2026年2月、Anthropicがたった3週間で3回の発表を行いました。そのたびに、名だたる上場企業の株価が崩れました。IBMは1日で13%下落。時価総額310億ドル（約4,650億円）が一瞬で消えた計算です。

「AIがSaaSを壊滅させる」のか、それとも新たな需要を爆発させるのか。All-In Podcastの最新エピソードが、この論争に真正面から向き合っています。

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この記事でわかること

1. AIがSaaS株を3回連続で暴落させた仕組みと市場心理の変化
2. Citrini Research騒動：フィクション記事が株式市場を動かした理由
3. Jason Calacanisの実践例：AIエージェントで会社を週10-20%効率化する具体的方法

基本情報

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AIが「SaaS株価」を3回連続で下げた月

2026年2月、Anthropicが3週間で3回の大型発表を行いました。そのたびに、関連企業の株価が大きく下落しています。

Anthropicの連続発表と市場反応

IBMに起きた「2000年以来最悪の日」

特に注目されたのが3回目の発表です。COBOL（コボル）は1959年に開発されたプログラミング言語で、現在も銀行の基幹システム・給与計算・政府系インフラで広く使われています。

• 米国のATMの95%がCOBOLで動作
• 社会保障給付システムもCOBOL依存
• IBMマシンがCOBOLコードの85%を処理

AnthropicがClaude（クロード）でこのCOBOLをモダナイゼーションできると発表した直後、IBMの株価は13%下落。時価総額にして310億ドル（約4,650億円）が一瞬で消えました。

ここまで読むと、AIの脅威は株式市場だけの話に見えます。しかし、この動揺を決定的にしたのは、ある「フィクション」の存在でした。

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「AIデス・スパイラル」仮説が2800万回バズった理由

株価暴落の背後には、ある記事の拡散もありました。

Citrini Research「2028 Global Intelligence Crisis」の内容

著者James van Geelen（Citrini Research）が2028年を舞台に書いたフィクションSubstack記事が、X（旧Twitter）で2800万回再生されました。主張の骨子はこうです。

1. 企業がAIを導入し、人件費を削減する
2. 削減された労働者の消費が落ち込む
3. 企業は更なるAI活用でコスト削減を試みる
4. 消費者の購買力がさらに低下し、デス・スパイラルに陥る
5. 失業率10%、S&P500が高値から38%下落

この記事が出た翌月曜日、金融株に売りが殺到しました。

市場が「いつ」から「もし」に変わった

Chamath Palihapitiyaが、この現象を鋭く分析しています。

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"We used to debate when. When will these cash flows disappear? Now it's like will they even exist?"

「私たちはかつて『いつ』を議論していた。これらのキャッシュフローはいつ消えるのか？今では『そもそも存在し続けるのか』という問いになっている。」

— Chamath Palihapitiya, Social Capital CEO

この「whenからif」への転換が、SaaS株の評価倍率を引き下げています。

• PER（株価収益率）：40倍→20倍に圧縮
• 売上高倍率（PSR）：10倍→3倍に圧縮
• WACC（加重平均資本コスト）：6%→12〜13%に上昇

AI SaaS vs 従来型SaaSのPSR比較

市場が特に注目しているのは、AI SaaSと従来型SaaSの評価格差です。2025年時点の市場データによると、その差は鮮明です。

この評価格差が意味するのは、市場が「AIをツールとして組み込んだSaaS」と「AIに置き換えられるリスクのあるSaaS」を明確に区別し始めているという事実です。投資家は「AI活用者」と「AI被替者」を選別するフェーズに入っています。

ショートポジションの疑惑

もっとも、Citrini Researchの影響力についても疑問が呈されました。David Sacksによると、記事の共著者の1人が記事に名指しされた企業を「売り」に持つ、2億6,200万ドル（約393億円）規模のヘッジファンドの運営者だったことが判明。記事の拡散が意図的に行われた可能性が指摘されています。

フィクションが市場を動かす時代。では、SaaSの未来について冷静に分析するとどうなるのでしょうか。

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SaaSはどこへ向かうのか：2つの対立シナリオ

ドゥーマーシナリオ：SaaSは消える

Freibergが提起した最も根本的な問いは、「生産能力が消費能力を超えたとき、何が起きるか」です。

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"It may be the case that knowledge work in general is also a transitory phenomenon that only existed between the foundation of the computer or computing tools and the existence of AI generally speaking."

