AIは今後10年間でSMI指数をどのように変革する可能性があるのか

01. 歴史的背景

AIはSMIにとって重要だが、それは主に指数構成銘柄を通じてである。

歴史的な出発点が重要なのは、SMIはAIのストーリーを必要とせずに既に複利効果を発揮することが証明されているからです。Yahoo Financeのチャートデータによると、^SSMIは2016年5月31日の8,020.15から2026年5月15日には13,220.17に上昇しました。一方、iShares SMI ETFベンチマーク代理指標は、2026年4月30日時点で10年間で累積トータルリターンが126.83%、年率換算ベンチマークリターンが8.54%となっています。つまり、AIに関する議論は、保有比率の低い成長ベンチマークからではなく、確立されたクオリティプレミアムのある市場から始まるということです。

SMI指数向けデータ活用型AIシナリオダッシュボード — SMIにとって現実的なAIに関する問いは、同社が直接的にAIの勝者になるかどうかではなく、AIが同社の主要事業分野の成長をより速く、より効率的に促進するのに役立つかどうかである。

投資家の時間軸全体にわたるSMIインデックスの枠組み

地平線	最も重要なことは	現在の評価	論文の主張を弱める要因は何か
1～3歳	AIは既存のフランチャイズを改善できるだろうか？	ロシュは2025年の年次報告書で、診断におけるAIアルゴリズムが疾患検出の精度を高めると述べ、ノバルティスは2026年2月6日に、新たな研究センターでAIを活用した創薬機能を発表した。	AIへの投資はほとんどが実験段階にとどまっており、製品サイクルの短縮やコスト削減にはつながっていない。
3～7歳	指数全体における生産性の拡散	OECDは2024年11月22日、AIが今後10年間で年間TFP成長率を0.25～0.6パーセントポイント押し上げる可能性があると推定した。	スイス国外では、依然として少数のグローバルなハイパースケーラーに利益が集中している。
2035年まで	AIは、より高い複利効果を正当化できるだろうか？	ゴールドマン・サックスとIMFの調査によると、AIは長期的には生産性を向上させる可能性があるが、そのためには多額の設備投資と不均一な普及が必要となる。	設備投資の増加ペースが収益化のペースを上回ったり、送電網のボトルネックが導入を遅らせたりする。

SIXはSMIを、スイス株式市場の時価総額の約75%をカバーする20銘柄のベンチマークと説明している。この構成こそが、AIを米国の巨大ハイテク企業とは異なる視点で分析する必要がある理由である。スイスの成長の可能性は、グローバルなコンピューティング・レイヤーそのものを所有することよりも、診断技術の向上、創薬、サプライチェーンの自動化、そして企業の生産性向上といった分野から生まれる可能性が高い。

つまり、AIのメリットは条件付きだということだ。SMIの株価は既に高い倍率で取引されている。AIが単に実験と設備投資を増やすだけで、収益の質を改善しない場合、市場はキャッシュフローに実質的な変化をもたらさないストーリーに対して、より高い価格を支払うことになるかもしれない。

02. 主要な勢力

AIが指数を大きく変革する可能性のある5つの方法

最初の伝達経路は、医療および診断の生産性です。ロシュの2025年年次報告書によると、同社の診断におけるAIアルゴリズムは疾患検出の精度を高めており、同グループは2025年の売上高を615億スイスフラン、コア営業利益を218億スイスフランと報告しています。ノバルティスは2026年2月6日、サンディエゴに新設するバイオメディカル研究センターがAIを活用した創薬機能を備え、約1,000人の従業員を擁し、230億米ドルの米国投資計画の一環となることを発表しました。医療関連銘柄への比重が高い指数にとって、こうした動向は一般的なAIの流行語よりも重要です。

