日年 月
当資料は情報提供のみを目的としています。

※当資料は、英語による

年 月発行「」の日本語訳です。内容については英語による原本が日本語版に優先します。

破壊的イノベーションへの投資のリスクについて
注：破壊的イノベーションを活用し、既存の技術を置き換える、あるいは新しい市場を創造する技術を開発しているとない場合があります。

が考えている企業が、実際にはそうでは

は、投資家の皆様に破壊的イノベーションに関する情報を紹介するとともに、その潜在的な投資機会の規模を拡大することを目指していますが、リスクおよび不確実性がの予測やリサーチモデルに影響を及ぼす可能性があります。投資家の皆様は、当資料の内容をあくまでも参考情報とし

デ ィスク ロージャーて扱い、また市場リスク、破壊的イノベーションリスク、規制リスク、および特定のイノベーション分野に関連するリスクにも注意する必要があります。

リスクに関するディスクロージャーを入念にお読みください。

イノベーションへの投資のリスクファクター
急速な変化

セクターと時価総額に応じたエクスポージャー

規制関連の障害破壊的イノベーション

不可実性と未知→ トップダウンおよびボトムアップのリサーチを組み合わせ、
テクノロジーについてのセクター横断的な理解をめざす
出所

政治または法令面からの圧力

激しい競争環境→ 規制、市場、セクターおよび個別企業リスクの理解をめざす（最終ページの「ディスクロージャー」をご参照ください。）

常識を破壊し、未来を創るが年から発行を開始し、毎年恒例となっている「」では、テクノロジーの融合、そしてそれが産業やはじめに経済に革命をもたらす可能性について包括的な分析を紹介しています。
自信を持ってお届けする

年の「」のテーマは、「常識を破壊し、未来を創る」です。

は、破壊的イノベーションをリードする企業、その基幹技術を創出する企業、そしてその恩恵を享受する企業に投資することにより、長期的なキャピタルゲインを実現していくことを目指しています。イノベーションは成長だけでなくレジリエンス（強靭性）の鍵でもあるという信念のもと、すべての投資家のポートフォリオにおいてイノベーションへの戦略的配分を行なうことが不可欠であると考えています。このアプローチは、一般的なインデックス戦略では見逃されがちな指数関数的成長を伴なう
投資機会を取り込むと同時に、破壊に直面している既存企業がもたらすリスクに備えるヘッジを行なうことも目的としています。

ぜひ、

年の「

」も楽しくお読みいただければ幸いです。

テクノロジーの融合

人工知能
ビットコインへの資産配分
年のビットコイン
スマートコントラクト
デジタルコンシューマー

目次

デジタルウォレット
精密治療

マルチオミクスツール テクノロジー
電気自動車

ロボティクス
ロボタクシー

自動配送
再利用型ロケット

プリンティングリサーチ担当者：
チーフ・フューチャリスト
ベンチャー投資委員会委員

テクノロジーの融合
出所
予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。本資料は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。
過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

のリサーチによると、

年台は破壊的テクノロジーの融合の時代になるとみられます。 つの主要

テクノロジー・プラットフォーム（人工知能、パブリックブロックチェーン、マルチオミクス解析、エネルギー貯蔵、

ロボティクス）は融合が進んできており、世界中の経済活動を変貌させると考えられます。

テク ノロジーの融合

テクノロジーの融合は地殻変動的なマクロ経済のシフトを生み出し、第一次および第二次産業革命よりも大きなインパクトをもたらす可能性があります。世界の実質経済成長率は過去年間において平均 ％となってきましたが、ロボットによる製造業の再活性化、ロボタクシーによる交通革命、人工知能によるナレッ
ジワーカー（知識労働者）の生産性向上を受けて今後 年間では ％を超えると期待されます。

人工知能分野におけるブレークスルーがカタリスト（触媒）となり、破壊的イノベーション関連企業の時価総額は、世界株式市場の時価総額 に占める割合が年までには全体の ％から％以上に増加する可能性があります。その結果、今後 年間において破壊的イノベーション関連銘柄の年率リターンが超え、時価総額が現在の約 兆米ドルから

年には約

％を

兆米ドルへと拡大する可能性があります。

本セクションでは、「株式市場時価総額」のすべての計算および予測にパブリックブロックチェーンを含めています。出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

パブリックブロックチェーン
ひとたび大規模に普及すると、すべてのマネーと契約は、デジタル希少性と所有権の証明を可能にし、検証可能なパブリックブロックチェーン上へ移行していくとみられます。金融エコシステムは、暗号通貨やスマート
コントラクトの台頭に対応していくために再構築されるとみられます。これらのテクノロジーは透明性を向上させ、資本規制や規制当局による管理の影響を低減し、契約実行コストを大幅に削減します。そうした世界では、
マネーと同様の性質を持つようになるものが増加していき、また、企業や消費者が新しい金融インフラに適応していくにつれ、デジタルウォレットの必要性がますます高まるとみられます。企業構造自体も疑問視されるようになる可能性があります。

マルチオミクス解析

テク ノロジーの融合

人工知能（ ）

今日のテクノロジー時代
を形作る
つのイノベーション・プラットフォームの融合

データとともに進化する演算システムやソフトウェアは、難問の解決や知識
労働のオートメーション化、あらゆる経済分野へのテクノロジーの融合の加速を可能にしています。ニューラルネットワークの普及は、インターネットの導入よりも大きな影響をもたらすとみられ、数十兆米ドルの価値を生み出していくと期待されます。これらのシステムが大規模に普及したときには、過去に例をみないほどの計算資源が必要となり、 モデルの学習と運用を行なう次世代クラウドのデータセンターは 用演算ハードウェアが占拠することになるでしょう。エンドユーザーにとって、そのポテンシャルは明らかで、 を搭載する
インテリジェントデバイスのネットワークが形成されて人々の生活に浸透し、消費の仕方や働き方、娯楽の楽しみ方を変えていくことになり ます 。人工知能の普及はあらゆるセクターを変貌させ、あらゆる企業に影響を及ぼし、あらゆるイノベーション・プラットフォームのカタリストになっていくとみられます。

生体のデジタルデータを取集して配列解析し理解するためにかかるコストは急激に低下しています。
マルチオミクステクノロジーによって、研究を行なう
科学者や治療法の確立を目指す組織、医療プラッ
トフォームは、、、タンパク質、デジタル医療などのかつてない膨大なデータにアクセスできるようになり ました。汎用のがんの血液検査によってがん治療は変貌するとみられます。マルチ
オミクスデータが活用されることで新しい精密治療が生み出され、新興の遺伝子編集技術によって希少疾患や慢性疾患の標的治療が可能になっていくでしょう。マルチオミクスは、新しい生体構造物の設計・合成など、まったく新しいプログラマブル
生物学の可能性を開き、農業や食品製造を中心に様々な産業で応用されていくとみられます。

エネルギー貯蔵ロボティクス

先進バッテリー技術のコスト低下によって、フォームファクター（仕様・規格）が爆発的に増え 、人やモ ノの輸送コストを急激に低下させる
自動運転モビリティシステムが実現されるとみられます。電動ドライブ
トレインのコスト低下により、マイクロモビリティや「空飛ぶタクシー」などの空中システムが実現され、都市の景観を一変させるビジネスモデルが出てくるでしょう。自動運転によってタクシー、配達や監視のコストが 桁低下し、フリクションレスな（煩雑さのない）交通が実現する
ことで コマースが加速し、また、個人の自動車所有が普通ではなく例
外となっていくでしょう。これらのイノベーションが大規模な定置型バッ
テリーと組み合わさることでエネルギー分野の変貌をもらし、液体燃料の代わりに電気が用いられるようになり、発電インフラがネットワー
クの末端へと移動していくとみられます。

人工知能がカタリストとなり、適応型ロボットは人間と並んで働いて従来型インフラを操縦し、製品の製造方法や販売方法を変えていく可能性があります。 プリンティングは、製造業のデジタル化に貢献し、最終用途部品の性能と精度を高めるだけでなく、サプライチェーンの耐久性も高めてくれるとみられます 。一方、世界最速のロボットである再利用型ロケットによって衛星コンス
テレーションの打ち上げコストが低下し続け、途切れることのな
い通信接続が実現される見通しです。ロボティクスは初期段階にあるイノベーション・プラットフォームですが、極超音速移動によって距離のコストを、 プリンティングによって複雑な製造のコ
ストを、そして、 搭載ロボットによって生産のコストを急激に低下させる可能性を持っています。

出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、リクエストに応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

テクノロジーの融合が生み出している史上最大級のテクノロジーの波
汎用テクノロジーの推定経済効果（実質成長率および消費者余剰への年間プラス効果、単位：パーセントポイント）

テク ノロジーの融合

内燃機関
電気
電話
ラジオ
冷蔵
空調

インターネット
携帯電話

化学製品・合成素材
自動車
組立ライン
テレビ
集積回路
ジェットエンジン
原子力
コンテナ輸送コマース
再生可能エネルギー
バイオテクノロジー
光ファイバー

インテリジェントデバイス
マルチオミクステクノロジー
精密治療
プログラマブル生物学
デジタルウォレット
スマートコントラクト
暗号通貨

予
予

蒸気機関

鉄道
電報
写真
自転車

プリンティング
再利用型ロケット
適応型ロボット
先進バッテリー自動運転モビリティ
クラウドコンピューティング

出所
ス「による上記分析はら（年）を含む様々な基礎データソースに基づいています。当該データソース等については、請求に応じて提供可能な場合があります。上記チャートは、生成 サービ」のプロンプトを使用し、その返答結果で詳細に示された識別フレームワークを用いて汎用テクノロジーを包括的に洗い出し、調査した結果です。入手可能な場合には、各汎用テクノロジーによる経済効果の分析に学術文献も用いています。
によるスコアリング方法はテクノロジー毎に経済効果を分析するものです。直接測定された経済効果は当該スコアリング方法に合わせ、すべてのスコアを調整してテクノロジー毎の推定経済効果が算出されています（経済効果を直接測定したデータが入手不可能な場合も同様）。汎用技術理論に基づき、これらのテクノロジーは、経済効果がマイナスとなる投資期間を経たのちに生産性の向上が経済データに反映され始めると仮定しています。すべてのテクノロジーが同一の普及・実現サイクルを持つと仮定しています。最近のテクノロジーはより急速に普及すると仮定する場合、現在の波の傾斜はより急な形状となります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

はテクノロジーの融合を促す中心的カタリスト
テクノロジーの間の関係を示した技術融合マトリックス
技術融合スコア

暗号通貨
スマート
コントラクト

最も高い

デジタル
ウォレット
精密治療

高い

プログラマブル
生物学

テクノロジー

テク ノロジーの融合

マルチオミクス
テクノロジー

ニューラル
ネットワーク中

次世代クラウドインテリジェント
デバイス

低い

自動運転
モビリティ
先進バッテリー技術

最も低い
再利用型ロケット

適応型ロボティクス

プリンティング

暗号通貨

スマート
コントラクト

デジタル
ウォレット

精密治療

マルチオミクス プログラマブル
テクノロジー
生物学

ニューラル
ネットワーク次世代
クラウド

インテリジェン
トデバイス

自動運転
モビリティ

先進バッテリー
技術

再利用型
ロケット

適応型
ロボティクス

プリン
ティング

カタリストになるテクノロジー
上記図の詳細版（詳しいスコアリング情報や根拠を含む）をこちらから閲覧可能です。出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。過去の実績は必ずしも将
来の成果を示唆するものではありません。

は予測を上回るペースで進化が加速
汎用人工知能システムの提供開始までにかかると予想される年数（対数目盛）

GPT-3登場前の平均値
80年
が

を発表
Googleが高度な会話エージェント「LLaMda2」を発表

50年

年数

テク ノロジーの融合

ChatGPTの一般向け提供開始
34年
GPT-4の提供開始
18年

8年

出所
（
による
年 月 日現在のデータ（ベンチマークに関する詳細情報を含む）に基づく） ベンチマークの大まかな要件として、敵対的な 時間のチューリングテストの合格、の知識・論理のベン
チマークにおけるの幅広い成功、複雑なモデルカーの組み立て命令の解釈と実行の成功をすべて単一システム内で達成することが求められます。緑色の線は、より弱い のベンチマークにおける予測に基づいて、汎用 （強い ）の実現までに要する推定期間を導出したものです。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するもの
ではありません。

ニューラルネットワーク

先進バッテリー技術の進化により、
ロボタクシーに必要なセンサーがより少なく、より安価にバッテリー式電動ドライブトレインは、
ロボタクシーの運営コストを％削減

ロボタクシーの製造コスト（ 台当たり、）

ロボタクシーの走行距離当たり運営コスト
ドライブトレイン・タイプ別

自動運転モビリティとバッテリー式電動トレインを組み合わせることで、ロボタクシーシステムの大規模展開が可能に適応型ロボティクス
より優れたバッテリーや に加え、汎用ロボットには以下などの性能向上が求められます• 電動モーター• パワーエレクトロニクス• センサー• 省電力コンピューティング千米ドル

テク ノロジーの融合

個々のテクノロジーの進化が合わさって連鎖的に巨大な新市場機会を生み出していく
可能性

内燃機関
個、カメラ 個、レーダー 個、
超音波センサー 個

カメラ 個

電動

ロボタクシーの普及拡大に伴ない、各技術のコストはそれぞれの学習曲線に沿って低下していくと考えられますの製造コストは公表資料に基づいた推定値です。出所による上記分析は様々な外部ソースに基づいています。当該外部ソース等については、請求に応じて提供可能な場
合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

これらのテクノロジーは劇的な経済効果をもたらす見通し
一部の主要テクノロジーによる経済効果

テク ノロジーの融合（登場後における各テクノロジーによる実質GDPの累計増加率）

産業用ロボット～

情報技術～

適応型ロボティクス～

自動運転モビリティ
～

蒸気機関
～

～

適応型ロボティクス、自動運転モビリティ、 の経済効果はによる推定値。 の推定値には、従来の経済統計では捉えられていない可能性のある消費者余剰が含まれています。また、 による生産性向上の経済効果では消費者余剰が過小評価されているとみられます。産業用ロボットと の経済効果は、米国、欧州、日本における経済効果を測定したものです。蒸気機関の経済効果は、英国での経済効果を測定したものです。出所のデータに基づいている 予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

技術革新が破壊的影響をもたらし、破壊的イノベーション関連企業が
世界株式市場の時価総額の大部分を占めるようになる可能性

テク ノロジーの融合

株式時価総額（推定）非イノベーション関連企業
破壊的イノベーション関連企業
合計

兆
兆
兆

年間成長率
予想

株式時価総額（予想）
非イノベーション関連企業
破壊的イノベーション関連企業
合計

兆
兆
兆
マルチ
オミクス解析

ロボ
ティクス

人工知能
パブリック
ブロック
チェーン

エネルギー貯蔵パブリックブロックチェーン
エネルギー
貯蔵

ロボティクスマルチオミクス解析

注 予想。数値は四捨五入しています。 出所による上記分析は国際取引所連合やを含む様々な外部ソースに基づいています。当該外部ソース等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

パブリックブロックチェーンの予想シナリオ
以下表に記載されたシナリオは現在時制で書かれていますが、の見解に基づいて現実となる可能性があるとみられる予測結果であり、多くの不確実要因によって将来実現しない場合があります。
記載された情報は投資助言とみなすことはできず、いかなる投資判断の根拠とすることもできません。
テクノロジー

が予想する

年時点の進展状況

暗号通貨は、許可制で中央管理された通貨システムのほとんどに取って代わっており、
カウンターパーティーリスクを排除しながら、引き続き取引の流れを円滑にすることができるデジタル資産を中心とした金融エコシステムの再編を可能にしています。こうした再編は、通貨システムが崩壊している地域や、従来の金融仲介機関が適切なサービスを提供できていない地域など、従来型金融システムの周縁部から始まりました。先進国
では、暗号通貨は当初、価値貯蔵先としての役割を果たし、直接的な有用性がほとんどありませんでしたが、やがて、ビットコインを中心とする真に中立的なデジタル通貨の効率性が、他の金融アーキテクチャーを圧倒するようになりました。

世 界の通 貨供給 量はと 連動し て拡 大し てお り 、
年現 在におい て暗 号通貨は
通貨供給量全体の ％程度を占めるに至っています。新興国では暗号通貨が法定通貨に直接取って代わった事例もありますが、これまでの暗号資産残高増加の要因にはほぼなっていません。大きな要因は、機関投資家や個人富裕層、そして企業や国家財政管理機関による暗号通貨への資産配分が 桁台前半に上昇したことにあります。暗号通貨は、安全な逃避先とみなされる資産として金に取って代わる流れが続いており、同市場におけるシェアが ％にのぼっています。送金やグローバル決済といった実用用途は、取引高全体に占める割合がそれぞれ ％程度、 ％程度となっています。

スマートコントラクト

ほとんどの契約は、デジタル希少性と所有権の証明を可能にし、検証するオープン
ソースのプロトコルに移行しています。リスクが共有されることで透明性が増し、あらゆる種類の資産がより容易に証券化され売買されるようになっており、カウンターパー
ティーリスクは大幅に低減されています。人々のより多くの活動が商業化されるなかでも、従来の金融仲介機関の重要性は低下しています。従来の金融機能の大部分は、大きな財務基盤を必要としないデジタルウォレット・プラットフォームで実現された分散型プロトコルによって円滑に進められています。消費者向けインターネットサービスは、
デジタル資産の所有権によって可能となったビジネスモデルに依存しています。中央
集権的な企業構造そのものが疑問視されるなか、あらゆる企業体や消費者がそうした状況に適応しています。

世界金融資産のに占める割合は増加の一途を辿っていますが、そのうちスマートコント
ラクト・プラットフォームによって安全に保管されているものは ％未満です。これは、ダイアル
アップ型インターネットの普及曲線と一致する動きです。分散型プロトコルでトークン化された資産から得られる総テイクレート（取引手数料）は ％で、従来の金融機関が取る手数料の分の 以下です。アプリケーションプロトコルは、ネットワーク参加者にインセンティブを与える
ために手数料のより大きな割合を負担しており、分散型プロトコルの総収益のを占めています。アプリケーション層プロトコルとレベル プロトコルを合わせた正味テイクレートはおよそ％です。

デジタルウォレット

デジタルウォレットによって、コネクテッドデバイスを持つほぼすべての人が即時送金・入金できるようになっており、商業・金融体験の一連の流れが根本的に変貌しています。
スマートフォンユーザーの約 ％がデジタルウォレットをある程度利用しています。大多数がデジタルウォレットは個人向けの金融サービスにホールセールと同等の価格設定を
デジタルウォレットを入り口として、重要な金融機能の半分以上を利用している状況です。
促すことで、リテールバンキングという取引関係を破壊し 、消費者と金融サービス
デジタルウォレット・プラットフォームのプロバイダーは、融資などの金融活動を円滑に進める
プロバイダーとの関係を根本的に変えました。金融機能に加えて、デジタルウォレットは上で従来型エコシステムに引き続き依存していますが、それらの金融機関に顧客をもたらす
配車サービスから コマースまで様々なデジタルサービスの流通プラットフォームとなっ対価として 〜 ％の見込み顧客獲得手数料を取ることができます。また、自社のプラットており、健康情報などの取り扱いに注意を要するデジタルデータの安全な保管場所としフォームを通じて行なわれる コマース活動について ～ ％の取引手数料を得ることができての役割も果たしています。インターネットによって実現したデジタルウォレットは、大半ます。
の経済活動において従来型金融サービス機関とそれらに関連する決済処理バリュー
チェーンに概ね取って代わっています。

