# AI SaaSとは？従来のSaaSとの違い・活用例・選び方をわかりやすく解説

- URL: https://www.waltsu.co.jp/magazine/ai/ai-saas/
- カテゴリ: AI活用 > AIサービス
- 執筆: 藤井 俊輔（代表取締役） / 監修: 金子 健哉（株式会社property technologies - CTO（最高技術責任者））
- 公開日: 2026-08-26 / 最終更新日: 2026-10-29
- 発行: waltsu株式会社（waltsu MAGAZINE）

## こんな人におすすめ

- AI SaaSの意味を知りたい
- 従来のSaaSとの違いが曖昧
- 導入や選び方を検討したい

ChatGPTをはじめとした生成AIの普及によって、SaaSも大きく変化しています。これまでのSaaSは、顧客情報を管理する、タスクを管理する、会計処理をする、というように、人間が業務を行うための「ツール」でした。現在はAIが組み込まれることで、文章を作る、データを分析する、問い合わせに回答する、業務を自動化する、というところまでSaaSが担えるようになっています。こうしたサービスが「AI SaaS」です。 AI SaaSは「SaaSにChatGPTのような機能が付いたもの」だけを指すのではありません。今後はAIエージェントなどによって、SaaSそのものが「人が操作するソフトウェア」から「人の代わりに業務を進めるソフトウェア」へ変わっていく可能性があります。だからこそ、AI SaaSを選ぶときは機能の多さではなく、「どの仕事が変わるのか」を見ることが重要です。 本記事では、AI SaaSの意味、従来SaaSとの違い、主な種類、メリット・注意点、ChatGPT・AIエージェントとの違い、活用例、選び方の7つのポイント、導入ステップまで解説します。

**この記事のゴール（読了目安 約13分）**：AI SaaSの全体像と従来SaaSとの違いを理解し、自社の業務課題に合ったAI SaaSを「機能の多さ」でなく「業務の変化」で選べるようになる。

## この記事の結論

- AI SaaSは、AIを組み込んだクラウド型ソフトウェア。管理から支援・実行へ役割が拡大
- 使い方も「機能を操作する」から「目的を伝える」へ変化している
- 選ぶ基準は機能の多さでなく、業務課題・連携・セキュリティ・人の確認・費用対効果
- 置き換えで終わらせず、AI前提で業務を再設計し、試行回数まで見る

## AI SaaSとは

AI SaaSとは、AIを組み込んだクラウド型ソフトウェアサービスのことです。

SaaSはSoftware as a Serviceの略で、インターネット経由でソフトウェアを利用する仕組みを指します。CRM、SFA、会計ソフト、人事システム、プロジェクト管理、チャットツールなどが代表的なSaaSです。CRMがクラウド化し、AIを取り込むまでの流れは[CRMの歴史](https://www.waltsu.co.jp/magazine/marketing/crm-history/)で辿れます。

AI SaaSでは、そこにAIが加わり、生成、分析、予測、分類、要約、レコメンド、自動実行などを行います。

![AI SaaSとは](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/08/ai-saas-1.png)

たとえばCRMの場合、従来は「顧客情報を保存する→営業担当者がデータを見る→人が次の行動を考える」という流れでした。AI SaaSでは、「顧客情報を保存する→AIが分析する→受注確度を予測する→次のアクションを提案する→メール文まで作成する」というところまで進みます。**ソフトウェアの役割が、情報の保存から仕事の支援・実行へ広がっている**のです。

## 従来のSaaSとの違い

違いを整理します。以下の表にまとめます。

| 比較項目 | 従来のSaaS | AI SaaS |
|---|---|---|
| 主な役割 | 情報を保存・整理し、業務を管理する | 分析・生成・提案まで行い、業務を支援・実行する |
| 使い方 | 人が機能を探して操作する | 目的を伝えて依頼する使い方も可能 |
| 判断 | 人が分析し、人が判断する | AIが分析・提案し、人が重要な判断をする |
| 料金の傾向 | ユーザー数に応じた月額が中心 | AIの処理量・生成回数が費用に影響する場合がある |

### 従来SaaSは業務を管理する

従来のSaaSでは、入力する、操作する、分析する、判断するのは人間の仕事で、SaaSは情報を保存・整理する役割でした。

### AI SaaSは業務を支援・実行する

AI SaaSでは、データをAIが分析し、提案し、コンテンツを生成し、場合によっては業務の実行まで進みます。**「管理するソフト」から「一緒に仕事をするソフト」へ**という変化です。

