投稿者 global-ai-media 
米有力VCであるベッセマー・ベンチャー・パートナーズは、現在のハードウェアへの集中的な投資サイクルの後、2026年には「AIソフトウェア」が主役になると予測しています。この転換点は、インフラ整備競争からビジネス価値の創出へと、市場の軸足が移ることを意味します。本稿ではこのグローバルな潮流を読み解き、日本の産業界が今のうちに備えるべき実務的な視点を解説します。
インフラ投資の先にある「アプリケーションの時代」
米国のベンチャーキャピタル、ベッセマー・ベンチャー・パートナーズのパートナーであるバイロン・ディーター氏は、CNBCの番組において「2026年はAIソフトウェアの年になる」と予測しました。現在、世界のAI市場はNVIDIAのGPU確保やデータセンターの建設といった「ハードウェア（インフラ）」への投資が過熱しています。これはテクノロジーの進化サイクルとして自然な流れであり、インターネット黎明期に光ファイバーやサーバーへの投資が先行したのと同様の現象です。
しかし、インフラが整った後に訪れるのは、その計算資源を使って「何を解決するか」というソフトウェア（アプリケーション）の競争です。ディーター氏の予測は、あと1〜2年で計算リソースの供給不足が一定の落ち着きを見せ、焦点が「LLM（大規模言語モデル）をどう動かすか」から「LLMを使ってどのような業務変革・顧客価値を生むか」へ完全にシフトすることを示唆しています。
汎用モデルから「バーティカルAI」と「エージェント」へ
「AIソフトウェアの年」において重要となるキーワードは2つあります。一つは特定の業界や業務に特化した「バーティカルAI（Vertical AI）」、もう一つは自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」です。
これまでの汎用的なチャットボット（ChatGPTなど）は、文章作成や要約には優れていましたが、企業固有の複雑なワークフローを完結させるには至っていませんでした。しかし、2026年に向けて注目されるソフトウェアは、特定の業界（金融、製造、医療など）の商習慣や法規制を学習し、複数のシステムを操作して業務を代行するレベルへと進化します。これは、日本の現場が長年培ってきた「ドメイン知識（現場の知見）」をソフトウェアに実装する好機でもあります。
日本企業が直面する「PoCの壁」と打開策
日本国内に目を向けると、多くの企業が生成AIの導入を進めていますが、その多くが「社内版GPT」の導入や小規模なPoC（概念実証）に留まっているのが実情です。「ハードウェアやモデルはあるが、キラーアプリがない」という状態は、まさにインフラ投資フェーズ特有の悩みと言えます。
しかし、2026年にソフトウェアが主戦場になることを踏まえると、今すべきことは「モデルの性能比較」ではなく、「自社データの整備」と「業務プロセスのデジタル化」です。AIソフトウェアが真価を発揮するには、AIが読み解ける形での高品質なデータと、AIが介入可能な標準化された業務フローが不可欠だからです。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルな潮流がハードウェアからソフトウェアへ移行する中、日本企業の意思決定者や実務者は以下の3点を意識して戦略を立てるべきです。
- 「自前主義」と「API活用」のバランスを見極める
インフラ競争はグローバルなテック巨人に任せ、日本企業はその上の「アプリケーション層」で勝負すべきです。GPUを自社で大量保有するリスクを取るよりも、整備されたインフラ上で、自社独自のデータといかに組み合わせるか（RAGやファインチューニング）にリソースを集中させてください。 - ガバナンスを「ブレーキ」ではなく「ガードレール」にする
ソフトウェアが業務の中核に入り込むほど、ハルシネーション（もっともらしい嘘）や情報漏洩のリスクは高まります。しかし、リスクを恐れて禁止すれば競争力を失います。EU AI法や日本のAI事業者ガイドラインを参照しつつ、人間が最終確認をするプロセス（Human-in-the-loop）を組み込んだ「安全に走るためのガードレール」としてのガバナンス体制を今のうちに構築してください。 - 2026年を待たず、現場主導でユースケースを磨く
ソフトウェアの時代が来てから準備を始めては手遅れです。現場の社員がAIツールを触り、業務のどこに「AIエージェント」が介在できるかを探る活動を推奨してください。日本の強みである「現場の改善力」とAIを融合させることが、来るべきAIソフトウェア時代における最大の差別化要因となります。