AI時代の「Build vs Buy」問題：SaaS企業が生き残るための90/10ルール

現代のビジネス環境において、AIの進化は想像を絶する速度で進行しています。特にSaaS業界では、この技術革新の波に乗るか、あるいはその波に飲み込まれて市場から淘汰されるか、という二者択一の厳しい現実に直面しています。もはや中間地帯は存在しません。顧客が5年契約を結んでいるからといって、その変化から目を背けることはできないのです。本レポートでは、SaaS業界の最前線で活動するSasterが提唱する「90/10ルール」を深掘りし、AIエージェントとアプリケーションの「Build vs Buy」戦略における本質的な洞察、具体的な実践事例、そして今後のSaaSビジネスにおける競争優位性を確立するための鍵について詳細に解説します。

1. AI時代の「Build vs Buy」問題の深層

変化の速度と「Jaw-dropping」な体験の重要性

AI技術の進化は、企業が顧客に提供できる価値の基準を根本から変えつつあります。かつては画期的だった製品も、AIを組み込まなければ急速に陳腐化するリスクに晒されています。Sasterのジェイソンは、この状況を「Are you as jaw-dropping as Claude?（あなたの製品はClaudeのように驚くべきものか？）」と問いかけます。 SaaS企業が数十億ドル規模の企業に成長できたのは、かつてその製品が顧客の「顎を落とすほど驚くべきもの（jaw-dropper）」だったからです。それは、単に1%優れているからではなく、特定のニッチなユースケースにおいて、顧客の生活を劇的に変えるほどの圧倒的な優位性を提供していたからです。しかし、AI時代においては、この「jaw-dropping」の基準が劇的に引き上げられています。AIエージェントが提供できる体験は、従来のソフトウェアの枠を超え、顧客の期待値を新たな高みへと押し上げています。

もしあなたの製品が、もはや顧客を驚かせることができないのであれば、それは「衰退」の始まりであるとSasterは警鐘を鳴らします。AIの活用は、単なる機能追加ではなく、顧客に「Wow」の瞬間を提供し、製品価値を再定義するための不可欠な要素となっているのです。

なぜ「Build vs Buy」の問いがより複雑になったのか

従来の「Build vs Buy」の議論は、コスト、開発期間、リソース、戦略的差別化といった要素に焦点を当てていました。しかし、AIエージェントが登場したことで、この議論はより複雑かつ戦略的なものへと変貌しています。 AIエージェントの能力は、既存のSaaS製品の多くが提供できないような高度な自動化、パーソナライズ、そしてインテリジェンスを可能にします。このため、企業は以下の点を考慮する必要があります。

AI機能のギャップ: 既存の市販SaaS製品にAI機能が十分に組み込まれていない場合、自社で構築するインセンティブが高まります。特に、特定の業界やニッチなニーズに特化した製品は、AIへの対応が遅れているケースが散見されます。
プロプライエタリなデータの活用: 企業が保有する独自の膨大なデータ（過去10年間の顧客データ、マーケティングデータなど）を最大限に活用するには、汎用的な市販ツールでは限界がある場合があります。AIエージェントは、これらのプロプライエタリなデータを学習し、企業独自のインサイトやアクションプランを生成する能力に優れています。
競争優位性の源泉: 単なる業務効率化に留まらず、AIを活用することで競合他社には真似できない、顧客にとって「jaw-dropping」な体験を創出できるかどうかが、戦略的な差別化の鍵となります。

この激動の時代において、企業は自身の製品がAI時代にふさわしい「jaw-dropping」な体験を提供できているかを冷静に見極め、戦略的な「Build vs Buy」の意思決定を下すことが求められています。

2. Sasterの「90/10ルール」：AIエージェント活用の現実

Sasterは、AIエージェントとアプリケーションの導入において、長年の実践を通じて「90/10ルール」という独自の原則を確立しました。このルールは、企業がAI技術を効果的かつ効率的にビジネスに統合するための指針となります。

ルールの概要：「90%は購入、10%は構築」

Sasterの90/10ルールは、「必要なものの90%は、既成のソリューションがあれば購入する。残りの10%のうち、既成のソリューションが見つからない場合、または既存ツールでは必要な要件を十分に満たせない場合にのみ、自社で構築する」というものです。

このルールは、過去9ヶ月間で20以上のエージェントと8つのアプリケーションを構築・導入してきたSasterの経験から生まれました。内部利用と外部公開の両方の目的で数多くのAIツールを開発してきた結果、このアプローチが最も効果的であることが判明したのです。

