生成AI活用：「SaaSは死んだ」は本当か？AIエージェント時代の生存戦略

以下記事から抜粋した個所はそうだなぁと思いました。

従来のモデル：人間がツールを使う
新しいモデル：ツールが人間の代わりに仕事をする
競争軸の変化：
従来：「人間にとっての優れたUI/UX」
今後：「AIエージェントにとってのAPIの応答速度、データの正確性、信頼性、拡張性」

価値提案の変化：個別のSaaS機能ではなく、統合された成果やソリューションそのものに対価を支払う形へシフト

新たな価格設定モデル：

成果報酬型：契約締結1件につき売上のX%
従量課金型：処理データ量やAPI呼び出し回数に基づく課金
AaaS（Agent as a Service）：特定業務を担うAIエージェント自体をサービスとして提供

論拠3：逆説的な「AIエージェントのSaaSへの依存」

要点： AIエージェントはSaaSを破壊するのではなく、むしろ依存する
本質的な問い：「SaaSが生き残るかどうか」ではなく、「SaaSがAIエージェントと共にどのように変革し、共進化していくか」です。

ISAOの管理部門のAI導入事例

AIは、こうした小さな「動かない」でつまずきます。ISAOは、その先——実際の業務に
AIを乗せて回すところまでを、お客様の管理部門と一緒に進めています。

少人数の経理財務部門で、決算業務を1本ずつAI化。外注に頼らず社内で決算を完結
できる体制をつくりました。（Claude Cowork／Microsoft 365 Copilot）

ツールを配って終わりにせず、顧問として伴走。安全に使える環境の整備から
リテラシー向上まで。G検定の合格率は100%。

月100件を超える契約の収益認識判定を、監査証跡を保ったままAIがドラフト。
ドラフト・レビュー工数を75%以上削減しました。

管理部門の業務をAIが担う仕組みを研究。汎用LLMで足りる部分と、自社で作り込む
べき部分の線引きを実務で検証しています。