エンジニアの価値が下がった？それでもソフトウェア市場は582億ドルへ突き進む：18億人が誰でもソフトウェアを作れる時代、AIはソフトウェア制作を次の成長分野に変えつつある

五、ソフトウェア市場は「企業調達」から「国民的創作」へ：582億ドルは旧分類上の数字に過ぎない

私の判断では、現在のAI Coding市場の推計方法の多くはまだ小さすぎる。なぜなら、いまだに「開発者数 × IDEのサブスクリプション料金」という発想で計算しているからだ。

まずデータから見ていこう。Gartnerの2025年11月の予測によれば、**世界のローコード開発技術市場は2029年に582億ドルに達し、予測期間中の年複合成長率は14.1%**になるという。Gartnerが2022年末に出した2023年予測は269億ドルだった。Gartnerが元々定義していたLow-codeの枠組みだけを見ても、6年ほどで倍増している。さらに重要なのは、Gartnerが名指ししている成長の原動力だ。Agentic AIとCitizen Development。

Low-codeは、まだ前の世代の分類に過ぎない。Low-codeの前提はいまだに「人がBuilderを操作する」ことにあるが、AI-native Software Creationの前提はすでに「人がIntentを語り、AgentがBuilderを操作する」ことに変わっている。これはまったく別次元の市場だ。

ベンチャーキャピタルの見方も参考になる（これは見解であり、統計データではない）。a16zは今年3月に『Good news: AI Will Eat Application Software』という記事で、市場に広がる「AIがSaaSを殺す」という悲観論に真っ向から反論した。**「コードが安くなるにつれて、市場はより多くのソフトウェアを必要とするようになると予想すべきだ」とし、「私たちは、世界が求める高品質なソフトウェアのニーズを満たすには、まだはるかに遠い」と述べている。8月にはさらに踏み込んで、「AI codingは私たちの生涯で出会う最大のアドレサブル市場かもしれない」**と語った。

以前は、あるニーズをソフトウェア化すべきかどうかは「100万円かけてでも作る価値があるか？」と問うていた。今では「午後ひとときかけて作る価値があるか？」という問いに変わっている。これはまったく異なる経済モデルだ。

少しばかばかしいが、この未来を最もよく説明できる例を挙げてみよう。5人の友人が日本旅行に行き、夜ホテルに戻って酒を飲んでいると、ふと誰かが「あ、ボードゲーム持ってきてないじゃん」と言い出す。今日なら、App Storeでゲームを探し、ダウンロードし、登録し、広告を見て、ルールを調べる――しかも5人向けの適切なものが見つかるとは限らない。数年後には、おそらくその中の誰かがAgentにこう言うだけになるだろう。「5人用で、30分くらい、ちょっと心理戦の要素があって、スマホでみんな一緒に遊べるパーティーゲームを作って。QRコードをスキャンして参加できるようにして。」Agentは数分でGame Stateを構築し、Web UIを生成し、Roomを開き、QRコードを発行し、Deployする。2時間遊び終わったら、もう誰も使わない。

このものの一生のライフサイクルはたった2時間だが、確かに価値を生み出している。以前なら、こうしたソフトウェアは成立しなかった。なぜなら開発コスト＞使用価値だったからだ。AI時代には開発コスト＜一度きりの使用価値というケースが現れ始める。この公式が成立する瞬間を超えると、ソフトウェアの数は非常に激しく爆発的に増えることになる。

「App」という概念そのものも変わっていくだろう。以前は「誰かが数か月かけて作り込む → ストアに公開する → みんながダウンロードする」という流れだったが、これからはますます多くのJust-in-time Applicationが登場するだろう。必要だから、今作る、使い終わったらそれで終わり。中には残るものもあれば、進化するものもあり、30分しか生きないものもあれば、ちょっとしたツールから一つのSaaS企業へと成長するものもあるだろう。

だから、本当に問うべき問いはこうだ。数億人が時折ソフトウェアを作るようになったとき、彼らはどんなInfrastructureを必要とするのか？ これはまったく別次元のTAMである。

六、AIがプログラミングをうまくやるほど、基盤インフラの層こそが価値を持つようになる

先に結論を言おう。Code Generationは、この波の中で最も競争が激しく、利益率が最も薄い層になる。本当に難しく、本当に大きいのは、「作った後どうするか」という層だ。

