AI SaaSで変わる現場―SaaS is Deadは本当か？

Gen-AX（日本）／X-Boostによるカスタマーサポートの最適化

背景と課題、取り組み
Gen-AXは、ソフトバンクの100%子会社として2024年7月に本格的に事業を開始。企業向けの生成AI SaaSとコンサルティングサービスを提供し、企業のAX（AIトランスフォーメーション）を支援しています。同社は、2025年1月にコンタクトセンターやバックオフィス部門向けに、照会応答業務の効率化を支援する生成AI SaaS「X-Boost（クロスブースト）」をリリースしました。

X-Boostは直感的なUIを持ち、LLMOpsによるAIモデルの最適化を実現。国内のサーバーでデータを管理しているため、堅牢なセキュリティを担保します。X-Boostは、問い合わせ内容に対して、マニュアルやFAQなどの社内データからナレッジを検索し、最適な回答案を自動生成してオペレーターの画面に表示することができます。

期待される成果
この取り組みにより、企業は「業務負荷の軽減」「対応スピードや品質の向上」「対応内容の均一化」の成果が期待できます。Gen-AXは、2025年度に音声生成AIを活用した自律思考型AI SaaSの提供を目指しており、サービス領域をさらに拡大していく予定です。

PKSHA Technology（日本）／業界特化型AIの提供

背景と課題、取り組み
PKSHA Technologyは、自然言語処理や機械学習を活用し、企業向けの業務最適化ソリューションを提供しています。特に、医療・金融・製造業などの分野では、専門的な知識を要する問い合わせやデータ分析が必要ですが、従来のSaaSでは、それぞれの業界特有の課題に十分に対応することが難しい状況でした。

この課題に対し、PKSHAは業界ごとに最適化されたAIエンジンを開発しました。例えば、医療業界向けには、医療データを解析し、適切な診療ガイドラインを提示するAIを提供しています。また、金融業界向けには、不正取引の検出やリスク分析を自動化するシステムを導入しました。こうした業界特化型のAIを開発することで、それぞれの分野に最適な業務支援が可能となりました。

期待される成果
4,330社に導入され、1日あたり930万人以上が利用しています。AIによるデータ分析と業務プロセスの自動化により、企業の競争力強化に貢献しています。

これらの事例が示すように、AI SaaSは、単なる業務の効率化ツールを超え、企業の競争力を左右する戦略的な存在へと進化しています。特に、SalesforceのAgentforce、Gen-AXの特化型エージェント、PKSHAの業界特化AIは、LLMやマルチモーダルAIの進化を活かし、より高度なデータ分析・自動化・パーソナライズを実現する代表例といえます。このようなAI SaaSの進化を踏まえ、企業がどのように戦略的に活用すべきかを解説します。

1.ユーザー体験の革新─統合型AIインターフェースの登場

SaaSツールは、より統合的な形で活用される方向へと進んでいます。AIが複数のSaaSを横断的に連携させ、ユーザーが単一のインターフェースで業務を完結できるようになることが想定されます。

未来のシナリオ

• ユーザーが自然言語で「次回の会議に向けたデータを用意して」と指示すると、AIがデータ分析、スケジューリング、資料作成ツールを自動連携。必要な結果が整理され、ユーザーに最適な形で提供される。
  
  

企業が取るべきアクション

• 現在使用しているSaaSツールの連携性を評価し、データ基盤の整備を進める
• 将来的な統合型AIエージェントへの対応を視野に入れたシステム設計を検討する

2.課金モデルの進化─「価値ベース課金」へのシフト

AIの導入により、SaaS業界では「価値ベース課金モデル」への移行が進んでいます。従来の「ユーザー単位課金（シート型）」から「成果や業務効率向上レベルに応じた柔軟な課金体系」へと変化していくと考えられます。

未来のシナリオ

• 業務効率化や成果に応じた柔軟な料金体系が導入される。企業は実際のROI（投資対効果）を明確に把握しながらSaaSを活用し、SaaSプロバイダーは、利用状況に応じた動的な価格設定を提供。
  
  

企業が取るべきアクション

• 自社の業務成果を数値化し、計測可能なKPIとして定義
• 成果に応じた柔軟な課金体系を持つSaaSツールの導入テストを実施
• AIソリューションプロバイダーと連携し、カスタマイズされたサービスモデルを検討

3.AIエージェントの進化─マルチAIが業務を最適化

AIエージェントは、単なるタスクの自動化ツールから、複数のAIが協調して課題解決をおこなう高度なシステムへと進化しています。これにより、AI同士が連携し、業務の複数の側面を並行処理する「マルチAIエージェント」の活用が期待されます。

未来のシナリオ

• マーケティング、営業、カスタマーサポートなどの各業務を担当するAIが連携。各部門で発生する業務をリアルタイムで最適化し、統合的な意思決定をサポート。従業員はAIの補助を受けながら、より創造的な業務へとシフトする。
  
  

企業が取るべきアクション

• まずは単一業務（例：カスタマーサポート）で効果を検証し、徐々に他業務へ展開する「段階的導入モデル」を採用。
• 異なるAIエージェント同士が連携できるシステム設計を検討し、長期的な業務最適化を図る。

SaaS×AIの融合が業界構造を変革する

これらの進化を踏まえると、AIとSaaSの融合は単なる業務効率化に留まらず、業界構造やビジネスモデルそのものを変革する可能性を秘めています。企業は、AIエージェントや価値ベース課金モデルを活用しながら、小規模な導入から段階的に拡大し、将来的な成長に向けた基盤を構築することが重要です。

SaaS×AIの普及がもたらす影響と企業の対応策

業務の自動化が進むことで、日本企業が直面している人材不足の課題を解決し、生産性の向上に貢献する可能性があります。特に、反復的な作業やルーチン業務をAIが担うことで、従業員はより高度な業務に集中できる環境が整います。

一方で、業務効率化が進むことで、一部の職種では従来の役割が不要になる可能性もあり、雇用への影響が懸念されています。さらに、AIの活用が進むことで、仕事の定義そのものが変わり、人材に求められるスキルや役割の再構築が必要になります。特に、レガシー企業とスタートアップでは、この変化への捉え方が異なる点で注意が必要です。

レガシー企業：AI活用のメリットを感じながらも、既存の業務プロセスや組織文化の変革が求められ、導入のハードルが高くなりがちです。特に、既存の従業員の役割や業務プロセスをどのように最適化するかが課題になります。

スタートアップ：事業成長を前提に、AIを活用して最適なワークフローを構築し、競争力を強化できます。しかし、技術の急速な進化に追随しながら、継続的な改善をおこなう必要が出てきます。