はてなキーワード: Saasとは
モダンとか言ってるのスゲェなって思いました
こういう人の方が向いてるのかもね
ネットで見る謎の人C「社内のファイルサーバーのSharePointは移行終わってるよ」 ← うんうん
ネットで見る謎の人C「社内システムの認証基盤はAAD使ってるよ」 ← うんうん
ネットで見る謎の人C「まだAADに完全移行はできていないけど、全端末Intuneで管理してるよ」 ← うんうん
ネットで見る謎の人C「条件付きアクセスの運用も始まってるよ」 ← うんうん
ネットで見る謎の人C「M365Apps を社外で使うにはVPNが必要」 ←？！ 🫨
三井住友FGとソフトバンクがタッグ OliveとPayPay連携
（中略）
このニュースにある、「決済データを用いたビジネス」とは具体的に何であると考えられるか？
PayPay・Oliveの決済額とSoftBankの人流データを重ね、時間帯別の来訪・購買ヒートマップを作成。
小売や飲食チェーンに「どの街区のどの通りに出せば売上が最大化できるか」をレポートとして販売するサービス。ニュースでは「人流データと組み合わせて加盟店に新規出店を提案」と述べられています。 
PayPayは既に購買履歴ベースのクーポン機能を持ちます。決済データを属性・訪店頻度でセグメントし、PayPayアプリやLINEヤフー広告に高精度クーポンを配信し、費用は成果報酬型で加盟店から徴収するモデルが想定されます。 
三井住友カードが提供する決済データ分析サービス「Custella」にPayPayのコード決済データを統合。業種別・商圏別の売上推計、競合比較、需要予測をダッシュボードで提供し、月額課金する形です。 
両社の決済履歴を横串で評価し、与信の薄い若年層にも小口ローンやBNPL（後払い）枠を動的に付与。PayPay残高・Oliveクレジットをまたぐ「一体型与信」の開発余地があります。
※具体的な商品発表はまだありませんが、決済データは与信モデルの代表的な入力変数です。
SoftBankが提供するAI需要予測（例：サキミル）に決済実績を取り込み、店舗の日別来客・売上を14日先まで予測。発注量やシフトを最適化するサブスクリプションサービスとして展開可能です。 
生成AIと決済データを組み合わせ、カード紛失・加盟店問い合わせなどの意図を判定し、利用状況に応じた回答や不正検知アラートを自動で返すコールセンターBPO。ニュースでも「事務やコールセンター業務の自動化」が挙げられています。 
要するに「決済データを用いたビジネス」とは、データそのものを売るのではなく、 位置データと購買履歴を掛け合わせて“意思決定・販促・与信”を支援するB2Bサービス群 を指す可能性が高い、ということです。
結局バックグラウンド次第なだけでは
テトリスとかTODOばかり作る人は実証レベルのものを作るだけの知識が足りてないしそこをLLMで補おうともしないだけ
そのあたり含めて記事化する人がいればまた変わってきそうだけど
AI Coding はテトリスしか作れないという人は、Vibe Coding 提唱者 Andrej Karpathy氏が Vibe Coding だけでユーザー認証＋課金＋サブスクできるSaaSなAIメニューサービスを作って実運用までしてしまった事実を知らなさそうである。— null-sensei | LLM 無職 | Manus Fellow (@GOROman) May 4, 2025
数字的な規模感
└ https://gijiroku.ai から自主的に利用者が登録課金したフロー
└ 自社営業マンがウェブLPから見積依頼を受領してからの獲得フロー
└ 販売代理店（大塚商会など）が営業して獲得してきた場合のフロー
└ 販売店（Zyxなど）にバルク買いしてもらったアカウントを発行/請求するフロー
圧倒的に販売店フローがでかいです。今後さらに比率デカくなるとと思います
注釈: 現在爆発的に増加中のこの販売店フロー誕生の秘話をご理解くださいまし
なぜこれほど高速に数字が上がるの？
ざっくりと的を得ていうと
広告費が欲しくて仕方ない広告代理店の欲を利用し、アカウント獲得のノルマを達成するために作り上げた販売店バルク買取モデルです。
スライド 3/12: プロモーション施策を”確実”に数字が上がるには？
