生成AIやAIエージェントの進化を背景に、「SaaS is Dead（SaaSの死）」という言葉が広く使われるようになりました。AIが人に代わって業務アプリケーションを操作することで、従来のSaaSを不要にするのではないかという見方が広がり、実際にSaaS企業の株価が大きく変動する場面も見られています。

本記事では、「SaaSの死」と呼ばれる現象の背景を説明し、AI時代に情シスがどのような視点でSaaSと向き合うべきかを解説します。

「SaaSの死」が意味するものとは

「SaaSの死」はSaaSそのものが消滅することを指すわけではなく、SaaS企業に対する株式市場の評価の変化を象徴する言葉です。AIエージェントの進化の影響はあるものの、短期間でSaaSが不要になるとは考えにくいでしょう。

SaaS企業に対する市場の反応

近年、AIエージェントに関する発表が相次いでおり、それに伴って複数のSaaS企業の株価が急落する場面が見られました。AIが業務を自律的に処理するようになれば、SaaSの価値が低下するのではないかという懸念が広がったためです。なお、投資家は将来のリスクや期待に敏感に反応するため、実際の業務環境が変化するよりも先に市場の評価が動くことは珍しくありません。

AIが人間の代わりに業務を処理するというストーリーは非常にインパクトが強く、市場の期待や不安を一気に高めました。その結果、これまで高成長を前提として評価されてきたSaaS企業に対して、成長の持続性や収益の確実性をより厳しく問う空気が強まっています。

AIエージェントはSaaSを置き換えるのか

AIエージェントは、自然言語の指示に基づいて複数のシステムを横断しながら業務を進める可能性があります。そのため、データ入力や単純な事務処理など、一部の業務はAIによって効率化される可能性があります。しかし、企業で利用するシステムの観点から見ると、AIが短期間でSaaSを置き換える可能性は低いと考えられます。

企業システムには、処理の再現性や監査対応、内部統制、権限管理といった多くの要件があります。AIが出力した結果が同じ条件で再現できるのか、意思決定の過程を説明できるのかといった点は、依然として課題として残ります。AIの登場によって課金モデルや予算配分の考え方が変わる可能性はあるものの、SaaSが直ちに不要になるとは考えにくいでしょう。

残るSaaSと淘汰されやすいSaaSの違い

業務プロセスに深く組み込まれ、法令対応やデータ基盤としての役割を担うSaaSは、引き続き価値を持ちます。一方で、代替が容易で付加価値の低いSaaSは、AIの進化やIT予算の見直しの中で淘汰されやすいでしょう。

残るSaaSの特徴

会計や労務、契約管理などの領域では、法令対応や監査への対応が不可欠です。制度改正は継続的に行われるため、これらの対応を自社で内製し続けることは大きな負担となります。そのため、制度改正への対応を継続的に提供するSaaSは今後も重要な役割を担うと考えられます。

また、複数の部門や外部サービスと連携しながら、データをリアルタイムで同期させる基盤型のSaaSは、簡単に代替できるものではありません。特に顧客情報や契約情報といった重要なデータを蓄積し、業務プロセスの中核に組み込まれているSaaSは、移行コストも高く簡単には置き換えられません。さらに、多くの企業で共有されてきた業務のベストプラクティスを内包している点も、SaaSの価値を支える重要な要素です。

淘汰されやすいSaaSの特徴

担当者が工夫すれば表計算ソフトで代替できる程度の機能しか持たないツールや、利用頻度が低く業務フローに深く組み込まれていないSaaSは、見直しの対象になりやすいでしょう。

単純作業の自動化のみを価値としているSaaSの場合、AIの進化によってその優位性は薄れます。価格に対する付加価値を明確に説明できないSaaSは、IT予算の見直しの際に削減対象となる可能性があります。AIという代替手段が現実的になることで、「とりあえず契約している」のようなSaaSは淘汰の対象となり得るでしょう。

AI時代に情シスが直面するリスクとは

情シスにとってAI時代の本質的なリスクは、AIによる安易なシステム内製化が生む運用リスクと、SaaSの突然のサービス終了にあります。市場のトレンドに振り回されるのではなく、業務継続性の観点からリスクを整理しておくことが重要です。

内製化した場合の運用リスク

コード生成技術の進歩によって、「動くもの」を短期間で作ることは以前よりも容易になりました。AIを活用すれば、業務システムを素早く構築できるという期待も高まっています。しかし、業務要件は常に変化し、法制度も改正され続けています。システムを長期的に運用するためには、継続的な改修、安定運用、セキュリティ対応、監査対応といった体制を維持しなければなりません。

内製化は費用を抑えられるように見えることがありますが、長期的には運用負債を抱えるリスクがあります。SaaSの利用料には、機能だけでなく保守やサポート、責任分担の対価が含まれていることを意識しておきましょう。

サービス終了への備え

情シスにとって現実的なリスクは、SaaS企業の株価の変動ではなく、サービスの終了です。スタートアップのSaaSや、正式な承認を経ずに導入されたツールが業務の一部を支えているケースは少なくありません。こうしたSaaSが突然停止すれば、業務は大きく混乱する可能性があります。

そのため、SaaSの棚卸しや依存関係の可視化、代替策の検討は平時から進めておくことが重要です。業務部門や経営層と連携し、「このSaaSが止まったら何が起きるのか」を具体的に把握しておきましょう。

AI時代におけるSaaSとの向き合い方

AIと共存し、業務に深く組み込まれたSaaSは今後も価値を持ち続けますが、付加価値が曖昧なSaaSは見直しの対象になりやすいでしょう。情シスは、業務への組み込み度、データの重要性、代替コストといった観点からSaaSを冷静に評価する必要があります。業務継続性と価値創出を両立させるシステム設計を行うことが、これからの情シスに求められます。

AI時代の情報システム部門は、“ツールを管理する立場”から“業務と価値を設計する立場”へと役割が変化していきます。