちだけど、実際はそんなに綺麗じゃない。むしろ、相場の変化に遅れずついていく仕組みを持っているかどうかのほうが大事だよね。efitは投資助言・代理業の登録事業者でもあり、ただのPoCではなく、かなり事業としての手触りがある。数千の売買エージェントを束ねる設計は派手に見えるけれど、言っていること自体は「市場は変わる。だから自分も変わる」という、とてもまっとうな話だ。

AIトークンは増える。でも価値の測り方はまだ甘い

一方で、Forbes JAPANの記事（https://forbesjapan.com/articles/detail/103871）は、AIのコスト側をかなり冷静に切っていた。OpenAIのレポートでは、1500を超える組織を見ても、従業員1人あたり売上高とトークン出力量には有意な相関が見えなかったという。つまり、トークンをたくさん使ったから勝ち、という単純な話ではない。

それでも支出は増える。Ramp AI Indexでは、2026年7月時点で上位1%の企業が従業員1人当たり中央値7400ドル、上位10%でも650ドルをAIに使っていた。1月の時点では上位1%が2590ドル、上位10%が281.23ドルだったので、半年ちょっとで支出感がかなり変わっている。ゴールドマン・サックスは、2026年から2030年にかけてトークン消費量が24倍に増え、月間120京トークンに達すると見ている。数字だけ見ると、もう完全にインフラの世界だ。

ただ、ここで厄介なのは、増えたコストをどう価値に結びつけるかが難しいことだ。UberのCOOが「わずか4カ月でAI予算を使い切った」と語った話や、AmazonでClaude Sonnet導入失敗に伴う180万ドルのコスト超過が出た話は、まさにその象徴だろう。G2は社内でAI効率指数を持ち、
Tokens / Dollar * In(1 + Tokens / 1,000,000)
という式まで使っている。ここまで来ると、AIは“使えば得”ではなく、“どう使うかで差がつく設備”になっている。

個人的には、Zapierの見方がいちばんしっくり来た。AIをワークフローの全工程にベタ塗りするより、判断が必要な場面にだけ使うほうが実行コストは71%低い。しかも、AIが本当に強い役割は「コミュニケーター」「事務担当者」「アナリスト」「コーディネーター」の4つに整理されるという。全部AI任せではなく、向いている仕事にだけ乗せる。この割り切りが、結局いちばん強い。