業界の変革：デジタルオンラインキャラバンは進化を続ける ― 印刷媒体からオンラインメディアエージェンシー、そしてAIインテグレーターエージェンシーへ

コンサルティングだけではない：AI統合の5,580億ドル規模のビジネス

デジタル変革のキャラバンは、流動的な業界を後に残しながら、前進を続けています。ドイツのコンサルティング市場は500億ユーロという驚異的な数字を突破しましたが、その全体像は、根深い地殻変動を隠しています。成長は全般的に鈍化する一方で、特定のセグメントでは新たなゴールドラッシュの精神が蔓延しています。この動きを牽引しているのは、ゲームのルールを再定義する新しいタイプのサービスプロバイダー、AIインテグレーターエージェンシーです。これは、従来のメディアエージェンシーからテクノロジー実装パートナーへの論理的な進化を体現し、純粋な創造性からオペレーショナルエクセレンスへと、根本的な転換を象徴しています。

この変化は単なるトレンドではなく、変化する需要への対応です。今日の企業はもはや戦略的なPowerPointスライドではなく、ビジネスプロセスに直接統合できる機能的で拡張性の高いAIソリューションを求めています。まさにここで、新たなインテグレーターが登場します。彼らは独自のAIモデルを開発するのではなく、GPT-4、Llama 3、Claudeといった既存のテクノロジーを統合してカスタマイズされたシステムに組み込みます。彼らの価値は、独自のテクノロジーではなく、実装にもたらすスピード、信頼性、そして専門知識にあります。

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「旧来の」エージェンシー構造がテクノロジーインテグレーターへと変貌を遂げる時：AIインテグレーターエージェンシー市場 – 構造再評価とドイツコンサルティング事業の変革

ドイツのコンサルティング市場は、微妙ながらも根深い構造変革を遂げています。2024年には、ドイツのコンサルティング業界全体の売上高が初めて500億ユーロを超え、501億ユーロに達しました。これは量的な節目となるだけでなく、質的な再編も示唆しており、そのダイナミクスは全く新しい事業分野の出現に表れています。コンサルティング業界は2024年に5.9%成長しましたが、これは経済全体の中では堅調ではあるものの、過去数年間に比べて大幅に緩やかな成長と言えるでしょう。ちなみに、2022年は16.0%、2023年は7.3%の成長率でした。この成長曲線の平坦化は、業界の力強さの衰えを示すものではなく、むしろ市場の細分化を示す指標です。特定の専門分野が急成長している一方で、他の分野は停滞または縮小しています。いわゆるAI統合という現象は、この文脈において周辺的なものではなく、むしろ今後10年間の構造的な力として捉えるべきです。

コンサルティング分野の中でも、企業はAIコンサルティングが2025年に特に高い成長を予測しており、13.9%の増加が見込まれています。これは明確なシグナルです。AIの専門知識に対する経済的需要は、業界全体の成長をはるかに上回り、戦略的な乗数効果を持つものとして確立されています。一方、ITコンサルティングは従来のコンサルティング分野の中で最も高い成長率（5.9%）を記録していますが、戦略コンサルティング（4.0%）と組織・プロセスコンサルティング（3.5%）は大きく遅れをとっています。

この乖離は偶然ではありません。企業がコンサルティングパートナーに期待するものが根本的に変化していることを示しています。抽象的な戦略文書や組織再編ではなく、特に生成型人工知能（GAI）分野における新技術の具体的な導入、統合、そして運用規模の拡大です。エンタープライズAIソリューションの世界市場は、2025年には980億ドルと推定され、2035年末には5,580億ドルに達すると予測されています。これは年平均成長率19%に相当します。これは、既に大きな市場の一部が拡大しているというだけでなく、既存の市場に加え、全く新しい市場セグメントが出現していることを意味します。

この新たな需要に応えているプレーヤーは誰でしょうか?

