以下の記事は、世界の金融における人工知能リスクに関連する一連の出来事を概説した年表です。
AIブームは、AIアプリケーションの普及が進むにつれて、 AIによる存在リスクなどの懸念を引き起こしました。2025年末までに、世界の金融と人工知能は「深く絡み合っている」とされています。 2025年6月のメンロ・ベンチャーズのレポートでは、消費者の収益化率が比較的低いことを考慮すると、AIの将来の収益の持続可能性と長期的な収益性について懸念が示されました。
2017
- 11月30日、ニューヨーク・タイムズ紙は、マッキンゼー・アンド・カンパニー、全米経済研究所、大学研究者らが作成したAIインデックスによる新たなAIレポートが、AIブームの初期の兆候を示していると報じた。このインデックスは、2014年に開始された「人工知能に関する100年間の研究」プロジェクトに基づいている。
2018
- 2018年は金融分野におけるAIの成長が徐々に進んだ年だった。
2021
2021年10月22日、 IMFのエコノミストであるエル・バシール・ブケルア氏とギアス・シャブシグ氏は、6人の共著者とともに「デジタル経済の推進：金融における人工知能の機会とリスク」（IMF部門別論文No. 2021/024）を発表した。この論文では、少数のAIモデル提供者が金融機関全体に均一なリスク評価を提供することでシステミックリスクの蓄積が促進される可能性があるという「群集行動」を、特に懸念される点として挙げている。さらに、AIは信用引受におけるプロシクリカリティを自動化・加速させ、リスクの蓄積を覆い隠す可能性があること、また、テールリスク事象においては、アルゴリズムの誤調整によってショックが人間の介入よりも速く増幅・拡散する可能性があることを警告している。検討されたその他のリスクカテゴリーには、内在するバイアス、モデルの不透明性、サイバーセキュリティ、データプライバシーなどが含まれる。
2022
- 11月30日、OpenAIによるChatGPTのリリースは、世界経済を再構築し続ける人工知能ブームの触媒となった。
- 欧州中央銀行の報告書によると、2022年後半以降、Google検索、AI関連の求人、モデル、特許、イノベーションの増加に見られるように、AIに対する一般の関心は急速に高まっている。当時、ヨーロッパはAI関連の労働力規模で米国をリードしていた。
2025
1月
- 1月23日、ドナルド・トランプ大統領のAI政策が発表され、米国が人工知能分野で世界的なリーダーシップを発揮することが求められた。エコノミスト誌は、米国がAI分野で「世界的な支配」を目指すこの政治的転換には、規制の緩和、インフラの拡張支援、AI労働者数の増加などが含まれると指摘した。湾岸諸国の政府もAIに数兆ドルを投資していた。
- 1月27日、 AIの覇権をめぐる中国と米国の技術戦争を背景に、中国の無料アプリ「DeepSeek 」がリリースされてから数日で、米国で最もダウンロードされたアプリとなり 、 Appleアプリストアで1位に躍り出た 。トランプ大統領は即座に反応し、この「急上昇」は米国にとって「警鐘」となるべきであり、米国企業に競争力を高めるよう求めた
6月
- 6月26日、メンロ・ベンチャーズは2025年6月のレポートで、人工知能関連サービスに料金を支払う消費者はわずか約3％で、年間支出額は約120億米ドルに過ぎないと推定した。これは、AIインフラ企業による巨額の設備投資とは対照的に比較的低い額であり、収益の持続可能性と長期的な収益性について懸念が生じる。
7月
- 7月23日、トランプ政権は米国AI行動計画を発表し、人工知能の世界的覇権をめぐり中国とのハイリスクな技術競争に米国を位置づけ、AIの進歩が指数関数的に進むため、どちらの国も後れを取る余裕はないと強調した。この計画、新しい政府ウェブサイト、政策演説では、連邦政府機関全体でのAI導入の加速、AIインフラの拡張を容易にするための多くのイニシアチブ、AI標準における米国のリーダーシップを確保するためのその他の措置が求められた。一部の主要な専門家は、政権がAIの安全性のための十分な規制と安全策を提供しなかったと警告した。研究資金の削減と科学者に対するビザ政策の厳格化による悪影響が、国民の信頼と米国の国際競争力を損なう可能性があるとの懸念が提起された。
