2026.5.21   日本経済新聞の記事「Deep_Insight：『ムーアの法則』超えたAI」から

AIのスケーリング則による産業構造や社会の変化に日本はどこまでついていけるか

コラムの著者 中山 淳史氏（日本経済新聞社 コメンテーター）によれば、産業界で最も業績による変動率が高いと言われる半導体メモリー業界であるが、これにAI半導体などの影響が大きいと言う。一方で、AIの技術進歩と市場の広がりにはある種の「法則性」が見え、「スケーリング則」と呼ばれているという。

◯半導体メーカーはムーアの法則のみならずAIのスケーリング則で経営戦略を練る

中山氏によれば、AIの進歩を決定づける要素は次の3つだという：

• 学習データの量
• モデルの大きさ（パラメーター数）
• 計算資源（データセンターの計算能力、またはエヌビディアのAIチップを何枚搭載しているか）

で、それぞれの要素が拡大（スケール）していけばAIの技術革新が続くというものである。さらに、学習時だけでなく、推論時にも計算資源を投入するAIの鍛え方に注目が集まっている。

人間と自然にやり取りできることに驚異を覚えたのは2022年の米オープンAIが発表したChatGPTであった。その後も推論や思考へとAIモデルに革新をもたらしたのがスケーリング則だが、どんな速度で進化をもたらしているのかがまだ分かりにくい。半導体には「ムーアの法則」という進化の数式があるが、スケーリング則には単純化された式がない。だが、研究過程で見えてきたのは、ムーアの法則よりも、スケーリング則の変化のスピードが恐ろしく速く、社会も産業も劇的な変化が起こるようだ。

まず、半導体メーカーはムーアの法則のみならずAIのスケーリング則で経営戦略を練る必要が出てくる。さらに日本企業には、ムーアの法則がもたらしたデジタル革命にさえ乗り切れず、1990年代半ば以降に「失われた30年」の間に米国、韓国、台湾、中国に対して苦杯を舐めてきた。日本企業が、そもそもAIのスケーリング則による産業構造や社会の変化にどこまでついていけるかが経営や組織のモデル、意思決定のあり方を抜本的に変える覚悟と俊敏さがネット時代以降のAI時代には問われると、中山氏は予測している。🧑‍💻🧑‍💼🧠🏢🚙🧠🤖💬💻🚗🚀🧑‍🔬👩‍🔬🔬👧📈💰📓🗺️🚢🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵🇺🇸🇰🇷🇹🇼🇨🇳