編集者注：9月、米国金融市場では顕著な乖離が生じた。財務省債は大幅な売られ局面に直面し、10年物利回りは単月で50ベーシスポイント以上上昇、一部の固定利回り資産は2.3～5％下落した。一方、AI関連取引は堅調を維持し、半導体株は上昇を続け、ナスダック指数も比較的強かったが、中小型株やS&P500等価権重指数、金利感応性セクターは広範にわたって圧迫された。

従来の評価理論では、長期金利の上昇は将来キャッシュフローの割引率を引き上げ、通常、株式評価を圧迫する。しかしテック株は債券市場ほど下落しなかった。市場は米国の財政・インフレ見通しを懸念しているのか、それともAIが高金利の影響を相殺できるほど強い経済成長をもたらすと賭けているのか？

クオンティストリート・キャピタル創設者ハリー・ママイスキー氏は、最新の月次投資レターで別の問いを提起した。「市場がAIが全経済の生産性を向上させると信じているなら、なぜ主な恩恵者は半導体などインフラ供給企業にとどまり、最終的にAIから恩恵を受けるはずの幅広い企業群ではないのか？」著者はAIバブルは既に形成されていないとみるが、業績期待と株価パフォーマンスの乖離には警戒を緩めない。

この問いは、AI投資が持続可能な商業サイクルを形成できるかという点に直結する。資本市場は既にコンピューティング能力、チップ、データセンターへの高コスト支払いを容認しているが、これらの投入は最終的に企業利益へと転化し、長期リターンを支える必要がある。資金調達コストが継続して上昇する中、AI投資の根拠はますます「建設費用を誰が負担し、AIが創出する利益を誰が真に獲得できるか」という一点に集中しつつある。

以下は原文の翻訳である：

2026年9月、米国市場で最も目立った変化はAI関連株の上昇ではなく、債券と株式の珍しい乖離であった。

一方、固定利回り市場は広範な売られ局面に直面した。米国財務省のデータによると、10年物利回りは8月31日の4.75％から9月30日には5.29％へと、累計54ベーシスポイント上昇した。クオンティストリートの集計によれば、一部の米国固定利回り資産は当月2.3～5％下落した。

他方、テック株、特に半導体セクターは堅調だった。ビットコインやテック・半導体株を多く保有するモメンタム戦略、およびナスダック指数が比較的目立った。これに対し、米国の中小型株、S&P500等価権重指数、不動産投資信託（REITs）、公益事業、金融など金利感応性セクターは広範に弱含みだった。

さらに異例なのは、9月にドルと商品価格が同時に上昇したことだ。これは通常見られる逆相関関係に反しており、投資家が直面する市場環境がより複雑化していることを示唆する。

クオンティストリートにとって、今回の市場乖離の背景には2つの検討すべき問いがある：長期金利が急騰する中で、なぜテック株は堅調を維持できるのか？ 投資家がAI主導の経済成長を予想しているなら、なぜその期待はより広範な株式市場に反映されないのか？

I．米国財務省債利回りの急騰：市場が本当に懸念しているものとは？

10年物米国財務省債利回りは1カ月で50ベーシスポイント以上上昇し、長期資金の価格付けに顕著な変化が生じた。

債券価格と利回りは通常逆方向に動く。利回り上昇は既存債券価格の下落を意味し、期間が長く金利変動に対して敏感な債券ほど、価格圧力は通常より顕著になる。

しかし、今回の財務省債売却を駆動する要因については、市場で合意された説明はない。

第1の説明は、投資家がドルへの信頼を失っているというものだ。

だがママイスキー氏はこの見解に懐疑的だ。実際、ドルは9月に上昇しており、ドル資産全体の売られ局面というシナリオと矛盾する。もちろん、ドル高が長期的な信用リスクを完全に否定するわけではないが、少なくとも市場がドルに対する一方的な信頼危機を経験していないことは明らかである。

2つ目の説明は、米国の財政状況が投資家に長期的なリスク・プレミアムの引き上げを求めるよう促しているという点である。

著者も同様に、現時点での証拠は、これほど強い結論を裏付けるにはまだ不十分だと考えている。特に、市場から読み取れるインフレ予想（ブレークイVEN）は比較的安定しており、金利上昇ほどの変化は見られないと指摘している。

この指標は名目国債とインフレ連動国債（TIPS）の利回り差を示し、投資家が将来のインフレおよび関連リスク・プレミアムをどのように価格付けているかを観察できる。名目利回りが上昇してもインフレ補償が同程度には上昇しない場合、金利変動の全要因を「暴走するインフレ期待」に帰するのは困難である。

とはいえ、財政リスクを完全に排除できるわけではない。長期金利は、国債供給量、ターム・プレミアム、実質金利、市場流動性など、さまざまな要因にも影響を受けるため、インフレ補償が安定しているだけでは、米国債務のリスクフリー性を証明できない。

対照的に、ママイスキー氏は第3の可能性——市場が今後の経済成長の加速とAIインフラ整備に伴う巨額資金需要を再評価している——により注目している。

大手クラウド事業者やテック企業は、データセンター建設、チップ調達、電力基盤への投資など、資本支出（Capex）を継続的に拡大している。こうした支出は企業の資金拘束を増加させ、資金調達需要を高める可能性もある。

