AI関連テーマ型投資信託の特徴と今後：急成長するAI市場で資産を増やす選び方と運用法

AI関連テーマ型投資信託は、人工知能技術の発展に着目した投資商品として近年注目を集めている。JEITAの調査によれば、生成AI市場は2030年までに約20倍の2,110億ドル規模に成長する見込みであり、その潜在的な成長性から多くの投資家が関心を持っている。しかし、技術革新の速さや市場競争の激化など、AI投資特有のリスクも存在する。

本記事では、AI関連テーマ型投資信託の特徴や種類、選び方のポイントを解説し、長期的な資産形成に活用するための戦略を提案する。

AI関連テーマ型投資信託の特徴

AI関連テーマ型投資信託は、人工知能技術の開発や活用に注力する企業の株式に投資する金融商品である。近年のAI技術の急速な発展に伴い、この分野への投資機会を求める投資家のニーズに応える形で多くの商品が登場している。

AI投資の市場動向と将来性

AI技術は現代社会のさまざまな領域に浸透しつつあり、その市場規模は急速に拡大している。特に機械学習や深層学習の進展により、画像認識、自然言語処理、予測分析などの分野で革新的な進歩が見られる。一般社団法人電子情報技術産業協会（JEITA）の2023年12月の発表によると、生成AI市場の世界需要額は年平均53.3%で成長し、2030年には2,110億ドルに達する見込みであり、2023年の約20倍の規模になると予測されている。

AI関連の投資市場においては、大手テクノロジー企業によるAI開発競争が活発化している。クラウドコンピューティング基盤を持つ企業や半導体メーカー、ソフトウェア開発企業などが中心となり、AIの基盤技術開発から応用まで幅広い領域で投資機会が生まれている。

また、JEITAの調査によれば、生成AIの利活用分野はより一層広がる見込みであり、特に製造分野の伸長が著しく、年平均54.6%で成長し、2030年には507億ドルへと拡大する見通しである。さらに、生成AIの利活用の広がりはハードウェア市場にも影響を及ぼし、世界で+7.8%、日本で+6.0%程度の押し上げ効果が見込まれている。このような状況から、AI関連テーマ型投資信託は中長期的な成長が期待できる投資対象として注目を集めている。

※出典：一般社団法人電子情報技術産業協会「生成 AI 市場の世界需要額見通し」

AI関連テーマ型投資信託のメリット・デメリット

AI関連テーマ型投資信託には、特有のメリットとデメリットが存在する。

メリットは、主に技術革新による高い成長性だ。AI技術は今後数十年にわたって発展が続く成長分野であり、デジタルトランスフォーメーションの中核技術として多くの産業で不可欠となりつつある。

AI技術の応用範囲が医療、金融、製造、小売りなど多岐にわたるため、一つの技術トレンドでありながら、実質的には産業分散を実現できるという特徴もある。AI関連企業は従来のビジネスモデルを破壊し新たな価値を創造する可能性を秘めているため、伝統的な産業分類では捉えきれない投資機会へのアクセスも提供する。

一方でデメリットとしては、技術的な不確実性が大きいことが挙げられる。AI技術は急速に進化しており、現在優位に立つ企業や技術が将来も優位性を保てるとは限らない。例えば、機械学習の手法やアルゴリズムは日進月歩で変化しており、技術的な陳腐化リスクが高い。

また、AI関連企業は高い成長期待から株価が割高に評価されがちであり、市場調整時の下落リスクも一般的なテーマ型ファンドよりも大きくなる傾向がある。加えて、AI技術の倫理的問題やプライバシー保護の観点から、将来的に規制強化が行われる可能性もあり、事業環境の変化による投資リスクも存在する。

主要なAI関連テーマ型投資信託

国内で取り扱われているAI関連テーマ型投資信託は多数存在するが、その中でも代表的なファンドを紹介する。これらは純資産規模や特徴などから、多くの投資家から支持を受けている商品である。

AI関連投資信託の愛称と表記の見方

AI関連投資信託では、正式名称に加えて愛称が付けられていることが多い。例えば、ニッセイAI関連株式ファンドには「AI革命」という愛称が付けられている。このような愛称は、ファンドの投資戦略や注目するテーマを簡潔に表現したものであり、投資家がファンドの特徴を直感的に理解する助けとなる。

