撰文：宇宙波鸣人，深潮 TechFlow2026年2月、テクノロジー株式市場は、一部メディアが「SaaSpocalypse（SaaS終末期）」と呼ぶシステム崩壊の一端を迎えている。Salesforceの株価は2025年のピークから約40％下落し、ServiceNowは四半期決算発表後に一日で11％超の急落を記録した。その原因は、経営陣が電話会議で「AIインテリジェンスが席数増加の見通しを複雑にしている」と一言述べただけだった。Workdayも22％超の下落を見せ、2026年の年初六週間で、S&P 500のソフトウェア・サービス指数は約1兆ドルの時価総額を失った。市場の論理は非常に単純だ：AIエージェント（Agent）はすでに多くの人手作業を代替できる。企業はAIを使って、かつて100人必要だった仕事を完了させているため、自然と100のソフトウェア席が不要になる。席数課金のSaaSビジネスモデルは、すでに歴史の終わりに近づいていると見なされている。このパニック売りが業界全体を席巻する中、HSBCアメリカのテクノロジーリサーチ責任者Stephen Berseyは、挑発的なタイトルの調査レポートを発表した：《ソフトウェアはAIを飲み込む》（Software Will Eat AI）。彼の核心的な見解は一言で要約できる：市場の恐怖は誤った見込みに基づいている。逆風の中で出されたレポート「市場はAIが企業ソフトウェアを置き換えると懸念しているが、それは誤りだ。」彼はレポートの冒頭でこう述べている。彼の見解では、AIはソフトウェアを滅ぼすのではなく、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の能力層に組み込まれる。ソフトウェアはAIの対抗者ではなく、AIが現実世界に到達するための媒体だ。この論理の逆転は、現在の市場の全体的なストーリーラインを覆すものだ。市場の恐怖は「AIがソフトウェアを取って代わる」というものだが、Berseyの判断は「ソフトウェアがAIを飼いならす」だ。彼はインターネット時代の歴史的類比を引用している：かつてインターネットが爆発したとき、最初の価値は物理的インフラに集中していた。サーバー、光ファイバーケーブル、データセンターだ。多くの資本がハードウェアインフラに流入し、苦闘した初期のインターネット企業は、最終的に長期的価値を獲得した側だった。ソフトウェアこそがインターネットの価値の最終地点だ。AIの進化も、同じ脚本をなぞっているとBerseyは考える。2024年と2025年はインフラ整備の時期であり、計算能力、モデル、コードの統合—これらすべてがソフトウェア層の爆発に向けた準備だ。そして2026年は、そのエンジンが本格的に火を噴く年となる。「ソフトウェアは、AIが世界最大の企業に拡散する主要なメカニズムとなる。私たちは2026年を、ソフトウェアの収益化の始動年と見ている。」なぜ基盤モデルは企業ソフトウェアを置き換えられないのか？レポートの最も重い論証は、「AIが直接ソフトウェアを覆す」という論理の段階的な解体だ。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し、Vibe Coding（自然言語から直接使えるソフトウェアを生成する技術）が台頭し、AIモデル企業はより多くのアプリケーション層の試みを行っている。では、なぜ企業はOracleやSAP、Salesforceといった巨額投資の伝統的ソフトウェアシステムをまだ必要としているのか？Berseyの回答は三つのレベルで展開される。第一に、基盤モデルには「先天的な欠陥」がある。レポートは明確に指摘している：基盤モデルは「内在的な欠陥」を持ち、大規模企業のコアプラットフォームの「全面的な置き換え」には適さない。狭いシナリオでは良好に機能するが、画像生成、小規模アプリ開発、テキスト処理には適しているが、高忠実度・企業レベルのコアプラットフォームには「現実的ではない」。根本的な理由は、訓練データの制約にある。LLMは公開インターネットのデータ上で訓練されているが、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プライベートなアーキテクチャ知識、業務ロジック、操作規範—これらのコアな知的財産はインターネット上には存在しない。AIは学習も複製もできない。OracleやSAPのシステムの「堀」は、コードを書くだけでは追いつかない。時間とビジネスシナリオの蓄積によって築かれたものだ。第二に、Vibe Codingの能力の限界は過大評価されている。レポートはVibe Codingの致命的な弱点を直接指摘している：それは設計の責任と負担を完全に開発者に押し付けている点だ。「グローバルサプライチェーンを処理できるシステムを作りたい」とAIに伝えると、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の定義、例外処理、極端な負荷下での耐性確保」などの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は主要なAIモデル企業は「企業レベルのソフトウェア開発の経験がほとんどない」と指摘している。