Openclaw のエージェント経済から利益を得る資産と損害を受ける資産はどれでしょうか?

著者: Changan I Biteyeコンテンツチーム

以前の AI は、話すことしかできないインターンのようなものでしたが、現在、OpenClaw はすぐに実践できる熟練したベテランのようなものです。

以前は、AIにチケットの予約方法を尋ねると、旅行のヒントを提供してくれました。しかし今では、「上海に行きたい」と言えば、AIが直接価格を比較し、注文し、座席を選んでくれます。Qianwenの自動フードデリバリー注文機能に見られるように、AIは様々なアプリで結果を提供し始めています。

この変化により多くの企業から資金が静かに奪われ、評価額の低下につながっています。

この記事では、この生産性革命によって引き起こされた資産の再価格設定ロジックを次の側面から分析します。

価値の崩壊:人的資本プレミアムと情報の非対称性に依存する古い資産のうち、どれがその堀を失っているかを分析します。
価値の移行:資金がコンピューティング能力、エネルギー、暗号化された決済プロトコル、および具現化されたスマートハードウェアにどのように流れるかを調査します。
実践ガイド:最先端の製品体験に基づいた対処戦略を個人に提供します。

I. 価値の崩壊: どの古い資産がその堀を失っているのか?

1. SaaSソフトウェア企業の株式

ソフトウェア業界は、機能重視から実行重視への変革期にあります。かつてユーザーがソフトウェアにお金を払うのは、主に操作を簡素化し、マウスをクリックするだけでタスクを完了できるユーザーインターフェースを求めていたからです。

しかし、AIエージェントが基盤となるロジックを直接操作し、結果を提供する能力を持つようになると、従来のソフトウェアが運用のエントリーポイントとして持つ価値は崩れ始めます。ユーザーはもはや複雑なソフトウェアインターフェースを必要としません。コマンドを発行するだけで、エージェントは基盤レベルでタスクを完了できます。

私の個人的な経験：Gemini の Nano Banana 写真編集機能は Meitu Xiu Xiu よりも優れています。

この論理の転換は資本市場にパニックを引き起こした。米国のソフトウェアセクターは現在、大幅な評価調整の真っ只中にある。

セクター崩壊: 2026年1月末、S&P北米ソフトウェア指数は1か月間で約15%急落し、2008年の金融危機以来最大の月間下落を記録しました。
巨大企業が縮小：過去数日間の取引だけで、米国のソフトウェア部門の市場価値は 8,000 億ドル以上も減少しました。

投資家は、シンプルな機能しか提供せず、中核となるデータモートを欠くSaaS企業がAIの猛攻を受けていることに気づき始めています。現在、世界中の上場ソフトウェア企業の89%の時価総額は利益の10倍を下回り、平均株価は33%下落しています。

 (画像出典: @afc)

2. 基本的な仲介プラットフォームの株式

従来のビジネスモデルでは、アグリゲーション・プラットフォームは断片化された情報を統合し、情報の非対称性を活用し、トラフィックのエントリーポイントを制御することで利益を上げます。彼らは販売業者から手数料を徴収し、ユーザーに広告を表示することで、実質的に仲介業者としての役割を果たします。

しかし、OpenClaw はこのパターンを完全に破壊しました。

仲介レイヤーのバイパス：エージェントが価格交渉を自動化し、直接注文を行えるようになると、仲介プラットフォームのインターフェースを介した操作は不要になります。エージェントは最下層のサービスプロバイダー（航空会社やホテルの公式サイトなど）に直接接続することで、仲介プラットフォームが課す手数料を回避できます。
広告モデルは破綻しつつあります。マーチャントは広告が確実に表示されるようトラフィックを購入していましたが、エージェントは広告を見ていません。上位表示のために購入済みの広告枠に依存しているスパム広告は、オーディエンスを完全に失うことになります。

事例比較：現在、異なるECプラットフォーム間で同一商品の価格差が顕著になっています。同じ商品でも、小紅書や抖音（ドウイン）では動画広告によるプレミアム価格の影響で、通常、拼多多よりも価格が高くなります。しかし、AI時代においては、エージェントは絶対的な合理性に基づき、ネットワーク全体の最安値を直接固定するため、情報の非対称性に依存するプラットフォームのプレミアム価格空間は急速に消滅し、ゼロになってしまいます。

