急速に進化する人工知能投資の世界では、恩恵を受ける企業のカテゴリー間の区別がポートフォリオ構築において重要性を増しています。ジャナス・ヘンダーソンのポートフォリオマネージャー、デニー・フィッシュは、技術投資家がAI主導の成長の複雑なエコシステムをどのようにナビゲートすべきかを示す洞察を共有しました。彼の分析は、投資家がAIによって利益を得る企業だけでなく、その利益がどのように、いつ実現するのかを理解するのに役立つ強力な概念的枠組みに焦点を当てています。この枠組みの基礎となるのが「エネーブラー（促進者）」の概念です。これは、人工知能の展開を大規模に可能にする企業やインフラを指します。## 3層のAI投資フレームワーク：エネーブラーとその役割の定義市場全体のAI機会を分類する際、フィッシュは採用曲線が明確な段階に分かれ、それぞれに異なるタイプの企業が存在すると説明します。彼が採用しているこのフレームワークは、ジャナス・ヘンダーソンのグローバル・テクノロジー・イノベーション・ファンドや同社の専用AI ETF（JHAI）を導いており、恩恵を受ける企業を主に3つのカテゴリーに分けています。**エネーブラー**はこの中核を成す重要な土台です。これらはAIインフラを可能にする企業やインフラ提供者です。このカテゴリーには半導体、GPU、ASIC、半導体ファウンドリー、装置メーカー、電力供給企業、データセンター運営者などが含まれます。エネーブラー層は、技術、エネルギー、産業の各分野にまたがり、大規模言語モデルの訓練やさまざまなアプリケーションへの展開に必要なハードウェアやインフラを提供します。理由は単純です。ソフトウェアやビジネスプロセスをAIで強化する前に、基盤となる計算インフラが存在している必要があります。NvidiaのGPU、TSMCの製造能力、電力インフラを提供する企業はすべてエネーブラーとして機能します。これらなしでは、AIエコシステムは成り立ちません。## インフラを超えて：エンハンサーとエンドユーザーエネーブラーが短期的なリターンを牽引し、注目を集める一方で、フレームワークは投資機会の全体像を捉えるためにさらに拡張されます。**エンハンサー**は、AI登場前から堅実なビジネス基盤を持ち、AI統合によってその優位性が増す企業を指します。既存の市場ポジション、重要なデータの優位性、価値ある顧客関係を持つソフトウェア企業は典型的なエンハンサーです。これらはAIを既存製品に組み込み、価値提案を強化できます。消費者向けインターネット企業も同様にエンハンサーとして機能し、AIによってユーザーエンゲージメントを深め、デジタル・物理の両面で運用効率を向上させることが期待されます。**エンドユーザー**は3層目に位置し、医療、金融、農業、保険などの企業がAIを積極的に展開し、コスト削減と収益拡大を目指す層です。これらの業界のリーダーは、規模と流通インフラを持ち、AI展開による競争優位を獲得し、市場支配を拡大します。この3層構造は、AIの恩恵が均一に現れるわけではないことを認識しています。インフラのエネーブラーは最も早く、最も劇的にリターンを生み出します。エンハンサーは既存製品にAIを組み込むことで徐々に利益を享受し、エンドユーザーは最も深遠で長期的な利益を得る一方、競争的なAI採用が産業を変革することで最大の効果をもたらします。## 現在の投資サイクル：2026年の価値集中地点過去3年間は、このフレームワークの妥当性を鮮明に示しました。特に半導体メーカーやAIインフラ提供者といったエネーブラーの位置付けの企業は、卓越したリターンをもたらしています。AI半導体エコシステムは、予想を上回る好調なファンダメンタルズに支えられ、収益は急増し、株価も上昇しています。多くの場合、株価収益率は圧縮される傾向にあります。一方、ソフトウェアセクターは苦難の時期を迎えました。売上や収益の拡大はあったものの、従来のソフトウェアビジネスモデルにおけるAIの収益化の可能性や破壊的な脅威に対して懸念が根強く、勝者と敗者の差は拡大しました。AIによる価値創造を明確に示せる企業が、そうでない企業を大きく上回る結果となっています。