本記事は、YouTube動画『【AIで爆益】大効率化時代到来！営業利益率が急改善される時代突入か？専業投資家がその理由を解説！』の内容を基に構成しています。
AI相場の次は「活用側」に注目する時代へ
2023年以降、株式市場ではAI関連銘柄が大きなテーマとなりました。特に半導体、素材、光学関連など、いわゆる「AIを作る側」「AIインフラを支える側」の銘柄が急騰し、相場を牽引してきました。
一方で、ソフトウェアやSaaS関連銘柄は、厳しい値動きが続く局面も見られました。効率化が進むことで、従来型のSaaSビジネスの成長期待が相対的に鈍るのではないか、という見方も広がったためです。
しかし今回の動画では、ここからさらに一段進んだ視点が提示されています。それは「AIを作る側」ではなく、「AIを使いこなす側」にこそ、大きな投資チャンスがあるのではないか、という考え方です。
特に注目すべきは、営業利益率の急改善です。今後1年から2年の間に、AI活用によって利益率が大きく変化する企業が続出する可能性があると指摘されています。
AI導入はすでに広がっている
動画内では、昨年から多くの企業がAIを導入していることが強調されています。決算資料や会社説明資料にも「AI活用」「生成AI導入」といった文言が並ぶようになりました。
実際、企業への取材や決算資料の分析を通じて、すでに効果が出始めているケースも確認されているといいます。
例えば、これまで営業利益率が10％だった企業が、12％や13％に改善している事例が出てきているとのことです。数字にすると一見小さく見えるかもしれませんが、営業利益率が10％から15％に上がれば、利益は単純計算で1.5倍になります。さらに20％に達すれば、利益は2倍近くになる計算です。
重要なのは、これらの改善がまだ十分に株価に織り込まれていない可能性があるという点です。
動なぜ利益率が急改善するのか
AIによる業務効率化のインパクト
AI活用による最大の効果は、生産性の大幅な向上です。
例えば、これまで数時間かけて作成していた提案資料が、AIの活用によって半分、あるいは3分の1の時間で完成するようになります。SNS投稿の文面作成、広告コピーの生成、企画書のドラフト作成など、クリエイティブ要素を含む業務でも効率化が進んでいます。
特に労働集約的な業界では、効果が顕著に表れやすいとされています。
動画内で例に挙げられているのは、以下のような業界です。
- コンサルティング業界
- 広告・PR業界
- BPO（業務代行）関連
- 給与計算代行などのバックオフィス業務
これらの業界では、人的リソースがボトルネックになっているケースが多く、AI導入によって供給制約が緩和される可能性があります。結果として、売上が伸びるだけでなく、コスト削減も進み、利益率が大きく改善するという構図です。
ガイダンスに織り込まれていない可能性
もう1つの重要なポイントは、AIによる生産性向上分が、まだ業績ガイダンスに十分織り込まれていない可能性があることです。
企業側としても、AIの効果がどこまで持続するのか、どの程度数値に反映されるのかを正確に見積もるのは難しい状況です。そのため、保守的な前提でガイダンスを出している企業も少なくないと考えられます。
その結果、第2四半期や第3四半期で上方修正が相次ぐ可能性があると指摘されています。四半期ごとに生産性が向上し続ければ、業績が想定以上に伸びることも十分考えられます。
AIは四半期ごとに進化している
AIの特徴は、アップデートのスピードが極めて速いことです。
動画内では「ジェミニ3.1」の例が挙げられていますが、数か月前と比べて性能が大きく向上することも珍しくありません。仮に数か月後に「ジェミニ4」のような新バージョンが登場すれば、生産性はさらに引き上げられる可能性があります。
つまり、AI活用企業の生産性は「一度改善して終わり」ではなく、四半期ごとに改善していく構造にあるということです。
新卒採用の減少とコスト構造の変化
AIによる効率化は、人件費構造にも影響を及ぼします。
新卒社員の初任給は、かつては22万円や23万円が目安でしたが、現在では25万円から30万円という水準も珍しくありません。採用コスト、教育コスト、早期離職リスクなどを考慮すると、企業にとって新卒採用は決して安価な投資ではありません。
AIによって一定の業務が代替可能となれば、採用数を抑制する企業が増える可能性があります。特に中堅企業では、その傾向が顕著になるかもしれません。
データ活用とKPI管理の高度化
さらに、AIは経営管理の精度も高めます。
例えば、地域別・拠点別の売上や利益、製品別のKPIを細かく分析し、改善ポイントを瞬時に抽出することが可能になります。従来は人手と時間がかかっていたレポート作成やデータ集約も、AIが自動化します。
これにより、PDCAサイクルが高速化し、細かな改善の積み重ねが利益率向上につながります。製造業や専門データを多く抱える企業にとっても、大きな効果が期待されます。
個人投資家はどう向き合うべきか
では、個人投資家はどのようにこのテーマに向き合うべきでしょうか。
動画内では、四半期決算ごとの利益率の変化を丁寧に追うことが重要だと述べられています。特に、営業利益率の急改善が見られた場合、その背景にAI活用があるのかどうかをIRや決算説明資料で確認することが有効です。
場合によっては、IRに問い合わせることも一つの手段です。改善が一過性ではなく、継続的なものと判断できれば、中長期的な投資チャンスにつながる可能性があります。
また、新しい変化は往々にして市場に織り込まれるのが遅れます。過去の半導体素材やAIインフラ銘柄が短期間で2倍になる動きを見せたように、今回も1年から2年後に答え合わせが行われる可能性があります。
まとめ：1年後・2年後の答え合わせに向けて
今回の動画では、AI活用による営業利益率の急改善というテーマが提示されました。
ポイントは以下の通りです。
- AIはすでに多くの企業で導入されている
- 生産性向上により、営業利益率が10％から15％、20％へと上昇する可能性がある
- その効果はまだ十分に株価へ織り込まれていない可能性がある
- 四半期ごとの決算で変化が顕在化する可能性がある
AIは単なるブームではなく、企業のコスト構造と利益構造そのものを変える可能性を秘めています。
1年後、2年後に振り返ったとき、「あのとき利益率の変化に気づけたかどうか」が大きな差になるかもしれません。今後の四半期決算を丁寧に追いながら、AI活用企業の利益率動向に注目していきたいところです。
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