企業がAI SaaSプロダクトを構築する方法

多くのSaaSプロダクトは、ユーザーが自分のやりたいことを既に分かっている前提で作られてきました。ダッシュボードを開き、いくつかのメニューをクリックして作業を始める。構造化され、予測可能——しかし少し古臭い。

AIはそれを変えています。派手な機能ではなく、より本質的な部分——リアルタイムで適応し、意図を理解し、ユーザーに合わせて自らを変化させるソフトウェアによって。単なる“自動化”ではなく、認識された行動です。

遠くを見る必要はありません。かつて台本通りに動いていたエンタープライズチャットボットが、今では回答を提示し、アクションを実行し、サポートフロー全体でコンテキストを保持できるようになりました——人間の介入なしで。

この変化はチャットだけにとどまりません。ユーザーの執筆、学習、オンボーディング、分析、構築の方法にも現れています。SaaSを特徴づけていた静的なワークフローは、静かによりスマートなものへと置き換わりつつあります。

何が変わっているのか——そしてそれが次世代ソフトウェアにとって何を意味するのか、詳しく見ていきましょう。

AI SaaSとは？

AI SaaS（人工知能を活用したサービスとしてのソフトウェア）は、AI機能をコアのユーザー体験に直接組み込んだクラウド型ソフトウェアです。自然言語入力、生成的な応答、パーソナライズされたフロー、適応型インターフェースなどが含まれます。

違いは技術面だけでなく、行動面にもあります。AI SaaSでは、プロダクトは指示を待ちません。予測を行い、アクションを提示し、ユーザーの意図に合わせて体験を形作ります。

この微妙な変化が、価値の提供方法を根本から変えます。ユーザーにツールを渡すのではなく、AI SaaSはユーザーが求める前に結果を提供します。だからこそ、従来のSaaS設計やオンボーディング、UXの手法が時代遅れに感じられるのです。

Grammarly、Duolingo、Notionのようなツールは、単にAIを追加しているのではなく、プロダクト体験そのものをAI中心に再設計しています。

従来型SaaSとAI SaaSの違い

AIはSaaSを置き換えるのではなく、形を変えています。変化の本質は機能だけでなく、ユーザーがプロダクトとどう関わり、何を期待するかにあります。

従来型SaaSは構造化され、ルールベースです。ユーザーは決まったフローに従い、予測可能なボタンをクリックし、フォームに入力します。プロダクトは入力に反応するだけです。

AI SaaSはこのモデルを根本から覆します。ユーザーは手順を飛ばし、質問を入力し、プロダクトが意図を理解することを期待します。もはやフローを設計するのではなく、解釈し、適応し、リアルタイムで応答するシステムを構築することが求められます。

プロダクトチームにとっては、コアとなる原則の見直しが必要です。

• 直線的なユーザー体験から、自由度の高い入力へ
• 静的なドキュメントから、ライブでの情報取得へ
• インターフェースは受動的から能動的へ進化

その結果、生まれるのはアウトカム重視、コンテキスト認識、動的な新しいプロダクトロジックです。

何が変わっているのかを理解するには、両者のモデルを並べて比較し、それぞれがユーザー体験にどう影響するかを見るのが有効です。

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SaaSプロダクトを提供すること自体は変わりませんが、ユーザーの期待は新しくなっています。ユーザーは案内されることを望んでいません。理解されることを求めており、AIはそれを実現します。

AIがSaaSプロダクトを変革している実例

すべてのSaaSプロダクトにAIが必要なわけではありませんが、うまく活用しているチームにとって、大規模言語モデル（LLM）はこれまで実現できなかった体験を解放しています。

SaaSにおけるAIは、チャットインターフェースや自動補完を超えています。最良の実装では、AIエージェントがプロダクト内部で動作し、ユーザー入力を推論し、過去のやり取りからコンテキストを取得し、非常にパーソナライズされた応答を生成します。

ここでは、LLMが既に本番SaaSで活躍している2つの分野を紹介します。

実際のUI内での構造化出力生成

最もインパクトのあるAI機能の中には、コンテンツを生成するのではなく、構造を生成し、それを基に構築できるものがあります。

Excalidraw AIはその好例です。希望するフロー——「ユーザーがサインアップし、メール認証を経てダッシュボードに到達する」——を説明すると、AIがそれに合ったMermaid.jsコードを生成します。ダイアグラムは即座にアプリ内に表示され、自由に編集可能です。ゼロから始めるのではなく、ユースケースに合ったスマートで構造化されたベースが得られます。

