AIの登場でソフトウェア市場は大きく変わった。労働力の代替、価格モデルの転換、既存企業vs新興企業の構図を詳しく解説。
AI時代のソフトウェア市場：経済的な堀と競争優位性の本質
核心要約
- ソフトウェアは仕事をこなす存在へ進化：IT支出ではなく労働力市場が主な機会
- AIは差別化ツールだが防御力の源ではない：本当の堀はエンドツーエンドのワークフロー所有とネットワーク効果
- 供給障壁の低下が市場構造を変える：AIの作成障壁が劇的に低下し、ソフトウェア供給が概念的に増加
- 既存企業が優位性を保つ可能性が高い：AIに対する広範な合意と価格モデルの持続性が要因
- 「機能」から「製品」「会社」へのパスが短縮：労働力代替機能が高い収益性を持つようになった
- ゴルディロックス・ゾーンが市場戦略の鍵：重要性が低い領域で多くの競争相手が共存、高収益領域では既存企業が支配
ソフトウェアの根本的な変化：労働力市場への移行
これまでのソフトウェア産業は、企業のIT支出に基づいて成長してきました。しかし現在、ソフトウェア自体が業務を遂行できるようになったため、市場機会は根本的に変わっています。従来のIT予算に限定されず、人間の労働力を代替する領域へと拡大 しているのです。
この転換は市場規模を劇的に拡大させます。以前は月額100ドルのシート単価が標準でしたが、ソフトウェアが実際の仕事を代替するようになると、顧客がそのテクノロジーに支払う意欲は大きく異なります。例えば、歯科医院の受付業務を完全に自動化できるソフトウェアであれば、月額100ドルという価格設定は完全に変わります。顧客は受付スタッフの給与（月額2,000～3,000ドル）と比較して判断するため、より高い価格に対応できるようになります。
ただし、モデルの能力と最新のテクノロジートレンドを理解することは重要です。同時に、その技術を実際にどう適用するか理解することがさらに重要です。単に最新のAI技術を導入するだけでは、市場での成功は保証されません。技術の力と具体的なビジネス課題の解決をいかに結びつけるかが、真の競争優位性を生み出すのです。
AIの差別化能力と経済的な堀の真実
AIが提供する能力は確かに差別化されています。音声エージェントが50言語で24時間完全に規制遵守しながらコミュニケーションできるという能力は、人間と比較して非常に優れています。この能力自体は確かに価値がありますが、重要な誤解があります。AIの差別化的特性そのものが防御力の源ではない ということです。
真の防御力は、以下から生まれます：
第一に、エンドツーエンドのワークフロー所有：単一の機能だけでなく、顧客の業務全体を統合的に管理するシステムを構築すること。例えば、データ分析機能だけでなく、データ収集から分析、レポート作成まで全プロセスを管理するプラットフォーム。
第二に、システムの記録（Record of Truth）となること：顧客の重要な業務データが社内に蓄積され、他のシステムへの移行が困難になる状態。銀行システムやCRMがこれに該当します。
第三に、ネットワーク効果の構築：より多くのデータを持つほど、より優れた結果を生み出せるシステム。詐欺防止システムは、より多くの詐欺データを見た企業ほど精度が高くなります。これはまるで「重力のように」作用します。個別の原子でも重力を発生させますが、地球のような巨大な質量ではじめて重力の存在を実感できるのと同様に、データネットワーク効果もメガスケールで初めて明確になるのです。
第四に、顧客との深い統合：ソフトウェアが多くの業務を遂行するほど、顧客はその製品により依存するようになります。別のシステムへの乗り換えやコスト削減は、事業継続の観点から判断されるようになります。
これらの要素は、我々がソフトウェア企業を評価する際に常に重要視してきた基準です。しかし、AIの時代には、技術的な進化の速度によってこれらの要素の重要性が変わる可能性があります。
ソフトウェア供給の増加と市場構造の変化
ソフトウェアの作成障壁が劇的に低下しました。以前は大規模なエンジニアリングチームと膨大な資本が必要でしたが、現在では少数の人間が複雑なソフトウェアを構築できるようになっています。この変化は、供給と需要のバランスを根本的に変えています。
しかし、重要な質問は：すべての仕事がなくなるのか？ 答えは、絶対にノーです。むしろ、供給増加によって新たな機会が生まれています。
以前は1ドルで人を雇うことはできませんでした。今では1ドルでソフトウェアを雇うことができます。この価格差は、以前は経済的に実行不可能だった領域にAIを適用する機会を創出します。JPモルガンのすべての顧客が24時間利用可能な個人的なアドバイザーを持つことが技術的に可能になったとしても、以前は費用が高すぎて実現できませんでした。費用がゼロに近づけば、顧客サポートから金融相談まで、あらゆる分野でAIが新しい仕事を創出する可能性があります。
ただし、供給増加による競争激化は確実です。クラウドやモバイルが登場した時代と異なり、AIは非常に幅広い合意を得ています。既存企業も新興企業も、AIを受け入れようと努力しています。誰もが同じ技術にアクセスできるため、小規模での差別化は難しくなります。
メガスケール到達までの堀の見えない化
