「ソフトウェアが AI を飲み込む」：SaaS の終末パニックが広がる中、HSBC はそれは間違いだと主張します。

執筆者：ナルト・コズミックウェーブ、深見テックフロー

2026 年 2 月、テクノロジー株式市場はシステム崩壊を経験し、一部のメディアはこれを「SaaSpocalypse」(SaaS の終焉) と呼びました。

Salesforceの株価は2025年の高値から約40％下落しました。ServiceNowの株価は四半期決算発表後、経営陣が電話会議で「AIエージェントが座席数の増加の可視性を複雑化させている」と述べたため、1日で11％以上急落しました。Workdayは22％以上下落し、S＆P 500ソフトウェア＆サービス指数全体の時価総額は2026年の最初の6週間で約1兆ドル減少しました。

市場の論理は単純明快です。AIエージェントはすでに多くの手作業を代替しています。企業はAIを活用して、以前は100人を必要としていたタスクを完了させています。当然のことながら、100台のソフトウェアワークステーションは不要です。ワークステーション単位で課金するSaaSビジネスモデルは、終焉を迎えたと考えられています。

このパニック取引が業界全体に広がったちょうどその頃、HSBCの米国テクノロジー調査責任者であるスティーブン・バーシー氏は、 「ソフトウェアがAIを食い尽くす」という非常に挑発的なタイトルの調査レポートを発表した。

彼の主張の中心は、一文で要約できる。市場のパニックは誤った判断である。

トレンドに逆らうレポート

「AIがエンタープライズソフトウェアに取って代わるのではないかという市場の懸念は根拠がない。」

彼はレポートの冒頭でこう記している。彼の見解では、AIはソフトウェアを破壊するのではなく、ソフトウェアに吸収され、エンタープライズ・ソフトウェア・プラットフォームに組み込まれた機能レイヤーとなる。ソフトウェアはAIの敵ではなく、AIが現実世界に到達するための手段なのだ。

この論理は、現在の市場の物語の枠組み全体を覆すものです。市場の懸念は「AIがソフトウェアに取って代わる」というものです。一方、バーシー氏の判断は「ソフトウェアがAIを飼いならす」というものです。

彼はインターネット時代の歴史的なアナロジーを例に挙げた。インターネットが爆発的に普及した当時、初期の価値蓄積はサーバー、光ファイバーケーブル、データセンターといった物理的なインフラに集中していた。多額の資本がハードウェアインフラに投入され、苦戦を強いられていた初期のインターネット企業が最終的に長期的な価値を獲得したのだ。しかし、インターネットの価値の究極の源泉はソフトウェアである。

バーシー氏は、AIの進化は同じ筋書きを繰り返していると考えています。2024年と2025年はインフラ構築の時期であり、コンピューティング能力、モデル、そしてコード統合がソフトウェア層の爆発的な発展への道を切り開きます。そして2026年は、そのエンジンが真に始動する年となるでしょう。

「ソフトウェアは、世界最大規模の企業におけるAI普及の主要なメカニズムとなるでしょう。2026年はソフトウェア収益化の出発点となると考えています。」

なぜ基本モデルはエンタープライズソフトウェアを置き換えることができないのでしょうか?

このレポートの最も説得力のある主張は、「AIはソフトウェアを直接破壊する」という論理を段階的に分析している点だ。

批評家の主張は非常に説得力があるように思われます。大規模な言語モデルではすでにコードを記述でき、バイブコーディング（自然言語の記述から直接使用可能なソフトウェアを生成する）が増加しており、AI モデル企業はすでにアプリケーション層の試みを増やしています。では、なぜ企業は Oracle、SAP、Salesforce などの高価な従来のソフトウェアシステムをいまだに必要としているのでしょうか。

バーシー氏の答えは3つのレベルで展開された。

まず、基本モデルには「固有の欠陥」があります。

報告書は、基本モデルには「固有の欠陥」があり、大企業のコアプラットフォームを「完全に置き換える」ことはできないと明確に指摘しています。画像生成、小規模アプリケーション開発、テキスト処理といった限定的なシナリオでは優れたパフォーマンスを発揮しますが、高忠実度のエンタープライズレベルのコアプラットフォームでは「非現実的」です。

根本的な原因は、学習データの限界にあります。LLMは公開されているインターネットデータを用いて学習しますが、エンタープライズソフトウェアシステムが数十年にわたって蓄積してきた独自のアーキテクチャ知識、ビジネスロジック、運用標準といった中核的な知的財産は、インターネット上に公開されていません。AIはこれらから学習することも、複製することもできません。OracleやSAPのシステムモートは、コードを記述するだけでは追いつくことはできません。それらは、時間とビジネスシナリオを通じて築き上げられるものなのです。

第二に、バイブコーディングの機能限界は過大評価されています。

この報告書は、Vibe Codingの致命的な欠陥を率直に指摘しています。それは、設計の全責任と負担を開発者に押し付けているということです。AIに「グローバルサプライチェーンに対応できるシステムが欲しい」と指示すれば、AIはコードを生成できますが、「このシステムのアーキテクチャをどのように定義するか、異常事態にどのように対処するか、そして極度の圧力下でもシステムが崩壊しないようにするにはどうすればよいか」といった判断には、依然として人間の介入が必要なのです。

