2分で読める生成AIのいま VOL.96 AIの本物の需要を見分けるモノサシ

Nov 10

Written by Youichi Machida

「AIは、いま本当に必要とされているのか。」

職場でAIを入れるかどうか、どこまでお金をかけるかを考えるとき、まず知りたいのはここではないでしょうか。

ところが、ニュースや評判、株価の動きは、本物の需要をそのまま映しているとは限りません。

今回は、AWSの資格「AI Business Strategist（AIB-C01）」の勉強の中で出会った考え方をもとに、AIの本物の需要を見分けるモノサシを考えます。

（※2026年11月10日時点の公開情報に基づきます。特定の銘柄や投資をお勧めするものではありません。）

今回も医療田さんと機械屋さんの会話でどうぞ。

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● AIって、本当に使われてるの？

医療田：

ねえ機械屋さん。

最近、職場で「うちもAIを入れたほうがいいんじゃない？」って話がよく出るんだよね。

でも、正直よく分からなくて。

ニュースでは「AIがすごい」って話と、「AIは期待されすぎだ」って話が、両方流れてくるし。

結局、AIって、世の中で本当に使われてるの？

機械屋：

いい問いですね。今回は、まさにそこを考えたいと思います。

AIは、本当に必要とされているのか。

言い換えると、AIの「本物の需要」を、どうやって見分けるか、です。

医療田：

需要の見分け方、か。

機械屋：

はい。AIを入れるかどうか、どれくらいお金をかけるかを決めるとき、その土台になるのが、この見極めです。

ところが、これがけっこう難しいんです。

目に入ってくる情報の多くが、本物の需要を直接測ったものではないからです。

医療田：

どういうこと？

機械屋：

分かりやすい例が、先週の株価のニュースです。

11月5日に、ハイテク企業の多いアメリカのナスダック総合指数が、1日で約5.5%下がりました。

10月6日につけた最高値からは、12%近く下がっています。

医療田：

あ、それ見た。

AIに関係する会社の株が、まとめて下がったんだよね。

機械屋：

はい。きっかけは、その2日前に行われたアメリカの中間選挙でした。

選挙の結果を見て、「AIのデータセンターを建てる計画が、これから進みにくくなるかもしれない」と考えた投資家が多かったんですね。

データセンターというのは、AIを動かすためのコンピューターがずらっと並んだ、大きな建物のことです。

医療田：

ふんふん。

、、じゃあ、AIの需要は、思ったほどなかったってこと？

機械屋：

そこが落とし穴なんです。

株価が下がったことだけでは、それは分かりません。

医療田：

えっ、なんで？

機械屋：

少し遠回りになりますが、まず「株価が何で決まるのか」から考えてみます。

人が株を買うのは、「この会社は、これからもっと稼ぐだろう」と思うからですよね。

医療田：

うん、そうだね。

機械屋：

つまり株価は、「これから先への期待」の値段なんです。

みんなの期待が膨らめば、高くても買いたい人が増えて、株価が上がる。

期待がしぼめば、売りたい人が増えて、株価が下がる。

医療田：

なるほど。期待の値段、か。

機械屋：

映画でいうと、公開前の「前評判」のようなものです。

前評判が急に下がったからといって、その映画が本当につまらないとは限りませんよね。

逆に、前評判が高くても、実際に観に行く人が少ないこともあります。

医療田：

あるある。

予告編はすごく面白そうだったのに、、っていうの。

機械屋：

ははは。。そうなんです。

前評判と、実際に映画館に足を運んだ人の数は、別のものです。

本物の需要にあたるのは、「実際に足を運んだ人の数」のほう。

株価が映しているのは、前評判のほうなんですね。

医療田：

じゃあ、株価が上がっていたときも、「AIは必要とされている」っていう証拠にはならなかったし、

いま下がっていても、「AIは必要とされていない」っていう証拠にはならない、と。

機械屋：

その通りです。

医療田：

でも、そうなると、「実際に足を運んだ人の数」にあたるものは、何を見れば分かるの？

、、あれ、この話、どこかで見たような。

● 勉強中の資格で出会った考え方

