この記事は元々私のブログで公開され、英語に翻訳されたものです。最新版と今後の更新については、元の投稿をご覧ください: https://jaketao.com/language/en/will-ai-replace-software/

「AIがソフトウェアに取って代わる」という概念は最近大きな注目を集めています。これによりソフトウェア株は大幅に下落し、AIの収益性への懸念と相まって、市場に広範な不安を引き起こしています。AIの収益性に関する正当な懸念はありますが、AIの開発コストは依然として高く、収益モデルは広告やレコメンデーションなどの従来の手法に依存し続けていることに注意する必要があります。AIがソフトウェア業界を破壊するという主張は、やや誇張されている可能性があります。

この議論は、画期的なAIアプリケーションの最近の急増を背景に行われています。まず、Clawbotの人気急上昇により、ユーザーはローカルデバイス上にパーソナライズされたAIシステムを構築し、自動化された操作やプロセス実行を可能にしました。これは本質的に「パーソナルアシスタント」として機能します。続いて、AnthropicがCoworkをリリースし、エージェントの複雑なタスク実行能力をさらに強化し、AIのプロセス横断的なコラボレーションの可能性を実証しました。これらの開発は明確なシグナルを発しています。AIは徐々に補助ツールから実行能力を持つシステムアプリケーションへと移行しています。近未来では、AIがパーソナルデバイスやデータリソースと統合され、ユーザーが単にコマンドを発するだけで、AIが様々なプロセスを呼び出して必要なタスクを完了させることが完全に予測可能です。この進化により、AIは現在の補助的な「秘書」の役割から、「実践的」で有能なアシスタントへと発展するでしょう。

より重要な問題は、ある種のソフトウェアがもはや必須の必要性とは見なされなくなる可能性があるということです。AI駆動のワークフローでは、システムは呼び出し可能な専門機能モジュールにより大きく依存するようになります。シンプルなシナリオでは、AIが必要な機能を動的に生成したり、一時的に構築したりすることができます。この観点から、これはソフトウェア業界に substantial な負の影響を与えることは確かです。

AIはソフトウェアにどのような影響を与えるのでしょうか？

結論を出す前に、AIの発展がソフトウェア業界に与える実質的な影響を検討することが不可欠です。

ソフトウェア開発が容易になる一般的に、ソフトウェア開発は容易になったと考えられています。歴史的に、ソフトウェアの開発はチームにとって時間のかかるプロセスでした。AIの使用により、シニアエンジニアが数人でアーキテクチャ設計、コード統合、最終デバッグを担当するだけで、シンプルなプログラムを完成させることができます。例えば、Clawbotは1人の人間によって構築されましたが、この類推は完全に正確ではありません。しかし、これはAIがプログラマーの開発能力を大幅に向上させることができることを明確に示しています。AIはまだ非常に複雑なプログラムを書くことはできませんが、プログラムをより小さなコンポーネントに分解することは可能です。これらのコンポーネントは、経験豊富なエンジニアによってデバッグされ、統合することができます。このアプローチは、ソフトウェア開発サイクルを大幅に短縮し、開発コストを削減することが示されています。

この決定の潜在的な意味合いは何でしょうか？

まず、通常月額課金されるプラグインおよびユーティリティタイプのソフトウェアプログラムは、将来的に時代遅れになる可能性があることに注意する必要があります。これは、AIによるプラグインの作成は簡単なプロセスであり、AIは特定の状況に合わせてカスタマイズすることもできるためです。その結果、これらのソリューションは、市場に出回っている既製のプラグインよりも、会社のビジネスロジックにより密接に一致することがよくあります。

第二に、大規模ソフトウェアの手頃な代替品の入手可能性が増加します。最初から包括的な大規模ソフトウェアアプリケーションを開発することは実現不可能かもしれませんが、AIの統合により特定の機能を実装することができ、ユーザーは特定のプログラムに独占的に依存することなく目標を達成することができます。これにより、一部のライトユーザーが代替オプションを検討するきっかけになるかもしれません。

