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金が史上初めて5000ドルを突破
金価格は週初めの月曜日に上昇し、6営業日連続で値上がりし、史上初めて1オンスあたり5,000ドルという歴史的な心理的水準を突破して、記録的な高値を更新し続けている。
世界的な地政学的リスクが高まる中、安全資産としての金の需要が堅調であることと、米ドルが広範囲かつ持続的に下落していることから、金価格は現在、1オンスあたり5,100ドルに迫る勢いで推移している。
ドナルド・トランプ米大統領の最近の決定は、政治的混乱と経済的不確実性の高まりを受けて、米政権とドル建て資産への信頼の喪失を深めている。
価格概要
• 今日の金価格: 金は、セッションの安値でもあった始値 4,986.45 ドルから 2.15% 上昇し、1 オンスあたり 5,093.13 ドルとなり、史上最高値を更新しました。
• 金曜日の決済時点で、貴金属は約1.0%上昇し、米ドル安に支えられ5日連続の上昇となった。
• 金価格は先週8.5%上昇し、3週連続の上昇となり、新型コロナウイルスのパンデミックが発生した2020年3月以来最大の週間上昇となった。
米ドル
米ドル指数は月曜日に0.5％以上下落し、3営業日連続で下落して4カ月ぶりの安値96.95ポイントを記録した。これは主要通貨と二次通貨のバスケットに対する米ドルの継続的な弱さを反映している。
広く知られているように、米ドルが下落すると、他の通貨を保有する買い手にとってドル建ての金地金がより魅力的になります。
この下落は、米国と日本の金融当局が為替レートの変動を抑えて安定させるために介入する可能性に対する懸念の高まりを背景に、ドル売りが加速する中で起きた。
これに、米国における政治的・経済的リスクの高まり、ドル建て資産への信頼の低下、世界的な不確実性の拡大が加わり、状況は悪化している。
トランプの脅迫
ドナルド・トランプ米大統領は週末、貿易をめぐる脅威を急激に強め、カナダが中国との貿易協定を進める場合、カナダに100%の関税を課す計画を発表した。
トランプ大統領はまた、フランス産ワインとシャンパンに200%の関税を課すと警告した。この動きは単なる経済的なものではなく、フランスのエマニュエル・マクロン大統領に、トランプ大統領の新たなガザ平和評議会への参加を迫る明確な試みだった。
米国の金利
• 連邦準備制度理事会（FRB）の今年最初の金融政策決定会合は明日火曜日に始まり、水曜日に決定が下される。金利は据え置かれるとの見方が依然として強い。
• CME FedWatchツールによると、2026年1月の会合で米国の金利が据え置かれる確率は97％、25ベーシスポイントの利下げの可能性は3％とされています。
• 投資家は現在、今後1年間で2回の米国利下げを織り込んでいるが、連邦準備制度理事会は25ベーシスポイントの利下げを1回と予想している。
• こうした期待を再評価するため、投資家は今後の米国経済データを注視している。
金の見通し
キャピタル・ドットコムのアナリスト、カイル・ロッダ氏は、最新のきっかけは事実上、米国政権と米国資産に対する信頼の危機であり、トランプ政権が先週下した一連の不安定な決定によってさらに悪化したと述べた。
ロダ氏はさらに、トランプ政権が物事の運営方法に永続的な亀裂を生み出し、投資家が唯一の実行可能な代替手段として金に目を向けるよう促したと付け加えた。
HSBCは先週のレポートで、最近の金と銀の価格高騰はグリーンランドに関連した地政学的緊張によって引き起こされたと指摘した。
UBPのアナリストは、金価格は機関投資家と個人投資家の両方からの持続的な需要に支えられていると述べた。また、中央銀行と個人投資家からの継続的な投資需要を反映して、金価格は今年も堅調に推移すると予想しており、年末の目標価格は1オンスあたり5,200ドルとしている。
ゴールドマン・サックスは木曜日、2026年12月の金価格予想を1オンスあたり4,900ドルから5,400ドルに引き上げた。
SPDR
世界最大の金担保上場投資信託（ETF）であるSPDRゴールド・トラストの保有量は金曜日に約6.87トン増加し、2日連続の増加となり、総保有量は1,086.53トンとなり、2022年5月3日以来の高水準となった。
米日共同介入の憶測で円高
