IBMは400億円を蒸発させ、Blockは半数の社員を解雇したにもかかわらず株価は反発：AI時代において、どの資産がトークン化に値するのか？

2026年2月23日、平静なはずだった月曜日に、IBMの株価は2000年10月以来最も激しい一日暴落を記録した。終値では13.2％の下落、市場価値約400億ドルが数時間で蒸発した。引き金は決算の失望や規制の重圧ではなく、製品発表だった：AI新興企業Anthropicが発表したClaude Codeツールが、IBMシステム上で動作するCOBOLプログラムの現代化を可能にするというもので、COBOLはまさにIBMの収益源であり、堅固な「堀」だった。

三日後、同じ流れが全く逆の形で再現された。2月26日、Jack Dorsey率いるフィンテック企業Blockが約4000人の人員削減を発表、削減比率はほぼ50％。理由は同じくAIによる効率化だった。しかし、市場の反応は全く異なり、Blockの株価はアフターマーケットで一時24％超の上昇を見せた。Dorseyは株主宛ての手紙でこう述べている：「今後一年以内に、多くの企業が同じ結論に達し、類似の構造改革を行うと信じている。」

この二つの出来事、共通のドライバーはAIだが、市場の反応は真逆だった。何が起きているのか？その答えは、より深い命題に向かう：AIは「価値ある資産」の定義を再構築しつつある。上場企業の経営層、投資家、伝統的な意思決定者にとって、この再評価の論理を理解することは、もはや先見的な戦略ではなく、生き残りをかけた緊急の課題となっている。

一、同じAIでも、市場の判断は二分される

この二つの事例の対比を理解するには、それぞれの資産構造を見極める必要がある。

IBMの株価暴落は、表面上はClaude Codeツールの技術的脅威に見えるが、実際には市場がそのコア資産モデルの再評価を行った結果だ。COBOLは1950年代末に誕生したプログラミング言語であり、今なお世界のATM取引の約95％、金融、航空、官公庁などの重要システムを支えている。Anthropicはブログでこう述べている：「毎日、数千億行のCOBOLコードが本番環境で稼働し、重要なシステムを支えている。それにもかかわらず、COBOLを理解する人材は年々減少している。」

長年、COBOLシステムの現代化は高コストかつ複雑な工程とされ、IBMの利益を支える「堀」だった。しかしAnthropicは、「AIの力を借りれば、チームは数年を要さず、数シーズンの期間でCOBOLコードベースを現代化できる」と主張している。市場の潜在的なメッセージは、「IBMが依存する人海戦術のシステム維持収入やメインフレーム周辺のサービス収入は、AI技術によって侵食されつつある」ということだ。

しかし、興味深いことに、IBMの株価は翌日には2.68％反発した。ウォードバッシュやエバーコアISなどのウォール街の分析機関は迅速にコメントし、「今回の暴落は根拠のない過剰反応だ」と弁護した。彼らの論点は明快で、「企業顧客は、単に新しいAIツールがレガシーコードを翻訳できるからといって、大型機システムをすぐに放棄するわけではない。コードの文法翻訳と、ハードウェア・ソフトウェアの深い統合によるシステムの現代化には大きな隔たりがある」と指摘している。

IBMも同日、公式に反論を出し、重要なポイントを示した：現代化の課題はCOBOL言語の問題ではなく、IBM Zプラットフォームの問題だと。コードの翻訳は実際の複雑性をほとんど捉えられず、プラットフォームの価値は数十年にわたるハードウェアとソフトウェアの緊密な統合に由来している。これをコード翻訳だけで移行できるはずがない。

一方、Blockのケースも同じく大規模な人員削減だが、市場の評価は24％の上昇だった。資産構造の変化が背景にある。2024年以降、Blockは事業モデルと人員配置の再編を進め、AIツールへの投資も積極的に行っている。自社開発のAIツール「Goose」もその一つだ。

BlockのCFO、Amrita Ahujaは裁員の説明でこう述べている：「大胆かつ決断的な行動を取っているが、我々は堅実な基盤の上に立っている」。この「堅実な基盤」とは、2025年通年の粗利益が10億3600万ドル、前年比17％増という堅調な財務実績だ。強い財務基盤が、大規模な再編を進める余裕を生んでいる。

市場の解釈は明快だ：BlockはAIの衝撃に受動的に縮小しているのではなく、積極的に資産構造を最適化している。少ない「人的資産」でより高い「技術資産」の効率を追求し、裁員50％と同時に通年指針を引き上げたことは、AIによる一人当たりの価値が高まっていることを示している。