このパターンは、すべてのテック株がAIサイクルに平等に参加しているわけではないという重要な真実を示しています。業界関係者と直接対話し、UBSのテクノロジーカンファレンスなどの主要会議に参加し、現場調査を行う投資家は、エネーブラーが引き続き能力を拡大していることを明確に観察しています。CESでのVera Rubin次世代GPUアーキテクチャの発表は、その進展の一例です。これらのシステムは、より高性能かつ効率的になり、モデル推論のコストを削減しながら性能向上を維持しています。## 市場の回転と2026年の展望：エネーブラーの飽和を見極める2026年に入ると、大型テクノロジー企業間の分散が続く見込みです。2026年前半のGoogleの好調と比べて、Metaの勢いが鈍化しているのは、2025年の逆転と対照的です。こうした逆転は、巨大企業の中でも基本的な実行力に差が出ていることを示唆しています。エネーブラーの見通しは引き続き前向きですが、より微妙な局面に差し掛かっています。インフラの基盤は引き続きAIエコシステムを支えますが、その支配的地位は変化していく可能性があります。過去3年間、半導体やインフラに比べてパフォーマンスが振るわなかったソフトウェアは、評価が圧縮され、企業がAIを実質的に統合できるかどうかを証明することで、新たな投資機会を生み出しています。大型テクノロジー企業は、競争優位を拡大し続ける企業と、そうでない企業に二極化する可能性があります。優れたチップやクラウドプラットフォーム、支配的な市場ポジションを通じてAIを積極的に展開する企業は引き続き好調を維持するでしょう。一方、ブランド力のある企業でも圧力にさらされるケースもあります。## 実証例：CESから自動運転車までこのフレームワークの信頼性は、実世界の観察によって裏付けられています。2026年のCESでの自動運転車技術は、エネーブラーの革新の実用的展開を示しました。Waymoのサンフランシスコでの運用は成熟し、経験豊富なユーザーは従来のライドシェアよりもサービスを好むようになっています。TeslaのFull Self-Driving（FSD）も大きく進歩していますが、Waymoの能力には及びません。これは、両社が追求する技術の道筋の違いを反映しています。ロンドンを拠点とする自動運転車企業Wayveは、SoftBank、Microsoft、Nvidiaの支援を受け、交通渋滞の中で人間の介入なしに45分間の自動運転を成功させました。これは、理論から実用展開への急速な進展を示す好例です。これらの実証は、NvidiaのGPU技術やクラウドインフラ、半導体ファウンドリーのフル稼働といったエネーブラーなしには実現し得なかったことを証明しています。CESで登場したロボティクスやヒューマノイドも、チップやアルゴリズム、訓練インフラといったエネーブラーが新たな製品カテゴリーの土台を築いていることを示しています。## 競争の複雑さ：企業がカテゴリーの境界を曖昧にする時このフレームワークは有用ですが、ハイパースケーラーのような企業にはより複雑さが伴います。Microsoftは、Azureが純粋なエネーブラーインフラを代表する一方、CopilotのOfficeや生産性アプリへの統合はエンハンサーとしての役割を担います。同様に、Amazonは複数のカテゴリーで活動しています。AWSはエンタープライズAIを支援し、Amazonの物流インフラはロボティクスや自動化を通じて効率化を追求しています。この複雑さは、ソフトウェアとインフラの両方の能力を持つ企業が、AI採用のさまざまな段階で価値を獲得できるという深い現実を反映しています。TSMCの卓越した製造能力、Microsoftのエンタープライズ関係、Amazonの物流ネットワークは、莫大な資本投資にもかかわらず、競争相手が模倣しにくい防御的な堀を形成しています。## ポートフォリオ構築：レジリエンスとオプション性のバランスこのフレームワークを実際のポートフォリオ管理に適用するには、二つの相反する目的のバランスが必要です。レジリエンスを重視する企業に50-70％を配分し、高いリターンを生み出しつつも結果範囲が管理可能な企業を中心に据えます。