チンパンジーが配属されてきたら、あなたはどうマネジメントする？ - Qiita https://t.co/yREYA2LJ0O 炎上最中のこれ，たとえHRのSaaSやってる会社であっても，普通に文書を読める人ならぜんぜん問題ないと思うけど．どう読んだらチンパンジーのメタファーが新人社員であると解釈してしまうのか… December 12, 2025

会計士として言わせてもらう。

「ロゴがダサい」で潰れた会社は見たことがないが、『身の丈に合わない家賃と人件費』で潰れた会社は山ほど見送ってきた。

創業期に最も恐れるべきは、損益分岐点が高いことだ。

家賃、リース、正社員。 これらは一度契約すると、売上がゼロでも毎月キャッシュを吸い続ける「止血できない傷口」になる。

最初はコワーキングでいい。 業務委託でいい。
SaaSは月払いでいい。

「いつか解約できるもの」だけで戦え。ハンコを押すその契約書が、半年後のあなたの首を絞めるロープかもしれないと疑え。

生き残ること。それが初期における唯一にして最大のブランディングだ。 December 12, 2025

情シス・社内SEの募集でよくある話としては「年収安すぎ」問題の他にも「1人に何でも求めすぎ」問題があります。

たとえば年収の上限が700万円の募集で以下のすべてを必須条件にするのは無理ゲー感が強すぎます。

◆必須条件
①Webサービスの開発経験が3年以上
②AWSなどのクラウドでの設計・構築の経験が3年以上
③M365などのSaaSの導入および運用の経験が3年以上
④現場リーダー以上のマネジメント経験

これらの内容について「and条件で全部できる人」と言われても転職市場に該当する人はほぼいないと思います。

仮に見つかったとしてもおそらくどの企業でもほしがられる人なので、現実的に採用できるかというと年収1000万円でも難しいでしょう。

すべてを1人にやらせようとするのではなく、複数名にタスクを任せるやり方にしないと「属人化の極み」みたいな状況が起きがちです。

1人の社員が辞めた瞬間、詰んでしまう体制で回すのはリスクがあまりに大きいです。 December 12, 2025

円安の原因を、すべて高市政権だけに帰すつもりはありません。

ただ、度重なる不用意な発言や一貫性のない政策判断が、

「倭国に投資しても中長期のリターンが見込めない」

という認識を強めている要因のひとつになっているのは、誰が見ても明らかです。

為替は感情ではなく期待で動きます。

海外SaaSの決済コストに直撃しているので、マジで勘弁してほしいです。

感情論ではなく、高市政権下で倭国の成長期待が具体的に高まった施策はあるのでしょうか。

支持してる人は、なにに利点を感じてるの？ December 12, 2025

わたしです！！
この1年間、僕なりにSaaSxAIについて考えてきたことを記事にしていただきました。とてもわかりやすくまとめていただけているので、ぜひ読んでください！SaaSは死なないぞ！

【激白】SmartHR・芹澤CEOが語る「AIでSaaSはこう変わる」｜NewsPicks https://t.co/2Oc8EkIUZ8 #NewsPicks December 12, 2025

おすすめホワイトSaaS企業
入社した友人に教えてもらった🎤

freee

・年収510万円~918万円（35歳平均）
・家賃補助
・借上社宅
・ランチ代支給制度
・月3冊まで書籍購入が可能
・ドリンクは全て無料
・家事代行補助あり
・認可外保育園の金額補助
・フリーアドレスで自由に仕事
・社員の家族で楽しめるイベントを開催
・ミッション「スモールビジネスを、世界の主役に。」 December 12, 2025

ドメイン駆動設計の、競争優位を生み出す「中核の業務領域」を何を手がかりに、どうやって特定していくかの実践例が書かれたすばらしい記事。
契約管理SaaSという特殊なドメインだが、それだけに学びが多い。
自社の独自性の探求方法すばらしい。

https://t.co/eTpaxvljGt December 12, 2025

AI時代のソフトウェアの戦略や”SaaS is Dead”に関して、Product/AIのPodcastで私の考えを色々話しました。
少しテキストで内容を紹介・補足したいと思います。