愛称に「AI」や「ロボ」といった用語が含まれる場合、それがファンドの主要投資対象を示していることが多い。また、「為替ヘッジなし」「（予想分配金提示型）」などの表記は、ファンドの運用方針を示す重要な情報である。

AI関連投資信託の成績評価とランキングの見方

AI関連テーマ型投資信託を選ぶ際には、各ファンドの成績や評価指標を適切に理解することが重要である。投資信託の比較サイトやランキングサイトでは様々な指標に基づいて評価が行われているが、それらを正しく解釈するための知識が必要である。

AI関連投資信託の成績を評価する主要な指標には、リターン（収益率）、リスク（価格変動性）、シャープレシオ（リスク調整後リターン）などがある。単純なリターンだけでなく、どの程度のリスクを取ってそのリターンを達成したかという観点が重要である。

ランキングを見る際の注意点としては、以下が挙げられる。

1. 評価期間の影響：直近1年間のランキング上位ファンドが、3年後も上位とは限らない
2. ベンチマークとの比較：AI特化指数など適切なベンチマークと比較しているか
3. コスト調整後のパフォーマンス：信託報酬などのコストを差し引いた実質的なリターン
4. 運用資産規模：ランキング上位でも資産規模が小さい場合は流動性リスクに注意
5. カテゴリー分類：「テクノロジー」や「世界株式」など、比較カテゴリーの適切さ

最終的には、ランキングを参考にしつつも、自分の投資方針や目標に合ったファンドを選択することが大切である。AI関連投資は長期的な視点で行うものであり、短期的なランキング変動に一喜一憂するのではなく、AI技術の発展と普及という長期トレンドを捉える視点を持つことが推奨される。

アクティブ型AI関連投資信託

アクティブ型のAI関連投資信託は、ファンドマネージャーの判断によって銘柄を選定し、指数を上回るリターンを目指す運用スタイルである。以下は純資産規模が大きいアクティブ型AI関連ファンドである。

投資信託名	運用会社	主な特徴	取扱確認済み証券会社
グローバルAIファンド	三井住友DS	世界のAI関連企業に投資。成長型。NISA対応	楽天証券、SBI証券、マネックス証券、松井証券、野村証券
グローバルAIファンド（予想分配金提示型）	三井住友DS	毎月分配金を支払うタイプのAIファンド	松井証券、大和証券、auカブコム証券
野村グローバルAI関連株式ファンド	野村アセット	グローバルなAI関連企業に幅広く投資。NISA対応	野村証券
ニッセイAI関連株式ファンド	ニッセイアセットマネジメント	愛称「AI革命」、為替ヘッジなし。NISA対応	野村証券、大和証券
グローバル・ロボティクス株式ファンド	大和アセットマネジメント	ロボティクス関連企業に注目する「ロボ」	マネックス証券
ダイワ・グローバルIoT関連株ファンド-AI新時代-（為替ヘッジなし）	大和アセットマネジメント	IoTとAIの融合に注目した投資	楽天証券、大和証券

インデックス型AI関連投資信託

インデックス型のAI関連投資信託は、特定のAI関連指数に連動することを目指し、運用コストを抑えた投資商品である。アクティブ型が運用担当者の判断で銘柄を選定するのに対し、インデックス型は指数の構成に従って機械的に運用される。一般的に信託報酬が低く、長期投資に適している。

投資信託名	運用会社	主な特徴	取扱確認済み証券会社
イノベーション・インデックス・AI	三井住友DS	STOXXグローバルAIインデックスに連動。NISA対応	SBI証券、マネックス証券、auカブコム証券
eMAXIS Neo AIテクノロジー	三菱UFJアセットマネジメント	S&P Kensho AI指数に連動。NISA対応	SBI証券、auカブコム証券
たわらノーロード フォーカスAI	アセットマネジメントOne	購入時手数料無料のインデックス型。NISA対応	楽天証券、松井証券、auカブコム証券

上記の表から分かるように、インデックス型AI関連投資信託の純資産規模はアクティブ型と比較して大幅に小さい傾向がある。アクティブ型の代表格であるグローバルAIファンド（約4,200億円）やグローバル・ロボティクス株式ファンド（約5,000億円）などの大型ファンドと比較すると、インデックス型の最大規模である「イノベーション・インデックス・AI」でも約140億円と、その差は30倍程度にもなる。