小規模市場では、多くの企業が似たような技術を開発していても、誰が優れているのか判断することが困難です。例えば、詐欺防止市場で20社が皆詐欺防止を主張し、似たようなアルゴリズムを開発している場合、4人の顧客データを見た企業と3人の顧客データを見た企業のどちらが優れているかを証明するのは極めて困難です。見ていない無数の潜在的顧客が存在するため、現在のサンプルサイズでは比較が無意味だからです。
しかし、メガスケールに到達すると状況は急変します。40億人の顧客データを見た企業と10億人のデータを見た企業であれば、前者の製品がより優れた結果をもたらすことは簡単に証明できます。この段階では、ネットワーク効果とデータの質量が明らかな競争優位性を生み出します。
ゼロから1の段階から1からNの段階への移行が極めて重要 です。ゼロから1では、革新的な製品を開発することが主な課題です。1からNでは、スケールを達成し、堀を構築することが課題となります。規模が到達可能なレベルまで成長することが、防御可能性を証明する唯一の方法なのです。
競合他社が増えたため、このプロセスはさらに難しくなっています。最初から強固な堀を持たずに成長を始めると、競合他社によって食い尽くされるリスクが高まります。起業家は、規模に到達するまでの間、如何に競争圧力に耐えるか、そしてメガスケール到達後にいかに堀を構築するかを戦略的に考える必要があります。
企業向けソフトウェアの価格モデル危機
公開市場で多くの企業向けソフトウェア企業が苦しむ理由は、価格モデルの構造的な問題にあります。
シート当たり月額85ドルという価格モデル は、過去20年間、市場で「公正」だと感じられてきました。これはほぼ標準化された価格帯ですが、実は心理的な慣例に過ぎません。40年前にこのような価格を提案していたら、嘲笑されたことでしょう。しかし、市場がこの価格帯を受け入れるようになると、それが「常識」になってしまいました。
AI時代には、この価格モデルの有効性が大きく問われます。二つの構造的な課題 があります：
第一に、シート効率性の低下：アドビやZendeskなどの企業を考えてみてください。アドビがより多くのグラフィックデザイナーを雇う必要がなくなったとしたら、より多くのシートを売ることができるでしょうか？答えはおそらくノーです。Zendeskがソフトウェアがすべての問い合わせに答えるようになったら、より多くのシートを売ることができるでしょうか？これも答えはノーの可能性が高いです。
ただし、これらの企業が潰れるという意味ではありません。むしろ、シート当たりの料金から結果ベースの料金に切り替えることで、売上が5倍に増える可能性もあります。企業がソフトウェアの効率性向上から得られる価値に基づいて支払う新しいモデルです。
第二に、代替可能性の急速な向上：以前では考えられなかったことですが、今やZendeskのような製品をコーディングすることが容易になりました。技術的な障壁が大幅に低下したため、大企業やリソースに恵まれた企業が、昨日まで外部ベンダーに頼っていた機能を自社で開発する可能性が現実的になったのです。
しかし、実際にはこのような現象はまだほぼ見られていません。その理由は、既存ソフトウェア企業が機能的には過剰供給状態にあるからです。Salesforceの粗利益率は80%に達していますが、仮に粗利益率が1%だったとしても、誰もSalesforceを使うべきではないという理屈は成立しません。既存企業は市場を過剰供給する傾向があり、個々の顧客が必要とする機能をはるかに超える機能を含めています。
Microsoft Wordを考えてみてください。ほとんどのユーザーは基本的な文章作成機能だけを使っていますが、Wordには本を出版するための50以上の機能が搭載されています。目次の自動生成、複雑な参考文献管理、複数言語のスペルチェック——大多数のユーザーはこれらの機能を使いません。しかし、これらの複雑な機能を必要とする少数のユーザーのために、すべての複雑さが保持されているのです。
既存企業は機能を追加し続け、市場の期待を超えています。理論的には、ユーザーにとってより便利に感じられるかもしれません。しかし、現実には、我々が知らない無数の例外事項が存在します。自分で食べ物を育てたり、アルミニウムを溶接したり、家を建てたりしないのと同じように、比較優位の概念を活用して既製品を購入する方がはるかに効率的なのです。
ゴルディロックス・ゾーン：市場戦略の決定的要因
市場における「重要性」のレベルは、企業の行動と市場の安定性に極めて大きな影響を与えます。これが「ゴルディロックス・ゾーン」という概念です。
ゴルディロックス・ゾーン（重要性が低い領域） では、清掃サービスを例に考えてみましょう。もし「トイレを9%きれいにし、清掃費用を1%節約できます」と提案されても、巨大企業のCEOは気にしません。この問題について気にする人が社内に誰がいるかを探す精神的エネルギーさえ使わないでしょう。清掃サービス費用は絶対に変わりません。問題は、参入は難しいが、一度参入すると抜け出すのが非常に難しいということです。複数の企業が共存でき、各企業は安定した利益を享受できます。
