企業におけるソフトウェアの未来がどのようなものになるかについて、多くの会話が交わされました。私が考える仕組みは次のとおりです。 何かを間違えた場合のコストが高い決定論的なワークフローの場合、企業は組織内で最も一般的で重要で反復可能な機能のためにコアプラットフォームを選択する傾向があります。給与計算、ERP、CRM、ITSM、カスタマーサポート、ECM/ドキュメント管理などを考えてみましょう。これらは、毎回同じ方法で何かをやりたい領域です。 これらの各プラットフォームは、設計上AIファーストである必要があり、つまり、AIを介してワークフローやデータと対話するように調整されたユーザーインターフェイスを備え、AIエージェントがプラットフォームで動作できるように完全に設計されることを意味します。時間が経つにつれて、これらのシステムでの使用は、人間よりもはるかに AI エージェントに偏ることが予想されます。シートモデルはユーザーにとっては残りますが、消費はエージェントにとってモデルになります。一部の現職者は最終状態に到達しますが、他の現職者は十分に早く適応できず、死んでしまいます。 そうすれば、特定の種類の作業(特に非決定論的な作業)を自動化することを目的とした、事実上エージェントのみの企業が新たに登場します。彼らのビジネスモデルは、さらに多くの消費を傾けるでしょう。Claude Code や Devins (おそらくエージェントを管理するための UI レイヤーがあるでしょう) を思い浮かべてくださいが、さまざまな職務用です。時間の経過とともに、数百、数千のこれらが出現するでしょう。侵入テスト、コーディング、バグ発見、コンプライアンスレビュー、財務アナリストなど。これは、これらのカテゴリにはソフトウェアの既存企業がいない傾向があるため、スタートアップが非常にうまくいく巨大なスペースです。 これらのさまざまなエージェントは、他のシステムの API を介して、他のシステムの API を介して、およびプラットフォーム間でエージェントをつなぎ合わせる水平ワークフロー システム (ServiceNow、IBM Watsonx、Google Agentspace など) を介して、これらのさまざまなエージェントと対話します。 そしてもちろん、ユーザーは多くの場合、MCP またはその他の種類の直接接続を介した水平チャット エクスペリエンス (ChatGPT、Claude、Perplexity、Grok、Copilot など) を介してこれらのエージェントを使用します。ユーザーは通常、これらの水平型チャット システムで作業し、必要に応じてさまざまな Agentic プラットフォームからエージェント、データ、ワークフローを取り込みます。関連する場合は、コア プラットフォームに飛び込んでワークフローを完了したり、情報を確認したりします。 また、迅速なアプリケーションやユースケースの自動化が必要な場合に、ユーザーがマイクロアプリをその場で生成できるエクスペリエンスのロングテールもあります。これは、水平型チャット システム、Replit、Lovable などのツール、またはワークフロー自動化ツールなどで直接発生する可能性があります。これは、複数のシステム間の接着剤が必要な場合、またはソフトウェアがまだ存在しないパワーユーザー向けであると予想されます。 その要するに、たとえ私たちが対話しているモダリティが変化し、拡大したとしても、ソフトウェアは時間の経過とともに重要性が増すだけです。携帯電話とデスクトップ コンピューターの間を簡単に行き来するのと同じように、たとえ簡単に収束できるとしても、将来的にはソフトウェアと対話する方法が混在するでしょう。