1月はソフトウェア株にとって厳しい月となった。市場心理は激しく揺れ動き、多くの場合、その要因はファンダメンタルズよりも、このセクターに重くのしかかる「一体何が」という一つの疑問に起因していた agentic AI ソフトウェアの将来にとってどのような意味を持つのでしょうか？”
最近の William Blair ある株式調査レポート*が、その雰囲気をよく表している。IGVソフトウェアETFは1月に約15％下落し、同ETFの歴史上、最も厳しい1月の一つとなった。重要なのは正確な数値そのものではない。重要なのは、それが何を意味しているかだ。すなわち、恐怖心が微妙なニュアンスを押しつぶし、市場が「ソフトウェア」を一つのカテゴリーとして扱っているということだ。しかし、現実には、それは2つの全く異なるカテゴリーに分かれつつある。.png/Zz1hMzk1NDA5NjBkOWExMWYxYjE3OWQ2YmQ3NzQ5OTA4Mw==?checkExpiry=false)
市場は「ソフトウェア」全般に対して厳しい評価を下しているが、ソフトウェア業界は二極化しつつある。
一方では、インターフェース中心で設定作業の多いソフトウェアがあり、そこではUIそのものが製品となっています。自律的なワークフローが主流となる世界では、その価値は低下していくでしょう。エージェントはますます画面を介さず、APIを介してタスクを実行するようになり、「画面上をポチポチとクリックする」ことが主な作業形態だった一部のカテゴリーは消滅していくでしょう。
一方で、APIファースト、データ中心、クラウドネイティブなプラットフォームがあります。この種のソフトウェアは、人間だけでなく機械によっても運用されることを前提に構築されており、オーケストレーション、統合、そして拡張性を実現するよう設計されています。エージェント時代において、価値はまさにそこに集中し、増幅していくことになるでしょう。
つまり、エージェントが存在する世界において、持続的な優位性はメニューやボタンから生まれるものではない。それは、データアーキテクチャ、セマンティクス、ワークフロー、そして接続性から生まれるのである。
Romain Boboe’s idea of an “interface tax” これはよく表している。製品の価値が、ユーザーが画面を操作し、延々と続くルールを設定することに依存すればするほど、自律性が重視されるこの時代において、ユーザー体験に摩擦が生じやすくなるのだ。
見落とされがちな点：AIは、しっかりと設計されたSaaSに取って代わることはできない（そして、そうすべきでもない）。
「AIがアプリを生成するようになる」という説が広く流布しており、エンタープライズ向けSaaSは不要になるという見方もある。しかし、現実の世界では、ミッションクリティカルなシステムはそうは機能しない。
AIは強力であり、ソフトウェアの構築や利用方法に間違いなく変革をもたらすでしょう。しかし、多くの企業分野において、設計の行き届いたSaaSを、エージェントによって生成・運用される「DIYシステム」に置き換えようとすると、コストやリスクが増大し、ビジネスの進行を遅らせてしまうことがよくあります。
AIがSaaSの終焉をもたらさない3つの理由
AIがSaaSの終焉をもたらさない3つの理由、そして、最も強力なSaaS企業がAIの価値をさらに高めるための独自の強みを持つ理由を以下に挙げます。
稼働コストの増加
AIは開発コストを、場合によっては大幅に削減します。しかし、実行時のコストは、多くの場合、かなり増加します。
従来のエンタープライズソフトウェアは、その処理の大部分がCPU上での決定論的な演算であるため、運用コストが比較的安価です。ユーザーが「レポートをエクスポート」をクリックしたり、クエリを実行したりする際の処理負荷は予測可能であり、比較的低コストで済みます。
主体性を持つAIは経済の仕組みを変える。
自然言語処理におけるQ&A、要約、情報抽出、推論ワークフロー、および多段階エージェントは、多くの場合GPUやその他のアクセラレータ上で推論処理を行うため、計算リソースを大量に消費します。個々の処理は、従来のデータベースクエリに比べて数桁も高い計算コストがかかることがあります。
つまり、「ソフトウェアの開発」自体は安くなるかもしれませんが、インテリジェントなソフトウェアの運用には、より多くのコストと複雑さが伴うようになるでしょう。まさにこの点において、AIネイティブのSaaSプラットフォームが真価を発揮します。それらは、顧客と混沌との間に位置する最適化の層となるのです。