ゴールドマン・サックスが「2026年世界インターネット再評価レポート」で述べたように、2026年は仲介プラットフォームがアグリゲーターからデータプロバイダーへと退化する転換点となるでしょう。

ゴールドマン・サックスの最高情報責任者であるマルコ・アルジェンティ氏は、AIエージェントが従来のトラフィックに直接介入して意思決定を行うことができるため、顧客獲得のために広告枠の購入に依存しているプラットフォームは、テイクレートにおける優位性を失いつつあると指摘している。

3. 不動産関連ファンド・株式（特に商業用不動産）

生産性の手段は人からコードへと移行しつつあります。人は物理的なオフィススペースと住居を必要としますが、不動産業者に必要なのはサーバールーム、電力、そしてハードウェアだけです。こうした生産関係の再構築は、伝統的な不動産資産の価値論理に変化をもたらしています。

1. オフィススペースの需要の減少

かつて、大企業が好立地のオフィスビルを賃借する主な目的は、従業員の居住でした。しかし、2026年にはAIエージェントが大規模な商用アプリケーションに導入されることになり、物理的なワークステーションの需要は急減し始めています。

ゴールドマン・サックスは、AIの推進により、2026年までに米国では従来の管理職や専門サービス職が毎月約2万人失われると予測している。

2. 資本シフト：商業用地からエネルギーとコンピューティングパワーへ

資本は、好立地の不動産から、電気代が安く、電力網が安定しており、冷却効率が高いデータセンター資産へと流れています。

モルガン・スタンレーが2026年初頭に発表したレポートは、AIの拡大における主要なボトルネックが半導体からエネルギー供給に取って代わったと指摘しました。これは、土地の価値がもはやビジネスセンターからの距離ではなく、安価な電力と光ファイバーのバックボーンネットワークへのアクセスによって決まることを意味します。

2026年初頭までに、米国の都市におけるオフィスビルの平均価格は、前回のピークから約50%下落しました。この下落は、リモートワークとAIによる自動化という二重の影響が市場価格に最終的に反映されたことを反映しています。

米国全体のオフィススペースの空室率は2024年末までに20%を超え、1986年と1991年に記録された過去最高を更新しました。テクノロジー関連と管理関連の雇用喪失が最も深刻な地域では、この数値は35%という警戒ラインに近づいています。

4. 人材サービス会社（アウトソーシング・コンサルティング資産）

これらの企業の評価ロジックはかつて、従業員数と生産性が比例するという前提に基づいていました。しかし、エージェントはジュニアアナリスト、プログラマー、法務アシスタントを非常に低コストで代替できるため、多くの従業員は資産から大きな経営負債へと変貌を遂げています。

アクセンチュア（ACN）やインフォシス（INFY）といった労働集約型の専門サービスセクターから資本が急速に撤退している。これらの企業はジュニアプログラマーに大きく依存しているが、AIは標準化されたコーディングタスクの大部分を処理できるようになっている。

FilmHurricaneは、ケニアの学術論文執筆業界について現地調査を実施しました。かつて数十万人もの地元住民を支えてきたこの人材アウトソーシング業界は、AIの台頭によって壊滅的な打撃を受けています。

注文が激減：地元の専門家はビデオの中で、学生がAIを使って論文を作成するようになったため、エッセイ代筆の注文が激減したと述べています。以前はアフリカのライターに数百ドルかかっていた作業が、今ではAIを使うことでほぼゼロコストで完了できます。

スキルの価値がゼロに：かつては英語力と学術論文執筆能力がコアコンピテンシーでしたが、AIの台頭により、こうした基本的な知的労働の価値は急速に低下しました。これは個人ライターにとっての危機であるだけでなく、UpworkやFiverrといった、個人の労働力に依存して報酬を得ているプラットフォームにとっても共通のマイナス要因です。

資本市場はもはや従業員数を競争優位性とは見なしていません。成長の中核エンジンとして人員増加に依存し続ける企業は、AIによって生産性と効率性が完全に影を潜めてしまうリスクがあります。将来、高価値資産は、コードを通じて大規模なエージェント運用を制御できる軽量な組織に集中するでしょう。