週明けの月曜日、アジア市場では円が世界各国の通貨バスケットに対して幅広く上昇し、対米ドルでは2日連続の上昇となり、2カ月ぶりの高値を付けた。この動きは、米ドルに対する売り圧力の継続と、日米の金融当局による外国為替市場への介入の可能性を巡る憶測の高まりに支えられた。
ニューヨーク連邦準備銀行は市場参加者とともにドル／円の為替レートの見直しを実施した。これは、急激な市場変動に対処するため日米当局間で継続的かつ強化された連携が続く中、潜在的な介入の強いシグナルと広く受け止められている。
価格概要
• 本日の円相場：ドルは対円で153.81円となり、金曜日の終値155.74円から1.25%下落し、昨年11月以来の安値となった。ドルは日中高値155.34円を記録した。
• 円は金曜日の取引をドルに対して1.65%上昇して終了した。為替介入をめぐる憶測の高まりを受け、米ドルは3日ぶりの下落、円は昨年8月以来最大の1日の値上がりとなった。
• 円は先週、円キャリー取引の解消の加速に支えられ、ドルに対して1.5%上昇し、1か月ぶりの週間上昇を記録した。
米ドル
米ドル指数は月曜日に0.5％以上下落し、3営業日連続で下落して4カ月ぶりの安値96.95ポイントを記録した。主要通貨と二次通貨のバスケットに対する米ドルの継続的な弱さを反映している。
この下落は、米国と日本の金融当局が価格変動を抑えて安定させるために介入する可能性に対する懸念が高まる中、ドル売りが加速する中で起きた。
これに加えて、米国における政治的、経済的リスクが高まり、ドル建て資産への信頼が低下し、世界市場全体で不確実性が広がっています。
日米共同介入
関係筋はロイター通信に対し、ニューヨーク連邦準備銀行が市場参加者らとドル／円の為替レート水準を見直したと語った。これは、急激な市場変動に対抗するため日米当局が緊密に連携を続ける中、介入の可能性を強く示唆する動きとみられる。
財務大臣やトップ外交官を含む日本の高官は月曜日、2025年9月に発表された共同声明に基づき、外国為替問題で米国と「緊密に連携」していることを確認した。
高市早苗首相は、市場におけるいかなる異常な動きや投機的な動きに対しても政府は「必要な措置を講じる」と警告した。
日本の金利
• 日本銀行は、市場の大方の予想通り、金曜日に政策金利を1995年以来の高水準となる0.75%に据え置いた。
• 金利据え置きの決定は8対1の賛成多数で承認され、理事の1人が25ベーシスポイントの1.0%への引き上げを要求した。銀行は2025年12月に実施された金利引き上げの影響を評価するため、金利据え置きを決定した。
• 日本銀行は、2026年3月期の経済成長とインフレ率の見通しを引き上げ、金融政策の引き締めを継続し、借入コストを段階的に引き上げる用意があることを示した。
• 日本銀行の上田一男総裁は、経済状況と物価が予想通りに推移すれば日銀は引き続き金利を引き上げると述べ、政策決定においてインフレ動向が重要であると強調した。
• 日本銀行の3月の会合で25ベーシスポイントの利上げが実施されるという市場予想は、依然として20%を下回っている。
• 4月の会合で25ベーシスポイントの利上げが行われるとの予想が50％以上に上昇した。
• 投資家はこうした期待を再評価するため、日本のインフレ、雇用、賃金上昇に関するさらなるデータを待っている。
金と銀は週間で大幅な上昇を記録し、新たな最高値を更新した。
金と銀の価格は金曜日の取引中に急騰した。地政学的緊張の高まりと市場の不確実性により投資家が安全資産に流れ、両貴金属は前例のない最高値に達した。
この上昇は、グリーンランドをめぐる米国とNATO間の紛争が続く中、また連邦準備制度の独立性をめぐる懸念が高まる中で起きた。
また、メディアの報道によると、ドナルド・トランプ米政権は、キューバの原油流出を制御するために、キューバ周辺を海上封鎖する計画を検討しているという。
取引では、2月金先物は1.35%（66.3ドル）上昇し、1オンスあたり4,979.70ドルで決済され、2026年で6番目の最高値を更新した。この貴金属は週間でも8.4%上昇し、2020年のパンデミック危機発生以来、週間では最も好調な値上がりとなった。
一方、3月銀先物は5.2％上昇して1オンスあたり101.33ドルとなり、史上初めて100ドルを上回って取引を終え、週間では14.45％の上昇を記録した。
汎用人工知能 (AGI) の到来を宣言する根拠は何ですか?
