ソフトウェア世界のバーベル化：AIは中間地帯を殺すのか？

原文著者：Venture Curator

原文翻訳：深潮 TechFlow

深潮イントロ：537社の米国ユニコーンは依然として2021年のバブル期の古い評価額を背負っており、「AIネイティブ」というラベルは加点要素から、見破られるリスクポイントへと変わりつつある。資金調達中またはストックオプションを保有する業界関係者にとって、この記事はどの評価額が本物で、どれが誰も指摘していない紙の上の数字に過ぎないのかを見分ける助けになる。

537社の米国ユニコーンは依然として2021-22年のバブル期の評価額を背負っている。それらはまだ本物なのか？

創業者と初期従業員は通常、前回ラウンドの評価額をスコアボードとして扱うよう教えられる。それはキャップテーブル上の数字であり、プレスリリースの中の数字であり、そして誰もが自分の株式価値を推定するために使う数字だ。

しかしPitchBookの2026年第3四半期定量見通しレポートの新データによれば、米国の大多数のユニコーンにとって、この数字は何年も市場によって実際に検証されていない。

PitchBookは、すべてのアクティブな米国ユニコーンを、直近で価格設定された資金調達を完了した年別に分類して調査した。

964社のアクティブな米国ユニコーンのうち、312社の直近の資金調達は2021年、さらに225社は2022年だった。これは537社（ユニコーン全体の約56%）が、ベンチャーキャピタル史上最も高価な資金調達時期に定められた評価額を依然として背負っていることを意味する。

現金がそれらの数字に合わせて戻ってくることはもうない。VCファンドの分配額は純資産価値のわずか7.9%で、長期平均である14.5%のほぼ半分だ。PitchBookは、ファンドのリターンが2020年から2022年の過大評価によって直接押し下げられていると指摘する。

これらの企業が実際に価格を試すと、しばしば耐えられない。公開市場の投資家は私募市場の価格に支払うことを拒否する。Chimeは上場時の評価額が私募のピークから大幅に縮小し、セカンダリー市場の買い手は、前回の資金調達から何年も経過した企業に対して、最近資金調達を完了した企業よりもはるかに大きなディスカウントを提示する。

この背後には第二のトレンドも隠れている。こうした企業の多くは、事業が立ち行かなくなって停滞しているのではなく、あえて資金調達も上場もせず、なぜなら新たな価格設定イベントは必ず彼らをより低い数字に直面させるからだ。非公開のままで、沈黙を保てば、2021年の評価額を紙の上に留めておける。これが、市場が記録的な紙の上の価値と記録的な閉じ込められた価値を同時に抱える理由だ。

では、ユニコーンブームは本物なのか、それとも誰も検証していない数字に過ぎないのか？

多くの企業にとって、どちらの言い方も成り立つ。2021年の評価額に見合う成長を実際に遂げ、今日楽に支えられる企業もある。しかし市場は、どの企業がそのカテゴリーに属するかを確認する方法がない。なぜなら彼らはそれ以来、実際の価格で資金調達も売却もしていないからだ。4年前の評価額は嘘ではない、ただ未検証なだけだ。

まさにこれが、創業者と従業員が注意すべき部分だ。

もしあなたの会社の直近の資金調達が2021年か2022年なら、キャップテーブル上の評価額はあなたの株式がかつて持った最も楽観的な数字であり、今日の実際の価値と必ずしも等しくない。これは、次のラウンドをどう話し合うか、行使をどう考えるか、そしてチームに彼らのオプションが何を意味するかをどう説明するかに影響する。投資家にとっても同じだ。これらの企業に対して強い未実現利益を示すファンドは、帳簿上の数字を報告しているだけで、本物の現金ではない。

真のリスクは、評価額が見た目より低いかもしれないことではなく、資金調達、採用、または行使の意思決定をする際に、2021年に定められた数字を、市場が今日依然として支払ってくれる価格だと見なしてしまうことだ。

スタートアップを「AIネイティブ」と呼ぶことが、かえって評価額を傷つけるかもしれない？

自らをAI企業と呼ぶことは依然として評価プレミアムを得られる。しかし投資家はますます二つ目の質問をするようになっている。この企業のどれだけの部分が本当にAIによって防御性を持っているのか？

この分析のデータは、市場が同じ「AIネイティブ」というラベルを貼られた企業を、まったく異なるバスケットに分類し始めていることを示している。

AIプレミアムは依然として実在する。Cartaの2026年上半期のデータによれば、AIスタートアップはシードラウンドで調達する金額は非AI企業とほぼ同じだが、評価額は約50%高い。

しかしすべてのAI企業が同じプレミアムを得ているわけではない。分析では、コモディティ化したAIラッパー企業は売上の3〜8倍、粘着性のある専有データを持つバーティカルAI製品は10〜20倍、真に知的財産と専有データを併せ持つ企業は25〜40倍と評価されている。

企業が成熟するほど、審査は厳しくなる。シードラウンドでは、保護可能な知的財産を持たない企業は、防御性のより強い同業他社に対して20%〜30%のディスカウントを課される。Aラウンドになると、この差は30%〜40%に拡大する。

これは、製品にAIを加えるだけではますます意味がなくなっている理由を説明している。

投資家はますます、AIラベルを外した後に何が残るのかを知りたがっている。

別のスタートアップが同じ基盤モデルAPIを呼び出すだけで製品を作れるのか？新規顧客ごとに製品を改善する専有データが生まれるのか？ソフトウェアはワークフローに十分深く組み込まれ、置き換えるのが苦痛になるほどか？推論量が10倍になった後も、ユニットエコノミクスは成り立つのか？

これらの問いは、創業者が次の資金調達の前に見直すべき4つの方向性を指し示している。技術的差別化、専有データ、ワークフローロックイン、そしてスケール時のユニットエコノミクスだ。

