ベイン・アンド・カンパニーは、エージェント型AIオートメーションのSaaS市場規模が1,000億米ドルに達すると予測している

ベイン・アンド・カンパニーは、エージェント型AIを活用するSaaS企業向けの米国市場規模を1,000億ドルと推計している。同社によると、この市場は企業システム内の調整業務の自動化によって生まれるという。

この推計は、AI時代のソフトウェア業界に関するベインの5回シリーズ第2弾に基づくものである。同レポートでは、エージェント型AIがどのような新たなソフトウェア市場を切り拓く可能性があり、SaaSプロバイダーがそれらをどのように獲得できるかについて考察している。

エンタープライズシステムにおける調整業務

ベインによると、この市場は、従業員が異なるエンタープライズアプリケーション間で手作業で行っているタスクから生まれている。こうしたワークフローには、ERP、CRM、サポートシステムに加え、ベンダー管理ツールや電子メールが頻繁に利用される。

こうした業務には、あるシステムからデータを抽出して別のシステムと照合すること、非構造化メッセージを解釈すること、承認・返信・エスカレーション・待機といった対応を決定することが含まれる。

ベインは、ワークフローに曖昧さが存在し、情報が複数のシステムに分散している場合、ルールベースの自動化やロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）には限界があると指摘しています。エージェント型AIは、多様なソースからのデータを解釈し、システム間でアクションを調整し、ポリシーの枠組み内で動作することができます。

同レポートは、エージェント型AIの主眼はSaaSプラットフォームの置き換えにあるのではなく、労働集約的な調整業務をソフトウェア投資へと転換することに市場機会があると論じている。

ベインの推計によると、ベンダーはすでに米国市場で40億～60億ドルのシェアを獲得しているが、90％以上が未開拓のままである。

米国以外では、ベインはカナダ、欧州、オーストラリア、ニュージーランドが合わせて同規模の市場を形成し、これらの地域と米国を合わせた総市場規模が約2,000億ドルに達すると予測している。

機能別の市場規模

市場は企業の各機能間で均等に分布しているわけではない。ベインの推計によると、営業部門が約200億ドルで最大のシェアを占めており、これは自動化の可能性が特に高いからというよりは、主に営業担当者の人数に起因している。

売上原価とオペレーションは、約260億ドルを占める。オペレーション部門の従業員数が多いため、自動化率がわずかであっても、対象市場規模は相当な規模となる。研究開発・エンジニアリング、カスタマーサポート、財務の各部門は、それぞれ約60億ドルから120億ドルの対象市場規模を有する。これらの部門は従業員数が多く、特定のワークフローにおいて自動化の可能性が高い。

カスタマーサポートおよび研究開発・エンジニアリングは自動化ポテンシャルが最も高く、ワークフロー業務の約40％から60％が自動化可能である。 ベインは、これら両分野において構造化されたデータ、標準化されたプロセス、そして明確な出力シグナルが存在すると指摘した。財務および人事部門は35％から45％の範囲にある。同レポートによると、買掛金管理や給与計算は自動化の可能性が高い一方、財務計画や労使関係にはより多くの判断が求められる。

営業とITは30％から40％の範囲にある。ベインは、これらの分野における自動化の限界として、人間関係の微妙なニュアンス、案件ごとのばらつき、およびセキュリティインシデントの予測不可能性を挙げた。 法務部門の全体的な自動化の可能性は低く、20％から30％の範囲にある。ベインは、契約書のレビューやコンプライアンス業務は反復可能であるものの、ミスがもたらす影響の重大さから、より厳格な監督が必要であると述べた。

ベインの自動化要因

同レポートでは、AIエージェントがワークフローのどの程度を現実的に処理できるかを決定する6つの要因を特定している。これには、出力の検証可能性、失敗による影響、デジタル化された知識の可用性、プロセスの変動性などが含まれる。ベインは、明確な検証シグナルがあるワークフローは、主観的な判断を伴うものよりも自動化しやすいと述べた。例としては、コードのコンパイル、請求書の照合、サポートチケットの解決などが挙げられる。

報告書によると、税務申告、法令遵守、セキュリティインシデント対応など、規制や財務上のリスクを伴うワークフローについては、エージェントが技術的に対応可能であっても、より綿密な人間の監督が必要となる。

ベインはまた、デジタル化された知識の可用性も制約要因として指摘した。エージェントには、構造化されたデータや文書化されたコンテキストへのアクセスに加え、経験豊富な従業員が非公式に保有していることが多い意思決定ロジックを含む、機械可読な入力データへのアクセスが必要となる。