暗号通貨

テク ノロジーの融合

年に実現している可能性のある状況

出所
上記表はテクノロジーの融合がもたらす可能性を説明したものであり、年および年までに実現している可能性があると考えるシナリオです。これらのシナリオは現在時制で書かれていますが、実現している可能性がある状況 を示したものであってそれらの実現を保証するものではなく、将来の結果は異なるものとなる可能性があることにご注意ください。
による上記分析は様々な外部ソースに基づいています。当該外部ソース等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。

マルチオミクス解析の予想シナリオ
以下表に記載されたシナリオは現在時制で書かれていますが、の見解に基づいて現実となる可能性があるとみられる予測結果であり、多くの不確実要因によって将来実現しない場合があります。
記載された情報は投資助言とみなすことはできず、いかなる投資判断の根拠とすることもできません。
テクノロジー

テク ノロジーの融合

精密治療

マルチオミクステクノロジー

プログラマブル生物学

年に実現している可能性のある状況
分子生物学的機構の操作を可能にするテクノロジーがカタリストとなって、より有効性や持続性が高い新世代の精密治療が生まれています。
をベースとする遺伝子
編集は、特異性を高めて直接的にを操作することを可能にしています。
に作用する治療技術は、タンパク質に転写できるの領域を制限します。 の進歩に
より、疾患の原因となる特定のタンパク質を標的とすることが可能となっています。
こうしたブレークスルーのおかげで、治療法の開発タイムラインの短縮や有効性の向上が実現しており、これらの治療法は従来型の治療法よりも高い価格に設定されています。研究者たちはほとんどの希少疾患の完治を目指しています。従来型医療サービスへの支出は減少し、医療支出に占める分子治療の割合が高まっています。

が予想する年時点の進展状況

精密治療は、新たに発売される医薬品の ％を占めています。生活の質を向上させ、付随的な医療費を 削減 し 、多 くの 場合 実質 的に 病気を 完 治させる ことから 、従来 の医 薬品 と比較 して平 均倍の価格プレミアムがついています。期待される研究開発効率の向上も相まって、これらの医薬品に
よって年現在の医薬品売上高は ％増、金額にすると約億米ドル増加しています。

遺伝子配列解析コストの急激な低下がカタリストとなり、研究者や臨床医は日常的に患者のエピゲノム、トランスクリプトーム、プロテオームの解析データを取集しています。
インテリジェントデバイスや新たな ツールからますます包括的なデジタルヘルス情報を得られるようになり、研究者や臨床医はこうした一連のマルチオミクスデータを統合し、疾病の理解、予測、治療に役立てています。その結果、がん医療は一変していまで強化されたマルチオミクステクノロジーの本格的普及により、医薬品開発に関連する研究開発効率す。マルチオミクステクノロジーによって早期段階でのがん発見、より正確な標的治療は倍増する可能性があります。
年までに、ほぼすべての新薬開発プログラムが前臨床研究開発にの実施、再発のモニタリングが行なわれています。中高年の患者においては、定期的マルチオミクスを取り入れており、約％が臨床プログラムに を取り入れています。研究開発投資にな血液ベースの汎がん検査が標準療法となっています。マルチオミクステクノロジーは年までにほぼ倍増する見通しです。多種類のがんを早期バイオテクノロジー分野の研究開発効率を向上させ、臨床試験ではより正確かつ容易 対する実現リターンは ％向上しており、に対象患者集団を特定し、治療成果を測定できるようになっています。 と組み合わさ 発見できる血液検査は、一部の年齢層においてがん死亡率を ％削減しており、標準療法となってることで、マルチオミクステクノロジーは患者と医療システムの関係を一変させて います。先進国では、患者の ％が新しい診断法の恩恵を受けています。
います。そうした動きの先陣を切っているのがデジタルヘルスプロバイダー、診断ツー
ル企業、分子検査企業である一方、従来の医薬品フランチャイズや医療サービスシス
テムはその存在感を失っています。健康寿命が延びるなか、無駄な医療支出が減少しています。

ツール、改良されたゲノム合成技術、拡張性のある生物学的製造技術により、予測可能な性能を持つ新しい低コストの生物学的構造体の作成が可能になり、農業や材料科学の再興の原動力となっています。プログラマブル生物学は材料科学やバイオ燃料分野のブレークスルーを実現可能にし、食糧生産の拡大と環境外部効果の低減をもたらしています。分子生物学的な基本構造は、新しい堅牢な計算アーキテクチャーの基盤となっています。

まだ初期段階にあり、開発プロジェクトに限定されていますが、遺伝子合成分野の売上高は年間億米ドルにのぼります。プログラマブル生物学プラットフォームの売上高は精密治療分野全体の ％を占める
億米ドル、粗利益率は約 ％、マージンは ％台、フリーキャッシュフローマージン
は約 ％となっています。

出所
上記表はテクノロジーの融合がもたらす可能性を説明したものであり、年および年までに実現している可能性があると考えるシナリオです。これらのシナリオは現在時制で書かれていますが、実現している可能性がある状況 を示したものであってそれらの実現を保証するものではなく、将来の結果は異なるものとなる可能性があることにご注意ください。
による上記分析は様々な外部ソースに基づいています。当該外部ソース等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。

エネルギー貯蔵の予想シナリオ
以下表に記載されたシナリオは現在時制で書かれていますが、の見解に基づいて現実となる可能性があるとみられる予測結果であり、多くの不確実要因によって将来実現しない場合があります。
記載された情報は投資助言とみなすことはできず、いかなる投資判断の根拠とすることもできません。

テクノロジー

テク ノロジーの融合

自動運転モビリティ

先進バッテリーシステム

年に実現している可能性のある状況

が予想する

年時点の進展状況

ロボットは人や荷物をあちこち移動させ、物理的な移動の経済性を完全に変えています。 自律走行するロボタクシーが世界の交通を一変させており 、ほぼすべての国においてマイル当たり平均米ドル程度で 地点間の移動サービスを利用できます。魅力的なタクシー、配送、監視のコストは一桁低下しました。ロボタクシーで移動するのが普通で、自家用車を所有するのは例外となっています。フリクションレスなドローンやロボットに 価格と実用性から、ロボタクシーは総走行距離が 兆マイルに達し、勢いを増しています。
よる配送がカタリストとなり、 コマースが加速しています。自動運転モビリティシステムが 自動運転ロボタクシープラットフォームが課すプラットフォーム手数料またはテイクレートは生み出すデータにより、世界の状況をどこでもリアルタイムで把握できます。自動運転％強で、営業利益率は約 ％となっており、資産所有者・運営者に妥当な水準の資本収
モビリティプラットフォームを活用する消費者や企業は恩恵を享受していますが、一方で 益率を生み出す機会を与えています。こうした移動の円滑化を担っている自動運転車の数
自動車、物流、小売、保険セクターの従来型の既存企業は大きな打撃を受けています。
は約 億台にのぼり、新たに製造される車両の大部分が自動運転機能を備えています。

バッテリーのコスト低下は、モビリティのフォームファクター（仕様・規格）のカンブリア爆発的な増加を引き起こし、電気供給をネットワークの末端部分へと押し出しました。ガソリン車の時代は終わり、電気自動車が支配的な交通手段となっています。マイクロモビリティ
や、空飛ぶタクシーを含む飛行システムが革新的なビジネスモデルを実現可能にし、都市の景観は一変しています。これらの技術革新はみな、液体燃料離れの加速、そして電気エネルギーの根本的な需要増加の原動力となっています。また、電気エネルギーをより効率的に供給し、送電網の脆弱性、運用コスト、送配電の資本集約度も低減しています。石油需要は減少傾向にあり、従来の自動車メーカーやサプライヤーは、少数の垂直統合型テクノロジー・プロバイダーに取って代わられました。

公共交通機関利用者が電動自動運転プラットフォームへと移るにつれ、自動運転機能を備えた は年間販売台数が約万台にのぼり、自動車市場の大半を占めています。
平均販売価格は約 万米ドルで、 メーカーの年間売上高は 兆米ドル、粗利益率は約 ％、
マージンは約 ％となっています。製造体制の再編により、マージンは増加しています。バッテリーは の価値の程度を占めています。 の場合と同様、バッテ
リーメーカーは資本集約度が高く、マージンが低い状況にあります。 の向けのバッテリー供給による年間売上高は億米ドルです。定置型エネルギー貯蔵システムにおいても、 とほぼ同等の大量のバッテリーが必要とされ、年間売上高が億米ドルにのぼります。

出所
上記表はテクノロジーの融合がもたらす可能性を説明したものであり、年および年までに実現している可能性があると考えるシナリオです。これらのシナリオは現在時制で書かれていますが、実現している可能性がある状況 を示したものであってそれらの実現を保証するものではなく、将来の結果は異なるものとなる可能性があることにご注意ください。
による上記分析は様々な外部ソースに基づいています。当該外部ソース等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。

人工知能の予想シナリオ
以下表に記載されたシナリオは現在時制で書かれていますが、の見解に基づいて現実となる可能性があるとみられる予測結果であり、多くの不確実要因によって将来実現しない場合があります。記載された情報は投資助言とみなすことはできず、いかなる投資判断の根拠とすることもできません。
テクノロジー

テク ノロジーの融合

ニューラルネットワーク

次世代クラウドインテリジェント
デバイス

2040年に実現している可能性のある状況

ARKが予想する2030年時点の進展状況

膨大なデータによって、計算システムやソフトウェアは、以前は解決できなかった問題を解決し、知識労働を自動化し、あらゆる経済プロセスへのテクノロジーの統合を加速させています。カスタム・ソフトウェアはコストが大幅に低下し、 モデルが改良される度に性能が向上しており、世界をつないでいます。学習システムのスピードは目覚まし
く、マイクロプロセッサの登場と同じくらい大きなインパクトをもたらし、あらゆるセクター
や地域を変貌させています。

モデルのトレーニングコストは 万分の 以下に低下しました。これに ハードウェアへの積極的な投資も相まって、全体として の性能は年以降で約 万倍と飛躍的に高まっています。知識労働者の ％が ソフトウェアシステムを採用し、生産性を平均 倍向上させています。他のソフトウェア製品と同様、 ソフトウェアを利用する対価として企業はそうした生産性向上がもたらす価値の ％を支払っています。

クラウドツールは、ソフトウェア・スタックの大部分を占める モデルの訓練を行なう
ほか、ソフトウェア同士を接続し、 が動かす世界をつなぎ合わせる役割を果たしています。ニューラルネットワークの訓練を円滑化している（クラウドインフラサービス）プロバイダーや半導体メーカー、ツールメーカーは、数十年にわたる需要サイクルの恩恵を享受しています。ソフトウェア開発は民主化され、相互運用可能なソフト
ウェア層をつなぎ合わせる
フックを提供する企業は、かつてないほどの大きな需要を経験しています。

兆米ドルの ハードウェア支出に支えられて ソフトウェアの売上高は 兆米ドルにのぼり、粗利益率は従来型ソフトウェアと同様の ％となっています。 ハードウェア需要を支えているのは、プロバイダー、ソフトウェア企業、 ファウンデーションモデル事業者の つの顧客タイプで、半導体メーカーと同様に ％のキャッシュフローマージンを生み出すとみられます。

を搭載した新しい種類のインテリジェントデバイスが自宅や外出先で使用されています。固定インターネットや 搭載インフラが自宅やその他の社会環境に存在し、あらゆるメディア・プロバイダーのコンテンツ配信方法を一変させています。エンドユー
ザーは全く新しい方法で世界と接しており、その消費の好みに関するデータをもとに新たなビジネスモデルやサービスが生まれています。商業と賭博がエンターテイメント
体験に浸透し、それがカタリストとなって新しい広告形態やコンテンツ収益化が実現しています。いわばショーとストアの一体化です。映像コンテンツにおいては、デジタル
キュレーションや消費者が直接選択する方式が主流となり、従来のリニア は時代遅れとなっています。一方向的なリニア型コンテンツはインタラクティブ型体験にその座を譲りつつあります（細かな違いである場合もあります）。 を搭載したメガネやヘッドセットが日常生活に浸透しています。

消費者の間ではインテリジェントデバイスのハードウェアへの支出が引き続き増加傾向にあり、インターネット利用者 人当たり年間 米ドル程度となっています。インターネット
利用時間は急増し、 日の睡眠時間以外の自由時間の半分、世界全体で合計 兆時間に達しています。デジタル体験は対面での体験よりも割安な水準で収益化される状況が続き、オンラインで過ごす 時間当たり米ドルの収益がプラットフォーム・プロバイダーにもたらされます。デバイス消費とデジタルエンターテイメント体験により、インテリジェントデバイ
ス、エンターテイメント、ソーシャル・プラットフォームにもたらされる売上高は 兆米ドルにのり、その ％を広告とコマースが占めています。

出所
上記表はテクノロジーの融合がもたらす可能性を説明したものであり、年および年までに実現している可能性があると考えるシナリオです。これらのシナリオは現在時制で書かれていますが、実現している可能性がある状況 を示したものであってそれらの実現を保証するものではなく、将来の結果は異なるものとなる可能性があることにご注意ください。
による上記分析は様々な外部ソースに基づいています。当該外部ソース等について
は、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。

ロボティクスの予想シナリオ
以下表に記載されたシナリオは現在時制で書かれていますが、の見解に基づいて現実となる可能性があるとみられる予測結果であり、多くの不確実要因によって将来実現しない場合があります。
記載された情報は投資助言とみなすことはできず、いかなる投資判断の根拠とすることもできません。
テクノロジー

テク ノロジーの融合

再利用型ロケット

適応型ロボティクス

プリンティング

年に実現している可能性のある状況

が予想する

年時点の進展状況

再利用型ロケットが安価になっており、新しいビジネスモデルを生み出しています。
社開発のロケットの高頻度な打ち上げなどを受けて、 万もの強力な
地球低軌道の衛星コンステレーションのおかげで、地球上のすべてのスマートフォン 衛星ネットワークが地球軌道上にあり、ほぼすべてのスマートフォンが円滑に衛星と直接ユーザーが検閲耐性のあるデータフィードに接続しています。極超音速の 地点間移 通信できるとともに、船舶、 （キャンピングカー）、飛行機、先進国や開発途上国の田舎動が現実のものとなりつつあり、長距離フライトに創造的破壊をもたらすとともに、軍事 の住民にブロードバンドタイプの通信速度を提供しています。電源コンセント、アンテナ、資産の輸送を一変させ、グローバルサプライチェーンのリードタイムを短縮しています。 上空に遮るものがないアンテナ設置場所があれば比較的簡単に衛星通信を利用できるこ
系外惑星への有人探査が活発化し始めています。
とから、対象顧客層の大部分が利用し、市場規模は年間億米ドルにのぼっています。

人工知能を搭載した適応型ロボットが経済に変革をもたらしつつあります。既存インフラと下位互換性のある人型ロボットのコストは、多くの用途において製造業労働者の人件費を下回っています。以前はオートメーション化が困難だった家事作業も、魅力的な最終市場を生み出す価格水準でのオートメーション化が進んでいます 。 ソフト
ウェアがアップグレードされる度に、ロボットのフリートはより高性能になります。フリー
トによるデータ生成と モデルのトレーニングの好循環によって、パフォーマンスが向上しています。製造業の生産性向上が加速し、より様々なモノのコストがテクノロ
ジーを原動力として低下しています。ロボットは引き続きサービス分野にも浸透しています。経済は間違いなく空前の爆発的成長局面に突入しています。

適応型ロボットが製造工程に十分に浸透して生産性を ％向上させており、人型ロボットの年間販売台数は、製造業の労働人口の ％に相当するまでに増加しています。人型ロボットのなかでも安価なロボットが、先進国を中心として家庭に普及し始めています。機
能はまだ限定されていますが、これらのロボットは家事の 分の に対応しており、節約される時間からすると妥当な販売価格となっています。ロボットメーカーは、ソフトウェアのおかげで耐久財サプライヤーのなかでも高いマージンを享受しています。

プリンティングは、デザイン面の障壁を取り除き、コスト、重量、生産までの時間を削減し、従来の製造方法を劇的に変貌させています。 プリンティングで作成する医療ツールは、個人に合わせてオーダーメイドされたものであり、患者と医師の双方にとってより良い体験をもたらします。航空宇宙部品は プリンティングによって軽量化されたことで、地球全体の温暖化ガス排出量削減につながり、新しい航空機や宇宙
飛行機の飛行を実現しています。様々な業界の交換用部品が、 プリンティングによってオンデマンドで従来の何分の かのコストで製造され、最終的にサプライチェーン
における供給不足を解消しています。 プリンティングのおかげで、かつては製造不可能だったような部品も人工知能を用いて設計し製造できるようになっています。

プリンティングは、試作を作成するプロトタイピング市場において主流となり続けている
ほか、中間に位置するツール市場のかなりの部分に浸透しており、射出成形や金属鋳造の用途において低コストの反復設計を可能にしています。産業の成長にとって特に重要な役割を果たしている プリンティングは、航空宇宙や自動車分野（両市場の機器売上高は合計で年間 兆米ドル）の最終用途部品としてかなり用いられるようになり始めました。
全産業において、 プリンティングを採用する最終用途部品の売上高は億米ドルに迫る可能性がありますが、その普及率はまだ ％台です。

出所
上記表はテクノロジーの融合がもたらす可能性を説明したものであり、年および年までに実現している可能性があると考えるシナリオです。これらのシナリオは現在時制で書かれていますが、実現している可能性がある状況 を示したものであってそれらの実現を保証するものではなく、将来の結果は異なるものとなる可能性があることにご注意ください。
による上記分析は様々な外部ソースに基づいています。当該外部ソース等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。

リサーチ担当者：
次世代インターネット分野
リサーチディレクター

リサーチアソシエート

人工知能
世界の知能を拡張し、仕事の在り方を変える

出所
予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績
は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

様々なテストにおいて超人的なパフォーマンスを発揮する
ほどの急速な生産性向上をもたらすとみられます。
受け、企業は人工知能のような モデルは、かつてないに「」の登場時のような衝撃をのポテンシャルを活かそうと躍起になっています。

人工知能

急速なコスト低下とオープンソースモデルのおかげで、 がもたらすと期待されるものは効率性の向上にとどまりません。

では、ナレッジ－ワーカー（知識労働者）の生産性が倍になる可能性があると考えており、仮にそれが実現すれば今後 ～ 年間で実質

年までに
の成長

が加速し、過去最高を更新していくと期待されます。

出所
予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績
は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

に消費者は歓喜、企業は驚嘆年になったきっかけはがトランスフォーマーアーキテクチャーを発明して以来、年々進歩を重ねてきた生成でした。生成 はもはや開発者だけのツールではなくなり、使用する言語を問わず誰もが大規模言語モデル

が一般の人々のあいだで知られるようにのシンプルなチャット・インターフェースのおかげで、の力を活用できるようになりました。

年には、企業の間で生成 をいち早く理解し導入しようとする動きがみられました。
企業の決算説明会における への言及回数は 倍に増加

ChatGPT登場後の平均値

言及回数

月間アクティブユーザー数
単位：百万人人工知能

利用者数は ヵ月で 億人に到達

ChatGPT登場前の平均値

年数
ユーザー数 人から 億人までの間の数値は推定値
出所による上記分析は様々なデータソースに基づいています。当該データソース等については、請求に応じて提供可能です。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

