投稿者 global-ai-media 
生成AIの進化が既存のソフトウェア産業を破壊するという懸念から、株式市場ではSaaSやソフトウェア企業の評価が揺れ動いています。しかし、シティグループのような金融機関は、この混乱の中に新たな機会も見出しています。本稿では、市場の「AI脅威論」を技術的な視点で紐解き、日本企業がITツール選定や自社プロダクト開発において意識すべき構造変化と、とるべき戦略について解説します。
「AIによるソフトウェアの破壊」とは何を意味するのか
米国市場を中心に、「生成AIが従来のソフトウェア企業のビジネスモデルを崩壊させるのではないか」という懸念が広がっています。これまで企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）を支えてきたのは、特定の業務フローを効率化するSaaS（Software as a Service）などのアプリケーションでした。しかし、高度なLLM（大規模言語モデル）やAIエージェントが登場したことで、状況は変わりつつあります。
従来のソフトウェアは、人間がUI（画面）を操作してタスクを完了させる道具でした。対して、AIエージェントは「目的」を指示するだけで、裏側でAPIを叩き、データを処理し、タスクを完遂する能力を持ち始めています。もしAIがコードを自動生成し、必要なアプリケーションをオンデマンドで構築できるようになったり、複雑なSaaSの操作をAIが代行したりするようになれば、既存のソフトウェアベンダーが築いてきた「使いやすいUI」や「多機能」という競争優位性（Moat）が失われる可能性があります。これが、投資家たちが抱く懸念の正体です。
市場の過剰反応と「生き残るソフトウェア」の条件
一方で、シティグループが指摘するように、すべてのソフトウェア企業がAIに駆逐されるわけではありません。むしろ、AIを適切に組み込むことで、より不可欠な存在へと進化する企業も存在します。
AI時代に価値を持ち続けるソフトウェアには、以下の2つの特徴があると考えられます。
第一に、「独自データ（System of Record）」を保有していることです。AIはデータがなければ賢く振る舞えません。顧客データ、商流データ、ログデータなど、そのプラットフォームでしか得られない高品質なデータを保持している企業は、AIの精度を高める基盤として生き残ります。
第二に、「業務ワークフロー」に深く入り込んでいることです。単なる文書作成やチャットツールではなく、サプライチェーン管理や高度なエンジニアリングなど、AI単体では判断が難しい「ドメイン知識」と「複雑なプロセス」を握っているソフトウェアは、AIを『操縦士（Copilot）』として実装することで、むしろ生産性を飛躍的に高めることができます。
日本企業における「AI×ソフトウェア」の実務的視点
日本のビジネス現場に目を向けると、この世界的な潮流は「人手不足」と「生産性向上」という文脈で捉え直す必要があります。日本企業は長らく、独特の商習慣に合わせたカスタマイズ（スクラッチ開発）や、特定のパッケージソフトへの依存を続けてきました。
しかし、これからのシステム導入やプロダクト開発では、「AIが操作・解釈しやすいか」という視点が重要になります。例えば、社内システムを選定・開発する際、これまでは「人間にとって見やすい画面」が最優先でした。今後は「LLMがデータを読み取りやすいAPI構造になっているか」「RAG（検索拡張生成）のためのドキュメント管理がなされているか」といった、AIとの親和性が資産価値を左右することになります。
また、日本の組織文化において課題となるのが「AIのハルシネーション（もっともらしい嘘）」への許容度と責任の所在です。既存のソフトウェアは決定論的（入力Aに対して必ず出力Bが出る）でしたが、生成AIを組み込んだソフトウェアは確率論的（毎回出力が異なる可能性がある）に動作します。この違いを理解し、完璧を求めすぎずに「人間が最終確認をする（Human-in-the-Loop）」プロセスを業務フローに組み込めるかどうかが、活用の成否を分けます。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルのソフトウェア市場の動揺は、日本企業のIT戦略にも以下の3つの示唆を与えています。
1. ツール選定基準のアップデート
SaaSやITツールを選定する際、単なる機能比較にとどまらず、そのベンダーが「AIをどう統合しようとしているか」を確認してください。AIを単なるチャットボットとして追加しただけのツールか、それともAIエージェントが自律的に動けるようにデータ構造やAPIを刷新しているかを見極めることが、将来の「レガシー化」を防ぐ鍵となります。
2. 「つなぎ」としてのAI活用
日本ではレガシーシステムと最新のクラウドサービスが混在し、その間を「人手による転記作業」や「Excelバケツリレー」が埋めているケースが多々あります。ここはAIエージェントが最も輝く領域です。大規模なシステム刷新を待たずとも、LLMを用いて非構造化データ（メールやPDF）を構造化し、システム間を連携させるアプローチは、即効性のある業務効率化策となります。
3. ガバナンスと実験のバランス
ソフトウェアベンダーの勢力図が変わる過渡期において、特定の技術やベンダーに過度にロックインされることはリスクです。一方で、リスクを恐れて何もしなければ競争力を失います。扱うデータの機密性に応じて利用するAIモデルを使い分ける（社内専用環境の構築など）といったガバナンスを効かせつつ、現場レベルでの小規模なPoC（概念実証）を絶やさない体制構築が求められます。