Alpha Beyond Frontier Insights

生成AIはモデル単体では差別化にならない

はじめに：モデルが横並びになる世界で、価値はどこに残るのか

新しいAIプロダクトを立ち上げるとき、最初に悩むのは「どのモデルを使うか」かもしれない。GPT系か、Claude系か、それともオープンモデルを自前で動かすか——。だが、この選択の重みは、ここ1〜2年で急速に小さくなっている。少なくとも、モデル単体の性能差だけで長く差別化することは難しくなってきた。

実際、基盤モデルの性能差は急速に縮まり、推論のコストは大きく下がり、オープンウェイト（モデルの重みが公開され、自前で動かせる）のモデルも商用利用に耐える水準へ達してきた。Stanford HAI の AI Index 2025 や研究機関 Epoch AI の分析も、上位モデル間の性能差の縮小と、同じ仕事をさせるコストの継続的な低下を裏づけている。要するに、どのモデルを選ぶか自体が、もはや差別化になりにくくなっているのだ。

だとすれば、問いはこう変わる。モデルそのものが横並びに近づく世界で、生成AI企業の価値はどこに残るのか。そして——本稿がより重視するのはこちらだが——その価値のうち、投資家や買い手は何に値段をつけるのか（資本市場は何を「価値」として認識するのか）。

先に見立てを述べておく。生成AI時代の企業価値は、モデルではなく、非公開データ・業務フロー・暗黙知・実装力に宿る。いずれも「業務に深く埋め込まれて、外に持ち出せないもの」である。そして資本がそれを価値として評価できるかどうかは、その埋め込みが「どれだけ深く、どれだけ再現困難か」にかかっている。

1. モデルは「持ち出せる」、価値の源泉は「持ち出せない」

モデルは、誰でも同じものを使える。APIを叩けば同じ出力が得られ、オープンモデルならダウンロードもできる。つまりモデルは原理的に「持ち出せる（portable）」資産であり、持ち出せるものはコピーされ、コモディティ化していく。著名アナリストの Benedict Evans も、基盤モデルは持続的な差別化を欠く「コモディティ的な入力」になりつつあり、価値は流通やワークフローへの統合、アプリケーション層へ移ると論じている。

ここで一つ注意したい。これは「モデル層に価値が一切残らない」という意味ではない。a16z の Martin Casado らは2023年の時点で、生成AIのスタックそのものに自明な防御性はないとしつつ、スケール・流通・ブランドといった伝統的な堀で企業価値は築けると論じていた。論点は「モデルが無価値になる」ことではなく、「差別化の重心がモデルの外側へ移る」ことにある。

では、その外側とは何か。本稿はそれを一つの概念で束ねたい——業務に埋め込まれて持ち出せない資産（embedded assets）である。非公開データ、業務フロー、暗黙知、実装力。これらは別々の要素に見えるが、共通点は「特定の顧客の業務のなかに深く埋め込まれていて、外から観察できず、移転に時間がかかる」という一点だ。モデルが portable なら、価値の源泉は embedded である。この対比が本稿の軸になる。

図1: 持ち出せるモデル（portable）と、持ち出せない埋め込み資産（embedded）の対比。モデルはAPIやオープンモデルで誰でも同じものを入手でき、コピーすれば即座に再現され、単体では差別化になりにくい。一方で価値の源泉である非公開データ・業務フロー・暗黙知・実装力は、特定顧客の業務のなかにしか存在せず、外から見えず移転に時間がかかり、深く埋め込むほど堀になる。差がつくのは、モデルではなく業務への埋め込みである

2. 埋め込み資産はどう積み上がるのか——データ・暗黙知・実装力

埋め込み資産の中身を、もう少し具体的に見ていく。

第一に、非公開データと暗黙知。ただし「独自データを持っていれば堀になる」という単純な話ではない。実際、公開された議論には両論がある。一方には「proprietary data こそが唯一持続する優位だ」という見方があり、他方には「基盤モデルは公開データで作られており、データ単独では複製もされ陳腐化もする」という反論がある。どちらも一理ある。重要なのは、データが業務フロー・評価基準・実装人材・顧客内での展開と結びついたときに、はじめて堀になるという点だ。生のデータそのものではなく、「誰がいつ何を正解と判断するか」という暗黙知を、業務の文脈のなかで構造化し、運用に乗せていく工程——そこに価値が宿る。この工程は外から見えず、時間がかかり、模倣が難しい。