彼らはゼロから非常に複雑な環境に入り込んでいる。一方、企業ソフトウェアは数十年の進化を経て、「ほぼゼロエラー、高スループット、高信頼性」の水準に到達している。これはAIの新興企業が短期間で到達できる水準ではない。第三に、企業の切り替えコストは実在する高い壁だ。仮にAIが同等のコードを書けたとしても、コアシステムの置き換えには非常に高いコストが伴う。収益の中断リスク、生産性の損失、IT環境間のシステム互換性、サプライヤーやサービスの信頼性の積み重ね—これらはすべて実際の切り替えコストであり、AIのコード生成だけでは消えない。企業向けソフトウェアは、長年の実績に裏打ちされた99.999％の稼働時間、複雑なIT環境下での無誤動作を求める。こうした信頼は時間をかけて築かれるものであり、コードの積み重ねだけでは得られない。AIの収益化の真の恩恵者は誰か？前半の防御的な論証があるとすれば、後半の攻撃的な展望もある。Berseyの核心判断は次の通りだ：AIの価値チェーンの最大の部分は、最終的にハードウェアやチップ層ではなく、ソフトウェア層に流れる。「私たちは、AIはソフトウェアスタックの中で最も重要な価値創造源であり、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る。」また、GPU不足や電力制約、データセンターのボトルネックといったハードウェアの希少性は、今後数年間持続すると見られる。こうした希少性は、ソフトウェアプラットフォームの戦略的地位を強化する。AI能力を規模化し、再現性のある商業価値に変換できるのは、ソフトウェアプラットフォームだけだ。具体的な収益化の手段として、レポートはAIインテリジェントエージェント（agentic AI）に注目している。Berseyは、2026年には、タスク指向でワークフローに埋め込まれるAIインテリジェントエージェントが、フォーチュン2000企業や中小企業に大規模に展開されると予測している。ただし、彼のエージェントの定義は、市場の主流ストーリーとは大きく異なる。彼は、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すべきだと考えている。こうした「境界のあるインテリジェントエージェント」こそ、企業のAIリスク管理のニーズに応えることができる。言い換えれば、企業は無制限に動き回るAIを必要としない。管理・監査・コンプライアンスの枠内で運用できるAIが必要だ。これを実現できるのは、深く企業ソフトウェアに埋め込まれたインテリジェントエージェントだけだ。「ソフトウェアは、企業がAIをコントロールしながら利用するための重要な手段だ。」これがレポートの最も核心的な判断だ。また、推論（inference）の需要は、訓練の需要を上回る傾向にあり、計算能力の消費増加の主な推進力となると予測している。これは、インテリジェントエージェントの普及に伴い、計算資源の消費は縮小せず、むしろ増加し続け、ソフトウェアとインフラのエコシステム全体をさらに支えることになる。チャンスか罠か？レポート発表時、ソフトウェアセクターの評価はすでに歴史的な低水準に落ちている。Berseyの判断はこうだ：低評価と、これからの収益化の年を迎えることは、参入の好機であり、撤退のサインではない。「ソフトウェアの評価は歴史的に低迷しているが、業界は大規模な拡大の前夜にある。」具体的な銘柄推奨について、HSBCのロジックは明快だ。すでに深いデータの堀を築き、AIインテリジェントエージェントの埋め込み能力を持ち、純粋な人件費課金モデルに依存しないソフトウェア企業こそが、このAI収益化の波の最大の恩恵を受けると見ている。推奨銘柄にはOracle、Microsoft、Salesforce、ServiceNow、Palantir、CrowdStrike、Alphabetなど、企業ソフトウェアの主要プレイヤーが名を連ねている。一方、HSBCはIBMやAsanaの格付けを引き下げ、Palo Alto Networksを「減持」に設定している。すべてのソフトウェア企業が安全に乗り切れるわけではなく、重要なのはAIインテリジェントエージェントの基盤となるインフラになれるかどうかだ。AIに迂回される人工インターフェースではなく。Berseyのレポートは論理的に緻密で、タイミングも的確だ。逆風の中での発信は、非常に強い伝播効果を持つ。ただし、一つの疑問もある。レポートは直接的に答えていない：もしAIインテリジェントエージェントが企業ソフトウェアの枠内で高効率に動作できるなら、企業のソフトウェア「席数」への需要は、静かに縮小していくのではないか？ソフトウェアのAI搭載価値は成立するかもしれないが、「席数課金」のビジネスモデルは、現状の評価を支えられるのか、依然として不透明だ。ソフトウェアはAIを飲み込むのか、それともAIがソフトウェアを飲み込むのか—この議論は、2026年の各種決算が新たな証拠となるだろう。
みんながソフトウェア株を売っているとき、HSBCはあなたたちが間違っていると言った
