原文作者：Sleepy.md
AIエージェントが注目を集めた後、多くの人がSaaSに追悼の言葉を捧げ始めている。しかし、私はまだ時期尚早だと思う。
投資家たちは確かにパニックに陥っています。2026年初頭、SaaSの末日恐慌がテクノロジー業界全体を襲いました。1月末、AnthropicがClaudeにプラグインを呼び出す機能を追加しただけで、米国株式ソフトウェアセクターの時価総額はその後3週間で数千億ドル蒸发しました。
彼らのパニックのロジックは非常に単純である。AIが自らコードを書き、脆弱性を発見し、甚至動的にツールを生成できるようになった以上、コード作成のコストはゼロに限りなく近づくと考えている。エージェントがいつでもどこでも企業のためにカスタムツールを次々と生成できるようになれば、月額料金で収益を上げてきたソフトウェア企業が築いてきた競争優位は一瞬で消え去ってしまうのだ。
そのため、CrowdStrikeからIBM、SalesforceからServiceNowまで、業績がどれほど明るくても、激しい売却が続いています。
一方で、無数のAIスタートアップ創業者がBPを手に、VCに対して「エージェント時代の中間層を構築する」「エージェント向けに起業する」と語っている。
彼らはすべて一つのことに賭けている：ツールを作ることが、この時代で最もセクシーなビジネスだということ。
しかし、そのPPTから目をそらして、企業の実際の運営の断面を見てみると、実際にはそんなことはないことがわかります。
ソフトウェアが売っているのはコードではない。
経済学には、「要素の希少性の移転」という古典的で繰り返し検証された理論がある。生産力の革命のたびに、かつて希少だった要素が豊かになり、一方でかつて無視されていた要素が極端に希少になる。その結果、富は後者に集中する。
産業革命以前、労働力は希少だった。蒸気機関により機械的労働力が豊富になり、希少性は資本と工場に移った。その結果、工場主がその時代で最も裕福な人々となった。
インターネット革命により、情報の伝播コストはゼロになり、希少性はユーザーの「注目」に移ったため、トラフィックは大きなビジネスとなった。
現在、AI革命により、コードを書いたりツールを作ったりする能力が極めて豊富になっています。コードが希少でなくなったエージェント時代において、希少性はどこに移ったのでしょうか？
実際、ソフトウェア業界の数十年にわたる発展の中で、コード自体は一度も真の競争優位性となったことはありません。
Linuxシステムのすべてのコードは無料だが、それにもかかわらずRed HatはIBMに340億ドルという高額で買収された。MySQLは無料だが、Oracleがそれを取得した後も、高価なサービス契約を売却し続けている。PostgreSQLのコードは誰でもダウンロードできるが、AWSのAuroraデータベースサービスは依然として企業顧客から毎年数十億ドルを収益として得ている。
コードは無料になったが、ビジネスは続いており、しかも順調だ。
最も重要なのは、固定化されたビジネスプロセス、長年にわたり蓄積された顧客データ、そしてそれによって生じる非常に高い移行コストです。
Salesforceを購入するとき、あなたが購入しているのはCRMシステムのソースコードではなく、その背後にある50兆件を超える企業顧客データ、および販売、カスタマーサポート、マーケティングなどのプロセスを完璧に連携させるための経験です。これらのデータは、冷たいコードの羅列ではなく、企業の生きた時間と歴史です。
ある企業が10年間Salesforceを使用しており、顧客とのすべてのコミュニケーション記録、すべての取引履歴、すべての販売機会のフォローアップ段階がすべてそこに蓄積されている。これを移行するとは、単にソフトウェアを変更するだけでなく、会社の記憶全体を引っ越しするようなものだ。これがSalesforceが410億ドルの年間収益を上げ、2030年の目標を630億ドルに設定し続けられる理由である。
要素の希少性の転移の枠組みに戻ろう。エージェントが自らツールを製造でき、コードを書くコストがゼロになった今、エンタープライズサービスのシナリオにおいて、最も希少な要素は何か？
エージェントの首を絞める
Agentの首を絞めているのは、手がないことではなく、脳内の「コンテキスト」がないことである。
すべてのツールを備えたスーパーAgentは、性能最高のジューサーのようなものです。回転速度が速く、刃も鋭いですが、誰も果物を投入しなければ、ジュースを生み出すことはできません。
マッキンゼーの年次報告によると、88%の企業がAIを活用しているが、そのうち23%のみがエージェントシステムを企業内の特定のプロセスでスケールさせて実装している。それらを阻んでいるのは、大規模モデルが十分に賢くないのではなく、企業のデータアーキテクチャが準備できていないことである。
SAPデータと分析担当社長のIrfan Khanは、MIT Technology Reviewのインタビューで、「Agentがビジネスのコンテキストを持たなければ何もできないため、企業は全体の総勘定元帳システムを捨ててAgentに置き換えることはできない。」と述べた。
