> 株式投資は金麒麟分析師レポートを参考に。権威があり、専門的で、タイムリーかつ包括的。潜在的なテーマチャンスを掘り起こすお手伝いをします！（出典：第一财经资讯）過去一年、大規模モデルとエージェントの進展を巡り、ソフトウェア業界は稀有な感情の揺れを経験しました。AnthropicがClaudeをリリースし、資本市場がSaaSセクターの再評価を行う中、「AIはソフトウェアを殺すのか」という問いが繰り返し投げかけられています。直近のNVIDIA GTC大会では、黄仁勋氏が「AIがソフトウェアを空洞化させる」という見解に反対を表明しました。彼は、エージェントは企業システムと構造化データに基づく必要があると述べています。一方、多くの一線のソフトウェア従事者は、AI、特にエージェント体系の下で、ソフトウェアの価値がより底層へと移行し始めていると見ています。しかし、AIはソフトウェアを破壊するのではなく、その提示方法を再構築しているのだと指摘しています。同時に、彼らはAIがソフトウェア業界に不安をもたらしていることも認めています。「多くの企業では、AIコード提案の実際の採用率は中程度以下で、局所的なコード断片にとどまり、全面的な書き換えは少ないですが、CRUD、スキャフォールディング、ユニットテストのテンプレートなどのタスクでは代替効果が最も顕著です」と、Forresterの副社長兼チーフアナリストの戴鯤氏は第一财经の記者のインタビューで述べました。一方、複雑なアーキテクチャのバランス調整や要件の不明確さ、レガシーシステムのトラブルシューティングといった重要な局面では、AIの突破は依然として難しいとしています。ソフトウェアが「開かれなくなる」時代ソフトウェア業界の不安は、直感的な変化に大きく起因しています。それは、ユーザーが「ソフトウェアを開く」頻度を減らしていることです。従来のモデルでは、ソフトウェアは明確な入口を持ち、ユーザーはアプリに入り、インターフェースを通じて操作します。しかし、エージェント能力の導入により、タスクは「委任」され始めています。ユーザーは自然言語で目標を提示し、システムは自動的に異なるソフトウェア能力を呼び出して実行します。この変化により、「入口」の重要性は低下しています。ある業界関係者は記者に対し、「旧ロジックは閉鎖空間を作り、ユーザーが中に入るものでしたが、新ロジックはエージェントの実行経路に立ち、その過程で呼び出す仕組みです」と述べました。これに伴い、まず分配ロジックの調整が必要となります。従来はアプリストアや販売チャネル、ブランドを通じて顧客を獲得していましたが、エージェント環境では、呼び出しチェーンに入れるかどうかが新たな重要変数となっています。呼び出し頻度は、ある意味でユーザーのアクティブ度に代わり、ソフトウェアの価値を測る指標の一つとなっています。SAP中国大陸地区のプレジデント、原欣氏は、グローバル運営サミットで、「明らかなトレンドは、技術スタックが段階的に商品化されつつあることです」と述べました。「今、多くのCIOは同じプレッシャーを感じています。上司が毎日、『AIはこれができるか』『あれができるか』と問いかけてきます。でも、真のビジネス価値はどの層にあるのか？最近の最大の変化は、エージェンティック層（代理層）の登場により、人とシステムのインタラクションが質的に変わったことです」と原欣氏は述べ、こうした変化に対して企業も不安を抱いていますが、一つだけ明確なことは、AIは一朝一夕に実現するものではないということです。この変化は、具体的な作業方式にも反映されています。戴鯤氏は第一财经の記者に対し、「コーディングのハードルが下がると、価値の獲得はニーズの洞察やドメインモデリング、アーキテクチャの意思決定、納品の検収により偏る」と述べました。彼は、このトレンドがより標準化されたAIネイティブのデリバリーョンを生み出し、個々の開発者の能力を強化すると考えています。「従来のアウトソーシングは価格競争と同質化の危機に直面していますが、SaaSベンダーは業界ソリューションの細分化により競争が激化しています。初級ポジションの需要は縮小傾向にあります」とも述べています。同時に、企業内部の運用ロジックも変化しています。従来のソフトウェアはプロセスの固化と標準化を重視していましたが、AIはリアルタイム性と柔軟な意思決定を重視します。原欣氏は講演で、「今日の企業形態は本質的に工業時代の産物ですが、AIはこれを変えつつあります。将来的にデータ生成と活用がリアルタイムで行われ、炭素基盤とシリコン基盤の境界も変わるなら、企業の形態も変わる可能性があります」と述べました。彼女は、AIは「パンドラの箱」のようなもので、一度開けば止まりません。「最終的には、人間がループに関与する段階にあり、人はシステムの意思決定に関与し続けますが、完全自律に向かう過程は不確実性に満ちています」とも語っています。