ソフトウェア業界が、コマンドラインからグラフィカルインターフェースへの移行よりもさらに劇的な変革を遂げているかもしれないと、考えたことはありますか？先日、a16zのDavid George氏によるAI市場の詳細な分析に出席した際、衝撃を受けたデータがありました。急成長を遂げているAI企業は、年間693%という驚異的な成長率で事業を拡大している一方で、営業・マーケティング費用は従来のソフトウェア企業をはるかに下回っているのです。これは決して例外的なケースではなく、AI企業グループ全体の成長率は、非AI企業の2.5倍以上です。さらに驚くべきは、これらの企業の従業員一人当たり年間経常収益（ARR）が50万ドルから100万ドルに達しているのに対し、前世代のソフトウェア企業の標準は40万ドルだったことです。
これは何を意味するのでしょうか？それは、より少ない人員とコストでより大きな価値を生み出す、全く新しいビジネスモデルの誕生を目の当たりにしているということです。
Avid George氏はプレゼンテーションの中で、これは単なる小さな調整ではなく、完全なパラダイムシフトだと述べました。バージョン管理、テンプレート、ドキュメント、そしてユーザーの概念さえも、AIエージェント主導のワークフローによって再定義されつつあります。この変化に適応できない企業は、今後5年以内に完全に淘汰されると確信しています。
AI企業の成長の裏にある驚くべき真実
デビッド・ジョージ氏のプレゼンテーションは、真の成長とは何かを改めて考えさせられるデータを含み、2025年はAI企業にとって成長が加速する年であると強調しました。金利上昇とテクノロジー業界の縮小によって2022年、2023年、2024年と減速傾向にあったものの、2025年はこの傾向を完全に覆しました。最も顕著な点は、様々なランク付けの企業の中で、真にアウトライヤーと言える企業が信じられないほどの成長率を達成したことです。
このデータを見た時の私の最初の反応は、「この数字に何か問題があるのではないか？」でした。トップクラスのAI企業グループは、前年比693%の成長を記録しました。デイビッド氏によると、彼のチームもこの数字を信じる前に3回も確認したそうです。しかし、これは彼らのポートフォリオ企業の実際の状況や事例と完全に一致しています。これは孤立した現象ではなく、AI分野全体に起こっている体系的な変化なのです。
さらに重要なのは、成長の質です。従来のソフトウェア企業は年間売上高1億ドルに到達するまでに長い時間がかかりますが、急成長を遂げているAI企業ははるかに早くこのマイルストーンに到達します。デイビッド氏は重要な点を強調します。これは、営業やマーケティングへの支出が多いからではありません。むしろその逆で、急成長を遂げているAI企業は、従来のSaaS（Software as a Service）企業よりも営業やマーケティングへの支出が少ないのです。彼らは成長速度が速いにもかかわらず、支出は少ないのです。なぜでしょうか？それは、エンドユーザーの需要が非常に高く、製品自体が非常に魅力的だからです。
これはビジネスロジックの根本的な変化を浮き彫りにしていると思います。かつてのソフトウェア時代、成長は強力な営業チームと巨額のマーケティング予算に依存することが多かったのです。市場を啓蒙し、顧客を説得し、導入障壁を乗り越える必要がありました。しかしAI時代においては、真に優れた製品は自ら価値を語ります。製品がユーザーに即座に価値を提供し、初回使用時から効率性の向上を実感させられる場合、市場の需要は自然と生まれます。この製品主導の成長モデルは、従来の販売主導モデルよりもはるかに健全で持続可能です。
デイビッド氏が提示した別のデータも非常に興味深いものでした。AI企業は、従来のソフトウェア企業よりも粗利益率がわずかに低いという実情があります。彼らのチームの視点は独特で、AI企業にとって低い粗利益率は、ある意味では名誉の証です。なぜなら、低い粗利益率が推論コストの高さに起因する場合、それは2つのことを示しているからです。1つは、人々がAI機能を実際に利用していること、もう1つは、これらの推論コストは時間の経過とともに減少するということです。そのため、AI企業の粗利益率が非常に高い場合、彼らはある程度、少し懐疑的になるかもしれません。なぜなら、それは顧客が実際にAI機能を購入したり使用したりしていない可能性を示唆しているからです。
AI企業はなぜ高い効率性を実現できるのでしょうか?
