執筆：宇宙波ナルト、深潮 TechFlow
2026年2月、テクノロジー株市場は、一部のメディアが「SaaSpocalypse」（SaaSの末日）と呼ぶシステム的な崩壊を経験している。
Salesforceの株価は2025年の高値から約40%下落した。ServiceNowは四半期決算発表後、1日で11%以上急落した。その理由は、経営陣が電話会議で「AIエージェントが顧客増加の可視性を複雑にしている」と言及しただけだった。Workdayは22%以上下落した。S&P 500ソフトウェア・サービス指数は2026年の年初から6週間で約1兆ドルの時価総額を失った。
市場の論理は非常に明確です。AIエージェントはすでに多数の人的作業を代替できるようになり、企業がAIを使ってかつて100人が必要だった作業を完了した場合、100個のソフトウェアライセンスを必要としなくなります。ライセンス単位で課金するSaaSビジネスモデルは、歴史的な終焉を迎えたとされています。
このパニック取引が業界全体を席巻する中、HSBC米国テクノロジー研究責任者であるスティーブン・バーシーは、『ソフトウェアがAIを吞噬する』という挑発的なタイトルの研究レポートを発表した。
彼の核心的な見解を一文で要約すると：市場のパニックは誤解である。
逆風の中でのレポート
市場がAIが企業ソフトウェアを置き換えると懸念しているが、この懸念は誤りである。
彼は報告の冒頭で書いている。彼の見解では、AIはソフトウェアを消滅させるのではなく、ソフトウェアに吸収され、企業ソフトウェアプラットフォーム内に組み込まれた能力層となる。ソフトウェアはAIの対立者ではなく、AIが現実世界に到達するための媒体である。
このロジックは、現在の市場のナラティブ全体を逆転させた。市場の恐怖は「AIがソフトウェアを置き換える」ことだが、Berseyの判断は「ソフトウェアがAIを制御する」ことである。
彼はインターネット時代からの歴史的類比を引用した。当時、インターネットが爆発的に拡大した際、初期の価値蓄積は物理的インフラ、つまりサーバー、光ファイバーケーブル、データセンターに集中した。大量の資本がハードウェアインフラに流入した一方で、苦闘を続けた初期のインターネット企業こそが、長期的な価値を獲得した。ソフトウェアこそがインターネット価値の到達点だった。
Berseyは、AIの進化は同じ脚本を繰り返していると考えている。2024年と2025年はインフラ構築の時期であり、計算能力、モデル、コードの統合——これらすべてはソフトウェア層の爆発的成長への準備である。そして2026年は、エンジンが実際に点火する年である。
ソフトウェアは、AIが世界最大手の企業に広がる主要なメカニズムとなるだろう。我々は2026年をソフトウェアの収益化の開始年と見ている。
なぜ基礎モデルは企業ソフトウェアに代わることができないのか？
最も説得力のある議論は、「AIがソフトウェアを直接颠覆する」という論理を段階的に分解することである。
批評者の見解は説得力があるように見える：大規模言語モデルはすでにコードを書けるようになり、ビブコーディング（自然言語でソフトウェアを直接生成する）が台頭している。AIモデル企業はすでにアプリケーション層での試みを進めている。それならば、企業はなぜOracle、SAP、Salesforceのような高額な従来のソフトウェアシステムを必要とするのか？
ベルシーの回答は三つの層で展開されています。
まず、基礎モデルには「先天的な欠陥」がある。
報告は、基礎モデルに「内在的な欠陥」が存在し、大企業のコアプラットフォームを「全体的に置き換える」タスクを遂行できないことを明確に指摘している。それらは狭いシナリオでは良好な性能を発揮するが、画像生成、小規模アプリ開発、テキスト処理などに限られ、高忠実度のエンタープライズ級コアプラットフォームにとっては「現実的ではない」。
根本的な原因は、トレーニングデータの制限にあります。LLMは公開されたインターネットデータでトレーニングされていますが、企業ソフトウェアシステムが数十年にわたり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、運用規範といった核心的な知的財産は、インターネット上には存在せず、AIはそれらを学習することも複製することもできません。OracleやSAPのシステムの競争優位性は、コードを書くことで追いつけるものではなく、時間とビジネスシナリオの蓄積によって築かれたものです。
第二に、Vibe Coding の能力の限界は著しく過大評価されている。
報告は、Vibe Coding の致命的な弱点を直接指摘した：デザインの責任と負担をすべて開発者に押し付けていることだ。あなたがAIに「グローバルサプライチェーンを処理できるシステムが欲しい」と指示しても、AIはコードを生成できるが、「このシステムのアーキテクチャをどう定義するか」「例外処理をどう行うか」「極限の負荷下でもクラッシュしないようにどう保証するか」といった判断は、依然として人間が行う必要がある。
さらに重要なのは、Berseyが指摘するように、主要なAIモデル企業は「企業向けソフトウェアを開発する経験がほとんどない」ことです。彼らは、極めて複雑な環境にゼロから入り込んでいるのです。一方、企業向けソフトウェアは数十年にわたる反復改良を経て、「ほぼエラーなし、高スループット、高信頼性」の水準に進化しており、これはAIの新興企業が短期間で到達できる基準ではありません。
