生成AI登場後のソフトウェア市場の変化を質問しただけですが、予想外に有意義な回答を得られたので共有したいと思います。

結論から言うと、AIエージェントの普及により、ソフトウェアの使い手が、人間からAIエージェントに代わって行くという話になります。
人の使うSaaSは衰退し、AIが使うSDKやツールは拡大するという点が、象徴的です。
今後のソフトウェアは、人間よりAIエージェントにとって使い易いソフトウェアであるべきなのでしょう。

ちなみにこの画像は Google Nano Banana に作ってもらったものです。

生成AIにはハルシネーションの問題があり、その解答には間違いが含まれている可能性があります。それを踏まえて回答を読んでください。

生成AI登場後に各種のソフトウェアの売上や利用率に変化はありましたか。
パッケージソフトウェア、SaaS、SDK、ミドルウェアなどソフトウェアジャンル事の変移をリサーチしてください。
また、日本と米国と欧州の違いも知りたいです。
生成AI以外にクラウドやOSSなど、別の影響があるのなら、それらも報告してください。

生成AI時代におけるグローバルソフトウェア市場の構造転換：セクター別変移、地域間乖離、および経済的影響に関する包括的調査報告書 (2024年-2030年)

エグゼクティブサマリー
第1章生成AIによるソフトウェア市場のマクロ経済的シフト
1. 1.1 インフラ投資の爆発とアプリケーション支出の選別
2. 1.2 「大いなるSaaSの収縮」とシート課金モデルの崩壊
第2章ソフトウェアジャンル別の詳細分析
第3章地域別分析：分断される「3つのインターネット」
第4章クラウドとOSS：インフラストラクチャへの影響
1. 4.1 クラウドコストの危機とFinOpsの台頭
2. 4.2 オープンソース（OSS）という「ヘッジ」戦略
結論：2030年に向けた展望

エグゼクティブサマリー

2022年末のChatGPTの登場以降、生成AI（Generative AI）は単なる技術的ハイプサイクルを超え、世界のソフトウェア産業における過去数十年で最も破壊的な構造転換を引き起こしている。本報告書は、ユーザーからの要請に基づき、パッケージソフトウェア、SaaS（Software as a Service）、ミドルウェア、SDK（Software Development Kit）など主要なソフトウェアジャンルにおける売上高と利用率の変遷を詳細に分析したものである。さらに、米国、欧州、日本における市場環境の劇的な違いと、クラウドインフラおよびオープンソースソフトウェア（OSS）がもたらす複合的な影響についても包括的に論じる。

調査の結果、現在の市場は「大いなるSaaSの収縮（Great SaaS Contraction）」と呼ぶべき現象に直面していることが明らかになった。AIエージェントによる業務自動化が人間の労働を代替することで、従来の「シート課金（ユーザー数ベース）」モデルが崩壊の危機に瀕しており、ベンダーは「成果報酬型」や「消費量ベース」の価格モデルへの転換を余儀なくされている。

また、地域別の分析では、イノベーションと速度を最優先する米国、デジタル主権と規制遵守を重視する欧州、そして労働人口減少への対策としてAIとハードウェアの融合を模索する日本という、三者三様の「AIインターネット」とも呼ぶべき分断が進んでいることが確認された。本稿では、これらの構造変化を精緻に紐解き、2030年に向けたソフトウェア産業の未来像を提示する。

第1章生成AIによるソフトウェア市場のマクロ経済的シフト

生成AIの登場は、IT予算の配分に劇的な変更をもたらした。Gartnerの予測によれば、2025年の生成AIモデルへの支出は前年比148.3%増の142億ドルに達すると見込まれている 1。しかし、この数字の裏には、従来のアプリケーションソフトウェア支出を圧迫する「クラウディングアウト（締め出し効果）」と、インフラ投資への偏重というパラドックスが存在している。