第二に、AIは成長が鈍い企業であっても、消費者向けおよび企業向けの業務遂行能力を向上させることができる。ネスレは2025年のデジタルコアアップデートで、同社のアップグレードによりAIと自動化を大規模に展開できると述べている。SMIにとって、こうした導入は重要である。なぜなら、多くの構成企業は成熟した多国籍企業であり、売上高の伸びよりも、価格設定、物流、予測、マーケティングの改善の方が重要になる場合があるからだ。

第三に、AIは長期的にマクロ経済の限界を押し上げる可能性がある。ゴールドマン・サックスは2023年4月5日、生成型AIが10年間で世界のGDPを7%、生産性成長率を1.5パーセントポイント押し上げる可能性があると報告した。OECDは2024年11月22日、AIが年間TFP成長率を0.25～0.6パーセントポイント、労働生産性を0.4～0.9パーセントポイント押し上げる可能性があると述べた。その一部でも欧州やスイスに波及すれば、SMIの長期的な複利効果は改善する可能性がある。

第四に、AIの資本集約度の高さもリスクを生み出す。ゴールドマン・サックスは2025年2月4日、世界のデータセンターの電力需要は2023年比で2027年までに50%、2030年までに165%増加する可能性があると述べた。AIが主にエネルギー、コンピューティング、統合コストの上昇という形で現れる場合、SMI企業は実質的な利益増を実現する前に、より高い運営費用に直面する可能性がある。

第5に、初期評価額が重要です。iShares SMI ETFの指標は、2026年5月14日時点でPERが21.06倍、PBRが4.03倍でした。つまり、AIはプレミアムを正当化するのに十分な収益軌道の改善をしなければならないということです。既に品質が評価されている市場では、新しい技術が登場したからといって、無償で2度目の再評価が行われるわけではありません。

SMIインデックスの現在のAIスコアリングレンズ

要素	現在の評価	バイアス	強気な見方	弱気な見方
AIに直接触れる機会	SIXによると、SMIはスイスの大型株20銘柄のみで構成されており、計算負荷の高いベンチマークではないとのことだ。	弱気	この指数は、インフラ所有ではなく、最終市場での採用によって恩恵を受ける。	AI関連の経済活動において、スイス国外が最大の拠点となっている。
医療生産性	ロシュとノバルティスは、いずれも2025年から2026年にかけて、AIに関連した開発または診断に関する取り組みを発表した。	強気	創薬、診断、および臨床試験の効率化は、利益率と資産価値を高める。	AIは運用面で依然として有用だが、指数収益を大きく変えるほどの規模ではない。
消費者と企業の効率性	ネスレは、アップグレードされたデジタルコアによって、AIと自動化を大規模に展開できるようになると述べた。	中性	大手既存企業は、既存の規模からさらなる成長とコスト削減効果を引き出す。	メリットは段階的に得られるものであり、競争によって容易に失われてしまう。
マクロ生産性の追い風	ゴールドマン・サックスとOECDはともに、AIの導入によって数年にわたる生産性向上が見込まれると見ている。	中性	スイスは、インフレショックを受けることなく、世界的な生産性向上の一部を捉えている。	マクロ経済の成長は、米国と少数のテクノロジー拠点に集中している。
設備投資と電力ボトルネック	ゴールドマン・サックスは、データセンターの電力需要が2023年比で2030年までに165％増加すると予測している。	弱気	企業はコスト上昇の波に追いつくのに十分な速さで収益化を図る。	電力、コンピューティング、およびシステム統合にかかるコストは、キャッシュフロー上のメリットよりも速いペースで上昇する。

結論として、AIはSMIにとって重要な役割を果たすはずだが、それは主に、既に確立されている指標、つまり質の高い、医療分野に重点を置いた、グローバルなベンチマークをさらに向上させるという点でである。最も可能性の高い結果は、根本的な変革ではなく、既存指標の強化となるだろう。

03. カウンターケース

AIの物語が依然として期待外れになる可能性がある理由

最大のリスクは、その恩恵を限定的にしか享受できないことだ。SMIは、世界の主要なハイパースケーラー、GPU大手、クラウドインフラプラットフォームを所有していない。AIによる最大の利益がこれらの企業に集中したままであれば、スイスはわずかな波及効果しか得られず、コスト負担の一部を負うことになるかもしれない。