「AGI は今ここにあります。」このフレーズとともに、シリコンバレーで最も有名なベンチャーキャピタル会社の一つであり、OpenAI の主要投資家でもあるセコイア・キャピタルは今週、私たちが汎用人工知能 (AGI) への境界を越えたと発表した。
同社は投稿の中で、「細部にこだわることは一切ない」と明言した。セコイアが語る時、テクノロジー業界は耳を傾ける。この主張はAI開発者コミュニティ全体で数日間にわたり議論を巻き起こした。
開発者であり、ベンチャーキャピタリストであり、AI 研究者でもある私にとって、この宣言はある意味では非常に有益であり、また別の意味では非常に危険です。
セコイアの議論の何が役に立つのか?
セコイアはAGIを「解決策を発見する能力。それ以上のものではない」と実践的に定義しています。この枠組みの下では、今日のAIシステムは膨大な情報を検索し、行動方針を決定し、それを実行することができます。セコイアによると、AIの本質的な変化は、AIが「話す」から「行う」へと移行したことです。
同社は具体的な例を挙げている。HarveyやLegoraといったプラットフォームは「法律顧問として」、Juiceboxは「リクルーターとして」、OpenEvidenceのDeep Consultは「スペシャリストとして」機能すると述べている。これらは文字通りの説明である。私はこの概念的な枠組みに懐疑的だが（これについては後ほど詳しく説明する）、挑発行為自体が重要だ。
セコイアがここで行っていることは、開発者に直接挑戦を挑むことであり、それは重要です。AIシステムはすでに契約書を条項ごとにレビューし、見込み顧客とリアルタイムで有意義なやり取りを行うことができます。これは、今何が可能なのか、そしてそのフロンティアがわずか1年で劇的に拡大したことを、私たちがより広い視野で考える必要があることを思い出させてくれます。
セコイアの投稿を共同創業者に送ったのは、哲学を議論するためではなく、投稿が提案する「実行 vs. 対話」という枠組みを再考するよう促すためでした。私たちはこの課題に立ち向かう必要があります。
しかし、なぜこれらのシステムを AGI と呼ぶのは危険なのでしょうか?
これらのシステムを「汎用人工知能」と名付けることは、AI革命の信頼性と、これらの技術の安全な導入の両方において、真の害をもたらします。いわゆるAIエージェントが現在実際に何ができるのかを曖昧にし、AIエージェントは汎用超知能ではないことは明らかです。しかも、人間がAIエージェントとどのように接すべきかについての指針も示していません。端的に言えば、AIエージェントを盲目的に信頼してはいけません。
3 つの例でこれらの制限が明確に示されています。
第一に、AIシステムはトレーニングの分布外で失敗する
以前の記事でも触れましたが、グリーンランド危機はまさに進化し続ける実例です。私は、ChatGPT 5.2（「推論と調査」を最大限に有効にした状態）を含む生成AIツールが、この急速に発展する地政学的事象を分析できるかどうかをテストしました。もしこれらのシステムが真のAGIであるならば、何が起こっているのかを理解するのに役立つのでしょうか？
答えはノーだった。彼らはそのような出来事が起こる可能性すら想像できなかったのだ。
私は危機を記録したWikipediaのスクリーンショットを提示しました。どのモデルも、その話は捏造で「ナンセンス」で、あり得ないと言いました。私が実際のニュースソースを引用しながら追及を続けると、ChatGPTは何度も「落ち着くように」と促し、「これは本当の危機ではない」と主張しました。
これらのモデルは、伝統的な西側同盟の枠組みにあまりにも固く結びついているため、一次情報源と対比しても、学習データと矛盾する文脈を生成することができません。現実が学習データの分布から外れると、AIの「推論」は崩壊します。不確実性を提示する代わりに、システムは自信を持ってユーザーを誤解させ、間違っているにもかかわらず推論を続けます。政策立案者や政治家が今、グリーンランドを理解するためにこれらのツールに頼っているとしたら、それは真のリスクです。