①まずビジネス的な話以前の前提として、AIエージェントとかワークフローと呼ばれているものの捉え方について。大雑把には
- AIワークフロー: 手続的に処理を定義して上から実行しますというもの
- AIエージェント: ゴールを伝えると、ゴールに向かって色々試行錯誤しながら進んでいくもの
などと分類されますが、根本的には「そのシステムがどれくらい自律的/agenticか」という、程度の問題だと思います。極端な話、プログラミング言語は、人間がコンピューターでやりたいことをプログラムで表現すると、それを実行するコンピューターの環境に合わせてコンパイルしてくれるので、コンパイルされた機械語に比べると、ほんの少しだけagenticだと考えています。（コンパイルなど事前定義されたルールに従うものと今のAIは質的に違うという反論はあり得ますが、LLMも計算モデルとしては決定的であり、中身が超複雑なだけで上からデータを事前に決められた通りに処理しているのは変わりません。）雑に書けば機械語 < プログラミング言語 < 古典的なML < LLM、のように、agencyのスペクトラムがあります。大切なのは、必ずしもagencyが高い方が常にいいというわけではなく、速度・安定性・コストとのトレードオフがある中で、ユースケース・UXに応じて、適切なものを選択することだと思います。（Ai Workforceでも、プログラム、AIワークフロー、agentic workflowそれぞれを定義して実行するエンジンがあります。）

②その上で “SaaS is Dead” については、定義がまず気になります。 ソフトウェアの提供形態としての”SaaS”は変わらないと思いますが、ここでは多分 “既存のSaaS” みたいな意味だと理解しています。その上で “Dead” というのが、”不要になる・存在しなくなる” なのか、 “競争優位性ではなくなる” もしくは “GTMの肝ではなくなる” なのかの違いは重要と思います。

そもそも、元々SaaS市場が生まれやすかったのは、AIがなくても会社を横断して業務を型化してPMFしやすかった領域だと考えています。特にそのような領域では、上記の通り、agencyが意図的に低いシステムがユーザーにとって便利なことも多く（例: 経費精算用にドラえもんを買いたいか？）、既存のSaaSにはその点で一定の資産があると思います。そうではない、つまり企業ごとの固有性が高い業務領域は、AIの進化によって新たにチャンスが生まれたと思います。（Ai Workforceはこちらをターゲットにしています。）いずれにせよ、既存製品も新規の製品も、データ・ロジック・UIそれぞれのレイヤーで、agencyの度合いを設計し直す必要があるとは思います。

agencyを高めて型を減らすことで、一つの製品でより広い市場をカバーできるチャンスが生まれると思います。ExcelはAI以前のそのような製品の代表格で、Excelはデータ分析なり請求書作成なり顧客名簿なり幅広く使われますが、ほぼ全てのユースケースについて他の良い製品があります。しかし、普及して手元にあり、使い方に慣れているExcelが使われます。特にエンタープライズはシステム切り替え・社内普及のハードルが高いためこの側面がより強いと考えています。（Ai Workforceはエンタープライズをターゲットにしています。）色々な用途の機能を最小限積み上げるという意味で最小公倍数的とも言えるし、用途それぞれの要件をできる限りで満たすという意味で最大公約数的とも言えます。

以上です。Podcastリンクはこちらです！
https://t.co/BGFwfJM2Y5 December 12, 2025

気づいてるか？

個人開発者がSaaSで一発当てたいなら『Fact Baseのように、作る前にテレアポしまくって100の見込み客をまず集める』一択だ。

その理由を解説する。

Fact Baseは、元キーエンス出身のメンバーが創業した、製造業向け図面管理SaaS『ズメーン』を作っている急成長スタートアップだ。創業は2022年と若いのに、大手のダイハツまで導入し、さらに売上の3割が海外という異常なペースで伸びている。

Fact Baseの創業メンバーは、全員が最初から大きな技術を持っていたわけでも、工場業務の専門家でもない。キーエンス出身のセールスパーソンだ。

なぜ彼らがズメーンを開発することができたのか。

それはキーエンス時代、彼らは毎日のように町工場へ訪問していた経験が活きている。彼らはそこで何度も見る同じ光景を見ていた。

「図面どこ？」
「いま探してる！」

そして30分帰ってこない。しかも間違った図面を使って不良品、見積りが遅れて失注、納期が押して信用が落ちる。誰が見ても“儲けの損失”が発生しているのに、そのまま何十年も放置されてきたアナログな世界だ。

ここからが個人開発者が学ぶべきエピソードだが、ここで普通なら「じゃあ図面管理ツールを作ってみよう」となってしまう。しかしFact Baseは違った。“まずは本当に必要かどうかを現場で確かめた”のである。

