「SaaSは2028年に消滅する」Argon & Coの予測、その真意とは？

「SaaSは2028年に消滅する」Argon & Coの予測、その真意とは？

皆さん、最近「SaaSが2028年までに消滅する」という、ちょっと耳を疑うような予測が飛び込んできたのをご存知ですか？正直なところ、私も最初にこのニュースを聞いた時は、「また大げさな話が出てきたな」と、少し懐疑的に構えてしまいました。だって、この20年間、AI業界の変遷を間近で見てきた人間として、SaaSがどれだけ企業に浸透し、ビジネスの根幹を支えてきたかを知っていますからね。あなたもきっと、同じような感覚を覚えたのではないでしょうか。

この大胆な予測を打ち出したのは、グローバルな経営コンサルティングファームであるArgon & Coです。彼らが発表したホワイトペーパー「IRIS. Enlightened AI with real ROI」の中で、特にオーストラリアの企業を中心に、従来のSaaSモデルが急速に放棄される可能性があると指摘しているんです。彼らの主張の核にあるのは、AIアプリケーションの驚異的なアジリティとカスタマイズ能力、そして変化する経済的圧力。これらがソフトウェアのあり方を根本から再定義する、というわけです。

個人的な経験から言わせてもらうと、新しい技術が登場するたびに「既存の何かが終わる」という予測は繰り返されてきました。例えば、クラウドコンピューティングが台頭した時も、オンプレミスソフトウェアの終焉が叫ばれましたし、モバイルアプリの普及期には、ウェブサイトの役割が問われたこともありました。しかし、実際には形を変えながら共存したり、新たな価値を生み出したりしてきたのが現実です。だからこそ、今回の「SaaS消滅」という言葉には、単なる煽り文句以上の、何か本質的な変化の兆候が隠されているのではないかと、深く掘り下げて考える必要があると感じています。

Argon & Coの予測を詳しく見ていくと、彼らが注目しているのは、AIがもたらす「超個別化」と「動的な最適化」の世界です。彼らのマネージングディレクターであるAiden Heke氏が強調するように、企業は生産性向上のためにAIを導入することが不可欠になっています。そして、そのAIを最大限に活用するためには、画一的な機能を提供するSaaSでは限界がある、という見立てなんですね。彼らがAPAC地域で展開している独自のAI・データオペレーションコンサルティング「IRIS」は、まさにその思想を具現化したものと言えるでしょう。IRISは、企業がAI戦略を策定し、AIと自動化ソリューションを実装し、そして新しいカテゴリーのAIソフトウェアを管理するためのプロプライエタリなエンタープライズプラットフォームを提供しています。

具体的な成功事例として、IRISがAIアシスタントを活用して人事部門の労力を70%削減したり、ERP処理の労力を70%削減したり、さらにはGenerative AIツールを使ってコンテンツ作成を5倍に加速させたりしたと報告されています。これは、AIが単なる補助ツールではなく、ビジネスプロセスそのものを再構築する「エージェント」として機能し始めていることを示唆しています。従来のSaaSが提供する固定されたワークフローでは対応しきれない、動的で、常に進化するビジネスニーズに、AIが直接、かつ柔軟に応えるようになる。これが、Argon & Coが描く未来の姿なのでしょう。

彼らの専門分野がサプライチェーン計画、運用パフォーマンス分析、調達、財務、IT戦略コンサルティングといった領域に及んでいることを考えると、彼らが提唱する「Industry 5.0」の文脈で、AIがどのように企業のオペレーションを根底から変えるかという視点は非常に説得力があります。IoT、Robotic Process Automation (RPA)、プロセスマイニング、スマートビジネスツールといった技術とAIが融合することで、企業はこれまで以上に高度な自動化と最適化を実現できるようになる。そうなると、特定の業務に特化したSaaSの機能は、AIエージェントが動的に生成・統合するモジュールの一部として組み込まれるようになるのかもしれません。

投資家の皆さんにとっては、これは大きなパラダイムシフトの予兆かもしれません。Ardian、Bridgepoint Development Capital V、The Carlyle Groupといった投資家がArgon & Coに投資していることからも、この分野への期待の高さが伺えます。これからは、単一のSaaSプロダクトに投資するのではなく、AIがビジネスプロセスを再構築するための基盤技術や、AIエージェントが利用する「コンポーザブルな機能群」を提供する企業に注目が集まるでしょう。Advyce & Company、PrexPartners、Pebble Business Transformation、M3 Consultancy、Fuzzy LogXといった彼らの積極的な買収も、この新しいエコシステムを構築するための布石と見ることができます。

技術者の皆さんには、これは新たな挑戦であり、同時に大きなチャンスです。Generative AIツールやAIアシスタントの開発はもちろんのこと、既存のSaaSをAIが活用しやすいようにAPI化したり、マイクロサービス化したりするスキルがますます重要になるでしょう。ブロックチェーンやデータサイエンスといった関連技術への理解も深め、AIが動的に連携する複雑なシステムを設計・構築できる能力が求められます。もはや、特定のアプリケーションの機能だけを考える時代ではないのかもしれません。

もちろん、SaaSが完全に消滅するというよりは、その形態が大きく進化し、AIと深く融合した「AIネイティブなサービス」へと変貌していく、と考える方が現実的かもしれません。SaaSという言葉が指すものが、今とは全く違う意味を持つようになる可能性もあります。あなたはどう感じますか？この予測は、単なる警鐘なのか、それとも本当に私たちのビジネスの未来を大きく変える予言なのでしょうか。個人的には、AIがもたらす変化の波は想像以上に大きく、柔軟に対応できる企業だけが生き残れる、そんな時代がすぐそこまで来ているように感じています。

