人工知能は、ワークフローの摩擦、労働集約性、アプリケーションの粘着性に依存した企業に挑戦をもたらす一方で、インフラ、独自データ、ネットワーク効果、または専門的なドメインワークフローを中心に構築されたビジネスは維持または強化される可能性があります。今日の株価には多くのAIの影響が織り込まれていますが、AIラボが最終的に上場を目指して急速にエージェント型の提供を繰り返す中、今後はより多くのボラティリティも予想されます。市場のナarrativeがAIラボの最大化主義と既存企業の優位性の間で揺れる中、最近の売り叩き後に堅実な企業を適正価格で買う機会が見えています。AIの企業の堀（モート）への影響に対処するため、AIが破壊的となる可能性があると感じた132社の堀評価を再評価し、より深い分析を行いました。AIの破壊的影響を踏まえた堀評価ガイドをダウンロードしてください。AIが経済的堀に与える影響の測定----------------------------------モーニングスターの経済的堀評価は、企業の競争優位の持続期間を要約したものです。経済的堀とは、長期間にわたり超過利益を生み出す構造的特徴です。モーニングスターのアナリストが、超過リターンが20年以上持続すると考える場合、その企業は広い堀評価を得ます。狭い堀の企業は、少なくとも10年間は競争力を維持すると予想されます。私たちは、AIが堀の耐久性にどのように影響するかを体系的に評価するための独自のスコアリングフレームワークを開発しました。このシステムは主にソフトウェアの堀を評価することを目的としており、ITサービスや金融サービスなどの他の特定産業にも適用できるように微調整されています。このフレームワークは、AIが既存の堀に対してもたらす脅威と、AIバリューチェーンに位置する企業にとっての機会の両方を捉えることを意図しています。**AI時代の堀を考えるための重要な次元**#### 7つの主要次元：AI時代の堀を考える 出典：モーニングスター。2026年3月13日現在のデータ。CSVをダウンロード。AIは一様に堀を破壊するわけではなく、むしろ選別の仕組みとして作用する------------------------------------------------------------レビューした132社のうち、22社の広い堀が格下げ（20社が狭い堀に、2社が堀なしに）、18社の狭い堀が格下げされ、2社はインフラ層の位置付けとネットワーク効果により広い堀に格上げされました。AIはリスクを確実に生み出しますが、そのリスクはすべての企業に均等に存在するわけではありません。堀が残るソフトウェア企業も存在します。全くないわけではありません。給与サービス、ITサービス、エンタープライズソフトウェアは、堀の格下げや評価の下落、不確実性の増加の影響を最も受けたグループです。これは直感的にも理解でき、AIの破壊は、人的労働、シンプルなワークフローの自動化、座席ベースのソフトウェアライセンスを収益化する企業に最も打撃を与える傾向があります。興味深いことに、格下げされた多くの企業は依然として大規模な既存ユーザーベースや人気の製品、重要な顧客関係を持っています。言い換えれば、多くの格下げ企業にとっても白黒ははっきりしていませんでした。とはいえ、私たちはAIが長期的な見通しを実質的に低下させると考えており、既存の優位性の耐久性を弱める可能性もあります。これは、ワークフロー層の一部を模倣や自動化を容易にし、座席成長への依存度を低下させるためです。企業のレジリエンスが見られた分野-----------------------------私たちは、AIがすべての競争優位を一律に破壊するわけではなく、むしろ選別の仕組みだと考えています。ほとんどの企業の堀は変わらなかったものの、格下げされた企業の数はかなり多かったです。競争優位が通常維持されたのは、ネットワーク効果を享受している場合、インフラや独自データをコントロールしている場合、深く複雑なエコシステムを持つ場合、高い規制障壁内で運営している場合、またはユニークなドメインロジックを持つ場合です。一方、ワークフローの非効率性やアプリケーションレベルのユーザーハビットから主に利益を得ていた企業の優位性は、信頼性が低くなる傾向があります。最もレジリエンスが高かったのは、複雑なエンジニアリングソフトウェアのワークフロー、サイバーセキュリティ、金融インフラ企業、そしてユニークなデータやネットワーク効果資産を持つ提供物です。この作業後、広い堀評価を持つ企業の半数はネットワーク効果を示しています。その他のレジリエンスの源泉には、規制障壁やスイッチングコストの障壁、ユニークなデータ資産も含まれます。#### デザインソフトウェア、プラットフォーム、サイバーセキュリティはよりレジリエント 出典：モーニングスター。2026年3月13日現在のデータ。CSVをダウンロード。企業の堀の源泉に対する影響----------------------------ネットワーク効果を堀の源泉とする企業は、格下げの割合が最も少なかったです。ネットワーク効果は製品の技術に依存するのではなく、ネットワークの強さに依存します。技術が変わっても、ネットワーク自体は破壊されにくい可能性があります。代表的な例としては、決済ネットワーク、取引所、旅行ネットワークのBooking Holdings BKNGなどがあります。Bookingのビジネスの核心は、旅行ネットワークの強さとホテル供給の長い尾を集約できる能力に依存しており、AIのような技術革新では必ずしも解決されません。ネットワーク効果は、Cloudflare NETやCrowdStrike CRWDの格上げにも寄与しています。AIの普及に伴い、サイバーセキュリティソリューションの需要はかつてないほど高まると見られ、攻撃ベクトルも無限に近いものになります。想像してみてください、悪意のあるエージェントが24時間365日活動し続ける様子を。CloudflareやCrowdStrikeのような企業は、ネットワークから得られる構造的なデータやスケールの優位性も持ち、これが堀の格上げにつながっています。#### AIと経済的堀：最もリスクの高い銘柄 モーニングスターのアナリストが132社の経済的堀をレビューした裏側。 26分49秒 2026年3月10日 視聴