もし投資家が同時にAIによる生産性向上と将来収益増加を期待しているなら、長期金利の上昇は単なる経済リスクの悪化ではなく、成長期待および資金需要の変化を反映している可能性もある。

これは、AI投資が米国国債利回り上昇の主因であると立証されたことを意味するものではない。むしろ著者は、債券市場が売られても一部のテック株が上昇し続ける理由を説明しようとしている。

II．金利上昇時にAI関連株がなぜ強気なのか？

株式評価は、単純化すると将来キャッシュフローの割引現在価値と理解できる。

他の条件が同一であれば、市場金利が高まれば投資家が求めるリターンも高まり、企業の将来収益を今日のドル価値に換算した価値は低下する。そのため、高バリュエーションの成長株は通常、金利上昇に対してより敏感になる。

しかし9月の市場は、必ずしもこのロジック通りに動いていなかった。ママイスキー氏の説明によれば、投資家はAIが生み出す十分な将来収益成長によって、割引率上昇による評価圧力を相殺できると信じている可能性がある。

評価式の観点からは、2つの力が拮抗していると解釈できる：1つは将来収益の現在価値を押し下げる割引率の上昇、もう1つは予想収益増加による株式の内包価値の上昇である。

後者の成長が十分大きければ、金利上昇下でも株価は上昇を続け得る。言い換えれば、市場が高金利を無視しているのではなく、将来的なAI利益が資本コストの上昇を十分にカバーできると信じている可能性がある。

この説明には一定の妥当性がある。AIインフラ投資は巨額の需要を生んでいる。半導体メーカー、半導体製造装置サプライヤー、関連テック企業は、建設支出から比較的直接的に収益を得られる。AMD、マイクロン、インテル、シスコ、アプリード・マテリアルズなどの企業も、著者が注目するモメンタムETFの主要保有銘柄に含まれている。市場がAI資本支出が高水準で持続すると信じていれば、上流サプライヤーの収益期待も引き続き支えられるだろう。

だが問題は、これらの企業の収益増加が当初は他社の資本支出増加に由来しており、必ずしも経済全体がすでに相当する生産性向上を実現したとは限らない点にある。

チップ購入やデータセンター建設を行う企業にとって、その支出はまず費用または資本資産として計上される。これらの資産が最終的に企業の収益増加、コスト削減、利益向上に貢献してこそ、投資は持続的な経済的リターンを生む。

したがって、半導体株の上昇は単に市場がAIインフラ関連企業の収益見通しに対して楽観的であることを示すにすぎず、AI投資の最終的な経済的リターンがすでに実現したと証明するには不十分である。

III．AIに関する最大の問い：半導体企業は儲かっているが、他の企業はどうか？

これはまた、ママイスキー氏が投資レターで最も重視する矛盾でもある。

9月、半導体業界は好調だったが、等加重S&P 500指数は低迷した。

時価総額加重指数と比較して、等加重S&P 500指数は各構成銘柄にほぼ均等なウエイトを付与するため、市場の上昇が幅広く分散しているか、それともごく少数の大型テクノロジー企業に主に牽引されているかをより適切に示すことができる。

著者は、半導体業界以外の幅広い企業群をROCS（Rest of the Corporate Sector：その他の企業セクター）と呼んでおり、これは企業セクターの残りの部分を指す。

著者の見解では、AI投資には検証に時間がかかる論理的根拠がある。

企業は現在、将来の生産性向上を期待してチップ、サーバー、ソフトウェアを購入している。市場も、将来的に実現しない利益が生まれると信じているため、この先行投資を前倒しで資金支援している。

したがって、現時点では、全業種にわたる同期的な利益成長が見られないことは驚くべきことではない。

問題は、株式市場自体が将来を見据えている点にある。投資家がAIが他の企業の将来の収益性を大幅に高めると確信しているなら、理論的にはこうした期待の一部も、関連企業の株価に徐々に反映されるはずである。

しかし9月には、こうした幅広い上昇は見られなかった。半導体株は引き続き強気を維持した一方、他の企業には同程度の評価支援が及ばなかった。これにより著者は疑問を呈している：最終的なチップ購入企業が十分な追加利益を得られない場合、長期にわたり膨大化するAI調達・構築コストをどう負担できるのか？

この問いは、AI投資チェーンにおける利益分配メカニズムに直結する。

短期的には、インフラサプライヤーが受注増と需要逼迫により比較的高い利益を上げる可能性がある。中期的には、クラウドサービスプロバイダーがコンピューティング能力のレンタルやAIサービス提供などで投資回収を図る必要がある。長期的には、一般企業がAIを生産性向上、運営コスト削減、あるいは新たな収益源へと転換しなければならない。

こうしたプロセスが段階的に実現してこそ、AI投資によって創出された価値がより広範な経済活動へと波及しうる。

もちろん、株価が連動して上昇していないからといって、AIによる生産性向上が実現しないという意味ではない。高金利、業界固有の経営圧力、および企業間での評価水準の差異などが、将来の収益改善に対する市場の期待を隠している可能性がある。