この問いは極めて重要です。なぜなら、その答えは市場ダイナミクスの典型的なシナリオを浮き彫りにするからです。この分野を支配しているのは、少なくとも初期段階では、既存の大手コンサルティング会社ではなく、むしろ、従来の代理店構造と高度な技術力の融合を試みる、新世代の専門インテグレーターやハイブリッド・エージェンシーモデルです。これらのプレーヤーは、多くの場合、3つの起源から生まれています。かつては純粋なデジタルエージェンシーやパフォーマンスエージェンシーでしたが、コンサルティングの上位市場へと進出しました。専門技術ブティックがシステム統合能力をビジネス支援まで拡張しました。そして、従来型の経営コンサルティング会社が、業務実装能力を大幅に拡張せざるを得なくなりました。

この変革の背後にある経済論理は、洗練され説得力に富んでいます。従来の経営コンサルタントは戦略コンセプトを提示し、その後はクライアントまたは実装パートナーに実装を委ねます。一方、従来型のデジタルエージェンシーはサービスを日割りで販売し、人員増加による時間単位の課金で利益を最大化します。しかし、純粋な時間単位でも純粋な戦略単位でもない、新たなハイブリッドモデルが登場しています。これらの統合モデルは、複数の収益源を3つの柱を軸としたアーキテクチャに統合します。戦略と能力に対するコンサルティング料（当初は日割り）、時間指定のスプリントにおける具体的な実行に対する実装料とプロジェクト料（成果物に基づく固定料金）、そして既存システムのサポート、保守、反復的な最適化のための長期契約料（サブスクリプション型モデル）です。この三角形は非常に重要です。なぜなら、こうした企業がなぜ高い利益率を維持し、同時に（少なくとも理論上は）、より安定的かつ予測可能な成長を実現できるのかを説明できるからです。

この新しい産業の核心は創造性ではなく資本資源である

概念の転換は根本的です。従来の代理店（マーケティング、デザイン、あるいは従来型コンサルティング）はクリエイティブな成果と戦略的な独創性に基づいて報酬を決定していましたが、これらの新しいAIインテグレーターは全く異なる価値論理、すなわち既存の技術基盤の運用化に基づいて事業を展開しています。まさにここで「統合」という言葉が選ばれていると言えるでしょう。こうした企業は独自の言語モデルや独自のAIインフラを開発するのではなく、既存の公開モデル、あるいはライセンス供与されたモデルを活用します。典型的には、GPT-4やGPT-4o、Anthropic Claude、Google GeminiといったOpenAIモデル、あるいは厳格なデータプライバシー要件が求められる場合にはMeta Llama 3、Mistral、DeepSeekといったオープンソースモデルが活用されます。こうした基盤の上に、フレームワークとインフラ層の組み合わせからなる特殊な技術アーキテクチャを構築します。

このような企業の典型的な技術スタックは、実証済みのパターンに従っています。バックエンドでは、並列 AI リクエストの処理において高い非同期性と並行性を提供するため、FastAPI を使用した Python を使用して API を提供することがよくあります。LangChain や LlamaIndex などのフレームワークは、複数の AI 呼び出しの連鎖、リクエストのルーティング、会話メモリの管理など、複雑なワークフローのオーケストレーションに使用されます。Pinecone、Weaviate、またはオープンソースの同等製品である FAISS などのベクトル データベースは、ベクトルの保存と大規模な知識ベースでのセマンティック検索の実行に使用されます。PostgreSQL または同様のリレーショナル データベースは、ビジネス データの永続化と会話履歴の管理に使用されます。クラウド市場でのスケーリングには、Azure、AWS、または Google Cloud が使用され、これらのプロバイダーの AI サービスは、要件に応じてフォールバックまたはプライマリ オプションとして活用されます。フロントエンド レイヤーは、顧客にとってユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供するために、Streamlit、React、または同様のフレームワークを使用して実装されることがよくあります。

これは技術的な話に聞こえるかもしれませんが、経済的に極めて重要な点です。これらのスタックは独自のものではなく、秘密でもなく、特許やその他の知的財産権の対象でもありません。むしろ、事実上の業界標準であり、どこでも容易に入手可能です。これらのスタックを組み立てる能力を持つ企業は、独自のコア技術を開発しようとする企業よりも、より迅速に、より安価に、そしてより効果的に拡張することができます。これは市場参入障壁を構造的に下げますが、真の競争上の差別化への障壁を下げるわけではありません。障壁を、技術的な独占性から、ドメイン知識、実装の卓越性、そして組織変革を推進する能力へとシフトさせるだけです。