によって生産性はすでに大きく向上
初期の成功例として挙げられるのはやなどのコーディング支援ツールで、ソフトウェア開発者の生産性や仕事の満足度を高めてきました。 を搭載した支援ツールはナレッジワーカーのパフォーマンスを向上させており、興味深いことに、優秀な労働者よりもパフォー

マンスが芳しくない労働者の方が比較的大きな恩恵を受けています。
コンサルタントの生産性
生成 を用いた場合 （年）

開発者のコーディング業務生産性を用いた場合 （年）

業務のスピード

業務の品質

1.25倍

人工知能

1.17倍
2.2倍
1.43倍

出所
生産性の分析に用いたデータは、参加者数やタスクの質の定義が異なる複数の研究結果から収集したものです。用いたデータソースはらとです。
予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

ファウンデーションモデルは様々な領域にわたって性能が向上中
は、トレーニング用のデータセットの大規模化とパラメーターの増加を受けての性能を大幅に上回っています。ファウンデーション

モデルはますます「マルチモーダル」になってきており（テキスト、画像、音声、動画に対応）、よりダイナミックでユーザーフレンドリーなだけでなく、性能も向上しています。
、クロード による専門・学力試験の結果

パーセンタイル

人工知能、（米国生物学オリンピック）とは、高校生を対象とした生物学に関する全米規模の権威あるコンテスト。
（
年 月 日のデータに基づいている） 予想は本
質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・出所 保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

テキスト画像生成モデルが実現している全く新しいグラフィックデザイン
トロント大学の研究者たちが最新型のテキスト画像生成モデルの第 号を発表してから 年が経ち、今や画像生成モデルが生み出す画像はプロのグラフィックデザイナーが制作する画像に匹敵するレベルとなっています。人間のデザイナーは例えば緑の草原を歩く象の群れの画像を数時間、そして数百米ドルで製作可能ですが、テキスト画像生成モデルは同じグラフィックを数秒、そしてわずかな金額で生み出すことができます。
のようなプロ向けアプリ、やのようなコンシューマー向けアプリは、自社の製品やサービスへの画像生成モデルの組み込みを進めています。

人工知能

緑の草原を歩く象の群れ

年 月

年 月

年 月

年 月

出所
画像は
ら
および
より引用。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

文章作成コストは急激に低下
過去

年の間、執筆のコストは実質ベースで見ると比較的変わらぬ水準で推移してきましたが、過去 年間ではによる文章作成の質向上を受けてコストが急激に低下しました。

年米ドル、対数目盛）

分析論述のスコアは中央値

文字当たりのコスト（

人工知能

文章作成コストの推移

分析論述のスコアは上位 ％1997年以降は起用されるライター1人当たりの文字数が長期にわたり一定で推移すると仮定

出所による上記分析は年 月 日現在の様々なデータソースに基づいています。当該データソース等については、請求に応じて提供可能です。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

の学習性能は急速に向上中の研究者たちは、学習・推論、ハードウェア、モデル設計などに革新を起こしており、性能向上とコスト低下を実現しています。

その他のアルゴリズムにおける革新
ムーアの法則アクセラレーターによる最適化

アルゴリズムによる最適化•

は、の優れた文章作成能力の柱となっているのが人間のフィードバックによる強化学習

であることを示唆

人工知能• 最適化されたプロンプトは、人間によるプロン

プトの性能を％超上回る可能性•

は、一部のモデルの推論速度を ～ 倍高速化

基準

倍

•

は
を

年の性能

の大幅な性能向上
ムーアの法則を超える
ムーアの法則予測される向上

最適スケーリング

モデルの学習速度

倍高速化

その他のソフトウェア
イノベーション
年の性能
予測

出所による上記分析は、
、
ら
、
ら
、
ら
、
を含む様々なデータソースに基づいています。当該データソース等については、請求に応じて提供可能です。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示
唆するものではありません。

の学習コストは年率 ％のペースで低下し続ける見通し
ライトの法則によれば、演算を高速化するハードウェアの性能向上によって の相対演算ユニット（
モデルの強化によっても学習コストはさらに年率

学習コストは％減のペースで低下するとみられます。つまり、ハードウェアとソフトウェアの融合によって年までに年率 ％のペースで低下していくと期待されます。
ニューラルネットワークを用いた ソフトウェアの学習コスト（対数目盛）（対数目盛）

学習のハードウェアコスト

人工知能）の製造コストは年率 ％減、アルゴリズムの累計生産高（単位：百万、対数目盛）の累計生産高（単位：百万、対数目盛）とは、モデルのトレーニングに必要な演算量を示しています。ライトの法則とは、累積生産量が倍増する度に一定の割合でコストが低下するというものです。出所による上記分析は
年月 日現在の様々なデータソースに基づいています。当該データソース等については、請求に応じて提供可能です。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

の実用化が進むなか、 における焦点は推論コストに当初の焦点はの学習コストの最適化にありましたが、今や研究者たちは推論コストの方を重視しています。企業向けユースケースに基づくと、推論コストは年率約

年前の％のペースで低下している様子であり、学習コストをも上回るペースとなっています。現在、の推論コストは、の推論コストを下回っています。
と
（

の
推論コスト
トークン当たり）人工知能：
コンテクストウィンドウ：トークン
速度：トークン／秒年率のコスト低下

年率のコスト低下：
コンテクストウィンドウ：トークン ↑ 倍
速度：
トークン／秒 ↑ 倍

価格変更日
出所
による上記分析は、、を含む様々なデータソースに基づいています。当該データソース等については、請求に応じて提供可能です。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

オープンソースコミュニティがプライベートモデルに対抗やによるクローズドソースモデルに挑み、オープンソースコミュニティや企業のなかでその動きを先導するは生成 へのアクセスを一般に開放しつつあります。概して、オープンソースのモデルの性能は、最近では中国発のモデルも追い風となり、クローズドソースモデル

よりも急速に向上しています。

パフォーマンス
絶対対数誤差による人工知能

オープンソースモデル プライベートモデル
ショットのパフォーマンス

人間の平均的なパフォーマンス

注記 上記チャートのトレンドラインは、公開時時点において ショット
大規模マルチタスク言語理解 パフォーマンスが最も高いオープンソースまたはクローズドソースモデルに合わせたものです。出所による上記分析は年 月 日現在の様々なデータソースに基づいています。当該データソース等については、請求に応じて提供可能です。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言
または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

言語モデルの性能向上にはニュアンスを捉える技術が必要
は、しかし、から上級ソムリエ試験まで、標準化された教育テストでは平均的な人間よりもかなり優れた成績を収めています。
で測定されるような常識的な推論においては、人間レベルの能力までに追い付いていません。スタンフォード大学が開発した言語モデルの総合評価フレームワーク
つであり、 のシナリオとの評価基準を組み合わせたテストをは、最も包括的で継続的に更新されている評価手法の以上のモデルに実施してきました。

による評価ベンチマーク・スコア結果の一例

の評価基準

人工知能

正確性

スコア

カリブレーション

実際のデータとの比較

確率分布評価

堅牢性

摂動を加えた入力データによるストレス
テスト

公平性

多様なグループでのパフォーマンス

バイアス

決定パターンの偏りの分析

毒性

有害コンテンツの検出率

効率性

タスク実行時のリソース使用量

米国生物学オリンピック とは、高校生を対象とした生物学に関する全米規模の権威あるコンテスト。出所
年 月 日付のデータに基づいている 予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

はデータが足りなくなって性能が制限されるようになる？
演算力と質の高い学習データは、モデルの性能向上にとって最も重要な要素であると考えられます。モデルが成長し、より多くの学習データを必要とするようになると、新鮮なデータが不足してモデルの性能が頭打ちになるのでしょうか。

ような言語／データソースがの推定によると、書籍や科学論文の年には枯渇する可能性がありますが、依然として、それらよりも大量かつ未活用の視覚データが存在します。

未活用のデータソース
約 京トークン

トークン数 （単位：兆）

人工知能

代表的
の学習データセット
言語トークンのストック

学習トークン数

学習トークン数

学習トークン数「 」の投稿のトークン数
年間推定数

•

音声文字変換ツールによって捉えられる年間推定 京文字にのぼるテキスト•

一次データを補強する合成データ•

自動運転タクシー、トラック、ドローンなどのロボットが生み出す
大量の実世界データ

発話のトークン数
年間推定数

出所
による上記分析は年 月 日現在の様々なデータソースに基づいています。当該データソース等については、請求に応じて提供可能です。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

カスタマイズ型 サービスはより強い価格決定力を持つ見通し
オープンソースの代替製品が登場しコストが低下していくと、最終用途に合わせて をカスタマイズするソフトウェアベンダーが自社製品をより容易に収益化できるようになり、逆に、単純なジェネレーティブ アプリケーションは急速にコモディティ化するとみられます。

価値獲得率

人工知能

主な法人向けソフトウェアソリューションのテイクレート

価値獲得率が低い• 汎用型、コモディティ化したツール• 価値獲得率が ％未満• 例： 議事録作成ツール

価値獲得率が高い• 特化型、差別化度が高いツール• 価値獲得率が20％強• 例：自動運転配車サービス

出所による上記分析は、、を含む
年 月 日現在の様々なデータソースに基づいています。当該データソース等については、請求に応じて提供可能です。
予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

ナレッジワーカーの生産性向上を加速させることで、何兆米ドルもの市場機会がもたらされる可能性
人工知能は知識労働系の職業における大部分の業務を自動化し、平均的な労働者の生産性を劇的に向上させる可能性を秘めています。

その主な恩恵に浴するのは、知識労働の業務を自動化し、高速化するソフトウェア・ソリューションであるとみられます。

年における 関連の総市場規模予測がもたらすソフトウェア市場の成長加速効果

兆

兆

兆

兆

兆

兆

単位：兆米ドル

生産性の伸び (単位：倍)人工知能

ソフトウェアベンダーによる生産性向上がまたらす価値の獲得率

年率

兆

兆

成長

兆
予測

年平均成長率。出所による上記分析は、を含む様々なデータソースに基づいています。当該データソース等については、請求に応じて提供可能です。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

リサーチ担当者：
暗号資産分野主任アナリスト

リサーチアソシエート

ビットコインへの
資産配分
投資ポートフォリオにおいて高まる、ビットコインの役割
出所
予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績
は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

重要な情報
ビットコインは比較的新しい資産クラスであり、ビットコイン市場は急速な変化や不確実性にさらされています。ビットコインはほとんど規制されておらず、ビットコインへの投資は、より規制が整備されている投資商品に比べて詐欺や不正行為に遭いやすい可能性があります。ビットコインは、著しい価格の変動や流動性の欠如、盗難など固有の重大なリスクにさらされています。
ビットコインは、影響力のある人物やメディアによる行動や発言、ビットコインの需給の変化、その他の要因の結果などによって価格が急激に変動する場合があります。ビットコインが長期的にその価値を維持する保証はありません。

ビットコインへの資産配分

次頁以降に記載された情報はのリサーチに基づくものであり、投資助言を目的としたものではありません。
は、次頁以降に示す通りビットコインの潜在的な将来価値を判断するために投資対象としてのビットコインの有用性を分析しています。本資料は、明示的にも黙示的にもによるサービスまたは商品の提供に当たるものではなく、投資家は、特定の投資運用サービスが投資ニーズに適しているかどうかを自ら判断する必要があります。
は、ビットコインまたはその他のデジタル資産への投資を検討している投資家に対し、投資前に金融の専門家に相談することを強く推奨します。ビットコインに関するすべての記述は、あくまでもが持つ意見および見解を示したものであり、がビットコインの購入、売却または保有を推奨するものではありません。過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

重要な用語と概念
次頁以降に示されたリサーチに含まれる用語や概念は、読者によっては馴染みがない場合もあることから、当該リサーチを評価するための基礎となる事項を以下に説明します。

•

シャープレシオは、投資やポートフォリオのリスク調整後リターンを表す有名な指標で、米国の短期国債や長期国債のような無リスクの投資商品のリターンと比較して、ある投資商品のパフォーマンスがどれほど良好かを示します。シャープレシオは、まず投資ポートフォリオまたは個別投資商品の期待リターンを計算し、そこからリスクフリーレートを差し引いて計算されます。通常、シャープレシオが高いほど、リスクを考慮した投資
パフォーマンスが良好であることを示し、一方、シャープレシオが 未満であるとパフォーマンスが良くないとみなされます。
のリサーチではシャープレシオを用いて、仮にビットコインがどのような配分比率であれば、他の一般的に用いられる資産クラスで構成されるポートフォリオ全体のリスク調整後リターンを最大化できるかを判断しています。

•

効率的フロンティアとは、一定のリスク水準において最も高い期待リターンを提供する、または一定の期待リターン水準において最も低いリスク水準を提供する最適なポートフォリオの集合です。言い換えれば、負うリスクに対してリターンを最大化するポートフォリオを図式化したものです。効率的フロンティアの下方に位置するポートフォリオは、リスク水準に対して十分なリターンが得られないことから最適でないとみなされ、また、効率的フロンティアの右側に集まるポートフォリオも、もたらされる一定のリターンに対してリスク水準がより高いことから最適でないとみなされます。本セクションでは、シミュレーションを行ないビットコインへの資産配分を含めて構築したポートフォリオが効率的フロンティア上に位置する一方、単一の資産クラスで構成されるポートフォリオが最適でないとみなされることを図示するために効率的フロンティアのグラフを使用しています。

•

年平均成長率とは、投資期間中に生じる利益が再投資されることを前提として、投資額が平均で 年当たりどれほど成長するかを示すものです。言い換えれば、複数年にわたる投資のトータルリターンを割ってつの平均値にしたものです。より長い期間の分析を行なう場合、年ごとのリターンにばらつきがある可能性があることから、各年を個別に分析するのではなく、平均値を用いて資産やポートフォリオを比較するためにが一般的に用いられます。
のリサーチではを用いて、ポートフォリオや資産クラスの数年間 通常は 年間 の期待リターンを測定しています。

•

標準偏差は、ポートフォリオのリスク つまりボラティリティ を測る指標であり、投資対象が期待リターンからどれだけ乖離するかを示しています。ボラティリティが高い投資対象は標準偏差が高く、したがってリスクが高くなります。
では標準偏差を用いて、一定のリスク水準に見合うリターンの水準を判断しています。

出所
予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績
は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

ビットコインなどのデジタル資産は新しい資産クラスのリサーチによると、ビットコインは機関投資家のポートフォリオにおいて戦略的配分を行なう価値がある独立した資産クラスとして台頭しています。

ビットコインへの資産配分

ビットコイン

コモディティ
(金を含む)

不動産

債券

株式(新興国を含む)

歴史

2009年の世界金融危機時にサトシ・ナカモトという偽名の個人またはグループによって創設

起源は数千年前に遡り、金などのコモディティは価値貯蔵手段して使用されてきた

知られている最古の私有財産権は、古代ギリシャおよびローマで形成された

知られている最古の債券は12世紀にベネチア市によって発行されたものだが、債務／融資の概念自体
は古代メソポタミアまで遡ることができる

起源は1600年代のアムステルダム
証券取引所の設立まで遡る

投資可能性

流動性が高く、インターネットに
アクセスできる人なら誰でも利用可能、暗号通貨取引所やスポット
ETF経由で取引可能

かなり流動性が高く、銀行やブローカーを介して実物のコインやETFなどでアクセス可能

流動性が低く、
直接またはリートを通じて購入

流動性が高く、債券市場で取引されており、ブローカーを通じてアクセス可能

流動性が高く、
証券取引所で取引されており、ブローカーを通じてアクセス可能価値の根拠

オープンソースソフトウェアによる分散型の独立した
通貨システムに対する需要と連動

世界経済情勢に影響される需給に連動

金利、不動産市況、
現地の経済的要因に連動

金利政策や信用リスクに連動

将来のキャッシュフローへの
期待に連動

リターンの
相関性

伝統的資産クラスとの相関性が低い通常、他の資産クラスと逆相関の関係にあり、経済の先行き不透明な局面でその傾向が特に顕著

通常、株式や債券との相関性は低～中程度

近年は株式と逆相関の関係にあるが、経済史全体でみると必ずしもそうではない世界の経済情勢や市場センチメントと正相関の
関係にある

ガバナンス

分散型でコミュニティ主導、意思決定にオープンソース
ソフトウェアを活用

鉱業関連規制による現地地域または
国の不動産関連法令による政府または企業が定める発行条件による

企業経営陣、政府機関の規制による

用途

希少なデジタルでの価値貯蔵先、インターネットネイティブな通貨

工業活動、富の保全、ヘッジ

個人の居住、賃料収入

定期的な利払いと満期時に元本の払い戻しが行なわれる固定利付 投資会社の所有権(多くの場合、議決権と配当がある)

出所ません。

上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券や暗号資産の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではあり

より長期的にみるとビットコインはあらゆる主要資産をアウトパフォーム
過去 年間におけるビットコインの年率平均リターンは約％にのぼる一方、他の主要資産の年率平均リターンは％となっています。

ビットコインへの資産配分

主要資産クラスの年率リターン*

各資産クラスは以下の金融商品で表されています：株式は、債券は、金は、コモディティは、新興国は／ファンドの基準価額を反映しています。
「
過去 年 」は年、年、年を、「過去 年 」は年、出所によるデータおよび計算に基づく、また、ビットコイン価格データは特定の有価証券や暗号資産の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

ビットコインの平均値：約

他の資産クラスの

平均値：

％

、不動産は

。各資産クラスのパフォーマンスは、表示期間における各年を含んでおり、これらはいずれもビットコインの相場が下落した年またはリターンが比較的低迷した年です。
による年 月 日現在のデータに基づく 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または

概して、長期的にビットコインを保有してきた投資家が恩恵を享受
ビットコインの実現リターン

「

保有日数

」

ビットコインの高いボラティリティは、その長期的なリターン

下落が起こり得るなか、長期的な投資ホライズンこそがビットコイン投資の鍵となってきました。

「いつ？」ではなく、より適切な質問は「どれくらい長期で？」

です。

投資日

ビットコインへの資産配分を見えにくくする場合があります。短期的に大幅な上昇や歴史的に見て、ビットコインを購入し、 年以上保有した投資家は、その購入時期に関係なく利益を得てきました。

「投資にとって重要なのは、タイミングではなく、継続する時間」というコンセプトを上記フレーズの形で最初に打ち出したのはみずほフィナンシャルグループ。出所
年 月 日付に基づいています 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券や暗号資産の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

のデータビットコインは伝統的な資産との相関性が低い
歴史的に見て、ビットコインの値動きは他の資産クラスの値動きとの相関性が高くありません。過去 年間において、ビットコインのリターンは伝統的な資産クラスとの相関係数が平均にとどまっています。

資産クラスの相関行列

ビットコインへの資産配分

過去 ヵ月間のリターン、

ビットコイン
ビットコイン

年 月現在

相関性が高い： 相関係数の値が±相関性が中程度：相関係数の値が±相関性が低い： 相関係数の値が±

～±
～±
未満

金

コモディティ

不動産

債券

株式

新興国

0.2

0.1

0.4

0.26

0.41

0.23

-0.03

0.28

0.46

0.26

0.34

0.42

-0.12

0.43

0.5

0.57

0.86

0.68

0.48

0.46

金

0.2

コモディティ

0.1

-0.03

不動産

0.4

0.28

0.42

債券

0.26

0.46

-0.12

0.57

株式

0.41

0.26

0.43

0.86

0.48

新興国

0.23

0.34

0.5

0.68

0.46

0.73

平均

0.27

0.25

0.21

0.53

0.35

0.53

0.73

0.49

相関係数が「 」の場合は資産が完全に連動して動くこと、「 」の場合は互いの動きが完全に独立していること、「 」の場合は完全に反対の方向に動くことを示しています。
各資産クラスは以下の金融商品で表されています：株式は
、債券は
、不動産は
、金は
、コモディティは、新興国は。各資産クラスのパフォーマンスは、表示期間における各／ファンドの基準価額を反映しています。出所によるデータおよび計算に基づく、また、ビットコイン価格データはによる
年 月 日現在のデータに基づく 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券や暗号資産の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

