1月、Claude Codeの流行がSaaS終焉論を呼び込み、ソフトウェア関連株は1日で約3,000億ドル蒸発しました。テクノロジー作家のJoan Westenbergはその後、「パンのパラドックス（パンの逆説）」で次のように応じました。アメリカでは毎日、約1,000万本のプレッツェル（焼成済みパン）が買い占められる。パン焼き機は100ドル未満で、レシピは長年共有されているにもかかわらず、自家製の隠れたコストが外注需要を持続させており、企業がSaaSを調達する場合も同じ論理に従うのです。
パンのパラドックスの歴史的土台：五千年にわたる商業ベーカリーのサプライチェーンの持続性
Joan Westenbergはエッセイの中で、商業ベーカリーの歴史をさかのぼります。商業的なベーキングは紀元前3,000年まで遡ることができます。古代エジプト人はナイル川沿いで商業ベーカリーを営んでおり、ローマ時代には商業パン職人のギルドが専門分業、獣力とパン焼き機、そして都市への配送体系を構築し、数十万人の住民が自分で焼く必要がなくなりました。12世紀のロンドンでは王室の特許を持つパン職人ギルドが存在し、1928年にはOtto Rohwedderが商用スライサーを発明、1961年のChorleywood製法によって焼成時間は数分に圧縮されました。
今日、アメリカは年間約2,100万トンのパン製品を消費しており、毎日も約1,000万本のプレッツェル（焼成済みパン）を買い占めています。Westenbergは、経済学の「make-or-buy（自作か外注か）」の枠組みに基づくと、多くの人が「自分で作る」際の隠れたコストを過小評価していると指摘します。材料の準備、操作、待ち時間、そして清掃——それぞれの工程は単体では小さく見えても、長期にわたって繰り返すことで明確なコスト差になります。これは、自家製では商業ベーカリー産業を消し去れないことの核心的な理由です。
AIコードのセキュリティコストと、SaaS調達の実態
企業がAIを使って自社でシステムを構築する場合、定量化できる隠れたコストに直面します。関連研究によれば、AIが生成するコードの重大な欠陥の数は、人間が書く場合の約1.7倍です。資安上の「穴（破口）」のリスクは、手作業の開発よりも高くなります。また、重要人材が離職した後に起きる、自社システムの可読性が失われ無人で維持できなくなる問題も、元の論文中で具体的なリスクとして挙げられています。
SaaS調達市場の実際の動きと照らし合わせると、Gartnerは最近の企業のSaaS更新（リニューアル）の増加幅が、概ね10%〜20%の範囲に収まっていることを観察しています。これは大半のCIOの予算成長率より高いものの、買い手が大規模に離脱しているわけではありません。Avenirが2026年1月に公表したレポートでは、63%の企業の調達側が、生成式AIによって既存のソフトウェア提供業者が恩恵を受けると見込んでおり、8%のみが提供業者が不利になると考えています。これらのデータはいずれも、市場がSaaSベンダーのAI進化に対して、代替の脅威に対する評価よりも高い信頼を置いていることを示しています。
Klarnaの事例と薄いプロダクトの境界：企業SaaSの置き換えの実際
「AIの自作がSaaSに勝つ」ケースとして頻繁に引用されるKlarnaの実際の戦略は、AIでゼロから完全な代替システムを自社構築するのではなく、別のSaaSの組み合わせでSalesforceを置き換えることです。Klarna傘下のチームは現在も、Salesforce傘下のSlackを使っています。これは企業のSaaS置き換えが、多くの場合「サイド方向のプラットフォーム切り替え」であり、SaaSのエコシステムから脱出するものではないことを示しています。
Westenbergは議論の中で、2種類のSaaS製品の違いを分けています。深い統合、専用データ、法規認証、何年にもわたる業務ロジック、そして協業パートナーのエコシステムを備えたSaaSプラットフォームは、商業ベーカリーの産業複合体に対応し、そのサプライチェーンのロジックは、AIによってコードコストが下がっても変わりません。一方で、AIで一言のプロンプトによりコピーできる単一機能（例：PDF変換、自動会議メモ）をサブスク料金の課金ポイントとする「薄いプロダクト」には、それ自体が存在する理由として、高額なソフトウェア開発が成り立つ市場環境への依存がもともとある、とWestenbergは述べています。深い統合を持つSaaSプラットフォームとは別カテゴリだということです。
よくある質問
「パンのパラドックス」の論点の核心は何ですか？
テクノロジー作家のJoan Westenbergは「パンのパラドックス」で説明します。パン焼き機が100ドル未満で、レシピが5000年にわたって共有されているにもかかわらず、アメリカ人は毎日約1,000万本の焼成済みパンを買い求めます。それは「自家製の隠れたコスト」が深刻に過小評価されているからです。彼女はこの考え方を企業のSaaS調達に例えています。AIで自社システムを構築する場合の実際のコスト（保守、セキュリティ上の欠陥、人員の流動後に可読性が失われることなど）は、しばしば過小評価されがちです。
AI生成コードの資安リスクに具体的なデータはありますか？
関連研究によれば、AI生成コードの重大な欠陥の数は、人間が書く場合の約1.7倍です。Gartnerは、AIコードが普及した後でも、企業のSaaS更新（リニューアル）の上昇幅が依然として10%〜20%にとどまっていることを観察しています。また、Avenirが2026年1月に公表したレポートでは、63%の企業の調達側が、SaaSベンダーがAIによって恩恵を受けると見込んでいることが示されています。
Klarna「SaaSを置き換える」ための実際の戦略は何ですか？
報道によれば、Klarnaの実際のやり方は、AIでゼロから完全なシステムを自社構築するのではなく、別のSaaSの組み合わせでSalesforceを置き換えることです。傘下チームはいまも、Salesforce傘下のSlackを使っており、「横方向のプラットフォーム置き換え」であって、SaaSのエコシステムから離脱するものではありません。
