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生成AIがもたらすSaaS業界の大変革

ChatGPTやClaude、Midjourneyなど、自然言語やシンプルな指示から高度なテキストや画像を生成するAIモデルの登場により、ビジネスに大きな変化の波が押し寄せています。

特に、これまでソフトウェア開発やデザイン制作に多大な時間と労力を要していた分野では今年、ビッグウェーブが到来しています。

ClaudeのArtifactや、AIワークフローのDify、AIでフロントデザイン・UIをつくるv0、生成AIコードエディタのCursorなど、AIで開発やデザインを自動化・効率化するサービスが今年は続々と登場し、次々と高い精度の出力に驚かされるばかりです。

プログラムやデザインを一から作る工程が限りなくゼロに近づく日も、そう遠くはないかもしれません。

自然言語指示でWebアプリが作れる時代に

Anthropic社のClaude AIやOpenAIのGPT-4など、最新の言語モデルが示す生成能力の高さには目を見張るものがあります。特に、プログラムコードやUIデザインの生成スピードと品質の向上は著しく、専門知識を持たない人でも自然言語で要求を伝えるだけで、必要なアプリケーションを作れる時代が近づいています。

例えば、「シンプルなタスク管理アプリを作ってほしい。タスクの追加、編集、削除、期限設定ができて、一覧表示や検索機能も欲しい」といった具合に、アプリに必要な機能や設計をAIに伝えるだけ。するとAIが自動的にプログラムコードを生成し、ボタン一つでアプリを実行できるようになる兆しが見えてきました。

デザインの領域でも同様の変化が起きつつあります。「青を基調とした爽やかなWebサイトのデザインを作成してほしい。商品の魅力が伝わるようなレイアウトで、スマートフォンでも見やすいように最適化してほしい」といった要望をAIに伝えれば、高品質なWebデザインが瞬時に生成されるAIがでてきていますね。

SaaSは不要になるのか？ 2強への集約も

こうした生成AIの発展は、SaaS業界に大きな影響を与えると予想します。現在、私たちは業務に必要な様々なアプリケーションをSaaSとして利用していますが、自然言語指示でカスタムアプリが簡単に作れるようになれば、既存のSaaSは次第に不要になっていくかもしれません。

特に、他社製品との差別化要因に乏しく、ユーザー企業の業務要件に柔軟に対応できていないようなSaaSは、真っ先に影響を受けることになるでしょう。機能やデザインが画一的で、カスタマイズ性に欠けるSaaSは、ユーザー企業が生成AIを活用して自社開発するインセンティブを高めてしまうからです。

そうなると、SaaS業界は大手クラウド事業者への集約が加速すると考えられます。クラウドサーバー、AI、アプリケーションインフラを持つマイクロソフトとGoogleの2社が、生成AIを活用したアプリケーション開発プラットフォームを提供し、超長期では市場を二分する可能性があると考えています。

一方で、既存のSaaS企業は先行者利益をいかに維持するかが重要な課題となります。生成AIへの対抗策として、

など防衛策や逃げ切り策を講じる必要に迫られるでしょう。ただ、長期的には厳しい競争を強いられることになるのかもしれない。そうなる前に別の事業を育てるなどピボットやコンパウンドしていくのではないかと想像している。

その中間でAIでシステム生成して、SaaS提供するAIエンジニアが増える戦国時代がより短期的な目線では起きてくるのだろう。

日本企業の「業務にシステムを合わせたい」ニーズに応える 

日本の企業では、「システムに業務を合わせる」のではなく、「業務にシステムを合わせたい」というニーズが根強くあります。欧米企業と比べて、業務プロセスの標準化や効率化への意識が相対的に低く、現場の慣習や特殊事情を重視する傾向が強いためです。

そのため、予算が確保できる大企業を中心に、自社の業務に合わせてシステムを開発したり、既製品をカスタマイズしたりするケースが今でも多く見られます。パッケージ製品の機能では賄いきれない、自社特有の業務要件にきめ細かく対応するためには、どうしてもカスタム開発が必要になってくるのです。

こうした日本企業特有のニーズに、生成AIは大きな価値を提供できる可能性があります。自然言語で業務要件を詳細に伝えることで、自社の業務に最適化されたシステムを低コストで構築できるようになるからです。

自然言語とは、私たち人間が日常的に使っている言葉のことで、日本語や英語などが該当します。自然言語には曖昧さがあり、厳密な文法ルールがなく、常に変化し続けるという特徴があります。

一方、プログラミング言語は人工的に作られた言語で、コンピュータに命令を与えるために使われます。プログラミング言語には曖昧さがなく、厳密な文法ルールがあり、言語仕様が変更されない限り変化しません。

SaaSの利点の一つとして、月額費用で変動費化できるため、まとまった開発投資が不要なことが挙げられます。しかし、生成AIを活用すれば、初期の開発投資を大幅に抑えつつ、自社の要求に合ったシステムを構築できるようになるかもしれません。

特に、他社との差別化要因が乏しく、独自性や特殊性に欠けるような業務システムであれば、SaaSを利用するよりも生成AIで自社開発したほうが、コスト面でもニーズ適合度の面でもメリットが大きくなる可能性が高いでしょう。

生成AIがもたらす未来のビジネスの姿

生成AIの発展は、私たちのビジネスの在り方を大きく変えていくでしょう。ソフトウェア開発やデザイン制作のような知的創造活動の多くが自動化され、人間はよりクリエイティブで高次な仕事に注力できるようになります。

同時に、AIによる自動化の恩恵を最大限に活かすためには、ビジネスプロセスや組織文化の変革も求められます。自然言語でシステム要件を的確に伝えるスキル、AIとの協働を前提とした業務設計、変化に柔軟に適応できる組織マインドセットなどが重要になってくるでしょう。

また、生成AIがもたらす変化は、産業構造や雇用環境にも大きな影響を及ぼします。定型的なプログラミングやデザインの仕事は減少する一方、AIを活用した新たなビジネスやサービスが生まれ、より創造的な分野の雇用が拡大していくと予想されます。AIとの共存を見据えた準備と対応が求められる時代になるのです。

記事を書いている途中で、SaaSを作るための詰め合わせセット v1が発表されました

が発表されました。スレッドでは下記が含まれていると投稿されています。SaaS構築に必要なものがパッケージングされているようです。

堅牢な基盤となるNext.jsと Supabase に加え、以下のものが含まれています。

* Triggerdotdev - バックグラウンドジョブ

* Upstash - キャッシュとレート制限

* React Email - メールテンプレート

* react-safe-action - サーバーアクション

* nuqs - 型安全な検索パラメータ

* next-themes - テーママネージャー

* Biome - リンター、フォーマッター

現実的にAIで作ったサービスをSaaSとして提供する環境が整い始めています。上述した通りAIでSaaSを構築する企業やエンジニアがより加速的に増えていくでしょう。

AIはSaaSのデフレを生むかもしれない。

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