ソフトウェア企業の対応策は？これらの変化が重なり、業界には一時的な不確実性が生じていますが、構造的には、ソフトウェアの「外在的な形態」が弱体化していると見られます。黄仁勋氏は何度も公の場で、「AIがソフトウェアを置き換える」との見解に反対し、実際に変化しているのはソフトウェアの使われ方だと指摘しています。従来のソフトウェアはインターフェースを中心に、ユーザーのインタラクションによって動いていましたが、エージェント時代には、ソフトウェアは呼び出しやオーケストレーションの能力モジュールへと変化しています。ユーザーは直接操作するのではなく、AIを介して間接的に機能を呼び出す仕組みです。この変化により、ソフトウェアは「アプリケーション形態」から「インフラストラクチャ形態」へと進化しています。数日前、金蝶国際の決算説明会でも、金蝶CFOの林波氏は同じ見解を示しました。彼は、「AIは企業システムから独立して存在し得ない。価値の実現は既存のデータ構造と業務フローに依存している。AIもツールを使うものであり、ゼロから生まれるものではない」と述べました。SaaS市場に対する懸念について林波氏は、「AIが登場したことで、私たちにとってより多くのチャンスが生まれました。小さなケーキをより大きなケーキに成長させることができる」と語り、社内ではERPのインターフェース化を推進し、上層のAIシステム呼び出しを支援し、新たな課金モデルも模索しています。従来のSaaSサブスクリプションから、インテリジェントエージェントや結果に基づく課金へと段階的に移行しています。金蝶創業者の徐少春氏は、電話会議で金蝶を「AI実装支援プラットフォーム」と位置付け、単なるソフトウェア供給者からの脱却を目指しています。「以前は中国のソフトウェア業界は儲からないと言われていましたが、今は儲かり始めています。長期的には、金蝶のAI転換の2030年目標は、AIを用いて金蝶を再創造することです。2030年の収益の半分はAI＋SaaS、もう半分はAIネイティブの収益になる予定です」と述べました。SAPでも同様の変革が始まっています。「SAPも緊迫感があります。内在的なインテリジェントエージェントをしっかり構築できなければ、アプリケーション層のスペースは縮小します。しかし、私たちには自信があります。Appleのエコシステムのように、ハードとソフトの融合です。SAPにとって、アプリケーションはAI時代のオペレーティングシステムそのものであり、ユーザーはアプリを通じて底層の計算能力を呼び出します。重要なのは、アプリケーションの効率性と、ネイティブなインテリジェントエージェントの育成です」と原欣氏は述べました。具体的には、SAPは長年蓄積してきた業務能力を「エキスパートシステム」に変換しようとしています。「インテリジェントエージェントは、ビジネス知識を蓄積したエキスパートシステムの本質です。同時に、内部のオープン化も加速しています。APIの数は新アーキテクチャの下で倍増しています。もし今、ERPを選ぶなら、オープンなシステムを選ぶことを強くお勧めします。未来の10〜15年を支えることができるからです」と原欣氏は述べました。アナリストの見解では、より底層の開発ツールチェーンにおいて、新たな入口争いが形成されつつあります。戴鯤氏は、「次世代の入口は、エコシステムと配信チャネルを握る企業が占める可能性が高いです。彼らはインテリジェントエージェントをコードホスティング、コラボレーションフロー、実行環境に埋め込むことができるからです」と述べ、MicrosoftのGitHubワークフローが先行優位を持ち、Googleもプラットフォームとモデル能力で競争力を持つと指摘しています。一方、AIネイティブツールはユーザー体験において革新をもたらす可能性があり、「従来のIDEが深くインテリジェント化できなければ、周縁化のリスクに直面します」とも述べています。しかし、同時にAIがもたらす不確実性は依然として続いています。戴鯤氏は、「知的財産権や安全責任は未だグレーゾーンです。訓練データの著作権、生成コードの帰属、脆弱性の責任などについて、統一見解は未だ形成されていません。企業はソースコード漏洩やサプライチェーンの安全性により関心を寄せています」と述べました。導入のペースについても、市場間で差異があります。「米国企業は早期にAIを開発プロセスに組み込み、エンドツーエンドの自動化を重視しています。一方、中国市場はプライベートクラウドやコントロール性を重視し、慎重に進めています」と戴鯤氏は述べました。中期的には、AIはソフトウェア業界により深く浸透していくと予測されます。今後3〜5年で、AIによるプログラミングは本番環境に入り、要求の分解から運用まで多くの段階をカバーし、組織形態もより小規模なクロスファンクショナルチームへと進化し、エンジニアの役割はコーディングや監査にシフトすると見られています。
