SaaS Is Dead? — “SaaSの死”ではなく、“SaaS 2.0”が始まる。

はじめに

なぜ今「SaaS is dead（SaaSの死）」が急に話題なのか

最近、メディアやSNSで「SaaS is dead（SaaSはもう死んだ）」という言葉を見かける機会が増えました。背景にあるのは、AIが急速に進化し、これまで"人が画面で操作して回していた仕事"を、AIが肩代わりできる領域が一気に広がってきたことです。

特に2026年2月、Anthropicが業務自動化のAIツールを発表したことをきっかけに、法務・データ系SaaS銘柄を中心に株価が大きく下落しました。投資家の間では「AIエージェントの誕生により、従来のSaaSの前提（UI中心／席数課金／人が操作）が揺らぐのでは」というセンチメントが生まれています。
このnoteでは、本件に詳しくないミツモア若手社員が、ミツモアCEOに「何が起きているのか」「SaaSは本当に終わるのか」「SaaS 2.0とは何か」「私たちミツモア（プロワン）はどうするのか」を、率直に聞いていきます。

Q1 いきなりですが…「いま何が起きてるんですか？…」

A（CEO） 一言で言うと、ソフトウェアの価値の中心が移動しています。
これまでは「使いやすい画面（UI）を人が操作することで、データがたまる」が中心でした。
でもAIが強くなると、人がポチポチ入力するより、AIが裏側で作業を回す比重が増えます。
すると価値は、UIそのものよりも、

• データや知識が溜まる場所

• AIエージェントを実業務として成立させるための設計

に集まりやすくなります。
（※UI＝画面やボタンなど「人が操作するための見た目」）

Q2 じゃあ「SaaS is dead」って、本当なんですか？

A（CEO） 「SaaSが一律に終わる」というより、“これまで型のSaaS”が厳しくなる、が近いです。
ここでいう“これまで型”は、「UI重視・人の操作中心」で成り立っていたモデル。
一方で、形を変えたSaaS——つまり、データと運用（AIで業務を回す仕組み）を握れるSaaSは、むしろ価値が増える。
つまり、SaaSの“再定義（アップデート）SaaS 2.0が起こります。

Q3 AIに置き換えられやすい領域／そうでない領域がある？

A（CEO） あります。AI時代に効いてくる軸を、私はこう見ています。

1. 公開情報・同一ルールで業務をする分野 → 公開データをAIが学習し、業務を自動化できる (データのたまり場としてのSaaSの価値は高くない)

2. 個社固有のデータ・ルールで業務をする分野 → データのたまり場としてのSaaSの価値が高い

Anthropicのリリースでは、法務プラグインが注目を浴び、アメリカの法務SaaSが暴落しました。投資家が、「法務分野は個社個別性が低いので汎用LLMが置き換えやすい」と見なしている可能性があります。
一方で、個社個別の顧客データを握っているHorizontal SaaSの会社や、業務に深く入り込んだVertical SaaSはマルチプルが比較的保たれていますが、それは個社個別のデータのたまり場としてのSaaSの価値が評価されているのでしょう。

Q4「席数課金が危ない」ってよく聞くけど、なぜ？

A（CEO） AIが業務を代替するほど、「人数（席数）×単価」で伸ばすモデルは限界が来やすいからです。
特にホワイトカラー領域では、AIで自動化が進むと“席数”そのものが減りうる。
たとえばイメージしやすいのは、

• 経理：請求書の読み取り→仕訳→支払処理

• 法務：契約書のレビュー→条文の修正案→差分チェック

• 人事：求人票の作成→候補者のスクリーニング→面接調整

こういう“画面を触って処理する作業”がAIに代替されると、同じアウトプットを少人数で回せるようになる。
すると「席数×単価」だけだと、成長の説明が難しくなりやすい。
ホワイトカラー向けSaaSでは、席数の減少は差し迫った危機でしょう。

