2026年8月25日、マッキンゼー（McKinsey）は『AIの現状：2026年グローバル調査』を発表し、ソフトウェア業界に無視できない数字をつきつけた。97カ国にわたり5週間（5月4日〜6月8日）で収集された1,719件の回答のうち、32%の企業が、AIコーディングエージェントによって社内で同等の機能を再現できるとして、少なくとも1つのソフトウェア製品または機能の購入を自主的に断念したと回答した。権威ある機関が大規模調査によって「AIコーディングエージェントによるSaaS購入の代替」の実際の発生率を定量化したのは、これが初めてである。
数字そのものは驚くべきものではなかったが、その分布構造は意外だった。同報告は、EBITの少なくとも5%をAIに帰属させることができ、かつAIが実質的な価値をもたらしたと認める企業を「高業績企業」と定義しており、このしきい値に達したのは回答者のわずか6%だった。この6%の中で、少なくとも1回のソフトウェア購入を断念した比率は約50%に達した一方、それ以外の回答者では31%にとどまった。AIを生産プロセスに深く組み込み、財務的なリターンを得ている企業ほど、既存のSaaSサブスクリプションにAIを単純に重ねるのではなく、自社開発による代替を選んでいる。
AIコーディングエージェントがソフトウェア調達の経済計算を書き換えた
従来の「自社開発か購入か」という意思決定の枠組みでは、自社開発の隠れたコストが過小評価されがちだった。開発者の採用、保守・改善、コンプライアンスとセキュリティへの対応——これらのコストが積み重なることで、自社開発は通常、購入よりもはるかに高くつく。しかしAIコーディングエージェントはこのアルゴリズムを書き換えつつある。コード生成・テスト・デバッグの能力を持つAIシステムが、エンジニアのスケジュール調整に数週間を要する代わりに数時間で機能モジュールを納品できるとなれば、「購入優先」というデフォルトの論理が揺らぎ始める。
企業にとって本質的に変わったのは意思決定のしきい値だ。AIがニーズをおおむね満たせるのであれば、自社開発の短期コストは年間SaaSサブスクリプション費用と十分に競合できる。そのため、ますます多くのチームが新契約を結ぶ前に「自分たちで作れないか」と問うようになっている。この変化の業界別浸透度にはばらつきがある——マッキンゼーの報告によると、購入の代わりに自社開発を選んだ比率は、テクノロジー業界が最も高く41%、医療保険・医療提供が39%、専門サービスとエネルギー・素材がともに38%、金融機関が36%となっており、主要業界のどこも3分の1を下回っていない。
年間売上高10億ドル超の大企業が先頭を走っている。40%がすでに少なくとも1つの業務機能でAIエージェントを規模化展開しており、前年から13ポイント増加した。一方、中小規模の企業の同数値は22%にとどまり、ほぼ変化がない。これは、購入代替の波が普遍的に広がっているのではなく、潤沢な資金、強力なエンジニアリング能力、自社開発リスクへの耐性を持つ大手企業が主導していることを意味する。最も直接的な圧力を受けているのは、機能が標準化されており単一の業務機能をカバーする垂直型ツール——レポート管理、データエクスポート、シンプルなワークフロー自動化——だ。この種の製品は精緻なプロンプト処理の連鎖で最も容易に再現でき、企業が最初に試みる対象にもなりやすい。
調達の意思決定は移行しつつあるが、市場全体は縮小していない
重要な対照データとして、市場調査機関Gartnerによれば、2026年の世界ソフトウェア支出は1兆4,680億ドルに達する見込みで、2025年比15.5%増となる。これは、「作る」か「買う」かの天秤が「作る」に傾きつつあっても、ソフトウェア市場の総量は依然として拡大していることを示している——AIインフラ、コラボレーションプラットフォーム、クラウド支出の増加が、自社開発に代替された垂直型SaaSの空白を一部埋めている。