高利益領域 では状況は全く異なります。ある分野で利益の90%がスタートアップに流れるとしましょう。そうなると、既存の企業の最優先課題は「このスタートアップを会社から追い出す」ことになります。RFP（提案依頼書）をあちこちにばらまきながら、積極的に対抗行動を取るでしょう。
このダイナミクスは、戦略的な市場選択に大きな影響を与えます。多くの成功している企業戦略は「グリーンフィールド（Greenfield）」を対象としています。つまり、既存のお粗末なサービスを使わない新しい企業や新しい市場をたくさん作ることです。「あなたのトイレをよりきれいにし、費用を安くします」という提案は、そのような新興企業には大きな響きを与えますが、既存の清掃サービスを使い続けている企業には魅力的ではありません。
具体的な企業例 を見ると、この概念がより明確になります：
ゴルディロックス・ゾーン企業：ADP、Paychex
これらの給与処理会社は数千億ドル規模の企業であり、非常に収益性が高いです。企業が給与を自分で処理することは理論的には可能ですが、税金の源泉徴収は複雑であり、税額は多くの要因によって変わります。実際には、ADPを使用する方がはるかに安価です。ADPは従業員1人当たり月額50ドル程度を請求していますが、これは総給与額に比べれば微々たるものです。したがって、誰も給与処理業者を変更しようとはしません。給与費用は、企業がコスト削減を検討する際にはリストから外されるのです。
グリーンフィールド機会の難しさ：電子健康記録（EHR）
反対に、2022年に市場が低迷したとき、多くの企業がソフトウェア費用の合理化を始めました。1,000人の従業員を持っていた企業が200人に縮小した際、Salesforceのライセンス1,000個は月100ドル×1,000×12ヶ月で年間120万ドルの無駄に見えました。そこで、これまで選択肢の対象だったSalesforceのようなものが真っ先に検討対象となったのです。
一方で、EHRのような領域は、毎日どれくらいの新しい病院が設立されるかを考えてみてください。ほぼありません。既存の病院のほぼすべてが既にEpicやCernerのようなEHRシステムを使用しています。新しいEHRシステムを構築しようとしても、新規市場がほぼ存在しないため、成功させるのは本当に難しいのです。
新興企業の成功条件：忍耐力とグリーンフィールド市場
グリーンフィールド機会を見る際には、2つのことが満たされる必要があります。
第一に、起業家は非常に忍耐強くあるべき です。新しい給与処理会社を始めたとしても、GEのような大企業には売り込もうとすべきではありません。GEは既にADPに「人質に取られて」おり、その関係は決して変わらないことを知っているからです。既存企業の顧客ロック・インは非常に強固であり、既存ベンダーから切り替える動機はほぼ存在しません。
第二に、十分な速さで新しい企業が生まれる必要がある ことです。新規企業が頻繁に設立される市場では、スタートアップが成長の機会に恵まれています。例えば、SaaSプラットフォームが登場し、企業向けソフトウェアの構築が容易になった時期には、多くの新興企業が設立され、グリーンフィールド市場が爆発的に成長しました。
起業家は良い製品を作っても顧客がいない孤独で困難な状況に耐える必要があります。シリコンバレーで急速に成長する他の企業を見ながら、才能を引き付けるには急速な成長が必要だというプレッシャーを感じるかもしれません。しかし、何もない状態から始めることには、本質的に忍耐力が必要不可欠です。市場がゆっくりと成長することを理解し、長期的な観点で事業を構築する必要があります。
ブランディングと迅速なリリース速度の重要性の増大
現在の市場はこれまで以上に騒がしく、群衆の中で目立つ方法を見つけることが重要になっています。同時に、基盤となるテクノロジーが非常に速く変化しているため、起業家は常に最前線に立ち、モデルの能力がどのように進化するかを理解する必要があります。これは製品の有用性や機能を劇的に変える可能性があります。
最近の起業家のタイプが変わっています。垂直アプリケーションの分野で注目すべき変化は、起業家世代の特徴です。最近の起業家は、以前の世代よりも若く、テクノロジーに精通していることが多いです。彼らは特定の産業に関する深い経験は少ないかもしれませんが、ツールの使用には長けており、最新のテクノロジートレンドに敏感です。
ただし、「コンテキストが王である」という観点も同様に重要です。モデルの能力と最新テクノロジーを理解することは必須ですが、その技術を具体的な顧客のニーズにいかに適用するかを知る必要があります。
Eve弁護士支援ソフトウェアの事例 が好例です。共同創業者たちはRubrikの初期の従業員でしたが、雇用法や人身傷害の分野に関する特別な背景はありませんでした。しかし、彼らは文書抽出技術と音声・大規模言語モデルをワークフローに適用する方法を深く理解していました。その後、彼らは訴訟専門の弁護士を従業員として雇用し、新しいモデルがリリースされるたびに、業界の専門家の観点からそれが草案作成や事件分析に与える影響を理解しています。
この組み合わせが重要です：テクノロジーの最先端を理解しながらも、特定の業界の文脈と課題を深く理解した人材。これこそが防御可能性の重要な源になります。
