AIへの投資：あらゆるメガトレンドを凌ぐメガトレンド

アーリーアダプター

ブラックストーンは、AI関連のビジネスチャンスを確実につかむために必要なケイパビリティの構築に2015年から取り組んでいます。当社の共同創業者で会長兼CEOのスティーブ・シュワルツマンは、早い段階からAIの可能性に着目し、AI研究の拠点を設立するための資金をオックスフォード大学やMITに寄付してきました。独自の研究も進められており、50人以上のデータサイエンティストから成るチームを社内に設置し、AI分野で業界のトップランナーになるという目標を達成するためのAIテクノロジーを開発しました。スティーブ・シュワルツマン会長兼CEOとジョン・グレイ社長兼チーフ・オペレーティング・オフィサーのメッセージをぜひご覧ください。

スケールメリット

AIはデータがすべて――。世界最大級のオルタナティブ資産運用会社であるブラックストーンは、AIに必要なデータを大量に保有しており、当社のポートフォリオから得られるプライベート市場に関する豊富なデータをもとに、いち早くトレンドをつかみ、適切なタイミングで投資を行っています。

「AIによって私たちの生活や働き方が劇的に変化しようとしています。当社は、投資家の資金を守り、より高いリターンを得るため、膨大なリソースを投入することでこの機会を最大限に活用していきます」

– Jon Gray

プレジデント兼チーフ・オペレーティング・オフィサー

AI化への投資

当社は、AIを活用している企業だけでなく、AI化を促進する事業にも投資しています。

注目が集まるデータセンター

クラウドの導入、コンテンツクリエーション、そして昨今のAIの発展によって、過去3年間に作り出されたデータ量が、それ以前に人類が歴史上作ってきたデータの総量を上回りました¹。どのようなデータにも「生きる場所」が必要であり、そのニーズからデータセンターの需要が生まれ、当社には大規模投資の機会がもたらされています。

ブラックストーンのインフラ・不動産部門は2021年に約100億ドルでQTSを買収。当時のデータセンター史上最大の取引であり、データセンター領域に対する当社の長期的なコミットメントを示す事例となりました。QTSは2023年だけで、買収前の17年間の総件数を超えるリース契約を締結しており、当社はこういったQTSの急成長を支える一端を担っています。

2021年にブラックストーン・グローはがVectraに出資。VectraはAIを駆使して進行中のサイバー攻撃を防ぐソリューションを開発している企業で、将来的に高い成長が期待されています。ブラックストーンはVectraに対し、資金や製品に関する専門知識を提供し、ポートフォリオ企業に紹介するなど、次のフェーズに進むための支援を行っています。

2023年にブラックストーン・イノベーションズ・インベストメンツは、株式・債券ポートフォリオのモニタリングやバリュエーションを自動化するAIソリューションを投資家に提供するスタートアップ企業73 STRINGSを支援。オルタナティブ投資業界が成長し、新たな投資商品が登場する中、投資家の間では、こうしたワークストリームを効率的かつ正確に管理することができるソリューションの必要性が高まっています。このニーズに応えられるのが73 STRINGSであると確信し、当社は、その実現をサポートするとともに、同社のさらなる拡大と商品開発の加速に向けてパートナーシップを組むことに機会を見出しました。

2021年にブラックストーン・グロースは、プライベート投資業界における法務ワークフローのデジタル化を行うAIソリューションの開発企業Ontraに出資。Ontraはこの提携を通じてAIイノベーションを加速させることに成功しました。出資をきっかけに様々なプライベート・エクイティ企業が生産性や業績において新たな段階へとレベルアップする姿を見届けられるのは、私たちにとっても大変喜ばしい成果です。

AIで“強い”ビジネスを構築する

50人以上のデータサイエンティストから成る当社の研究チームは、投資先企業との密な連携を通じてAI戦略やAIインテグレーションに取り組んでおり、その成果として推定1億ドルの利益を創出しました²。また、当社のポートフォリオ企業は、ブラックストーン・データ・サイエンス（BXDS）コミュニティのほか、様々なCEO、研究者、シニア・アドバイザーが参加するネットワークにアクセスすることができます。

不動産

Link Logistics

Link Logisticsは、米国に限定した工業用不動産ポートフォリオを運用していることから、賃料データや市場規模に関する情報を非常に多く保有しています。当社はLink Logisticsによる20億を超えるデータを活用した機械学習（ML）モデルの開発に協力しました。このMLモデルは、資産レベル固有の属性、リース動向、市場のファンダメンタルズ、需要喚起の主な推進要因への近接性などを追跡することで、テナント需要が非常に高い立地にある最適な建物を特定することができます。

インフラ＆プライベート・エクイティ

Signature Aviation

当社はSignature Aviationと提携し、現場責任者が動的な需要予測に合わせてスケジューリングを行うことができる機会学習（ML）モデルを開発しました。このMLモデルを導入することでSignature Aviationは、操業パフォーマンスを改善すると同時に、ピーク時の人手不足を解消することで、顧客体験を向上させることに成功しました。

※全ての数値は、別段の記載がない限り、2023年6月30日現在です。

出所：IDC（2021年12月31日現在）、2021年と2022年は年末時点の予想値
「最終損益への影響」とは、EBITDAへの影響を指します。算出方法は以下の通りです：①AIから恩恵を受ける可能性のある業務上の重要業績評価指標（KPI）を特定、②AIモデル導入の前後でそれらのKPIを測定、③関連KPIへの影響をEBITDAに換算。EBITDAへの影響を算出する方法は、対象となるポートフォリオ企業に関連する事実や状況によって異なり、入手可能なデータの量、性質、品質などの制約を受けます。AIの導入は、対象となるポートフォリオ企業のEBITDAの増加と相関しますが、そのようなEBITDAの増加がAIプログラムの導入に加えて、または導入にかかわらず、他の要因によって引き起こされたわけではないことを保証するものではありません。