現在、組織のほぼ3分の1が、AIによって自社で構築できるようになったことを理由に、ソフトウェアの購入を見送っている。マッキンゼーが97カ国の1719人を対象に実施した「State of AI」調査によれば、32%の組織がエージェント型コーディングツールにより社内で機能を構築できるため、少なくとも1つのソフトウェア製品または機能の導入を見送ったという。
これは、企業が何を実現できるかをめぐる大きな転換である。過去20年間、足りない機能に対する標準的な答えはサブスクリプションだった。いまやAIが、その従来のアプローチを覆した。
「State of AI」調査によれば、この変化はすべての企業に等しく及んでいるわけではない。年間売上高が少なくとも10億ドル（約1580億円）の組織では、1つ以上の機能でAIエージェントを拡大導入している割合が、前年の27%から40%に上昇した。一方、より小規模な組織では22%のまま横ばいだった。
これはテクノロジーの問題であると同時に、AIのリターンをめぐる問題でもある。大手競合が自社でツールを構築する一方でソフトウェアを借り続ける中小企業は、毎年より多くを支払って、より少ないコントロールしか得られない。これは明確な不利だ。
ある経営者は、ソフトウェアベンダーが提供しないツールを自ら構築した
ラマー・タイラーは、市場では見つからない自社向けのツールを構築する機会をテクノロジーに見出した。彼はアトランタに拠点を置くTraffic Sales & ProfitのCEOで、同社は黒人起業家向けのコーチングプログラムと年2回のカンファレンスを運営している。また、妻のロニー・タイラーとともに結婚・子育てサイト「Black and Married with Kids」を立ち上げた後、Tyler New Mediaを共同創業した。
彼の例は、決して華やかなものではない。同社の顧客関係管理（CRM）システムでは、購入者がカンファレンスのチケットを複数枚まとめて購入し、ほかの人に割り当てることができなかった。それを可能にするサードパーティー製ツールは高額だった。そこで彼のチームは独自のアプリケーションを書き、CRMに接続した。
AI支援による開発は、中小企業がカスタムツールを構築するのに必要な時間を、数週間から数時間に短縮できる。筆者はデジタルマーケティング業界に10年以上携わっているが、以前はファネルを構築するのにコピーライターを雇い、構築担当者を見つけ、バックエンドの自動化を接続するまでに4〜6週間かかっていた。最後に筆者が構築したときはわずか20分だった。
タイラーも同じ変化を語る。彼はフォームを構築する必要があり、チームに任せようとしたが、代わりに自分で試してみた。
「お茶か何かを取りに行っていた。戻ってきたら、もうできていた」と彼は語る。
これは元が取れた唯一のツールではない。
「おそらく年間で6桁ドルを優に超える額を節約している」とタイラーは言う。節約は、同社がもはや契約していないツールや、雇わなくなったベンダーから生まれている。
もはやソフトウェアのサブスクリプションの話ではない
ガートナーは、この行動変化がかつてサブスクリプションを販売していたベンダーに与える影響を数値化している。同社は7月、2030年までに企業向けアプリケーション支出のうち最大2340億ドル（約37兆円）がリスクにさらされ、これはその年の企業向けSaaS支出のおよそ20%に相当すると予測した。
「エージェント型AIはソフトウェアの経済性を変える」と、ガートナーのマネージング・バイスプレジデント、ジョージ・ブロックルハーストは同社の発表で述べた。「エージェント型システムは、従来のユーザーエクスペリエンス重視のアプリケーションを迂回して直接成果を提供し、ソフトウェアを不可視化する。これは多くの企業向けソフトウェアベンダーにとって、ユーザー増加と収益成長の結びつきを断ち切る」
米国国勢調査局の研究者は、これがすでに企業行動に表れていると指摘する。4月に発表されたAI普及に関するワーキングペーパーでは、AIを利用する企業の16%が機器やソフトウェアを置き換えていると報告されている。同論文は、AIがタスクや労働よりも、むしろレガシー資本の代替として機能する頻度が高まっていると結論づけている。
「人々をユーザーからオーナーへと移行させる必要がある」とタイラーは言う。彼は、リターンの鍵は顧客データと知的財産を誰が保有するか、そして他の人が使うシステムを誰が構築するかにあると主張する。
大半の企業はいまだにAIを3機能以下でしか使っていない
ミネアポリス連邦準備銀行の地域アウトリーチ担当ディレクター、エリック・ガルシア・ルナは5月、国勢調査の調査を分析し、従業員250人以上の米国企業では30%がAIを利用しているのに対し、従業員20人未満の企業では17%にとどまることを明らかにした。
「新しいテクノロジーの導入には、しばしば資金投資が必要になる」とガルシア・ルナは書いている。「また学習曲線も伴い、大企業のほうがそれに対処する態勢を整えやすい場合がある」
導入している企業の中でも、その利用範囲は狭い。国勢調査局の論文では、導入企業の57%がAIを3つ以下の業務機能で利用しており、最も多いのはセールス&マーケティング、戦略、ITだった。
ここで、それらすべてに逆風となる要素がある。ガートナーは6月、トークン消費量の増加に伴い、2028年までにAIコーディングコストが平均的な開発者の給与を上回るとも予測している。
「開発者はコスト効率よりもスピードと利便性を優先する傾向があるため、トークン規律は開発者の選択だけでは生まれない」と、ガートナーのシニア・プリンシパル・アナリスト、ニティシュ・ティヤギは同発表で述べた。「ガバナンスの効いたエンジニアリング運用モデルがなければ、コストは、これらのツールが実現する生産性向上を上回るペースで膨らみ得る」
これが隠れた請求書だ。サブスクリプションには、保守、セキュリティパッチ、他社のオンコール対応が含まれる。自作ツールは、最も都合の悪いタイミングで自ら修正しなければならない。中小企業がほとんど気にも留めない月額50ドル（約1万未満円）のサブスクリプションが、終わりのない予算外のエンジニアリング負担と引き換えになる。
タイラーは、そのトレードオフには価値があると考えている。
「多くの人は完璧主義で動けなくなっている」と彼は言う。「速く動く必要がある。今動く必要がある」
とにかく作れ
以下の3つの行動を検討してほしい。いずれもコードを書くことから始まるものではない。
まず、支払っているソフトウェアサブスクリプションをすべてリストアップし、支払っているうちのごく一部しか使っていないものに印をつける。
次に、そのツールが実際に年間いくらかかっているかを確認し、代替品の構築費用だけでなく維持費と比較する。チームの誰かがそれを維持するために費やしている時間も含める。ただし、その担当者を名指しできないなら、構築する準備ができていない。筆者は以前にも、1カ月以内に元が取れるAIエージェントの構築方法について書いたが、メンテナンスの問題は多くの経営者が十分に考慮していない論点だ。
そのうえで、最初の構築前にルールを定める。どのツールが承認されているか、どのデータを入れてよいか、重要な意思決定は誰が行うか。タイラーのチームは、誰もが好きなものを使っていた「ワイルド・ワイルド・ウェスト」と彼が形容する時期を経て、これを一貫させるのに数カ月を費やした。データ漏洩の後に書かれるガバナンスは、インシデントレポートに過ぎない。
