SaaSからエージェントへ：インフラの転換

20年間、SaaSはエンタープライズソフトウェアを定義してきました。すべてのビジネスプロセスが独自のプラットフォームを持ちました。CRM、アナリティクス、プロジェクト管理、コミュニケーション。統合自体が一つの産業になりました。

しかし、このモデルは崩壊しつつあります。

兆候はあらゆるところに

Sam Altman predicts Sam Altmanは「SaaSのファストファッション時代に突入している」と予測しています。エージェントが完璧にフィットするアプリを数秒で生成する時代です。Lovable、V0、Cursorのようなツールは、SaaSダッシュボードを設定するよりも速く本番対応のアプリケーションをコーディングできます。

アプリが使い捨てになると、サブスクリプションソフトウェアは時代遅れになります。

あなたの企業はすでにこの緊張を感じているはずです。ワークフローを自動化するためにAIエージェントに投資しましたが、壁にぶつかっています。MITの報告によると、エンタープライズAIパイロットの95%が失敗しています。AIの能力が不足しているからではなく、自律システム向けに構築されていないインフラのためです。MIT reports 95% of enterprise AI pilots fail—not because the AI isn't capable, but because the infrastructure wasn't built for autonomous systems.

SaaSはダッシュボードをクリックする人間向けに構築されました。エージェントには異なるものが必要です。

自律性を阻むインフラギャップ

問題はエージェントではありません。エージェントが構築されている基盤にあります。

SaaS時代の統合とは：

このアプローチがエージェントで失敗する理由：

結果：タスクあたり平均12秒のレイテンシ。成功率67%。アシスタントとして機能するエージェントで、ビルダーとしてではありません。

エージェントが本当に必要とするもの

答えはより良い統合ではありません。異なるインフラです。

コーディングエージェントを見てください。スタンフォードのAIインデックスレポートによると、ベンチマークで4%から70%以上の成功率に向上しました。ビジネスエージェントが苦戦しているのと同じAIモデルを使用しています。違いは何でしょうか？Stanford's AI Index Report, they've improved from 4% to over 70% success rates on benchmarks, using the same AI models that business agents struggle with. What's the difference?

コーディングエージェントにとって、コードはメモリです。

コードはファイルシステムに存在します。エージェントがすでに習得しているツールです。すべてのフォルダ、ファイル、関数が、作業がどのように行われるかの生きたマップを形成します。エージェントは階層を見て、依存関係を追跡し、構造から直接意図を理解します。

ランタイムでAPIを横断しません。コールドスタートしません。蓄積する共有の作業成果物の上に構築します。

ビジネスエージェントも同じアーキテクチャを必要としています。

Memory Cloudインフラレイヤー

ここでMemory Cloudが登場します。データと自律システムの間のインフラレイヤーです。

何が変わるか：

企業が移行を進める方法

結果：コスト削減、実行の高速化、そしてビジネスに合わせて実際に適応するシステム。ビジネスがシステムに適応するのではありません。

移行はメモリから始まる

明日SaaSスタックをすべて撤去する必要はありません。しかし、エージェントが本来の方法で動作できるインフラが必要です。永続的なメモリ、本物の自律性、互いの作業を積み重ねる能力を持つインフラです。

SaaS時代は統合プラットフォームを生み出しました。

エージェント時代にはメモリインフラが必要です。

それが私たちがLazarusで構築しているものです。