Webアプリ業界の戦略（市場リサーチ・競合企業調査）

Webアプリケーション新・黄金時代：AIによる生産性革命とUX覇権が拓く次世代の成長戦略

第1章：エグゼゼクティブサマリー

本レポートの目的と調査範囲の要約

本レポートは、Webアプリケーション業界が直面する構造的な地殻変動を解明し、今後3～5年で持続的な成長を遂げるための事業戦略を提言することを目的とする。分析は、①生成AIによる開発プロセスの革命、②モダン技術（SPA/PWA）がもたらすユーザー体験（UX）の高度化、そして③SaaSビジネスモデルの成熟という3つのメガトレンドを基軸に展開する。市場概観から外部環境（PESTLE）、業界構造（Five Forces）、顧客需要、内部環境、未来予測、競合分析に至るまで、包括的かつ戦略的な視座から業界を俯瞰し、データに基づいた具体的なアクションプランを提示する。

最も重要な結論

Webアプリケーション業界は、全てのプレイヤーが成長の恩恵を享受できた牧歌的な成長期を終え、「生産性」と「UX」が勝者と敗者を峻別する新たな淘汰の時代へと突入した。企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）投資意欲は依然として旺盛であり、市場は高い成長ポテンシャルを秘めている 1。しかし、その成長を阻む構造的なボトルネックとして、

深刻な開発者不足 4と、

高度化・複雑化するサイバーセキュリティリスク 7が重くのしかかっている。

この構造的課題を乗り越え、次世代の覇権を握る鍵は、以下の2点に集約される。第一に、生成AIを開発プロセスに全面的に導入し、開発者の生産性を飛躍的に向上させること。第二に、SPA（Single-Page Application）やPWA（Progressive Web App）といったモダン技術を駆使し、顧客を惹きつけて離さない卓越したUXを創出することである。もはや、単に機能を提供するだけでは不十分であり、開発の効率性と顧客エンゲージメントの最大化こそが、競争優位の源泉となる。

主要な推奨事項

本分析に基づき、経営層が直ちに検討すべき主要な戦略的推奨事項を以下に提示する。

1. AIネイティブ開発体制への転換: GitHub Copilotに代表されるAIコーディング支援ツールを全社標準の開発インフラとして位置づけ、全エンジニアに導入する。開発者の役割を、手作業でコードを記述する「コード生成者」から、AIへの指示・監督とシステム全体のアーキテクチャ設計を担う「AIアーキテクト」へと再定義する。この変革により、開発生産性を30-50%向上させ 9、深刻な人材不足という事業成長の最大の制約を打破する。
2. 特定業界特化型（Vertical SaaS）への戦略的集中: 汎用的な機能で幅広い業界を狙う水平型（Horizontal）SaaS市場は、機能の同質化と価格競争が激化している。これを避け、深いドメイン知識と複雑な業務プロセスへの対応が強力な参入障壁となる特定業界に特化したVertical SaaS領域へ経営資源を集中投下する。これにより、高い顧客生涯価値（LTV）と低い解約率（Churn Rate）を両立させ、持続可能な収益基盤を構築する。
3. UXを中核に据えた製品開発戦略の断行: SPA/PWA技術を標準採用し、ネイティブアプリに匹敵する高速かつ滑らかなUXを全てのWebアプリケーションで実現する。調査によれば、優れたUXへの投資はコンバージョンレートを最大400%向上させる可能性を秘めている 11。UXを単なるデザイン要素ではなく、製品のコアバリューであり、最重要の戦略的投資領域と位置づける。
4. ソフトウェア・サプライチェーンの徹底的な管理と信頼性の可視化: SBOM（Software Bill of Materials：ソフトウェア部品表）の導入を全開発プロジェクトで義務化し、オープンソースソフトウェア（OSS）に起因する脆弱性リスクをプロアクティブに管理する。これを単なる内部のセキュリティ対策に留めず、顧客に対してソフトウェアの透明性と安全性を証明する「信頼の証」として、マーケティングや営業活動に積極的に活用する。

第2章：市場概観（Market Overview） — 構造変化のダイナミクス

世界のWebアプリケーション関連市場規模と予測（2020年～2030年）

Webアプリケーション業界を取り巻く市場は、単なる拡大基調にあるだけでなく、その内部構造がダイナミックに変化している。この構造変化を理解することが、事業戦略策定の第一歩となる。