さらに重要なのは、ビジネスモデルが技術的利点を強化すること です。例えば、多くの法律分野で従業員を50倍効率的にすると、通常のビジネスモデルでは請求可能な時間を侵食することになり、収益が減少します。しかしEveのビジネスは成功報酬ベースで運営されています。つまり、勝てなければお金はもらえません。したがって、AIを採用することに制限はなく、5倍効率的になれば5倍多くのケースを引き受けられ、5倍多くの顧客を獲得できます。このようなビジネスモデルの設計は、テクノロジー采用の重要なシグナルとなり得るのです。
規模と効率性による競争優位性
ブランドの重要性を信じるなら、それは当然重要です。人々は自分が聞いたことのある製品を買うからです。また、多くの企業や製品において規模を持つことが効果的だと信じるなら、大量生産を通じてコスト優位性を得たいと思うでしょう。Honey Nut Cheeriosを製造する企業は、大規模な製造によってコスト優位性を実現しています。
同様に、Amazonはネットワーク効果を持っていませんが、多くの人が購入するため、大規模に低コストで製品を配送できます。規模を持つ製品はブランドの利点も同時に享受する 傾向があります。
最も速く動ける企業、つまり資本と労働力を最も速く引き寄げられる企業は、たとえ非常に一般的なアイデアであっても成功する可能性が高いです。なぜなら、他のあらゆる市場と同じように、規模が本当に巨大になるほどより効率的に機能するからです。
最も速く規模を達成し、防御可能な位置に到達できるかが重要です。そうでなければ、競合他社に食い尽くされるでしょう。手作りのシリアルを作るビジネスは成功しません。大規模な工場を建設でき、巨大な工場を通じて最低コストで最も多くの製品を生産する企業が勝ちます。競合他社と比較して成長曲線が良くないなら、そのゲームに勝つことはできません。
この競争ダイナミクスは、市場が成熟するにつれてますます激化します。初期段階では複数の企業が共存できますが、規模の重要性が高まるにつれて、業界は少数の大規模企業に集約される傾向があります。
既存企業の優位性：AIがもたらす新しいダイナミクス
Web 2.0時代、企業はGoogleやFacebookのような巨大企業がいつか自分たちと似たものを作るのではないかという疑問に直面しました。AI時代には、OpenAIや他の主要企業がそうするのではないかという疑問が生じます。AI時代においても、既存企業が優位性を保つ可能性は非常に高い です。
18ヶ月前、「GPTラッパー」という言葉が皆の口に上り、やや皮肉な意味で使われていました。モデルの能力とアプリケーションの能力が非常に重なる分野では、危険な状況に陥る可能性があります。しかし、驚くべきは、ソフトウェアを販売するのに特に魅力的ではなかった数多くの市場が、今や会社を設立するのに非常に興味深い空間になったということです。これは主に、市場がもはやIT支出だけでなく、労働力まで含むようになったためです。
原告側弁護士の分野がその好例 です。過去に、非銀行系の自動車ローンサービスに音声エージェントを適用する会社に投資したでしょうか？おそらくありません。しかし、その会社は今非常にうまくいっています。理由は、50の言語で顧客と完璧にコミュニケーションを取り、50の州で24時間働く能力といった、個人と比較して比類なく差別化された能力があるからです。また、彼らの集金能力が労働力と比べてはるかに高いため、企業は顧客から多くの収益を得ています。過去に数百万ドルのIT予算を持っていなかった顧客も、今ではこれらの製品に喜んでお金を支払います。
ただし、既存企業が全ての領域を支配するわけではありません。機能とプロダクトと会社の関係が重要になります。
機能から製品へ、製品から会社へ：縮小する転換期間
従来、ソフトウェア開発には三つのレベルがありました：
機能：既存の製品を少し改善するもの。例えば、Salesforceに新しいレポート機能を追加すること。
製品：記録システムのように何かを追跡するシステム。独立して存在でき、直接顧客に販売できるレベル。
会社：この三つの中で最も防御可能性が高く、単一の製品にとどまらず、プラットフォームへの拡張さえ可能なもの。
Chromeプラグインを例に考えてみましょう。Honeyというクーポン検索プラグインはChromeに買収されました。40億ドルという高い価格が付きましたが、それでも本質的には「機能」に過ぎません。これが「製品」であれば、ブラウザそのものを開発したようなものです。そして「会社」とは、独立したビジネスモデルを持ち、複数年にわたって持続可能な成長を実現できるレベルです。
AI時代には、このダイナミクスが劇的に変わっています。「機能」自体が非常に収益性の高いものになり得るようになったのです。「機能」は三つの中で最も軽蔑され、小さく見えますが、その機能の一部は莫大な利益をもたらす可能性があります。
例えば、「矯正歯科の受付係を務める機能」を想像してください。この機能は現在使用しているどんなソフトウェアの上でも動作しますが、それは人間の受付係の仕事を完全に代替し、企業が受付スタッフの給与（月額2,000～3,000ドル）相当の価値を得られます。したがって、年間2万ドルを請求することは完全に正当化されます。これは労働力を代替する機能だからです。