価格モデルの破壊

現在、ほぼすべてのSaaS価格モデルは月額料金とユーザー単位の料金の組み合わせに依存しています。しかし、このモデルは持続可能ではない可能性があります。前述のように、ユーザーは基本的なユーティリティソフトウェアへの依存度が低くなり、ライトユーザーの数も減少します。このような場合、月額課金モデルはユーザーにとって経済的に不利になります。このモデルが以前から不人気であったことを考えると、ユーザーは今それを避ける機会を得ています。この事実についての情報を広める可能性が高いです。

さらに、ユーザー単位の課金は、AIが作業効率を向上させるにつれてますます困難になるでしょう。以前は大量の人手が必要だったタスクを、数人、またはAIの「ユーザー」1人で処理できるようになり、残りのユーザーはそのAIマシンまたはエージェントを通じてソフトウェアスイート全体にアクセスできるようになります。

このシナリオでは、ソフトウェア会社はビジネスモデルを適応させ、機能や使用頻度に基づく課金（トークンシステムに類似）などの新しいアプローチを探求する必要があります。

ソフトウェアアーキテクチャの再設計

今日の多くの大規模ソフトウェアアプリケーションは、包括的な機能と洗練されたインタラクションを提供しています。しかし、AI技術が進化し続けるにつれて、ユーザーはこれらの機能の一部のみが必要であることに気づくかもしれません。これは、AIがタスクを分解し、最も効率的な方法でワークフローを計画・実行できるためです。AIにとって、大規模なソフトウェアアプリケーションは小さな機能モジュールとは異なる方法でリソースを消費します。必然的に、より少ないリソースを消費するワークフローを選択するでしょう。これにより、大手ソフトウェア会社はAIユーザーを維持するためにソフトウェアをモジュール化せざるを得なくなります。

これはユーザーロジックとも一致します。多くのソフトウェアアプリケーションは非常に包括的ですが、ほとんどのユーザーはその機能の一部しか利用しません。既存の価格戦略は主にこれらの人気のある機能を中心に設計されています。

ユーザーインターフェース設計のパラダイムシフト

現在、ソフトウェアはフロントエンドを通じてユーザーとインターフェースしていますが、AIはAPIを呼び出すだけで済み、全く異なるアプローチを採用しています。これらのフロントエンドの設計と開発は、特に異なる顧客セグメントの多様なニーズを満たすための個別の設計が必要であることを考えると、時間と労力のかかるプロセスになる可能性があります。この複雑さにより、ソフトウェアの複製は困難な取り組みとなっています。しかし、これは必然的にその価値の低下につながります。AIの文脈では、主な要件はシステムがAPIを理解して効果的に動作させることです。ソフトウェアのフロントエンドはユーザーには見えなくなり、複雑なボタンやメニューは削除されます。

App Store?

近未来では、AIがユーザーインタラクションの重要なインターフェースとして登場する可能性があります。これはiPhoneがアプリ時代に与えた変革的な影響に似ています。App Storeに類似したモデルが出現するかどうかはまだ明確ではありません。私はこれが起こる可能性が非常に高いと考えています。AIがゲートウェイになると、そのAIを通じてアクセス可能なすべてのソフトウェアはプラットフォームの認可を必要とし、ユーザーはパーソナライズされたAIワークスペースを構築するために、必要なソフトウェアや機能をプラットフォームを通じて購入する必要があります。その結果、大手AIプラットフォームは substantial な交渉力を有し、ソフトウェアの出品に「税金」を課す可能性があります（「Apple税」に類似）。これにより、ソフトウェア会社の利益がさらに減少します。

既存ソフトウェアの利点

複雑で動的かつ大規模なソフトウェア—エンジニアリングまたは業界特化型かどうかにかかわらず—AIがそれを模倣または複製することはほぼ不可能です。AIはユーザーの明確な目標を理解し、それを分解し、各ステップを順次実行することに長けています。しかし、複雑なワークフローや環境を扱う場合、ユーザーはすべての状況を正確に表現することに課題を抱える可能性があり、AIの効果が妨げられます。