全体市場の力強い成長

世界のアプリケーション開発ソフトウェア市場は、2025年に3,095億3,000万ドルに達し、2030年には8,626億7,000万ドルへと拡大すると予測されている。これは2025年から2030年にかけて、年平均成長率（CAGR）22.8%という驚異的な成長率を意味する 13。この数字が示すのは、単なるIT市場の一分野の成長ではない。あらゆる産業において、ビジネスプロセスの中核にソフトウェアが組み込まれ、企業の競争力そのものを左右する「構造的転換」が進行していることの証左である。

提供モデル別分析：SaaSが牽引し、PaaSとカスタム開発が追い上げる

市場の成長を牽引しているのは、SaaS（Software-as-a-Service）モデルである。しかし、その背後でPaaS（Platform-as-a-Service）とカスタム開発市場がSaaSを上回る成長率を示している点に注目する必要がある。これは、市場が単なる「既製品の利用」から「独自の価値創造」へと進化していることを示唆している。

• SaaS: 世界のSaaS市場は、2030年までに8,192億3,000万ドル規模に達し、2025年から2030年にかけてCAGR 12.0%で成長すると予測されている 14。サブスクリプションエコノミーの浸透 15 を背景に、Webアプリケーション市場の主戦場であり続け、多くの企業にとって安定した収益基盤を提供している。
• PaaS: 世界のPaaS市場は、2024年の898億1,000万ドルから2030年には2,878億1,000万ドルへと、CAGR 21.8%で成長する見込みである 13。この高い成長率は、企業が既製のSaaSを利用するだけでなく、これらのプラットフォームを基盤として自社独自のアプリケーションを開発・運用する動きが活発化していることを示している。
• カスタム開発: 世界のカスタムソフトウェア開発市場は、2024年の431億6,000万ドルから2030年には1,461億8,000万ドルへと、CAGR 22.6%で成長すると予測されている 13。これは、標準的なSaaSでは満たせない業界特有の要件や、競争優位を確立するための独自機能を求める企業の強い需要を反映しており、PaaS市場と同等の極めて高い成長ポテンシャルを持つ。

このSaaSを上回るPaaSとカスタム開発の成長率は、市場の価値が「SaaSの利用」から「SaaSやPaaSを組み合わせた独自価値の創造」へとシフトしていることを明確に示している。

技術アーキテクチャ別分析：モダンアーキテクチャへの移行が加速

• PWA (Progressive Web App): PWA市場は2025年の52億3,000万ドルから2033年には214億4,000万ドルへと、CAGR 18.98%という高い成長が見込まれている 18。ネイティブアプリに匹敵する体験を提供しつつ、アプリストアを経由せずに導入できる手軽さが評価され、特にユーザーエンゲージメントやリテンション率の向上に大きく貢献している 18。
• SPA (Single-Page Application): ReactやVue.jsといったJavaScriptフレームワークの普及により、現代的なWebアプリケーション開発における事実上の標準（デファクトスタンダード）となっている。現在、実に98.9%のウェブサイトがクライアントサイドでJavaScriptを利用しており、その巨大なエコシステムがSPAの普及を支えている 19。

市場セグメント	2024年（億ドル）	2025年（億ドル）	2030年（億ドル）	CAGR (2025-2030)	出典
アプリケーション開発ソフトウェア (全体)	–	3,095.3	8,626.7	22.8%	13
SaaS	–	–	8,192.3	12.0%	14
PaaS	898.1	–	2,878.1	21.8%	16
カスタムソフトウェア開発	431.6	432.1	1,461.8	22.6%	6
PWA	35.3	52.3	148.6 (2031年)	18.98%	18

Table 2.1: 世界のWebアプリケーション関連市場規模と予測（億ドル）。PWAの2030年予測値はCAGRに基づき算出。

主要な市場成長ドライバーと阻害要因

成長ドライバー

• 企業のDX投資加速: 世界のDX市場は2023年の1兆4,348億ドルから2027年には3兆1,528億ドルに達する見込みである 3。特に日本は、国際的なデジタル競争力ランキングで27位と遅れを取っており 3、官民一体となったキャッチアップのための投資が今後も市場を強力に牽引する。
• クラウドインフラの普及: AWS、Microsoft Azure、Google Cloudの3大プロバイダーが市場全体の約65%を占める寡占状態を形成し 20、企業がサーバー管理の負担から解放され、アプリケーション開発そのものに集中できる環境を安価かつスケーラブルに提供している。
• リモートワークの定着: COVID-19を契機に普及したリモートワークは、日本においても実施率が22.5%前後で定着する傾向にある 22。これにより、コラボレーションツール、セキュリティ関連アプリケーション、業務プロセスをデジタル化するWebアプリケーションへの需要が恒常的に高まっている 23。

