Alpha Beyond Frontier Insights

Vertical SaaSはAIに飲み込まれるのか——勝敗を分ける「事業モデル債務」

はじめに：問いを立て直す

生成AIがソフトウェア業界を揺らすなかで、よく聞く対立の立て方がある。身軽なAIネイティブの新興企業が、旧世代の業種特化型ソフトウェア（Vertical SaaS）を飲み込んでいく——という図式だ。

だが、この対立だけでは、本質を十分に捉えられない。既存のVertical SaaS企業は、長年ためてきた業務記録、深い顧客関係、確立した販売網を持ち、本来なら新規参入者に対して有利なはずだ。それでも、その優位を生かせずに、次第に価値の薄い役回りへ押しやられる企業が現れている。なぜか。

価値がAIの時代にどの層へ移るのかという産業構造の話は、稿を改めて論じた（横断エージェントは何を吸収し、企業は何を手放せないのか、という「責任の境界」の議論だ）。本稿で扱いたいのは、その先である。有利な位置にいる既存企業は、なぜその優位を生かせないのか。 答えを先に言えば、明暗を分けるのは、AIネイティブかどうかでも、記録を持っているかどうかでもない。その記録を、AIによる業務の「実行」へと変えられるか。そして、それを妨げる自社の仕組みを組み替えられるかである。

1. 記録を持つことは、有利だが十分ではない

業種特化型のソフトウェアは、その業界の業務が流れ込む「正式な記録の担い手（system of record）」であることが多い。会計ソフトには取引が、建設管理ソフトには現場の工程が、医療ソフトには診療の記録が、日々書き込まれていく。この蓄積は、外から買ってきたデータでは代替しにくく、エージェントが賢くなるほど、動くための土台となる記録の価値はむしろ上がる、という見方には理がある。

問題は、記録を「持っている」ことと、それを「使って業務を終わらせる」ことの間に、大きな隔たりがあることだ。ここでいう「実行」とは、記録を読むことではなく、記録を使って業務を完了させることを指す。会計記録を参照するだけでなく、未回収の債権を特定して督促まで行う。建設の工程を表示するだけでなく、遅延を検知して人員や資材の手配を組み替える。顧客情報を検索するだけでなく、条件に応じて見積もりや契約更新の手続きまで進める。「記録を読むAI」から「記録を使って業務を完了するAI」へ——この移行ができるかどうかが、記録の価値を左右する。

記録を持つことは、有利ではある。しかし、それだけでは十分ではない。実際、深い記録を持っていても、その記録を実行へ接続できなければ、優位は生かせない。このことは、同じ会社の中の対照を見ると、はっきりする。

2. Intuit——同じ会社の中で、結果が分かれた

会計・税務ソフトウェアを手がけるIntuitは、この問題を考えるうえで示唆に富む。異なる企業を比べるのではなく、同じ会社のなかで、二つの製品の立ち位置が分かれているからだ。

一方は、中小企業向けの会計ソフト（QuickBooks）である。ここには、日々の取引や請求が継続的に書き込まれていく。記録は深く、業務に埋め込まれ、途切れない。この領域は、AIが広がるなかでも二桁の成長を続けていると、同社の決算は示している。

もう一方は、個人向けの確定申告ソフト（TurboTax）だ。使うのは基本的に年に一度、税務に詳しくない個人が、画面の案内に沿って申告を完成させる。提供してきた価値の中心は、「専門家でない人を手順に沿って導くこと」にあった。会話するだけで申告を進めるようなAIが広がれば、この「手順に沿って導く」価値は置き換えられやすい。実際に売上が落ちたわけではないが、市場はこの将来リスクを織り込み、Intuitの株価は2026年に入って大きく下落したと報じられている。一部のアナリストは、AIによる申告が広がれば確定申告事業の収益が将来的に目減りしうると試算している（いずれも報道・アナリストの推計であり、幅を持って読むべき見立てだ）。

