AI時代、SaaSは本当に終わるのか――Notion西氏と考える仕事場の未来

Notionが日本を中心にアジア展開する理由

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かつては多くの米国企業がシンガポールやオーストラリアをアジアの拠点としていました。しかし、Notionは日本をアジア展開の中心に据えています。西氏によれば、その理由はシンプルです。**日本と韓国でNotionの人気が圧倒的に高い**からです。

西氏が約5年前に入社した頃、Notionの創業者たちは「日本でなぜこんなに人気なのかわからない」と言っていたそうです。そこでユーザーインタビューを重ねた結果、見えてきたのは「情報を整理できる」「サクサク動く」「デザインが良い」といった声でした。

初期から特にEPDEngineer（エンジニア）、Product Manager（プロダクトマネージャー）、Designer（デザイナー）の略。テック企業において、プロダクト開発の中核を担う職種。（エンジニア、プロダクトマネージャー、デザイナー）に人気があり、複数のアプリを開いて情報を引っ張ってくる作業をNotionで一括管理できる点が支持されました。また、日本のユーザーは特に細かく綺麗にワークスペースを作り込む傾向があり、海外から見ても「すごい整理されている」と評価されているそうです。

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「SaaS is Dead」の真意とは

07:28 から再生する

2025年初頭、AnthropicOpenAIの元メンバーが設立したAI企業。対話型AI「Claude」を開発し、安全性と有用性のバランスを重視したAI研究で知られる。が新機能を発表した日、SaaS企業の時価総額が一日で約40兆円以上蒸発しました。この衝撃的な出来事を背景に、「SaaS is Dead（SaaSは終わった）」という議論が再燃しています。しかし、西氏はこの言葉のニュアンスに慎重です。

この言葉が示すのは、**すべてのSaaSが消えるという極端な未来ではなく、価値提供の方法が変わる企業と変われない企業に二極化する**という現実です。AIによってコードを書くコストが下がり、ソフトウェア開発が容易になる一方、ソフトウェア単体ではなく「仕事そのものを提供する」企業へのシフトが求められているのです。

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Notionの中で進むAI活用の実態

09:37 から再生する

Notionでは、AIやAIエージェントの取り組みが急速に進んでいます。西氏によれば、Notionが目指すのは「**仕事そのものを提供する**」プラットフォームへの進化です。

社内では、カスタムエージェントNotion内で利用者が独自に作成できるAIエージェント。業務フローや情報整理を自動化し、チーム全体で共有・再利用が可能。ノーコードで作成できる点が特徴。を誰でも作成できる仕組みを整え、良いものが生まれればギャラリーで共有される文化が根付いています。また、トップからのメッセージとして「**トークンをケチるな**」という方針が明確に示され、AIエージェントの積極利用が推奨されています。

西氏自身も、プロダクトのアップデートスピードが目に見えて上がったと実感しているそうです。もともとアップデートが早い企業でしたが、今では毎週のように新機能がリリースされ、GTM（Go-To-Market）チームにとっては嬉しい悲鳴が上がっています。

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ソフトウェアはどこまでコピーできるのか

10:35 から再生する

「AIによってソフトウェアがコピー可能になる」という議論に対し、西氏は慎重な見方を示します。ソフトウェアそのものは確かにコピーしやすくなるかもしれませんが、**その背後にあるコンテキスト――組織の知識、意思決定の経緯、業務プロセス――はコピーできない**というのが西氏の見立てです。

たとえば、ダッシュボードには売上やKPIといった数字が並びますが、経営層が実際に重視するのは「その数字がどういう背景で生まれたのか」という人間の活動です。だからこそ、現場では毎日レポートが作られ、状況説明が求められるのです。

宮武氏も同意し、ソフトウェア単体ではなく、ワークフロー、セキュリティ、パーミッション設定など、**サービス全体がパッケージとして提供されている**点がSaaSの本質だと指摘しました。AIが進化しても、その全体をリプレースするのは簡単ではありません。

また、西氏はテック企業と大企業の時間軸のギャップにも言及しました。先進的な企業ではAIエージェントの活用が急速に進む一方、大企業ではまだチャット型AIを試している段階です。「SaaS is Dead」という議論がすぐに全体に波及するわけではなく、**市場全体では段階的な変化**が起きていると見るべきでしょう。

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「仕事そのもの」を提供するビジネスモデルへ

18:45 から再生する

従来のSaaSは「シートベース（座席数ベース）」の課金モデルが一般的でした。しかし、AIエージェントが台頭する時代、このモデルは限界を迎えています。Notionは段階的に、**成果に基づく課金**へとシフトしようとしています。

