A16zによるAI市場の最新深度分析：あなたの会社はまだ「血を流す」仕事をしていますか？

作者：深思圈

あなたは考えたことがありますか、ソフトウェア業界がコマンドラインからグラフィカルユーザーインターフェースへの変革以上の、より激しい変革を経験している可能性を。最近、a16zのDavid GeorgeによるAI市場に関する深い分析を聞き、そのデータの数々に衝撃を受けました。最も急成長しているAI企業は年成長率693%で拡大しており、販売・マーケティングへの支出は従来のソフトウェア企業を大きく下回っています。これは一例に過ぎず、AI企業群の成長速度は非AI企業の2.5倍以上です。さらに驚くべきことに、これらの企業のARR（年間経常収益）／FTE（従業員1人あたり）は50万ドルから100万ドルに達しており、旧世代のソフトウェア企業の標準は40万ドルでした。

これは何を意味するのでしょうか。より少ない人員、より低コストで、より大きな価値を創出する全く新しいビジネスモデルの誕生を私たちは目撃しているのです。

David Georgeは、これは小さな調整ではなく、パラダイムシフトの徹底的な変化だと述べています。バージョン管理、テンプレート、ドキュメント、さらにはユーザーの概念さえも、AIエージェント駆動のワークフローによって再定義されつつあります。私は確信しています、今後5年以内に、この変革に適応できない企業は淘汰されていくでしょう。

AI企業の驚異的な成長の真実

David Georgeが示したデータは、私に「真の成長」とは何かを再考させました。2025年はAI企業にとって加速成長の年となるでしょう。2022年、2023年、2024年の金利上昇とテック業界の縮小による成長鈍化を経て、2025年にはこのトレンドが一気に逆転します。最も衝撃的なのは、異常値と呼ばれる企業群の成長速度が信じられないほど速いことです。

このデータを見たときの最初の反応は、「これ、数字に誤りがあるのでは？」というものでした。最もパフォーマンスの良いAI企業群は前年比693%の成長を示しています。Davidは、彼らのチームもこの数字を三度確認してやっと信じたと言います。しかし、これは彼らが投資先の企業から見た実態やケーススタディと完全に一致しています。これは孤立した現象ではなく、AI分野全体で起きているシステム的な変化なのです。

さらに重要なのは、成長の質です。従来のソフトウェア企業が1億ドルの年間収益に到達するには長い時間がかかるのに対し、最も急成長しているAI企業ははるかに短期間でこのマイルストーンに到達しています。Davidは特に強調していますが、これは販売やマーケティングに多くの資金を投入した結果ではなく、むしろ逆です。最も成長の早いAI企業は、従来のSaaS（ソフトウェア・アズ・ア・サービス）企業よりもむしろ少ない支出で成長しています。彼らはより速く、より少ないコストで拡大しているのです。その理由は何でしょうか。それは、エンドユーザーのニーズが非常に強く、製品自体が非常に魅力的だからです。

これは、深いビジネスのパラダイムシフトを示しています。過去のソフトウェア時代は、成長は強力な営業チームと巨額のマーケティング予算に依存していました。市場を教育し、顧客を説得し、採用障壁を克服する必要があったのです。しかし、AI時代においては、優れた製品が自ら語り、即座に価値を生み出すことができるのです。ユーザーが最初の使用時に効率向上を実感できるなら、市場の需要は自然に生まれます。製品主導の成長モデルは、従来の販売主導のモデルよりもはるかに健全で持続可能です。

もう一つ、面白いデータもあります。AI企業の粗利益率は、実は従来のソフトウェア企業よりもやや低いのです。彼らのチームはこう考えています：AI企業にとって、低い粗利益率はむしろ名誉の証です。なぜなら、推論コスト（inference costs）が高いために低い場合、それは二つのことを示しています。一つは、実際にAI機能を使っているということ。もう一つは、時間とともに推論コストは下がるということです。したがって、もしAI企業の中で非常に高い粗利益率を示す企業があれば、それは逆に疑わしいと考えるべきです。なぜなら、それはAI機能が顧客にとって本当に価値あるものではない可能性があるからです。

