生成AIの成長による保有銘柄への影響評価 その２です。
対象とした保有銘柄は
- 明豊ファシリティワークス（1717）
- オオバ（9765）
- TAKARA & COMPANY（7921）
この3社は 「AI代替で死ぬか」よりも、「AIで“立ち位置がどう変わるか”」を見るのが本質です。
AIで“立ち位置がどう変わるか
■ 明豊ファシリティワークス（1717）
結論：AIで“むしろ守られる側”
何を売っている会社か？
- 建設コストの妥当性
- 発注者側の立場での意思決定
- プロジェクト全体の最適化
👉 つまり
**「情報」ではなく「判断の正当性」**を売っている。
AIとの関係
- 見積チェック、工程比較、資料作成 → AIで効率化
- でも
- 最終判断
- 利害調整
- 責任の所在
はAIに任せられない
重要ポイント
-
AIで作業時間が減っても
👉 価格を下げる必要がない -
むしろ
👉 同じ人数で案件数を増やせる
➡ AIは利益率を上げる側
■ オオバ（9765）
結論：AIの影響はあるが、致命傷ではない
ビジネスの芯
- 都市計画
- 開発構想
- 官公庁・デベロッパー対応
AIができること
- 資料作成
- 過去事例検索
- シミュレーション補助
AIができないこと
- 行政との折衝
- 地域特性・政治的判断
- 「この案が通るかどうか」の空気読み
リスク
- 下流（図面・資料）部分は単価圧縮
- 上流（構想・調整）に行けないと伸びない
➡ 成長率は抑制されるが、存続リスクは低い
■ TAKARA & COMPANY（7921）
結論：二面性があるが、意外と強い
この会社、分解すると見えます。
① ディスクロージャー支援
- 有報
- 招集通知
- IR資料
👉 ここは
AIで「作る」こと自体の価値は下がる
でも
- 法的正確性
- 表現の適法性
- 開示責任
ここはAI単独では無理。
② ブランド・IR戦略
- 投資家との対話設計
- ストーリー構築
👉 むしろAIで分析力が上がる
重要な構造
- 顧客は「安く作りたい」より
「ミスしたくない」 - ミス＝訴訟・信頼失墜
➡ 単価は下がりにくい
AIの影響が大きい「危険な情報」
- 定型
- 再利用可能
- 正解が一つ
- 責任の所在が曖昧
例：
- 文章作成
- 図表整理
- 単純分析
- コード生成
👉 これは価格が崩れる
AIの影響が限定的な「強い情報」
- 判断が伴う
- 責任が発生する
- 利害関係者が多い
- 正解が一つでない
例：
- 発注判断
- 都市計画の可否
- 開示内容の線引き
- ステークホルダー調整
👉 ここはAIが“補助”にしかならない
3社を一言でまとめると
| 会社 | AI影響 | 本質 |
|---|---|---|
| 明豊FW | プラス | 判断×責任 |
| オオバ | 中立 | 調整×構想 |
| TAKARA | ややプラス | 正確性×リスク回避 |
投資家として一番使える判定軸（超重要）
次の質問を自分に投げると、かなり精度が上がります👇
この会社の仕事は
「AIが出した答えに、誰が責任を取るのか？」
- 「顧客」なら → 危ない
- 「この会社」なら → 強い
以上がChatGPTの回答です。なんか、わかったようなわからんような。まぁこの回答を一瞬で作成するChatGPTが凄いことはわかった。
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