「知識労働全般が、コンピューティングツールの誕生とAIの登場の間にのみ存在した一時的な現象だった可能性がある。」

— David Friedberg, 農業技術投資家

この仮説が正しければ、SaaSどころか知識労働市場全体が変容します。

すでに起きているAI代替の現実

抽象的な議論に対して、現実の企業はすでに動いています。

Klarnaの事例が特に象徴的です。カスタマーサポートにAIエージェントを導入した結果、1,000件超の問い合わせ対応を人間と同等のCSAT（顧客満足度）で処理できるようになりました。Salesforceは自社製品のAgentforceを自社のカスタマーサポートに適用し、「AIによる採用代替」を体現しています。

これはドゥーマーシナリオではなく、すでに進行中の現実です。

アバンダンスシナリオ：需要は爆発する

一方、David Sacksはより楽観的な見方を示します。根拠はCitadel Securitiesのレポートです。

• ソフトウェアエンジニアの求人は前年比10%増加
• 企業設立数も急増中（AIで起業の障壁が下がったため）
• AnthropicはAIで職を脅かすと言いつつ、年収57万ドル（約8,550万円）でエンジニアを募集中

ジェバンズのパラドックスとソフトウェアエンジニア需要

Sacksが引用したジェバンズのパラドックス（Jevons Paradox）とは、「あるリソースの効率が上がると、そのリソースの総消費量はむしろ増加する」という経済学の法則です。

石炭エンジンの効率化で石炭消費が増えたように、AIでソフトウェアの生産効率が上がれば、ソフトウェアへの需要も爆発的に増える可能性があります。

実際、Fortune 500企業のIT費用は売上の約5%に過ぎません。Elon Muskは企業を「部分的にソフトウェアで構成されるサイバネティック生命体」と表現しますが、現在の企業は1〜2%しかソフトウェア化されていません。この割合が50%になれば、ソフトウェア需要は25倍になる計算です。

どちらのシナリオが現実になるかの結論はまだ出ていません。しかし、すでに実践で成果を上げている事例が存在します。

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実録：AIエージェントで会社を10-20%効率化した方法（Jason事例）

最も実践的な示唆をもたらしたのは、Jason Calacanisの自社での取り組みです。

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"Every piece of software that we wanted to buy or build over the last 10 years that we never got to, my people are building in the last 30 days."

「過去10年間に購入・構築したかったにもかかわらず実現できなかったあらゆるソフトウェアを、今は30日で作れている。」

— Jason Calacanis, All-In Podcastホスト・ベンチャー投資家（THIS WEEK IN STARTUPS）

6時間トレーニングで全社員がエージェントを構築

20名の会社で、15名を週末6〜7時間トレーニングしました。OpenClaw（Claudeベースのエージェント）を使い、各自が自分のエージェントを構築。エージェントには「ソウルファイル」と「スキルファイル」があり、スキルを継続的に自己更新する仕組みを持ちます。

コストの観点からも注目に値します。6時間のトレーニング投資で、毎週10〜20%の効率改善が継続的に得られています。仮に20名の平均年収が500万円であれば、10%の効率化だけで年間1,000万円相当の生産性向上に匹敵します。

自動化された7つのエージェント業務

「人を解雇するのではなく再配置する」哲学

重要なのは、Jasonが「人を解雇するのではなく再配置（redeploy）する」という方針を明示したことです。同じ人数で週10〜20%の効率改善を達成し、その効率は週を追うごとに上昇しています。

この「再配置」の考え方は、AIエージェント導入における最大の成功要因です。効率化で生まれた時間を「何に振り向けるか」を事前に設計することで、組織全体の価値創出力が上がります。解雇が目的になった瞬間、社員のAI活用モチベーションは消えます。

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ネクサフロー視点：日本企業がAIエージェントで得られる優位性

本記事では、All-In Podcastの議論を日本のビジネス環境に置き換えて考えます。

SaaS崩壊論への現実的な見方

日本企業の多くはまだSaaSの恩恵を十分に享受できていません。「SaaS崩壊」を恐れる前に、まず既存の業務をデジタル化・SaaS化する段階にある企業も多いでしょう。

むしろ日本企業にとってのチャンスは、「SaaS導入のコストが下がる時代」を活用することです。AIエージェントを使えば、従来は数千万円かかっていたシステム構築が、数十万円で実現できる可能性があります。

日本企業がすぐ試せる3つのエージェント活用法

1. 営業情報収集エージェント Jasonの事例を参考に、競合他社の価格・プレスリリース・SNS発信を自動収集し、毎朝Slackに要約を届けるエージェントを構築できます。

