a16z：Claude Code 起動後、ソフトウェア開発職位は逆勢で 14.6% 増、市場は AI が人間の価値を高めることを証明

2026.07.21

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a16z：Claude Code 起動後、ソフトウェア開発職位は逆勢で 14.6% 増、市場は AI が人間の価値を高めることを証明

インターンシップ職の急増から青少年の賃金上昇率がトップを走るまで、労働市場からのシグナルは明確だ。AI を使いこなせる人材はまさに引っ張りだこになっている。

2026.07.21 - 04:27:47

Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察

著者：a16z

翻訳：TechFlow

TechFlow 解説：テック業界全体で 7% の削減が行われる中で、ソフトウェア開発職は逆に 14.6% 増加しました——その理由は、AI ツールにより初心者でも本番環境レベルのコードが書けるようになったからです。これは「AI が仕事を奪う」という物語ではなく、ツールが人間をより価値ある存在にする証拠です。インターンシップの急増から若者の賃金伸び率のリードまで、労働市場のシグナルは明確です。AI を使いこなせる人材が引っ張りだこになっています。

図：Claude Code のリリース以降、ソフトウェア開発職の求人掲載数は 114.6 まで回復し、市場全体は 93 まで低下。出典：a16z

ソフトウェア株の選択的売り

公開取引ソフトウェア企業の苦境は続いています。しかし、以前述べたように、現在の状況は無差別な「大虐殺」ではありません。

ソフトウェア株の売りは、現在または最近の業績の反映でもなく、むしろこれらの企業が長期的に業績を維持できるかどうかに対する市場の集合的な疑念です。

次の 12 ヶ月間のフリーキャッシュフローに対する評価倍率は、2014 年レベル以下にあります。言い換えれば、投資家がソフトウェア企業の現金創出能力に対して支払うプレミアムは、10 年以上ぶりの低さです。

重要なのは、「SaaS 死す」という証拠が現時点ではまだ弱いとしても、投資家の役割は将来について見解を持つことであり、彼らにとって将来はやや暗く見えるということです。

しかし、すべてのソフトウェア企業の見通しが暗いわけではありません。差別化と識別力がますますゲームのルールになっています。これはいくつかの異なる角度から見ることができます。

まず、IGV 指数の中央値、上位および下位四分位のパフォーマンスの差を見てみましょう。

過去 30 取引日において、上位四分位および中央値の IGV 株は ETF 全体を上回りました——全体のパフォーマンスを引っ張ったのは下位四分位（いくつかの最大企業を含む）でした。

年次回顧と比較すると、状況は大きく異なります。

過去 1 年間、中央値は ETF 全体のパフォーマンスをより密接に追跡していましたが——年初前後まで、業績四分位が分化し始めました（現在、上位と下位の間には約 50 ポイントの差があります）。

30 日のビューに戻ると、明らかにファンダメンタルズのパフォーマンスが最近の株価パフォーマンスの厳密な駆動要因ではないことがわかります。

収益成長の観点から見ると、成長と最近のパフォーマンス之间にはほとんど相関関係がありません（公平を期して言えば、多くは成長レベルではなく成長の変化で説明できます）。業績四分位別に划分すると、同じパターンが現れます。収益成長が 10-20% 前後に集まるソフトウェア企業は多数ありますが、パフォーマンスはほぼ垂直に分布しており、最も収益成長が速く（かつ ETF 内で最大である）企業が業績下位四分位に位置しています。

成長よりも重要なのは、認識された長期的耐久性です。これは業界別に划分した同じチャートです。

各企業を明確に分類することは難しいですが、上位および第 2 四分位のパフォーマンス企業は、（1）セキュリティ/観測可能性、および（2）垂直 SaaS によって主導される傾向があります。対照的に、下位 2 つの四分位は、水平型 SaaS、クラウド/インフラ、および「その他」カテゴリの某种の組み合わせであり、これにはマーケットプレイス、広告技術、ポイントソリューション（および MicroStrategy のような分類困難な企業）が含まれます。

要点は明確です。正誤にかかわらず、市場はソフトウェア企業間の明確な差異——AI に対する防御性および/または追い風を持っているように見える企業（および持っていない企業）——を認識しています。

