モルガン・スタンレーのストラテジストは、市場が短期的にソフトウェア業界を覆す人工知能（AI）に対する非現実的な期待を織り込む中、ソフト株は歴史的な下落から反発する可能性があると述べている。ドゥブラフコ・ラコス＝ブヤス率いるストラテジストチームは、現在の「極端な価格変動」を考慮し、投資家は高品質でAIに対してより耐性のあるソフトウェア企業へのエクスポージャーを増やすべきだと指摘している。少なくとも短期的には、市場がこのセクターに資金を再配分する可能性があると述べている。チームはレポートの中で次のように書いている。「市場のポジションはすでに十分にクリアされており、AIによるソフトウェア業界の破壊的展望に対して過度に悲観的でありながらも、ファンダメンタルズは依然として堅調であるため、リスクとリターンのバランスは次第に反発側に傾いていると考える。」新型AIツールが従来のソフトウェア・アズ・ア・サービス（SaaS）ビジネスモデルに打撃を与える可能性を懸念し、米国株のソフトウェア株は最近継続的に圧力を受けている。この売りは、企業がAI企業と提携しているか、または独自のデータ資産を持っているかに関係なく、ほぼすべての関連ソフトウェア企業に一律に及んでいる。**ソフトウェアセクターは昨年4月の「解放日」以降の最低水準にまで下落**マイクロソフト（MSFT.US）やCrowdStrike（CRWD.US）は、AIの耐性を持つ代表的な企業の一例であり、これらの企業はAIによる作業効率向上の恩恵を受ける見込みだ。チームは、エンタープライズ向けソフトウェアの高い移行コストや長期契約が短期的なショックに対して緩衝材となっていると述べている。また、摩根大通のチームは、長期的に見て従来のソフトウェア企業がAIに取って代わられるかどうかは不透明だが、現段階でのAI破壊に対する悲観的な見方は「過剰反応」だと指摘している。さらに、ソフトウェア業界の第4四半期の決算は全体として好調であり、アナリストは2026年の利益成長率が16.8％に達すると予測している。この楽観的な見解は、マイケル・ウィルソン率いるモルガン・スタンレーのストラテジストチームの判断とも一致している。同チームは今週、米国のテクノロジー株にはさらなる上昇余地があり、ソフト株の下落は「魅力的なエントリーポイント」をもたらしたと述べている。ウィルソンはレポートで次のように書いている。「重要な投資サイクルにおいて、先週のような変動は珍しくない。それにもかかわらず、AIを活用した企業のファンダメンタルズの好調は依然として存在し、我々はAI採用者の取引価値が過小評価されていると考えている。」先週、市場から「テクノロジーの強気派リーダー」と呼ばれるWedbushのアナリスト、ダン・エイヴス率いるチームも、短期的にはAIが従来のソフトウェアビジネスモデルに一定の圧力をかける可能性があるとしつつも、市場のこのリスクに対する反応は明らかに過剰であり、現在のソフト株の売りは「業界全体がAIによって大規模に破壊される」という極端な仮定を暗黙のうちに織り込んでいると指摘している。これは現実的ではないと述べている。エイヴスは、企業顧客はAI移行に関して市場の想像以上に慎重であると指摘している。多くの企業は、AIの恩恵を追求するために、未成熟な新プラットフォームにコアデータを晒すことを望まず、過去数十年にわたり数百億ドルを投じて構築したソフトウェアインフラを簡単に放棄しないと述べている。彼は次のように述べている。「AIは短期的には逆風だが、これは疑いの余地がない。しかし、市場の現在の価格設定は、ソフトウェア業界がまるで『世界の終わり』を迎えるかのように見えるが、これは全く現実離れしている。」Wedbushは、現在の大規模企業向けソフトウェアエコシステムには数兆のデータポイントが蓄積されており、新興のAI企業であるOpenAIやAnthropicは、データ容量やエンタープライズレベルのセキュリティ面で、これらの複雑なシステムを短期的に完全に掌握するのは難しいと指摘している。つまり、AIは「埋め込み型ツール」として既存のソフトウェアプラットフォームに統合される可能性が高く、完全に置き換わるわけではないと示唆している。Wedbushはまた、マイクロソフト、Palantir Technologies（PLTR.US）、CrowdStrike、Snowflake（SNOW.US）、セーフィー（CRM.US）が現在の「ソフトウェア冬」において最も保有すべき五大ソフト株だと指摘している。先週、NVIDIA（NVDA.US）のCEO、黄仁勋は、AIがソフトウェアや関連ツールを置き換えるという懸念を否定し、その考えは「非論理的」だと述べた。サンフランシスコでシスコシステムズ主催のAI会議でのスピーチの中で、黄氏はAIがソフトウェアの重要性を低下させるという考えは誤解に基づいていると述べた。