編集者注：9月の米国金融市場に注目すべき乖離が現れた。米国債が大幅に売られ、10年債利回りは1カ月で50ベーシスポイント超上昇し、一部の固定収益資産は2.3％から5％下落した。一方で、AI取引は依然として強く、半導体株は上昇を続け、ナスダック指数は比較的堅調だったが、中小型株、等ウェイトS&P500指数、その他の金利感応度の高いセクターは全般的に圧迫された。

伝統的なバリュエーション論理では、長期金利の上昇は将来のキャッシュフローをより高い割引率で計算する必要があることを意味し、通常は株価評価を押し下げる。しかし、テクノロジー株は債券市場と同程度の調整を示さなかった。市場は米国の財政と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するのに十分な経済成長をもたらすことに賭けているのか。

QuantStreet Capitalの創業者Harry Mamaysky氏は最新の月次投資レターで別の疑問を提起した。もし市場がAIによって経済全体の生産性が向上すると信じているなら、なぜ上昇しているのは主に半導体などのインフラ供給業者であり、将来AIの恩恵を受けるはずの広範な企業ではないのか。著者はAIがすでにバブルを形成しているとは考えていないが、この収益期待と株価パフォーマンスの間の乖離には警戒を保っている。

この問題は、AI投資が持続可能な商業的循環を形成できるかに関わっている。資本市場はすでに計算能力、チップ、データセンターに高額なコストを支払う用意があるが、これらの投入は最終的に企業収益に変換されて初めて長期的なリターンを支えることができる。資金調達コストが持続的に上昇する中で、AIの投資論理はますます一つの問題に依存するようになるかもしれない。誰が建設コストを負担し、誰がAIが生み出す利益を実際に得るのか。

以下は原文の翻訳である：

2026年9月、米国市場で最も明らかな変化はAI株の上昇ではなく、債券と株式の間に稀な分化が現れたことだった。

一方で、固定収益市場は広範な売りに遭った。米国財務省のデータによると、10年米国債利回りは8月31日の4.75％から9月30日の5.29％に上昇し、累計54ベーシスポイントの上昇となった。QuantStreetの統計によると、一部の米国固定収益資産は当月2.3％から5％下落した。

他方で、テクノロジー株、特に半導体セクターは依然として強かった。ビットコイン、テクノロジーおよび半導体株を重要な保有とするモメンタム戦略、そしてナスダック指数はいずれも比較的際立ったパフォーマンスを示した。対照的に、米国の中小型株、等ウェイトS&P500指数、および不動産投資信託（REITs）、公益事業、金融などの金利感応度の高いセクターは、全般的に弱いパフォーマンスだった。

さらに異例なのは、9月にドルとコモディティが同時に上昇したことだ。これは両者が通常示す逆相関関係と一致せず、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している。

QuantStreetにとって、この市場の分化の背後には二つの問いかけるべき問題がある。なぜ長期金利が大幅に上昇しても、ハイテク株は強さを維持できるのか？もし投資家がAIによる経済成長に賭けているなら、なぜその期待はより広範な株式市場に反映されていないのか？

一、米国債利回りの急騰、市場は一体何を懸念しているのか？

10年物米国債利回りが一ヶ月で50ベーシスポイント以上上昇したことは、長期資金のプライシングに明らかな変化が生じたことを意味する。

債券価格と利回りは通常逆に動く。利回りの上昇は既存債券の価格下落を意味し、期間が長く金利変化に敏感な債券ほど、価格圧力は通常より顕著になる。

しかし、今回の米国債売りを推動する原因について、市場で一致した見解は得られていない。

第一の解釈は、投資家がドルへの信頼を失いつつあるというものだ。

ただし、Mamayskyはこの判断に留保を付けている。ドルは9月に実際にやや上昇しており、ドル資産が全面的に売られるという物語とは一致しない。もちろん、ドルの上昇は長期的な信用リスクを完全に排除するものではないが、少なくとも市場に一方向的なドル信頼危機が生じていないことを示している。