「SaaSは2028年に消滅する」Argon & Coの予測、その真意とは？ 皆さん、最近「SaaSが2028年までに消滅する」という、ちょっと耳を疑うような予測が飛び込んできたのをご存知ですか？正直なところ、私も最初にこのニュースを聞いた時は、「また大げさな話が出てきたな」と、少し懐疑的に構えてしまいました。だって、この20年間、AI業界の変遷を間近で見てきた人間として、SaaSがどれだけ企業に浸透し、ビジネスの根幹を支えてきたかを知っていますからね。あなたもきっと、同じような感覚を覚えたのではないでしょうか。 この大胆な予測を打ち出したのは、グローバルな経営コンサルティングファームであるArgon & Coです。彼らが発表したホワイトペーパー「IRIS. Enlightened AI with real ROI

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このホワイトペーパーを詳しく読み解くと、彼らが「SaaSの消滅」という強い言葉で伝えようとしているのは、単に既存のSaaSプロダクトが使われなくなる、という表面的な話ではないことが分かります。むしろ、彼らはソフトウェアが企業に提供される「形」そのものが、AIの進化によって劇的に変化する、と予見しているのです。

具体的に、Argon & Coが指摘するSaaSモデルの限界とは何でしょうか。正直なところ、私たちも長年SaaSの恩恵を受けてきたからこそ、その「不便さ」には目を瞑りがちでした。しかし、AIの視点から見ると、従来のSaaSはいくつかの本質的な課題を抱えています。

まず一つ目は、その「硬直性」です。SaaSは、特定の業務プロセスを効率化するために、あらかじめ定義された機能とワークフローを提供します。これは多くの企業にとって導入のしやすさや標準化のメリットをもたらしましたが、同時に、企業の固有のニーズや、刻々と変化するビジネス環境への対応力を制限する要因でもありました。あなたも経験があるかもしれませんが、SaaSの機能を自社の業務に合わせるために、無理な運用を強いられたり、カスタマイズに膨大なコストがかかったりしたことはありませんか？

二つ目は、「データとプロセスの分断」です。企業は平均して数百ものSaaSを利用していると言われています。それぞれのSaaSが持つデータやプロセスは、API連携によって統合されることもありますが、多くの場合、サイロ化された状態にあります。AIが真価を発揮するためには、企業全体のデータとプロセスを横断的に学習し、洞察を導き出す必要がありますが、この分断がその障壁となっていました。

そして三つ目は、「ベンダーロックインとコスト構造」です。特定のSaaSに深く依存することで、企業はベンダー変更の自由を失い、高額な利用料を払い続けることになります。AIを活用したソリューションは、より動的で、コンポーネントベースのアプローチを可能にするため、このベンダーロックインの課題も解消される可能性がある、とArgon & Coは示唆しているのです。

では、AIがこれらの課題をどのように解決し、「SaaSの消滅」へと導くのでしょうか。彼らが描く未来では、AIは単なる「ツール」ではなく、企業のあらゆる業務プロセスに深く組み込まれた「インテリジェントなエージェント」として機能します。

想像してみてください。あなたは人事部門のマネージャーで、従業員のオンボーディングプロセスを改善したいと考えています。従来のSaaSでは、人事管理システム、タスク管理ツール、コミュニケーションツールなどをそれぞれ使い分け、手動で連携させる必要がありました。しかし、AIエージェントが中心となる未来では、あなたはただ「新しい従業員がスムーズにオンボーディングできるよう、最適なプロセスを構築して」と指示するだけでいいのです。

AIエージェントは、企業内のあらゆるシステム（既存のSaaS、データベース、コミュニケーションツールなど）から必要な情報を取得し、状況に応じて最適なワークフローを動的に生成します。必要であれば、Generative AIを使ってオンボーディング資料を自動作成したり、従業員のスキルセットや過去のパフォーマンス履歴に基づいて、最適な研修プログラムを提案したりするでしょう。そして、これらの機能は、特定のSaaSに固定されるのではなく、AIエージェントがその場で「呼び出す」小さなモジュールやサービスとして提供される、というわけです。

これが、Argon & Coが提唱する「コンポーザブルなアーキテクチャ」の真髄です。彼らは、未来のソフトウェアは、特定のベンダーが提供する巨大なモノリシックなアプリケーションではなく、AIエージェントが自由に組み合わせて使える、小さな、再利用可能な「機能コンポーネント」の集合体になると考えています。既存のSaaSが持つ機能も、APIを通じてこれらのコンポーネントの一部として活用されることになるでしょう。

個人的な経験から言わせてもらうと、この「コンポーザブル」という考え方は、ここ数年でIT業界のトレンドとして浮上してきていました。マイクロサービスアーキテクチャやAPIエコノミーの発展は、まさにこの方向性を示唆していた

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このホワイトペーパーを詳しく読み解くと、彼らが「SaaSの消滅」という強い言葉で伝えようとしているのは、単に既存のSaaSプロダクトが使われなくなる、という表面的な話ではないことが分かります。むしろ、彼らはソフトウェアが企業に提供される「形」そのものが、AIの進化によって劇的に変化する、と予見しているのです。

具体的に、Argon & Coが指摘するSaaSモデルの限界とは何でしょうか。正直なところ、私たちも長年SaaSの恩恵を受けてきたからこそ、その「不便さ」には目を瞑りがちでした。しかし、AIの視点から見ると、従来のSaaSはいくつかの本質的な課題を抱えています。