彼らはレンタカーで東京から静岡まで行き、複数の工場にアポを取って実際に運用を見た。そこで判明したのは、Googleドライブのような汎用クラウドツールが、現場と全く相性が合わないという事実だった。フォルダ階層が扱えない、ファイル名で探さない、図面は“視覚で探す”、図面と見積書・検査記録が本来セットなのにバラバラ…。

『図面中心に情報が紐づく世界を作らない限り、どれだけ便利なツールでも根本的解決にはならない』

彼らは専用プロダクトの必要性を確信した。しかし、それでも彼らはすぐに作らなかった。

「売れる確信が取れるまで絶対に作らない」

これがFact Baseの本質だ。

ここから3か月、創業メンバーはひたすらテレアポを開始する。FAX、電話、メール、紹介——ありとあらゆる手段で数百社へ連絡し、たくさん断られながらも工場に話を聞きに行く。
そしてこう聞くのだ。

「もし“図面起点でぜんぶ情報が一つにまとまるクラウド”が月3万円で使えたら、導入したいですか？」

この質問を繰り返し、YESの積み上げをしていき、最終的にサービスがまだ存在しない段階で100社以上の見込み客（導入したい）を獲得したのである。

これこそ個人開発者が絶対に真似すべき部分だ。SaaSは“作ってから売る”とほぼ必ず失敗する。本当にすべきは、”売れる未来を先に作り、その後で機能を最小だけ作る”という順番だ。

価格設定も、現場の意思決定を知っていたからできた工夫だ。町工場が月額料金を判断するとき、比較するのは他のSaaSではなく設備のリース代である。500万円の設備なら月5万円。それと比べて「図面管理のクラウドが月5万円？」となると、当然「だったら設備増やすわ」となる。だからそのラインより低い月3万円前後に設計した。市場の“意思決定モデル”を理解した値付けだ。

ちなみに私が個人開発したSaaS『Apps』は、知り合いの税理士の「コロナ禍の顧問料未払い」の相談を受けたことが開発のきっかけだ。相談を受けて試作品はすぐに作ったが、正直「これは売れる」という確信が持てなかったので、その後1年間、有料化するまで見込み客にヒアリングしプロダクトを磨き続けた。また、プライシングはプロのマーケターに決めてもらった。（詳しくは固定ポストに書いてます）

その結果、Appsは3年半で決済総額80億円を超えるプロダクトに成長した。

結論。

Fact Baseのしたことは、極めてシンプルで、極めて本質的だ。

①まず課題を集める
②作らずに売る（テレアポして見込み客を集める）
③100社のYESが溜まってから最小機能だけ作る
④市場の比較軸で価格を決める

つまり、SaaSで一発当てる本質は技術力ではなく、「売れる確信を作るまで絶対に作らない」
という姿勢そのものだ。Fact Baseはそのお手本であり、すべての個人開発者が最初に学ぶべき“成功率を高める勝ち方の型”だと思う。

やるしかねえ。Don’t Work! December 12, 2025

「失注のリアル」の続き。
記事に対するコメント500件とアンケート結果100件の分析から見えてくるものは何か
そこにあるのは「ギャップ」
B2Bやってる人全員読むのおすすめ

【御社SaaS...のアンケート結果】「連絡が途絶えた」の正体は、無視ではなく「SOS」だった｜dx_note https://t.co/G3vFa44nkd December 12, 2025

倭国のSaaSが儲からない理由を論理的に説明した記事が面白い。SaaS事業者必見。

前提として、SaaSの穴場領域はほぼ埋まり、差別化できるテックを大量投資で開発しても回収が難しいほど、市場が成熟してきたのかもしれない。

無理にSaaSにこだわるより、テックで突き抜けられない場合は、BPO×AIで“効率の良い人海戦術”を模索する選択肢も必要だと思う。

■倭国のSaaSの課題
・従業員1人あたりの売上が低い
・人の手厚いフォローで低い解約率を維持
・インセン割合が低く、商談効率が悪い
・高単価エンプラ顧客を外資に奪われている December 12, 2025

