ポストSaaS時代：レンタルソフトウェアの終焉？生成AIがITコストを劇的に削減する方法 ― 「as-a-service」から「as-you-own」へ
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公開日: 2025年12月12日 / 更新日: 2025年12月12日 – 著者: Konrad Wolfenstein
ポストSaaS時代：レンタルソフトウェアの終焉？生成AIがITコストを劇的に削減する方法 ― 「サービスとして」から「所有物として」へ ― 画像：Xpert.Digital
生成AIがクラウド経済の基盤を揺るがす
借家人から所有者へ: なぜ私たちはすぐにソフトウェアを再び所有することになるのか
サブスクリプション経済の終焉: 生成 AI が「サービスとしてのソフトウェア」の基盤を破壊している理由。
20年以上にわたり、デジタル経済には暗黙のルールが横行していました。それは、ソフトウェアは買うものではなく、レンタルするものだということです。「サービスとしてのソフトウェア」（SaaS）モデルは企業に柔軟性を約束し、Salesforce、HubSpot、Adobeといったプロバイダーは、無制限のサブスクリプション料金で莫大な利益を上げていました。しかし、2024年、かつて株式市場の寵児だった企業の株価が大幅に下落したことは、この黄金時代が崩壊しつつあることを示しています。これは単なる循環的な市場の低迷ではなく、根本的な構造変化の前兆なのです。
この大変革の原因は、生成型人工知能（GAI）の急速な台頭です。SaaSは標準化されたソリューションを数百万人のユーザーに貸し出すことを目的として設計されていますが、AIは今や全く逆のこと、つまり「オンデマンド」でカスタマイズされたソフトウェアの作成を可能にしています。LLM（大規模言語モデル）を使えば、わずか数秒で独自の無駄のないツールを生成できるのに、なぜ企業は肥大化した機能パッケージに高額な月額料金を支払い続ける必要があるのでしょうか？
私たちは「ポストSaaS時代」の幕開けを迎えています。この新たな局面において、ソフトウェアはサービスから独自の資産へと再び変貌を遂げつつあります。焦点は、中央集権型プラットフォームから、分散型でAIを駆使した社内開発へと移行しています。これは、ITコストの大幅な削減と技術独占からの独立性向上を約束するだけでなく、資本市場全体にデジタルによる価値創造の意味を再考させる契機となります。
以下の 17 項目の分析では、ソフトウェア パラダイムのこの変化が市場にどのような変化をもたらすのか、なぜ「デジタル オーナーシップ」が復活を遂げているのか、そしてソフトウェアがもはやサブスクライブされるのではなく生成される世界で企業が生き残るためにどのような戦略を開発する必要があるのかを強調しています。
ソフトウェアパラダイムの崩壊
過去20年間、SaaS（Software-as-a-Service）は、他のどのモデルよりもデジタルビジネスの世界を席巻してきました。SaaSは、プロバイダーにとって予測可能な収益、ユーザーにとってのアジャイルな統合、そして高度なソフトウェア機能の民主化を約束してきました。しかし、2024年以降、このモデルが経済的および構造的な限界に達しつつある兆候がますます強まっています。HubSpot（年初来-45%）、Monday.com（年初来-33%）、Salesforce（年初来-20%）といった株価パフォーマンスは、単なる循環的な市場調整ではなく、より深刻な変化のプロセスを示唆しています。
理由は多岐にわたります。SaaSモデルは、継続的な料金、高い粗利益率、そして集中型インフラストラクチャによる規模の経済によって成功しています。しかし、生成型人工知能（GAI）、自動開発、そしてローカルコンピューティング能力の進歩により、これらの中核となる要素はますます圧迫されています。企業は、AIツールを使って生成またはカスタマイズできるソフトウェアに、今後もレンタル料を支払い続けるべきかどうか疑問視し始めています。
SaaSの成功のための経済的レシピとそのアキレス腱
SaaSは、従来のライセンス型ソフトウェアの非効率性に対する進化的な対応策として登場しました。高額な初期費用と複雑な保守費用の代わりに、定期的なアップデート、クラウドアクセス、そしてユーザーフレンドリーな拡張性を提供するサブスクリプションモデルが確立されました。このモデルは巨額の時価総額を牽引し、Salesforce、Adobe、Atlassian、ServiceNowは、これまでプラットフォームのネットワーク効果でしか説明できなかった利益率を達成しました。
