2022年の秋頃にChatGPTが世の中に出てきた時、初めて生成AIに触れてみた衝撃は未だに色褪せません。「あ、これは人間に残される役割が変わる」と思ってしまい、そこから半日くらい凹んだのをはっきりと覚えています。
当時の私の結論としては、感情の発散とか体を動かすことくらいしか人間に残らなくなるだろうな、だったら俺は大好きな釣りをやって生きていこう、海の近くに引っ越そうと思ったものでした。
あれから時は進み、2025年にはClaude Code（AIエージェント型ツール）が登場し、AIは「質問に答える存在」から「実際に作業を代行する存在」へと進化しました。さらに2026年には、Claude Coworkや業務自動化系のエージェント機能が台頭し、SaaS企業のビジネスモデルそのものに対する市場の見方が大きく揺らぎます。AnthropicなどのAI企業が新しいエージェント機能を発表するたびに、Salesforce、Adobe、ServiceNowなどのSaaS関連銘柄は大きく下落しました。一部報道では、このAIエージェントへの警戒感を背景に、ソフトウェア・情報サービス関連株から約2,850億ドル、日本円で約43兆円規模の時価総額が失われたとも伝えられています。
そしてついにはSaaS is deadというキーワードが飛び出すに至りました。
初めてChatGPTを触った時に持った直感を私は今も疑ってはいません。いずれAIが富を生みだす世の中になり、人間が”自分の価値・役割”の再定義を迫られる——その未来が待っているんだろうなと思っています。
ただし、それと「SaaSが無くなる」（＝マネーフォワードやfreeeのようなクラウド型の業務管理システムが消える）というのは別問題だと考えています。このコラムでは、SaaS is deadがどんな文脈で語られているのか、そしてAIエージェントの台頭でどんどん最適化されていく世の中が、これからどこへ向かうのか、私の考えている未来について書いていきます。
（10年後に読むのが恐ろしい・・・）
1. まず「SaaS is dead」を正しく整理する
SaaS（クラウド会計などクラウド型のパッケージシステム）の販売や導入支援を多く手掛ける当社においても、AIやAIエージェントの活用によって自社の業務はどんどん自動化が進んでいます。少人数な会社ですがAIを触らない人は1人もいません。
さて、ここで一度、何をもってSaaS is deadと言われるようになったのか整理したいと思います。システムの機能が不必要になると考えられたから株価が下落したのではなく、SaaSの利用人数に対する課金モデルや、人が操作する前提で作られている業務アプリの将来性に不安が広がったという事が原因になります。
分かりやすく言うと、「SaaSというシステムそのものの価値」ではなくて、「これまでのSaaSの売り方・使い方」の方が崩れるという予測が株価を下げたということになります。
AIエージェントが自律的に色んなシステムからデータを集めてきて、入力を代わりにやってくれたり、登録されたデータを集計してグラフ化したりしてくれるようになりました。
これによって人が画面を開いて操作することを前提にした作りが不要になるのではという予測です。
「AIエージェントが人の代わりに動くなら、何人もの人が使うという前提も崩れるよね、だから利用者数に対する課金というモデルも崩れるよね」という疑問符がついた。それで株価が下がったわけです。
私もこの指摘には同意です。ユーザー数課金の一部は、見直しを迫られる事になるんだろうと思っています。ただ、それを「SaaSの死」と呼ぶのは、現場の感覚とは異なります。
2. 現場で見えるのは”死”ではなく”棲み分け”
先に結論を言ってしまうと、現場で起きているのは”死”ではなく”棲み分け”です。
たとえば当社が導入支援をしているクラウド会計のマネーフォワードやfreee。これは今もしっかり、仕訳や集計といった「会計記録・管理」の土台を担っています。AIに置き換わってなどいませんし、今後もここまで個別業務に最適化されたソフトウェアがAIに置き換わるとは思いません。AI-OCRといった画像を読み取って仕訳にするという機能は、元々ソフトウェアとして持っていた機能になります。
クラウド会計が会計業務をかなり正確に自動化しているという事実はAIエージェントが登場してきても変わりません。
変わったのはその”上”です。たとえば月次で「先月、なぜ粗利が落ちたのか」を一言でまとめる作業や、会計システムからは出力出来ない経営会議資料の作成。以前は人が手で会計システムから試算表などを出力し、経営会議資料に転記していました。分析結果を文章にまとめる時は、人が数字を眺めて文章を書いていました。今はその下書きを生成AIにやらせています。そして最後に「会議資料の数値はこれで合っているか」「この説明で合っているか」を確認して、承認するのはやっぱり人（私や経理担当）です。
