2025年8月05日·1 分
マーク・アンドリーセン：ソフトウェア、AI、そしてこれから
マーク・アンドリーセンのソフトウェアとAIに関する主要な考えを実務向けに解説。プロダクト、スタートアップ、労働、規制、競争優位がどう変わるか、次に備えるための具体的な視点とチェックリストを提供します。
マーク・アンドリーセンのソフトウェアとAIに関する主要な考えを実務向けに解説。プロダクト、スタートアップ、労働、規制、競争優位がどう変わるか、次に備えるための具体的な視点とチェックリストを提供します。
マーク・アンドリーセンはNetscape（広く使われた初期のウェブブラウザの一つ）の共同作成者として知られ、その後ベンチャーキャピタルAndreessen Horowitzを共同設立したシリコンバレーの起業家・投資家です。彼の見解が注目されるのは、複数の技術的波を間近で見てきた経験があるためです——プロダクトを作り、企業に出資し、市場の行き先について公に議論してきました。
この節は伝記でも支持表明でもありません。要点はもっと単純です：アンドリーセンのアイデアは影響力のあるシグナルです。創業者、経営者、政策立案者は彼のフレームを採用したり、それを覆そうと反応したりします。どちらにせよ、彼のテーゼは何が作られ、資金が入り、規制されるかに影響を与えがちです。
この記事は意思決定のための実用的なレンズのセットとして読んでください：
プロダクトの賭けを打ち、戦略を定め、予算を配分するなら、これらのレンズはより良い質問を投げかける助けになります：何が安くなるのか？何が希少になるのか？どんな新しい制約が現れるのか？
まず元の「ソフトウェアが世界を食う」テーゼと、それがいかに多くのビジネス変化を説明するかを見ます。次にAIを新たなプラットフォームシフトとして扱い——何を可能にし、何を壊し、スタートアップのダイナミクスをどう変えるかを検討します。
最後に、人や制度への影響を考えます：仕事と雇用、オープンvsクローズドなAI、規制・安全性とイノベーションの緊張関係です。目標はキャッチフレーズではなく、次に何が起きるかについてより明晰な思考を残すことです。
マーク・アンドリーセンの言う「ソフトウェアが世界を食う」は単純な主張です：経済のより多くの部分がソフトウェアによって運営され、改善され、破壊されつつある、ということです。単なる“アプリ”ではなく、決定と調整のレイヤーとしてのコードが、誰にサービスを提供するか、いくら請求するか、どう配達するか、リスクをどう管理するかを決めるという意味です。
業界が完全にデジタルになる必要はありません。重要なのは、最も価値ある優位性が物理資産（店舗、工場、車両）からそれらを制御するシステム（データ、アルゴリズム、ワークフロー、デジタルチャネル経由の流通）へ移る、ということです。
実務では、ソフトウェアは製品をサービス化し、調整を自動化し、パフォーマンスを測定可能にして最適化できるようにします。
いくつか身近なケースがこのパターンを示します：
現代のビジネスは「IT」だけでなく、CRMで収益を管理し、分析で優先順位を決め、オートメーションでサイクルタイムを短縮し、プラットフォームで顧客に到達する――というようにコアな運営がソフトウェア上で動きます。実体のある製品を持つ企業でさえ、運用をどう計測しデータから学べるかで競争します。
だからこそソフトウェア企業は隣接カテゴリーへ拡大できます：制御レイヤー（ワークフローとデータ）を握れば、隣接製品の追加が容易だからです。
このテーゼは「すべてが一夜にしてソフトウェア企業になる」という意味ではありません。多くの市場は製造能力、サプライチェーン、不動産、エネルギー、人手といった物理的制約に留まります。
またソフトウェアの優位性は一時的になり得ます：機能は速くコピーされるし、プラットフォームはルールを変え、顧客の信頼は築くより早く失われ得ます。ソフトウェアは力の移転をもたらしますが、コスト構造、流通、規制といった基本は消えません。