### 操作するソフトから依頼するソフトへ

使い方も変わります。従来は人が機能を探して操作していました。AI SaaSでは、「先月売上が落ちた理由を分析して」と依頼すると、AIが必要なデータを確認し、分析し、回答する、という使い方ができるようになっています。

![AI SaaSは業務を支援・実行する](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/08/ai-saas-2.png)

つまり、従来SaaSは「機能を操作する」、AI SaaSは**「目的を伝える」**。ソフトウェアとの関わり方そのものが変わり始めています。

## AI SaaSの主な種類

AI SaaSの代表的な種類を7つに整理します。

- **生成AI SaaS**: 文章・画像・動画・コードなどを生成する（文章作成・資料作成・画像制作・プログラミング）
- **営業・CRM系**: 顧客・営業データを分析する（商談要約・見込み顧客分析・受注予測・アクション提案・営業メール作成）
- **マーケティング系**: マーケ業務を支援する（SEO・広告分析・顧客分析・コンテンツ制作・レポート）
- **カスタマーサポート系**: 問い合わせ対応を効率化する（AIチャット・問い合わせ分類・回答生成・FAQ・対応履歴分析）
- **人事・採用系**: 人事業務を支援する（求人票作成・応募者管理・社内FAQ・人材データ分析）
- **バックオフィス系**: 経理・法務・総務を支援する（請求書処理・契約書確認・社内文書・データ入力）
- **業界特化型**: 医療・不動産・建設・製造・物流・飲食など、その業界特有の業務を理解したAIが組み込まれる

一般的なAIをそのまま使うのではなく、**業務や業界のデータ・プロセスと接続していること**が、AI SaaSの価値の源泉です。

## AI SaaSでできること

機能面からは、5つに整理できます。

### 情報を生成する

文章、画像、資料、コードなどを生成します。

### 大量データを分析する

分析の対象は、顧客データ、売上、広告、アクセス、問い合わせ、口コミなどです。

### 未来を予測する

売上予測、[需要予測](https://www.waltsu.co.jp/magazine/ai/ai-demand-forecasting/)、受注予測、解約予測、在庫予測など、蓄積データから先を予測します。

### 顧客ごとに最適化する

属性・行動・購入履歴・興味をもとに、商品、広告、メール、コンテンツを顧客ごとに変える使い方です。

### 業務を自動化する

AIエージェントなどを使い、情報取得→判断→ツール操作→実行までを自動化します。

## AI SaaSを導入するメリット

メリットは5つあります。

### 業務時間を削減できる

短縮の対象は、資料作成、情報整理、文章作成、データ分析など、人間が時間を使っていた作業です。

### AIを自社開発せず利用できる

AIを自社開発するには、AIエンジニア、インフラ、モデル、データ、セキュリティ、運用が必要です。AI SaaSなら、クラウドサービスとして利用でき、**AIをゼロから構築する必要がありません**。