なぜ「90%購入」が推奨されるのか？

AI技術が急速に進展しているからといって、すべてを自社で構築しようとすることは賢明ではありません。Sasterが90%の購入を推奨する理由は多岐にわたります。

複雑なバックエンド処理からの解放: AIアプリケーションを開発する際には、AIモデルの統合だけでなく、コンプライアンス、セキュリティ、データウェアハウジングといった膨大なバックエンド処理が伴います。これらは高度な専門知識と継続的なメンテナンスを必要とし、内部で全てを賄うのは非常に困難です。既成のSaaSツールは、これらの複雑な側面をベンダーが管理してくれるため、企業はコアビジネスに集中できます。
メンテナンスコストの削減: 自社でアプリケーションを構築した場合、その後のメンテナンスは全て自社の責任となります。AIモデルのアップデート、APIの変更、セキュリティパッチの適用など、継続的なメンテナンス作業は膨大な時間とリソースを消費します。Sasterのチームも、自社開発アプリのメンテナンスに多くの時間を費やしている現状を共有しており、これは大きな時間的コストとなります。
既存の優れたソリューションの活用: SalesforceのようなCRMツールや、HappyFoxのようなオムニチャネルAIサポートスタックなど、市場にはすでに高度に洗練されたSaaSソリューションが存在します。これらのツールは、特定の領域において圧倒的な専門性と機能を提供しており、それを自社でゼロから再構築しようとすることは、非効率的であり、賢明なリソース配分とは言えません。Sasterも、アウトバウンドやインバウンドのエージェントにサードパーティーツールを積極的に活用しています。
リスクの低減: 特に顧客向けのプロダクトや、企業の基幹業務を支えるシステムの場合、自社開発によるバグやセキュリティ脆弱性はビジネスに甚大な影響を及ぼす可能性があります。信頼できるベンダーが提供する製品を利用することで、これらのリスクを大幅に低減できます。

「10%構築」が正当化される条件

一方で、Sasterが自社での構築に踏み切る10%の領域には、明確な理由と条件が存在します。

独自の課題に対するソリューションの不在: 市場に、自社の特定の課題やニーズにぴったり合うソリューションが存在しない場合です。特に、マーケティングや特定の業務プロセスにおいて、既存ツールが汎用的すぎて自社のプロプライエタリなデータやワークフローに最適化できない場合に、自社開発の必要性が生じます。
プロプライエタリなデータの活用: 企業が長年蓄積してきた膨大な独自のデータを、AIに学習させてインサイトを引き出し、独自の戦略やアクションプランを策定したい場合です。このデータは企業の競争優位性の源泉であり、汎用ツールではそのポテンシャルを最大限に引き出すことが難しい場合があります。
既存ソリューションの機能不足と陳腐化: 既存の有料ツールを利用しているにもかかわらず、その機能が不十分であったり、AI時代の要件に全く対応できていなかったりする場合です。特に、AI機能が全く組み込まれていないレガシーなSaaS製品は、再構築の対象となり得ます。Sasterの事例では、既存のスポンサーポータルにAI機能が全くないことが、自社開発の決定打となりました。
ニッチな市場での優位性: 非常にニッチなカテゴリのソフトウェアにおいて、市場に存在する製品が時代遅れで、かつ大規模な投資が正当化されないため、ベンダー側もアップデートを怠っている場合があります。このような「N equal one app」と呼ばれる領域では、自社開発によって競合を凌駕する優れたソリューションを生み出すことが可能です。
「Jaw-dropping」な体験の追求: 単なる既存機能の置き換えではなく、AIを深く統合することで、顧客にこれまでにない「jaw-dropping」な体験を提供できると確信できる場合です。この場合、構築にかかる時間や労力を上回る戦略的な価値が見込めます。

Sasterの90/10ルールは、AI時代の「Build vs Buy」の意思決定において、効率性と戦略的優位性のバランスを取るための実用的なフレームワークを提供します。次章では、Sasterが実際に「10%の構築」を選択した具体的な2つの事例を深掘りし、その背景、機能、そしてビジネスへの影響について解説します。

3. 「Build」が正当化される10%の領域：Sasterの実践事例

Sasterは「90/10ルール」に基づき、市場に適切なソリューションが存在しないか、既存ソリューションがAI時代の要件を満たさない場合に、積極的に自社でのAIエージェントおよびアプリケーションの構築を進めてきました。ここでは、彼らが最近開発した2つの主要な内部・外部向けツールに焦点を当て、その背景、機能、構築プロセス、そして得られた成果を詳しく見ていきます。

事例1：カスタムAI BPM（VP of Marketing）の構築（内部向けツール）

Sasterが自社でAI BPM（VP of Marketing）を構築した最大の理由は、市場に存在するマーケティングツールが、彼らの求める「マーケティング・オーケストレーション」機能を十分に提供できなかったからです。既存のマーケティングツールは、多くがセールスツールのマーケティングラッパーであったり、単なるコピーライティングツールに過ぎず、Sasterが長年蓄積してきたプロプライエタリなデータを活用し、包括的なマーケティング戦略と実行計画を自動で生成する能力には欠けていました。