どこの会社も同じような提案をぶつけてきた。どこも受注が欲しくて仕方ないが提案内容は横並び。（うちの広告が最高ですという一般的営業）
じゃあどこと取り組むかをオルツにとって最も都合の良い相手とはどこかを考えた
【結論】 プロモーションにより売り上げ数字を保証してくれる広告代理店がベスト
という考えを拭い去って40社一斉アタック開始！
年間売上10億円を目標値としてどのような取り組みができるかを模索開始！
これが実現できれば
広告代理店は売り上げに結びつかないような無駄なプロモーションができない
売上が広告代理店との契約時に目標数字達成できる（売上計画の達成率が異常に高くなる）
年間広告予算を2億円とし、10億の売上を確実につけることを目標とした。
（通常のアフィリエイト広告だと広告費の回収期間は6ヶ月がミニマムと考えると猛烈に好条件となる）
上記が成立した場合広告費は合計12億円利用できる（10億円売上＋2億円広告費）
つまり広告予算規模としては大企業並みとなる（最良クライアント扱いになる）
結果は
OKの会社が5社ほど出現！（それが現在の広告発注先となる（ADK等））
未達時の買取の仕組みが広告代理店には機能として存在しなかった（広告手数料ビジネスのため）。
そのため協力会社を探し当てる
ノルマ未達時には、ADKが販売店(Zyxなど)に（買取を）委託。
販売店にてオルツからノルマ分のライセンス買取（これをバルク売と読んでいる）
というフローとなった。
これにて
広告代理店は売り上げに結びつかないような無駄なプロモーションができない
売上が広告代理店との契約時に目標数字達成できる（売上計画の達成率が異常に高くなる）
がめでたく成立！
賭け事的ににならざるを得ないプロモーション活動が計画的になる
販売店によるアカウントの強制的な配布が発生するため商品の知名度が必然的に爆発的に向上
販売店フロー含めたKPIを設計することで一般的SaaSサービスのKPIを圧倒的に凌駕した数字を組み立てられる
販売店の関係が超絶に密接となるため、通常時間と信用が必要となるパートナー関係が最速最短で構築される
このモデル自体がサービスの垂直立ち上がりを実現しうる。そのため以降のサービスもこの手法を使えば垂直立ち上がりが可能
(図解：altがADKに広告出稿(1.2億)し、ADKは売上目標(1.5億)達成のため活動。未達分(-3000万)はADKが販売店Zyxに買取委託。Zyxはaltからアカウント買取(+1000万)し、エンドユーザーへ配布するフロー)
最大のリスクは広告費と売上が連動しているため、利益化に転じるのには時間がかかる
（利益化に転じる要素はアカウント流布により知名度が向上し自然流入が増加すること。）
（当初は本取引は20%の支出を予定していたが販売店との交渉により現在は10%以内に。2022年度は5%以内に抑えることに成功。）
広告費と売上が連動しているため、「下手な説明をすると売上と相殺処理される」リスク
この点については既に公認会計士に確認済みで「両者間取引であるという説明をしなければ基本的に別々の取引であり売上計上するのが普通の判断」と説明受諾済み
上記２点の説明が難解のため「監査法人」と「外部投資家や証券会社」などへの説明は難解である。
また頭の硬い人には悪い印象を持たれるため本件の全体像は社内でも限定した人にのみの公開としている。
月次で大きな金銭が両者で動くためキャッシュリスクが持続的に内在
あくまでこれは一時的アイディアにすぎません。一緒に考えていただき本来のこのモデルの魅力を弱点を包括して説明できればと思ってます。
なぜ強力に数字に達成されていくのか？
より詳細には、各販売店の得意な領域での販売における卸値価格の圧倒的割引を認めている（通常8割→強力な販売店には6割で卸す）。（※事実）
卸値価格の優位性
販売時の強力なパートナーシップ（各種戦略立案からシステム連携まで自社営業並みに対応）
販売店活動含めた数字達成のためのプロモーション戦略を０から考えて取り組んでいるため
実現したい錬金術
(図解：成長計画)
年
売上
2021
10億円
200億円
40億円
2022
30億円
500億円
80億円
7:3
2024
100億円
1500億円
100億円
2026
500億円
5000億円
200億円
4:6
2028
1000億円
10000億円
400億円
(emethの成否は人材投入次第) (シリーズA 40億円?)