AIは経済的堀を破るものではないが、産業を破壊するだろう
人工知能は、ワークフローの摩擦、労働集約性、アプリケーションの粘着性に依存した企業に挑戦をもたらす一方で、インフラ、独自データ、ネットワーク効果、または専門的なドメインワークフローを中心に構築されたビジネスは維持または強化される可能性があります。
今日の株価には多くのAIの影響が織り込まれていますが、AIラボが最終的に上場を目指して急速にエージェント型の提供を繰り返す中、今後はより多くのボラティリティも予想されます。
市場のナarrativeがAIラボの最大化主義と既存企業の優位性の間で揺れる中、最近の売り叩き後に堅実な企業を適正価格で買う機会が見えています。
AIの企業の堀（モート）への影響に対処するため、AIが破壊的となる可能性があると感じた132社の堀評価を再評価し、より深い分析を行いました。
AIの破壊的影響を踏まえた堀評価ガイドをダウンロードしてください。
AIが経済的堀に与える影響の測定
モーニングスターの経済的堀評価は、企業の競争優位の持続期間を要約したものです。経済的堀とは、長期間にわたり超過利益を生み出す構造的特徴です。モーニングスターのアナリストが、超過リターンが20年以上持続すると考える場合、その企業は広い堀評価を得ます。狭い堀の企業は、少なくとも10年間は競争力を維持すると予想されます。
私たちは、AIが堀の耐久性にどのように影響するかを体系的に評価するための独自のスコアリングフレームワークを開発しました。このシステムは主にソフトウェアの堀を評価することを目的としており、ITサービスや金融サービスなどの他の特定産業にも適用できるように微調整されています。
このフレームワークは、AIが既存の堀に対してもたらす脅威と、AIバリューチェーンに位置する企業にとっての機会の両方を捉えることを意図しています。
AI時代の堀を考えるための重要な次元
出典：モーニングスター。2026年3月13日現在のデータ。CSVをダウンロード。
AIは一様に堀を破壊するわけではなく、むしろ選別の仕組みとして作用する
レビューした132社のうち、22社の広い堀が格下げ（20社が狭い堀に、2社が堀なしに）、18社の狭い堀が格下げされ、2社はインフラ層の位置付けとネットワーク効果により広い堀に格上げされました。AIはリスクを確実に生み出しますが、そのリスクはすべての企業に均等に存在するわけではありません。堀が残るソフトウェア企業も存在します。全くないわけではありません。
給与サービス、ITサービス、エンタープライズソフトウェアは、堀の格下げや評価の下落、不確実性の増加の影響を最も受けたグループです。これは直感的にも理解でき、AIの破壊は、人的労働、シンプルなワークフローの自動化、座席ベースのソフトウェアライセンスを収益化する企業に最も打撃を与える傾向があります。
興味深いことに、格下げされた多くの企業は依然として大規模な既存ユーザーベースや人気の製品、重要な顧客関係を持っています。言い換えれば、多くの格下げ企業にとっても白黒ははっきりしていませんでした。
とはいえ、私たちはAIが長期的な見通しを実質的に低下させると考えており、既存の優位性の耐久性を弱める可能性もあります。これは、ワークフロー層の一部を模倣や自動化を容易にし、座席成長への依存度を低下させるためです。
企業のレジリエンスが見られた分野
私たちは、AIがすべての競争優位を一律に破壊するわけではなく、むしろ選別の仕組みだと考えています。ほとんどの企業の堀は変わらなかったものの、格下げされた企業の数はかなり多かったです。
競争優位が通常維持されたのは、ネットワーク効果を享受している場合、インフラや独自データをコントロールしている場合、深く複雑なエコシステムを持つ場合、高い規制障壁内で運営している場合、またはユニークなドメインロジックを持つ場合です。
一方、ワークフローの非効率性やアプリケーションレベルのユーザーハビットから主に利益を得ていた企業の優位性は、信頼性が低くなる傾向があります。
最もレジリエンスが高かったのは、複雑なエンジニアリングソフトウェアのワークフロー、サイバーセキュリティ、金融インフラ企業、そしてユニークなデータやネットワーク効果資産を持つ提供物です。この作業後、広い堀評価を持つ企業の半数はネットワーク効果を示しています。その他のレジリエンスの源泉には、規制障壁やスイッチングコストの障壁、ユニークなデータ資産も含まれます。
出典：モーニングスター。2026年3月13日現在のデータ。CSVをダウンロード。
企業の堀の源泉に対する影響
ネットワーク効果を堀の源泉とする企業は、格下げの割合が最も少なかったです。ネットワーク効果は製品の技術に依存するのではなく、ネットワークの強さに依存します。技術が変わっても、ネットワーク自体は破壊されにくい可能性があります。
代表的な例としては、決済ネットワーク、取引所、旅行ネットワークのBooking Holdings BKNGなどがあります。Bookingのビジネスの核心は、旅行ネットワークの強さとホテル供給の長い尾を集約できる能力に依存しており、AIのような技術革新では必ずしも解決されません。
ネットワーク効果は、Cloudflare NETやCrowdStrike CRWDの格上げにも寄与しています。
AIの普及に伴い、サイバーセキュリティソリューションの需要はかつてないほど高まると見られ、攻撃ベクトルも無限に近いものになります。想像してみてください、悪意のあるエージェントが24時間365日活動し続ける様子を。CloudflareやCrowdStrikeのような企業は、ネットワークから得られる構造的なデータやスケールの優位性も持ち、これが堀の格上げにつながっています。
モーニングスターのアナリストが132社の経済的堀をレビューした裏側。
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