私たちは、非常に低く見積もられている第2の経路が存在すると信じています。Anthropic「テイクダウン」として見えるシステム的崩壊の初期兆候は、最終的には史上最大規模の生産性拡大の始まりかもしれません。

始まる前に、この記事をブックマークして、次の12か月間繰り返し読んでください。以下の分析が結果でないことを覚えておくことは重要ですが、人間は常に逆境を克服できます。そして、自由市場は常に自己修復する能力を持っています。

Anthropic の「解体」は本物

まず最初に、我々は市場を無視することはできないことを述べておきます。Anthropic は Claude を通じて世界を根底から変え、その結果、フォーチュン 500 社は数千億ドルもの時価総額を失っています。

これは私たちがすでに 2026 年に何度か見てきたストーリーです：Anthropic が新しい AI ツールをリリースし、Claude がプログラミングとワークフローの自動化において実質的な進歩を遂げると、数時間のうちに対象となる業界の市場が崩壊します。

もしもこれまで注視していなかった場合、以下にいくつかの例を示します：

Claude 発表に対する株価の反応

IBM 株価（$IBM）はちょうど 2000 年 10 月以来最悪のパフォーマンスを記録しました。これは、Anthropic が Claude が COBOL コードを簡略化できると発表した直後のことです。Adobe（$ADBE）は今年に入って -30% と下落しました。生成能力がクリエイティブ ワークフローを圧縮したためです。ネットワーク セキュリティセクターは「Claude Code Security」の発表後崩壊しました。

上記の例では、CrowdStrike 株価（$CRWD）の急落はほぼ Claude が「Claude Code Security」を発表したその分の時間に起こりました。

2 月 20 日午後 1 時（東部時間）、Claude は「Claude Code Security」を発表しました。これはコード ライブラリ内の脆弱性をスキャンする自動化 AI ツールです。

わずか 2 つの取引日で、CrowdStrike 株価（$CRWD）はそのニュースの影響で -200 億ドルの時価総額を失いました。

これらの反応は非合理ではありません。市場はリアルタイムで利益圧縮を価格に反映しようとしています。AI が労働者の仕事を複製すると、価格設定権はバイヤーに移ります。これは第一次影響であり、非常にリアルです。

商品化（Commoditization）は崩壊とは異なります。むしろ、それはコストの低下とアクセスの拡大の手段です。パーソナルコンピューターは計算の商品化をもたらし、インターネットはディストリビューションを商品化し、クラウドはインフラを商品化し、AI は認知を商品化しています。

疑いようのないことは、一部の伝統的なワークフローが利益空間の圧縮を経験するでしょう。問題は、低い認知コストが経済の崩壊をもたらすのか、それとも急激な拡大を許容するのか？

「終末サイクル」は需要が固定されていることを仮定しています

ベアのサイクルは、単純化された線形モデルを作成しました：AI が向上すると、企業は解雇と給与削減を減らし、その後購買力が低下し、企業は再び利益を守るために AI に投資します。これは完全に停滞した経済体を仮定しています。

歴史はそうではないことを示しています。何かの製造コストが崩壊すると、需要はほとんど不変にはならず、拡大します。コストが低下すると、同じ量の計算をより安価に消費するだけではありませんでした。私たちは桁違いに多くの計算を消費し、そこから全く新しい産業を築き上げました。

下の図のように、現在、個人コンピュータの価格は 1980 年よりも99.9%安くなっています。

図説：1980-2015 年の個人コンピュータの価格推移

AI はすべての業界のコストを低減し、サービスコストが低下すると、購買力は賃金が増えていても増加します。

労働力を置き換えつつ需要が実質的に拡大しない場合にのみ、「終末サイクル」が台頭します。安価な計算と生産力が全く新しい消費カテゴリと経済活動を生み出した場合、楽観的なシナリオが現れます。

真の影響は失業ではなく価格崩壊です

投資家は「明白な」解雇ストーリーを押し付けやすいですが、サービス業が経験している価格圧縮こそがより大きなニュースです。知識に関わる仕事が高価である理由は、知識の希少性にあります—これは単純なようですが、事実です。そして、知識供給の過剰は、知識労働の価格を下げました。

医療管理、法的文書、税務申告、コンプライアンス検査、マーケティング制作、基本プログラミング、カスタマーサービス、教育サポートを考えてみてください。これらのサービスは多くの経済リソースを消費し、ほとんどが訓練を受けた人間の注意を必要とするため、高価です。AI はこのような注意の余剰コストを低下させました。