Q5 AIが強くなると「画面（UI）」はどうなるんですか？なくなる？

A（CEO） 「画面がなくなる」というより、画面の“役割”が変わる、が近いです。
これまでは人が画面を開いて入力し、処理して…が中心。
でも今後は、チャットや音声で自然言語によりAIに指示を出したり、ワークフローをきっかけにAIが裏側で自動処理したりする——そうしたインターフェースの比重が増えていきます。
するとSaaSは“操作のための場所” から一次データが溜まり、正しく動くための場所へ重心が寄っていく可能性がある。
（※この「UIが入口じゃなくなる」現象を指して、技術的には“ヘッドレス”と呼ぶことがあります）

Q6 じゃあ結局、これからのSaaSの価値って何になりますか？

A（CEO） 私はこう整理しています。
これまでのSaaSは「蓄積データ＋UI」。
これからは「蓄積データ＋Agent Orchestrator」になります。
ここで言う Agent Orchestrator（エージェント・オーケストレーター）は、ひと言で言うと
“AIを仕事として回すための司令塔のAI”です。
大事なのは「AIは便利だけど間違える」こと。だから価値になるのは、単にAIを載せることではなく、業務として成立する設計です。
これが、私の言う SaaS 2.0 です。蓄積データを核に、AIが業務を回すSaaS。

Agent Orchestratorの定義（噛み砕き版）

1. 複数のAI（エージェント）を束ねて、仕事全体がちゃんと進むように指揮する

2. 複数の業務データをまたいで、全体として一番よい結果になるように調整する

3. 人／AI／外部システムのうち、誰に何を任せるか、誰が責任をとるかを決める

Q7 プロワンにおいては、この変化ってどう見ていますか？「大丈夫」なんですか？…

A（CEO） 結論から言うと、プロワンは この変化で“勝ちやすい”側だと思っています。理由は大きく2つです。

1）そもそも現場業界ではホワイトカラーが少なく、人数が減らない
修繕や点検などといった、フィジカルな側面がある業務は、AI Agentにはすぐには置き換わりません。ホワイトカラー中心の業務に比べて席数が減らず、まだ時間の猶予があります。

2）現場のデータは、会社ごとの個別性（クローズド性）が強く、蓄積データの必要性・AIオーケストレーションの必要性が高い
プロワンが扱うのは、現場業務の「案件・仕入れ・見積・契約・請求」といった“事実”です。現場の判断は会社ごとの事情に強く依存するため、企業ごとの一次データをきちんと蓄積し、AIがそれを参照して動ける状態が重要になります。

例えば、クライアントA社に対して「見積を自動化するAI」を作るとします。その場合、AI Agentが参照すべき情報は少なくとも次の3つです。

① 価格表（値付けの基準）
② 仕入れ値＋利益率（原価と採算）
③ 過去の見積・受注履歴（その顧客の文脈）

現場では①②③が常にきれいに揃うとは限りません。重要なのは分岐ロジックを細かく作り込むことよりも、「食い違ったときに何を優先するか」という判断基準（ポリシー）を、AIが参照できる形で整備しておくことです。迷うケースやリスクが高いケースは、人の承認に戻す。この“回し方”まで含めて設計するのが、AIオーケストレーションです。

このように“個別性”が強い領域では、汎用AIだけで完結させるのは難しく、企業ごとの一次データと運用ルール（ポリシー）を土台にした設計が効いてきます。一方で、課題も明確です。“席数課金だけで伸ばす”のではなく、AIが生む価値を価値課金として設計できるか。そして、AIを業務として回すオーケストレーションをどこまで磨き切れるか。ここが次の勝負どころです。

Q8 最後に。「IS SaaS DEAD?」への結論を一言で

A（CEO） SaaSは死なない。形が変わる。
“これまで通りのSaaS”は厳しくなる一方で、
一次データ（SoR）を握り、AIを業務として回す設計（オーケストレーション）ができるSaaSは、むしろ価値が増える。

SaaSの終わり”ではなく、SaaS 2.0の始まり。

私たちは、そこを取りにいきます。さらに大きなチャンスが訪れていると捉えています。

＜参考記事＞

https://www.reuters.com/business/media-telecom/ai-concerns-pummel-european-software-stocks-2026-02-03/

https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2026/01/16/saas-isnt-dead-its-just-having-an-agentic-makeover/

Anthropic’s launch of AI legal tool hits shares in European data companies

↓　English ver.　↓

SaaS Is Dead? — Not the “end of SaaS,” but the beginning of “SaaS 2.0.”