📘✨10周年の「すごいベンチャー100」
次のユニコーンはどこから？🦄💡

木皮副編集長が語る、
100社の選定基準と“起業10年ルール”緩和🔥

バーティカルSaaS、AI実装、地方発ディープテック🚀
2026年は「事業会社×スタートアップ」が鍵に！

✍️記事はこちらから⏬
https://t.co/uilLiS7mCQ

#週刊東洋経済 #YOUTRUST #ユートラスタジオ December 12, 2025

倭国のSaaSについて、

・「人的おもてなし」で解約率を低く見せているだけでスケールしない

という見方と、

・人件費で正規化すれば投資効率はそこまで悪くない
・ハイタッチは将来の高収益なクロスセルのための先行投資である
・本当のボトルネックは営業ではなく、エンプラ要求に耐える技術とプロダクトの強度にある

という、現場サイドからの実感に根ざした見解が並立しているように見えます。

この点、私は倭国におけるSaaSを「儲かる」事業構造にする一つの答えは、いずれ避けられない「SaaS最終戦争＝コングロマリット化」にあると考えています。
単一プロダクト×単独勝負で伸び続けるには、倭国市場はどうしても狭いのが現実。

そこで、

・強い顧客基盤を持つ「アグリゲーター」と
・尖った機能を持つ「モジュール型SaaS」

がM&Aで組み合わさり、CACを限りなく削り、クロスセルを最大化していく「コンパウンドSaaS」に収れんしていく。
そんなシナリオが、合理性と再現性の観点から、もっとも筋の良い勝ち方だと感じています。

しかし、ここには明確なタイムリミットがあります。
上場SaaS企業を中心とするアグリゲーター側に株価やキャッシュの「余力」があるうちしか、買収のドアは開いていません。
もし彼らが市況の変化で守りに入り、「買う」を諦めて「作る」に舵を切った瞬間、最大の買い手は一転して最強の競合へと変わります。

したがって、スタートアップ側にとっての分岐点は、「どこまで単独で戦うか？」という根性論ではなく、
「良い条件と良いタイミングで、どの陣営に合流するか？」
という冷静な判断にあるのだと思います。

この再編は、負け組・勝ち組を決めるための淘汰ではありません。

・ユーザー側から見れば「一つのプラットフォーム・一つのID」でDX摩擦が減る
・エンジニアという希少資源が、車輪の再発明ではなく新機能開発に集中できる
・メガSaaS企業だけが担えるR&D投資で、倭国の産業全体の競争力が底上げされる

そう捉えると、「SaaS最終戦争」は、倭国中に散らばった志と技術を束ねる“大同団結”のプロセスでもあると感じます。

アグリゲーターへのM&A Exitは、決して敗北ではありません。
自社プロダクトを、より大きな社会インフラの一部として倭国中に届けるための、一つの進化の形です。
その選択肢を「どのタイミングで、どの陣営と」取りにいくのか。そこまで含めて設計することが、これからのSaaS起業家にとっての「戦略」なのだと思います。 December 12, 2025

Gavin Baker 最新的訪問覺得TPU的強大被誇大，Blackwell的影響被小看了，也附和了太空資料中心會是未來三四年最重要的發展。並且提到AI已經產生回報這件事不用懷疑，但一些情境是明顯的看跌劇本，其中之一就是邊緣AI
https://t.co/BADMlyKWhX

#AI硬體戰與未來算力：Gavin Baker 談 Blackwell、太空資料中心與 SaaS 的生死存亡

#Blackwell 架構與硬體部署的挑戰 從 Hopper 轉向 Blackwell 是科技史上最複雜的產品轉換之一。這不僅僅是換晶片，而是整個資料中心的基礎設施都要改變：從氣冷轉向液冷，機櫃重量從 1000 磅增加到 3000 磅，功率需求從相當於 30 個美國家庭增加到 130 個家庭。

這導致了部署的延遲，但這也意味著未來的潛力巨大。Gavin 指出：「Google 在 2024 和 2025 年是用 TPU v6 和 v7 訓練 Gemini 3，這在半導體時代裡就像是用 F-4 幽靈式戰鬥機。而 Blackwell 就像是 F-35。」

這預示著，當 XAI 或其他公司開始使用 Blackwell 進行訓練時，模型能力將會有顯著的躍升。

#Google 與 Nvidia 的成本戰略博弈 長期以來，Google 的 TPU 讓它成為 AI token 的最低成本生產者。Gavin 分析，這讓 Google 可以採取一種策略：「吸走生態系中的經濟氧氣」，這對競爭對手來說是非常痛苦的。