構築の背景と目的

Sasterは、過去10年間にわたる膨大なマーケティングデータ、スポンサーデータ、チケット販売データ、顧客データ、メディアビジネスデータなどを蓄積していました。この膨大なデータを人間が分析し、効果的なマーケティング戦略を立案することは、新しいマーケターにとって「脳が爆発するほどの複雑さ」でした。そこで彼らは、AIであればこのデータを効率的に処理し、偏りのない客観的な分析とアクションプランを生成できると考えました。

目的は、以下の通りです。

プロプライエタリデータの最大活用: 10年分のデータをAIに学習させ、何が成功し、何が失敗したかを分析させる。
偏りのない意思決定支援: 人間の主観ではなく、データに基づいたマーケティング計画を生成する。
リアルタイムな進捗管理と調整: 現在の状況をリアルタイムAPIで取り込み、目標達成に向けた調整を行う。
実行可能なアクションプランの生成: 日々の具体的なタスク、キャンペーンのコピー、広告予算などを提案する。
時間効率の向上: マーケティング戦略の立案にかかる時間とリソースを大幅に削減する。

主な機能と技術スタック

SasterのAI BPMは、以下のような機能を備えています。

データ統合と分析: Salesforceを主要なデータインスタンスとして利用し、Zapierを介して他のワークフローとの連携を実現。Sasterが持つ10年分のデータと、リアルタイムのAPI入力データ（現在の販売状況、Webサイトトラフィックなど）をAIが学習・分析します。
マーケティング計画の自動生成: 短期間（例：6ヶ月）のマーケティング計画を、高レベルの概要から日々の具体的なタスクまで生成します。例えば、「セットアップ週」「ローンチ週」といったフェーズごとに、必要なチケット数や収益目標が示されます。
アクション可能なTo-Doリスト: 生成された計画はクリック可能な形で表示され、個々のタスク（例：「プロモコードを作成する」「特定の広告を掲載する」「AI SDRを最適化する」）にブレイクダウンされます。
コンテンツ生成: キャンペーンのコピー、メールコピー、広告コピーなど、ターゲットオーディエンスに合わせたコンテンツを自動で生成します。
予算と戦略の調整: 現在の目標達成状況に基づき、広告費の配分やキャンペーン戦略の調整を提案します。「今日、どこまで進んでいるか」を問いかけると、AIが目標達成に向けた進捗を評価し、必要な調整をアドバイスします。
Co-Pilot機能: マーケターが自身のアイデアをAIに投げかけ、その有効性や改善点についてフィードバックを得る「Co-pilot」としても機能します。

このツールは、Repletを使って内部エージェントとして構築されました。RepletやLovableのようなプラットフォームは、内部ツール開発において柔軟性と拡張性を提供します。

成果とインパクト

AI BPMは、Sasterの内部マーケティングプロセスに大きな変革をもたらしました。

10K目標達成への貢献: Saster Annualの10,000人の参加者獲得と10,000ドル規模の収益目標達成に向けて、具体的なアクションプランと日々のガイダンスを提供しました。
時間とリソースの節約: 膨大なデータ分析と戦略立案にかかる人間側の時間を大幅に削減し、より戦略的な業務に集中できるようになりました。
効率的な意思決定: データの偏りなく、客観的かつリアルタイムな情報に基づいた意思決定を支援することで、マーケティング活動の精度と効果を向上させました。
日々のCo-Pilot: マーケターにとって、常にデータに基づいたアドバイスを提供してくれる信頼できるパートナーとして機能し、アイデアの壁打ち相手としても活用されています。

このツールは社内向けであるため、外部公開ツールに比べてリスクが低いという利点も、自社開発を後押しする要因となりました。

事例2：Saster Sponsors Portalの再構築（顧客向けツール）

Sasterが新たに「Saster Sponsors Portal」を構築したのは、既存のサードパーティーツールが、AI時代の顧客体験と運営効率の基準を全く満たしていなかったためです。特に、AI機能がゼロであったこと、UI/UXの古さ、手作業の多さ、そしてシングルサインオンの問題が、再構築を決断する決定的な要因となりました。

既存ツールの課題と再構築の理由

Saster Annualのような大規模イベントでは、150ものスポンサー企業が参加し、数百万ドルの収益が動きます。これらのスポンサーは、イベント情報へのアクセス、タスク提出、ブース選択、登録コードの管理など、多岐にわたるサポートを必要とします。しかし、これまで使用していた既存のイベントソフトウェアは、以下のような深刻な課題を抱えていました。

