ソフトウェア、デジタル財・サービスのTEMU化
免責事項： 本稿はオピニオン記事です。その大半はまだ到来していない（まだ、ですが？）未来についての推測であり、すでに現れているいくつかの事実に基づいて書いています。いつものように、末尾に要約があります。
数年前まで、地球の裏側の倉庫から届く10ドルのドリルや2ドルのワンピース、1ドルの靴に真剣な市場があるなどと言われても、笑い飛ばしていたでしょう。しかし今日、その市場は確かに存在し、名前まであります。しかも（持ち株会社経由ではありますが）上場までしています。TEMUやSheinをはじめとする数社が、「生産を十分に安く、十分に速く、そしてスマホの画面で一見まともに見えるギリギリの品質にすれば、たとえ製品が1週間で壊れても、素材に有害物質が懸念されるレベルで含まれていても、1回の配送のカーボンフットプリントが地元で買う場合より桁違いに大きくても、膨大な数の人々がそれを買う」という考えを核に、率直に言って驚くべき規模のビジネスを築き上げました。
こうしたビジネスモデルの核心は革新ではなく、コストの外部化と圧縮にあります。どこか上流で、週75時間働く人々が、このサイトの読者の大半が足を踏み入れることすら拒むような環境で働いているからこそ、私たちは5営業日以内に安いプラスチックのヘラを玄関先で受け取れるのです。目に見える価格が崩れ落ちる一方で、見えないコストは埋立地や人々の肺、そして私たちが一生会うことのない人々へと分散されていきます。
以下に述べるのは、証明できない仮説ですが、しばらく前から考え続けていることです。私たちが目の当たりにしているのは、ソフトウェアや書籍、音楽、（映画の）脚本、そして私たちが消費するほとんどのデジタル財やサービスにも、同じことが起きているということです。この場合の安い労働力は人間ではありません。大規模言語モデル（LLM）、つまり現在多くの人が「AI」と呼んでいるものです。そして外部化されるコストは、とりわけ品質です。品質は職人技がなければ生まれず、注意を払わなければ見抜くこともできません。そして物質的な商品と同様に、ここでも市場は二極化していくと私は考えています。生成されたスロップが溢れる巨大で非常に収益性の高い下位層と、依然として人間の手によるものだと分かる、より高価な上位層です。
私はこれをソフトウェア、デジタル財・サービスのTEMU化と呼び、その姿がどのようなものになりうるかを説明してみたいと思います。
安い労働力
何十年もの間、世界のファッション産業は、ほとんど交渉力も発言力も持たない労働力に依存してきました。そして経済が成り立つのは、地球のどこかで誰かがコーヒー1杯以下の値段でTシャツを縫ってくれるからです。その歪んだ構造がなければ、ファストファッションというビジネスモデル自体が崩壊してしまいます。あなたの手の中にある衣服があなたにとって安いのは、値札には表れない形で誰か他の人にとって高くついているからなのです。
現代の大規模言語モデルは、経済の中でよく似た位置を占めています。ひとつ重要な違いがあるとすれば、汗をかく工場の中に人間がいないことです。あるのは、何十年にもわたって他の多くの人間が生み出してきた膨大なコーパスで学習されたGPUの塊だけです。圧縮されたのは歴史的な労働であり、モデルは数百万人のプログラマー、作家、イラストレーター、音楽家たちの仕事を圧縮したコピーのようなもので、それがほぼゼロの限界費用で提供されます。少なくとも理論上は、ですが。そしてそれはハイパースケーラーがトークンあたりのコストを下げる方法を見つけられた場合に限りますが、それはまた別の話題です。
とはいえ、結果は同じです。ある種の財が、従来の10分の1以下のコストで突然生産可能になったのです。そしてTEMUの場合と同様に、それらの財はギリギリ許容できる程度の出来であることが分かります。
バイブコーディングされたソフトウェア
これを最も直接的に体現しているのが、いわゆるバイブコーディングと呼ばれるものです。これは、作りたいものを自然言語でLLMに説明し、出てきたものをそのまま受け入れ、さらに洗練させた指示で反復して、最終的に本番環境へ出荷するという手法を指します。開発者が生成されたコードを実際に理解しているかどうかは、ますます実装上の細部とみなされるようになっています。そして出力は技術的にはソフトウェアですが、問題はどのようなソフトウェアなのかという点です。
