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AI時代に儲かるビジネスは「SaaS × 労働集約モデル」に収束する理由

AI時代になって、誰もが「スケールするビジネス」を作ろうとしますが、市場を冷静に見れば見るほどここ1〜2年で明確になった現実として純粋SaaSの難易度は極端に上がり、SaaS × 労働集約のハイブリッドだけが儲かる構造になっているという事実があります。この変化を実務目線で整理してみます📝

まず大前提として、AIはあらゆる知的労働を高速化しました。結果として、ソフトウェアだけで自動化できる部分と、人間が判断・実行すべき部分がはっきりと分離しました。重要なのは、AIが進化したことで「全部AIで置き換わる」方向に向かうのではなく、むしろ“人が担うべきグレーゾーン”がより価値を持つようになった点です。このグレーゾーンを埋める最後の10〜30%こそが顧客成果に直結し、ここに労働集約の余白が生まれます。

■ ソフトウェアは安価になるが人の単価は高くなっていく
AIの普及は、ソフトウェアの価格破壊を確実に進めています。LLM機能は汎用化し、差別化は月単位で溶けていく。価格競争が避けられず、SaaSの売価は“常に下方向”。一方で、人間の専門性や「成果に直結する介入」はむしろ希少になり、単価が上がり続けます。つまり、AI時代のコスト構造は逆転しています。プロダクト部分は安価に、オペレーション部分は価値が増す。この構造が、SaaS × 労働集約の利益モデルを後押しします。

■ ITはデリバリーの難易度が上がり労働集約でしか差がつかない

また、AI時代はプロダクト構築より“デリバリー”の難易度が圧倒的に上がりました。機能を作るのは簡単になったのに、顧客が成功するまでの道のりはむしろ複雑化している。業務フローは多様化し、カスタマイズ要求は増え、AIワークフローの最適化もケースごとにまったく違う。結果として、同じSaaSを導入しても成果に差が出ます。ここで強みになるのが、顧客に伴走し、環境に合わせて細かく調整し、実装と運用の両方を支える“労働集約オペレーション”です。プロダクトだけでは差がつかず、デリバリーそのものが競争優位になっているのです。

■変化のスピードが激しすぎる
次に、SaaSモデルにとって致命的なポイントがあります。AI時代はプロダクトの寿命が短く「昨日の強みが翌月には平均値」になる世界です。この状況では純粋SaaSは解約率が上がりやすく、LTVを伸ばすのが難しい。一方で、労働集約の伴走を組み込むことで顧客成果を短期に出せるため、離脱を大きく抑えられます。結局AI時代に最も強いのは「AIで効率化しつつ、人で成果を作るモデル」なのです。

さらに、SaaS × 労働集約のメリットはキャッシュフローにもあります。純粋SaaSは“初年度赤字”が当たり前ですが、ハイブリッド型は請負収益が入るため黒字化が早い。資金調達環境が厳しい今、これは経営上の大きな武器です。デットで回せるため、エクイティに依存しなくても成長できる。AI時代の起業において極めて実務的で合理的な構造です。

そして、AIが普及すればするほど顧客は“過剰最適化されたユーザー”になります。ツール比較は容易で、機能差なんてすぐ均される。この環境では、決定的に重要なのは「顧客に成果を届ける力」です。オンボーディング、AI活用の内製化支援、運用代行、業務改善提案──これらはすべて労働集約ですが、成果に直結するためLTVの伸びは圧倒的です。結局、AIが発展するほど“人を組み込む会社の方が強くなる”という逆説が生まれています。

つまり、AIがソフトウェアを平準化し、デリバリーの複雑性を増し、人材の価値を押し上げたことで、最もサステナブルに儲かるモデルは「SaaS × 労働集約」に一本化されてきたということです。 November 11, 2025

FBXが錬成されるのはでけえ気がする
もちろん完璧ではないのは写真見て貰えばわかるけど許容範囲以内です個人的には
無理ならblenderを覚えるがいいかな
PCは4、5年前のでそんぐらいだったし高速化もアップデートする予定って公式言ってたし良きものでした◎ November 11, 2025

Aは結構考えたけどワープマスがどう配置されてるか全然分からず敗北
Iは150行くらい書いたけど一発で合ってラッキー
Fも一発で答えは合ったけどギリギリTLに引っかかった（定数倍高速化をして通した） November 11, 2025

📌 NVIDIA H200 GPU、データセンター出荷開始！

NVIDIAが誇る最新のデータセンター向けGPU「H200」が、2024年第2四半期より顧客向け出荷を本格開始し、AI業界に新たな波をもたらしています！🚀 このH200は、大規模言語モデル「Llama2 70B」の推論をH100と比較して**1.9倍**高速化するという驚異的な性能を誇り、AI開発のボトルネックを解消する切り札として注目されています。主要クラウドプロバイダーであるAmazon Web Services、Google Cloud、Microsoft Azureが続々と導入を表明しており、その影響は計り知れません。

H200は、NVIDIAのHopperアーキテクチャを基盤とし、生成AIやハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）ワークロードに特化して設計されています。特に注目すべきは、**141GB**という圧倒的なHBM3eメモリ容量と、**4.8TB/s**に達するメモリ帯域幅です。これは前世代のH100と比較してメモリ容量が約2倍、帯域幅が1.4倍に向上しており、より複雑で大規模なAIモデルの処理を可能にします。さらに、NVLink技術により2枚のH200を接続することで、282GBの広大なメモリ空間と900GB/sのGPU間帯域幅を実現し、超大規模AIモデルの学習環境を劇的に進化させます。

この技術革新は、各企業のAI戦略にも大きな影響を与えています。Microsoftはアラブ首長国連邦でのデータセンター拡張とAI人材育成に**152億ドル**を投資し、NVIDIA H100およびH200プロセッサの導入を進めています。国内では、GMOインターネットが「GMO GPUクラウド」にH200 GPUを**256基**追加導入するために約**15億円**を投資し、2025年第4四半期に運用開始予定です。また、KDDIも「KDDI GPU Cloud」でH200を含むGPUの提供を2026年1月から開始する計画です。MetaもAI開発のためにNVIDIA製GPUに**3兆円**相当の投資を行うなど、世界中の企業がNVIDIAの技術に巨額の投資を行っています。NVIDIAはデータセンターGPU市場で**90%以上**の圧倒的なシェアを維持しており、その地位は揺るぎません。

H200の登場は、AI開発の民主化を加速し、新たなビジネスチャンスを創出するでしょう。NVIDIA自身もGPU企業から「AIインフラ企業」へとその姿を変え、データセンター群全体を巨大なAI向けインフラとして捉える戦略を進めています。次世代のBlackwellアーキテクチャを採用したB200シリーズGPUへの期待も高まる中、H200はAI技術の進化を支える重要な柱となります。 November 11, 2025

よっし昨日終わらせたQマス、Pマスに続いてSマス行くぞーッ！

編成装備はこんな感じで!
当初はここもE-3-1の編成でいくぞーと思っていたんですが、マスが増えた関係で出撃できへん!
でもギミックで札をなるべく増やしたくないのでコンバート組と入れ替えて、高速化は面倒なので空襲マスは踏みぬきます https://t.co/TbZHrA8QwU November 11, 2025