AI機能の欠如: 2026年にも関わらず、ツールには「AI機能が文字通りゼロ」でした。基本的なAI機能（例：スポンサーの会社情報を自動で補完する機能）さえ存在せず、Sasterが目指す「AIファースト」の理念に反していました。
手作業の多さ: スポンサー登録コードの生成、顧客パスの割り当て、契約内容の確認といった作業が、人間による手作業に依存していました。これは膨大な時間と労力を要し、ヒューマンエラーのリスクも高めていました。
不十分なシングルサインオン（SSO）: 既存ツールには「パーシステントなSSO」機能がありませんでした。つまり、同じ会社のエージェンシー担当者とスポンサー担当者が別々にログインした場合、互いの提出物や進捗状況を確認できないという問題がありました。また、新しい担当者を招待するたびに手動で招待プロセスを行う必要があり、これも非効率でした。
UI/UXの陳腐化: イベントソフトウェアのカテゴリ全体が、長らくAI技術の恩恵を受けておらず、UI/UXも時代遅れでした。これにより、スポンサーの顧客体験が低下していました。
高リスクだが、やる価値あり: 150社のスポンサーが利用するツールであるため、構築は非常に高リスクでしたが、既存ツールの欠陥があまりにも大きく、AIを活用することで得られるメリットがリスクを上回ると判断されました。

Claude Co-workの役割と構築プロセス

このスポンサーポータルの再構築において、Claude Co-work（特にデスクトップ版とブラウザ拡張機能）はAmeliaにとって不可欠なCo-pilotとなりました。

仕様書の作成支援: 構築に着手する前、AmeliaはまずClaudeに対して「スポンサーポータルの新しい仕様書を書いてほしい」と依頼しました。特に、シングルサインオンの実装、公開情報と認証が必要な機能の分離、AI機能の組み込みといった要件を明示しました。Claudeはこれらの要件を基に、具体的な仕様書を生成し、開発の明確な指針となりました。
コード生成とデバッグの支援: Repletで開発を進める中で、特にシングルサインオンの実装（Clerkというツールとの連携）など、Ameliaが詰まった箇所でClaude Co-workは大きな助けとなりました。Claudeは、Ameliaのデスクトップとブラウザの状態を把握できるため、具体的なコードスニペットの提案や、問題解決のための指示を出すことができました。AmeliaはSSOの実装に「1日」という制限時間を設けましたが、Claudeの支援なしにはこの目標達成は困難だったと述べています。
プロプライエタリデータの処理と自動化: Claude Co-workの最も画期的な活用例の一つは、スポンサー契約書の処理です。AmeliaはClaudeに、デスクトップ上の特定のフォルダにある全スポンサー契約書を読み込ませ、以下の情報を抽出・整理するよう指示しました。
- 会社名、URL
- スポンサーパスの数（登録に必要）
- 講演枠の有無
- 契約日（ブース選択の優先順位決定に必要） Claudeはこれを約1時間で完了させました。以前は人間が丸一日かけて手作業で行っていた作業です。
登録コードの自動生成とイベントプラットフォーム連携: 契約データが整理された後、AmeliaはClaudeに、その情報に基づいてイベント登録プラットフォームにログインし、各スポンサー固有の登録コードとプロモコードを自動生成するよう指示しました。これも数十分で完了し、人間が個別に対応していた膨大な手作業が劇的に効率化されました。

主な機能と実装

新Saster Sponsors Portal（sasterponsors.comで公開）は、以下の主要な機能を備えています。

パーシステントなシングルサインオン（SSO）: Clerkを統合することで、真のSSOを実現。同じ会社内の複数の担当者がログインしても、進捗状況や提出物が共有されます。また、会社のドメインに基づいて自動でスポンサーを認証し、アカウントへの追加を自動化することで、管理側の負担を軽減しました。
公開情報と認証機能の分離: ほとんどのイベント情報（日程、タイムライン、マップなど）はログインなしでアクセス可能ですが、タスクの提出、ブース選択、登録コードの利用といったアクションにはサインインが必要です。これにより、エージェンシーや外部協力者も情報を容易に確認できます。
AIによる情報自動補完: スポンサーが会社名などを入力すると、AIがそのURL、所在地、従業員数、企業規模といった情報を自動で補完します（AI 101レベルの基本機能）。
インタラクティブなイベントマップ: イベントのキャンパスマップがよりインタラクティブになり、初めての参加者にも分かりやすいウィジェットが追加されました。
スーパー管理バックエンド: Ameliaは、すべてのスポンサーの提出物や進捗状況をリアルタイムで確認できる管理者専用のバックエンドを構築しました。これは既存ツールにはなかった機能です。
ユニークな登録コード: 各スポンサーに固有の登録コードが割り当てられ、個別の登録プロセスを効率化します。