第二に、実装力。ここで近年あらためて注目されているのが、Forward Deployed Engineer（FDE、顧客の現場に深く入り込んで実装する技術者）という役割である。これはデータ解析企業 Palantir が確立・普及させた職種で、エンジニアが顧客の業務現場に深く入り込み、一社のために多くの機能を実装し、定着させる。Palantir 自身の説明でも、汎用プロダクトを多くの顧客へ届ける通常の開発者とは逆に、FDE は一顧客に張り付いて業務に食い込む役割だとされる。

興味深いのは、生成AIの最前線がこのモデルに回帰していることだ。OpenAI は2026年5月、企業導入を専門に担う「Deployment Company」の設立を公表し（同社の発表によれば、数十億ドル規模の初期資本と、約150名の FDE・導入スペシャリストを擁するという）、Anthropic も Forward Deployed Engineer を公式に募集している。モデルがコモディティ化するほど、それを顧客の業務に「埋め込んで動かす」力が希少になる、という構図である。

ここに一つの逆説がある。FDE的な実装は、一見すると「スケールしないサービス業」に見える。一社ごとに人を張り付けるのだから、ソフトウェアの高い限界利益とは相容れない。だが a16z が指摘するように、初期にマージンを犠牲にして業務へ深く埋め込むことが、結果として顧客が離れられない関係——強い堀——を生むことがある。スケールしないように見える作業こそが、最も模倣困難な資産になりうる。もっとも、これは現時点で実証された因果ではなく、サービス事業は低マージンでスケールしにくいという従来の反論も併存する、戦略的な仮説として扱うのが正確だろう。

3. すべての Vertical AI が勝つわけではない

埋め込み資産が価値を生むのなら、それを最も積み上げやすいのは、特定業界に特化した Vertical AI である。a16z、Bessemer、Menlo Ventures といった著名VCは近年、AI の価値が汎用モデルそのものではなく、特定業界のワークフロー・固有データ・規制要件への深い埋め込みへ移ると論じている。これは「Vertical SaaS は横断型より深い堀を持つ」という旧来の議論の、AI 時代への延長線上にある。

ただし、ここで楽観に振れてはいけない。同じVCのなかからも、強い反対論が出ている。Foundation Capital や Theory Ventures は、基盤モデルの提供者が API の利用データから成功しているアプリを観測し、自らスタックを上がってアプリ層を飲み込んでくる「飲み込みリスク」を警告する。汎用的な知識労働をなぞるだけの薄いアプリは、モデル提供者の機能拡張に最も飲み込まれやすい。

重要なのは、これらの論者が「Vertical AI は安全だ」とは言っていないことだ。彼らが描いているのは線引きである。すべての Vertical AI が勝つわけではない。勝ち筋があるのは、判断集約的で、顧客固有のデータが相互作用のなかで蓄積し、業務フローに深く埋め込まれる領域である。ここでいう判断集約的な業務とは、単に作業を自動化するだけでなく、例外処理、承認、責任分界、顧客ごとの判断基準が絡む業務である。逆に、定型的でルールベースの業務や、汎用的な知識をなぞるだけの領域では、固有の学習がほとんど蓄積されず、堀にならない。

つまり Vertical AI の本質は、「業界を絞ること」自体ではない。「絞った業界のなかで、モデル提供者が再現できない埋め込み資産をどれだけ積めるか」にある。市場規模がどこまで広がるか、どの業界が最初に立ち上がるかは、上場実績の乏しい現時点では検証されていない仮説として扱うべきだが、構造としての勝ち筋の在りかは、かなりはっきりしている。

4. 売上だけでは測れない——AI企業の価値をどう読むか

ここからが本稿の芯である。埋め込み資産が価値の所在だとして、では資本市場はそれをどう評価するのか。

従来のSaaSは、ARR（年間経常収益）とその成長率、そして顧客の定着を測る NRR（Net Revenue Retention＝既存顧客から得る収益が前年比でどれだけ維持・拡大したか）を中心に評価されてきた。だが生成AI企業を同じ物差しで測ると、見誤る。

整理すると、生成AI企業を見るときは、売上がどれだけ伸びているかだけでなく、その売上が剥がれにくいか（定着）、推論の原価を食いつぶさないか（粗利）、そして一社ごとの作り込みが再利用できる形になっているか（製品化）——この三つを合わせて見る必要がある。順に見ていこう。