撰文：宇宙波鸣人，深潮 TechFlow
2026年2月、テクノロジー株式市場は、一部メディアが「SaaSpocalypse（SaaS終末期）」と呼ぶシステム崩壊の一端を迎えている。
Salesforceの株価は2025年のピークから約40％下落し、ServiceNowは四半期決算発表後に一日で11％超の急落を記録した。その原因は、経営陣が電話会議で「AIインテリジェンスが席数増加の見通しを複雑にしている」と一言述べただけだった。Workdayも22％超の下落を見せ、2026年の年初六週間で、S&P 500のソフトウェア・サービス指数は約1兆ドルの時価総額を失った。
市場の論理は非常に単純だ：AIエージェント（Agent）はすでに多くの人手作業を代替できる。企業はAIを使って、かつて100人必要だった仕事を完了させているため、自然と100のソフトウェア席が不要になる。席数課金のSaaSビジネスモデルは、すでに歴史の終わりに近づいていると見なされている。
このパニック売りが業界全体を席巻する中、HSBCアメリカのテクノロジーリサーチ責任者Stephen Berseyは、挑発的なタイトルの調査レポートを発表した：《ソフトウェアはAIを飲み込む》（Software Will Eat AI）。
彼の核心的な見解は一言で要約できる：市場の恐怖は誤った見込みに基づいている。
逆風の中で出されたレポート
「市場はAIが企業ソフトウェアを置き換えると懸念しているが、それは誤りだ。」
彼はレポートの冒頭でこう述べている。彼の見解では、AIはソフトウェアを滅ぼすのではなく、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の能力層に組み込まれる。ソフトウェアはAIの対抗者ではなく、AIが現実世界に到達するための媒体だ。
この論理の逆転は、現在の市場の全体的なストーリーラインを覆すものだ。市場の恐怖は「AIがソフトウェアを取って代わる」というものだが、Berseyの判断は「ソフトウェアがAIを飼いならす」だ。
彼はインターネット時代の歴史的類比を引用している：かつてインターネットが爆発したとき、最初の価値は物理的インフラに集中していた。サーバー、光ファイバーケーブル、データセンターだ。多くの資本がハードウェアインフラに流入し、苦闘した初期のインターネット企業は、最終的に長期的価値を獲得した側だった。ソフトウェアこそがインターネットの価値の最終地点だ。
AIの進化も、同じ脚本をなぞっているとBerseyは考える。2024年と2025年はインフラ整備の時期であり、計算能力、モデル、コードの統合—これらすべてがソフトウェア層の爆発に向けた準備だ。そして2026年は、そのエンジンが本格的に火を噴く年となる。
「ソフトウェアは、AIが世界最大の企業に拡散する主要なメカニズムとなる。私たちは2026年を、ソフトウェアの収益化の始動年と見ている。」
なぜ基盤モデルは企業ソフトウェアを置き換えられないのか？
レポートの最も重い論証は、「AIが直接ソフトウェアを覆す」という論理の段階的な解体だ。
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し、Vibe Coding（自然言語から直接使えるソフトウェアを生成する技術）が台頭し、AIモデル企業はより多くのアプリケーション層の試みを行っている。では、なぜ企業はOracleやSAP、Salesforceといった巨額投資の伝統的ソフトウェアシステムをまだ必要としているのか？
Berseyの回答は三つのレベルで展開される。
第一に、基盤モデルには「先天的な欠陥」がある。
レポートは明確に指摘している：基盤モデルは「内在的な欠陥」を持ち、大規模企業のコアプラットフォームの「全面的な置き換え」には適さない。狭いシナリオでは良好に機能するが、画像生成、小規模アプリ開発、テキスト処理には適しているが、高忠実度・企業レベルのコアプラットフォームには「現実的ではない」。
根本的な理由は、訓練データの制約にある。LLMは公開インターネットのデータ上で訓練されているが、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プライベートなアーキテクチャ知識、業務ロジック、操作規範—これらのコアな知的財産はインターネット上には存在しない。AIは学習も複製もできない。OracleやSAPのシステムの「堀」は、コードを書くだけでは追いつかない。時間とビジネスシナリオの蓄積によって築かれたものだ。
第二に、Vibe Codingの能力の限界は過大評価されている。
レポートはVibe Codingの致命的な弱点を直接指摘している：それは設計の責任と負担を完全に開発者に押し付けている点だ。「グローバルサプライチェーンを処理できるシステムを作りたい」とAIに伝えると、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の定義、例外処理、極端な負荷下での耐性確保」などの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は主要なAIモデル企業は「企業レベルのソフトウェア開発の経験がほとんどない」と指摘している。彼らはゼロから非常に複雑な環境に入り込んでいる。一方、企業ソフトウェアは数十年の進化を経て、「ほぼゼロエラー、高スループット、高信頼性」の水準に到達している。これはAIの新興企業が短期間で到達できる水準ではない。
