SaaSの将来性は？「SaaSの死」論争の実態とAI時代の導入判断

SaaSの将来性は、「SaaSがなくなる」のではなく「SaaSの形と使い方が変わる」と見るのが現実的です。2026年に入り、生成AIやAIエージェントの急速な進化を受けて「SaaSの死」という言葉が話題になり、ソフトウェア企業の株価が大きく下がる場面もありました。一方で、総務省の調査ではクラウドサービスを利用する企業が83.5%に達し、富士キメラ総研は国内の企業向けSaaS/PaaS市場が2029年度に3兆円を超えると予測しています。この記事では、SaaSを導入・利用する企業の立場から、将来性を左右する社内の使いこなし体制、「SaaSの死」論争の実態、市場の予測、AIによる変化、コスト構造、企業規模別の判断軸、よくある失敗と検証方法までを順に整理します。

目次

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1. SaaSの将来性は「使いこなす体制」で差がつく｜AI時代の社内研修サービスの比較
2. SaaSの将来性｜「SaaSの死」論争の実態
3. AIでSaaSはどう変わるか｜第1波と第2波
4. コスト構造の課題と今後の展望
5. 企業規模別の導入判断軸
6. SaaS導入判断でよくある失敗パターン
7. SaaS将来性の判断をどう検証するか
8. よくある質問(FAQ)
9. まとめ
10. 参考文献

SaaSの将来性は「使いこなす体制」で差がつく｜AI時代の社内研修サービスの比較

SaaSの将来性を自社の成果につなげられるかどうかは、SaaSそのものの優劣より、AI機能を含めて使いこなす社内の体制があるかどうかで決まります。

総務省の令和7年通信利用動向調査では、クラウドサービスを一部でも利用している企業は83.5%、全社的に利用している企業は60.0%(前年から6.9ポイント増)でした。導入そのものは広がっており、差がつくのは導入した後の使いこなしです。ITmediaの解説記事が紹介するDeloitteの調査では、AIによる生産性向上で成果を出している企業は66%に上る一方、人材面の準備が十分な企業は20%にとどまっています。

AI利用の指針でも、教育は独立した項目として扱われています。経済産業省と総務省の「AI事業者ガイドライン」(第1.2版)は、AIを開発・提供する事業者だけでなく利用する事業者を含む各主体に共通の指針の一つとして「教育・リテラシー」を挙げ、AIに関わる人のリテラシーの確保や、教育・リスキリングに取り組むことが期待されるとしています。SaaSにAI機能が組み込まれていくほど、使う側の教育は、SaaSの選定と同じ重さで考える項目になります。

使い方のルールを社員に教え、理解度を確かめ、誰がどこまで受講したかを管理する手段として、企業向けのeラーニングサービスがあります。下の表は、ビジネスコンシェルジュに掲載されている3つのサービスを、商品ページで確認できた内容にもとづいて役割の違いで並べたものです。

表のうち、社内の使い方のルールや手順を教材にまとめ、受講者の進捗を確認したい場合の一例がSmart Boardingです。株式会社FCEが提供するサービスで、自社の資料や動画を組み合わせたオリジナルの研修コースを作成でき、LMS機能で各受講者の進捗や理解度を確認できます。SaaSの使い方やAI機能を使うときのルールを、口頭の説明ではなく同じ教材で全員に届ける土台として使える形です。注意点として、電話やメールでの相談、教育プログラムの設計といった手厚いサポートは「充実サポートプラン」のみの提供とされています。料金はプランによって異なるため、資料や公式サイトで確認してください。

新入社員の人数が急に増えることによって、これまでは属人的なサポートで目が届いていた部分も今後は難しくなるのではという懸念がありました。

株式会社BALLEGGSの導入事例（Smart Boarding公式サイト）

SaaSの将来性｜「SaaSの死」論争の実態

「SaaSの死」とは、AIエージェントがSaaSの機能を代替し、従来のSaaSビジネスが成り立たなくなるという主張です。SaaSとは、ソフトウェアを自社のサーバーにインストールせず、インターネット経由で必要な機能を利用する提供形態を指します。専門家の見方の多くは「SaaSは消えずに形を変える」というもので、影響を受けやすいSaaSと残りやすいSaaSが分かれていくと考えられています。

