投稿者 global-ai-media 
企業によるAIエージェントへの投資が過熱する一方で、その核心であるプロンプトが容易に模倣・移行可能である事実は、将来的なSaaS解約リスク（Churn）を示唆しています。本記事ではSaaStrの指摘を起点に、AIプロダクトの真の競争優位性と、日本企業が導入・開発時に見極めるべき本質的な価値について解説します。
高額契約の裏に潜む「プロンプトの可搬性」というリスク
現在、シリコンバレーを中心に「AIエージェント」を提供するスタートアップへの注目が集まっており、多くの大企業がこれらに対し、数千万円規模（6桁〜7桁ドル）の契約を結んでいます。特定の業務プロセスを自律的に遂行するAIエージェントは、劇的な業務効率化をもたらす期待があるためです。
しかし、SaaStrの記事が指摘するように、ここには大きな落とし穴があります。それは「プロンプトはポータブル（持ち運び可能）である」という事実です。従来のソフトウェアとは異なり、生成AIの挙動を決定づける指示（プロンプト）は自然言語で記述されており、そのロジックを解析・模倣することは比較的容易です。これは、導入企業が「この程度の機能なら、自社の基盤モデルで再現できる」と気づいた瞬間、高額なSaaS契約が解約されるリスク（Churn）が高いことを意味します。
「薄いラッパー」からの脱却と日本市場の特殊性
大規模言語モデル（LLM）のAPIを単に呼び出すだけの、いわゆる「薄いラッパー（Thin Wrapper）」と呼ばれるアプリケーションは、日本国内でも数多く登場しています。初期段階では、AIに不慣れな企業にとって「使いやすいUI」や「テンプレート化されたプロンプト」は価値を持ちますが、その価値は時間の経過とともに急速にコモディティ化（一般化）していきます。
特に日本のエンジニアリング現場やDX推進室では、Azure OpenAI ServiceやAmazon Bedrockなどを活用したセキュアな社内共通基盤の構築が進んでいます。SaaSベンダーが提供するAIエージェントの価値が「プロンプトの工夫」だけに留まる場合、セキュリティやコストの観点から、企業は外部SaaSを解約し、社内基盤（内製化）へと回帰する動きが加速するでしょう。
真の競争優位性は「データ」と「ワークフロー統合」へ
プロンプト自体が参入障壁になり得ない以上、AIエージェントが長期的に選ばれ続けるためには何が必要でしょうか。それは「独自データ」と「深いワークフロー統合」です。
単に文章を生成するだけでなく、企業の社内データベース（RAG）と密接に連携し、ERPやCRMなどの基幹システムに対して複雑なアクションを確実に実行できる能力が求められます。日本の商習慣においては、曖昧な承認フローや複雑な特例処理が存在するため、これらを吸収し、かつエンタープライズレベルのガバナンスを維持したまま動作するAIエージェントこそが、安易にリプレイスされない強固なポジションを築くことができます。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルな動向と日本の現状を踏まえ、意思決定者や実務者は以下の点に留意すべきです。
1. 導入企業（ユーザー）としての視点：
高額なAIツールを導入する際は、「そのツールの価値はプロンプトの工夫だけか、それとも独自のデータ処理やシステム連携にあるか」を厳しく評価してください。単なるプロンプトのパッケージであれば、将来的に自社基盤で安価に代替可能であるため、長期のロックイン契約は避けるのが賢明です。
2. 開発・提供企業としての視点：
AIサービスを開発する場合、プロンプトエンジニアリングそのものをコアコンピタンス（中核的な競争力）に据えるのは危険です。他社が容易に模倣できない「独自の学習データ」の蓄積や、日本の組織構造に即した「権限管理・承認フロー」の組み込みなど、LLMの外側にある実務的な機能拡充にリソースを割く必要があります。
3. 内製化と外部活用のバランス：
「プロンプトはポータブルである」という事実は、裏を返せば、優れたAIの挙動を自社に取り込みやすいということでもあります。外部の優れたAIエージェントの挙動から学びつつ、機密性の高い業務については、そのロジックを社内のセキュアな環境に移植（内製化）していくハイブリッドな戦略が、日本のAIガバナンスにおいては有効です。