ずっと疑問に思っていたことがあります。AI企業、そしてソフトウェア企業であるAI企業は、なぜ少ない人員でより多くの収益を上げることができるのでしょうか？デイビッド氏はプレゼンテーションで、正社員一人当たりの年間経常収益（ARR/FTE）という指標に焦点を当てました。これは、正社員一人当たりの年間経常収益です。この指標は、営業・マーケティングの効率性だけでなく、管理費や研究開発費も含めた、企業全体の業務効率を示す包括的な指標です。
トップクラスのAI企業の常勤従業員1人当たりARRは50万ドルから100万ドルであるのに対し、前世代のソフトウェア企業の標準は約40万ドルでした。これは単なる数字の違いのように思えるかもしれませんが、ビジネスモデルと運用方法は全く異なることを反映しています。デイビッド氏は、この違いの主な理由は、これらの製品に対する市場需要が非常に高く、市場投入に必要なリソースが少ないことだと考えています。
しかし、それは表面的な理由に過ぎないと思います。より深い理由は、AI企業が当初から事業運営のあり方について異なる考え方を迫られたことです。AIを活用して社内プロセス、製品開発手法、顧客サポートシステムを再設計せざるを得なかったのです。この強制的なイノベーションが、より効率的なビジネスモデルの構築につながったのです。
デイビッド氏は、特に鮮明な例を挙げてくれました。彼は最近、ある会社の創業者と話をしたのですが、その創業者は自社製品の進捗に不満を抱いていました。そこで、AIに深い専門知識を持つ2人のエンジニアを直属させ、Claude CodeやCursorといった最新のプログラミングツールを使って製品をゼロから作り直すよう指示し、これらのツールに無制限の予算を与えました。その結果、創業者は進捗が以前よりも10～20倍速くなったと感じたそうです。さらに、これらのツールからの請求額があまりにも高額だったため、組織全体の在り方を再考することになったそうです。
この例で私が最も印象に残ったのは、これが漸進的な改善ではなく、桁違いの飛躍だったということです。10倍から20倍のスピードアップとは一体何を意味するのでしょうか？それは、これまで1年かかっていたプロジェクトが、今では1～2か月で完了する可能性があるということです。このスピードの違いは、競争に決定的な影響を与える可能性があります。創業者はこう結論づけました。「製品チームとエンジニアリングチーム全体をこの方法で働かせる必要があります。そして、これは今後12か月以内に実現すると信じています。」しかし、これはチームの組織構造の根本的な変化も意味します。製品、エンジニアリング、デザインの境界線はどこにあるのでしょうか？これらの問いを再定義する必要があります。
2024年12月はプログラミングにとって転換点になると考えています。デイビッドも同じ考えで、その時点でプログラミングツールの質的な飛躍が見られるだろうと述べています。今後12ヶ月で、この変化は企業に真に根付くか、あるいは導入しない企業は同業他社に大きく遅れをとることになるでしょう。これは大げさな話ではなく、現実です。
AIに適応するか、それとも排除されるか?
デイビッドはプレゼンテーションの中で非常に深刻な点を指摘しました。AI時代以前に設立された企業にとって、AI時代に適応するか、それとも消滅するかのどちらかしかないということです。極端に聞こえるかもしれませんが、私も全く同感です。さらに、この適応はフロントエンドとバックエンドの2つのレベルで同時に行われなければなりません。
フロントエンドでは、企業は既存のワークフローにチャットボットを追加するだけでなく、AIを自社製品にネイティブに統合する方法を検討する必要があります。そのためには、製品がAIで何ができるかを再考し、変化を起こすために自らを根本的に変革する必要があります。デイビッド氏はいくつかの興味深い事例を紹介しました。AI時代以前から存在していたあるソフトウェア企業で、CEOがAIの理念によって完全に変貌を遂げた人物は、「私たちはAI製品になりたいと思っています。製品が『あなたの従業員は今、あなたのAIエージェントになりました。エージェントは何人いますか？』と尋ねられるようにしたいのです」と述べました。これらは、彼が現在議論しているトピックです。
さらに極端な例を挙げましょう。あるCEOはこう言いました。「今、私たちが達成しなければならないあらゆるタスクについて、私は自問自答しています。『これは電気でできるのか、それとも血液でやらなければならないのか？』」これは発想の極端な転換です。「電気」とはAIと自動化の活用を指し、「血液」とは人間の労働力を使うことを指します。この考え方の転換は根深いもので、企業内のあらゆるプロセスとタスクを再検討せざるを得なくなります。