さらに重要なのは、バーシー氏が指摘するように、大手AIモデル企業は「エンタープライズグレードのソフトウェア構築の経験がほとんどない」ということです。彼らは極めて複雑な環境にゼロから参入しているのです。一方、エンタープライズソフトウェアは数十年かけて「エラーがほぼゼロ、高スループット、そして高い信頼性」というレベルにまで進化しており、これはAIの新興企業が短期間で到達できる水準ではありません。

第三に、事業の切り替えにかかるコストは現実的かつ重大な障壁です。

AIが実際に同等の品質のコードを書けると仮定したとしても、企業が基幹システムを置き換えるコストは依然として非常に高いままです。収益の中断、生産性の低下、IT環境間のシステム互換性の問題、そしてサプライヤーのブランドやサービス能力に対する信頼の蓄積といったリスクはすべて、AIがコードを書けるようになったからといって消えることのない、現実の切り替えコストです。

エンタープライズレベルのソフトウェアには、長年にわたり実証された99.999%の稼働率と、様々な複雑なIT環境におけるエラーのない動作が求められます。こうした信頼は、膨大なコードによって築かれるのではなく、時間をかけて築かれるものです。

AI 収益化の真の受益者は誰でしょうか?

レポートの前半が防御的な議論であれば、後半は攻撃的な戦略になります。

Bersey 氏の核心的な判断は、AI バリューチェーンの最大のシェアは、最終的にはハードウェアやチップ層ではなく、ソフトウェア層に流れるというものです。

「私たちは、AIがソフトウェアスタックにおける価値創造の主な源泉であり、長期的な価値の最大部分はハードウェアではなくソフトウェアに属すると考えています。」

彼はまた、ハードウェアの不足（GPU不足、電力制約、データセンターのボトルネックなど）は今後何年も続くだろうと指摘しました。この不足は、まさにソフトウェアプラットフォームの戦略的重要性を改めて強調するものです。AIの能力をスケーラブルで再現可能な商業価値に変換できるのは、ソフトウェアプラットフォームだけなのです。

レポートでは、収益化の具体的な手段として AI エージェントを指摘しています。

バーシー氏は、2026年にはタスク指向でワークフローに組み込まれたAIエージェントが、フォーチュン2000企業や中小企業で大規模に導入されると予測しています。しかし、彼のエージェントに関する定義は、市場の主流の見解とは大きく異なります。バーシー氏は、エージェントがソフトウェアに取って代わる破壊的イノベーションではなく、ソフトウェアによって定義されたパラメータと権限の範囲内で動作する必要があると考えています。まさにこの「境界付きエージェント」こそが、企業のAIリスク管理のニーズを満たすことができるのです。

言い換えれば、企業に必要なのは万能で自由に動き回るAIではなく、統制され、監査され、コンプライアンスフレームワーク内で運用できるAIなのです。そして、これは企業のソフトウェアシステムに深く組み込まれたインテリジェントエージェントによってのみ実現可能です。

「企業がAIを制御された方法で活用するための鍵となるのはソフトウェアである。」これはレポート全体の中で最も重要な判断です。

一方、レポートでは、推論需要が徐々に学習需要を上回り、コンピューティングパワー消費量の増加の主な要因になると予測しています。これは、インテリジェントエージェントの普及が進むにつれて、コンピューティングパワー消費量は減少するのではなく、むしろ増加し続け、ソフトウェアとインフラストラクチャのエコシステム全体をさらに支えることを意味します。

チャンスか罠か？

レポートが発表された時点で、ソフトウェアセクター全体の評価額は既に歴史的な低水準に落ち込んでいました。バーシー氏は、低い評価額と今後の収益化の年の組み合わせは、撤退のシグナルではなく、参入の機会を示していると評価しました。

「業界は大規模な拡大の前夜にあるにもかかわらず、ソフトウェアの評価額は歴史的な最低水準にある。」

HSBCが特定のターゲットを推奨する理由は明確です。強固なデータモートを構築し、AIエージェントを組み込む能力を持ち、純粋な一人当たり課金モデルに依存しないソフトウェア企業が、このAI収益化の波の最大の恩恵を受けるでしょう。買い推奨の企業リストには、Oracle、Microsoft、Salesforce、ServiceNow、Palantir、CrowdStrike、Alphabetなどが含まれており、エンタープライズソフトウェアの主要プレーヤーのほぼすべてを網羅しています。

HSBCがIBMとAsanaの格付けを引き下げ、Palo Alto Networksを「削減」リストに加えたことは注目に値する。すべてのソフトウェア企業がこの嵐を無事に乗り切れるわけではない。重要なのは、AIエージェントが迂回できる人間インターフェースではなく、AIエージェントの実装のためのインフラとなることができるかどうかだ。

バーシー氏のレポートは論理的に正しく、タイムリーであり、その反対の立場は強力なコミュニケーション効果を持っています。

しかし、この報告書は一つの疑問に直接答えていません。AIエージェントがエンタープライズソフトウェアの枠組みの中で真に効率的に運用できる場合、ソフトウェアの「シート」需要は依然として静かに縮小し続けるのでしょうか？AIの担い手としてのソフトウェアの価値は確かに有効かもしれませんが、「一人当たり」のビジネスモデルが現在の価値を支えられるかどうかは依然として疑問です。

ソフトウェアが AI を飲み込むのか、それとも AI がソフトウェアを飲み込むのか、2026 年のすべての財務報告がこの議論に新たな証拠をもたらすでしょう。