この純資産規模の差は投資家の認知度や商品の歴史的経緯も影響しているが、投資家にとって重要なのは、この規模の違いが投資判断にどう影響するかである。小規模ファンドでは流動性の制約や運用効率の課題が生じる可能性がある一方、大規模ファンドでは柔軟な運用が難しくなる場合もある。

純資産規模が小さいインデックス型ファンドは、将来的に規模拡大に伴うスケールメリットが期待できる可能性がある。また、インデックス型は一般的に信託報酬が低く設定されており、長期投資においてはこのコスト優位性が複利効果によってリターンに大きく貢献する可能性も考慮すべきである。

AI投資のサブテーマと注目ポイント

AI技術は単一の概念ではなく、様々な技術領域や応用分野が存在する。AI関連テーマ型投資信託を選択する際には、そのファンドがどのAI技術領域や応用分野に注力しているかを理解することが重要である。ここでは、主要なAI投資のサブテーマとその注目ポイントについて解説する。

汎用AI技術

汎用AI技術は、AIの基盤となる技術開発に注力する分野である。これには大規模言語モデル（LLM）の開発や、深層学習のための半導体設計、クラウドコンピューティングインフラなどが含まれる。これらの技術は様々な産業やアプリケーションに応用可能な基盤を提供するものであり、長期的な成長ポテンシャルが高い。

投資対象としては、AIの計算基盤を提供する半導体企業（NVIDIA、AMD、Intel）、クラウドコンピューティング大手（Microsoft Azure、Amazon AWS、Google Cloud）、AIモデル開発企業（OpenAI、Anthropic、Cohere）などが挙げられる。これらの企業は他のAI応用企業に技術やインフラを提供するポジションにあり、AIの普及全体から恩恵を受ける可能性が高い。

しかし、汎用AI技術領域は技術革新のスピードが非常に速く、市場リーダーの変動も大きい分野である。また、研究開発コストが膨大でありながら、収益化までの期間が長いケースも多い。そのため、財務基盤の強さや研究開発投資能力も重要な判断基準となる。

産業応用AI

産業応用AIは、医療診断、金融分析、製造業の品質管理など、特定の産業や業務プロセスに特化したAIソリューションを提供する分野である。これらはすでに具体的な事業成果や収益化に結びついているケースが多く、比較的リスクの低い投資対象となる。例えば、医療画像診断におけるAI活用は診断精度の向上に貢献し、自動運転技術は自動車産業に革新をもたらしている。

投資対象としては、医療AI企業（Tempus、Recursion Pharmaceuticals）、金融テクノロジー企業（Upstart、DataRobot）、製造業向けAIソリューション提供企業（Siemens、C3.ai）などが挙げられる。これらの企業は特定産業の深い知識とAI技術を組み合わせることで、実用的なソリューションを提供している。

産業応用AIへの投資の注目ポイントは、その技術が対象産業にもたらす価値の大きさと、市場シェア獲得の可能性である。特に規制の厳しい産業（医療、金融など）では、一度採用されたAIソリューションが長期間使用される傾向があり、安定的な収益が期待できる。

AIとロボティクスの融合

AIとロボティクスの融合は、物理的な作業を行うロボットにAI技術を組み合わせることで、より高度な自律性や適応性を実現する分野である。これにより、工場自動化、倉庫管理、配送、農業、家庭用ロボットなど幅広い応用が可能となる。

ロボティクスとAIの融合により、ロボットはプログラムされた動きだけでなく、環境に応じて判断し行動することができるようになる。例えば、物流倉庫では商品の認識や最適な動線計画をAIが行い、物理的な移動や商品のピッキングをロボットが実行するという連携が実現している。

投資対象としては、産業用ロボットメーカー（ABB、FANUC、KUKA）、物流ロボット企業（Amazon Robotics、Fetch Robotics）、ロボット向けAIソフトウェア開発企業（Boston Dynamics、Vicarious）などが挙げられる。