成果とインパクト

Saster Sponsors Portalの再構築は、Sasterのイベント運営に以下のような大きなインパクトをもたらしました。

劇的な時間削減と効率化: 契約書分析から登録コード生成まで、これまで人間が丸一日以上かけていた作業が、AIエージェントとClaude Co-workの活用によりわずか数時間に短縮されました。
顧客体験の向上: AI機能の統合とUI/UXの改善により、スポンサーはよりスムーズかつパーソナライズされた体験を得られるようになりました。SSO機能により、社内での情報共有も容易になります。
運用の精度向上とリスク低減: AIによるデータ処理と自動化により、ヒューマンエラーのリスクが低減し、運営の精度が向上しました。
将来的な拡張性: 自社で構築したことで、今後もAI機能をさらに組み込み、ポータルの機能を継続的に強化していくことが可能になりました。

この事例は、既存のSaaSツールがAIの進化に対応できていない場合、たとえリスクが高くとも、自社での構築が圧倒的なビジネス価値と競争優位性をもたらす可能性を示すものです。

4. AI開発のトレンド：何が「Build」されているのか？

Sasterの「90/10ルール」は、個社の戦略的判断に基づいたものですが、より広範なAIアプリケーション開発のトレンドはどのようなものなのでしょうか。Replitのデータに基づいたAntonのツイート（ジェイソンが引用）は、現在AIアプリがどのように構築されているかについて興味深い洞察を提供しています。

Antonが投稿したデータによると、AIアプリの構築は以下の4つのカテゴリーに大別されます。

迅速なプロトタイピング (Rapid Prototyping)
- これは最も一般的なユースケースであり、多くの人々がAIアプリを構築する出発点となっています。マーケティングチームやプロダクトチームが、エンジニアリングチームの待ち時間を減らし、新しいWebサイト機能、製品コンセプト、ケーススタディなどを迅速に試作するためにAIツールを活用します。技術的な深い知識がなくても、アイデアを形にできるため、初期の検証やフィードバック収集に非常に有効です。Sasterも、外部公開Webサイト（saster.ai）をRepletで構築するなど、このアプローチを多用しています。
社内ツールの構築 (Building Internal Tools)
- 2番目に多いのが、社内業務を効率化するためのツールの構築です。SasterのAI BPM（VP of Marketing）がこのカテゴリーに完璧に合致します。市場に特定のニーズを満たす既成ツールが存在しない場合や、プロプライエタリなデータを活用して特定の業務プロセスを最適化したい場合に、低リスクで高インパクトなソリューションを内部で構築できます。内部ツールであるため、外部公開ツールに比べてセキュリティやコンプライアンスのリスクが低く、迅速な反復開発が可能です。
顧客向けパーソナライズコンテンツ生成 (Generating Personalized Customer Content)
- このカテゴリは、営業・マーケティングチームにとって特に価値が高いです。顧客との通話記録をAIで分析し、その内容に基づいてパーソナライズされたWebサイトやプレゼンテーションデッキを自動生成するといった利用例が挙げられます。例えば、特定の見込み客との商談後、その会話内容を反映したカスタムウェブサイトを数分で生成し、一般的な資料ではなく、より響く形で情報を提供できます。これにより、顧客エンゲージメントが向上し、営業サイクルを加速できます。このアプローチは、特定の顧客にのみ提供されるため、全体公開されるWebサイトよりもリスクが低く、パスワード保護なども容易です。
既存SaaSアプリの再構築/置き換え (Replacing/Rebuilding Custom-Built SaaS Apps)
- これは最も複雑でリスクの高いカテゴリーですが、同時に最も大きな変革をもたらす可能性があります。Saster Sponsors Portalの再構築がこの事例に該当します。このカテゴリはさらに「シンプル」なアプリと「複雑」なアプリに分けられます。
  - シンプルなSaaSアプリの置き換え: 既存の市販SaaSアプリが、AI機能が欠如している、UI/UXが時代遅れである、特定の機能が不足しているなど、深刻な問題を抱えている場合に、AIを活用して自社でより優れた「シンプルな」代替ツールを構築するケースです。Sasterは、CRMやマーケティングオートメーションプラットフォームのような「神業」レベルの複雑なツールを再構築しようとはせず、特定の業務を効率化する「シンプルな」アプリに焦点を当てています。
  - カスタムビルドSaaSアプリの再構築: これは Antonのツイートの「Replacing/Rebuilding custom-built SaaS apps」の最も狭義の解釈で、特にニッチなカテゴリで既存製品が時代遅れであるために、自社開発に踏み切ったケースを指します（Sasterの「N equal one app」の概念）。

これらのトレンドは、AIの活用が単なるテクノロジーの導入に留まらず、ビジネスのあらゆる側面、特に顧客体験と内部効率性の向上に深く関わっていることを示しています。Sasterの「90/10ルール」は、これらの広範なトレンドの中で、企業がどこにリソースを集中すべきか、どのような場合に「Build」を選択すべきかについて、明確な指針を提供していると言えるでしょう。

