- 過去15年間にソフトウェアが産業全般を支配してきたように、今やAIエージェントがSaaS市場を置き換え始めている
- 開発者は単純なSaaSツールの代わりに、エージェントを活用してカスタムの社内ツールを自ら生成している
- この変化により、SaaSの更新契約や値上げに対する懐疑が広がり、企業は自社構築を現実的な代替案として検討している
- 保守負担はエージェントの自動化能力によって緩和され、既存のSaaSにもAPI変更などによる保守上の問題は存在する
- 単純なCRUD型バックオフィスSaaSが最大のリスク領域であり、技術力のある組織はこの変化を競争優位へ転換できる可能性がある
SaaSを代替するAIエージェントの台頭
- 過去15年間にソフトウェアが小売、メディア、金融などの産業を支配してきたように、AIエージェントがSaaSを代替する流れが現れている
- SaaSツールの需要は減少し、簡単な作業はエージェントが数分で解決できる
- ユーザーはもはやRetoolのようなツールを検討せず、自らダッシュボードを生成している
- Gemini 3、Claude Codeなどのエージェントは、UI/UXモックアップやプレゼンテーション作成など、非開発業務まで担っている
- たとえばClaude CodeはMarkdownをPDFに変換し、スライドを自動生成する
- 企業向けSaaSの更新契約時における値上げへの抵抗が増している
- 以前は自社構築が非現実的だったが、今では実際の代替案として検討されている
- SaaS製品の複雑さは多数の顧客要件を反映しているためだが、社内専用ツールは単一顧客中心で単純化できる
保守に対する反論と対応
- 主な反論は「自作したアプリを誰が保守するのか」という点
- バグ修正やセキュリティパッチは依然として必要だが、SaaSも保守品質が低いケースは少なくない
- エージェントは保守コストを大幅に削減する
- 例: サポート終了したライブラリの置き換え作業を自動化
AGENTS.md ファイルを通じてコードベースの説明を自動化し、知識流出の問題を緩和する
- SaaSにも保守リスクは存在する
- 例: API廃止と新APIへの移行によって大規模修正が必要になった事例が発生
- 技術力のある組織はSaaS依存度を下げ、自社構築を検討している
- ただし、非技術組織が全面的に置き換えるのはまだ難しい
SaaSの経済構造の変化
- SaaSの価値は**顧客成長速度と高いNRR（売上継続率）**に基づいている
- 新規顧客需要の減少により、販売・マーケティングコストの増加が予想される
- NRR低下がより大きな脅威
- 顧客が一部機能を自社ツールで置き換えたり、API経由でデータを取り込み社内ダッシュボードへ移行したりする
- 結果としてユーザーライセンス数の減少やアップグレード回避が起こる
- 既存SaaSモデルの中核だった高マージンな拡張構造が弱まる可能性がある
依然として堅牢なSaaS領域
- 高可用性・高信頼性（SLA）が求められるシステムは代替が難しい
- 例: 決済処理や中核インフラなどは、依然としてStripeのような専門SaaSが優位
- 大容量データ処理やネットワーク効果に基づくサービスも代替しにくい
- Slackや大規模データレイクなどは、社内構築が非効率
- 独自データを保有する企業は、むしろエージェント活用によって競争力を強化できる
- 金融・営業データなどは依然として高い価値を維持する
- 規制・コンプライアンス要件がある業界ではSaaS依存が続く
- 社内アプリを管理するSRE・DevOps人材の需要増加が予想される
最大のリスク領域と市場の分化
- 単純なCRUDベースのバックオフィスSaaSが最も大きな打撃を受ける
- 顧客データの上に単純なダッシュボードや分析機能を提供する製品群
- 顧客が自ら文書化した後、エージェントで再実装できる
- SaaS市場は技術力のある企業とそうでない企業に二分される見通し
- 前者は自社構築によってコスト削減と競争力強化を実現
- 後者はSaaSの値上げにより脆弱
- SaaSが消えるわけではないが、明確な差別化や独自知識のない製品は生き残りが難しい
- エージェントがどれほど速く複雑なシステム管理の水準まで進化するかが今後の変数として残る
1件のコメント
Hacker Newsのコメント
私は特定の業界バーティカルに特化したSaaS企業のCTOです
顧客には自力でツールを作る能力がなく、ほとんどの「システム」は Excel です
大企業2社が当社製品を複製して社内利用しようとしましたが、1社は断念し、もう1社もユーザーから「いまいち」と評価されました。これまで有料顧客を失ったことはありません
私たちは AIエージェント を積極的に活用して開発速度を上げていますが、それでもボトルネックは「何を作るべきかを知っていること」です。
製品の価値は、ユーザーが認識していない無数の ドメイン上の意思決定 にあります。こうした洞察は、社内開発者が1日で複製できるものではありません
しかし顧客が支払っているのはLLMラッパーではなく、それ以外の 99%の複雑な部分 — 難しい技術、反復業務、SLAとサポート体制です
銀行向けのLOBアプリを例にすると、顧客と毎日フィードバックをやり取りしなければ競争に遅れます
顧客がスピードについて来られないときは、当社の社員が一時的に顧客先に入って一緒に働くこともあります
