企業のSaaS離れが世界的に加速しています。高額なサブスクリプション費用、カスタマイズの限界、データ統合の課題など、従来のSaaSモデルが抱える問題が顕在化する中、AIの進化により自社開発という選択肢が現実的になってきました。本記事では、なぜ今企業がSaaS離れを選択し、自社開発にシフトしているのか、その背景と具体的な事例、そして今後の展望について詳しく解説します。
なぜ今、企業のSaaS離れが進んでいるのか
SaaSサブスクリプション疲れの実態
企業が抱える複数のSaaSツールの費用負担が深刻な問題となっています。調査によると、平均的な企業は130以上のSaaSアプリケーションを利用しており、その年間コストは数千万円に達することも珍しくありません。
さらに、実際に使用されていない機能への支払いも大きな無駄となっています。多くのSaaSツールは包括的な機能を提供しますが、企業が実際に活用しているのは全体の30%程度というデータもあります。
加えて、年々上昇する価格設定も企業の負担を増大させています。この傾向は、特に成長期のスタートアップや中小企業にとって、経営を圧迫する要因となっています。
カスタマイズの限界とベンダーロックイン問題
SaaSの最大の課題の一つは、自社業務フローとの不一致です。標準化されたソリューションは、企業独自の業務プロセスに完全に適合することは稀で、妥協を強いられることが多くなります。
データ移行の困難さも深刻な問題です。一度特定のSaaSに依存してしまうと、他のシステムへの移行は技術的にも経済的にも大きな負担となります。
また、仕様変更への対応の遅さも企業の柔軟性を損ないます。ベンダー側の都合で機能が変更・削除されることもあり、業務に支障をきたすケースも報告されています。
AI技術の進化が自社開発を後押し
AI技術の急速な進化により、自社開発のハードルが大幅に下がっています。特にノーコード・ローコード開発プラットフォームの進化は目覚ましく、専門的なプログラミング知識がなくても業務アプリケーションの開発が可能になりました。
AIによる開発効率の向上も顕著です。GitHub CopilotやClaude CodeなどのAIペアプログラミングツールを活用することで、開発スピードは従来の2〜3倍に向上しています。
これにより、専門知識なしでの開発が現実的になり、業務担当者自身がシステム開発に参画できる時代が到来しています。
SaaS離れの衝撃的な事例：Klarna社のケース
大手フィンテック企業の大胆な決断
2024年初頭、スウェーデンの大手フィンテック企業Klarnaは、業界に衝撃を与える決断を下しました。同社は、長年利用してきたSalesforceとWorkdayという2つの主要なSaaSプラットフォームから完全に脱却することを発表したのです。
この決断の背景には、AI駆動型システムへの移行という明確な戦略がありました。Klarnaは独自のAIシステムを構築し、顧客管理から人事管理まで、幅広い業務プロセスを内製化する道を選択しました。
移行後の成果と効果
Klarnaの移行は大きな成果をもたらしました。まず、年間数百万ドルに及ぶライセンス費用の削減を実現し、そのリソースを技術開発に再投資することが可能になりました。
業務効率の向上も顕著でした。AIによる自動化により、カスタマーサポートの応答時間は50%短縮され、人事プロセスの処理時間も大幅に削減されました。
さらに、カスタマイズ性の向上により、自社のビジネスモデルに最適化されたシステムを構築でき、競争優位性の強化にもつながっています。
日本企業への示唆
Klarnaの事例は日本企業にも重要な示唆を与えています。ただし、すべての企業が同じアプローチを取るべきではありません。段階的な移行の重要性を理解し、リスクを最小限に抑えながら進めることが肝要です。
既存システムとの共存戦略も重要です。一気にすべてを置き換えるのではなく、まずは周辺システムから内製化を始め、徐々に中核システムへと移行していくアプローチが現実的です。
日本企業の場合、レガシーシステムとの統合も考慮する必要があり、より慎重かつ戦略的なアプローチが求められます。
AI活用による自社開発の新しいアプローチ
AIペアプログラミングによる開発効率化
AIペアプログラミングは、開発者とAIが協働してコードを書く革新的なアプローチです。Claude CodeやGitHub Copilotなどのツールを活用することで、開発者は自然言語で要件を伝えるだけで、AIが適切なコードを生成してくれます。
この手法により、開発スピードは飛躍的に向上します。定型的なコーディング作業はAIに任せ、開発者はより創造的で戦略的な作業に集中できるようになりました。
また、AIは最新のベストプラクティスを学習しているため、コード品質の向上にも貢献します。バグの減少やセキュリティの強化など、多面的なメリットが報告されています。
【概念図：AIペアプログラミングの仕組み】
開発者
自然言語で要件を入力
AI
コード生成・提案
成果物
高品質なコード