まず一つ目は、その「硬直性」です。SaaSは、特定の業務プロセスを効率化するために、あらかじめ定義された機能とワークフローを提供します。これは多くの企業にとって導入のしやすさや標準化のメリットをもたらしましたが、同時に、企業の固有のニーズや、刻々と変化するビジネス環境への対応力を制限する要因でもありました。あなたも経験があるかもしれませんが、SaaSの機能を自社の業務に合わせるために、無理な運用を強いられたり、カスタマイズに膨大なコストがかかったりしたことはありませんか？

二つ目は、「データとプロセスの分断」です。企業は平均して数百ものSaaSを利用していると言われています。それぞれのSaaSが持つデータやプロセスは、API連携によって統合されることもありますが、多くの場合、サイロ化された状態にあります。AIが真価を発揮するためには、企業全体のデータとプロセスを横断的に学習し、洞察を導き出す必要がありますが、この分断がその障壁となっていました。

そして三つ目は、「ベンダーロックインとコスト構造」です。特定のSaaSに深く依存することで、企業はベンダー変更の自由を失い、高額な利用料を払い続けることになります。AIを活用したソリューションは、より動的で、コンポーネントベースのアプローチを可能にするため、このベンダーロックインの課題も解消される可能性がある、とArgon & Coは示唆しているのです。

では、AIがこれらの課題をどのように解決し、「SaaSの消滅」へと導くのでしょうか。彼らが描く未来では、AIは単なる「ツール」ではなく、企業のあらゆる業務プロセスに深く組み込まれた「インテリジェントなエージェント」として機能します。

想像してみてください。あなたは人事部門のマネージャーで、従業員のオンボーディングプロセスを改善したいと考えています。従来のSaaSでは、人事管理システム、タスク管理ツール、コミュニケーションツールなどをそれぞれ使い分け、手動で連携させる必要がありました。しかし、AIエージェントが中心となる未来では、あなたはただ「新しい従業員がスムーズにオンボーディングできるよう、最適なプロセスを構築して」と指示するだけでいいのです。

AIエージェントは、企業内のあらゆるシステム（既存のSaaS、データベース、コミュニケーションツールなど）から必要な情報を取得し、状況に応じて最適なワークフローを動的に生成します。必要であれば、Generative AIを使ってオンボーディング資料を自動作成したり、従業員のスキルセットや過去のパフォーマンス履歴に基づいて、最適な研修プログラムを提案したりするでしょう。そして、これらの機能は、特定のSaaSに固定されるのではなく、AIエージェントがその場で「呼び出す」小さなモジュールやサービスとして提供される、というわけです。

これが、Argon & Coが提唱する「コンポーザブルなアーキテクチャ」の真髄です。彼らは、未来のソフトウェアは、特定のベンダーが提供する巨大なモノリシックなアプリケーションではなく、AIエージェントが自由に組み合わせて使える、小さな、再利用可能な「機能コンポーネント」の集合体になると考えています。既存のSaaSが持つ機能も、APIを通じてこれらのコンポーネントの一部として活用されることになるでしょう。

個人的な経験から言わせてもらうと、この「コンポーザブル」という考え方は、ここ数年でIT業界のトレンドとして浮上してきていました。マイクロサービスアーキテクチャやAPIエコノミーの発展は、まさにこの方向性を示唆していましたよね。個々の機能を独立したサービスとして提供し、それらをAPIで連携させることで、柔軟性と拡張性を高める。これは、現代のシステム開発において、もはや常識となりつつあります。

しかし、AIがもたらす変化は、このコンポーザブルな考え方をさらに一段階上のレベルへと引き上げます。従来のマイクロサービスやAPIエコノミーは、あくまで人間が事前に設計し、プログラムした連携に基づいて機能していました。しかし、AIエージェントは、与えられた目標に対し、自律的に最適な機能コンポーネントを探索し、組み合わせ、実行する能力を持っています。つまり、人間が「どう連携させるか」を細かく指示する必要がなくなり、AIがその場の状況に応じて「最も効果的な連携」を動的に生成するようになる、ということです。

これは、企業にとって計り知れないメリットをもたらします。まず、圧倒的な柔軟性です。市場の変化や顧客ニーズの多様化に、ソフトウェアがリアルタイムで適応できるようになります。新しいビジネス要件が発生しても、既存のコンポーネントを再利用したり、AIが新たなコンポーネントを生成したりすることで、迅速に対応できる。これは、従来のSaaSでは考えられなかったスピード感です。

次に、コスト効率の最適化。不要な機能に対して高額なSaaS利用料を払い続ける必要がなくなります。必要な時に、必要な機能コンポーネントだけをAIエージェントが呼び出すため、利用に応じた最適なコスト構造を実現しやすくなるでしょう。また、ベンダーロックインのリスクも大幅に軽減されます。特定のSaaSに依存するのではなく、多くのベンダーが提供するコンポーネントの中から、AIが最適なものを選択できるようになるからです。

そして何より、イノベーションの加速です。AIエージェントが既存の機能コンポーネントを組み合わせるだけでなく、Generative AIの能力を活用して、これまでになかった新しい機能やワークフローを「創造」する可能性も秘めています。これは、企業が競争優位性を確立するための強力な武器となるでしょう。

では、この変化は、既存のSaaSベンダーにとって何を意味するのでしょうか。正直なところ、これは大きな転換期であり、同時に新たなチャンスでもあります。SaaSプロダクトが文字通り「消滅」するわけではありません。むしろ、SaaSが持つ価値ある機能が、より粒度の細かい「サービスコンポーネント」として再定義され、AIエージェントが利用しやすい形で提供されるようになる、と考えるべきです。

