投稿者 global-ai-media 
金融AIソリューションを提供するBairongが発表した「RaaS（Results as a Service）」戦略は、AI業界全体の大きな潮流を象徴しています。単なるツール提供から「成果」の提供へ。自律型AIエージェントの進化がビジネスモデルをどう変えるのか、日本企業が留意すべきリスクと併せて解説します。
「ツール」から「代行者」へ：AIエージェントによるパラダイムシフト
昨今のAI業界における最大のトピックの一つは、生成AI（Generative AI）から「AIエージェント（AI Agent）」への進化です。従来の生成AIが人間からの指示に基づいてテキストや画像を生成する「支援ツール」であったのに対し、AIエージェントは自律的にタスクを計画・実行し、目的を達成しようとする「自律的な働き手」としての性質を持ちます。
今回、Bairongが発表した「RaaS（Results as a Service）」戦略と「Results Cloud」プラットフォームは、まさにこの流れをビジネスモデルに落とし込んだ事例と言えます。従来のSaaS（Software as a Service）モデルでは、企業はソフトウェアの利用権に対して対価を支払っていました。しかし、RaaSモデルにおいて企業が購入するのはツールではなく、「具体的なビジネス上の成果」です。
RaaS（Results as a Service）とは何か
RaaSは、AIが特定の業務プロセスを完遂し、その結果（Result）に対して課金されるモデルを指します。例えば、マーケティング分野であれば「ツールの月額利用料」ではなく、「獲得したリード数」や「成約数」に対して対価が発生するイメージです。
このモデルが現実味を帯びてきた背景には、大規模言語モデル（LLM）の推論能力の向上により、AIが複雑なワークフローを自律的に処理できるようになったことがあります。SaaS導入における最大の課題であった「導入したけれど使いこなせない」「定着しない」という問題を、ベンダー側が「成果までコミットする」ことで解消しようとする動きです。
日本企業における受容性と課題
日本国内に目を向けると、深刻な人手不足を背景に、業務効率化や省力化へのニーズは極めて高い状態にあります。「人が足りないため、ツールではなく、業務そのものを任せたい」という経営層の声は多く、RaaS的なアプローチは日本市場と親和性が高いと考えられます。
一方で、日本の商習慣や組織文化に照らし合わせると、いくつかのハードルも存在します。
第一に「責任分界点」の曖昧さです。AIエージェントが自律的に判断して行ったアクション（例：顧客への誤った回答、不適切な発注など）により損害が発生した場合、その責任は「成果を保証したベンダー」にあるのか、「AIを利用したユーザー企業」にあるのか。日本の法規制や契約実務においては、この点が従来の準委任契約や請負契約の枠組みで整理しきれない可能性があります。
第二に「プロセスのブラックボックス化」です。日本企業は「結果」と同様に「プロセス（品質管理）」を重視する傾向があります。AIに丸投げすることで、社内にノウハウが蓄積されず、AIベンダーへの依存度（ロックイン）が過度に高まるリスクも考慮する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
Bairongの事例に見られるRaaSの潮流は、今後さまざまな業界へ波及すると予想されます。これを踏まえ、日本企業の実務担当者は以下の点意識してAI活用を進めるべきです。
1. 「導入」ではなく「成果定義」に注力する
AIエージェントを活用する際は、AIに何をさせるかというプロンプトエンジニアリング以上に、「何をもって成果（完了）とするか」の定義（KPI設定）が重要になります。成果の定義が曖昧なままRaaSモデルを採用すると、期待値のズレが大きなトラブルに発展します。
2. ハイブリッドなガバナンス体制の構築
AIエージェントにすべてを任せるのではなく、重要な意思決定や顧客接点の最終確認には人間が介在する「Human-in-the-loop（人間がループに入る）」体制を維持することが、リスク管理上不可欠です。特に金融や医療など規制の厳しい業界では、AIの自律性をどこまで許容するか、社内規定の整備が急務です。
3. コスト構造の再評価
SaaSの固定費モデルから、RaaSの変動費（成果報酬）モデルへの移行は、短期的にはコスト増に見える場合もあります。しかし、採用コストや教育コスト、ツールの維持管理コストを含めたTCO（総保有コスト）で比較し、投資対効果を判断する視点が求められます。