実際、下の図のように、アメリカのサービス業はアメリカの GDP の約 80% を占めています。

事業のコストが低下すれば、中小企業はより簡単にアクセスできるようになります。サービスの入手コストが低下すれば、より多くの家庭が参加します。ある程度、AI の進歩は「見えない」税の軽減をもたらす可能性があります。

高コストの知識労働に依存する企業は損失を被る可能性がありますが、より広範な経済は低いサービスインフレとより高い実質的な購買力を享受します。

「幽霊GDP」から「豊かなGDP」へ

空売り論者の主張は、「Ghost GDP」として知られる、データに表示されているが家計に恩恵をもたらしていない出力に依存しています。一方、楽観的な論拠は、私たちが「Abundance GDP」と呼ぶものであり、出力の成長と生活費の低下が組み合わさったものです。

「豊かなGDP」は、名目収入の急増を要求しません。収入の低下よりも価格の低下が速い速度を必要とします。AIにより多くの人々の必要なサービスのコストが下がる場合、家計の賃金成長が鈍化しても、実質的な利益は増加します。したがって、生産性の向上は消失せず、より低い価格を通じて伝達されます。

これが過去70年以上にわたってなぜ生産性のパフォーマンスが賃金成長を常に上回っているのかを説明するかもしれません：

インターネット、電力、大規模製造、抗生物質は、生産性を拡大しコストを削減するための新しい方法を提供してきました。これらのプロセスは破壊的で変動的であるものの、これらの変化は生活水準を恒久的に向上させました。

複雑なシステムのナビゲーションや支払いの冗長サービスに対する時間の浪費を減らした社会は、機能面でより豊かになります。

労働市場の再構築は消失ではなく

中心的な懸念の1つは、AIが白色労働の雇用に過剰な影響を与える可能性があり、白色労働は不要消費や住宅需要を駆動しています。これは事実であり、合理的な懸念であり、特に格差が既に非常に大きい状況下で特にそうです。

ただし、AIは物理世界での巧妙さや人間のアイデンティティにおいてはより多くの困難に直面しています。熟練した労働者、実践的な医療、先進的製造、経験主導型産業は、今も構造的需要を保っています。多くの場合、AIはこれらの役割の補完として機能し、置き換えではありません。

さらに重要なことは、AIが起業の敷居を下げていることです。個人が会計、マーケティング、サポート、プログラミングのタスクを自動化できるようになると、中小企業の設立がより簡単になります。私たちは中小企業に賭けています。

実際、アクセスの敷居をAIが下げることによって、現在直面している格差問題を解決する可能性があります。

インターネットは特定の職種を終わらせましたが、新しい職種を生み出しました。AI も同様に、ある分野のホワイトカラー業務を縮小する一方で、他の分野の自己指向型経済参加を拡大する可能性があります。

承知しました。続けて、第三部分（最終部分）のモジュール化コンパイルを行います。この部分では、SaaS ビジネスモデルの進化、AI による市場構造の再構築、生産性データの実際のパフォーマンス、および低く評価されている視点：AI による「豊かさ」が世界の紛争を減少させる方法について探求します。

SaaS の「没落」ストーリー

明らかに、AI は従来の SaaS（Software as a Service）ビジネスモデルに圧力をかけています。調達チームの交渉はより困難になり、一部の長尾ソフトウェア製品は構造的な抵抗に直面しています。しかし、SaaS は価値創造の最終地点ではなく、単なる提供メカニズムです。

次世代のソフトウェアは適応性があり、エージェント駆動型であり、結果に基づくものであり、深く統合されています。勝者は静的なツールの提供者ではなく、最も変化に適応できる人々です。

すべての技術革新はスタックを再配置します。静的なワークフローに価格設定されている企業は苦境に陥ります。一方、データ、信頼、計算能力、エネルギー、および検証を所有している企業は繁栄する可能性があります。

あるレイヤーの利益圧縮がデジタル経済全体の崩壊を意味するのではなく、変革の兆候です。

AI ビジネスによる市場再編

空売り派は、Agentic Commerce が中間層を破壊し手数料を排除すると予測しています。ある程度まではその通りです。摩擦が減少すると、手数料を徴収することがより困難になります。

以下の図に示すように、今日のように AI になる前から、ステーブルコインの取引量は急上昇していました。なぜでしょうか？ 市場は常に効率を好みます。

システム全体の摩擦が減少すると、取引量が拡大します。価格発見機能が改善し取引コストが低下すると、経済活動がさらに活発化します。これは上昇トレンドです。

消費者行動を代表するエージェントは、プラットフォーム利益の乗数効果を縮小させるかもしれませんが、検索コストを低減し効率を向上させることで総需要を増やすことができます。