9月
- 9月7日、エコノミスト誌は、AIの収益は、新しいデータセンターの構築にかかる高額な費用と投資に比べると、比較的控えめであると警告した。 OpenAIのCEOであり、AIブームの主要人物の一人であるサム・アルトマン氏でさえ、投資家の過大な財務リターンへの期待について懸念を示した。同時に、鉄道や電力などの新しい技術は、最初の熱狂が冷めた後も存続し、普及してきたことが歴史によって示されている。
- 9月12日、経済学者たちは、米国の家計による株式市場への直接的および間接的な投資（投資信託や退職金制度など）が、前例のない歴史的な高水準に達し、現在では全金融資産の45％、約51.2兆米ドルに相当すると警告している。ドットコムバブルと比較すると、これはエクスポージャーの急激な増加を意味する。これにより、米国の家計は市場の低迷に対して脆弱になり、その結果、消費支出の減少につながるだろう。米国の家計純資産は第2四半期に過去最高の176.3兆ドルに上昇し、2025年初頭から7.3兆ドル増加し、パンデミック前よりも約46兆ドル増加した。連邦準備制度理事会のデータによると、この急増は主に株式市場と住宅価格の上昇によるものだ。しかし、帳簿上の富の増加は、家計の借入の増加と政府債務の増加と一致している。
- 9月18日、大手AI企業のデータセンター、チップ、サーバー、GPU資産の価値がどれだけ早く下落するかについて疑問が呈された。株式市場のバブル崩壊後に鉄道マニアが発生し、貴重な物理的インフラが残ったことや、ドットコムバブル崩壊後に光ファイバーネットワークが残った通信バブル崩壊と比較されている。
- 9月28日、 AIによる市場ブーム中の米国株保有率が過去最高を記録していることは、システミックリスクの危険信号であるとの警告があった。現在の株式への集中度は、 2000年のドットコムバブル崩壊前に見られた水準を超えており、将来の株式市場の調整の影響を増幅させる可能性がある。
10月
- 2025年だけでも、ベンチャーキャピタリストは人工知能分野に約2000億米ドルを投資した 27
- 10月29日、 Nvidiaは、AI需要と大手テクノロジー企業やAI企業との戦略的パートナーシップにより、世界で初めて時価総額5兆米ドルに達した企業となった。 総額の上昇は「驚異的」だった。
11月
- 11月2日、フォーブスは、4月以降、「マグニフィセント・セブン」と呼ばれる7つの巨大テクノロジー企業がS&P500の収益の40%以上を占めていると報じ、これらの企業の並外れた影響力と、AIが市場評価に与える影響の増大を強調した。 CNNは、投資家にとって現状では利益があるものの、S&P500にこれほど集中しているため、マグニフィセント・セブンの運命に大きく左右されると警告した。
- 11月2日世界には11,000のデータセンターがあります。これらは、数千個のチップ、GPU、サーバーを含むAIインフラストラクチャのための巨大なキャンパスです。これは過去20年間で500%増加したことを意味します。今後2～3年でその数を増やすためにさらに3兆米ドルが費やされると予想されています。
- 11月5日、AIブームに貢献するAI関連のビッグテック「華麗なる7社」のうち6社が株式市場で下落したと報告し、市場バブルの可能性に対する懸念が高まった。ロイターの報道によると、世界の市場と人工知能は「深く絡み合っている」という。
- 2025年11月現在、S&P500の上位20社のうち50%以上がAIに深く関与している。対照的に、2000年にはS&P500の上位20社は全体の39%を占めていたが、そのうちインターネットに関与していたのはわずか11社だった。エコノミスト誌によると、AIが投資に対して十分なリターンをもたらさなければ、これらのS&P上位企業は大きな影響を受けるだろう。
- アナリストは、投資家がリスクを認識しつつも、莫大な報酬の可能性に駆り立てられているため、2025年のAI市場は従来の市場とは異なる動きをする可能性があると指摘している。AIシステムが人間の認知能力をすべて超え、自己改善能力を持つようになる、汎用人工知能（AGI）を最初に実現した企業が、テクノロジーと金融の未来を支配する可能性があると、主要なAI研究所は考えているかもしれない。このようなブレークスルーの潜在的な価値は1.46京ドルにも達する可能性があると推定する人もいるが、この数字は憶測であり、広く議論されている。