AI企業がより効率的にできる理由

私は常に一つの疑問を持っています。なぜ、同じソフトウェア企業であっても、AI企業は少ない人員でより多くの収益を生み出せるのか。Davidは、ARR／FTEという指標に焦点を当てています。これは、全従業員一人あたりの年間経常収益を示すもので、企業の運営効率を総合的に測る指標です。これには販売・マーケティングの効率だけでなく、管理コストや研究開発コストも含まれます。

最も優れたAI企業のARR／FTEは50万ドルから100万ドルに達しており、旧世代のソフトウェア企業の標準は約40万ドルです。これは数字の差に見えますが、その背後には全く異なるビジネスモデルと運営方式があります。Davidは、この差の主な原因は、市場の需要が非常に強いため、少ないリソースで製品を市場に出せることだと考えています。

しかし、私はこれだけではないと思います。より深い理由は、AI企業は最初から異なる運営思考を強いられていることです。彼らは選択の余地なく、AIを使って内部のプロセスや製品開発、顧客サポートシステムを再設計せざるを得ませんでした。この強制的なイノベーションが、より高効率なビジネスモデルを見出すきっかけとなったのです。

Davidは、非常に生々しい例も紹介しています。彼は最近、ある企業の創業者と話したとき、その人は自社のある製品の進捗に不満を持ち、AIに深く関わるエンジニア二人を呼び、Claude CodeやCursorといった最新のプログラミングツールを使ってゼロから再構築させたと言います。彼らには無制限のプログラミングツールの予算も与えられました。結果はどうだったか？その創業者は、「進捗は以前の10倍から20倍速くなった」と感じているのです。そして、これらのツールによる請求書は高額で、組織の在り方そのものを見直す必要性を感じさせるものでした。

この例で印象的だったのは、これは漸進的な改善ではなく、桁違いの飛躍だということです。10倍から20倍の速度向上は何を意味するのか？もともと1年かかっていたプロジェクトが、わずか1〜2ヶ月で完了する可能性があるのです。この速度差は、競争上決定的な優位性をもたらします。創業者は、「このやり方で全ての製品とエンジニアリングチームを動かす必要がある」と考えており、今後12ヶ月以内にこれが実現すると見ています。しかし、それは同時に、組織構造そのものの根本的な変化も意味します。製品、エンジニアリング、デザインの境界はどこにあるのか？これらの問いも再定義される必要があります。

私は、2024年12月がプログラミング分野の転換点になると考えています。Davidも同じ感覚を持っています。彼は、その時点でプログラミングツールが質的に飛躍したと感じているのです。今後12ヶ月の間に、この変化が企業内に本格的に浸透するか、採用しない企業は競合に比べて遅れをとることになるでしょう。これは単なる予測ではなく、現実です。

AIに適応するか、淘汰されるか

Davidは、非常に厳しい見解も述べています。AI時代以前に創業した企業は、適応するか死ぬかの二択だと。これは極端に聞こえるかもしれませんが、私も完全に同意します。そして、その適応は二つの側面から同時に進める必要があります：フロントエンドとバックエンドです。

フロントエンドでは、AIネイティブに製品を組み込む方法を考える必要があります。単に既存のワークフローにチャットボットを追加するだけでは不十分です。AIの力を借りて何ができるのかを再想像し、積極的に自己革新を行う必要があります。Davidは、いくつかの面白い例も紹介しています。あるAI未導入のソフトウェア企業のCEOは、AIの理念に完全に染まり、「我々はAI製品になる」と宣言しています。彼は、「社員は今やAIエージェントに変わる」とも語っています。

さらに、より極端な例もあります。あるCEOは、「今やるべきことは、電気を使ってやるか、それとも血を流してやるかの二択だ」と言います。これは、AIと自動化を「電気」、人力を「血」と例えた極端な思考の転換です。この思考の変化は非常に深く、会社のあらゆるプロセスやタスクを見直す必要性をもたらします。