AIはソフトウェアを殺すことはないが、「外殻を剥がす」| 娜姐笔记
（出典：第一财经资讯）
過去一年、大規模モデルとエージェントの進展を巡り、ソフトウェア業界は稀有な感情の揺れを経験しました。AnthropicがClaudeをリリースし、資本市場がSaaSセクターの再評価を行う中、「AIはソフトウェアを殺すのか」という問いが繰り返し投げかけられています。
直近のNVIDIA GTC大会では、黄仁勋氏が「AIがソフトウェアを空洞化させる」という見解に反対を表明しました。彼は、エージェントは企業システムと構造化データに基づく必要があると述べています。
一方、多くの一線のソフトウェア従事者は、AI、特にエージェント体系の下で、ソフトウェアの価値がより底層へと移行し始めていると見ています。しかし、AIはソフトウェアを破壊するのではなく、その提示方法を再構築しているのだと指摘しています。同時に、彼らはAIがソフトウェア業界に不安をもたらしていることも認めています。
「多くの企業では、AIコード提案の実際の採用率は中程度以下で、局所的なコード断片にとどまり、全面的な書き換えは少ないですが、CRUD、スキャフォールディング、ユニットテストのテンプレートなどのタスクでは代替効果が最も顕著です」と、Forresterの副社長兼チーフアナリストの戴鯤氏は第一财经の記者のインタビューで述べました。一方、複雑なアーキテクチャのバランス調整や要件の不明確さ、レガシーシステムのトラブルシューティングといった重要な局面では、AIの突破は依然として難しいとしています。
ソフトウェアが「開かれなくなる」時代
ソフトウェア業界の不安は、直感的な変化に大きく起因しています。それは、ユーザーが「ソフトウェアを開く」頻度を減らしていることです。
従来のモデルでは、ソフトウェアは明確な入口を持ち、ユーザーはアプリに入り、インターフェースを通じて操作します。しかし、エージェント能力の導入により、タスクは「委任」され始めています。ユーザーは自然言語で目標を提示し、システムは自動的に異なるソフトウェア能力を呼び出して実行します。この変化により、「入口」の重要性は低下しています。
ある業界関係者は記者に対し、「旧ロジックは閉鎖空間を作り、ユーザーが中に入るものでしたが、新ロジックはエージェントの実行経路に立ち、その過程で呼び出す仕組みです」と述べました。
これに伴い、まず分配ロジックの調整が必要となります。従来はアプリストアや販売チャネル、ブランドを通じて顧客を獲得していましたが、エージェント環境では、呼び出しチェーンに入れるかどうかが新たな重要変数となっています。呼び出し頻度は、ある意味でユーザーのアクティブ度に代わり、ソフトウェアの価値を測る指標の一つとなっています。
SAP中国大陸地区のプレジデント、原欣氏は、グローバル運営サミットで、「明らかなトレンドは、技術スタックが段階的に商品化されつつあることです」と述べました。
「今、多くのCIOは同じプレッシャーを感じています。上司が毎日、『AIはこれができるか』『あれができるか』と問いかけてきます。でも、真のビジネス価値はどの層にあるのか？最近の最大の変化は、エージェンティック層（代理層）の登場により、人とシステムのインタラクションが質的に変わったことです」と原欣氏は述べ、こうした変化に対して企業も不安を抱いていますが、一つだけ明確なことは、AIは一朝一夕に実現するものではないということです。
この変化は、具体的な作業方式にも反映されています。戴鯤氏は第一财经の記者に対し、「コーディングのハードルが下がると、価値の獲得はニーズの洞察やドメインモデリング、アーキテクチャの意思決定、納品の検収により偏る」と述べました。彼は、このトレンドがより標準化されたAIネイティブのデリバリーョンを生み出し、個々の開発者の能力を強化すると考えています。「従来のアウトソーシングは価格競争と同質化の危機に直面していますが、SaaSベンダーは業界ソリューションの細分化により競争が激化しています。初級ポジションの需要は縮小傾向にあります」とも述べています。
同時に、企業内部の運用ロジックも変化しています。従来のソフトウェアはプロセスの固化と標準化を重視していましたが、AIはリアルタイム性と柔軟な意思決定を重視します。
原欣氏は講演で、「今日の企業形態は本質的に工業時代の産物ですが、AIはこれを変えつつあります。将来的にデータ生成と活用がリアルタイムで行われ、炭素基盤とシリコン基盤の境界も変わるなら、企業の形態も変わる可能性があります」と述べました。
彼女は、AIは「パンドラの箱」のようなもので、一度開けば止まりません。「最終的には、人間がループに関与する段階にあり、人はシステムの意思決定に関与し続けますが、完全自律に向かう過程は不確実性に満ちています」とも語っています。
ソフトウェア企業の対応策は？
