エンタープライズソフトウェアは岐路に立っています。データがサイロに分散し、ダッシュボードがユーザーを圧倒し、顧客が自社データの利用方法を厳しく精査する状況では、単に機能を追加して提供するだけではSaaS製品の差別化になりません。従来のSaaSアーキテクチャは、構造化されたワークフローと手作業での解釈を前提に設計されていましたが、リアルタイム分析とAIの要求には耐えられなくなっています。データネイティブのアプローチは、データ、ガバナンス、AIを単一のプラットフォームに統合することで、これらの課題を解決します。
例えばレイクハウスアーキテクチャは、データレイクの柔軟性とデータウェアハウスの信頼性を融合し、サイロを排除してデータ基盤を簡素化するとともに、同一データ上でビジネスインテリジェンスと機械学習を可能にします。CXOに求められるのは明確です。機能優先のロードマップから、複雑性を解釈し、変化に適応し、データから学習できるソフトウェアへ移行することです。
この移行を先延ばしにできない理由は、調査結果が裏付けています。ガートナーは、AIエージェントが2027年までに 50%のビジネス上の意思決定を支援または自動化すると予測しており、別の予測では約3分の1 のエンタープライズソフトウェアのインタラクションが、同年までにエージェント型AIを伴うと見込まれています。一方で、パーソナライズと信頼に関する顧客の期待は高まっています。プロダクトリーダーは、統合され信頼できるデータとAIを用いて、後付けではなく中核となる設計原則として、製品にインテリジェンスを組み込む必要があります。
まず、データネイティブ・アプローチとは何か？
前提を整理したうえで、「データネイティブ」なSaaSプラットフォームとは何を指すのかを定義しておくことが重要です。データネイティブのアプローチでは、分析を追加機能として扱うのではなく、データとインテリジェンスを製品の中核に据えます。情報源、取引記録、顧客イベント、ログ、サードパーティのフィードといった異なるデータを、例えば レイクハウスのような単一のアーキテクチャに統合します。レイクハウスは、データレイクの柔軟性とデータウェアハウスのトランザクション信頼性を融合します。この統合レイヤーにより、パイプラインを重複させることなく、同一データセット上でBIと機械学習を実行でき、データ基盤を大幅に簡素化できます。
また、データネイティブ・プラットフォームはガバナンスも組み込み、Unity Catalog のようなツールを通じて、きめ細かなアクセス制御、データリネージ、監査を提供し、AI主導のインサイトの信頼性とコンプライアンスを確保します。要するに、データネイティブSaaSは、統合データとガバナンスを基盤に構築され、後付けで分析を追加するのではなく、ビジネスとともに適応するリアルタイムのインテリジェンスを実現します。
なぜ今日のSaaSアーキテクチャでは不十分なのか
業界全体のリーダーシップチームは、SaaSの最初の10年を支えたアーキテクチャでは、次の10年の要求に対応できないという同じ現実に直面しています。課題は表面的ではなく構造的です。
- 機能疲れ：モジュールやダッシュボードを追加して横方向に拡張すると、ユーザーのオンボーディングが遅くなり、利用定着率が低下する可能性があります。統合されたインテリジェンスがなければ、画面が増えるほどノイズが増えるだけです。
- データの断片化：多くのSaaS製品はいまだに、運用データベース、分析ツール、データウェアハウスを別々に利用しています。Databricksのレイクハウスアーキテクチャは、データレイクの柔軟性とデータウェアハウスの管理機能およびACIDトランザクションを組み合わせることでこれを解決し、すべてのデータに対してBIと機械学習を可能にします。単一のアーキテクチャにより、統合、ストレージ、処理、ガバナンス、分析が簡素化され、複数システム間でデータを複製する必要がなくなります。
- 信頼とガバナンスのギャップ：AIに対する顧客の信頼は低下しています。AIを倫理的に利用すると企業を信頼している顧客は42%にとどまり、71%は人間がAIの出力を検証すべきだと考えています。Unity Catalogのような統合ガバナンスフレームワークは、きめ細かなアクセス制御と監査証跡を備えた集中型カタログを提供し、データの安全性、信頼性、コンプライアンスを確保します。
マッキンゼーの最新グローバル調査でも、高い成果を上げるAI導入企業は、単に機能を追加するのではなくワークフローを再設計していることが示されています。彼らは、 約3倍、個々のワークフローを根本的に再設計したと報告する可能性が高く、コスト削減を超えた成長やイノベーションの目標を追求することも少なくありません。
新たな要請：「データネイティブ」とは何を意味するのか？
要請は明確になりました。インテリジェンスが中核の価値提案でなければなりません。市場はもはやUIの洗練度を評価していませんが、人手を介さずにシグナルを解釈し、結果を予測し、行動を導けるプラットフォームは評価しています。
データネイティブ化には、3つの戦略的コミットメントが必要です。
- インテリジェンスを組み込む：AIエージェントは中核ワークフローに織り込むべきです。ガートナーは、自律型またはエージェント型システムが2028年までに日常業務の意思決定の少なくとも15%を担うと見ています。これには、ユーザーが解釈しなければならないダッシュボードではなく、ユーザーのワークフロー内に推奨と自動アクションが現れるよう、プロセスを再設計することが求められます。
