Alex Sacerdote - テクノロジーサイクルをどう投資に活かすか - [Invest Like the Best, EP.477]

Alex Sacerdoteが創業したWhale Rock Capital Managementは、170億ドル以上の資産を運用するテクノロジー特化型の投資会社である。過去3年間で年間約44%のリターンを達成し、ヘッジファンドとしてトップクラスのパフォーマンスを記録してきた。Sacerdoteは20年にわたって磨き上げた単一のレンズ、すなわち「テクノロジーのSカーブ」「持続可能な競争優位」「過小評価された収益力」という3つの要素を通じて投資を行っている。本エピソードでは、彼の最大の確信銘柄であるAnthropicを出発点に、AIスタック全体—チップから基盤モデル、アプリケーション層に至るまで—を体系的に解説する。投資家としての彼のアプローチは、単なる銘柄選択ではなく、テクノロジーの採用ライフサイクルを深く理解し、その局面に応じてポジションを構築するという、極めて構造化されたものである。

Sacerdoteの投資哲学の核心は、Sカーブの概念にある。あらゆるテクノロジーは、初期の長い平坦な期間を経て、ある転換点を境に急激な普及曲線を描く。彼はこのSカーブのどの地点にいるかを正確に見極め、競争優位性が強固で、市場が過小評価している長期的な収益力を持つ企業に投資する。彼のフレームワークは、NVIDIAを2023年に4倍の利益率で購入した事例や、Teslaを2019年に5倍の利益率で購入した事例に象徴されるように、市場の短期的なノイズにとらわれず、指数関数的な成長を先取りすることを可能にする。本稿では、このフレームワークをAIという巨大なテクノロジーサイクルに適用した際の具体的な分析と、そこから導き出される投資機会について、詳細に掘り下げていく。

03:08Anthropicへの投資：コーディング市場が切り開く新たなフロンティア

Sacerdoteの現在のポートフォリオにおいて、最も確信度の高いポジションはAnthropicである。この投資に至った経緯は、彼の投資プロセスを如実に物語っている。2022年11月のChatGPT公開を契機に、Whale Rockは10名のチームを総動員して徹底的な調査を開始した。彼らはまず、新しいコンピューティングパラダイムが出現した際には、新しいスタックが形成され、旧来のスタックに勝者と敗者が生まれるという原則に従い、チップとインフラストラクチャー層への投資を優先した。この層は需要が最初に発生し、勝者が明確であり、どの基盤モデルが勝利しても膨大な計算リソースが必要となるからである。

その後2〜3年の間に、基盤モデル層の競争構造が次第に明確化した。当初60社以上存在したプレイヤーは、OpenAI、Anthropic、Google（Gemini）の3社による寡占状態へと収束していった。この構図は、クラウド市場がAWS、GCP、Azureの3社によって支配されるに至った進化と類似している。Sacerdoteは、この寡占が単なる偶然ではなく、スケーリング則（scaling laws）の持続、フィードバックループによるモデル改善、そして何よりコーディング能力の飛躍的向上によって支えられていると分析する。

決定的な転機は2025年に訪れた。AnthropicがリリースしたClaude Codeをはじめとするコーディングツールが爆発的に普及したのである。初期のMicrosoft Copilotが月額20ドルでコードの文法修正やバグ発見程度だったのに対し、Claude Codeはエージェント的に動作し、はるかに高度なタスクを実行できるようになった。Andrej KarpathyやLinus Torvaldsといったコーディングの第一人者たちが、かつて「AIが書くコードは20%」と述べていた立場を完全に翻し、最新モデルでは「英語以外のコードを一行も書いていない」と公言するに至った。この変化は、コーディング市場の潜在的な規模を劇的に拡大させた。世界に2,000万人のコーダーがいると仮定すれば、年間トークン消費額が2〜3万ドルに達する可能性があり、コーディング市場だけで5,000億ドルの市場が存在することになる。Anthropicはこの市場で圧倒的なリーダーシップを確立しており、Sacerdoteは180億ドルの評価額で投資を行った。

