巨大な「インテリジェントエージェントのブルーオーシャン市場」：ソフトウェアプログラミングが半分を占め、医療、金融、法律などはほとんどない

2026-02-23 08:05:59

概要作成中

AIインテリジェントエージェントの実用化に関する最新研究は、市場の極端な不均衡を明らかにしている。ソフトウェアエンジニアリングがほぼ半分を占める一方で、医療、法律、金融などの垂直分野は合計で残り半分を占め、その中でも単一分野の割合はいずれも5％未満にとどまる。この現状は、起業家にとって方向性を示している——真のチャンスはすでに開拓された分野ではなく、ほとんど手つかずのブルーオーシャン市場にある。

Anthropicが発表した総合的な調査によると、**API上でのAIインテリジェントエージェントツールの呼び出しにおいて、ソフトウェアエンジニアリングが49.7％を占めている。**これに対し、医療は1％、法律は0.9％、教育は1.8％に過ぎない。これらは飽和した市場ではなく、ほとんど存在しない市場である。

また、研究は重要な発見も示している。AIモデルの実際の能力は、ユーザーの信頼度をはるかに超えている。METRの能力評価によると、Claudeは人間がほぼ五時間かかるタスクを解決できるが、実際の応用では99.9パーセンタイルの会話時間はわずか約42分に過ぎない。この能力と展開の間に大きなギャップが存在しており、これこそ起業家が製品チャンスを掴むポイントだ。

Yコンビネーターの会長Garry TanとBoxのCEO Aaron Levieは、これが将来的に300社の垂直AIユニコーン企業の誕生を予示していると考えている。これは、以前のSaaS時代に生まれた170以上のユニコーンに匹敵する規模だ。さらに、AIの規模は10倍に拡大する可能性があり、ソフトウェアだけでなくオペレーターも置き換えることができる。

ソフトウェアエンジニアリングが支配し、垂直分野はほぼ空白

Anthropicのデータによると、AIインテリジェントエージェントの活動の半分はソフトウェアエンジニアリングが占めており、残り半分は16の垂直分野に分散しているが、そのいずれも9％未満だ。医療、法律、教育、カスタマーサービス、物流などの分野の市場シェアはすべて一桁台である。

この分布は、これらの垂直分野にAIインテリジェントエージェントが必要とされていないからではなく、**関連アプリケーションがまだ本格的に開発されていないためだ。**ソフトウェアエンジニアリングが支配的なのは、開発者がAIツールの早期採用者であり、技術的ハードルが比較的低いためだ。

一方、医療や法律などの垂直分野は、専有データや規制の制約、複雑な組織フローに関わる。これらは一見障壁に見えるが、実は防御的な競争壁を形成している。誰もが汎用的なラッパーを作れるが、医療請求や法律調査、建築許可の具体的な作業フローを深く理解している者は少ない。

能力は信頼を超えており、展開のギャップが存在

研究は、「展開が遅れている」現象に注目している。モデルが持つ能力は、ユーザーが許容するレベルをはるかに超えている。

**2025年10月から2026年1月にかけて、99.9パーセンタイルの会話時間はほぼ倍増し、25分未満から45分超に達した。**この増加は複数のモデルバージョンで安定して続いている。これは単なるモデル能力の向上だけでなく、ユーザーの信頼の蓄積でもある——ユーザーは会話を重ねるごとに、インテリジェントエージェントとの協働方法を学んでいる。

Anthropicの研究者Miles McCainらは、8月から12月にかけて、Claude Codeが最も難しい内部ユーザーテストの成功率を倍増させるとともに、1会話あたりの人間の介入回数も平均5.4回から3.3回に減少したと指摘している。これは、ユーザーがインテリジェントエージェントの能力を理解し、より多くの自主権を与えるようになった証拠だ。

能力はすでに備わっているが、展開は追いついていない。これは問題ではなく、むしろ製品のチャンスだ。

信頼の進化における逆説的パターン

研究は、ユーザーの信頼がどのように進化するかについて、逆説的な現象も明らかにしている。経験豊富なユーザーは、自動的により多くの会話を承認するとともに、より多くの干渉も行う。

新規ユーザーは、Claude Codeの会話の約20％を自動承認しているが、750回の会話後には40％超に増加する。一方、彼らの干渉率はわずか5％にとどまるが、経験豊富なユーザーは9％に達している。

これは矛盾ではない。研究チームは、これを監督戦略の変化と説明している。初心者は各ステップの前に承認を行い、経験者は委任と事後干渉の方式を採用し、事前承認から積極的な監視へと移行している。

また、重要な安全性の特徴も明らかになった。複雑なタスクにおいて、Claude Codeが自ら確認を求める頻度は人工干渉の2倍以上である。インテリジェントエージェントは、不確実な場合に確認を一時停止し、無理に進めることはない。研究者は、「インテリジェントエージェントが実践で行使する自主性は、モデル、ユーザー、製品の共同構築によるものだ。Claudeは、不確実なときに一時停止して質問を行うことで、自身の独立性を制限している」と述べている。

73％のツール呼び出しには人間の関与があり、操作の不可逆性はわずか0.8％だ。APIキーの抽出や自律暗号通貨取引のようなリスクの高い展開シナリオは、安全性評価のためのものであり、実運用ではない。

垂直AIの防御戦略

Aaron Levieが提唱する垂直AI戦略は、堅牢な企業を構築する道筋を示している。具体的には、専有データにアクセスできるインテリジェントエージェントソフトウェアを構築し、実際の課題を解決し、コンテキストを最大限に活用して出力を最適化し、さらに多くの創業者が見落としがちな重要な要素——顧客の変革管理を推進することだ。

最後のポイントこそが、垂直AIの防御性の根幹だ。垂直分野では、従来の作業フローや規制、組織の摩擦を制御することが、汎用的なラッパーと差別化する鍵となる。

SaaS業界は過去数十年で10倍の成長を遂げてきた。過去20年で、リスク資本の40％以上がSaaS企業に流入し、170以上のユニコーンを生み出してきた。垂直AIの論理もこれに似ている。各SaaSユニコーンには対応する垂直AIバージョンが待機しており、その規模は10倍に拡大する可能性がある。なぜなら、これらはソフトウェアだけでなく、オペレーターも置き換えるからだ。

研究者は、「すべての操作を承認させる政策は、生産性の向上を妨げ、安全性も高めない」と指摘している。より良い目標は、人間が監視と介入を行える状態を確保することであり、具体的な承認作業を義務付けることではない。