しかし、経済的な優位性、すなわち「サブスクリプション・フライホイール」にはリスクも伴います。プロバイダーは、価格上昇を正当化し、顧客ロイヤルティを確保するために、常に新機能を追加していく必要があります。同時に、価格圧力も高まっています。市場をリードするSaaS企業のほぼすべてが、過去5年間で顧客獲得コスト（CAC）を倍増させている一方で、純継続率は低下しています。これは、このビジネスモデルが成熟している一方で、コストが上昇し、飽和状態にあることを意味します。
AI を活用したソフトウェア生成は、かつて SaaS が従来のライセンス モデルに取って代わったのと同じように、この構造的な弱点を露呈させる可能性があります。
「生成的生産経済」の台頭
2023年頃から、新たなソフトウェアロジックが登場しています。それは、集中型のデプロイメントではなく、AIを活用した「オンデマンド生成」です。GPT-4、Claudeといった基盤モデル、そしてMistralやLlama 3.2といったオープンソースシステムにより、最小限の人的介入で、自律的なコード生成、データ構造化、ユーザーインターフェース設計、そしてエンタープライズインフラへの統合が可能になります。
例えば、中規模企業は生成AIを活用することで、ERPやコミュニケーションシステムに完全に統合された社内CRMシステムを数時間で構築、生成、導入できるようになりました。外部SaaSサブスクリプションは不要です。この変革は経済に大きな影響を与えます。
価値創造は、ライセンス料やサービス料から、一度限りのターゲットを絞った創出へと移行しつつあります。ソフトウェアは再び資本資産となり、レンタルではなく企業が所有する存在になりつつあります。このパラダイムシフトの経済的核心は、取引コストの削減、集中的な価格設定の排除、そしてデジタルツールの抜本的な個別化にあります。
パーソナライズされたソフトウェアの構造的なコスト優位性
従来のSaaSモデルは平均的なユーザーを対象としており、幅広いターゲットグループに対して画一的な機能セットを提供しています。これは必然的に複雑さ、オーバーヘッド、そして機能の肥大化につながります。企業は実際には使用しないモジュールに料金を支払うことが多く、重要なカスタマイズは高額なエンタープライズ向けプランや統合機能を通じてしか実現できません。
AIベースのソフトウェア生成はまさにこの問題を解決します。システムは特定のユースケース、ビジネスプロセス、データ構造を分析し、不要な機能を排除したカスタマイズされたツールを生成します。これにより、デジタル的に「軽量」なシステムが実現し、パフォーマンスが向上し、依存性が低く、ガバナンスも強化されます。
経済的な観点から見ると、これが鍵となります。企業がアプリケーションごとに一度だけ料金を支払う場合、従来のSaaSプロバイダーの顧客生涯価値（CLV）は大幅に低下します。同時に、保守、トレーニング、ローカルコンピューティングの提供など、全く異なる利益構造を持つ新たなマージンモデルが生まれています。
「ソフトウェアスタック」から「ソフトウェアストリーム」へ
従来のITアーキテクチャは、インフラストラクチャ、プラットフォーム、アプリケーションの階層化モデルを採用しています。各レイヤーにはコストがかかり、管理も必要です。SaaSはアプリケーションレイヤーに位置付けられ、複雑さを抽象化し、サブスクリプション構造を通じて安定したキャッシュフローを確保します。
ポストSaaSの世界では、これらのレイヤーは融合します。生成AIはコードを生成するだけでなく、インフラストラクチャ（AWS、Azure、オンプレミスサーバーなど）を動的にオーケストレーションします。アプリケーションはもはやインストールされるのではなく、必要に応じて合成されます。このシナリオでは、企業が固定のソフトウェア契約を維持するという考え方は時代錯誤に思えます。
「ソフトウェア ストリーム」とは、データとモデルから生み出される流動的で状況に応じて生成されるツールを指します。これらは短命ですが、特定の目的に合わせて精密に最適化されています。この一時性はIT部門の従来の考え方とは矛盾しますが、長期的には総所有コスト（TCO）を削減します。
企業戦略と市場メカニズムへの影響
ソフトウェアが独自製品に戻ると、提供者とユーザーの間の力関係が変化します。企業はソフトウェアの設計に対するコントロールを取り戻す一方で、SaaSが集合的なデータベースを通じて実現してきたイノベーションの集積へのアクセスを失います。
SaaSプロバイダーにとって、これは製品オーケストレーターからプラットフォームオーケストレーターへと自らのポジショニングを再構築する必要があることを意味します。将来的には、ソフトウェアを販売するのではなく、AIベースのソフトウェアジェネレーターを構成、保守、そしてセキュリティ保護する能力を販売するようになるはずです。したがって、競争は機能の複雑さから、モデルの専門知識とデータ主権へと移行しています。
