SaaS is Deadみたいなことがよく言われているけど、そんなことは起きず、これからしばらくもSaaSの成長は続いていく。生成AIによって一層SaaSの介在エリアが広がり、解決できる価値も深まるから、むしろ成長は加速する。
その一方、既存のSaaSプレイヤーが大きな改革を迫られていることは事実で、当然LLM時代にキャッチアップしていかなければならない。例えば「それGPTでいいじゃん」はもちろん死ぬし、LLMを活用した機能を他社が当然のものとしてUXに組み込んできているなら、それをやらないと劣後することになる。
こんなのは当然の話で2022年末ころにはみんな薄々気づき始めていた。
LLMが必須の課題解決とは何か
一方で世間の関心ごとは「LLMの弱点をどう埋めるか」と「LLMでしか実現できない価値は何か」だろう。前者については例えばハルシネーションの問題がある。ハルシネーションはリアルタイムな自律ウェブ検索と組み合わせることでだいぶ減らせているみたいだけど、構造的な課題が残る。だからOpenEvidenceのような、生成に対して常に正しい出典を付記するアプリケーションが求められたりする。
それは必然的だし早晩決着がつく市場なので、僕の関心は「LLMで実現できるようになった価値、解決できるようになった課題は何か」ということにある。これは既存のチャットUIを超え、新しいUIの発明が必要になるだろう。
Zero to One SaaSという思考レイヤーの奪い合い
新しく可能になる課題解決として、僕は「Zero to One」のレイヤーが該当すると考える。AIエージェントで言うとコーディングエージェントのLovableなんかは割と近くて、「アイデアと実装の最初の橋渡し」を行うイメージだ。
これは「アイデアを理解する」というLLMの能力と、さらに「それを仕様やプロダクトとして表現する」という、やはりかなりLLMが介在することになる機能によって実現するものであって、これはbefore LLMの世界では不可能だった構想だ。
この場合UIは必ずしもチャットが最適とは限らないし、
法曹、新規事業、研究、などが短期的な対象領域
ではそれを必要とするのはどんな人たちかというと、「日々アイデアを出すことが仕事である人達」であるという条件と、もう一つ重要な条件がある。それは「感性への依存度が低く正解がある程度ある世界」であることだ。
これはLLMが「論理」は理解するが、やはり「感性」への洞察がまだまだ不十分であることに起因する。いずれは1つのクリエイティブアイデアに対して、数十人、数百人のペルソナで感受性の検証をする、みたいなことをするようになれば、感性に対しても非常にシャープな洞察をするようになるだろう。
例えば進撃の巨人のこのワンシーン。漫画をAIに描かせるとして、このワンシーンに1ページ使い、このセリフと、この構図とを選ぶことができるかというと、おそらくできない（パターンとして提示してくる可能性はあるが、それはただの組み合わせの提示であって本質的に求められる価値とは異なる）。
それができるようになるかはおそらくLLMの推論能力の問題ではなくて、アプリケーションレイヤーのオーケストレーションになっていくだろう。
それができるようになれば、法曹、新規事業、研究、などだけでなく、脚本や漫画プロット生成などもめちゃくちゃ面白いものを出してくるようになるだろう。おそらく実現は2026年中ではないかなぁ。
各領域でZero to One SaaSが増えるとどうなるか
これは今書いてて思いついたテーマなので後日書く。