彼は、AIは既存のソフトウェアに依存し続けると考えており、基盤ツールをゼロから再構築することはないと述べている。彼は次のように述べている。「ソフトウェア業界のツールが衰退し、AIに取って代わられるという見方は、最も非論理的なものであり、時間が証明するだろう。」「人間やロボット、あるいは汎用ロボットであっても、ツールを使うのか、それとも新たに発明するのか、答えは明白だ。ツールを使うに決まっている。だからこそ、AIの最新のブレークスルーはツールの使用に関するものであり、その設計目的は明確に役割を果たすことにある。」**AIが価値連鎖と未来を再構築**ソフトウェアエンジニアリングの現実とSaaS産業構造から見ると、「AIが企業ソフトウェアの全スタックを置き換える」というストーリーは、市場が線形に拡大解釈しやすい。エンタープライズソフトウェアの「価値密度」は、インターフェースや機能だけでなく、独自データ、権限・監査チェーン、コンプライアンスと責任の境界、システム統合、SLAと可用性、変更管理と組織のプロセスに依存している。これらは、巨大言語モデル（LLM）であっても、高品質な専有コーパス、構造化知識ベース、制御可能なツール呼び出し、追跡可能な出力を備えなければ、実運用環境で機能しないことを意味している。AIツールとSaaSソフトウェアの基盤技術の論理を考えると、ソフトウェア株の恐怖的な売りは、「ソフトウェアが不要になる」ということと同義ではなく、むしろ価値連鎖の再配分を意味している。より強力な汎用大規模モデルとエージェント型AIワークフロー（Agentic workflows）が、多くの「点状機能型SaaS」に対して、モデル層やプラットフォーム層の機能内在化（feature absorption）や、「対話型入口＋自動化実行」によるUIや席次の迂回を促し、従来の席次（シートベース）価格設定や更新ロジックに打撃を与えるリスクを孕んでいる。したがって、市場はソフトウェア株を「AI勝者／AI敗者」に細分化しようとしている。一方、エンタープライズ向けSaaSのリーディング企業は、ERPやCRM、ITSM、データベース、安全性、コンプライアンスといった「システム記録層」には、データ主権、ガバナンス、権限、監査、移行コストの壁が存在し、実際にはAIはこれらの長期的なソフトウェア巨人を、AI能力を提供する配信チャネルに変える可能性が高い。つまり、一夜にして既存のソフトウェアインフラを置き換えるのではなく、長期的にはこれらのシステムをAIの能力を持つサービスに変換していくと考えられる。モルガン・スタンレーのストラテジストチームは、短期的にはソフトウェア株の暴落が「技術的な底打ち」の議論を引き起こし、一部の資金がやや買い増しされたことも認めているが、より多くの資金は「AIの応用が実際の収益曲線にどう結びつくか」という明確な触媒を待っていると指摘している。例えば、ソフトウェア企業がAI関連の収益や浸透率を開示したり、企業顧客が規模の大きな導入を明言したり、継続率（純残存率や拡張率）がAI大規模モデルやエージェントAIの導入後に大きく改善した場合だ。これらの証拠がなければ、反発は「過剰な売り戻し」にとどまり、新たなトレンドにはならないと見ている。今回のソフト株の大規模売りは、市場が新たな問いに対して極端な方法で回答しているようなものである。すなわち、SaaSソフトウェア企業の利益プールが「モデル企業＋エージェント」によってどの程度再配分されるのか、という問題だ。短期的には、次の二つの「ハード指標」によって検証される必要がある：(1) 企業側の実際の導入と支払い拡大の速度、(2) SaaS企業のAI関連製品の収益と継続率・純残存率の弾力性。これらは、トムソン・ロイターのBreakingviewsの調査レポートに登場する一部の買い手代表の見解と同様に、「AI関連製品の実際の収益増加データ」や「企業の導入発表」を待つことで、買い増しのきっかけとされている。それ以前は、ソフトウェア株の変動は今後も続く可能性が高い。片方では「過剰売り反発」が起きる可能性があり、もう片方では資金が構造的にシフトし続ける。具体的には、AIのトレーニングや推論システムと密接に関連し、データやワークフローの粘着性が高い垂直型ソフトウェアやデータ資産型ソフトウェア企業、そして「制御可能・監査可能・統合可能」なプラットフォームに資金が流入しやすい。一方、競争優位性が弱く、同質化が進み、評価が高すぎるアプリケーション層の銘柄は、より高いリスクプレミアムを求められるだろう。したがって、マイクロソフト、MongoDB、Snowflake、Palantir、SAPなどのデータ資産を持ち、ファンダメンタルズが良好なソフトウェア大手は、パニック後に強い反発を見せやすいと考えられる。
ゴールドマン・サックスが米国株のソフトウェア株を支持するグループに加わる：AIの衝撃に対する懸念は過大評価されている 歴史的な下落の後には反発が見込まれる
