AIの利益率への影響は低利益率産業で最も大きくなる可能性

人工知能の機会はモデル開発者やベンダーからエンドユーザーへと移行していると、私はますます確信している。これが昨年から議論してきたRAMPフレームワーク——実物資産、利益率の可能性——である。

本日、それがどのように展開するか、そして上振れ余地がどのようなものになるかについて、新たな洞察が得られた。

現段階では、この技術から利益を生み出すために最先端のAIモデルを開発する必要はない。ゴミ収集車の車隊とよりスマートなルーティングシステムで十分かもしれない。

Waste Connectionsは、ハードアセット分野で物事がどこへ向かうのかを示す説得力のあるケーススタディを提供している。同社はCIBCのアナリストに対し、最初のAIプロジェクトの波が2030年までに約100ベーシスポイントの利益率拡大をもたらす可能性があると示唆した。

どうやってそれを達成するのか？

「価格最適化ツールは既に保持価格の強化に貢献しており、動的なAI対応ルート最適化は2027年に車隊利用率、労働生産性、ルーティング効率を改善すると期待されている」とCIBCは指摘した。

それは他の重資産産業のテンプレートとなる。航空会社は既にAIを使って運賃を調整することについて話しており、企業がより迅速に価格を需要に合わせ、上振れを捉えようとするにつれて、そうした動きが増えるだろうと私は推測している。

カスタマーサービスは、おそらく既にこの技術が機能しているのを見たことがある別の分野である。

「WCNはまた、カスタマーサービスの自動化を重要な機会として強調し、同社は毎月約70万から100万件以上のインバウンド顧客電話を受けており、テクノロジーによって最終的にプロアクティブな顧客コミュニケーション、モバイルアプリケーション、エージェンティックAIを通じてそれらのやり取りの60％〜65％を排除できると考えている」と述べている。

同社はこれは始まりに過ぎず、既にテクノロジー投資から迅速なリターンを得ていると強調した。

100ベーシスポイントの利益率は収益と株価にとってどれほど重要か？ 廃棄物管理のようなセクターでは、驚くほど重要ではない。このビジネスは既に高利益率である。30％から31％への移行は通常、株価に4〜5％の上昇をもたらす。それは良いことだが、投じられている巨額の設備投資や、モデルビルダーとそのサプライヤーの天井知らずのバリュエーションに対する大きな承認とは言い難い。また、Waste Connectionsは約400億ドルの企業で、テクノロジーに約1億ドルしか費やす計画はなく、そのうちどれだけが特にAIに充てられるかは明らかではない。

代わりに私が注目する分野は低利益率産業である：自動車部品、航空、鉄鋼、化学、包装、食品加工、トラック輸送などだ。営業利益率がわずか3％の企業では、1ポイントの追加で営業利益が3分の1増加する。それは追求する価値のある目標である。