2025年のVeracodeのレポートによると、AIが生成したコードサンプルの約45%がセキュリティテストに不合格となり、OWASP Top 10に含まれる重大な脆弱性を抱えていました。また、Claude、Gemini、Codestral、GPT-4o、Llama-3の出力をPython、Java、C++、Cといった複数言語で評価した多言語・多モデルにわたる学術研究では、生成されたスニペットの相当数が基本的なセキュアコーディング基準に準拠していないか、バッファオーバーフロー、ハードコードされた認証情報、SQLインジェクション、暗号の誤用、パストラバーサルなど、分類された脆弱性を能動的に引き起こすものであることが分かっています。さらに懸念されるのは、IEEE-ISTASの査読付き論文（2025年）が、わずか5回の反復プロンプトの後に重大な脆弱性が37.6%増加したことを明らかにしている点です。モデル自身にコードを洗練させればさせるほど、セキュリティは悪化する可能性が示唆されています。
こうした問題が時間とともに積み重なると、結果として従来の開発よりも総コストが高くなります。しかし、長期ではなくファストファッションのように考えるのであれば、このことは問題になりません。また、これは経験豊富なエンジニアがこれらのツールをうまく使えないという意味ではありません。もちろん使いこなせます。問題は、同じツールが、そもそも良いものが何かを知らない誰かによって使われた場合に何が起きるかであり、しかもその下流にも何が良いか分かる人が誰もいない場合です。出力は動くし一見もっともらしいという最低限のテストを通過し、そのまま本番へ出荷され、何かが大きく破綻したときに初めて表面化するようなアーキテクチャやセキュリティの負債を積み上げていきます。
補足： 業界には、特にAIツールベンダーの側から、AI支援開発は天井を下げるというより床を上げるのだという、一定の説得力を持つ意見もあります。この見方によれば、ソフトウェアの中央値は常に平凡でした。締め切りに追われた疲れた人間が、Stack Overflowからあまり考えずにコピーしてきて、ガムテープでつなぎ合わせたようなものです。もしLLMが同程度の品質の出力を何分の一かの時間で生み出せるのであれば、何も悪化していない、単にボトルネックを取り除いただけだという主張です。
私はこの主張には半分同意し、半分は主張する側にとって都合が良いものだと感じています。確かに、多くのソフトウェアはもともとあまり良い出来ではありませんでした。しかし同時に、自分が何をしているか少なくとも理解している人間が書いたダメなコードと、何も理解していないシステムが書いたダメなコードには違いがあります。前者は疑問を呈し、修正することが可能ですが、後者は複合的に悪化していく傾向があります。なぜなら、出荷する本人が、なぜそれがそのように動くのかを答えられないからです。少なくとも今のところは、そうなっています。
バイブライティングされた書籍
ソフトウェアだけがこの影響を受けているわけではありません。書籍業界はむしろさらに先に進んでおり、推計では毎月1万から4万冊のAI生成書籍がAmazonのKindle Direct Publishingにアップロードされており、その多くはモデルが関与したことの開示すらありません。2023年6月には、Kindle Top 100のベストセラーリストに人間が書いた本は19冊しかないことが判明しました。Amazonはその後制限や開示要件を導入しましたが、取り締まりはまだら模様で、著者たちはゆっくりとした洪水のように押し寄せる現状に対して抵抗を続けています。
特に大きな打撃を受けているカテゴリには、旅行ガイド（著者が一度も訪れたことのない都市のガイドで、存在しないレストランを推薦するもの）、栄養・健康（存在しない研究への引用を伴う生成されたダイエット助言）、そしてパブリックドメインのリライト（実際の著者が同意したわけでもないのに、認知度の高いタイトルに便乗した生成された翻案）などがあります。とりわけ旅行ガイドでは、読者が記載された住所に行ってみると空き地だった、あるいは誰も通ることを勧めないような地域を歩かされるといった、小さなジャンルと化したエピソードが次々と生まれています。
補足： ここでも、書籍市場の底辺は昔から埋め草だらけだった、プリントオンデマンドは以前から存在した、ゴーストライターによるビジネス書や流れ作業のジャンル小説は生成AIより何十年も前からある、という反論があります。しかし新しいのは、低品質なコンテンツを生み出せる規模と、カタログの残りを埋め尽くす速度です。著者たちは、週末に100冊もの新刊を出せる存在と棚を奪い合っているのです。
バイブ生成された記事と動画