Introduction

Why “SaaS is dead” suddenly became a hot topic

Recently, we’ve been seeing the phrase “SaaS is dead” more and more in media and on social platforms.
The underlying reason is simple: AI is improving rapidly, and the scope of work that used to require humans clicking through UI screens is expanding into areas that AI can now handle.

In particular, in February 2026, Anthropic announced a new AI tool for business automation. After that, stocks—especially in legal, data, and software SaaS—saw a sharp drop. Among investors, a new sentiment emerged:

In this note, a junior MeetsMore employee (not a SaaS/AI expert) asks our CEO—plainly and directly:

• What exactly is happening?

• Is SaaS really “over”?

• What do we mean by “SaaS 2.0”?

• And what will MeetsMore (and Pro One) do about it?

About MeetsMore

MeetsMore is a startup aiming to achieve its mission:
“Increase Japan’s GDP and build a society where people can believe tomorrow will be a better day.”
With a nationwide network of 100,000+ service providers, we work to improve productivity in Japan’s essential services (“living infrastructure”) industries—driving structural change in the provider ecosystem and enabling sustainable development.

Since our founding in February 2017, we have been developing and operating:

• Meetsmore: an online service enabling one-stop quote comparison and booking

• ProOne: an all-in-one vertical SaaS for field service industries

• Hatchu: procurement and ordering support for business customers

About Pro One

Pro One is a vertical SaaS specialized for field service industries such as gas, electricity, HVAC, facility maintenance, construction, and building maintenance.
It deeply integrates into operational workflows—unifying everything from quotes and job management to customer management, invoicing, and e-signatures—helping field operators move away from paper and spreadsheets so they can focus on the work that truly matters.

Key takeaway (TL;DR)

• SaaS is not “dying”—the center of value is moving.

• SaaS is shifting from “a convenient UI” to (1) a data foundation where source/master data accumulates plus (2) an architecture that makes AI work reliably in real operations.

• That shift is what we call “SaaS 2.0.”

Q1. (Employee) Straight to the point—what’s happening right now?

A (CEO) In one sentence: the “center of value” in software is shifting.
Until now, the core idea was:
humans operate a user-friendly UI → operational data accumulates → the SaaS becomes valuable.

But as AI gets stronger, we’ll see less “humans clicking” and more AI doing the work behind the scenes.
So value tends to concentrate not in the UI itself, but in:

• Where data and knowledge accumulate (source/master data)

• How you design AI agents so they reliably work in real business operations

(UI = the screens/buttons humans interact with.)

Q2. So… is “SaaS is dead” actually true?

A (CEO) It’s less “SaaS is dead” and more: “the old-style SaaS will struggle.”
By “old-style,” I mean SaaS models that relied on:

• UI-first

• human-operated workflows

• seat-based growth as the primary engine

On the other hand, SaaS that can adapt its shape—meaning it can control data and operations (how AI runs the work)—may actually become more valuable.

In other words:
This isn’t the end of SaaS. It’s a redefinition—an update—what we call “SaaS 2.0.”

Q3. Are there domains that AI replaces more easily—and domains it doesn’t?

A (CEO) Yes. Here’s how I see the key axis in the AI era:

• Domains with public information + uniform rules
  → AI can learn from open data and automate work more easily.
  → In these domains, the value of “a SaaS as a data accumulation place” can be relatively lower.

• Domains with company-specific data + company-specific rules
  → A SaaS that becomes a “place where company-specific source/master data accumulates” is more valuable.

When Anthropic launched its tools, the “legal plugin” drew a lot of attention, and some U.S. legal SaaS stocks dropped sharply.
Investors may be thinking: “Legal work follows relatively uniform rules, so general-purpose LLMs could replace it more easily.”

Meanwhile, horizontal SaaS companies that hold company-specific customer data, and vertical SaaS that’s deeply embedded in operations, seem to hold up better—likely because markets still value them as the system where company-specific data accumulates.

Q4. People keep saying “seat-based pricing is at risk.” Why?