だからこそ、既存のエージェンシー（従来のメディアエージェンシーネットワークやデジタルブティックから派生したエージェンシーなど）が、他のエージェンシーよりもこの分野に進出する可能性が高いのです。彼らはテクノロジー業界で不足しがちなスキルを有しています。組織、変革管理、社内抵抗、そしてイノベーション導入の心理を理解しています。コミュニケーション能力も優れ、クライアントとの関係も良好で、ブランドからの信頼も厚いのです。彼らに欠けているのは、そして彼らが学び、あるいは習得しなければならないのは、テクノロジーコンポーネントを迅速かつ堅牢に組み立てる能力です。

これは、市場の一部で現れつつある奇妙な逆転現象を説明しています。従来の経営コンサルタントがコードの書き方やシステムの導入方法を学ぼうとしている一方で、従来の代理店は「創造性とブランド構築」から「テクノロジー統合によるビジネス変革」へとポジショニングを転換しようとしています。この分野で大きな成功を収めている代理店もあれば、失敗する代理店もあり、今後10年間でそれが明らかになるでしょう。

市場統合とプライベートエクイティの侵略

見逃せない現象の一つは、コンサルティングおよびエージェンシー市場における統合の波の高まりです。プライベートエクイティ投資家は2023年以降、この分野で活発に活動しています。リューネンドンクの最新の分析によると、調査対象となったコンサルティング会社の30%にとって、プライベートエクイティは現在、戦略的に重要な選択肢となっています。これは決して些細なことではありません。ドイツの中規模コンサルティング会社の多くが、株式取得や事業の一部売却について、具体的に検討しているか、あるいは積極的に協議を行っていることを意味します。

プライベートエクイティ主導の統合は、確立された戦略に沿って進められます。プライベートエクイティ投資家は、確立された顧客基盤と市場ポジションを持つプラットフォーム企業を選定します。その後、複数の追加買収（通常はAIコンサルティング、クラウド移行、サイバーセキュリティなど、特定分野の専門家を買収）を通じて、この企業を拡大します。標準化、リソースプール、クロスセルを通じてシナジー効果を高めます。通常4～7年後には、戦略的買収者またはより大規模なプライベートエクイティ投資家への売却が実現します。

その影響は多面的です。第一に、資本増強につながります。従来は自力で立ち上げたり、小規模な投資家グループと提携して成長してきた中規模コンサルティング会社は、成長資金へのアクセスを獲得し、専門知識を習得できるようになります。これにより、新しいサービスをより迅速に市場に投入できるようになります。第二に、統合圧力が生じます。プライベート・エクイティ・ポートフォリオに組み入れられない企業は、資本力が大幅に高い競合企業の台頭に直面することになります。これにより、市場は二層構造になります。一方には資金力のある大規模プラットフォーム、もう一方には専門性の高い小規模ブティック型企業が存在し、中間層は圧迫されています。

同時に、プライベートエクイティ主導の統合は、これまでのところ、主に伝統的な経営コンサルティング会社や既存のITコンサルティング会社で活発に行われてきたことを理解することが重要です。新興AIインテグレーターの分野では、このプロセスはそれほど進んでいません。これらの企業の多くは、まだ比較的歴史が浅く、規模も小さく、過半数株主による有限責任会社（GmbH）または典型的なパートナーシップといった、伝統的な形態で組織されています。その理由は単純で、これらのカテゴリーがあまりにも新しいからです。プライベートエクイティ投資家は、自らが理解し、評価できるビジネスモデルを持つカテゴリーに投資します。AIインテグレーターのカテゴリーはまだ歴史が浅く、大規模なプライベートエクイティ投資を引き付けるには至っていません。しかし、この状況は今後変化するでしょう。

「マネージドAI」（人工知能）によるデジタル変革の新たな次元 – プラットフォーム＆B2Bソリューション | Xpert Consulting - 画像：Xpert.Digital

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賃金構造と技能不足のパラドックス

この新しいカテゴリーの企業にとって、主要な経済的課題は、熟練労働者の確保と維持です。ドイツのAI専門開発者の求人市場は非常に逼迫しています。経験豊富な機械学習エンジニアやAI専門開発者の年収は、たとえ見つけられたとしても8万ユーロから12万ユーロです。さらに、社会保障費、研修手当、そして魅力度ボーナスも支給されます。IT求人市場全体が過熱しており、ITプロフェッショナルの41%が2025年に転職を計画しており、その大半は同年第1四半期に予定されています。

