【ITニュース解説】The AI Bubble Is About To Burst, But The Next Bubble Is Already Growing

AIバブルは崩壊寸前であり、すでに次のバブルが育ち始めているという見方が示されている。ここでいう「バブル」とは、特定の新しい技術や産業に対して、その本来の価値や実現可能性を超えた過度な期待が集まり、多額の資金が流れ込む現象を指す。歴史上、ドットコムバブル、クリーンエネルギー、Web3、メタバースなど、さまざまな技術分野でこうしたバブルが発生し、その後、期待が現実と乖離して熱狂が冷める時期を迎えてきた。

現在のAI、特に生成AI（ジェネレーティブAI）と呼ばれる分野は、まさにこのバブルの渦中にあると指摘されている。ChatGPTのような対話型AIの登場は、多くの人々に衝撃を与え、AIがまるで人間のように思考し、あらゆる問題を解決できるかのような幻想を生み出した。これにより、AI関連企業への投資は爆発的に増加し、スタートアップ企業が短期間で巨額の資金を集める状況が続いている。しかし、この熱狂の裏側では、AI技術が抱える根本的な課題や、その実用化における困難が見過ごされがちだ。

AIバブルの崩壊が近づいているとされる主な理由の一つに、大規模言語モデル（LLM）のコストと限界が挙げられる。LLMは、膨大なデータを学習することで人間のような文章を生成したり、質問に答えたりできるが、その学習と運用には莫大な計算資源と電力が必要となる。企業がLLMを自社のサービスに組み込もうとすると、その運用コストが想像以上に高くつき、なかなか利益に結びつかないケースが多い。また、LLMは完璧な回答を保証するものではなく、「ハルシネーション」（幻覚）と呼ばれる、事実に基づかない情報をあたかも真実のように生成してしまう問題も抱えている。これは、特に正確性が求められるビジネスシーンでの利用において大きな障壁となる。

さらに、LLMを特定の企業の独自のデータで学習させ、その企業に特化したAIを開発しようとする際にも、技術的な困難が伴う。既存の汎用LLMを微調整（ファインチューニング）することは可能だが、それだけで企業のニーズに完全に合致するAIを構築するのは容易ではない。こうした課題は、AI技術のビジネス展開を阻み、初期の過度な期待が現実的な収益に結びつかないことで、投資家たちの熱が冷め始めるきっかけとなる。

AIが持つ真の価値は、魔法のような汎用人工知能（AGI）が突然現れることではなく、むしろ特定のタスクの自動化や、既存のプロセスを効率化するといった、地味だが着実な改善にあると見られている。例えば、顧客サポートの一次対応をAIに任せる、データの分析作業を支援する、ソフトウェア開発の一部を自動化するといった用途だ。これらの分野ではAIはすでに大きな成果を上げているが、これは初期に期待されたような「世界を変える」ような劇的な変化とは異なる。過剰な期待が先行しすぎると、こうした実用的な価値が見過ごされ、最終的には幻滅につながる可能性がある。

テクノロジーの世界では、このようにバブルとその崩壊が繰り返されるサイクルが常態化している。新しい技術が登場すると、まず「イノベーションの過熱期」に入り、メディアや投資家がその可能性を過大に評価する。そして巨額の資金が投じられ、多くのスタートアップが誕生するが、やがて技術的な限界やビジネスモデルの欠陥が露呈し、「幻滅期」へと移行する。この幻滅期を乗り越えた技術だけが、本当の価値を見出され、社会に定着していく。

記事は、AIバブルが崩壊へと向かう中で、すでに「次のバブル」の準備が始まっていると示唆する。過去にWeb3やメタバースがそうであったように、常に新しい魅力的な技術が投資家や起業家の注目を集め、新たな熱狂を生み出す。このサイクルは、テクノロジーの進化と共に繰り返される必然的な現象とも言えるだろう。

システムエンジニアを目指す初心者にとって、このようなテクノロジーのトレンドは、自身のキャリアパスを考える上で非常に重要だ。バブルに踊らされることなく、新しい技術の本質的な価値や限界を見極める冷静な視点を持つことが求められる。AIにしても、その仕組みやできること・できないことを正しく理解し、現実的な応用方法を考える能力が、これからの時代には不可欠となる。単に流行りの技術に飛びつくのではなく、基礎となる技術や原理をしっかりと学び、どのような技術が長期的に社会に貢献できるのかを見極める力が、真のシステムエンジニアとしての成長につながるだろう。常に新しい技術が生まれる中で、その技術が一時的な流行なのか、それとも真に価値のあるものなのかを判断する能力を養うことが、将来のキャリアを築く上で最も大切な視点となる。