会計システムが記録し、AIが言葉にし、人が決める。消えたものは一つもなくて、役割が分かれてより効率化が進んだだけです。
これは私の会社に限った話ではないと思っています。「決まった形で登録し、決まった結果を出力する仕事」はSaaSやこれまでのシステムによって業務の最適化が図られています。
逆に「文章にする」「ばらばらの情報を集めて読み解く」あたりはAIが一気に肩代わりしてくれる。両者は食い合うというより、得意分野で住み分けていく。私にはそう見えています。
3. これは新しい話ではない──”業務分析”と同じ構図
そして、これは目新しい話でもありません。
私は中小企業診断士として、SaaSの導入支援、DX推進支援を提供する身として、沢山の会社業務の棚卸しをしてきました。やっていることはいつも同じで、「どんな業務フローになれば楽になるか、そのためにこの作業は人がやるべきか、それともシステムに任せるべきか」を切り分けていく──勤怠の集計を勤怠管理ソフトに、給与計算を給与ソフトに、在庫の集計を販売管理システムに。
人がやらなくてもいい定型業務を、システムへ移してきたわけです。
今回起きているのは、その「任せられる相手」の選択肢が増えた、ということだと思います。これまで「人かシステムか」の二択に近かったところへ、文章を作る生成AI（ChatGPTやClaude、Geminiなど）、トリガー発火（特定のメール受信など）で決まったワークフローを回すAIワークフロー（Yoom、n8n、Dify、Zapier、GoogleWorkspaceStudioなど）、AIエージェント（ClaudeCode、Codex、OpenClawなど）という新しい担い手が加わった形です。だから棚卸しの結論が、前より少し細かくなる──でもその代わりに業務はどんどん自動化することが出来るようになっていく──。
私はこの担い手を、ざっくり4つの層で整理しています。データを記録・管理するSaaS、文章や判断を生み出す生成AI、決まった連携を回すAIワークフロー、自分で考えて動くAIエージェント。この4つに「人」を足して、どの仕事を誰に渡すかを決めていく。
基準はシンプルで、「SaaSでできることはSaaSに、SaaSでできないことをAIエージェントに」。会社独自のやり方や、転記、ばらばらの情報の集計といった、SaaSが苦手な部分にAIエージェントを効かせる。逆に勤怠や経費精算のように、すでにSaaSがきれいに片付けている領域を、わざわざAIで作り直す必要は無いと感じています。
こうして眺めると、「SaaS is dead」というより、「棚卸しの選択肢が一つ増えた」。私には、そっちの方がよっぽど実感に近いです。
4. 本当に変わるのは”使い方”
終わろうとしているのは、SaaSという仕組みそのものではありません。終わるのは、「人が画面を開いて操作する」という、これまでの使い方ということになります。
SaaSは、人が使うことを大前提に作られていました。人がログインして、メニューを探して、数字を打ち込んで、必要な情報を別のファイルに書き写す。便利になったとはいえ、結局は”人が操作する”ことが軸でした。
ここにAIエージェントが入ると、その軸が静かに外れます。データを集めるのも、入力するのも、画面を読んで「先月はここが効きました」と教えてくれるのも、AIがやる。人はもう、画面に張り付かなくてよくなります。
終わるのは”形”であって、システムそのものではありません。AIが裏できちんと動くためには、その下に「正確に記録され、整理されたデータ」と「誰が何をしてよいかの権限」が要ります。それを用意するのは、結局これまでの業務管理システムの役目です。むしろAIが賢くなるほど、システムに正確に格納されたデータがそのまま結果を左右する。操作する人は減っても、基盤としての価値は残ると思っています。
では、人が画面から解放されたとき——私たちの働き方そのものは、これからどう変わっていくのでしょうか。
5. 働き方と組織はこう変わる
人が画面から解放される。これは、働き方の”中身”が変わるということです。
これまで、私たちの仕事時間の多くは「操作」に使われていました。システムにログインして、数字を探して、別のファイルに転記して、体裁を整えて——。本当にやりたかった「考える」「決める」の手前で、膨大な手作業に時間を奪われていました。
その操作をAIが引き受けると、人の時間は別の場所へ移ります。数字を”作る”作業から、その数字を見て「正しいデータになっているか」を確認し、「で、どうするか」を考える時間へ遷移していきます。決まった処理から、決まっていない例外への対応へ。画面と向き合う時間から、人と向き合う時間へ。——AIが「作業」を持っていくほど、人の手元には「判断」「例外対応」「関係づくり」「意思決定」が残っていきます。