SaaSベンダーは、自社のプロダクトをAIエージェントが活用しやすいAPI群として提供し、コンポーザブルなエコシステムの一員となることが求められます。つまり、単一のアプリケーションとして閉じこもるのではなく、他のAIやサービスと連携するためのオープンな姿勢と、堅牢なAPI戦略が不可欠になるでしょう。また、自社でAIエージェントを開発し、特定の業務領域に特化した「AIネイティブSaaS」へと進化させる道も考えられます。例えば、特定の業界に特化した会計SaaSが、AIエージェントを内蔵し、自動で経費精算や予算編成を行い、経営者に最適化された財務戦略を提案する、といった具合です。

このパラダイムシフトは、投資家の皆さんにとっては、新たな投資機会とリスクの両方をもたらします。従来のSaaS企業のバリュエーション評価は、その成長性や顧客基盤だけでなく、AIネイティブな進化への対応力や、コンポーネント化への戦略も加味されるようになるでしょう。

注目すべき投資対象としては、以下のような領域が挙げられます。

• AIエージェント開発プラットフォームやAI基盤技術（大規模言語モデル、推論エンジン、エージェントオーケストレーションツールなど）を提供する企業。
• 高精度なデータセットや、AIが学習・利用しやすい形式でデータを管理・提供する企業。AIの性能はデータに大きく依存するため、その重要性は増す一方です。
• 特定の業界や業務に特化した、AIが活用しやすい「機能コンポーネント」をAPI経由で提供する企業。これらは、未来の「SaaSの部品」となるでしょう。
• AIと連携を前提としたセキュリティソリューションや、AIによるコンサルティング・導入支援サービス。新しい技術の導入には、常に専門家のサポートが不可欠です。

リスクとしては、AI技術の進化が非常に速く、投資対象の見極めが難しい点が挙げられます。また、AIの倫理的な問題、データプライバシー、そして各国の規制動向も注視が必要です。しかし、この大きな波に乗ることができれば、これまで以上のリターンを得られる可能性も秘めている、と個人的には感じています。

技術者の皆さんには、これはまさに

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技術者の皆さんには、これはまさに新たな挑戦であり、同時に大きなチャンスです。Generative AIツールやAIアシスタントの開発はもちろんのこと、既存のSaaSをAIが活用しやすいようにAPI化したり、マイクロサービス化したりするスキルがますます重要になるでしょう。ブロックチェーンやデータサイエンスといった関連技術への理解も深め、AIが動的に連携する複雑なシステムを設計・構築できる能力が求められます。もはや、特定のアプリケーションの機能だけを考える時代ではないのかもしれません。

個人的な経験から言わせてもらうと、私たち技術者は常に変化の波に揉まれながらスキルをアップデートしてきました。かつてはCOBOLやC言語が主流だった時代から、Java、Python、JavaScriptへと移り変わり、データベースもリレーショナルからNoSQLへ、インフラもオンプレミスからクラウドへと進化を遂げてきました。今回のAIによる変革も、その歴史の延長線上にある、と捉えることができます。

SaaS開発に携わってきた皆さんのドメイン知識は、決して無駄になることはありません。むしろ、その知識こそが、AIエージェントに「何をさせたいのか」「どのような判断基準を持たせるべきか」を教え込む上で、かけがえのない財産となります。例えば、特定の人事SaaSのワークフローを熟知しているエンジニアは、その知識を活かして、より効率的で人間らしいオンボーディングをAIエージェントに設計させることができるでしょう。これからは、単にコードを書くだけでなく、AIに指示を出す「プロンプトエンジニアリング」のスキルや、AIの挙動を設計する「AIアーキテクト」としての視点が求められるようになります。

また、AIが企業のデータと深く連携していく中で、データガバナンス、セキュリティ、プライバシー保護の重要性はこれまで以上に高まります。AIエージェントが企業内の機密情報を扱うようになるため、そのアクセス権限の管理や、不正利用を防ぐための仕組み作りは、技術者にとって喫緊の課題となるでしょう。ブロックチェーン技術が、データの信頼性や透明性を確保する上で、新たな役割を果たす可能性も秘めています。

この変化は、企業文化そのものにも大きな影響を与えるはずです。AIエージェントが日常業務に深く組み込まれることで、従業員はより創造的で戦略的な業務に集中できるようになります。しかし、そのためには、AIを単なるツールとしてではなく、チームの一員として受け入れ、その能力を最大限に引き出すための組織的な学習と適応が必要です。データに基づいた意思決定がこれまで以上に求められ、AIが提供する洞察を理解し、活用できる人材の育成も急務となるでしょう。

もちろん、AIがもたらす変化には、倫理的な課題も伴います。AIの判断が公平であるか、透明性が確保されているか、そしてその結果に対する責任の所在はどこにあるのか。これらは、技術者だけでなく、経営者や社会全体で議論し、解決していかなければならないテーマです。個人的には、技術開発と並行して、AI倫理やガバナンスに関する専門知識を持つ人材の需要も高まると見ています。

Argon & Coの「SaaS消滅」という言葉は、私たちに強烈なインパクトを与え、思考を促すための「警鐘」だと私は捉えています。SaaSという「箱」がなくなるのではなく、その中身、つまり「機能」や「サービス」が、AIという強力な接着剤によって、より柔軟に、よりインテリジェントに再構築される。それが、彼らが本当に伝えたいメッセージなのではないでしょうか。

未来のソフトウェアは、単一のSaaSプロダクトとして提供されるのではなく、AIエージェントが状況に応じて呼び出す「コンポーネント」や「マイクロサービス」の集合体となる。そして、既存のSaaSベンダーは、自社の強みである機能やドメイン知識を、このAIネイティブなエコシステムの中で、いかに価値あるコンポーネントとして提供できるかが問われることになるでしょう。

