🔮 AIネイティブ時代のソフトウェア産業:4つのシナリオ

🎯 核心的な問い

コーディングエージェントが進化し、誰でも独自ツールを作れるようになった世界で、
既存SaaSはどうなるのか?
AIネイティブプロダクトは既存サービスと戦うのか、共存するのか?
保守需要はどうなるのか?そしてNVIDIA需要への影響は?

シナリオ1️⃣:完全分散化(SaaS崩壊論)

📉 「各社が独自ツールを持つ世界」確率: 低

📝 想定される未来

  • 企業が汎用SaaSを解約
  • コーディングエージェントで独自ツール作成
  • 業務に完全フィットしたカスタムツール
  • 保守もAIが自動化
  • SaaS企業の衰退

⚠️ このシナリオが起きない理由

  • ネットワーク効果の壁:Slack、Salesforceなどは他社との接続が価値
  • データ蓄積の価値:学習済みモデル、業界ベンチマーク等は独自構築不可
  • 統合コスト:全ツールを自作すると統合地獄
  • コンプライアンス:金融・医療等では認証済みSaaSが必須
  • 保守の現実:AIが完璧に保守できるのは遠い未来

🎮 NVIDIA需要への影響

❌ 需要減少

静的ツールの世界 → 継続的計算不要 → GPU需要大幅減

シナリオ2️⃣:二極化(ハイブリッド共存論)

⚖️ 「領域によって勝者が分かれる」確率: 高

✅ SaaSが生き残る領域

  • 強いネットワーク効果:
    • Slack, Teams(コミュニケーション)
    • Salesforce(顧客データ共有)
    • GitHub(コード共有)
  • データ価値が高い:
    • Google Analytics(業界比較)
    • HubSpot(マーケティングデータ)
  • 規制・認証要件:
    • 会計ソフト、医療システム

🛠️ AI生成ツールに移行する領域

  • 高カスタマイズ性が重要:
    • 社内ワークフロー管理
    • レポート生成ツール
    • データ処理パイプライン
  • ネットワーク効果が弱い:
    • 個人生産性ツール
    • 社内専用ダッシュボード
  • シンプルな機能:
    • 簡単なCRUD操作
    • フォーム/承認フロー

🎮 NVIDIA需要への影響

➡️ 構造変化

減少要因:一部静的ツールが内製化
増加要因:残存SaaSがAIファクトリー化を加速
正味:ほぼ中立(シフトのみ)

シナリオ3️⃣:レイヤー分離(垂直分業論)

🏗️ 「インフラは集中、UIは分散」確率: 高

☁️ 集中化するレイヤー(SaaS)

  • データストレージ:Snowflake, BigQuery
  • 認証・ID管理:Auth0, Okta
  • 決済処理:Stripe
  • AIモデル提供:OpenAI, Anthropic
  • インフラ:AWS, GCP, Azure

理由:スケールメリット、専門性、規制対応が必要

🎨 分散化するレイヤー(AI生成)

  • UI/UX:各社が独自デザイン
  • ワークフロー:業務フローに合わせてカスタム
  • レポーティング:必要な形式で生成
  • 統合ロジック:自社システム間の接続

理由:カスタマイズ性、迅速な変更、コスト削減

💡 具体例:次世代CRM

従来:Salesforceを丸ごと契約(年間数百万円)
未来:

  • データはSnowflakeに保存(集中化レイヤー)
  • ダッシュボードはAI生成(分散化レイヤー)
  • 営業フローは独自カスタム(分散化レイヤー)
  • 外部連携はZapier/Make(集中化レイヤー)

結果:総コスト1/5、カスタマイズ性5倍

🎮 NVIDIA需要への影響

📊 再構成

減少:UI層のSaaS需要減少
増加:AIモデル提供層(OpenAI等)への需要増
正味:やや減少(UI層の計算は軽いため影響限定的)

シナリオ4️⃣:AIファクトリー統合(動的知能集中論)

🏭 「静的ツールは消滅、動的知能が全て」確率: 中(長期)