ビットコインがリスク調整後リターンの最大化に重要な役割を果たす可能性のリサーチでは、伝統的資産クラスのボラティリティとリターン特性に焦点を当て、最大化を目指した場合、ビットコインへの配分が％となっていたことが示されました。

年別最適ポートフォリオ配分目標のシミュレーション

年におけるポートフォリオ最適化のシミュレーション

年ローリング・リターン、各年末時点
ビットコイン金

コモディティ

債券

資産クラスの月次リターンに基づく 上限設定なし、 年ローリング・リターン
株式

期待リターン高ビットコインへの資産配分

年においてポートフォリオのリスク調整後リターン の

コモディティ
9.6%

ビットコイン

ビットコイン
19.4%

2023年
接点ポート
フォリオ

株式
30.2%

金
40.7%

株式
金
債券

コモディティ
不動産
新興国

低

高
標準偏差

資産のリスク この場合はボラティリティ に照らしてリターンを測定した指標。
不動産と新興国は、上記表に含まれる他の資産クラスと比較してリスク調整後リターン最大化への寄与度が低いことから、上記の接点ポートフォリオの計算から除外されています。 各資産クラスは以下の金融商品で表されています：株式は
、債券は
、不動産は
、金は
、コモディティは、新興国は。各資産クラスのパフォーマンスは、表示
期間における各／ファンドの基準価額を反映しています。
当該シミュレーション 「効率的フロンティア」とも呼ばれる は、様々なリスク水準において最も高いリターンを提供すると期待される理論上の投資ポートフォリオの集合を示しています。
上記チャートの効率的フロンティアの下方に位置する点は、単一の資産クラスで構成されるポートフォリオを表しています。
期間 年は長期的な投資ホライズンの一例であると考えられることから、 年ローリング・リターンを使用。出所によるデータおよび計算に基づく、また、ビットコイン価格データはによる
年 月 日現在のデータに基づく 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券や暗号資産の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

年ローリング・ベースにおいて、過去 年間のリスク調整後リターンを最大化した
ビットコインへの資産配分の分析によると、年においてリスク調整後リターン 期間 年 の最大化をもたらした最適な配分はよるビットコインへの最適な配分は平均となり、年だけで見ると％でした。それ以降、同じ基準ににのぼりました。

リスク調整後リターンを最大化するビットコイン配分比率の年別推移

ビットコインへの資産配分

シャープレシオの最大化、期間 年のローリング・ベース

最適配分：平均

リスク調整後リターンは、シャープレシオ 期待リターンからリスクフリーレートを引き、当該資産の標準偏差で割って求める で表されています。
当該計算に含まれる資産クラスについては、前頁をご参照ください。
期間 年は長期的な投資ホライズンの一例であると考えられることから、 年ローリング・リターンを使用。出所によるデータおよび計算に基づく、また、ビットコイン価格データはによる
年 月 日現在のデータに基づく 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券や暗号資産の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

ビットコインへの最適配分がもたらすインパクト
世界の投資可能資産兆米ドルからビットコインへの資産配分が行なわれるようになれば、ビットコイン価格に著しい影響を及ぼすとみられます。

機関投資家による投資がもたらすビットコイン価格への推定インパクト

価格ポテンシャル (単位：米ドル)

ビットコインへの資産配分

約

約約

上記チャートは、世界の推定投資可能資産兆米ドルを各比率で配分した金額を、完全希薄化ベースのビットコイン想定供給量
万枚で割って計算されています。投資可能資産を
年 月 日現在のビットコイン供給量万枚で割った場合、その価格ポテンシャルは配分比率 ％で約米ドル、配分比率 ％で約米ドル、配分比率％で約万米ドルへと上昇します。
各資産クラスは以下の金融商品で表されています：株式は、債券は。各資産クラスのパフォーマンスは、表示期間における各／ファンドの基準価額を反映しています。出所によるデータおよび計算に基づく、また、ビットコイン価格データはによる
年 月 日現在のデータに基づく 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券や暗号資産の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

リサーチ担当者：
暗号資産分野主任アナリスト

リアーチアソシエート

年のビットコイン
レジリエンス（強靭性）を発揮、
年の苦境から一転して回復を遂げる
出所
唆するものではありません。

年 月 日現在のデータ。上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示

年にはビットコインの価格が％急騰、時価総額が億米ドルに増加

年のビットコイン価格の推移
裁判所が
に
のビット
コイン
申請の
再審査を命じる判決

年のビ ット コイン

が未登録の証券取引所
運営で
を
提訴
と
が
ビットコインを上場申請

氏に 件の有罪判決

が米ドルに連動する
ステーブルコインを
導入

と
が破綻

の 氏が
司法省と和解して辞任、有罪を
認める

が
破産申請

が
訴訟で
画期的な勝訴

がベ
プロトコル
を公開

出所
による
過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

の取引急増を受けてビット
コインの取引額がが過去最高を記録
ビットコインを上場申請

年 月 日現在のデータに基づく

エルサルバドルが政府支援による初のビットコイン・マイニングプールを開始

上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券や暗号資産の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。

ビットコイン価格はオンチェーン市場平均価格を約 年ぶりに突破
独自の指標であるオンチェーン市場平均価格

は、ビットコイン市場のリスクオンとリスクオフの境界線を示す信頼性の高い指標となっています。歴史的に、ビットコイン価格が市場平均価格を上抜けると、一般的に強気相場の初期段階にあることを示します。

出所による過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

オンチェーン市場平均価格レシオと境界線

価格とオンチェーン市場平均価格 （単位：米ドル）

年のビ ット コイン

ビットコインが真の市場平均価格を上抜けると強気相場入りのシグナルに

年 月 日現在のデータに基づく

上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券や暗号資産の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。

年に入ると年に生じた危機の解決が大きく進展

対象

アルゴリズム型ステーブルコインの大幅に下落したことで、時価総額が暴落、そのトークンである暗号通貨の億米ドル超が消失しました 。

の破綻により、著名ヘッジファンドのに陥り、破産に追い込まれました。

年のビ ット コイン

年に解決が進展

年に危機が発生

暗号通貨レンディング・プラットフォームの破産を申請しました。

が流動性危機が出金を凍結し、その後が暗号通貨取引所と関連会社たのち、は取付騒動に見舞われて破綻しました。

はもの間の不正金融取引を暴露しへのエクスポージャーの影響で倒産に追い込まれました。

暗号通貨レンディング業者の産を宣言しました。

上記データは
年 によります。出所ありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

は、

創業者の
氏は逮捕され、米国のマンハッタン地方裁判所において 件の罪で起訴されています。また、同氏のスタートアップ企業
は、
数十億米ドル規模の証券詐欺を指揮したとしてに民事告発されています。

シンガポール金融通貨庁はの共同設立者らに対し、資本市場での活動を 年間禁止し、英領バージン諸島の裁判所は共同設立者らの資産を凍結しました。

破産裁判所は、顧客に資産を返還し、マイニングとステーキングに特化した新会社を設立するというの再建計画を承認。同社の氏は顧客への詐欺容疑で刑事告発されています。

ニューヨーク南部地区地方裁判所は、
氏に対し、
破綻に関
連した 件の詐欺罪で有罪判決を下しました。破産裁判所はの破産財団に対し資産売却を認めました。

は会社を清算し、債権者へ現物にて一部弁済を行なうことについて裁判所に承認されました。

へ多額の貸出を行なっていた影響から破
た。

は、親会社
とのあいだで 億は未登録証券を販売したとして万米ドルの返済を含む和解に達しましを提訴しています。

年 月 日現在のデータ。上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券や暗号資産の売買・保有推奨とみなされるべきではビットコインは地方銀行破綻時に安全な逃避先に
年の前半に米国の地方銀行が相次いで破綻する一大事となった際、ビットコイン価格は％超上昇し、カウンターパーティーリスクに対するヘッジ手段となることが鮮明に示されました。

出所によるの実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

年 月 日現在のデータに基づく％上昇

ビットコイン価格 （単位：米ドル）

地方銀行危機が訪れ
、
、
、
が破綻

地方銀行株指数

年のビ ット コイン

地方銀行破綻を受けてビットコイン価格が約

上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券や暗号資産の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。過去

（インスクリプション）の急増はビットコインネットワークの役割が取引決済にとどまらないことを示唆
ビットコインのインスクリプション3

年 月に開始されたビットコインのインスクリプションは、ブロックチェーン上の位置に基づいてビットコインの最小単位「（サトシ）」に個別の番号を割り振るシステムです。

が特定年のビ ット コイン

テキストのインスクリプションを作成することができます。

にスマートコントラクトが必要とされる他のブロックチェーンと異なり、ビットコインのインスクリプションは、ビットコイン・ブロックチェーンのベースレイヤー上に存在します。

（オーディナルズ） の登場により、インスクリプションがトランザクションサイズやブロックスペースに及ぼす影響に関する議論が巻き起こっています。

では、インスクリプション累計数 (単位：百万)

可能かつ変更不能であるため、ユーザーは自分のデータ、画像、は自由市場の産物であり、 ビットコインの健全な革新を象徴しているものとみています。

ノンファンジブルトークン／非代替性トークン の略で、ブロックチェーン上に記録された固有の識別コードによってメタデータをトークン化したもの。 インスクリプションを作成して画像や動画などのメタデータを個々の最小単位 に紐づけ、ビットコイン・ネットワークで非代替性トークンを作成するプロトコルのこと。
は、ビットコイン・ネットワーク上においてプロトコル経由のファンジブル（代替性）トークンのマイニングやトランザクションを可能にするトー
クン規格。
出所
による
年 月 日現在のデータに基づく 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券や暗号資産の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

ビットコインのファンダメンタルズ改善は
年にも勢いを維持

年の危機時も止まらず、

年にビットコインのハッシュレート
ネットワークのセキュリティを示す指標 が史上最高に到達

ビットコイン・ネットワークの指標

市場コストベース
単位：十億米ドル
ハッシュレート単位：、 日平均
過去 年超移動していないの割合

残高ゼロでない
アドレス数
単位：百万

エクサハッシュ 秒

年のビ ット コイン

価格

長期保有者による保有数量
単位：百万
トランザクション数
インスクリプション関連以外、単位：千オンチェーン取引額で加重平均した市場価格であり、最後に移動 取引 されたときに流通していたすべてのビットコインの価値を合算して計算。実現価格や実現時価総額とも言います。 ビットコイン・ネットワーク内においてマイニングを行ない、安全性を提供するための推定演算力。 ビットコイン・ネットワークにおいて残高がゼロよりも大きいアドレスの数。
最後に移動されてから 日以上が経過しているビットコインの数量。 日間というのは、ビットコインがその後使われる確率が大幅に低下する
目安とされています。
ビットコイン・ネットワークの つのアドレス間で行なわれたトランザクションの数。出所による年 月 日現在のデータに基づく 上記は情報提供のみを目的としており、
投資助言または特定の有価証券や暗号資産の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

がを抜いて世界最大のビットコイン先物取引所に

年の危機の連鎖を受けて、より規制が整備され安全性が高いインフラへの需要が高まるなか、ビットコインの市場力学はより米国へとシフトしました。
CMEにおいてビットコイン先物建玉が過去最高の45億米ドルに到達の建玉が初めてを上回る(十億米ドル)

年のビ ット コインの建玉のシェアはを凌いできたものの、
年終盤に急減シカゴ商品取引所 の略。出所による暗号資産の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

年 月 日現在のデータに基づく

上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券やビットコインは信頼できるリスクオフ資産へと進化中
マクロ経済の先行き不透明感が高まり、伝統的な「安全逃避先」資産に対する信頼が低下するなか、ビットコインは有力な代替手段となっています。

年のビ ット コイン

リスクオフ資産としてのビットコインの評価
安全性・資産保全

分散効果

長期的
投資ホライズン

流動性・
アクセスしやすさ

インフレヘッジ

ビットコインは非中央
集権型ネットワーク上で運用されており、いかなる単一の団体、政府、中央銀行 か らも 独立 しています。その分散型
か つ オ ー プ ン ソー ス の性質により、恣意的な資産の差し押さえやカウンターパーティーリスク
から守られています。

ビットコインは伝統的資産クラスとの相関性が歴史的に低いため、
分散投資効果の源泉としての役割が高まっています。ポート フォリ オに
無相関の資産を加える
ことで、リスク 単位当たりのリターンの向上や、市場下落時のバッ
ファーの提供が期待されます。

ビットコインは短期的に見 る と ボ ラテ ィ リ テ ィ が高い もの の、 長期 的に見ると大幅な値上がりを実現しています。設計上、希少性が資産保全の確率を高めています。

世界の投資家は 時間
いつで もビット コイ ンにアクセスし、取引することが可能です。
この点は先行き不透明なリスクオフ局面においてますます重要になっています。

ビットコインの供給量は万コインが上限となります。金と同様、希少性がビットコインの安全資産としての特性となっています。

出所の成果を示唆するものではありません。

年 月 日現在のデータ。上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券や暗号資産の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来

年にビットコインを待ち受ける大きなカタリスト
ビットコイン現物の設定

ビットコインの半減期

機関投資家による受容が設

ビットコインの半減期はおよそ 年ごとに引き続きレジリエンスと良好なパフォーマン

定されました。より直接的で、より規制され、起こり、新しいビットコインブロックのマイニスを発揮しているおかげで、ビットコインにオープン、グローバルな暗号資産関連規制

より流動性の高いエクスポージャーを得る

ング 報酬が半分になります 。歴史的に、対する認識は投機的商品から分散投資を推進する動きが進展しています。その例

方法を提供することで、ビットコインの成長

半減期の到来はいずれも強気市場が始ま

ポートフォリオにおける戦略的投資対象へとして、米国では暗号通貨の規制枠組みをに向けた舞台が整いました。ビットコイン

るタイミングと一致してきました。

と変化しています。こうした動きは、

年

確立する法案が可決される可能性があり、現物月に発生する見込みの今回の半減期にのビットコインの進化を特徴づけるものにな

では、暗号通貨ウォレット事業者や取引ており、投資家は既存の証券口座を通じてより、ビットコイ ンのイ ンフレ率は約るとみられます。その例として、

所にライセンス取得を義務付ける暗号資産

受益 証券を売買で きることから、 ビッ ト

から約

の

市場

は主要な証券取引所で取引され％へ低下するとみられます。

年

％

である

氏は、ビットコイン

コインへ直接投資する場合に比べて必要とに懐疑的な見方をしていましたが、「質へなる知識等の習得や運用面の複雑さがの逃避先」となるポテンシャルがあるとのビットコインの流通供給量軽減されるとみられます。

との倒産を受けて、より透明、：規制が施行されます。

見方へと態度を変化させていいます。

ビットコイン枚数 (単位：百万)年のビ ット コイン

年 月 日にビットコイン現物

規制動向

出所
による
年 月 日現在のデータに基づく 予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券や暗号資産の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

リサーチ担当者：
次世代インターネット分野リサーチ
ディレクター

スマートコントラクト
インターネット時代の金融システムを強固にする

出所
予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績
は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

パブリック・ブロックチェーン上で使用されるスマートコントラクトは、レントシーキング（民間企

業や他の組織が政府や官僚組織に働きかけて法制度や政治政策の変更を行い、自らに都合よく規制を設定したり、規制の緩和をさせたりすることで、超過利潤（レント）を得るための活動）を行なう仲介業者や従来型の金融インフラの代替となり得る、自動化された監査可能

スマートコントラクト

な手段をグローバルに提供します。

年の「暗号資産危機」の後は、ステーブルコイン、トークン化された米国債ファンド、
スケーリング・テクノロジーなどのデジタル資産ソリューションが勢いを増しました。

当社の調査によると、オンチェーン型の金融資産の価値が高まるにつれて、分散型アプリ
ケーション関連企業の市場価値は、
と、年率

年の

億米ドルから

年には兆米ドルへで上昇する可能性があります。

パブリック・ブロックチェーンは、誰でも自由にアクセスできるデジタルの勘定元帳であり、単一の機関によって管理されていません。スマート・コントラクトは、ブロックチェーン上に存在し、特定の条件が充足されたときにコンピュータコードを実行するプ
ログラムです。ステーブルコインの使用、米国債の発行、ならびに開発状況については、本ページ以降をご参照ください。 出所：
予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

インターネット金融システムの基盤であるスマートコントラクト
スマートコントラクトは、創世記にあるインターネット金融において新たなシステムの基盤となっています。スマートコントラクト・ブロックチェーンにおける最大級の企業であるイーサリアムが事業を開始して以降、複数のネットワークがオンチェーン事業を展開するようになり、市場シェアを争っ

ています。
市場価値
（ 億米ドル、
年推定）

パフォーマンス（年）

取引手数料収入
スマートコントラクトの 大ネットワーク（年）

スマートコントラクト

スマートコントラクトのネット
ワーク

億
米ドル

注記 スマートコントラクトの 大ネットワークとは、年の取引手数料が万米ドル超のレイヤー のブロックチェーン。 出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

スマートコントラクトによって価値が高まっているステーブルコイン
新興国におけるハイパーインフレと世界的に不安定な状態が強まっていることを受け、米ドルへの投資をデジタルで可能にするステーブルコイン
に対する需要が急速に強まっています。この 年間で、全世界でアクティブに取引されるステーブルコインのアドレス数は、 日当たり 万万へと年率増加しました。

年には、ステーブルコインを利用した送金額はマスターカードを上回りました。
送金額（

年）

兆米ドル

日当たり取引されるステーブルコインのアドレス数

スマートコントラクトから

注記 日当たり取引されるステーブルコインのアドレス数は各月の平均値です。本稿執筆時点で入手できなかった
年第 四半期の送金額データは推定値です。 出所による上記分析は外部
ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

伝統的な金融資産はオンチェーンに移行
従来型の金融市場では、米国債の資金の流れの追跡、売買、担保管理が煩雑でしたが、トークン化することで、これらがパブリック・ブロックチェーン
上で可能となり、より容易になります。

ラ）・ブロックチェーンにおいてでしたが、年、トークン化された米国債は 倍以上の 億万米ドルに急増しました。最初の発行は年にはイーサリアムがトークン化された米国債の最大の市場となりました。

百万米ドル

スマートコントラクト

トークン化された米国債ファンド

出所
による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

（ステ成長低迷期においてプロトコルを強化した開発者たち
年の危機とその余波を受けて、主要な開発者は技術開発を推進させ、拡大が望める次の成長期を捉えるためのプロトコルを強化しました。
イーサリアムは（「プルーフ・オブ・ステーク」） への移行を成功させた一方、（ソラナ）は連続稼働時間を更新させました。

ステーキングされたイーサ（ソラナ）による連続稼働時間
トランザクションにスパム
トランザクションにスパム

日数

引出可能に

イーサの数 (百万)スマートコントラクト

ブロック伝搬のバグ検証機能が機能せず

同期エラー
ノードの設定ミス

ソフトウェアの
バグ

マージ

開始

とは、パブリック・ブロックチェーンの安全性を確保する手段であり、参加者がネットワーク上の台帳を検証したい場合や、ネットワークのルールに従って運用できなかった参加者が損失を被る可能性のある資産を「ステーク」するものです。データ
は年 月末現在。 出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

