面白いのは、ゴールドマン・サックスは「システムレベルのソフトウェアがAIによって完全に置き換えられる」ことを最も大きなリスク（評価1）とは見なしていない点だ。より鋭い懸念は二つの方向に向かう：一つは価値がシステム記録層（System of Record, SoR）から「エージェント型OS／オーケストレーション層」へ移行すること（評価4）、もう一つは技術の進化スピードそのものが最終的な価値の価格設定を難しくしていること（評価5）—評価額の「底値」が見えにくくなる。
ゴールドマンの「防衛策」もアーキテクチャに落とし込まれている：SoRは受動的な帳簿から「推論システム（system of reason）」へ、また「AI搭載（AI powered）」から「AIネイティブ（architecture-inherent）」へと進化すべきだ。レポート中で触れられる信号には、Salesforceの2024年のリプラットフォーム化やWorkdayのオープン化への方針転換も含まれる。
レポートは「包装帯の転換点」がもたらす予測不能性を説明：ChatGPTは能力を使いやすい入口に詰め込み、大衆化を促進。Coworkは能力をデスクトップGUIに押し出し、非技術者の実験を可能にした。さらに遡ると、OpenClawのようなセルフホスティング型エージェントの普及は、CloudflareのCEO Matthew Princeとの対話の中で、「今後3年で過去3年のChatGPTの普及速度を再現する可能性がある」とされ、企業側の短期的な制約は安全性にあるとされる。
どのようなソフトウェアがAIによって淘汰されるのか？
2026年までのソフトウェアセクターの調整は、過去の「需要鈍化／金利上昇」による修正とはやや異なる：市場はむしろ最終価値について議論している—これらの企業が十年後も利益の源泉を守れるか、競争優位性が「エージェント型（agentic）」AIによって再び切り崩される可能性について。
追風取引台の情報によると、ゴールドマン・サックスのグローバル投資調査部アナリストGabriela Borgesは16日のレポートで率直に書いている：「市場はソフトウェアの競争優位性とビジネスモデルを疑問視している。」彼女は投資家が最も頻繁に投げかける7つの悲観的な論点を一つずつ解きほぐし、リスク評価を1から5で付け、狭義のアプリケーションソフトウェアに影響するものと、インフラ／セキュリティ層やクラウド事業者の資本支出に関連するROIに波及するものとを区別している。
面白いのは、ゴールドマン・サックスは「システムレベルのソフトウェアがAIによって完全に置き換えられる」ことを最も大きなリスク（評価1）とは見なしていない点だ。より鋭い懸念は二つの方向に向かう：一つは価値がシステム記録層（System of Record, SoR）から「エージェント型OS／オーケストレーション層」へ移行すること（評価4）、もう一つは技術の進化スピードそのものが最終的な価値の価格設定を難しくしていること（評価5）—評価額の「底値」が見えにくくなる。
こうした不確実性の中で、レポートが示す対処法も明確だ：二つの信号に注目すること—一つは、ソフトウェア企業が「業界経験」が本当に高品質なエージェント結果をもたらすことを証明できるかどうか、もう一つは、財務の基本的な側面が安定または改善できるかどうか。
このソフトウェアの調整局面では、市場は「最終価値の議論」に集中
ゴールドマン・サックスの見解は：**2026年のこの下落局面の争点は、「短期的な成長曲線」から「AIによる競争優位の薄まり」へと移行している。**議論の中心は主にアプリケーションソフトだが、インフラ／セキュリティ層やクラウド投資のROIにも波及し始めている。
したがって、レポートの書き方はむしろ「論点の分解」に近い：7つの弱気論点を「稲妻の人形」から「鋼鉄の証明」まで並べてリスクスコアを付与し、同じ問い—何が最終価値を支え続けるのか—に答えようとしている。
SoRは大きく崩れにくいが、「価値の外部移動」がより危険
**最初の弱気論点は「リップ・アンド・リプレース」：新規参入者がAIを使ってシステム記録層を再構築し、ERP／CRM／HRといった基幹システムを時代遅れにするというもの。**ゴールドマンはこれを低リスクと見ている、その理由は非常に明快：生成AIは分析・生成エンジンに近く、取引エンジンではない；企業向けAIには大量の高品質・構造化・追跡可能なデータが必要であり、SoRはまさにそれらのデータの格納庫とガバナンス体系だからだ。
レポートはまた、実際の置き換えリスクは存在し得ると認めている：もし誰かがSoR層においてより現代的で拡張性が高く、総所有コストが低いアーキテクチャを再構築すれば、移行を促進できる。例としてSAP S/4HANAのクラウドアップグレードを挙げている：大企業の移行は一般的に18〜36ヶ月の多段階工程であり、コスト高・期間長であるため、「より安く早い代替品」の可能性を想像させる。