AIを実用的に理解するのは簡単です：多くは訓練済みのモデル（しばしば「ファンデーションモデル」）をツールとして組み込み、コンテンツ生成、ワークフローのステップ自動化、意思決定支援を行います。すべてのルールを手で書く代わりに、自然言語で目的を示すとモデルが不足分を埋めます——ドラフト、分類、要約、計画、応答などを行います。
新しい計算レイヤーがソフトウェアの標準的な作り方・使われ方になるとき、プラットフォームシフトが起きます。多くの人がAIをそのカテゴリに含めるのは、インターフェース（ソフトに“話す”）、ビルディングブロック（モデルを能力として差し込む）、経済性（新機能は数年のデータサイエンスを要さず出せる）を変えるからです。
従来のソフトウェアは決定的です：同じ入力で同じ出力になります。AIが加えるのは：
これにより「ソフトウェア」は画面やボタンを超え、あらゆる製品に組み込まれた有能なアシスタントのような仕事をするようになります。
現実的に使えるもの（今）： ドラフトと編集、カスタマーサポートのトリアージ、内部ドキュメントのナレッジ検索、コード支援、会議要約、そして人間が出力をレビューするワークフローの自動化。
まだ誇大になりやすいもの： チームを完全に置き換える自律エージェント、完全な事実精度、すべてを安全にこなす単一モデル。短期的勝者はAIを製品の新しい層として扱い——強力だが管理・測定・制約された形で組み込むチームです。
AIはプロダクト戦略を「固定の機能を出荷する」から「不確実で雑多な実世界入力に適応する能力を出荷する」にシフトさせます。優れたチームは「次にどの画面を追加するか？」ではなく「どの成果を確実に届けられるか？それを安全にするガードレールは何か？」を問います。
多くのAI機能は小さなコンポーネントの組み合わせで作られます：
これらのうちどれか（特にUXとデータ権利）を無視するとプロダクトは停滞します。
わずかに弱いモデルでも既存のプロダクトに組み込まれていれば勝てます。なぜなら流通（既存ワークフロー、統合、デフォルト設定）が採用摩擦を下げるからです。さらに信頼は複利で効きます：システムが透明で一貫性があり、データを尊重するならユーザーは欠点を受け入れやすい。
信頼は予測可能な挙動、可能なら出典や根拠の提示、「送信前にレビュー」パターン、そして「支援」と「代行」の明確な境界によって築かれます。
AI機能が定着しない最も一般的な理由：
構築の前にこれを使ってください：
AIはスタートアップのゲームを同時に二方向へ傾けます：構築が劇的に速くなる一方で、「作れること自体」が弱い優位性になります。もし「ソフトウェアが世界を食う」がコードによってビジネスをスケールできることを示したなら、AIはチーム自体をスケール可能にします——かつては人員を要した作業がツールやワークフローに圧縮されます。
AI支援のコーディング、デザイン、リサーチ、サポートにより、リーンなチームが数日でプロトタイプを出し、メッセージを素早くテストし、実顧客のフィードバックで反復できます。高速なループは正しいプロダクト形状を早く発見する効果があり、間違ったものを磨く時間を減らします。
実務では「vibe-coding」プラットフォームが重要になりつつあります：多くの内部ツールや初期プロダクトでは、行ごとにコードを書くことよりも、ワークフローを安全に使えるアプリに素早く変換することがボトルネックになっています。
AIは「作る」という行為の様相を変えます。新しい役割例：
これらは単なる技術職ではなく、現実の雑多な要求を一貫して振る舞うシステムに翻訳する役割です。
誰でも素早く機能を出せるなら、差別化はフォーカス、速度、特異性に移ります。
狭い顧客層の緊急問題に向けて作る。ワークフローを端から端まで自分たちで所有する。競合より早く学ぶ。アドバンテージはドメインの洞察、流通、信頼になり——コピーされにくい関係性やプロセスが強みになります。
AIファーストのスタートアップは脆弱性に直面します。単一モデルベンダーへの依存は価格ショックやポリシーリスク、品質変化を招く可能性があります。多くのAI機能は複製が容易で、製品はコモディティ化しやすく、モートが薄くなります。
