AI時代のソフトウェアの戦略や”SaaS is Dead”に関して、Product/AIのPodcastで私の考えを色々話しました。
少しテキストで内容を紹介・補足したいと思います。

①まずビジネス的な話以前の前提として、AIエージェントとかワークフローと呼ばれているものの捉え方について。大雑把には
- AIワークフロー: 手続的に処理を定義して上から実行しますというもの
- AIエージェント: ゴールを伝えると、ゴールに向かって色々試行錯誤しながら進んでいくもの
などと分類されますが、根本的には「そのシステムがどれくらい自律的/agenticか」という、程度の問題だと思います。極端な話、プログラミング言語は、人間がコンピューターでやりたいことをプログラムで表現すると、それを実行するコンピューターの環境に合わせてコンパイルしてくれるので、コンパイルされた機械語に比べると、ほんの少しだけagenticだと考えています。（コンパイルなど事前定義されたルールに従うものと今のAIは質的に違うという反論はあり得ますが、LLMも計算モデルとしては決定的であり、中身が超複雑なだけで上からデータを事前に決められた通りに処理しているのは変わりません。）雑に書けば機械語 < プログラミング言語 < 古典的なML < LLM、のように、agencyのスペクトラムがあります。大切なのは、必ずしもagencyが高い方が常にいいというわけではなく、速度・安定性・コストとのトレードオフがある中で、ユースケース・UXに応じて、適切なものを選択することだと思います。（Ai Workforceでも、プログラム、AIワークフロー、agentic workflowそれぞれを定義して実行するエンジンがあります。）

②その上で “SaaS is Dead” については、定義がまず気になります。 ソフトウェアの提供形態としての”SaaS”は変わらないと思いますが、ここでは多分 “既存のSaaS” みたいな意味だと理解しています。その上で “Dead” というのが、”不要になる・存在しなくなる” なのか、 “競争優位性ではなくなる” もしくは “GTMの肝ではなくなる” なのかの違いは重要と思います。

そもそも、元々SaaS市場が生まれやすかったのは、AIがなくても会社を横断して業務を型化してPMFしやすかった領域だと考えています。特にそのような領域では、上記の通り、agencyが意図的に低いシステムがユーザーにとって便利なことも多く（例: 経費精算用にドラえもんを買いたいか？）、既存のSaaSにはその点で一定の資産があると思います。そうではない、つまり企業ごとの固有性が高い業務領域は、AIの進化によって新たにチャンスが生まれたと思います。（Ai Workforceはこちらをターゲットにしています。）いずれにせよ、既存製品も新規の製品も、データ・ロジック・UIそれぞれのレイヤーで、agencyの度合いを設計し直す必要があるとは思います。

agencyを高めて型を減らすことで、一つの製品でより広い市場をカバーできるチャンスが生まれると思います。ExcelはAI以前のそのような製品の代表格で、Excelはデータ分析なり請求書作成なり顧客名簿なり幅広く使われますが、ほぼ全てのユースケースについて他の良い製品があります。しかし、普及して手元にあり、使い方に慣れているExcelが使われます。特にエンタープライズはシステム切り替え・社内普及のハードルが高いためこの側面がより強いと考えています。（Ai Workforceはエンタープライズをターゲットにしています。）色々な用途の機能を最小限積み上げるという意味で最小公倍数的とも言えるし、用途それぞれの要件をできる限りで満たすという意味で最大公約数的とも言えます。

以上です。Podcastリンクはこちらです！
https://t.co/BGFwfJM2Y5 December 12, 2025