OpenAI、Anthropic、Google、Cursor、Replit、Lovable はみなCode Generationに取り組んでおり、どのモデルも間違いなくどんどん上達していく。「ボタンを1つ生成して」が失敗しても大したことはないが、「本番データベースを操作して」はまったく別の話だ。AIがソフトウェア制作の前半を安くしたことで、後半がますます重要になっていく。データ、権限、アイデンティティ、ビジネスロジック、デプロイ、モニタリング、ロールバック、監査、セキュリティ、Human-in-the-loop。Agentは一体どこまでやっていいのか？どんなときに必ず人に確認を取るべきなのか？

異なる4つの機関からの数字が、同じ方向を指している。

第一に、プラットフォーム。 Google CloudのDORA 2025レポートは非常にはっきりとこう書いている。AIはチームを修復しない。それはそこに元々あったものを増幅するだけだ。 回答者の90%が業務でAIを使用し、80%以上が生産性の向上を実感している一方で、30%はAIが生成したコードをほとんど信用していない。AIの導入はデリバリーのスループットとは正の相関にあるが、デリバリーの安定性とは負の相関にある。DORAの結論はこうだ。組織の90%がすでに少なくとも1つの内部プラットフォームを導入しており、プラットフォームの品質は組織がAIから価値を引き出せるかどうかと直接結びついている。 AIがプログラミングをうまくやればやるほど、Platform Layerの重要性は増していく。この二つはまったく矛盾しない。

第二に、プロトコル。 MCPの成長速度は非常に激しい。MCPの公式が2026年7月に新しいバージョンの仕様を発表した際に明らかにしたところでは、第一線のSDKは月間ほぼ5億回ダウンロードされており、TypeScriptとPythonのSDKはそれぞれ累計10億回のダウンロードを突破したという。MCPが解決している本質は非常にシンプルだ。Agentに、どんなToolがあるか、どう呼び出すか、どのDataが読めるか、どのActionを実行できるかを知らせること。

MCPは今のところ、主にServer／Backendの世界にとどまっている。今年、WebMCPが残り半分を補完し始めた。これはGoogleとMicrosoftのエンジニアが共同で起草し、W3Cの Web Machine Learning コミュニティのもとに置かれ、2025年8月に初めて公開された。現時点ではまだドラフトであり、正式な標準にはなっていない。Chromeはすでに2026年6月のChrome 149でOrigin Trialを開始した。WebMCPは、ウェブサイトがAgentに対して直接「私にはsearchProduct、addToCart、createBooking、approveExpenseがあります」と伝えられるようにし、「スクリーンショットを見て、どれがボタンか推測し、マウスを動かし、クリックし、またスクリーンショットを撮って、また推測する」というやり方を、構造化されたToolに置き換える。WebMCPのドキュメント自体にもこう明記されている。これは既存のバックエンドプロトコル（たとえばMCP）を補完するために設計されており、それらを置き換えるものではない。 WebMCPを使ったウェブページは、「ページ内のMCP Server」として扱うことができる。

私自身はこれを次のように捉えている。

MCP     ＝ Agent時代のAPI Layer
WebMCP  ＝ Agent時代のInteractive Web Layer

Webの役割も、これによって改めて非常に重要なものになっている。Webは世界で最も普及し、最もクロスプラットフォームで、インストールコストがほぼゼロのApplication Runtimeだ。先ほどホテルで即興で作ったゲームを、誰もわざわざiOS Appに包んで審査に出そうとは思わないだろう。最も理にかなっているのは、Agent → Generate → Deploy → URL → QRコード → Browser という流れで、5分で使い始められることだ。Just-in-time Softwareが大量に登場するようになると、URLは再びApplication Distribution Layerとして非常に重要な存在になり、Browserは同時にHuman InterfaceでありAgent Interfaceにもなる。

第三に、委任。 Anthropic Economic Indexはすでに、利用行動の変化を捉えている。Claude.ai上で「すべてをまるごとAIに任せる」Directive型の会話の割合は、2024年12月の27%から2025年には39%へと上昇している。企業向けAPIの利用では、コンピューターと数学関連の業務が44%を占めており、Claude.aiの36%よりもさらに集中している。人は徐々にOperatorからIntent Setter、Reviewer、Decision Maker、Ownerへと役割を変えつつある。

これら3つのシグナルを合わせると、一つのパラダイムシフトが見えてくる。これからのソフトウェアは、生まれた初日から、人間が使うことも、Agentが使うことも前提に設計されるべきだ。 かつて私たちがAPIを設計していたのは、ソフトウェア同士がコミュニケーションするためだった。これからは、多くのアプリケーションがDay 1からHuman UIとAgent Tool Interfaceの両方を同時に考える必要がある。