技術的差別化の実際のテストは驚くほど簡単だ。基盤モデルを交換してみる。もし主要なモデルプロバイダーを同等の別のモデルに替えても製品がほとんど変わらないなら、投資家は技術的な堀がどこにあるのか見えないかもしれない。

専有データについては、ユーザー数だけでは十分ではない。より強いシグナルは、使用量の増加がデータを生み出し、時間とともに製品が測定可能に良くなるかどうかだ。例えば精度、解決時間、マッチング品質が向上するなど。

ワークフローの深さももう一つの手がかりだ。より深く製品を統合した顧客のリテンションと拡大が一貫して優れているなら、創業者はスイッチングコストの実際の証拠を持ち、口先だけで製品の粘着性が強いと言う必要がなくなる。

そしてエコノミクスもある。AI製品が現在の使用量では良好な利益率でも、推論量が10倍に拡大した後はまったく話が別かもしれない。投資家の前でこの計算を明確にしておくことで、事業が規模拡大後に本当に強くなるかどうかが明らかになる。

これが「AIネイティブ」プレミアムの進化を非常に興味深いものにしている。

18か月前は、AIに少しでも関連していれば、資金調達ストーリーを実質的に強化できた。ますます多くのスタートアップが同じ言い回しを使うにつれ、投資家は表面の下を見るより多くの理由を持つようになった。

AIラベルは会話に入ることを可能にする。ますます価値がある部分は、あなたが構築したものがなぜ成長するにつれて複製が難しくなるのかを証明することだ。

ソフトウェアのバーベル化：AIはまもなくソフトウェア市場の中間層を殺す。

AIはソフトウェアの構築を大幅に安く、速くしている。これはスタートアップにとって良いことに聞こえるが、何十年にもわたってソフトウェア企業を守ってきた堀のいくつかを弱める可能性もある。

ConvictionのMike Vernalは興味深い比較をしている。ソフトウェアは、インターネットが新聞業界を変えた後に形成されたのと同じ「バーベル」構造に向かっているかもしれない。

インターネット以前、地域新聞は高価な流通コストから恩恵を受けていた。流通がほぼ無料になると、中間層の大部分が消滅した。少数のグローバル出版物ははるかに大きくなり、同時に何千もの独立系ニュースレターやニッチ出版物が出現した。

Vernalは、AIがソフトウェア分野でも同様の構造を生み出す可能性があると考えている。

従来のソフトウェアの堀は通常、三つのことから生まれる：

製品の構築が高価であること

システムの切り替えが苦痛であること

統合が強力なエコシステムを生み出すこと。

AIはこれら三点を弱める。競合他社は機能をより速く複製でき、移行はより自動化でき、AIは統合を著しく容易にする。

考えられる結果は、両端が極めて強い市場だ：

巨大プラットフォーム：少数の企業が購買カテゴリー全体を所有するかもしれない。例えば営業、マーケティング、財務、人事、法務、医療など。彼らは狭いツールを一つ売るのではなく、顧客がほぼすべてのことを行うシステムになるまで拡大し続ける。

マイクロソフトウェア企業：もう一方の端では、AIプログラミングツールが何百万人もの人々に、自分自身、自分の会社、または小規模な顧客群のために高度に特化したソフトウェアを構築させるかもしれない。そのいくつかは収益性の高いニッチビジネスに成長する可能性がある。

居心地の悪い中間層：中規模の単一ソリューションは最大の圧力に直面するかもしれない。大規模プラットフォームがその機能を絶えず追加でき、小規模チームが狭い製品を安く再構築できるなら、独立したツールとしての防御はより難しくなる。

アマゾンの類推が、新しい堀がどのようなものかを説明している。アマゾンは比較的複製が容易なことから始めた。オンラインで本を売ることだ。その防御性は、物流、インフラ、技術、流通への数十年にわたる絶え間ない再投資から生まれた。

AIはソフトウェア企業を同じ戦略へと導くかもしれない。より速く構築し、絶えず拡大し、再投資し、製品全体をますます複製困難にする。

VC支援のソフトウェアスタートアップにとって、これは興味深い戦略的問いを生む。もしソフトウェアの構築がほぼ無料なら、あなたの堀は依然として良い製品なのか、それともその周りに構築できるすべてなのか？

あなたのシードラウンド評価額は実際どのように決まるのか？（ほぼあなたの会社とは無関係）。

創業者はしばしば、評価額は主にトラクション、市場規模、あるいはピッチの上手さに関係すると仮定する。

しかし、ほとんどの創業者がほとんど見ることのできないもう一つの制約がある。向かいに座るVCファンドの経済モデルだ。

2800万ドルのシードファンドにピッチしていると想像してほしい。それは通常60万ドル程度のチェックを切り、約6%〜8%の株式を望む。

7%の株式で、60万ドルの投資は約860万ドルのポストマネー評価額を意味する。6%なら1000万ドルを意味する。だからもしあなたが1800万ドルの評価額で調達するなら、そのファンドはポートフォリオモデルでこの投資を行うことができないかもしれない。貼り付けられたmarkdown

これが単純な連鎖を形成する：

ファンド規模 → チェックサイズ → 目標持株比率 → 実行可能な評価額上限

これは今日より重要だ。なぜならシードラウンドの評価額が上昇しているからだ。分析で引用されたCartaのシードラウンドのポストマネー評価額中央値は2400万ドルだ。5000万ドルのファンドがこの評価額で150万ドルを投資すると、6.2%の株式しか得られず、その目標を下回る可能性がある。貼り付けられたmarkdown

これはまた、創業者がラウンド規模を考える方法を変える。

もしファンドに300万ドルを調達すると伝え、リード投資