U.S. SMID-Cap and Global Software competitive moats in an AI-agent world レポート解説

概要

この業界レポートは、生成AI、コーディングエージェント、より広範な企業AIエージェントの導入が、ソフトウェアの競争優位をどのように変え得るかを再評価している。Bernsteinの中心的な結論は、AIがソフトウェアを一律にコモディティ化するのではなく、深く組み込まれた基幹業務システムの価値を高める一方、主にUIの複雑さ、先行者の地位、機能の深さに依存する競争優位を弱める可能性があるというものだ。

主要見解

Bernsteinは、AIエージェントが基幹業務（LoB）アプリケーションを迂回し、それらを受動的な記録システムに格下げして置き換えを容易にするという懸念を再検討している。初期の証拠は逆の方向を示す。エージェントには、企業固有のデータ、文脈的知識、権限、可観測性、セキュリティ、コンプライアンス管理へのアクセスが必要である。また、進行中の作業の保存、ナレッジベースとナレッジグラフの更新、人や他のエージェントとの協働、構造化されたプロセスにおける作業記録も必要となる。こうした要件により、既存のLoBシステムはエージェントにとって迂回すべき障害ではなく、有用な運用環境になる。組織がカスタマイズされたワークフローとインターフェースを中心に有効なエージェントを構築すれば、別のプラットフォーム上で再構築することには大きくリスクの高いスイッチングコストが伴う。 レポートは、AIコーディングエージェントの利用を初期の実例として挙げる。Atlassian、Linear、GitLabなどのプロジェクト管理LoBプラットフォームを直接利用するエージェントは、token消費量が50%未満で、タスク完了時間が短く、成功する可能性が高いとされる。エージェントは作業と知識を基盤プラットフォームへ戻すため、Bernsteinはプラットフォームの記録とプロセスグラフの価値を高め得ると論じる。Atlassianはすでに製品チームのワークフローの中心にあるため、特に有利とみられている。ビジネスAIエージェントの普及に伴い、ServiceNowも同様の恩恵を得る可能性がある。Datadogは、製品・クラウド運用におけるLoBの役割へと移行している例とされる。 Bernsteinは、従来の競争優位を、強靭なもの、変化しているもの、弱まっているものに分類する。ネットワーク効果、規制障壁、深いインフラは、AIが規模、承認プロセス、導入済みセンサーネットワーク、設備投資、運用効率の必要性を排除しないため、依然として強い。サイバーセキュリティでは、CrowdStrikeとSentinelOneはエンドポイントのテレメトリーから、Palo Alto NetworksとFortinetはネットワークセキュリティ信号から、ZscalerとCloudflareは大規模なプロキシネットワークから、Oktaはアイデンティティ信号と開発者エコシステムから恩恵を受ける。レポートはまた、企業データの重力が関連するAIワークロードをデータのある場所に引き寄せるため、ハイパースケーラーとクラウドインフラの地位は複製が難しいと論じる。 データに基づく競争優位の性質は変化している。Bernsteinは、AIとデータクラウドのツールが障壁を下げることで、静的データの収集、クレンジング、整理の防御力は低下したとみている。対照的に、専有的で動的な運用データとワークフロー統合の価値は高まる。ベンダーは顧客の利用事例から継続的に学び、ワークフローを改善し、スタートアップやDIY代替策が利用できない文脈データでモデルを訓練できる。このデータフライホイールと強化学習のダイナミクスは、新たな競争優位となり得る。Datadogはその例であり、機能要件からの学習が、カスタムかつ動的なコード強化とより迅速な製品改善を支援し得る。 いくつかの従来の防御要因は弱まっていると評価される。自然言語インターフェースは、複雑なUI、ダッシュボード、機能の広さが生むロックインを低下させる可能性がある。コーディングエージェントによるより速いソフトウェア開発は、他の持続的な競争優位に支えられない限り、先行者優位や「より良い技術」の優位を侵食し得る。AIはまた、根強いレガシーコードのモダナイゼーションを容易にし、専有的なアプリケーション開発プラットフォームを弱める可能性がある。Bernsteinは、既存顧客の所有、チャネル、ブランドに注意を促す。新たなAI関連の買い手や予算への移行はイノベーターのジレンマを生み得るほか、顧客がイノベーションを重視すれば、レガシーブランドは不利になり得る。 レポートは、SMBおよびエンドユーザー生産性ソフトウェア、レガシーアプリケーションとその支援インフラ、単純なCRUDアプリケーション、そしてコーディング副操縦士やクラウド運用パイプラインの自然な機能になり得るアプリケーションまたはクラウドセキュリティ機能が、最も大きな破壊リスクにさらされるとみている。小規模組織は導入を速めるため、一般に標準化が進みカスタマイズ性の低いソフトウェアを利用する。Bernsteinは、AIネイティブの新規参入者がより高いカスタマイズ性を提供し、これらの製品に挑戦し得ると考えている。また、組織内の限定的な隙間を埋める、記録システムではない、重要度の低い、構築・維持が比較的容易なアプリケーションにもリスクがあるとみる。 新規参入者は、AIが新たな買い手、予算、職務を生み出す場所で最も生じやすく、深く定着したLoBシステムを直接置き換える形ではないとされる。Bernsteinは、CISO組織における専任の「AI-Security」役割と予算、現在のCI/CDボトルネックを超えた新しいソフトウェア開発ワークフロー、既存アプリケーションカテゴリー間のグリーンフィールド機会、重要度の低いアプリケーション向けツールを挙げる。既存ベンダーは、機能上の記録システムに奉仕し、十分に革新すれば、重要性を維持できる。レポートはERPを最も保護された企業アプリケーション市場と位置づけ、次いでHCM、そしてより低い程度でCRMとする。SAPとMicrosoftをカバレッジ内でAIの勝者となる可能性が最も高い企業として再表明しており、OracleのコアSaaS事業は高度に保護され、OCIの成功が大幅な上昇余地をもたらすと見込む。 企業別では、BernsteinはWorkdayのERP事業を強靭とみなし、HCM需要はAIよりも世界の雇用動向に敏感だと考えるが、ポイントソリューション競争には迅速な革新が必要だとしている。CRMプラットフォームベンダーがAI主導の価値を獲得できるかには懸念を示す一方、置き換えられる可能性は低いと論じる。HubSpotの幅広いマーケティング、サービス、セールスのスイートは、SMB顧客がAIネイティブまたは自作アプリケーションへ急速に移行するとの懸念への反論として提示される。Salesforceについては、今後数年のAgentforceによる収益上振れがAI圧力の一部を相殺し得るが、M&Aへの積極性と、AIがユーザー体験と価値提案をAnthropicへ移すかどうかに不確実性があると強調する。GitLabはより弱く狭いDevOpsの競争優位を持つとされ、Zoomは市場シェアが比較的安定しているものの、資金力のある競合と限定的な価格決定力に制約されるとみられている。