これにより、概念的なジレンマが生じます。一方では、これらのインテグレーター企業は、技術的に競争力を維持するために、高度に専門化された人材を引き付ける必要があります。他方では、中規模のインテグレーターは、大手テクノロジー企業（Google、Meta、Microsoft）が提供する給与と競争することはできません。これらの企業の中には、いくつかの戦略を通じてこの問題を解決しようとしている企業があります。第1に、彼らは、ある種のプロフェッショナルな冒険を求める開発者のための学習スペースおよびイノベーションラボとしての地位を確立しています。第2に、大学やコーディングブートキャンプと提携して、キャリア初期の人材が市場で十分な力を発揮する前に育成します。第3に、彼らは高度にモデル駆動型の働き方を導入し、若手人材が監督の下で高品質の成果物を迅速に作成できるようにします。第4に、フリーランスや契約モデルを活用して、全体的な給与負担を軽減します。

この最後のモデル、つまりフリーランサーや契約社員の活用は、この業界では非常に一般的です。AIインテグレーターは、5人から10人のフルタイムスタッフ（多くの場合、パートナーまたは創業者と数人の上級社員）からなるコアチームを雇用します。さらに、特定のプロジェクトで必要に応じて招聘される専門家のネットワークと連携します。AIプロジェクトは安定した定期的な作業負荷を持つことは稀であり、集中的な実装期間の後には、それほど集中的ではない最適化と保守のフェーズが続くため、これは経済的に合理的です。したがって、固定費構造を低く抑えることは合理的です。しかし、問題は、このモデルでは組織の継続性と知識の蓄積が難しくなることです。優秀な人材がプロジェクトごとに退職してしまうと、深い専門知識を蓄積することができません。多くのAIインテグレーターがまさにこの問題に悩まされています。

ビジネスモデルのトリレンマ：日額料金、プロジェクト固定料金、リテーナー

これらの新しいインテグレーターの収益ロジックは驚くほど複雑であることが判明しています。コンサルティング事業における料金決定には3つの基本的なモデルがあり、それぞれに長所と短所があります。

最初のモデルは、典型的な日割り請求です。コンサルタントまたは代理店は、時間数または日数に基づいて請求し、それに時間単価または日単価を乗じます。これはシンプルで透明性が高く、クライアントはコストの単位を明確に管理できます。時間単位または日単位で、自分が支払う金額を正確に把握できます。問題は、このモデルが逆効果のインセンティブを生み出すことです。コンサルタントの効率が悪ければ悪いほど、その収入は高くなります。より速く、より賢く仕事をしようという経済的インセンティブが働かないのです。これが、典型的な依頼者と代理人の乖離につながります。

2つ目のモデルは、成果物に基づくプロジェクト料金または固定価格です。顧客とプロバイダーはサービスパッケージについて合意します。例えば、「カスタマーサービス向けAIチャットボット導入」、固定価格5万ユーロ、納期8週間などです。これにより、プロバイダーは効率性に応じて利益が増加するため、効率的な作業を行うモチベーションが生まれます。問題は、計算が困難であることです。要件が明確でない場合や、実装中にスコープが変更された場合、損失が急速に蓄積される可能性があります。これは2つの問題を引き起こします。プロバイダーが大幅な安全マージンを組み込む（その結果、価格が顧客にとって魅力的ではなくなる）か、計画よりも高額なプロジェクトになってしまうかのどちらかです。多くの中規模インテグレーターは、仕様よりも現実が複雑だったために、15～20%の損失で完了したプロジェクトを報告しています。

3つ目のモデルはリテーナー、つまりサブスクリプションモデルです。顧客は、特定のサービスレベルまたは可用性の保証と引き換えに、毎月固定料金を支払います。これにより、比類のない計画の安定性が確保されます。プロバイダーは、これらの収益を確実に予算に組み込むことができます。同時に、不満を持つ顧客は解約する可能性が高くなるため、効率性と顧客重視の姿勢が促進されます。問題は、リテーナーモデルの販売が困難であることです。顧客からの高い信頼と、長期的な価値ある協業関係を築くという戦略的な確信が必要です。多くの顧客（特に中小企業）は、サブスクリプションではなくプロジェクト単位で考えます。さらに、リテーナーモデルは、標準化、つまり月額サービスがほぼ一定である場合にのみ機能します。これは、高度にカスタマイズされた複雑なプロジェクトには当てはまりません。