レイヤー ネットワークがイーサリアムのエコシステムのトランザクション数増加に寄与
年初頭以降、

以上のレイヤー （倍に拡大させることができました。

） のネットワークが立ち上がったため、イーサリアムはより低い手数料で 日の平均トランザクション数をは初期段階では成功を収めましたが、現在ではほとんどのネットワークは中央集中型になっています。

の急増は、ユーザーとデベロッパー（開発者）の体験を複雑にしています。

トランザクション数 (百万)スマートコントラクト

日当たりの平均取引数

ネットワークはトランザクションを合算し、変更された結果をイーサリアムなどのベースレイヤーのスマートコントラクトネットワークに拠出します。通常は、ベースネットワークよりも高いスループットと低コストを実現します。 トランザクション数は
（
、
、
、
、
、
、
、
、
）で入手可能なデータに基づいています。データは
年 月末現在。出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

コストの低下によりオンチェーン・エンゲージメントが拡大
トランザクションのコストが低下するにつれ、 日当たりのアクティブ・アドレス（）と月間アクティブ・アドレス（）の比率で測定する

オンチェーン・エンゲージメントは拡大しています。

平均手数料

年

の比率

スマートコントラクト

トランザクション手数料とオンチェーン・エンゲージメント

注記 一般的にとの比率は、ユニークユーザーを表す指標です。この分析では、ユニークユーザー数をユニークのアドレス数の概算値として使用しています。両者は相関関係にありますが、同一ではありません。出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

（ソラナ）などのモノリシックチェーンは垂直スケーリングの代替となり得る
スマートコントラクトのネットワーク設計にはトレードオフとなる欠点もあります。イーサリアムのエコシステムは、ベースレイヤーの分散化を優先させたため、データ量が増加するにつれて複雑になります。一方ソラナは、単一レイヤーの拡張性を優先させたため、構造はよりシンプルであり、ユーザーやアプリケーション開発者の人気を博しています。
水平スケーリングスマートコントラクト

垂直スケーリングのバリデーションコストの最小化と の間で資産のブリッジが必要なため、流動性が断片化

開発者とユーザーにとって使用環境の単純化

複数のスケーリング方法に対応すること
で、柔軟性とイノベーションに寄与開発者とユーザーの双方にとって複雑さが増大

コンポーザビリティと相互運用性の最大化がスケーラビリティを最大限に発揮す
る必要性ありイーサリアムのメインネットがもつネット
ワーク効果と流動性の優位性を活用

すべてのベースレイヤーのトランザクション手数料の削減とスループット向上

アプリが の実行環境で稼働することが必要

で信頼性と安全性を高めるの検証コストの上昇

出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

スマートコントラクトが金融業界のコストを大きく削減する可能性
世界的な経済成長、金融の進歩、株式バリュエーションの上昇により、全世界の金融資産の価値は年には兆米ドルに増大しました。グローバルな金融システムの運営コストは、金融資産価値と並行して増加しました。全世界の金融業界の年間収入は兆米ドルと、全金融資産価値の兆米ドルからにすぎません。スマートコントラクトは、低収益性を大幅に改善することができると考えられます。

スマートコントラクト

全世界の金融資産価値

全世界の金融業界の収入

金融規制対応に必要なコスト
分野

兆米ドル

年の

収入の総合
計は3.3%

対応の上場コスト

全世界を対象とするマ
ネーロンダリング対策

コスト削減のためのソリューション

現時点でのコスト～
証費用

米ドルおよび個別の検上場時 万米ドルおよび年間万米ドル～

全世界の金融機関にとっての総コス
ト
億米ドル

検証のための全金融機関で統一したデジタル
分散型取引所（）への直接上場とグローバルな販売

全世界で使用する監査可能な元帳を使用した資金の出所の管理

出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

スマートコントラクトのネットワークはする可能性

年までに手数料収入を億米ドル創出スマートコントラクトにより、トークン化された資産の組成・所有・管理を、従来の金融サービスに比べて数分の一のコストで行えるようになる
可能性があります。金融資産のブロックチェーン・インフラへの移行がインターネット普及初期と同様のスピードで進み、分散型金融サービスが従来の金融サービスが課している料率の 分の の料金を課すと仮定すると、スマートコントラクトは（年率換算、複利ベースで）を生み出し 兆米ドル超（同年までに年間億米ドルの手数料）の市場価値を創出すると考えられます。

スマートコントラクトのプロトコルの市場価値

億米ドル

億米ドル

スマートコントラクト

スマートコントラクトによる手数料収入（グロスベース）

年と年のデータは、トークン・ターミナルの過去における上位 のプロトコルの手数料を基に概算したものです。 出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

リサーチ担当者：
アソシエートポートフォリオ
マネージャー

アナリスト

デジタルコンシューマー
デジタルレジャーへの移行が進行中
出所
予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績
は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

当社は、デジタルレジャーへの支出が物理的レジャーに対する支出からシェアを奪い、これからの 年間

で年平均 ％増加し、年の 兆米ドルから年には 兆米ドルに達すると予想しています。

デジタルレジャーへのシフトを加速させている複数の要因があります：•

コネクテッドの広告は、年の億米ドルから

年には億米ドルへ、年平均（複利ベース）

デ ジタルコンシューマー

で ％増加すると予想します。
•

ソーシャルコマースの売上は年平均で増加し、現在の億米ドルから

年には 兆米ドルを超える水準になると予想します。
•

スポーツベッティングは、オンライン モバイル・スポーツベッティングの合法化によって加速傾向が持続すると予想します。

•

人工知能（ ）を活用したビデオゲームの制作は、フォームが新たな潮流になっています。

のようなユーザー生成コンテンツを提供するプラットの（エクスペリエンス）は世界全体で約 億にも上り、この数はパソコン、家庭用ゲーム機、モバイルゲーム機の合計数の•対応ハードウェアは、特にバーチャルリアリティ

万倍に相当します。

の課題への直面が続く場合、個人用ウェアラブルコン

ピューティングの定義を変える可能性を秘めています。

出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

の活用により労働者の週平均労働時間が短縮されることで、デジタル消費が刺激される可能性
第二次産業革命から第二次世界大戦終結までの入により、労働者 人当たりの労働時間を年間における労働者 人当たりの労働時間は世界全体で年平均

年の 日

時間から

年には

時間へと、さらに年平均で％減少しました。生成 導％減少させる可能性があります 。

その結果、消費者はオンラインのエンターテインメントにより多くの時間を費やすことになり、起きている間のオンラインで過ごす時間の割合がデ ジタルコンシューマー

年の

から

年には

に増加すると考えられます。

世界におけるオンライン・オフライン時間の割合起きている時間に占める割合

日当たりの時間

世界における労働者の 日当たりの労働時間

第二次産業革命

年平均

生成 革命
年平均

予想

予想

世界における労働者の 日当たりの労働時間は、労働者 人当たりの年間総労働時間を 年間の日数で除したものです。 オンライン・オフライン時間の割合を示すグラフは、労働や教育の時間を含む、 日に起きている時間の合計を表しています。このグラフのデータは、インターネット利用者の労働時間のみを集計しています。 出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場
合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

リニア

（ケーブル

や一般放送）に置き換わるストリーミング

わずか 年で、テレビ視聴に占めるストリーミング
年 月には

のシェアは

％になりました。それとともに、コネクテッド

へと、実質ベースで年平均

ポイント超上昇し、ケーブル（）への広告費が増加し、増加する見込みです。見込みどおりとなれば、への広告費が億米ドルから

年にはリニア

年には億米ドルを上回る計算になります。

10億米ドルテレビ視聴時間の割合

年の米国におけるテレビの広告費

米国における配信サービス別のテレビ視聴時間
デ ジタルコンシューマーと一般放送（衛星放送と地上波）のシェアを上回り、ストリーミング、ケーブル、一般放送（衛星放送と地上波）のシェアには、ニールセンが「その他」に分類しているビデオ・オン・デマンド（）、オーディオストリーミング、ゲーム、その他のデバイスなどの視聴時間が含まれていないため、合計は％になりません。 リニア は、ケーブル、衛星放送、地上波放送を通じて配信される従来型の配信形態として定義されています。コネクテッド は、スマート 、ストリーミング・メディア・デバイス、ビデオゲーム機、その他の最新ハードウェアを通じてオーバー・ザ・トップ（オンラインでデジタルコンテンツを配信するサービス）で配信されるストリーミング として定義されています。 出所による上記分析は、、を含む様々な外部ソースに基づいています。当該外部ソース等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

ソーシャルコマース企業は、いつでも、どこへでも、誰にでも販売できる
ソーシャルメディア・プラットフォームは、 コマースを活用して全世界の顧客を相手に収益化を進めています。オムニチャネル（リアルとデジタルの融合）を活用することで、ソーシャルコマースの売上は年平均で増加し、現在の億米ドルから

年には 兆米ドルを超える水準に達する可能性があります。
世界におけるソーシャルコマースの売上高
（
予想）
億
億

億

億

事業立ち上げ オムニチャネル販売 決済処理 マーケティング
分析・管理 物流・配送 資金調達

各プラットフォームの月間アクティブユーザー数（）は、とのモバイルアプリのデータを基に推定しています。 出所による上記分析はを含む様々な外部ソースに基づいています。当該外部ソース等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

eコマースのシェア

億

商品販売高（兆米ドル）

デ ジタルコンシューマー億米国におけモるバイル・スポーツベッティングの成長は続いているが、一方では淘汰も進行中
オンラインでのスポーツベッティングは、合法化されたことを受けて消費者に受け入れられるようになった一方、顧客を獲得できる勝者企業が他社を大きく引き離しています。
年にはオンラインでのスポーツベッティングがと大きく増加しましたが、そのなかでとは、優れたユーザー体験が奏功し、他のスポーツベッティング業者からシェアを奪いました。
とを合わせると、年に米国での預託金のシェアはになりました。しかし一方では、極小規模の企業の合計シェアは ポイント低下しました。
米国内の預託金のシェア

年平均（複利ベース）

スポーツベッティング企業別シェア

年平均（複利ベース）

総取扱高に対する割合

億米ドル

デ ジタルコンシューマー

米国におけるオンライン・スポーツベッティング取扱高出所による上記分析はを含む様々な外部ソースに基づいています。当該外部ソース等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

オンラインでの体験はより没入的になっており、収益性も向上
歴史は、没入感が高いほど収益性も高いことを示唆しています。

年代以前のアドベンチャーゲームはテキストベースでしたが、コンピュータグラ

フィックスの採用により市場は拡大し、ゲーム売上高は億米ドルから

年の現在では、テキスト、画像、音声、動画から情報を収集するマルチモーダル

年には億米ドルへと年平均でと大きく増加しました。

により、より没入感の高いインタラクティブ性のある体験が可能になっていることが好感され、今後も市場を拡大させることになると予想されます。
プラットフォーム別収益化率

時間当たりの純収益

米ドル
米ドル

米ドル

米ドル

米ドル

（

ゲーム売上高億米ドル、年の価値）

新作ゲームのシェア

デ ジタルコンシューマー

ビデオゲームの変遷「テキストゲーム」は、テキストベースのゲームおよびスプレッドシートベースのゲームを指します。「その他ゲーム」は、業務用のゲーム機を含みません。ゲーム売上高はパソコンと家庭用ゲーム機用のゲームのみです。 さまざまなプラットフォーム
における消費者の直接的支出に伴って獲得できる収益の推定値です。 売上高はインフレ調整後の年の米ドル価値です。 出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

を活用した制作により、ゲーマーが開発者になる
ユーザー生成コンテンツ（）プラットフォームにおける による支援を活用したゲーム制作は、ゲームのコンテンツを爆発的に増加させる可能性があります。当社は、成果物の品質を調整した場合、
てい る と推定 してい ます 。

アセットの生成単価は年以降だけで年平均約によ り誰も がコン テン ツを 制作 できる ように なっ たため 、（エクスペリエンス）は世界全体で約 億低下し、米ドル未満になっの成 長が 加速 する と考 えら れます 。

万にも上り、この数字はパソコン、家庭用ゲーム機、モバイルゲーム機の合計数のの倍に相当します。
新作ビデオゲーム数

アセット作成用の生成コスト低下率（年率）：

累計（対数目盛）

アセットの単価（対数目盛）

デ ジタル コンシューマー

コストが低下する

ジェネレーティブAIによるUGCのコストの低下
アタリが「アタリ
2600」を発売
アップルが初代
iPhoneを発売

発表日

各モデルの
スコアによって、 アセットの生成コストを調整しています。 出所による上記分析はらを含む様々な外部ソースに基づいています。当該外部ソース等について
は、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

バーチャルリアリティ市場はまだ黎明期
アップルのなど、ヘッドセットが大幅な改良を受けているにもかかわらず、バーチャルリアリティ（）の開発者は開発を進めることにあまり乗り気ではありません。普及が進むと納得できる理由がないため、採用は進んでいません。例えば、にすぎず、発売から 年間で 万万台にとどまり、発売から 年間で 億万台が販売されたアップルのと比較すれば差は歴然です。そのため、ののヘッドセットのの販売台数はにすぎません。
と

のアプリ数

アプリ数
（千、対数目盛）と出荷台数

累計販売台数（百万台）

デ ジタルコンシューマー

アップルののアプリが登場したが提供しているアプリ数は発売後の年数

発売後の年数

出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

がパーソナルコンピューティングの定義を変える可能性
コンピューティングの進化に伴い、ハードウェアが普及するまでの期間は、パソコンが年であるのに対しスマートフォンでは年と短縮しています。

このことがソフトウェア企業の淘汰を誘引しました。 対応のハードウェアが急速に普及することで、ソフトウェア企業の淘汰が加速する可能性があります。

％に普及するまでの期間

ソフトウェアの大幅増加

オペレーティングシステムの淘汰

デ ジタルコンシューマー

米国において人口の年数

出所による上記分析はを含む様々な外部ソースに基づいています。当該外部ソース等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

デジタル消費の増加は経済成長率を上回る
世界全体で、消費者は年に兆米ドルのレジャー予算のをデジタルレジャー関連の商品やサービスに消費しました。デジタルレジャーへの移行が進むことで、（インフレ調整後の実質ベースの）デジタルプラットフォームの収入 はこれからの 年間で年平均ドルから年には 兆米ドルとなり、レジャー支出全体に占める割合が世界全体のデジタルプラットフォームの収入兆米ドル

レジャー支出に占める割合

兆米ドル

億米

に達すると考えられています。

世界全体のデジタルレジャー支出

デ ジタルコンシューマー

増加し、約 兆デジタルプラットフォームの収入は、米国におけるスポーツベッティング、世界全体のビデオゲームのソフトウェア・サービス、世界全体のデジタルビデオ・デジタルオーディオの収入の合計と定義しています。また、 コマースプラットフォームの純収入、（非代替性トークン）のクリエイターフィー（純収入）、世界全体のプラットフォーム収入も含みます。 直接的収入には、 コマース、ビデオゲームソフトウェア、デジタルビデオ、デジタルオーディオ、、米国におけるモバイル・スポーツベッティン
グが含まれます。間接的収入には、すべての分野のデジタル広告費が含まれます。 出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将
来の成果を示唆するものではありません。

リサーチ担当者：
アナリスト

デジタルウォレット
つのネットワークをつなぐ

出所
予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績
は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

バーティカルソフトウェアとは、特定の業界のニーズに合わせたソリューションを統合したソフト
ウェアを指します。業界をリードするバーティカルソフトウェア・プラットフォームは、消費者や加盟店向けの金融サービスの分野で急速に拡大しています。消費者向けと加盟店向けの つのネッ
トワークにアクセスできることで、バーティカルソフトウェアは、消費者から加盟店、加盟店から従業員、従業員から加盟店へのクローズドループ型の決済取引を促進しています。当社は、バーデ ジタル ウ ォレッ トティカルソフトウェアのプラットフォームがデジタルウォレットを利用することにより、完全なクロー
ズドループ型の決済エコシステムが実現されると考えています。

、、

は、デジタルウォレットを消費者、加盟店、従業員をつなぐエコシステムの中核として利用する可能性が高い、将来性のあるプラットフォームです。当社の調査によると、
このようなプラットフォームは、クローズドループ型の消費者向け決済、加盟店向け銀行業務、従業員向け給与・支払いが拡大することで、これからの 年間で年平均年のこの試算では、します。当社は、億米ドルから

年に～～収入を増加させ、億米ドルに達する可能性があります 。

、、のコアとなる収入が 年間で年平均増加するとの予測値を用いています。今後の新たな分野における収入増加分をコア収入に加えると、これからの 年間における年平均増収率は ％～から ％に上昇の過去における収入の実績およびの加盟店エコシステム全体において期待できる収入の額をモデルの主変数として使用しており、とは無関係のやに関連する収入は含めていません。 出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

金融サービスの統合を図るバーティカルソフトウェア・プラットフォーム、、

等のバーティカルソフトウェア・プロバイダーは、加盟店の主要業務の支援を提供しているにとどまらず、金融関連業務を統合したシステムを提供しています。デジタルウォレットを中核とし、協働する銀行やフィンテック企業との提携、さらには自社で銀行免許を取得することなどを通じて、バーティカルソフトウェアのプラットフォームは、現在頻繁に発生する効率の悪い従来型の金融機関とのやり取りなしに加盟店が金融取引を行なうことができるようになります。

デ ジタル ウ ォレッ ト

消費者

デジタル
ウォレット

加盟店

給与

小切手決済

預金

デビットカー
ド

クレジット
カード

運転資金
融資

支払い

の
と
のモバイル版
は消費者向けデジタルウォレット、のモバイル版との モバイル版
は初期段階のデジタルウォレットに分類しています。
は加盟店向けの小切手決済と預金の両方に分類しています。
に自動請求書発行機能が備わっていることを考慮すると、が近々同社のプラットフォームで直接支払機能を提供するとみています。出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

消費者向けサービスの統合を図るバーティカルソフトウェア・プラットフォーム
バーティカルソフトウェア・プラットフォームは、広範な加盟店向けのネットワークを構築しているだけでなく、デジタルウォレットを活用した消費者向
けのネットワークの構築も図っています。加盟店向けと消費者向けのネットワークを同時に拡大させることで、バーティカルソフトウェア・プラット

フォームは、この つのネットワークの基本システムになりつつあります。
加盟店

消費者

小切手決済

預金

デビットカー
ド

後払い決済

個人向け
ローン

コマース

ポイント
カード

デジタル
ウォレット

デ ジタル ウ ォレッ ト

支払い

の
と
のモバイル版
は消費者向けデジタルウォレット、のモバイル版との モバイル版
は初期段階のデジタルウォレットに分類しています。
は消費者向けのデビット
カードに分類しています。出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

つのネットワークをつなぐことで、消費者と加盟店の間の隙間を埋めることができる
クローズドループ型の決済エコシステムでは、消費者から加盟店、加盟店から従業員、従業員（同時に消費者）から加盟店という 方向の送金をネットワーク内で完結できます。このような決済エコシステムを構築するためには、プラットフォームは以下が必要です。
規模が大きく、連携できること、加盟店の業務と財務を把握できること、業界に関する垂直的な専門知識

デ ジタル ウ ォレッ ト

消費者

ネットワーク内の消費者のデジタル
ウォレット

どちらのネットワークも加盟店

バーティカル
ソフトウェア・プラットフォーム

ネットワーク内の加盟店のデジタル
ウォレット

ネットワーク内の給与支払代行企業

従業員
出所
予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績
は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

