投稿者 global-ai-media 
AIの進化はソフトウェアビジネスそのものを破壊するのではなく、これまでの「成長ストーリー」を書き換えようとしています。ウォール・ストリート・ジャーナルの記事を起点に、生成AIが従来のSaaSビジネスモデル（特にID課金）に与える影響と、労働人口減少が進む日本において、企業がシステム投資やAI活用をどう再定義すべきかを解説します。
ソフトウェア産業の「死」ではなく「変化」への適応
ウォール・ストリート・ジャーナル（WSJ）が指摘するように、投資家の間では「AIが従来のソフトウェア企業を駆逐するのではないか」という懸念が広がっています。しかし、実務的な観点から見れば、AIはソフトウェア産業を終わらせるものではありません。変わるのは、ソフトウェアがどのように価値を提供し、どのように収益を上げるかという「ビジネスモデル」と「成長の質」です。
これまでのSaaS（Software as a Service）業界は、主に「シート（座席）数」、つまりユーザーID数に基づく課金モデルで成長してきました。従業員が増えればソフトウェアの売上も伸びるという分かりやすい図式です。しかし、生成AI、特に自律的にタスクをこなす「AIエージェント」の台頭は、この前提を根底から覆そうとしています。
「ID課金」から「成果・従量課金」へのパラダイムシフト
生成AIの本質的な価値は、人間の作業を「支援（Copilot）」する段階から、人間の一部作業を「代行（Agent）」する段階へと移行しつつあります。例えば、カスタマーサポートやコーディング、経理処理などの領域では、AIが人間の代わりにタスクを完遂することが可能になりつつあります。
ここで発生するジレンマが、従来の「1人あたり月額〇〇円」というID課金モデルの限界です。AIの導入によって業務効率が上がり、5人で回していた業務が1人の管理者とAIで済むようになった場合、ベンダー側から見れば契約ID数が5から1に減少することになります。これは、従来のSaaSベンダーにとっては減収要因となり得ます。
そのため、今後のソフトウェア市場は、単なる「ツールの利用権」を売るモデルから、AIが処理した「タスクの量」や「生み出した成果」に対して課金するモデル（Outcome-based Pricing）へと移行していくでしょう。日本企業のIT調達担当者は、今後ソフトウェアを選定する際、単なるライセンスコストだけでなく、AIによる自動化効果とコストのバランスをよりシビアに見極める必要が出てきます。
コード生成による「ソフトウェアのコモディティ化」と日本のSI構造
もう一つの重要な視点は、ソフトウェア開発自体のハードルが下がっていることです。AIによるコード生成能力の向上は、プログラミングを一部の専門家だけのものから、より汎用的なスキルへと変えつつあります。
日本特有の商習慣である「人月商売（エンジニアの稼働時間に基づく契約）」を中心としたSI（システムインテグレーション）業界にとって、これは大きな転換点です。AIを活用すれば、開発工数は劇的に削減可能です。これは、ベンダーへの丸投げ体質から脱却し、社内でAIを活用してスピーディーに開発・改修を行う「内製化」を進める絶好のチャンスとも言えます。
一方で、誰でも簡単にソフトウェアを作れるようになることは、品質管理やセキュリティ、ガバナンスのリスクも増大させます。「シャドーIT（情報システム部門が把握していないIT利用）」ならぬ「シャドーAI開発」が社内で乱立しないよう、統制の効いたプラットフォームの整備が急務となります。
日本企業のAI活用への示唆
WSJの記事が示唆するグローバルな潮流を踏まえ、日本のビジネスリーダーやエンジニアは以下の3点を意識して実務にあたるべきです。
1. 労働力不足を補う「AIエージェント」の積極採用
米国では「AIが人の仕事を奪う」という文脈で語られがちですが、少子高齢化による深刻な人手不足に直面している日本において、AIは「座席（Seat）」を奪う脅威ではなく、埋まらない座席を埋める「救世主」となり得ます。SaaSのID課金コストを削減しつつ、AIエージェントにいかに業務を委任できるかという視点でROI（投資対効果）を計算すべきです。
2. 「人月」から「価値」への契約形態の見直し
システム開発や保守を外部委託する場合、従来の「人月単価」での発注はAI時代にそぐわなくなります。AIを使えば数時間で終わる作業に、従来の工数見積もりを適用するのは不合理です。成果物ベース、あるいはAI活用を前提としたアジャイルな契約形態へと、発注側・受注側双方が意識を変える必要があります。
3. ガバナンスの対象を「人」から「AI」へ拡張する
これまでのITガバナンスは「従業員がどうシステムを使うか」が主眼でしたが、これからは「AIエージェントが自律的に何を行い、どんなデータを処理したか」を監視・監査する仕組みが必要です。特にAIが自動で外部APIを叩いたり、メールを送信したりする権限を持つ場合、誤動作やハルシネーション（もっともらしい嘘）によるリスク管理が経営課題となります。