答えは「AIを避ける」ことではありません。AI能力をプロプライエタリなデータアクセス、ワークフローへの深い統合、あるいは出力の正確さが求められる場面で頼られるブランドと組み合わせることです。
アンドリーセンの楽観的な枠組みはしばしばこう始まります：新しいソフトウェアはまず人々の「何をするか」を変え、その後で「雇用が必要かどうか」を変えることが多い。AIでは短期的影響として多くの職務でタスクレベルの再配置が起きます——判断、顧客文脈、意思決定により時間が使われ、反復的なドラフト、検索、要約にはより少ない時間が割かれます。
ほとんどの仕事はタスクの束です。AIは言語中心、パターン中心、ルールベースの部分に入り込みます。
「支援可能」な一般的タスク例：
結果としてスループットは上がり、サイクルタイムは短くなりますが、役割が直ちに消えるわけではありません。
導入はプロセス設計として扱うと成功しやすいです：
標準化が進んだ仕事やタスクは縮小しやすく、**再教育（リスキリング）**が重要になります：人をより高コンテクストな仕事（顧客関係、システム所有、品質管理）へ移し、圧力が高まる前に教育に投資することが大事です。
AIを「オープン」にすべきか「クローズド」にすべきかの議論は、誰が将来をどの条件で作るかの代理戦となっています。実務ではこれはアクセス（誰が強力なモデルを使えるか）、コントロール（誰がモデルを変えられるか）、リスク（問題が起きたとき誰が責任を負うか）に関する議論です。
クローズドAIは通常プロプライエタリなモデルやツールを意味します：API経由で能力にアクセスし、学習データやモデル重み、安全手法の内訳は限定的にしか見えません。
オープンAIは重みの公開、微調整や実行のためのオープンソースコード、またはフレームワークや評価・サービングスタックのようなツールのオープンを指す場合があります。多くの提供物は「部分的にオープン」なので、何が共有されているかを正確に確認することが重要です。
クローズドな選択肢は利便性と予測可能な性能で勝ちやすい：管理されたインフラ、ドキュメント、稼働保証、頻繁なアップグレードを得られます。代償は依存性：価格や利用条件が変わるリスクや、カスタマイズ・データ居住性・レイテンシの制約に直面することがあります。
オープンは柔軟性で優れます。自前でモデルを動かす（あるいは専門のオープンモデルを使う）と、大規模での処理費用を下げられたり、深いカスタマイズが可能になったり、プライバシーとデプロイ制御が強化されます。代償は運用負担：ホスティング、監視、安全テスト、モデル更新の責任が自分のところに来ます。
安全性は双方で複雑です。クローズド提供者はデフォルトで強いガードレールを持つことが多いが内部動作を検査できない。一方オープンモデルは透明性と監査可能性を提供するが、悪意ある者が能力を悪用しやすくなる面もあります。
オープン重みとツールは実験コストを下げます。チームは素早くプロトタイプを作り、ニッチ領域へ微調整し、評価方法を共有できます——そうしてイノベーションが広がり、差別化は「誰がアクセスできるか」から「誰が最良のプロダクトを作るか」に移ります。このダイナミクスはクローズド提供者に価格改善やポリシー明確化、機能強化を促す圧力を生みます。
制約から始めてください：
実務的な手法はハイブリッドです：まずクローズドでプロトタイプを作り、製品とコスト構造が明らかになったら一部ワークロードをオープン／セルフホストへ移す。
AIはテック分野の古くからの議論を呼び戻します：規則を敷きすぎずにどうルールを作るか。プロイノベーション寄りの見方（アンドリーセン的楽観主義に近い）は、過度な事前規制は現状の既得権者を固定化し、スタートアップのコンプライアンスコストを上げ、実験を規制がゆるい法域へ追いやると主張します。
問題は「規制しないこと」ではなく、害がどこにあるか・どの用途が本当に有害かがまだ明確でない段階で早すぎるルールを書くことです。
多くの政策議論は以下のリスクゾーンに集まります：
実用的な中道はリスクベースの規制です：低リスク用途（マーケティング下書き）には軽い要件、高リスク領域（医療、金融、重要インフラ）には強い監督を課す。さらに明確な説明責任を付ける：AI使用時に誰が責任を取るのか（ベンダー、導入企業、または両者か）を定義し、監査可能なコントロール（テスト、インシデント報告、人間による閾値）を要求します。
