業務をソフトに合わせるのは、もうやめませんか。

• SaaSが業務に合わず、Excelと手作業が残っている
• 少し変えてもらうだけで、高額なカスタマイズの見積が来る
• 一度入れたら、データも業務も抜けられない
• 値上げや人数課金で、使うほど費用がかさむ
• 自社で作ろうにもエンジニアがいない

これまでSaaSが安かったのは、作るのが高いので、たくさんの会社で同じものを借りて費用を分け合っていたからです。その代わり、業務の方をソフトに合わせる必要がありました。

いま、この前提が変わりつつあります。

• SaaSの価格は前年比16.4%上昇。米国の物価上昇の約4倍のペースです（Vertice調べ、2026年6月）
• 富士通は、AIを使った開発で「3人月の作業を4時間」に短縮したと発表しています（条件が最もよい場合、2026年2月）
• NTTデータは、生成AIを使った開発手法の実証で工数を7割減らしました
• 海外の調査では、35%がSaaSを1つ以上、自作に置き換えたと回答しています（Retool調べ。回答者はRetoolの利用者）

業務に合わないソフトに費用を払い続けるより、自社に合ったソフトを作って育てる方が得になる業務が増えています。

AIで速く作れるようになっても、作ったソフトを安全に使い続けるコストは下がっていません。AIが本番のデータベースを消してしまった例（2025年7月）や、AIで作った170以上のアプリでデータが外から見えていた例（2025年）も報告されています。

TexTureは、作るところだけでなく、権限の設計、運用、改善まで責任を持ちます。

全部を自作に置き換える必要はありません。会計、人事、給与、勤怠のように、法令や共通のルールに沿った業務は、これまでどおりSaaSを使うのが合理的です。見積、工程管理、段取り、品質記録、社内申請のように、会社ごとのやり方が強く出て、他社と差がつく業務は、作って育てる価値があります。

まずはいま使っているSaaSとExcelを棚卸しし、どれを作り、どれを残すかを一緒に決めます。

作って終わりにはしません。現場で使ってもらい、使われ方や判断の記録を溜め、それをもとに改修を続けます。

データは御社のものとして持ち、特定のサービスに閉じ込めません。

作る、試す、本番に出す、使われ方を溜めて直す。この繰り返しを、パソコンに何もインストールせず、ブラウザの中で回せる場所をつくっています。

元になっているのは、TexTureが2026年8月の講演で開いたAIアプリ開発の体験会です。参加者はURLを開いて作りたいものを日本語で書くだけで、業務の流れ、データ、画面の順に整理され、その場で動くアプリができました。プログラミング経験、ソフトのインストール、アカウント作成は求めていません。

将来は、お客様が「ここをこう変えたい」と言葉で伝えるところから改修が始まる形を目指しています。

体験会の仕組みは実装済みで、講演で一度実施した段階です。業務ソフトを作って育てる場としてのソフトウェアファクトリーは、まだ構想の段階です。

• 権限の設計

  AIに何をさせ、何をさせないかを決め、データへのアクセスを制限します。

• 作業場所の分離

  利用者や用途ごとに作業場所を分けます。

• 外部との接続の制限

  作ったソフトから外部へ勝手につながらないようにします。

• 失敗から直す

  体験会で起きた接続切れや時間切れを受け、仕組みを作り直してきました。

1. 01

   ご相談

   いまのSaaS、Excel、手作業を棚卸しします。

2. 02

   作る業務と買う業務の切り分け

3. 03

   業務の流れと判断のポイントのヒアリング

4. 04

   AIを使った試作と、本番の前に試す環境での確認

5. 05

   本番での利用開始と、使われ方を見ながらの改修

1. Vertice「SaaS Inflation Rate」（2026年6月）
2. 日経クロステック：富士通、AIを使った開発で3人月の作業を4時間に（2026年2月）
3. 日経クロステック：NTTデータ、生成AIを使った開発手法の実証
4. Retool「AI Build vs. Buy Report 2026」
5. AIエージェントが本番のデータベースを削除した例（2025年7月）
6. AIで作られたアプリのデータが外から見えていた例（CVE-2025-48757）