然而，隨著 Nvidia 推出的 GB300 晶片能夠直接相容於現有的機櫃設計，其他公司也將能夠大幅降低 token 生產成本。這將改變 Google 的戰略計算。

「如果 Google 不再是低成本生產者，那原本以負 30% 利潤率運行的策略就會變得非常痛苦。」Gavin 認為，這將迫使 Google 重新思考其定價與競爭策略，可能會對其股價和 AI 經濟模型產生深遠影響。

#太空資料中心的物理學優勢 談到未來的基礎設施，Gavin 提出了一個看似瘋狂但在物理上完全合理的想法：將資料中心建在太空中。從第一性原理來看，太空資料中心在各方面都優於地球上的資料中心。

首先是能源，「在太空中，衛星可以 24 小時面向太陽，而且陽光強度比地球高 30%，這意味著輻照度是地球的六倍。你不需要電池，這是巨大的成本節省。」

其次是散熱，這在地球上佔據了巨大的成本和重量。「在太空中，冷卻是免費的。你只需要在衛星背光面裝一個散熱器，那是你所能得到最接近絕對零度的環境。」

最後是傳輸速度。光在光纖中傳輸的速度不如在真空中快。透過雷射在衛星間傳輸數據，網路延遲甚至比地球上的光纖網路更低。

#AI 帶來的實際 ROI 與生產力提升 市場上常有人質疑 AI 的投資報酬率（ROI），但 Gavin 指出，數據已經證明了 AI 的價值。以物流巨頭 CH Robinson 為例，該公司股價因財報優異而大漲 20%，主因就是 AI 帶來的生產力提升。

「過去客戶需要緊急運送貨物時，他們只能回覆 60% 的報價請求，且耗時 15 到 45 分鐘。有了 AI，他們能以秒為單位回覆 100% 的報價。」

Gavin 引用 Andre Karpathy 的觀點：「對於軟體，任何你能定義的東西，你就能自動化；對於 AI，任何你能驗證的東西，你就能自動化。」這意味著像會計、銷售轉換這類有明確對錯結果的任務，將會被 AI 徹底改變。

#SaaS 公司的利潤率陷阱 Gavin 對於傳統 SaaS（軟體即服務）公司提出了嚴厲的警告。他認為許多 SaaS 公司正在犯下當年實體零售商面對電商時同樣的錯誤：死守高毛利，拒絕適應新模式。

AI 服務的特性是每次運算都需要成本，因此毛利率必然低於傳統軟體的 80-90%。但許多 SaaS 公司為了保住高毛利，不願意推出真正的 AI agent 服務。

「如果你想保留 80% 的毛利率，你就是在保證自己在 AI 時代會失敗。」Gavin 強調，這是一個生死攸關的決定，目前看來除了 Microsoft 之外，幾乎所有公司都在這方面面臨挑戰。AI 原生公司願意接受 40% 的毛利率，這將使它們在長跑中勝出。 December 12, 2025

気づいてるか？

AI時代、IT人材として生き残りたいなら、まずやるべきは『看板(信用)の設計』一択だ。

その理由を解説する。

まず、AI時代は“成果物の見た目”がコモディティ化するので、採用する側、発注する側、上司、顧客は、「誰が本当に分かっていて、誰がAIでそれっぽいものを出しただけなのか」を見分けられなくなる。

見分けられないなら、最後に頼るのは何かというと「信用」だ。要するに、AI時代はスキル競争の前に“信用競争”になる。

ここでいう『看板(信用)』とは、名刺に書く「CTO」とか「AIエンジニア」とかじゃなくて、「この人は任せて大丈夫」と相手が判断できる“証拠のセット”のことだ。AIが出す成果物は綺麗に見える。でも「それが本当に正しいか」「運用で壊れないか」「セキュリティ的に大丈夫か」「炎上したとき説明できるか」は別問題。だから相手は、あなたの言葉ではなく“証拠”を見たい。そしてその証拠がまとまっている状態が『看板(信用)の設計』だ。

いくら技術があっても、あなたの存在が発見されず、信用もされなければ、仕事もチャンスも回ってこない。AI時代はこれが加速する。なぜなら、作業スピードが全員上がって供給が増えるからだ。供給が増えると、選ぶ側は候補を絞る必要がある。そのとき一番早く絞れる指標が「信用」だ。スキルの真贋判定は時間がかかる。面接で深掘りしたり、課題を出したり、レビューをしたりしないと分からない。でも信用は、証拠が揃っていれば一瞬で判断できる。忙しい人ほど、まず信用で足切りする。だから看板がない人は入口で落ちる。