13:23プライベート市場への大規模投資：リレーションシップと深堀り調査の重要性

Whale Rockは伝統的にパブリック市場の投資家であったが、現在ではAnthropic、Stripe、Databricksなど、最も重要なプライベート企業にも大規模なポジションを構築している。この移行は、単なる銘柄選択の拡張ではなく、独自のアプローチと深いリレーションシップ構築によって実現された。Sacerdoteは、プライベート企業への投資は「ダブルオプトイン」であり、企業側が投資家を選ぶ側面が強いと指摘する。そのため、単に資金を提供するだけでなく、企業のビジネスを深く理解し、長期的なパートナーシップを築くことが不可欠となる。

Anthropicへの投資プロセスは、このアプローチの典型例である。同社の60億ドルラウンドを検討した際、当時は粗利率がマイナスであり、コーディング市場の爆発的成長もまだ明確ではなかったため、投資を見送った。しかしその後、CEOのDario Amodeiと時間を共にし、経営陣の優秀さ、フォーカス、離職率の低さ、コードの品質に感銘を受けた。さらに、ビジネスプランが現実のものとなりつつあることを確認し、同社にコンタクトを取った。彼らはClaude Codeを使ってインターネット上のあらゆるフィードバックを収集し、コーディング市場全体の分析をまとめた90ページのプレゼンテーション資料を作成した。この徹底的な準備が功を奏し、同社は彼らをラウンドに迎え入れた。

Stripeへの投資も同様のプロセスを経ている。Sacerdoteは、決済分野の競合であるAdyenに投資していたが、Stripeを深く理解するためにAdyenの200社の顧客にインタビューを行い、両社が「コカ・コーラとペプシ」の関係にあることを認識した。その後、VC経由でStripeの株式を取得する機会を得た際には、公開情報から同社の粗利率や取扱高を推定し、35億ドルの評価額が割安であると判断した。結果的に、Stripeの取扱高は公表値の5,500億ドルを大きく上回る1兆ドル近くに達しており、彼の分析の正確さが証明された。Whale Rockは年間2,500〜3,000回の経営陣との対面ミーティングを実施し、そのうち10〜15%がプライベート企業とのものである。この徹底したリサーチとリレーションシップ構築が、大規模なプライベート投資を可能にしている。

19:08Sカーブ・フレームワークの全容：採用のダイナミクスと投資タイミング

Sacerdoteの投資フレームワークは、「Sカーブ」「競争優位」「過小評価された収益力」の3本柱から成る。Sカーブは、あらゆるテクノロジーが従う採用パターンである。初期には長い平坦な期間が続くが、採用障壁が取り除かれると「竜巻のような需要の爆発」（tornado of demand）が発生し、急激な普及曲線を描く。スマートフォンはiPhone登場の10年前から存在したが、タッチスクリーン、3Gネットワーク、200ドルという価格、そしてエコシステムの整備によって初めて爆発的に普及した。電気自動車も同様で、Teslaは上場から15年後の2019年になってようやく垂直的な成長を遂げた。これは、価格、航続距離、サプライチェーンといった採用障壁が取り除かれたためである。

Sカーブの重要な要素は、その「高さ」、すなわち最終的な市場規模（TAM）を見極めることである。AmazonのAWSを例にとると、当初のTAMは6,000億ドルのITシステム市場と見積もられたが、実際にはクラウドはデフレ的ではなく、オンプレミスと同等のコストであることが判明し、TAMははるかに大きいことが明らかになった。また、Sカーブには「メガSカーブ」と「サブSカーブ」が存在する。インターネット1.0、モバイル、クラウド、Eコマース、そして現在のAIは、すべてが積み重なるメガSカーブである。一方、電気自動車のSカーブは、10〜15%の普及率で壁にぶつかり、予想された40〜50%には達しなかった。このように、Sカーブは常に動的であり、投資家は継続的にモニタリングし、必要に応じて調整を行う必要がある。

