本当のSaaS is deadはこれから起こるかもしれない ―サイバー攻撃から読み解くこれからのSaaSモデル―
はじめに
2026年初頭は「SaaS is dead」という言葉が盛んに飛び交っていました。AIエージェントが人の仕事を代替すれば、席数で課金するSaaSの収益は減る。この懸念から2026年2月9日から11日のわずか2日間で、SaaS業界の時価総額は2,850億ドル失われました。
結果として、「SaaSが全て無くなる」ということは起こりませんでしたが、課金体系のモデルチェンジや、データを持っている業者がより生き残りやすくなる構図に変貌しました。
しかし、私はSaaSにとっての本当の脅威は別のところにあると考えています。それは、直近で相次いでいるサイバー攻撃です。
AIエージェントがSaaSの「売上」を脅かすとすれば、サイバー攻撃はSaaSの「ビジネスモデルの前提」を揺るがしつつあります。
2026年10月に起きていること
メール配信サービス「Cuenote FC」を提供するユミルリンクは、10月19日にメールアドレスを含む情報が延べ約900万件出力されたと試算していると発表しました（https://www.ymir.co.jp/info/ymir-information20261019.html）
問い合わせ管理システム「i-ask」の提供元への不正アクセスでは、シチズン時計で約10万名分、損害保険ジャパンで延べ約6万件の情報に影響が及んでいます（https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/news/24/03417/）
海外でも、ConnectWise Cloud Backupの侵害によって利用企業のMicrosoft 365環境が侵害されました。開発者向けホスティング基盤のZeaburは、2か月で2度目の侵害を受け、事業を終了することになりました。
共通するのは、攻撃されたのが1社だとしても、そのサービスを使う多数の企業にまで被害が一斉に広がったことです。
9月1日から10月8日に報道された国内117件の分析では、SaaS 1社の侵害が5社・71万件に波及した事例が論点に挙げられています（https://vlcsecurity.com/news/20906/）
データを1か所に集めるSaaSの構造が、そのまま被害の構造になっているのです。
SaaSの収益はデータロックインの上に成り立っている
SaaSの多くは初期に広告や営業へ大きく投資して顧客を獲得し、その顧客が何年も払い続けることで投資を回収します。単月では薄利や赤字でも、LTVが大きければ成り立つ。
この計算を支えているのが、データが蓄積されることで乗り換えにくくなる「ロックイン」です。
このモデルには他にも構造的な弱点があります。
「限られた予算を顧客獲得に回すほど、守りに回せるお金は減る」ということです。広告費を先行投資して回収するモデルは、セキュリティ投資と予算を取り合う構造になっています。
つまり、SaaSは「データを集めて預かること」で強くなり、そのために守りを後回しにしやすいモデルです。そして今、その「データを集めること」自体がリスクの塊になりつつあります。
4方向からの圧迫
今、このモデルは4つの方向から同時に圧迫されています。
1つ目はセキュリティ費用の増加です。
セキュリティは顧客数に比例しない固定費に近く、攻撃が高度になるほど膨らみます。単価の安いSaaSでは、この費用を価格に転嫁できません。
2つ目はロックインの弱体化です。
AIエージェントがデータ移行や再設定を肩代わりすれば、乗り換えコストは下がります。
3つ目は、前述の席数課金の縮小です。
AIエージェントが人の仕事を代替するほど、課金の対象となる席そのものが減っていきます。
4つ目は、コーディングAIによる内製化です。
これまでは自社専用のシステムを作るには開発チームと長い時間が必要だったため、多くの企業ではSaaSを契約する方が合理的でした。しかし、コーディングAIの進化によって、小さなツールならコストも少なく、また短期間で作れるようになりつつあります。
SaaSにとっての競合が、同業他社だけではなく顧客自身も含まれるようになってきました。
これまでのSaaSは「データを集め、人数で課金し、乗り換えにくくすること」で稼ぐモデルでした。
しかし、これからのSaaSは「データを持たず、成果（価値）で課金し、選ばれ続けること」で稼ぐモデルへ変わる必要があります。
AI時代の攻撃は標的を選ばない
「集約しているからこそ、専門チームで守れる」という反論もあります。
しかしこれは、人間が手間をかけて攻撃していた時代の前提です。2025年11月には、AIエージェントが侵入作業の大半を自動化し、約30の組織を狙った攻撃が公表されました。
リスクを「攻撃される確率×落ちたときの被害」で考えてみましょう。
AIによって攻撃される確率はほとんどの企業で1に近づきます。そうなると、リスクの差の大半は「被害の大きさ」で決まり、1社を落とせば数百社分のデータが手に入る集約型が最も不利になります。
攻撃の多くはお金目的なので、払える資金を持っているであろう大手が狙われやすいのは確かです。実際に、身代金目的の攻撃では、大企業を狙い撃ちにする手法が主流です。
ただし、その入り口になるのは小さな会社です。i-askの件でも、被害を受けたのは大手の利用企業でしたが、侵入されたのは問い合わせシステムの提供元でした。大手の顧客を持つSaaSは、規模が小さくても踏み台として狙われます。
また、無名であることも、立ち上げ直後であることも守りにはなりません。自動攻撃は知名度や検索順位の順に来るのではなく、インターネット全体を機械的に総当たりで調べ、脆弱なソフトを使っているところを一斉に探します。
新しくサーバー証明書を発行すれば、その記録は公開されるので、誰も知らないサービスでも数時間のうちに調べに来られます。
つまり本当の論点は「集約か分散か」でも「有名か無名か」でもなく、
「一か所が破られたとき、どこまで連鎖するか」です。