### データ活用を高度化できる

「データはあるが、分析できていない」という企業は少なくありません。AIによって、データ→分析→仮説→提案まで行いやすくなります。

### 属人化を減らせる

「この分析は○○さんしかできない」という業務も、判断基準やデータをAI SaaSへ組み込むことで、一定の標準化ができる可能性があります。

### 施策のスピードを上げられる

速くなるのは、分析→企画→制作→実行→改善のサイクルです。単なる時間削減だけでなく、**「試行回数を増やす」ことにつながる**のが重要なポイントです。

## デメリット・注意点

一方で、注意点も5つ押さえてください。

- **AIは間違える**: 生成AIは誤った回答をする可能性がある。重要な情報は人による確認が必要
- **情報管理が必要**: 顧客情報・個人情報・営業秘密を入力する場合、データ利用条件とセキュリティを確認する。入力してよい情報の線引きは[社内ガイドライン](https://www.waltsu.co.jp/magazine/security/generative-ai-guidelines/)で決めておく。[個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等」](https://www.ppc.go.jp/files/pdf/230602_alert_generative_AI_service.pdf)も、本人の同意なく個人データを含むプロンプトを入力する場合は、そのサービス提供事業者が当該個人データを機械学習に利用しないこと等を十分に確認するよう求めている
- **使うほどコストが増える場合がある**: 従来の「1ユーザー月額○円」と異なり、生成回数・処理量・API利用量で費用が変わる場合がある。**「何人使うか」だけでなく「AIをどれだけ動かすか」がコストに影響する**
- **出力が毎回同じとは限らない**: AIは同じ指示でも結果が変わる場合がある。品質評価・確認方法・例外対応の設計が必要
- **導入しても使われない可能性がある**: 高機能でも、既存業務とつながっていなければ定着しない。機能の多さより「日常業務へ自然に組み込めるか」を見る

## ChatGPT・AIエージェントとの違い

混同しやすい2つの概念との違いを整理します。

### ChatGPTとの違い

「ChatGPTがあればAI SaaSはいらないのでは？」という疑問があります。

ChatGPTは、文章、調査、分析、アイデア出しなど幅広い用途で使える汎用AIです。一方AI SaaSは、CRMデータ・商談データ・営業プロセスなどと接続し、**特定の業務プロセスにAIを組み込んだサービス**です。

どちらが優れているというより、汎用的な作業はChatGPT、定型的・継続的な業務はAI SaaS、というように使い分けるものと考えてください。

### AIエージェントとの違い

AIエージェントは、目的を与えると、必要な作業を考え、情報を取得し、ツールを操作し、業務を実行するAIの仕組みです。

たとえば従来のAI SaaSが「営業メールを作る」ところまでだとすれば、AIエージェントは「見込み顧客を調べる→CRMを確認→顧客ごとのメールを作る→担当者へ確認依頼→送信→CRMを更新」まで進めます。

今後は、**AI SaaSの中にAIエージェントが組み込まれていくケース**が増えていくと考えられます。AIエージェントそのものの仕組みは、AI SaaSを選ぶ前に押さえておくと判断がぶれません。

【関連記事】[AIエージェントとは？生成AIとの違いや仕組み・活用事例を解説](https://www.waltsu.co.jp/magazine/ai/about-ai-agent/)

## AI SaaSの活用例

業務別に、従来との変化を見てみましょう。

### マーケティング

従来は、担当者が広告データを見て、表計算ソフトで集計し、分析し、改善案を考えていました。AI SaaSでは、広告データ取得→AIが分析→異常を検知→改善案を提示→人が判断、という流れに変わります。

### 営業

従来は、商談→議事録→CRM入力→フォローメール、をすべて人が行っていました。AI SaaSでは、商談→AIが文字起こし→要約→CRM更新→フォローメール作成、まで支援されます。

### カスタマーサポート

従来は、問い合わせを担当者が確認し、過去のFAQを検索して回答していました。AI SaaSでは、問い合わせ→AIが分類→ナレッジ検索→回答生成→必要な場合だけ人へ、という形になります。

### 経営・データ分析

従来は、データ取得→レポート→会議→分析、という定期サイクルでした。AI SaaSでは、常時データ分析→重要変化を通知→原因候補を提示→経営者が判断、という形へ変えられます。

共通するのは、**人の仕事が「作業」から「確認と判断」へ移る**ことです。

## AI SaaSを選ぶ7つのポイント

選定で見るべきポイントを7つ紹介します。

### 解決したい業務課題を決める

「AIを導入したい」から始めないこと。営業入力に時間がかかる、問い合わせが多い、データ分析ができていない、など**課題を先に明確にします**。

### 自動化の範囲を確認する

AIが「提案まで」なのか、「判断・実行まで」行うのか。任せられる範囲を確認します。

### 既存ツールと連携できるか

CRM、チャットツール、会計、基幹システムなど、現在の業務環境へ接続できるかを見ます。場合によっては、AI SaaS単体の性能よりも重要です。

### 自社データを活用できるか

一般的なAI回答だけでなく、社内ナレッジ、[自社で集めた顧客データ](https://www.waltsu.co.jp/magazine/marketing/first-party-data/)、商品情報を活用できるかを確認します。