AIは、これまで人間が膨大な時間をかけて行ってきた、プロトタイピング、内部業務の最適化、顧客へのパーソナライズ、そして既存の陳腐化したシステムの刷新といった領域において、新たな可能性を切り開いています。企業は、これらのトレンドを理解し、自社の状況と戦略的目標に合わせて、最も効果的なAI活用戦略を策定する必要があります。

5. AI時代の競争優位性：「Jaw-dropping」な体験の追求

SaaS業界は、AIの波によって根本から再構築されつつあります。現在の市場は非常に厳しく、従来の成長戦略や製品価値では通用しなくなっています。Atlassian（アトラシアン）のような成長企業ですら低いARR（年間経常収益）倍率で取引され、Shopify（ショッピファイ）のような企業が好決算を発表しても株価が下落するなど、市場はかつてないほど「成長」と「AIによる変革」を求めています。

「Jaw-dropping」な製品体験の追求

この厳しい市場で生き残り、成長するためには、企業は自社の製品が顧客にとって「jaw-dropping（顎が落ちるほど驚くべき）」な体験を提供できているかを自問する必要があります。かつて、数十億ドル規模の企業になるためには、その製品が少なくとも特定のニッチなユースケースにおいて、顧客の生活を劇的に変える「wow」の瞬間を提供していました。それは単なる1%の改善ではなく、圧倒的な優位性でした。

しかし、AIの時代において、この「jaw-dropping」の基準は劇的に上がっています。AIエージェントが可能にする体験は、従来のソフトウェアの限界を超え、顧客の期待値を新たな高みへと押し上げています。もしあなたの製品が、ClaudeのようなAIが提供するレベルの「驚き」を与えられないのであれば、それは市場からの「衰退」を意味するとSasterは警告します。

AI機能がないSaaS製品への警告

SasterのAmeliaは、既存のスポンサーポータルにAI機能が一切なかったことが、自社での再構築を決断する決定打となったと述べています。これは、AI機能を組み込まない既存のSaaS製品が直面する大きなリスクを示唆しています。もしあなたのアプリにAI機能が全く組み込まれていないのであれば、それは「最初のフロンティア」であり、AIベースの代替ソリューションに置き換えられる危険性が非常に高いと言えます。AIは今や誰もが利用できる共通基盤であり、Claude 3.5や3.7といったモデルは非常に高性能です。この技術を活用して「jaw-dropping」な製品を構築しない言い訳はもはやありません。

Monacoの事例：AIによる「Jaw-dropping」なGTMエージェント

Sasterが現在注目している新しいGTM（Go-to-Market）エージェント「Monaco」は、まさにAIが実現する「jaw-dropping」な体験の典型例です。Monacoは、以下の点で従来のSDR（Sales Development Representative）ツールを凌駕します。

ICP（理想的顧客プロファイル）の特定: AIが企業のICPを正確に特定します。
自動コールと会議設定: 特定されたICPに対して、AIが自動で電話をかけ、実際の人間との会議や商談を直接カレンダーに設定します。これは単なるリード生成ではなく、人間によって確認された会議のアポイントメントを自動で確保するものです。
cadence（一連の営業活動）不要: 従来のSDRツールのように、複雑なメールシーケンスやフォローアップを組む必要がなく、AIがエンドツーエンドで会議設定まで完結させます。

Ameliaも最初はその性能に懐疑的でしたが、実際に目にして「jaw-dropper」であると認めました。Monacoのようなツールは、従来の人間による営業活動にかかる時間とコストを劇的に削減し、SDRの役割を根本から変える可能性を秘めています。

このような「jaw-dropping」なAIエージェントに対しては、企業は5万ドル、10万ドルといった高額な投資を喜んで行います。しかし、単に機能を改善しただけの「別のちゃちなプロジェクト管理ツール」には、200ドルの価値すら感じないでしょう。

競争優位性を確立するための鍵

AI時代における競争優位性を確立するための鍵は、以下の点に集約されます。

AI予算の確保と成長の加速: 市場はAIに投資し、それによって成長を加速できる企業を評価します。B2B領域でAI予算を獲得し、製品に組み込むことが不可欠です。
「Wow」の瞬間を創出するAI機能の追求: 顧客が「6ヶ月前にはこんなこと不可能だと思った」と驚くようなAI機能を製品に組み込むことが、市場をリードし、100億ドル企業になるための道筋です。
製品の正直な評価: 自社製品を冷静に評価し、「今日、自分の製品を更新したいか？昨年よりもっとお金を払いたいか？製品に触れたら顎が落ちるほど驚くか？」と問いかけることです。もしそうでないなら、衰退の道を辿る可能性が高いでしょう。

