投稿者 global-ai-media 
Anthropic社の「Claude Code」登場が、WixやMonday.comといったSaaS企業を擁するイスラエルのテック業界を震撼させています。これは単なる機能アップデートではなく、ソフトウェアの「Build（開発）」と「Buy（購入）」の境界線が消滅し始めたシグナルです。本稿では、この世界的潮流が日本のSIer構造や企業のIT戦略にどのような地殻変動をもたらすのか、実務的観点から解説します。
SaaS大国を揺るがす「自律型AIエージェント」の台頭
2024年以降、生成AIの主戦場は「チャットボット」から、自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」へと移行しています。その象徴的な出来事が、Anthropic社による「Claude Code」の発表です。これまで人間がSaaS（Software as a Service）の管理画面で行っていた複雑な操作や、エンジニアが手書きしていたコードを、AIがコマンド一つで自律的に実行・生成する能力を見せつけました。
元記事では、Monday.com（プロジェクト管理）やWix（Webサイト制作）といった、イスラエル発の著名なSaaS企業がこの技術によって脅かされている現状を伝えています。これまでは「Webサイトを作るならWixにお金を払う」「タスク管理ならMonday.comを使う」のが常識でしたが、AIエージェントが高度化すれば、「今のプロジェクトに最適な管理ツールをAIにその場で作らせる（使い捨てのマイクロアプリ化）」ことが可能になるからです。これは、月額課金で成立していたSaaSのビジネスモデルを根底から覆す可能性があります。
日本企業における「Build vs Buy」の再定義
この変化は、日本のIT戦略にも重大な問いを投げかけています。日本企業は伝統的に、業務要件をパッケージソフトに合わせるのではなく、業務に合わせてソフトウェアをカスタマイズすることを好む傾向があります。その結果、高コストなSI（システムインテグレーション）や、塩漬けになったレガシーシステムが生まれがちでした。
AIエージェントによる「ソフトウェア生成」のコストが極小化すれば、日本企業独特の「細かい業務要件」に合わせて、AIに専用ツールを即席で作らせるアプローチが合理的になる可能性があります。高額なSaaSを契約しても機能の2割しか使っていないという「SaaSの無駄遣い」を見直し、必要な機能だけを持つ軽量なツールを社内で内製（生成）する動きが加速するでしょう。
エンジニア不足とSIer構造へのインパクト
日本の慢性的なITエンジニア不足に対しても、AIエージェントは諸刃の剣となります。Claude Codeのようなツールは、仕様理解、コーディング、デバッグ、Git操作までを自律的に行います。これは、従来「初級〜中級エンジニア」や「協力会社のプログラマー」が担っていたタスクの大半を代替することを意味します。
日本の多重下請け構造（SIerモデル）において、単にコードを書くだけの業務価値は急激に低下します。一方で、AIエージェントに対して「どのようなシステムを作るべきか」を指示するアーキテクトや、生成されたコードの品質とセキュリティを担保するレビュー担当者の重要性は高まります。エンジニアは「書く人」から「AIを監督・指揮する人」へのスキルシフトが急務となります。
ガバナンスと「野良AIアプリ」のリスク
実務的な視点で忘れてはならないのが、ガバナンスのリスクです。誰もが簡単にAIでツールやアプリを作れるようになると、社内に管理不能な「野良アプリ」が乱立する恐れがあります。これを「シャドーIT」ならぬ「シャドーAI開発」と呼ぶべきかもしれません。
生成されたコードに脆弱性はないか、社内データが不適切に扱われていないか、そしてそのツールを作った本人が退職した後、誰がメンテナンスするのか。日本企業特有の厳格なコンプライアンス基準に照らすと、AIによる自動生成を無条件に許可することは危険です。AI活用のスピードを殺さずに、いかに品質とセキュリティを統制するか、新たなルール作りが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のAIエージェントの進化を踏まえ、日本の意思決定者や実務担当者は以下の点を考慮すべきです。
1. SaaSポートフォリオの棚卸しと選別
「なんとなく契約しているSaaS」を見直してください。汎用的な機能だけであれば、近い将来、Microsoft CopilotやClaude等のAI機能で代替可能になる可能性があります。高付加価値なSaaSと、AIで代替可能なツールを見極める必要があります。
2. 「AIによる内製化」を前提とした組織作り
外部ベンダーに丸投げするのではなく、社内の少数のエンジニアとAIエージェントを組み合わせて開発を行う「超・少人数開発体制」を試行してください。これはエンジニア不足の日本において、極めて有効な解決策になり得ます。
3. 生成コードのライフサイクル管理
AIが書いたコードは「書き捨て」ではありません。生成された成果物の所有権、保守責任、セキュリティチェックのプロセスを明確化し、AIガバナンスを「利用」だけでなく「開発」の領域まで拡張する必要があります。