ゴールドマンの「防衛策」もアーキテクチャに落とし込まれている：SoRは受動的な帳簿から「推論システム（system of reason）」へ、また「AI搭載（AI powered）」から「AIネイティブ（architecture-inherent）」へと進化すべきだ。レポート中で触れられる信号には、Salesforceの2024年のリプラットフォーム化やWorkdayのオープン化への方針転換も含まれる。
**もう一つの重要な変数は企業のデータ境界だ。**もし企業がデータの優位性を「既存アプリ内に閉じ込める」戦略を続けるなら（レポートではSalesforceが2025年5月にSlack APIの規約変更を行い、LLM訓練や一括エクスポートを制限した例を挙げている）、SoRは基盤としてより堅牢だが、その上の利益源は新たな層に奪われる可能性もある。
ゴールドマンは、より現実的なリスクはSoRの消滅ではなく、SoRが「コンプライアンスデータ基盤」となり、価値がシステム横断的な推論・API呼び出し・ワークフロー自動化を可能にするオーケストレーション層に集中することだと考えている。エージェントは複数のSoR間で読書・書き込み・照合を行い、ユーザーはもはや直接UIにアクセスしなくなる。従来のUI依存やフローの占有、ユーザ習慣による競争優位は弱まる。
**レポートは「誰が誰の上にいるか」でこの世界を描写：**SierraはSalesforceの上に重ねられ、Anthropic CoworkはMicrosoftの上に重ねられ、追加予算は上層に吸収されやすいと示す。ゴールドマンも指摘、2020〜2021年の低金利期に資金調達・拡大したアプリ企業の競争優位は脆弱で、「仲介者排除」や「非中央化」への流れに崩されやすいと警告している。
**伝統的な企業にとってのチャンスは、「ドメイン経験＋コンテキスト」だ。**レポートは複数の企業の見解を引用し、「コンテキストの価値」について説明している：
垂直ソフトウェアは短期的にはより耐性があるが、「使い勝手が十分」になると価格設定権を奪う可能性も（評価2）
**三つ目の弱気論点は、「横展開による縦展開の侵食」：**横展開プラットフォームがAIツールを使って顧客自身が業界ワークフローを構築し、垂直ソフトの価格支配力を侵食するというもの。ゴールドマンはリスクを2と評価し、垂直ソフトのいくつかのハードルは依然として存在すると指摘：業界固有のデータ、深く埋め込まれたSoR属性、長期的な評判と参考性、規制の厳しい業界のコンプライアンス壁。
レポートはGuidewireの例を挙げている：同社の顧客の約7750億ドルの財産・損害保険料（P&C Insurance DWP）のうち、少なくとも一つのGuidewire製品で管理されているのは、歴史的データの蓄積という参入障壁になっている。ゴールドマンはまた、「顧客が時間をかける」点も強調：深く埋め込まれた垂直ソフトは、切り替えに「年単位」の時間を要し、月単位ではない。
ただし、リスクを一括りにしていない。レポートは横展開／AI化による新たな衝撃も列挙：AIGやAnthropicとの保険用例での協業、IntuitのGenOSによるQuickbooksなど横展開会計ソフト内での垂直ワークフローの容易化など。重要な問いは一言で表現される：横展開プラットフォームのAI機能が「十分」なだけで、「圧倒的に優れている」わけではない場合、より簡便な統合や断片化の少なさから顧客を奪うことはあるのか—これが長期的な垂直ソフトの価格支配力に直結。
コードコストの低下は競争激化を招くが、プロダクトを作るだけでは企業にならない（評価2）
レポートはまた、「人間はまだループにいる」証拠も示す：Farosの調査によると、1万名の開発者のうち、高AI採用チームはタスク完了まで21%早く、プルリクエストのマージ数は98%増加したが、レビュー時間は91%増加したと。効率化は新たなボトルネックを生む可能性があり、特に企業向けの納品では安全性・保守・統合・フローの自動化・エコシステム構築・GTMは依然として重要な作業だ。