第二の解釈は、米国の財政状況により投資家がより高い長期リスク補償を要求しているというものだ。

著者も同様に、既存の証拠はこの強い結論を支持するには不十分だと考えている。彼は特に、市場に織り込まれたインフレ補償指標（インフレ・ブレークイーブン）が比較的安定を保っており、利回り上昇と同程度の変化が見られないことを指摘している。

この指標は名目国債とインフレ連動国債の利回り差を反映し、投資家の将来のインフレおよび関連するリスク補償に対するプライシングを観察するために用いられる。名目利回りが上昇してもインフレ補償が同時に大幅に上昇していなければ、すべての変化をインフレ期待の制御不能に帰することは難しい。

ただし、これは財政リスクが排除できることを意味しない。長期利回りは国債供給、タームプレミアム、実質金利、市場流動性などの要因にも影響され、インフレ補償の安定だけで米国債務にリスクがないことを証明することはできない。

それに比べ、Mamayskyは第三の可能性により注目している。市場が将来のより強い経済成長、およびAIインフラ建設がもたらす巨大な資金需要に対して再プライシングしているというものだ。

大手クラウドサービスプロバイダーやテクノロジー企業は、資本支出（Capex）を継続的に拡大し、データセンターの建設、チップの調達、および付随する電力インフラへの投資を行っている。これらの支出は、企業がより多くの資本を占有する必要があることを意味し、資金調達需要を増加させる可能性もある。

もし投資家が同時に、AIがより高い生産性と将来の利益をもたらすと予想しているならば、長期金利の上昇は必ずしも経済リスクの悪化としてのみ理解されるわけではなく、成長期待や資本需要の変化を部分的に反映している可能性もある。

これは、AI投資が米国債利回り上昇の主な原因であると証明されたという意味ではなく、著者が説明しようとしているのは、なぜ債券市場が売られた際に、一部のテクノロジー株が依然として上昇できるのかということである。

二、なぜ金利が高いほど、AI株はむしろ強いのか？

株式評価は、将来のキャッシュフローの割引現在価値として簡単に理解できる。

他の条件が変わらない場合、市場金利が高いほど、投資家が要求するリターンは高くなり、企業の将来利益を現在の価値に割り引いた値は低くなる。これが、高評価の成長株が通常、金利上昇に対してより敏感である理由である。

しかし、9月の市場は完全にこの論理に従って動いたわけではなかった。Mamayskyの説明は、投資家が、AIが割引率上昇による評価圧力を相殺するのに十分なほど強力な将来の利益成長を生み出すと考える可能性があるというものである。

評価式から見ると、これは二つの力が互いに競争していることに相当する。一つは割引率の上昇であり、将来利益の現在価値を押し下げる。もう一つは予想利益の増加であり、株式の内在価値を高める。

もし後者の増加幅が十分に大きければ、株価はより高い金利に直面しても上昇を続ける可能性がある。言い換えれば、市場は高金利を無視しているのではなく、将来のAI利益がより高い資本コストを十分にカバーできると考えているのかもしれない。

この説明には一定の合理性がある。AIインフラ投資は巨大な需要を形成しつつある。チップメーカー、半導体製造装置サプライヤー、および関連テクノロジー企業は、建設支出から比較的直接的に収入を得ることができる。AMD、Micron、Intel、Cisco、Applied Materialsなどの企業も、著者が注目するモメンタムETFの主要保有銘柄に現れている。市場がAI資本支出が依然として高水準を維持すると信じている限り、上流サプライヤーの利益予想は持続的に支えられる可能性がある。

しかし問題は、これらの企業の収入増加が、最初は他の企業の資本支出増加に由来しており、必ずしも経済全体がそれに対応する生産性向上を得たことを意味するわけではないということである。

