AtlassianのCEO：SaaSは死なない、SaaSが働く時代へ
「SaaS終焉論」はなぜ的外れなのか
Mike Cannon-Brookes（AtlassianのCEO）とAlex Rampell（a16zゼネラルパートナー）が対談し、AIがソフトウェア業界に何をもたらすかについて、これまでで最も鋭い議論を展開した。彼らの核心的な主張は、市場のパニックが根本的に異なる3種類のSaaS企業を混同しており、真の問題はソフトウェアが死ぬことではなく、ソフトウェアが働き手になることだというものだ。
すべての議論の枠組みとなるファイルキャビネットの比喩： “The whole history of software from 1960 until 2022 was you would take a filing cabinet and you turn it into a database. The cool thing about everything that’s happening in AI land is that the filing cabinet can do work.”（1960年から2022年まで、ソフトウェアの歴史とはファイルキャビネットをデータベースへと変換することだった。AIの世界で起きていることの素晴らしさは、ファイルキャビネット自身が仕事をできるようになったことだ。）Cannon-BrookesはSaber Systems（1960年、航空券予約）から電子カルテ、Salesforceに至る系譜を辿る——それらはすべてデジタルによる保存の最適化だった。そして今、その保存層が自律的に動き始めた。QuickBooksは単に帳簿を保持するだけでなく、自律的にタスクをこなせるようになっている。
3種類のSaaSについて（Alex Rampellのフレームワーク）：
- 成果に紐づくシート（Zendesk）——真に危険にさらされている。AIがチケットを解決するなら、シート数はゼロになる可能性もある。しかし成果ベースの価格体系に移行すれば、3〜4倍になる可能性もある。
- 価格設定の手段としてのシート（Workday）——安全。従業員あたりの価格設定は公平に感じられるが、従業員はWorkdayを使って成果を生み出しているわけではない。記録システムこそが価値の源泉だ。Workdayは今や身元確認や採用スクリーニングといった、かつて人間が担っていたタスクもこなせるため、AIによってむしろ粘着性が増す。
- 中間的な存在（Adobe、Salesforce）——複雑。フロントエンドのシートは減るかもしれないが、バックエンドのデータは代替不可能だ。
なぜ「バイブコーディング」はSaaSを殺せないのか： RampellはDavid Ricardoが1817年に提唱した比較優位の理論を引用する。“You could also grow your own food. You could weld your own aluminum. But I have a comparative advantage filming podcasts with you.”（自分で食料を育てることも、アルミを溶接することもできる。でも私にはあなたとポッドキャストを収録することに比較優位がある。）より深い論点はこうだ——エンタープライズソフトウェアには、長年蓄積された無数のエッジケースが埋め込まれている。「インディアナ州で育児休暇中の従業員が退職した場合はどうなるか？」——こうした問いへの答えはLLMにプロンプトを投げるだけでは再現できない。そのルールは文書化されておらず、経験を通じてのみ習得されるものだ。
企業はファイルキャビネットではなくプロセスである： Cannon-Brooksesは議論全体を再定義する。“Businesses are a set of processes. They’re not a system of record.”（企業とはプロセスの集合体だ。記録システムではない。）彼はインプット制約型プロセス（カスタマーサービス——需要が固定され、スループットを最適化する）とアウトプット制約型プロセス（クリエイティブ業務、エンジニアリング——可能性は無限で、効率化の恩恵をより多くの仕事に充てる）を区別する。このフレームが、AIが労働者を置き換えるのか、それとも産出を増幅させるのかを決定する。
誰も語らないデザインのボトルネック： 最も見落とされている洞察——AIの能力は、それを届けるUXをはるかに凌駕している。“Give people a chat box that can do unlimited power and they’re like, ‘tell me a dad joke.’”（無限のパワーを持つチャットボックスを渡すと、人々は「父親ジョークを教えて」と言う。）Cannon-BrookesはAIへの不信感——無監督で15通ものメールを送ることへの恐れ——と、エージェントのアウトプット管理がボトルネックになる「50人のインターン問題」を描写する。Atlassianの解決策は、Jira内にエージェントを組み込み、タスクの途中でチャットしながら段階的に信頼を構築できるようにすることだ。
なぜ従量課金制は失敗するのか： 顧客はAIクレジットを嫌う。管理もできなければ比較もできないからだ。Cannon-Brooksesはそれを「カジノチップ」と呼ぶ——不透明で譲渡不可、さらにベンダーが許可なくクレジットを消費する機能を追加して水増しする。シートベースの価格設定が根強く残るのは、経済的に不正確であっても公平に感じられるからだ。
AtlassianのCEOが語るAIとSaaSの重要な6つの視点
- SaaSの3類型——成果に紐づくシート（リスクあり）、価格設定の手段としてのシート（安全）、中間的な存在（複雑）。市場はこの違いを見分けられていない
- ソフトウェアが働き手になる——ファイルキャビネット時代（1960〜2022年）はデータを保存し、AI時代はそのデータが行動する
- バイブコーディングはエンタープライズソフトウェアを置き換えられない——数十年かけて蓄積されたエッジケースはプロンプトでは再現不能。比較優位の原理が働く
- 企業はプロセスであり、記録ではない——インプット制約型プロセス（最適化）とアウトプット制約型プロセス（増幅）はAI戦略が異なる
- デザインが真のボトルネック——信頼の構築、反復的UX、ヒューマンエージェントループは技術的な問題ではなく、未解決のデザイン問題だ
- 従量課金は裏目に出る——AIクレジットは「カジノチップ」のように感じられ、顧客は予測可能で公平な価格設定を求めている
AIエージェントを導入する組織にとっての意味
Cannon-BrookesとRampellが行き着く結論は、すべての組織にとって重要だ——AIの革命はソフトウェアスタックを置き換えることではなく、そのソフトウェアスタックが働くことを意味する。勝者となるのは、AIの能力という技術的な問題だけでなく、人間とエージェントの協働というデザイン問題を解決するプラットフォームだ。AI導入を検討する企業にとって問うべきことは「どのSaaSを手放すか」ではなく「どのプロセスがインプット制約型（自動化）でアウトプット制約型（増幅）か」だ。この区別こそが、AI戦略全体を決定する。