投稿者 global-ai-media 
生成AIによるコーディング支援の進化により、「ソフトウェア開発の限界費用がゼロに近づく」という議論がHacker News等の技術者コミュニティで活発化しています。AIがアプリを容易に模倣・生成できる時代において、従来のサブスクリプション（SaaS）モデルは本当に崩壊するのか、それとも「真の開発」には依然として高い壁が存在するのか。この議論を紐解きながら、日本企業におけるソフトウェア調達と活用の未来を考察します。
「アプリ開発コストはゼロになる」という極論と現実
Hacker Newsなどで議論されている「AIがサブスクリプションモデルを終わらせる」という主張の根幹には、生成AIによってコーディングのコストが劇的に低下しているという事実があります。もし、特定の機能を持つ小規模なアプリ（Micro-SaaS）をAIが一瞬で生成・複製（クローン）できるなら、ユーザーは月額料金を支払い続けるよりも、自分専用のツールをその場で生成して使い捨てる方を選ぶかもしれません。これは、ソフトウェアの極端な「コモディティ化」を意味します。
一方で、元記事のコメントにもあるように、「開発コストがゼロだと言う者は、実際のソフトウェア開発を知らない」という痛烈な批判も存在します。プロトタイプを作るのと、セキュリティ、スケーラビリティ、UI/UX、そして継続的な保守運用（メンテナンス）が担保されたプロダクトを提供し続けるのとでは、次元が異なるからです。コードを書くこと自体が容易になっても、バグ修正やOSのアップデート対応、データ保護といった「運用の複雑性」はAIだけで完全に自律化されているわけではありません。
「機能」から「信頼」へ：価値の源泉のシフト
この議論は、日本企業が導入するSaaSやシステム選定の基準にも大きな示唆を与えます。単に「画像をリサイズする」「テキストを要約する」といった単機能のツールであれば、今後は社内のエンジニア（あるいは非エンジニア）がAIを用いて内製化するハードルは著しく下がるでしょう。これに対し、業務フローに深く組み込まれ、高い可用性とセキュリティが求められる基幹システムや、複雑なコラボレーション機能を持つSaaSは、依然としてベンダーによる提供価値が残ります。
つまり、ソフトウェアの価値は「機能（何ができるか）」から、「信頼（いかに安定して安全に使い続けられるか）」や「データ統合（いかに自社データとシームレスに連携できるか）」へとシフトしています。日本市場においては、特に「安心・安全」や「サポート体制」が重視されるため、単にAIでクローンが作れるからといって、即座に商用SaaSが淘汰されるとは考えにくい側面があります。
日本企業における「内製化」と「ガバナンス」のジレンマ
日本企業にとってのチャンスは、これまでコストが見合わずにシステム化を見送っていたニッチな業務や、「Excelバケツリレー」で対応していた作業を、AI支援による簡易アプリ開発（またはローコード開発）でデジタル化できる点にあります。高額なSaaSを契約するまでもない「隙間業務」への適用です。
しかし、ここで新たなリスクとなるのが「野良AIアプリ」の乱立です。従業員がAIを使って安易に業務アプリを生成・利用し始めると、情報漏洩や属人化、メンテナンス不能なコードの放置（技術的負債）といったガバナンス上の問題が発生します。日本の組織文化では、トップダウンの統制と現場のカイゼン意識が衝突することがありますが、AIによる開発民主化はこれを加速させる可能性があります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルな議論を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の視点を持つべきです。
- 「買う」と「作る」の境界線の見直し：汎用的な機能や法的要件が絡む分野は信頼できるSaaSを利用し、自社固有のニッチな業務はAIを活用して「使い捨て感覚」で内製ツールを作るという、ハイブリッドな戦略が有効です。
- SIer依存からの脱却と協業：開発コストの低下は、人月商売を中心とするSIer（システムインテグレーター）のビジネスモデルに圧力をかけます。発注側は「コードを書くこと」に対価を払うのではなく、「ビジネス課題の解決」や「運用の質」に対価を払う契約形態へ意識を変える必要があります。
- AIガバナンスの策定：「誰でもアプリが作れる」時代に備え、生成されたコードのセキュリティチェック体制や、社内ツールのライフサイクル管理（不要になったら廃棄するルールなど）を整備することが、技術導入以上に重要になります。
- メンテナンスコストの再認識：「AIで作る」ことは簡単でも、「AIが作ったものを維持する」には人間または高度なAIエージェントによる監視が必要です。初期開発コストの削減に惑わされず、TCO（総保有コスト）の視点を忘れないことが肝要です。