岐路に立つAI：AIがどのようにインフラストラクチャー投資を再形成しているのか

主要なポイント

AIは主要インフラに対する新たな需要を牽引することが期待されており、これは投資の大きな機会を生み出すと考えます。

AIの導入により、インフラ資産の財務面およびオペレーション面のパフォーマンスの向上が期待されています。

包括的なリスク管理の枠組みを導入し、新たなリスクを特定して対処し、すべてのステークホルダーにとって持続可能な成果を確保する必要があります。

はじめに

生成AIの急速な普及により、導入をサポートする主要インフラへの需要が急増しており、新たなプロジェクトへの投資に絶好の機会が生まれています。

データストレージとコンピュータ処理能力に対する需要が今後も力強く成長し続けるという基本的な要因は否定できません。これは、AIを稼働させるために必要な複雑なインフラネットワークへの大規模な投資を必要とします。このネットワークは主に、

データセンター
それらを稼働させるのに必要な電力
それらをユーザーに接続する光ファイバーネットワークで構成されています。

プロセスのデジタル化やデータストレージおよびコンピュータパワーのクラウドへの移行といった世界的な企業動向を背景に、第三者データセンターにおけるストレージおよびコンピュータパワーに対する世界的な需要は、過去10年間で急速に拡大しています。

米エネルギー省によると、米国のデータセンターの電力需要は過去10年間で劇的に増加しており、2014年の58テラワット時（TWh）から2023年には176TWhに増加し、2028年には325～580TWhに達すると予想されています。

ユーザーに接続する必要がある大規模データセンターの開発（特に、大都市圏から離れた二次データセンター市場や新興データセンター市場で開発されているもの）は、新たなファイバーネットワーク展開への投資にとってより魅力的な条件を生み出しています。

AIの実用化とインフラ投資家にとっての可能性

AIの広範な展開により、インフラストラクチャー資産のバリューチェーン全体にわたる生産性の向上とオペレーションの最適化を通じて、大幅な効率改善が可能になります。

需要の増加と併せて、これらの効率改善はインフラ投資家へのリターン拡大につながる可能性があります。インフラストラクチャー資産は、安全性や顧客サービスなど、提供するサービスの質を大幅に改善できる位置づけにあり、エンドユーザーや社会全体にとっての資産価値を大幅に高めることができます。

安全第一：自動運転車、ロボット工学、人間能力拡張技術など、AIを搭載した新技術の広範な採用により、インフラ企業はこうした悲劇的な出来事を劇的に減らすことができ、最終的には完全に排除できるでしょう。
顧客体験：道路利用者は、交通予測と事故管理技術の向上により、渋滞率の低下を享受できるでしょう。空港利用者は、生体認証によるスクリーニングなどの安全性とセキュリティ技術の向上により、より快適な体験を享受できるでしょう。
効率性：インフラストラクチャー資産は、資産メンテナンスプロセスとエネルギー効率の改善から恩恵を受けるでしょう。
収益の最適化：インフラストラクチャー資産は、利用量の予測能力の向上と混雑緩和の恩恵を受けるでしょう。AIを搭載したモデルは、センサーの展開の増加と、AIが新しい大量のデータを理解する能力の向上から、ますます恩恵を受けるでしょう。その結果、これらの開発は、資産の能力を向上させ、利用量を刺激し、利用率を高め、設備投資拡大プログラムのより適切なタイミングを支援することになります。

インフラストラクチャー部門におけるAIの課題

インフラストラクチャー部門もサイバーセキュリティの脅威や自動化が労働力に与える影響など、既存の課題の深刻化に直面しています。また、生成AIソリューションに起因するアルゴリズムの問題など、新たなリスクにも対処しなければなりません。これらの課題は、インフラストラクチャー資産に関わる多数の利害関係者に潜在的に有害な影響を及ぼす可能性があります。

さらに、問題を複雑にしているのは、テクノロジーの急速な進化により、これらのリスクを一貫性を持ってシステム全体で管理・軽減するために必要な規制の策定にますます追い付かなくなっているという点です。

このような状況においては、テクノロジーによってもたらされる新たなリスクをオーナーやマネージャーが特定、理解、対処できる強固な枠組みを構築するための、企業による積極的なアプローチが求められます。以下は、インフラ資産に関連するAIがもたらす課題の一部です。

サイバーセキュリティ：AIは、悪意のある行為者にますます強力なツールを提供し、より高度な攻撃を大幅に低いコストで実行することを可能にしています。生成AIによるコード生成、ディープフェイク、自動化されたフィッシングエージェントなどは、よく知られた脅威の規模と効果を高めるために使用されている手段のほんの一部です。
アルゴリズムの問題：これらのモデルは、ますます人間に近い能力を発揮するようになっているとはいえ、エラーやバイアス、さらには誤認を完全に排除できるわけではありません。また、企業はデータプライバシーや知的財産の問題にもさらされる可能性があります。
労働への影響：生成AIは、自然言語の熟練した使用や創造性など、これまで人間に限定されていた能力を表示することで、大きな進歩を遂げました。これにより、テクノロジーがコーディング、設計、絵画、さらには作曲といった複雑な作業をこなせるようになります。これは人間の労働に多大な影響を及ぼします。これまで人間にしかできなかった作業の一部をテクノロジーが担うことができるからです。

結論

生成AIは、人類史上最大の進歩のひとつであり、産業の再構築、生活の向上、複雑な課題の解決など、大きな可能性を秘めています。意思決定の向上とイノベーションの推進という能力により、インフラ分野だけでなく、あらゆる分野で強力なツールとなります。

そのメリットを最大限に活用するには、サイバーセキュリティや誤情報などの潜在的なリスクに積極的に取り組むと同時に、そのポジティブな影響を極大化する方法で開発・導入する必要があります。慎重な統合と責任ある導入により、生成AIは新たな効率化を実現し、経済成長を促進し、社会全体の進歩と生活の質を向上させる投資機会を生み出すことが可能です。

詳細については、レポート全文をご覧ください。 インフラ投資の未来展望：インフラストラクチャー投資の未来を左右する要因。