ものすごいざっくりですが
上記のような資金調達と企業価値と売上のサイクルを構築して1兆円を最速で実現したい
appendix
目的：
課題：
現状整理：
広告代理店と販売代理店は別々に契約しており、かつ販売代理店の契約にはノルマ未達の際の買取に関する記載がない。
そのため、それぞれの代理店とは独立して会計処理することが可能。
通常の広告依頼であり**「広告宣伝費」**として会計処理が可能。
卸売価格にて包括的に販売しており、その先のユーザーがアカウント発行を行っている。
ノルマ買取を話さなければ通常の販売代理店への販売となり、会計上の根拠はアカウントの発行を伴うことで説明が可能。
（例：3000ユーザー分を販売した場合、仮に実需が2000で残り1000が買取分でも、監査法人は契約に記載がないため内訳は不明。）
言い換えれば、3000ユーザーを販売代理店がどう使うかは自由。
延々と図を描いてるな……。
延々と表を描いてるな……。
延々と文を書いてるな……。
生み出されたもの。
素晴らしい資料！
素晴らしい！！
見てくれだけな w
学部の卒論と大して変わらん、コピペして体裁整えただけの資料、クソの役にも立たんよ。
なんでこれで「AIすげぇっ！」ってなるか、謎で謎でしょうがなかったけど、なんとなくわかったよ。
卒論は書き写しのご苦労さん代
と言われたもんよ。
おいらの頃すでに、「以前は手書きで書き写してたけど、今はコピペで一発、書き直しもほとんど手間なしなんでしょ？」って言われてたよ。
自説に都合のいい文章の書き写し。
そんなもん、どれほどの価値があるよ？
自分の頭で考えろよ。
頭で。
その肩の上に乗っかってんのはザボンか？ w
この手のうんこパワポの上に築かれた、ここしばらくのSaaS界隈の体たらくを見てみなよ。
理解もできないまま、素人同然のエンジニアが書いたWeb記事をコピペしたWeb記事を集めて、体裁だけ整えて、読む側も何が大事か理解しないで「ハラショー！ スーパーエンジニア！！」なんてやって、理解もできないままカーゴカルト丸出しに雰囲気で猿真似して、フジツボの鎧に覆われたピタゴラスイッチ的仕組みを作り上げて、腕組みして「僕たち、やりきりました！」って鼻息荒く紹介記事あげておきながら、のっぴきならないシステム状況にどハマりしているやろ？ w
自業自得だよ。
いや〇〇だって、これ採用して成功してるって紹介記事に出てるの、知らないんですか？
って？
お前さぁ、「〇〇飲むだけで×kg痩せました！」って記事、鵜呑みにするタイプか？
って聞いたら、まず間違いなく「そんなことないですよー」って返ってくるはずなんだよ。
はずなんだが、なぜこれは信じるんだよ？
ちゃんとした企業だからこそ、「このあと大変になっています」なんて発表できるかよ、って話だよ。
新しい機能を追加するのに、今までの数十倍の手間がかかります。
なんて。
海外SaaS導入するにあたり、日本の販社がなく、相手方のチームでも僕らのチームでも日本語＋英語話者が僕しかおらず、仕方なくファシリ役をやっている。
同時通訳的なパフォーマンスを求められることもあって力不足を感じざるを得ず、仕方なく勉強している（がっつりビジネス英会話するのも久々だったので勘を取り戻す意味もあり勉強してる）。
このあたりはMachine TranslationとかLLMじゃまだ良いクオリティではできなくて、仕方なくやっている感じ。日本語モードに脳内が切り替わってて低品質の機械翻訳がくると終わる感じがある。
Slackでコミュニケーションをとり、指示を出したら勝手にコーディングし、GitHubでPR出すところまでをやってくれるAIのDevin。
月額500ドルは生成AIのSaaSとしてはクソ高い、1人エンジニアを雇うとしたらクソ安い...。
そんなDevinさん、1ヶ月契約してさまざまなタスクを依頼してみたけど、結果契約を切ることにしました。
前提として、とても未来を感じたし、まるで本当の人エンジニアのように振る舞うUXはとても面白く、Devinの開発チームはとんでもなくすごいと思います。
ただ、今のDevinは終始「そんなに頭の良くないYESマン」でした。
そのため、どんな依頼もYESで返して、仕様を満たしていないコードをあたかも完成したかのようにドヤ顔で提出してしまう。
できないことはよくて、できないとか、途中までしかできないとか、どうすればいいかとか、とにかくコミュニケーションを取ってほしい。
それができないと、無駄なやり取りを何往復もすることになる。
というわけで一旦辞めました。
Devinのコミュ力が改善されたら、そのときはまた雇いたいと思います。