従来の「機能→製品→会社」の進化プロセスは依然として有効です。しかし、「機能」がこれほど早く収益規模に達する世界は経験がありません。実際には、しばしば「機能」から始める必要があります。
顧客の視点から見ると、業務用ソフトウェアを購入する企業は「20年間もひどいソフトウェア会社に縛られたい」とは考えていません。彼らは「解決すべき問題がある」と考えています。その時、何かが現れてその機能を提供すれば、彼らは即座に購入者となるのです。その機能は可能な限り早く製品と会社へと発展すべきですが、「機能」に対する収益と需要が非常に高いというのが現在の違いなのです。多くの場合、それは人手不足への対応だからです。
プラットフォーム企業との競争：複数モデルの利点
Facebook時代のプラットフォーム企業を考えてみましょう。2007年頃にFacebookプラットフォームが開放された時、人々はFacebookの上にビジネスを構築しました。FacebookはZynga（ジンガ）のような農業ゲーム企業を作ることはありませんでした。プラットフォームを提供し、その上でビジネスが成長するのを許しました。
しかし、プラットフォーム企業が通常行うことは、「このビジネスが基本製品と競合しなければ、税金を課す」ことです。税率は週によって変わり、今週は10%ですが、気が変われば40%になることもあります。ですから、他人のプラットフォームの上に構築することは常に危険なのです。
検討すべき2つのポイント があります：
第一に、プラットフォーム所有者が競合するかどうか。これは別のゴルディロックス・ゾーンの問題です。
第二に、税金の問題。プラットフォーム所有者は奇妙な方法で税金を課すことができます。
歴史的な例：Visicalc対Lotus対Excel
1979年にVisiCalcがスプレッドシートを発明し、市場の100%を占めていました。唯一だったからです。その後、Lotus 1-2-3がより良いバージョンを作り、1985年までに市場シェアの70%を占めました。そして2000年には、マイクロソフトが市場シェアの96%を占めました。なぜなら、彼らはWindowsを所有していたからです。プラットフォーム所有者が一般的に勝利する のです。
Visicalcはスプレッドシート市場では優れていましたが、Windowsプラットフォームの支配力には敵いませんでした。1997年にコンピューターを買う理由は、スプレッドシートを使いたかったからです。ビジネスにおけるコンピューターの主要な使用例の一つがスプレッドシートだったため、あまりにも密接に結びついていたのです。これはゴルディロックス・ゾーンを侵害したケースでした。
複数モデル企業の時代へ
しかし、AI時代には異なる状況があります。5つ以上のモデル企業が存在し、中国のモデルやオープンソース版を含めると、さらに多くなります。単一のモデル企業がWindowsのように市場の95%を占める状況ではないため、アプリケーション企業はモデル企業への過度な依存を心配する必要がありません。
ただし、注意すべき点があります。モデル企業が直接参入してくる場合です。例えば、なぜOpenAIは上場企業のCEOを招き、アプリケーション責任者にしたのでしょうか？おそらく、途方もないアプリケーションの機会があるからでしょう。
しかし、良い点は、これらの多くが非常に曖昧でありながら、依然として巨大であるということです。OpenAIが歯科管理のような特定分野を直接行うとは考えられません。もし彼らがそうするなら、それは彼らがもはや他に良い仕事がなくなったという意味です。それは2029年になってからやるべきことです。
Facebookの事例：待つことの力
Facebookで事業開発を担当していたダン・ローズが与えてくれた視点は、起業家の人生観を変えました。私が「これは途方もない機会です。決済に私たちを使うべきです。Facebookに莫大な利益をもたらすことができます」と提案した時、彼は「本当に良いアイデアだね」と言いました。私は取引成立だと思いました。しかし彼は「しかし、私たちはそれをやらないだろう」と言いました。
理由は「私たちの周りには金塊が散らばっている。君が提示する金塊は100フィート離れたものだが、本物だ。その金塊は良いと思う。しかし、私たちは足元にある何百もの金塊を拾えるのに、なぜわざわざ遠くにある金塊をやらなければならないんだ？」
彼は正しかったのです。2010年のFacebookは、今日では四半期ごとに2010年の年間売上高よりも多くの利益を出しています。本当に素晴らしい企業です。巨大企業はこのように考えます。彼らは足元の金塊を優先し、遠い機会には後から参入するのです。ただし、良い点は、これらの金塊がこれまで以上に大きいということです。ソフトウェアが労働の役割を果たすことができるようになったからです。
水平的アプリケーション：次の巨大な市場機会
モデル企業が予想すべきもう一つは、すでに一部の大規模モデル企業で見られ始めていることで、すべての大企業に販売できる巨大な水平的アプリケーションが何かということです。
Googleの最近のリリースで見られるように、IDEはその一つになるでしょう。LLMの製品市場適合性があるならば、コーディングは間違いなく最高のカテゴリーの一つ になります。ソフトウェア開発は、あらゆる企業の運営に不可欠な機能だからです。
