黄仁勲がAnthropicを「賢明ではない」と辛口評価

ソフトウェアは反発できるのか？

わずか数行のプロダクトアップデートの説明だけで、3,000億ドルもの時価総額が蒸発することがあるのだろうか？それは荒唐無稽に聞こえるが、ソフトウェア業界で実際に起きたばかりの現象であり、AIによる破壊的な力を前にした資本市場の脆弱で極度に敏感な神経を如実に示している。

ブルームバーグのコラムによると、Anthropicが最近発表したリーガルレビュー用ツールは、市場で専門ソフトウェア企業の存続を脅かすものと瞬時に解釈され、ジェフリーズのアナリストには「SaaSの終末日」とまで呼ばれた。恐怖感から、英国のRelx、アイルランドのExperian、ドイツのSAP、米国のServiceNowやSynopsysなど複数のソフトウェア大手が大規模な売りに走った。今、市場では例えこれらの企業が完全に取って代わられなくても、AIツールが彼らの利益率を大きく損なうのではと危惧されている。

しかし、このようなパニックは業界トップの人々から見ると、あまりにも拙速でビジネス常識に欠けているように映る。ジェンセン・フアンはこの市場の反応を「世界で最も非論理的なこと」と評した。彼は、汎用人工知能の能力がますます強力になったとしても、企業がプロフェッショナルなソフトウェアへの需要を減らすことにはならないと指摘した。今はAIが法的文書を素早く閲覧できるだけで、リスクコントロール、ワークフロー管理、責任メカニズム、アフターサポートまでできると考えるのは明らかに行き過ぎだ。システムの障害やトラブルが発生した時、企業が必要としているのは専用のサポートチームであり、汎用チャットボットではない。

フアンはさらに生き生きとした例を挙げた。あなたは既存のドライバーをそのまま使うだろうか？それともネジを回すためにわざわざ同じ機能のドライバーを再発明するだろうか？

ブルームバーグは、フアンがAnthropicについて、これらの業界大手を直接置き換えようとするのは賢明ではなく、より賢明で利益率の高いビジネスルートは、AI機能をこれらの企業に提供し、業界特化型ソフトウェア企業をAnthropicの顧客とし、既存ソフトウェアに力を与えることでシンプルな収益化を実現することだと論じている。

実際、CanvaやReplitのようなプラットフォームはすでに未来の方向性を示しており、AI機能を補助的に統合し、さらにはAnthropicの基盤モデルを直接呼び出して効率を高めている。

ブルームバーグは続けて、ウォール街でこのような大騒ぎは一度や二度ではないと指摘する。歴史を振り返ると、かつてAmazonが医療や食料品業界へ進出すると発表した時も、関連セクターが暴落した。Facebookがデート機能をリリースした際も、Match Groupの時価総額が瞬時に20％も消失した。最近ではゲーム業界でも同様の事例があり、GoogleがProject Genieというツールを発表したことで、ゲーム株が瞬時に400億ドルも蒸発し、Take-Twoの株価が約8％下落した。市場はまるでAIツールの出現だけで、『Grand Theft Auto』のクリエイターチームが一気に無価値になるかのように考えているが、それは新しいカメラを発明したからといってスピルバーグ監督を解雇するようなものだと指摘されている。

JPモルガンのアナリストが述べているように、ソフトウェア株は「裁判なしに有罪判決」を受けている状況で、ウォール街はAI時代に対応する落ち着いた姿勢をまだ持てておらず、極度の恐慌と非合理な繁栄の間を繰り返し揺れ動いている。

Jasonは、もしSaaSが最終的にAIに取って代わられる運命を全面的に受け入れるなら、論理的にはAIはすべてを覆すことになる、ソフトウェアだけでなく労働力、クリエイティブ、さらには資本配分そのものも含めて、という仮定を示す。ではなぜ他の業界はこれほどまでに激しく見捨てられていないのか？ソフトウェア業界だけが脆弱で、より早く破壊されるからなのか？市場が本当にそう考えているなら、その答え自体が矛盾だらけだ。