「コンプライアンス対応」の習慣を早期に作る：データソースを文書化し、レッドチーム評価を行い、モデルバージョンとプロンプトを機微ワークフローでログに残し、有害挙動のためのキルスイッチを持つ。
最も重要なのは探索と本番を分けることです。サンドボックスでの高速プロトタイピングを奨励し、本番リリースはチェックリスト、モニタリング、明確なオーナーシップでゲートをかける。こうすることで安全性と規制を設計制約として組み込みつつ、勢いを失わずに進められます。
モート（防御）とは顧客が他に移らずあなたを選び続ける理由です。差し替え可能なデモではなく、顧客の日常業務に座する場所、信頼、スイッチングコストの組み合わせが本物のモートを作ります。
AIにより機能構築が安く速くなるため、多くの製品は数か月で似通って見えます。重要なモートは巧妙な機能ではなく、顧客の業務にどれだけ深く組み込まれているかに依存します。
「チャットボットを追加した」というだけの優位性は脆弱です。機能のパリティ（同等化）が起きるのがデフォルトだと想定してください。
次の4つを自問してください：
アンドリーセンの核心は残ります：ソフトウェア優位は複利的に働く。AIではその複利は新規導入・信頼・埋め込みから発生することが多いです。
AIのもっとも直接的な経済効果は明白です：時間当たりのアウトプットが増えること。しかしより気付かれにくい効果は、何を作るのにかかるコストが変わり、それが価格、競争、需要を再形成する点です。
チームがAIでコピーを作り、UIバリエーションを生成し、顧客通話を要約し、チケットをトリアージできるなら同じ人数でより多くを出せます。だが大きなシフトはコスト構造かもしれません：一部の作業は「時間単位の支払い」から「リクエスト毎の支払い」へ移り、一部コストは人件費から計算（compute）へ移動します。
この変化は次のような結果をもたらし得ます：
コストが下がると価格も下がりやすく（競争市場では）、価格低下は市場を拡大しますが期待も引き上げます。顧客が即時回答や個別化、常時対応に慣れると、かつてプレミアムだった機能が最低条件になります。
ここで「ソフトウェアが世界を食う」の考えに新しいひねりが加わります：AIはあるサービスを豊富に感じさせ、価値は希少なもの——信頼、差別化、顧客関係——へ移るのです。
AIはコストを下げるだけでなく、より多くの人や場面で製品を実現可能にします。いくつか現実的な例：
ただしこれらが必ず成功するわけではありません。勝者はAIを単に既存ワークフローを高速化する道具としてではなく、ビジネスモデルを再設計する手段として扱うチームでしょう。
AI戦略は具体的な問いのセットで明確になります——“感じ（vibe）”ではなく証拠で答えられるものを用意してください。以下のプロンプトをリーダー会議やプロダクトレビューで使い、賭けるべき場所、パイロットするもの、避けるべきものを決めてください。
問うべきこと：
問うべきこと：
問うべきこと：
問うべきこと：
高ボリュームで測定が明確なワークフロー（サポートのトリアージ、営業メール下書き、文書要約）を1つ選び、4週間のパイロットを実行します：
追跡すべき成功指標：サイクルタイム、品質スコア（人間評価）、成果あたりのコスト、ユーザー採用率。
内部ツールや軽量なカスタマー向けアプリの構築を試す場合、Koder.ai のようなプラットフォームは、チャットで記述したワークフローからウェブやバックエンドのプロトタイプをより速く作り、プロダクション化のタイミングでソースコードをエクスポートできる手助けになります。
料金区分や適切な利用モデルの選び方に悩むなら /pricing を参照してください。さらに実践的なプレイブックは /blog をご覧ください。
マーク・アンドリーセンの一貫した主張は単純です：技術をてこ（レバレッジ）として扱え。最初はソフトウェアがアイデアをスケールする普遍的な道具でした；今やAIは指示を実行するだけでなく、生成し、要約し、判断し、創造する新しいレイヤーを追加します。