市場側では、この発展は既存の技術独占のアンバンドリングにつながっています。多くの小規模なAIモデルや専門性の高いオープンソースシステムが、以前は集中化されていた機能を担っています。これにより参入障壁は低下しますが、同時にエコシステムの分断化も進んでいます。ネットワーク効果は依然として重要ですが、具体的な応用レベルよりも、データとモデルの空間においてより顕著です。
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経済学者は「知識自動化資本」という言葉をますます多く用いています。これは知識を体系的に再生産する新しい形態の資本です。AIは労働力を代替するのではなく、知的能力を飛躍的に向上させる生産要素になりつつあります。この意味で、ソフトウェア生成は知識そのものを自動化する一形態と言えるでしょう。
これは、企業がもはやIT人材への投資を主眼とするのではなく、AIの専門知識とデータネットワークに投資していることを意味します。将来、企業の価値は、機械知能を活用して社内プロセスをソフトウェアに変換する能力によって測られるようになるでしょう。その結果、従来のITスタックは中心的な役割を失いつつあり、ソフトウェア開発とビジネス戦略の境界は曖昧になっています。
オープンソース運動の役割
オープンソースは、この新たなフェーズにおける目に見えないアーキテクチャ基盤です。Llama、Mistral、Falconといったモデルは、コード生成プロセスをローカルで制御することを可能にし、参入障壁を劇的に低下させます。コミュニティのイノベーションは、SaaS依存関係に組み込まれていたプロプライエタリなフレームワークに取って代わるケースが増えています。
経済的な観点から見ると、これはパラドックスを生み出します。オープンソースは、直接的な収益を生み出すことなく、莫大な価値創造を可能にします。同時に、無料所有システムは、既存のプロバイダーにサービス品質、セキュリティアーキテクチャ、そして統合に注力することを強います。これらはかつては周辺的なものでしたが、今では重要な差別化要因となっています。
これにより、競争の焦点も機能の多様性から信頼に基づく経済へと移行します。AIによって生成されたソフトウェアが大量導入に適したものになるのは、ユーザーがその複製動作を理解し、検証し、制御できる場合のみです。
AI時代のインフラとエネルギー経済
しばしば過小評価されている側面：この新しい世界秩序におけるインフラコスト。SaaSプロバイダーは集中型データセンターの恩恵を受けてきましたが、AIの活用は新たなエネルギーダイナミクスをもたらしています。
大規模モデルのトレーニングには依然として多くのリソースが必要ですが、推論（これらのモデルの適用）はますます効率化しています。ローカルコンピューティングパワー（エッジコンピューティング）とパーソナライズされたモデルは、帯域幅要件の削減、データプライバシーの向上、そしてコスト削減を実現します。
これにより、新たな地域バリューチェーンの形成につながる可能性があります。具体的には、中規模企業向けに最適化された地域データセンター、専門のAIコンパイラ、自動テストシステム、エネルギーパートナーシップなどが挙げられます。経済的には、電力発電が地域化され民主化された1880年代の産業革命に匹敵する、分散型のAI生産セクターが創出されることになります。
労働市場とスキルの変化
SaaS から生成型ソフトウェア生産への移行は、労働市場政策にも大きな影響を及ぼします。
– インフラストラクチャが自動的に拡張されるにつれて、従来の IT 管理の役割は重要性を失いつつあります。
– ソフトウェア開発者は、コード作成者から、生成システムのプロセス設計者および品質管理者に移行しています。
– ビジネスアナリストは、その専門知識を生成プロンプトに直接変換できるため、重要性が高まっています。
これにより、技術分野と戦略的思考を組み合わせたハイブリッドな雇用市場が生まれます。線形計画法の訓練に重点を置く教育システムは、構文からシステム理解、倫理、監視、そして迅速なアーキテクチャへと適応していく必要があります。
資本市場と評価ロジック
資本市場はすでにこの変化を織り込み始めています。SaaS企業の評価倍率は低下しており、投資家はAI生成ツールへの移行によって利益率の安定性が弱まると予想しています。
従来のSaaS企業はEV/売上高倍率が8～12倍でしたが、2024年以降、多くのプロバイダーではEV/売上高倍率が6倍を下回っています。同時に、オーケストレーション、モデル監視、コード生成に特化したAIインフラストラクチャのスタートアップ企業の評価額が上昇しています。