1.1 インフラ投資の爆発とアプリケーション支出の選別

現在、世界のIT支出において最も顕著な傾向は、ハードウェアおよびインフラストラクチャへの投資集中である。生成AIシステムを稼働させるためのAI最適化サーバーへの支出は、欧州だけでも2026年に468億ドルに達すると予測されており、前年比で46%という驚異的な伸びを示している 2。このハードウェアへの巨額投資は、必然的にソフトウェア予算の再編成をCIO（最高情報責任者）に強いている。

企業は、明確なROI（投資対効果）を示せない既存のSaaS契約や、試験的に導入したものの成果が出なかった生成AIのPoC（概念実証）プロジェクトを冷徹に削減し始めている。Gartnerのアナリスト、ジョン・デイビッド・ラブロック氏が指摘するように、2025年は企業が「探索」を終え、「運用」へと移行する年であり、何百もの実験的プロジェクトが少数の実用的なソリューションへと絞り込まれている 4。これは、単にAI機能を「ラッパー（Wrapper）」として付加しただけの薄っぺらなソフトウェア製品が淘汰され、業務プロセスに深く組み込まれた「システム・オブ・レコード（記録のシステム）」を持つベンダーだけが生き残る市場環境への移行を意味している。

1.2 「大いなるSaaSの収縮」とシート課金モデルの崩壊

本調査において最も重大な発見の一つは、長らくソフトウェア業界の収益の柱であった「シート課金（Per-Seat Pricing）」モデルの構造的な崩壊リスクである。これを業界では「大いなるSaaSの収縮（The Great SaaS Contraction）」と呼び始めている 6。

従来のSaaSビジネスモデルは、顧客企業の従業員数が増加することに比例してライセンス収入が増加する仕組みであった。しかし、生成AI、特に自律的にタスクを遂行する「エージェント型AI（Agentic AI）」の普及は、この前提を根底から覆している。AIエージェントが、データ入力、一次対応のカスタマーサポート、基本的なコーディングなどのタスクを人間代わりに行うようになれば、企業が必要とする「人間のシート数」は減少する。実際、AIエージェントを導入した企業では、人間の担当者が行っていた業務の多くが自動化され、結果として契約シート数が削減される現象が発生している 6。

この変化に対し、ソフトウェアベンダーは価格戦略の抜本的な見直しを迫られている。以下の表は、AI時代における価格モデルの変遷を示したものである。

表1：生成AI時代におけるソフトウェア価格モデルの変遷と影響

価格モデル	定義	生成AIによる影響	2025-2030年の展望
シート課金 (Per-Seat)	ユーザー数ごとの定額課金	否定的: AIによる業務代行で人間が減り、減収要因となる	衰退: コモディティ化し、維持が困難になる
従量課金 (Consumption)	APIコール数や計算量に応じた課金	肯定的: AIの計算資源消費と収益が連動する	拡大: インフラやミドルウェアで標準化
成果報酬型 (Outcome-Based)	解決件数、生成リード数などの結果に課金	極めて肯定的: エージェントの価値（労働）に対して対価を得る	主流化: カスタマーサポートや営業ツールで急増
ハイブリッド型	基本料金 + AI利用料	中立: 移行期の現実的な解として採用される	安定的: 多くのSaaSが当面採用するモデル

出所：6 を基に作成

Intercomの「Fin」のように、AIエージェントによる「解決1件あたり0.99ドル」という成果報酬型価格設定を採用する事例が増加しており、これはソフトウェアが「ツール」から「労働力」へとその性質を変質させていることを示唆している 9。

第2章ソフトウェアジャンル別の詳細分析

生成AIの影響は一様ではなく、ソフトウェアのレイヤーによって成長のベクトルと課題が大きく異なる。ここでは、SaaS、ミドルウェア、SDK、パッケージソフトウェアの各ジャンルについて詳細に分析する。

2.1 SaaS（Software as a Service）：エージェント化による再定義

SaaS市場は、単なる機能提供から「自律的な業務遂行」へと価値提案をシフトさせている。McKinseyの調査によれば、組織の78%以上が少なくとも1つのビジネス機能でAIを利用しており、SaaSアプリケーションへのAI組み込みは不可逆的なトレンドとなっている 11。