4基のNvidia H100 GPU- 11月5日、ブルームバーグはNvidiaのH100 Hopper-Blackwell AIチップを「AIチップの王様」と評した。 Nvidiaは速度とコストの両面で市場シェア78%以上を占め、AIチップ市場を支配している。Business Insiderによると、Nvidiaのプラットフォームの技術的な優位性と開発者の幅広い認知度により、H100チップは要求の厳しいAIワークロードの好ましい選択肢となった。
- 11月7日、イングランド銀行総裁のアンドリュー・ベイリーは、 AI企業の将来の収益の不確実性に対する市場へのリスクと、AI企業の「非常にプラスの生産性貢献」について注意を喚起した。
- 11月10日、予測研究所（FRI）の長期専門家AIパネル（LEAP）の最初のレポートが発表され、2030年までに予測されるAIの重大な影響についての洞察が提供されています。このパネルには、コンピュータサイエンス、経済学、AI政策の数百人の一流の専門家（スーパー予測者を含む）が参加しています。LEAPの専門家は、2030年までに米国の労働時間の約18%が生成型AIによって支援されると予測しており、これは2025年の約2%から大幅に増加しています。これは、AI技術が日常業務と生産性に大きく統合されると予想されていることを反映しています。
- 2025 年秋までに、Meta、Microsoft、Amazon、Google などの大手 AI 関連テクノロジー企業は、新しいデータセンターや AI インフラストラクチャへの大規模投資に必要な資金を調達するために、ローンや金融商品 (特別目的会社(SPV) および資産担保証券(ABS)) を利用し始めた。 イーロン マスクのxAIと Meta は、自社のキャッシュフローだけに頼るのではなく、SPV を利用して、大規模投資のために数百億ドルの負債を調達した。大手 AI 企業による巨額の設備投資と相まって、有料 AI 利用に対する消費者の関心が低いことを指摘した 6 月の Menlo レポートを引用し、ニューヨーク タイムズの記事は、テクノロジー企業が、例えば数十億ドルの Nvidia チップの買収資金を調達するために、ますます多くの負債を抱えるにつれて、収益の持続可能性、長期的な収益性、および信用市場に対する潜在的なリスク要因に対する懸念が高まっていると指摘した。
12月
- 2025年10月、金融機関監督庁、カナダ財務省、カナダ銀行、グローバルリスク研究所が共催した金融業界人工知能フォーラムII（FIFAI II）において、「AIと金融安定性」に関するワークショップが開催され、金融セクター、規制当局、学術界、企業から50名を超えるカナダ国内外の専門家が集まった。2025年11月23日付の中間報告書では、参加者の44%が、自律型またはいわゆるエージェント型AIシステムを、金融におけるAI関連のシステミックリスクの現在最も可能性の高い発生源と見なしていると述べられている。[ 39 ]
2026
- 1月12日、ムーディーズ格付け機関は、金融機関が日々の業務でAIをより多く利用するようになるにつれて、サイバーインシデントや業務の中断に対する脆弱性が増大すると指摘した。欧州連合のAI法や中国のライセンス制度など、異なるアプローチは、コンプライアンスコストを増加させ、AIシステムの国境を越えた展開を複雑にする可能性が高い。[ 40 ]
- 1月26日、国際決済銀行のアナリストは、企業がデータセンターなどのAIインフラに多額の投資を行うにつれて、従来の銀行融資ではなく、債務や民間信用にますます依存するようになり、リスクが金融システムのより不透明な部分にシフトしていると警告した。彼らは、この資金調達構造が、同様のAIモデルやデジタル金融プラットフォームの普及と相まって、おなじみの金融安定リスクを強め、加速させる可能性があると警告している。彼らは、これは相関行動[ a ] 、伝染[ b ]、および景気循環性[ c ]の増加によって起こり、監督当局が新たな脆弱性を検出および管理することがより困難になる可能性があると主張している。 3月までに、ソフトウェアにエクスポージャーのある民間信用ポートフォリオでAI関連のストレスの初期兆候が見られ、本格的な民間信用危機の証拠はまだ示されていないものの、懸念が高まった。[ 43 ]
