投稿者 global-ai-media 
これまでのビジネスソフトウェアの王道であった「SaaS（Software as a Service）」というビジネスモデルが、生成AIの台頭により岐路に立たされています。従来の「人が操作するツール」から、AIが自律的に業務を遂行する「AIエージェント」へのシフトが進む中、日本企業はこのパラダイムシフトをどう捉え、実務に落とし込むべきか解説します。
「ツール」から「代行者」へ：SaaSの役割の変化
近年、グローバルのテック業界で「ビジネスにおけるSaaS（Software as a Service）というカテゴリは終わりを迎えつつある」という議論が活発化しています。これはソフトウェアそのものが不要になるという意味ではありません。人間が画面上のボタンをクリックして業務を行う「人間のためのツール」としてのSaaSの時代が終わり、AIが裏側で自律的にタスクを完了させる時代へ移行しつつあることを指しています。
これまでのDX（デジタルトランスフォーメーション）は、業務プロセスをSaaSに置き換え、人間がそれを効率的に操作することに主眼が置かれていました。しかし、大規模言語モデル（LLM）を核とした「AIエージェント」の登場により、ソフトウェアは「操作対象」から、目標を与えるだけで業務を完遂する「代行者」へと進化しています。例えば、元記事でも触れられているように、従来はマーケティング担当者が手作業で送信していた見込み客への問い合わせ業務を、AIエージェントが瞬時に数倍の規模で実行するといった変化が既に始まっています。
「シート課金」の崩壊と成果ベースへの移行
この変化は、ソフトウェアの課金モデルにも大きな影響を与えます。従来のSaaSの多くは「1ユーザーあたり月額〇〇円」というシート課金（ID課金）モデルを採用していました。しかし、AIエージェントが普及すれば、多くの業務を少人数の担当者（あるいはAIのみ）で回せるようになるため、ツールを利用する「人間の数」は減少します。
その結果、今後のソフトウェア契約は、利用人数ではなく「AIが完了させたタスク数」や「創出した成果」に対する課金へとシフトしていくと考えられます。日本企業のIT予算管理においても、単なるライセンス費用の管理から、AIによる業務代行がもたらすROI（投資対効果）を厳密に評価する体制への転換が求められるでしょう。
日本のビジネス現場における「AIエージェント」の可能性と壁
深刻な労働力不足に直面している日本において、AIエージェントによる業務の自律化は大きな福音となり得ます。定型的なメール対応、経費精算の一次チェック、単純なコード生成などをAIに任せることで、人間はより創造的な業務に集中できるからです。
一方で、日本の商習慣や組織文化特有の壁も存在します。日本企業は伝統的に「プロセスの透明性」や「説明責任」を重視するため、AIがブラックボックスの中で勝手に判断し、行動することへの心理的・制度的抵抗感が強い傾向にあります。例えば、AIが不適切な文面で顧客にメールを送ってしまった場合、企業のレピュテーションリスク（評判毀損のリスク）は計り知れません。
ガバナンスと「Human-in-the-loop」の重要性
したがって、日本企業がAIエージェント型のソフトウェアを導入する際は、「完全自動化」を急ぐのではなく、「Human-in-the-loop（人間がループの中に入る）」の設計が不可欠です。AIが下書きや提案を行い、最終的な承認や送信ボタンのクリックは人間が行う、あるいはAIの行動範囲を厳格に制限（ガードレール設定）するといった運用です。
また、欧州のAI規制（EU AI Act）や日本のAI事業者ガイドラインなどの動向を注視し、利用するAIモデルが学習データに何を使用しているか、データプライバシーが守られているかを確認するガバナンス体制の構築も、プロダクト選定の重要な要件となります。
日本企業のAI活用への示唆
「SaaSの死」という言葉は過激に聞こえますが、実務的には「UI（ユーザーインターフェース）の消滅」と「バックエンドの知能化」を意味します。これを踏まえ、日本企業は以下の3点を意識すべきです。
1. 「操作」から「委任」への意識改革
単に使いやすいSaaSを導入するのではなく、「この業務プロセス自体をAIに委任できるか？」という視点でDXを再定義する必要があります。
2. データの整備と標準化
AIエージェントが自律的に動くためには、社内ドキュメントやデータが機械可読性の高い状態で整理されている必要があります。非構造化データの整備は急務です。
3. リスク許容度の定義と段階的導入
AIのハルシネーション（もっともらしい嘘）や誤動作のリスクをどこまで許容できるか、業務ごとにレベル分けを行いましょう。まずは社内向け業務や、人間によるダブルチェックが容易な領域から「エージェント化」を進めることが、現実的かつ効果的なアプローチです。