- データ基盤を統合する：断片化したデータエコシステムは、信頼できるインテリジェンスを妨げます。レイクハウスは構造化・非構造化データを統合し、同一データセットでBIとMLのユースケースの双方に対応できます。Delta LakeはACIDトランザクションとスキーマ強制を提供し、Unity Catalogはきめ細かなアクセス制御とともに、データおよびAI資産を単一ビューで提供します。
- ガバナンスを製品に組み込む：信頼は今や競争上の差別化要因です。顧客は自社データを守ろうとしており、AIが関与しているかどうかを知りたがっています。ガバナンスは初日から戦略の一部であるべきで、説明可能性、監査、コンプライアンスを確保する必要があります。
インテリジェンスのためのDatabricks基盤
この要請を実行するには、SaaS企業には、最新のインテリジェンス・ワークフローを大規模に支えられるデータおよびAIプラットフォームが必要です。Databricksは、エンジニアリング、分析、ガバナンス、機械学習を単一の統合プラットフォームに集約することで、この能力を提供します。
では、なぜDatabricksなのか？
DatabricksのData Intelligence Platformは、データエンジニアリング、分析、ガバナンス、機械学習を統合するレイクハウスアーキテクチャ上に構築されています。データレイクの柔軟性とデータウェアハウスの管理機能を組み合わせることで、同一データ上でBIとMLを実行でき、統合、ストレージ、処理、ガバナンス、共有を一つのアーキテクチャで提供します。Delta LakeはACIDトランザクションとタイムトラベルにより一貫したデータアクセスを確保し、Unity Catalogはきめ細かなアクセス制御、データリネージ、監査機能を備えた集中型ガバナンスを提供します。ネイティブのストリーミング対応により、別途メッセージングツールを用意することなくリアルタイムのインテリジェンスを実現できます。
リーダーは、レイクハウスモデルが単なるアーキテクチャ上の好みではなく、ビジネスを前進させる要因であることをますます認識しています。データネイティブアーキテクチャの上に構築することで、SaaS組織は受動的な姿勢から能動的な姿勢へ移行できます。ガートナーは、 エージェント型AIを2025年のトップ戦略テクノロジートレンドの一つに挙げ、自律的なエージェント機能に向けて構築する企業が市場カテゴリを根本的に再形成すると指摘しています。
インテリジェンス・ファーストのSaaSとは
SaaSプラットフォームがデータネイティブになると、ユーザー体験は進化します。ダッシュボードを提示する代わりに、製品が推奨を提示し、定型作業を自動化します。例えばAIは、テレメトリを監視して障害を予測し保守をスケジュールしたり、ユーザー行動を分析して次に取るべき最適なアクションを提案したりできます。
顧客はパーソナライズを評価します。インテリジェンス主導の体験を提供するには、データを責任ある形で活用し、ニーズを先回りして行動を導くことが必要です。製品が勝つのは、ユーザーの作業を速くするからではなく、ユーザーの思考を速め、より良い意思決定を支援するからです。
SourceFuseと進めるモダナイゼーション
インテリジェンスネイティブなアーキテクチャへの移行には、複雑性を乗り越え、リスクを低減できるモダナイゼーションパートナーが必要です。SourceFuseは、Databricksを基盤とした体系的なアプローチにより、SaaSリーダーの移行を支援します。Databricksパートナーとして、SourceFuseは以下を提供します。
- レイクハウス移行とモダナイゼーション：現行アーキテクチャの評価と、すべてのデータソースを統合するDatabricksレイクハウスの実装。これには、ACIDトランザクションとスキーマ強制を備えたDelta Lakeテーブルの構築が含まれます。
- ストリーミングとリアルタイムパイプライン：Databricksのストリーミング機能を活用し、低遅延の分析とAIを支えるリアルタイム処理の取り込みパイプラインを設計します。
- Unity Catalogによるガバナンス：Unity Catalogを実装し、すべてのデータおよびAI資産を単一ビューで可視化し、きめ細かなアクセス制御と監査を提供します。これによりコンプライアンスを確保し、顧客の信頼を構築します。
- 組み込み型AIワークフロー：AIモデルとエージェント型機能をSaaSアプリケーションに直接統合し、推奨と自動化が別個のダッシュボードではなくユーザーのワークフロー内で行われるようにします。DatabricksのMLflowおよびエージェント型AI機能を活用し、SourceFuseは継続的に学習・適応するAIネイティブアプリケーションの構築を支援します。
この体系的なアプローチにより、SourceFuseはリスクを低減し、価値実現までの時間を短縮します。孤立したAI実験を行うのではなく、組織は再現可能なモダナイゼーションフレームワークを採用し、インテリジェンスネイティブな製品へと結実させることができます。
結論
SaaSの次の時代を定義するのは、機能数ではなく、アプリケーションに組み込まれたインテリジェンスです。高い成果を上げる企業はワークフローを再設計し、データ基盤を統合しており、顧客はパーソナライズされ信頼できる体験を提供するブランドを評価しています。Databricksのレイクハウスとガバナンス機能を基盤にすることで、SaaSプロバイダーはそれらの体験を大規模に提供できます。SourceFuseのモダナイゼーションフレームワークにより、組織は実験から本番運用へ移行し、継続的に進化するAIネイティブ製品を創出できます。