これらのコアポジションは、基本的な前提が変わらなければ、5年間維持できると考えられるものです。TSMCはこのレジリエンスの例です。BroadcomやAMD、Nvidiaがどの企業の半導体設計リーダーになっても、「すべての道は台湾とフェニックスの新工場を通じて」つながっています。ファウンドリーのビジネスモデルは、製造リスクを予測可能な範囲に集中させており、どのチップが採用されてもTSMCが製造します。残りの30-40％は、将来的にレジリエンスに成長し得る企業の小規模ポジションで構成されます。これらは不確実性が高いものの、将来の競争優位の獲得に賭ける投資です。未来のリーダーシップは部分的に未知であるため、投資規模はこの現実を反映しています。## 今後の展望：AI投資の進化と適応AIインフラの展開と採用曲線の進展に伴い、各カテゴリーに割り当てる資産の割合は変化していきます。現在は純粋なエネーブラーとして機能している企業も、技術がコモディティ化するにつれてよりバランスの取れたポジションに進化する可能性があります。エンハンサーは、AI統合が深まるにつれてエンドユーザー層に移行することもあります。この動的な分類アプローチは、静的なものではなく、JHAIや類似のアクティブ運用ファンドが資産配分を時間とともに調整する理由を説明しています。2026年に向かう投資環境は、業界関係者と直接連絡を取り、現場調査を行い、ウォール街のノイズに惑わされずに基本的なデータを重視する投資家に報います。エネーブラーインフラは引き続き能力を拡大し、コストを削減しながら成長を続けるため、AIインフラエコシステムは健全に推移します。ただし、企業間の差異は、単なる「テック買い」戦略がパフォーマンスを下げることを示唆しています。エネーブラー、エンハンサー、エンドユーザーの区別が投資成功を左右し、AI時代において堅牢で適応性のあるポジションを築くための実践的な枠組みとして機能しています。
AI推進者の理解：ファンドマネージャーのためのテクノロジー投資成功のフレームワーク
急速に進化する人工知能投資の世界では、恩恵を受ける企業のカテゴリー間の区別がポートフォリオ構築において重要性を増しています。ジャナス・ヘンダーソンのポートフォリオマネージャー、デニー・フィッシュは、技術投資家がAI主導の成長の複雑なエコシステムをどのようにナビゲートすべきかを示す洞察を共有しました。彼の分析は、投資家がAIによって利益を得る企業だけでなく、その利益がどのように、いつ実現するのかを理解するのに役立つ強力な概念的枠組みに焦点を当てています。
この枠組みの基礎となるのが「エネーブラー（促進者）」の概念です。これは、人工知能の展開を大規模に可能にする企業やインフラを指します。
3層のAI投資フレームワーク：エネーブラーとその役割の定義
市場全体のAI機会を分類する際、フィッシュは採用曲線が明確な段階に分かれ、それぞれに異なるタイプの企業が存在すると説明します。彼が採用しているこのフレームワークは、ジャナス・ヘンダーソンのグローバル・テクノロジー・イノベーション・ファンドや同社の専用AI ETF（JHAI）を導いており、恩恵を受ける企業を主に3つのカテゴリーに分けています。
エネーブラーはこの中核を成す重要な土台です。これらはAIインフラを可能にする企業やインフラ提供者です。このカテゴリーには半導体、GPU、ASIC、半導体ファウンドリー、装置メーカー、電力供給企業、データセンター運営者などが含まれます。エネーブラー層は、技術、エネルギー、産業の各分野にまたがり、大規模言語モデルの訓練やさまざまなアプリケーションへの展開に必要なハードウェアやインフラを提供します。
理由は単純です。ソフトウェアやビジネスプロセスをAIで強化する前に、基盤となる計算インフラが存在している必要があります。NvidiaのGPU、TSMCの製造能力、電力インフラを提供する企業はすべてエネーブラーとして機能します。これらなしでは、AIエコシステムは成り立ちません。
インフラを超えて：エンハンサーとエンドユーザー