なぜ「SaaSの死」が話題になったのか

きっかけは、AIの役割が「人の作業を助ける道具」から「人に代わって業務を進める存在」へ変わり始めたことです。ITmediaの解説によると、2026年2月初旬にはAIエージェントの相次ぐ発表を受けて、米国のソフトウェア関連銘柄が急落しました。背景には、AIエージェントが1体で複数の従業員の業務を代行できれば企業は従業員数を減らし、「ユーザー数と月額単価の掛け合わせ」で収益を立てるSaaSの売上が圧迫されるという「シート圧縮」の見方があります。

専門家や調査会社の見方

立場	主な見解
証券会社のストラテジスト(野村證券)	ユーザー企業が業務ソフトを内製する方向へ逆戻りすることは当面困難とみる。一方で、AIエージェントによるユーザー数の減少は起こり得る脅威とし、AIエージェントの提供、従量制への料金体系の転換、セキュリティの強化を収益機会として挙げる
調査会社の予測(Gartner、ITmediaブログでの紹介)	2030年までにSaaSツールの35%がAIエージェントに代替されると予測。ブログは、裏を返せば残りの65%は形を変えながら存続すると整理している
SaaS関連企業の経営幹部(米Zuora、日経クロステックでの発言)	「SaaSの死は時期尚早」としつつ、AIの大きな影響によって今後1年ほどで勝者と敗者に分かれていくだろうと推測している

これらの見方に共通するのは、「SaaSという仕組みそのものが不要になる」のではなく、「AIを取り込めないSaaSが淘汰される」という整理です。利用する企業にとっては、今使っているSaaSがどちら側にあるかを見極めることが大切になります。「SaaS終焉論」の論点と反論は、SaaS終焉論とは？AI時代に読む論点・反論・判断軸で詳しく整理しています。

国内の利用実態はまだ拡大中

総務省の令和7年通信利用動向調査(2026年5月公表)によると、クラウドサービスを一部でも利用している企業の割合は83.5%で、増加傾向が続いています。全社的に利用している企業は60.0%に達しました。利用しているクラウドサービスの内容は「ファイル保管・データ共有」が73.3%と最も高く、次いで「社内情報共有・ポータル」(61.4%)、「電子メール」(57.4%)です。利用する理由では「システムの拡張性が高いから」が前年から6.8ポイント増え、最も大きく伸びました。株式市場の評価とは別に、国内企業のクラウド利用は今も広がっている段階です。

市場規模の予測

市場の今後については、調査機関ごとに対象の範囲が異なる複数の予測があります。数字をそのまま並べて比べず、「どの調査も拡大を見込んでいる」と読むのが適切です。

調査	対象	数字	見方
富士キメラ総研(富士経済グループ、2025年9月発表)	企業向けソフトウェア53品目のSaaS/PaaS市場	2029年度に3兆3,975億円(2024年度比73.0%増)	コラボレーションとマーケティングでの導入が先行してSaaS/PaaSの比率が90%を超え、バックオフィスや基幹系システムでもクラウド化が進んでいるとされる
IDC Japan(2025年2月発表)	国内パブリッククラウド市場(SaaS単体の数字ではない)	2024年は4兆1,423億円(前年比26.1%増)。2029年は8兆8,164億円(2024年比で約2.1倍、年平均成長率16.3%)	生成AIの活況が成長を後押ししたとされる

「今後」の見通しを価格・AI・日本市場の視点で整理した記事もあります。SaaSの今後を中立解説｜AI・価格・日本市場の動向もあわせてご覧ください。

SaaSの需要を支えている背景

SaaSの需要は、AIだけで支えられているわけではありません。業務の電子化を進める制度の動きも、背景の一つです。電子帳簿保存法では、メールやインターネット経由で授受した請求書・領収書などの取引情報(電子取引)は、電磁的記録として保存することが求められています。制度の詳細は、国税庁の案内で確認してください。富士キメラ総研は、バックオフィスのレガシーシステムの刷新需要が続いていることや、契約管理・電子契約・契約書審査といった法制度への対応分野の投資が市場を押し上げていることを挙げています。