セキュリティおよび観測可能性にとって、AI は買い手の緊急性を高めると予想されます（また、既存ベンダーは AI 新規参入者が破壊しにくい信頼プレミアムを持っています）。

垂直 SaaS にとって、ワークフロー、データ、顧客関係に関する専門化情報は、AI チャレンジャーに対する参入障壁と見なされます（水平型プラットフォームにはそう言えません）。

しかし、他の全員にとって、情報は明確です。ソフトウェア自体は堀ではありません。

多年にわたる粘着性かつ蓄積された ARR、庞大な機能セット、広範な採用は——過去のニュースに過ぎません。おそらく数四半期の安定および/または改善した成長が局面を転換するでしょうが、現時点では市場は納得も確信もしていません。

AI 需要の成長 > AI 支出の成長

最近、token-maxxing から token-optimizing への認識の転換を耳にしたかもしれません。これは大きな出来事です。

要約すると以下の通りです。フロントモデルの訓練コストは高くなり続けていますが、これらのフロント改善の限界利益は、顧客に追加コストを負担させるには不十分かもしれません。顧客は最新最強のトークンを最大化して使用せず、可能な場合はより安く機能が弱いモデル（オープンウェイトモデルを含む）にダウングレードする可能性があります。

一部の人々は、この転換がフロントモデル開発の持続可能性を疑問視していると考えています。顧客が最新最強モデルのコストをサポートしない場合、研究所はどうするのか？公平ですが、この反対意見はやや皮肉です。なぜなら、非フロントモデルの急速な陳腐化もまたフロントモデル開発の持続可能性を脅かすと考えられていたからです……而现在非フロントモデルはますます陳腐化しにくくなっており、これは明らかにまだ悪いことです。さて。

その議論の是非を深く議論せず、私たちは単に知能コストが急速に低下していることを観察しており、これは AI 需要に肯定的な影響を与えているようです。言い換えれば、ジェボンズ的な動態は引き続き成立しています。AI が安価になればなるほど、人々/企業はそれを（より多くのことに）使用したがります。

需要面を拡大することは、あなたが望むことです。

もう一つの革新の前例から始めましょう。これも集中かつ高価から始まり、その後分散かつ安価になりました。コンピュータです。PC 駆動の前の技術飛躍と比較すると、AI において知能コストはより速く低下しています。

PC は、AI が約 3 年で実現した手頃さの向上を実現するのにほぼ 20 年かかりました。

これは非凡な軌跡であり、コンピュータと同様に、コスト低下は AI 需要を右上方に押し上げるのに役立っているようです（まだ大きな成長余地があります）。

消費者側では、PNC 銀行のデータによると、有料浸透率はまだ小さいですが、確かに成長しています。

有料 AI の世帯シェアおよび彼らの平均月間支出は継続的に上昇しています——月間支出の成長はより急峻で、年初以来約 25% 成長しています。

これらは完璧な比較ではありませんが、いくつかの視点として、1997 年には 35-54 歳の成人の約 45% しか PC を所有していると報告していませんでした（コンピュータの商用リリースから数十年後、主に企業側）。現在、コンピュータを所有する世帯シェアは約 90% であり、スマートフォンを含めると 97% に接近しています——要点は大衆市場の採用には時間がかかることであり、それは効用とコストに伴い拡大します。

AI 需要がコスト効率の上昇に伴うことを示す他のデータもあります。

OpenRouter データの YipitData による分析（総トークン消費のサブセットのみを測定）によると、フロントトークンの使用量は継続して成長しており、同時にオープンウェイトトークンは急速にシェアを獲得し続けています。

「アジア供給者」が総トークンに占めるシェア（オープンウェイト代替品のプロキシ）は、年初の 3 倍である約 60% まで成長しました。OpenRouter のサンプルは、少なくともある程度オープンウェイトユーザーに偏向している可能性がありますが、これは確かに価格差別化ストーリーと一致し、ジェボンズ的なストーリーとも一致します。

