AIバブルの不都合な真実

序章　AI狂想曲2025

アップルすらも焦らせる「AIバブル」の熱量／ゴールドラッシュの様相を呈するAI／「自動議事録AI」は夢だったのか──オルツ事件の教訓／「AIインフラ」に世界中で疑問符が示され始めた／「電力を先に探せ」──現実の壁と直面したインフラ計画／ジェンスン・ファンが示した未来／何が幻想で、何が現実か


第1章　シンギュラリティ論にさかのぼるAIバブルの起源

●シンギュラリティをめぐる論争
シンギュラリティとは何か／シンギュラリティとAGIの違い／AIはすでに人間の一部を超え始めている／それでもAIが人間を超えられない理由／社会運動としてのシンギュラリティ論／マッチポンプ化するシンギュラリティ論（1）：新しいおもちゃへの欲求／マッチポンプ化するシンギュラリティ論（2）：人間への警鐘／マッチポンプ化するシンギュラリティ論（3）：投資のナラティブ

●急速に進化したAIの現在地
人間の言葉で使えるAIの登場／ChatGPTの基盤、LLMとは何か／ヒヨコの雄雌の識別器という「革命」／F1好きの人でもF1のニュースだらけは困る／SNSのタイムラインやウェブ会議の背景処理にもAI／深層学習が得意なのはパターン認識／LLMはプログラミング言語や数式の扱いが得意／いくつかの領域では破壊的効果が生じる

●AIの歴史を振り返る
第1次AIブーム（1950年～1970年代）：AIという研究分野の誕生／第2次AIブーム（1980年代）：エキスパートシステムの台頭／第3次AIブーム（1990年代～）：深層学習による爆発的進化／機械学習から深層学習、そして教師あり学習の台頭／Transformerと拡散モデル／インフラ化したAIはすべての人間を幸せにしているのか

コラム：人間より遅い自動車、人命を奪う自動車


第2章　現在のAIバブルの実像と崩壊へのシナリオ

●現在のAIがバブルであると断言する理由
大量のカネが流れ込み続けるAI業界／AIがバブルであると断言する理由1：期待された性能とのギャップ／AIがバブルであると断言する理由2：過剰な資金流入／AIがバブルであると断言する理由3：クリエイターとの摩擦

●AIバブル崩壊を加速させる4つのメカニズム
バブル崩壊の兆候／夢から覚める瞬間が迫っている／ビッグテックや投資家も「崩壊」を意識している／（1）金融・投資サイド： バブル崩壊を招く資金フローの転換／（2）技術・供給サイド： 成長の頭打ちとインフラ供給制約／（3）政策サイド： 政府・規制動向による外的ショック／（4）社会・倫理サイド： 世論の揺らぎと不祥事による崩壊

●AIバブル崩壊への想定シナリオ
誰がトリガーを引くのか／起：AIによる社会不安の惹起／承：シャドーAIによる被害拡大／転：社会全体のサポート不在と個人への責任の丸投げ／結：市場構造の変化

コラム：AIバブルとドットコム・バブルの相似


第3章　バブル崩壊が明らかにする、AIの不都合な真実と根源的な価値

●AI導入企業が抱える不都合な真実
AIで現場の生産性を高めるには／BPR（業務再設計）なきAI導入の限界／デジタル化未達の職場で起きる現実／リテラシーと組織カルチャーの壁／生産性をめぐる期待と現実の乖離／改めて問われる経営者の資質

●データ不足で立ち止まるAI
データ不足というAIの致命的な問題／モデル訓練用の高品質データ不足／マルチモーダルAIや自律エージェントの環境データ不足／非英語圏コンテンツの量・質の制約／実運用におけるインプットデータ不足／ガバナンスや出所開示のためのメタデータ不足

●見通しの立たないAIの未解決問題
ハルシネーション―知ったかぶりAIの正体／知ったかぶり対策としてのRAGとその限界／深刻なAIのセキュリティ課題／AIは人間より効率が悪いという可能性／遅れる制度整備、続く責任転嫁／バブル崩壊によってAIの総合的な脆弱性が露呈する

コラム：政争の具としてのAI


第4章　AIバブル崩壊後の生存戦略

●AI否定論という致命的な間違い
生成AIの砂上の楼閣が崩れる／誤解に基づくAI否定論（1）：「AIそのものが不要ではないか」／誤解に基づくAI否定論（2）：「自分にはAIは不要だ」／誤解に基づくAI否定論（3）：「AIを包括的に規制せよ」／最も重大な脅威：AI停滞とセキュリティリスクの高まり／処方箋：選択、集中、そして評価

●AIバブル崩壊後に生き残る企業・業界の未来予測
AI開発企業（AIベンダー）／半導体メーカー（AIチップ）／データセンター事業者／AI周辺産業／先進国の課題にAIやロボットはどう寄り添うべきか／新興国が目指すべきAIバブル崩壊後の生存戦略

●AIバブル崩壊後に生き残るユーザー企業となるために
生き残れないAIユーザー企業の特徴／生き残るAIユーザー企業の条件（1）：リスク管理、MVV+P、ガバナンス／生き残るAIユーザー企業の条件（2）：技術理解、内製化、実績づくり

コラム：グーグル、オープンAI、イーロン・マスク、三つ巴の競争の行方


第5章　AIの新たな広野を歩くために

●AIエージェントの可能性と現在地
AIエージェントとは何か／AIエージェントのユースケース（1）：EC（電子商取引）／AIエージェントのユースケース（2）：ヘルスケア、業務領域／AIエージェントの現在地

●AI時代に求められるビジネスパーソンの心構え
顧客への提供価値を最大化する／トラストを再定義する／誰と共に生きるのか／信頼性向上を日本の優位性にせよ

●AIとどう生きるか
信頼すべきは技術そのものではない／それでもAIは必要／無知の知2.0／ポンコツなAIを使いこなすために

コラム：ワット・ビット連携のあるべき姿

おわりに