AI時代は表面上の体裁は簡単に整う。AIでポートフォリオを作り、AIでブログを書き、AIでアプリを形にして、AIで面接対策までできる。結果として、見た目で判断して採用したら“中身が薄い”という事故が増える。事故が増えると、企業はより慎重になる。慎重になると、いままで以上に「証拠」を求める。つまり、信用を示す材料がない人はますます不利になる。スキルアップ以前に「信用を示す仕組み」を作っておかないと、チャンスが入ってこなくてスキルが活きる場もなくなる。

では『看板(信用)』って具体的に何を作ればいいのか。たとえば以下のようなものだ。

一つ目は「ビフォーアフター事例」。

どんな技術を使ったかより、「誰の何をどう改善して、結果がどう変わったか」が一番伝わる。リテラシーが低い人にも伝わる。たとえば「問い合わせ対応が月30時間かかっていたのを、分類と返信テンプレの自動化で月10時間にした」みたいな話で、数字が入ると強い。売上でも工数でもミスでも、何でもいい。大事なのは“前と後が分かること”。AI時代、技術の細かい説明は刺さらないことが多い。でも事例は刺さる。なぜなら相手が欲しいのは技術じゃなく結果だからだ。

二つ目は「継続的な発信」。

別にバズる必要はない。週に1回でも月に2回でもいい。重要なのは、あなたが何を考えて、どういう基準で判断して、どこに地雷があるのかを言語化して残すことだ。読んだ人が「この人は現場を知ってる」と分かるのは、だいたい失敗談や注意点や判断など、現場感を出すと信用になる。

三つ目は「公開物」。

たとえば小さなツール、テンプレ、スクリプト、社内で使ってるチェックリスト、設計のひな形。規模は小さくていい。重要なのは“誰でも見れる形で置いてある”こと。GitHubでもNotionでもブログでもいい。公開物があると、相手はあなたの思考や品質を覗ける。面接や商談で「口で説明」するより、はるかに強い。

四つ目は「第三者の信用」。

これは資格だけじゃない。推薦文、共同プロジェクト、コミュニティでの役割、公式パートナー認定、登壇実績、受賞、レビュー。自分で「私はすごい」と言うより、他人が「この人は大丈夫」と言っている状態が強い。他人の信用を借りる仕組みは早く作った方がいい。

ちなみに私は個人開発したSaaS『Apps』で飯を食っているが、ほぼ口コミと紹介だけで広まったプロダクトで、この4つを全てユーザーが代わりに行ってくれる仕組みを確立していた。その結果、Appsは流通総額80億円を超えるプロダクトに成長した。また、今は自分の主催コミュニティ『Don’t Work! Club』のメンバーや所属コミュニティのメンバーにしか仕事を依頼していない。

結論。

AI時代は、看板がないと実力を見てもらえない。だから看板を先に作る。そして看板を作る過程で実力も上がる。

看板(信用)は、AI時代の“責任の代理通貨”みたいなものだ。信用がある人ほど、重要な仕事を任される。重要な仕事ほど、経験も実績も増える。実績が増えるほど、さらに信用が増える。逆に信用がない人は、責任の軽い仕事しか回ってこない。軽い仕事はAIで置き換わりやすい。だからますます厳しくなる。この差は時間とともに広がる。

やるしかねえ。Don’t Work! December 12, 2025

確かにsaasとしてのdeepseekはいきなり覇権を失ってるけど、ここから先はローカルにプライベートLLMやSML組む時代になっていくだろうから、どんなロジックコアが重宝されるかが今後の見どころかもしれない https://t.co/8Tsx6aToYL December 12, 2025

最近SaaS系スタートアップの経営者「プロフェッショナルサービスをどう立ち上げたらいい？」とよく聞かれます。プレイドはその流れを先陣きってスタートし好調そうだ、と。

実際とても重要な役割を担っています。そして、立ち上げること自体は難しくありません。重要なのは「始めること」ではなく、以下の観点（一例）がしっかり連動した状態をどうデザインするかです。

1. 役割と位置付け（なぜその活動が必要？）
2. 事業シナジー（相互補完・加速する？）
3. 両想い（他チームと必要とし合えている？）
4. 文化融合（"重なり"はどこ？≠完全一致）
5. キャリア的魅力（プロ人材市場の潮流、キャリア課題に刺さる魅力は？）

