【ITニュース解説】How Agentic AI Could Disrupt SaaS in 2025

近年、人工知能（AI）の進化は目覚ましく、特に「Agentic AI（エージェンティックAI）」と呼ばれる技術が、クラウド上でソフトウェアを提供するビジネスモデルであるSaaS（Software as a Service）業界に大きな変革をもたらそうとしている。システムエンジニアを目指す皆さんにとって、この技術の理解は、今後のキャリアを築く上で非常に重要となるだろう。

まず、Agentic AIとは何かを説明する。これまでのAIは、人間が明確な指示を与え、それに従ってタスクを実行する「受動的」な役割が中心だった。例えば、質問に答えるチャットボットや、画像を認識するシステムなどがこれに該当する。しかし、Agentic AIはこれらとは一線を画す。Agentic AIは、まるで人間のように自ら目標を設定し、その目標達成のために最適な計画を立て、実際にタスクを実行し、その結果から学び、さらに計画を改善するという一連のプロセスを自律的に繰り返す能力を持つ。これは、単一のタスクをこなすだけでなく、複数のステップを跨ぎ、複雑な問題を解決できることを意味する。

Agentic AIを構成する主要な要素はいくつかある。第一に「計画（Planning）」能力で、複雑な最終目標を達成するために、小さなサブタスクに分解し、実行順序を決定する。第二に「記憶（Memory）」能力であり、短期記憶（現在のタスクの文脈を保持）と長期記憶（過去の経験や知識を蓄積し、将来の意思決定に活かす）の両方を持つ。第三に「ツール利用（Tool Use）」能力だ。これは、インターネット検索、データベースへのアクセス、API（Application Programming Interface）を介した他のソフトウェアとの連携など、外部のツールを効果的に使いこなしてタスクを実行する能力である。そして第四に「反省（Reflection）」能力があり、実行したタスクの結果を評価し、期待通りに進まなかった場合には、その原因を分析し、次の計画や行動に反映させることで、自らの能力を向上させる。このように、Agentic AIは目標達成まで自律的に思考し、行動し続けることができる。

次に、SaaSについて簡単に触れておく。SaaSは、ソフトウェアをインターネット経由でサービスとして提供する形態だ。ユーザーはソフトウェアを自社のサーバーにインストールすることなく、ウェブブラウザなどからアクセスして利用できる。代表的なものに顧客管理システムのSalesforceや、オフィススイートのMicrosoft 365などがある。SaaSは手軽に導入でき、常に最新の機能を利用できるメリットがある一方で、現在のSaaSにはいくつかの課題も存在する。多くの場合、それぞれのSaaSアプリケーションは特定の機能に特化しており、複数のアプリケーションを連携させて複雑な業務プロセス全体を自動化しようとすると、手作業でのデータ入力や、複雑な設定、カスタム開発が必要となることが多かった。また、ユーザーがSaaSの仕様に合わせて業務プロセスを変更したり、個別のカスタマイズに時間やコストがかかったりすることも一般的だった。

Agentic AIは、これらのSaaSの課題を根本から解決し、ビジネスのあり方を大きく変える可能性を秘めている。Agentic AIがSaaSに導入されると、まず「自律的なワークフローの自動化」が実現する。例えば、営業部門のSaaS、顧客サポートのSaaS、プロジェクト管理のSaaSといった複数の異なるSaaSアプリケーションを、Agentic AIがまるで人間のように理解し、それぞれのシステムを跨いで連携させ、一連のビジネスプロセス全体を完全に自動化することが可能になる。これにより、人間の手作業や介入なしに、顧客からの問い合わせ対応から注文処理、在庫管理、さらには請求書発行までの一連の業務を、Agentic AIが自ら計画・実行できるようになるだろう。

さらに、Agentic AIは「パーソナライズされた体験」を提供する。ユーザーの過去の行動データや好みを学習し、それぞれのユーザーに最適な情報や機能、あるいは推奨事項をSaaSが能動的に提示するようになる。これにより、ユーザーは自分自身で複雑な設定を行うことなく、まるで自分専用にカスタマイズされたかのような使い心地を享受できる。

また、Agentic AIは「能動的な問題解決」能力も発揮する。システムや業務プロセスに潜在する問題点を自ら検知し、その解決策を提案するだけでなく、実際に解決策を実行に移すことができる。例えば、あるプロジェクトの進捗が遅れていることをAgentic AIが察知した場合、関連するSaaSからデータを収集し、遅延の原因を分析し、最適なリソース配分やタスクの再割り当てを提案・実行するといったことが可能になる。これは、単なるアラートではなく、問題発生時に自律的に対処する、まさに能動的なアプローチだ。

ビジネスプロセスの「動的な最適化」も重要な影響の一つである。Agentic AIは常にビジネスデータを監視し、リアルタイムで変化する状況に応じて、業務プロセスやSaaSの設定を自律的に調整し、常に最も効率的な状態を維持しようと努める。これにより、企業は市場の変化や顧客のニーズに、より迅速かつ柔軟に対応できるようになる。

このようなAgentic AIの活用は、様々な業務分野で具体的なメリットをもたらす。例えば顧客サポートでは、エージェントが顧客からの問い合わせ内容を深く理解し、複数の情報源（FAQ、過去の購入履歴、製品マニュアルなど）から適切な情報を収集し、パーソナライズされた解決策を提示したり、複雑な問い合わせは適切な人間の担当者にエスカレートしたりする。営業・マーケティングの分野では、潜在顧客の特定から、パーソナライズされたプロモーションメールの作成、商談のスケジュール調整、さらには契約プロセスの支援までを自動化できる。プロジェクト管理では、タスクの進捗状況をリアルタイムで把握し、ボトルネックを特定して、チームメンバーに適切なアラートや指示を出すことも可能になる。

SaaSベンダーにとって、Agentic AIの登場は大きな競争環境の変化を意味する。単に機能が優れたSaaSを提供するだけでは差別化が難しくなる。エージェントが複数のSaaSを連携させるため、顧客は特定のベンダーのSaaSに縛られることなく、複数の最適なサービスを組み合わせて利用するようになるだろう。そのため、SaaSベンダーは、自社のSaaSがAgentic AIによっていかに活用されやすいか、いかに賢いエージェント機能を組み込めるかが、ビジネスの成否を分ける鍵となる。APIの提供方法や、エージェントが学習できるデータ、連携機能の強化がますます重要になる。ビジネスモデルも、単なるソフトウェアのサブスクリプションから、エージェントによる自動化や最適化といった付加価値を提供する形態へと移行していく可能性がある。

システムエンジニアを目指す皆さんにとって、この技術変革は非常に大きなチャンスと学習の機会となる。Agentic AIの概念とそれがどのように機能するかを理解することはもちろん、AIの学習モデルやアルゴリズムの基礎知識、APIを設計・開発・利用するスキル、そして複数のシステムを連携させるためのアーキテクチャ設計能力がこれまで以上に求められるようになる。さらに、セキュリティ、データプライバシー、倫理的AIの設計といった側面も重要性を増す。システムエンジニアは、単にコードを書くだけでなく、Agentic AIを活用してビジネスプロセス全体を設計し、最適化する「ソリューションアーキテクト」としての役割がより一層期待されるようになるだろう。この新しい技術の波に乗るためにも、常に最新の情報を学び続け、実践的なスキルを磨くことが不可欠である。