II. お金はどこへ行ったのでしょうか?

1. 生産要素の再構築：電力需要とエネルギー確実性の計算

古い資産の堀が崩壊しても、富は消滅せず、エージェントの運用をサポートする基礎となるインフラストラクチャに流れます。

エージェントの運用は、本質的に電力とコンピューティング能力の継続的な消費です。企業は、もともと従業員の住居費（オフィス賃料など）に充てられていた物理的なオフィスコストを、コンピューティング能力のサブスクリプション費用やエネルギーセキュリティ費用へとシフトさせています。

トークン手数料は事業運営にとって大きな負担となっています。現在のトップクラスのモデル（Claude Code/Seedance 2.0など）は推論コストが非常に高く、複雑なタスク1つで数千ドルのコストがかかります。こうした高コストにより、業界は推論コストの引き上げ競争に突入しています。

専用の推論チップとオープンソースモデル (DeepSeek や Kimi など) の適用により、単一の推論にかかるコストは引き続き低下し、電力割り当ては希少かつ代替不可能な生産要素になります。

この価値シフトの波では、特定の供給特性を持つハードウェアとエネルギー資産が最大の恩恵を受けています。

コアコンピューティングハードウェア： NVIDIAとAMD。エージェントの実行に必要なコンピューティングパワーの基盤を提供し、AI生産性の中核サプライヤーです。
エネルギー・公益事業： Vistra Corp、Constellation Energy。安定した電力供給を担う企業は、従来は守備的なセクターと見られていたものの、AIサプライチェーンにおけるプレミアム資産として再評価されています。
デジタルインフラREIT：エクイニクス、デジタル・リアリティ。これらのデータセンターは、従来型のオフィスビルに流れていた資金を奪い取っています。

結論として、資産の価格決定力は、オフィススペースを提供する地主からコンピューティング能力を提供するサプライヤーへと移行しています。

2. AI を活用した自動決済システム：手動確認から自動コード決済への移行。

前述の通り、エージェントはネットワーク全体で価格を比較することで、従来の仲介プラットフォームを時代遅れにしてきましたが、価格比較はあくまで第一歩に過ぎません。エージェントが最良価格を確定したら、その後は独立して取引を完了する能力が必要です。従来の決済システムの現状の制約により、この閉ループプロセスは実現できず、資金はコード駆動型の暗号プロトコルへと向かっています。

同益千文が最近発表した「ミルクティー自動注文」機能を例に挙げてみましょう。AIはすでにアプリ間の選択と注文操作を実行でき、エージェントの意思決定とインタラクションにおける成熟度を証明しています。しかし、実際の導入では、従来の銀行システムでは依然として手動による顔認証、SMS認証コード、または物理的な本人確認が必要となるため、自動化プロセスは最終決済段階で機能不全に陥ることがよくあります。

意思決定は可能だが支払いは不可能というこのギャップこそ、X402 のようなプログラム可能なトランザクションプロトコルの価値が生まれる場所です。

受益資産:

プログラム可能なトランザクションプロトコル (X402 など)は、エージェントに秘密キー管理と資金アクセス機能を提供し、従来の支払いインターフェースをバイパスして、コードを通じて直接金融のやり取りを実行できるようにします。
ステーブルコイン（USDT や USDC など）は、24 時間 365 日オンラインの無人決済環境を提供し、エージェントのビジネス活動の決済ベンチマークとして機能します。
高性能パブリックブロックチェーン（Kite AIなど）：エージェント向けにカスタマイズされたレイヤー1ブロックチェーンで、低レイテンシの実行環境を提供します。プログラム可能なガバナンスとアイデンティティを通じて、エージェントに正当なアイデンティティとアクセス制御を提供し、孤立したツールから、自律的な意思決定、コラボレーション、そして収益を生み出す経済主体へと変革します。エージェントの取引量の爆発的な増加に伴い、Kite AIは中核的なコラボレーションインフラとして、近年市場で高い価格パフォーマンスを見せています。

代理店が価格を比較することはできても支払いができない現状は、暗号化決済システムの台頭を促しました。自動決済インターフェースのプロトコルを制御する者は、従来の金融仲介業者が失ったビジネストラフィックを奪うことになるのです。

