# SaaS終焉説は誇張されている：AI時代の「作るか買うか」の判断

- 番組: [The Stack Overflow Podcast](https://ai-curator.jp/podcasts/shows/cmv3z5c1l00105o106qjscjap)（The Stack Overflow Podcast）
- 元のタイトル: Rumors of the SaaS demise are greatly exaggerated
- 配信日: 2026年10月23日
- 長さ: 25分
- 要約作成日: 2026年10月23日
- トピック: [#SaaS](https://ai-curator.jp/topics/SaaS) [#Build vs Buy](https://ai-curator.jp/topics/Build%20vs%20Buy) [#生成AI](https://ai-curator.jp/topics/%E7%94%9F%E6%88%90AI) [#オープンソース](https://ai-curator.jp/topics/%E3%82%AA%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%B3%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%82%B9) [#マイクロサービス](https://ai-curator.jp/topics/%E3%83%9E%E3%82%A4%E3%82%AF%E3%83%AD%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%93%E3%82%B9) [#エンジニアリングマネジメント](https://ai-curator.jp/topics/%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2%E3%83%AA%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%83%9E%E3%83%8D%E3%82%B8%E3%83%A1%E3%83%B3%E3%83%88)
- URL: https://ai-curator.jp/podcasts/cmvkiofci00004h11n4cayidb

## 要約

Stack Overflow PodcastのRyan Donovanが、元NetflixのエンジニアリングリーダーNivia HenryにSaaS終焉説の実態を聞いた回。AIで社内開発が容易になった今、ライセンス・所有・成長の3つのコストで判断すべきだとNiviaは述べる。データやコスト管理に強みを持たないSaaSは危うい一方、独自の堀を持つ企業は守られるという見方を示した。

## ポイント

- Niviaは「作るか買うか」を、ライセンス費用・所有コスト・成長コストの3つの観点で整理して判断すると述べている。
- AIで「2週間で作れる」と言われても、保守・オンコール・機能追加・アップグレードを誰が担うかという問題が残る。
- AIネイティブ化を目指す組織の事例では、外部ツールは導入が安い一方、セキュリティやプライバシーのリスクで保守コストが高くなり、社内構築が有利になった。
- SaaSの「堀」としては、データとコスト管理が今も有効だとし、単にデータを預かるだけでなく有用な分析や洞察を提供することが生き残りの鍵と語った。
- ツール乱立によるデータの断片化がSaaS衰退の最初のドミノだったという見方を示し、システム全体を理解する重要性を強調した。
- AIによるスロップやメンテナ疲弊でオープンソースへの支援が減り、学びのコミュニティが失われることへの懸念も語られた。

## 章立て

- [00:00] **ゲスト紹介と経歴** — Nivia Henryが技術者の両親のもとで育ち、Spotifyで8年、Netflixで2年半働いた経歴を紹介する。
- [01:26] **AI時代の作るか買うか** — 社内でバイブコーディングによりベンダーを置き換える動きと、保守や運用を誰が担うかという問題を議論する。
- [03:04] **オープンソースの現状** — 「借りる」選択肢の限界、コモンズの悲劇、スロップやメンテナの燃え尽き、学習源の喪失への懸念を語る。
- [07:33] **3つのコストで判断する** — ライセンス・所有・成長のコスト枠組みを、AIワークフローツールの導入事例で具体的に説明する。
- [11:47] **セキュリティとインフラコスト** — 社内構築で負うリスクと責任、変動するトークン費用やクラウドコストを踏まえ、買う方が有利な場面を検討する。
- [15:15] **SaaSの堀とマイクロサービス** — データとコスト管理という堀、社内由来のOSS企業への影響、マイクロサービスへの疑問を話す。
- [17:18] **エンジニアが取るべき姿勢** — 個人の生産性ツールは自作が有利で、エンジニアは事業とシステム全体を理解し働き方を見直すべきだと述べる。
- [21:39] **データ断片化とSaaSの生き残り** — Sigmaの例や、Spotifyがアーティストに提供する洞察を例に、付加価値を示せるSaaSが残ると論じる。

## 解説記事

Stack Overflow PodcastのホストRyan Donovanが、LeadDev主催のカンファレンスLDX3の会場で、元NetflixのエンジニアリングリーダーNivia Henryに「SaaSは本当に終わるのか」を聞いた。AIで開発が速くなった今、ベンダー契約を捨てて社内で作るべきかという問いに、Niviaは具体的なコスト枠組みで答えている。

#### 「2週間で作れる」の落とし穴

Niviaによれば、従来の「作るか買うか」では、ニッチごとに既製のSaaSがあるため買う方向に傾くのが普通だった。しかしAIの登場で、エンジニアが「2週間で作れます」と言う場面が増えた。数百万円規模の契約を結ぶより自作した方が良いのでは、という問いが日常的に出ているという。