これは、資本がもはや単なる経常収益を求めているのではなく、むしろ将来の生産ロジックを支配しようとしていることを示しています。
デジタル所有権：所有権の復活
物語の大きな要素の一つは、デジタル所有権という概念の復活です。SaaSシステムでは、企業は所有権ではなく使用料を支払っていました。しかし、ジェネレーティブAIはこれを変えます。企業が独自のツールを構築する場合、コード、データ構造、そして機能ロジックはすべて企業が所有することになります。
これにより、取引可能なソフトウェア資産、社内IP管理、そして個々のコードコンポーネントの収益化といった新たな可能性が開かれます。ソフトウェアは再びコモディティ化し、個別化され、独自性を持ち、互換性を持つようになります。
経済学者はここで「デジタル資本の再民営化」について語ることができるだろう。プラットフォームの独占に代わり、専門ツールからなる数千ものマイクロエコシステムが出現している。この傾向は従来のプラットフォーム戦略に反するものであり、長期的には中央集権的な技術力の解体につながる可能性がある。
規制問題、安全保障、制度改革
ソフトウェアがパーソナライズされ、分散化されるほど、ガバナンスは複雑になります。データ保護、品質管理、責任、ライセンス法など、あらゆる面で再考が必要です。AIがソフトウェアを生成する際には、機能上のエラーの責任は誰が負うのかという疑問が生じます。
EUから米国商務省に至るまで、規制機関は「AI生成ソフトウェアの説明責任」、「モデル透明性法」、「監査可能なコードフレームワーク」といった新たなカテゴリーの開発に着手しています。これらの基準は、最終的に市場へのアクセスを左右する可能性があります。
ヨーロッパはここで潜在的な優位性を持っています。データ保護、追跡可能性、公平性を重視しているため、信頼性が高く輸出可能な AI 生産基準の基盤を形成できる可能性があるからです。
2035年までの戦略的将来シナリオ
2035年のあり得るシナリオ:
- 企業には、オンデマンドでソフトウェア アプリケーションを合成する社内 AI ジェネレーターがあります。
- 一般的な SaaS 機能 (CRM、HRM、コラボレーション) は、プラットフォームとしてではなく、モデルとしてライセンスされます。
- メンテナンス、セキュリティ、エネルギー最適化は新たなサービス産業になりつつあります。
- ソフトウェアはプロジェクトベースで、一時的に、反復的に開発されます。
- データ主権とモデルの専門知識が、ブランドロイヤルティに代わり、重要な成功要因となりつつあります。
これは SaaS の終焉を意味するのではなく、「サービスとして」から「所有物として」への変革を意味します。
マクロ経済の長期的な影響
ソフトウェア市場がサブスクリプションモデルから所有権モデルに移行すると、マクロ経済指標にも影響が及びます。
- 企業の無形資産への投資は増加している一方で、営業費用は減少しています。
- 国家のイノベーション統計には、AI 生成ソフトウェアが資本資産として含まれるべきです。
- デジタル経済は、価値創造を米国中心のプラットフォームから地域的な分散型生産へと移行させています。
この動向は、製造業から知識経済への移行に似ていますが、今回は無形の領域内でのものです。
社会的側面：依存ではなく自立
長期的には、効率性だけが重要ではありません。ポストSaaS時代は、デジタルの自己決定権の回復を象徴しています。組織、自治体、あるいは個人が再び自らソフトウェアを開発し、所有できるようになると、新たな形の技術主権が生まれます。
これは政治的な問題でもあります。デジタルツールを誰が定義し、誰がアップデート、データアクセス、そして統合を管理するのでしょうか？AIが生成するソフトウェアは、技術に対する分散化と民主化をもたらします。ただし、独占モデルによって再び独占されない限りは。
賃貸から自家用車まで
SaaSは消滅することはないが、かつての揺るぎない地位は失われつつある。コスト圧力、AIによる自動化、そして柔軟性への高まる欲求が相まって、既存のクラウド資本主義の基盤が揺らいでいる。
10 年後には、ソフトウェアはかつての姿、つまりカスタマイズされたツールになる可能性があります。ただし、今回は手動でコーディングされるのではなく、生成されるものになります。
このロジックを早期に導入する企業は、コスト削減だけでなく、戦略的な独立性も獲得できます。投資家、規制当局、そして技術者にとって、これはデジタル経済の新たな段階の始まりを意味します。ソフトウェアがもはやレンタルではなく、状況に応じて、インテリジェントに、そして自律的に生産される時代です。
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