これは静的なグラフィックではありません。思考するコードが、操作可能なビジュアルワークフローへと変換されています。

他のツールも同様の取り組みをしています——例えばUizardはプロンプトからUIレイアウトを生成し、RetoolではAIがユーザーの目的に応じてフロントエンドやバックエンドクエリを自動設定します。

これらすべてのケースで、LLMは単にユーザーの作業を早めるだけでなく、プロダクトのネイティブ言語でアウトプットを生成しています。

ワークフローに組み込まれた意思決定支援エージェント

多くのSaaSツールは、ユーザーが次に何をすべきか分かっている前提です。AIはそれを変えています。

今では、プロジェクトや課題、ドキュメントの現状を読み取り、次のアクションを提案できるエージェントが組み込まれています。

Linearでは、AIがバグや課題を要約し、重大度や頻度、ブロッカーの有無に基づいて優先順位付けを提案します。単なるチケットの要約ではなく、緊急度を解釈し、チームに行動を促します。これは、垂直型AIエージェントとして、部門間の橋渡し役を果たしています。

Asana AIもプロジェクトデータで同様のことを行っています。停滞しているタスクや担当者のミスマッチ、スケジュールの遅れを検知し、作業のバランスを取るための更新を静かに提案します。

このタイプのエージェントはコンテンツを生成しません。システム内のシグナル——タスクの進捗や割り当て、入力——を読み取り、作業の方向性を変える小さな有用なアクションを実行します。

ユーザーに合わせて適応するAIネイティブなオンボーディング

多くのオンボーディングフローは静的です——いくつかの案内クリックやチェックリスト程度。しかしLLMによって、ユーザーがやりたいことを起点に、その周りを構築することが可能になっています。

Codaでは、オンボーディングが会話のように感じられます。やりたいこと——チームのオフサイト計画、クライアント納品物の管理、習慣の記録——を説明すると、AIが作業スペースの土台を自動で作成します。テーブルやボタン、数式などが最初から用意されています。

Guiddeは異なるアプローチを取っています。プロダクトのメタデータとAIを活用し、入力内容に基づいてアプリ内ウォークスルーを自動生成します。必要なガイドの種類を伝えるだけで、フローが作成されます——手動キャプチャは不要です。

かつてはツアーだったものが、今ではスタートダッシュになっています。

ユーザーは意図を持って現れ、プロダクトは構造で応えます。

構造化出力から適応型オンボーディングまで、ここで紹介したすべてのユースケースは、自然言語、コンテキスト、記憶、動的出力を扱えるインフラに支えられています。これらのツールの一部は裏側で動作し、他はプロダクトスタックに直接組み込まれています。

AIネイティブSaaSを支える最も重要なプラットフォームを見ていきましょう——エージェントの構築、RAGパイプラインの管理、入力の構造化、LLMの実ワークフローへの統合を支援するものです。

AI搭載SaaSプロダクト構築に役立つ主要7ツール

1. Botpress

Botpressは、単なる質問応答以上のことが必要なエージェントを構築したいときに選ばれるプラットフォームです。AIの挙動を本当にコントロールしたいチーム向けに設計されており、ロジック、メモリ、アクションフロー、多チャネル展開を1つにまとめています。

あらゆるバックエンドと接続でき、会話のターン間でコンテキストを渡し、API呼び出しや実際のアクションも同じ会話内で処理できます。チャットが単なる応答ではなく、行動を促す必要がある場面で特に強力です。ユーザーのオンボーディング、訪問予約、社内業務の処理、サポートの振り分けなど、Botpressならシームレスに実現できます。

このプラットフォームはWebだけでなく、WhatsAppやTelegramなどのプラットフォーム、カスタムSDKにも標準対応しているため、エージェントをユーザーのいる場所に展開できます。

主な特徴:

• ロジック、メモリ、APIアクションを完全に制御可能
• テスト、分析、バージョン管理のための内蔵ツール
• マルチチャネル対応（Web、WhatsApp、Slack、カスタム）
• ライブエージェントへの引き継ぎ、フォールバックフロー、カスタムUIウィジェットも簡単

料金：

• 無料プラン：月額$0（AIクレジット$5付き）
• Plus：月額89ドル — ライブエージェントへの引き継ぎと分析機能を含む
• Team：月額495ドル — ロール管理、SSO、コラボレーション機能を追加
• エンタープライズ：大規模またはコンプライアンス重視のチーム向けのカスタム価格設定

2. LangChain

LangChainは、チャット以外のAI機能（プランニングエージェント、社内コパイロット、分析説明など）の基盤となるフレームワークです。柔軟かつモジュール式で、開発者がLLMをツールやAPI、メモリと明確に連携できる仕組みを提供します。