企業内で大きな水平的アプリケーションが何であるかを考えることが重要です。顧客サポート、エンジニアリング、バックオフィス機能——すべてのセクションで効率性の向上が見込まれます。
また、この技術が大企業に普及する初期段階にあるという点も考慮 すべきです。パランティア（Palantir）のような以前の機会と比較してみましょう。クラウドのような以前の製品サイクルとは異なり、「クラウドにいるべきか？」はCEOたちにとってやや難解なアイデアでした。しかし今日では、これらのモデルのいずれかにプロンプト（コマンド）を入力するだけで、ビジネスに与える影響を直感的に理解できます。
同時に、多くの企業がどこから始めるべきかわかりません。そのため、一部の大規模モデル企業は、パランティアのようなコンサルティングおよび現場展開方式を通じて、非常に大きな企業に販売する姿を見ることになるでしょう。繰り返しますが、我々はまだ初期段階にいます。アントロピック（Anthropic）が金融サービスやその他の市場に進出しようとしているという話も聞きます。つまり、大規模なモデル企業は選択的にあらゆる分野を網羅するアプリケーションを構築しようと試みるでしょう。彼らは、ACV（年間契約価値）が本当に意味のあるいくつかの先行顧客を選び、これらのより大きな企業向けにカスタマイズされた統合を構築するでしょう。
市場統合の避けられない流れ
Web 2.0時代には、勝者総取り（winner-take-most）現象が多く見られました。複数の勝者が生まれる可能性があるというのは利点ですが、どの程度まで統合は避けられないのか、この状況はどのように展開するのかは重要な問題です。
もし20社がすべて同じことをしているのであれば、それは悪い市場です。歴史的に見ると、下位15社が破産し、上位の数社間で統合が起こります。機能的な公正取引委員会があると仮定すれば、このような統合はすべて承認されるでしょう。悪かった市場が良い市場になるのです。
モメンタム（推進力）がなぜ重要なのか は、このダイナミクスに関連しています。もし20社がすべて同じ規模で競合しているのであれば、顧客にとっては非常に良いことです。価格はゼロに収束し、電気代レベルになるでしょう。しかし、特定の規模に達すると、より高い価格を設定できます。その理由は、最終的に提供する製品の品質がより高くなるからです。そのレベルに到達するには、臨界点に達する必要があります。
私がTrialPayという会社を経営していた時、20社の競合他社がありました。皆が損失を出して製品価格を設定しており、ベンチャーキャピタル資金がすべてを補助していたため、困難でした。結局、お金を稼がなければならないのに、誰もそれに対する計画がありませんでした。そのような市場は良い市場ではありません。結局、良い市場になる時点は、時々ビスタ（Vista）のようなプライベートエクイティファンドが行っていたように、一つを主力として買収し、他の5社を整理すると、実際に良い製品や事業が残るというものです。
ですから、AI市場でも同様の形で展開すると考えられます。皆が損失を出しており、誰も十分に大きく規模の経済効果を得られない市場は持続できません。
ジャック・ウェルチの1位か2位の戦略 は依然として有効です。彼は常に1位か2位になるべきだと言い、3位から100位までは価値がないとしました。私はそれが変わっていないと思います。
モデル企業の競争激化：最先端からの遅れは致命的
モデル提供企業の事例でも、ほぼ価格が下がる現象に近いと見ています。Xai、Anthropic、OpenAI、Gemini、その他の大手企業は誰もが知っていますが、聞いたことのない無数の後発企業が存在します。彼らは多額の資金を集めましたが、そのビジネスがうまく機能したとしても、どうやって生き残れるのでしょうか？
モデル企業は最も熾烈な分野です。最先端から大きく遅れを取りながら生計を立てようとするのは不可能です。競争が極めて激しい分野では、技術的な遅れが致命的になります。最新のモデル企業でさえ、OpenAIなどのリーダーとの競争で利益率が急速に圧迫されている状況です。
ただし、市場があまりにも急速に成長すると専門化が起こるという観点もあります。時間が経つにつれて、市場が成長し拡大するにつれて、企業は特定の分野に特化できます。
クリエイティブツール分野では、人々は高価格市場を攻略するために専門化しました。映画を制作したり、ソーシャルメディア用のコンテンツを作成したいと考える場合、これらのモデルは特定の市場に特化できます。時間が経つにつれて、どれだけ防御可能かが明らかになるでしょうが、おそらくこれは楽観的な見方でしょう。初期段階ではすべてが重複し、競争的に見えますが、市場が成長するにつれてすべてが拡大し、人々は時間が経つにつれて専門化できます。
「機能か製品か会社か」の問題：Dropboxの事例
スティーブ・ジョブズがドリュー・ヒューストンに、Dropboxは単なる機能に過ぎないと言ったことは有名です。これは常に軽蔑的な意味で使われました。実際、CloudやOSにデバイス間の同期機能を組み込むことは、理論的には可能です。しかし、Dropboxがこの発言後も生き残り、繁栄した理由は、それが本当にうまくやるのが難しいことだからです。