この大きな変革の波は、決して他人事ではありません。私たちがこれまで培ってきた知識と経験を土台に、新たな技術と概念を貪欲に学び、未来のソフトウェアのあり方を共に創造していく。そんなエキサイティングな時代が、まさに今、始まろうとしています。この予測を悲観的に捉えるのではなく、未来を切り拓くための大きなチャンスとして、あなたも私も、柔軟な思考と行動で、この変化の先に広がる可能性を追求していきましょう。

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「技術者の皆さんには、これはまさに新たな挑戦であり、同時に大きなチャンスです。Generative AIツールやAIアシスタントの開発はもちろんのこと、既存のSaaSをAIが活用しやすいようにAPI化したり、マイクロサービス化したりするスキルがますます重要になるでしょう。ブロックチェーンやデータサイエンスといった関連技術への理解も深め、AIが動的に連携する複雑なシステムを設計・構築できる能力が求められます。もはや、特定のアプリケーションの機能だけを考える時代ではないのかもしれません。」

個人的な経験から言わせてもらうと、私たち技術者は常に変化の波に揉まれながらスキルをアップデートしてきました。かつてはCOBOLやC言語が主流だった時代から、Java、Python、JavaScriptへと移り変わり、データベースもリレーショナルからNoSQLへ、インフラもオンプレミスからクラウドへと進化を遂げてきました。今回のAIによる変革も、その歴史の延長線上にある、と捉えることができます。

SaaS開発に携わってきた皆さんのドメイン知識は、決して無駄になることはありません。むしろ、その知識こそが、AIエージェントに「何をさせたいのか」「どのような判断基準を持たせるべきか」を教え込む上で、かけがえのない財産となります。例えば、特定の人事SaaSのワークフローを熟知しているエンジニアは、その知識を活かして、より効率的で人間らしいオンボーディングをAIエージェントに設計させることができるでしょう。これからは、単にコードを書くだけでなく、AIに指示を出す「プロンプトエンジニアリング」のスキルや、AIの挙動を設計する「AIアーキテクト」としての視点が求められるようになります。

また、AIが企業のデータと深く連携していく中で、データガバナンス、セキュリティ、プライバシー保護の重要性はこれまで以上に高まります。AIエージェントが企業内の機密情報を扱うようになるため、そのアクセス権限の管理や、不正利用を防ぐための仕組み作りは、技術者にとって喫緊の課題となるでしょう。ブロックチェーン技術が、データの信頼性や透明性を確保する上で、新たな役割を果たす可能性も秘めています。例えば、AIが利用するデータの来歴をブロックチェーンで記録し、その信頼性を保証するといった応用も考えられます。

この変化は、企業文化そのものにも大きな影響を与えるはずです。AIエージェントが日常業務に深く組み込まれることで、従業員はより創造的で戦略的な業務に集中できるようになります。しかし、そのためには、AIを単なるツールとしてではなく、チームの一員として受け入れ、その能力を最大限に引き出すための組織的な学習と適応が必要です。データに基づいた意思決定がこれまで以上に求められ、AIが提供する洞察を理解し、活用できる人材の育成も急務となるでしょう。正直なところ、この「AIリテラシー」は、これからのビジネスパーソンにとって必須のスキルになる、と個人的には感じています。

もちろん、AIがもたらす変化には、倫理的な課題も伴います。AIの判断が公平であるか、透明性が確保されているか、そしてその結果に対する責任の所在はどこにあるのか。これらは、技術者だけでなく、経営者や社会全体で議論し、解決していかなければならないテーマです。個人的には、技術開発と並行して、AI倫理やガバナンスに関する専門知識を持つ人材の需要も高まると見ています。特に、AIの「ブラックボックス」問題を解消し、その判断プロセスを説明可能にするための技術（XAI: Explainable AI）の研究開発は、今後ますます重要になるでしょう。

Argon & Coの「SaaS消滅」という言葉は、私たちに強烈なインパクトを与え、思考を促すための「警鐘」だと私は捉えています。SaaSという「箱」がなくなるのではなく、その中身、つまり「機能」や「サービス」が、AIという強力な接着剤によって、より柔軟に、よりインテリジェントに再構築される。それが、彼らが本当に伝えたいメッセージなのではないでしょうか。

未来のソフトウェアは、単一のSaaSプロダクトとして提供されるのではなく、AIエージェントが状況に応じて呼び出す「コンポーネント」や「マイクロサービス」の集合体となる。そして、既存のSaaSベンダーは、自社の強みである機能やドメイン知識を、このAIネイティブなエコシステムの中で、いかに価値あるコンポーネントとして提供できるかが問われることになるでしょう。これは、SaaSベンダーにとって、自社のビジネスモデルを根本から見直し、よりオープンで連携しやすいプラットフォームへと進化させる絶好の機会でもあります。

この大きな変革の波は、決して他人事ではありません。私たちがこれまで培ってきた知識と経験を土台に、新たな技術と概念を貪欲に学び、未来のソフトウェアのあり方を共に創造していく。そんなエキサイティングな時代が、まさに今、始まろうとしています。この予測を悲観的に捉えるのではなく、未来を切り拓くための大きなチャンスとして、あなたも私も、柔軟な思考と行動で、この変化の先に広がる可能性を追求していきましょう。