企業向け調査プラットフォームのRetoolが2026年2月に実施した調査（サンプル817名、エンジニア層に偏った構成）では、35%の顧客が少なくとも1つのSaaS製品を自社ツールで代替しており、78%が2026年にはさらに多くの社内ツールを構築する予定と回答した。Retoolのサンプル構成上、数値は高めに出る傾向があり、マッキンゼーの32%と横並びに比較することはできないが、両データは同じ方向を示している——代替行動はすでに周辺的な実験から主流の調達意思決定へと移行しているということだ。
資本市場はこの構造的な変化を、実際の収益損失が生じる前から織り込んでいた。今年2月にAnthropicが法務・営業・データ分析の自動化機能を備えたClaude coding agentを発表すると、RELXが1日で14%下落し、Thomson Reutersが16%、Wolters Kluwerが12%、LSEGが13%それぞれ下落した。この株価の再評価は実質的な収益損失が生じる前に起きており、市場がビジネスモデルの構造的リスクを当期業績とは切り離して独自に評価していることを示している。
自社開発の2つの定量的制約
この代替の波は代償なしには起きていない。マッキンゼーの調査によると、約5分の1の企業がAIの運用コスト（トークン費用を含む）によってAI利用の規模が制約されていると回答した。一方、高業績企業においてトークンコストの制約を受けている比率は他の回答者の3倍に達する——最も多く使っているがゆえに、コストの実態も最も明確に把握しているからだ。マッキンゼーは報告書の中で、運用コストを後付けの考慮事項ではなく設計上の制約として扱うよう推奨しているが、この一文自体が示唆していることがある。自社開発は低コストと同義ではなく、運用期間中のトークン消費は年間SaaSサブスクリプション費用よりも予測・管理が難しい場合があるということだ。
第二の制約はセキュリティだ。セキュリティ企業Veracodeが2026年7月28日に発表した報告書によると、AIが生成したコードの全体的なセキュリティ合格率の平均はわずか56%にとどまる——Pythonは相対的に良好（85%）だが、Javaは最低（30%）だった。Retoolの調査では、93%のCIO/CTOが審査を経ていないAI生成コードが本番環境に入ることへの懸念を示しており、自社開発エンジニアの60%が実際にはIT部門の監督プロセスを迂回していた。これは、企業がSaaSサブスクリプションを1つ代替する一方で、新たなシャドーITリスクを抱え込んでいることを意味する。
立ち止まって注目すべきデータがある。マッキンゼーの調査によれば、37%の企業がAIによってEBITに定量的な影響があったと認めているが、この比率は前年とほぼ横ばいだ。EBITへの5%以上の貢献を実際に達成している高業績企業は、依然として全回答者の6%にとどまっている。これは「32%の企業が購入を断念した」という事実と「大多数の企業がAIから財務的リターンを得ている」という状況が、全く別の話であることを示している。企業の自社開発行動は加速しているが、それが利益に転換される割合は同期して増加していない。
今後注目すべきシグナル
SaaS業界の分化は今後12〜18カ月で測定可能になるだろう。機能が標準化されており、コアビジネスプロセスとの結合度が低いツールは引き続き圧力を受ける。一方、業務プロセスに深く統合されており、ネットワーク効果やコンプライアンス上の参入障壁を持つプラットフォームが受ける実際の打撃は、市場が現在織り込んでいるよりも小さいだろう。投資家は先んじて売り込んでいるが、SaaS内の差別化された製品と汎用ツールはまったく異なる軌跡を描くことになる。
もう一つのシグナルはトークンコストの動向だ。マッキンゼーが特定した6%の高業績企業は、市場全体の先行指標だ——彼らはすでにトークン費用の重さを実感しており、同時に自社開発による代替に最も積極的な層でもある。推論コストが持続的に低下すれば、自社開発の経済計算はさらに有利な方向に傾き、中規模企業が追随する速度は大幅に加速する。コストが高止まりすれば、この代替の波は引き続き運用コストを吸収できる大手企業に集中し、32%はしばらくの間、出発点ではなく上限として機能し続けるかもしれない。
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