第二に、AIシステムは開発者の信念を反映する
2週間前にNature誌に掲載された研究は、この点を明確に示しました。研究者たちは、大規模な言語モデルが開発者の政治的イデオロギーを反映していることを発見しました。中国のモデルは中国に対して非常に肯定的であったのに対し、西洋のモデルは明らかに否定的でした。
西洋のモデルの中にも、バイアスは明らかだ。イーロン・マスクのxAIが開発したGrokは、欧州連合（EU）と多文化主義に対して否定的なバイアスを示し、右派寄りのアジェンダを反映している。一方、よりリベラルと広く見なされているGoogleのGeminiは、どちらに対しても肯定的なバイアスを示した。
AIコミュニティでは、言語モデルはそれを構築する研究室のイデオロギーを反映するという考え方が広く受け入れられています。では、特に複雑で大規模なデータを分析する際に、白紙の状態の「エージェント」が中立的に「解決策を発見」できると、どうして信頼できるのでしょうか？
AGI の存在を宣言することは、暗黙のうちに中立性を前提としている (または少なくとも中立性を示唆している) が、証拠は反対の方向を示している。
3番目：決定論的システムと非決定論的システム
生成AIは本質的に非決定論的です。同じ入力から、わずかに異なる出力、あるいは根本的に異なる出力が生成される場合があります。
人間は、何が決定論的であるべきか、何が創造的であるかを直感的に理解します。オンラインでシャツを注文する際のサイズは決定論的ですが、柄や色を選ぶのは主観的です。最先端のモデルでさえ、これらのカテゴリーを常に混同しています。生成AIが、確かな事実をあたかも創造的な提案であるかのように扱うのを、私たちは皆目にしてきました。
これは、メタ認知、つまり思考プロセスそのものの認識における重大なギャップを露呈しています。修正すべきものと生成可能なものを区別する能力がなければ、AIは確実に「解決策を発見」することができません。
それで私たちは何をすべきでしょうか?
明確なツールをご用意しております。
まず、偏りや分布外の障害が発生する可能性が低い、限定的で明確に定義されたユースケースを選択します。
第二に、AIシステムを真空中で動作させるのではなく、AIシステムに完全かつカスタマイズされた現実世界のコンテキストを提供することが重要です。以前にも書いたように、AIエージェントにとってコンテキストは非常に重要です。コンテキストは、何が決定論的で何が生成的に機能するかを明確にします。
3 番目に、必要に応じて人間によるレビューをトリガーするルールベースのフィルターと監視エージェントを展開します。
最後に、核心的な現実を認識しなければなりません。大規模言語モデルは常に、その学習データと作成者のイデオロギーを反映するということです。これらのモデルとその開発者は、意図しているかどうかにかかわらず、政治的な主体です。したがって、AIは個々の人間のユーザーによって管理されるべきであり、不透明なシステムとして人々に押し付けられるべきではありません。ガバナンスと安全性を確保するためには、トレーサビリティとアカウンタビリティ、つまり中間ステップがいくつあっても、あらゆる決定を人間にまで遡って追跡できる能力が不可欠です。
結局のところ、これらの技術を何と呼ぶかは、AGIと呼ばない限り、あまり気にしません。今日私たちが手にしているのは、極めて強力なAIであり、狭く明確に定義された領域内で効果的に話し、実行することができます。厳格な安全対策、決定論的なフィルター、そして人間が関与するシステムがあれば、これらのツールは世界経済に数兆ドルもの利益をもたらす可能性があります。
これを狭義のAIと呼んでください。まさにそこに、今日、1兆ドル規模のビジネスチャンスが潜んでいるのです。