二、AI時代における四つの資産の再評価

これら二つの事例は、進行中のトレンドを浮き彫りにしている：AIは資産の「再定価器」として機能し、資産の種類によってその価値曲線は大きく異なる。

第一は人材資本集約型資産だ。IBMのCOBOL維持チームや従来のアナリスト、プログラマなど、「情報処理者」の価値はAIによって希薄化しつつある。AnthropicはClaude Codeの紹介で、「リスクを見つけ出すのに数か月かかる作業も、AIは短時間で識別できる」と述べている。これは人間の重要性が失われるという意味ではなく、情報の非対称性やプロセス知識に依存した仕事の価値が圧縮されつつあることを示す。

ただし、注意すべきは、AIは「情報処理」を代替するが、「価値創造」そのものを代替するわけではない点だ。Futurum Groupのアシュリー氏は、COBOLの現代化には、業務範囲の定義、技術評価、データ移行計画、行動の等価性検証、可観測性、組織変革など多層的な作業が必要と指摘している。コードの翻訳だけではなく、複雑なシステムを理解し、ビジネスの本質を見極め、戦略的判断を下せる人間の能力は依然として希少だ。

第二はデータ資産だ。生成AIの急速な発展により、データの価値属性は再定義されつつある。Tangらの研究によると、生成AIはデータの取得・処理・利用方法を変革し、データの価値はその内在的な質や関連性だけでなく、生成AIの枠組み内での適用シナリオや変換能力、市場需要とも深く関係している。

これにより、データの独自性、連続性、ガバナンス能力がコアな価値軸となる。あるシナリオでは高価値なデータセットも、別のシナリオでは無価値になる可能性がある。AIモデルの訓練に唯一無二の高品質データを提供できる企業は、新たな価格設定権を獲得している。

第三はアルゴリズム・モデル資産だ。OpenAIとParadigmの協力によるEVMbenchは、AIがスマートコントラクトの脆弱性を検出・修復・活用できる能力を評価するツールだが、これ自体が資産化されつつあることを示している。モデルの重みやアルゴリズムの枠組み、訓練手法も、可識別・可制御・貨幣化可能な無形資産となりつつある。

第四は従来の有形資産だが、こちらは分化が進む。情報の非対称性や人の介在に依存する資産は価値が下落しやすい一方、エネルギー資産や希少資源、コアインフラなどは相対的に安定している。AIはこれらの資産の運用を分析・最適化できるが、物理的存在や価値の担保機能そのものは代替できないからだ。

三、「資産再評価」から「AI免疫」へ

以上の分析を踏まえ、企業はAI時代において自社資産が価値を増すのか、減るのかを判断する体系的な枠組みを構築すべきだ。RWA研究院は「AI免疫」資産識別フレームワークを提案し、三つの核心的特徴を示す。

第一は非コード化性。これはAIが完全に学習・模倣できない価値要素を指す。COBOLコードはAIに翻訳されるが、IBM Zのチップレベルの取引処理能力、量子安全暗号、八つの九の信頼性などはAIでは再現できない。Futurumの研究も、「コード翻訳は実際の複雑性を捉えきれず、プラットフォームの価値は数十年のハード・ソフトの緊密な連携に由来する」と指摘している。オフラインの現場制御、暗黙の業界知識、複雑な関係ネットワークも、「コード化」できない免疫の要素だ。

第二はデータの堀。独自かつ継続的に管理できるデータ資産を持つことが重要だ。公開データだけではなく、生成・収集・管理できるデータこそが価値を持つ。中信銀行は大規模モデルを用いたデータ資産評価を始めており、「データ資産の帳簿化」も模索している。AI時代において、データは単なる原料ではなく、資産そのものとみなされる。

第三はAIによる弾力性。資産がAIによって強化され、代替されないことが重要だ。IBMのコア事業はAIにより代替されやすいが、Blockの金融サービスはAIによる付加価値創出が可能だ。実際、IBMは「watsonx Code Assistant for Z」を開発し、顧客が安全にレガシーコードを再構築・現代化できる環境を整備している。資産がAIと協働できるなら、その価値は増大する。

逆に、AIに脆弱な資産は、次の三つの特徴を持つ：情報処理依存、標準化・自動化可能、データ生成・蓄積能力が乏しい。これらを踏まえ、自社資産の「ストレステスト」を行うことが推奨される。

