AI時代のSaaSとETL

AIはソフトウェアを「作るコスト」を下げるが、「動かすコスト」は解決しない。
バフェット・コードの本質的な価値は「賢いデータの前処理」を代行することにあり、AI時代こそその重要性は増していく（といいなぁ、と僕は思っています）。

#saas_is_dead_jp

https://saasisdead.connpass.com/event/385368/

Transcript

1. https://www.buffett-code.com/ AI時代のSaaSとETL {“name”: “shoe116”, “company”: “バフェットコード”, “date”:”2026-03-25”} #saas_is_dead_jp
2. 今日話すこと 1. AIの解く課題、解かない課題 2. バフェット・コードとETL 3. データサービスなSaaSが、この先生きのこるには 4. まとめ
3. whoami: Shu Suzuki(@shoe116) - お仕事 - Yahoo! Japanの広告システム -> データ基盤 - Mercari/Merpayでデータ基盤 - Buffett Code共同創業 - （さくらインターネットの監視プラットフォームのお手伝い） - 好き - ロック、アイドル、アイリッシュ音楽 - おっさんになってからはアコギメイン https://shoe116.com
4. 予備知識(1): バフェットコードについて 企業情報を網羅している - 日本上場・未上場企業 - 米国の上場企業 - 個社別の詳細なページ 便利な企業横断の分析機能 - 条件検索（スクリーニング） - 企業比較（comps） - 資料検索 https://www.buffett-code.com/
5. 予備知識(2): ETLとバフェット・コード 1. ETL = 抽出・変換・格納してデータを「利用可能」に - E: データソースからデータをExtract（抽出） - T: データ形式・データ構造をTransform（変換） - L: 変換したデータをストレージにLoad（格納） 2. バフェット・コードの場合 - コンピュートコスト（AWSの料金）の大半はETL - batchが“L”したデータは、次のbatchの”E”になる 参考: 財務データを題材に、 ETLとは何であるかを考える
6. 予備知識(3): バフェット・コードの仕組み ネットの海に広がる 有象無象の企業データ crawler crawler importer importer データの流れ AWS S3 AWS ECS AWS Batch AWS RDS AWS RDS AWS ECS AWS ECS AWS Opensearch データ加工についての詳細は こちら batchの起動
7. AI時代のSaaSとETL
8. SaaSが提供する価値 「ソフトウェアそのもの」じゃなく「使う権利」を売る - 業務に必要な機能（ツール）を提供する - ソフトウェアのライフサイクル（作る・動かす）を丸ごと請 け負う
9. （現在の）AIが解く課題 ソフトウェアを作るコスト - 「開発コスト」が劇的（？）に低下 - 必要なときに必要なソフトウェアを内製することが可能に - 課題特化型SaaSの存在意義が揺らぐ => “SaaS Is Dead”
10. （現在の）AIの解かない課題 ソフトウェアを動かすコスト - 計算資源に関わるコストは一切下がらない （僕が書いてもClaudeが書いても、AWSに払う金額は同じ） - 「正しく動いていること」に責任を取るのは人間の仕事
11. #saas_is_dead について - 「作る」が安くなると、内製する選択肢が出てくる - それはそう - “作る”だけを代行するSaaSは、◯んだかも - 「動かす」を代行する価値は変わらない - 元々 “SaaS” の旨みはこれだったはず - Gitサーバの運用はしたくないから、GitHubを使う
12. バフェット・コードが「動かしている」もの 前述の通り、動かすコストの殆どはデータ処理 - Extract, Transform, Loadで財務データを利用可能に - Loadされたデータは次のデータ処理でExtractされる - 延々と続く、データの前処理（データパイプライン） - 顧客が「シュッと」データをExtractできる状態を目指す
13. 復習: バフェット・コードの仕組み ネットの海に広がる 有象無象の企業データ crawler crawler importer importer データの流れ AWS S3 AWS ECS AWS Batch AWS RDS AWS RDS AWS ECS AWS ECS AWS Opensearch batchの起動
14. バフェット・コードはSaaS ネットの海に広がる 有象無象の企業データ crawler crawler importer importer データの流れ AWS S3 AWS ECS AWS Batch AWS RDS AWS RDS AWS ECS AWS ECS AWS Opensearch batchの起動
15. バフェット・コードが提供する「動かす」 ETLの共通化による最適化と、データの資産化 - 一度にまとめて処理をする（スループットを上げる） - 作ったデータを使い回す（処理結果の資産化） - 多くのユーザが使うことでデータの質が担保される - コンピュートコストをユーザで “割り勘” バフェット・コードは “データの前処理” as a サービス
16. “データの前処理” as a サービスの提供する価値 データを自前で運用しない - 使われないデータは腐る（「誰かしらが使っている」のが重要） - 「データの質のチェック」が、一番ハイコスト コンピュートコストの最適化 - どうせ全員同じ前処理をやるので、積極的に使い回すべき - 都度実行だと割に合わない処理も、割り勘なら元が取れる
17. AI時代のデータ基盤としてのSaaS ◯んでいる場合ではない - AIはアクセスしやすいデータのみを好む（人と違って頑張ら ない） - データ処理は金食い虫、そのコストをAIは解決しない - AI時代こそ、「賢いデータの前処理」を売るべき
18. 今日のまとめ 1. AIはソフトウェアの「作る」を解決するが、「動かす」 を解決しない 2. バフェット・コードは“データの前処理” as a サービス 3. この先生きのこるには「AIがアクセスしやすいデータを 売る」のが良さそう
19. 最後に伝えたいこと 企業データは、バフェット・コード Web APIで！ https://docs.buffett-code.com/api/ We are hiring!! https://career.buffett-code.com/