生産性は中心変数です

楽観的な結果の最終決定要因は生産性です。AI が医療、政府管理、物流、製造、エネルギー最適化で持続的な生産性向上を提供できれば、結果は人類全体の豊かさとアクセスの障壁の低下につながるでしょう。

たとえその生産性の 1–2% の持続的な増加でも、10 年後には巨大な複利効果を生み出します。

AI によって引き起こされたマクロ経済の変化は、過去最高の投資機会のいくつかを生み出しました。これは、私たちが数え切れない時間を費やし、リードを保ち続けるために研究してきた分野です。

以下の図に示されているように、AI の影響を受け、生産性は急速に向上しています。2025 年第3四半期に米国の労働生産性が加速し、過去2年間で最も強力なペースを記録しました：

悲観的な見方では、生産性の利益が完全に AI モデルの構築者に流れ、より広い利益に変換されないと仮定しています。楽観的な見方では、価格の圧縮と新しい市場の形成により、利益がより広範囲に伝達されると考えています。

豊かさは単なるコスト削減ではなく、紛争の減少をもたらす

AI による「豊かさ」の駆動によってもたらされる影響のうち、最も少なく議論されているのが地政学です。現代史の大部分では、戦争は希少なリソースの獲得のために行われてきました：エネルギー、食料、貿易路、産業能力、労働力、技術。リソースが制約され、成長がゼロサムゲームに感じられる場合、国家間に競争が生じます。しかし、豊かさはすべてを変えました。

もし AI がエネルギー、製造設計、物流、サービスの生産コストを実質的に引き下げた場合、世界経済のケーキは大きくなります。生産性が向上し、限界コストが低下すると、経済成長は他者を奪うことに依存するリスクが低くなります。これにより戦争が終わり、人類史上最も平和な時代を迎える可能性があります。

経済戦争も同様です。例えば、現在私たちは長期にわたる貿易戦争の中にいます。

関税は、資源の不足する世界において国内産業をコスト競争から保護するためのツールです。しかし、もし AI が各地の生産コストを崩壊させるなら、関税はなぜ必要なのでしょうか？高い豊かさの環境では、保護主義は経済的に非効率になります。

歴史は、技術の加速が長期的に見てしばしば世界の紛争を減少させる傾向があることを示しています。第二次世界大戦後の産業拡大は、主要国の直接対立を減らしました。

AI による豊かさの駆動は、この動向を加速する可能性があります。エネルギー管理が効率的になり、サプライチェーンがより柔軟性を持ち、生産がよりローカルに自動化される場合、国家は脆弱ではなくなります。経済的安全保障が向上すると、地政学的侵略はますます非合理的になります。

最も楽観的な AI の結末は、単なる生産性の向上や株価の上昇ではなく、経済成長がゼロサムゲームでない世界です。

結論: もし世界が終わらないならば？

AI による結果の拡大。機関が適応できない場合、それは脆弱性を拡大させる可能性があります。生産性が破壊速度を上回る場合、繁栄も拡大させることができます。

Anthropic の「解体」は、ワークフローの再価値化や認知労働の安くなっていく兆候であり、これは明確な変革です。

しかし、変革と崩壊は同義ではありません。重要な技術革命が常に揺さぶりをもたらすように、それぞれの始まりがそうであったように。

今日最も過小評価されている可能性は、ユートピアではなく、豊かさです。AI は家賃を引き下げ、摩擦を減らし、労働市場を再編成するかもしれませんが、同時に現代史上最大の実質的生産性拡大をもたらす可能性もあります。

「グローバル・インテリジェンス・クライシス」と「グローバル・インテリジェンス・プロスペリティ」の違いは、能力にあるのではなく、適応力にあります。

そしてこの世界は常に適応の方法を見つけ出します。

最後に、現在の混乱期に客観的でプロセスに従える人々は、史上最高の取引環境を迎えています。

深層読み取り:Anthropic などの AI ツールが驚異的なコードおよびワークフロー自動化能力を発揮するにつれ、市場は「AI 破滅論」のパニックに陥り、数千億ドルの時価総額が一瞬にして消滅しました。しかし、この論文は非常に洞察に富んだ逆の視点を提案しています:AI による短期的な衝撃は、経済の崩壊の前触れではなく、「認知コスト」の急激な低下である必然的なプロセスなのです。著者は、1980年代のPC革命と生産性の歴史データを比較することで、技術が知識獲得を安く、豊かにすると、真の「豊かな GDP」時代が始まることを指摘しています。これは労働力の再構築だけでなく、地政学的緩和とグローバル生産力の大爆発への道でもあります。

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