分析フレームワーク

Bernsteinは、AIエージェントがスイッチングコストを低下させるか高めるかを検討してソフトウェアの競争優位を評価し、その論理を初期のエージェント利用事例と企業固有の製品ポジションで検証する。ネットワーク効果、規制、インフラ、ワークフロー統合、データ、製品の深さ、先行者優位といった競争優位を持続性で分類し、企業アプリケーション、サイバーセキュリティ、クラウド運用、SMBソフトウェアにおける影響を対応付けている。

手法メモ

• 競争戦略フレームワーク経済的モート・競争優位

  競争優位分析

  レポートは、AIエージェントがソフトウェア開発、導入、ワークフロー実行を変える中で、どの競争優位の源泉が持続し、変化し、弱まるかを比較している。

• 競争戦略フレームワークバリューチェーン分析

  ワークフローと記録システムのポジショニング

  Bernsteinは、顧客のワークフロー、データフロー、権限、運用プロセスにおけるベンダーの位置を検討し、AIエージェントがその役割を強化するか迂回するかを判断している。

• 業界・産業分析フレームワークその他

  データフライホイールと強化学習

  レポートは、継続的な顧客運用データへのアクセスが時間とともにモデルとワークフローを改善し、同等のデータや顧客関係を持たない新規参入者が追随しにくくなる仕組みを説明している。

資産マッピングと比較

投資テーゼから固有資産への構造化マッピング（強み、弱み、同業、リスク）。

• Atlassian (TEAM)

  AIコーディングエージェントの導入から恩恵を受け得る、製品チーム向けの基幹業務プラットフォーム。

  強み

  製品チームのワークフローにおける強い制御点を持ち、エージェントはすでに同社プラットフォーム上での作業を選好している。

  比較

  ServiceNowより早い段階でLoBエージェントの恩恵を実現しているとみられる。

  リスク

  基盤となるCI/CDツールとチームの役割は変化し得るため、継続的な適応が必要。

• ServiceNow (NOW)

  ビジネスAIエージェントの利用拡大に伴い恩恵を受けると見込まれる基幹業務ソフトウェア。

  強み

  組み込まれたワークフロー上の地位が、エージェント統合とスイッチングコストを支え得る。

  弱み

  恩恵が現れる時期はAtlassianより遅い可能性がある。

  比較

  Atlassianと並び、LoBの競争優位の例として取り上げられている。

• Datadog (DDOG)

  進化するデータおよびワークフロー統合の競争優位の例。

  強み

  動的なリアルタイムデータフライホイールと製品開発速度がその地位を強化する。

  比較

  レポートは、データ主導の製品開発速度が従来のネットワーク効果よりも重要だと論じる。

• CrowdStrike (CRWD), SentinelOne (S), Palo Alto Networks (PANW), Fortinet (FTNT)