「AIがすべてを変える」は戦略ではありません。明晰な思考は具体的な問題、ユーザー、測定可能な成果（時間短縮、誤差率低下、顧客あたり収益、サポートチケット削減、解約率改善）から始まります。指標に基づいたAI活用は、出荷されない光るデモに惑わされるのを防ぎます。
AIの進展は簡単には解消しない選択を迫ります：
正しいサイドを永遠に選ぶことが目的ではありません。重要なのはトレードオフを明示し、能力とリスクが変わるたびに見直すことです。
週に数時間失われているワークフローを一つ書き出してみてください。数日でAI支援版のプロトタイプを作り、何が「良い」かを定義し、小規模で運用して数値が動くものだけを残す。
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マーク・アンドリーセンはウェブ初期のNetscape共同創業や、後のベンチャー投資（Andreessen Horowitz）でプラットフォーム転換を複数経験してきました。結論に賛同しなくても、彼のフレーミングは創業者、投資家、政策立案者の行動に影響を与えることが多く——その影響を理解して反応するための“シグナル”として参考になります。
多くの産業で競争優位の重心が物理的資産の所有から「制御レイヤー」へ移る、という意味です。制御レイヤーとはデータ、ソフトウェアワークフロー、デジタル経路を通した流通、パフォーマンスを測定して最適化する能力を指します。
例えば小売は依然として物理店舗を持ち得ますが、価格設定、在庫、物流、顧客獲得はますますソフトウェアの問題になっています。
いいえ。記事の主張はソフトウェアが企業の運営や競争の仕方を変える、ということであって、すべてが瞬時にソフトウェア企業に変わるという意味ではありません。
物理的制約（製造、エネルギー、サプライチェーン、人手）は依然重要ですし、ソフトウェア優位性は一時的になり得ます。たとえば、機能が素早くコピーされる、プラットフォームのルールが変わる、規制や信頼の問題で採用が制約される、などです。
プラットフォームシフトとは、ある新しい計算レイヤーがソフトウェアの“標準的”な作り方・使われ方になることを指します（例：PC、ウェブ、モバイル、クラウド）。AIは次の理由でそのカテゴリに入ります：
結果として、チームは固定の画面やルールより「機能（capabilities）」を提供するようになります。
現実的で有用なのは、人が介在するワークで速度やカバレッジが重要だが誤りのコストが管理可能な場面です。例：
パターンとしては「AIは提案し、人間が承認する」方式が有効です（特に導入初期）。
AI機能の構築がコモディティ化する中で、持続する優位性は次のような要素から生まれます：
単に「チャットボットを追加した」程度の差では競合にすぐ追いつかれます。
リリース後に定着しない原因は主に四つです：
有効な対策はスコープの絞り込み、人間レビューの必須化、障害ログの収集、実際の事例に基づく反復改善です。
Closed（クローズド）AIは通常API経由で提供され、重みや学習データ、内部安全手法に限定的な可視性しかありません。利便性・安定性は高い反面、依存や価格・ポリシーリスクが伴います。
Open（オープン）AIは重みや実行コード、微調整のためのツールが公開されている場合を指します。柔軟性やカスタマイズ性に優れ、コスト面やプライバシーの制御で有利ですが、運用負荷（ホスティング、モニタリング、安全性評価）が増します。
実務的にはハイブリッドが現実的です：
まずクローズドでプロトタイプを作り、製品とコストが明確になったら選定を見直すのが有効です。
プロセス設計として扱い、単なるツールばらまきにしないことが重要です：
軽量な方法としては、1つの高ボリュームワークフローを4週間でパイロットし、結果を見て拡張するやり方が実用的です。より多くの実践例は /blog、コスト・使用に関する情報は /pricing を参照してください。
このチェックリストで不要な開発を避け、導入リスクを小さくできます。