第一に、ARRの質、つまり売上が剥がれにくいかどうかが違う。Kyle Poyar の集計（2025年）によれば、ARR が25万ドルを超える企業で、従来型 B2B SaaS の NRR が中央値で80%台前半であるのに対し、AIネイティブ企業では、とくに低単価で実験的に使われている層の顧客の定着（リテンション）がそれを大きく下回る。逆に、単価が高く本格的な業務利用に根ざした層では、定着は従来SaaSに近い水準まで上がる。生成AIは導入が速い分、同じ「AIネイティブ」のなかでも、実験的な支出と本格的な業務利用が混在しやすいということだ。同じ「1億円のARR」でも、業務に深く埋め込まれた剥がれにくい収益なのか、試しに使われているだけの収益なのかで、中身がまるで違う。

第二に、粗利の構造が違う。これはすでに業界で確立しつつある視点だが、生成AIアプリは推論コスト——LLM の API やコンピュート——が売上原価（COGS）に乗る。生成AI以前から、AI/ML企業は従来SaaSより粗利が低くなりやすいという論点は指摘されていた。a16z は2020年の時点で、AI企業の粗利をおおむね50〜60%程度、従来SaaSを60〜80%超と観察していた。本稿ではこれを「LLM原価後粗利」、すなわち推論原価を引いた後に残る粗利として捉えたい。ARR が同じでも、原価を引いた後に何が残るかは大きく異なる。ただし Bain Capital Ventures が「粗利だけを見るな」と論じるように、推論単価は時間とともに下がり粗利は改善しうるため、ある時点の粗利を過度に重視するのも誤りである。

この二つを踏まえると、埋め込みの深さを読むための補助線がほしくなる。本稿では、既存の指標に連なる二つの視点を提案したい。

一つは「顧客内展開率」。これは SaaS で確立した NRR や expansion rate——一顧客のなかで利用がどれだけ広がるか——に連なる考え方を、Enterprise AI 向けに読み替えたものだ。一社のなかで部署を超えて使われ、業務に食い込んでいくほど、その収益は剥がれにくく、埋め込みが深いことの証になる。

もう一つは「テンプレート再利用率」。こちらは業界標準の指標ではなく、ABF が提案する作業仮説に近い。FDE的な実装は、当初こそ一社ごとの作り込みだが、その実装をどれだけ型（テンプレート）として再利用し、次の顧客へ展開できているか——サービスがプロダクトへ転化できているかを測る目安になる。再利用率が高ければ、低マージンの実装が、将来スケールする資産へ変わりつつあるサインと読める。

これら三つは、どれも「埋め込み資産が、どれだけ製品化され、深まり、剥がれにくくなっているか」を別々の角度から照らす。資本が生成AI企業を評価するとは、突き詰めればこの埋め込みの深さと再現困難さを読むことにほかならない。

図2: AI企業の価値を読む評価のレンズ。従来の中心であるARRは売上の大きさと成長を測るが、深さや剥がれにくさは映らない。①LLM原価後粗利は推論原価を引いた後に残る粗利、②顧客内展開率は一顧客のなかでの利用の広がり、③テンプレート再利用率は実装を型として再利用できた度合いを示し、それぞれ収益の質・業務への食い込み・サービスからプロダクトへのスケール性を映す。ARRの大きさより、埋め込みの深さを読む

5. M&A——評価対象は技術から人材・データ・顧客基盤へ広がる

埋め込み資産という視点は、M&Aの読み方も変える。

2024年以降、Microsoft と Inflection、Amazon と Adept、Google と Character.AI のように、大手テックがスタートアップの中核チームを雇用しつつ、技術を非排他的にライセンスする——完全買収ではない「ライセンス＋人材獲得」型のディールが、一つの類型として相次いで報じられた（いずれも報道ベース。なお Meta と Scale AI のように、少数出資と一部人材の移籍という、構造の異なる事例もある）。

M&Aの実務側からも、価値の所在が動いていることがうかがえる。大手法律事務所 Skadden は2026年の解説で、AI企業の買収では価値の中核が「技術そのものよりも、鍵となる人材の確保」にある類型が現れていると指摘する。デューデリジェンスの重点も、モデルのベンチマーク上の性能以上に、学習データの権利と出所がどれだけ追跡可能か、中核ノウハウが少数の人材に集中していないか、そのモデルが実環境で性能を再現できるかへ移っているという。

