衝撃かもしれませんが、SaaSを導入しても、AIに頼っても、組織の忙しさは根本的には改善しません。

組織における「ブルウィップ効果」を理解してほしい。 これは、鞭（ブルウィップ）の手元の小さな動きが、先端では激しい動きになることに例えられたサプライチェーンの用語です。この現象が、私たちの組織の中でも日常的に起きています。

① 上司が悪気なく「思いつき」で「念のため、あのデータも見たいな」とつぶやく。
↓
② それを聞いた中間管理職が「万が一突っ込まれたら大変。念には念を入れて過去10年分を全件調査し、想定問答集も作っておこう！」と指示を膨らませる。
↓
③ 現場には、本来の意図とはかけ離れた「雪だるま式に膨れ上がった巨大な作業」が押し寄せる。

トップは小石を投げたつもりでも、現場には抗えない大波が押し寄せます。

この構造的な「ズレ」に気づかないまま、現場に「効率化して！」「AI活用して！」と叫んでも、根本的な解決にはなりません。

必要なのは、自分の気軽な一言が大きな雪だるまを作ってしまいかねないことを理解すること。曖昧な指示をぐっとこらえ、「やらないこと」を明確にする。その勇気ある決断こそが、真の業務改善の第一歩になります。 December 12, 2025

米国最高峰のVCであるa16zの投資家が、AI時代のSaaSは「月額固定」でも「従量課金」でもなく、「成功報酬型」が機能すると提唱。

営業代行AIなら獲得したアポの数。
セキュリティAIなら発見した脆弱性の数。
SNS自動化AIなら獲得した新規フォロワーの数。

単なる人間の補助止まりだった従来のSaaSと違って、自立的に目的まで辿り着くAIサービスが増えると考えると、あながち間違ってないかも🤔 December 12, 2025

今後AIのビジネスは全然儲からないんよね...

今回会った経営者が最初に放った一言がそれだった。 最近はAIスタートアップが乱立していて、ChatGPT連携とか社内DX、AIを搭載したSaaSみたいな「ちょっと便利なツール」はどこも似たり寄ったりで、ぶっちゃけ機能だけでは差別化できず、すでに激しい価格競争が始まっていてかなりレッドオーシャンらしい。

逆にいま勝ち筋が見えているのは、法人向けならBPO（業務代行）の領域とのこと。 企業は便利ツールが欲しいんじゃなくて、結局のところ「業務が終わること」を求めている。だからツールを売るんじゃなくて、AIをフル活用して業務そのものを丸ごと安く請け負ってしまう。裏側でAIエージェントを自律的に動かせば、人件費を極限まで削れるから、利益率はこれまでのBPOとは比較にならないほど跳ね上がるはずとのこと。

個人向けなら、やっぱりAI×SNSの掛け合わせが一番強いっぽい。今のAIは動画も音声も、その人の「思考の癖」まで再現できるレベルで、自分の分身を何人も作って、24時間365日SNSで発信し続けるAIチームを一人で持てるイメージ。コンテンツが溢れかえる時代だからこそ、AIによる圧倒的な量と、人間にしか出せないキャラの濃さを掛け合わせることができたらぶっちぎれる可能性があるらしい。

確かに、最近のAIの進化を見ていると、AIは1,2年前の相談相手ではなく、自分でタスクをある程度こなせる実務者になりつつあると思う。 これからは「AIで何ができるか」を実験するフェーズは終わりで、既存の法人向けの泥臭い業務やSNSでぼろ儲けできるビジネス領域でいち早くAI使った人が今後のレッドオーシャンに関係なくお金儲けできるんだろうな。 December 12, 2025

■Squad byondの会社が売却→そのままPEファンドのJGIAと組んでSaaSロールアップ設立、すでに4社M&A実行済みとのこと

ユニゾンに続いてJGIAもロールアップ戦略か
売却資金全部そのまま再投資、、、すごい。

株式会社Squadの売却資金を全額再投資し、JGIAと共同で業界特化型ソフトウェアグループ「株式会社SIVA」を組成

業界特化型のSaaSロールアップ会社 SIVAグループは、創業者の杉浦が自己資本のみで成長させた、Squad beyondを運営するソフトウェア企業（現：株式会社Squad）を売却後、全額再投資し、JGIAとの共同出資により設立

倭国国内のニッチな特定市場において高いシェアと利益率を誇りながらも、後継者不足やデジタル化の遅れにより、成長の踊り場を迎えている優良なソフトウェア企業が数多く存在していることに着目。

2024年10月からわずか1年足らずで、総額100億円以上の資金調達を達成、株式会社Squadを含む計4社のM&Aを実行とのこと。 December 12, 2025