バックエンドでは、企業は最新のプログラミングモデルとツールを全面的に導入する必要があります。すべての開発者は最新のプログラミング支援ツールを使用し、すべての機能領域で最新のツールを使用する必要があります。これまでのところ、プログラミング分野の導入率が最も高く、最も大きな飛躍が見られました。しかし、この変化は他の機能領域にも広がりつつあります。
デイビッド氏は、AI導入前の企業にとって朗報なのは、ビジネスモデルの進化がまだ初期段階にあることだと指摘した。最も破壊的なシナリオは、テクノロジーと製品がビジネスモデルと同時に変化することだ。テクノロジーと製品は確かに劇的な変化を遂げているが、ビジネスモデルの変革はまだ完全には進んでいない。
彼はビジネスモデルをスペクトラムとして捉えています。一番左はライセンスモデル、つまりSaaS以前の時代のライセンスと保守のモデルです。次にSaaSとサブスクリプションモデルが登場します。これは通常、シート料金に基づいており、これは大きな破壊的イノベーションでした。この移行期にAdobeに何が起こったかを見れば一目瞭然です。次は消費ベースモデル、つまりクラウドサービスの課金方法です。多くのタスクベースのビジネスがシートベースから消費ベースへと移行しました。
次の段階は成果ベースのモデルです。タスクの完了度に応じて料金が発生します。現在、このモデルを真にサポートできるのは、問題解決を客観的に測定できるカスタマーサポートとカスタマーサクセスだけです。しかし、モデルの機能が向上し、カスタマーサポート以外の機能でも同様の成果を測定できるようになれば、既存の企業にとって非常に大きな破壊力を持つでしょう。
この進化の道筋は非常に示唆に富んでいます。ライセンスからサブスクリプションへ、サブスクリプションから消費へ、そして消費から成果へ。それぞれの変化が、前世代のビジネスモデルを破壊してきました。私たちは今、消費から成果へのこの変化の瀬戸際にいます。AIエージェントが確実にタスクを遂行し、客観的に評価できるようになれば、成果に基づく価格設定が主流になるでしょう。その時、依然としてシート単位で料金を請求している企業は、完全に競争力を失うことになるでしょう。
大企業のAI導入のジレンマ
デイビッド氏は、フォーチュン500企業におけるAI導入について非常に興味深い見解を示しています。大企業のCEOから聞く話と実際の状況の間には大きな隔たりがあると彼は言います。CEOたちは皆、「適応しなければならない」「必要なAIツールを切実に知りたい」「変化する準備はできている」「これらのツールを全面的に導入する」「AI企業になりたい」と口を揃えます。
しかし、現実は全く異なります。この考え方と実際のビジネス変革との間の最大の乖離は、チェンジマネジメントが非常に難しいという事実にあります。単にAIアシスタントを活用して業務を効率化してもらうだけでも、十分に困難です。実際のビジネスマネジメント、ビジネスプロセスの変更、そしてチェンジマネジメントは、どれも極めて困難です。
デイビッド氏は、事態の進展が予想よりも遅いという噂が流れていることに驚きはないと述べ、AIを真に導入し、何をすべきかを知っている優良企業にとって、その影響は計り知れないと述べた。彼は具体的な例をいくつか挙げた。Chimeはサポートコストを60%削減したと述べ、Rocket Mortgageは引受業務に110万時間、前年比6倍の削減、年間4,000万ドルの運用コスト削減に相当したと述べた。
これは、意欲と能力のギャップという重要な問題を浮き彫りにしていると思います。大企業のCEOはAI導入に意欲的ですが、それを実際に導入できるかどうかは全く別の問題です。変革管理の難しさはしばしば過小評価されています。単にツールを購入したりAIエンジニアを雇ったりするだけでは不十分です。企業のプロセス、文化、そして組織構造を根本的に変える必要があるのです。
さらに、多くの大企業は、AI導入に向けてまず業務を調整する必要があります。チャットボットの導入は一つの選択肢ですが、それによる生産性向上は限定的かもしれません。しかし、AI導入のためにシステム、情報、バックエンドを徹底的に見直さなければならない場合、多くの作業は潜在的であり、蓄積され、成果はまだ見えていません。
デイビッドは、今後12ヶ月は非常に興味深いものになると予測しています。彼は、今後さらに多くの事例が見られるだろうと考えていますが、成功する企業と失敗する企業が出てくるでしょう。成功する企業は生産性において大きな優位性を獲得する一方で、そうでない企業は大きな不利を被ることになります。この差別化は、人々が想像するよりも早く、そして劇的に起こると私は考えています。
