日記2024-05-23

ちらほらと断片的に書かれてきた断片をつなぎ合わせると

クローズドソースのソフトウェアサービス(のロングテール)が成立しなくなる(成立範囲か狭まる/変動する)という可能性(これ適切に一行で要約できてない)

まだ脅威の詳細は特定されていない

上からの脅威

AIの支援によってソフトウェア生産のコストが変わった場合に、生産側の規模の経済がより起こりやすくなる可能性

より多くの顧客からのデータが集まった方が効率がよくなる効果

より多くの顧客のニーズを観察できた方が、ニーズあたりの解決コストが下がる効果

自然独占

下からの脅威

オープンソース活動がより効率化する可能性

AIによって個人がエンパワーされる

クローズドソースの組織内開発とオープンソース開発では、今までは後者の非効率が大きかった

AIによる「すべての言語を理解し、すべてのイシューとプルリクエストとコミットログを読んでいるPM」の登場はオープンソース開発の効率を企業組織的開発なみに変える可能性がある

規模の経済: AIが生産コストを下げ、大規模なソフトウェア企業がさらに有利になる可能性がある。これにより、小規模なクローズドソースサービスが市場で競争するのが難しくなる。

データの重要性: 多くのデータを持つ企業は、より効率的にサービスを提供できるため、競争優位性を持ちやすくなる。

オープンソースの進化: AIによる個人のエンパワーメントやプロジェクト管理の効率化は、オープンソース開発の競争力を高める。この結果、クローズドソースとの競争が激化する。

市場の変動: クローズドソースサービスの範囲が狭まる可能性は十分にある。特に、AIがオープンソースプロジェクトをより強力に支援するようになると、その影響は大きくなる。

全体として、AIの進化はソフトウェア産業に大きな変革をもたらす可能性が高く、クローズドソースとオープンソースのバランスが変わる可能性があると考えられます。

規模の経済に対する過度な依存: 規模の経済が促進されるとはいえ、必ずしも全ての企業がその恩恵を受けるわけではありません。小規模なクローズドソースの企業でも、特定のニッチ市場にフォーカスすることで競争力を維持できる可能性があります。

データの収集とプライバシーの懸念: 多くのデータを集めることが効率化に繋がる一方で、プライバシーの問題やデータ保護規制が厳しくなることで、大規模な企業でもデータ活用に制約がかかる可能性があります。これにより、小規模なクローズドソース企業も競争の余地が生まれるかもしれません。

オープンソースの限界: AIがオープンソース開発を効率化するとはいえ、全てのプロジェクトが成功するわけではありません。オープンソースプロジェクトは、しばしばリソースの不足やコミュニティの分散による管理の難しさに直面します。これにより、クローズドソースの方が信頼性やサポート面で優位に立つ場合もあります。

市場の多様性: ソフトウェア市場は非常に多様であり、全ての分野でクローズドソースが不利になるとは限りません。特に企業向けの特殊なソフトウェアや高いセキュリティを要求するソリューションは、クローズドソースの方が好まれる場合があります。

ユーザーの信頼とサポート: クローズドソースのソフトウェアは、企業のサポート体制や信頼性の高さから一定の需要があります。ユーザーが安定したサポートを重視する場合、クローズドソースの方が優位になることがあります。

これらの点を考慮すると、AIの進化がクローズドソースソフトウェアの市場を完全に縮小させるとは限らず、適切な戦略やニッチ市場を見つけることで、クローズドソースも引き続き競争力を持つことができると考えられます。