AIとロボティクスの融合分野は、特に労働力不足や人件費上昇が課題となっている先進国において大きな成長が見込まれる。また、災害対応や危険作業など、人間の代わりにロボットが活躍できる領域も拡大している。投資する際の注目ポイントは、技術の実用性、コスト効率、導入障壁の低さなどである。

これらのサブテーマを理解することで、AI関連テーマ型投資信託がどのような技術領域や応用分野に注力しているかを判断し、自分の投資方針に合った選択が可能となる。また、複数のサブテーマにバランスよく投資することで、AI技術の発展全体から恩恵を受けつつ、リスク分散も図ることができる。

AI関連テーマ型投資信託の選び方

AI関連テーマ型投資信託を選ぶ際には、いくつかの重要なポイントを考慮する必要がある。AIという成長分野に投資する際の適切な投資信託選びについて解説する。

投資対象企業の範囲を確認

AI関連テーマ型投資信託を選ぶ際に最も重要なポイントの一つが、投資対象となる企業の範囲である。同じAIファンドでも、投資対象企業の定義や範囲は運用会社によって大きく異なるため、投資信託の目論見書や運用報告書を確認し、実際にどのような企業に投資しているかを把握することが重要である。

一般的にAI関連投資信託の投資対象は以下の3つのカテゴリーに分類される。

1. AI専業企業：AI技術の開発・提供を主要事業とする企業。例えば、大規模言語モデルを開発する企業や、AI専用半導体を設計する企業など。
2. AI活用企業：自社の製品やサービスにAIを積極的に取り入れて競争力を高めている企業。クラウドサービス大手やテクノロジー企業など。
3. AI関連インフラ企業：AIの開発・運用に不可欠なインフラを提供する企業。半導体メーカーやデータセンター運営企業など。

投資信託によっては、これらすべてのカテゴリーに幅広く投資するものもあれば、特定のカテゴリーに集中投資するものもある。幅広いカテゴリーに分散投資するファンドはリスクが分散される一方、特定カテゴリーへの集中投資はリスクは高まるものの、そのカテゴリーが成長した際の上昇幅も大きくなる傾向がある。

また、グローバル展開しているかどうかも重要な判断材料となる。AI技術の開発は世界中で行われており、米国企業だけでなく、中国、欧州、日本などの企業も独自の強みを持っている。地域的な分散も考慮したファンド選択が望ましい。

運用会社のAI分野での調査力

AI技術は専門性が高く、かつ急速に進化している分野であるため、運用会社の調査力が投資成果に大きく影響する。運用会社がAI技術や市場動向をどれだけ深く理解し、将来有望な企業を見極める能力を持っているかが、長期的なパフォーマンスを左右する重要な要素となる。

運用会社の調査力を評価する際のポイントとしては、以下のような点が挙げられる。

1. AI分野の専門家やアナリストの在籍状況
2. 技術動向や企業分析に関するレポートの質と頻度
3. 過去のAI関連投資の実績
4. テクノロジー企業や研究機関とのネットワーク

これらの情報は運用会社のウェブサイトやファンドの販売資料などから確認できることが多い。また、運用報告書などでファンドマネージャーのコメントを確認することで、AI技術への理解度や投資哲学を把握することもできる。

例えば、運用報告書で単にAIというキーワードに言及するだけでなく、「大規模言語モデルの計算コスト削減が進み、より効率的なアルゴリズムの開発が進んでいることから、インフラ負荷の軽減に貢献する企業に注目している」といった具体的な分析がなされていれば、その運用会社はAI分野に対する深い理解を持っていると考えられる。

コストとパフォーマンスのバランス

テーマ型投資信託、特にAIのような先端技術分野に特化したファンドは、一般的なインデックスファンドと比較して運用コストが高くなる傾向がある。これは、専門的な調査や分析、アクティブな銘柄選定などに多くのリソースを投入しているためである。

しかし、そのコストに見合うパフォーマンスが得られているかどうかは慎重に検討する必要がある。運用コストとしては主に信託報酬が挙げられるが、これはファンドの純資産総額に対して毎日差し引かれるため、長期投資においては複利効果によって大きな差となって表れる。