CRM（顧客関係管理）とセールステック

CRM分野は、AIの影響を最も強く受けている領域の一つである。かつての「顧客情報のデータベース」としてのCRMは時代遅れとなり、2025年にはAIがCRMの「オペレーティングシステム」としての地位を確立しつつある 12。市場規模は2025年に110億4000万ドルに達すると予測されているが、その内実は劇的に変化している。Salesforceの「Agentforce」に代表されるように、AIエージェントが自律的にリードのスコアリング、メールの下書き作成、さらには商談のクロージングまでを行う「自律型CRM」へと進化している 13。これにより、営業担当者一人当たりの生産性が向上する一方で、単純なデータ入力作業に従事していた人員の削減圧力が強まり、前述のシート数減少リスクに直面している。

ERP（企業資源計画）とバックオフィス

ERP分野では、AIは「生成」よりも「近代化」と「自動化」に焦点が当てられている。特に日本では、中小企業（SME）を中心に、老朽化したオンプレミスシステムからクラウドERPへの移行が加速しており、クラウドERP市場は年平均成長率（CAGR）20.1%で成長している 14。ここでの生成AIの役割は、複雑なサプライチェーンデータの分析や、経理業務における請求書処理の自動化、そして自然言語によるデータクエリの実現である。AIエージェントがバックオフィスの定型業務を担うことで、ERPは「記録システム」から「意思決定支援システム」へと変貌を遂げている。

2.2 ミドルウェア：AIスタックの台頭とベクトルデータベースの爆発

アプリケーション層の裏側では、AIを支える新たなミドルウェア層が急成長している。従来のSQLデータベースだけでは、AIが必要とする「意味的な検索（セマンティック検索）」に対応できないためである。

ベクトルデータベース市場

大規模言語モデル（LLM）の「記憶」を司るベクトルデータベース市場は、2025年の26.5億ドルから2030年には89.4億ドルへと、CAGR 27.5%で成長すると予測されている 15。企業が自社の独自データをAIに参照させる「RAG（検索拡張生成）」アーキテクチャを採用する際、ベクトルデータベースは不可欠なコンポーネントとなる。MicrosoftやMongoDBといった大手ベンダーも機能を拡張しているが、PineconeやWeaviateといった専業ベンダーもニッチ市場を確立している。

AIオーケストレーションとLLMOps

複数のAIモデルを管理・統合する「AIオーケストレーション」市場も、2025年の119.5億ドルから2032年には511.6億ドルへと急拡大が見込まれる 17。企業は単一の巨大モデル（例：GPT-4）に依存するリスクを避けるため、タスクに応じて安価なモデルやオープンソースモデルを使い分ける傾向にある。この「モデルルーティング」を制御するミドルウェアは、ベンダーロックインを防ぐための戦略的な要衝となっている。

2.3 SDK・開発ツール：生産性のパラドックス

ソフトウェア開発キット（SDK）および開発ツール市場は、生成AIによって最も直接的かつ深遠な影響を受けた分野である。GitHub CopilotやCursorといったAIコーディングアシスタントの普及率は極めて高く、米国の開発者の92%が何らかのAIツールを使用しているとのデータもある 18。

市場シェアの変動とシャドーAI

GitHubは、Copilotの導入を牽引役として、わずか1年で3,600万人の新規開発者を獲得し、プラットフォームの支配力を強めている 19。一方で、開発現場では「シャドーAI」の問題が深刻化している。開発者が許可されていないAIツールを使ってコードを生成し、セキュリティリスクやライセンス違反のリスクを企業にもたらすケースが増加しており、これに対するガバナンスツールの需要も同時に高まっている 20。