同様に、OpenRouter によると、ユーザーあたりのトークン数およびユーザーあたりの支出はどちらも急速に成長していますが、年初以来、前者は後者よりもはるかに速く成長しています。

再度注意ですが、OpenRouter は見えるものしか見えず、このパターンはジェボンズ設定と非常によく一致しています（需要は AI の急速なコスト効率增益と同期して成長）。

少なくとも現時点では、知能が安くなるにつれて、需要曲線をさらに右上方に押し上げていることは明らかです。次世代フロントモデルからのより安いトークンは確かにシェアを獲得しましたが、正味効果は総支出を指数関数的に上昇させることです。これを悲観的なストーリーと呼ぶのは難しいでしょう。

悲観論者は、オープンウェイトモデルがフロントを侵食していると主張し続けるかもしれませんが、効率增益が需要に明確な影響を与えていないおよび/または総支出の低下を押し上げている代替シナリオは、実際には終末シナリオにより近いでしょう。対照的に、ジェボンズはまさに強気論者が望むものです。

エントリーレベル職の追い風

AI 需要と言えば、AI は意味のある ROI を生み出すには有用でないと言われる一方で、すべての仕事を消滅させるほど有用であると言われていますが、AI が実際にいかなる雇用破壊効果を生み出しているという証拠は現時点ではほとんどないことを喜んで報告します。

実際、労働市場の弱点の一つ（すなわちエントリーレベル採用）でさえ、最近勢いを取り戻しており、違いを言えば、AI は害ではなく助けになっているようです。

まず、Revelio のデータによると、2026 年夏季インターンシップの追跡状況は前几年よりもはるかに高いです。

インターンシップは仕事と等しくありませんが、少なくとも若者に対するある種の需要シグナルであり、2026 年周期は'25 および'24 を远超しています（'23 には及びませんが）。

これより良いのは、十代および若年成人の賃金成長も上昇しているようです。

ADP のデータによると、若年労働者（16-24 歳）の賃金伸びは 2025 年の低點から回復しました。賃金伸びはほぼ確実に需要シグナルであり、賃金が上昇している場合、エントリーレベルの雇用見通しも改善していると合理に推測できます。

AI の影響（ある的话）については、状況はさらに良いです。AI はエントリーレベル採用を大幅に加速しているようです。

Revelio の求人データおよび Ramp の支出データの分析によると、「高強度 AI 採用」は、採用 2 年後にエントリーレベル従業員数が約 6 ポイント増加することに対応しています。対照的に、「低強度」AI 採用は約 0.5 ポイントの低下に対応しています。

図：高強度 AI 採用企業のエントリーレベル従業員比率は 2 年後に平均 1.15 ポイント増加する一方、低強度採用企業はむしろ 0.52 ポイント低下し、AI がエントリーレベル職を「奪う」のではなく「創造」していることを示す。出典：a16z

これにはいくつかの解釈方法があります。「AI がエントリーレベル採用を創造している」から、「AI 採用者は成長企業であり、したがってもちろん採用中である」まで、さらに「Ramp のデータは経済全体を代表できない可能性があり、したがって結論を出すのは難しい」まで。これらはすべて理にかないますが、ほぼ確実成り立たない一つの解釈は「AI がエントリーレベル仕事を扼殺している」です。

いつかあるかもしれません（尽管十分な理由がないと考えられますが）、今日はではありません。

全体として、ゼロ金利後時代における「AI 曝露」職の低下が大いに議論されている一方で、「AI 曝露」職が最近回復を主導しているという事実についての議論は比較的少ないです。

Indeed 招聘ラボのデータによると、2025 年 5 月以来、求人空缺に関して、AI 曝露度越高、回復幅越大です。これはソフトウェアエンジニアに特に顕著で、求人掲載は約 15% 増加した一方、全体は約 7% 低下しました（Claude Code リリース時より算起）。

より大きな視点で見れば、結論を出すには時期尚早ですが、有人が「AI が人間陳腐化を導致している」と宣言する傾向がある而言、データは全く彼らを支持しません。言えば、状況は正反対です——AI 曝露度は雇用成長と正の相関があるようです。