### セキュリティを確認する

確認する項目は、入力データの扱い、保存場所、AI学習への利用有無、アクセス権限、ログです。

### 人が確認できるか

AIが自動実行する場合、承認・停止・修正・履歴確認ができるかを見ます。[総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」別添](https://www.soumu.go.jp/main_content/001064286.pdf)も、AI利用者に向けて、出力によって重大な影響または被害が生じ得る場合には人間の判断を介在させる仕組みに基づいて判断すること、操作履歴や入力・出力の記録といったログの管理体制を整えることを挙げています。**任せる範囲が広いサービスほど、この確認機能が重要**です。

### 費用対効果を見る

月額料金だけでなく、AI処理量＋運用コスト＋導入コストまで含め、削減時間・売上・品質・生産性と比較します。

## AI SaaSを導入する5ステップ

導入は5ステップで進めます。

### 業務を洗い出す

最初の作業は、現在の業務の一覧化です。

### AI化しやすい業務を探す

繰り返しが多い、大量データを扱う、文章を扱う、判断パターンがある、人手がかかる業務が候補です。

### AI SaaSを比較する

機能の多さではなく、自社業務との相性で比較します。

### 小さく試す

最初の範囲は、1部署・1業務・1チームです。

### 効果を測る

「月100時間→月30時間」という削減だけでなく、品質、売上、CV、顧客満足、そして**試行回数まで確認します**。

## AI SaaSでよくある失敗

つまずきやすいパターンを5つ挙げます。

- **AI機能の多さで選ぶ**: 「最新AI搭載」「100種類のAI機能」だけで選ばず、実際の業務で何が変わるかを見る
- **業務を整理せず導入する**: アカウントを発行して「自由に使ってください」では定着しない
- **AIに全部任せる**: 重要判断まで任せると、誤判断・誤情報・事故につながる可能性がある
- **AI SaaSを増やしすぎる**: 部署ごとにバラバラに導入すると、データが分散し、費用が増え、管理できなくなる。会社が把握しないまま増えれば[シャドーAI](https://www.waltsu.co.jp/magazine/security/shadow-ai/)の状態に近づく
- **工数削減だけで評価する**: 「10時間減った」だけでなく、その時間で何をできるようになったかを見る

## SaaSはAIによってなくなる？

AIの進化によって、「SaaSの時代は終わる」という議論もあります。しかし、SaaSそのものがすべてなくなると考える必要はありません。変わる可能性があるのは、**「SaaSの使い方」**です。

![SaaSはAIによってなくなる？](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/08/ai-saas-3.png)

従来は、人がSaaSを操作して仕事をしていました。今後は、人がAIに依頼し、AIが複数のSaaSを操作して仕事を進める、という形が増えていく可能性があります。そうなると、ユーザーはCRMの画面、プロジェクト管理の画面、分析の画面を何度も開く必要がなくなるかもしれません。

つまり、「SaaSが消える」というより、**「SaaSのUIや役割が変わる」**と考えるほうが現実的です。データと業務プロセスを持つSaaSは、AIが仕事をするための基盤として残り続けると考えられます。

## 【プロの視点】価値は機能から業務成果へ

従来のSaaSは、「顧客管理ができます」「レポートを作れます」という**機能が商品**でした。AI SaaSでは、機能だけでは差別化しにくくなります。

たとえば営業の場合、従来は「営業活動を管理できます」でした。AI SaaSでは、商談後の入力→要約→フォロー→次回提案までAIが行います。すると企業が購入しているのは「CRM機能」ではなく、「営業担当者の作業時間削減」や「商談を前に進めること」になります。

つまり、従来のSaaSがSoftware as a Serviceだとすれば、AI SaaSは**Work as a Service（仕事そのものの提供）に近づいていきます**。

企業がAI SaaSを選ぶときも、「何機能あるか」ではなく、**「このAIによって、どの仕事がなくなる・変わるのか」**を見ることが重要です。

## 【waltsu視点】業務を作り直す基盤にする

AI SaaSの導入は、「人がレポートを作る→AI SaaSがレポートを作る」という置き換えだけで考えられがちです。もちろん、これだけでも効率化にはなります。しかし、本当に考えたいのは**「そもそも、そのレポートは必要なのか？」**というところです。

従来の「データ取得→レポート作成→会議→分析→改善案→実行」という業務は、AI SaaSがある前提なら、「AIが常時分析→異常を検知→原因候補を整理→改善案を提示→必要なときだけ人が判断」という形に変えられる可能性があります。現在の業務にAI SaaSを足すのではなく、**AI SaaSがある前提で業務自体を再設計する**。これが重要です。