医療田：

あ、思い出した。

私がこっそり勉強してるAWSの資格、AI Business Strategistの問題演習で、こういう考え方が出てきたんだ。

機械屋：

AIB-C01ですね。

AWS（アマゾンウェブサービス）が2026年9月に発表した資格で、AIを「作る人」ではなく、「導入を決める人」のための資格でした。

出題範囲には、「業界の中でAIがどこまで広がっているかを見て、AIにどれくらいお金をかけるかを決める」という項目も入っています。

医療田：

そうそう。

問題そのものは、ここには書けないけどね。

業界でAIが、「ためしに使ってみる段階」から、「本当に仕事で使う段階」に移ったかどうか。それを何で確かめるか、っていう話だったの。

選択肢を見たら、どれも「AIが来てる」感じがして、けっこう迷っちゃって。

解説を読んで、なんとなく分かった気はするんだけど、自分の言葉で説明できる自信がなくて。

機械屋：

では、さっきの映画の話を、もう少し身近なお店の話に置きかえてみます。

● 町のパン屋さんで考えると

機械屋：

町に、新しいパン屋さんができたとします。

このお店が本当に人気なのかどうか、医療田さんなら、何を見て判断しますか？

医療田：

うーん、、口コミとか？

「あそこのパン、おいしいらしいよ」って言ってる人が多かったら、人気なのかなって思う。

機械屋：

そうですよね。ほかにも、

「開店のときに、投資家がたくさんお金を出したらしい」とか、

「町内会でも、あのお店の話題で持ちきりだった」とか。

医療田：

それなら、人気店っぽいね。

機械屋：

では、こういうのはどうでしょう。

毎朝、同じ顔ぶれの常連さんが、パンを買いに来ている。

お店の売上の帳簿を見ると、毎月ちゃんと伸びている。

近所の喫茶店から、「サンドイッチ用に、毎日20斤届けてほしい」と注文が入っている。

医療田：

あ、こっちのほうが、ずっと確かな感じがする。

機械屋：

その「確かな感じ」は、どこから来るんだと思います？

医療田：

えっと、、

前のほうは、みんな「言ってるだけ」だからかな。

「おいしいらしい」って言うのは、パンを買わなくても言えるし。

機械屋：

まさにそこです。

「おいしいらしいよ」と言うのには、お金も手間もかかりません。

でも、毎朝お店に通うのは手間がかかるし、パンを買うのはお金がかかる。

喫茶店が毎日20斤も注文するのは、そのパンがないと、自分のお店が困るからです。

人は、本当に必要なものにしか、お金や手間をかけません。

だから、お金や手間がかかっている「行動」のほうが、本気度がよく分かるんです。

医療田：

なるほど、、

言葉はタダだけど、行動にはコストがかかる。だから、行動のほうが信用できる、ってことか。

機械屋：

その通りです。

医療田：

あれ、でも、投資家がお金を出したのは？

それも、お金がかかってるよね。

機械屋：

鋭いですね。

投資家が出したお金は、「このお店は、これから人気が出るはずだ」という期待に賭けたお金です。

実際にパンを食べた人が、パンの代金として払ったお金ではありません。

言い換えると、さっきの株価と同じ、「前評判」の側なんです。

医療田：

あ、そうか。

同じお金でも、「期待に払ったお金」と、「パンに払ったお金」は違うんだ。

● AIの世界に置きかえると

機械屋：

では、このパン屋さんの話を、AIに置きかえてみます。

まず、「言っている」側です。

・経営者へのアンケートで、「来年はAIに力を入れたい」と答える人が多い。

・AIを開発する新しい会社に、投資家のお金がたくさん集まっている。

・業界の団体が、AIについての勉強会や検討会を立ち上げた。

医療田：

口コミ、投資家のお金、町内会の話題、、パン屋さんの前半とそっくりだね。

機械屋：

はい。どれも「AIに期待している」ことは示していますが、まだ実際に仕事で使っている証拠ではありません。

次に、「行動」の側です。

・AIの製品を、毎日の仕事で実際に使い続けている会社がある。

・AIを使った結果、作業の時間や費用が、実際に減ったと数字で確かめられている。

・お客さんの側が、「AIでこういうことができること」を、取引の条件に入れはじめている。

医療田：

常連さん、売上の帳簿、喫茶店からの注文、、こっちも、パン屋さんの後半と同じだ。