待ってるよDevin！
今Cursorを使って本当に自分の仕事がなくなるって思っている人、この先3年の話をしているのか5年10年の話をしているのか今の話をしているのか本当に分からない
少なくとも今のCursor（Claude 3.7+YOLOモードAgent）がプロトタイピングではない、かちっとしたソフトウェア開発に使い物になるとは思えないし、今の先端AIの行き詰まり感を見るにこの先3年くらいで大幅にこの状況が変わるとも思えない
何かブレークスルーがあって口頭指示だけでシニアエンジニアが一ヶ月かけるレベルの堅牢なアプリが10分で出てきて、検収と修正指示を2往復して合計1時間くらいでパーペキなSaaSシステムが作れるようになり、運用監視や性能問題対処やバグ修正機能追加まで全部やってくれるようになったら本当の失職が見えてくると思うけど、まだまだその尻尾も見えないわけで
上から順番に
フレームワークはRails、インフラはAWS ECS、チケットには納期を定めず、コミュニケーションは非同期…… 不動産SaaSのマルチプロダクト展開のため全てに筋を通すスタートアップ「Facilo」の流儀 ←タイアップ広告
エンジニアにとって唯一無二の挑戦環境がある──プラットフォーマーとして新たな成長フェーズに進むRAKSULグループの技術組織 ←タイアップ広告
休みは多く、成果も多く。リクルートのエンジニアに学ぶ「働き方とパフォーマンスを結びつけるエッセンス」 ←タイアップ広告
ミドルエンジニアの「基礎体力」を養いたい。リクルートグループのニジボックスが研修プログラムに込めた熱き思い ←タイアップ広告
ここが面白いよ、リクルートのデータ組織。ユーザーの“背中を押す”ようなレコメンドの設計手法に、ばんくしさんが迫る！ ←タイアップ広告
【必読】エンジニアの「具体と抽象」を往復する学びのヒント！ 定番フロントエンド技術から資格・数学・英語・ビジネスまで、新たな学びはUdemyの講座から！ ←タイアップ広告
2024年「はてなブックマーク年間ランキング」トップ100 ←独自記事
電子化、RPA、SaaS、AIっていうのを進めていくと「大企業の派遣事務」の枠がごっそり無くなる。
ここ、頭はあんまり良くないし仕事のやる気もないけど、境界知能というほどでもない、親もハードコア毒親とかではない…みたいな女性の受け皿になってた。
自分のことを「普通の女性」と思っているけど、そういう精神で男性に生まれていたら確実に負け組になっていたであろう層、とでもいえばいいのかな。
「アイドルになりたい！」みたいな夢見がちではなく、「実家は庶民だけど文学部から司書になりたい！」くらいの夢見がち感というか。
逃げ恥の「みくり」を全体的に低スペ化したくらいの感じというのかな…新垣結衣みたいにはもちろん可愛くないし、大学院卒でもない。ただ現実逃避するように妄想に浸るところは同じ。
このセーフティーネットみたいな職がなくなると、生活保護か夜職の二択になる、というゾーン。
男性向けにはこういうゆるい職の枠が、元々少なかったんだよね。
男性夜職としてホストや出張ホストもあるにはあるけど、ゴミみたいなオッサンは当然値段がつかないから、「登録料」ビジネス等でカモにされてる。女性はゴミでも一応安値がつくのよ。
そして「大企業の派遣事務」は男性を採用しない。確かに派遣事務志望で男性となると、女性のその層よりも劣悪なことが多くて、まあ避けられるのも仕方ない部分があるというか。
前から男性には低能用の枠がなかった。それで無敵化してきたという流れがある。
女性にはあった低能用の枠がこれから減っていくと思う。女性も無敵化していくんだろうか。
男性差別反対系の人たちは、「男性にも低能用の枠をつくれ！女はずるい！」みたいなアプローチをしてた。
「日本人の生産性が低い」 という話は、多くの人が「仕事のやり方が非効率」だからと捉えがちですが、実際には 「利益率の低い仕事に多くの労働力が集中している」 という産業構造の問題が本質的な原因です。
・企業のビジネスモデル自体が利益を出しにくい構造になっている
つまり、日本人の「仕事のやり方」ではなく、「どんな仕事をしているのか？」が問題。
✅ 一人当たりの粗利益が高い業種（= GDPが高くなりやすい）
金融業（ルクセンブルク型） → 一人当たりの粗利 数千万～1億円以上
IT・ソフトウェア・SaaS → 高利益率のサブスクモデルで一人当たりの粗利が数千万円
製薬・バイオテクノロジー → 研究開発費はかかるが、成功すれば莫大な利益
高級ブランド・高付加価値製造業 → LVMHのような超高利益ブランドが強い