この柔軟性にはトレードオフもあります。LangChainはSDK中心で、オーケストレーションやデバッグの多くはPythonやJavaScriptの深い部分で行われます。ノーコードビルダーのLangFlowも登場しましたが、まだ初期段階で、コアSDKほどの完成度や安定性はありません。

それでも、エージェントの思考・計画・行動を完全に制御したい場合、多くの人がこのツールを選びます。

主な特徴:

• ツール利用、プランニング、メモリに対応したエージェントフレームワーク
• OpenAI関数、RAGパイプライン、ベクトル検索をネイティブサポート
• ワークフローや推論ステップを連結できるモジュール設計
• ほとんどのAPI、ベクトルDB、ドキュメントローダーと連携可能

料金：

• LangChain OSS：無料・オープンソース
• LangSmith（デバッグ＋モニタリング）：現在は無料、今後は利用量に応じた課金予定

3. Pinecone

Pineconeは、ほぼすべての本番RAGシステムで使われているベクトルデータベースです。その理由は明確で、高速・スケーラブルで、高次元データの保存・取得が簡単にできます。サポートチケットや社内ドキュメント、構造化ナレッジのインデックス化など、Pineconeなら関連コンテキストをLLMワークフローに簡単に組み込めます。

新しくリリースされたPinecone Assistantで、さらに簡単になりました。チャンク化、埋め込み、検索を裏側で自動処理し、インフラ管理なしでデータ対応エージェントや検索機能を構築できます。

単体で使うことは少ないですが、高速かつフィルタリングされた検索が重要な場合、Pineconeは多くのチームが選ぶ選択肢です。LangChainやCohereと組み合わせれば、あらゆるRAGベースのアシスタントに信頼できる基盤を提供します。

主な特徴:

• 高速・本番運用向けのベクトル検索
• Pinecone Assistant（2025年）は検索の複雑さを抽象化
• メタデータフィルタ、マルチテナントインデックス、ハイブリッドスコアリング
• マネージドインフラ — ホスティングやチューニング不要

料金：

• Starter：最大500万ベクターまで無料
• Standard：利用量に応じた従量課金、柔軟なスケーリング
• エンタープライズ：専用のキャパシティとサポート

4. Cohere

Cohereは、高速かつ高品質な埋め込みの定番としてスタートし、今もその分野でトップです。しかしこの1年で、Rerank APIやホスト型Command Rモデルなどのツールにより、RAG（検索拡張生成）を支える幅広いプラットフォームへと進化しました。

Cohereが際立つのはRerank APIです。クエリとの一致度に基づいて検索結果を並べ替えられるため、20個の生データをLLMに渡す代わりに、本当に重要な3つだけを送信できます。その結果、応答が速くなり、トークン消費も減り、意図的で鋭い回答が得られます。

多言語対応、長文コンテキスト認識、埋め込み・検索・再ランクを一括管理できるホスト型スタックも利用可能で、ファインチューニング不要です。

Cohereは、モデルが見る情報の質を高めたいときに最適です。Rerank APIをPineconeのようなベクトルストアやLangChainのようなオーケストレーターと組み合わせれば、より短く、正確で説明しやすい回答が得られます。

主な特徴:

• Rerank v3.5による文脈認識型の鋭い回答選択
• 低遅延APIを備えたホスト型RAGスタック
• Pinecone、LangChain、LlamaIndexと高相性

料金：

• 埋め込み：月10万件まで無料
• Rerank：利用量に応じた従量課金（価格はお問い合わせください）

5. LlamaIndex

LlamaIndexは、「AIの性能は与えるデータ次第」という考えに基づいて作られています。PDFやWiki、データベース、スプレッドシートからデータを取得する場合、LlamaIndexを使えば、構造化・メタデータ付与・スマートなルーティングが可能です。

Pineconeがベクトル検索、Cohereが関連性の再ランク付けを担うのに対し、LlamaIndexはモデルに供給するパイプラインに特化しています。ソースをチャンク化・インデックス化し、ドキュメントのメタデータを管理し、構造や意図に基づいてクエリをルーティングします（単なるキーワードや埋め込みだけでなく）。

製品マニュアル、顧客データ、エンジニアリングログなど、ドメイン固有コンテンツに依存するAIプロダクトを構築するチームに特に有用です。こうした場面ではコンテキストが重要で、汎用的な検索では対応できません。

LlamaIndexはLangChainと重なる部分もありますが、データ準備とインデックス化により重点を置いており、エージェントの計画やツール利用は主目的ではありません。

主な特徴:

• 構造化・非構造化データのインデックス化パイプライン
• スマートなクエリルーティングとソース追跡
• Pinecone、Chroma、ローカルメモリストアと連携可能
• 高信頼な内部データアクセスが必要なエージェントと最適な組み合わせ

料金：

• Open Source：無料（MITライセンス）

6. Vercel AI

Vercel AI SDKは、AIを単なるチャットボットとしてではなく、製品の一部として組み込みたいチーム向けです。React、Svelte、Next.jsを使ってアプリ内に応答性の高いチャット型インターフェースを構築でき、ストリーミング応答、メモリ、外部ツール呼び出しも完全サポートしています。

Next.js開発チームが手掛けているため、フロントエンドの状態管理やUXに優れています。最新バージョンでは、MCP（Model Context Protocol）にも対応。これは、モデル入力・ツール利用・情報源の構造化標準で、APIがよりシンプルになり、カスタマイズやアシスタントの制御がしやすくなります。

ここでエージェント自体は構築しませんが、既存のエージェントを洗練された製品体験に変えるのに最適です。SDKはどんなフロントエンドスタックにもスムーズに組み込め、MCPやツール利用、ストリーミング対応で、ネイティブなAIインターフェースを実現できます。

主な特徴:

• AIインターフェースをReactやSvelteアプリに直接追加
• ストリーミング、チャット履歴、ツール連携、情報源の明示化に対応
• MCP対応で構造化・制御可能なモデル挙動を実現
• Next.js開発者による設計 — フロントエンドUXに最適化

料金：

• Open source SDK：無料
• Vercel hosting：利用量に応じた従量課金（計算リソース＋帯域幅）

7. Make

Makeは、SaaS製品のためのダクトテープのような存在です。特にAI統合の初期段階で役立ちます。これは、アプリ同士をつなぎ、ワークフローを自動化し、AIモデルも簡単に組み込めるビジュアルオートメーションプラットフォームです。ほとんどコードを書く必要はありません。

完全なバックエンドやオーケストレーションレイヤーがなくても、プロダクトチームがAIの挙動を素早くプロトタイプできる点が大きな強みです。例えば、チャットでユーザーがネガティブなフィードバックを送ったときにサポートのフォローアップを自動で行いたい場合はMakeを使います。OpenAIでそのメッセージを要約し、Hubspot CRMに記録したい場合もMakeで実現できます。

複雑なプランニングエージェントや高度なツール連携には向きませんが、AからB、BからCへとシンプルにつなげたい場合には、素早く柔軟に対応でき、使いやすいのが特徴です。AIを主軸としないプロダクトでも、裏側でインテリジェンスを組み込みたいときに特に便利です。

主な特徴:

• 数百種類のアプリ連携が用意されたビジュアルビルダー
• AIの出力（例：GPTによる要約→メール送信/CRM登録など）から簡単にアクションを実行可能
• OpenAIモジュールを標準搭載、HTTPやWebhookにも対応
• チーム運用、フィードバックループ、軽量な自動化に最適
  
  

料金：

• 無料： 月1,000オペレーション、2つのアクティブシナリオ
• Core： 月額$9 — 小規模チームや軽い利用向け
• Pro： 月額$16 — より多くの操作、スケジューリング、エラー処理が追加されます
• エンタープライズ： カスタム — 重要なフローを運用するチーム向け

SaaS製品にAIを組み込むためのベストプラクティス

AIを導入することは、単なる新機能の追加ではありません。多くの場合、プロダクトの根本的な仕組みそのものを変えることになります。ここで紹介するベストプラクティスは、本当に大切な「有用性」「明確さ」「ユーザーの信頼」に集中するための指針です。

1. AIを単なる追加機能ではなく、プロダクトの一部にする

AIは、コア体験を支える存在であるべきです。隅に浮かぶチャットウィンドウのように、切り離された機能だと使われません。

その代わり、ユーザーが日常的に使うワークフローの中にAIを組み込みましょう。LinearではAIが課題管理や優先順位付けをサポートし、Codaではユーザーの目的に合わせてテーブルやロジックを自動生成します。これらの機能は別物ではなく、プロダクトの一部として自然に溶け込んでいます。

まず、ユーザーがつまずく場面や作業が滞るポイントを特定しましょう。AIは、そうした瞬間をスムーズにするために使うべきです。単なる目新しさを狙うのではありません。

2. 入力だけでなく「意図」に基づいて設計する

LLMは、ユーザーが「なぜ」その行動を取るのかを理解したときに最も効果を発揮します。つまり、プロダクトは早い段階でユーザーの意図を把握し、それに合わせてフローを設計する必要があります。

