日本企業SaaSのAI代替回避戦略から読み解く──フルスクラッチ開発がAI時代に再評価される理由と“競争資産”のつくり方

AIが業務ソフトを代替するのではないかという議論が広がるなか、日本のSaaS企業は新たな打ち手を示しています。営業データベースを外部AIと接続する動きや、業界特化データを武器にする戦略は、単なる機能追加ではありません。そこにあるのは「自社にしかないデータ」を中心に据えた設計思想です。

本コラムでは、Sansanや弁護士ドットコムの事例を手がかりに、なぜAI時代にフルスクラッチ開発が再評価されるのかを読み解きます。

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【記事要約】SaaS各社、AI時代に独自データ連携で競争力強化

AIが業務ソフトを代替するとの懸念が広がるなか、国内SaaS各社は独自性の強化を急ぐ。ラクスは経費精算サービスにAIエージェントを実装し、伝票作成を自動化する。Sansanは営業データベースを外部AIと接続し、蓄積データを活用可能にした。小川泰正執行役員は、AIとの共存がデータベース価値を高めると述べる。弁護士ドットコムも法務特化型AIを展開し、鈴木大介CSOは汎用AIがアクセスできない業界別データこそ競争優位の源泉だと強調する。

出典：日本経済新聞「日本企業『SaaS』のAI代替回避へ　業務ソフト独自性磨く」2026年2月26日付朝刊

AIはSaaSを代替するのか、それとも拡張するのか

生成AIの進化により、従来SaaSが担っていた入力補助や帳票作成、検索・要約といった機能は、汎用AIでも一定程度代替できるようになりました。これにより「SaaSはAIに置き換わるのではないか」という見方が生まれています。

しかし実際に動いている企業は、AIに対抗するのではなく、AIを前提に自社サービスを再設計しています。

Sansanは営業データベースを外部AIサービスと接続し、蓄積された営業活動や企業情報をAI側から参照できるようにしました。これは、AIを排除するのではなく、AIと共存しながら自社データの価値を引き上げる取り組みです。

ここで重要なのは、AIが価値を生むのは「データがあるから」という点です。AI単体では差別化できません。差が生まれるのは、そのAIがアクセスできるデータの質と量、そして文脈です。

汎用AIがアクセスできないデータにこそ価値がある

弁護士ドットコムは、法務領域に特化したAIエージェントを展開し、判例や法律相談データなどを活用しています。同社が強調するのは「汎用AIがアクセスできない業界別データ」にこそ価値があるという点です。

この視点は極めて示唆的です。

汎用AIはインターネット上の一般情報を学習していますが、企業内部に蓄積された業務データ、交渉履歴、顧客とのやり取り、意思決定の背景までは把握していません。そこに競争優位の源泉があります。

つまり、AI時代の競争は「AIを使っているかどうか」ではなく、「どのデータをAIに渡せるか」に移っています。

そのデータが他社と共通のパッケージに依存している場合、差別化は困難です。一方、自社独自の業務プロセスと一体化したデータを持っていれば、AIはその企業専用の知的アシスタントへと進化します。

なぜパッケージでは競争資産をつくりにくいのか

パッケージ型のシステムは、多くの企業に共通する業務を効率化するために設計されています。短期間で導入でき、一定の機能を備えている点は大きな利点です。

しかし、業界特有の商習慣や自社独自の営業フロー、評価指標、例外処理まで完全に反映することは容易ではありません。結果として、業務がシステムに合わせられ、データも汎用的な粒度で管理される傾向があります。

その状態では、AIが参照するデータも「どの企業でも似たような情報」になりがちです。これではAIを活用しても、得られる示唆は横並びになります。

競争資産とは、単なるデータ量ではありません。自社の戦略や意思決定に直結する形で整理されたデータです。そこまで踏み込んだ設計を行うには、業務に合わせてゼロから組み立てるフルスクラッチ開発が有効な選択肢になります。

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フルスクラッチ開発がAI時代に持つ意味

フルスクラッチ開発の本質は「機能を増やすこと」ではありません。業務そのものをどう捉え、どの情報をどの粒度で蓄積するかを設計段階から考えることにあります。

たとえば営業管理システムを構築する場合、単に案件情報や売上を管理するのではなく、

• 商談の背景にある課題
• 失注理由の分類
• 顧客の意思決定プロセス
• 担当者の行動履歴

といった情報を戦略的に蓄積できる設計にすることが可能です。

これらのデータが蓄積されれば、AIは単なる文章生成ツールではなく、自社の成功パターンや失敗傾向を学習したパートナーへと変わります。

AIを活用する前提でデータを整備する。この発想こそが、AI時代におけるフルスクラッチ開発の価値です。

「AIを導入する」よりも先に考えるべきこと

多くの企業が「どのAIツールを導入するか」に関心を向けています。しかし本質的な問いは別にあります。

• 自社はどのデータを競争優位の源泉とするのか
• そのデータは現在のシステムで十分に蓄積できているか
• AIに渡せる形で整理されているか

これらが曖昧なままでは、AIは単なる効率化ツールにとどまります。

Sansanや弁護士ドットコムの事例が示しているのは、AIを軸に戦うのではなく、データを軸にAIを活用するという考え方です。そしてそのデータは、自社の業務に最適化された基盤の上でこそ価値を持ちます。

まとめ

AIが高度化するほど、差別化の源泉はアルゴリズムではなくデータへと移ります。汎用AIが広がる環境では、誰もが同じツールを使えるからこそ、自社専用のデータ基盤が重要になります。

パッケージで効率化する選択も有効ですが、将来の競争優位まで見据えるのであれば、どのデータを蓄積し、どう活用するかを起点にシステムを設計する視点が欠かせません。

フルスクラッチ開発は、単なるカスタマイズではなく、自社にしか生み出せない競争資産を形にするための手段です。AI時代においてこそ、自社専用のデータ基盤を持つという選択が経営戦略そのものになります。

こうした視点から見たとき、重要なのは「どのAIを導入するか」ではなく、「自社の競争資産となるデータをどう設計し、どう蓄積していくか」です。そしてそれは、業務理解と戦略理解の双方を踏まえたうえで、ゼロから設計できる体制があってこそ実現できます。

当社フレシット株式会社は、フルスクラッチ開発を専門とし、単なる機能実装にとどまらず、業務の本質を整理する上流工程から伴走しています。業界特有の商習慣や複雑な業務フローを丁寧にひも解き、将来のAI活用まで見据えたデータ基盤を設計することを強みとしています。

既存パッケージに業務を合わせるのではなく、自社の成長戦略に合わせてシステムを設計したい。AI時代においても埋もれない独自の競争資産を築きたい。そうお考えであれば、一度、自社に最適なデータ設計とは何かという視点からご相談いただければ幸いです。

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