1つの認証情報で多数の顧客データに届く設計は、AI時代に最も危険な形です。そして多くのSaaSは、コスト効率のためにまさにその設計を選んできました。
社員もAIエージェントも「入り口」になる
英国のASOSでは、約2,800人の従業員のうち、たった1人のログイン情報を盗まれただけで、攻撃者は複数の基幹システムにまで侵入を広げました。
つまり、従業員が多い企業ほど侵入できる入口が増えてしまうということです。
しかし、一方でAIで人を減らせば解決するというわけでもありません。
AIエージェントもAPIキーや認証情報を持って動く「社員」のような存在です。今月もOpenCode Consoleの侵害で、利用者が保存していたAIサービスのAPIキーが漏れた可能性が報じられています。
リスクの本体は、データの量でも人の数でもありません。
「1つの認証情報で、どこまで届いてしまうか」です。
最も影響を受けるのはバーティカルSaaS
「AI時代はバーティカルSaaSが中心になる」とも言われてきました。
業界特有のデータを持ち、業務に深く入り込み、将来的に専用エージェントAIによるLTV獲得が見込める、というのがその根拠です。
しかし、この強みは今回の視点ではリスクに反転します。
業界データの独占は業界単位の単一障害点になり、中小企業中心で単価が低いため守りの費用を転嫁しにくいからです。
そして、リスクを避けるためにデータを持たない構造になるほど、専用エージェントの構築は難しくなり、バーティカルSaaSのLTVは薄くなっていきます。
もちろん、「セキュリティに投資をしながら健全成長していく」「Jカーブをもっと深く掘る」「顧客ごとに専用エージェントを作る」という手もあります。
しかし、いずれにおいても、現在想定されているようなスピード感や成長曲線、投資回収は難しくなることが予想できます。
反論：それでもSaaSは侵害で死ななかった
ここで、大事な反論を検討しておきます。
これまで大規模な侵害を受けたSaaSが、それで顧客を失って潰れた例は、実はあまり多くありません。
Oktaは何度も侵害されましたが主要プレイヤーのままですし、Salesforceも、その顧客サイトを狙ったデータ窃取の攻撃が続いても地位は揺らいでいません。
皮肉なことに、ロックインは侵害の後にもベンダーを守ってきました。顧客には乗り換える先がなかったので、リスクは「解消」されずに「我慢して吸収」されてきたのです。
なぜ今回は違うのか：moatはデータから信頼へ
しかし、この実績は「乗り換え先がない」という前提の上に成り立っていました。
先述したように、AIによってアプリ開発のハードルは劇的に下がりました。少し前までライバルがいなかった領域にも、他社が簡単に参入できます。侵害が起きた時点で、似た機能のサービスはすでにいくつも存在するか、短期間で作られます。データ移行もAIが肩代わりします。
こうなると、データのロックインはmoatとして働かなくなるうえに、持っているだけでリスクになるという、二重の意味で価値を失います。
一方で、参入が簡単になるほど守りの薄い新規サービスも大量に増えます。
乗り換え先がいくらあっても、顧客は「どこなら安心か」を判断しなければなりません。
つまり、moatは「データを持っていること」から「信頼を証明できること」へ移っていきます。
信頼を証明する方法が「巨額のセキュリティ投資」だけなら資本のある大手が有利になります。
しかし、「そもそもデータを持たない」設計なら小さな会社でも信頼を示せます。
パスワード管理サービスの多くは、データを暗号化した状態でしか預からず、鍵はユーザー側にしかありません。
データ基盤の分野では、データを顧客のクラウドに置いたままソフトだけを提供する形が広がっています。
作る側にとっても同じこと
これはアプリを作る側にも当てはまります。
AIで「作る」のは劇的に簡単になりましたが、「守る」難しさはほとんど下がっていません。
個人開発者や小さなチームが、AIで作ったアプリで気軽に会員情報を集め始めると、作る手間は小さいのに、背負う責任は大企業と同じになります。
日本の個人情報保護法は2017年の改正で小規模事業者の適用除外がなくなっており、扱う人数が少なくても、漏洩すれば報告や本人への通知の義務を負います。
ただし、攻撃されることと被害を受けることは別です。被害の大きさを決めるのは知名度でも時期でもなく、「そこに何が置いてあるか」です。
ログインは実績のある認証基盤に任せる、決済は決済事業者に任せてカード情報を持たない、必要のないデータは最初から集めない。
AIで開発コストが下がり、データを持たない設計で守りのコストも下がれば、「広告費を大量に投じてデータを蓄積し、ロックインする」というビジネスモデルにする必要はなく、小さなチームでも十分に戦えるようになります。
おわりに：「何を持たないか」という問い
「SaaS is dead」は、AIエージェントによってではなく、サイバー攻撃によって起こるのかもしれません。
より正確に言えば、死ぬのはSaaSそのものではなく、
「データを預かり、溜め込み、囲い込むことで稼ぐSaaS」
いわばSaaS 1.0です。
これまでのSaaSは「何を持っているか」で評価されてきました。顧客数、データ量、蓄積された業務の記録。それが強みであり、moatでした。
しかしAIが攻撃を自動化し、AIが参入障壁を下げた今、持っているということは、守るべき負債であり、狙われる理由になります。
これからは「何を持たないか」が問われる時代です。SaaSを作る人は、どのデータを持たずに価値を出せるかを、最初の設計で決める必要があります。SaaSを使う企業は、自社のデータがどこに、誰と一緒に置かれているかを把握しておく必要があります。SaaSに投資する人は、データの量を資産として見るのか、負債として見るのかを考え直す必要があります。
足りないのではなく、持たないことを選ぶ。less is moreという考え方が、ソフトウェアのビジネスモデルにも求められ始めているのだと思います。
