AIで一人起業が増加、それでも創業者は二人組が有利な理由

Stripeは2026年5月末、Atlasを通じて第2四半期に設立された企業の63%が単独の創業者によるものだったと明らかにした。過去最高の水準だ。Supabaseの「State of Startups 2026」では、創業者2000人のうち61%が、コードの半分以上をAIが書いていると回答した。技術系ではない創業者でも、54%が4分の3以上をAIに任せている。

AIが技術の壁を取り払ったように見える。だが、そこにこそ問題がある。

誰でも作れるなら、プロダクトだけでは勝てない

一人が数週間で作れるプロダクトは、競合も同じモデルとツールで同じ速さで作れる。コードを書ける力は、先行者を守る盾ではなくなった。フランスではFrance DigitaleとSopra Steria Venturesの調査で、2026年のAIスタートアップは1114社と、1年前の750社から増えている。

その結果、用途ごとにほぼ同じツールが何十も並び、デモは見事でも実際のユーザーの前では1週間もたない製品が目立つ。AIは「作る」ことを簡単にしたが、「何を作るべきか」を知ることは簡単にしていない。言語モデルはインターネットの多くを読んでいても、不動産会社や建設現場、倉庫で午前中を過ごしたことはない。顧客が最初に確認するデータや、誰もが黙って飛ばす工程は分からない。

現場と技術の組み合わせ

筆者は現在、業界の専門家と不動産の分析・査定プラットフォームを開発している。技術面はAIのおかげで速く進むが、製品の価値を生むのは専門家の知見だという。投資家が実際に何を見るのか、どの情報源が信頼できるのか、査定は何を示せば信じてもらえるのか。それがなければ、誰も使わないツールを急いで作っていただろうと述べている。

これまで、専門家がソフトを作るには、自分でコードを学ぶか、開発者を雇う資金を集めるしかなかった。AIで技術コストは大きく下がったが、技術者が不要になったわけではなく、役割が変わった。すべてのコードを書くのではなく、本番で動くシステムを設計し、AIに任せる部分と人が管理する部分を決める役割だ。

今後伸びるのは、最も速くコードを書く企業ではなく、ある業界を深く知り、そこから生まれるデータを持ち、顧客の業務の中核で使われる信頼を得た企業だという。技術の壁がこれほど低く、現場の知識がこれほど価値を持つ時代はなかったと筆者は結んでいる。