ゴールドマンCEOが語った「AIバブルの行方」──市場調整の予兆とAI銘柄の行方

事実確認・発言内容
この予測の評価・論点
1. ●説得力のある点
2. ●一方での反論点
仮定シナリオ設定
米国 AI 関連銘柄の調整シミュレーション
結論

事実確認・発言内容

2025年10月3日、イタリア・トリノで開かれた Italian Tech Week。
その壇上で、ゴールドマン・サックスのCEO デイビッド・ソロモン氏が語った内容が市場に波紋を広げました。

「過度なAI投資によって、今後12〜24カ月以内に株式市場はドローダウン（大幅下落）に直面する可能性がある」

ソロモン氏は、いまのAI関連市場が「ドットコムバブル（2000年前後）」に酷似していると指摘。
「投下された多くの資本はリターンを生まない可能性が高い」と述べ、AI熱狂の裏に潜むリスクを警告しました。

同じイベントに登壇したアマゾン創業者ジェフ・ベゾス氏も、AIを「産業バブル（industrial bubble）」と表現。
実際、米国のAIスタートアップへの資金流入は2025年上半期だけで1,000億ドル超に達し、OpenAIやAnthropicなどの評価額はわずか1年で数倍に膨れ上がっています。

英国の投資家ジェームズ・アンダーソン氏も同様の見方を示し、

「OpenAIの評価額が1年で1,570億ドルから5,000億ドルに跳ね上がるのは、1990年代後半の“危険な déjà vu”だ」

と警鐘を鳴らしています。
さらにNVIDIAがOpenAIへ行った1,000億ドル規模の出資を「ベンダーファイナンス的な構造」として批判し、「チップ購入に還流する構造的リスク」を指摘しました。

それでも、AIの未来そのものに対しては各氏とも楽観的です。
ソロモン氏は「AIは長期的に経済を変える力を持つ」と述べ、ゴールドマン自身も年間60億ドルのテクノロジー投資を進めています。

つまり──
彼らが懸念しているのは「AIの可能性」ではなく、「過剰評価の速度」なのです。

この予測の評価・論点

ソロモン氏の警告は、単なる悲観論ではなく、「市場サイクルの自然現象」を意識したものといえます。
ただし、その予測には強みと脆さの両方が存在します。

●説得力のある点

- 歴史的パターンとの類似

IT革命期と同様、革新的技術に対する資本の過熱は繰り返される。AIもその“熱狂段階”にある。

- 市場心理の警戒

「AI関連を持っていないと遅れる」という恐怖が投資を膨らませ、ファンダメンタルとの乖離を広げている。

- 資本効率の低下リスク

AIモデル開発やGPU投資は巨額の資金を要し、回収までの時間が長い。効率性の低下が企業価値を圧迫する可能性。

●一方での反論点

- 金利・規制・技術構造が異なる

ドットコム期とはマクロ構造が違い、企業体力も格段に強い。

- AIの裾野の広さ

AIは「単一プロダクト」ではなく、社会インフラ的な技術。崩壊ではなく“選別的な淘汰”になる可能性が高い。

- 市場の分散耐性

AI投資が一部大手に集中しているため、クラッシュの波及は限定的かもしれない。

総じて、ソロモン氏の見立ては悲観ではなく、冷静な「スローダウンの予告」です。
過熱した市場を「現実に戻す時間」が近いという、いわば“健全な警告”と見るべきでしょう。

仮定シナリオ設定

ここでは、仮にソロモン氏の予測通り12〜24カ月以内に調整が起こると仮定して、影響を多角的に見ていきます。

項目	仮定内容
調整時期	2026年前後（12〜24カ月以内）
下落幅	−20〜−40％程度（中〜大規模調整）
期間	約6〜12カ月間
主因	AI関連株の過剰評価・リターン未実現・資金流出
波及	AIセクター → ハイテク全体 → 広域市場・実体経済へ拡大

影響予測：セクター別／銘柄別

セクター	下落リスク	補足
AIスタートアップ／SaaS系	★★★★★	収益構造が脆弱、資金繰り悪化リスク大
半導体・GPU（NVIDIA、AMDなど）	★★★★☆	供給過剰や政策リスクに敏感
メガテック（MSFT、GOOGL、AMZN）	★★★☆☆	調整は避けられないがキャッシュ基盤で耐性あり
ヘルスケア／公益／生活必需品	★★☆☆☆	ディフェンシブ性で相対的に堅調
金融・信用市場	★★★★☆	信用収縮やVC資金撤退の影響が波及