現在、Notionではカスタムエージェントの部分だけ使用量課金実際に使った分だけ支払う課金モデル。従来の定額制（サブスクリプション）と異なり、利用量に応じて変動する。AIトークンの消費量に応じた課金などがこれにあたる。を導入しています。エージェントが実行した仕事の価値をどう測るか、まだ明確な答えは出ていませんが、今後半年から一年かけてデータを集め、成果ベースの課金モデルを確立していく方針です。

宮武氏も、トークンを使うビジネスモデルへの移行により、**SaaS企業のマージンが従来の80%から下がる可能性**を指摘しました。株式市場もこの変化に敏感で、今後は売上成長率だけでなく、AI売上比率やマージンの変化が評価軸になるだろうと語りました。

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マルチプレイヤー環境とコンテキストの力

21:06 から再生する

Notionが特に重視しているのが「**マルチプレイヤー**」という概念です。これは、人間とAIエージェントが同じワークスペースで共同作業する環境を指します。

この環境で鍵となるのが**コンテキスト情報**です。西氏によれば、コンテキストとは「組織が仕事をするにあたって前提としている歴史的な情報、ドキュメント、仕様書、手順書」を指します。人間もAIも、このコンテキストを共有することで、より質の高い仕事ができるようになります。

興味深いのは、**エージェントを意識して仕事をすると、人間同士のコラボレーションも改善される**という副次効果です。西氏は「エージェントに背景を説明するようになると、チームメンバーにもより丁寧にコンテキストを共有するようになった」と語ります。

また、経営層が求める情報もコンテキストそのものです。売上やKPIKey Performance Indicator（重要業績評価指標）の略。目標達成度を測る定量的な指標。売上、顧客獲得数、離脱率など、業績を評価するために設定される。といったダッシュボード上の数字だけでなく、「その数字がどういう背景で生まれたのか」「誰がどう動いてその結果になったのか」といった人間の活動が、意思決定には不可欠です。Notionはそうした「人間の活動の場そのもの」を提供しているからこそ、AIエージェントと人間が協働する環境を作れるのです。

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仕事場のOSを目指すNotionの設計思想

26:56 から再生する

Notionが目指すのは「**仕事場のOS（オペレーティングシステム）**」です。AIと人間が共存する環境を実現するには、権限管理、監査、バージョン管理といった仕組みが不可欠になります。

西氏は、コーディングエージェントプログラミング作業を支援または自動化するAIエージェント。GitHub Copilot、Cursorなどが代表例。コードの補完、バグ修正、レビュー支援などを行い、開発生産性を大幅に向上させる。の成功を参考にしています。コーディングでAIエージェントが爆発的に普及した理由は、以下の3つが揃っていたからです。

これを一般的なナレッジワークに適用するのがNotionの狙いです。ただし、コーディングと違ってナレッジワークはツールが分散しているため、**情報を集める仕組み**が必要になります。そのために、NotionはMCP（Model Context Protocol）Anthropicが提唱する、AIモデルがアプリケーション間でコンテキスト情報を共有するための標準プロトコル。異なるツール間でのデータ連携を容易にし、AIエージェントがより広範な情報にアクセスできるようにする。対応、API強化、CRI（Context Retrieval Interface）コンテキスト情報を効率的に取得・参照するためのインターフェース。AIエージェントが必要な情報を適切なタイミングで引き出せるようにする仕組み。への対応、そして最近ではNotion WorkersNotion内でカスタムプログラムを作成し、他アプリとの連携や自動化を実現する機能。ノーコード・ローコードで複雑なワークフローを構築できる。といった機能を次々と投入しています。

宮武氏は、AIエージェントに決済権限を与えるなど、リアルな世界に影響を与える判断を任せる未来が来ると指摘しました。そうなれば、権限管理、データアクセス範囲、エージェント設計の考え方は、企業単位でも従業員単位でも進化していく必要があります。

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プラットフォーム化が加速する未来

30:44 から再生する

宮武氏は、AIによってソフトウェア開発コストが下がる結果、**SaaS業界でプラットフォーム化が加速する**のではないかと予測しました。かつてSAPドイツに本社を置く世界最大級のエンタープライズソフトウェア企業。ERP（統合基幹業務システム）を中心に、企業の業務プロセス全体を管理するソリューションを提供する。やOracle米国の大手ソフトウェア企業。データベース管理システム（DBMS）で世界的シェアを持ち、クラウドサービスやエンタープライズアプリケーションも提供する。がアグリゲーター的存在だったように、再び統合の時代が来るのではないか、というわけです。

西氏も、米国企業には「プラットフォームになろうとする傾向」があると指摘しました。ただし、単純な統合と分散の繰り返しではなく、**コンテキスト情報をどう扱うか**、そして**LLMベンダーとの関係性**が新たな軸になると語ります。