🔄 パラダイムシフト

  • UI消滅:固定画面ではなく、自然言語で指示
  • ワークフロー自動生成:その都度AIが最適フロー構築
  • リアルタイム知能:全てが動的に生成される
  • 静的ツール不要:「プログラム」という概念自体が古くなる

📱 具体例:次世代業務システム

  • 「今月の売上をグラフで見せて」→ その場で生成
  • 「契約書を作成して」→ コンテキスト理解して生成
  • 「A社への提案資料」→ 過去データから自動作成
  • 「承認フロー回して」→ 適切な経路を判断して実行

全てがAIエージェントとの対話で完結

⚙️ 技術的前提

  • AIエージェントの信頼性向上(幻覚問題の解決)
  • コンテキスト理解の飛躍的向上
  • マルチモーダル統合(音声、画像、動画)
  • リアルタイム推論コストの劇的低下

📅 実現時期

短期(1-3年):一部業務で実験的導入
中期(3-7年):知識労働の30-50%が移行
長期(7-15年):静的ツールがニッチ化

🎮 NVIDIA需要への影響

🚀 爆発的増加

これこそジェンスンの本命シナリオ
全業務がリアルタイム推論 → 継続的GPU計算が常時必要
従来ソフトの「一度作れば終わり」が完全消滅
世界中の業務処理がGPUファクトリー依存

🔍 各シナリオの比較分析

評価軸シナリオ1
完全分散化		シナリオ2
二極化		シナリオ3
レイヤー分離		シナリオ4
AIファクトリー統合
実現確率❌ 低(10%)✅ 高(40%)✅ 高(35%)⚠️ 中(15%)
時間軸-既に進行中2-5年5-15年
NVIDIA需要❌ 減少➡️ 中立📊 やや減🚀 爆増
既存SaaS壊滅選別淘汰レイヤー特化AI化or消滅
保守需要AI自動化領域依存UI層のみAI保守概念消滅
技術的障壁高(現実的でない)低(実現済み)中(移行期)高(要技術革新)

📊 時系列で見る移行プロセス

現在 - 2027年:シナリオ2の台頭

起きること:
・カスタマイズ性重視の領域でSaaS解約が増加
・ただしSlack、Salesforce等の基幹SaaSは維持
・中小SaaSベンダーが淘汰され始める
NVIDIA需要:コーディングエージェント需要増だが、推論需要も同時増→ほぼ相殺

2027 - 2030年:シナリオ3への移行

起きること:
・インフラ/データレイヤーのSaaSは集中化
・UI/ワークフローレイヤーは各社が独自生成
・「プラットフォーム+AI生成フロントエンド」が標準に
NVIDIA需要:UI層減少分を、AIエージェント層が補う→やや減少

2030 - 2040年:シナリオ4の萌芽

起きること:
・AIエージェントの信頼性が閾値超え
・静的UIから動的対話への大移行開始
・「ソフトウェア」から「知能サービス」へパラダイムシフト
NVIDIA需要:全業務のリアルタイム推論化→爆発的増加

💡 重要な洞察:「保守需要」の進化

各シナリオでの保守の形

シナリオ2-3(短中期)

保守の性質:

  • AI生成コードの「メンテ指示」
  • 「このレポート形式を変えて」→AIが修正
  • 人間は要件定義のみ、実装はAI

結論:保守"作業"は減るが、保守"指示"は残る

シナリオ4(長期)

保守の性質:

  • 静的コードが存在しない
  • その都度AIが最適生成
  • 「保守」という概念自体が消滅

結論:「継続的な対話」に置き換わる

つまり:コーディングエージェントが進化しても、「保守需要ゼロ」にはならない。
むしろ「保守=AIへの指示の継続的調整」という形で残り続ける。
完全にゼロになるのは、シナリオ4が実現し「静的ソフトウェア」概念自体が消滅した時のみ。