しかし少なくとも9月の株価動向から判断すると、投資家のAI上流サプライヤーへの信頼は、他の企業への最終的な恩恵に対する評価よりも明確に強い。

この現象について、ママイスキー氏はAI投資が必ず失敗するとの結論を出していない。彼は依然としてAIの長期的価値を信じており、現状の市場がすでにバブルを形成しているとは考えていない。

ただ、今回の上昇相場がより広範な基本面的支えを得るには、AIが創出した利益がごく少数のテクノロジー企業に留まらず、広く浸透することが確認される必要がある。

IV．今後注目すべき点：生産性向上が企業利益へと転化できるか

AIの経済的価値を評価するにあたり、ママイスキー氏は生産性データに一層注目し始めている。

米労働統計局（BLS）が2026年9月3日に公表した改訂データによると、第2四半期の非農業民間部門労働生産性は前期比年率1.4％、前年同期比2.2％の伸びを記録した。

長期的視点では、2019年第4四半期から2026年第2四半期までの米非農業民間部門労働生産性は、年平均約2.1％の伸びを示しており、前回の景気循環期の約1.5％を上回っている。

これは著者が観測した生産性改善トレンドと一致している。

ただし、マクロ経済レベルでの労働生産性の上昇が、AIの貢献が確立されたことを意味するわけではない点を明確に区別することが重要である。資本投資、労働配分、技術進歩、景気循環要因など、この指標には多様な要因が影響を及ぼすため、現時点では、企業にどれだけの利益をAIがもたらしたかをこの指標から直接算出することはできない。

このため、ママイスキー氏はさらに厳密な検証基準を提唱した：生産性向上は最終的にテクノロジー業界以外の企業の収益に反映される必要がある。

これはクオンティストリート社のポートフォリオ調整にも表れている。前四半期はバリュー株および低ボラティリティ株のパフォーマンスが低迷したものの、同社は両カテゴリーに対して相対的にオーバーウェイトを維持し、幅広い企業セクターへのエクスポージャーを確保しようとしている。同時に、リスク許容度の高いポートフォリオでは、引き続き一部のテクノロジー株への投資を継続している。

固定利回り市場においても、同社はデュレーション（期間）の調整を開始している。デュレーションは、債券価格が利回り変化に対してどの程度敏感かを測る指標である。デュレーションが長いほど、金利上昇時の価格下落リスクは大きくなる一方、金利低下時には価格上昇の恩恵もより顕著となる。

著者は、米国10年物国債利回りが約5.25％に達した時点で、債券の投資魅力が徐々に高まり始めたと判断している。これを受け、クオンティストリート社は低リスクポートフォリオにおける債券デュレーションをわずかに増加させ、1年以上ぶりに同機関が示した比較的明確な方向性転換となった。

しかし、これは同機関が長期デュレーション債券に全面的に楽観的になったことを意味しない。同社のモデルは依然として高デュレーションの固定利回り資産を否定的に評価しており、ポートフォリオ全体のデュレーションはベンチマークを下回ったままだが、そのアンダーウェイト幅はやや縮小している。

適格投資家向けに、著者はエバーグリーン・プライベート・エクイティ・ファンドなどの代替資産の分散効果にも言及している。引用された一部商品の実績によると、関連ファンドは9月に約0.5～0.75％上昇し、大多数の株式が圧迫された月において一定のポートフォリオ分散効果を発揮した。ただし、こうした商品には評価頻度、流動性、基礎資産リスクといった制約も存在し、単月のリターンではその長期的な防御力は証明できない。

これらの調整は、クオンティストリート社がAI関連取引から完全に撤退したわけでもなければ、債券利回りの上昇を理由に単純に長期デュレーション債券へ急激にシフトしたわけでもないことを示唆している。むしろ、異なる資産間でよりバランスの取れたリスク・リターンを模索しているのである。

今後注視すべきは、以下の3つの信号である。

第一に、AIインフラ投資の持続可能性、および上流サプライヤーの売上成長が、依然として十分な需要の支えを得ているかどうか。

第二に、AIが非テクノロジー企業の収益性改善を実際に始めているかどうか。生産性データは初期の手がかりとなり得るが、企業の利益率、コスト削減、付加的な売上増加こそが、投資収益の実現可能性を示すより直接的な証拠である。

第三に、米国長期国債利回りの上昇が、主に経済成長期待の高まりによるものか、それともインフレ、財政供給、および期間リスクプレミアムによるものか。もし期待通りの成長が実現せず、資金調達コストが高止まりすれば、企業の投資収益はさらに大きな圧力を受けることになる。

現在のAI関連取引が真に問われているのは、もはや半導体やコンピューティング能力の需要がどれだけ長く伸び続けるかという問いではなく、こうした投資が経済全体に最終的にどれだけの付加的利益を創出できるかという問いである。

半導体企業はすでに設備投資から目に見える売上を獲得しているが、広範な企業部門における収益改善はまだ検証段階である。AIによる生産性向上が、テクノロジー業界以外の実際の利益に着実に転化して初めて、市場は現在の大規模投資を裏付けるより包括的な根拠を得ることになる。