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[ChatGPTと学ぶ] 生成AIはバブルなのか？ゲーム理論と競争戦略論から分析する

つぶやく亀 @ 気長に米国株投資

近年、生成AI（Generative AI）が急速に発展し、多くの企業がこの技術に投資を行っています。しかし、一部では「生成AIはバブルではないか」という懸念も出ているようです。私はIT各社が生成AI投資を続けるのは現時点の競争戦略上「降りれない」選択になっているのではと考えています。この記事では、ゲーム理論と競争戦略論の視点から、生成AIへの投資が果たして合理的なのか、また本当にバブルなのかをデータやゲーム理論の簡単な例を使いながら検討してみます


生成AIとは？

生成AIは、機械学習を用いて新しいデータ（文章、画像、音楽など）を生成する技術です。例えば、ChatGPTのような対話型AIやDALL-Eのような画像生成AIがその代表例です。これらの技術は、クリエイティブな作業、自動化、カスタマーサポートなど、幅広い分野で活用されています。

実例：ChatGPTの成功
ChatGPTは、多くの企業がカスタマーサポートの自動化に利用しています。例えば、オンラインショッピングサイトでは、チャットボットが24時間対応し、顧客の質問に迅速に答えることで、顧客満足度を向上させています。

現在の生成AIへの投資状況

米国や中国では、多くの企業が生成AIに対して大規模な投資を行っています。McKinseyの調査によれば、2024年には全世界でAIを導入している企業が72％に達しています。また、生成AIの利用も急増しており2023年から24年にかけてその割合が33%から65%へと急増しています　​(McKinsey & Company)​​ (Decrypt)​。特に中国では、政府の支援や企業間の競争により、生成AIの導入が加速しています​ (NBR)​。

日本では生成AIの個人利用が9%止まりというニュースがある一方で、仕事で利用したことのある人は昨年から倍増して4割になるなど、着実に浸透しているようです

ゲーム理論の視点から見る生成AIへの投資

ゲーム理論とは？

ゲーム理論は、複数のプレイヤー（例えば企業や個人）が戦略的な意思決定を行う際の行動を分析するための理論です。この理論は経済学、政治学、心理学など様々な分野で用いられ、プレイヤー間の相互作用や競争の結果を予測するのに役立ちます。

ナッシュ均衡とは？

ゲーム理論の重要な概念に「ナッシュ均衡（Nash Equilibrium）」があります。これは、各プレイヤー（企業）が相手の戦略を考慮し、自分の最善の戦略を選んだ結果、誰も戦略を変更しようとしない状態を指します。

競争環境におけるナッシュ均衡

企業Aと企業Bが生成AIへの投資を検討している状況を考えます。それぞれが「投資する」か「投資しない」かを選べるとします。この場合、各企業の利益は次のように仮定できます。例えば両社が

ここで、

  • 両社が投資する場合、競争は激化しますが、技術革新のリーダーシップを共有し、適度な利益を得られます（3, 3）。

  • 一方の企業のみが投資する場合、投資した企業は市場リーダーとなり、大きな利益を得ます（5, 1 または 1, 5）。

  • 両社とも投資しない場合、現状維持であり、適度な利益を得られます（2, 2）。
    この場合、ナッシュ均衡は「両社が投資する」状態です。どちらの企業も相手が投資するならば自分も投資することで最善の結果を得られるからです。

競争から降りる選択肢

では、企業が競争から降りる（投資しない）選択肢が合理的となる場合はあるのでしょうか？以下のような状況が考えられます。

1. 高いコストと低いリターン

投資コストが非常に高く、リターンが不確実で低い場合です。この場合、投資することで大きな損失を被るリスクが高くなります。以下のような利益の仮定があるとします。

この表では、両社とも投資する場合、競争による高コストのためにどちらも大きな損失を被ります（-5, -5）。一方の企業のみが投資する場合、投資した企業は高い損失を被り、投資しなかった企業は損失を回避します（-3, 0または0, -3）。両社とも投資しない場合、両社とも損失を避けることができます（0, 0）。この場合のナッシュ均衡は「両社が投資しない（0, 0）」です。

2. 市場の不確実性

市場の不確実性が極めて高く、生成AIの成功がほぼギャンブルのような状況である場合です。例えば、新技術の実用化や顧客の需要が非常に不確定である場合です。このような状況では、企業がリスクを避けるために競争から降りることが妥当です。

3. 代替技術の存在

生成AI以外にも有望な技術が存在し、そちらの方がコストパフォーマンスが高い場合です。例えば、生成AIに代わる別の技術に投資する方が、同じリソースでより高いリターンを期待できる場合です。この場合、両社が生成AIへの投資を避けることが合理的です。

4. 業界の協調と規制

業界全体が協調して高コストの競争を避けることを決定し、規制やルールを設けて無駄な競争を防ぐ場合です。例えば、業界団体が生成AIの開発に対する規制を設け、無理な投資競争を避けるようにすることができます。

このような状況が揃うと、企業が競争から降りる（投資しない）選択肢が合理的となる可能性があります。

生成AIは「早すぎた技術」になりうるのか？

次に、生成AIが「早すぎた技術」として市場から衰退するリスクについて考えます。

技術の実用性と応用範囲

生成AIはコンテンツ生成、カスタマーサポート、デザイン、医療診断など多岐にわたる応用が可能です。これにより、技術の実用性が高く、幅広い市場に浸透する可能性が高いです。

エコシステムの発展

生成AIを支えるインフラ（クラウドコンピューティング、データストレージ、ネットワークインフラ）が整備されていることも、技術の普及を促進する要因となります。Web3と比較して、生成AIは既存のインフラを活用できるため、普及がスムーズであると考えられます​ (Deloitte United States)​。

規制と倫理

生成AIに関する規制や倫理的な問題が普及の障害となる可能性はありますが、これらの課題に対する解決策が模索されているため、技術の普及に致命的な障害とはならない可能性が高いです

結論

現在の状況を踏まえると、生成AIが「早すぎた技術」として市場から衰退するリスクは低いと考えられます。特に米国や中国での高い浸透率を考慮すると、競争から降りる選択肢は企業にとってますます難しくなっていると言えます。競争環境が激化し、生成AIの技術が多岐にわたる応用分野で実用化されていることから、企業はこの技術に投資し続ける必要があります。これにより、生成AIは今後も進化し続け、市場において重要な役割を果たす技術として定着する可能性が高いです​ 

生成AIへの投資が単なるバブルではなく、競争戦略上の合理的な選択であることを理解するために、ゲーム理論と競争戦略論を活用することは非常に有益です。企業は競争において優位に立つために、長期的な視点で生成AIへの投資を続けることが求められます。

と、堅苦しくここまで書きましたが、実はこの記事自体テーマとゲーム理論を使うことのみを指示し、ChatGPTが準備しています。裏付けになるマッキンゼーの論文などのデータ収集や反証となりうるケースの検討などを支持し、さらに数回質疑を応答や議論を繰り返し、その後で記事の体裁になるように指示しています。生成AIはまだまだ端緒についたばかりかもしれませんが、今後人間の生産性を飛躍的に拡大するのではないかというのが個人的な見立てです。

なお私自身はNVIDIA株を保持していますが、これは特定銘柄への投資を推薦するものではありません。投資判断は自己責任でお願いいたします。


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