ただし、ここでも言い切りは避けたい。Databricks による MosaicML 買収のように、技術やプラットフォーム自体を主目的とする買収も実在する。実際には、技術と人材・実装力は分かちがたく結びついている。正確に言えばこうだ——AI企業のM&Aでは、技術そのものに加えて、データ、顧客基盤、業務知、そして実装済みのワークフローが評価対象になる。買い手が取りに来るのは、モデルそのものではなく、その企業が顧客の業務へ埋め込んできたものの総体である。

6. 日本の Enterprise AI 企業は、海外の資本にどう見えるか

最後に、この視点を日本に引きつけてみる。

日本企業向けに深く入り込む Enterprise AI 企業が価値を作るとすれば、その源泉は日本市場の業務・規制・商習慣に特化したデータと顧客基盤になりやすい。これは前述の議論からすれば、まさに「埋め込み資産」である。だが、その価値は、誰が評価するかによって見え方が大きく変わる。ここに、見落とされがちな一つの逆転がある——同じ「ローカルな深さ」が、海外の投資家には割り引かれ、戦略的な買い手には価値として認識されるのだ。

海外のVCにとって、日本市場に特化した深さは「読みにくい資産」に映りやすい。グローバルに横展開できるスケール性を重視する投資家から見れば、ローカルに最適化された深さは、市場の天井が低い「ローカルな堀」として割り引かれがちだ。言語と商習慣の壁もあって、その埋め込みがどれだけ深いのかを外から評価すること自体が難しい。

ところが、同じ資産が、別の評価主体——たとえば事業会社や PE といった戦略的な買い手——には、むしろ高い価値として映ることがある。彼らにとっては、ある業界の業務に深く埋め込まれ、顧客が離れられない関係こそが、自前では作れない買収対象としての魅力になるからだ。同じ埋め込み資産でも、誰が値段をつけるかによって評価が反転する——これは日本の Enterprise AI 企業にとって、見過ごせない非対称である。

ここに、日本の Enterprise AI 企業にとっての実務的な問いがある。自社の埋め込み資産を、グローバルなスケール性として語るのか、それとも特定領域での再現困難な深さとして語るのか。誰に価値を認識してもらうかによって、語り方も、組むべき資本の選び方も変わってくる。

おわりに：競争は「最良のモデル」から「資本が認識できる埋め込み」へ

生成AIの時代に、モデルそのものは差別化の中心ではなくなりつつある。価値は、業務に深く埋め込まれて持ち出せないもの——データ、業務フロー、暗黙知、実装力——へ移っていく。そして勝ち筋があるのは、判断集約的で、顧客固有のデータが蓄積し、業務に深く食い込む領域である。

だが本稿が強調したいのは、その先だ。埋め込み資産は、ただ存在するだけでは価値にならない。資本市場がそれを価値として認識して、はじめて値段がつく。だからこそ、ARRの質、原価を引いた後の粗利、顧客内での展開、実装の再利用——埋め込みの深さと再現困難さを読むための物差しが要る。問いは「どの Vertical AI が勝つか」ではなく、「どの Vertical AI なら、資本市場で価値として認識されるのか」である。

そしてこれは、評価する側にも跳ね返る。モデルでは測れない資産を読むには、投資家や買い手の側にも、業務への深い理解が要る——以前に本ブログで論じた「AIネイティブVC」の問いとも、ここでつながる。AIが価値の所在を「モデルの外側」へ動かすほど、それを正しく評価できる力そのものが、次の競争の焦点になる。

中塚 恵介

AI・ディープテック・クライメートテック領域を中心とするスタートアップ投資およびイノベーション領域に携わる投資家。現在はグローバルベンチャーキャピタル B Capital にて日本の投資活動をリードしている。 過去、BCG X では企業の新規事業創出やイノベーションプロジェクトに従事し、構想から事業立ち上げまでを支援。内閣府での政策領域の経験も持つ。 資本の流れ、技術の発展、制度設計、企業戦略がどのように相互作用するかに関心を持ち、グローバルなイノベーションの潮流と日本の産業構造を分析している。 Alpha Beyond Frontier では、スタートアップ、ベンチャーキャピタル、コーポレートイノベーションの構造的な分析を発信している。

References

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