AI関連テーマ型投資信託を選ぶ際には、以下のようなコストとパフォーマンスのバランスを考慮すべきである。

1. 信託報酬の水準：同様のAI関連ファンド間での比較
2. 過去のパフォーマンス：コストを差し引いた実質的なリターン
3. ベンチマークとの比較：一般的な株式指数を上回るパフォーマンスがあるか
4. リスク調整後リターン：取ったリスクに対してリターンが十分かどうか

ただし、過去のパフォーマンスが将来のパフォーマンスを保証するものではないことに留意する必要がある。特にAIのような急速に変化する分野では、過去の成功パターンが将来も継続するとは限らない。

また、コストだけでなく、流動性や運用規模も重要な検討事項である。純資産総額が極端に小さいファンドは、解約リスクや運用効率の問題がある一方、あまりに大きなファンドは機動的な運用が難しくなる可能性もある。一般的には純資産総額が数百億円程度以上のファンドであれば、十分な流動性と運用効率が確保されていると考えられる。

これらのポイントを総合的に検討し、自分の投資目的やリスク許容度に合ったAI関連テーマ型投資信託を選択することが重要である。

AI関連テーマ型投資信託の今後と売り時

AI関連テーマ型投資信託は高い成長性が期待できる一方で、特有のリスクも存在する。これらのリスクを理解し、将来の技術発展を見据えた投資戦略を構築することが長期的な投資成功の鍵となる。

AI技術の今後の展望と投資機会

AI技術は今後も急速な進化を続け、様々な産業に革新をもたらすことが予想される。特に2025年以降は、生成AIの産業応用が本格化し、医療診断、創薬、工場の自動化、金融分析など幅広い領域で実用的なソリューションが普及すると見られている。

投資機会としては、以下の3つの分野が特に注目される。

1. AIインフラストラクチャ：AI開発・運用に必要な半導体、クラウドコンピューティング、データセンターなどの基盤技術。計算能力の向上と効率化が進み、特に低消費電力の高性能AI専用チップの需要が高まると予測される。
2. 産業特化型AI：各産業の特定課題を解決するAIソリューション。汎用的なAIモデルから特定業界向けにカスタマイズされた専門AIへの移行が進み、業界知識とAI技術を融合したソリューションが価値を生み出す。
3. AI自動化システム：ロボティクスとAIを組み合わせた物理的な自動化ソリューション。高齢化社会や労働力不足を背景に、工場、物流、サービス業などでの導入が加速すると予想される。

これらの分野は相互に関連しながら発展していくため、AI関連投資信託の選択においても、単一の技術領域に偏らず、複数の成長分野にバランスよく投資するポートフォリオが重要となる。

AI関連投資信託の売り時の考え方

テーマ型投資信託の難しさは「売り時」の判断にある。AI関連投資信託の売却を検討すべきタイミングは以下の通りである。

1. ファンドの保有銘柄がAI技術の最新トレンドに対応できていない
2. 運用方針に大きな変更があった（運用会社の合併や運用チームの変更など）
3. 長期的に同様のテーマ型ファンドやベンチマークを下回り続けている
4. より優れたパフォーマンスや低コストの類似ファンドが登場した
5. 自分の投資目的やリスク許容度が変化した

AI関連投資は短期的には大きな価格変動を示すことも多いため、感情的な判断を避け、予め決めた投資計画に沿って定期的に資産配分を見直すことが重要である。

NISA・iDeCoでのAI関連テーマ型投資信託の活用法

AI関連テーマ型投資信託は、税制優遇制度であるNISA（少額投資非課税制度）やiDeCo（個人型確定拠出年金）を活用することで、より効率的な資産形成が可能となる。これらの制度を用いたAI投資の方法について解説する。

NISA口座でのAI投資のポイント

NISA制度では投資利益（譲渡益や配当金）が非課税となり、2024年から始まった新NISAでは年間投資枠も拡大された。AI関連テーマ型投資信託をNISA口座で活用する際の重要ポイントは以下の通りである。

まず、「グローバルAIファンド」「野村グローバルAI関連株式ファンド」「ニッセイAI関連株式ファンド」などNISA対応商品であることを確認する。

次に、長期投資の観点からAIファンドを選択することが重要である。AIはこれから数十年にわたって社会変革をもたらす技術であり、長期保有に適した投資テーマといえる。また、定期的な積立投資も検討すべきである。AI関連株式は短期的には価格変動が大きいことがあるため、一括投資よりも定期的な積立投資によるドルコスト平均法が有効である。多くの証券会社ではNISA口座での積立設定が可能であり、月々の一定額をAI関連ファンドに自動で投資することができる。