ここで言う「業務コンテキスト」とは、その会社の財務コンプライアンスの最低ライン、業界の規制要件、この顧客の過去10年間の嗜好と履歴、このサプライヤーの支払条件と違約記録、この従業員のパフォーマンス履歴と出世の道筋……などのことを指す。これらはインターネット上で公開されておらず、ウェブスクレイピングでも取得できず、AIがテキストから予測または生成することもできない。
ファウンデーション・キャピタルのパートナーであるアシュ・ガルグも同様の見解を示している。彼は、エージェントに必要なのはデータだけでなく、「コンテキストグラフ」、つまり企業が何をしたかだけでなく、どのように考えたかを記録する推論層であると述べている。このようなものは、現実のビジネス運用からのみ蓄積され、空想では作れない。
このロジック under、希少性は「ツールを作成する能力」から「代替不可能なビジネスコンテキストデータを所有すること」に移行しました。
エージェント自身がジュースを生み出せないなら、その果物は結局誰の手に握られているのだろうか？
データ地主の黄金時代
答えは、AIによって崩壊すると考えられていた旧来の存在を指している。
2026年2月23日、Bloombergは「ASKB」と名付けられたエージェント型AIインターフェースを導入した。Bloomberg Terminalはソフトウェア業界で最も象徴的な存在の一つである。世界中のサブスクライバーは32.5万人に過ぎないが、各アカウントの年間料金は3万2,000ドルであり、これによりBloombergは年間100億ドル以上をこの32.5万アカウントから収益化し、Bloomberg LPの総収益の85％以上を占めている。
インターネット業界における「ユーザーが多いほど良い」という考えは、実は論理に反している。ブルームバーグは、ごく少数の有料ユーザーによって、堅固なビジネスの砦を築いた。
それが可能である理由は一つだけです。Bloombergが世界で最も完全で、最もリアルタイムで、最も深く構造化された金融データを掌握しているからです。これらのデータは、リアルタイム価格、歴史的アーカイブ、ニュースコーパス、アナリストレポート、企業財務データなどを含め、数十年にわたり継続的に投資された結果です。金融分野で真剣な意思決定を行いたい機関は、これを使用しないわけにはいきません。
新しくリリースされたASKBにとって、AIがエンジンであり、Bloomberg独自のデータが唯一の燃料である。金融分野で機能したいエージェントは、これらのデータを空から作り出すことはできず、Bloombergのインターフェースに接続するしかない。
WatersTechnologyは、BloombergのAgenticな戦略について、「データを保有する者がどのようにAIを自らの引き出し機に変えてきたか」を非常に鋭く指摘した。
このロジックは、あらゆる垂直分野で同様である。Veevaは、グローバルな医薬業界のコンプライアンスおよび研究開発データを掌握しており、あらゆる製薬企業のエージェントが臨床試験や規制申請を処理するには、これらのデータを呼び出す必要がある。Epicは、米国で2億5千万人以上の患者の医療健康記録を掌握しており、医療エージェントのすべての診断提案は、これらの実際のカルテデータを基盤としている。LexisNexisは膨大な法的文書アーカイブを独占しており、法律エージェントが判例検索やコンプライアンス分析を行うには、これを避けられない。
これらのデータは、現実世界での数十年にわたる事業運営の結晶であり、時間の蓄積であり、コピーできない歴史です。これは「要素の希少性の移転」の究極の体現でもあります：すべての人が最高のAIエンジンを手に入れたとき、勝敗を決めるのは、あなたが自分だけの油田を見つけられるかどうかです。
過去、これらのサブスクリプション型データサービスは人間のアナリストに販売されていました。大規模な機関は、100個のBloomberg端末アカウントを購入する必要があったかもしれません。しかし将来、機械がデータの消費者となると、ある機関が数万のエージェントを運用し、それらがミリ秒単位でこれらの独占的データインターフェースを大量に呼び出す可能性があります。
これは量的な飛躍である。人間のアナリストが1日で処理できるクエリには限界があるが、エージェントの呼び出し頻度は人間をはるかに上回る。継続的でリアルタイムかつ高価値なデータへの需要は、指数関数的に爆発するだろう。サブスクリプション制のビジネスモデルは逆転されておらず、むしろ機械の無限に欲張る胃口によって拡大されている。
コードがゼロになり、データの収益化が開始されます。
しかし、これはすべてのSaaSおよびデータ企業が安心できるということを意味するのでしょうか？
すべてのSaaSがこのカードを持っているわけではありません
この記事をSaaS業界への無差別な買い推奨と解釈するのは大きな誤りである。AIがSaaSにもたらしたのは、厳しい大分岐である。
TechCrunchは2026年3月初頭、トップVC数名に、現在最も投資したくない分野についてインタビューした。
シリコンバレーの投資家たちはすでに足で投票している。シンプルなワークフローのパッケージ化、あらゆる業界に適用可能な横断的ツール、軽量なプロジェクト管理——かつては資金調達の物語を支えてきたこれらの要素は、今やそのまま却下される運命にある。理由は単純だ。これらのエージェントは、手軽にそれらを実行できるからだ。独占的なデータを持たないソフトウェア企業は、資本の注目を得る資格を急速に失いつつある。