2つ目のリスクは、AIのマクロ経済への影響が、持続的な収益増加を保証しないまま、現在のGDPや設備投資を過大評価する可能性があることです。2026年3月、IMFのマルセロ・エステバオ氏は、GDPは巨額の設備投資を計上することでAIの短期的な貢献を過大評価する一方で、多くの無形的な利益が適切に捉えられていないため、より広範な生産性向上効果を過小評価する可能性があると指摘しました。投資家にとって、これは初期の熱狂と収益化の遅れが共存する可能性があることを意味します。

第三に、コスト面は現実的な問題です。ゴールドマン・サックスが2025年2月4日に発表したデータセンターの電力需要に関する調査では、AIがエネルギーとインフラを大量に消費することが明らかになっています。光熱費、コンピューティング費用、コンプライアンス費用が収益増加よりも速いペースで上昇した場合、SMI企業はAIが収益を押し上げる前に費用が増加する期間に直面する可能性があります。

SMIインデックスの現在のAIリスクチェックリスト

リスク	最新のデータポイント	なぜそれが重要なのか	現在のバイアス
直接的な曝露は限定的である。	SMIはスイスの優良株20銘柄で構成される指数であり、グローバルなAIインフラ指数ではありません。	最大のAIレンタル料金は、ベンチマークの対象外となる可能性がある。	弱気
初期評価額	iSharesのプロキシは、2026年5月14日時点でPERが21.06倍、PBRが4.03倍となっている。	利益向上につながらないAIの物語には、ほとんど余地がない。	弱気
設備投資の強度	ゴールドマン・サックスは、世界のデータセンターの電力需要が2027年までに50％、2030年までに165％増加すると予測している。	AIは、より高い収益が得られる前に、インフラコストの増加という形で現れる可能性がある。	弱気
測定遅延	IMFは2026年3月に、AIは短期的なGDPを過大評価し、波及効果を過小評価する可能性があると指摘した。	初期のマクロ経済データはノイズが多く、投資家が誤解しやすい可能性がある。	中性

AIに対する現実的な弱気論は、AIが何も役に立たないというものではない。導入が不均一なままで、最適な収益化が他の分野にある場合、SMI（システム・マネジメント・インフラストラクチャ）が経済的なメリットよりも早く運用上の負担を吸収してしまう可能性があるという点だ。

04. 制度的視点

本格的なAI研究がSMI投資家に意味すること

最良の機関による研究によると、AIはマクロレベルでは影響力を持つほど大きいものの、指数レベルでは期待外れとなるほど不均一な可能性を秘めている。ゴールドマン・サックスは2023年4月5日、生成型AIが今後10年間で世界のGDPを7%、生産性成長率を1.5パーセントポイント押し上げる可能性があると報告した。OECDは2024年11月22日、AIによる年間TFP成長率が10年間で0.25～0.6パーセントポイント上昇するという、より限定的ではあるものの依然として意義のある推定値を発表した。

同時に、ゴールドマン・サックスは2025年2月4日、データセンターの電力需要は2023年比で2027年までに50%、2030年までに165%増加する可能性があると述べ、一方IMFは2026年3月、標準的なGDPデータはAIの直接的な設備投資効果を過大評価し、より広範な波及効果を過小評価していると主張した。この組み合わせはSMIにとって極めて重要である。つまり、AIは経済的に重要になる可能性が高いが、支出から株主利益への道筋は、見出しのストーリーが示唆するよりも遅く、変動が大きい可能性があるということだ。