機械屋：

そうです。

特に三つ目は、強い証拠です。

たとえば、ある会社が取引先を選ぶときに、「問い合わせにAIで24時間答えられること」を条件にしたとします。

そうなると、AIはもう流行ではなく、仕事をするための前提になっています。

医療田：

喫茶店が「このパンがないと困る」って言ってるのと同じだね。

ノートに書いておこう。

「言っている」より、「使っている」「払っている」「求めている」。

機械屋：

いい覚え方ですね。

医療田：

あ、あと、、

私、前に、テレビで話題になった健康器具を買ったことがあるんだよね。

みんな「いいらしいよ」って言ってたから。

機械屋：

ほうほう。

医療田：

いま、洗濯物を干すのに、すごく役に立ってる。

機械屋：

ははは。。

え、ええ、、それはまさに、「言っている」だけを見て買ってしまった例ですね。

医療田：

次からは、「買った人が、半年後もまだ使ってるか」を聞くことにする。。

機械屋：

それ、実はとても大事なモノサシなんです。

AIの製品を売り込みに来る会社にも、そのまま使えます。

「導入した会社は何百社です」と言われたら、「その中で、いまも毎日使い続けている会社の話を聞かせてもらえますか」と聞いてみる。

それだけで、ずいぶん多くのことが分かります。

● 「使っている」と「成果が出ている」は、また別

医療田：

じゃあ、実際のところ、AIって「使われて」いるの？

機械屋：

参考になる調査があります。

コンサルティング会社のマッキンゼーが、2026年8月に発表した世界調査です。

世界の約1,700人に聞いたところ、9割近くが「自分の組織では、どこかの仕事でAIをふだんから使っている」と答えています。

医療田：

9割？ほとんど全部じゃない。

じゃあ、AIはもう「本物」ってことだね。

機械屋：

「使っている」という点では、そう言えそうです。

ただ、同じ調査に、もう一つ大事な数字があります。

「AIのおかげで、会社の利益が増えた」と答えた人は、37%でした。

医療田：

えっ、9割が使ってるのに、利益が増えたのは4割弱？

機械屋：

はい。ここでいう利益は、EBIT（イービット）と呼ばれるものです。

借りたお金の利息や税金を払う前の利益で、「本業でどれだけ稼いだか」を表します。

さらに、利益の5%以上がAIのおかげで、効果も「大きかった」と答えた組織は、約6%しかありませんでした。この割合は、前の年からほとんど変わっていません。

医療田：

使ってる人はたくさんいるのに、ちゃんと儲かってるところは、ほんのひと握りなんだ。

、、ねえ、それって、やっぱりAIは期待されすぎ、ってことじゃない？

機械屋：

そう思いたくなりますよね。

でも、同じ調査では、8割の人が「AIで、自分の仕事ははかどるようになった」とも答えています。

つまり、AIが役に立っていないわけではない。

一人ひとりの仕事は楽になっているのに、それが会社全体の利益には、まだ届いていない、ということなんです。

医療田：

一人ひとりは楽になってるのに、会社の儲けにはならない、、

どうしてそんなことが起きるの？

機械屋：

たとえば、食器洗い機を買った家があったとします。

でも、食器を一度手で洗ってから、食器洗い機に入れていたら、どうでしょう。

医療田：

それじゃ、、ほとんど楽にならないね笑

むしろ、手間が増えてるかも。

機械屋：

ですよね。

道具を入れても、家事のやり方が昔のままだと、楽になる分はわずかです。

会社のAIも同じで、いまの仕事の流れはそのままに、AIを少し足しているだけだと、効果は小さいんです。

医療田：

じゃあ、儲かってる6%の組織は、何が違うの？

機械屋：

大きな違いが三つありました。

一つ目は、AIを使う前提で、仕事の流れそのものを作り直していること。そう答えた割合は、成果を出している組織では4分の3近く、それ以外では4分の1でした。

二つ目は、経営陣が本気で関わっていること。

三つ目は、AIの効果をどう測るか、その手順を決めていること。

二つ目と三つ目も、それ以外の組織の2倍ほどの割合でした。

医療田：

食器洗い機を買うだけじゃなくて、家事の手順から見直して、家族みんなで決めて、ちゃんと楽になったか確かめる、ってことか。

機械屋：

ははは。。うまい言い換えですね。