🎯 どのシナリオでもAIファクトリー需要は残る理由

🏗️ 不変の構造:「動的知能」需要の源泉

ユースケースシナリオ1-3での形シナリオ4での形GPU需要
コーディング支援GitHub Copilot的な補完完全自律エージェント✅ 両方で必要
顧客対応チャットボット(定型+AI)完全AI代行✅ 両方で必要
データ分析BI+自然言語クエリ対話型分析エージェント✅ 両方で必要
コンテンツ生成テンプレート+AI編集完全生成✅ 両方で必要
意思決定支援レポート+推奨事項リアルタイム戦略提案✅ 両方で必要

結論:どのシナリオでも、「リアルタイム推論」が必要な領域は消えない。
むしろシナリオ4に近づくほど、全業務がリアルタイム推論化し、GPU需要は増大する。

🎲 最も可能性が高い「複合シナリオ」

🔮 現実的な着地点(2025-2035年)

フェーズ1(2025-2027):シナリオ2が支配的

  • ネットワーク効果が強い基幹SaaS:Slack, Salesforce, GitHub → 残存
  • カスタマイズ重視の周辺ツール:社内ダッシュボード、レポート生成 → AI内製化
  • 中小SaaS:差別化できず淘汰加速

NVIDIA需要:中立(±0%)

フェーズ2(2027-2032):シナリオ3へ移行

  • インフラ層の集中化:Snowflake, Auth0, Stripe等のデータ/認証プラットフォームが寡占
  • UI層の分散化:各社がAI生成フロントエンドを独自構築
  • 垂直統合SaaSの解体:レイヤー別に分離され、UI層が剥がれる

NVIDIA需要:やや減(-10〜15%)

フェーズ3(2032-2040):シナリオ4の部分的実現

  • 知識労働の30-50%:静的ツールから動的AI対話へ移行
  • 残り50-70%:規制、慣性、信頼性で静的ツール残存
  • ハイブリッド環境:シナリオ3的なレイヤー構造 + シナリオ4的な対話インターフェース

NVIDIA需要:大幅増(+50〜100%)

📈 NVIDIAへの投資インプリケーション

短期リスク(2025-2027)

  • シナリオ2の進行で、一部UI層SaaSの計算需要減少
  • ただしコーディングエージェント需要増が相殺
  • 正味:±0% → リスク限定的

中期リスク(2027-2032)

  • シナリオ3移行で、UI層の独自生成が進み、SaaS計算需要やや減
  • ただしAIエージェント層、インフラ層は成長
  • 正味:-10〜15% → 注意が必要だが致命的ではない

長期機会(2032-2040)

  • シナリオ4の部分的実現で、全業務のリアルタイム推論化
  • 「ソフトウェア」から「知能サービス」へのパラダイムシフト
  • 正味:+50〜100% → ジェンスンの本命シナリオ

🎯 結論

短中期(-15%リスク)を乗り越えれば、長期(+100%機会)が待っている。
ジェンスンの「これはバブルではない」という主張は、
シナリオ4(動的知能の全面化)を見据えたもの。

ただし実現には5-15年かかる可能性があり、
その間の「移行期の谷」(シナリオ3フェーズ)をどう乗り切るかが鍵。

🔑 最終的な答え:「どう着地するか」

🎭 複合的な進化が起きる

✅ 生き残るSaaS

  • 強いネットワーク効果
  • データ蓄積が価値
  • 規制・認証要件
  • インフラ/認証層

例:Slack, Snowflake, Stripe, Auth0

❌ 消えるSaaS

  • 弱いネットワーク効果
  • 高カスタマイズ性要求
  • UI層のみの価値提供
  • 差別化が弱い

例:汎用ダッシュボード、レポートツール

🔄 保守需要の変化

  • 短期:保守"作業"はAIが代行するが、保守"指示"は人間が継続
  • 中期:「コード修正」から「要件変更の対話」へシフト
  • 長期:静的コードが消え、「継続的な対話」に統合される

🏭 AIファクトリー需要の本質

どのシナリオでも、「リアルタイム推論が必要な業務」は消えない。
むしろ増え続ける。これがNVIDIA需要の構造的基盤。

短中期の谷(-15%):UI層SaaSからAI生成への移行
長期の山(+100%):全業務の動的知能化

ジェンスンは後者を見据えている。問題は「谷をいつ抜けるか」。