- 2月23日、ゴールドマン・サックスのチーフエコノミスト、ヤン・ハツィウス氏は、生成型AIインフラへの大規模な投資にもかかわらず、AIは2025年の米国のGDP成長に「ほぼゼロ」しか貢献していないと述べ、AI支出が近年の経済パフォーマンスの主要な原動力であるという以前の主張に異議を唱えた。
- 2月24日、CNBCとロイターは、 Anthropicの新しいClaude AI法律プラグインであるClaude Coworkがソフトウェアおよびデータプロバイダーの広範な売りを引き起こし、AIが主要なソフトウェアビジネスモデルと収益を損なう可能性があるという懸念が高まったと報じた。[ 45 ]ソフトウェア企業は約3兆ドル規模の民間信用市場における主要な借り手であるため、このAIによるソフトウェア評価へのショックは民間信用貸付業者の株価に波及し、AIに影響を受けるソフトウェア企業への不透明で高レバレッジの融資が、グローバル金融における新たな信用リスクの源となる可能性があるという懸念が再燃した。[ 46 ]
- 2026年2月26日、ロイターのアナリストは、NvidiaのAIチップの性能向上は、それを支えるメモリの性能向上よりも速く、メモリの不足と価格の大幅な上昇を引き起こし、メモリ供給業者が将来の利益のより大きな部分を占めるようになるのではないかという懸念を煽っていると警告している。Nvidiaの株価は、AI市場で同様の好況と不況のリスクに直面している他の企業の株価よりもはるかに高い水準にある。Nvidiaの基本的な事業であるチップの製造と販売は非常に収益性が高く、売上高1ドルにつき約25セントで製品の直接的な製造コストを賄える。Nvidiaは依然として非常に収益性が高いが、アナリストらは、実際の利益は、韓国のSK hynixなど、AIシステムが依存する希少で重要な高帯域幅メモリ（HBM）チップを支配する企業に徐々にシフトする可能性があると警告している。[ 47 ]
- 2026年2月28日システムリスクのもう1つの例は、AIデータセンターブームが世界的なRAM不足を引き起こしたことです。CBCニュースによると、 AIデータセンターへの投資は利用可能なメモリチップ供給の大部分を消費し、その結果、世界的なRAMと(HBM)の不足につながっています。[ 48 ] RAM生産を支配しているのは、Samsung、SK Hynix、Micronの3社だけです。2月の時点で、SK HynixとMicronは2026年残りのHBMをすでに売り切っています。AIデータセンターへの投資がRAMとHBMの容量を非常に多く消費したため、主要な電子機器メーカーは価格の上昇と遅延を警告しました。[ 48 ]
2026年5月7日、国際通貨基金（IMF）は、高度なAIモデルによって銀行、決済ネットワーク、クラウドプロバイダーの脆弱性を発見して悪用するのに必要な時間とコストが削減され、複数の機関が同時に同じ欠陥の影響を受けるリスクが高まっていると警告した。IMFは、サイバーインシデントによる極端な損失は、資金調達の逼迫、支払能力への懸念、より広範な市場の混乱を引き起こす可能性があるとし、より強力な国際的な連携と回復力基準を求めた。
注記
- ↑この文脈では、「相関行動」とは、多くの市場参加者や機関が同じモデル、シグナル、ショックに対して同様の方法で反応し、共同のストレスや損失の可能性を高めることを指します。
- ↑金融において、「伝染」とは、例えばバランスシートの連動、投げ売り、リスクセンチメントの変化などを通じて、ある機関、市場セグメント、または国から他の機関、市場セグメント、または国へと市場の混乱やストレスが広がることを一般的に指します。
- ↑「プロシクリカリティ」とは、景気拡大期における豊富な信用と資産価格の上昇がリスクテイクを促進する一方で、景気後退期における信用の引き締めと価格の下落が強制的なデレバレッジにつながり、金融システムのストレスを増幅させるなど、より広範な経済の浮き沈みを強める金融のダイナミクスを指します。
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