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「SaaSは2028年に消滅する」Argon & Coの予測、その真意とは？ 皆さん、最近「SaaSが2028年までに消滅する」という、ちょっと耳を疑うような予測が飛び込んできたのをご存知ですか？正直なところ、私も最初にこのニュースを聞いた時は、「また大げさな話が出てきたな」と、少し懐疑的に構えてしまいました。だって、この20年間、AI業界の変遷を間近で見てきた人間として、SaaSがどれだけ企業に浸透し、ビジネスの根幹を支えてきたかを知っていますからね。あなたもきっと、同じような感覚を覚えたのではないでしょうか。 この大胆な予測を打ち出したのは、グローバルな経営コンサルティングファームであるArgon & Coです。彼らが発表したホワイトペーパー「IRIS. Enlightened AI with real ROI」の中で、特にオーストラリアの企業を中心に、従来のSaaSモデルが急速に放棄される可能性があると指摘しているんです。彼らの主張の核にあるのは、AIアプリケーションの驚異的なアジリティとカスタマイズ能力、そして変化する経済的圧力。これらがソフトウェアのあり方を根本から再定義する、というわけです。 個人的な経験から言わせてもらうと、新しい技術が登場するたびに「既存の何かが終わる」という予測は繰り返されてきました。例えば、クラウドコンピューティングが台頭した時も、オンプレミスソフトウェアの終焉が叫ばれましたし、モバイルアプリの普及期には、ウェブサイトの役割が問われたこともありました。しかし、実際には形を変えながら共存したり、新たな価値を生み出したりしてきたのが現実です。だからこそ、今回の「SaaS消滅」という言葉には、単なる煽り文句以上の、何か本質的な変化の兆候が隠されているのではないかと、深く掘り下げて考える必要があると感じています。 Argon & Coの予測を詳しく見ていくと、彼らが注目しているのは、AIがもたらす「超個別化」と「動的な最適化」の世界です。彼らのマネージングディレクターであるAiden Heke氏が強調するように、企業は生産性向上のためにAIを導入することが不可欠になっています。そして、そのAIを最大限に活用するためには、画一的な機能を提供するSaaSでは限界がある、という見立てなんですね。彼らがAPAC地域で展開している独自のAI・データオペレーションコンサルティング「IRIS」は、まさにその思想を具現化したものと言えるでしょう。IRISは、企業がAI戦略を策定し、AIと自動化ソリューションを実装し、そして新しいカテゴリーのAIソフトウェアを管理するためのプロプライエタリなエンタープライズプラットフォームを提供しています。 具体的な成功事例として、IRISがAIアシスタントを活用して人事部門の労力を70%削減したり、ERP処理の労力を70%削減したり、さらにはGenerative AIツールを使ってコンテンツ作成を5倍に加速させたりしたと報告されています。これは、AIが単なる補助ツールではなく、ビジネスプロセスそのものを再構築する「エージェント」として機能し始めていることを示唆しています。従来のSaaSが提供する固定されたワークフローでは対応しきれない、動的で、常に進化するビジネスニーズに、AIが直接、かつ柔軟に応えるようになる。これが、Argon & Coが描く未来の姿なのでしょう。 彼らの専門分野がサプライチェーン計画、運用パフォーマンス分析、調達、財務、IT戦略コンサルティングといった領域に及んでいることを考えると、彼らが提唱する「Industry 5.0」の文脈で、AIがどのように企業のオペレーションを根底から変えるかという視点は非常に説得力があります。IoT、Robotic Process Automation (RPA)、プロセスマイニング、スマートビジネスツールといった技術とAIが融合することで、企業はこれまで以上に高度な自動化と最適化を実現できるようになる。そうなると、特定の業務に特化したSaaSの機能は、AIエージェントが動的に生成・統合するモジュールの一部として組み込まれるようになるのかもしれません。 投資家の皆さんにとっては、これは大きなパラダイムシフトの予兆かもしれません。Ardian、Bridgepoint Development Capital V、The Carlyle Groupといった投資家がArgon & Coに投資していることからも、この分野への期待の高さが伺えます。これからは、単一のSaaSプロダクトに投資するのではなく、AIがビジネスプロセスを再構築するための基盤技術や、AIエージェントが利用する「コンポーザブルな機能群」を提供する企業に注目が集まるでしょう。Advyce & Company、PrexPartners、Pebble Business Transformation、M3 Consultancy、Fuzzy LogXといった彼らの積極的な買収も、この新しいエコシステムを構築するための布石と見ることができます。 技術者の皆さんには、これは新たな挑戦であり、同時に大きなチャンスです。Generative AIツールやAIアシスタントの開発はもちろんのこと、既存のSaaSをAIが活用しやすいようにAPI化したり、マイクロサービス化したりするスキルがますます重要になるでしょう。ブロックチェーンやデータサイエンスといった関連技術への理解も深め、AIが動的に連携する複雑なシステムを設計・構築できる能力が求められます。もはや、特定のアプリケーションの機能だけを考える時代ではないのかもしれません。

個人的な経験から言わせてもらうと、私たち技術者は常に変化の波に揉まれながらスキルをアップデートしてきました。かつてはCOBOLやC言語が主流だった時代から、Java、Python、JavaScriptへと移り変わり、データベースもリレーショナルからNoSQLへ、インフラもオンプレミスからクラウドへと進化を遂げてきました。今回のAIによる変革も、その歴史の延長線上にある、と捉えることができます。

SaaS開発に携わってきた皆さんのドメイン知識は、決して無駄になることはありません。むしろ、その知識こそが、AIエージェントに「何をさせたいのか」「どのような判断基準を持たせるべきか」を教え込む上で、かけがえのない

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財産となります。例えば、特定の人事SaaSのワークフローを熟知しているエンジニアは、その知識を活かして、より効率的で人間らしいオンボーディングをAIエージェントに設計させることができるでしょう。これからは、単にコードを書くだけでなく、AIに指示を出す「プロンプトエンジニアリング」のスキルや、AIの挙動を設計する「AIアーキテクト」としての視点が求められるようになります。