ノーコード・ローコードツールとAIの融合
ノーコード・ローコードプラットフォームとAIの融合により、業務担当者による直接開発が現実的になっています。これらのツールは、視覚的なインターフェースでアプリケーションを構築でき、プログラミング知識がなくても複雑な業務ロジックを実装できます。
プロトタイプの高速作成も大きな利点です。アイデアから実装までの時間が大幅に短縮され、ビジネスの変化に素早く対応できるようになりました。
継続的な改善サイクルの実現も重要なポイントです。ユーザーフィードバックを即座に反映し、システムを常に最適な状態に保つことが可能になっています。
データ統合と分析の内製化
リアルタイムデータ分析の内製化により、企業は迅速な意思決定が可能になります。外部サービスに依存することなく、自社のデータを自由に分析・活用できる体制を構築できます。
カスタムダッシュボードの構築も容易になりました。各部門のニーズに応じた独自の可視化ツールを開発し、業務効率の向上につなげています。
これにより、データドリブンな経営が真の意味で実現し、競争優位性の源泉となっています。
自社開発へのシフトを成功させる5つのポイント
1. 段階的な移行計画の策定
成功の鍵は段階的なアプローチにあります。まず重要度の低い業務から内製化を始め、経験とノウハウを蓄積することが重要です。
パイロットプロジェクトの実施により、リスクを最小限に抑えながら効果を検証できます。小さな成功を積み重ねることで、組織全体の理解と協力を得やすくなります。
2. 社内人材の育成とスキルアップ
AI活用スキルの習得は、今後のビジネスにおいて必須となります。社内研修プログラムを整備し、全社員がAIツールを活用できる環境を整えることが重要です。
開発チームの組成においては、多様なバックグラウンドを持つメンバーを集めることで、イノベーティブなソリューションが生まれやすくなります。
3. 適切なツール選定とアーキテクチャ設計
モダンな技術スタックの採用により、将来的な拡張性と保守性を確保できます。クラウドネイティブなアーキテクチャを採用し、マイクロサービス化を進めることで、柔軟性の高いシステムを構築できます。
スケーラビリティの考慮も欠かせません。ビジネスの成長に応じてシステムも拡張できる設計にすることで、長期的な投資効果を最大化できます。
4. セキュリティとガバナンスの確立
データ保護体制の構築は、自社開発において最も重要な要素の一つです。適切なアクセス制御、暗号化、監査ログの整備など、包括的なセキュリティ対策が必要です。
開発ガイドラインの整備により、品質と一貫性を保ちながら、効率的な開発を進めることができます。
5. 継続的な改善とメンテナンス体制
DevOpsの実践により、開発と運用の壁を取り払い、迅速なリリースサイクルを実現できます。自動化されたテストとデプロイメントにより、品質を保ちながらスピードを向上させることが可能です。
ユーザーフィードバックの活用も重要です。継続的な改善により、システムを常に最適な状態に保つことができます。
SaaSと自社開発のハイブリッド戦略
すべてを内製化する必要はない
重要なのはバランスです。コアビジネスに直結する部分は自社開発で差別化を図り、汎用的な機能については既存のSaaSを活用するハイブリッド戦略が現実的です。
例えば、顧客体験に直結するフロントエンドシステムは内製化し、会計や給与計算などのバックオフィス業務は信頼性の高いSaaSを利用するという選択が考えられます。
ベストミックスを見つける判断基準
【一覧表：SaaS vs 自社開発の判断基準】
| 判断基準 | SaaS活用が適している | 自社開発が適している |
|---|---|---|
| 業務の独自性 | 標準的・汎用的 | 独自性が高い |
| 変更頻度 | 低い | 高い |
| データの機密性 | 一般的 | 機密性が高い |
| 投資回収期間 | 短期 | 中長期 |
ROIの評価方法も重要です。初期投資と運用コストを総合的に判断し、3〜5年のスパンで投資効果を検証することが推奨されます。
将来を見据えた柔軟な戦略
技術トレンドへの対応は、継続的な競争力維持に不可欠です。AIやクラウド技術の進化を常にウォッチし、新しい技術を積極的に取り入れる体制を整えることが重要です。
ビジネス変化への適応力も重要な要素です。市場環境の変化に応じて、SaaSと自社開発のバランスを柔軟に調整できる体制を構築することで、持続的な成長を実現できます。
まとめ
企業のSaaS離れと自社開発へのシフトは、AI技術の進化により現実的な選択肢となりました。コスト削減、カスタマイズ性の向上、データ統合の容易さなど、多くのメリットがある一方で、適切な計画と実行が成功の鍵となります。すべてを内製化するのではなく、自社のビジネスに最適なハイブリッド戦略を構築することが重要です。シンプリックでは、AI活用による自社開発への移行支援や、最適なシステム構築のコンサルティングサービスを提供しています。貴社のデジタル変革を成功に導くため、ぜひご相談ください。