「未来はカスタマイズ化」—これが予算を奪う可能性も、Palantirはカスタマイズをプラットフォーム化（評価3）
レポートは、従来のSoRの間に位置し、複数部門の調整を要し、過去のパッケージソフトの連携が不十分だった「中間層」が最も奪われやすいと示唆。
Palantirはレポート中で、カスタマイズの典型例として登場：AIPを用いて顧客と共同で生産レベルのAIユースケースを構築し、ROIを定量化。2025年の米国事業は109%増、2026Eはさらに加速し115%以上に達すると予測。現場のエンジニア（FDE）を駆使し、顧客の意図をシステムに翻訳、特定解法を再利用可能な能力に昇華させる。ソフトウェアかサービスかの議論の中で、同社はハイブリッドモデルを採用し、約85%の粗利を維持。
ゴールドマンも指摘、企業の自社構築熱は「局所的ピーク」に近づいている可能性：SaaS事業者はAI能力を補完し、データガバナンスやセキュリティ（A2A、MCPなど）も進化中、IT部門も負荷増。ServiceNowはすでに、「自社構築に向かう予算を取り戻しつつある」と公言。
**LLMにかかる税金（LLM tax）は粗利を圧迫：**短期的には12〜24ヶ月の現実的シナリオだが、長期的には価格設定権の問題（評価3）
レポートはBessemerの観察を引用：ARR1億ドル超のAIネイティブ企業の粗利率は約25%、中にはマイナスもある。より成熟したAIネイティブ企業の粗利率も約60%と低く、従来のSaaSよりも低い。
しかし、ゴールドマンはこれを永続的な崩壊とは見なしていない。レポートはEpoch AIのデータを引用し、LLM推論コストは年率9倍から900倍まで低下していると示す。GPT-4に近い性能を持つモデルの価格も年率40倍のペースで下落中。長期的な利益回復は、「価格設定権＝差別化」にかかっている。さらに、Microsoftの垂直統合とOpenAIとの関係性は、価値連鎖の多層で利益を取り込み、第三者の「LLM税」の流出を抑える構造的優位性をもたらしている。
最も難しいのは技術の進化スピード：不確実性そのものが評価を圧縮（評価5）
**七つ目の弱気論点は、最もリスクが高い：**技術の進化が速すぎて、最終的な結果を予測しづらい。レポートは年初からのアップデートを列挙：Anthropic（Cowork、Opus 4.6、垂直プラグイン）、OpenAI（Frontier、OpenClaw）、Google DeepMind（Deep Think）、Meta（Avocado）など。Bridgewaterの2025年11月の白書の見解を引用し、「事前学習の拡張規則は依然有効」とし、多モデルの基準スコア（例：GPQA Diamondの90%以上）も示す。
レポートは「包装帯の転換点」がもたらす予測不能性を説明：ChatGPTは能力を使いやすい入口に詰め込み、大衆化を促進。Coworkは能力をデスクトップGUIに押し出し、非技術者の実験を可能にした。さらに遡ると、OpenClawのようなセルフホスティング型エージェントの普及は、CloudflareのCEO Matthew Princeとの対話の中で、「今後3年で過去3年のChatGPTの普及速度を再現する可能性がある」とされ、企業側の短期的な制約は安全性にあるとされる。
また、不確実性は新たなTAM（市場規模）を生む可能性も示唆されている。レポートはMicrosoftのMAIスーパインテリジェンスチームの事例を引用：MAI-DxOは『ニューイングランド医学雑誌』の症例チャレンジで85%の成功率を示し、MicrosoftのブログとChatGPTの初期指標を入力した結果、TAMは毎年500億ドルから1000億ドル（楽観シナリオでは1500億〜2000億ドル）と推定される。ただし、ゴールドマンの焦点は「どの最終結果に賭けるか」ではなく、「未知そのものが最終価値の錨付けを難しくし、高い不確実性は低い評価倍数に直結する」点にある。
レポートが注目すべき「安定の兆候」：ドメイン経験の実証、基本的な財務の安定
ゴールドマンは、観測可能な安定信号を二つに絞る：**一つは、企業ソフトウェア企業が製品と事例を通じて、ドメイン経験がより高品質なエージェント結果をもたらすことを証明できるかどうか。**二つ目は、財務の基本的な側面が安定または改善できるかどうか（特に四半期ごとの業績で検証）。これまでよりも、「アーキテクチャ型の競争優位」が重視される傾向にある—優位性はアプリやUIだけでなく、より基盤的な技術・プラットフォームの構造にまで及ぶ。