37兆円のSaaS支出が2030年までに「消える」　Gartnerが予測するエージェントAIの破壊力

解説

生成AI技術の進化に伴い、「エージェント型AI」が注目を集めています。この潮流は、これまで当たり前だったソフトウェア利用やビジネスモデルを根底から変える可能性を秘めているのが現状です。

以前は、業務で複数の画面を操作し、機能ごとに課金される「SaaSシート単位の利用」が主流でした。しかし、エージェント型AIの登場により、システムを横断してタスク全体を自動で完結させる仕組みが期待されています。

この変化は単なるツールの進化に留まりません。企業が重要視する価値が「機能の有無」から「測定可能な成果（ROI）」へと移り変わるという構造的な変革が進んでいます。システム全体のアーキテクチャや、データの取り扱い方など、広範な検討が必要になってきます。

ポイント

• エージェント型AIにより、複数のシステムを横断してタスクが完結する「エージェントアービトラージ」が発生し、従来のSaaSのシート課金モデルが崩壊しつつある。
• 企業は単なるツール導入よりも、「測定可能な成果（ROI）」を重視するようになり、ソフトウェアベンダーは価値提供の軸足を「機能」から「業務フローの最適化・知見蓄積」へと移す必要がある。
• 今後、業界横断のエージェント型プラットフォームやAIネイティブなサービスが主要なプレイヤーとなり、既存の大手SaaSベンダーには大きな競争上の脅威と機会が生じる。

情シスへの影響

■ ITアーキテクチャの複雑化と連携強化

エージェント型AIが進化することで、単一のアプリケーション内での完結ではなく、複数のクラウドサービスやオンプレミスのシステムを横断的に連携し、タスク全体を自動で処理する仕組み（オーケストレーション）が求められます。

これは従来の「各システムに最適なツールを導入し、手動または簡単なAPI連携で繋ぐ」という設計思想から、「AIエージェントをハブとして機能させ、複数のシステム資源を横断的に利用・制御させる」といった複雑なハイブリッドアーキテクチャへの移行を示唆します。適切な認証やデータガバナンスの管理がより一層重要となります。

■ データガバナンスと知見蓄積の重要性

エージェント型AIが真の成果を出すためには、「組織固有の知見」や「顧客の背景情報」といった深いコンテキスト（文脈）が必要です。システム自体がこれらのデータを深く読み込み、プロセス設計に組み込むため、単なるデータ連携だけでなく、データの「蓄積・保持」に関するガバナンスと品質管理が極めて重要な要素となります。

影響範囲

【影響を受けるレイヤー】

クラウドサービス（SaaS/Paas）の利用方法、システム間連携層（API Gateway/iPaaS）、データストア、業務プロセス全体。

【主な変更点】

価値提供モデルが「機能（シート）」から「成果（アウトカム）」へのシフト。既存システムの単なる接続ではなく、AIによる自動的なワークフロー実行・オーケストレーションの設計が必須となるため、影響を受けるシステムは広範囲に及ぶ。特定のバージョンや製品を指すものではなく、アーキテクチャ思想レベルでの再検討が必要な状況。

重要度

★★★★★

対象者

• M365管理者
• Entra管理者
• AD管理者
• ネットワーク管理者
• セキュリティ担当者
• システムアーキテクト

優先度

早めに対応

優先度の理由

このトレンドは単なる新機能追加ではなく、企業の業務プロセスとITアーキテクチャ全体を根底から変える構造的な変化（SaaSモデルの変容）だからです。特にシステム間の連携設計やデータガバナンスの見直しが必須となるため、「計画的に対応」というより早期に検討課題とするべきです。具体的なベンダー動向や自社の業務プロセスにおけるAI適用可能性を早急に評価し、ロードマップ策定に取り組み始めることが望まれます。

確認手順

• 現在の業務フローにおいて、複数のシステム（SaaS/オンプレミス含む）をまたいで自動化が可能なタスクの洗い出しを行う。
• システムの連携ポイントにおける認証・認可（特にAIエージェントが利用する権限スコープ）の見直しと最小権限原則に基づいた設計レビューを実施する。
• 既存のデータウェアハウスやCRM/HRシステムにおいて、「業務プロセス全体」をコンテキストとして利用できるか、データの蓄積単位を見直す。
• 主要なSaaSベンダー（Microsoft, Salesforceなど）が公開している最新のエージェント/自動化機能の技術仕様と適用範囲を確認する。