バックエンドでは、最新のプログラミングモデルとツールを完全に採用する必要があります。すべての開発者は最新のコーディング支援ツールを使い、各部門も最新のツールを導入すべきです。これまで最も採用が進んでいるのはプログラミング分野ですが、その変化は他の職能部門にも拡大しています。

Davidは、AI未導入の企業にとって良いニュースは、ビジネスモデルの進化もまだ初期段階にあることです。最も破壊的なのは、技術と製品の変化とともに、ビジネスモデルも変わりつつあることです。現在、技術と製品は大きく変わっていますが、ビジネスモデルの変革はまだ完全には進んでいません。

彼は、ビジネスモデルをスペクトラムとして捉えています。左端はライセンスモデル（licenses）で、これはプリSaaS時代のライセンスと保守の仕組みです。次にSaaSとサブスクリプションモデルがあり、これは席数に基づく課金であり、非常に破壊的なイノベーションです。Adobeの変革を例にとると、何が起きたかがわかります。次に、従量課金モデル（consumption-based）があります。これは使用量に基づく課金方式で、多くのクラウドサービスがこのモデルに移行しています。

次の段階は、結果に基づくモデル（outcome-based）です。これは、タスクの成功に応じて料金を支払う仕組みです。現時点では、顧客サポートやカスタマーサクセスの分野だけがこのモデルを実現できていると考えられますが、モデルの能力が向上すれば、他の職能分野にも拡大し、既存の企業にとって大きな破壊をもたらすでしょう。

この進化の道筋は非常に洞察に富んでいます。ライセンスからサブスクリプションへ、サブスクリプションから従量へ、従量から結果へ。各段階は前世代のビジネスモデルを覆すものです。今、私たちはまさに「従量」から「結果」への変革の前夜にいます。AIエージェントが信頼できるタスク完了と客観的評価を可能にすれば、結果に基づく価格設定が主流となるでしょう。その時、席数課金を続ける企業は競争力を失うことになるのです。

大企業のAI導入のジレンマ

Fortune 500企業のAI採用について、Davidの観察は非常に興味深いです。彼は、これら大企業のCEOたちの発言と実際の動きには大きなギャップがあると指摘します。CEOたちは、「適応しなければならない」「どのAIツールが必要か知りたい」「準備はできている」「AI企業になりたい」と口を揃えます。

しかし、実際にはそうはなっていません。最大のギャップは、変革管理の難しさです。AIアシスタントを使って仕事を効率化することは既に難しいのに、実際のビジネスの変革や業務プロセスの見直しはさらに困難です。

Davidは、市場の噂通り、進展が遅れていると感じていることに驚きません。ただし、真にAIを全面的に取り入れ、何をすべきか理解している最良の企業は、すでに大きなビジネスインパクトを生み出しています。具体例をいくつか挙げると、Chimeはサポートコストを60%削減、Rocket Mortgageは保険審査において110万時間を節約し、前年比6倍の成長を実現、年間4千万ドルの運営コスト削減に成功しています。

これは、意欲と能力のギャップを示しています。大企業のCEOたちはAI導入に意欲的ですが、実行できるかどうかは別問題です。変革管理の難しさは過小評価されがちです。単にツールを買ったり、AIエンジニアを雇ったりするだけではなく、根本的に会社のプロセスや文化、組織構造を変える必要があります。

また、多くの大企業は、まず自社のビジネスをAIに適した形に調整しなければなりません。チャットボットの導入は一つのステップですが、生産性向上の効果は限定的です。システムや情報、バックエンドの全面的な改修が必要な場合、多くの作業は潜在的に進行中であり、結果はまだ見えていません。

Davidは、今後12ヶ月が非常に面白いと予測しています。多くの事例が出てくる一方で、うまくいく企業とそうでない企業に分かれるでしょう。成功する企業は大きな生産性向上を得る一方、失敗する企業は大きな遅れをとることになります。この分化は、想像以上に早く、激しく進むと考えています。

