SaaSが「置き換えられる」と言われる一方で、AWSは別の移行を見ている。インドのソフトウェア企業が、クラウド上のSaaSの上にエージェント型AIを積み上げる流れだ。
この記事では、AWSインド幹部が語る業界の方向性と、SaaS事業者が押さえるべき実務上の論点を整理する。
この記事でわかること
- AWSが想定する「SaaSの次」の技術スタックの形
- インドSaaS企業がエージェント化で活かせる強み
- Amazon BedrockとAgentCoreが担う役割
- AI導入で成果が出にくい理由と、本番化の壁
SaaSは消えず、上にエージェント層が乗る
Fortune Indiaによると、AWSインド・南アジアのパートナーおよびISV事業責任者であるPraveen Sridhar氏は、10〜12年前にSaaSが広がり企業がクラウド上にアプリを載せたように、いまはクラウド上にエージェントを載せる段階に入ったと説明している。
同氏の整理では、インフラがクラウドへ移り、その上に基盤モデル（Foundation Model）が置かれ、さらにその上でエージェントが動く。従来のSaaSを捨てるのではなく、「SaaSの上にモデルとエージェントを載せ、すでに提供しているサービスをより賢くする」という積み上げだ。
Freshworks、CleverTap、Amagiなど、グローバル企業を顧客に持つインド発のSaaS企業が、まさにこの文脈で語られている。エージェントを作っているのは、過去10年かけてソフトウェア製品を育ててきた同じ会社である点も、AWSの見立ての核になる。
インドSaaSが再び主役になりうる理由
インドのSaaS産業は、エンジニアリング人材、コスト効率、多地域への展開力で成長してきた。AWSは、この強みがエージェント時代にも引き継がれると見ている。
Sridhar氏は、インドの起業家や企業は革新性と倹約性に優れ、SaaS時代にソリューションを作った人たちが、エージェント時代にも同様に動くと述べている。市場の議論が「既存ソフトウェアの陳腐化」に寄りがちなのに対し、AWSは「同じ事業者が次の層を足す」という見方を強調している。
配布面でも動きは出ている。AWS Marketplaceには、エージェント型アプリを掲載・流通できる仕組みがあり、同社によれば世界で3,000を超えるAIエージェントソリューションが並ぶ。エージェント型AIは、Marketplace史上いちばん伸びているカテゴリだという。
AWSが押す2つの基盤
インド企業の移行を支える柱の一つが、基盤モデルを扱うマネージドサービス「Amazon Bedrock」だ。Sridhar氏は、FreshworksがすでにBedrockを使っていると語っている。
もう一つが「Amazon Bedrock AgentCore」だ。これは、任意のフレームワークやモデルで作ったエージェントを、本番環境向けにデプロイ・運用するためのプラットフォームである。AWS公式ドキュメントでは、Runtime（実行環境）、Gateway（ツール連携）、Identity（認可）、Memory（文脈保持）、Observability（監視）などの構成要素を提供し、インフラ管理なしでエージェントを動かせると説明されている。
SaaS事業者にとって重要なのは、マルチテナント（複数顧客を一つの基盤で扱う構成）向けの設計支援だ。AWSの技術ブログでは、テナント分離、認証、データ分離、コスト配分といったSaaS特有の課題を、AgentCoreの各コンポーネントで扱えるとしている。デモから本番へ進む際の壁を下げる狙いが読み取れる。
成果が出ないAI導入の構造
機会は大きいが、実行の難しさも同じくらい大きい。Sridhar氏はマッキンゼーの「State of AI」レポートを引き、組織の88%が何らかの形でAIを使っている一方、収益への測定可能なインパクトを報告しているのは39%にとどまると指摘している。
原因はモデル性能だけではない。データの整備不足、AI人材の不足、既存エンタープライズソフトとの統合の難しさ、そして小規模パイロットから本番展開への移行だ。同氏は「小さなパイロットを回すのと、本番に載せるのは別物」と述べている。
背景には、投資回収への圧力もある。アマゾンは2030年までにインドのクラウドインフラへ127億ドルを投じる計画を公表している。一方で、取締役会レベルではAI投資のリターンが問われ続けている。
先に問うべきは技術ではなく課題
Sridhar氏の助言は明快だ。「他社がやっているから」という理由だけでAIプロジェクトを始めるべきではない。先に基盤があるかを確認し、技術を選ぶ前にビジネス課題を特定する。
インドのソフトウェア企業にとって、SaaSからエージェントへの移行は、どの基盤モデルが最強かという議論より、顧客の実務課題を解けるかどうかに帰着する。SaaS時代と同じ論点だ。
エージェント型AI（Agentic AI）とは、推論・計画・ツール実行を組み合わせ、自律的にタスクを進めるAIシステムを指す。AWSが示す次の章は、SaaS事業者がこの層を自社プロダクトに載せ、既存顧客基盤を活かす形だ。データ整備と本番運用の設計が整っていなければ、Marketplaceに並ぶ3,000超のエージェント製品の波に乗っても、収益インパクトの39%側に留まりやすい。移行の成否は、モデル選定より先に、顧客課題と運用基盤のどちらを先に固めるかで決まる。