「Gemini3」と「マイクロソフト」で読むAI相場の行方～その2

加藤明 野村アセットマネジメント
チーフ・ポートフォリオマネージャーに聞く～最終回

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加藤明さんのプロフィール：
国内運用会社を経て、2021年に野村アセットマネジメント入社。グローバル株式のポートフォリオマネージャーとして米国の成長株を中心に10年以上の運用経験を持つ。担当しているファンドは「野村グローバルAI関連株式ファンド」、「野村世界業種別投資シリーズ（世界半導体株投資）」がある。博士号（工学）取得。

まず注目は「膨大なオリジナルデータを抱える大企業」

――AI活用銘柄は、どのような基準で選別していますか。

加藤: まず当ファンドでは、AI活用銘柄の定義を「AIを活用して既存事業の利益率を高められる企業」としています。その前提に立つと、銘柄選別のポイントは

1. 膨大なオリジナルデータを抱えている

2. それを「使える状態」に整備している

3. 既存事業とAIの親和性が高い

――の3つになります。

これらの条件を満たす企業の中から、市場が織り込む成長率を前提にDCF（ディスカウント・キャッシュフロー）法で企業価値を算定します。そこから導き出した理論株価が、現在の株価を大きく上回る銘柄を優先して投資する方針です。

――「膨大なオリジナルデータを抱えている」という点では、規模の大きい企業ほど有利に見えます。その3条件を踏まえると、フィジカルAI分野はどう評価していますか。

加藤: フィジカルAIは現時点で時期尚早と判断し、当ファンドでは様子見しています。理由は、先ほどの2つ目の条件である「データを使える状態に整備している」を満たしているとは言い難いからです。

フィジカルAIなどの産業機械関連では、あらゆるモノがネットにつながるIoTのセンサーを通じたデータの蓄積がまだ十分とは感じていません。さらに言えばフィジカルAIは開発の初期段階にあり、普及が進むのかの不透明感は依然として強い状況です。

長期目線では有望な分野になり得る一方で、短期的に業績成長へ直結するテーマではないと見ています。

――現時点で3つの投資条件を満たすセクターは？