あなたが毎日使っているあのソフトウェア。もし誰かが数日でそっくりに作り直せてしまうとしたら、その会社の「強み」はいったいどこにあったのでしょうか。いま、世界有数のコンサルティング会社が、生成AIを使って買収候補の製品をまるごと複製し、この問いを突きつけ始めています。複製できてしまえば価値は薄く、複製しようとして崩れる部分にこそ本物の価値が宿る——そんな逆転の発想が、企業の値段を測る物差しそのものを書き換えようとしています。
2026年6月22日、Bain & Company が、買収候補となるソフトウェア製品の中核機能を生成AIで素早く再現し、その企業が本当に防御可能な「堀（モート）」を備えているかを検証しているとの報道があった。
「バイブコーディング」と呼ばれる、自然言語プロンプトで機能をラフなプロトタイプとして再現する手法によって、数百ものプロトタイプを構築。スタッフが対象企業の製品を外側から作り直す「アウトサイドイン」精査の一環で、生成AIによるコーディング手法を用いるという。
Bain は2025年10月のレポートで、AIネイティブな医療系ソフトウェア企業を対象とした同様の取り組みを記録していた。2026年2月には、CNBC が Anthropic の Claude Code を使って Monday.com 相当のツールを再現し、ソフトウェア株のエクスポージャー（投資リスク）を評価している。手法は概念実証から、より広いコンサルティングチームへと拡大しつつある。
なお Bain は、具体的な買収候補や財務上の詳細を開示していない。
From: 
Bain tests software takeover targets using vibecoding AI replicas
【編集部解説】
この取り組みの核心は、「堀（モート＝競合が容易には追随できない参入障壁）」という、これまで定性的にしか語られなかった概念を、「数日でレプリカを作れてしまうか否か」という実証可能な問いへ置き換えた点にあります。ピッチ資料の言葉ではなく、動くプロトタイプが反証になるわけです。
そしてこれは机上論ではありません。あるPE投資家は、Bain が再現したアナリティクス基盤の出来栄えが、入札からの撤退判断の一因になったと明かしています。評価手法が、実際の資本の流れに影響を与え始めているのです。
背景には、ソフトウェア株そのものの重さがあります。FTはKPMGのデータとして、PE主導のテック・通信・メディア案件の総額が2026年第1四半期に前四半期比で69%減少したと報じています。公開市場でも、Salesforce や ServiceNow が年初来で価値の3分の1超を失ったと報じられています。「AIに複製されうる」という懸念は、すでに値付けへ織り込まれているのです。
最も分かりやすい実例が、2026年2月のCNBCによる検証でしょう。コーディング未経験の記者2人が Anthropic の Claude Code を使い、当時の時価総額約50億ドルの Monday.com 相当の道具立てを1時間足らず・約5〜15ドルで組み上げたと報じられています。同時期、同社株は2割超下落しており、この検証は「AIに代替されうる」という市場の懸念を象徴する出来事として受け止められました。
ただ、ここで立ち止まる慎重さも必要です。診断の場で作るレプリカは、サポート体制やセキュリティ審査、顧客の信頼、稼働実績を伴う「出荷された製品」とは別物です。2025年6月に Wix が約8000万ドルで買収した Base44 の創業者も、目に見えるUIは真似しやすいが、本当に難しいのはデータベースや認証、分析といった裏側の基盤だと指摘しています。レプリカが暴くのは「物語のどの部分が本当に効いていたか」であって、企業価値の全否定ではありません。
裏を返せば、この手法は防御力を可視化する道具にもなります。複製しようとして崩れる機能こそ本物の堀だ、という逆説です。Bain 自身、ある専門業務ソフトの案件では、高い乗り換えコストと独自のデータ・業務の堀を理由に、AIを脅威ではなく機会と結論づけた例も記録しています。独自データや規制対応、深い業務統合を持つ企業ほど、「真似できなさ」を逆に証明しやすくなるわけです。
一方で、開かれた問いも残ります。競合製品を診断目的とはいえ再現する行為が、知的財産や営業秘密の観点でどこまで許容されるのか。買収交渉の場でAI再現物が用いられた事実を、売り手へどこまで開示すべきなのか。既存の知的財産法や営業秘密、契約のルールは当然およびますが、AI再現物を買収精査に用いる実務に特化した開示・運用の標準はまだ整備されておらず、実務が先行している状態だと言えます。
いまこの話題を取り上げる理由は、ここが「開発の生産性」の物語から「資本の配分」の物語へと地続きにつながった転換点だからです。AIがコードを書く速度が、そのまま企業の値段を左右し始めています。ソフトウェアの価値が、書かれたコード量ではなく、データ・顧客との関係・流通・規制といった「コードの外側」へ移っていく——その地殻変動の入り口に、私たちは立っているのかもしれません。
【用語解説】
バイブコーディング（vibe coding）
自分の作りたいものを平易な自然言語で生成AIに指示し、実際のコードはAIに書かせてソフトウェアを構築する手法。プログラミングの知識がなくても、対話的に機能を組み上げられる点が特徴である。
デューデリジェンス（due diligence）
