ロイ・ヘファー氏は、中小企業および中堅企業向けのAI-native型旅費・経費管理プラットフォームPerkの最高財務責任者（CFO）である。
従来型SaaSは終焉を迎えるのか──今、取締役会や投資家の間で激しい議論が交わされている。
レガシーソフトウェア企業のバリュエーションは圧縮されている。アナリストたちは、過去10年間を定義してきたサブスクリプション・シート課金モデルが、AIエージェントがワークフロー全体を代替できる時代に生き残れるのか、公然と疑問を呈している。
これは興味深い議論だ。しかし、AI-nativeプラットフォームのCFOとして私が見ている限り、多くの人々は間違った問いを立てていると思う。問題はSaaSが生き残るかどうかではない。従来型SaaSが採用してきたアプローチ──業務を数十のポイントソリューションに分断する手法──が、そもそも本当に機能していたのかどうかだ。
SaaSが残した1.7兆ドルの代償
現代の職場を歩けば、人々が懸命に働いている姿が見える。しかし、表面的には生産的に見えるものが、実は巧妙に偽装された摩擦であることが多い。
あらゆるチームで、人々は私たちが「シャドーワーク（見えない業務）」と呼ぶものの重圧に苦しんでいる。それは、実行する必要があるが誰の職務記述書にも記載されていない業務だ。経費の申請、承認の追跡、システム間のデータ照合、ツールからツールへの移動。これは、すべての従業員の1日にかかる目に見えない税金である。
そして、その代償は驚異的だ。Perkが委託したForrester Consultingの調査によると、シャドーワークは米国、英国、フランス、ドイツ、スペイン、オランダ全体で年間1.7兆ドルのコストを企業にもたらしている。従業員は週に約7時間を価値の低い管理業務に費やしている。これは誤差ではない──毎週、丸1日分の労働時間が、存在すべきでない業務に失われているのだ。
SaaS業界にとって不都合な真実がここにある。このシャドーワークの多くは、それを排除するはずだったツールによって生み出されたのだ。企業が新しいポイントソリューションを追加するたび──旅費管理用に1つ、経費精算用に別の1つ、承認用にまた別の1つ、請求書発行用にさらに別の1つ──新たな継ぎ目が追加された。そして、すべての継ぎ目で、人間がギャップを埋めるために手作業を行っている。企業がツールを積み重ねるほど、より多くのシャドーワークが生成された。1.7兆ドルの漏出はそこに存在する。
SaaSのAI破壊が現実的で、遅すぎたほどである理由
過去5年間の自動化は、個別の機能のデジタル化に焦点を当ててきた。給与計算、CRM、IT調達。有用ではあるが、段階的なものだった。従業員を最も中断させるワークフロー──旅行計画、経費管理、承認、請求書発行──は頑固に手作業のままだった。それらを自動化するのが難しすぎるからではなく、複数のシステムにまたがり、ルールベースのソフトウェアでは処理できない文脈的判断を必要とするからだ。
AI-nativeプラットフォームは、この方程式を完全に変える。レガシーアーキテクチャにAIを機能アップグレードとして追加するのではなく、文脈を理解し、システムの境界を越えて自動化し、従来型SaaSが手つかずのままにした、混沌とした例外の多いワークフローを処理するために、ゼロから構築されている。
これが、市場が価格に織り込み始めている違いだ。「AI強化型」と「AI-native」の間のギャップは表面的なものではない──構造的なものであり、次の時代の成功する企業向けソフトウェアを定義するだろう。
AI-nativeプラットフォームは、ワークフロー全体を排除するために構築されており、システムの境界を越えて自動化し、レガシーなシート課金型SaaSが生み出したシャドーワークを除去する。別々のツールでステップをデジタル化する代わりに、インテリジェントなワークフローはそれらを1つに統合する。重要なのは、価値がシート数ではなく、アウトプットと自動化効率に応じて拡大することだ。特に、摩擦を吸収できない中小企業や中堅企業のチームにとって。
規律を持ってAIを適用する──効果が複利的に増大する領域と、そうでない領域
AIをめぐる興奮は正当だが、規律を要求する。すべての問題がAIの問題ではなく、それを万能の解決策として扱うリーダーは、新たな複雑性の層を生み出すことになる。
有用なフレームワークは、反復性と複雑性という2つの次元に沿って考えることだ。高度に反復的で比較的構造化されたタスク──データマッチング、ルールベースの承認、旅程変更、領収書照合──はAIに理想的だ。リターンは即座に得られ、システムが学習するにつれて時間とともに複利的に増大する。
より複雑で判断を要する業務は異なる。急成長企業における予測、戦略的トレードオフ、微妙なベンダー交渉──これらには依然として人間の文脈と経験が必要だ。AIはより良いデータを表面化し、分析を加速させ、意思決定者を支援できるが、最終決定そのものを下すことはできない。
私が見る中で、リーダーが犯す最も一般的な間違いの1つは、AIを「立ち上げて忘れる」イニシアチブとして扱うことだ。コアワークフローに触れるあらゆるシステムと同様に、所有権、監視、継続的な改善が必要だ。最良の場合、AIはバックグラウンドに消え、人々はそれが存在することを忘れる。最悪の場合、それは従業員が管理しなければならない別の層になる──シャドーワークの別の源泉だ。
リーダーが今すべきこと
次のサイクルで勝つ企業は、最も洗練された技術スタックを持つ企業ではない。最も不必要な複雑性が少ない企業だ。
当然ながら、前述の調査では、ビジネスリーダーの67%が、自動化によって節約された時間を成長とイノベーションに再投資する計画だと述べている。しかし、その配当を獲得するには、業務の設計方法を再考する必要がある。
まず、日常業務で摩擦が最も深刻な場所を特定することから始める。リーダーシップにとって最も目に見える場所ではなく、従業員にとって最も苦痛な場所だ。次に、自動化する前に簡素化する。プロセスが1ページで説明できない場合、それはおそらく、AI であれ他のツールであれ、どんなツールでもきれいに修正するには複雑すぎる。
私の経験では、摩擦が真に除去されると、利益はリーダーが最も気にする2つの場所に現れる。第一に、キャパシティ──無駄な時間の削減、サイクルの高速化、運用指標に直接反映されるクリーンなプロセス。第二に、エネルギー──従業員が複雑なワークフローをナビゲートしたり、目に見えないシャドーワークを実行したりしていないとき、彼らは異なる形で関与する。定着率が向上する。アウトプットの質が上がる。企業文化が強化される。
SaaS市場にとっての真の問い
AIがSaaSを破壊するかどうかについての議論はすでに決着している──破壊している。真の問いは、どの企業がこの瞬間のために構築され、どの企業が後付けに奔走しているかだ。
シャドーワークは避けられないものではない。それは、ワークフローインテリジェンスよりも機能の深さを優先した世代のソフトウェアによる設計選択の結果だ。年間1.7兆ドルのコストは、その設計哲学の領収書である。
次世代の企業向けプラットフォーム──AI-native、ワークフローファースト、摩擦を管理するのではなく排除するために構築された──は、そのギャップを埋めるだろう。そして、それらを採用する企業は、単により効率的になるだけではない。競合他社よりも根本的に速く、無駄がなく、創造的になるだろう。
