投稿者 global-ai-media 
米国の株式市場で主要ソフトウェア企業の評価額が大きく揺れ動いています。背景にあるのは「生成AIが従来のSaaS（Software as a Service）を不要にするのではないか」という投資家の懸念です。しかし、AI分野のリーダーたちは「ソフトウェアは死なず、適応する」と主張しています。本稿では、このグローバルな議論を紐解きつつ、日本のビジネス環境において企業がAIとソフトウェアへの投資をどう判断すべきかを解説します。
「ソフトウェアの死」が囁かれる背景
昨今、米国のテクノロジー市場では、主要なソフトウェア企業の時価総額が一時的に大きく下落する局面が見られました。一部の報道では「1兆ドル（約150兆円）規模の損失」とも表現され、業界に衝撃を与えました。この現象の根底にあるのは、投資家たちの間に広がる「生成AI、特にLLM（大規模言語モデル）の進化によって、従来のSaaSモデルが破壊されるのではないか」という懸念です。
例えば、これまではCRM（顧客管理）やマーケティングオートメーションなどのSaaSツールを人間が操作して業務を行っていました。しかし、高度なAIエージェントが登場すれば、人間がGUI（グラフィカル・ユーザー・インターフェース）を操作する必要すらなくなり、AIが直接データベースにアクセスし、メールを送り、コードを書き、タスクを完遂する未来が想像されます。これが「ソフトウェア（ツール）の価値が低下し、AI（知能）そのものが価値を持つ」というシナリオです。
ソフトウェアは「死ぬ」のではなく「適応」する
しかし、AI業界のリーダーやユニコーン企業の創業者たちの多くは、ソフトウェア産業の崩壊を否定し、「適応（Adapt）」のフェーズに入ると予測しています。これは、ソフトウェアが単なる「道具」から、AIを内包した「インテリジェントな基盤」へと進化することを意味します。
現状の生成AIは強力ですが、企業ユースにおいては「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクや、セキュリティ、ガバナンスの問題が依然として残ります。企業活動には、正確なデータ管理を行う「System of Record（記録のシステム）」が不可欠であり、既存のSaaSが持つ堅牢なデータベースやワークフロー管理機能は、AI時代においても重要な役割を果たします。つまり、SaaSはなくなるのではなく、その裏側でAIが駆動する形へと姿を変えていくのです。
「Service-as-Software」へのシフトと過熱する評価額
この変化は、SaaS（Software as a Service）から「Service-as-Software（ソフトウェアとしてのサービス）」への転換とも言われています。ツールを提供するだけでなく、AIが業務そのもの（サービス）を代行するモデルです。米国市場ではこの期待値が先行し、AI関連企業のバリュエーション（企業評価額）が実態以上に高騰している「ストレッチ（引き伸ばされた）」状態にあるとの指摘もあります。
日本企業が注意すべきは、この「期待値によるバブル」と「実務的な価値」を冷静に見極めることです。海外製の最新AIツールだからといって、必ずしも日本の商習慣や複雑な業務フローに即座に適合するわけではありません。特にバリュエーションが高騰しているスタートアップのツールを導入する場合、その企業の存続可能性や、提供される機能がコストに見合うか（ROI）を慎重に評価する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルな「SaaS vs AI」の議論を踏まえ、日本の意思決定者や実務者は以下のポイントを意識して戦略を立てるべきです。
1. 既存SaaSの「AI化」を見極める
現在利用している、あるいは導入検討中のSaaSベンダーが、どのようなAIロードマップを描いているか確認してください。単にChatGPTのAPIを繋いだだけの機能か、それとも自社データを安全に学習・参照させ、業務プロセス自体を自動化できる深さがあるかを見極めることが重要です。日本企業の場合、国産SaaSの方が日本の法規制や細かい業務慣習（帳票対応など）におけるAI実装がスムーズなケースもあります。
2. 「2025年の崖」とAI前提のデータ整備
日本では経済産業省が警鐘を鳴らす「2025年の崖（レガシーシステムによる経済損失）」の問題があります。AIは魔法ではなく、データがなければ動きません。古いオンプレミス環境や紙ベースの業務が残っている場合、いくら高度なAIソフトを導入しても効果は限定的です。AI活用を見据え、まずはデータをクラウド上のSaaSやデータ基盤に集約する「守りのDX」を急ぐ必要があります。
3. 人間とAIの協調（Human-in-the-loop）の設計
「ソフトウェアが人間に取って代わる」という極端な議論に惑わされず、日本では「労働力不足をAIでどう補うか」という視点が現実的です。AIが下書きや分析を行い、最終的な判断や責任を人間が担う「Human-in-the-loop」のプロセスを業務フローに組み込むことが、品質とガバナンスを重視する日本企業にとっての最適解となります。