一方で、SaaSがすべてを置き換えるわけではありません。同じ調査では、セキュリティ上の理由でSaaS/PaaSの利用が難しい場合があり、パッケージ製品のニーズは今後も根強いとされています。大規模企業向けのERPでは、SaaS/PaaSの割合は現状で全体の30%程度にとどまります。自社の業務やデータの扱いに合うかどうかで選ぶ、という基本は変わりません。

AIでSaaSはどう変わるか｜第1波と第2波

SaaSへのAIの取り込みは、チャットで質問に答える機能を追加する「第1波」から、業務の流れそのものにAIが組み込まれて作業を自動で進める「第2波」へ移りつつあります。第2波では、SaaSの価値が「画面の使いやすさ」から「どれだけ業務を代行できるか」へ変わります。

段階	AIの役割	業務での例	利用者に求められること
第1波：チャット型の統合	SaaSの画面にAIアシスタントが加わり、質問への回答や文章の下書きを行う	メール文面の作成、会議メモの要約、データの検索	AIへの指示の出し方、出力内容の確認
第2波：ワークフロー組み込み型	AIエージェントが複数の手順をまとめて実行し、人は確認と判断に回る	請求書の読み取りから仕訳・承認依頼まで、問い合わせの一次対応と記録	AIに任せる範囲の設計、例外処理のルール化

第1波と第2波の具体的な違いや、SaaSとAIの関係は、SaaSとAI｜生成AI・AIエージェント時代の変化と注意点を整理で詳しく解説しています。

AI時代のSaaSの役割

AI時代のSaaSの役割は、人が画面を操作するツールから、AIが働くための「業務データの土台」と「作業を実行する場」へ広がると見られています。ITmediaの解説では、会計、人事管理、規制対応など、厳格な管理や監査の記録が必要な領域では、SaaSが長年担ってきた「記録の基盤」としての機能はAIエージェントでは容易に代替できないと説明されています。SaaS/PaaSの導入が先行するコラボレーションやマーケティングの領域でも、今後はAIアシスタントやAIエージェントへの対応が市場の成長を左右するとされています。

置き換えられやすいSaaSと残りやすいSaaS

第2波で影響を受けやすいのは、入力や転記など定型作業を画面上で処理するだけの単機能SaaSです。AIエージェントが複数のツールをまたいで作業できるようになると、その機能だけを目的に契約する理由が薄れます。反対に、会計や人事労務のように法令対応や監査が必要な業務、長年の業務データが蓄積されている基幹的なSaaSは、AIが働くための土台として使われ続けると考えられています。SaaSの分類は、SaaSの種類を3軸で解説で整理しています。

• 置き換えられやすい：入力支援、単純な集計、定型的な文書作成など、単一の作業だけを担うSaaS
• 残りやすい：会計、給与、勤怠、契約管理など、法令対応や記録の保存が求められるSaaS
• 残りやすい：顧客データや取引履歴など、自社固有のデータが蓄積されているSaaS

第2波の表にある「AIに任せる範囲の設計」と「例外処理のルール化」は、SaaSの機能ではなく、利用する会社が決めることです。どこまでAIに任せ、どんなときに人が確認するかを決めても、それを社員が同じ理解で運用できなければ、現場ごとにやり方がばらつきます。決めたルールを教材にして全員に届ける仕組みが、AI時代のSaaS活用では欠かせなくなります。

コスト構造の課題と今後の展望

SaaSの料金体系は、利用人数に応じた定額課金から、処理件数や成果に応じた従量課金を組み合わせる形へ移ると見られています。利用企業にとっては、費用が読みにくくなる一方で、使った分だけ払う合理的な契約を選びやすくなる変化です。

料金体系の変化

ITmediaの解説によると、IDCは2028年までに純粋な座席課金(ユーザー数に応じた課金)は時代遅れとなり、ソフトウェアベンダーの70%が新しい価値指標に基づく価格戦略へ再構築を進めると予測しています。主な料金体系と、利用企業の注意点は次のとおりです。

料金体系	仕組み	利用企業にとっての注意点
ユーザー課金(これまでの主流)	利用者1人あたりの月額料金と人数で決まる	使っていないアカウントにも費用がかかる
従量課金	処理件数、データ量、AIの利用回数などに応じて課金	利用量が増えると費用が想定を超えやすい
成果課金	問い合わせの解決件数など、成果の単位で課金	「成果」の定義を契約前に確認する必要がある
ハイブリッド型	基本料金に、AI機能の従量課金を上乗せ	基本料金と追加料金の両方を見積もる

