オルダーソン氏は、全てのSaaSが不要になるとは主張していない。同氏はAIエージェントによって代替されやすい領域と、依然としてSaaSの優位性が保たれる領域を以下のように分類している。

AIエージェントを使ってツールの自作を検討すべき領域

• バックオフィスツール
  • データをCRUD（作成：Create、読み取り：Read、更新：Update、削除：Delete）するだけのツールや、単純なデータ分析ダッシュボード、PDF化ツール。
• APIラッパー
  • 既存のシステムや請求システムのデータベースにSQLで接続し、表示するだけのツール。オルダーソン氏は、こうした製品は「金曜の午後の空き時間を使ったエンジニア」が複製できる可能性があると指摘する。
• UI/UXの試作品（モックアップ）作成ツール

SaaSツールの代替が困難なツールや領域

• 高可用性が求められるインフラ
  • 決済処理プラットフォームなど、極めて高いSLA（サービス品質保証）と信頼性が要求されるシステム。自作での運用ミスが許されない領域だ。
• 従業員同士のコラボレーションなど、ネットワーク効果を持つツール
  • ビジネスチャットツールやユニファイドコミュニケーション（UC）ツールのように、社内外のユーザーと接続し、コラボレーションすることが価値の源泉となっているツール。
• 独自データを運用するツール
  • 金融機関のデータや営業部門が蓄積したインテリジェンスなど、ベンダー独自のデータセットを提供するツール。
• 法規制やコンプライアンスが絡む領域
  • 会計ソフトや人事給与システムなど、法改正への迅速な対応がベンダーの責任で保証されているもの。
• 複雑なコラボレーションが発生したり、データの整合性が求められたりするツール
• セキュリティ要件が極めて高い領域

「自作」のリスク

　では、情シスは今すぐ不要なSaaSの解約手続きを進め、AIエージェントを使って社内ツールを量産すべきなのか。オルダーソン氏の答えは「否」だ。現場の従業員が「Excel」のマクロや独自ツールを独自に開発し、IT部門の管理外でシステムが氾濫するといった「エンドユーザーコンピューティングの悪夢」が、形を変えて再来する恐れもある。

　AIエージェントによるツール開発の民主化は、裏を返せば「誰もが勝手にアプリを作れる」ことを意味する。IT部門が警戒すべきは、以下3つのリスクだ。

1．「野良アプリ」の増加

　現場部門が「SaaSの予算が下りないから」といって、AIツールにコードを書かせて独自の業務ツールを作り始める。これを、IT部門の管理台帳に載せなければ、セキュリティ監査の対象外となる。「シャドーIT」ならぬ「シャドー開発」の横行となる。

2．メンテナンスの属人化とブラックボックス化

　AIが書いたコードは動くかもしれないが、そのロジックを人間が完全に理解しているとは限らない。「作った本人やAIツール」がいなくなった後、誰も修正できない「ゾンビアプリ」が社内サーバに残るリスクがある。セキュリティホールが見つかったとき、誰がパッチを当てるのかという責任分界点も曖昧になりがちだ。

3．インフラ管理の負荷増大

　SaaSのメリットは「インフラ管理の丸投げ」にあった。自作アプリが増えれば、それを動かすためのサーバやコンテナ、データベースの管理負荷は再びIT部門に戻ってくる。クラウドサービスの利用料が、削減したSaaS利用料を上回ってしまう可能性もある。

結論：技術の目利き力が問われる

　AIエージェントの進化は、SaaS市場における「ベンダー優位」の構図を崩しつつある。IT部門にとって、これはコスト削減の強力な武器になり得るが、同時にガバナンスの崩壊を招く諸刃の剣でもある。

　重要なのは、流行に流されて極端な方針転換をするのではなく、「自社の業務にとって、そのSaaSの価値は価格に見合っているか？」を冷静に見極めることだ。単なる機能提供にとどまっているSaaSは解約の候補とし、AIによる代替を検討してもよいだろう。

　「作る」ハードルが下がった今だからこそ、「何を買い、何を作るか」というアーキテクチャの設計能力、すなわち情シスの「目利き力」が、経営への貢献度を左右することになる。