阻害要因

• 開発者人材の深刻な不足: 市場成長における最大の制約要因である。米国だけでも2026年までに120万人の開発者ロールが充足されないと予測されており 6、特にAI、サイバーセキュリティ、クラウドといった先端分野のスキルを持つ人材の需給ギャップは極めて深刻である 4。
• サイバーセキュリティリスクの増大: Webアプリケーションは常にサイバー攻撃の標的であり、その手口は巧妙化・悪質化の一途をたどっている。ソフトウェアの構成要素（OSSライブラリ等）を狙うサプライチェーン攻撃は2021年以降で431%増加し 25、アプリケーションやAPIへの攻撃もアジア太平洋地域で過去1年間に65%増加するなど、事業継続を脅かす深刻なリスクとなっている 8。
• No-Code/Low-Codeプラットフォームの台頭: 2025年までに新規開発される業務アプリケーションの70%がこれらの技術を利用するとの予測もある 26。これにより、専門的なプログラミング知識がなくとも簡易なアプリケーションが開発可能となり、特に中小企業向けのシンプルなWebアプリケーション市場においては、従来のカスタム開発事業者の脅威となりつつある。

業界の主要KPIベンチマーク分析

市場が成熟期に向かうにつれ、単なる成長率だけでなく、事業の効率性や健全性を示すKPI（重要業績評価指標）の重要性が増している。

SaaS

SaaSビジネスの健全性を測る主要KPIは、近年の市場環境の厳しさを反映して、全体的に悪化傾向が見られる。これは、新規顧客獲得と既存顧客からの収益拡大の両面で競争が激化していることを示唆している。

KPI	2025年ベンチマーク（中央値）	示唆	出典
ARR成長率	26%	過去のハイグロース期（例：60%超）と比較して鈍化。成長の質が問われる時代へ。	27
売上継続率 (NRR)	101%	既存顧客からのアップセル/クロスセルが難化。100%をわずかに上回る水準は危険信号。	27
総売上継続率 (GRR)	88%	顧客離反による損失が年間12%発生していることを意味する。	27
新規顧客獲得コスト比率 (New CAC Ratio)	$2.00	新規ARRを1ドル獲得するために、営業・マーケティング費用を2ドル要しており、収益性を圧迫。	27
顧客獲得コスト回収期間 (CAC Payback)	6-12ヶ月	理想は12ヶ月以内だが、ACV（平均契約額）との相関が高い。	29

Table 2.2: 主要SaaS KPIベンチマーク（2025年）。主にVC支援を受けた非公開企業が対象。

カスタム開発

カスタム開発事業においては、プロジェクトの収益性を左右するエンジニアの人月単価が高止まりを続けている。

• 人月単価トレンド（日本）: 2025年のエンジニア単価は、前年比で1～3%の上昇が見込まれる。2024年までの急激な上昇は落ち着きつつあるものの、依然として上昇基調は継続している 31。特に、プロジェクトマネージャー（月額70～130万円）、シニアエンジニア（月額80～120万円）といった上流工程を担う人材の単価は高水準を維持している 32。フリーランスエンジニア市場においても、2025年4月時点での平均月額単価は約74.6万円と高い 33。この人件費の高騰は、カスタム開発事業の利益率を直接的に圧迫する最大の要因である。

第3章：外部環境分析（PESTLE Analysis）— 事業機会を左右するマクロトレンド

Webアプリケーション業界は、社会のデジタル化を牽引する一方で、より広範なマクロ環境の変化から強い影響を受ける。PESTLEフレームワークを用いて、事業機会とリスクを左右する外部要因を分析する。

政治（Politics）

• データ主権（データローカライゼーション）の潮流: 各国が自国民のデータを国内に留め置くことを要求する「データローカライゼーション」の動きが世界的に加速している。2023年初頭時点で、40カ国で96の関連措置が確認されており、今後も増加が見込まれる 34。この動きは、グローバルにSaaSを提供する事業者にとって、各国・地域にデータセンターを設置・運用する必要性を生じさせ、コンプライアンスコストとインフラコストの増大に直結する。特にEUや中国、インドなどで規制が厳格化しており、グローバル展開の際には事業モデルの再構築が求められる可能性がある。
• 政府主導のDX推進と中小企業支援: 日本政府は、2021年に設立されたデジタル庁を中心に、行政システムの標準化や公共サービスのデジタル化を強力に推進している 31。また、中小企業のDX導入を促進するための補助金や支援策も継続的に提供されている。これらは、公共案件という安定した市場を創出するとともに、これまでIT投資に慎重だった中小企業市場の開拓を後押しする追い風となる。
• 経済安全保障とサイバーセキュリティ法規の強化: 国家間の対立を背景に、サイバー空間は経済安全保障の主戦場となっている。日本においても2025年に「サイバーセキュリティ強化法」が成立し、従来の「攻撃を受けてから対応する（受動的防御）」から、「攻撃の兆候を事前に察知し、被害を未然に防ぐ（能動的サイバー防御）」へのパラダイムシフトが図られている 37。これにより、電力、金融、通信などの基幹インフラ事業者に対するセキュリティ要件が大幅に厳格化される 36。この動きは、高度なセキュリティ機能やインシデント報告機能を備えたWebアプリケーションに対する新たな需要を喚起する。