四、「資産再評価」から「価値の免疫」へ：RWAの新たな可能性

このフレームワークをRWA（現実世界資産のトークン化）に適用すると、明確な結論が導き出せる：AIによる再評価の大潮の中で、「何をオンチェーン化すべきか」ではなく、「どの硬資産がAIの周期を超えて価値を保つか」が重要だ。

2026年3月、オンチェーンRWAの総価値は250億ドルを突破、前年の約4倍に拡大した。だが、2025年8月に香港Web3.0標準化協会が発表したRWA産業白書は、「万物皆RWAは誤った命題だ」と断言している。規模化を成功させるには、「価値の安定性」「法的権利の明確性」「链下データの検証性」の三つのハードルをクリアする必要がある。

この「AI免疫」フレームワークを踏まえ、価値が安定し、かつ代币化に適した資産をさらに分類できる。

第一は**「AI免疫」特性を持つ実物資産**だ。エネルギー資産、インフラ、希少資源などが該当し、これらは情報処理に依存せず、物理的存在と実用性に価値がある。白書では、新エネルギーRWA（充電スタンド、太陽光発電資産）、GPUなどの計算資源も含まれる。特にGPUは、AI産業の堅実な需要と信頼できる「デジタル遺伝子」により、理想的なRWAの基準となっている。

第二はプログラム可能なデータ資産だ。独自のデータ源を持ち、スマートコントラクトで自動的に価値を生み出せる資産は、「データの堀」と「AIの弾力性」を兼ね備える。白書では、データや知的財産、カーボンクレジットなども無形資産に分類されるが、すべてのデータが資産化できるわけではなく、継続的に生成・確権・検証できるデータのみが対象となる。

第三はハイブリッド資産だ。物理的なコントロール権とデジタル権利を融合させる例で、例えば商業不動産の所有権はトークン化できるが、実際の運営や管理は専門機関が担う。この「物理＋デジタル」の二層構造は、ブロックチェーンの流動性と、AI免疫の線下価値を併せ持つ。

逆に、AI時代に慎重に扱うべき資産もある。人の介在に依存し、データや情報処理に偏重し、標準化・自動化しやすい資産は、価値圧縮のリスクが高い。

五、行動指針：認識から意思決定へ

IBMの400億円蒸発は、情報の非対称性と人海戦術に依存した資産がAIによって再評価されている証左だ。Blockの逆行は、AIを積極的に取り込み、資産構造を最適化した結果だ。これらの事例は、従来の資産価値観を根底から揺るがす。

上場企業や伝統的企業の経営層は、これを単なる技術的な不安と捉えるのではなく、資産価値体系の根本的な再構築と認識すべきだ。CEOは次の問いに答える必要がある：私の資産ポートフォリオは、AIの目にはいくらの価値があるのか？

本稿の分析を踏まえ、三つの具体的なアクションを提案する。

第一、資産の「AIストレステスト」を即座に開始せよ。前述の「AI免疫」三要素（非コード化性、データの堀、AIによる弾力性）を基準に、自社の主要事業を逐次評価し、AI衝撃下での価値変動を見極める。

第二、動的な資産ポートフォリオ管理体制を構築せよ。AIによる再評価の背景では、資産配分は静的な「買い持ち」から動的な調整へと変わる。AI免疫資産の比率を高め、AI脆弱資産には転換や売却の計画を立てる。これには戦略、技術、事業の連携が不可欠だ。

第三、RWA戦略を再考せよ。資産のトークン化を検討する前に、「AI免疫」フレームワークで底層資産を選別すべきだ。価値の安定した資産だけが、AI時代においても価値を保ち、流動性と価格効率を高める。底層資産がAIにより価値を失うなら、トークン化はむしろ価値の加速的な喪失を招く。

最後に付言すれば、中国の42号文により、「国内においてはあらゆる形態のトークン発行・取引は禁止」されている。本文のRWAトークン化は、あくまで海外の合法的枠組み内でのデジタル化の実践例にすぎない。企業は、規制の線引きを厳守しながら、AI時代の資産価値再評価に取り組む必要がある。

AIが資産の価格を決め始める今、唯一の安心は、AIが定価できないもの——それはコードでもデータでもなく、人間の価値判断そのものである。

（本稿は公開資料とデータをもとに作成されており、情報源にはNASDAQ、腾讯新闻、Futurum Group、PLOS One、21财经、工商时报などの権威あるメディア・研究機関を含む。記載の見解は投資を勧誘するものではない。）