2万社の顧客を分析したCEOが語るAI経済の裏側

Databricksは、データ分析基盤を提供する企業で、メルセデス、AT&T、マスターカードなど世界2万社の顧客を抱えています。

同社が持つ2万社のエンタープライズ顧客データを分析した結果、AI経済の実態が浮き彫りになったのです。

Databricksで起きている変化：データベースの80%をAIエージェントが構築

非テクノロジー企業でも社内ソフトウェア開発が加速

Databricksのプラットフォームでは、現在データベースの80%がAIエージェントによって構築されています。

メルセデス、AT&T、マスターカードといった非テクノロジー企業でも、社内ソフトウェアの開発が急速に進んでいます。

チャットボットから実際に作業をこなすエージェントへ、AIの役割は根本的に変化しました。

数日かかった財務分析が数分で完了する時代に

ゴディシCEOは自然言語でデータに質問できる「Genie」という製品を日常的に活用しています。

以前なら財務チームに問い合わせて数日かかった分析が、今では数分で完了するそうです。

ヒストグラムや視覚化された資料が瞬時に作成され、追加の質問にもすぐ対応できます。

実際の活用例として、カナダ王立銀行では株式アナリストの業務が変わりました。

決算発表後の分析レポート作成が、以前は数日かかっていたのです。

今では15分以内に競合他社の決算内容を比較し、市場全体と照らし合わせた分析が完了します。

CEO自ら警告：2022年テック株暴落の再来に備えて70億ドル調達

投資家が懸念する「AIバブル」と「循環投資」

ゴディシCEOは70億ドルという巨額の資金調達を実施しました。

その理由は、2022年のようなテック株暴落が再び起こる可能性への備えです。

当初は30億から50億ドルの調達を予定していましたが、投資家との対話で不安が高まったといいます。

投資家たちが懸念しているのは「AIバブル」と「循環投資」です。

さらに、AIエージェントが新しいインターフェースになれば、既存の業務システムが不要になる可能性もあります。

ゴディシCEOは「2000年のITバブル崩壊のような雰囲気を感じた」と率直に語りました。

「SaaS＝安全資産」の常識が崩壊、企業の選別が始まる

これまでSaaS企業は「安全な投資先」と見なされてきました。

しかし、この常識が崩れつつあります。

どの企業がAI時代に適応できるか、慎重に見極める必要があるのです。

短期的な収益保護に固執し、データへのアクセスを制限したり、価格を引き上げたりする企業は危険です。

一方で、AIを積極的に取り入れて革新する企業は生き残り、さらに成長するでしょう。

既存のシステム企業も、膨大な収益基盤と顧客を持っています。

AIモデルは安価なため、革新的なスタートアップと同じことができるはずです。

問題は「イノベーションのジレンマ」に陥らず、実際に行動できるかどうかなのです。

企業がベンダーに要求し始めた「AI時代のコスト削減」

KPMGが実証：監査業務のAI活用で料金引き下げを要求

KPMGは自社の監査業務でAIを活用し、監査人に対して料金引き下げを要求しました。

AIによって作業コストが下がったため、当然の要求といえます。

ゴディシCEOの顧客企業でも、同様の動きが広がっています。

以前は人間のアナリストが行っていた作業を、今ではAIが担当するのです。

企業は外部ベンダーに対して「なぜこの料金を払う必要があるのか」と問い始めています。

自然言語とAI向けデータベースが2つの参入障壁を破壊

従来のシステムには2つの大きな参入障壁がありました。

1つ目は、数百万人が訓練されたユーザーインターフェースです。

システムを変更すると、膨大な再教育コストがかかるため、変更は困難でした。

2つ目は、データベースの変更が極めて難しいことです。

業務システムのデータベースを入れ替えるのは、大きなリスクを伴いました。

しかし、この2つの障壁が今、崩れつつあります。

自然言語インターフェースの普及により、誰でもすぐに新しいシステムを使えるようになりました。

さらに、AIエージェント向けの新しいデータベース「レイクベース」が登場しています。

これは人間向けではなく、エージェント向けに最適化されたデータベースです。

「勝者総取り」ではない：Gemini、ChatGPT、Claudeが共存するマルチAI時代

CEO自身が3つのAIモデルを用途別に使い分ける理由

ゴディシCEO自身が複数のAIモデルを日常的に使い分けています。

コーディングにはClaude Code、プロジェクト管理にはChatGPT、スピード重視の作業にはGeminiを使用しているそうです。

企業も同様の戦略を取り始めています。

米国の金融機関は、リスク分散のために3つのクラウドサービスすべてを利用しています。

AI分野でも同じことが起きているのです。

ゴディシCEOの顧客企業のほとんどが、複数のAIモデルを併用したいと希望しているといいます。

中国製オープンソースモデルが米国モデルの利益率を制限

中国製のオープンソースモデルも無視できない存在です。

KimiやDeepSeekといったモデルは、米国製モデルのすぐ後ろまで追いついています。

しかも、これらのモデルはオープンソースで非常に安価に利用できるのです。

ゴディシCEOの大規模顧客の中には、コスト削減のために中国製モデルを活用する企業もあります。

この競争により、AI企業が高い利益率を確保することは難しくなるでしょう。

投資家への3つの将来予測：チャンスとリスクを見極める

予測1：Gemini、ChatGPT、Claudeは全て勝者になる可能性が高い

ゴディシCEOは「誰が勝者になるか分からない」と率直に述べています。

Grokや他の新興モデルが台頭する可能性もあるのです。

重要なのは、これが「勝者総取り」の市場ではないということです。

それぞれのモデルが異なる強みを持ち、用途に応じて使い分けられる形での共存が予想されます。

技術の進化スピードが速すぎるため、企業は特定のプロバイダーに依存できません。

この不確実性こそが、マルチAI戦略を標準にしているのです。

予測2：収益ゼロで数百億ドル評価のスタートアップは危険

ゴディシCEOは「2022年のような株価暴落の可能性がある」と警告しています。

特に、収益ゼロで数百億ドルの評価額を持つAIスタートアップは危険な状況です。

大規模言語モデルプロバイダーの中には、500億ドルから1000億ドルの資金調達を求める企業もあります。

民間市場にこれほどの資金を持つ投資家は多くありません。

ただし、これは確実な予測ではなく「テールリスク（低確率だが影響が大きいリスク）」です。

もし2000年のITバブル崩壊のような事態が起きれば、回復には3〜4年かかります。

予測3：短期的な利益保護に固執する企業は1〜2年で淘汰される

投資家は個別企業を慎重に見極める必要があります。

短期的な利益に固執せず、AIを積極的に取り入れて革新できる企業を選ぶべきです。

一方で、AI経済そのものの成長は疑いようがありません。

昨年の米国GDP成長率は、AI投資を除けば1%未満だったそうです。

それほど大規模な資本がAI分野に流入しているのです。

ボラティリティは高まりますが、長期的には知識労働者の生産性向上が確実に実現するでしょう。

重要なのは、どの企業がこの変化に適応できるかを見極めることです。

最後に

AI経済の変化は、想像以上に速く、そして確実に進んでいます。

ゴディシCEOの発言は、2万社の顧客データに基づいた貴重な洞察であり、現場の最前線からの生の声です。

不確実性は高まっていますが、同時にこれまでにない大きなチャンスも生まれています。

あなたが投資家なら、企業の短期的な数字ではなく、AI時代への適応力を見極めてください。

あなたがビジネスパーソンなら、AIツールを積極的に活用し、生産性を高める具体的な行動を今日から始めましょう。

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