生産性向上とSIビジネスのジレンマ

AIによるコーディング支援は、開発タスクの完了時間を最大55%短縮するとされる 21。しかし、これは受託開発を行うシステムインテグレーター（SIer）にとって「生産性のパラドックス」を生じさせる。従来の人月単価モデルでは、作業時間が短縮されれば売上が減少してしまうからである。そのため、開発ツール市場の進化は、SI業界に対して契約形態を「人月ベース」から「成果ベース」へと転換させる強力な圧力となっている。

2.4 パッケージソフトウェア：レガシーモダナイゼーションの加速

オンプレミスのパッケージソフトウェア市場は、新規導入よりも「モダナイゼーション（近代化）」の文脈でAIの恩恵を受けている。レガシーソフトウェアのモダナイゼーション市場は、2029年までCAGR 15.9%で成長すると予測される 22。

特に銀行や保険業界に残る、仕様書が存在しない「ブラックボックス化」したメインフレーム上のCOBOLなどのレガシーコードに対し、生成AIを用いてコードを解析・ドキュメント化し、Javaなどの現代的な言語へリファクタリングする需要が急増している 23。これにより、従来はリスクが高すぎて手つかずだった基幹システムの刷新が現実的な選択肢となり、関連する移行ツールやコンサルティングサービスの売上を押し上げている。

第3章地域別分析：分断される「3つのインターネット」

生成AIの受容とソフトウェア市場の反応は、米国、欧州、日本で明確に異なり、それぞれが異なる規制環境と経済的動機に基づいた独自の生態系を形成しつつある。

3.1 米国：イノベーションと効率化の震源地

米国市場は、生成AIの開発と導入において圧倒的なリーダーシップを維持している。

導入率と投資: 米国企業のAI導入率は約68.8%と高く、民間AI投資額は1,090億ドル（2024年）に達し、中国の12倍、欧州全体をはるかに凌駕する規模である 24。
市場動向: 米国企業は「SaaSの収縮」トレンドの震源地であり、マージン効率を改善するために、人間のシート数を削減しAIによる自動化を最も攻撃的に進めている 6。ここでは、AIは「労働力不足の解消」よりも「生産性の最大化」と「コスト削減」の手段として位置づけられている。

3.2 欧州：規制とデジタル主権の要塞

欧州市場は、GDPRやAI法（AI Act）に代表される厳格な規制環境と、「デジタル主権（Digital Sovereignty）」への希求によって特徴づけられる。

主権クラウドとAI: 欧州のIT支出は2026年に11%成長すると予測されているが、その多くは米国のハイパースケーラーへの依存を減らすための「ソブリンクラウド」や「ソブリンAI」に向けられている 2。データがEU域外に出ないことを保証するローカルLLM（例：フランスのMistral）や、コンプライアンス準拠のミドルウェアへの需要が高い。
オンプレミスへの回帰: 規制産業（金融、防衛、医療）では、データレジデンシー要件を満たすため、パブリッククラウドからプライベートクラウドやオンプレミスへデータを戻す動き（クラウド・レパトリエーション）も見られ、SaaS一辺倒ではない独自の市場構造を維持している 28。

3.3 日本：労働力不足とハードウェア融合の独自路線

日本市場は、欧米とは異なる独特の課題と解決策を模索している。

導入の遅れと潜在需要: 個人の生成AI利用率は26.7%と、米国や中国に比べて低い水準に留まっている 25。しかし、深刻な少子高齢化による労働力不足が、企業におけるAI導入の強力なドライバーとなっている。日本企業にとってAIは「人員削減」の手段ではなく、「採用できない人材の穴埋め」および「技能継承」の手段である。
国産LLMへの渇望: 日本独自の商習慣や言語のニュアンス（敬語など）に対応するため、グローバルモデルだけでなく、NEC、富士通、ソフトバンクなどが開発する「国産LLM」への期待と需要が高い 30。
エッジAIと製造業: 日本の強みである製造業やロボティクス分野とAIを融合させる「エッジAIソフトウェア」市場は、2034年までにCAGR 29.5%で成長すると予測されている 31。ここでは、クラウド上のチャットボットよりも、工場や物理デバイス内で完結するAI処理への関心が高い。
SaaSとSIerの構造: 日本のSaaS市場はCAGR約20%で成長しているが、米国に比べて「周回遅れ」のDX（デジタルトランスフォーメーション）需要を取り込んでいる段階である。中小企業のクラウドERP導入などが進む一方で、大手企業では依然としてSIerへの依存度が高い。生成AIによるコーディング自動化は、人月商売を基本とする日本のSIer業界にとって、ビジネスモデルの根本的な変革を迫る「2025年の崖」以上の衝撃となりつつある。