![業務を作り直す基盤にする](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/08/ai-saas-4.png)

導入効果の見方も同じです。削減時間が100時間→50時間になった、だけではなく、分析回数が月1回→毎週へ、改善施策が月2本→月10本へ。**「企業ができる試行回数」まで見る**ことをwaltsuは推奨しています。

AI SaaSの本当の価値は、人の仕事を少し速くすることではありません。人がやらなくてもよい作業をAIへ移し、人間が顧客理解、企画、判断、意思決定、改善に時間を使える状態を作ること。AI SaaSは「新しい便利ツール」ではなく、**「業務プロセスを再設計するための基盤」**として考えることが重要です。

## まとめ

AI SaaSとは、AIを組み込んだクラウド型ソフトウェアサービスです。従来のSaaSが「情報を保存し、人が操作し、人が判断する」ものだったのに対し、AI SaaSは「AIが分析し、生成し、提案し、一部を自動実行し、人が重要な判断をする」形へ変化しています。

企業が導入するときに重要なのは、「どのAI SaaSが一番高性能か」ではありません。業務課題→現在のプロセス→AIへ任せられる部分→人が判断する部分→必要なAI SaaS、という順番で考えること。そして、現在の業務をAIで速くするだけでなく、「AIが使えるなら、この業務自体をどう作り直せるか」まで考えることです。

人とソフトウェアの関係は、「人がツールを操作する」から「人がAIへ目的を伝え、AIが仕事を進める」へ変わり始めています。まずは、時間がかかっている業務をひとつ選び、AI SaaSで何が変わるかを整理するところから始めてみてください。waltsuでは、マーケティング業務を起点としたAI SaaSの選定・業務への組み込み・AI前提の業務再設計までご支援しています。

## よくある質問

**Q. AI SaaSとは何ですか？**  
A. AIを組み込んだクラウド型のソフトウェアサービスです。従来のSaaSが情報管理や業務支援を中心としていたのに対し、AI SaaSでは生成・分析・予測・自動化などまで行えます。

**Q. SaaSとは何の略ですか？**  
A. Software as a Serviceの略で、インターネット経由でソフトウェアを利用するサービス形態のことです。

**Q. AI SaaSと生成AIの違いは？**  
A. 生成AIは文章や画像などを生成するAI技術そのものです。AI SaaSは、生成AIを含むAI技術を特定の業務やサービスへ組み込んだクラウドソフトウェアを指します。

**Q. AI SaaSとChatGPTの違いは？**  
A. ChatGPTは幅広い用途に利用できる汎用AIです。AI SaaSは、営業、会計、マーケティングなど特定の業務プロセスにAIを組み込んでいるサービスです。汎用作業はChatGPT、定型的・継続的な業務はAI SaaSと使い分けます。

**Q. AI SaaSとAIエージェントの違いは？**  
A. AI SaaSはAIを組み込んだSaaS、AIエージェントは目的に応じて複数の作業やツール操作を自律的に実行する仕組みです。AI SaaSの中にAIエージェントが搭載されるケースも増えつつあります。

**Q. AI SaaSを導入するメリットは？**  
A. 業務効率化、データ分析の高度化、予測、自動化、属人化の削減、施策スピードの向上などです。AIを自社開発せずに利用できる点も、大きなメリットになります。

**Q. AI SaaSを選ぶときに重要なポイントは？**  
A. AI機能の多さよりも、自社の業務課題を解決できるか、既存システムと連携できるか、セキュリティ、人による確認ができるか、費用対効果を見ることが重要です。

**Q. AIによってSaaSはなくなりますか？**  
A. すべてのSaaSがなくなるとは限りません。AIがSaaSを操作することで、人が直接SaaSの画面を操作する機会が減り、SaaSのUIや役割が変化していく可能性があります。

## 執筆者

**藤井 俊輔**（代表取締役）ベンチャー企業の外部CMOや水族館のマーケティング担当などに従事。オンライン/オフライン問わず集客を中心としたマーケティング施策に強み。

プロフィール: https://www.waltsu.co.jp/magazine/supervisor/shunsuke-fujii/

この記事は waltsu 公式ブログの記事（https://www.waltsu.co.jp/blog/ai-saas/）をもとに再編集したものです。