投資のタイミングに関して、Sacerdoteは「遅れても構わない」と明言する。Sカーブの頂点が5,000億ドルもの規模であれば、最初の1〜3年を逃しても、その後の成長は長期にわたって続く。Peter Lynchから学んだ「チャートを白く塗りつぶせ」という教訓は、過去の値動きではなく未来に焦点を当てる重要性を示している。また、Sカーブの傾き（採用速度）は、テクノロジーの性質によって大きく異なる。ラジオは7年で100%普及したが、食器洗い機はバックエンドへの接続が必要なため、普及に長い時間を要した。B2Bのテクノロジーは、既存システムとの統合が必要なため、一般に消費者向けよりも採用が遅い。この「ラジオ対食器洗い機」のフレームワークは、AIの採用速度を評価する上でも有用である。AIはブラウザ上で即座に利用できるため、消費者向けにはラジオのような急速な普及が期待できるが、エンタープライズ向けにはセキュリティや文化面での障壁が存在する。

30:20勝者の選別：競争優位の構造とリーダーシップの持続性

Sカーブが需要の全体像を示す一方で、実際の投資対象はその中で勝者となる企業である。Sacerdoteは、競争のパックから勝者が分離するのを待ってから投資を行う。彼のフレームワークでは、競争優位性はデジタル世界において、オフライン世界と同等かそれ以上に強力である。ネットワーク効果（LinkedIn、Facebook、Alibaba）、業界標準（Oracle、Bloomberg）、スケールメリット（AmazonのAWSは7年のリードを獲得）、クリティカルな知的財産（Qualcomm、ASML）、ブランド（Google、Amazon、Tesla）など、複数の優位性が組み合わさることで、強固な堀（moat）が形成される。

基盤モデル層においては、AnthropicとOpenAIが明確なリーダーとして浮上した。Sacerdoteは、Anthropicの競争優位性を以下のように分析する。第一に、コーディング分野におけるクリティカルな知的財産である。同社はコード分野で高い市場シェアを維持し、そのコードを自社モデルの改善に再帰的に活用する（recursive improvement）サイクルを確立している。第二に、エンタープライズ向けの強力なブランドである。CIOに話を聞けば、最初にClaudeの名前が挙がるという。第三に、エスケープベロシティ（脱出速度）に達したスケールである。売上高が10倍に成長し、資金調達能力も飛躍的に向上したことで、巨大テック企業との競争に耐えうる体力を獲得した。

しかし、リーダーシップが永続するとは限らない。過去には、AOLがダイヤルアップからブロードバンドへの移行に失敗し、Netscapeも強力なビジネスモデルを構築できなかった。Sacerdoteは、AIの分野では「リーダーはより大きく、より速く成長し、勝利する」というパターンが支配的であると指摘する。Shopify、Amazon、そして多くのSaaS企業がこのパターンを体現している。また、基盤モデル企業にとっては、計算リソースへのアクセスと資金力が重要な参入障壁となっている。OpenAIとAnthropicは、巨額の資本を調達し、スーパーコンピューターを構築する能力を持つ数少ない企業である。この点で、新規参入者が彼らに追いつくことは極めて困難である。

37:31AIがエンタープライズソフトウェアに与える脅威：構造的な変革と投資機会

Sacerdoteは、AIがエンタープライズソフトウェア業界に与える影響について、極めて慎重な見解を示している。彼は2023年初頭の時点で、アプリケーション層の既存SaaS企業がAIの恩恵を受けるという当初の楽観的な見方を修正し、2024年に入ってからソフトウェア銘柄のほとんどを売却し、ネットでショートポジションを構築した。この決断は、その後の第1四半期のパフォーマンスに大きく貢献した。