経済（Economy）

• 世界経済の変動とIT投資意欲: 国際通貨基金（IMF）は世界経済の先行きに不確実性が高いと指摘しており、景気後退局面では企業のIT投資が抑制されるリスクがある 39。しかし、過去の不況時（2008年金融危機など）において、SaaSは初期投資（CAPEX）を抑え、運用費用（OPEX）で導入できる利点から、オンプレミス型ソフトウェアからの移行を促進し、市場全体が縮小する中でも成長を維持した実績がある 30。経済の不透明感は、むしろコスト効率の高いクラウドベースのWebアプリケーションへのシフトを加速させる可能性がある。
• サブスクリプションエコノミーの浸透: 世界のサブスクリプションエコノミー市場は、2030年には1兆2,000億ドル規模に達すると予測されている 15。このビジネスモデルの浸透は、企業の予算策定を「資産購入」から「サービス利用」へと根本的に変化させ、Webアプリケーションの導入ハードルを著しく下げている。一方で、顧客は利用状況に応じて容易に契約を見直せるため、ベンダー側には継続的な価値提供と、利用量に応じたコスト管理の最適化が求められる 40。

社会（Society）

• デジタルネイティブ世代のUXへの期待値: Z世代をはじめとするデジタルネイティブ層は、スマートフォンアプリのような高速で直感的、かつシームレスなユーザー体験（UX）をWebアプリケーションにも当然のように求める。現在、世界のウェブトラフィックの63%はモバイルデバイスから発生しており 42、ページの読み込み時間が3秒を超えると半数以上のユーザーが離脱するというデータもある 43。もはや優れたUXは付加価値ではなく、サービスが生き残るための必須条件となっている。
• リモートワーク/ハイブリッドワークの定着: 日本におけるテレワーク実施率は約20～22%の範囲で安定しており、働き方の恒久的な選択肢として定着した 22。この社会変化は、場所を問わないコラボレーションを支援するツール（ビジネスチャット、Web会議、プロジェクト管理）、情報資産を保護するセキュリティツール、そして従来の紙とハンコによる業務プロセスをデジタル化するWebアプリケーションへの恒常的な需要を生み出している。

技術（Technology）

• ① 生成AIによる生産性革命: 生成AIはWebアプリケーション開発のあり方を根底から覆す。GitHub Copilotを利用した開発者は、利用しない開発者と比較してタスクの完了速度が55.8%向上したという実験結果が報告されている 10。McKinseyの調査においても、開発タスクを最大2倍の速さで完了できる可能性が示唆された 45。これは、業界最大の課題である開発者不足を緩和し、開発コスト構造を劇的に改善するポテンシャルを秘めている。開発者の役割は、単にコードを書く作業から、AIが生成したコードを評価・修正し、システム全体のアーキテクチャを設計する、より高度な「監督者」や「指導者」へとシフトしていく 46。
• ② SPA/PWA技術によるUXの進化: SPA（Single-Page Application）は、画面遷移がなく、高速で滑らかな操作感を実現し、現代的なUXの基盤となっている。さらに、PWA（Progressive Web App）は、オフラインでの動作、プッシュ通知、ホーム画面へのアイコン追加といったネイティブアプリの利点をWebブラウザ上で実現する。PWA市場は年率約19%で力強く成長しており 18、StarbucksのPWAはネイティブアプリと比較してファイルサイズが99.84%も小さく、デイリーアクティブユーザーを2倍に増加させたという成功事例もある 18。これらの技術は、アプリストアへの依存から脱却し、ユーザーとの直接的な関係を構築するための戦略的ツールとなりつつある。
• ③ WebAssembly (Wasm) の秘める可能性: C++やRustといった高性能な言語で書かれたコードを、Webブラウザ上でネイティブアプリケーションに近い速度で実行可能にする技術である。これにより、従来はブラウザ上では困難だった画像・動画編集、3Dゲーム、機械学習モデルの推論といった高負荷な処理が実現可能になる 49。将来的には、ブラウザの枠を超え、サーバーレス環境やエッジコンピューティングにおけるポータブルで安全な実行環境としての活用も期待されており、Webアプリケーションの性能限界を大きく押し上げる可能性を秘めている 52。