エネーブラーが短期的なリターンを牽引し、注目を集める一方で、フレームワークは投資機会の全体像を捉えるためにさらに拡張されます。エンハンサーは、AI登場前から堅実なビジネス基盤を持ち、AI統合によってその優位性が増す企業を指します。既存の市場ポジション、重要なデータの優位性、価値ある顧客関係を持つソフトウェア企業は典型的なエンハンサーです。これらはAIを既存製品に組み込み、価値提案を強化できます。消費者向けインターネット企業も同様にエンハンサーとして機能し、AIによってユーザーエンゲージメントを深め、デジタル・物理の両面で運用効率を向上させることが期待されます。
エンドユーザーは3層目に位置し、医療、金融、農業、保険などの企業がAIを積極的に展開し、コスト削減と収益拡大を目指す層です。これらの業界のリーダーは、規模と流通インフラを持ち、AI展開による競争優位を獲得し、市場支配を拡大します。
この3層構造は、AIの恩恵が均一に現れるわけではないことを認識しています。インフラのエネーブラーは最も早く、最も劇的にリターンを生み出します。エンハンサーは既存製品にAIを組み込むことで徐々に利益を享受し、エンドユーザーは最も深遠で長期的な利益を得る一方、競争的なAI採用が産業を変革することで最大の効果をもたらします。
現在の投資サイクル：2026年の価値集中地点
過去3年間は、このフレームワークの妥当性を鮮明に示しました。特に半導体メーカーやAIインフラ提供者といったエネーブラーの位置付けの企業は、卓越したリターンをもたらしています。AI半導体エコシステムは、予想を上回る好調なファンダメンタルズに支えられ、収益は急増し、株価も上昇しています。多くの場合、株価収益率は圧縮される傾向にあります。
一方、ソフトウェアセクターは苦難の時期を迎えました。売上や収益の拡大はあったものの、従来のソフトウェアビジネスモデルにおけるAIの収益化の可能性や破壊的な脅威に対して懸念が根強く、勝者と敗者の差は拡大しました。AIによる価値創造を明確に示せる企業が、そうでない企業を大きく上回る結果となっています。
このパターンは、すべてのテック株がAIサイクルに平等に参加しているわけではないという重要な真実を示しています。業界関係者と直接対話し、UBSのテクノロジーカンファレンスなどの主要会議に参加し、現場調査を行う投資家は、エネーブラーが引き続き能力を拡大していることを明確に観察しています。CESでのVera Rubin次世代GPUアーキテクチャの発表は、その進展の一例です。これらのシステムは、より高性能かつ効率的になり、モデル推論のコストを削減しながら性能向上を維持しています。
市場の回転と2026年の展望：エネーブラーの飽和を見極める
2026年に入ると、大型テクノロジー企業間の分散が続く見込みです。2026年前半のGoogleの好調と比べて、Metaの勢いが鈍化しているのは、2025年の逆転と対照的です。こうした逆転は、巨大企業の中でも基本的な実行力に差が出ていることを示唆しています。
エネーブラーの見通しは引き続き前向きですが、より微妙な局面に差し掛かっています。インフラの基盤は引き続きAIエコシステムを支えますが、その支配的地位は変化していく可能性があります。過去3年間、半導体やインフラに比べてパフォーマンスが振るわなかったソフトウェアは、評価が圧縮され、企業がAIを実質的に統合できるかどうかを証明することで、新たな投資機会を生み出しています。
大型テクノロジー企業は、競争優位を拡大し続ける企業と、そうでない企業に二極化する可能性があります。優れたチップやクラウドプラットフォーム、支配的な市場ポジションを通じてAIを積極的に展開する企業は引き続き好調を維持するでしょう。一方、ブランド力のある企業でも圧力にさらされるケースもあります。
実証例：CESから自動運転車まで
このフレームワークの信頼性は、実世界の観察によって裏付けられています。2026年のCESでの自動運転車技術は、エネーブラーの革新の実用的展開を示しました。Waymoのサンフランシスコでの運用は成熟し、経験豊富なユーザーは従来のライドシェアよりもサービスを好むようになっています。TeslaのFull Self-Driving（FSD）も大きく進歩していますが、Waymoの能力には及びません。これは、両社が追求する技術の道筋の違いを反映しています。