Model Bustersと市場の未来

Davidは、非常に洞察に富む概念として「Model Busters」を紹介しています。これは、成長速度と持続期間が、どんな状況下でも予測を遥かに超える企業のことです。iPhoneはこの典型例です。iPhone発売前の予測と、4〜5年後の実績を比較すると、予測は3倍も外れていました。これは、世界で最も注目された企業の一つです。

Davidは、AIが彼のキャリアで見た中で最大のModel Busterになると考えています。多くのAI企業のパフォーマンスは、従来の予測や表計算の予想を大きく超えるでしょう。私もこの見解に全面的に賛同します。技術プラットフォームが、漸進的な改善ではなく、桁違いの飛躍をもたらすとき、従来の予測モデルは通用しなくなるのです。

彼は、テクノロジー自体も一種のModel Busterだと述べています。2010年以降、テクノロジーはかつてない速度と規模で高収益をもたらしてきました。初期は高価に見えましたが、繰り返し超予測を実現し、投資資本をはるかに超える価値を生み出してきました。今回も同じことが起きると彼は考えています。

資本支出に関しても、彼の示すデータは興味深いです。インターネットバブル期と比較して、今の資本支出はキャッシュフローに支えられ、収益に対する比率も低いままです。最大の資本支出負担は、超巨大クラウドサービス事業者（ハイパースケーラー）です。これらの企業は、史上最も優れたビジネスモデルを持つ企業群です。

彼は、投資先の企業はこの資本支出を歓迎していると述べています。できるだけ多くの容量を構築し、トレーニングや推論に供給できるようにすることは良いことだと。負担の大部分は、Meta、Microsoft、AWS、Nvidiaといった最良の企業が担っています。

また、債務の導入も注目しています。将来の資本支出をすべてキャッシュフローだけで賄うのは難しくなり、市場は一部の債務を認め始めています。ただし、全体としては、キャッシュフローで資金調達し、引き続きキャッシュを生み出し、債務を活用する企業には安心感があります。特に、MetaやMicrosoft、AWS、Nvidiaのような企業ならなおさらです。

彼は、Oracleの例も挙げています。Oracleは長年黒字を維持し、自社株買いも続けていますが、将来的に大規模な資本支出を約束しています。これは大きな賭けです。今後数年間、負のキャッシュフローに陥る可能性もあります。市場はこれを注視しており、Oracleのクレジット・デフォルト・スワップ（CDS）コストは過去3ヶ月で約2%に上昇しています。これは注意すべきシグナルです。

この資本集約的な投資段階は必要ですが、リスクも伴います。重要なのは、これらの投資が最終的に適切なリターンを生むことです。現状、需要は供給を大きく上回っています。すべての超巨大クラウド事業者は、需要が供給を超えていると報告しています。Gavin Bakerの比喩を借りれば、インターネット時代に敷設された光ファイバーは多くが未使用のまま放置されている「ダークファイバー」ですが、AI時代にはGPUの「ダーク」状態は存在しません。データセンターにGPUを設置すれば、すぐにフル稼働します。

収益成長の驚異的な速度

Davidが示したデータの中で、特に衝撃的だったのは、クラウドサービス、上場ソフトウェア企業、そして2025年の純収入増加額の比較です。上場ソフトウェア企業は2025年に合計で4600億ドルの新規収入を生み出します。その中で、OpenAIとAnthropicだけで、その半分近くの収入増加が見込まれています。

さらに、2026年には、全上場ソフトウェア業界（SAPや老舗ソフトも含む）において、AI企業（モデル企業）の新規収入は75%〜80%に達する可能性があると彼は予測しています。この速度は信じられないほどです。数年のうちに、AI企業が生み出す新たな価値は、従来のソフトウェア業界全体を超えることになるのです。

Goldman Sachsは、AIの構築により9兆ドルの収益が生まれると見積もっています。20%の利益率と22倍のPER（株価収益率）を仮定すれば、35兆ドルの新たな時価総額に相当します。すでに約24兆ドルの時価総額が織り込まれていると考えられます。これがすべてAIや巨大テック企業の成果に起因すると議論もありますが、まだ多くの価値が未実現のまま残っています。仮にこれらの仮説が正しければ、今後大きな上昇余地があると言えるでしょう。