彼の分析によれば、従来のエンタープライズソフトウェアは「馬車」のようなものであり、AIは「ジェットエンジン」あるいは「スタートレックの転送装置」に例えられるほど革新的である。この変革は、既存のソフトウェア企業にとって複数の脅威をもたらす。第一に、CIOの優先順位リストにおいて、AI関連の支出が従来のソフトウェア投資を押しのけつつある。Anthropicのトークンへの支出は即座にROIを生むため、予算の奪い合いが発生している。第二に、ソフトウェア企業は毎年値上げを行ってきたが、AIの台頭により価格設定の自由度が低下している。第三に、AIによる雇用の代替が進めば、ソフトウェアのシート数（ユーザー数）そのものが減少する可能性がある。

ただし、すべてのソフトウェア企業が等しく脅威にさらされているわけではない。Sacerdoteは、AIの文脈における新たな「Rule of 40」を提唱する。従来のRule of 40（成長率＋営業利益率が40%以上）に代わり、「AI売上高比率×AIカテゴリーにおける市場シェア」という指標である。例えば、AI売上高比率が30%で、そのカテゴリーでの市場シェアが30%であれば、スコアは60となり、魅力的な投資対象となる。しかし、現時点ではほとんどのソフトウェア企業のAI売上高比率は1〜2%に過ぎず、この指標を満たす企業はほとんどない。一方で、Slackのようなネットワーク効果を持つツールは、AIエージェントがその上で動作するプラットフォームとして、かえってその重要性を増す可能性がある。また、WorkdayやCRMのような大規模なシステム・オブ・レコードは、AIエージェントが内部で動作する基盤として生き残る可能性があるが、UIを失い単なるデータベースに成り下がるリスクも存在する。

44:22ハードウェアのルネサンス：デコモディティ化とサプライチェーン全体の投資機会

Sacerdoteが最も強気な見解を示すのが、AIインフラストラクチャー、特にハードウェアとチップの分野である。過去40年間、データセンター内ではIntel x86アーキテクチャが支配的であり、コンピューティングワークロードは年間25〜40%で成長していたが、ムーアの法則も同程度のペースで進歩していたため、ハードウェアにはほとんど革新がなく、業界全体がコモディティ化していた。しかし、AIの登場により状況は一変した。AIのワークロードは年間10倍のペースで成長しており、ハードウェアのあらゆる側面を物理的な限界まで押し上げている。この結果、ハードウェア業界は「デコモディティ化」（decommoditization）を遂げつつある。

この変化は、サプライチェーン全体にわたって投資機会を生み出している。例えば、Celesticaはかつてコモディティ化された電子機器受託製造サービス（EMS）企業であったが、IBMのスーパーコンピューティングの遺産を活かし、GoogleのTPUサーバーの唯一のサプライヤーとなった。AIサーバーは液冷式で、1台20〜30万ドルと従来の5,000ドルのサーバーとは比較にならない高価格帯であり、故障すればシステム全体が停止するため、サプライヤーは航空機の重要部品サプライヤーと同様の立場を獲得した。さらに、Ethernetスイッチ市場では、従来7年サイクルだったアップグレードが毎年必要となり、Celesticaはクラウド向けEthernetスイッチ市場で50〜60%のシェアを獲得している。

このデコモディティ化の波は、プリント基板（PCB）のような一見地味な部品にも及んでいる。従来のサーバー用PCBは10層で済んだが、AIサーバーでは40層が必要となる。この高層PCBを製造できるサプライヤーは限られており、ユニット数は年率50〜60%で成長し、平均販売価格（ASP）も上昇、粗利益率も向上している。同様の現象は、光ファイバー（Corning）、電源（Delta Electronics、Advanced Energy）、高帯域幅メモリ（Samsung）など、あらゆる部品で発生している。Sacerdoteは、このハードウェア・ルネサンスを「SequoiaがAppleやCiscoで成功した時代の再来」と表現し、AI需要がL字型の成長曲線を描くという彼らの確信が正しければ、DRAM、NAND、PCBなどの市場はすでに供給不足に陥っていると指摘する。投資判断においては、市場シェアの絶対値だけでなく、その変化率（rate of change）が重要であり、シェアが10%から30%に上昇する過程では、成長率と利益率が同時に加速する。