気付いてるか？

AI時代、IT人材として生き残りたいなら『問題設定力と意思決定力を磨く』一択だ。

その理由を解説する。

AIの進化による最大の変化は、「作れるものの量が爆増した」ことだ。昔は、アイデアが10個あっても実際に作れるのは1個か2個だった。時間も人も足りないから。だから“作れる人”が強かった。ところが今は、AIを使えば、試作品（プロトタイプ）を作るのも、画面を作るのも、文章を書くのも、データ分析するのも、とにかく速い。つまり「作る」こと自体の価値は、どんどん安くなる。つまり、AI時代は“作れる人”の差がつきにくくなる。

ではどこで差が付くのか。それは「何を作るべきかを決める力」だ。この力を因数分解すると、２つの力に分けられる。

一つ目は『問題設定力』だ。言い換えると「そもそも、どの問題を解くと一番価値が出るのか(≒一番儲かるか)」を見つける力。ここが弱いとAIで速く作れてしまう分、間違った方向に全力で走って、時間とお金を盛大に溶かす。AIがあるからこそ、間違いが拡大する。これが結構怖い。

二つ目は意思決定力。これは言い換えると、「選ぶ力」と「捨てる力」だ。現実の仕事は、正解は1つじゃない。A案もB案もメリットがある。どっちを選んでも、何かは失う。だから決めないと進まない。AIは候補案を100個出してくれる。でも、最後に「どれに賭けるか」「何を諦めるか」を決めるのは人間だ。つまり、最後は人間同士の競争であることは変わらず、意思決定できない組織・人は、AI時代により一層負けやすくなる。

「でも自分はエンジニアで、決めるのはPMや経営者でしょ？」と思うかもしれない。ここがポイントで、AI時代は職種の境界が薄くなる。例えばエンジニアも、仕様を待つだけでは弱い。逆に言えば、エンジニアが問題設定と意思決定に関与できると一気に強い人材になる。これができる人は、AIがあってもなくても価値が高い。むしろAIがあるほど価値が上がる。

では具体的に、問題設定力と意思決定力ってどう鍛えるのか。

【問題設定力】
①「誰が困ってる？」を決める
→ユーザー、顧客、社内の担当者、どれでもいいけど、顔が浮かぶレベルで特定する。

②「その人は何に困ってる？」を具体化する。
→いつ、どこで、何をしている時に、何が起きて困るのかまで落とす。

③「困り方の大きさ」を測る
→頻度は？一回あたりの損失は？感情の強さは？今すぐ解決したいレベル？

④「本当の原因」を疑う
→表面の不満の裏に、別の原因があることが多い。ここが問題設定のキモ。

【意思決定力】
A案とB案があるなら、

❶目的は何か（何を良くしたいのか）
❷評価基準は何か（速さ？品質？費用？継続率？）
❸失うものは何か（捨てるものを言語化）
❹リスクは何か（起きたら困ること）
❺リスクを小さくする方法は何か（小さい検証、段階リリース、ログ設計）

余談だが、私は個人開発したSaaS『Apps』が流通総額80億円を超えるプチヒットプロダクトになり、現在はDon’t Work! Clubという、山登りなどを楽しむコミュニティプロダクトを作っている。

私は最初、『DWCは、SaaS飯アカウント経由で集まった人たちだから、みんな個人開発プロダクトで一発当てたいと強く思っている人たちの集まり』だと思っていた。仮説検証プロセスは割愛するが、数日前、それがコミュニティに参加している本当の、本質的な理由ではないことに気づき、『AIに仕事を奪われるかもしれないという不安を持つITビジネスパーソンの不安を取り除くコミュニティ』にピボットした。

だから有料人材紹介事業者の申請もするし、上場企業のオフィスツアーも企画するし、新しいSaaSプロダクトも開発し、エンジニアに外注する。これらは全てコミュニティメンバーの不安を取り除く一助になると考えての意思決定だ。問題設定は本当に難しいが、間違えると致命的だし、ピボットの判断も早ければ早いほど良い。

結論。

AI時代、武器になるのは、「何を作るべきか」を見つけ、「何を捨てて何に賭けるか」を決めて、前に進める力。これが問題設定力と意思決定力。ここを磨いた人は、エンジニアでもPMでもデザイナーでもCSでも、AIを道具として使いこなして、市場価値が上がる。逆にここが弱い人は、AIに仕事を奪われるというより、“AIを使える人が増えた世界で埋もれる”。