- 高速性、低コスト、正確性が求められる領域（トランザクション、権限管理、ストレージ、台帳）には、決定論的システムを採用する。
- 確率論的AIは、測定可能な価値（支援、発見、統合、自動化）を生み出す場面にのみ導入すべきである。
- ハイブリッドインフラストラクチャを統合的に管理することで、顧客がGPUスケジューリング、プロンプトのキャッシュ、検索パイプライン、モデルルーティング、安全対策、コスト管理の専門家になる必要がなくなります。
つまり、能動的な時代においては、SaaSはAIに取って代わられるのではなく、インテリジェンスのコストを管理するプラットフォームとなるのです。
リスクの増大と、「サービス」の価値
SaaSにおける「サービス」という要素は、AIがエンタープライズソリューションを代替すると期待する人々からは見過ごされがちです。しかし、上場企業、規制産業、政府機関、そして業務上のリスクを懸念するあらゆる組織にとって、「サービス」は不可欠な要素です。
現代の企業には、確固たる信頼を置けるミッションクリティカルな取り組みが必要です：
- 可用性（および信頼できる稼働率の保証）
- セキュリティとコンプライアンス（SOC 2、HIPAA、ISO、監査対応性）
- データガバナンス（アクセス制御、保存期間、データリネージ、データ所在）
- サポートおよび運用（インシデント対応、SLA、トレーニング）
- 長期にわたる一貫性（「明日は今日とまったく同じように機能する」）
- 説明責任と信頼（肝心な時に失敗の責任は誰が負うのか？）
もしAIエージェントがアプリケーションを生成した場合、それが故障した午前3時に誰に連絡が入るのでしょうか？機密データが漏洩した際、規制当局の問い合わせに誰が対応するのでしょうか？システムがなぜその決定を下したのかを正確に証明できるのは誰なのでしょうか？
業務上の説明責任、ガバナンス、信頼性は依然として極めて重要な価値であり、自律型エージェントの時代になっても消えることはありません。むしろ、その重要性はさらに高まるでしょう。
つまり、 コードのコストが低下し、自律性が高まるにつれ、リスクのコストは高くなる。
市場投入までの期間の短縮：ドメイン知識の深さが生成コードに勝る
「AIがすべてを解決する」という見方は、SaaSソリューションの価値の大部分がコードの作成にあると想定しがちです。しかし、成熟したミッションクリティカルなエンタープライズシステムにおいては、それが当てはまることはほとんどありません。倉庫管理プラットフォームのようなシステムの場合、価値の20％程度がコードそのものに由来すると言えるでしょう。残りの80%は、応用されたドメイン知識、つまり、数千もの実稼働環境で実際に経験して初めて学べる、無数のエッジケースや運用上の現実です。例えば：
- 出荷通知には1,000個と記載されているものの、実数確認の結果997個しかなく、そのうち14個が破損している場合、部分受領をどのように処理すればよいでしょうか？
- これによって、割り当て、補充のトリガー、および在庫評価にどのような影響が及ぶのでしょうか？
- 棚卸差異は、SKUの回転率クラス、金額の閾値、または前回の全面棚卸からの経過時間に応じて、どのように異なるワークフローをトリガーするのでしょうか？
エンタープライズ向けSaaSを構築・運用するチームは、こうした状況を何度も経験してきました。その知見が製品に組み込まれているからこそ、商用プラットフォームは本番稼働初日から問題なく機能するのです。
カスタムビルドは、たとえAIによって加速されたものであっても、自分が知らないことを自覚していなかった点を発見するには、依然として何年もかかる。
つまり、 AIを組み込むことで、最新のSaaSはより高速かつ効率的になります。それは決して「オプション」ではありません。
SaaSの価値を再考する
事態が落ち着けば、AIがソフトウェアの価値を無差別に奪い去ることはないだろう。AIは、アーキテクチャの現実に基づいてソフトウェアの価値を再評価し、エンタープライズソフトウェアの伝統的な価値（信頼性、ガバナンス、説明責任、価値実現までの時間）に、AIの可能性と力を融合させて提供するSaaSプロバイダーを評価することになるだろう。
AIはSaaSの終焉をもたらすものではない。むしろ、市場において勝者とそれ以外の企業が明確に分かれる瞬間となるだろう。
*Arjun Bhatia ほか、「ファンダメンタルズではなく恐怖：センチメントの問題と、なぜ現在ソフトウェアセクターがこれほど困難な状況にあるのか」、ウィリアム・ブレア・エクイティ・リサーチ、テクノロジー・メディア・通信部門、2026年2月2日。