一度そのような機能を構築しても、Dropboxがかなりうまくやったように、他のあらゆる種類の製品でバックフィルできます。ファイル同期技術を基盤として、クラウドストレージ、バージョン管理、チームコラボレーション機能へと拡張していったのです。
これは他人のプラットフォームの上に構築することのリスクでもあります。もし自分が開発した機能がプラットフォーム企業の収益を3倍に増やすことができたと仮定しましょう。プラットフォーム企業は、その機能を自社で構築することに間違いなく集中するでしょう。
しかし、もしその機能が「ゴルディロックス・ゾーン」に属していた、つまり名目的なサービスに過ぎなかった場合、プラットフォーム所有者は怠惰になります。これが、プラットフォーム企業の多くの機能がうまく機能しない理由です。Appleのスクリーンタイム機能を使ったことのある親なら、これが人類にとって恥ずべきことだとわかるでしょう。彼らは機能を販売するために競争する必要がありません。彼らはプラットフォームなので、競争もしません。ただ出すだけで、それはひどいものになるでしょう。
これは誰かが機能を開発し、プラットフォームよりも優れた競争をする機会を生み出します。ただし、注意が必要です。プラットフォーム所有者があなたと競争する可能性があるからです。
最高の起業家たちの戦略：計画を持つこと
最高の起業家たちはこの構図をよく理解しています。彼らは、あらゆるプラットフォームの変化がどのように起こったかを研究してきました。AC対DC電流のように、常に誰が基盤レイヤーになるかという争いがありました。
最高の起業家たちはこれを研究し、計画を持っています。彼らは自分たちに機能があることを知っています。ドリュー・ヒューストンがそうだったように。彼はハッカーニュースに「これはRSyncに過ぎない」という愚かなコメントがあることを知っていました。もちろんドリューもそれを知っていましたが、彼はこれを100億ドル規模の会社にしました。なぜなら、彼には計画があったからです。
最高の起業家たちは、「私がこれを作れば、彼らは愚かすぎて作れないだろうから、誰もこれを作らないだろう」といったナイーブな考えはしません。違います。これらの会社は、本気になれば多くのリソースを動員してあなたと競争するでしょう。たとえ5年かかっても、彼らは100%そうするでしょう。
あなたは自分の機能を製品としてバックフィルし、その製品に対する堀（防御力）を持つべきです。「ああ、大企業は決してこれに気づかないだろう」と考えてはいけません。それは事実ではありません。
ウェッジ戦略：システム・オブ・レコードへの侵食
「ごちゃごちゃした受信トレイの問題」という観点から、多くの産業分野で観察してきた「ウェッジ」戦略があります。これは、様々な非構造化データソース（メール、FAX、電話など）に接続し、モデルを訓練してデータを抽出し、それをシステム・オブ・レコード（EHR、CRM、ERPなど）に接続するというアイデアです。
この「ウェッジ」機能は興味深いものです。なぜなら、人間の判断をソフトウェアに置き換え、AI企業が「ウェッジを打ち込み」、ダウンストリームのワークフローを侵食し、最終的にはシステム・オブ・レコード化する可能性があるからです。
手作業でデータを収集し、記録システムに入力していた秘書のような人間の作業が、今やソフトウェアに置き換わるようになったため、AIはこれらの機能が製品となり、さらには会社全体となる機会を生み出していると考えています。この進化の速度は、過去のテクノロジーサイクルと比較して驚くほど速いのです。
既存企業とAI：コンセンサスが生む優位性
他のあらゆるプラットフォーム変化と劇的に異なる点は、まさにコンセンサスです。クラウドはコンセンサスではありませんでした。モバイルもコンセンサスではありませんでした。だからこそ、既存企業は間違いを犯したのです。
クラウドについて、既存のOn-Premiseソフトウェア企業のビジネスモデルと完全に直交していました。なぜなら、彼らは500万ドルの高額な製品を売っているのに、「ちょっと待って、月に10万ドルを請求しろと？」という質問が生じたからです。営業担当者にどうやって給料を払い、四半期ごとの目標を達成させるのでしょうか？これは企業文化と営業体制に根本的な矛盾がありました。だからWorkdayはPeopleSoftに勝ち、SalesforceはSiebelに勝ったのです。
モバイルについても同様です。その背後には「あの新しいもの、あのiPhoneは馬鹿げている」という概念がありました。キーボードもない800ドルの電話を誰も買わないだろうというスティーブ・バルマーの有名なクリップのように、既存企業は新しいテクノロジーを見下していました。
AIにはそのようなバージョンはありません。どうすれば、大企業のCEOであろうと、あるいは小さな企業のCEOであろうと、100倍生産性を向上させるツールを使わないようにさせることができるでしょうか？不可能です。これはほぼ全ての既存企業にとって一種の大当たりです。システム・オブ・レコードを持つ人なら誰でも、ボタンや機能を追加することで、より多くのお金を稼ぐことができます。だから、どこにでも金塊が転がっているようなものです。