55:36AI強気シナリオの主要リスクと不確実性

Sacerdoteは極めて強気な見解を示す一方で、AI投資に伴うリスクについても率直に語っている。第一のリスクは、規制と世論の逆風である。一般人口におけるAIへの楽観的な見方はわずか20%であり、メイン州がデータセンターを禁止した事例に見られるように、政府レベルでの規制強化の可能性が存在する。しかし、彼は「精霊は瓶から出てしまった」（the genie is out of the bottle）と述べ、AIの普及を止めることはもはや不可能であるとの見解を示している。

第二のリスクは、AIモデルの改善ペースの鈍化である。たとえモデルが改善しなくなっても、現在のレベルでもAIの採用は十分に進む可能性はあるが、Jensen Huang（NVIDIA CEO）がかつて述べたように、「十分良い」が「十分良い」になってしまうと、ビジネスは成り立たなくなる。もしAnthropicやOpenAIが性能向上の壁に突き当たれば、オープンソースモデルが追いつき、価格競争（race to the bottom）に陥る可能性がある。これは基盤モデル企業にとっては脅威だが、チップ企業にとってはむしろ好材料である。NVIDIAのJensen HuangがGTCでオープンソースの重要性を繰り返し強調しているのは、このためである。

第三のリスクは、主要プレイヤーの脱落である。もしMetaがAIへの巨額投資を断念するようなことがあれば、大量の計算リソースが市場に放出され、需給バランスが崩れる可能性がある。ただし、AIの市場規模が十分に大きければ、他のプレイヤーがそのリソースを吸収するだろう。現在のところ、Microsoftを含む多くの企業が独自のAI開発に乗り出しており、競争はむしろ激化している。Sacerdoteは、これらのリスクを認識しつつも、全体としての強気シナリオに確信を持っている。

57:47アプリケーション層の現状と将来展望

Sacerdoteは、AIスタックの最下層（チップとインフラ）に重点的に投資してきたが、アプリケーション層については慎重な姿勢を崩していない。歴史的に見れば、アプリケーションが市場価値の大部分を占めるようになるのは、インフラの整備から数年後である。iPhoneの登場後、キラーアプリケーションが登場するまでには3〜4年を要した。AIにおいても、アプリケーション層の真の開花はこれからである。

現時点での課題は、アプリケーションが持続可能な競争優位性（moat）を構築できるかどうかが不明確な点にある。基盤モデルとアプリケーションの境界線は曖昧であり、アプリケーションがモデルプロバイダーに取って代わられるリスクが存在する。また、既存のエンタープライズソフトウェア企業（Salesforceなど）がAI機能を追加しても、売上高全体に占める割合は1〜2%に過ぎず、ビジネスモデルを根本的に変革するには至っていない。

一方で、Sierra（Bret Taylorが率いるAIカスタマーサービス企業）のような新興企業には注目している。Sierraは、AIネイティブなアプリケーションとして、エンタープライズ市場で確かな成果を上げつつある。しかし、このような企業が本当に大規模なビジネスに成長できるかどうかは、まだ時間が必要である。Sacerdoteは、アプリケーション層への本格的な投資は、エコシステムがより明確になり、持続可能なビジネスモデルが証明された段階で行うべきだと考えている。

01:02:53リサーチマシンとしてのWhale Rock：AI時代の投資リサーチの進化

Whale Rockの真の競争力は、その「学習マシン」（learning machine）としての組織能力にある。10名の経験豊富なアナリストチームは、年間2,500〜3,000回の経営陣との対面ミーティングを実施し、Philip Fisherが『Common Stocks and Uncommon Profits』で提唱した「スカットルバット・アプローチ」（scuttlebutt approach）を実践している。これは、サプライヤー、顧客、競合他社への徹底的なインタビューを通じて、企業の本質的な特性を理解する手法である。