これらが噛み合って初めて機能します。というより、この設計がほぼ全て、すなわち上限となります。特に、3と5でしょうか。

3は戦略の合理性ではなくメンバーの"感情"です。例えば、プロダクトとサービスの両想いな状態が自然に成立するか。5は表層キャリアではなく、仕事の意義や意味といった深層キャリアの視点です。

手段やモデル（How）も重要ですが、全ては「Why（目的、何のためか？）」に尽きます。そこから上記1~5をしっかり接続していく。事実、Howを強く発信している会社は、その土台にあるWhyという軸が強固だからこそ、Howを使いこなせているのです。プレイドも全然完璧ではないので、日々皆で頑張っています。

そういえば上場直後、「これからはエンタープライズですよね！どう始めればいいですか？」とVCやスタートアップの方々からたくさん質問いただいたタイミングがあります。プレイドのIRや成長可能性資料をみました、と。これも「違う、そうじゃない」と感じたシーンです。Howだけを切り取っても意味がありません。重要なのはWhyであり、だからこそ生まれる難所（≠KSF）が鍵だと思います。

目的、ミッションを大切に。 目的、ミッションを大切に。目的、ミッションを大切に。 December 12, 2025

OpenAIがAdobeツールをChatGPT内で利用可能にした。単なる機能追加ではない。これは「AIプラットフォーム戦争」の新たなフェーズへの移行を示すシグナルだ。

この統合により、8億人以上のChatGPTユーザーがPhotoshop、Adobe Express、Acrobatに会話コマンドでアクセスできるようになった。重要なのは、これらがすべて無料で、チャットインターフェースから離れずに利用できる点だ。

背景を整理しよう。
OpenAIは10月にサードパーティアプリ統合を開始し、Zillow、Figma、そしてAdobeの競合Canvaを含めた。この動きは、AIチャットボットを「デジタルサービスのゲートウェイ」に変革する戦略の一環だ。

なぜこのタイミングなのか？
答えはGoogleにある。Googleは5月にGemini AIに画像編集機能を統合済みで、45以上の言語でテキストプロンプトによる背景変更やオブジェクト置き換えが可能だ。OpenAIとAdobeの提携は、この脅威への直接的な対抗策だ。

ここで注目すべきは、統合されたツールの機能の「限定性」だ。ChatGPT版のPhotoshopはデスクトップ版の完全機能を持たない。しかし、これは戦略的な選択と見るべきだろう。簡単な編集には十分で、より高度な作業にはAdobeの本格的なサブスクリプションへと誘導できる。

AdobeのCTO、Ely Greenfieldの言葉が本質を突いている。「エージェント的な会話型インターフェース」を展開する戦略だと。つまり、Adobeは自社プラットフォームだけでなく、他のAIプラットフォーム上でもリーチを拡大する「マルチプラットフォーム戦略」に舵を切っている。

この展開が示唆する未来を3つの視点で考えたい。

第一に、AIプラットフォームの価値源泉が「モデルの性能」から「エコシステムの豊かさ」にシフトしている。ChatGPTもGeminiも基本的な言語理解能力は高いレベルで収束しつつある。差別化要因は「どれだけ多くのサービスと統合しているか」になる。

第二に、既存のSaaSプロバイダーにとって、AIプラットフォームは「脅威」から「チャネル」に変わりつつある。Adobeがこの統合に踏み切ったのは、AI企業に顧客を奪われるリスクより、8億ユーザーへのアクセスを得るメリットが上回ると判断したからだ。

第三に、これは「インターフェース戦争」の始まりだ。デスクトップアプリ、ウェブブラウザ、モバイルアプリに続く第四の主要インターフェースとして、AIチャットボットが確立されつつある。ユーザーが「アプリを開く」のではなく「AIに頼む」時代への移行だ。

投資家の視点では、この動きは複数の示唆を持つ。

OpenAIの評価額が増大する可能性が高い。プラットフォームとしての価値は、統合されるサービスが増えるごとに指数関数的に上昇する。ネットワーク効果が働き始めている。

一方で、Adobe株には複雑な影響がある。短期的には顧客リーチの拡大がポジティブだが、長期的にはAIプラットフォームへの依存度が高まり、価格決定力が低下するリスクもある。