これらの変化が重なり、業界には一時的な不確実性が生じていますが、構造的には、ソフトウェアの「外在的な形態」が弱体化していると見られます。
黄仁勋氏は何度も公の場で、「AIがソフトウェアを置き換える」との見解に反対し、実際に変化しているのはソフトウェアの使われ方だと指摘しています。従来のソフトウェアはインターフェースを中心に、ユーザーのインタラクションによって動いていましたが、エージェント時代には、ソフトウェアは呼び出しやオーケストレーションの能力モジュールへと変化しています。ユーザーは直接操作するのではなく、AIを介して間接的に機能を呼び出す仕組みです。この変化により、ソフトウェアは「アプリケーション形態」から「インフラストラクチャ形態」へと進化しています。
数日前、金蝶国際の決算説明会でも、金蝶CFOの林波氏は同じ見解を示しました。彼は、「AIは企業システムから独立して存在し得ない。価値の実現は既存のデータ構造と業務フローに依存している。AIもツールを使うものであり、ゼロから生まれるものではない」と述べました。
SaaS市場に対する懸念について林波氏は、「AIが登場したことで、私たちにとってより多くのチャンスが生まれました。小さなケーキをより大きなケーキに成長させることができる」と語り、社内ではERPのインターフェース化を推進し、上層のAIシステム呼び出しを支援し、新たな課金モデルも模索しています。従来のSaaSサブスクリプションから、インテリジェントエージェントや結果に基づく課金へと段階的に移行しています。
金蝶創業者の徐少春氏は、電話会議で金蝶を「AI実装支援プラットフォーム」と位置付け、単なるソフトウェア供給者からの脱却を目指しています。
「以前は中国のソフトウェア業界は儲からないと言われていましたが、今は儲かり始めています。長期的には、金蝶のAI転換の2030年目標は、AIを用いて金蝶を再創造することです。2030年の収益の半分はAI＋SaaS、もう半分はAIネイティブの収益になる予定です」と述べました。
SAPでも同様の変革が始まっています。
「SAPも緊迫感があります。内在的なインテリジェントエージェントをしっかり構築できなければ、アプリケーション層のスペースは縮小します。しかし、私たちには自信があります。Appleのエコシステムのように、ハードとソフトの融合です。SAPにとって、アプリケーションはAI時代のオペレーティングシステムそのものであり、ユーザーはアプリを通じて底層の計算能力を呼び出します。重要なのは、アプリケーションの効率性と、ネイティブなインテリジェントエージェントの育成です」と原欣氏は述べました。
具体的には、SAPは長年蓄積してきた業務能力を「エキスパートシステム」に変換しようとしています。
「インテリジェントエージェントは、ビジネス知識を蓄積したエキスパートシステムの本質です。同時に、内部のオープン化も加速しています。APIの数は新アーキテクチャの下で倍増しています。もし今、ERPを選ぶなら、オープンなシステムを選ぶことを強くお勧めします。未来の10〜15年を支えることができるからです」と原欣氏は述べました。
アナリストの見解では、より底層の開発ツールチェーンにおいて、新たな入口争いが形成されつつあります。
戴鯤氏は、「次世代の入口は、エコシステムと配信チャネルを握る企業が占める可能性が高いです。彼らはインテリジェントエージェントをコードホスティング、コラボレーションフロー、実行環境に埋め込むことができるからです」と述べ、MicrosoftのGitHubワークフローが先行優位を持ち、Googleもプラットフォームとモデル能力で競争力を持つと指摘しています。一方、AIネイティブツールはユーザー体験において革新をもたらす可能性があり、「従来のIDEが深くインテリジェント化できなければ、周縁化のリスクに直面します」とも述べています。
しかし、同時にAIがもたらす不確実性は依然として続いています。戴鯤氏は、「知的財産権や安全責任は未だグレーゾーンです。訓練データの著作権、生成コードの帰属、脆弱性の責任などについて、統一見解は未だ形成されていません。企業はソースコード漏洩やサプライチェーンの安全性により関心を寄せています」と述べました。
導入のペースについても、市場間で差異があります。「米国企業は早期にAIを開発プロセスに組み込み、エンドツーエンドの自動化を重視しています。一方、中国市場はプライベートクラウドやコントロール性を重視し、慎重に進めています」と戴鯤氏は述べました。
中期的には、AIはソフトウェア業界により深く浸透していくと予測されます。今後3〜5年で、AIによるプログラミングは本番環境に入り、要求の分解から運用まで多くの段階をカバーし、組織形態もより小規模なクロスファンクショナルチームへと進化し、エンジニアの役割はコーディングや監査にシフトすると見られています。