やるしかねえ。Don’t Work! December 12, 2025

プロダクト開発強化のためエンジニア熱募しています！🔥🔥

・営業×データ×AI領域の自社SaaS開発
・週16h〜／フルリモート 複業可能
・時間 4,000円〜（税別）
・TypeScript / Node.js / AWS
・スクレイピングのデータ収集・基盤開発
・LLM,全文検索,DWHまわり経験ある方 歓迎

0→1フェーズで設計から関われて、AIを実際の営業現場に実装し、その結果がダイレクトに返ってくる。とても面白い仕事です！

興味ある方DMいただければ詳細送らせていただきます。 December 12, 2025

SIer営業として働いている身からするとかなり面白い内容でした。

確かに縮小傾向という見方は理解できますが、実際にSIerとして現場にいると、少し違う景色も見えてます。

特にエンタープライズ領域に限って言えば、
既に何かしらの基幹システムやSaaSは導入しきっている企業が多く、新規で大きな箱モノを作る案件が減っているのは事実だと思いますが、ただ単に市場が消えたのではなく、フェーズが変わっただけという感覚に近いなと。

一方で、SI事業を手がける企業は増えてて、
以前よりも明らかにコンペの機会は増え、価格・体制・実績が横並びの中で選ばれないケースも多くなったと実感してますね。。 December 12, 2025

正直、俺も凡人だった。学歴も才能も特になし。
それでも月収100万になった。
固定給の大手JTCからインセンティブ重視のSaaS営業のベンチャー企業に転職して、営業講座を受けまくって、社内で一番を取りにいった。体が大きくなれば自信に繋がるから、毎朝5時30分に起きて筋トレをした。知識を深めるため本を読みまくった。
結局逆転は行動した結果。行動した人にのみ結果がついてくる。 December 12, 2025

ガウェインAIはまだ未完成だけど、現時点で一番好きなポイントを5個挙げてみる

https://t.co/R5CfAxDkvQ

#スタートアップ #SaaS #ショート動画 #動画生成 #ロードマップ #ガウェインAI #ノーギアス #美少女 #ブランド #EC #プロモーション December 12, 2025

「人間の思考が介在する領域を狙え | Algomatic CEO 大野峻典」聞きました。
これまでのITがルールが明確でロジック化しやすい領域（会計ソフトなど）を自動化してきたことに対して、AIエージェントの本質はChatではなく、思考の代替である。よって、人間の思考が介在するから自動化できなかった領域を狙うのが良い。ITが入り込めなかった暗黙知が残る領域こそが、AIエージェントにとってのブルーオーシャンとなる

- ドメインエキスパートの再現と重要性: AIエージェントは担当者そのものを代替するため、その業務の専門家としての解像度が求められます。Algomatic社では、エンジニアも含めたチーム全員で実際の業務を泥臭く経験し、ドメインエキスパートの思考をトレースすることを重視している。

- 検証プロセスの変化：技術検証が先行する従来のSaaS開発では技術的にできることが明確でしたが、AIエージェントはアクションが確率的で失敗もしやすいため、事業コンセプトの検証よりも先に技術的にどこまで精度を出せるかの検証が重要になる。プロトタイプを作ってから技術検証するようなことが増えてる。

- エンジニアと非エンジニアの境界が曖昧に：エンジニアはよりビジネス課題に向き合うことが求められ、逆に非エンジニアもノーコードツールやAIを活用して自らプロトタイプを作る動きが、開発スピードを加速させる鍵となる。

- 撤退基準とリソース配分の考え方: 新規事業は開始から半年で売上500万円という明確なラインを設け、90点以上の確信が持てないプロジェクトは早期に撤退させます。リソース配分については、各事業を独立採算とし、適切なリーダーを適切な場所に配置する流動的な組織運営を行っている

- AIプロダクトにおける差別化とMoat: 短期的にはスピードと実績（サクセス事例）が最大の差別化要因ですが、長期的には「コンテキストデータ（業務の文脈や固有データ）」をどれだけ蓄積できるかが、他社への乗り換えを防ぐ強力な障壁になる

- モデルの最適化よりも最新モデルの活用を優先: LLMの性能向上とコスト低下は極めて早いため、現時点での細かいコスト最適化に時間を割くよりも、常に最新かつ最高性能のモデルを使いこなし、提供価値を最大化することに注力すべき December 12, 2025

