「AIでSaaSは消えるのか？」——Boxのアーロン・レヴィが語ったエージェント時代の正解

Box共同創業者でCEOのアーロン・レヴィは「AIエージェントがエンタープライズSaaSを置き換えることはない」と強調しました。
References:TechCrunch

決定論的（エラー許容が低い）コア業務はSaaSが担い、AIエージェントはその上に“重ねる”——この“教会と国家”的な役割分担がこれからの標準になる、という見立てです。

さらに、人間ユーザーより100〜1000倍の数のエージェントが稼働する未来を想定し、料金体系は「席課金」から利用量ベースへと語りました。

報道の要点

1. SaaSは残る。
   コア業務はSaaSで厳密に管理、AIエージェントは意思決定支援や自動化を“上乗せ”。
   
   
2. 価格の大転換。
   エージェントは“ユーザー数”の枠を壊すため、使用量・成果基準に移る。
   
   
3. スタートアップ好機。
   レガシーの制約がないエージェント・ファースト設計が刺さる。

文脈：レヴィが一貫して語る「コンテキストの時代」

レヴィは以前から、モデルより“コンテキスト（文脈データ）”が差別化の源泉と発信してきました。

ユーザ履歴・ワークフロー・機密を正しく束ねられない限り、AI製品は差別化できないと。

また、どの業務を決定論的に固定し、どこをエージェントに委ねるかという“線引き”が重要だとも述べています。

現場課題としては、データ準備（セキュリティ／権限／来歴）こそ最大のネックだと繰り返し指摘。

価格モデルの再発明——席課金から「利用×ボリューム」へ

もしAIエージェント数が人間の100〜1000倍に膨らむなら、席課金は成立しません。

レヴィは「利用量ベース（コンシュンプション）への転換」を示唆。

CFOにとっては“1席＝1人”の直感が崩れるため、課金単位（APIコール／処理トークン／完了タスク／節約時間）の再設計が必須です。

現実には多くの企業が“エージェントの料金を誰が負担するのか”で迷っています。

社内吸収か、部門配賦か、最終顧客への転嫁か——価格の責任境界を早期に決めないと採用が進みません。

【実務ポイント】

• KPI＝席→“成果/使用量”に置換。
  例：処理件数、一次回答率、TAT短縮、誤処理削減。
  
  
• SLAも二層化。
  下層SaaSは可用性中心、上層エージェントは正確性・説明可能性を指標化。
  
  
• 見積もりは“ピーク負荷×上限”で——“突発的なエージェント暴走コスト”の天井を決める。

アーキテクチャの二階建て——「決定論」と「エージェント」を分ける

下層（SaaS）：
監査・権限制御・記録の厳密性を担保。RBAC/ABAC、監査ログ、データ来歴が中心。

上層（エージェント）：
要約・推論・自動操作を担い、安全柵（ガードレール）で挙動を制御。

この二階建ては、レヴィの言う“何を固定し、どこを非決定論にするか”の設計論そのものです。

【実務ポイント】

• ツール権限は“最小権限＋可観測性”。人間の承認ループを段階的に外していく。
  
  
• プロンプトは構成管理（版管理・審査・ロールバック）。
  
  
• データの“場所”を決める。“散らばった共有フォルダ”はエージェントの敵。

Go-To-Market（GTM）の変容——セールスは“業務の置換率”で語れ

従来の「席数×年額」ではなく、“ある業務を何％自動化できるか”を定量で提示する必要があります。

レヴィは“エージェントはSaaSの上で動く”と繰り返しますが、営業メッセージは“自動化率×安全性”の二軸が要点です。

また、“数百のエージェントが企業内で常駐”という近未来像を踏まえると、マーケットプレイス／編成（オーケストレーション）の価値が高まります。

【実務ポイント】

• PoCは“3週間×1業務”。TAT短縮・一次回答率・人的工数削減をビフォー/アフターで提示。
  
  
• “人×AI”の運用設計（ハンドオフ条件、失敗時の自動停止、監査）を提案書の中核に。
  
  
• 分科会ではなく“現場導入”の場へ。導入1か月で本番影響のない範囲から自動実行。

人と雇用への影響——置換ではなく役割の刷新

レヴィは以前から「AIは多くの職務を再設計するが、職業そのものを一気に消しはしない」と位置づけています。

現実の価値は、業務をどう設計し直すかで決まる。

セールス、法務、プロダクトは出力が増える方向に進む、という見方です。

CIO/プロダクト責任者の90日アクションプラン

1. データの棚卸し：
   機密度×来歴×権限で“AI利用可否マップ”を作る。
   
   
2. ユースケースの選定：
   決定論＝SaaS、探索・要約・自動操作＝エージェントで線引き。
   
   
3. メトリクス定義：
   席→利用量/成果KPIへ。コスト天井と誤処理許容を事前合意。
   
   
4. 安全柵の実装：
   承認フロー、失敗時の停止、完全監査ログ。
   
   
5. 価格の説明責任：
   “誰がどの費用を負担するか”を会計設計に落とし込む。

まとめ：上に乗るAI、芯を守るSaaS

今回の発言の肝は、SaaS vs. AIの二者択一ではなく“二階建て”の共存だということ。

SaaSは信頼性を担保する土台、AIエージェントは価値創出の加速装置。

席課金から成果課金へ、管理から編成へ、導入から再設計へ。
この3つのベクトルに乗れた企業が、エージェント時代の勝者になります。