生み出すことです。 出典) Is SaaS dead? Not quite, but it’s evolving rapidly を翻訳 https://www.cio.com/article/3627921/is-saas-dead-not-quite-but-its-evolving-rapidly.html SaaS is Dead … ? “ 複数のSaaSアプリケーションを理解する“エージェント層”を作るわけです。これまでSaaSアプリケーションはビジネスロ ジックとCRUD(Create/Read/Update/Delete)の塊でしたが、そのCRUD部分をアプリの外側でオーケストレーショ ンする形になるのが大きな変化だと思います。 出典) 「SaaSは死んだのか?」サティア・ナデラが語るAI時代のクラウドビジネス https://note.com/daka1/n/n6ba507aa0b1b
複数の SaaS を統合するこ とに価値 • エージェントの受託開発など もこの領域 • 例) Cursor, Devin etc SaaS + AI Core Player S a a S A AIエージェント層 S a a S B S a a S C S a a S D SaaS + Single Agent (AI Function) エージェントA S a a S A AIエージェント層 S a a S B S a a S C S a a S D Agent Supplier Agentic SaaS Platformer • SaaS 自体が非常に独自性が 強い or 支配的ポジション • AI で自身の利便性向上 • 更に、様々なエージェントから利 用されることで競合優位を維持 • 例) Figma, Notion etc • Vertical SaaS(強い参入障壁) + マルチプロダクト • AIエージェントにもドメイン固有 要件が求められる • 例) 医療SaaS+エージェント、金 融SaaS+エージェント etc エージェントB MCP S a a S A S a a S B
• SaaS側のAPIのエコシステムの価値は一定残存 • (現時点では)SaaS側がMCPを公開するメリットが 薄い = エージェントとSaaS がセットで提供される ことが重要 S a a S A AIエージェント層 S a a S B S a a S C S a a S D Agentic SaaS Platformer • AI エージェント自体にも Domain Specific な要 件が求められ参入障壁が高い ◦ 例) 業法対応、業種別のガイドラインへの適 応、AI倫理・AI活用リスクへの対応、エージェ ントの振る舞いに対する免責
ス ト レ ー タ ー AI ワークフロー (医療書類作成) AI ワークフロー (薬事設計) AI ワークフロー (医療コミュニティ) AI ワークフロー (患者フォロー) and so on ... T o o l C a ll LLM Hub SaaS SaaS SaaS LLM LLM LLM • シンプルなワークフロー • 説明可能性、安全性、コントロール性 • 相互認証 • 個人情報の取り扱い • DPA • データ保存 Region の制約 • 性能、コストの制約 • セキュア通信 • Hard Law(個人情報保護法、業法) • Soft Law(3省2ガイドライン)
A AIエージェント層 S a a S B S a a S C S a a S D Microsoft Dragon Copilot Vertex AI Search for Healthcare 脅威 Agentic Web/OS こうなると、、、 • SaaS は本当にDBラッパーに成り下がる • 競合との差別化もしにくく、該当の業種の プロダクト自体が均質化 = 相対的に価値 が下がっていく
A AIエージェント層 S a a S B S a a S C S a a S D Microsoft Dragon Copilot Vertex AI Search for Healthcare 脅威 チャンス Agentic Web/OS S a a S A Domain Speciftc AI Agent 層 S a a S B S a a S C S a a S D Generic AI Agent 層 Agentic Web/OS KAKEHASHI Pharmacy AI