なお、NISA口座内でのポートフォリオ構築も考慮しよう。AI関連ファンドだけでなく、インデックスファンドや他のテーマ型ファンドと組み合わせることで、リスク分散を図りつつ、AI分野の成長性も取り込むことができる。

iDeCoにおけるAI関連テーマ型投資信託の選び方

iDeCoは老後資金の形成を目的とした制度であり、掛金が全額所得控除となる税制メリットがある。AI関連テーマ型投資信託をiDeCoで選ぶ際には、以下のポイントを考慮する必要がある。

iDeCo制度で選択できる投資商品は加入する金融機関によって異なるため、まずAI関連テーマ型投資信託が提供されているかを確認する必要がある。大手金融機関ではAI関連ファンドを含むテーマ型ファンドを提供していることが多い。

また、iDeCoは数十年にわたる超長期の資産形成を目的とした制度であるため、AI関連ファンドを選ぶ際にも長期視点が不可欠である。AIの急速な技術進化に対応できる柔軟な運用戦略を持ったファンドが望ましい。

iDeCoにおけるAI関連投資の位置づけも重要である。iDeCoのポートフォリオ全体における割合を考慮し、全資産の一部（20%程度が目安）をAI関連ファンドに配分することで、成長性とリスク管理のバランスを取ることができる。

また、iDeCoでは原則60歳まで引き出しができないため、流動性リスクも考慮すべきである。そのため、純資産規模が大きく、安定的な運用実績を持つAI関連ファンドを選択することが推奨される。

こうした税制優遇制度を活用することで、AI関連テーマ型投資信託の長期保有における税負担を軽減し、複利効果を最大限に発揮させることが可能となる。特に長期的な成長が期待されるAI分野においては、NISA・iDeCoを活用した戦略的な投資が資産形成の効率性を高める上で重要である。

まとめ：AI関連テーマ型投資信託を成功させるポイント

AI関連テーマ型投資信託は、人工知能技術の発展とその活用に注目した投資商品であり、長期的な成長が期待できる分野への投資機会を提供している。これらの投資を成功させるためのポイントは以下の通りである。

第一に、テクノロジー投資には長期的視点が不可欠である。AI技術の社会実装には数年から数十年を要するため、短期的な価格変動に左右されず、5〜10年の長期視野で投資することが重要である。NISAやiDeCoなどの税制優遇制度を活用し、長期投資のメリットを最大化しよう。

第二に、技術変化に対応するための定期的な見直しが必要である。AI分野は技術革新のスピードが非常に速く、数年でパラダイムシフトが起こることもある。そのため、四半期ごとに投資信託のパフォーマンスや保有銘柄をチェックし、最新の技術トレンドに対応できているかを確認することが推奨される。同時に、運用会社の調査力や専門性も継続的に評価すべきである。

第三に、複数のAIサブテーマへの分散が有効である。AI技術は汎用AI、産業応用AI、ロボティクスとの融合など、様々なサブテーマに分かれている。これらの異なる領域に分散投資することで、特定のサブテーマが停滞しても別の領域の成長がそれを補う可能性があり、リスク分散と成長機会の確保を両立できる。また、大手企業とスタートアップのバランスも考慮すべきである。

最後に、税制優遇制度の活用方法も重要である。NISAやiDeCoなどの制度を活用することで、長期的な複利効果を最大限に享受できる。特にAIのような長期的な成長が期待される分野では、これらの制度による非課税メリットが大きい。ただし、各制度の特性を理解し、自身のライフプランに合わせた活用が必要である。

AI関連テーマ型投資信託は高い成長性が期待できる一方で、技術変化リスクや価格変動リスクも存在する。これらのリスクを理解し、適切に管理しながら長期的な視点で投資を行うことが、AI投資を成功させる鍵となる。定期的な見直しを怠らず、技術トレンドの変化に柔軟に対応していくことで、AI技術の発展による恩恵を投資リターンとして享受することが可能となるだろう。