企業の買収や投資の前に、対象企業の事業・財務・技術などを精査する一連の調査。本記事では、買収候補の技術的優位性を見極める「技術デューデリジェンス」を指す。
SaaS（Software as a Service）
ソフトウェアをインターネット経由でサービスとして提供・利用する形態。Monday.com のようなプロジェクト管理ツールが代表例である。
プライベートエクイティ（PE）
未公開企業の株式に投資し、企業価値を高めて売却益を狙う投資手法・ファンドの総称。本記事ではソフトウェア企業の買収主体として登場する。
エクスポージャー（exposure）
特定のリスク要因に対して、資産や投資がどれだけさらされているかを示す度合い。本記事では「AIによる代替リスクへのソフトウェア株のさらされ具合」を意味する。
【参考リンク】
Bain & Company 公式サイト（外部）
本記事の主役である世界的な経営コンサルティング会社の公式サイト。買収精査や戦略の知見を公開している。
Anthropic 公式サイト（外部）
AIアシスタント「Claude」を開発する米国のAI企業の公式サイト。安全性重視の方針を掲げる。
Claude Code 製品ページ（外部）
CNBCのMonday.com検証で使われた、Anthropic のAIコーディングツールの公式紹介ページである。
Monday.com 公式サイト（外部）
CNBCの検証対象となったプロジェクト管理プラットフォーム「Work OS」の公式サイトである。
CNBC 公式サイト（外部）
バイブコーディングによる Monday.com 検証を報じた米国の経済・ビジネスニュースメディア。
【参考記事】
Vibecoding is becoming a deal-breaker test for software acquisitions（the-decoder）（外部）
PE投資家が Bain の再現物を撤退判断の一因とした例や、PE案件69%減、Salesforce 等の株価下落を伝える。
Bain is vibecoding replicas of software acquisition targets（Startup Fortune）（外部）
Wix による約8000万ドルの Base44 買収を引き、真の堀はデータや流通にあると論じる分析記事。
We Built a Monday.com Clone in Under an Hour with AI（techbuzz.ai）（外部）
CNBCが Claude Code で Monday.com を1時間未満・約5〜15ドルで再現した実験の詳細を報じる。
New Diligence Challenge: Uncovering AI Risks and Opportunities（Bain & Company）（外部）
医療ソフトと専門業務ソフトの対照例を示す、本件の一次情報に近い Bain 公式レポート。
Bain uses AI “vibecoding” to build software replicas（Private Equity Wire）（外部）
精査手法が2023年の専門能力からPE助言チームへ拡大した流れを業界紙視点で整理する。
【関連記事】
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AI技術の真贋と投資家デューデリジェンス厳格化を扱い、買収精査という本記事の文脈と響き合う。
【編集部後記】
今回の話を追いながら、開発という営みの「重心」が静かに動いているのを感じました。かつては、設計し、書き、つまずき、直すという長いプロセスそのものに価値がありました。けれどAIが数日で動くものを差し出してくれる今、私たちはつい、たどり着いた結果だけを見て「これでいい」と言ってしまいがちです。プロセスは、評価の対象から少しずつ外れ始めているのかもしれません。
もしかすると、「バグが出たら、デバッグするより作り直したほうが速い」という文化が、これから当たり前になっていくのかもしれません。それは確かに身軽で、ある面では合理的です。けれど、壊れた理由を突き止めない選択を重ねるほど、「なぜそれが壊れたのか」という知見は、誰のもとにも残らなくなっていきます。
本来、技術というのは失敗の積み重ねの上に立っています。先人がつまずき、原因を解き明かし、書き残したからこそ、私たちは同じ穴に落ちずに先へ進めてきました。プロセスを丸ごと作り直しで飛ばす世界では、その「失敗の地層」が積もらなくなります。一人ひとりは速く動けても、社会全体としては同じ過ちを延々と繰り返す——そんな、進んでいるようで足踏みしている状態に陥らないか、という不安があります。
さらに踏み込めば、理解の空洞化という問題もあります。動く成果物だけが手元に残り、その中身を誰も説明できない。不具合が起きても、なぜ起きたのかを語れる人がいない。知識が個人にも組織にも蓄積されないまま、私たちは「動いているから大丈夫」という薄い足場の上で暮らすことになるのかもしれません。それは、便利さと引き換えに、社会が少しずつ「賢くなる力」を手放していくことを意味しないでしょうか。
AIに任せて速く作ること自体を、否定したいわけではありません。ただ、作り直せるからこそ、なぜ壊れたのかを誰かが問い続けることに、これまで以上の価値が生まれるはずです。結果だけが流れていく時代に、知見をどう残し、どう手渡していくか。答えは出していませんが、よければ皆さんの感覚も聞かせてください。