AIはもはや、単なる「便利な機能」ではありません。それは、企業の競争力を左右し、市場での生存を決定づける戦略的な要石なのです。

6. 「Build」の代償と将来の課題

Sasterの「90/10ルール」は、AI時代の「Build vs Buy」戦略における強力な指針ですが、「Build」を選択することには無視できない代償と、乗り越えるべき将来の課題が存在します。

開発者の時間価値と経済的合理性

Sasterのジェイソンは、Ameliaのような専門家の時間価値が1時間あたり100ドルから2,000ドルに達すると指摘します。これは、リーンなチームで多数のAIエージェントを管理しているため、その時間が非常に貴重であることを意味します。このような高価値の時間を費やして自社でアプリを構築することは、純粋なソフトウェアコストの観点からは経済的に合理性がありません。市販のツールであれば、年間5,000ドルから10,000ドルで利用できる場合がほとんどです。

Sasterが自社構築に踏み切るのは、「買えないもの」あるいは「圧倒的な付加価値」を生み出すもの、つまり「非常に高いインパクト」が期待できる領域に限られます。AI BPMやSaster Sponsors Portalが構築されたのは、それぞれマーケティング業務の劇的な改善と数百万ドルの収益に関連するプロセスを「無限に改善」できるという、計り知れない価値が見込まれたためです。

しかし、これは「いじくり回す（fut）」ための時間ではありません。AIツールは加速的に進化していますが、自社構築を選んだ場合は、時間管理に細心の注意を払い、無駄な調整や過剰な機能追加を避ける必要があります。Ameliaも、Saster Sponsors Portalを構築した後も、さらなる機能追加の誘惑と戦っていることを告白しており、この「いじくり回し」は開発者の貴重な時間を奪う可能性を秘めています。

メンテナンスコストと複雑性

自社でアプリケーションを構築した場合、最も大きな課題の一つが継続的なメンテナンスです。

AIモデルの更新: バックエンドで使用しているLLM（大規模言語モデル）やAPIが更新されるたびに、自社アプリもそれに合わせて調整する必要があります。
セキュリティパッチと脆弱性対応: セキュリティ脆弱性が発見された場合、迅速なパッチ適用と対応が求められます。
機能追加とバグ修正: ユーザーからのフィードバックや新たなニーズに基づいて、機能の追加やバグの修正を継続的に行う必要があります。

Sasterのチームも、自社で構築した10以上のアプリや20以上のエージェントのメンテナンスに、すでに多くの時間を費やしています。このメンテナンスの負荷は時間と共に増大し、特に人員が限られたチームにとっては大きな負担となります。市販のSaaSツールであれば、これらのメンテナンスはベンダー側が負担してくれるため、ユーザー側は純粋にツールの利用に集中できます。

AIエージェントが、他のAIエージェントやアプリケーションのメンテナンスを自動化する、という「夢のような」未来への期待も語られますが、現状ではまだ実現していません。

セキュリティ問題への対応

公に公開されるWebページやアプリを自社で構築する場合、セキュリティは極めて重要な課題となります。

プラットフォームのセキュリティ機能: Repletなどのプラットフォームは、基本的なセキュリティスキャン（プライベートキーの埋め込みチェックなど）を提供することで、開発者の負担を軽減しています。
AIによるセキュリティ監査: AIエージェント（Claude Code、Replet、Lovableなど）に、自社アプリのセキュリティ監査を依頼することは可能です。これにより、潜在的な脆弱性や問題を洗い出すことができます。しかし、これらの監査結果を修正し、アプリを適切にロックダウンするプロセスは、非常に時間と労力を要します。Sasterの経験では、内部セキュリティアップデートを行うたびに、修正と再修正に約1週間かかるとのことです。
専門知識の必要性: SaaS創業者として長年の経験を持つジェイソンでさえ、自身をセキュリティ専門家とは呼んでおらず、この分野が依然として「解決されていない大きな問題」であることを認めています。プラットフォームの進化とAIによる支援は進んでいますが、完全に解決されたわけではありません。

特にSaster Sponsors Portalのように、多数の外部ユーザーが利用し、収益に直結するようなツールでは、シングルサインオンの実装やデータ保護に対する厳格なテストと検証が不可欠です。Ameliaも、自身の「最悪の悪夢」は、SSOが機能せず、多数のスポンサーからログインできないというクレームが殺到することだったと語っており、デプロイ前に徹底的なテストに半日以上を費やしています。

AIエージェントの管理と負荷増大

Sasterは現在、20以上のAIエージェントと10の自社開発アプリを運用しており、これは3人の人間と1匹の犬からなるリーンなチームにとって限界に近い状態です。新しいGTMエージェントであるMonacoを導入したのは、それが既存のツールでは埋められない「破壊的なギャップ」を埋めるものであったためであり、単に別のGTMエージェントを追加したかったわけではありません。