成功しているAIインテグレーターの多くは、ハイブリッドモデルの運用方法を習得しています。多くの場合、要件を真に理解するために、日割り料金のコンサルティング契約から始めます。その後、固定料金（通常は6週間のスプリント）のプロジェクトへと発展させます。実装が成功した後、リテーナーモデルが提供されます。これにはいくつかの利点があります。初期の日割り料金で詳細な分析の資金を確保できます。プロジェクトフェーズのプレッシャーが迅速なデリバリーにつながります。最終的に、リテーナーモデルによってクライアントの長期的なコミットメントが確保され、収益が安定します。これはクライアントにとっても魅力的です。クライアントはまず分析、次に実装、そして継続的な最適化の費用を支払います。すべてのフェーズが経済的に実行可能です。

データ保護と規制の複雑さ

AIインテグレーター間の重要な差別化要因は、厳格なデータプライバシー要件に対応できる能力です。多くのクライアント、特に公共、金融、医療分野のクライアントは、機密データをクラウドサービスに簡単にアップロードすることはできません。このような場合、インテグレーターはAIシステムをローカルに展開するか、管理されたクローズド環境で運用できる必要があります。

これにより、明確な違いが生まれます。安価で迅速なインテグレーターの多くは、主にクラウドAPI（OpenAI、Google、Anthropicなど）を活用しています。彼らはMVPプロ​​トタイプを迅速かつ費用対効果の高い方法で提供できます。しかし、これは規制の厳しい業界では実現が難しい場合が多いです。このような状況では、オンプレミス展開の専門知識を持つ専門プロバイダーが参入する必要があります。例えば、Llama 3やMistralなどのオープンソースモデルを使用したり、vLLMやllama.cppなどのフレームワークを使用してモデルをローカルでホスティングしたりといったことが挙げられます。

GDPRと新しい欧州AI法（AI規制）の施行により、多くのインテグレーターはコンプライアンスリスクへの対応に関する専門知識を蓄積するようになりました。これは競争上の差別化要因であることが証明されています。GDPRに準拠したAIシステムの構築方法を理解し、AI法の要件を満たし、これらの複雑な要件を具体的な技術的実装に落とし込むことができる企業は、体系的に高い価格と顧客からの支持を獲得しています。

成長のパラドックス：スケーラビリティと品質

コンサルティング業界には、典型的なパラドックスがあります。優れた企業は、多くの場合、小規模で高度に専門化されています。彼らは、確固たる地位を築き、非常に優秀なコアチームを擁しています。彼らは迅速かつ品質重視の意思決定を行うことができます。プロジェクトが適切でない場合は、断ることもできます。一方、問題のある企業は、大規模で官僚的な組織であることが多く、誰も真のオーナーシップを持たない巨大な組織に優秀な人材を奪われています。

これは投資のジレンマにつながります。もしこのようなインテグレーター企業が成功し、需要が増加し、規模拡大の機会を得た場合、企業は決断を迫られます。小規模で高品質な企業であり続けるのか、それとも大規模で拡張可能な企業へと成長していくのか。歴史的に、こうした決断の多くは悲惨な結果に終わっています。企業は規模拡大を試み、非効率的な採用プロセスを経て、企業文化に合わない人材を採用し、品質が低下し、優秀な人材が流出し、悪循環が続いていくのです。

このカテゴリーでより成功している企業の中には、異なるアプローチを採用している企業もあります。彼らは意図的に規模を拡大しないことを選択し、200人規模への成長を目指すのではなく、小規模（20～30人）を維持しています。彼らは、特定の業種やユースケースに特化した他の小規模インテグレーターと強力なパートナーネットワークを構築しています。ワンストップショップではなく、オーケストレーターとしての役割を担っています。収益と顧客への影響という点ではスケーラビリティに劣るものの、構造が異なります。階層的な成長というよりも、ネットワーク戦略に近いと言えるでしょう。

産業構造の転換：クリエイティブパラダイムからテクノロジーパラダイムへの移行

歴史的に、マーケティング会社、デザイン会社、あるいは伝統的な経営コンサルティング会社など、エージェンシーは本質的に創造的かつ知的な業務を行う組織でした。その差別化は以下のような点から生じました。

1. 創造性: 最も独創的なアイデア、最高のデザインコンセプト、最も革新的な戦略を持っているのは誰でしょうか?
2. 評判: 特定の分野で優れた業績を残した人物は誰ですか?
3. 人材獲得: 最も優れたクリエイティブな人材を引き付けることができたのは誰か?