個人的には、この変化は技術者にとって非常にエキサイティングだと感じています。これまで私たちが作り上げてきたソフトウェアのロジックやビジネスプロセスに関する深い理解が、AIという新たな強力なツールを使いこなすための「羅針盤」となるのですから。ただ決められた仕様通りに実装するだけでなく、AIの可能性を最大限に引き出し、ビジネス課題を解決するための最適な「対話」を設計する能力が、これからの技術者には求められるでしょう。

また、AIが企業のデータと深く連携していく中で、データガバナンス、セキュリティ、プライバシー保護の重要性はこれまで以上に高まります。AIエージェントが企業内の機密情報を扱うようになるため、そのアクセス権限の管理や、不正利用を防ぐための仕組み作りは、技術者にとって喫緊の課題となるでしょう。ブロックチェーン技術が、データの信頼性や透明性を確保する上で、新たな役割を果たす可能性も秘めています。例えば、AIが利用するデータの来歴をブロックチェーンで記録し、その信頼性を保証するといった応用も考えられます。データの改ざんを防ぎ、誰がいつ、どのようなデータにアクセスし、AIがどう利用したかを追跡できる仕組みは、AIが社会に深く浸透する上で不可欠になるはずです。正直なところ、この分野はまだ発展途上ですが、技術者として深く関わる価値のある領域だと私は見ています。

この変化は、企業文化そのものにも大きな影響を与えるはずです。AIエージェントが日常業務に深く組み込まれることで、従業員はより創造的で戦略的な業務に集中できるようになります。ルーティンワークや単純なデータ入力、報告書作成といった反復的なタスクはAIに任せ、人間はより高度な判断、問題解決、そして人間ならではの共感や創造性を必要とする仕事に時間を割けるようになるでしょう。これは、企業にとって生産性向上だけでなく、従業員のエンゲージメントを高め、より働きがいのある環境を作り出すチャンスでもあります。

しかし、そのためには、AIを単なるツールとしてではなく、チームの一員として受け入れ、その能力を最大限に引き出すための組織的な学習と適応が必要です。AIが提供する洞察を理解し、活用できる「AIリテラシー」は、これからのビジネスパーソンにとって必須のスキルになる、と個人的には感じています。データに基づいた意思決定がこれまで以上に求められ、AIとの協働を通じて新しい価値を生み出すマインドセットが、組織全体に浸透していく必要があるでしょう。マネージャー層は、AIがもたらす変化を理解し、チームメンバーがAIを効果的に活用できるようサポートする役割が大きくなります。

もちろん、AIがもたらす変化には、倫理的な課題も伴います。AIの判断が公平であるか、特定のバイアスを含んでいないか、透明性が確保されているか、そしてその結果に対する責任の所在はどこにあるのか。これらは、技術者だけでなく、経営者や社会全体で議論し、解決していかなければならないテーマです。特に、AIの「ブラックボックス」問題を解消し、その判断プロセスを説明可能にするための技術（XAI: Explainable AI）の研究開発は、今後ますます重要になるでしょう。個人的には、技術開発と並行して、AI倫理やガバナンスに関する専門知識を持つ人材の需要も高まると見ています。法整備の動きも加速する中で、技術と倫理の両面からAIの健全な発展を支える視点が不可欠です。

Argon & Coの「SaaS消滅」という言葉は、私たちに強烈なインパクトを与え、思考を促すための「警鐘」だと私は捉えています。SaaSという「箱」がなくなるのではなく、その中身、つまり「機能」や「サービス」が、AIという強力な接着剤によって、より柔軟に、よりインテリジェントに再構築される。それが、彼らが本当に伝えたいメッセージなのではないでしょうか。

未来のソフトウェアは、単一のSaaSプロダクトとして提供されるのではなく、AIエージェントが状況に応じて呼び出す「コンポーネント」や「マイクロサービス」の集合体となる。そして、既存のSaaSベンダーは、自社の強みである機能やドメイン知識を、このAIネイティブなエコシステムの中で、いかに価値あるコンポーネントとして提供できるかが問われることになるでしょう。これは、SaaSベンダーにとって、自社のビジネスモデルを根本から見直し、よりオープンで連携しやすいプラットフォームへと進化させる絶好の機会でもあります。単にサブスクリプションでアプリケーションを提供するだけでなく、AIエージェント向けのAPIを充実させ、開発者コミュニティを育成し、自社の機能を新たな形で「サービス」として提供する戦略が求められるでしょう。正直なところ、この変革に対応できないSaaSベンダーは、厳しい競争に直面することになるかもしれません。

この大きな変革の波は、決して他人事ではありません。私たちがこれまで培ってきた知識と経験を土台に、新たな技術と概念を貪欲に学び、未来のソフトウェアのあり方を共に創造していく。そんなエキサイティングな時代が、まさに今、始まろうとしています。この予測を悲観的に捉えるのではなく、未来を切り拓くための大きなチャンスとして、あなたも私も、柔軟な思考と行動で、この変化の先に広がる可能性を追求していきましょう。 —END—