医療田：

あ、これって、Vol.87のCAF for AIで出てきた話だっけ？

AWSが作った、AIを組織に根づかせるための地図みたいな枠組みで、変えなきゃいけないのは技術だけじゃなくて、業務の流れや組織、製品まで含めた四つだ、っていう。

機械屋：

そうです、そうです。

マッキンゼーの数字は、その話を、実際のデータで確かめたような結果ですね。

医療田：

ということは、「言っている」から「使っている」へ、そこからさらに「成果が出ている」へ。

段階が、もう一つあるんだね。

機械屋：

その通りです。

● 自分たちの職場で、モノサシをどう使うか

医療田：

このモノサシ、ニュースを見るときだけじゃなくて、自分の職場でAIを入れるかどうか考えるときにも使えそうだね。

機械屋：

むしろ、そちらが本題かもしれません。

職場でAIの導入を考えるときも、同じように、順番に確かめていけます。

まず、「AIを使いたい」という声が、どれくらいあるか。これは「言っている」です。

次に、実際にどの部署が、毎週どれくらい使っているか。これが「使っている」。

その部署が、予算を割いてでも続けたいと思っているか。これが「払っている」。

そして、取引先や利用する人の側から、それを前提にした要望が来ているか。これが「求めている」です。

医療田：

声の大きさだけで決めないで、行動を順番に見ていくんだね。

機械屋：

はい。売り込みに来る会社の説明を聞くときも、同じです。

「導入実績、何百社」と言われたら、「そのうち、いまも本番で使い続けている会社と話をさせてもらえますか」。

「作業が何割減りました」と言われたら、「どの仕事で、何と比べて測った数字ですか」。

この二つを聞くだけでも、見え方がずいぶん変わります。

医療田：

どれくらいお金をかけるかは、どう決めるの？

機械屋：

業界の様子を見て決めます。

同じ業界で、「使っている」「払っている」「求めている」がそろってきたら、本格的にお金をかける時期が近づいている。

まだ「言っている」が中心なら、小さく試して、自分たちの仕事で本当に効果があるかを測ってみる。

資格の出題範囲にあった「業界の中でAIがどこまで広がっているかを見て、かけるお金を決める」というのは、こういうことだと思います。

医療田：

じゃあ、株価が下がったから、AIを全部やめる、っていうのも違うんだね。

機械屋：

はい。

株価が上がったから慌てて大きくお金をかけるのも、

株価が下がったから全部やめてしまうのも、

どちらも「前評判」に振り回されている、という点では同じです。

見るべきなのは、自分たちの職場で実際に使われていて、効果が測れているかどうか、ですね。

● 言葉を聞いて、行いを観る

医療田：

ねえ機械屋さん。

これって、昔から人間がやってきたことじゃない？

論語に、孔子が、昼寝をしていた弟子を見て言った言葉があるよね。

「前は、人の言葉を聞いて、その人の行いまで信じていた。でもいまは、言葉を聞いたうえで、その人の行いをよく観るようにしている」って。

機械屋：

宰予（さいよ）という弟子の話ですね。

昼間から寝ていた宰予を見て、孔子がそう言ったと伝えられています。

経済学にも、よく似た考え方があります。

1938年に、アメリカの経済学者ポール・サミュエルソンが示し、のちに「顕示選好（けんじせんこう）」と呼ばれるようになった考え方です。

人が本当に何を好んでいるかは、口で言うことより、実際に何を選んでお金を払ったかに表れる、というものです。

医療田：

二千年以上前の孔子と、20世紀の経済学者が、同じことを言ってるんだ。

機械屋：

新しい技術ほど、言葉のほうが先に走ります。

だからこそ、行いを観る目が大事なのかもしれませんね。

医療田：

評判に振り回されるのは、ちょっと怖いけど、、

裏を返せば、自分たちの職場で「使ってみて、効果を確かめる」ことは、株価や評判がどうであれ、今日からできるんだよね。

機械屋：

おっしゃる通りです。

株価が上がっても下がっても、自分たちの職場の手ごたえは、自分たちで測れますから。

● まとめ

機械屋：

今回の教訓をまとめましょうか：

・株価は「これから先への期待」の値段で、映画の前評判のようなもの。上がっても下がっても、それだけではAIの本物の需要は分からない。