ロンドンを拠点とする自動運転車企業Wayveは、SoftBank、Microsoft、Nvidiaの支援を受け、交通渋滞の中で人間の介入なしに45分間の自動運転を成功させました。これは、理論から実用展開への急速な進展を示す好例です。これらの実証は、NvidiaのGPU技術やクラウドインフラ、半導体ファウンドリーのフル稼働といったエネーブラーなしには実現し得なかったことを証明しています。
CESで登場したロボティクスやヒューマノイドも、チップやアルゴリズム、訓練インフラといったエネーブラーが新たな製品カテゴリーの土台を築いていることを示しています。
競争の複雑さ：企業がカテゴリーの境界を曖昧にする時
このフレームワークは有用ですが、ハイパースケーラーのような企業にはより複雑さが伴います。Microsoftは、Azureが純粋なエネーブラーインフラを代表する一方、CopilotのOfficeや生産性アプリへの統合はエンハンサーとしての役割を担います。同様に、Amazonは複数のカテゴリーで活動しています。AWSはエンタープライズAIを支援し、Amazonの物流インフラはロボティクスや自動化を通じて効率化を追求しています。
この複雑さは、ソフトウェアとインフラの両方の能力を持つ企業が、AI採用のさまざまな段階で価値を獲得できるという深い現実を反映しています。TSMCの卓越した製造能力、Microsoftのエンタープライズ関係、Amazonの物流ネットワークは、莫大な資本投資にもかかわらず、競争相手が模倣しにくい防御的な堀を形成しています。
ポートフォリオ構築：レジリエンスとオプション性のバランス
このフレームワークを実際のポートフォリオ管理に適用するには、二つの相反する目的のバランスが必要です。レジリエンスを重視する企業に50-70％を配分し、高いリターンを生み出しつつも結果範囲が管理可能な企業を中心に据えます。これらのコアポジションは、基本的な前提が変わらなければ、5年間維持できると考えられるものです。
TSMCはこのレジリエンスの例です。BroadcomやAMD、Nvidiaがどの企業の半導体設計リーダーになっても、「すべての道は台湾とフェニックスの新工場を通じて」つながっています。ファウンドリーのビジネスモデルは、製造リスクを予測可能な範囲に集中させており、どのチップが採用されてもTSMCが製造します。
残りの30-40％は、将来的にレジリエンスに成長し得る企業の小規模ポジションで構成されます。これらは不確実性が高いものの、将来の競争優位の獲得に賭ける投資です。未来のリーダーシップは部分的に未知であるため、投資規模はこの現実を反映しています。
今後の展望：AI投資の進化と適応
AIインフラの展開と採用曲線の進展に伴い、各カテゴリーに割り当てる資産の割合は変化していきます。現在は純粋なエネーブラーとして機能している企業も、技術がコモディティ化するにつれてよりバランスの取れたポジションに進化する可能性があります。エンハンサーは、AI統合が深まるにつれてエンドユーザー層に移行することもあります。
この動的な分類アプローチは、静的なものではなく、JHAIや類似のアクティブ運用ファンドが資産配分を時間とともに調整する理由を説明しています。
2026年に向かう投資環境は、業界関係者と直接連絡を取り、現場調査を行い、ウォール街のノイズに惑わされずに基本的なデータを重視する投資家に報います。エネーブラーインフラは引き続き能力を拡大し、コストを削減しながら成長を続けるため、AIインフラエコシステムは健全に推移します。ただし、企業間の差異は、単なる「テック買い」戦略がパフォーマンスを下げることを示唆しています。エネーブラー、エンハンサー、エンドユーザーの区別が投資成功を左右し、AI時代において堅牢で適応性のあるポジションを築くための実践的な枠組みとして機能しています。