第三に、企業の切り替えコストは実在する高い壁である。
AIが同等のコードを書けると仮定したとしても、企業がコアシステムを置き換えるコストは依然として非常に高く、収入の中断リスク、生産性の損失、IT環境間のシステム互換性の問題、サプライヤーのブランドやサービス能力への信頼構築……これらはすべて実在する移行コストであり、AIがコードを書けるからといって消えることはない。
企業向けソフトウェアに求められるのは、長年にわたり実証された99.999%の稼働時間であり、さまざまな複雑なIT環境においてエラーなく動作することです。この信頼は、コードの積み重ねではなく、時間によって築かれたものです。
AIの収益化の真の受益者は誰になるのか？
前半部分が防御的な議論であるならば、報告の後半部分は攻撃的な戦略である。
ベルシーの核心的な判断は、AIのバリューチェーンにおける最大のシェアが、ハードウェアやチップ層ではなく、ソフトウェア層に最終的に流れ込むということである。
私たちは、AIがソフトウェアスタックにおける最も主要な価値創造源であると考えており、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帰属すると考えています。
また、ハードウェアの希少性、GPUの不足、電力制約、データセンターのボトルネックは、今後数年間継続すると指摘した。この希少性は、ソフトウェアプラットフォームの戦略的立場をさらに強化する。ソフトウェアプラットフォームのみが、AI能力をスケーラブルで繰り返し可能な商業的価値に変換できるからである。
具体的な収益化手段として、レポートはAIエージェント（agentic AI）を指摘しています。
ベルシーは、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企業および中小企業で大規模に導入されると予測している。しかし、彼がエージェントに与える定義は、市場での主流のナラティブとは大きく異なり、エージェントをソフトウェアを置き換える破壊的技術とは見なさず、エージェントは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しなければならないと主張している。正是这种“有边界的智能体”，才能满足企业对 AI 风险管控的需求。
つまり、企業が求めるのは万能で自由に行動するAIではなく、ガバナンスされ、監査可能で、コンプライアンスの枠組み内で動作するAIである。そして、そのようなAIは、企業ソフトウェアシステムに深く組み込まれたエージェントにしか実現できない。
ソフトウェアは、企業がAIをコントロールして使用するための鍵である。
同時に、レポートは推論（inference）需要がトレーニング需要を徐々に上回り、計算リソース消費の主な推進力となると予測しています。これは、エージェントの普及に伴い、計算リソース消費が縮小するのではなく、持続的に増加し、ソフトウェアおよびインフラストラクチャエコシステム全体をさらに支えることを意味します。
機会か、それとも罠か？
報告が発表された時点では、ソフトウェアセクター全体の評価は歴史的な低水準にまで下落していた。ベルシーの見解は、低評価と近い将来のキャッシュアウト元年という組み合わせが、離場のシグナルではなく、参入の機会であるということである。
ソフトウェアの評価は歴史的な低水準にありますが、業界は大規模な拡大の前夜にあります。
具体的推奨対象に関して、HSBCのロジックは明確である。すでに深いデータの護城河を築き、AIエージェントの組み込み能力を有し、純粋な人頭課金モデルに依存していないソフトウェア企業が、今回のAI収益化の波の最大の恩恵を受ける。購入評価リストには、Oracle、Microsoft、Salesforce、ServiceNow、Palantir、CrowdStrike、Alphabetなどが含まれており、企業ソフトウェアの主要プレイヤーをほぼ網羅している。
注目すべきは、HSBCがIBMとAsanaの評価を同時に引き下げ、Palo Alto Networksを「売却」に分類した点である。すべてのソフトウェア企業が無事に乗り切れるわけではない。鍵は、AIエージェントの実装インフラとなるかどうかであり、エージェントに迂回される人間用インターフェースにならないかどうかである。
ベルシーの報告は論理的でタイミングが正確であり、逆風の中での姿勢自体が非常に強い拡散効果を生んでいる。
しかし、一つの問題として、レポートは正面から答えられていない：もしAIエージェントが企業ソフトウェアの枠組み内で効率的に動作できるのであれば、企業がソフトウェアの「席」に求める需要は、静かに縮小し続けているのではないだろうか？ソフトウェアがAIのプラットフォームとして価値を持つ可能性はあっても、「一人あたりの課金」モデルが現在の評価を支えられるかどうかは、未解決のまま残されている。
ソフトウェアがAIを吞噬するか、それともAIがソフトウェアを吞噬するかという議論は、2026年のすべての決算書が新たな証拠となるだろう。