・「言っている」ことにはお金も手間もかからないが、「使っている」「払っている」「求めている」という行動にはコストがかかる。だから、行動のほうが本気度をよく表す。

・投資家のお金のように、お金がかかっていても「期待に払ったお金」は、まだ前評判の側。

・「使っている」と「成果が出ている」も別。成果を出している組織は、仕事の流れを作り直し、経営陣が関わり、効果の測り方を決めている。

・自分たちの職場でも、声の大きさより行動を順番に見る。売り込みには「いまも使い続けている会社」と「何と比べて測った数字か」を聞く。

医療田：

流行っているかどうかより、自分たちが使い続けているかどうか、だね。

私も、まずは自分の仕事で一つ、「AIを使い続けている」と胸を張って言えるものを作ってみよう。

あの健康器具も、、もう一度、本来の使い方を試してみようかな。。

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● よくある質問（FAQ）

Q. 株価が下がると、AIの需要もなくなったということですか？

A. 2026年11月5日に米国のハイテク株は大きく下がりましたが、株価は主に将来への期待を映すもので、それだけでAIが実際に使われているかどうかは判断できません。本記事は特定の銘柄や投資をお勧めするものではありません。

Q. 「AIが本当に仕事で使われている」ことは、何で確かめられますか？

A. 実際に使い続けている会社があること、作業時間や費用の削減が数字で確かめられていること、買い手が取引の条件にしていることなど、お金や手間がかかる「行動」が手がかりになります。経営者が関心を示していることや、AI企業への投資が増えていることは、期待を示すにとどまります。

Q. AIを使っている組織は多いのに、成果が出ている組織が少ないのはなぜですか？

A. マッキンゼーの2026年の調査では、回答者の9割近くがAIを日常的に使っている一方、利益（EBIT）への貢献を挙げたのは37%、大きな成果を挙げたのは約6%でした。成果を出している組織は、AIを前提に仕事の流れを作り直し、経営陣が関わり、効果の測り方を決めている割合が高いと報告されています。

Q. AIB-C01とは何ですか？

A. AWSが2026年9月に発表した認定資格「AWS Certified AI Business Strategist」の試験コードです。AIの開発者ではなく、AIの導入を評価・推進する立場の人を対象に、AIの基礎、AI戦略とビジネス価値（出題の28%）、ガバナンスと責任あるAI、組織の準備と変革の4分野を扱います。

Q. 自社でAIの導入を検討するとき、売り込みに来た会社に何を聞けばよいですか？

A. 一例として、「いまも本番で使い続けている導入先と話ができるか」と「示された効果の数字は、どの仕事で、何と比べて測ったものか」の二つが役に立ちます。導入社数や効率化の割合だけでは、実際の成果までは分かりません。

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●参考

Reuters（The Express Tribune掲載）「Investors wipe $2.5t off Nasdaq as blue tsunami prompts AI fears」（2026年11月6日）

11月5日のナスダック総合指数の下落幅、10月6日の最高値からの下落、データセンター建設をめぐる懸念。

https://tribune.com.pk/story/2639009/investors-wipe-25t-off-nasdaq-as-blue-tsunami-prompts-ai-fears

AWS「AWS Certified AI Business Strategist (AIB-C01) Exam Guide」

対象者、出題4分野と配分。

https://docs.aws.amazon.com/aws-certification/latest/ai-business-strategist-01/ai-business-strategist-01.html

AWS「Content Domain 2: AI Strategy and Business Value Creation」

業界の成熟度と競争に応じた投資水準の判断（Skill 2.3.4）など。