コンサルティング・弁護士・M&Aアドバイザリー → 知識集約型で利益率が非常に高い
飲食・小売 → 人件費が高く、利益率が低い（粗利益数百万円レベル）
建設業（特に下請け） → 大手ゼネコンの下請け構造で利益が薄い
製造業（低付加価値） → 価格競争に巻き込まれ、利益率が低い
→ 日本は労働人口の多くが「低粗利の業種」に集中しているため、一人当たりGDPが低い。
→ 逆に ルクセンブルクのような「高粗利の業種」が多い国は、一人当たりGDPが高くなる。
稼げる業種へシフトする
LINEオープンチャット「はてなブックマーカー」の１週間分の要約を、さらにAIを使用し、試験的にまとめまています。
以下は、1週間（1/27～2/2）にわたるオープンチャットの全体的な流れや主な話題をまとめた要約です。
年々ゴージャスになっている、二極化しているなどの話題が活発。
半額セールや賞味期限、文化的背景といった実用的な話から、「通年販売してほしい」という意見など幅広く語られた。
恵方ロールなどの“恵方”を冠した新商品やアレンジについての話が登場。節分シーズン特有の“恵方巻き祭り”のような盛り上がり。
サラダバー（ブロンコビリー、あさくま）、北の富士カレー、ベトナム料理、ヨルダン料理など、多彩な飲食店や海外料理の話題が頻出。辛い料理（麻辣ピーナッツ、担々麺など）好きを中心としたやり取りも。
季節柄の話題
大雪予報や寒さの話題の流れから、鍋や温かい食事の提案はあまりなかったものの、寒さをしのぐための会話（サウナ、温かい飲み物など）も少し見られた。
胃がんやスキルス性胃がんの早期発見、健康診断や人間ドックの重要性、バリウムより胃カメラを推奨する声など、健康管理にまつわる話題が度々挙がった。
新作が出ることに対する期待や、前作をまだクリアしていないまま新作へ行ってしまう戸惑いなど、ゲーマー同士の盛り上がり。
おすすめ映画の共有や、映画館での観賞を推奨する意見。ネタバレには注意喚起があり、特に原作ファンと映画の評価の差についての言及があった。
アニメ・グッズ関連
特定のアニメキャラクターやイベント、意外なグッズの評判などを情報交換。往年のアイドルに似た料理名の話など、雑談レベルの軽い話が多かった。
関西地方や埼玉北部での積雪予報が出るも、予想ほど雪が降らなかった地域もあり「拍子抜けだった」という意見が見られた。
しかし一部地域ではしっかり降ったらしく、交通機関への影響を懸念する声も。
地盤の問題で陥没が話題となり、他の地域にも同様の危険があるのではと心配される。
裁量労働制下で実質的に残業が増えることへの不満が表明されるなど、働き方に関する議論があった。
出張や棚卸作業などでリモートワークができないケース、昇格試験や評価制度の違いなども熱心に語られた。
ClaudeやChatGPTなど生成AIを活用したタスク管理や、関西弁で返答してほしいといったコミュニケーション面での工夫が紹介された。
Layer Xや人事労務SaaSなどのテクノロジー分野にも言及があり、今後の労働環境への期待や懸念が語られた。
どちらが有能か、出力の品質、コード生成の精度などが比較・検討される。
ディープシークを使ったコード生成が思ったよりGPTと似通っているといった話も。
数学データセットが強化学習に向いているという仮説や、リソースの制約がクリエイティビティを生むといった研究的話題も散見された。
変わった時間帯に放送されていることへの驚き、視聴者の注目度について言及。
8時間にわたる会見の視聴率や、視聴者が寝ずに見ていることへの驚き。記者の態度、日枝氏などへの批判。
職場の静かすぎる環境に対する改善策として、ブライアン・イーノの音楽やラジオ・ライブカメラを流すアイデアが提示される。
ペットの保険や医療費、オカメインコの話、タバコの路上喫煙問題など。
老後への不安や定年の概念が変わるかもしれないという社会的な話題も。
1週間を通して、「恵方巻・節分」「季節（雪）」「健康管理」「仕事・評価制度」「AI・生成技術」という軸が大きなトピックとなった。加えて、映画やゲーム、テレビの会見などのエンタメ情報が、日常的な雑談（料理や飲食店、ペットや寒さ、個人の体調など）と混ざる形で多岐にわたって展開された。
とりわけ恵方巻や映画・ゲームなど、時期や発売時期にあわせた話題で大いに盛り上がった一方、働き方や健康診断・人間ドックの重要性、AI技術の進化など、実生活に直結する情報交換も活発に行われているのが特徴的である。
https://anond.hatelabo.jp/20240722084249