これは、人手不足にあえぐ中小企業にとって、むしろ朗報だと思っています。「1人＋AIエージェント」で、これまで数人がかりだった仕事が回る場面が現実に出てきている。当社のような少人数の会社こそ、この恩恵を一番受けやすい。人を増やせないなら、一人ひとりがエージェントを従えればいい。
ただし、ここで新しい仕事が生まれます。それは「線引き」です。どの作業をAIに渡し、どこから先は人が握るのか。正確さが要る記録はSaaSに、例外の判断は人に、その間をエージェントに——この切り分けを設計し、言葉にして、チームで共有する。これを誰がやるのか。
私は、これこそが新しい職能だと思っています。これまでは「自分の手を速く動かせる人」が頼られてきたとすれば、これからは「自分の代わりに動くAIを、うまく設計し、指揮できる人」が当然に強くなる。プレイヤーの速さより、”組み立てる力”が大事になってきます。
——とはいえ、ここまではまだ「仕事の中身が変わる」という話にすぎません。私が冒頭で書いた直感——AIが富を生み、人が自分の価値を問い直す——は、もう一段先にあります。少しだけ、視座を上げてみます。
6. 視座を上げる──AIが”富”を生み始めたら
ここからは、少し先の——もしかしたら、私の思い過ごしかもしれない話をします。
ここまでは、まだ”安心できる”範囲でした。AIが作業を引き受け、人は判断や関係づくりに回る。役割が一段上に移るだけで、人の出番はちゃんと残る。世にある「AI時代の働き方」論の多くはこんな感じではないでしょうか。
でも、冒頭に書いた、あのChatGPTを初めて触ったときの直感が、まだ私の中で消えてくれません。——いずれAIは、「人の作業を助ける道具」を越えて、それ自身が”富を生み出す”側に回るのではないか。
今はまだ、AIは人が使って初めて価値になります。私が指示し、私が確認し、私が決める。AIは優秀な部下のようなもので、最後の責任は人が握っている。けれど、エージェントが自分で考えて動く範囲が広がり、AIがAIに仕事を渡し、人が一度も画面を見ないまま成果だけが出てくる——そんな領域が少しずつ広がっていったら、どうでしょう。
そのとき、静かに揺らぐものがあります。私たちが疑いもせず信じてきた、ひとつの等式です。
働く ＝ 価値を生む ＝ その対価としてお金をもらう。
私たちは生まれてからずっと、この等式の中で生きてきました。働いて、誰かの役に立って、その分だけ報酬を受け取る。だから「働かざる者食うべからず」だし、たくさん稼ぐ人が偉いということにもなっている。あまりに当たり前すぎて、ふだんは意識すらしません。
でも、もし”価値を生む”の大部分をAIが担うようになったら。富を生み出している主体が人ではなくなったとき、「働く＝価値＝対価」という鎖は、どこかでほどけてしまわないでしょうか。
断っておくと、私はこれを「そうなる」と言い切りたいわけではありません。明日の話でもないでしょう。ただ、DXの現場でAIが日に日に賢くなっていくのを間近で見ていると、「これはいつか、”働くとは何か”という問いに行き着くな」と感じるのです。
とはいえここから先は、いくら考えてもすぐに答えの出る話ではありません。「働くとは何か」「人の価値はどこにあるのか」。面白い問いですが、これは少し遠い未来の話です。このコラムは、あくまで”近い未来”のデジタルに関するお話です。なので今回はこの辺にしておきます（答え合わせは、10年後の自分に任せます）。
私たちが今すぐ向き合うべきは、もっと手前です。SaaSとAIによる自動化が、これから数年で、私たちの現場をどう変えていくのか——。話を、そこへ戻しましょう。
7. 自動化は、これから数年で、どう進んでいくのか
これから数年で、現場の自動化は、どんなふうに進んでいくのでしょうか。私なりの見立てを書きます。
少し前まで、自動化といえば「定型作業をシステムに任せる」ことでした。勤怠の集計、給与の計算、請求書の発行——決まりきった処理を、SaaSや業務管理システムが肩代わりする。ここは、もうかなり成熟しています。
その一つ上に、いま乗ってきているのが「つなぐ」自動化です。たとえば「特定のメールが届いたら、内容を読み取って、会計システムに登録し、担当者に通知する」。以前は人が手でやっていた”システムとシステムの間”の橋渡しを、AIワークフロー（Yoomやn8n、Dify、google workspace studioなど）が回してくれる。トリガーさえ決めておけば、あとは勝手に流れていきます。
そして、そのさらに上に乗り始めたのが、AIエージェントです。これは「決められた流れを回す」のではなく、目的を渡すと、自分で段取りを考えて、複数のシステムを横断して動く。「先月の数字をまとめて、気になる点を洗い出して、会議資料の下書きまで作っておいて」——そう頼むと、会計システムからデータを引き、受発注管理システムからデータを集めてきて、Excelで作成された詳細な集計内容を組み、文章を書き、形にしてくれる。