デジタルウォレットが消費者→企業（
仲介機関を不要にする可能性が高い）の決済エコシステムにおけるデジタルウォレットの残高内の資金取引は、銀行やカードネットワークが介在しないため、決済代行企業、加盟店、消費者のすべてが中間手数料を省くことができます。当社は、バーティカルソフトウェア・プラットフォームのなかで、消費者向けと加盟店向けのエコシステムの規模が大きなプラット
フォームは、デジタルウォレットを活用することでクローズドループ型の取引を促進できるとみています 。

従来：消費者→企業（

デ ジタル ウ ォレッ ト

ステップ数：）支払いの承認プロセス

今後：クローズドループ型での消費者→企業（
ステップ数：

カードネットワーク

決済代行業者の手数料率：

決済代行業者の手数料率：

カード発行銀行

残高のチャージ

取次銀行

ネットワーク内

ネットワーク内

消費者）支払いの承認プロセス

決済代行業者

加盟店

消費者のデジタル
ウォレット

決済代行業者

加盟店

取引承認

決済
支払いのプロセスおよび推定手数料は、例示を目的としたものです。出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可
能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

米国におけるクローズドループ型の決済額は当社は、デジタルウォレットによる消費者→企業（

年までに）の決済額はこれからの 年間で年平均約 兆米ドルになると予想しています。決済全体に占めるクローズドループ型の割合も約、

合計の決済に伴う手数料収入も同期間で 億米ドルから約から手数料収入（ 億米ドル）（複利ベース）年の約 兆米ドルからに増加し、その結果、年にはの）に増加すると予想しています 。

米国における、

個人消費の割合

取引額（兆米ドル）

デ ジタル ウ ォレッ ト

増加し、億米ドル（年平均

米国におけるデジタルウォレットの取引金額年平均倍に増加する可能性

年平均

（
）、
の手数料収入（複利ベース）

クローズドループ型取引とは、第三者のカード発行会社やネットワークが介在しない消費者→購入者（）のデジタルウォレット取引を指します（ただし、デジタルウォレットへのチャージ取引を除く）。 クローズドループ型決済の手数料収入は総額であり、ソフトウェアプラットフォーム企業、関連する他のフィンテック企業、連携する金融機関など、関係するすべての機関が受け取る金額の合計です。
の過去における収入の実績およびの加盟店エコシステム全体において期待できる収入の額をモデルの主変数として使用しており、とは無関係のやに関連する収入は含めていません。出所による上記分析はを含む様々な外部ソースに基づいています。当該外部ソース等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

、

デジタルウォレットが加盟店の資金取引における仲介機関を不要にする可能性
バーティカルソフトウェアのプラットフォームは、加盟店に金融サービスを提供することが可能です。デジタルウォレットを利用することで、バーティカ
ルソフトウェアのプラットフォームは利便性を向上させられるだけでなく、預金を収益に結び付けるとともに、決済プロセスにおける承認から加盟店への支払いまでのステップ数を から に減らしながら、プラットフォームが受け取る手数料率を 倍超に引き上げることができるようになります 。

従来：加盟店への支払い

デ ジタル ウ ォレッ ト

ステップ数：

今後：クローズドループ型での加盟店への支払い
ステップ数：

カードネットワーク

決済代行業者の手数料率：

決済代行業者の手数料率：

消費者の
銀行口座

消費者のデジタル
ウォレット

取次銀行

ネットワーク内

加盟店

決済代行業者

加盟店の銀行口座

加盟店のデジタル
ウォレット

決済代行業者

取引承認
決済
支払いのプロセスおよび推定手数料は、例示を目的としたものです。出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可
能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

加盟店からのデジタルウォレット関連手数料収入は預金における純利鞘が大手商業銀行と同等と仮定した場合、年の 億米ドルから年には（億米ドルへと、 年間で年平均）、年までに 倍になる可能性、

が加盟店との金融取引から得られる収入は、増加すると考えられます。手数料収入が米国全体における商業決済収入に占める つのプラットフォームのシェアは、現在の約

から

年には約

億米ドルに増加した際は、へと 倍になると予想しています。

総受取手数料（ 億米ドル）

デ ジタル ウ ォレッ ト（）、、が米国における
加盟店との銀行業務にて獲得可能な収入

銀行業務関連収入の増加分は、、、による加盟店の預金および融資の純金利収入と非金利収入の両方を含みますが、すでに予測値として計上した分、およびの運転資金融資に伴う収入は含んでいません。両項目とも、手数料収入の総額であり、ソフトウェアプラットフォーム企業、関連する他のフィンテック企業、連携する金融機関など、関係するすべての機関が受け取る金額の合計です。本予測には、即時振込、コーポレートカードの発行と使用管理、支払いに伴う収入は直接的には含まれていません。
の過去における収入の実績およびの加盟店エコシステム全体において期待できる収入の額をモデルの主変数として使用しており、とは無関係のやに関連する収入は含めていません。出所による上記分析はを含む様々な外部ソースに基づいています。当該外部ソース等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

デジタルウォレットが給与振込業務における仲介機関を不要にする可能性
バーティカルソフトウェアのプラットフォームは、デジタルウォレットを使用して加盟店と従業員を直接結び付け、新規顧客獲得に伴うコストをあまりかけずに収益拡大の機会を獲得できると考えられます 。

今後：クローズドループ型での支払いプロセス

従来：給与支払いプロセス
ステップ数：

ステップ数：（米金融
ネットワーク）デ ジタル ウ ォレッ ト

決済代行業者の手数料率：

決済代行業者の手数料率：

給与支払代行業者

給与支払
代行業者

加盟店の銀行口座

ネットワーク内

ネットワーク内

加盟店

支払代行業者

従業員の銀行口座

加盟店のデジタル
ウォレット

支払代行業者

従業員のデジタル
ウォレット

取引承認
決済

支払いのプロセスおよび推定手数料は、例示を目的としたものです。 この例では、給与支払代行業務を自社で行なう場合と第三者の名義で行なう場合の両方を前提としています。出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

従業員のデジタルウォレット関連業務が億米ドルの収入につながる可能性

従業員のデジタルウォレットは、消費者のそれと同様に、業界の特性に合わせた、多くの金融の機能を備え持つアプリに進化する可能性があります。従業員への給与などの支払い業務は、、、にとって魅力的な収益機会になる可能性があります。当社は、獲得可能な給与支払額が 兆米ドルになるとみており、そうなれば、従業員向けデジタルウォレット事業はと考えられます 。これらのプラットフォームがこの収益機会の億米ドルの収入をもたらすことになる％を獲得できるとすると、従業員向けデジタルウォレット事業の収入は今後 年間増加する可能性があります。

米国において

総受取手数料（ 億米ドル）

デ ジタル ウ ォレッ ト

で年平均

年に

、

、

年平均

が従業員向けデジタルウォレット事業で獲得可能な収入（複利ベース）

約 億米ドル

約 兆米ドルという給与支払の扱い額の予想は、、、の加盟店、従業員、ならびに小売、宿泊・飲食などの消費者向けサービス、専門的サービス、消費者向けエンターテイメントなど、垂直市場として獲得可能な分野における従業員の平均給与額の予測を合計したものです。 すべての手数料収入は総額であり、ソフトウェアプラットフォーム企業、関連する他のフィンテック企業、連携する金融機関など、関係するすべての機関が受け取る金額の合計です。給与計算ソフトウェアの収入にはフロート収益（顧客から支払い用に預かっている資金の運用益）は含まれておらず、消費者の支払関係の収入として二重に計上されている可能性のある従業員のデビットカードやクレジットカード由来の収入は調整していません。
の過去における収入の実績およびの加盟店エコシステム全体において期待できる収入の額をモデルの主変数として使用しており、とは無関係のやに関連する収入は含めていません。出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

デジタルウォレット事業によりバーティカルソフトウェアの収入を
当社では、

（

）、

、

のコア収入がこれからの 年間で年平均億米ドル創出する見込み
増加し、

年の

億米ドルから

年にはドルになると予想しています。さらにクローズドループ型の消費者向け決済、加盟店向け銀行業務、従業員向け給与・支払いが億米ドル

デ ジタル ウ ォレッ ト

収入増をもたらし、合計すると年までの年平均増収率はからに上昇する可能性があると予想しています。

米国における

）、

、

（

億米

億米ドルの

の増収機会

年平均

（複利ベース）

コア収入には、ソフトウェア、オープンループ型決済、加盟店向け融資など、既存の全事業の収入が含まれます。加盟店との金融取引から得られる収入は、、、による加盟店の預金および融資の純金利収入と非金利収入の両方を含みますが、すでに予測値として計上した分、およびの運転資金融資に伴う収入は含んでいません。すべての分野の収入は、オープンループ型決済の収入、クローズドループ型決済の収入、従業員への支払いに伴う収入を除いた手数料収入の総額であり、ソフトウェアプラットフォーム企業、関連する他のフィンテック企業、連携する金融機関など、関係するすべての機関が受け取る金額の合計です。従業員への支払いの純手数料収入を推定するに当たり、現時点におけるソフトウェアプラットフォームの手数料率を適用しており、従業員への支払いをクローズドループ型に変更することに伴うシナジーを別途推定していません。また、コア収入を除いたすべての分野の収入を別途推定するのではなく、米国において
（
）、
、
が収益化で
きる分野で獲得可能な金額を収入として捉えています。
の過去における収入の実績およびの加盟店エコシステム全体において期待できる収入の額をモデルの主変数として使用しており、とは無関係のやに関連する収入は含めていません。出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

リサーチ担当者：
アナリスト

アナリスト

リサーチアソシエート

精密治療
より効率的でより安価な治療法

出所
予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績
は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

この年間において、精密治療、遺伝子編集、

多くの新たな治療法が開発されました。 （人工知能）、駆使した革新的な治療法は、研究開発（

治療、標的タンパク質分解など、
遺伝子編集、新しい解析技術を）の費用対効果を改善させたと同時に、それまで

精密治療

薬物投与ができなかった病気が創薬可能になりました。

精密治療は、、、タンパク質などを網羅するマルチオミクス解析を用いた治療法として注目されています。当社の調査によると、精密治療に特化する企業の企業価値は、今後 年間
で年平均

増加し、

年の約

億米ドルから

年には約 兆億米ドルに増加

する可能性があります。

出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

新たな治療法の増加
この年間で、それまでとはまったく異なった作用をもつ治療法が急増しました。治療可能な疾患が増加しただけでなく、有効性と安全性も向上しました。

年には、臨床試験の％超が新しい治療法を用いたものになりました。

γδ

精密治療

新しい治療法の発見（治験薬申請数に基づく）

すべてが記載されているわけではありません

出所による上記分析はを含む様々な外部ソースに基づいています。当該外部ソース等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

精密治療により、低下を続ける研究開発（
上向きに転じる可能性）の収益率が規制上のボトルネックや旧来の創薬方法のため、治療薬の研究開発の収益率は年近くも低下し続けています。当社の調査によると、新たな治療法と研究開発手法、そして「精密」治療に対して規制当局が承認することにより、低下している製薬業界の投資収益率を上向きにすることができるとみています。

億米ドル

精密治療

新たに発売された医薬品の年間平均研究開発費とその売上高

短い時間枠。データは、コロナ禍の影響を受けている。
出所による上記分析はやを含む様々な外部ソースに基づいています。当該外部ソース等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

精密治療により、低下を続ける研究開発（）の収益率が上向きに転じる可能性

規制上のボトルネックや旧来の創薬方法のため、結局のところ、治療薬の研究開発に伴う収益は年までの約 年間にわたって減少しました。新たな治療法と研究開発手法、そして「精密」治療に対して規制当局が承認することにより、 〜 年後には投資収益率が上向きになる
可能性があります。

比率

精密治療

研究開発費に対する新薬による売上増加額の比率

出所による上記分析はやを含む様々な外部ソースに基づいています。当該外部ソース等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

精密治療により、それまで薬物投与ができなかった疾病が治療可能に
ベースの医薬品や「（標的タンパク質分解誘導薬）」などの精密治療により、薬物治療が可能なヒトのタンパク質標的の数だけでなく、治療可能な組織型も増加しています。
精密治療により臨床試験の重複が減少

単一のターゲットに対して重複している臨床試験の数ヒトタンパク質コード遺伝子に占める割合

精密治療

によって薬物治療が可能なプロテオームが増加

ヒトゲノムには約のタンパク質をコードする遺伝子がありますが、そのうち承認した医薬品に関連する遺伝子はわずか
ヒトのタンパク質のに よる と、
（約

％（約

（

％）です。

が

従来の治療法では不可能であった多くの生物学的標的に対して、高度な精密治療の臨床試験は、を行った結果、重複する臨床試験の数を）は薬物投与が不可能だと推定しています。当社の調査や 関連 す る技 術に よ り、 ヒ トの タン パク 質を コ ード す る遺伝 子の％％削減できました。これにより、科学者は同額の研究開発予算でより多くの生物学的標的を試験することができるようになり、ユニークかつ効果のある治療法を発見できる確率が高くなりました。

）を薬物治療が可能だとみています。

年 月付データ
出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

鎌状赤血球貧血のような希少疾患を治療する価値は高い
精密治療の つであるます。

のような遺伝子編集医薬品は、鎌状赤血球症（）のような珍しい遺伝性疾患を治癒する可能性を秘めていは遺伝性の赤血球障害で、米国では 万人超、主にアフリカを中心に世界全体で全治療費の約 ％を治療薬が占めていますが、鎌状赤血球病治療の合理的な費用

の医療費

百万米ドル

百万米ドル

の

％にすぎず、治療薬は症状を緩和させるにとどまっています。

精密治療

患者の平均寿命における患者の平均余命は健康な人の万人が罹患しています。現在、米国では（質調整生存年） 健康効用
（健康効用期間）は死亡、 は完全な健康
年 月付データ
出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

すべての希少疾患患者を治癒する価値
米国の医療制度は、希少疾患患者の治療に年間約億米ドルを支出しています。希少疾患患者を生涯にわたって管理するための費用は兆米ドルに上ると考えられていますが、薬物治療のための費用はその半分に満たないと考えられます。計算上は、すべての希少疾患患者が治癒すれば、生涯にわたって管理に必要な費用の大半を薬物療法に振り向けることができるようになり、入院および外来の管理の必要性がなくなることを通じて、治療法の価値がはっきり分かるようになります。

兆米ドル

精密治療

米国における希少疾患患者の医療費総額（質調整生存年）=健康効用（健康効用期間）= 0は死亡、1は完全な健康
年 月付データ
出所による上記分析はを含む様々な外部ソースに基づいています。当該外部ソース等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

精密治療における投資機会の規模
当社の調査によると、遺伝子編集、解析、 （人工知能）などの技術によって精密治療が開発されるに伴い、精密治療を行なう企業の企業価値は今後 年間で年平均（複利ベース）約

増加し、

年の約

年まで年平均年には約 兆米ドルに達する見込みです。

％増加する見込み

兆米ドル

精密治療

精密治療企業の企業価値は億米ドルから予測
出所による上記分析はやを含む様々な外部ソースに基づいています。当該外部ソース等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

リサーチ担当者：
アナリスト

リサーチアソシエート

マルチオミクス
ツール＆テクノロジー
生物学的知見を変換して、より良い医療と経済価値をもたらす

出所
予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績
は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

過去 年間において生物学的ツールや技術の数が急増し、その性能は著しく向上しました。
その中でもハイスループット・プロテオミクス、人工知能、シングルセル解析という つの基幹技術は突出しています。これらが融合することで、生産性と効率性が高まり、医療応用における精度
マル チ オミク スツール ＆テクノ ロジーが向上し、大きな経済的価値を実現しています。

のリサーチによると、これらの技術によって医薬品 つ当たりの研究開発費をできる可能性があり、
間で年平均

％増加し

年に約
年には約

％以上削減

億米ドルだった精密治療分野の企業価値は、今後 年兆米ドルに達すると期待されます。

出所
による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

プロテオミクスのスループットと深度は急激に向上中
質量分析とバイオインフォマティクスの進歩により、プロテオーム解析は過去年間で劇的に向上し、分解能、精度、複数サンプル同時解析能力が高まっています。このような発展により、健康状態や疾患を調べるためのプロテオームの詳細な解析が可能になっただけでなく、がんバイオマーカー

タンパク質の種類／サンプル(深度)

1時間当たりのタンパク質解析処理数（スループット）

マル チ オミク スツール ＆テクノ ロジーの発見や標的治療薬の開発も加速しています。

並列反応モニタリング

イオンモビリティ
質量分析

リアルタイムサーチを用いた手法シングルセル
プロテオミクス

リアルタイム単一分子プ
ロテオーム解析

単一反応モニタリング
クロスリンク質量分析
同重体タグ
タンデム質量分析
質量分析法
人工知能／機械学習出所による上記分析は、ら、を含む外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。
予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

ライトの法則 が予測したプロテオミクスのコスト低下
質量分析によるプロテオーム解析数が増加するにつれて、コストは急激に低下し、医学研究や診断における新たな可能性が開かれています。
のリサーチによると、質量分析を用いた非標的プロテオーム解析の サンプル当たりのコストは年率
解析数が倍増する度に約％低下しており、プロテオームの累積低下しています。プロテオミクス分野における様々な発見は、新しいバイオマーカーの同定につながっており、特有の患者バイオマーカーを用いた米国の臨床試験件数

ライトの法則が予測した非標的プロテオーム解析コストの低下

臨床試験件数

1サンプル当たりのコスト

マル チ オミク スツール ＆テクノ ロジー

がんサブタイプの早期発見と治療を可能にしています。

プロテオーム累計解析数

年

ライトの法則とは、累積生産量が倍増する度に一定の割合でコストが低下するというものです。出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等について
は、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必
ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

がんの解明を革新的に進歩させているシングルセル

解析を用いた従来の遺伝子発現解析では、異なる細胞型が混ざった全体での遺伝子発現のみを測定可能ですが、シングルセル）では、複雑な組織サンプルの中において細胞型毎の遺伝子発現を検出することができます。理論上、遺伝子発現を特定の細胞に倍向上し、 ギガバイト当たりのコストが

がん細胞
サンプル

％削減されます。

がん組織において、正常細胞と比べた発現の変化が見られません。
遺伝子
遺伝子

がん

正常

遺伝子

遺伝子

発現

マル チ オミク スツール ＆テクノ ロジー

リンクさせることで測定精度が発現（

複数の細胞型

がん変異が「細胞型 」の「遺伝子 」の過剰発現を引き起こしています。

がん
細胞型

細胞型

細胞型

細胞型

出所
上記図は
ら
によるデータを基にで作成。上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。
過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。 予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。

とオートメーションがもららしている創薬力の向上
創薬プロセスに人工知能／機械学習

／

を導入
約

億

することで、仮想ライブラリや実物ライブラリから医薬億
約品開発者がスクリーニングできる活性化合物の数が増加しています。

薬剤のマイクロ合成や

約

億

前臨床
ワークフローの自動化

億
承認確率改善によるコスト削減

試験管内 ／

精密治療の
承認コスト

生体内 アッセイのようなハイスループットの自動ワー
クフローは、 創薬を活用する上で不可欠となっています。
承認 件当たりコストの予測

臨床成功確率の予測
創薬手法および自動ワークフローを導入する企業は、第 相試験から承認までの臨床成功確率を 倍に高めることができるとみられます。創薬プロセスのより早い段階で化合物を除外して生産性を向上させることにより、 つの医薬品の承認にかかるコストを半分に削減できるようになる