しかし問題は、クラウドやモバイル、Web 2.0の時代のように、既存企業が台無しにし、注意を払わず、新しい技術を嘲笑していたような白紙の状態がないことです。誰もこの新しい技術を嘲笑していません。誰もがそれを受け入れようと努力しています。
真の機会は、あまりにも小さく見える領域に存在し、既存企業が全く存在しない場所から現れます。そこが、実際に数兆ドルの価値を生み出すことができる場所なのです。これが、以前の世代よりもはるかに興味深い点です。
モバイル時代には、UberやAirbnbのような数十億ドル規模の新規企業が生まれました。これらは既存企業が完全に見逃していた領域でした。既存のタクシー会社やホテルチェーンは、デジタルプラットフォームの可能性を過小評価していました。AI時代においても、同様のダイナミクスが作動する可能性があります。ただし、既存企業がAIに対して積極的な姿勢を持っているため、機会は従来と異なる場所に存在するでしょう。
既存企業 vs スタートアップ：価値獲得の展開
既存企業対スタートアップ、あるいは全く新しい企業という観点から、AI時代の価値獲得についてどう考えるかは、極めて重要な問題です。
私は、多くの部分が依然として同じだと考えています。価格モデルを本当に台無しにしたり、すべてを座席ごとの価格に設定したりしない限り、非常に異なるものを市場に採用させるのは非常に困難です。そして、あなたは世間の目にさらされて運営され、技術チームもひどいものです。多くの「そして」が必要です。既存企業が本当に苦しむと信じるのは難しいです。
もちろん、いくつかのケースはあるかもしれません。例えば、流通対技術の問題に戻ると、これらすべてのビジネスプロセスアウトソーシング企業、これらのBPOは地球上で最大の雇用主です。Tata、Wipro、Infosysのような会社です。
JPモルガンがコールセンターを必要とするとします。このコールセンターは顧客記録にアクセスでき、安全で、すべての従業員が訓練を受け、10万人の従業員が電話に対応できる必要があります。誰がその仕事を代わってやってくれるでしょうか？Infosysです。あるいはTataです。Tataはすでにこの場合、JPモルガンとの統合を完了しています。彼らは単にAIを追加し、10万人の従業員が不要になるかもしれません。そして、JPモルガンとの契約を維持し、ゴルディロックス・ゾーンで運営し、100倍多くのお金を稼ぐことも可能です。それがTataの上昇シナリオです。
下落シナリオは、JPモルガンが「ちょっと待って、私たちはスタートアップと協力してこれをやるべきだ」と言うか、「自分たちでやるべきだ」と言い、Tataがその関係を完全に失うことです。どの方向にも進めると思います。まだ多くのことが未定だと考えています。
しかし、基本的に既存企業がうまくやる可能性が高い一方で、このような事例も多く見られます。これが、公共市場が方向性を見失っている理由です。多くのソフトウェア企業にとって非常に悪いケースがある一方で、もしあなたが適切なゴルディロックス・ゾーンで事業を展開し、これらの新しい技術を構築し受け入れる正しい推進力を持っているなら、すべての顧客関係を維持し、より多くの収益を生み出すことができる代替ケースも存在します。
AIと雇用：よくある誤解と現実
AIについてほとんどの人が誤解している最も説得力のある点は、「ああ、AIがすべての仕事をなくすだろう」というものです。この観点は、技術的な可能性を理由なく恐れる傾向があります。
しかし、すべての仕事がなくなるわけではないと考えています。むしろ、「この仕事を1ドルでやってくれる人を雇えるなら、100%そうするだろう」と考える仕事がたくさんあります。私は1ドルで人を雇うことはできませんでしたし、できたこともありません。今では、1ドルでソフトウェアを雇うことができます。
多くの作業が、利用可能性と価格によって大幅に増加する傾向があります。Uberの登場以来、タクシーに乗った人がどれだけいるか考えてみてください。過去20年で、タクシーサービスの利用は劇的に増加しました。20年前なら、タクシーをどこで見つけ、どう予約すればいいのか、あまりにも複雑だったので、多くの人がタクシーを利用していませんでした。しかし、一度非常に豊富で安価にすれば、誰もがそれを使うようになります。
同様に、AIが多くの業務を自動化すると、これまで人間では対応不可能だった領域にサービスが拡大します。JPモルガン・チェースのすべてのお客様が、毎日話せる個人的な友人を持ち、彼らのすべての金融生活を助けることができたら、どれほど素晴らしいでしょうか？これは技術的には可能ですが、コストが高すぎました。しかし、AIのコストが低下すれば、この価値を顧客に提供できます。
新しい需要の創出 も重要な現象です。AI技術により、サービスの単価が低下すると、総需要は増加する傾向があります。供給が増えても、需要はそれ以上に増える可能性があるため、実際の雇用機会は減少しないかもしれません。
結論
AI時代のソフトウェア市場は、表面的
원문출처: https://www.youtube.com/watch?v=fgzr3PhzIMk
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