少し前まで人が半日かけていた仕事が、確認だけで済むようになりつつあります。
つまり、ここで起きているのは、人の仕事が、下の層から順に”上”へ押し上げられているということです。手を動かす作業はSaaSとワークフローへ。段取りはエージェントへ。そうして人の手元には、「これでいいか」を確かめる確認と、決まっていない例外への対応と、「で、どうするか」の意思決定が残っていく。
もちろん、何でもかんでもAIに任せる訳ではありません。何度も前述している通り、1円のズレも許されない記録や、最終的な責任を伴う判断はこれまで通りSaaSと人が握ります。
AIは平気で、もっともらしい嘘（ハルシネーション）をつくことがあるからです。だからこそ、”どこまでをAIに任せ、どこから人が握るか”の見極めが、ますます効いてくる。
——そして大事なのは、これは「いつか来る」未来ではなく既に浸透しつつあるということです。
ここに書いたことの多くは、当社では当たり前のように日々の業務で動いています。規模の大小を問わず、すぐ手の届くところまで来ている。では、この波に中小企業はどう備えればいいのか。
8. 中小企業が、いま備えるべきこと
——その前に、なぜ”いま”なのかをはっきりさせておきます。理由は単純で、人手不足はもう「予測」ではなく、来るとわかっている「確定した未来」だからです。
人口は減り続け、採用は年々難しくなる。とりわけ、体力のない中小企業ほど、人を採れない時代の影響をまともに受けます。「人を増やして乗り切る」ということはもう出来ません。だからこそAIエージェントなのだと思います。
人を増やせないなら一人ひとりがAIを従えればいい。これは流行りに乗る話ではなく、”人が足りない未来”を生き延びるための現実的な備えです。
では、どう備えるか。難しいことは要りません。むしろ、少人数の会社ほど身軽に動けます。「AIが触れる状態」を自社に作っておくことです。
「大きなシステムを一気に入れ替える」と身構える必要はありません。昔の基幹システム刷新のような、何千万円もかけた大プロジェクトを思い浮かべて二の足を踏む——これが一番もったいない。AIの導入はもっと小さく、もっと安く始められます。
ではどう始めるか——。
まずはお試しでどんどん触っていくことが一番大事です。そして少し慣れてきたら、失敗しても痛くない所から実際の業務に使ってみましょう。分からないことがあったらAIに聞きながら進めれば良いのです。そこで手応えをつかんでから少しずつ広げる。こんな風に使い始めるのがいちばん速いです。
おすすめの業務はFAXやメールで送られてくる受注伝票のデータ化です。これをAIに読ませてシステムにそのまま取り込むことが出来る形に加工してもらう。※AIがまとめた結果については人が目で確認する必要があります。
こうして触っていくうちに必要なものは自然と見えてきます。「データはきちんと残しておかないとな」「このシステムとあのシステムをつなげたいな」「ここから先は人が確認しないと危ないな」——手を動かすうちに、感覚としてつかめてくるかと思います。机の上で完璧な計画を立ててからではなく「まずはやってみる」が本当に大事です。
おわりに
「SaaS is dead」——私は、この言葉を、半分は正しくて、半分は言いすぎだと思っています。終わるのは、SaaSという仕組みそのものではありません。終わる可能性があるのは「人がログインして、画面を開いて、手で操作する」というこれまでの”使い方”のほうだと考えています。
マネーフォワードやfreeeのような業務管理システムは消えず、むしろ、AIが賢くなるほどその下で正確にデータを記録し続ける土台としての価値は上がっていくのではないでしょうか。KintoneもAIエージェントがMCPサーバーを介して作業が行えるようになったことで、データの格納庫としての地位をさらに高めたように感じています。
土台は土台としてちゃんと残る。それが、現場に立つ私の正直な感覚です。
そして、その上で人がやることは”変わる”。手を動かす作業から、確かめること、決めること、人と向き合うことへ——。AIが「しなきゃいけないこと」を引き受けてくれるぶん、私たちは人にしかできないことに時間を使えるようになります。
人手不足は確実にやってきます。その逃れようのない未来に、経営としてどう対峙するか。
一緒にAIで迎え撃ちましょう！
そして雑務から解放されたぶん、もっと面白い仕事に手を伸ばせるようになる。私はそういう”ちょっと先の未来”を楽しみにしていたりします。
——遠い未来に何が待っているのかは、正直、まだ私にも分かりません。でも、近い未来にやるべきことは、はっきりしています。
「しなきゃ」を減らして、「やりたい」を増やそう。
まずは、失敗しても痛くない所からAIに触ってみてください。もし、何から手をつければいいか分からなければ私たちが一緒に考えます。雑談のつもりでも良いので、声をかけてください。