この比較から直接言えるのは、ここまでだ。深く継続する記録を握り、それが業務に埋め込まれている領域は強く、記録が薄く価値の中心が「人を画面で導くこと」にあった領域はAIに揺さぶられやすい。つまり、AIへの耐性は、記録の深さと業務への埋め込み方で変わる。

ただし、これは製品と記録の構造の違いであって、それだけで勝敗が決まるわけではない。深い記録を持つ領域でも、その記録をAIの実行へ接続し直せなければ、優位は生かせない。ここから先は、記録の性質ではなく、経営の問題になる。

3. 移行を妨げる、もう一つの壁——「事業モデル債務」

記録をAIの実行へ移す。言葉にすれば単純だが、既存企業にとっては驚くほど難しい。難しさの正体は、技術だけではない。正式な記録への書き戻し、権限管理、正確性の担保、監査、例外処理など、技術的な課題も残る。だが、既存企業にとってより大きな壁になるのは、既存事業を成功させてきた仕組みそのものだ。これを「事業モデル債務」と呼びたい。

事業モデル債務とは、既存事業を成長させるために最適化された価格、評価指標（KPI）、営業報酬、組織、売上計画が、次の事業モデルへの移行を遅らせる状態である。 これは、単なる「席課金の問題」でも、「変化を嫌う大企業病」でもない。むしろ逆で、成功してきた仕組みが合理的であるほど、移行を妨げるという逆説にこそ、この概念の要点がある。

具体的に見てみる。多くのVertical SaaS は「利用する席数（ユーザー数）」で課金してきた。すると営業の計画も報酬も席数を増やすことを軸に組まれ、既存顧客への追加販売も、より多くの席と機能の利用を前提にする。プロダクトの評価指標は画面の利用率やログイン頻度で測られ、カスタマーサクセスや導入支援の組織も「顧客にしっかり使ってもらう」ことを前提に設計されている。すべて、席数と画面の利用を価値の中心に置いた事業を回すために積み上げられてきた仕組みだ。

ところが、AIが業務を実行するほど、人が画面に触れる回数は減り、席数も利用率も下がる。これまで「良い数字」とされてきた指標が、移行を進めるほど悪化するのだ。営業は席の減る提案を避け、プロダクトは利用率の落ちる機能を後回しにし、売上計画は席数の前提のまま動かない。だから、移行しないことのほうが短期的には合理的に見えてしまう。有利なはずの既存企業が優位を生かせない理由は、ここにある。

4. 何を変えるのか——「自己共食い」を具体化する

とすれば、既存企業に求められるのは、既存収益を一部毀損してでも移行を進める判断だ。ただし、これは覚悟の問題ではなく、具体的に何の仕組みを変えるかの問題である。変えるべきものは、大きく三つに整理できる。

評価指標を、席数や利用率から、実行された結果——完了した業務、解決した案件——へ移すこと。収益モデルを、席へのアクセスだけでなく、実行回数、処理量、完了した業務、あるいは制御可能な範囲の成果に連動する形へ設計し直すこと。すべての業務で純粋な成果課金が成り立つわけではないが、価格の重心を「使わせること」から「実行すること」へ寄せる余地は広い（価格の単位が売り手の引き受ける責任を映す、という点は別稿で論じた）。そして組織を、営業報酬を「席を増やす」から「成果を出す」へ、カスタマーサクセスや導入支援を「使ってもらう」から「実行させる」へと組み替えることだ。

ここで、誤解を避けたい。UI（画面）が不要になる、という話ではない。 人が値を入力し、結果を確認し、例外に対処する場面は残る。AIが確率的に動く以上、人が確認し責任を負う接点はむしろ消えない。変わるのは、価値の中心がどこに置かれるかだ。「どれだけ画面に滞在し、何席使われたか」から、「どれだけの業務が実行され、成果が出たか」へ、重心が移る。言い換えれば——UIは、かつてVertical SaaS を守る堀だった。しかしエージェントへの移行局面では、その堀が、動きを妨げる壁にもなり得る。

