SaaSに宿る21g

AIが進化しても当面はデータをどうするかの責務はヒトに残るし、システムが動き続け信頼性も残るはず！
プロダクトを作る上でAIが出ても残るものを軸にプロダクトを作っていきましょう！

Transcript

1. SaaSに宿る21g 2026.03.25 primeNumber Inc. Yamakan
2. ⽬次 2 今⽇話すこと • SaaSに宿る21gとは？ • AIでも変わらないデータ活⽤の3つの要素 • データ基盤テクノロジー • まとめ
3. 3 3 Profile Hiroshi Yamaguchi (@yamakan_67) Works Yahoo! Japanの広告レポート → データ基盤(Hadoop) → データ事業のエンジニア & EM primeNumber VPoE Like Board Game, Beer
4. 4 提供しているプロダクト ノーコード/ローコードで利⽤可能な ETL/ELTサービス。多種多様なデータ ソースからデータを抽出し、変換し、 DWHに格納するプロセスを⾃動化 データの「意味(メタデータ)」を管理‧可 視化し、あらゆる利⽤者やAIが組織内に 蓄積された膨⼤なデータから必要なもの を瞬時に発⾒‧活⽤できる環境を提供
5. © primeNumber.Inc プロダクトが提供している3つの要素 ① データを一箇所に集める（ETL） ② データの意味・関連をAIに教える（Metadata） ③ データを扱いやすい形に綺麗にする、整える（Data Modeling） Lake Mart データ構造 の説明 ① 集約 ②AIに理解させる (ナレッジ) ③モデリング (アーキテクチャ)   DATABASE SaaS   Data Warehouse ①②③を実現するプロダクトを提供 リソース・リテラシーの問題で実現 できない企業様に向け、データエン ジニアリング支援サービスも提供 
6. 6 #SaaS_is_Dead_jp 今後もSaaSとして⽣き残るためには何が重要か？ → SaaSに宿る21gは何かを考える AIが進化する中で現時点(2026/03)で何が残るだろうか？ 魂の重さは21g
7. 7 SaaSが提供してきた機能 特定の業務を達成できるように利便性の⾼いUIを提供 利⽤者はヒトが中⼼ → ユーザは利便性の⾼いSaaSを選択し活⽤ TROCCOもUI操作でローコードで始められる ETL/ELT SaaSとして提供 これまでのSaaSでは？
8. 8 ソフトウェアを作るコストの低下 開発コストの低下 → 単純業務(=わかりやすい課題)の内製化が可能 複雑な業務をまとめてAIが実⾏ ⽬的達成に向けて複雑な課題も実⾏が可能 → Claude Coworkなどが対応 単純なデータ転送は代替可能な世界へ AIの登場による変化
9. 9 ソフトウェアを運⽤するコスト AIで簡単にソフトウェアが作れる分ツールが爆増 → 作ったツールを運⽤するコストは残る データを扱うコスト AIでデータを⼿軽に活⽤し、複雑な業務も⾏う事が可能 → データの信頼性をたもち、設計し管理する責任は残る データを扱う以上ワンショットではない継続的な利⽤が必要 AIが登場しても変わらないこと
10. 10 AI経由でSaaSへ活⽤すると？ • 各AIのAPI I/F変更への対応 • 脆弱性やバージョンアップ対応 • データの変化に合わせたチェックなど品 質対応 データの場合は年次変化など期間においても 同様の集計ができるかなども課題 これらの運⽤コストは残る [参考]データ繋ぐシステムでの運⽤コスト  AI SaaS
11. 11 業務を簡単に提供するツールはAIで代替可能だが、 「システム」と「データ」の信頼性は残り続ける #SaaS_is_dead_jp ⼀部の業務を切り出し、便利なUI操作のみの提供する SaaSは厳しい SaaSに宿る21gとは何か？
12. © primeNumber.Inc [再掲] AIでも変わらず提供している3つの要素 ① データを一箇所に集める（ETL） ② データの意味・関連をAIに教える（Metadata） ③ データをAIが扱いやすい形に綺麗にする、整える（Data Modeling） Lake Mart データ構造 の説明 ① 集約 ②AIに理解させる (ナレッジ) ③モデリング (アーキテクチャ)   DATABASE SaaS  AI   Data Warehouse ①②③を実現するプロダクトを提供 リソース・リテラシーの問題で実現 できない企業様に向け、データエン ジニアリング支援サービスも提供 
13. © primeNumber.Inc primeNumberのプロダクトの価値は？ データ活⽤する⽬的を達成に必要な機能(ツール)を提供 UIを操作してローコードで扱える価値もあるが、それを⽀える以下が重要 • データを転送することを「安定的に稼働し提供」すること • 暗黙知となる「メタデータ」の管理ができる → ヒトだけではなくAIがデータを活⽤するのに必須なツールが揃っている
14. © primeNumber.Inc データ活用のプロセスは変わらない ⽬的 施策実⾏ ⽬的 施策実⾏ データ 収集 分析 ⽰唆 探索可能な データ収集 AI分析 クレンジング ⽰唆‧実⾏案 ヒトが考え‧実⾏ AIが提案‧ヒトが承認 変わらない
15. © primeNumber.Inc データを扱うために必須機能を提供する価値 AI時代になってもデータの活⽤がなくなるわけではない - 正確なデータを効率的に活⽤できる事は変わらず重要 AIではよりGarbage In, Garbage Outとなる - 効率的にデータを活⽤できる環境を作るには知⾒は必要 - 普遍的な機能を⾒つけて提供することが重要
16. © primeNumber.Inc まとめ • SaaSに宿る21gとして システムとデータの2つの信頼性は残る • AI時代でもデータを扱いやすく設計する責務はヒトに残る • AI時代でもデータ基盤テクノロジーは変わらず必要 AI時代の1つの形として 普遍的なテクノロジーを提供することが重要
17. 17 We are hiring! primeNumberではプロダクトづくりに携わる さまざまな職種を絶賛募集しております！ https://herp.careers/v1/primenumber
18. Thank you!