3. 生産性モデルの進化：具現化された知能と物理的実行ハードウェア

AIが論理的意思決定とソフトウェアとのインタラクションの問題を解決すると、この知能を支える物理的な存在へと資本が流れ始めます。当初は「基本的な知的労働」の購入に割り当てられていた予算は、物理的な実行能力を備えたハードウェア資産に再配分されています。

エージェントの知能が臨界点に達すると、その有効性を制限する唯一のボトルネックは、その物理的な形状にあります。現実世界でのAIの欠点を補うため、ロボットハードウェアへの資金が流入しています。

業務シナリオの拡大：エージェントの応用範囲は、コンピュータ画面から物理的な空間へと広がっています。OpenClawをロジック制御に活用することで、AIは家庭管理（掃除の監視や家事支援など）や産業生産に介入できるようになります。
設備投資の代替：企業と家計はコストを転嫁しています。以前は人間のアシスタントや下級外注労働者に支払われていたコストが、今ではホームサービスロボットや産業用ロボットといった、具現化された知能デバイスの購入のための固定資産支出へと転換されています。

特定のメリットを持つ資産クラス

具現化された知能の中核コンポーネント： 2026年初頭には、ロボット関節（減速機、サーボモーター）や触覚センサーなどの分野で大幅な価格上昇が見られました。これらのコンポーネントは、エージェントがコードから物理的な実行へと移行するためのハードウェア基盤を形成します。
プログラム可能な自動化機器:基盤となるインターフェースを開き、エージェントがアクセスして直接制御できるインテリジェントな工場設備とスマートホーム端末。

ゴールドマン・サックスは、エージェントとロボットの組み合わせが設備投資の世代交代を引き起こしていると指摘しています。エージェントはハードウェアへの投資収益率を大幅に向上させるため、以前は人材アウトソーシングに流れていた予算が、現在では年間25%の割合でロボット資産の購入に転換されています。

エージェントはハードウェアに思考能力を与え、ハードウェアはエージェントに収益化のための物理的な形態を提供します。この相補性により、エージェントの進化は必然的に物理的なアクチュエータ資産の再評価につながることになります。

III. KOLの意見の要約

Teddy@DeFiTeddy2020 (XHuntランキング: 1742)

オピニオン： OpenClawが牽引するエージェンシーエコノミーは、AIエージェントがAPIを直接呼び出し、自律的に検索・価格交渉を行い、物理的なオフィスを必要としないため、SaaSソフトウェア銘柄、仲介プラットフォーム銘柄、商業用不動産関連資産の評価額を大幅に押し下げるでしょう。従来、人間の行動に依存してきた資産は、体系的な再評価に直面するでしょう。

https://x.com/DeFiTeddy2020/status/2020762007625248925?s=20

Haotian@tmel0211 (XHuntランキング: 1202)

意見：AI + 暗号通貨は、Web2とWeb3の境界を越える巨大な軌道を描くでしょう。これは、トレンドに沿ったエージェント経済の発展による必然的な結果です。AIが分散化されると、AIに必要な信頼できる決済、アイデンティティ、そして契約は、暗号通貨が得意とする分野となり、期待に値します。

https://x.com/tmel0211/status/2020319970908074021?s=20

Dov @dov_wo (XHuntランキング: 1843)

意見：大きな転換点が到来した。SaaSやソフトウェア企業の株価は暴落し、Cheggのような企業はGPT-4に圧倒されている。ClaudeCodeとOpenClawの登場により、ウォール街のアナリストや弁護士といった高給職は衰退し、3年以内に労働力の半数以上が解雇されるだろう。従来の教育は役に立たなくなり、学生は卒業と同時に10倍の効率と2倍の効果を持つAIに取って代わられるだろう。これは、新世代が旧世代の富と意味を略奪していることを意味する。人間には休息が必要だが、AIは安価で継続的なものであり続け、すべてが終わる。人々はNotionのような文書を扱うことを避け、AIに頼って新旧の世界を繋ぐべきだ。

https://x.com/dov_wo/status/2020045763330601007?s=20

BuccoCapital Bloke@buccocapital (XHuntランキング: 3935)