図：2025 年 5 月以来、AI 曝露度越高の職業ほど求人掲載数の回復幅越大、ソフトウェア開発職は約 15% 増加し、市場全体をリード。出典：a16z

公平を期して言えば、現時点で「AI 曝露」というカテゴリが到底どの程度意味があるかは不明です。なぜなら、何または誰が AI 之下に曝露されているか（および曝露度如何）についてほとんど合意がないからです。

証明されたところによると、任意の職業の平均「AI 曝露」程度越高、曝露程度についての分歧越大です。

図：職業平均 AI 曝露スコア越高、学界による曝露程度の分歧越大、この概念仍未合意欠如であることを説明。出典：a16z

予想通り、新技術の将来影響を予測する時、理性的な人は異なる見解を持つ可能性があります。

もちろん例外もあります。全員が同意している似乎是、校正者、保険引受員、統計学者、および興味深いことに、経済学者は、非常に AI 之下に曝露されています。AI が最終的に人類経済学者を置換した場合、それは犯罪を認めるでしょうか、それとも物語を語る経済学者はいなくなるでしょうか？

データセンターがエネルギーをより安くする

今週初め、ニューヨーク州知事ホーカルはデータセンター開発に対する 1 年間の一時停止令を発表しました。他の事項に加えて、一時停止令の既定目標は「電力ユーザーを保護すること……データセンター開発は水道光熱費を押し上げる脅威があるため」でした。彼女を貶めるつもりはありませんが、知事は Odd Lots ポッドキャスト上で彼女の理由提供更多説明を行いました。聴けます。

とは言え、これは仍不可解な声明です。

データセンターは確かに電力需要を増加させていますが、証拠はデータセンターが実際にはユーザーコストを低下させるのに役立っていることを示しています。

バークレー国立研究所および The Brattle Group の研究に基づくと、州レベルで、電気料金上昇は需要増加と負の相関を示しています。より多く消費し、より少なく支払う——奇妙だが真実です。

確かに、過去 6 年間、負荷成長最速（データセンター開発最多）の州、例えばテキサス州およびバージニア州は、価格上昇がほとんど現れませんでした。一方、価格上昇幅最大（新データセンター少ない）の州、例えばカリフォルニア州およびニューヨーク州は、負荷成長が低下しました——カリフォルニア州の電力需要は約 5% 減少した一方、価格上昇幅は全国どこよりも高く、2 番目の州より約 33% 高かったです。

図：2019-2025 年米国各州電力負荷成長と電気料金変化は負の相関、カリフォルニア州およびニューヨーク州は需要低下だが電気料金上昇幅最高。出典：a16z

不仅如此、エネルギー需要とエネルギー価格之间的逆関係は欧州でも成立するようです。

EIA のデータによると、アイルランドを除く、価格上昇幅最大の EU 諸国は、電力需要減幅も最大でした。

図：2019-2024 年欧米主要経済圏電力需要変化と電気料金変化も同様に負の相関、テキサス州およびバージニア州は需要成長だが価格基本安定。出典：a16z

同様に、より多く消費し、より少なく支払う。これは直感に反する对吧？

皆知、他の条件が同じ場合、より多くの需要は価格を押し上げるべきであり、逆ではないはずです（ホーカル知事が主張するように）。しかし電力網方面では、状況は正反対です。需要とコストが逆関係にある理由は、電力網は往往規模の経済の恩恵を受けるからです。電力需要越多、固定インフラコストは越分散に配分され、ユーザー全体価格低下を導致します。

言い換えれば、ホーカルのデータセンター一時停止令は「電力ユーザーを保護」するどころか、むしろ逆効果を生む可能性があります。電気料金上昇幅は、データセンターが電力網固定コストの分担を助ける場合よりもはるかに高くなる可能性があります。也许この関係は継続しないでしょうが、これがこれまでの状況です。

エネルギーコストを抛开不谈、考慮必要なより広範な経済影響もあります。現実は、AI 関連インフラ投資なしには、ほとんど投資成長がないことです。

テクノロジー関連投資は唯一成長した投資カテゴリであり、したがって一時停止令はまさに急所を打っています。