  導入済みのエンドポイントまたはネットワークセキュリティ信号に支えられるサイバーセキュリティベンダー。

  強み

  大規模なセンサーネットワークが、侵入検知と対応に有用なデータを生み出す。

  比較

  中核事業はAIによる置き換えリスクから相対的に保護されているとみられる。

• SAP (SAP), Microsoft (MSFT)

  Bernsteinのカバレッジ内でAIの勝者となる可能性が最も高い企業。

  強み

  SAPはERPが保護された記録システムであることから恩恵を受け、Microsoftは深いインフラとソフトウェアエコシステムにまたがるポジションを持つ。

  比較

  より破壊リスクの高いソフトウェアカテゴリーよりも選好されている。

• Oracle (ORCL)

  保護されたコアSaaS事業を持ち、OCIが上振れ要因となる企業。

  強み

  BernsteinはコアSaaS事業を高度に保護されているとみている。

  比較

  ERPおよびインフラに結び付くポジションは、組み込み度の低いアプリケーションカテゴリーよりも保護されているとみられる。

  リスク

  OCIの実行がレポートの上振れ投資判断の中心である。

• GitLab (GTLB)

  より狭いDevOpsの利用事例で、競争優位の基盤が弱い企業。

  強み

  開発者運用における既存の戦略的ポジション。

  弱み

  AIラボおよびオープンソースからの潜在的な競争が、その価値提案を侵食する可能性がある。

  比較

  Atlassianのようなワークフロープラットフォームより保護度が低いとみられる。

  リスク

  主要AIラボが競合機能を提供する、または戦略加速のため買収を追求する可能性がある。

• Zoom (ZM)

  インフラを持つが先行者としての保護が限定的なコミュニケーションソフトウェア。

  強み

  一部の深いインフラが、比較的安定した市場シェアの地位を支える。

  弱み

  MicrosoftとGoogleはインフラ投資に追随でき、価格決定力は抑制されたままである。

  比較

  より強いネットワーク効果、ワークフローロックイン、データ優位を持つベンダーよりも保護度が低い。

  リスク

  資金力のある競合の中で、安定した市場シェアを超える改善を達成することが難しい。

主要データ

• AIエージェントのプラットフォーム効率<50% of tokensBernsteinによると、プロジェクト管理LoBプラットフォームを直接利用するコーディングエージェントはtoken消費量が半分未満で、所要時間が短く、成功する可能性が高い。
• BernsteinのOutperform基準More than 15 percentage pointsBernsteinブランドでは、Outperformは関連市場指数に対して12カ月で15パーセントポイント超の相対パフォーマンスを見込むことを意味する。
• Cloudflareの2026E調整後P/E331.5x11 September 2026時点の表の数値。
• CrowdStrikeの2026E調整後P/E221.7x11 September 2026時点の表の数値。
• Oracleの2028E調整後P/E12.3x11 September 2026時点の表の数値。

影響と示唆

レポートは、AI主導の破壊を評価する際には、ソフトウェアカテゴリーだけでなく、ベンダーが重要なワークフローで果たす役割に注目すべきだと論じる。エージェントの導入に伴い、記録システム、カスタマイズされたLoBプラットフォーム、セキュリティネットワーク、インフラの価値は高まる可能性がある一方、単純なツール、静的データリポジトリ、UIの複雑さ、レガシーチャネルの優位性に依存するベンダーはより大きな圧力に直面する。

リスク

• AIが新たな買い手、予算、職務を生み、既存企業がそれらに十分対応できない場合、AIネイティブの新規参入者が勢いを得る可能性がある。
• SMBソフトウェア、単純なCRUDアプリケーション、レガシーシステム、重要度の低いアプリケーションは、AI対応の代替策による破壊を受けやすい可能性がある。
• より強い優位性に支えられない限り、AIは製品の深さ、UI、先行者優位、専有開発プラットフォームの競争優位を侵食する可能性がある。
• AIが購買権限を変化させたり、レガシーブランドとチャネルの価値を低下させたりすれば、既存企業はイノベーターのジレンマに直面する可能性がある。

注目点

• 企業AIエージェントが既存のLoBプラットフォームを迂回せず、引き続き依存し強化するかどうか。
• 新規ベンダーの参入機会を生み得るAIセキュリティ役割とCISO専用予算の導入。
• CI/CD後のソフトウェア開発ワークフローが新しいソフトウェアカテゴリーと買い手を生むかどうか。
• SMBベンダーが領域専門性、セマンティック知識、顧客関係を活用し、AIネイティブの新規参入者に対応する速度。
• 動的な顧客データと強化学習が既存プラットフォームのより速い製品改善につながる証拠。
• OracleのOCI実行、SalesforceのAIおよびM&A戦略、HCMにおける潜在的なポイントソリューション競争の進展。