2020年1月以降に公開された65,000本の英語記事を対象とした2025年の分析によると、インターネット上の新規記事の半数強がすでにAIによって生成されていることが分かりました。そして機械によって大量生産されているのは文章だけではありません。YouTubeにも同様の問題があり、Guardianの分析によれば、世界で最も急成長しているチャンネルの約10%がAI生成コンテンツのみで構成されており、Shortsに限っては新規ユーザーに表示される動画の5本に1本以上が低品質なAI生成素材だとされています。
バイブ生成された音楽
音楽という、きわめて創造的で（つい最近まで）人間によるプロセスでさえ、このTEMU化から逃れられていません。Spotifyは何年も前からゴーストアーティストの楽曲を削除してきましたが、生成ツールによって説得力のあるローファイのBGMを際限なく量産できるようになってから、その規模は劇的に拡大しました。同プラットフォームは1年間で7500万曲ものスパム楽曲を削除したと報じられており、AI生成バンドThe Velvet Sundownのような注目を集めた事例では、正体が暴かれるまでに100万回以上再生されています。少なくとも一件の刑事事件では、AI生成音楽とボットによる再生だけで800万ドル以上の不正なロイヤリティが築かれていました。
しかし、だからといってSpotifyを称賛する理由にはなりません。同社がAIスパムと戦っているように見えるのは、それが他人が儲けようとしている場合に限られているからです。
反撃……それとも先延ばし？
とはいえ、わずかな希望もあります。AI生成記事へのエンゲージメントは2024年に約40%低下したと報じられており、一部の調査では人間が作ったコンテンツはAI生成素材よりも依然として約5.4倍のトラフィックを得ているようです。消費者の約38%がAI生成コンテンツに対して懐疑的な姿勢を公然と示しており、人々は依然として自らの注意で投票しているように見えます。その投票がプラットフォーム側のインセンティブを動かすほど強力かどうかは別の問題です。個人的には、プラットフォームはどちらに転んでも利益を得る以上、あまり楽観的にはなれません。
Netflixを例に考えてみましょう。私の理解では、WGA（全米脚本家組合）の2023年の合意は、スタジオがAI生成素材を原案として扱うことや、AIを使って脚本を執筆・書き直すことを明確に禁じており、Netflixも少なくとも2026年5月まではその合意に拘束されているはずです。Netflix自身の生成AI制作ガイドラインもこれを反映しており、AIはアイデア出しでは使用可能としつつも、組合に代表される脚本家や俳優、スタッフが本来担う業務を、適切な承認なく代替したり重大な影響を与えたりするような使い方はすべきではないとしています。一見すると安心できる内容ですが、私見ではこれは制限ではなく先延ばしに過ぎません。
同じ会社が、制作パイプラインにおいてAIを全面的に活用すると公言し、世界のVFX労働力の相当部分を危険にさらすことを明言したVFX自動化プロバイダーと契約を結び、すでに少なくとも1つの番組（El Eternauta）で生成AIを使用しています。流れは、「契約上許されている範囲ではあらゆる場所でAIを使い、契約がそれを許した瞬間に残りの領域にも拡大し、その結果をdEmOcRaTiZaTiOn Of CrEaTiViTy（創造性の民主化）と喧伝する」というものに見えます。
今後を見据えて
そこで、私なりの具体的（そしておそらく間違っている）予測を述べます。
今後5年から10年のうちに、Netflixはカタログの大部分がAI生成またはAI支援コンテンツで構成されたベーシックプランを提供するようになるでしょう。具体的には、少数のテンプレートから毎回リミックスされる生成されたプロシージャル番組や、なんとなく教育的で視聴後1時間もすれば忘れてしまう生成された子ども向けコンテンツ、そして既存IPのプロットを再利用して残りを雰囲気で補った生成されたドラマといったものです。視聴者は最も安い月額料金を支払い、プラットフォーム側は制作コストをほぼゼロに抑えて莫大なマージンを確保します。消費者にとって唯一の「利点」は広告の中断がないことかもしれません。なぜなら、ターゲティング広告があなたが見ている番組の中にリアルタイムでシームレスに挿入され、物語に溶け込みながら、あなたが気づかないうちに本能を刺激して爽やかなソーダや甘いお菓子を欲しがらせるようになる可能性があるからです。