AIの処理コストと値上げの可能性

AI機能の提供には、生成AIの処理にかかる費用が発生します。SaaS事業者にとってはこの費用が利益を圧迫する要因となっており、AI機能を上位プランに限定したり、別料金のオプションにしたりする動きがあります。長期的には下がる見通しで、ITmediaの解説はGartnerが2030年までにLLMの推論コストが2025年比で90%以上低下すると予測していると紹介しています。ただし、当面はAI機能の追加にともなう実質的な値上げが起こり得ます。契約更新のたびに、料金改定とAI機能の扱いを確認しておくことが大切です。

今後の展望

今後数年は、SaaS事業者どうしの統合や再編が進み、AIを取り込んだ一部のSaaSに機能が集約されていく可能性があります。利用企業から見ると、多数の単機能SaaSを個別に契約する形から、データの土台となるSaaSにAI機能を組み合わせる形へ、契約の組み方が変わっていく時期といえます。

企業規模別の導入判断軸

SaaSの将来性をふまえた導入判断は、企業の規模によって重視すべき点が異なります。共通するのは、「今の業務を効率化できるか」に加えて「AI機能を取り込んで進化していけるSaaSか」を見ることです。

規模	重視すべき判断軸	注意点
個人事業主	会計・請求など必須業務を低コストでまかなえるか。AI機能が標準プランに含まれているか	無料の生成AIで代用できる作業に、専用SaaSを重ねて契約しない
中小企業	バックオフィスをまとめて扱えるか。データの出し入れがしやすいか。社員が使いこなせるか	担当者が限られるため、導入後の教育や定着の仕組みを先に考える
中堅・大企業	既存システムとの連携、セキュリティ、AI利用のガバナンス。料金体系の変更リスク	部署ごとに似たSaaSが乱立しやすく、全社での棚卸しが必要

どの規模でも、AI機能の効果を出せるかどうかは社員のスキルに左右されます。特に中小企業では、SaaSの担当者が1人か2人に限られることが多く、その人しかAI機能を使えない状態になりがちです。導入を決める段階で、AI機能を活用できる人材をどう育てるかまで計画に入れておくと、投資が無駄になりにくくなります。

中堅・大企業で重くなるのは、AI利用のガバナンスです。AIにどんな情報を入力してよいか、生成された文章や画像の著作権をどう扱うか、個人情報をどう守るかは、SaaSの設定だけでは決まらず、社員一人ひとりの理解にかかっています。こうした注意点を全社で同じ内容で学ぶ場合の一例が、OneCompliance(ワンコンプライアンス)です。株式会社Oysterが提供する、コンプライアンス研修に特化したeラーニングプラットフォームで、ハラスメント予防、個人情報保護法、情報セキュリティ、著作権(AIに関する著作権を含む)など、法務・労務・情報領域のコースがそろっています。コンテンツは法改正などに合わせて更新され、ダッシュボードや自動リマインダーで、受講の連絡や集計の手間を抑えられます。注意点として、費用は人数に応じた課金体系のため、問い合わせでの確認が必要です。AIの利用そのものを扱うコースの有無や内容は、資料で確認してください。料金はプランによって異なるため、資料や公式サイトで確認してください。

社内に法務専任担当や教育専任担当がおらず、社内のみでの実施が困難

株式会社プリメディカの導入事例（OneCompliance公式サイト）

3サービスの役割を比較表で見る

SaaS導入判断でよくある失敗パターン

SaaSの将来性に関する情報が増えるほど、「話題に振り回されて判断を誤る」ケースも増えています。よくある失敗と、その対処の考え方をまとめました。「SaaSはオワコン」という言葉の背景は、SaaSはオワコン？AI時代に言われる背景と今後の見方で解説しています。