この判断は、SaaSの世界を二分した。
一方は、公開データに美しいインターフェースを被せただけのツール型製品、または特定の操作フローを最適化しただけのSaaSです。こうした製品の競争優位性は、ユーザーの習慣とインターフェースへの依存性にあります。
しかし、Emergence CapitalのJake Saperが言うように、「かつては、人間があなたのソフトウェア内で習慣を身につけることが強力な競争優位だった。しかし、エージェントがこれらの作業を担うようになった今、誰が人間のワークフローを気にするだろうか？」
このようなSaaSは確かに大きな脅威に直面しています。GTMツールスタックがその典型例です。Gainsight、Zendesk、Outreach、Clari、Gongといった企業は、それぞれ顧客成功、カスタマーサポート、セールスアウトリーチ、収益予測、通話分析といった隣接する機能を占め、それぞれ別々の予算、別々の運用、別々の統合を必要としています。AIネイティブな企業は、今や1つのエージェントでこれらのすべてのプロセスを統合でき、これらの点状ツールの存在価値を大きく低下させています。
一方のSaaSは企業のコアビジネスプロセスに深く組み込まれ、代替不可能な独自データを掌握している。このような企業はAgentによって置き換えられることなく、むしろAgentの存在によって価値が高まる。
Salesforceを例に挙げると、2026年2月のSalesforceの決算報告によると、Agentforceの年間継続的収益は8億ドルに達し、前年同期比169%の成長を記録した。累計で240億個の「Agenticワークユニット」が提供され、約20兆トークンが処理された。Agentforceの契約顧客は29,000社以上に達し、四半期ベースで前四半期比50%の成長を遂げた。さらに重要なのは、AgentforceとData 360の合計ARRが29億ドルを超え、前年同期比で200%以上成長した点である。
Marc Benioffは決算電話会議で、「私たちはSalesforceをAgentic Enterpriseのオペレーティングシステムに再構築しました。AIが仕事の置き換えを進めれば進むほど、Salesforceの価値は高まります。」
Salesforceはエージェントに置き換えられたのではなく、むしろエージェントが動作する土壌となった。その価値は、エージェントが回避できないビジネスデータとプロセスのコンテキストを掌握していることにこそある。
ServiceNowのCEO、ビル・マクダーモットは2026年2月に公開で「我々はSaaS企業ではない。」と発表した。
彼は自分を否定しているのではなく、積極的に区別している。彼の論理は、SaaS が「ソフトウェアの提供方法」に関する概念である一方で、ServiceNow が目指すのは、企業向け AI アジェントのオーケストレーション層と実行層であるということだ。AI は問題を発見し、提案を出すことができるが、企業システム内で実際にアクションを実行するのは、ワークフローに深く組み込まれた ServiceNow のようなプラットフォームである。
Workdayは2026年3月17日、HRと財務データを深く統合した対話型AIソリューション「Sana」をリリースしました。この製品の核心的なロジックは、AIがWorkdayを置き換えることではなく、WorkdayのデータをAIに与えることです。
Workdayは、数千社の給与、パフォーマンス、組織構造、財務予算データを掌握しており、その深度と独自性は、どのAIネイティブなスタートアップも短期間で模倣できない。
したがって、真の競争優位性は、あなたがデータを持っているかどうかではなく、あなたの手元にあるデータが他の誰にも手に入れられず、購入できず、作成できないかどうかです。
次の10年、誰が家賃を徴収するのか
技術革命のたびに、最も大きな利益を手にするのは、その画期的な新技術を発明した人ではなく、その新技術の基盤となる希少要素を静かに掌握した人々である。AIが急速に発展するこの時代において、大規模モデルの能力はますます強化され、エージェントが自らコードを書き、ツールを構築する能力はますます普及していく。
これらのかつてブラックテクノロジーと見なされていた能力がインフラ化するとき、「要素の希少性の移転」の論理は一つの結論にたどり着く：エージェントにツールをひたすら作り続ける人々は、おそらくこの時代の最終的な勝者ではない。
Foundation Capitalは2026年2月の分析で、ソフトウェア業界の全体的な時価総額が今後10年で現在の10倍に拡大すると述べました。しかし、この10倍の成長はすべてのソフトウェア企業に均等に分配されるわけではなく、Agent時代を真正に活用できる企業に集中するでしょう。
真の勝者は、エージェントが回避できないデータ資産を手中に握っている人々である。
今日の起業家や投資家にとって、この時代の起業家には二つの運命しかない：一つはエージェントに鍬を造ることに懸命になること、もう一つはまずその土地を確保することだ。あなたは今、どちらのことをしているか、心の中に明確に答えがあるはずだ。
エージェントの手を注視せず、エージェントの首を絞めなさい。