ジェーン・ストリートの103億ドル四半期決算が示す、AIがウォール街を変革する時代

従業員数3500人未満の定量トレーディング企業ジェーン・ストリートは、2026年第1四半期（1～3月）に161億ドルのトレーディング収益を計上した。事情に詳しい関係者によると、この四半期の利益103億ドルは、ゴールドマン・サックスとモルガン・スタンレーの2025年通年の純利益をそれぞれ上回る。両社は合計12万8000人の従業員を抱え、第1四半期の利益はそれぞれ約56億ドルだった。

「ジェーン・ストリートは、現代金融において競争上の堀となるのは人員数ではなくAI能力であることの証明だ」と、ブルームバーグ・インテリジェンスで金融セクター調査のグローバル責任者を務めるラリー・タブ氏は語る。「彼らは実質的に他のどのブローカーよりも多くの利益を上げている。」

同社のプライベートAIポートフォリオは現在、約200億ドルの価値がある。中核は、2024年にFTXの遺産管財人から取得したAnthropicの株式である。Anthropicの評価額は2025年9月から2026年初頭にかけて1830億ドルから8000億ドル超へと急騰し、2025年第3四半期だけでジェーン・ストリートに8億3000万ドルの利益をもたらした。同社はまた、AIクラウドプロバイダーCoreWeaveに10億ドルを投資するとともに、そのクラウドプラットフォームの利用に60億ドルをコミット。さらに、レオポルド・アッシェンブレナー氏の「Situational Awareness」ファンドに出資し、同ファンドは2026年に270%のリターンを達成し、運用資産は200億ドルを超えている。

ジェーン・ストリートは、金融における新たなアーキタイプ――トレーディング利益がAI投資を資金調達し、そのAI投資がトレーディングモデルを改善するという、AIネイティブな機関を体現している。同社はアルゴリズムの計算能力を拡大するため、自社データセンターの建設を進めており、ハイパースケーラ―と同列のインフラ議論の俎上に上がっている。Anthropicへの出資は両方向で効果を発揮する。より優れたClaudeモデルがジェーン・ストリートのAIトレーディングシステムの能力を高めると同時に、スタートアップの評価額上昇に伴い投資価値も増大する。

複利的に成長するフライホイール

この構造は自己強化型である。ジェーン・ストリートは、機械学習を活用してほぼすべてのグローバル市場でETF、オプション、債券の価格を設定し、伝統的な銀行が見逃すスプレッドを獲得する。2025年だけでも396億ドルの収益を上げたこれらのトレーディング利益は、Anthropic、CoreWeave、Situational Awarenessへの投資資金を提供する。それらの投資はAIの進歩に伴って値上がりし、さらなる利益を生み出し、それがさらなる計算能力とトレーディング能力の拡大に充てられる。

このレバレッジ比率は金融史上類を見ない。ジェーン・ストリートの従業員数は約3500人。ゴールドマン・サックスは4万6000人、JPモルガンは31万3000人である。にもかかわらず、ジェーン・ストリートの2026年第1四半期のトレーディング収益161億ドルは、JPモルガンの2025年通年収益358億ドルを従業員一人当たりベースで40倍以上上回る。

投資家にとっての意味

ジェーン・ストリートのモデルは、規模には人員数が必要とする従来のウォール街のテーゼに挑戦する。同社は今年さらに500人の従業員を採用し、AI人材を積極的に勧誘している――これは、歴史的に注目を避けてきた同社にとって文化の転換である。10億ドルのCoreWeave投資とデータセンター計画は、同社がAIインフラを単なるコストセンターではなく、戦略的資産と見なしていることを示している。

株式公開市場の投資家にとって、その波及効果は測定可能だ。ジェーン・ストリートを顧客兼投資家に持つCoreWeaveは、時価総額約640億ドル、収益バックログ994億ドルを抱え、6月22日にナスダック100指数に採用される。Anthropicの評価額が約6カ月間で1830億ドルから8000億ドルに達した軌跡は、プライベートAI市場が、公開クラウド株がまだ完全に織り込んでいない採用率を価格に反映していることを示唆している。

投資家にとっての疑問は、公開企業がジェーン・ストリートの複利ループを再現できるかどうかだ。どの銀行、ヘッジファンド、テクノロジー企業も、AI能力がトレーディング収益を生み出し、トレーディング収益がAI投資を資金調達し、その投資がコア事業に還元される形で値上がりするという、同じフライホイールをまだ実証していない。ジェーン・ストリートは、競争上の堀となるのはモデルそのものではなく、トレーディングインフラ、データパイプライン、執行速度を中心としたAIの統合（ハーネス）であることの証明なのである。

本記事は情報提供のみを目的としており、投資助言を構成するものではありません。