そして見逃せないのは、この統合競争から取り残される企業だ。OpenAIやGoogleのエコシステムに入れない中小のSaaS企業は、顧客接点を失い、淘汰される可能性が高い。

技術面での注目点も押さえておきたい。ChatGPT内でAdobeツールを動かすには、APIレベルでの深い統合が必要だ。これは単なるリンク統合ではなく、Adobeがサービスのモジュール化とAPI公開を大幅に進めたことを意味する。

この「API優先」のアーキテクチャは、今後のソフトウェア開発の標準になるだろう。あらゆるサービスが「AIから呼び出される」ことを前提に設計される時代だ。
競合構造も変化している。以前はOpenAI vs Google、Adobe vs Canvaという縦割りの競争だった。今は、OpenAI+Adobe vs Google+自社ツールという「エコシステム連合」の戦いになっている。

今後の展開予測として、3つのシナリオが考えられる。

シナリオ1: OpenAIがさらに多くの企業と提携し、「スーパーアプリ」化する。Microsoft、Salesforce、Slackなど、あらゆるビジネスツールがChatGPT内で利用可能になる未来だ。

シナリオ2: Googleが反撃し、Workspaceとの深い統合でGeminiの優位性を確立する。Google Docs、Sheets、Slidesとのシームレスな連携は、OpenAIが持たない強みだ。

シナリオ3: Appleが突如参入し、iOSとSiriを活用した独自のAIエコシステムを構築する。デバイス統合の深さで差別化を図る可能性がある。

実務レベルでの影響も考えよう。
企業のIT部門は、従業員が複数のAIプラットフォームを通じて業務ツールにアクセスする状況に対応する必要がある。セキュリティ、アクセス管理、データガバナンスの複雑さが増す。

一方で、個人ユーザーにとっては利便性が劇的に向上する。「Photoshopを開く」という行為すら不要になり、「ChatGPTで画像を編集」が可能になる。ツールの習熟曲線が大幅に下がる。

この変化の本質は、ソフトウェアが「所有するもの」から「呼び出すもの」になることだ。ライセンスを購入してアプリをインストールする時代から、必要な時にAI経由で機能を利用する時代への移行。

そして最も重要な問いは、この統合競争の最終的な勝者は誰かだ。

OpenAIは先行しているが、持続可能性には疑問がある。収益化モデルが確立していない中、どこまで無料で統合サービスを提供できるのか。

Googleは自社サービスとの統合で強みを持つが、サードパーティとの提携では後手に回っている。

そして意外なダークホースがMicrosoftだ。OpenAIへの投資、自社のAzure AIサービス、Microsoft 365との統合を考えると、最も包括的なAIエコシステムを構築できる位置にいる。

今後6-12ヶ月で、この競争構造はさらに明確になるだろう。注目すべきは、どの企業がより多くの高品質なパートナーを引き込めるか、そして誰が最も優れたユーザー体験を提供できるかだ。

OpenAIとAdobeの統合は、その第一歩に過ぎない。AI時代のソフトウェア産業の構造が、今まさに再定義されている。 December 12, 2025

あのBPO大手・TMJ様が、自社サービスの営業を「外注」した理由。
「自社で売る力」は十分にあるはずなのに、なぜパートナーとしてBALESを選んだのか？
決め手は、新規事業ならではの『スピード』と『柔軟性』にあったそうです。SaaS新規事業企画の責任者の方がぶつかる立ち上げ期のリアルなジレンマと対策が書いてあります！（詳細はコメント欄にて） December 12, 2025

🎬新着インタビュー公開
「50%が否認されている」

ラクスのプロダクト部 部長・稲垣 剛之さん( @ingktks7 )が経理担当者から聞いたこの数字。
一体何が起きているのか？

月末月初に数百件の申請が集中し、マニュアルは読まれず、差し戻しに追われるバックオフィス。

その課題をAIで解決し、「業務生産性を10倍、100倍に」する挑戦。

SIer→BtoC→BtoB SaaS→ラクス
エンジニアからPMへ転身したリーダーが語る、
・50%否認率が示すバックオフィス業務の構造的課題
・既存データから申請を自動化するAI活用の未来
・「やり切ってから本を読む」血だらけで掴んだ学び
・「PM部長だけど、今もエンジニア」という一貫した軸
バックオフィスDXに挑むPM必見！

https://t.co/N2pJu5B76b December 12, 2025