こんにちは、横井です。
生成AIの進歩とバイブコーディングによって、必要なアプリケーションは誰でもすぐに作れるようになるから。というのが主張のようですが果たしてそうなのでしょうか？
このブログの読者含め企業の業務システムを作っている人からすれば「そんな簡単な話じゃないよね」というのが率直な感想でしょう。
企業が使う安定的で正確なシステムを提供するために必要なインフラやアプリケーション、その構成を設計、実装して、運用する。そこまで含めて初めてサービスとして成り立ちます。もちろんセキュリティの担保も。成立するための要素を上げ出したらいくらでも出てきます。
まあ、Xなどで賑わしているAI驚きおじさんは個人事業主が多いのでしょう。そんなスケールだったらいけるのかもしれませんが、企業レベルでは乗り越えるハードルはたくさんあります。
ただ、別な観点で考えると「生成AIによって淘汰されるsaasが出てくる」というのはあながち嘘ではないと思います。
chat-gpt の普及から2年、色々な製品やsaasで生成AIを活用した機能を組み込まれましたが、たいていはチャットウインドウで話しかけると処理が動いて結果が出る。といったものが多いですが、大抵「こんなプロンプトを書いているのかな？」と裏側が透けて見えるレベルが多いです。
私はClaude code やcodexといったLLMプロバイダが出しているコーディングエージェントを使うことが多いのですが、これらのエージェントは機能が段違いです。LLMプロバイダは今やAIコーディングが当たり前ですし、利用できるLLM資源も我々と違ってある意味無限ですから、いまだに人間がコーディングしている製品やサービスのAIエージェント機能がチープなのは仕方が無い事です。なので、手コーディングのプロンプトを組み込んだエージェントモドキではいっその事AI機能なんて組み込まない方が良い気がします。
一方、コーディングエージェントを使っていると、様々なツールを使いこなしてくれる事に気がつきます。gitでのリポジトリ管理、gradleやmavenでのビルドやテストの自動化、github のissue管理など、ソフトウエア開発のワークフローをエージェントが自動化してくれています。
最近は既存システムの調査としてエクセルドキュメントを分析していますが、エージェントはエクセルファイルも普通に読み書きできますし、図形描画やエクセル方眼紙などは1度画像として出力して画像解析することで内容を認識する事も出来ます。(画像が粗くて文字が読めない時は追加でエクセルファイルを解析してテキスト文字列を抽出してくれます)。こんな体験をすると、「生成AIを使った機能の実現」もパラダイムの転換が起きてきます。
つまり
・既存の機能にAI機能を追加する
よりも
・AIエージェントが使いやすいインターフェースを提供する機能
の方が、よっぽど役に立つものが出来るのではないでしょうか。
AIが普及した世界では、エージェンティックな製品/サービスではなく、エージェントフレンドリーな製品/サービスを提供しないと生き残れない = エージェントフレンドリーではないSaasは死ぬ。のではないでしょうか。
では。