倍

医薬品承認 件当たりのコスト
単位：百万米ドル

今後 年以内において、 ／パーセント

マル チ オミク スツール ＆テクノ ロジー

承認コスト

を活用した
ライブラリ
スクリーニング億倍見込みです。

出所による上記分析は、、ら、、を含む外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。 予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

医薬品開発コストが急激に低下する可能性
基礎生物学、人工知能、オートメーション、試験デザインの進化により、前臨床段階の医薬品開発コストは大幅に低下するとみられます。これらの技術は、医薬品開発
プロセスの早い段階における望みの薄い候補の排除、研究開発資金の下流への誤った配分の防止、創薬の早い段階における化学物質の検索範囲の拡大を可能にしています。今後 年間において、これらの技術をフル活用する企業は、臨床試験段階に入った新薬候補の成功確率を 倍以上に高められることなどから、承認 件当たりのコストをほぼ％削減できると期待されます。

医薬品承認 件当たり研究開発コスト（失敗分を含む）

臨床成功確率

適応的臨床試験デザイン
高精度バイオマーカー
分散型／バーチャル試験
基礎生物学

シングルセル生物学
プロテオミクス技術
仮想化合物ライブラリ
バイオマーカー開発
ヒト化動物モデル
オートメーション
自動分注
自動インビボミクス
自動マイクロ合成「
臓器チップ技術

臨床成功確率

革新的な試験デザイン(単位：百万米ドル)

マル チ オミク スツール ＆テクノ ロジー

効率化イノベーション

倍」スクリーン

人工知能
による反応経路解析
による毒性予測
分子モデリング
機械学習による化合物スクリーン出所
による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

テクノロジーの進歩によって 医薬品当たり研究開発コストが低下する見通し
過去 年間において、開発中の医薬品 つ当たりの研究開発費は年率 ％減少してきました。

のリサーチによると、基礎生物学やシングル

セル解析、プロテオミクス、オートメーション、そして人工知能の飛躍的な進歩のおかげで、こうしたコスト低下は加速しないまでも継続していく見通
年までに精密治療関連企業の価値を兆米ドル、または約％増加させるとみられます。

精密治療の売上高
年にかけて年率 ％増加する可能性
精密治療の年間売上高（単位：十億米ドル）

開発パイプラインの医薬品 つ当たりの平均年間研究開発費の予測
世界全体（単位：百万米ドル）

マル チ オミク スツール ＆テクノ ロジー

しです。これらがもたらす効率化を合わせると、出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

リサーチ担当者：
自動運転テクノロジー＆ロボティクス分野担当リサーチ
ディレクター

リサーチアソシエート

電気自動車
バッテリーコストの低下が普及の原動力に出所
予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績
は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

バッテリーコストは、サプライチェーンの混乱を受けて上昇したのち、現在ではライトの法則に沿って低下しており、電気自動車の販売価格の低下につながっています。

ロボタクシープラットフォームが普及した場合、

電気自動車

～

年には

が自動車販売台数の％を占めるようになる可能性があります。

では、

販売台数が

ペースで拡大し、

年には

年時点の約

万台から今後 年間で年率％の万台に達すると予測しています。

出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

電気自動車は引き続きガソリン車からシェアを奪取

増減率

電気自動車

世界の販売台数増加率

出所による上記分析はを含む様々な外部ソースに基づいています。当該外部ソース等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

自動車業界は再編に向かう見通し
引き続きの普及が進めば、従来の自動車メーカーは事業再編・統合を余儀なくされる可能性があります。

がミシガン工場の電気自動車

年

世界における電池式電気自動車のシェア

トラック生産を 年延期

月 日

グループ、 需要「低迷」のなか欧州の電池工場建設を延期「さらなる用地選定を行なうビジネス上の合理性は、今のところない」と、フォルクスワーゲン・グループのオリバー・ブルーメ

は

述べた。

年 月 日

フォード、需要鈍化を受けて週間生産台数削減への年 月 日
電池式電気自動車
市場シェアは、すべての「軽量自動車」 最大総車両重量がポンド以下の車両 に占める割合として計算されています。出所
、
、
、
、
、
のデータに基づく 予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

ライトの法則に沿って電池コストが低下
ライトの法則によると、累積生産量が倍増する度に電池コストは％低下するとみられます。リン酸鉄リチウム

電池は、ニッケル含有率が高い電池からシェアを奪いつつあります。この点は、バッテリーに用いられる化学物質が時とともに変化するものであり、コモディティ価格の予測は困難を伴なうことを物語っています。
世界の乗用車販売台数に占める
電池搭載車のシェア

米ドル／

電気自動車

電池コストの低下

累積生産量
モデルのデータと過去データを組み合わせています。出所による上記分析はを含む様々な外部ソースに基づいています。当該外部ソース等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

ライトの法則は充電時間の短縮を示唆の充電時間は、効率、航続距離、出力などの全体的な性能を測定する指標として適していると考えられます。過去 年間で航続距離分の充電に要する時間は

ます。

マイル

分から約 分の となる 分に短縮されました。また、向こう 年間でさらに 分の となる 分に短縮される可能性がありの充電性能が妥当な水準に達すれば、メーカーは自動運転や安全性、エンターテイメントなど、他の機能のための最適化を目指すとみられます。
マイル分の充電時間分

航続距離マイル分の充電時間（理論値、単位：分）

電気自動車

の航続距離

分
分

分

分
分
予

分

累計生産台数
出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

多くの
の場合は

メーカーが黒字化に向けた規模拡大に苦戦のサプライチェーンが存在しなかったため、垂直統合するしかほぼ選択肢がありませんでした。今ではサプライチェーンが進化しており、他の自動車メーカーは規模を拡大すれば黒字化を達成できるとみられます。しかし、すでに黒字転換しているマーケットリーダーたちが積極的に価格を引き下げているため、多くのメーカーは市場から撤退しつつあります。
世界の様々な価格帯の高級販売台数

年 月現在）
台数（過去 ヵ月間、

電気自動車

（中国）

（参考）中国において普通車販売台数
トップの
モデル

（米国）
（欧州）
（米国）
（中国）
（欧州）

（中国）

（中国）
（欧州）

価格
データは必ずしもすべてを網羅したものとは限りません。「」は過去 ヵ月間、「」は電池式電気自動車。出所による上記分析
はを含む様々な外部ソースに基づいています。当該外部ソース等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。上記は情報提供のみを目的としており、
投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

の価格はガソリン車並みに電池コストの低下が続くなか、の価格低下が見込まれ、販売台数の指数関数的な伸びをもたらす可能性があります。

米国における新車取引価格

線形

大型ピックアップ
トラック

平均価格

電気自動車

高級車

高級コンパクト／ク
ロスオーバー
電気自動車

小型車

市場規模

販売価格帯 メーカー希望小売価格 別売上累計高シェア

自動車販売価格

年米ドル （単位：千）

古いデータは消費者物価指数で調整し年米ドルに換算されています。セグメント別平均取引価格は
年 月現在の発表データに基づきます。
の価格はのウェブサイトから取得した
年 月現在のものです。出所のデータに基づく 予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

ガソリン車のシェアは大幅に低下する見通しの見解の通りにのシェア拡大が続く場合、の中古車と新車がガソリン車

既存の自動車メーカーに「死のスパイラル」をもたらすことになるでしょう。

の新車よりも経済的合理性があるようになり、おそらくおよび中古車の価格が低下しているなか、消費者は購入を先送りし、さらなる価格低下を待つ可能性があります。

台数 (百万)電気自動車

自動車販売台数

実績

予測

注記 出所
による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

リサーチ担当者：
自動運転テクノロジー＆ロボティクス
分野担当リサーチディレクター

リサーチアソシエート

ロボティクス
ソフトウェアとハードウェアの融合により、オートメーションが一般化
出所
予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績
は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

とハードウェアの融合により、汎用性のあるロボティクスが実現可能となる見通しです。

ロボットは工場の現場で人間を凌ぐパフォーマンスを上げており、今後多くの分野が同じ状況になっていくでしょう。ハードウェアとソフトウェアのコストがライトの法則に沿って低下していく

ロボティクス

につれ、 によって引き続き生産性が向上するとともに、新たに汎用ロボティクスの市場機会が生み出され、年間売上高が兆米ドルを超 える市場 に拡大していくとみられます 。

ライトの法則とは、累積生産量が倍増する度に一定の割合でコストが低下するというものです。出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等について
は、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必
ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

やコンピュータービジョンのおかげで、ロボットは構造化されていない環境でもコスト効率よく運用可能になる見通し
構造化されていない環境

人型ロボットロボティクス

大型軍事ドローン

コンシューマー向けド
ローン

自動運転車

安価

建設用ロボット高価

アグテック 農業ロボット

協働ロボット
医療／手術ロボット

従来の産業用ロボット

倉庫ロボット

家電製品

構造化された環境
各カテゴリー内の点は、人型ロボットと自動運転車を除いて実際の製品を表しています。 上記数値は市場で販売されると予想する人型ロボットの推定コストを示しています。 上記は現在運営中および将来のロボタクシーの両方の数値を示しています。
出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。
上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

価格の低下が産業用ロボットへの需要を刺激
産業用ロボットのコストは、累積生産量が倍増する毎に％低下してきています。

販売台数

ロボティクス

産業用ロボット需要の価格弾力性

推定単価(単位：千)

出所のデータに基づく 予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

性能の向上が産業用ロボットへの需要を刺激
コンピューター化されたロボットビジョン（カメラシステム）やディープラーニングの進歩により、ロボットの性能は過去 年間で 倍に向上しています。
ロボットはすでに人間のパフォーマンスを 倍超上回っており、性能の上限も見えていません。

アイテム数

ロボティクス

時間当たりのピックアンドプレース（対象物を拾い上げ、特定の位置まで搬送する作業）のアイテム数

出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

協働ロボットは普及曲線のスイートスポットに突入
協働ロボットと人間は、外出先、工場、自宅を問わず一緒に作業をするようになるとみられます。
歴史的に見て、新しい技術は市場シェアが～％に近づくと、その発展のペースを示す 字カーブが転換点を迎えます 。

産業用ロボット販売台数全体に占める協働ロボットの割合

パーセント(単位：千台)ロボティクス

産業用ロボットの販売台数

字カーブとは 典型的な技術普及曲線を言い、時系列にプロットすると「 」のように見えることから名づけられました。出所による上記分析はを含む様々な外部ソースに基づいています。当該外部ソース等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言
または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

多数の企業が人間よりも多くのロボットを配置するようになる見通し
ロボットは人間を単調な肉体労働から解放しつつあります。

（単位：千台、千人）

ロボティクスのロボット数と従業員数

モデルによる予測値であり年率換算されています。数値に「 」が付いたものはによる推定値です。 出所
年 月 日時点 のデータに基づく 予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

様々な産業を変貌させてきたオートメーションの生産性向上効果（単位：分）（単位：時間）（単位：時間）ロボティクスクリック（注文）から倉庫での発送までにかかる時間

自動車製造にかかる時間

洗濯にかかる時間

出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

汎用ロボティクスは世界全体で兆米ドル超の収益機会をもたらす可能性

製造業ロボット

家庭用ロボット
日当たり約

では
予測

時間の無償労働

約

を約

兆米ドルと

生産性の向上億人の生産年齢人口×
約米ドルの加重平均時給

テイクレートロボティクス×

年の世界製造業

×
有償労働時の 分の とした自由時間の価値

約兆米ドルの機会収益機会
単位：十億米ドル

兆米ドル超の機会
緑色セルの平均値

注記 緑色セルはが妥当または可能性が高いと考える結果を示しています。出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

リサーチ担当者：
投資分析・機関投資家向け
戦略担当ディレクター

リサーチアソシエート

ロボタクシー
都市交通を安全かつ安価なものに変革する

出所
予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績
は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

が飛躍的な進歩を遂げていることにより、ロボタクシーは都市移動に革命を起こし始めており、また自動車ローンセクターの崩壊を加速させる可能性があります。

ロボタクシーは人間のドライバーよりも安全であることから、より安全でまた汚染物質をロボタクシー

発生しない走行が期待されます。ロボタクシー・プラットフォームのパイオニアは、早期普及に伴なう高価格を享受するとみられます。

のリサーチによると、ロボタクシー・プラットフォームは個人の移動を再定義して、今後～ 年間のあいだに兆米ドルの企業価値を生み出すことが示唆されています。

出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

自動運転配車サービスは 地点間の移動手段として利便性が高く、利用が増加する見通し
インフレ調整ベースで見ると、自家用車を所有し運転するコストは約年超前の 型フォード発売当時から変わっていません。

と、自動運転タクシーの規模が大きくなれば、消費者が支払うコストは マイル当たりの試算による

米ドルとなり、普及に拍車がかかるとみられます。

ロボタクシー

個人所有車両のマイル当たり移動コスト（
年、米ドル）

出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

ロボタクシー、昨年後半には年間約ロボタクシーは世界の約
よりも約
の約

多い

万台の乗客輸送を達成

都市で運行しており、少なくとも 都市で完全無人運転の商用オプションが提供されています。
万回の自動運転走行を行ないました

倍の 走行 デー タに ア クセスでき る。一方、は、 世界 最大 のは米国での商業運行を停止しました。

年に、
の約

は
倍、

プロジ ェクト であ るロ ボタク シ ーサ ービ スの 開始に 向け て 、

膨大なデータのアドバンテージを持っています。
自動運転の走行マイル

マイル（年換算）

百万乗車（年換算）

ロボタクシー

自動運転の走行回数

これに含まれるの自動走行回数全体のうちの ％にあたる完全自動走行回数分のみです。右のグラフは、、、の 回当たりの走行距離を マイルと仮定してます。右のグラフののマイルは（運転支援機能を用いた）
マイルであり、人間による運転が依然として必要です。出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。
予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

人間が運転する車両よりも安全な自動運転車
年に、は自動運転車の事故率は人間のドライバーが関連する事故率より

年間約 万件、世界で約万件減少すると推定していました。現在のデータは、の一般道路での運転支援機能（ます。

）モードはマニュアルモードで％程度低くなり、自動車関連の死亡事故は米国での当初の予測を裏付けています。

車を運転するよりも約 倍安全で、全米平均より約 倍安全とみられの自動運転車は全国平均よりも約 ～ 倍安全である一方、現在規制当局から運用を一時停止されているは全国平均を

ロボタクシー

かなり下回っているとみられます。

一般道路のみにおける事故の発生間隔（千マイル）

出所による上記分析は、、、、を含む様々な基礎データソースに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

自動運転の電気自動車による輸送は、自動車の排ガスで失われる年間約 万人の米国人の命を救うとみられるガソリン車による大気汚染は、米国で年間人の死亡につながっています。

のリサーチによると、自動運転の電気自動車は

年に約 万人の死亡を防ぐことができるとみられます 。

回避される死亡数

ロボタクシー

電気自動運転車による排ガス削減によって米国で救われる命が増加

この分析は、の電気自動運転車の普及予想に基づいたものであり、人口の伸びに合わせて調整されています。 出所による上記分析は、らを含む外部ソースによる様々な基礎
データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。 予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

大規模言語モデルと生成 がロボティクスの発展を加速によってロボットタスクを実行するようトレーニングされたニューラルネットワークは、タスクのパフォーマンスを発揮し、改善幅の平均は ％でした。
大規模言語モデル（％で人間の熟練したコーダーよりも優れた）は、テキストベースのトレーニング、検証、自己説明を可能にし、規制当局の承認を促進するとみられます。

マルチモーダル（複数の異なる形式のデータを組み合わせて処理する）モデルは、画像や文章を用いて自動運転車を訓練することができ、その結果性能を向上させることができます。
生成 は、シミュレーションを通じて自動運転車の安全性を訓練・検証することが可能です。

スコア

ロボタクシー

様々なロボットタスク、環境、形態において、による強化学習は熟練した人間のコーダーを上回る

タスクの凡例： キャビネットの扉を開ける：ロボットハンドを使用してオブジェクトをターゲットに向けて回転させる：人間の形をしたロボットをできるだけ速く走らせる：アリをできるだけ速く前方に走らせる。
：高度なロボットハンドを使用してオブジェクトをターゲットに向けて回転させる：クアッドコプターをランダムに選ばれた 、 、の目標速度に従わせる：クアッドコプターを定位置付近に到達させ、ホバリングさせる：ポールをカートの上に立ててバランスをとる：テーブルの上でボールを安定させる

注記とは航空機の垂直軸に沿った回転のことです。 出所による上記分析は
年、年 を含む様々な基礎データソースに基づいています。当該データソース等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

配車サービスは 兆米ドル規模の市場になる見通し
自動運転配車サービスが マイル当たり

米ドルになることで、現在の配車サービス利用者よりも幅広い層を惹き付けると思われます。

また、消費者が感じている時間の価値を考慮すると、高価格帯に大きな需要があるとみられます。

価格帯別の市場規模
価格帯（米ドル）

価格/マイル

ロボタクシー

億米ドル：現在の配車サービス企業（ マイルあたりの料金が ～ 米ドル）の市場規模

兆米ドル 欧米における、 マイルあたり 米ドル強の市場規模

兆米ドル：高所得国における通勤・通学以外の需要（ マイルあたり約米ドル）の市場規模兆米ドル：低所得国における配車サービス（ マイルあたり米ドル）の市場規模。単価は低いが顧客数が多い

兆米ドル 低コストである自動運転（ マイルあたり米ドル）の市場規模兆マイル

兆米ドルは獲得可能な市場規模で、が予測する年の売上高ではありません。すべてに自動運転が浸透するとは予測していません。 出所による上記分析は外部ソースによる様々な基
礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

都市の自動走行マイルの最初の ％を支援するプラットフォームが収益の大半を生み出すとみられる

収益のシェアロボタクシー

都市の走行マイル普及率に対する自動走行プラットフォームの収益ポテンシャルのシェア

都市マイルの普及率

出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

自動走行する電気自動車の普及によって米国の自動車ローン業界は崩壊する可能性
過去 年間の金利上昇により、新車の月々の自動車ローン支払額は米ドルから米ドルへと約％増加しました。その結果、日以上延滞しているサブプライム層の自動車ローンの件数は最近過去最高を記録しました。

ライトの法則により電気自動車の価格は下がり続け、電気自動車がより利用されるようになり、ガソリン車の価値が低下するとみられます。
その結果、金融機関のバランスシートに現在残っている主にガソリン車向けに発行した約 兆億米ドルの自動車ローンは、今後年にわたりリスクに晒される可能性があります。

自動車ローンの構成（兆米ドル）

ローンの比率ロボタクシー

日以上延滞している自動車ローン

注記 ライトの法則とは、生産台数が累計で 倍になるごとに、コストは一定の割合で低下するというものです。
年第 四半期時点の自動車ローンの保有・証券化データです。出所による上記分析は、外部ソースによる様々な基礎データに基づいています（
年 月 日時点）。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、
投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

自動運転プラットフォーム・プロバイダーは創出する可能性
年に年に約が 倍になると、 自動運転プラットフォーム・プロバイダーの企業価値は兆米ドルの企業価値を兆米ドル、年の全自動車メーカーの企業価値の約 倍にまで拡大する可能性があります。
年の売上高、利益、企業価値
予想

億米ドル

億米ドル

ロボタクシー

年の売上高、利益、企業価値
実際の自動車メーカー

数値は四捨五入しています。
は 利払前・税引前利益です。
はやなどの自動運転を手掛けている企業です。左のグラフは、企業価値、売上高、営業利益に関するデータが入手可能なす
べての上場自動車メーカーを含みます。出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