一方で、同社のプレミアムプランは人間が作ったプランになります。クレジットに人間の脚本家が名を連ねるシリーズ、人間の監督による映画、そして肖像がデジタル複製されていない人間による演技です。マーケティングでは人間が作ったとは謳わないでしょう。なぜなら、そうすれば安いプランがそうではないことを認めることになるからです。しかし価格差がそれを明らかにします。あなたは、これまでNetflixがずっと提供してきたものと同じものに対して、追加料金を支払うことになるのです。ただし今度は、それが高級品として位置づけられるのです。
もちろん、これが実際に起きることを証明することはできません。Netflix自身のガイドラインは現状ではそれを禁じていますし、WGAの合意も遅延をもたらしました。しかし契約上の障壁が取り払われれば、その財務的な論理に抗うのは困難です。十分に良いコンテンツを桁違いに安く制作できるストリーミングサービスは、やがてそれを試すでしょう。そして念のため言っておきますが、Netflixはあくまで一例に過ぎません。同じ論理は、サブスクリプションモデルとマージンを持つあらゆるコンテンツ配信ビジネスに当てはまります。
ハンドメイドの品々
もしこの二層化した世界の人間側がどう見えるかを知りたいのであれば、既存の最良のモデルは手工芸品やハンドメイド商品の市場だと私は考えています。2025年時点で、その市場は世界で約9,870億米ドルと推定され、2035年には1兆米ドルを超えると予測されています。データによれば、米国の消費者はすでに支出のほぼ2割を大量生産品ではなくハンドメイド品に充てており、世界的に手工芸品の購入者の半数以上がエコ認証を受けた、あるいは天然素材で作られた製品を好むと示しています。これはTEMUがやってきたこととは正反対の方向です。
この市場が示しているのは、工業化が職人を消し去るのではなく、別のセグメントへと押しやるということです。人々は、工場が椅子を安く作り始めたからといって、ハンドメイドの椅子を買うのをやめたわけではありません。大衆がより安い大量生産品を選ぶ一方で、少数ながらも継続的な層が人間の手によるものを求め続け、やがてそれにプレミアムを払うことをいとわなくなりました。
仮説が正しければ、ソフトウェアエンジニアリング、執筆、演技、イラストレーション、作曲、そしてその他のコンテンツ制作の職業にも同じようなことが起こります。市場の大半は安価で大量生産された生成された層へと移行し、より小さな市場が、思考し、呼吸し、独自の意見を持つ人間が確かに生み出した作品としての価値を認め、それに対価を払い続けるでしょう。すでにその兆しは、人間のみによるコンテンツを（プレミアム価格で）明示的に宣伝するエージェンシーや、AIライブラリ音楽と区別するために楽曲を人間が作曲したものとして表示するライセンス会社などに見られます。
私が思うに、興味深い問いは、このセグメント化が起きるかどうかではなく、市場がそれぞれの層にどれだけ分かれ、そして上位層がどれだけ堅牢なものになるかという点です。
超加工品
この例えには、より暗いバージョンもあります。米国と英国の平均的な成人の1日あたりの摂取カロリーの約57〜60%は、超加工食品に由来しています。22のヨーロッパ諸国では、その割合は14%から44%までばらつきがあり、主に地域の食文化がどれだけ守られてきたかに依存しています。これらの食品は安く、至るところで手に入り、代替品と比べて詳細に研究されているように栄養価では劣っています。人々はそれを知りながらも食べ続けています。多くの場合、代替品の方が遅く、高く、見つけにくく、教えられてこなかったスキルを必要とするからです。
AI生成コンテンツも同じ道をたどるのではないかと私は考えています。安い方の層は、特定の層だけに向けた周辺的な現象にとどまらず、デフォルトになるでしょう。ほとんどの人々がソフトウェアやエンターテインメント、ニュース、情報を消費する際の基盤になるのです。なぜなら、それがプラットフォームが提供するものであり、月額サブスクリプションに含まれているものだからです。代替品をわざわざ探し求める人もいるでしょうが、大多数はそうしないでしょう。超加工食品について知っていることを知りながら、買い物の習慣を変えない大多数の人々と同じように。
しかし、私が間違っているかもしれません
おそらく、これらすべてに対する最も強い反論は、LLMはまだ初期段階にあり、品質の問題は一時的で、あと数世代のモデルを経ればAI生成と人間が生成した作品の差は無意味になるほど、あるいは区別すら不可能になるほど縮まるというものです。もしそれが事実なら、品質の差が上位層を正当化しなくなるため、二層構造の絵は崩れます。マーケティング上の違いしか残らなくなるのです。手作りの椅子とは異なり、生成された小説は、見分けがつかなくなった時点で、書かれた小説と機能的に同一になってしまうため、ハンドメイドの例えは成り立たなくなります。