モルガン・スタンレーのストラテジストは、市場が短期的にソフトウェア業界を覆す人工知能（AI）に対する非現実的な期待を織り込む中、ソフト株は歴史的な下落から反発する可能性があると述べている。ドゥブラフコ・ラコス＝ブヤス率いるストラテジストチームは、現在の「極端な価格変動」を考慮し、投資家は高品質でAIに対してより耐性のあるソフトウェア企業へのエクスポージャーを増やすべきだと指摘している。少なくとも短期的には、市場がこのセクターに資金を再配分する可能性があると述べている。チームはレポートの中で次のように書いている。「市場のポジションはすでに十分にクリアされており、AIによるソフトウェア業界の破壊的展望に対して過度に悲観的でありながらも、ファンダメンタルズは依然として堅調であるため、リスクとリターンのバランスは次第に反発側に傾いていると考える。」
新型AIツールが従来のソフトウェア・アズ・ア・サービス（SaaS）ビジネスモデルに打撃を与える可能性を懸念し、米国株のソフトウェア株は最近継続的に圧力を受けている。この売りは、企業がAI企業と提携しているか、または独自のデータ資産を持っているかに関係なく、ほぼすべての関連ソフトウェア企業に一律に及んでいる。
ソフトウェアセクターは昨年4月の「解放日」以降の最低水準にまで下落
マイクロソフト（MSFT.US）やCrowdStrike（CRWD.US）は、AIの耐性を持つ代表的な企業の一例であり、これらの企業はAIによる作業効率向上の恩恵を受ける見込みだ。チームは、エンタープライズ向けソフトウェアの高い移行コストや長期契約が短期的なショックに対して緩衝材となっていると述べている。
また、摩根大通のチームは、長期的に見て従来のソフトウェア企業がAIに取って代わられるかどうかは不透明だが、現段階でのAI破壊に対する悲観的な見方は「過剰反応」だと指摘している。さらに、ソフトウェア業界の第4四半期の決算は全体として好調であり、アナリストは2026年の利益成長率が16.8％に達すると予測している。
この楽観的な見解は、マイケル・ウィルソン率いるモルガン・スタンレーのストラテジストチームの判断とも一致している。同チームは今週、米国のテクノロジー株にはさらなる上昇余地があり、ソフト株の下落は「魅力的なエントリーポイント」をもたらしたと述べている。ウィルソンはレポートで次のように書いている。「重要な投資サイクルにおいて、先週のような変動は珍しくない。それにもかかわらず、AIを活用した企業のファンダメンタルズの好調は依然として存在し、我々はAI採用者の取引価値が過小評価されていると考えている。」
先週、市場から「テクノロジーの強気派リーダー」と呼ばれるWedbushのアナリスト、ダン・エイヴス率いるチームも、短期的にはAIが従来のソフトウェアビジネスモデルに一定の圧力をかける可能性があるとしつつも、市場のこのリスクに対する反応は明らかに過剰であり、現在のソフト株の売りは「業界全体がAIによって大規模に破壊される」という極端な仮定を暗黙のうちに織り込んでいると指摘している。これは現実的ではないと述べている。
エイヴスは、企業顧客はAI移行に関して市場の想像以上に慎重であると指摘している。多くの企業は、AIの恩恵を追求するために、未成熟な新プラットフォームにコアデータを晒すことを望まず、過去数十年にわたり数百億ドルを投じて構築したソフトウェアインフラを簡単に放棄しないと述べている。彼は次のように述べている。「AIは短期的には逆風だが、これは疑いの余地がない。しかし、市場の現在の価格設定は、ソフトウェア業界がまるで『世界の終わり』を迎えるかのように見えるが、これは全く現実離れしている。」
Wedbushは、現在の大規模企業向けソフトウェアエコシステムには数兆のデータポイントが蓄積されており、新興のAI企業であるOpenAIやAnthropicは、データ容量やエンタープライズレベルのセキュリティ面で、これらの複雑なシステムを短期的に完全に掌握するのは難しいと指摘している。つまり、AIは「埋め込み型ツール」として既存のソフトウェアプラットフォームに統合される可能性が高く、完全に置き換わるわけではないと示唆している。Wedbushはまた、マイクロソフト、Palantir Technologies（PLTR.US）、CrowdStrike、Snowflake（SNOW.US）、セーフィー（CRM.US）が現在の「ソフトウェア冬」において最も保有すべき五大ソフト株だと指摘している。
先週、NVIDIA（NVDA.US）のCEO、黄仁勋は、AIがソフトウェアや関連ツールを置き換えるという懸念を否定し、その考えは「非論理的」だと述べた。サンフランシスコでシスコシステムズ主催のAI会議でのスピーチの中で、黄氏はAIがソフトウェアの重要性を低下させるという考えは誤解に基づいていると述べた。彼は、AIは既存のソフトウェアに依存し続けると考えており、基盤ツールをゼロから再構築することはないと述べている。