チームのプロセスや予算制約なしに完成度の高いアプリを作れるようになりました
ただし、これから市場はずっと 混み合い、多様化していく と思います
私は PartsBox という電子部品在庫管理SaaSの創業者です
AIには不安もありますが、夜はちゃんと眠れています
顧客が問題の深さを知らないままAIで自前のアプリを作ってしまうのではと心配ですが、実際にはすでにスプレッドシートで似たことをやっています
本当に難しいのは コーディングではなくドメインモデリング です。現実世界の複雑なプロセスを理解し、使いやすさと複雑さの間でバランスを取ることです
ただし、こうしたモデルをうまく作れても 複製品 がすぐ後追いしてきます
業界ごとの ドメイン知識 はたいてい企業内部に閉じていて、学習データにも含まれていません
だからこそ、こうした業界の開発者はむしろ より安定した立場 にあります
AIを使ってバックエンドとフロントエンドの一部を修正し、2日でワークフローの問題を解決しました
完全なAIソリューションは非現実的ですが、オープンソース基盤にAIを載せれば カスタムの低コストソリューション を作れます
これはSaaSの広告チャネルを失わせ、製品を コモディティ化(commoditize) する危険があります
私はむしろ、AIが カスタム統合ソリューションの需要を爆発的に増やしている と見ています
特に製造業のように何十年も変わってこなかった業界で変化が始まっています
AIのおかげで、今でははるかに多くの 新しいソフトウェア が可能になっており、今後数年で爆発的に作られるでしょう
ただし依然として ドメイン知識 は重要で、AIを使うにも何を依頼すべきかを知っていなければなりません
ほとんどの顧客は今でも スプレッドシートとERP を扱っているレベルです
そのため変化は段階的に進むか、圧倒的な利点がある場合にしか起きません
2000年代初頭、大企業は社内ITチームでLOBアプリを作っていましたが、その後 SaaSがコスト効率 を武器に市場を席巻しました
今は再び 社内開発の時代 に戻っているようにも見えます
わざわざ解雇された社内IT人材を再雇用する必要はありません
この記事の論旨が理解できません。AIがSaaSを置き換える というのは、AIが自力で仕事をこなせる場合の話です
AIがコードを生成しても、依然として エンジニアリング、セキュリティ、運用 が必要です。それは高コストです
むしろSaaSのサブスクリプション料金を払ったほうがずっと安いです
社内アプリは保守コストを100%負担しますが、SaaSは顧客数Nに応じて1/Nだけ負担します
AIコードで置き換えられるのは、もともとSaaSとして作る価値がなかったものだけです
たとえば Retool のような製品は、SaaSというよりすでに 時代遅れになったツール です
たとえば Claude で5分でダッシュボードを作れるなら、わざわざ有料SaaSを使うでしょうか？
私は UI Bakery のような社内アプリビルダーを作っています
一部の顧客は年間10万ドルを超えるSaaS契約を解約しようとしています
多くのSaaSが維持されている理由は、たった1つの機能のためです
しかしカスタムツールへ移行すると、デプロイとライフサイクル管理 が新たな課題になります
一方で、固有データへのアクセス権 を持つSaaSは依然として強いです
たとえば HubSpotによるClearbit買収 は、顧客維持戦略として非常に理にかなっています
私は特定業種向けの カスタムERP を社内で開発中です
AIのおかげで、小規模チームでも カスタムソフトウェア を素早く作れるようになりました
いまや「ブティックソフトウェア」の時代が始まったと思います
AIによって私の生産性は少なくとも 4倍 になりました。
「2週間で十分に使える」製品を作れるのに、なぜ高価なSaaSを使う必要があるのでしょうか？
最初は速くても、やがて 脆くて複雑なシステム になってしまいます
人員、運用、休暇時のカバーまで考えれば、社内開発の総コストはSaaSよりずっと高くなります
セキュリティ、インフラ、DevOpsもすべて拡張しなければなりません
SaaSには ネットワーク効果 がありますが、社内ツールにはありません。結局SaaSのほうが安くつきます
ほとんどの企業は依然としてサービス利用を好みます
機能追加の要求も際限なく続き、AIエージェント は一部の作業（モデル設計など）には有用でも、企業の中核業務 では誤りが多いです
最近、多くの企業が エンタープライズSaaS更新見積もり を疑い始めています
しかし「AIがWorkdayやSalesforceを置き換える」というのは 魔法のような発想 です
現実的には Claude Code がそうした大規模システムを完成させることはできません
実際に使ったことがある人なら、その限界は分かるはずです
Jamin Ball の Clouded Judgement: Long Live Systems of Record のほうがはるかに現実的です
ただし小規模企業は、簡単なスクリプトで 生産性向上 を得られるようになりました
SaaSの価値は 顧客成長速度と高いNRR、そして 80〜90%の利益率 に支えられています
しかしAIトークンコストが加わると、その 利益構造が揺らぐ可能性 は大きいです