よくある失敗(Before)	対処の考え方(After)
「SaaSの死」の報道を見て、必要なSaaSの導入まで先送りした	法令対応やデータ蓄積が必要な業務は、AIの土台として残りやすい。業務上の必要性で判断する
AI機能の多さだけで選び、実際にはほとんど使われなかった	自社の業務のどこでAIを使うかを先に決め、試用期間で効果を確認する
AI機能の追加料金を見落とし、更新時に費用が大きく増えた	基本料金と従量課金の両方を見積もり、利用量の上限設定ができるか確認する
単機能SaaSを部署ごとに契約し、データが分散した	データを出し入れしやすいSaaSを選び、年1回は契約中のSaaSを棚卸しする
一部の社員しかAI機能を使えず、効果が全社に広がらなかった	AI機能の使い方を研修やマニュアルで標準化し、社内で共有する

特に多いのは、最後の「一部の社員しかAI機能を使えない」状態です。SaaSの導入時には全員に操作説明をしても、AI機能が追加されるたびに説明をやり直す会社は少なく、詳しい人だけが使い続けて差が開いていきます。使い方の説明が担当者ごとの口頭やチャットに頼っていると、担当者の異動や退職で運用が止まる原因にもなります。

SaaS将来性の判断をどう検証するか

利用中や導入予定のSaaSの将来性は、AIへの対応、データの持ち運びやすさ、料金体系、提供会社の安定性、自社での活用度の5つの観点で確認できます。年1回の契約見直しのタイミングで点検すると、判断の遅れを防げます。

観点	確認する内容
AIへの対応	AI機能の提供状況と今後の開発方針が公開されているか。AIエージェントとの連携に対応しているか
データの持ち運びやすさ	データを一括で出力できるか。APIで他のツールと連携できるか
料金体系	AI機能の料金の扱い、従量課金の単価と上限、過去の料金改定の履歴
提供会社の安定性	サービスの継続性、サポート体制、セキュリティ認証の取得状況
自社での活用度	アカウントの利用率、AI機能の利用回数、削減できた作業時間

5つの観点のうち、自社でコントロールできるのは「自社での活用度」です。同じSaaSを使っていても、AI機能を使いこなしている会社とそうでない会社では、得られる効果に大きな差が出ます。アカウントの利用率やAI機能の利用回数は、SaaSの管理画面で確認できることが多い一方、社員が使い方を理解できているかどうかは、別の方法で確かめる必要があります。

使い方の理解度を確認テストで確かめ、受講状況を集計して活用度の把握につなげる場合の一例が、SAKU-SAKU Testingです。株式会社イー・コミュニケーションズが提供するeラーニングプラットフォームで、CBTの技術を活かしたテスト機能を備え、選択式、穴埋め、並び替え、記述式の問題を配信できます。既存の問題と自社で作った問題を1つのテストにまとめられ、受講状況や結果はリアルタイムで集計され、組織やグループなどの属性ごとに把握できます。マニュアル不要で操作できるとされており、eラーニングの運用に慣れていない担当者でも始めやすい点が特徴です。注意点として、事務局運営やカスタマーデスクを利用する場合はオプション扱いとなります。料金はプランによって異なるため、資料や公式サイトで確認してください。

テストの種類がここまで充実している会社はないと感じました。

メディカル・データ・ビジョン株式会社の導入事例（株式会社イー・コミュニケーションズ公式サイト）

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よくある質問(FAQ)

Q1. SaaSに将来性はありますか？

A. SaaSという仕組みそのものがなくなる可能性は低く、AIを取り込んで形を変えながら使われ続けると見られています。総務省の調査ではクラウドサービスを利用する企業が83.5%に達し、富士キメラ総研は企業向けソフトウェア53品目のSaaS/PaaS市場が2029年度に3兆3,975億円(2024年度比73.0%増)になると予測しています。

Q2. 「SaaSの死」とは何ですか？SaaSは終わるのでしょうか？

A. 「SaaSの死」とは、AIエージェントがSaaSの機能を代替し、従来のSaaSビジネスが成り立たなくなるという主張です。2026年にソフトウェア企業の株価が大きく下落したことで話題になりましたが、専門家の多くは「SaaSは消えずに形を変える」と見ています。入力支援や単純な集計など、単一の定型作業だけを担うSaaSは置き換えられやすく、会計・給与・勤怠のように法令対応が必要な業務や、自社固有のデータが蓄積されているSaaSは残りやすいと考えられています。