これはまた、ほとんどのSaaS会社の最大の利点でもあります。ユーザーはプロセス全体を個別のタスクに分解し、AIにステップバイステップで実行させることができます。これは達成が難しいことではありませんが、ユーザーの時間コストが増加します。利点と欠点を慎重に評価した後、ユーザーは依然としてプロフェッショナルソフトウェアを利用することを決定するかもしれません。実用的な例で説明すると、年次税務申告プロセスを考えてみましょう。フォームは一般に公開されており、申告手順は明確に概説されています。しかし、個人はこれらのタスクを自分で実行するのではなく、財務管理のためにソフトウェアの取得や会計士のサービスを利用するために財政的リソースを割り当てることを好むことがよくあります。AIの文脈では、税務申告は straightforward な単一のタスクであり、AIは近未来にそれを処理できると私は考えています。しかし、すべての税務フォームを整理してAIに提出することは複雑なプロセスです。この点で、ソフトウェア会社には significant な利点があります。独自のAI機能を開発したり、AI機能を自社ソフトウェアに組み込んだりすることを決定した場合、市場での競争力が significantly 向上します。AI機能を備えた税務申告ソフトウェアに50元を投資するか、個人的に資料を整理してAIに体系的にタスクを実行するよう教育するか、どちらを選びますか？さらに、AIファイルを使用して自分で税務を準備する場合、結果について誰が責任を負うのでしょうか？ミスがあった場合、さらに complications を引き起こす可能性があります。

その結果、ソフトウェア会社はAIを活用して競争力を高め、ユーザーのタスクを合理化することができます。もし私がボートを建造するなら、自信を持つかもしれませんが、空母を建造するとなると、外見がどれだけ似ていても、内部システムが完全に開発されているかどうかを心配するでしょう。この endeavor に貴重なリソースを費やすのではなく、 tangible な結果をもたらすソリューションに投資する方が賢明でしょう。本質的に、ソフトウェア会社は「空母」モデルの利用のためのコラボレーションとコスト共有を可能にします。これは今日の多くのSaaS会社が採用しているアプローチでもあります。私はあなたが問題を independently に解決する能力があることを理解していますが、より efficient なソリューションを達成するために支援することができます。これによりあなたの時間を解放し、コアビジネスオペレーションに集中することができます。

ソフトウェアはAIに置き換えられるのか？

答えは unequivocally 「いいえ」です。前述の分析を振り返ってみると、AIはソフトウェア会社に significant な影響を与えますが、 fundamental な原則は変わらないことがわかります。AIが複雑なソフトウェアを independently かつ efficiently に開発できない限り、常にソフトウェアに作業を実行させる必要があります。AIが複雑なソフトウェアを開発することは practical ではありません。なぜなら、複雑なワークフローと人間の世界を包括的に理解していないからです。自己学習を通じてこれらのギャップを埋めることは significant な課題です。AIがこれらのタスクを処理できるようになった場合、私たちが直面する問題は、単にソフトウェアが置き換えられることよりもはるかに greater であると私は信じます。

ソフトウェアがAIに置き換えられないという事実は、すべてのソフトウェアが生き残ることを意味するわけではありません。AIが破壊しているのはソフトウェア業界の利益モデル、使用事例、およびビジネスロジックです。SaaSモデルの真の価値は、複雑なプロセスを管理する能力にあり、これはAIが近未来に提供できない能力です。小規模なソフトウェアアプリケーション、特にユーティリティツールは significantly 影響を受けるでしょう。

まとめると、私たちは現在 off-the-shelf ソフトウェアについて議論しており、ソフトウェア会社はすでに strong な技術チームと開発能力を有しています。AIを採用してソフトウェアをAIゲートウェイに transformation することは conceivable です。ユーザーがボタンを見つけてクリックする必要がある現在のインタラクションモデルが、AIとの対話に transformation されることは私の理解です。これにより、ソフトウェアの使用と学習のコストが削減され、ソフトウェア自体へのユーザーの依存度が向上します。Photoshopを例にとってみましょう。学習曲線はかなり steep ですが、ユーザーは目標を clarity をもって表現することができます。デスクトップソフトウェア、Webブラウザ、モバイルアプリケーション、またはクラウドのいずれにおいても、AIインターフェースの開発を検討する価値があります。このインターフェースにより、ユーザーは単にコマンドを発するだけで、AIが画像編集を完了させることができます。パワーユーザーにとっては、 semi-automatic モードが理想的かもしれません。明確に定義されたタスクをAIに割り当て、残りの部分を自分で処理することができます。このアプローチは、 third-party AIに完全に依存する fully automated モデルよりも appealing かもしれません。