意見：現在のSaaS弱気相場の主な原因は「社内構築」ではなくなったものの（多くの企業が依然として既製のSaaSに依存しているため）、AIエージェントエコノミーは依然として複数の構造的圧力をもたらし、SaaS企業にとって長期的なプレッシャー、さらには評価の見直しにつながるでしょう。プラットフォームの差別化はゼロに近づきつつあり（顧客獲得コストが大幅に増加）、価値はエージェント層に移行し、地元のAIスタートアップはより優れた成果ベースのソリューションを提供することでLTVを低下させています。シート収益モデルは崩壊し、「シート単価」から「成果報酬」への移行は困難で、価格決定力と粗利益率は低下し、オーガニックトラフィックの減少はCACをさらに押し上げ、AI人材獲得競争は運用コストを激化させています。投資家は、これらの弱気相場要因の強さとタイミングを明確に理解する必要があります。

https://x.com/buccocapital/status/2015603777420607967?s=20

アレックス・クレイトン@afc (XHuntランキング: 31467)

意見：上場ソフトウェア企業の現在の評価倍率は悲惨な水準にあります。100社以上のうち、89%はNTM収益の10倍未満で取引されており、20倍を超えているのはわずか3社です。ほとんどの企業は収益成長が停滞しており、ARRの中央値は年間わずか15%で、AnthropicのようなAIスタートアップ企業に大きく遅れをとっています。AIは一部の予算を代替するかもしれませんが、それが根本的な原因ではありません。真の問題は、ほとんどのSaaSベンダーが、顧客が喜んで購入できるAI製品を開発していないことです。革新を起こし、AIのトラクションを実証できなければ、これらの従来型企業は低成長、低評価、そして緩やかな衰退を経験することになるでしょう。今こそ、AIによる変革にとって重要な時期です。

https://x.com/afc/status/2014133417538130351?s=20

IV. 結論: 私たちのような一般人は何をすべきでしょうか?

資産価格の再評価に直面した時、一般の人々が参加できる最も効果的な方法は、最先端の製品を深く体験し、生産性の限界の変化を認識することです。

1. バイブコーディングをマスターする：反復的な開発パラダイムを実現する

Claude Code 2.0 のようなツールは、ソフトウェア開発の基本的なロジックを変えました。

開発の焦点は、コードを一行ずつ書くことから、マクロアーキテクチャの最適化へと移行しました。かつては1週間のチームワークを必要としていた機能が、AIの支援があれば個人でも数時間で完成できるようになりました。これは、利益を人員規模に依存していた従来のソフトウェアアウトソーシング資産の評価ロジックを再検討する必要があることを意味します。

AI によって節約された時間を、個人の生産性における大幅な利益に変換しようと努めることにより。

2. ビデオ制作におけるコストの変曲点の特定: Seedance 2.0 を例に挙げます。

Seedance 2.0 などのビデオ生成モデルの普及は、ビジュアルコンテンツの制作コストが構造的に低下していることを意味します。

物理的資産リスクの評価: 複雑な広告ストーリーボードを生成すると、AI 生成映像の忠実度が実写映像の忠実度に近づくと、高価な撮影機材を持つレンタル会社や従来の映画・テレビパークの資産価値が縮小することがわかります。
市場の変化を特定する: 高度に統合された生成ツールを体験することで、どの市場が一掃段階にあり、どの市場が技術の強化により徐々に成長しているかを区別できます。

3. ビジネスループ内の欠落リンクの特定: 支払いのボトルネックの観点からトランザクションプロトコルを調査する。

自動ミルクティー注文などのシナリオにおける Tongyi Qianwen のパフォーマンスは、エージェントの意思決定と実行のギャップを明らかにします。

成長の機会を特定する: 日常業務において、AI が意思決定はできるもののトランザクションを完了できないブレークポイントを探します。これが将来の中核的な成長領域となります。
オンチェーン決済ロジックの検証：エージェントが従来の銀行システムを通じて支払いを完了できない場合、資金は必然的にプログラム可能なオンチェーンプロトコルに流れます。これは、X402とその関連インフラストラクチャが投機的な資産ではなく、エージェントのビジネスループを完了するために必要なリンクであることを証明しています。

重要な推奨事項：仕事と生活の両方で高度なツールを継続的に活用することで、生産性の変化への敏感さを維持してください。2026年には、個人のクロスドメイン統合能力と、AI産業チェーンの中核ノード（エネルギー、コンピューティング能力、決済、実行）に関する深い理解が、最も強固な資産となるでしょう。