しかし、私はそうなるとは考えにくいと思っています。差が予想以上に速く縮まるのを目の当たりにしたタスクもあれば、差が頑なに縮まらず、失敗の仕方だけがより巧妙になっているタスクもあります。私の直感では、範囲が狭く明確に定義された技術的な作業では、差はさらに縮まるでしょう。しかし、一貫した世界観や生きた経験、そして何よりも感情に依存する長編の仕事では、モデルがそれらのいずれも持っていない以上、差は縮まらないだろうと考えています。
二つ目の反論は、消費者の反発が私の想定よりも強くなるというものです。AI生成記事へのエンゲージメントが40%低下したことは決して小さなことではなく、ユーザーがAIまみれのフィードにペナルティを与え始めれば、プラットフォームのインセンティブも変化するかもしれません。Appleなどは、広く採用されれば最悪の氾濫を止めうるコンテンツの来歴や開示の仕組みの実験を始めています。ですから、私が免疫反応を過小評価している可能性はあります。
三つ目の反論は、安い方の層自体がそもそも持続可能ではないかもしれないというものです。AI生成コンテンツを学習したAI生成コンテンツがモデルの品質を劣化させるため、より広いエコシステムが自らの学習データを汚染してしまうというものです。もしそれが支配的な力学となるのであれば、安い方の層は定着する前に崩壊するかもしれません。
これら三つの主張はいずれも妥当で、それなりの重みがあると私は考えています。しかし、いずれもTEMU化が起きないと確信させるほど強いものではないと見ています。それらが起き方を調整することはあっても、止めることにはならないでしょう。
まとめ
当初、私はこの文章に楽観的な結末を求めていました。ソフトウェアエンジニアリングはなくならない、作家はいなくならない、俳優はいなくならないと言いたかったのです。そして、それらはいずれも正しいと私は考えています。しかし、それらがこれまでと同じ姿であり続けることと混同してはなりません。
私が予想し、ある程度すでに目にしているのは、ソフトウェアや書籍、音楽、脚本、その他人間が作った作品を生み出してきた人々が消えるのではなく、手製本のノートやインディペンデントなレコード店、自家製粉する小さなパン屋と同じように、より狭く、より専門的で、より「高級品」として位置づけられた市場の領域へと押しやられるということです。そこには依然として生計を立てる道があり、時には非常に良い生計が立つこともあります。しかしそれは大きく様変わりし、そうした分野で生計を立てる人はおそらく減るでしょう。私の想定では、彼らはニッチの中ではより可視的になる一方で、その外では可視性が低下し、来歴、すなわち何かをきちんと分かっている人間が作ったものであり、それが分かるという点を根拠に、自らの仕事の価値をより意識的に訴えることになるでしょう。
一方で、大多数の人々が接することになるものの大半は、生成されたものになるだろうと私は考えています。その一部は問題ないものかもしれませんし、一部は冷凍ラザニアと同じ意味で超加工されたものかもしれません。それは機能的で、カロリー的には十分な食べ物ではありますが、あなたのイタリア人のおばあちゃんが作っていたものではありません。それでも人々はそれを食べるでしょう。そこにあり、安く、便利で、代替品が日常生活から価格面で締め出されてしまったからです。
そこに「必然性」はありません。なぜなら、これらはまだ何も決まっていないからです。プラットフォームや規制当局、消費者、そして実際にものづくりをしている人々の選択が、どちらの層がどれだけ大きく、どれだけ持続的になるかを形作っていきます。ハンドメイド市場が存在するのは、十分な数の人々がハンドメイド品を買い続けて、それを存続可能にしたからです。ソフトウェアやデジタル財の人間が作った層が存在するかどうかは、十分な数の人々がそれを買い続けるかどうかにかかっています。そうでなければ、存在しないのです。もしあなたが、意図と視点を持って手作業でコードや物語、音楽、脚本を書いている人なら、LLMがあなたの仕事を奪うことになるとは私は考えていません。しかし、LLMがあなたが活動する市場の形を変え、あなたが望むと望まざるとにかかわらず上位層へと押しやり、なぜあなたの仕事がその価格差に値するのかを、より意識的に説明することを求めてくるだろうとは考えています。
私たち残りの人々にとって、より興味深い問いは、どちらの層から消費することを選ぶのか、そしてそれを意図して選んでいるのか、それとも単にアルゴリズムがデフォルトとして提供したものだからそうなっているのか、という点です。答えについては私なりの推測がありますが、ぜひ間違っていてほしいと願っています。