本分析で使用された機関AI入力の名称

機関／情報源	更新済み	そこに書いてあること	なぜここでそれが重要なのか
ゴールドマン・サックス・リサーチ	2023年4月5日	生成型AIは、今後10年間で世界のGDPを7%増加させ、生産性成長率を1.5パーセントポイント引き上げる可能性がある。	これは、非技術分野のベンチマークにおいてもAIが重要になり得る理由の上限を示すものである。
OECD人工知能論文第29号	2024年11月22日	AIは年間TFP成長率を0.25～0.6パーセントポイント、労働生産性を0.4～0.9パーセントポイント押し上げる可能性がある。	短期的な株価再評価というよりも、長期的な生産性の緩やかな向上を支持する。
ゴールドマン・サックス・リサーチ	2025年2月4日	世界のデータセンターの電力需要は、2023年比で2027年までに50％、2030年までに165％増加する可能性がある。	AIの収益を遅らせたり、希薄化させたりする可能性のある設備投資と電力の制約を強調する。
IMFの金融と開発	2026年3月	AI関連のGDPは、短期的には設備投資によって過大評価される可能性があり、長期的には波及効果の見落としによって過小評価される可能性がある。	投資家に対し、消費ブームを完全に貨幣換算した生産性向上と混同しないよう警告する。
ロシュ／ノバルティス／ネスレの企業開示情報	2025-2026	SMIの大手構成企業は、診断、研究、および企業システムにAIを導入している。	SMIが実際にAIの価値を最も効果的に引き出せる可能性の高い箇所を示します。

機関投資家の見解は一貫している。AIは中小企業にとってプラスの構造的要因となるはずだが、それは主に既存企業の経済性を向上させることによって実現される。AIによる直接的な株価上昇を期待する投資家は、的外れな問いを立てていると言えるだろう。

05. シナリオ

2035年までの確率加重AIシナリオ

AIとSMIを正しく捉えるには、AIの直接的な所有と間接的な収益化を切り離すことが重要です。ベンチマークは、必ずしも技術指数になる必要はありません。重要なのは、主要セクターがAIを活用して、資産生産性、診断速度、創薬、価格設定、物流、コスト管理を向上させることです。

そのため、以下の範囲は点予測ではなく、長期的な分析に基づく予測範囲となっています。これらは、今日の検証済みの評価、マクロ経済環境、過去の複利効果、そして入手可能な最良の公開AI研究に基づいています。

SMI指数による2035年までのAIシナリオ

シナリオ	確率	作業範囲	トリガーを測定しました	レビューウィンドウ
ブル	25%	23,000～28,000	ヘルスケア、診断、消費財分野のリーダー企業は、AIを持続的な利益率やEPSの向上につなげており、SMIは10年間のトータルリターン指標と同等かそれ以上の複利成長を維持している。	主要構成員からの報告を毎年、および各年度の報告サイクル終了後に見直す。
ベース	50%	19,500～24,500	AIは徐々に生産性を向上させるが、この指数はAIの直接的な勝者というよりは、依然としてディフェンシブな優良市場である。	12ヶ月ごとに、またSMIの大手企業による主要なAI導入に関する開示があった後に見直す。
クマ	25%	14,500～18,500	AIは依然として海外プラットフォームに集中しており、電力および統合コストが上昇し、SMIは十分な利益加速が見られないまま、過去12ヶ月間の利益の約21倍から評価が下がった。	収益の伸びが持続的に鈍化しているかどうか、あるいはAIへの設備投資が収益を上回っている証拠があるかどうかを検証する。

基本シナリオが最も妥当である理由は、最も無理な仮定を必要としないからである。スイスがAIインフラを支配することを求めているわけではない。SMI企業が、過去10年間で既に機能してきた複合的な成長モデルを維持し、控えめに改善するために、AIを適切に活用することを求めているだけである。

強気シナリオはあり得るが、収益化の証明が必要だ。弱気シナリオも現実味を帯びており、特に投資家がAIへの支出をAIによる価値創造と誤解する場合にはその傾向が顕著になる。今後10年間で勝者となるのは、AIを単なるプレゼンテーションではなく、キャッシュフローに結びつける既存企業だろう。