Notion AIやDuolingo Maxのようなツールが役立つのは、単に反応するだけでなく、文脈や目的に応じて返答を調整しているからです。これは、UX設計でユーザーの意図を導き出し、学習できる構造になっているからこそ実現します。単なる入力だけに頼らない設計が重要です。

「ユーザーは何を達成したいのか？」を問い、その答えから設計を始めましょう。

3. ユーザーに可視性とコントロールを与える

AIは意思決定をサポートするものであり、ブラックボックスで勝手に決めるものではありません。ユーザーは、モデルが何をしているのか、どこから情報を得ているのか、どう挙動を調整できるのかを理解できる必要があります。

優れたAIインターフェースは、なぜその提案をしたのかを説明します。ユーザーが再試行や編集、別の選択肢を試せるようにします。これにより、ユーザーの信頼が高まり、自動化への過度な依存も防げます。

データソースを明示し、必要に応じてプロンプトのロジックも見せ、常に手動で上書きできる余地を残しましょう。

4. イレギュラーケースや失敗に備える

LLMは、必ずしも期待通りに動くとは限りません。文脈を見落としたり、曖昧な出力を返したり、指示を誤解することもあります。プロダクト側でその事態に備えておく必要があります。

ガードレールを設けましょう。不確かな応答には信頼度スコアを使って振り分けたり、他の大規模言語モデルや人間のサポートに切り替えられるようにします。そして何より、ユーザーがAIとどう関わっているかを記録し、どこで役立ち、どこに改善が必要かを学び続けましょう。

AIはプロダクトをより良くするためのものであり、予測不能にしてしまってはいけません。

5. まずは一つの強力なユースケースから始め、徐々に拡大する

最初からプロダクト全体をAI化する必要はありません。成功しているチームは、まず一つの機能やワークフローに絞り、ユーザーが毎日頼るレベルまで磨き上げています。

それはオンボーディング、ドキュメント検索、分析サマリー、タスク自動化など、どんな分野でも構いません。AIで摩擦を減らしたり、スピードを上げられる一箇所に集中し、十分に機能させてから拡大しましょう。

信頼できる強力な機能が、ユーザーの信頼を築きます。一度ユーザーが頼るようになれば、他のユースケースへの展開もずっと簡単になります。

今すぐ自社SaaSにAIを組み込もう

オンボーディング、サポート、社内ワークフローなど、SaaSプロダクトにリアルタイムのインテリジェンスを加えたいなら、単なるモデルだけでは不十分です。AIをプロダクトのロジックやユーザーの文脈、各種ツールとつなぐインフラが必要です。

そこでBotpressの出番です。Botpressは、単なるチャットを超えて、成果を生み出すAIエージェントを設計したいチームのために作られています。

自社APIとの連携、ナレッジソースの追加、メモリ管理、WhatsAppやWeb、カスタムアプリなど様々なチャネルへのデプロイも、すべて一つの場所で行えます。AIアシスタントの追加から、アプリ内に本格的なエージェントレイヤーを構築する場合まで対応可能です。

今すぐ構築を始めましょう — 無料です。

よくある質問

1. 現在AI SaaS導入に最適な業界はどこですか？

現在AI SaaS導入に最適な業界は、カスタマーサポート、医療、金融、教育、人事などです。これらの分野では、繰り返しのワークフロー自動化や自然言語理解によって効率が大きく向上します。すでに多くの予測可能な業務があり、高いROIが実現されています。

2. SaaS製品にAIを追加するには作り直しが必要ですか？

SaaS製品にAIを追加するために作り直す必要はありません。多くの企業は、既存インフラと連携できるAPIや統合ツールを使い、まずはスマート検索やチャットボットなど特定の機能にAIを組み込むことから始めています。

3. AIエージェントとチャットボットの違いは何ですか？

AIエージェントとチャットボットの違いは、チャットボットが静的な質問への回答を行うのに対し、AIエージェントは複数のステップを自律的に実行し、システムやAPIと連携してタスクを完了できる点です。

4. SaaSにAIを追加する際に避けるべき最大の失敗は何ですか？

SaaSにAIを追加する際に避けるべき最大の失敗は、明確なユースケースがないままAI機能をリリースすること、透明性やユーザーコントロールを無視すること、ユーザーの意図を正確に把握・理解できていないこと、実際のユーザーで有用性を検証する前にAIを拡大してしまうことです。

5. 製品にAIを追加するにはどのように始めればよいですか？

製品にAIを追加するには、まずパーソナライズされたオンボーディングやスマート検索など、インパクトが大きくリスクの低い一つの機能に集中しましょう。限定的なユーザーグループで展開し、課題を解決できているかを確認しながら改善し、段階的に拡大していくのが効果的です。