チーム内で、これら多数のAIエージェントやアプリケーションの管理を誰が担うのか、という問題は、今後多くの企業が直面するでしょう。AIツールの導入は、一見すると人間の作業負荷を軽減するように見えますが、その裏でAIツールの管理・メンテナンス・最適化という新たな負荷を生み出します。現在、Ameliaのような専門知識を持つ人材が限られている中で、どのようにしてこの管理負荷を分散し、効率化していくかが課題となります。

未来への展望：Saster AI Summit 2026での取り組み

Sasterは、これらの課題に対応するため、Saster AI Summit 2026（2026年5月12日～14日）において、新たな取り組みとして「Deploy Day」を設けることを発表しています。これは、AIエージェントのデプロイメントに特化したコンテンツを提供する日で、参加者がB2Bアプリを実際に構築し、プロダクション環境に展開する方法を学ぶことを目的としています。

この取り組みは、AIアプリケーションの構築が容易になった一方で、その後の運用・メンテナンスの課題に対する業界全体の認識が高まっていることを示しています。企業がAIの恩恵を最大限に享受するためには、構築能力だけでなく、長期的な運用と管理の戦略も不可欠となるでしょう。

7. 結論：AIはビジネス変革の触媒

AI技術の急速な進化は、SaaS業界だけでなく、あらゆるビジネスにおいて避けられない変革の波をもたらしています。Sasterの「90/10ルール」は、この新しい時代における「Build vs Buy」の意思決定が、単なるコスト効率の問題ではなく、企業の競争優位性、顧客体験の質、そして市場での存続そのものに直結する戦略的判断であることを明確に示しています。

リーンなチームによるAI活用戦略

Sasterの事例が示すのは、少人数のリーンなチームであっても、AIエージェントとアプリケーションを戦略的に活用することで、従来の常識を覆すほどの生産性と成果を達成できるということです。彼らは、既成の優れたSaaSソリューションを最大限に活用し（90%の「Buy」）、同時に、市場に存在しないか、あるいは既存ソリューションが著しく陳腐化している領域に対しては、AIを活用した自社開発（10%の「Build」）を躊躇なく行っています。このバランスの取れたアプローチが、SasterがAI時代の最前線で活動し続ける原動力となっています。

「Jaw-dropping」な体験の創造が鍵

現代の顧客は、AIによって高度にパーソナライズされ、効率化された体験を期待しています。もはや、わずかな改善や標準的な機能では顧客を惹きつけることはできません。企業が生き残り、成長するためには、MonacoのようなGTMエージェントや、Saster Sponsors PortalのようにAIが劇的な効率化と体験向上をもたらすような、「jaw-dropping」な「Wow」の瞬間を顧客に提供できる製品を創出することが不可欠です。AI機能が欠如している既存のSaaS製品は、急速に市場価値を失い、代替される運命にあるでしょう。

課題を乗り越え、未来を構築する

自社でAIアプリケーションを構築することには、開発者の時間価値、継続的なメンテナンスコスト、セキュリティリスクといった大きな課題が伴います。しかし、Claude Co-workのような強力なAI支援ツールが登場したことで、これらの課題への取り組みは以前よりも容易になっています。AIは、仕様書の作成、コード生成、デバッグ、さらには膨大なプロプライエタリデータの処理と自動化において、開発者を強力にサポートします。

重要なのは、これらの課題を認識し、適切な戦略とリソース配分をもって臨むことです。Saster AI Summit 2026での「Deploy Day」のような取り組みは、AI時代における開発と運用の知識とスキルを共有し、業界全体で課題を乗り越えていくための重要な一歩となるでしょう。

企業への提言

AIの時代において、SaaS企業は以下の点を深く考慮し、行動を起こす必要があります。

自己評価の徹底: あなたの製品は、AI時代において顧客の「jaw-dropping」な体験を提供できていますか？もしできていないなら、その原因を究明し、早急にAIを組み込む戦略を策定してください。
戦略的な「Build vs Buy」の意思決定: 既存の優れたSaaSツールを最大限に活用しつつ、自社のプロプライエタリなデータと独自のニーズに特化した領域では、積極的にAIを活用した自社開発に挑戦してください。その際、提供する価値がコストとリスクを上回ることを明確にしてください。
継続的な学習と適応: AI技術は毎週のように進化しています。この変化の速さに対応するためには、チーム全体の継続的な学習と、新しいツールやアプローチへの迅速な適応が不可欠です。
顧客中心のアプローチ: AIを活用する究極の目的は、顧客により良い価値と体験を提供することです。常に顧客の視点に立ち、「Wow」の瞬間を創出できるAI機能の探索と実装に注力してください。

AIは単なるツールではありません。それは、ビジネスモデル、競争戦略、そして顧客との関係性を根本から再定義する触媒です。この変革の波を乗りこなし、未来を切り開くことができる企業だけが、次のSaaS時代の覇者となるでしょう。