何が起きているのか——数字で見るバブル世代の崩壊
Crunchbaseのデータと複数のVC報告によれば、2021年の最高値時に調達したスタートアップのうち、その後追加調達に成功した企業は半数を下回っている。
「Disrupted or dead（破壊されるか死ぬか）」——CNBCが取り上げたあるVCの言葉が、現状を端的に表している。
評価額の崩壊は産業別に異なる。 最も直撃を受けているのは「人間の定型作業を自動化する」という価値提案を持っていた企業群だ。 RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）、コールセンター向けSaaS、簡単なデータ入力の自動化——これらはすべてGPT-4クラスのLLMがより安く・より柔軟に実現してしまう。
逆に評価を維持または上昇させているのは「AIで強化された」企業だ。 AIをコア機能として統合し、新しいワークフローを提案できた企業だけが生き残っている。
社会学的視点——「テクノロジー世代」という概念の崩壊
ここで注目したいのは「世代」という概念だ。
インターネット、スマートフォン、クラウド——それぞれのテクノロジー転換は「その波に乗った世代」を生み出してきた。 2007〜2015年のモバイルファースト世代、2010〜2020年のクラウドネイティブ世代。 彼らは「プラットフォーム転換の恩恵を受けた世代」として歴史に記録される。
AI転換が生んでいる社会的現象はその逆だ。 「AI以前に設計されたビジネスモデルを持つ世代の系統的な淘汰」が進んでいる。
2018〜2022年にスタートアップを立ち上げた創業者の多くは「プロダクトを作る」「ユーザーを獲得する」「収益化する」という伝統的なスタートアップ方程式に従って事業を設計した。 しかしAIは「プロダクトを作る」「ユーザーを獲得する」部分のコストを極端に下げ、同時に「従来のプロダクトの価値」を大幅に毀損した。
「前ChatGPT世代」の三つの類型
崩壊しているスタートアップには、社会学的に見ると三つの類型がある。
類型1：置換された（Replaced） AI LLMが直接の代替となった企業群だ。 文書要約・翻訳・簡易コード生成を売っていたSaaS企業の多くは、ChatGPT・Claudeが無料〜低価格で提供する機能に飲み込まれた。 彼らは「ただ消えた」のではなく、「AIというインフラに吸収された」のだ。
類型2：縮小した（Shrunk） AIに完全には置換されなかったが、市場規模が大幅に縮小した企業群だ。 「専門職支援ツール」の多くがこれに当たる。 法律文書作成支援、マーケティングコピー生成、翻訳支援——これらは「プロフェッショナルのコスト削減」という価値提案だったが、AIが直接その仕事をやるようになった。
類型3：模索中（Searching） 今も生き残っているが、ピボットを繰り返している企業群だ。 元のプロダクトをAIで強化しながら、新しい価値提案を探している。 VCの視点では「2026年はエージェントの年」という認識があり、Devin（Cognition）のような「AIエージェント自体をプロダクトにする」方向へのピボットも増えている。
「AIネイティブ創業者」の登場——次の世代は何が違うか
2024〜2025年に起業した「AIネイティブ」の創業者たちは、前世代とは根本的に異なる前提で事業を設計している。
まず「LLMを使うことが前提」ではなく「LLMが行えないことを人間が補う」という逆算思考だ。 次に「スケールは最初からAPI」という設計——人間のチームを増やすことなく、AIがスケールを担う。 そして「差別化は『データ』と『ワークフロー』にある」という認識——汎用LLMに差別化できないプロダクトを作らない。
この新世代の創業者から生まれるスタートアップの評価額は急上昇している。 2024〜2025年に最後に調達した企業の平均評価額低下は27%と、前世代の半分以下だ。
失われた起業家たちへの社会的責任
社会学的に見て、この世代的淘汰が放置されていい問題なのか、という問いがある。
2021〜2022年にスタートアップを立ち上げた創業者の多くは、投資家・メンター・エコシステムからの「今がチャンス」という強いシグナルを受けて起業した。 「次のユニコーンを作ろう」という社会的期待のもとで、リスクを取った人たちだ。
AIという外部ショックによって彼らの事業価値が毀損されるのは、「失敗」ではなく「プラットフォーム転換の犠牲」と見るべきではないか。
スタートアップエコシステムがこれらの創業者に対して「再挑戦のための学び直し支援」「ピボットのためのブリッジ資金」「AIスキル習得の機会」を提供できるかどうかが、次の問いとして浮かぶ。
日本のスタートアップ生態系への含意
日本でも2020〜2022年に増加したSaaS系スタートアップへの影響は同様だ。 「業務効率化」「DX支援」「データ分析」をテーマにしたスタートアップの多くが、AIツールとの競合に直面している。
ただし日本特有の要因もある。 「人間によるサポート品質」「日本語特化の精度」「規制産業への深い理解」——これらは依然として日本のスタートアップが差別化できる領域だ。 AIが得意とするのはまだ英語・標準化されたタスクが中心であり、日本の文脈に深く根ざしたプロダクトには猶予がある。
問題は、その猶予がどれほど続くかだ。
今後の注目点
「前ChatGPT世代」のスタートアップが今後どうなるかを予測するために、いくつかの指標を追うべきだ。
まず「2022年バリュエーションでのセカンダリ取引量」だ。 VCが既存のポートフォリオをどのディスカウントで売却するかが、市場の悲観度を示す。
次に「AIスタートアップへの転換率」だ。 前世代のスタートアップのうち何割が「AI活用型」へのピボットに成功するか。
そして「創業者の再起業率」だ。 失敗した前世代の創業者が、今度はAIネイティブな事業で再挑戦するかどうか。 歴史的に、「一度失敗した創業者」の方が成功率が高いという研究があることを踏まえると、次の波の主役は彼らかもしれない。
「破壊されるか死ぬか」——この言葉は冷酷だが、資本主義的創造的破壊の現実を映している。 ただし、問い直すべきは「破壊された後に何が生まれるか」だ。 あなたは、次の創業者世代に何を期待するか。
ソース:
- 'Disrupted or dead': AI is crushing a generation of startups built before ChatGPT — CNBC（2026年6月1日）
- Venture Capital & Startup Funding Roundup, June 2, 2026 — Tech Startups（2026年6月2日）
- AI and Jobs 2026: What's Happening to the Workforce — Algeria Tech News（2026年）
- Research: How AI Is Changing the Labor Market — Harvard Business Review（2026年3月）
