Wayne Liu（ウェイン・リウ）氏はPerfect Corp America（パーフェクト・コープ・アメリカ）のチーフ・グロース・オフィサー兼社長である。
何十年もの間、ソフトウェアはツールであり、人間がビジネスの記録、計算、複雑さを管理するのを助ける静かなパートナーだった。「記録システム」は人々の行動を追跡し、「エンゲージメントシステム」はその行動をより容易にする。
しかし、根本的な変化が起きている。人工知能によって、ソフトウェアは単に支援するだけでなく、行動することが可能になった。私の観察によれば、多くのプログラムはもはや人間の命令を待つ受動的なデータベースではなく、推論、意思決定、実行のための能動的なエージェントになりつつある。間違いなく、ソフトウェアは文字通り、自分自身のために働き始めているのだ。
この瞬間は、私や他の人々が「エージェント経済」と呼ぶものの誕生を示している。コードが単なる労働のツールではなく、労働そのものとなる新しい章だ。その影響はオートメーションをはるかに超える。価値の創造方法、資本の配分方法、組織の生産性測定方法を再定義しようとしている。
この記事は、私が以前の記事で初めて紹介したアイデアを基に、AI対応ビジネスモデルからAI駆動型労働そのものへと会話を広げるものだ。
資本が労働になりつつある
ソフトウェアが行動し始めると、それはツールであることをやめ、労働者になり始める。それによって、私たちがそれを評価する方法がすべて変わる。
私の見解では、この新世代のAIはテクノロジーの基本的な経済方程式を変える。何十年もの間、資本はツールを構築し、労働力はそれを使用してきた。今や、資本自体が計算とコードを通じて労働を実行できる。GPUやモデルトレーニングへの投資はすべて、直接的に生産能力を創出できる。ソフトウェア支出と労働支出の関係は、単一の連続体に収束しつつあると私は考えている。
こう考えてみよう：米国のソフトウェア・アズ・ア・サービス（SaaS）市場は2024年に約1407億ドルの価値があった。対照的に、米国労働統計局（BLS）によると、「UIまたはUCFEの対象となるすべての雇用主から州の労働機関に提出された報告書に基づいて」、米国の年間賃金総額は2024年に11.7兆ドルだった。ソフトウェアが支援ではなく作業を実行し始めると、ソフトウェアの総アドレス可能市場は大幅に拡大する。将来的には、ソフトウェア企業はもはやツールを販売するのではなく、労働予算を争うようになると予想している。
シート販売から生産性販売へ
「シート」販売は従来のSaaS価格モデルだ。企業のユーザー数が多いほど、SaaSソフトウェアに支払う金額も多くなる。このモデルは、アウトプットが人員数に比例してスケールする場合に意味がある。
しかし、AIエージェントが10人分の仕事を実行するとどうなるだろうか？生産性はもはや人間のアクセスだけでなく、計算パフォーマンスによっても定義されるため、ユーザーごとに課金するSaaS価格モデルが崩壊する。
これは根本的な構造的リセットだと私は考えている。次世代のソフトウェア企業は、ログインではなく結果によって価格設定しなければならないと予測する。SaaSリーダーであれば、今日のSaaSスタックを監査することをお勧めする：エージェント型オートメーションがシートをアウトカムに置き換えられるワークフローを1つ特定しよう。
労働システムの原則
「労働システム」への道筋は以下のようになると私は考えている：
1. コモディティ化：研究によれば、「技術の進歩はしばしばコモディティ化につながる」。私の見解では、推論のコストはゼロに近づいており、知識と分析へのアクセスは電気のように普遍的になり、業界全体で専門知識を民主化している。
2. 標準化：研究論文で説明されているように、「標準化は新技術の実装に不可欠な前提条件である」。自動化は、成果が標準化または測定しやすい場所から始まる。コーディング、会計、物流など、明確に標準化できるタスクが最初に変革される可能性が高い。
3. 非対称性：経済学では、Investopediaが指摘するように、非対称情報とは「取引に関わる人々が持つ重要な知識の量や質の不均衡」を指す。AIの習熟度は不均等に進み、デジタルやデータが豊富な領域が最も速く進化し、物理的で曖昧な作業は遅れをとると予想される。
コモディティ化、標準化、非対称性を理解することで、リーダーはどの産業が最初に再形成され、どの産業で人間の創造性が不可欠であり続けるかを予測できる。
戦略的意味：エージェント時代の経営
ソフトウェアが認知タスクを担うようになると、リーダーシップも進化しなければならない。今後、多くの管理者は人々のチームを管理するのと同様に、エージェントのネットワークを調整することになると予想している。これには、データ流暢性、プロンプトエンジニアリング、動的に学習する確率的システムへの適応力に根ざした新しいスキルセットが必要となる。
タスクを割り当てる代わりに、管理者は成果を定義し、フィードバックループを監視し、人間とエージェント間の相互作用を最適化すべきだ。最も成功する組織は、AIを運用リズムの統合部分として扱うだろう。
なぜこの変化が重要なのか
コスト削減を超えて、AIエージェントは需要の急増に対応するために迅速にスケールし、反復的な役割でパフォーマンスを維持し、言語や地域を超えて一貫したサービスを提供できる。コンプライアンスを維持し、自らの推論を監査し、一晩で新しいルールに適応することができる。
さらに重要なのは、全く新しい市場を開拓できることだ。ソフトウェアにほとんど支出していない小規模ビジネスを考えてみよう。エージェント型ソフトウェアにより、企業はソフトウェアを購入する代わりにデジタル労働力を「雇用」でき、従来の労働市場では可能または実現可能でない領域まで生産性を拡大できる。AI労働はソフトウェア経済のロングテールに専門知識と能力をもたらすことができる。
新たな産業シフト
データセンターがAI工場に、大規模言語モデルが新しい機械に、AIエージェントが新しい労働者になりつつあると私は見ている。原材料は？データとコンテキストだ。アウトプットは？洞察、デザイン、決定だ。
この変革は産業革命が物理的な仕事に与えた影響を反映しているが、今回は認知が産業化されている。問題はAIが人間に取って代わるかどうかではなく、人間とAIの労働力がどのように統合されるかだ。人間が目標を設定し判断を適用し、エージェントが大規模な実行を担当するのだろうか？答えはまだ明確ではない。
ソフトウェアの再定義
トム・キルバーンがマンチェスター「ベビー」コンピュータで実行するためにわずか17の命令でプログラムを書いた数十年以来、ソフトウェアは人間が行うことを記録し、タスクを完了できるようにしてきた。今、ソフトウェアは自ら仕事を始めている。
私の見解では、次の10年で成功する企業は、サービスを提供するユーザー数ではなく、システムの生産性によって成功を測定するだろう。価格設定、管理、戦略はすべて、提供された成果という一つの核心的な指標を中心に展開するだろう。
私が見るところ、次の偉大なソフトウェア企業は、より優れたデータベースやUI/UXではなく、自律的に考え、行動し、価値を提供するAIエージェントのネットワーク上に構築されるだろう。
そして、それこそが私にとってエージェント経済の真の始まりを示すものだ。