モデルバスターと市場の未来
デイビッド氏のプレゼンテーションで、私が特に示唆に富んだ概念に触れました。それは「モデルバスター」です。これは、特定の状況において、成長率と持続期間が誰も予測できない水準をはるかに超える企業を指します。iPhoneはこの概念の典型的な例です。iPhone発売前のコンセンサス予測と4～5年後の実際のパフォーマンスを比較すると、コンセンサス予測は3倍も乖離していました。そして、iPhoneは世界で最も注目されていた企業の一つでした。
デイビッドは、AIがこれまでのキャリアで経験した中で最も大きなモデル破壊者になるだろうと考えています。多くのAI企業は、スプレッドシートの予測をはるかに上回る成果を上げるでしょう。私も全く同感です。テクノロジープラットフォームが漸進的な改善ではなく、桁違いの飛躍的な進歩をもたらす場合、従来の予測モデルは効果を発揮しなくなります。
彼は、テクノロジー自体がモデル破壊につながると指摘した。しかし、2010年以降、テクノロジーは前例のないスピードと規模で高利益率の収益をもたらしてきた。そのため、初期段階では常に高額に見えるものの、期待を上回り、必要資本をはるかに超える価値を生み出し続けている。今回も状況が変わらないと考える理由はない。
デイビッド氏の設備投資に関するデータも非常に興味深いものです。ドットコムバブル時代と比較すると、現在の設備投資は実際にはキャッシュフローによって支えられており、売上高に対する設備投資の割合は大幅に低下しています。設備投資の最大の負担を負っているのはハイパースケールクラウドサービスプロバイダーであり、これらは史上最高の業績を上げている企業の一つです。
デイビッド氏は、ポートフォリオ企業として、こうした設備投資を歓迎していると明言しました。「学習と推論に必要な供給を可能な限り多く提供するために、可能な限りの能力を構築することは非常に良いことです。そして、その負担の大部分は、歴史上最も優れた商業企業が担っているのです。」
彼らが気づき始めた現象の一つは、負債の流入でした。将来予想される設備投資のすべてをキャッシュフローだけで賄うことは不可能であり、市場は負債の存在を目にし始めました。しかし、全体としては、Meta、Microsoft、AWS、Nvidiaのような企業を相手にしている限り、キャッシュフローで資金調達し、キャッシュフローを継続的に創出し、負債を活用する企業に対して、彼らは非常に満足していました。
デイビッドは注目すべき事例としてオラクルを挙げました。オラクルは継続的に利益を上げており、自社株買いも行っていますが、確定拠出金は巨額で、いわばギャンブルです。今後長年にわたりキャッシュフローがマイナスに陥ることになります。市場もこの状況に気づき始めており、オラクルのクレジット・デフォルト・スワップ（CDS）コストは過去3ヶ月で約2%に上昇しました。これは注目すべきシグナルです。
この資本集約的な建設段階は必要不可欠ですが、リスクがないわけではありません。重要なのは、これらの投資が最終的に利益を生み出すようにすることです。現在、需要は供給をはるかに上回っています。すべてのハイパースケールクラウドサービスプロバイダーは、需要が供給をはるかに上回っていると報告しています。ギャビン・ベイカー氏は、デイビッド氏とのインタビューで、良い例え話をしてくれました。インターネット時代には大量の光ファイバーケーブルが敷設されましたが、それらは使われずに放置されていました。これはダークファイバーと呼ばれています。しかし、AI時代にはダークGPUは存在しません。データセンターにGPUを設置すれば、すぐにフル活用されるでしょう。
驚異的な所得増加率
デイビッド氏は特に印象的なデータを提示しました。クラウドサービス、上場ソフトウェア企業、そして2025年に創出される純収益を比較したのです。上場ソフトウェア企業は2025年に合計460億ドルの新規収益を生み出しました。OpenAIとAnthropicだけを見れば、営業利益で計算した新規収益は、そのほぼ半分に相当します。
さらにデイビッド氏は、2026年についても同様の分析をすると、AI企業（モデル企業）が上場ソフトウェア業界全体（SaaSだけでなく、SAPや既存ソフトウェア企業を含む）の新規収益の75%から80%を占める可能性があると予測しています。このスピードはまさに驚異的です。これは、わずか数年でAI企業が創出する新たな価値が、従来のソフトウェア業界全体の価値を上回ることを意味します。