彼は次のように述べている。「ソフトウェア業界のツールが衰退し、AIに取って代わられるという見方は、最も非論理的なものであり、時間が証明するだろう。」「人間やロボット、あるいは汎用ロボットであっても、ツールを使うのか、それとも新たに発明するのか、答えは明白だ。ツールを使うに決まっている。だからこそ、AIの最新のブレークスルーはツールの使用に関するものであり、その設計目的は明確に役割を果たすことにある。」
AIが価値連鎖と未来を再構築
ソフトウェアエンジニアリングの現実とSaaS産業構造から見ると、「AIが企業ソフトウェアの全スタックを置き換える」というストーリーは、市場が線形に拡大解釈しやすい。エンタープライズソフトウェアの「価値密度」は、インターフェースや機能だけでなく、独自データ、権限・監査チェーン、コンプライアンスと責任の境界、システム統合、SLAと可用性、変更管理と組織のプロセスに依存している。これらは、巨大言語モデル（LLM）であっても、高品質な専有コーパス、構造化知識ベース、制御可能なツール呼び出し、追跡可能な出力を備えなければ、実運用環境で機能しないことを意味している。
AIツールとSaaSソフトウェアの基盤技術の論理を考えると、ソフトウェア株の恐怖的な売りは、「ソフトウェアが不要になる」ということと同義ではなく、むしろ価値連鎖の再配分を意味している。より強力な汎用大規模モデルとエージェント型AIワークフロー（Agentic workflows）が、多くの「点状機能型SaaS」に対して、モデル層やプラットフォーム層の機能内在化（feature absorption）や、「対話型入口＋自動化実行」によるUIや席次の迂回を促し、従来の席次（シートベース）価格設定や更新ロジックに打撃を与えるリスクを孕んでいる。したがって、市場はソフトウェア株を「AI勝者／AI敗者」に細分化しようとしている。
一方、エンタープライズ向けSaaSのリーディング企業は、ERPやCRM、ITSM、データベース、安全性、コンプライアンスといった「システム記録層」には、データ主権、ガバナンス、権限、監査、移行コストの壁が存在し、実際にはAIはこれらの長期的なソフトウェア巨人を、AI能力を提供する配信チャネルに変える可能性が高い。つまり、一夜にして既存のソフトウェアインフラを置き換えるのではなく、長期的にはこれらのシステムをAIの能力を持つサービスに変換していくと考えられる。
モルガン・スタンレーのストラテジストチームは、短期的にはソフトウェア株の暴落が「技術的な底打ち」の議論を引き起こし、一部の資金がやや買い増しされたことも認めているが、より多くの資金は「AIの応用が実際の収益曲線にどう結びつくか」という明確な触媒を待っていると指摘している。例えば、ソフトウェア企業がAI関連の収益や浸透率を開示したり、企業顧客が規模の大きな導入を明言したり、継続率（純残存率や拡張率）がAI大規模モデルやエージェントAIの導入後に大きく改善した場合だ。これらの証拠がなければ、反発は「過剰な売り戻し」にとどまり、新たなトレンドにはならないと見ている。
今回のソフト株の大規模売りは、市場が新たな問いに対して極端な方法で回答しているようなものである。すなわち、SaaSソフトウェア企業の利益プールが「モデル企業＋エージェント」によってどの程度再配分されるのか、という問題だ。短期的には、次の二つの「ハード指標」によって検証される必要がある：(1) 企業側の実際の導入と支払い拡大の速度、(2) SaaS企業のAI関連製品の収益と継続率・純残存率の弾力性。これらは、トムソン・ロイターのBreakingviewsの調査レポートに登場する一部の買い手代表の見解と同様に、「AI関連製品の実際の収益増加データ」や「企業の導入発表」を待つことで、買い増しのきっかけとされている。
それ以前は、ソフトウェア株の変動は今後も続く可能性が高い。片方では「過剰売り反発」が起きる可能性があり、もう片方では資金が構造的にシフトし続ける。具体的には、AIのトレーニングや推論システムと密接に関連し、データやワークフローの粘着性が高い垂直型ソフトウェアやデータ資産型ソフトウェア企業、そして「制御可能・監査可能・統合可能」なプラットフォームに資金が流入しやすい。一方、競争優位性が弱く、同質化が進み、評価が高すぎるアプリケーション層の銘柄は、より高いリスクプレミアムを求められるだろう。したがって、マイクロソフト、MongoDB、Snowflake、Palantir、SAPなどのデータ資産を持ち、ファンダメンタルズが良好なソフトウェア大手は、パニック後に強い反発を見せやすいと考えられる。