リサーチ担当者：
投資分析・機関投資家向け戦略担当
ディレクター

リサーチアソシエート

自動配送
コストを削減し、サプライチェーンを再構築

出所：
予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績
は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

自動配送によって、今後 ～ 年の間に商品の配送コストは 分の に縮小するとみられます。
自律型のドローンおよびロボットが何百万件の配達を行っており、自動運転トラックの走行距離は何千万マイルに達して、（安全のために乗務する）セーフティードライバーが不要になり始めて
います。

自動配送

は人間のパイロットや運転手よりも優れていることが証明されつつあり、購買習慣を変化させる真の自動運転を規制当局が認可するよう促しています。

自動走行車は、特に新興国で救命物資の配送を加速させるなど、医療に好影響をもたらすとみられます。

のリサーチによると、自動配送の収入は現在のゼロから年には億米ドルにまで拡大する可能性があります。

出所：
予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績
は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

自動運転車（地上走行と飛行の両方）がサプライチェーンのコストを劇的に低下させる可能性のリサーチによると、自動運転車の稼働率は人間に依存する方法よりも高くなり、特にラストマイル（最終配送拠点から届け先まで）の輸送において、コスト効率のより高い配送システムとして機能します。

短距離の一斉配送コスト（配送回数当たり）短距離の小口配送コスト（配送回数当たり）

自動配送

トラックの配送コスト（トン・マイル当たり）

注記 ドローンのマイルあたりの価格は、代替コスト、発進・充電インフラ、保険、労働コストに関する当社の最新の前提条件に基づいて更新されています。ドローンやロボットでの配送にかかる料金は、インフラコスト（充電や発進・着陸以外）を差し引いた金額で表示されており、これらのコストはドローンやロボットによる配送業者が負担するか、物流や小売りのパートナー事業者と配分する可能性があるとみています。
による上記分析は、外部ソースによる様々な基礎データに基づいています（年 月 日時点）。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。 予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

独自データが自動配送の商業的成功を決定付けるとみられるより多くの実走行データを持つ企業が、競争上優位に立てるとみられます。垂直化と製造パートナーシップも成功には欠かせないと考えられます。

ローリングロボット

自動運転トラック

ドローン
累積飛行数

累積配送数

自動配送

累積走行距離完全な自動配送

人による配送完全な自動配送

人による配送完全な自動配送

人による配送

注記 注：トラックの走行マイルはすべて、入手可能な最新の実走行マイルです。
のクラス トラックは、セーフティ・ドライバーなしで商業運行を行っている場合があり、紺色の破線はこれを表しています。 数字は入手可能なデータに基づいて推定されたものです。ロボットによる配送を手掛ける企業は、ロボット当たりの荷物容量が異なるため、 回の配送で他よりもより多くの荷物を配送できる企業もあります。出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています（
年 月 日時点）。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

パイロットの能力は人間のパイロットより優れている模様
パイロットは、データの面で人間よりも非常に高い優位性を持っています。

のドローンは、人間では不可能なほどの多くの商業飛行距離を記録しています。

は、熟練した人間の戦闘機パイロットとのよって訓練された がの空中戦シミュレーションで 対で勝利しました。ドローンのレースでは、深層強化学習に

回中 回人間のプロのパイロットを上回り、ラップタイムは ％ほど良い結果となりました。

飛行時間

自動配送

競争での勝利（（米国国防高等研究計画局）のチャレンジ、対熟練のパイロット、
年）（チューリッヒ大学研究者
インターナショナル・ドローン・レーシン
グ・チャンピオン
年）

注記 現在
傘下の
が空中戦で勝利しました。
による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています（
年 月 日時点）。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。数値は四捨五入しています。 予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

規制当局の承認によって自律型ドローンは食品配達料の低下につながる見込み
コロナ禍以降の食品配達料の上昇を受けて、フードデリバリーの平均コストは注文するメニューの料金自体の 倍へと跳ね上がっています。

目視による監視なしに視覚外飛行を行なうドローンが最近（連邦航空局）によって承認されたことより、食品配達料は劇的に低下することが見込まれます。

食品配達料（税抜き）

ドローンによる配送料金
マイルの飛行）

注文当たりの平均コスト（米ドル）

自動配送

（

注記：数値は四捨五入しています。
による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています（
年 月 日時点）。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

命を救うドローン
道路インフラ が 整 備 さ れ て い な い 地域 に お い て 、の ドローンは 分未満で血液を届けることができ、分娩後の出血に関連する死亡率 は％改善しています。

自動配送

分娩後の出血による死亡率
ルワンダにおける輸血ドローン配送実施の前と後

出所：
予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

自動配送の獲得可能な食品配達と宅配の市場規模は ～ 兆米ドルになる見通し

ラストマイルにおける自動配送の獲得可能な食品配達と宅配の市場規模

配送当たりの料金

自動配送

億米ドル 配送当たり
米ドル～
米ドルの、
高コスト分野における獲得可能可能な市場規模

億米ドル 消費者がもつ時間価値により創造される高コスト分野における追加的需要億米ドル 配送当たり
低コスト分野の追加的需要～

米ドルの億米ドル 配送当たり
低コスト分野における追加的需要

米ドルの累計配送回数グラフ中の数値は四捨五入しています。 獲得可能な市場機会は 兆米ドルですが、年までに実現する総収入 市場規模は、後のスライドに詳細に示される普及率次第となります。
による上記分析は
外部ソースによる様々な基礎データに基づいています（
年 月 日時点）。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言
または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

世界の自動配送の収入は年までに億米ドルに達する見通し

テクノロジー対応の手頃な価格の配送が消費者習慣を再形成するなか、ロボットやドローンによる食品配達や宅配の規模は年に億米ドルに達する可能性があります。また自動運転トラック輸送の収入は、自動運転トラックとドローンやロボット工学が組み合わさり、企業が商品をコスト効率よく迅速に輸送する方法を変化させるなか、年に億米ドルに達する可能性があります。

自動配送

自動配送の収入（ 億米ドル、
年）

注記
ではリサーチモデルを頻繁に更新しており、直近では自動走行テクノロジーの採用曲線を調整した結果、市場の予想は以前の予想よりも低くなりました。
による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています（
年 月 日時点）。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

自動配送は精密農業企業の企業価値を 倍にする可能性
継続的な自動化や、品種改良、遺伝子組換え、農業生物製剤によって収穫高が向上していることにより、生産ブッシェルあたりの運営コスト（コストと収穫高の両方を組み込んだ指標）は、米国の主要作物全体で約％低下する可能性があります 。

耕地面積 エーカー 当たりで課金するビジネスモデルを持つ農業関連企業は、テクノロジーによるコスト削減効果に基づいて自動化プラットフォームの手数料収入を生み出すことができ、ソフトウェアのようなマージンを実現することができます。その結果、これらの企業全体の企業価値はほぼ 倍となる約億米ドルへと拡大する可能性があります 。
米国の主要作物のブッシェル当たりの農場運営コスト

億米ドル

米ドル／ブッシェル

自動配送

世界の農業・農業機械企業の企業価値

この分析は、がブッシェル生産に基づいて米国の上位 作物と定義する「主要作物」であるトウモロコシ、大豆、小麦に焦点を当てています。数値は四捨五入しています。 世界的に異なるコスト構成や採用率を考慮した場合です。この分析では、自動化
プラットフォーム料金が ％、自動化サービス収益に対する倍率が 倍であることを前提としています。 出所による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています（年月日時点）。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

リサーチ担当者：、
自動運転テクノロジー＆ロボティクス
分野担当リサーチディレクター

リサーチアソシエート

再利用型ロケット
宇宙のビジネス化が可能に

出所
予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

再利用型ロケットを用いると打ち上げコストが劇的に下がるため、宇宙のビジネス化が可能となり、衛星とデバイスとの直接接続（）のような新しいサービスが生まれています。当社のリサーチによると、衛星通信ビジネスの売上げは年には億米ドルに達する可能性があ り ま すが 、そ れ でも 約 兆 米 ドル に 上 る 通 信事 業 売 上げ の ほ んの 一 部 に 過 ぎませ ん 。

再利用型ロケット

長期的に、極超音速飛行による二地点間移動ビジネスは売上げを生み出す可能性があり、規模が拡大すれば

年におよそ

億米ドルの

億米ドルに達することも考えられます。

出所による上記分析はを含む様々な外部ソースに基づいています。当該外部ソース等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

再利用型ロケットによって打ち上げコストを一桁分（または二桁分！）削減できる見込みの再利用型ロケット「

再利用することで、は（ファルコン） 」によって、打ち上げコストの高騰に終止符が打たれました。

年に年間打ち上げ回数を回へと％近く増やすことができました。

の打ち上げコスト

$210

$164

$118

$71

$71

地球低軌道への打ち上げコスト（1キログラム当たり米ドル、
2023年の恒常米ドル・ベース）（百万米ドル、2015年の恒常米ドル・ベース）

過去のロケット打ち上げコスト

再利用型ロケットのブースター 基を 回

累積積載量（キログラム）予想の時間軸はのの開発スピードによって変わります。
出所：による上記分析は外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

は記録的な速さでロケットを修理・改修
スペースシャトルの打ち上げコストが 回あたり約 億米ドルだった頃、業界の専門家達は再利用型ロケットは経済的に不可能だと考えていましたが、社がそれを覆しました。

当社のリサーチによると、のファーストステージ（第 段目）の修理・改修費用は万米ドル未満です。現在では、ロケットのターンアラ

ウンド・タイムは（打上げコストの低下を追跡する際の重要指標である）ロケットブースターの修理・改修に必要なコストに比例するはずです。

Falcon 9の再利用の平均間隔

356

252
日数

日数

再利用型ロケット

ロケットの修理・改修に要する日数

54
27

21

25

出所：
および
、
のデータ（
年 月 日現在）に基づいています。
予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

衛星打ち上げコストの低下により低遅延通信で全世界を継続的にカバーすることが可能に
静止軌道（）衛星では通信に遅延があるため魅力的なブロードバンド・インターネット・ソリューションを提供できませんでしたが、今では低コストの低軌道（）衛星が何千基も打ち上げられており、低遅延で全世界を継続的にカバーしモバイル機器に直接接続するサービスの提供が可能と再利用型ロケット

なっています。

約マイル
レイテンシー ：未満
デブリは約年以内に地球に落下

約マイル
レイテンシー ：デブリは
年
超以内に地球に落下

出所：、、のデータに基づいている
予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

が衛星コンステレーション「のへのペイロード容量はンク）衛星

年 月現在、の約 倍とかなりの水準であるものの、衛星の寿命が 年であることを考えると、

基という目標コンステレーションを維持するには、のコンステレーションの衛星数は約（千キログラム）（千キログラム）

はまだ

（スターリ

日ごとに飛行する必要があります。

基となっています。
の年間積載容量（打ち上げ頻度別）

宇宙船の積載量

再利用型ロケット」のポテンシャル達成を促進

Starshipの年間積載容量（打ち上げ頻度別）

基の衛星コンステレーションを維持するのに必要な積載量~80%

打ち上げの間隔日数

打ち上げの間隔日数

出所：による上記分析は、、、及び年 月 日時点 を含む様々な基礎データソースに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

急増している小型衛星打ち上げ企業は宇宙での勝者にはなれない可能性も
業界は設備投資ブームの後に再編が進む傾向にあります。宇宙産業では、打上げ能力は極めて重要ですが、より大きなビジネス機会は打上げコストの低さによって可能となるサービスに見出すことができます。

年以降に設立された社の小型衛星打ち上げ企業のうち、現在操業しているのはわずか 社に過ぎません。
年以降設立された
小型衛星打ち上げ企業のステージ

企業数

企業数

再利用型ロケット

小型衛星打ち上げ企業の新規設立数

15

出所：のデータに基づいている
予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

アンテナのコストは継続的に低下は現在、顧客に請求する米ドルよりも安い価格でユーザー端末を製造しています。

アンテナのコストが下がれば、同社はの事業規模を拡大して収益性を向上することができるでしょう。

アンテナのコスト

の加入者数

万人
年 月）

人数

単価
（対数目盛）

再利用型ロケット

（

（

累積生産量
（対数目盛）

米ドル
年…

のサービス提供開始からの経過日数
サービス提供開始：

年 月

出所：
のデータ（
年 月）に基づいている
予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

衛星通信ビジネスの売上げは年間（モバイルデバイスとの直接通信）機能はいずれあらゆる通信事業者に採用されると考えています。

再利用型ロケット

獲得可能な最大加入件数

世界でブロードバンド通信へのアクセスがない世帯

年間売上げ

億

米ドル

約

億米ドル

億

米ドル

約

億米ドル

車

万

米ドル

約

億米ドル

レジャーボート

万

米ドル

約

億米ドル

米ドル

約

億米ドル

米ドル

約

億米ドル

民間航空機

クルーズ船、
軍艦、
商船

万

携帯電話加入者に占める
衛星通信サービス加入者の割合

獲得可能な最大年間市場規模

合計：

約

米億ドル

携帯電話加入者に占める衛星通信サービス加入者の割合（対数目盛）

当社では、億米ドルを超える可能性ものとの事業が大規模化した場合

予想

予想ベース。
出所：による上記分析は様々な基礎データソースに基づいています。当該データソース等については、請求に応じて提供可能な場合があります。
予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

極超音速飛行市場は年までに約億米ドル規模となり、長期的には億米ドル規模に拡大する可能性も獲得可能な最大市場規模の予想の算出方法

米国運輸省によると、観光旅行者は 時間を節約するために時間当たり推定
世帯収入の

％～

％を費やしても構わないと考えています 。

当社の推定では、往復世界の総航空旅客数：約

このうち ％のフライトが長距離時間かかる従来のフライトに比べて、極超音速フライト

はわずか 時間しかかからず、旅行者 人あたり億人

時間の節約になります。

再利用型ロケット

長距離フライトの旅客数：約 億
当社のリサーチによると、通常のコストと時間短縮の可能性を考慮した場合、ファーストクラスの乗客は極超音速フライトに往復 万

このうち ％の旅客がファーストクラスを利用

米ドルを支払っても構わないと考えると想定されます。

ファーストクラスを利用する旅客数：約

打ち上げコストが当社の予想通りに低下すれば、極超音速飛行をいち早く採用し
た企業には

年までに

万人

万人

成熟期にはこのうちの％に普及億米ドルの売上げがもたらされる可能性があります。
極超音速フライトを利用する旅客数：約

往復航空運賃

往復

まで
当たり
米ドル

万人

米ドル

価格
米ドル

獲得可能な最大年間市場規模：約億米ドル

予想ベース。
出所による上記分析は、を含む様々な基礎データソースに基づいています。当該データソース等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

リサーチ担当者：
投資分析・機関投資家戦略担当
ディレクター

リサーチアソシエート

プリンティング
製造業の再構築

出所
予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績
は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

自動車製造の分野において、プリンティングは部品数と製品の開発期間を劇的に減少させました。

その結果、自動車メーカーは在庫を減らして、設備費用を削減することが可能となっています。

ヘルスケアの分野では、プリンティングによって、カスタマイズされたガイド、ツール、移植によるプリンティング

新しい種類の手術が実施可能になりつつあります。

プリンティングは、従来の製造業に比べて環境面でもプラスの効果をもたらすとみられます。

これまでのところ、

プリンティングを利用する企業の方が、

プリンティング機器メーカーよりも恩恵を受けています。今後は、データ・フィードバック・ループがこのダイナミズムを変える可能性があります。

のリサーチによると、
約億米ドルからプリンティングの売上は今後 年間で年率

年には％程度拡大して、現在の億米ドルに達する可能性があります。

数値は四捨五入しています。
出所
予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

プリンティングの発展によって未踏の領域に入った自動車生産
報じられているところによると、テスラは自動車はプリント砂型を用いた自動車のアンダーボディ製造を試しており、これによりの部品に置き換えることができ、自動車の開発期間と金型設計の検証コストをそれぞれ％、％削減することができます。

の部品を つプリンティングは、

あらゆる自動車生産において役割を果たす可能性があります。

年

ヵ月

万米ドル

プリンティング

設計検証コスト

自動車の開発期間の部品 → 一 体成型

画像はより 出所：のデータに基づいています 予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

医療の進歩に寄与するは、ドナーが特定されてからプリンティング
さまざまな手術において、時間未満で、世界初のプリンターで作成された器具、サージカル

眼球移植に使用される極めて重要な手術用器具およびサージカ

ガイド、モデルは、手術の精度と結果に基づいて算定されるパフォーマ

ルガイドを

ンスを約

プリントしました。血液供給が絶たれたドナー組織を～％向上させ、手術時間を平均で％程度短縮しました。

保存するには、手術までのスピードが重要です。
プリントされたツール、ガイド、モデルが時間を短縮し、精度を向上

パフォーマンス改善度

プリンティング

術中に

ドナー

患者
注： プリンターで作成されたサージカルガイド、および事前計画段階でのモデルによってもたらされる時間短縮と精度の改善。
棒グラフは、
、他（
年）および
、他（
年）による、平均的な時間とパフォーマンスの改善値。各サンプ
ルは。細線は標準誤差。上記の分析は医療分野全般にわたって行なわれましたが、口腔顎顔面外科手術と筋骨格系学の例が多くありました。

出所
による上記分析は、
他（
年）、
他（
年）、
（
年）を含む様々な基礎データソースに基づいています（
年 月 日時点） 。当該データソース等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

これまでのところ、
ている
は、「
利益はどの

プリンティングはサプライヤーよりもユーザーに恩恵をもたらし」のエンジン「ラプター」の部品を作るために毎日
プリンティングサプライヤーよりも優れています。

プリントを使用しています。現在、の打上げや衛星部門の営業

プリンティングの恩恵を受けている産業の企業は、垂直統合して競争優位性を維持することができます。

基のラプター・エンジンを搭載したブースター「スーパーヘビー」：のプリンティングと年の予測（単位：千）はサポートレス造形機能を持ち合わせたパウダーベッドフュージョン方式に特化した プリンターメーカーです。 出所：
データに基づいていますのヘビーブースタの画僧の出所はです。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

ソフトウェア制御の プリンターにより、プリンターメーカーの経済価値獲得力が再び高まる可能性
センサーが搭載されたプリンターを使用することで、プリンティ

ング機器メーカーは、顧客のプリントジョブからデータを収集し、無線

顧客プリンターのセンサーからのリアルタイム印刷データ：
幾何学
温度
湿気

プリンターメーカーに送信

無線通信のアップデート
によって各プリントを改善

プリンティング

通信のソフトウェアアップデートによって現場のプリンター機器を改善することができます。このデータフィードバックループにより、プリンティング企業は現在よりも多くの経済価値を獲得することがで

利益構造
プリンティングメーカー
成熟した機器メーカー

きる可能性があります。

企業はデータの共有に消極的かもしれませんが、 を活用した製造
ソリューションは、プリンティング機器メーカーやその顧客にとってより良い結果を生み出すとみられます。

：利払い・税引き・償却前利益 出所のデータに基づいています） 予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助
言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

プリンティングの売上はなる可能性

年までに年率約

プリンティングの売上予測％成長して

業種別売上高プリンティングを利用する一部の業種
年 月 日時点）（ 兆米ドル）（ 億米ドル）（直近 ヵ月プリンティング

億米ドルに

企業の例

数値は四捨五入しています。出所：による上記分析は年 月 日時点の外部ソースによる様々な基礎データに基づいています。当該データ等については、請求に応じて提供可能な場合があります。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。