まず、コードの観点では、ソフトウェアの専門性はAIによって確かに影響を受けるかもしれない。例えばAIツールを使って同様のソフトウェアを生成できる。しかし、B向けビジネスの壁はコードだけでなく、人間、洞察、責任にある。何千ものエンタープライズ顧客に対応する際、上場ソフトウェア企業が提供するのは単なるツールではなく、業界経験に基づくサービスである。文中でも述べられている通り、重要なシステムがダウンしたり複雑な互換性問題が発生した時、企業顧客が求めるのは迅速な対応チームによるトラブル解決であり、AIチャットウィンドウで何度もバグの原因を探ることではない。

次に、プロフェッショナルソフトウェアのクラウドアーキテクチャや協業エコシステムはAIが簡単に代替できるものではない。Snowflakeのマルチクラウドデータ展開や、Adobeのクラウドコラボレーション機能のように、これらのプロダクトの大きな価値はクラウド上での安全な共有や、地域をまたいだ協業にある。AIにこれが可能だろうか？AIはソフトウェアを生成できるし、機能の90%を持つクローン品も作れるかもしれないが、その生成されたソフトウェアがセキュリティ監査を通過できるのか？複雑なエンタープライズのクラウド環境に統合できるのか？さらに、クロスプラットフォームや地域をまたぐリアルタイム協業を実現するには、アーキテクチャ上の課題が山積しており、単にコードを生成すれば解決するものではない。

さらに、コンプライアンスや著作権リスクも大企業が無視できないレッドラインである。企業がソフトウェアを購入する主要な理由の一つはリスク回避である。AI生成のソフトウェアがある種の効果をもたらすとしても、そのコードの中核が特許を侵害していないか？ワークフローが業界規制に準拠しているか？これらは非常に標準化しにくく、解決が難しい大きな不確実性である。大手グローバル企業にとって、成熟しコンプライアンスを満たしたエコシステムからAI生成ソフトウェアに移行した際、法的リスクに触れることになれば、その代償はソフトウェアサブスクリプションコストをはるかに上回るものとなる。

もちろん、C向けや軽量な利用シーンでは生成ソフトウェアで十分であり、個人利用では法的リスクや専門性の要求が低いことも否定しない。しかし専門分野においてAIの役割は「代替」ではなく「強化」である。例えばこれまでは、企業データはSAPのERPシステム、Teamsのコミュニケーション履歴、Ciscoの電話システム、Officeドキュメントなどに散在していた。

しかし今、MicrosoftはCopilotをDynamics 365に組み込むことで、システムや部門をまたいだ統合体験を実現している。例えばCopilotに「Xboxの前四半期コスト明細をNadellaに送って、2026年に次世代製品を出すべきか分析して」と指示できる。従来は複数の手順や部門をまたぐ協業が必要だったが、今では汎用言語コマンド一つで完了する。これこそがAIによる効率向上の実例だ。

今、想像してみてほしい。チャットウィンドウで生成されたソフトウェアがこのレベルに到達できるだろうか？コード、特許、セキュリティ、経験といった壁を乗り越えられるだろうか？私は難しいと思うし、むしろ大手SaaSはAIを積極的に活用してさらに高い壁を築いていくと考えている。

だから私は、短期的なノイズはやがて収まると信じている。ちょうど昨年1月末のDeepSeekの時のように、市場はいずれ理解するだろう。Transformerアーキテクチャの本質が確率的予測である限り、100%確実性を求める業界特化型ソフトウェアを置き換えることはできない。将来、Transformerを超える新たなアーキテクチャが登場し、AIが本当に人間のような論理思考を持つようになった時にだけ、ソフトウェアの存続を心配すればいい。その時には、おそらくソフトウェアやビジネスよりも、社会倫理や人類のガバナンス構造の方が大きな懸念点となるだろう。