チップを購入し、データセンターを建設する企業にとって、支出はまずコストまたは資本資産を形成する。これらの資産が最終的に企業の収入増加、コスト削減、または利益向上に寄与して初めて、投資は持続的な経済的リターンを生み出すことができる。

したがって、半導体株の上昇は、市場がAIインフラ関連企業の収益見通しを好感してい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ことを証明するには不十分である。

三、AI最大の疑問：チップ企業は儲かったが、他の企業は？

これもまた、Mamayskyが投資レターで最も注目した矛盾点である。

9月、半導体業界は力強いパフォーマンスを見せたが、等ウェイトS&P 500指数は振るわなかった。

時価総額加重指数と比べて、等ウェイトS&P 500指数は各構成銘柄にほぼ同じウェイトを与えるため、市場の上昇が広く波及しているのか、それとも少数の大型テクノロジー企業によって主に牽引されているのかをより観察しやすい。

著者は半導体以外の広範な企業をROCS（Rest of the Corporate Sector）、すなわちその他企業部門と呼んでいる。

彼の見解では、AI投資には時間をかけて検証する必要のある論理が存在する。

企業が現在チップ、サーバー、ソフトウェアを購入しているのは、これらの技術が将来生産性の向上をもたらすと予想しているからである。市場がこの構築プロセスに事前に資金を提供しようとするのも、まだ実現していない利益が将来生まれると信じているからである。

したがって、現段階で全業種の利益が同時に成長していないことは、驚くにはあたらない。

問題は、株式市場自体が先見性を持っていることである。投資家がAIによって他の企業の将来の収益性が大幅に向上すると確信すれば、理論的には、その期待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月にはそのような広範な上昇は見られなかった。半導体株は持続的に強含む一方、他の企業は同様のバリュエーション支援を得られなかった。これにより著者は疑問を抱いた：チップの最終的な購入者が十分な新規利益を得られなければ、長期的にますます膨らむAI調達・構築コストをどうやって負担できるのか？

この問題は、AI投資チェーンにおける利益分配メカニズムに触れている。

短期的には、インフラ供給業者は受注増加と需要逼迫により高い利益を得る可能性がある。中期的には、クラウドサービス事業者は算力の貸出やAIサービスの提供などを通じて投資を回収する必要がある。より長期的には、一般企業はAIをより高い生産効率、より低い運営コスト、または新たな収入源へと転換する必要がある。

このプロセスが段階的に実現して初めて、AI投資が生み出す価値はより広範な経済活動へと波及していく可能性がある。

もちろん、株価が同調して上昇していないからといって、AIの生産性向上による利益が現れないわけではない。高金利、業界自体の経営圧力、企業ごとの異なるバリュエーションの出発点が、市場の将来の利益改善に対する期待を覆い隠している可能性がある。

しかし、少なくとも9月の株価パフォーマンスを見る限り、投資家のAI上流サプライヤーへの信頼は、他の企業が最終的に利益を得ることへの評価よりも明らかに強い。

この現象について、MamayskyはAI投資が必ず失敗するという結論を導き出してはいない。彼は依然としてAIの長期的価値を信じており、現在の市場がすでにバブルを形成しているとも考えていない。

ただ、この上昇相場がより広範なファンダメンタルズの裏付けを得るには、AIが生み出す利益がもはや少数のテクノロジー企業に限定されないことを確認する必要がある。

四、次に何を見るべきか？生産性向上が企業利益に転化できるか

AIの経済的価値を判断するにあたり、Mamayskyは生産性データにより注目するようになった。

米国労働統計局（BLS）が2026年9月3日に公表した修正データによると、第2四半期の非農業企業部門の労働生産性は前期比年率1.4%増、前年同期比2.2%増となった。

より長い期間で見ると、2019年第4四半期から2026年第2四半期にかけて、米国非農業企業部門の労働生産性は年平均約2.1%成長しており、以前の景気循環における約1.5%の水準を上回っている。