古典経済学の用語で言えば、これらの代理店は信用商品の市場でした。顧客は事前に品質を実際に評価することはできず、紹介や評判に基づいて購入していました。

新世代のAIインテグレーターは、異なるパラダイムに基づいて事業を展開しています。その差別化要因は以下のとおりです。

1. 技術的な堅牢性: より速く、よりスケーラブルに、より低いエラー率でシステムを本番環境に導入できるのは誰か?
2. ドメイン知識: 銀行、保険、製造、公共部門など、特定の業界を深く理解し、重要なユースケースがどこにあるかを把握している人は誰ですか?
3. 変更管理スキル: 組織内の抵抗を乗り越えて企業を導き、これらのシステムを実際に実装する方法を誰が理解しているか?

これは依然として信頼に基づく業界です。しかし、信頼の基準は変化しました。もはや「素晴らしい、創造的なアイデアを持っているか？」ではなく、「それを確実に、予算内で、期限通りに実行できるか？」が重要になります。

クリエイティブからテクノロジーへのパラダイムシフトは、「創造性と革新性」を過度に重視してきた従来型の広告代理店が、この新しい分野で競争力を発揮できるわけではないことを示唆しています。既存の大手デジタル広告代理店の中には、まさにこの問題を抱えているところがあります。アイデア創出や構想力は優れているものの、大まかな実装、技術力、そして優れた運用力となると、強みを発揮できません。そのため、自ら改革するか、専門家を獲得する必要があります。

経済的結論：新しい産業の構造

要約すると、これらの新しい統合機関の経済構造については次のことが言えます。

AIコンサルティングは成長の初期段階にあり、依然として非常に脆弱な業界です。二桁成長を遂げていますが、その基盤はまだ小さいです。入手可能なデータによると、AIコンサルティング全体の成長率は13.9%ですが、この数字には、AIコンサルティング部門を設立した大手の老舗経営コンサルティング会社も含まれています。専門性の高い新興の統合型ブティック企業は、おそらくさらに速いペースで成長しているでしょうが、統計的にはまだ規模が小さすぎて個別に追跡することはできません。

利益率は従来の時間給制エージェンシーよりも高いものの、従来のテクノロジー企業よりも低い水準です。プロジェクトマージンは20～35%が現実的で、リテーナーマージンは40～60%です。これは、従来のデジタルエージェンシー（利益率が8～15%であることが多い）と比べると大幅に高い水準ですが、ソフトウェア企業（EBITDAマージンが60～80%であることが多い）と比べると大幅に低い水準です。

市場は統合化が進むでしょう。今後3～5年で、この分野で生き残れるのは誰か明らかになるでしょう。既存のプレーヤーの多くは、統合されるか、大手コンサルティング会社に買収されるか、あるいは倒産するでしょう。2030年になっても、独立系プレーヤーとして生き残れるのは、専門分野に特化したスペシャリストと、最も知的に優れたジェネラリスト・ブティック型の少数の企業だけでしょう。

熟練労働市場のダイナミクスは今後も拡大し続けるでしょう。これは今後数年間における最大の構造的制約となる可能性が高いでしょう。これらの統合企業が真に規模を拡大したいのであれば、一般労働市場よりも迅速に人材を育成し、維持する必要があります。そのため、体系的な学習プログラム、組織開発、そして文化の差別化への投資を迫られるでしょう。

規制の複雑さは、もはや堀となりつつあります。データ保護、AI法の遵守、そして現地での展開アーキテクチャに関する専門知識を早期に構築した企業は、後発の競合他社に対して構造的な優位性を獲得するでしょう。これは特にドイツとヨーロッパにおいて顕著です。

ハイブリッドモデルが標準的な構造になりつつあります。純粋なプロジェクト課金や純粋なリテーナー課金ではなく、両者を組み合わせたモデルが標準となるでしょう。これは顧客にとってより魅力的であり、プロバイダーにとってより安定したものとなるでしょう。

クリエイティブパラダイムからテクノロジーパラダイムへの移行は構造的に不可逆的です。このことを理解せず、インフラと企業文化をそれに合わせて適応させられない企業は、この市場から淘汰されるでしょう。

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