「SaaSは2028年に消滅する」Argon & Coの予測、その真意とは？ 皆さん、最近「SaaSが2028年までに消滅する」という、ちょっと耳を疑うような予測が飛び込んできたのをご存知ですか？正直なところ、私も最初にこのニュースを聞いた時は、「また大げさな話が出てきたな」と、少し懐疑的に構えてしまいました。だって、この20年間、AI業界の変遷を間近で見てきた人間として、SaaSがどれだけ企業に浸透し、ビジネスの根幹を支えてきたかを知っていますからね。あなたもきっと、同じような感覚を覚えたのではないでしょうか。 この大胆な予測を打ち出したのは、グローバルな経営コンサルティングファームであるArgon & Coです。彼らが発表したホワイトペーパー「IRIS. Enlightened AI with real ROI」の中で、特にオーストラリアの企業を中心に、従来のSaaSモデルが急速に放棄される可能性があると指摘しているんです。彼らの主張の核にあるのは、AIアプリケーションの驚異的なアジリティとカスタマイズ能力、そして変化する経済的圧力。これらがソフトウェアのあり方を根本から再定義する、というわけです。 個人的な経験から言わせてもらうと、新しい技術が登場するたびに「既存の何かが終わる」という予測は繰り返されてきました。例えば、クラウドコンピューティングが台頭した時も、オンプレミスソフトウェアの終焉が叫ばれましたし、モバイルアプリの普及期には、ウェブサイトの役割が問われたこともありました。しかし、実際には形を変えながら共存したり、新たな価値を生み出したりしてきたのが現実です。だからこそ、今回の「SaaS消滅」という言葉には、単なる煽り文句以上の、何か本質的な変化の兆候が隠されているのではないかと、深く掘り下げて考える必要があると感じています。 Argon & Coの予測を詳しく見ていくと、彼らが注目しているのは、AIがもたらす「超個別化」と「動的な最適化」の世界です。彼らのマネージングディレクターであるAiden Heke氏が強調するように、企業は生産性向上のためにAIを導入することが不可欠になっています。そして、そのAIを最大限に活用するためには、画一的な機能を提供するSaaSでは限界がある、という見立てなんですね。彼らがAPAC地域で展開している独自のAI・データオペレーションコンサルティング「IRIS」は、まさにその思想を具現化したものと言えるでしょう。IRISは、企業がAI戦略を策定し、AIと自動化ソリューションを実装し、そして新しいカテゴリーのAIソフトウェアを管理するためのプロプライエタリなエンタープライズプラットフォームを提供しています。 具体的な成功事例として、IRISがAIアシスタントを活用して人事部門の労力を70%削減したり、ERP処理の労力を70%削減したり、さらにはGenerative AIツールを使ってコンテンツ作成を5倍に加速させたりしたと報告されています。これは、AIが単なる補助ツールではなく、ビジネスプロセスそのものを再構築する「エージェント」として機能し始めていることを示唆しています。従来のSaaSが提供する固定されたワークフローでは対応しきれない、動的で、常に進化するビジネスニーズに、AIが直接、かつ柔軟に応えるようになる。これが、Argon & Coが描く未来の姿なのでしょう。 彼らの専門分野がサプライチェーン計画、運用パフォーマンス分析、調達、財務、IT戦略コンサルティングといった領域に及んでいることを考えると、彼らが提唱する「Industry 5.0」の文脈で、AIがどのように企業のオペレーションを根底から変えるかという視点は非常に説得力があります。IoT、Robotic Process Automation (RPA)、プロセスマイニング、スマートビジネスツールといった技術とAIが融合することで、企業はこれまで以上に高度な自動化と最適化を実現できるようになる。そうなると、特定の業務に特化したSaaSの機能は、AIエージェントが動的に生成・統合するモジュールの一部として組み込まれるようになるのかもしれません。 投資家の皆さんにとっては、これは大きなパラダイムシフトの予兆かもしれません。Ardian、Bridgepoint Development Capital V、The Carlyle Groupといった投資家がArgon & Coに投資していることからも、この分野への期待の高さが伺えます。これからは、単一のSaaSプロダクトに投資するのではなく、AIがビジネスプロセスを再構築するための基盤技術や、AIエージェントが利用する「コンポーザブルな機能群」を提供する企業に注目が集まるでしょう。Advyce & Company、PrexPartners、Pebble Business Transformation、M3 Consultancy、Fuzzy LogXといった彼らの積極的な買収も、この新しいエコシステムを構築するための布石と見ることができます。 技術者の皆さんには、これは新たな挑戦であり、同時に大きなチャンスです。Generative AIツールやAIアシスタントの開発はもちろんのこと、既存のSaaSをAIが活用しやすいようにAPI化したり、マイクロサービス化したりするスキルがますます重要になるでしょう。ブロックチェーンやデータサイエンスといった関連技術への理解も深め、AIが動的に連携する複雑なシステムを設計・構築できる能力が求められます。もはや、特定のアプリケーションの機能だけを考える時代ではないのかもしれません。 個人的な経験から言わせてもらうと、私たち技術者は常に変化の波に揉まれながらスキルをアップデートしてきました。かつてはCOBOLやC言語が主流だった時代から、Java、Python、JavaScriptへと移り変わり、データベースもリレーショナルからNoSQLへ、インフラもオンプレミスからクラウドへと進化を遂げてきました。今回のAIによる変革も、その歴史の延長線上にある、と捉えることができます。 SaaS開発に携わってきた皆さんのドメイン知識は、決して無駄になることはありません。むしろ、その知識こそが、AIエージェントに「何をさせたいのか」「どのような判断基準を持たせるべきか」を教え込む上で、かけがえのない財産となります。例えば、特定の人事SaaSのワークフローを熟知しているエンジニアは、その知識を活かして、より効率的で人間らしいオンボーディングをAIエージェントに設計させることができるでしょう。これからは、単にコードを書くだけでなく、AIに指示を出す「プロンプトエンジニアリング」のスキルや、AIの挙動を設計する「AIアーキテクト」としての視点が求められるようになります。

個人的には、この変化は

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