特にAI関連ETF（例：Global X Robotics & AI ETF, BOTZ）は、セクター集中度が高く下落幅が拡大しやすい構造にあります。

指標・シグナル：調整発生前に注視すべきポイント

調整の“前兆”を察知するために、以下の指標を定期ウォッチすることが重要です。

指標	内容	警戒サイン
P/E・P/S倍率	株価が将来期待に偏りすぎていないか	S&P500平均の2倍超は過熱水準
信用スプレッド	社債市場のリスク感応度	ハイイールド債のスプレッド拡大
ETF資金フロー	AI・テックETFの資金流出入	流出転換が継続的ならリスク高
マクロ環境	金利・景況感指数など	景気後退シグナル＋金利高止まり
決算発表内容	ガイダンス下方修正	特にNVIDIA・Microsoft決算がトリガーになりやすい

シミュレーション例：調整シナリオと回復パス

調整段階（2026年初頭〜）

市場心理が冷え込み、AI関連株がまず売られる
ETF・ファンドの解約が連鎖し、リスク資産全体が軟化
信用収縮 → 新規IPOやVC資金調達が停滞

底打ち段階（2026年中盤〜）

キャッシュリッチ企業が淘汰・吸収を開始
利上げ停止やインフレ鈍化が支援要因に
企業の業績修正が出揃い、バリュエーションが現実化

回復段階（2027年〜）

業績を伴うAI活用企業に再び資金が戻る
半導体・クラウド・ソフトウェアなど強固な基盤企業が先行回復

戦略的アプローチ

市場が調整する可能性を前提に、投資家が取るべき行動を戦略的に整理します。

- ディフェンシブ・バランス化

AI関連資産比率を徐々に落とし、生活必需品・公益・現金・短期債などを増やす。

- リスク管理の明文化

「10％下落したら半分売却」など、定量的ルールを設定。

- キャッシュ余力の確保

暴落時の“拾う余力”を残すことでリターン機会を逃さない。

- オプション・ヘッジ

プット買いやロングショート戦略でボラティリティ耐性を高める。

- 業績確認型投資

“AI関連”というテーマよりも、「AIを収益化できている企業」に焦点を移す。

米国 AI 関連銘柄の調整シミュレーション

ここからは、具体的なAI関連銘柄を想定し、調整→回復のシナリオをモデル化していきます。

対象銘柄・セグメント例

分類	銘柄例	特徴
AIハードウェア	NVIDIA (NVDA)	GPU市場の覇者。AI計算の中核。
クラウド／OS統合型	Microsoft (MSFT)	AIを業務アプリ・クラウドに統合。
データAI／政府案件	Palantir (PLTR)	データ解析とAIモジュールで成長。
ピュアAIソフトウェア	C3.ai (AI)	AI SaaSの純粋プレイヤー。
半導体インフラ	Broadcom (AVGO)・AMD	チップ・ネットワーク層での基盤供給。

調整シナリオ仮定

	想定
調整開始	2026年初頭
ドローダウン幅	平均 −30％
底打ち	約9カ月後（2026年秋頃）
回復開始	2027年序盤〜中盤
回復率	銘柄によって +30〜+80％

銘柄別シミュレーション予測

銘柄	想定下落率	回復率	ポイント
NVIDIA (NVDA)	−25〜−35％	+50〜+80％	バブルの象徴。調整幅は大きいが、業績連動で復活余地あり。
Microsoft (MSFT)	−15〜−25％	+30〜+60％	クラウド＋AIの二本柱。調整は限定的。
Palantir (PLTR)	−30〜−45％	+50〜+100％	政府契約依存が高く、リスクとチャンスが両面。
C3.ai (AI)	−35〜−55％	+30〜+90％	“AIバズ銘柄”の代表格。リターン格差が極端に出る可能性。
AMD / Broadcom	−20〜−30％	+40〜+70％	チップ・データセンター関連。基盤需要は堅調で回復早め。