ゴールドマン・サックスは、AIインフラが9兆ドルの収益を生み出すと推定しています。利益率20%、PER22倍と仮定すると、これは35兆ドルの新たな時価総額に相当します。約24兆ドルは既に市場価格に織り込まれています。この成長がAIだけに起因するのか、大手テクノロジー企業の業績だけに起因するのかは議論の余地がありますが、依然として大きな成長余地があり、これらの仮定が正しければ、大きな上昇余地が期待できます。
デイビッドは簡単な計算も行いました。現在の推計によると、2030年までにハイパースケールクラウドサービスプロバイダーの累積設備投資額は5兆ドルをわずかに下回る見込みです。この4.8兆ドル、つまり5兆ドル近くの投資に対して10%の閾値収益率を達成するには、2030年までにAI関連の年間売上高が約1兆ドルに達する必要があります。ちなみに、1兆ドルは10%の収益率を生み出すのに必要な世界のGDPの約1%に相当します。
これは本当に可能なのでしょうか？理想からは程遠いかもしれませんが。しかし、デイビッド氏は2030年だけを見据えるのは限界があると考えています。これらの投資のリターンは、2030年から2040年といったより長い期間で実現する可能性があります。そして、現在AI関連の収益は約500億ドル（彼の概算）で、その大部分が過去1年半で生み出されたものだとすれば、500億ドルから1兆ドルへの成長は不可能ではありません。
将来についての考え
デイビッドのプレゼンテーションを聞いて、私が最も強く感じたのは、私たちは歴史的な転換期の始まりにいるということだ。中間でも終わりでもなく。これは10年から15年続く可能性のある製品サイクルであり、私たちはまだ始まったばかりだ。このことに、私は興奮と不安を同時に感じている。
注目すべきは、この変革がもたらす計り知れない機会です。AIに迅速に適応し、完全に活用できる企業は、競争優位性を獲得するだけでなく、次の時代を定義する可能性も秘めています。新たなユニコーン企業の出現、新たなビジネスモデルの出現、そして全く異なる企業組織のあり方を目の当たりにするでしょう。
懸念されるのは、この変化がほとんどの人が予想するよりもはるかに速いペースで起こっている可能性があることです。デイビッド氏が挙げた統計は特に示唆的です。S&P 500構成企業が指数に留まる平均期間は、過去50年間で40%減少しています。これは、企業が加速度的に破壊的な変化に見舞われていることを意味します。AI時代においては、このペースはさらに加速する可能性があります。
明確な乖離が生まれると私は考えています。AIの可能性を真に理解し、製品、プロセス、そして組織構造を根本的に見直す企業もあれば、そうでない企業もあります。こうした企業は、桁違いの効率性向上と競争優位性を獲得するでしょう。一方、変革への意欲はあっても、変革管理の難しさ、組織的な惰性、そして技術的負債のために、進展は遅いでしょう。この乖離は、今後数年間でますます顕著になるでしょう。
起業家にとって、今はまさに最高の時代と言えるでしょう。市場の需要は非常に強く、技術力は急速に進歩し、資本市場は真のポテンシャルを持つ企業を積極的に支援しています。さらに、前世代のソフトウェア企業と比較すると、より少ないリソースで、より速いペースで、同じ規模の事業を実現することが可能になっています。これは起業の参入障壁を下げる一方で、製品の品質と市場適合性に対するハードルも引き上げています。
投資家にとって重要なのは、真のモデルバスターを見極めることです。これらの企業は、従来のモデル予測をはるかに超える成長率と期間で成長します。しかし、そのためには、投資家が十分な先見性と忍耐力を持ち、一見不合理に見える成長曲線でも信じる覚悟を持つことも必要です。
エンジニア、プロダクトマネージャー、デザイナーなど、どんな職種であっても、プロフェッショナルにとって、新しいツールや作業方法を素早く習得し、適応する能力は不可欠です。デイビッドの例、つまり最新のプログラミングツールを使う2人のエンジニアが、以前よりも10～20倍速く作業できるようになったという例は、決して例外的な事例ではなく、トレンドとなっています。こうした新しいツールや手法を習得した人は、キャリアにおいて大きなアドバンテージを得るでしょう。
最後に、この変革は単なる技術的な変革ではなく、マインドセットの転換でもあるということを申し上げたいと思います。「どのように行うべきか」から「どのような結果を達成したいか」、「人員を増やす」から「この問題を解決するためにAIをどのように活用するか」、「既存の手順に従う」から「可能性を再考する」という転換です。「電気か血液か」という問いは、一見極端に思えるかもしれませんが、この変革の本質を捉えています。
私たちはソフトウェアの世界の書き換えを目の当たりにしています。これは漸進的なアップグレードではなく、完全な再構築です。そして、これを理解し、受け入れる個人や企業が、次の時代を決定づけるでしょう。