ワークフローが複数のシステムやAPIを横断する場合、統合の複雑さが自動化に影響を及ぼします。認証レイヤーや例外処理プロセスがさらなる複雑さを加え、単一のプラットフォーム内に収まるワークフローに比べ、これらのワークフローをエンドツーエンドで自動化することは困難になります。 同社によれば、最も価値の高い領域は、単一のシステム・オブ・レコードが結果全体を管理しておらず、多くの場合ERP、CRM、サポートシステムにまたがっている場所に集中しているという。

ベイン・アンド・カンパニーのグローバル・テクノロジー・アンド・テレコミュニケーション・プラクティスの会長であるデビッド・クロフォード氏は、SaaS企業が過去20年間、システム・オブ・レコードを中心に事業基盤を築いてきたとし、次の競争優位の源泉は「クロスワークフローの意思決定コンテキスト」——つまり、複数のシステムを横断するワークフローの中で状況を解釈し、行動する能力——になると述べた。

企業事例と隣接するワークフロー

同レポートでは、エージェント型AIの導入に関する議論の中で、Cursor、Sierra、Harvey、Glean、Salesforce、ServiceNow、Workdayを例に挙げている。 ベインによると、カーサー（Cursor）は1四半期で売上高を倍増させ、月間平均売上高が1,670万ドルを突破した。シエラ（Sierra）は年間売上高1億5,000万ドル、ハーベイ（Harvey）は1億9,000万ドル、グリーン（Glean）は2億ドルをそれぞれ突破している。

また、本レポートでは、既存のコアワークフローからのデータを活用して隣接する業務へ拡大している企業の例としてGitHubを挙げている。GitHubのコアビジネスは開発者のコラボレーションとソース管理だが、そのリポジトリとワークフローのデータが、AIを活用した開発者の生産性向上やセキュリティ自動化への事業拡大を支える一助となった。

ベインは、SaaS企業が2種類のワークフロー自動化を通じて事業拡大を図れると指摘した。1つ目は、既にドメイン知識と顧客の信頼を得ている中核ワークフローの自動化である。 既存のシステム統合は、中核ワークフローの自動化を支援できる。2つ目は、企業が現在直接サービスを提供していない隣接するワークフローの自動化である。これらの領域は、顧客のワークフローと意思決定を支える基盤データの詳細なマッピングを必要とするため、特定が困難な場合がある。

エージェントが成果物を納品する際には、価格モデルを変更できる可能性がある。ベインは、エージェントが問題を解決したり請求書を処理したりする場合、従来の「ライセンス数」や「ログイン数」に基づく価格設定とは対照的に、成果ベースや利用ベースの価格設定がより適切になると指摘した。

SaaS企業に対するベインの提言

ベインは、SaaS企業がまず、エージェント型AIによって現在自動化可能な顧客ワークフローを特定することから始めるよう推奨した。同社は、機能全体を均等に自動化可能とみなすのではなく、サブプロセスレベルで自動化を評価すべきだと述べた。

また、同レポートでは、企業が自社のデータの質を評価するよう助言している。ベインによると、関連する要因には、データが網羅的であるか、成果と結びついているか、そして自動化に活用可能かどうかが含まれる。

ベインは、企業が内部開発、買収、またはパートナーシップを通じて能力のギャップを埋めることができると述べた。報告書では、AppLovinによるAxonプラットフォームの社内開発、ServiceNowによるMoveworksの買収、SalesforceとWorkdayのパートナーシップを、異なるアプローチの例として挙げた。

同社はまた、AIエンジニアリング人材、マルチエージェントのオーケストレーションのためのクラウドネイティブアーキテクチャ、およびモデルトレーニングと推論のための資金調達の必要性を強調した。企業は、従来のライセンス数ベースのモデルではなく、AI主導の成果に基づいて価格設定や販売インセンティブを調整すべきだと述べた。

ベインは、SaaS企業には、機械可読な引き継ぎや、各ワークフロー実行からの意思決定と成果を捕捉するシステムなど、エージェント型ワークフロー向けに設計されたデータおよび製品の基盤も必要になると指摘した。

クロフォード氏は、AIネイティブ企業が自動化する顧客ワークフローごとに導入データを蓄積していくため、SaaS企業にとってのタイムフレームは「年単位ではなく四半期単位で測られる」と述べた。

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