A (CEO) Because the more AI replaces human work, the more a model built on (number of seats) × (price per seat) becomes fragile.

Especially in white-collar domains, as automation advances, the number of seats itself can shrink.

Examples that are easy to imagine:

• Accounting/Finance: invoice intake → journal entries → payment processing

• Legal: contract review → clause rewrite suggestions → diff checks

• HR: job description drafting → candidate screening → interview scheduling

If these “screen-based processing tasks” are increasingly handled by AI, the same output can be produced with fewer people.
Then it becomes harder to explain growth with seat count alone—and for many white-collar SaaS products, this can become a near-term risk.

Q5. If AI gets stronger, what happens to UI? Does UI disappear?

A (CEO) It’s not that “UI disappears.” It’s that the role of UI changes.
Until now, the core workflow was: open a UI, input, process, repeat.

Going forward, more work will be initiated by:

• giving instructions via chat or voice

• triggering automated actions via workflows

• letting AI execute tasks “behind the scenes”

As that happens, SaaS can shift from being “a place to operate” to being “a place where source/master data accumulates—and where the system can operate correctly.”

(Technically, this “UI not being the primary entry point” is sometimes described as “headless.”)

Q6. So what becomes the value of SaaS going forward?

A (CEO) Here’s my framework.

Until now: source/master data (SoR) + UI
Going forward: source/master data (SoR) + Agent Orchestrator

An Agent Orchestrator is, in one sentence:

The key is: AI is powerful, but it makes mistakes.
So value doesn’t come from “adding AI features.” Value comes from designing AI so it works as an operational system.

That is what I mean by SaaS 2.0:
A SaaS where source/master data is the core, and AI can run real operations.

Agent Orchestrator (plain-language definition)

• Coordinates multiple AI “agents” so the entire job actually completes

• Optimizes across multiple operational data sources to reach the best outcome

• Defines what is handled by humans / AI / external systems, and who owns responsibility when things go wrong

Q7. What does this change mean for Pro One? Are we “safe”?

A (CEO) Conclusion first: Pro One is on the “more winnable” side of this shift.
There are two main reasons.

1) Field industries have fewer white-collar seats—and they won’t shrink as quickly

Work with strong physical components—repairs, inspections, on-site operations—won’t be replaced by AI agents overnight.
Compared to white-collar domains, seat reduction pressure is lower and we have more runway.

2) Field-service data is highly company-specific (closed), so the need for accumulated data and orchestration is high

Pro One handles the “facts” of field operations: jobs, purchasing, quotes, contracts, invoices, etc.
In field industries, decisions heavily depend on each company’s unique realities. So it’s critical to:

• accumulate company-specific source/master data, and

• make it possible for AI to reference that data and operate accordingly.

For example, imagine building an “AI that automates quoting” for Company A.
At minimum, the AI agent needs to reference:

① Price list (the baseline for pricing)
② Cost + target margin (unit economics and profitability)
③ Past quote & order history (the customer context)

In real operations, ①②③ won’t always align cleanly.
What matters is not hard-coding endless branching logic, but preparing decision policies in a form the AI can reference:

• “If costs changed, prioritize profitability (②).”

• “For specific customers, prioritize past conditions (③).”
  And when cases are ambiguous or high-risk, route back to human approval.

Designing this full operating loop is what we mean by AI orchestration.

In domains with strong company-specificity, it’s difficult to “complete everything” with general-purpose AI alone.
A design grounded in company-specific source/master data + operational policies is what makes it work.

At the same time, the challenges are clear:

• We must go beyond “seat-based growth” and design value-based pricing tied to AI outcomes.

• We must keep sharpening orchestration—how far we can make AI run as real work.

That’s the next battlefield.

Q8. Final question: One-line conclusion to “IS SaaS DEAD?”

A (CEO) SaaS won’t die. It will change shape.
“Old-style SaaS” will get tougher.
But SaaS that can hold source/master data (SoR) and build operational orchestration for AI can become more valuable.

Not the end of SaaS—the beginning of SaaS 2.0.
That’s what we’re going after—and we believe the opportunity is only getting bigger.