2. 会議議事録・アクション管理エージェント Zoom・Google Meetの録音を自動文字起こしし、アクションアイテムをNotionやSlackに自動登録するフローです。

3. 問い合わせ一次対応エージェント メール・フォームからの問い合わせを分類し、テンプレートを元に一次回答を生成。担当者が確認・送信するだけにします。

AIエージェントオーケストレーター：次のキャリア

Jasonが指摘した「エージェントの指揮者（オーケストレーター）」というロールは、日本でも急速に価値が高まります。業務プロセスを理解し、エージェントに落とし込み、管理できる人材は、従来の「業務改善コンサル」や「社内SE」の上位互換として高く評価されるでしょう。

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FAQ

AIエージェントは既存のSaaSを完全に置き換えるのか？

完全な置き換えは当面起きないと考えるのが現実的です。All-In Podcastでも「SalesforceはなくならないがAIが成長機会を侵食する可能性」という表現が使われています。実際、SalesforceはAgentforceという自社AIエージェントを自社カスタマーサポートに導入し、採用を凍結するという逆説的な動きを見せています。ただし、SaaSベンダーへの交渉力は上がります。「自分たちで作れる」という選択肢ができるからです。

Citrini Research「2028 Global Intelligence Crisis」はフィクションなのに、なぜ株価に影響したのか？

市場参加者が「もしかしたら正しいかもしれない」という不確実性に反応するからです。Chamathが分析したように、市場は「whenからif」へ移行しています。不確実性への許容度が低下した状態では、たとえフィクションでも「最悪ケース」への備えとして売りが入ります。

ジェバンズのパラドックスとは何か？AIにどう当てはまるか？

19世紀の経済学者ウィリアム・ジェバンズが発見した法則で、「効率が上がると総消費量が増える」というものです。AIにより1人のソフトウェアエンジニアの生産性が10倍になると、解雇が起きるのではなく、「これまでリソース不足で作れなかったソフトウェア」の需要が顕在化し、結果としてエンジニアへの需要が増加する可能性があります。

AIエージェントを会社に導入するための最初のステップは？

Jason事例から学ぶと、まず「繰り返し行っているが言葉で説明できる業務」を特定することです。次に、その業務手順を文書化し、AIエージェントに試しにやらせてみる。最初は完璧でなくて構いません。週1回のサイクルで改善していくことが重要です。

Anthropicが発表するたびに株価が下がるのはなぜ？

Anthropicの発表は「AIがここまでできる」という可能性を具体的に示します。するとその可能性の影響を受ける企業（法律SaaS、セキュリティSaaS、大型コンピュータメーカー等）の投資家が「将来キャッシュフローが減る」と判断し売りに出るからです。

日本企業でAIエージェントを活用する際の注意点は？

3点挙げます。①情報セキュリティ：社内の機密情報をAIに渡す際の規程整備。②著作権・個人情報：生成コンテンツと学習データに関する法的整理。③変化管理：「AIが仕事を奪う」という誤解を払拭し、「AIで仕事が広がる」という文化醸成が必要です。

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まとめ

冒頭の問いに戻ります。「AIがSaaSを壊滅させる」のか、それとも新たな需要を生み出すのか。

All-In Podcastの議論が示したのは、「どちらか一方ではない」という現実です。

3つの確実なこと

1. 市場の問いが変わった: SaaSの将来は「いつキャッシュフローが消えるか（when）」から「そもそも存在するか（if）」に変わりました。この問いの変化そのものが、すでに株価を動かしています

2. フィクションが市場を動かす時代: Citrini Research「2028 Global Intelligence Crisis」の教訓は、情報の出所と著者の利害関係を確認する重要性です。高度に不確実な将来予測は「サイエンスフィクション競争」になりやすく、それに振り回されないリテラシーが求められます

3. 実践者はすでに成果を出している: Jason Calacanisの事例は明確です。20名規模の会社が6時間のトレーニングで週10-20%の効率化を実現しました。論争の結論を待つ必要はありません。キーは「業務プロセスの言語化」と「再配置（redeploy）の哲学」です

次のステップ

• 自社内で「繰り返しているが言葉で説明できる業務」を3つ書き出す
• ClaudeやChatGPTのAgent機能を使い、そのうち1つを試験的に自動化する
• AIエージェント活用に長けた「オーケストレーター人材」の育成計画を立てる

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参考動画

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関連記事

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参考リソース

• All-In Podcast 公式
• Citadel Securities SaaS Report（参照元）
• Anthropic 公式

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本記事はネクサフローのAI研究シリーズの一部です。