投稿者 global-ai-media 
OpenAIやAnthropicといった基盤モデル開発企業の台頭により、「従来のSaaSは不要になるのではないか」という議論が浮上しています。しかし、実態はSaaSの消滅ではなく、SaaS自身が「AIエージェント」を取り込み、劇的に進化する局面にあります。本記事では、グローバルなSaaS業界で起きている地殻変動と、それが日本企業のシステム選定や組織体制に与える影響について解説します。
生成AIはSaaSを「代替」するのか、それとも「強化」するのか
生成AIブームの初期、一部の観測筋からは「強力なLLM（大規模言語モデル）があれば、個別のSaaSアプリケーションは不要になり、すべてチャットインターフェースで完結する」という極端な予測がなされました。しかし、Fortune誌の記事や昨今の市場動向が示すように、SalesforceやServiceNow、Microsoftといった既存のSaaS巨人は、AIによって駆逐されるのではなく、むしろ自社製品にAIを深く組み込むことで防衛線を張っています。
彼らの強みは「業務フロー」と「データ」を握っていることです。LLM単体では、企業の顧客データや複雑な承認プロセスを即座に理解・実行することはできません。既存SaaSベンダーは、長年蓄積されたドメイン知識と顧客データを武器に、単なるテキスト生成にとどまらない「業務特化型AI」を提供し始めています。
「AIエージェント」がもたらす実務の自動化と構造変化
ここで重要なキーワードとなるのが「AIエージェント（Agentic AI）」です。これまでの生成AIが「人間が指示したことに対して回答を返す」受動的なツールだったのに対し、エージェントは「目標を与えれば、自律的にタスクを分解し、ツールを操作して実行する」能力を持ちます。
SaaSベンダーが提供するAIエージェントは、例えば「今月の見込み客にフォローアップメールを送り、CRMのステータスを更新する」といった一連のワークフローを自動化します。これにより、従来のSaaSが提供していた「記録システム（System of Record）」としての価値に加え、「実行システム（System of Action）」としての価値が不可欠なものとなります。
「人月商売」からの脱却：ライセンスモデルの崩壊と再構築
AIエージェントによる自動化が進むと、SaaS業界、そして利用企業にとって大きなパラダイムシフトが訪れます。それは「1ユーザーあたり月額〇〇円」という、従来のシート（ID）課金モデルの限界です。
記事でも触れられているように、AIエージェントがワークフローを自動化すれば、理論上、その業務を行う人間の従業員数は減少、あるいは人間がシステムに触れる時間は短縮されます。これはSaaSベンダーにとって収益減のリスクとなります。そのため、今後は「AIが処理した件数」や「AIが生み出した成果」に基づく従量課金や成果報酬型のプライシングへ移行する動きが加速するでしょう。日本企業側も、IT予算の考え方を「人件費の代替」あるいは「生産性向上への投資」として再定義する必要があります。
日本企業における「AIエージェント」活用の現実解
少子高齢化による労働人口の減少に直面している日本にとって、AIエージェントによる自律的な業務遂行は、単なる効率化以上の「労働力確保」の意味を持ちます。しかし、導入には特有の壁もあります。
多くの日本企業では、業務プロセスが属人化しており、またデータがSaaS、オンプレミス、個人のExcelファイルなどに散在しています。AIエージェントが正しく機能するためには、データが整備され、システム間がAPIで連携されていることが前提条件です。「AIを入れれば魔法のように解決する」のではなく、「AIが動けるように業務とデータを標準化する」という泥臭い準備が、これまで以上に重要になります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルなSaaSとAIの融合トレンドを踏まえ、日本の意思決定者や実務者は以下の点を意識すべきです。
1. 「AI機能付きSaaS」の積極評価と選別
自社でゼロからLLMアプリを開発する前に、現在利用しているSaaS（CRM、HR、ERPなど）のAIロードマップを確認してください。業務データと直結したベンダー純正のAI機能を利用する方が、セキュリティや実装コストの面で有利な場合が多くあります。
2. 料金体系の変化を見越したROI試算
今後、ソフトウェアのコストは「利用者数」ではなく「AIの処理量（トークン数やタスク数）」に連動する可能性があります。導入効果を測定する際は、「削減できた工数」だけでなく、「AIによって増えた成約数や処理件数」というトップライン（売上）への貢献も指標に含める準備が必要です。
3. ガバナンスと「人間参加（Human-in-the-loop）」の徹底
AIエージェントは自律的に動くがゆえに、誤った判断が連鎖して実行されるリスク（ハルシネーションによる誤発注や誤送信など）があります。日本企業の強みである「現場の品質管理」意識を活かし、AIの出力を最終的に人間がどう監査・承認するかというプロセス設計を、技術導入とセットで検討してください。