表2：地域別生成AIソフトウェア市場の比較

特徴	米国	欧州	日本
主なドライバー	イノベーション、利益率向上	デジタル主権、規制遵守	労働力不足解消、技能継承
導入戦略	積極的・クラウドファースト	防衛的・ソブリンクラウド	慎重・エッジ/オンプレ併用
注力ソフトウェア	B2B SaaS、開発ツール	コンプライアンス管理、ローカルLLM	ロボティクスSW、エッジAI
価格モデルの傾向	成果報酬型への急速な移行	コストとコンプライアンス重視のハイブリッド	従来のライセンス型が根強いが変化の兆し
生成AI利用率	高い（約69%）	中程度（北欧等は高い）	低い（約27%）だがB2Bで急伸

第4章クラウドとOSS：インフラストラクチャへの影響

ソフトウェア市場の変化は、それを支えるクラウドインフラとオープンソースソフトウェア（OSS）の動向と不可分である。

4.1 クラウドコストの危機とFinOpsの台頭

生成AIのワークロードはクラウド支出を劇的に増大させている。AI需要により、企業のクラウド支出は前年比で平均30%増加しており、多くの企業で予算超過を引き起こしている 32。FinOps実務者の72%が生成AIによる支出を「管理不能になりつつある」と回答しており、これがクラウドコスト管理ソフトウェアという新たな市場ニーズを生み出している。

4.2 オープンソース（OSS）という「ヘッジ」戦略

Meta社のLlamaシリーズに代表される高性能なオープンモデルの登場は、市場のパワーバランスを変えつつある。企業の約63%がオープンモデルを積極的に利用しており、その主な理由は「コスト削減」と「ベンダーロックインの回避」である 33。OSSが存在しなければ、企業のソフトウェア支出は現在の3.5倍に達していたという試算もある。OSSの普及は、商用LLM（OpenAI等）の価格決定力を抑制し、ソフトウェアベンダーが「AI機能そのもの」ではなく「独自のデータ」や「ワークフローへの統合」で差別化しなければならない状況を作り出している。

結論：2030年に向けた展望

本調査から明らかになったのは、生成AIがソフトウェア市場にもたらしているのは、単なる機能追加ではなく「価値の源泉の移動」であるという事実である。

「ユーザー」から「エージェント」へ: 2030年に向けて、ソフトウェアの購入主体や利用主体は、人間からAIエージェントへと部分的に移行する。APIの相互運用性がUIよりも重要になり、ベンダーは「エージェントが使いやすい」ソフトウェア設計を求められる。
収益モデルの完全な転換: シート課金モデルは維持不可能となり、成果報酬型や消費量ベースの課金が業界標準となる。これにより、ソフトウェア企業の評価指標も、ARR（年間経常収益）の単純な積み上げから、実際の「仕事量」に基づくものへと変化する。
地域ごとの最適化: グローバル統一の製品展開は難しくなり、米国のスピード、欧州のコンプライアンス、日本の現場力（エッジ/ロボティクス）に合わせたローカライゼーションが、ソフトウェアベンダーの勝敗を分ける鍵となる。

生成AI登場後のソフトウェア市場は、人間の「座席」を奪い合うゲームから、計算資源とデータを燃料として「成果」を創出する新たな産業革命のフェーズへと突入している。