AI時代、SaaSは「作れること」自体に価値がなくなった気がする。

正直、今はその気になれば、数週間〜1ヶ月で、SaaSは簡単にコピーできる。（実際にClaude Codeを使い倒したら同じ実感が沸くと思います。）

つまり、
「便利な機能」「それっぽいUI」では
もう差別化にならない。

じゃあ何で勝負が決まるかというと、
結局は「マーケティング」と「営業」

特に、機能で差別化しづらいSaaSほど最後は「営業力ゲーム」になる未来が見えている。

唯一、例外があるとすれば
「技術的に圧倒的な優位性」を持つプロダクト。

・独自のAIモデル
・音声AIの品質が別次元
・データ分析の精度が桁違い

など、「表から見えない裏側の強い仕組み」は簡単に真似できない。

だからこそ、ちゃんと“堀”になる。

逆に言うと、
UI / UXみたいな表側だけの差別化は
これからどんどん意味を失っていくと思う。

※勿論、サービス提供後の満足度は必要不可欠です。NPSを高めて口コミで広めたくなるように、機能開発の時点で相当突き詰めて考える必要があります。

AI時代のエンジニアはそういう細かい配慮や競合やイケてるプロダクトのUI・UXを知り尽くした人間が適任かもしれません。 December 12, 2025

AIツールを月1000万円以上に成長させた彼の集客チャネルは長尺YouTube。そしてバズるようなフォーマットではなく、YouTube内SEOを取りに行くような資産性のあるコンテンツを大量に投下してる👇️
法人向けのSaaS展開するなら彼のようにSEO狙った資産性のある長尺YouTubeを大量投下するのはアリ。 https://t.co/bSSLUX6LbA https://t.co/IJ4iqMEamS December 12, 2025

プロダクトマネージャー（PdM）は、製品のビジョン・戦略・ロードマップを定義して、エンジニアやデザイナーと連携し、市場に届ける役割や。顧客の声代弁してビジネス成長させる大事な仕事。

求人多いのは事実。2025年現在、3年で1.6倍増（約500件超/年）、SaaS・AIで特に活況。でもスキル（技術・ビジネス・ユーザー理解）広くて優秀層少ないから、市場の人材不足気味。高年収（1500万超20%）もその証拠やで。 December 12, 2025

営業数字の管理は、単なる「記録」じゃなく「次の一手」を決めるためのものだよ。
成約率やリード源泉を可視化すれば、どこにリソースを集中すべきか一目瞭然！「なんとなく営業」を卒業して、データに基づいた戦略を立ててみない？
おすすめの管理ツール、サイトで比較してるよ🐧
#起業LOGSaaS #SFA December 12, 2025

書いた。今回もSREっぽさが全然ない笑
ガバメントクラウド、標準化・共通化、公共SaaSについて自分なりにまとめたメモ。みたいな感じになってますが、よかったらぜひ。
https://t.co/OKysKzOYoC
#ガバメントクラウド December 12, 2025

AIと一緒に、HubspotのようなCRMを作ってる。
Saasは確実に終わる。

フォームビルダー
メール送受信
LINE連携
ステップメール構築

15年の事業経歴で必要と思う機能を付け足して行ってる。

欲しいならあげる。 December 12, 2025

@YMTR_Akari なんか、一般市民はSaaSが動くシンクライアントでも使ってろ、全部webで解決しろ的な方向に行ってる感ある。でも実際はそうなるまえにバブルが弾ける…はずだがいつなのか問題もある。 December 12, 2025

■Squad byondの会社が売却→そのままJGIAと組んでSaaSロールアップ？

株式会社Squadの売却資金を全額再投資し、JGIAと共同で業界特化型ソフトウェアグループ「株式会社SIVA」を組成、業界特化型のSaaSロールアップ会社

SIVAグループは、創業者の杉浦が自己資本のみで成長させた、Squad beyondを運営するソフトウェア企業（現：株式会社Squad）を売却後、全額再投資し、JGIAとの共同出資により設立

倭国国内のニッチな特定市場において高いシェアと利益率を誇りながらも、後継者不足やデジタル化の遅れにより、成長の踊り場を迎えている優良なソフトウェア企業が数多く存在していることに着目。2024年10月からわずか1年足らずで、総額100億円以上の資金調達を達成、株式会社Squadを含む計4社のM&Aを実行とのこと。 December 12, 2025

JGIAがSaaSのロールアップ戦略をやるらしい。
ユニゾンも前にリリース出してたけどPEファンド流行ってるね。
ロールアップ戦略はVCよりもPEなのかな。 https://t.co/dR2YFpljj1 December 12, 2025

24時間でSaaSを作り世界に挑んだ結果、0票で惨敗しました😭 最新のGoogle AntigravityとPythonを実戦投入した開発レポをZennに公開しました。 この挫折を「年商100億」への最高のスタート地点にします！🔥

https://t.co/NqFL8AJhpp

#個人開発 #Python #GoogleAntigravity #buildinpublic December 12, 2025