AIの進化は、このリサーチプロセスを補完するものであり、代替するものではない。Sacerdoteは、AIは「偉大なレポーター」にはなり得るが、「未来を選別する」ことはできないと断言する。AIは、複雑な技術領域（ABF基板やPCBなど）の理解を迅速化し、ミーティングノートの作成や四半期レビューを効率化する。しかし、最終的な投資判断には、アナリストの洞察力、すなわち「これは何を意味するのか？我々のテーゼにどう影響するのか？何が変わったのか？」という問いに対する深い理解が不可欠である。

彼は、AppLovinへの投資を例に挙げる。同社のアナチームは、プライベート時代から同社を追跡し、広告技術（ad tech）の専門知識を駆使して競合他社を徹底的に分析し、ラスベガスの広告会議に出席して数十人にインタビューを行った。このような人間関係の構築と深い業界知識は、AIでは代替できない。また、外部の優秀な投資家とのネットワークも重要な役割を果たす。Philip Fisherが推奨したように、10〜15人の志を同じくする投資家とのアイデア交換は、投資判断の確信度を高める「三脚の脚」の一つとなる。

01:03:40マルチプロダクト戦略：投資家のニーズに応える商品設計

Whale Rockは、単一のヘッジファンドから出発し、現在では複数の投資商品を提供するマルチプロダクト企業へと進化した。この進化は、投資家のニーズに応える形で自然発生的に進んできた。創業から10年が経過した2015年頃、投資家からロングオンリーの商品を求められ、2020年にロングオンリーファンドを立ち上げた。現在では、このロングオンファンドの方がヘッジファンドよりも運用資産額が大きくなっている。

プライベート投資に関しては、2015年頃から正式に検討を開始し、投資家にオプトインまたはオプトアウトの選択肢を提供した。2020年にはプライベートへの本格的な投資を開始し、2021年には最大80%をプライベートに投資できるハイブリッドファンドを立ち上げた。最新の取り組みは、Whale Rock Mega Cap Tech Fundである。このファンドは、世界の時価総額トップ30のテクノロジー企業をユニバースとし、その中から12〜13銘柄を選別する。

このファンドを立ち上げた背景には、多くの機関投資家（エンダウメントなど）が大型テクノロジー株を構造的に過小評価しているという認識がある。彼らはプライベート投資に多くの資産を配分し、パブリック株式の半分は国際株、さらにその中の大型株にはアルファがないという誤った信念を持っている。Sacerdoteは、大型株にもアルファが存在すると主張する。小型株は一人の投資家が発見すれば株価が動くが、大型株は100人の分散されたポートフォリオマネージャーが「Googleは敗者ではなく勝者だ」と認識する必要がある。この認識の遅れを利用することで、Whale Rockは大型株においても優位性を発揮できると考えている。

結びに

本エピソードの核心は、テクノロジーサイクルを投資に活かすための体系的なフレームワークと、それを実践する組織の在り方にある。Alex SacerdoteのSカーブ・フレームワークは、単なる理論ではなく、20年にわたる実践を通じて磨き上げられた実用的なツールである。彼の最大の貢献は、AIという複雑で急速に変化するテクノロジーを、チップからアプリケーションに至るまで、一貫したレンズで分析し、具体的な投資機会に落とし込んだ点にある。特に、ハードウェアのデコモディティ化という洞察は、多くの投資家が見落としている重要な視点である。

また、彼の投資哲学は、単なる銘柄選択を超えて、組織の設計にまで及んでいる。Whale Rockの「学習マシン」としての組織能力、プライベート市場への深いリレーションシップ、そして投資家のニーズに応えるマルチプロダクト戦略は、すべてが相互に連関し、持続可能な競争優位を構築している。このエピソードが重要な理由は、単にAI投資のノウハウを提供するだけでなく、変化の激しいテクノロジー業界において、長期的に勝ち続けるための投資家の思考法と組織の在り方を示しているからである。