Notionが採用しているのは「**スイス戦略**」です。これは、**特定のLLMベンダーにロックインされず、常に最新・最適なモデルを提供する**というものです。現在、NotionではOpenAIChatGPTを開発した米国のAI企業。GPTシリーズのLLMを提供し、自然言語処理分野で世界をリードする。、AnthropicClaudeを開発したAI企業。安全性と有用性のバランスを重視し、OpenAIの元メンバーが設立した。、GoogleGeminiを提供する検索エンジン最大手。AIモデル開発でも積極的に投資し、統合サービスを展開。などの主要LLMに加え、オープンウェイトモデルモデルの重み（学習済みパラメータ）が公開されているAIモデル。LlamaやMistralなど。企業が自社環境でカスタマイズして利用できる。も一部取り入れています。

Notionでは「オート」モードを搭載し、軽い処理には高速モデル、推論が必要なタスクには高性能モデルを自動で振り分ける仕組みを提供しています。また、ユーザーが手動でモデルを選ぶことも可能です。

ただし、この戦略には代償もあります。新モデルが発表されるたびに、Notionのエンジニアリングチームは翌日までに対応を完了させる必要があり、社内負荷は相当なものです。それでも、ユーザーに最高の体験を提供するために、この負担を引き受けています。

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複数LLM対応の「スイス戦略」

33:36 から再生する

前のセクションで触れたNotionの「スイス戦略」について、もう少し詳しく見ていきましょう。この戦略の核心は、**ユーザーがモデルの選択に悩まなくて済むようにする**ことです。

現在、AI業界では毎週のように新しいモデルが発表され、「今週最強」とされるモデルが目まぐるしく変わります。一般ユーザーがこの動きを追い続けるのは現実的ではありません。Notionは、この負担を引き受ける形で、常に最新・最適なモデルを提供し続けています。

宮武氏のこの指摘は本質を突いています。AWSAmazon Web Servicesの略。アマゾンが提供するクラウドコンピューティングサービス。サーバー、ストレージ、データベースなど、インフラをオンデマンドで利用できる。、GCPGoogle Cloud Platformの略。Googleが提供するクラウドサービス。機械学習、ビッグデータ解析などに強みを持つ。、Azureマイクロソフトが提供するクラウドサービス。企業向けソリューションとの統合性が高く、エンタープライズ市場で強い。といったクラウドインフラの選択も、ユーザーにとっては「裏側の話」です。同様に、LLMの選択も、ユーザーではなくプラットフォーム側が最適化すべき領域になっていくでしょう。

ただし、西氏も認めるように、この戦略は**社内のエンジニアリングチームに相当な負荷をかけています**。パートナーシップチーム、実装チームともに、新モデルが発表されるたびに迅速な対応を迫られます。それでも、「今やる価値がある」と判断しているのは、ユーザー体験の優位性を守るためです。

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パーソナライズとマルチプレイヤーの融合

35:55 から再生する

宮武氏は、今後**パーソナライズされたソフトウェア**が重要になると指摘しました。Notionはまさにその代表例で、基盤となるプラットフォームを提供し、ユーザーが自分のユースケースに合わせてカスタマイズしていく形です。

西氏は、Notion内で「パーソナライズ」という明確なキーワードで何かを進めているわけではないとしつつも、**組織や個人のコンテキスト情報をAIエージェントが理解し、それに基づいて仕事をする**仕組みを作っていると語りました。

宮武氏も、ここ1年でフィールドエンジニア（FE）営業とエンジニアの中間的な役割を担う職種。顧客のニーズや業務フローを理解し、技術的な提案や導入支援を行う。SaaS企業では、顧客の業務とソフトウェアをつなぐ重要な存在。という役割が注目されていることに触れました。FEは、営業とエンジニアの両方の視点を持ち、**クライアント先の業務やワークフローを理解して、それに合わせた提案をする**存在です。

将来的には、この役割をAIエージェント自身が担うことになるかもしれません。たとえば、Notionを導入し、企業がワークフローを組み込めば、あとはAIエージェントがそれを読み込んで最適化していく――そんな未来が見えてきます。

一方、西氏は企業規模によって求められるものが異なると指摘しました。**超大企業**は、多額の予算をかけて特定ベンダーと深く作り込む従来型のシステムインテグレーション（SI）企業の業務プロセスに合わせて、複数のソフトウェアやシステムを統合・カスタマイズする作業。従来は数ヶ月〜数年かけて膨大な工数とコストをかけて行われることが多かった。を求めます。しかし、それ以外の企業は「**答えを求めている**」といいます。

これはまさに、SaaSの原点である「スタンダード化されたものを提供する」という思想と、「パーソナライズ」のバランスを取る試みです。基盤は共通、カスタマイズは最小限――この形が、AI時代の標準になっていくかもしれません。