Q3. SaaS関連の株価は今後どうなりますか？

A. 個別銘柄の株価や投資判断は本記事の対象外で、投資の助言はできません。2026年2月の急落について、ITmediaの解説は、「SaaSの死」と断定するのは性急で、構造的な崩壊というより、市場が新しい価値評価の枠組みを探っている過程と見ることもできると整理しています。投資を検討する場合は、各社の開示資料などを確認し、ご自身の判断で行ってください。

Q4. AI時代にSaaSの役割はどう変わり、市場は今後どう予測されていますか？

A. 人が画面を操作するツールから、AIエージェントが働くための業務データの土台と、作業を実行する場へ広がると見られています。市場は拡大の予測が続いており、IDC Japanは国内パブリッククラウド市場が2029年に8兆8,164億円になると予測しています。ただし調査ごとに対象の範囲が異なるため、数字は並べて比べず、傾向として読むのが適切です。

Q5. SaaSの料金は今後どう変わりますか？

A. 利用人数に応じた定額課金から、処理件数や成果に応じた従量課金を組み合わせる形へ移ると見られています。当面はAI機能の追加にともなう実質的な値上げも起こり得るため、契約更新時に料金改定とAI機能の扱いを確認しましょう。

Q6. SaaSのAI機能を社内で活用するには何から始めればよいですか？

A. まずAI機能を使う業務と、入力してよい情報などの利用ルールを決め、その内容を教材にして全社員が同じ内容で学べるようにすることから始めましょう。企業向けのeラーニングを使うと、教材の配信、受講状況の管理、確認テストによる理解度の確認を1か所で行えます。選ぶときは、自社の教材を作れるか、テストや集計が使いやすいか、必須研修のコースがそろっているかを比べてください。

まとめ

SaaSの将来性は、「SaaSの死」という言葉ほど悲観的なものではなく、AIを取り込めるSaaSとそうでないSaaSに分かれていく構造転換の段階にあります。SaaSを利用する企業は、次の3点を意識すると判断しやすくなります。

1. 今使っているSaaSが、法令対応やデータ蓄積を担う「残りやすいSaaS」か、定型作業だけの「置き換えられやすいSaaS」かを見極める。
2. 料金体系の変化に備え、AI機能の料金、従量課金の単価と上限を契約更新ごとに確認する。
3. AI機能を使いこなす社員を育てる体制を整えるため、研修サービスの資料を取り寄せ、教材づくり、確認テスト、必須研修のどれが自社に合うかを比べる。

参考文献

• 総務省「令和7年通信利用動向調査の結果」(報道資料と別紙) https://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01tsushin02_02000183.html
• 総務省「令和7年版 情報通信白書 クラウドサービス」 https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r07/html/nd218200.html
• 富士経済グループ「企業向けソフトウェア53品目の国内市場を調査」(プレスリリース第25089号、2025年9月3日) https://www.fuji-keizai.co.jp/press/detail.html?cid=25089&view_type=2&la=ja&la=en
• Impress IT Leaders「生成AIの進展に伴い、国内パブリッククラウド市場は前年比26.1％増─IDC」 https://it.impress.co.jp/articles/-/27502
• 国税庁「電子帳簿保存法の概要」 https://www.nta.go.jp/law/joho-zeikaishaku/sonota/jirei/02.htm
• 経済産業省・総務省「AI事業者ガイドライン」(第1.2版) https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/20260331_report.html
• 野村證券「『SaaSの死』は本当か？ AI本格普及後も収益拡大が期待できるソフトウェア企業の条件」 https://www.nomura.co.jp/wealthstyle/article/0609/
• ITmediaオルタナティブ・ブログ「SaaSは死ぬのか、進化するのか？2026年ソフトウェア産業の構造転換」 https://blogs.itmedia.co.jp/business20/2026/04/saas2026.html
• 日経クロステック「『SaaSの死は時期尚早』といえども、AI台頭で変化を求められるマネタイズ」 https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00138/061202049/
• Smart Boarding公式サイト「導入事例 株式会社BALLEGGS」 https://smartboarding.net/example/950/
• 株式会社イー・コミュニケーションズ「SAKU-SAKU Testing 導入事例 メディカル・データ・ビジョン株式会社」 https://www.e-coms.co.jp/jirei/jirei29
• OneCompliance公式サイト https://onecompliance.jp/