国産AI銘柄

国産AI銘柄

国産AI関連銘柄の注目企業まとめ

近年、生成AI（人工知能）の分野では米国や中国が大きく先行している一方で、日本国内でも「国産AI」をめぐる開発や投資の動きが急速に加速しています。特に政府が安全保障や情報管理の観点から国産AIを推進する方針を明確にしたことを受け、投資家の間でも関連銘柄への関心が高まっています。AIの開発や提供を国内で完結させる動きは、日本の産業や社会に長期的な影響を与える可能性があり、今後の成長性を考えるうえで注目すべき分野です。本記事では、投資対象として魅力のある上場企業や有力スタートアップを整理し、各社の特徴と投資視点を詳しくご紹介します。

1. NTT（日本電信電話株式会社）

• 主なプロジェクト：大規模日本語モデル「tsuzumi」
• 特徴：NTTは国内最大の通信インフラを持つ企業であり、その膨大なデータと研究開発力を背景に生成AIの分野に参入しています。「tsuzumi」は日本語に最適化されており、海外製モデルに比べて正確で文化的背景を踏まえた応答を実現できる点が強みです。
• 投資視点：AIのみならず通信やクラウド基盤を含めた包括的なエコシステムを提供可能であり、社会全体への影響力が非常に大きいと考えられます。政府や自治体との連携も見込まれることから、中長期的に安定した収益を期待できる銘柄です。

2. NEC（日本電気株式会社）

• 主なプロジェクト：生成AI「cotomi」
• 特徴：NECは公共事業や大企業向けシステムに深く関与しており、AIの安全性と透明性を重視する点が評価されています。「cotomi」は日本語に特化し、精度の高い回答や業務効率化に強みを発揮しています。
• 投資視点：行政システムやセキュリティ分野に強い基盤を持ち、政府のAI推進政策の受け皿となりやすい企業です。国産AIの普及が進むほど、その存在感は増していくでしょう。安定性を重視する投資家にとって注目の銘柄です。

3. サイバーエージェント（CyberAgent）

• 主なプロジェクト：日本語大規模言語モデル「CyberAgentLM」
• 特徴：広告・メディア分野で培った豊富なデータを活用し、より実用性の高い生成AIを開発しています。特にエンターテインメント領域での応用に強く、ユーザー体験を大きく変革する可能性を秘めています。
• 投資視点：広告・ゲーム・メディア事業にAIを組み合わせることで、新たなサービスやビジネスモデルが生まれることが期待されます。成長性の高い企業として、積極的な投資対象となり得ます。

4. 富士通（Fujitsu）

• 主なプロジェクト：Generative AI Platform / Uvance
• 特徴：富士通は長年にわたり日本の大企業や公共機関向けのシステムを支えてきた企業で、AIを業務に統合することで効率化やセキュリティ強化を実現しています。「Uvance」ブランドのもと、AIを中核に据えたソリューション提供を強化しています。
• 投資視点：既に確立された取引基盤を持つため、国や大企業との信頼関係を活かしてAI市場でのシェア拡大が見込まれます。安定性と成長性の両方を兼ね備えた銘柄として注目されます。

5. HEROZ（ヒーローズ株式会社）

• 主な分野：将棋AIやゲームAIで有名、近年は生成AIやB2B用途にも拡大。
• 特徴：AI将棋アプリなどで培った技術を基盤に、近年では企業向けの解析や生成AI分野へ進出しています。小型ながら技術力に定評があり、独自のポジションを築きつつあります。
• 投資視点：株式市場では新興市場に上場しているため値動きが大きく、リスクはありますが、その分成長余地も大きいのが特徴です。リスクを許容できる投資家にとっては魅力的な銘柄です。

6. スタートアップ企業（非上場）

Preferred Networks（プリファード・ネットワークス）

• トヨタや製薬大手といった企業との共同研究で実績を積み、ディープラーニング研究で世界的に評価されています。今後IPOの可能性も噂される有力企業です。

Sakana AI

• 元Googleの研究者らが立ち上げた新興企業。複数の小型モデルを統合する技術やオープンソース化により世界的にも注目されています。将来的な上場やグローバル展開が期待されています。

カサナレ株式会社（kasanare）

• 企業向けに生成AIを提供し、カスタマイズ性や応答精度の高さが評価されています。スピード感を持った事業展開が特徴で、業務効率化需要の高まりとともに成長が予想されます。

まとめ

国産AI関連銘柄として特に注目されるのは、NTT・NEC・サイバーエージェント・富士通・HEROZといった上場企業です。これらは日本国内での生成AI市場拡大をリードする中心的な存在であり、安定性・成長性・革新性といったさまざまな観点から投資妙味があります。さらに、Preferred NetworksやSakana AIなどのスタートアップも将来的なIPOや大手企業との提携を通じて投資対象となる可能性が高いといえるでしょう。