第三に、企業の切り替えコストは実在する高い壁だ。
仮にAIが同等のコードを書けたとしても、コアシステムの置き換えには非常に高いコストが伴う。収益の中断リスク、生産性の損失、IT環境間のシステム互換性、サプライヤーやサービスの信頼性の積み重ね—これらはすべて実際の切り替えコストであり、AIのコード生成だけでは消えない。
企業向けソフトウェアは、長年の実績に裏打ちされた99.999％の稼働時間、複雑なIT環境下での無誤動作を求める。こうした信頼は時間をかけて築かれるものであり、コードの積み重ねだけでは得られない。
AIの収益化の真の恩恵者は誰か？
前半の防御的な論証があるとすれば、後半の攻撃的な展望もある。
Berseyの核心判断は次の通りだ：AIの価値チェーンの最大の部分は、最終的にハードウェアやチップ層ではなく、ソフトウェア層に流れる。
「私たちは、AIはソフトウェアスタックの中で最も重要な価値創造源であり、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る。」
また、GPU不足や電力制約、データセンターのボトルネックといったハードウェアの希少性は、今後数年間持続すると見られる。こうした希少性は、ソフトウェアプラットフォームの戦略的地位を強化する。AI能力を規模化し、再現性のある商業価値に変換できるのは、ソフトウェアプラットフォームだけだ。
具体的な収益化の手段として、レポートはAIインテリジェントエージェント（agentic AI）に注目している。
Berseyは、2026年には、タスク指向でワークフローに埋め込まれるAIインテリジェントエージェントが、フォーチュン2000企業や中小企業に大規模に展開されると予測している。ただし、彼のエージェントの定義は、市場の主流ストーリーとは大きく異なる。彼は、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すべきだと考えている。こうした「境界のあるインテリジェントエージェント」こそ、企業のAIリスク管理のニーズに応えることができる。
言い換えれば、企業は無制限に動き回るAIを必要としない。管理・監査・コンプライアンスの枠内で運用できるAIが必要だ。これを実現できるのは、深く企業ソフトウェアに埋め込まれたインテリジェントエージェントだけだ。
「ソフトウェアは、企業がAIをコントロールしながら利用するための重要な手段だ。」これがレポートの最も核心的な判断だ。
また、推論（inference）の需要は、訓練の需要を上回る傾向にあり、計算能力の消費増加の主な推進力となると予測している。これは、インテリジェントエージェントの普及に伴い、計算資源の消費は縮小せず、むしろ増加し続け、ソフトウェアとインフラのエコシステム全体をさらに支えることになる。
チャンスか罠か？
レポート発表時、ソフトウェアセクターの評価はすでに歴史的な低水準に落ちている。Berseyの判断はこうだ：低評価と、これからの収益化の年を迎えることは、参入の好機であり、撤退のサインではない。
「ソフトウェアの評価は歴史的に低迷しているが、業界は大規模な拡大の前夜にある。」
具体的な銘柄推奨について、HSBCのロジックは明快だ。すでに深いデータの堀を築き、AIインテリジェントエージェントの埋め込み能力を持ち、純粋な人件費課金モデルに依存しないソフトウェア企業こそが、このAI収益化の波の最大の恩恵を受けると見ている。推奨銘柄にはOracle、Microsoft、Salesforce、ServiceNow、Palantir、CrowdStrike、Alphabetなど、企業ソフトウェアの主要プレイヤーが名を連ねている。
一方、HSBCはIBMやAsanaの格付けを引き下げ、Palo Alto Networksを「減持」に設定している。すべてのソフトウェア企業が安全に乗り切れるわけではなく、重要なのはAIインテリジェントエージェントの基盤となるインフラになれるかどうかだ。AIに迂回される人工インターフェースではなく。
Berseyのレポートは論理的に緻密で、タイミングも的確だ。逆風の中での発信は、非常に強い伝播効果を持つ。
ただし、一つの疑問もある。レポートは直接的に答えていない：もしAIインテリジェントエージェントが企業ソフトウェアの枠内で高効率に動作できるなら、企業のソフトウェア「席数」への需要は、静かに縮小していくのではないか？ソフトウェアのAI搭載価値は成立するかもしれないが、「席数課金」のビジネスモデルは、現状の評価を支えられるのか、依然として不透明だ。
ソフトウェアはAIを飲み込むのか、それともAIがソフトウェアを飲み込むのか—この議論は、2026年の各種決算が新たな証拠となるだろう。