AI の理論には、2028 年までに CRM が AI エージェントになるというバージョンがあります。あなたの会計士は AI エージェントです。プロジェクト マネージャーは AI エージェントです。それぞれは、ユーザーが話しかける単一目的の製品であり、「ビジネス ソフトウェア」という概念全体が、ユーザーのデータにアクセスできる一連の LLM に統合されます。
私たちはそれが間違っているとは思っていません。右の最も高価なバージョンだと思います。
各 AI エージェント (CRM エージェント、サポート エージェント、財務エージェント) が独自のサブスクリプションである場合、バンドルされていない SaaS 環境を再構築したことになります。ただし、GPU コストとまったく新しいマーケティング予算がかかるため、すべての製品が高価になっています。 断片化の問題は AI によっても解消されません。それは複合化します。
実際のロック解除: モジュール間の操作。
ビジネス ソフトウェアに対して AI が行う興味深いことは、「質問して答えを得る」ことではありません。それは「手術を説明し、それが起こるのを観察する」ことです。
2 つのシナリオを比較します。
シナリオ A — サイロ化された AI: CRM には HubSpot の AI があります。あなたは、「今四半期にリスクのある取引を要約してください」と依頼します。それはそうです。役に立つ。次に、QuickBooks の AI に切り替えます。 「最後の請求書を支払っていない顧客は誰ですか?」と尋ねます。異なるシステム、異なるデータ、異なる AI には答えられません。
シナリオ B — 統合 AI: 1 つのデータ モデルを持つ 1 つのプラットフォームがあります。あなたは、「顧客が 30 日間期限を過ぎた請求書と未処理の重要なサポート チケットを持っている、今四半期のリスクのある取引を要約してください」と尋ねます。プラットフォームは 1 つのクエリで応答します。以前は午後に 1 日かかっていた作業が 5 分で完了し、CSV エクスポートが 3 回行われました。
断片化されたスタック内の AI は、各サイロに質問するためのより迅速な方法です。統合プラットフォームにおける AI は、これまで不可能だった操作を可能にします。
(A) に比べて (B) の経済的価値は非常に大きく、それはデータが 1 つの場所、1 つのスキーマに存在し、1 つの AI ランタイムからアクセスできるかどうかに完全に依存します。それが統合プラットフォームです。バンドルされていないスタックはたまたまそうではありません。
AI エージェントの理論はなぜ小規模で破綻するのか。
「すべての SaaS が AI エージェントになる」という理論は、顧客が内部データ インフラストラクチャとそれを接続するための予算を持っているエンタープライズ規模で機能します。 Snowflake と Looker、そしてそれらをフィードする 12 個の LLM。
オースティンにある 10 人の代理店ではそれは機能しません。彼らはデータウェアハウスを持っていません。彼らには統合エンジニアがいません。 HubSpot の AI エージェントは QuickBooks データについて知りませんし、それを教えるためのインフラストラクチャも持っていません。
ビジネス ソフトウェア顧客の大多数である SMB セグメントにとって、有用な AI への唯一の道は AIはすでに統合されたプラットフォームに組み込まれています。 AIが役立つためには統合が前提条件です。これがなければ、AI は小さなサイロ上の単なるチャット ウィンドウにすぎません。
私たちが自社の顧客ベースで見ているもの。
MewayzのAI機能（文書生成、画像生成、CRM活動のAI要約）の使い方はざっくり 20倍以上 同じ顧客が切り替える前に使用していたスタンドアロン ツールの同等の AI 機能よりも優れています。
なぜですか？私たちのAIが優れているからではありません。ボンネットの下はほぼ同じモデルです。それは、AIが顧客のビジネス全体をコンテキストとして把握しているからです。フォローアップ電子メールを生成すると、最後の取引が何であったかがわかります。プロジェクトの提案書を作成すると、何が引用されたかがわかります。チェックイン テンプレートを作成すると、最後のサポート チケットで何が約束されているかがわかります。
コンテキストは製品です。 AI は表面です。
エージェント層、 正直に言って。
Agentic AI はビジネス ソフトウェアのどこかに導入される予定です。私たちはそれを疑いません。問題は、それがどこで、どのような形をとるかです。
私たちの賭け: エージェントは、 内側 プラットフォームではなく、 として プラットフォーム。 CRM エージェントに登録しません。 Mewayz (または Notion や Zoho など) にサブスクライブすると、プラットフォームはすべてのデータにわたって動作するエージェントを公開します。
経済の論理は単純です。エージェントは、より多くのデータを持っているほど価値が高くなります。最も多くのモジュールが存在する場所には、最も多くのデータが存在します。統合されたデータを持つプラットフォームは、努力することなくエージェントの戦いに勝利します。
単一製品の AI エージェント (「AI CRM」、「AI 会計製品」) は、数十年にわたる機能の深さを備えた既存企業と AI だけで競争できるようになります。 そして 同じAIを埋め込もうとしています。このスタートアップは AI で約 12 か月間勝利を収めました。次に、既存の船舶が同等になります。その後、データ堀が再び存在します。
これは購入者にとって何を意味しますか。
2 つの実践的なポイント:
- AI を別の製品ラインとして購入しないでください。 現代のあらゆるプラットフォームにそれが組み込まれようとしています。 2026 年に「AI for HubSpot」に $30/月を支払うことは、2024 年に「HubSpot のダークモード」に $30/月を支払うのと同じくらい愚かに見えるでしょう。
- AI プロバイダーの前にデータ モデルに注意してください。 クリーンな統合データモデルを備えたプラットフォームは、断片化したスキーマに AI をボルトで固定するプラットフォームよりも、実質的に優れた AI 成果をもたらすでしょう。統合を選択します。 AIが続きます。
AI はスタックを置き換えません。それはスタックを、すでにその大部分を所有している人に向けて崩壊させます。