ただし彼女は、作った後に誰が保守し、アップグレードし、オンコールを担い、機能を足すのかが問題だと指摘する。冗談として、誰もがJIRAを作り直そうとして結局Excelに戻る、とも語った。SaaSがなお有効なのは、複雑なワークフローがある場合、エンジニアの余力が足りない場合、そしてチームが大きく長期的に運用保守を要する場合だと述べている。

#### オープンソースという「借りる」選択肢

Ryanが挙げたオープンソース（借りる）という中間案について、Niviaはコモンズの悲劇が起きやすく、特にエンタープライズやセキュリティ・データ要件が厳しい領域では限界があると述べた。さらにAI時代にはオープンソースへの支援が減っていると感じており、スロップ（低品質な投稿）の流入やメンテナの燃え尽きを懸念している。

また、オープンソースは多くの人にとって学びの源でもあり、それが失われてAIツールだけが学習源になると、ますます閉じたエコーチェンバーになると警告した。企業が地域コミュニティの貢献を利用した後に非公開化したり放棄したりする例にも、否定的な見方を示している。

#### ライセンス・所有・成長の3つのコスト

Niviaが判断で使うのは、ライセンス（取得）コスト、所有（保守）コスト、成長（適応性）コストの3つだ。事例として、AIネイティブ化を目指す組織のワークフローツール選びを挙げた。各エンジニアにClaude Codeの予算を配り環境を自作させると、取得コストが高く作業も重複する。そこで外部のワークフロー構築ツールが候補になったが、本番システムやデータへのアクセス、プライバシー、コンプライアンス、プロンプトインジェクションなどのリスクで所有コストが上がった。

さらに、新規コードをどれだけ生み出すのかという観点では、成長フェーズにない会社ならUIの調整や機能追加が中心で、高い適応性は不要だという。結果として、取得は外部の方が安いのに、セキュリティ面とライセンスの縛りを避けるため社内構築が有利になったと説明している。一方でRyanは、社内構築ではSOC 2などの責任も自社で負うと指摘した。Niviaも、AIでデータ漏えいの可能性が高まっており、SaaSによるリスクの外部化も効きにくくなっていると述べつつ、個人情報が多い環境でなければ外注の価値は残ると補足した。インフラ面ではトークン費用などが固定から変動に変わり、ライセンスで抑えられるSaaSに利点があるとも語った。

#### SaaSの堀とマイクロサービス

SaaSが守られるかは「堀」があるかで決まるというのが彼女の見方だ。堀として挙げたのはデータ（プライバシーやコンプライアンス制約を含む）とコスト管理の2つ。簡単に自動化できる機能しか提供しないSaaSは、誰もが素早く自作できるため大きなリスクがあると述べた。Stack Overflowの開発者調査では、広く聞くと約半数が社内構築と答えたが、実際に行っているのは1割程度だったとRyanは紹介している。

UberやNetflix発のマイクロサービス関連OSS企業については、最前線のリスクではないが影響は避けられないという。Niviaは、マイクロサービス自体が約束を果たしていないという持論を示し、組織図を写し取るConwayの法則に触れた。規模や複雑さがなければモノリスで始め、必要なサービスだけ切り出すのがよいと述べている。

#### エンジニアに求められる姿勢

簡単なプロジェクト管理や個人の生産性ツールは、自作の方が早く、自分に最適化できるという。Niviaは、エンジニアは働き方を根本から見直すべきで、自社がどう稼ぐのかや、構想・設計・承認といった上流のライフサイクルを理解する必要があると述べた。上流がバイブコーディングで済まされると、粗悪なものが降りてくるためだ。

「AI時代に良い判断力が必要」という議論に対しては、自分たちが動くシステムを理解することこそ判断力だと言い換えた。ツールの乱立はデータや洞察を断片化させ、SaaS衰退の最初のドミノだったとの見方も示した。Sigmaの価値下落を例に、AIを後付けするだけの対応は長続きせず、データを預かった上で独自の分析や洞察を提供することが生き残りの鍵だとし、Spotifyがアーティストに提供する聴取者の洞察を好例に挙げた。

#### まとめ

SaaSは死んだのではなく、価値の源泉を問い直されている、というのが本回のメッセージだ。日本のエンジニアや意思決定者にとっての示唆は、「作れるか」ではなく、取得・所有・成長の総コストとセキュリティ責任で判断することにある。簡単に自動化できる機能は自作に置き換わりやすく、データと洞察を持つサービスは残りやすい。自社のシステム全体と事業を理解する視点が、ベンダー選定でも開発者のキャリアでも重要になりそうだ。

> この要約・解説記事は、元の音声の文字起こしをもとに AI（Claude）が日本語で作成したものです。出典: The Stack Overflow Podcast「Rumors of the SaaS demise are greatly exaggerated」