これは著者が観察した生産性改善の傾向と一致している。

ただし区別すべき点は、マクロの労働生産性上昇がAIの貢献が確認されたことを意味するわけではないということだ。資本投入、労働力配置、技術進歩、循環的要因がこの指標に影響を与える可能性があり、現時点ではこれに基づいてAIが企業にどれだけの利益を生み出したかを直接計算することはできない。

そのためMamayskyは、さらなる検証基準を提示した。生産性の改善は最終的に、テクノロジー業界以外の企業利益に反映される必要がある。

これはQuantStreetのポートフォリオ調整にも反映されている。バリュー株と低ボラティリティ株は前四半期に不振だったものの、同機関はこれら2種類の株式に対する相対的なオーバーウェイトを維持し、より広範な企業部門へのエクスポージャーを保持したいと考えている。同時に、リスク許容度の高いポートフォリオでは、一部のテクノロジー株投資を引き続き保持している。

債券市場では、同機関はデュレーションの調整も開始した。デュレーション（Duration）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、金利上昇時に通常より大きな価格損失に直面するが、利回りが低下すれば潜在的な価格収益もより顕著になる。

著者は、10年物米国債利回りが約5.25%に達した時点で、債券の潜在的な投資魅力が改善し始めたと見ている。そのため、QuantStreetは低リスクポートフォリオにおいて債券デュレーションをわずかに増加させた。これは同機関にとって1年以上ぶりの比較的明確な方向転換である。

ただし、これは同機関が長期債を全面的に強気に見ていることを意味しない。そのモデルは依然として高デュレーションの固定利付資産を弱気に見ており、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ている。ただ、アンダーウェイトの程度がやや縮小しただけである。

適切な投資家に対して、著者はエバーグリーン型プライベートエクイティファンド（Evergreen Private Equity Funds）などのオルタナティブ資産の分散配置効果についても言及している。同氏が挙げたいくつかの商品のパフォーマンスによると、関連ファンドは9月に約0.5%から0.75%上昇し、多くの株式が圧力を受けた月において一定のポートフォリオ分散効果を提供した。ただし、こうした商品には依然として評価頻度、流動性、および原資産リスクなどの制約があり、単月のリターンは長期的な防御能力を証明するものではない。

これらの調整から見て取れるのは、QuantStreetがAIトレードから完全に撤退したわけでもなく、債券利回りの上昇を受けて長期債に大きく舵を切ったわけでもなく、異なる資産間でより均衡の取れたリスクリターンを模索しているということである。

今後本当に注目すべきは、3つのシグナルである。

第一に、AIインフラ支出が持続可能かどうか、そして上流サプライヤーの収益成長が依然として十分に力強い需要に支えられているかどうか。

第二に、AIが非テクノロジー企業の収益性を改善し始めているかどうか。生産性データは早期の手がかりを提供し得るが、企業の利益率、コスト削減、新規収入こそが、投資リターンが実現するかどうかのより直接的な証拠である。

最後に、長期米国債利回りの上昇が、経済成長期待をより反映しているのか、それともインフレ、財政供給、およびタームリスクプレミアムを反映しているのか。成長が期待通りに改善せず、調達コストが高止まりし続ける場合、企業の投資リターンはより大きな圧力に直面することになる。

現在のAIトレードが真に答えるべき問題は、もはやチップと計算需要がどれだけ成長し続けられるかだけでなく、これらの投資が最終的に経済全体に対してどれだけの新規利益を生み出せるかである。

半導体企業はすでに設備投資から可視的な収入を得ているが、より広範な企業収益の改善は依然として検証を待っている。AIの生産性收益が徐々にテクノロジー業界以外の実質的な利益へと転化して初めて、市場は現在の大規模投資を支えるより完全な証拠を得られる可能性がある。

BlockBeats の公式コミュニティに参加しよう：

Telegram 公式チャンネル：https://t.me/theblockbeats

Telegram 交流グループ：https://t.me/BlockBeats_App

Twitter 公式アカウント：https://twitter.com/BlockBeatsAsia