海外製AIへの依存がリスク視されるなか、日本独自の文化や言語に適した国産AI市場は今後ますます拡大することが見込まれます。これらの企業は、その波を牽引する存在として、長期的な成長ストーリーを描いていくでしょう。投資家にとっては、今後の動向を注視しつつ分散投資の一角として組み込む価値が十分にある分野だと考えられます。

政府の「国産AI」支援（2025年9月18日版）

国内完結スタックの整備：学習データ（NICT）／モデル開発（PFN）／提供インフラ（さくらインターネット）を日本国内で閉じる方向性。政府（総務省・経産省）が資金・制度で後押し。

• 狙いはデータ主権と信頼性：海外製モデルへの依存は、データ流出・透明性不足・地政学的バイアスの懸念。日本の制度・文化・歴史文脈に強い応答を実現する。
• 並走する基盤強化：AIST「ABCI 3.0」の稼働、さくらのGen AIプラットフォーム等で国産の計算資源・DC電力供給を強化。産学官の接続が加速。

 何が起きている？（プロジェクト骨子）

• データ：NICTの日本語資産
  NICTが約20年蓄積した日本語コーパス等を提供。高品質・高文脈の日本語データを用い、公共・産業ユースに耐える学習基盤を構築。
• モデル開発：PFN（Preferred Networks）
  日本の制度・文化・慣習・歴史に即した信頼性重視の生成AIを共同開発。ガバナンスや評価手法の国産化にも寄与。
• 提供：さくらインターネットの国内DC
  国内DC（石狩・関西など）から国内完結で提供。電力・冷却・運用監査の国産化を徹底し、主権性・可監査性を確保。
• 政府支援：総務省・経産省
  良質データ整備、スター人材の確保、開発インフラ整備等を資金面で支援。政府・自治体・企業での利用を主眼に置く。

ポイント：正式な個別事業名・予算の細目は段階的に明らかになる見込み。現時点では方針と役割分担が示された段階。

なぜ「国産AI」か（背景と政策目的）

• データ主権の確保：機微データの取り扱い、国内DCでの運用、学習過程・再学習の監査可能性。
• 信頼性と説明責任：日本の法制度（行政手続・判例・省令等）や文化史に立脚した事実整合的な応答。
• 地政学的リスク管理：海外製モデルの学習データ不透明性や政治的バイアスへの対処。
• 産業競争力：製造・金融・医療などでの省人化・品質担保、日本語の長文・敬語・略語等の高文脈処理。

研究・インフラの足回り（国内完結の土台）

• AIST：ABCI 3.0
  次世代GPUを多数搭載した国内最大級AI/HPC。産学に開放し、大規模学習・推論の計算資源を提供。
• さくらインターネット：Gen AIプラットフォーム
  インフラ〜アプリまでのドメスティケーションを掲げ、電力直結DC／液冷などの高効率運用も推進。
• PFN × Rapidus × さくら
  先端半導体（Rapidus）、AI開発（PFN）、DC/クラウド（さくら）の三位一体で、長期的な国産AIインフラを志向。
• NICT：日本語志向の研究加速
  コーパス整備・評価手法・ツール群のハブ機能を強化。

 国内エコシステムの現在地（比較のための地図）

• NTT「tsuzumi」：軽量・省電力・日本語特化の商用LLM。
• CyberAgent「OpenCALM」：日本語向けのOSS LLM群（〜数十億パラメータ級）。
• ELYZA：Llama系の日本語最適化や推論強化モデルを継続公開。
• rinna：Nekomata／Youriなど日本語継続学習モデル。
• LLM-jp：コミュニティ横断で超大規模日本語LLMの開発・知見共有。
• 楽天「Rakuten AI」：日本語最適化のMoE/SLM群を推進。

読み解き方：これらの「日本発」群の上に、官民連携の一本柱（NICT×PFN×さくら）が重なることで、公共調達や大規模実装の一貫性・監査性が高まる。

FAQ（よくある質問）

Q1：海外モデルを使うのはもう危険ですか？
A：一律に危険という話ではありません。用途とデータの機微性で判断します。公共・機微領域では国内完結・可監査性の価値が相対的に高まります。

Q2：国産AIは性能で世界大手に勝てますか？
A：英語汎用ベンチでは見劣る局面もあり得ますが、日本語高文脈・制度整合などタスク適合性では優位が出ます。評価設計が鍵です。

Q3：いつから使えますか？
A：既に国内モデルや国産DCサービスは提供済みのものがあります。今回の枠組みは段階的な実装（PoC→限定提供→広範提供）が想定されます。

Q4：自治体での導入ハードルは？
A：住基ネット等の接続要件、個人情報保護条例、監査ログが焦点。オンプレ相当の運用要件を満たす設計が重要です。