自社がどちら側にいるかは、三つの問いで見立てられる。第一に、エージェントが成功するほど、いまの席数や利用率は下がる構造になっているか。第二に、それでもなお、営業担当者と事業責任者は移行を推進する評価設計になっているか。第三に、自社のAIは提案や要約で止まらず、正式な記録へ書き戻し、業務を完了できるか。この三つに答えられない企業は、AI機能を追加していても、本質的な移行はまだ進んでいない。

5. だから、結論は「消える」ではなく「分かれる」

以上を踏まえると、「既存のVertical SaaS はAIネイティブに飲み込まれて消える」という見方は、単純すぎる。実態は、消えるかどうかではなく、分かれるというほうが近い。大きくは、二つの方向に分かれる。既存事業を守ろうとする企業は、記録を差し出すだけのデータ供給者へと役回りが痩せていく。記録は持っているのに、その上でエージェントが動き、顧客との接点はエージェント側へ移る。一方、記録をAIの実行へ移せた企業は、外部エージェントに記録を供給するだけの存在ではなく、自らエージェント層を担う業務基盤になる。

この基盤側に残る条件は、三つに整理できる。自社が固有に生み出してきた、深く継続する記録を持つこと。その記録を、AIによる業務の実行へ接続できること。そして最も難しいのが、席や画面の利用という既存の収益源を、自ら組み替える経営判断ができることだ。前の二つは資産の問題だが、最後の一つは、事業モデル債務を引き受けて動けるかという経営の問題である。裏を返せば、AIネイティブの新規企業が必ず有利とも限らない。既存企業が握る正式な記録や規制下の信頼は、簡単には越えられない障壁になる。差がつくのは、有利な位置にいるかどうかではなく、その優位を新しい事業モデルへ転換できるかどうかだ。

だから、こう言える。記録は、参入障壁になり得る。しかし、その記録の上に築いた既存の収益モデルが、次の事業への移行を、かえって妨げることもある。 既存のVertical SaaS が問われているのは、AI機能を足せるかどうかではなく、自社を成功させてきた仕組みを、自ら組み替えられるかどうかである。

そして、この差は、次の論点にもつながる。自力で移行できない企業の記録や顧客基盤は、他社にとってどのような買収価値を持つのか。AIの時代のM&Aで、企業は本当は何を買っているのか。稿を改めて考えたい。

中塚 恵介

JAPAN AI CFO／GENIEE Group CFO。AI企業の成長戦略、資本政策、IR・資金調達、M&A、海外展開などを通じて、日本発のテクノロジー企業の企業価値向上に取り組んでいる。 前職ではグローバルベンチャーキャピタル B Capital の Japan Lead として、AI・ディープテック・クライメートテック領域を中心に、日本におけるスタートアップ投資を担当。それ以前は BCG／BCG X にて、企業の新規事業創出、事業戦略、ベンチャー立ち上げなどに従事し、構想から事業化・実行までを支援した。キャリア初期には内閣府などで政策立案にも携わった。 一貫して、資本・技術・人・制度がどのように結びつき、新しい産業や企業が生まれるのかに関心を持つ。現在は、投資・支援する立場から経営の当事者へと軸足を移し、日本からグローバルに競争力のあるAI・テクノロジー企業を生み出すことをテーマとしている。 Alpha Beyond Frontier では、スタートアップ、ベンチャーキャピタル、AI、M&A、コーポレートイノベーションを中心に、資本市場と産業構造の変化を分析・発信している。

本稿は、公開情報にもとづく独立した分析であり、特定の組織の公式見解ではありません。特定企業の製品・業績・株価に関する記述は、公式発表・公開報道・アナリストの公開見解の範囲にとどめ、数値には推計・報道が含まれます。「事業モデル債務」という整理は、筆者が分析のために用いる枠組みであり、業界標準の定義ではありません。記載した数値は各出典の公表時点のものです。

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