彼はまた、簡単な算術も示しています。現時点の推定によると、2030年までに超巨大クラウド事業者の累積資本支出は約5兆ドルに達します。これに対し、10%のリターンを得るには、2030年までにAIの年間収入は約1兆ドルに到達する必要があります。これは、世界のGDPの約1%に相当し、10%のリターンを生むための目安です。

これが実現可能かどうか？やや楽観的すぎるかもしれませんが、Davidは、2030年だけを見るのは制約があると指摘します。これらの投資のリターンは、より長期の2040年までに実現する可能性もあります。現在のAI収入規模はおよそ500億ドル（彼の大まかな見積もり）であり、過去1年半で大きく伸びてきたことを考えると、500億ドルから1兆ドルへの成長は決して不可能ではありません。

未来への考察

Davidの話を聞いて、私が最も強く感じたのは、「私たちは今、歴史的な転換点の始まりに立っている」ということです。これは、10年から15年続く可能性のある製品サイクルの始まりであり、私たちはほんの入り口に過ぎません。これは、ワクワクすると同時に、少し不安にもなります。

ワクワクするのは、この変革がもたらす巨大なチャンスです。迅速に適応し、AIを全面的に取り込める企業は、競争優位を獲得し、次の時代をリードする存在になれる可能性があります。新たなユニコーンの誕生、新しいビジネスモデルの出現、まったく異なる企業組織の姿を見ることになるでしょう。

一方で、不安なのは、そのスピードが多くの人の予想を超えて早く進む可能性です。Davidが示したデータの一つに、「過去50年間でS&P 500の企業が指数内に留まる平均期間が40%短縮された」というものがあります。これは、企業が破壊される速度が加速していることを意味します。AI時代には、その速度はさらに増すと考えられます。

私は、今後明確な格差が生まれると予想しています。AIの潜在能力を真に理解し、根本から製品やプロセス、組織を再構築できる企業は、圧倒的な効率化と競争優位を手に入れるでしょう。一方、変革の難しさや組織の慣性、技術的負債により、遅れをとる企業も出てくるでしょう。この差は、今後数年でますます顕著になると考えています。

起業家にとっては、今こそ最良の時代かもしれません。市場の需要は非常に強く、技術も日進月歩です。資本市場も、真に潜在能力のある企業を支援し続けています。旧世代のソフトウェアと比べて、少ないリソースと短期間で同じ規模に到達できるのです。これにより、起業のハードルは下がる一方、製品の質や市場適合性の重要性は高まっています。

投資家にとっては、真の「Model Busters」を見極めることが鍵です。これらの企業は、成長速度と持続期間が従来の予測を大きく超えるでしょう。ただし、そのためには、遠い未来を見通す洞察力と忍耐力が必要です。見た目には不合理に見える成長曲線を信じる覚悟も。

従業員にとっては、エンジニア、プロダクトマネージャー、デザイナーを問わず、新しいツールや働き方に素早く適応する必要があります。Davidが例示した、最新のプログラミングツールを使えば10〜20倍速くなるエンジニアの話は、単なる例ではなく、今後のトレンドです。これらの新ツールや新手法を習得できる人は、キャリア上大きなアドバンテージを得るでしょう。

最後に、私はこの変革は単なる技術の進歩だけでなく、思考の変革でもあると考えます。「どうやってやるか」から「何を実現したいか」へ、「人手を増やす」から「AIで解決する」へ、「既存の流れに従う」から「可能性を再想像する」へ。極端に聞こえる「電気か血か」の問いも、この変化の本質をつかむための比喩です。

私たちは、ソフトウェアの世界を書き換える過程にいます。これは、単なる段階的なアップグレードではなく、根本的な再構築です。これを理解し、受け入れる人や企業が、次の時代をリードしていくのです。