法規制（Legal）

• データプライバシー規制のグローバルな強化: EUの一般データ保護規則（GDPR）、米国カリフォルニア州の消費者プライバシー法（CCPA）、そして日本の改正個人情報保護法など、個人のプライバシー権を保護する法規制が世界的に強化されている 53。これにより、個人データの収集、処理、移転にはユーザーからの明確な同意と厳格な管理が求められる。従来のCookieを利用したターゲティング広告などのデータ活用手法は大きな制約を受け、プライバシーを尊重した設計（プライバシー・バイ・デザイン）がアプリケーション開発の前提条件となっている。
• オープンソースソフトウェア（OSS）のリスク管理: 現代のWebアプリケーション開発はOSSなしには成り立たないが、その利用にはライセンスコンプライアンスと脆弱性管理という二つの大きな法的・技術的リスクが伴う。調査によれば、商用コードベースの86%に何らかの脆弱性が含まれ、56%にはライセンスの競合が存在する 54。Log4jのような重大な脆弱性インシデントは、OSSがソフトウェア・サプライチェーンにおけるアキレス腱になり得ることを示した 25。これに対応するため、米国政府の EXECUTIVE ORDER 14028などを契機に、SBOM（ソフトウェア部品表）の提出を義務化する動きが広がっており、サプライチェーン全体の透明性とセキュリティ管理が不可欠となっている 55。

環境（Environment）

• グリーンITへの社会的要請: データセンターが消費する電力は、2030年までに2024年の水準から倍増し、日本の年間総電力消費量に匹敵する、あるいはそれを上回る規模に達すると予測されている 56。特に、AIモデルの学習と推論には膨大な計算資源と電力が必要であり、AIの普及はこの傾向をさらに加速させる。この状況は、データセンターの電力供給能力を圧迫するだけでなく、企業の二酸化炭素排出量という観点からも看過できない問題である。結果として、アプリケーションのパフォーマンスを最適化し、より少ない計算資源で動作させることや、再生可能エネルギーを積極的に利用するクラウドプロバイダーを選定することが、企業の社会的責任（CSR）活動として、また長期的なエネルギーコスト削減の観点からも、その重要性を増している。

これらのマクロ環境要因を俯瞰すると、技術の進歩がもたらす「機会」と、それに伴い増大する「制約」が表裏一体となっていることがわかる。生成AIは開発者の生産性を飛躍的に向上させる一方で、その生成物が新たなOSSライセンス違反や脆弱性の温床となるリスクをはらんでいる 25。AIの高度化は、同時にデータセンターの電力消費を増大させ、環境への負荷を高める 57。この事実は、今後のWebアプリケーション戦略が、単に最新技術を追い求めるだけでは不十分であり、「責任ある技術活用（Responsible Tech）」という視点が不可欠であることを示している。AIガバナンスの確立、プライバシー・バイ・デザインの徹底、そしてエネルギー効率の追求といった取り組みを怠る企業は、将来的に法的、社会的、そして経済的なペナルティに直面するリスクを抱え込むことになるだろう。

第4章：業界構造と競争環境の分析

Webアプリケーション業界の収益性と競争の力学を理解するため、マイケル・ポーターのFive Forcesフレームワーク、ソフトウェア・サプライチェーン、そしてバリューチェーンの3つの視点から分析を行う。

Five Forces分析

新規参入の脅威：高い

Webアプリケーション市場、特に中小企業向けのシンプルな業務アプリケーション領域における新規参入の障壁は、技術の進化によって著しく低下している。

• No-Code/Low-Codeプラットフォームの進化: これらのプラットフォームは、非技術者でもドラッグ＆ドロップ操作でアプリケーションを構築することを可能にした 58。これにより、従来は専門の開発会社に外注する必要があった領域で、事業部門が自らアプリを内製化したり、異業種の企業が容易に市場参入したりするケースが増えている。2025年までに新規業務アプリの70%がこれらの技術を利用するという予測もあり 26、この脅威は今後さらに増大する。
• ただし、参入障壁が高い領域も存在: 高度なセキュリティ要件、大規模なトランザクション処理能力、業界特有の複雑な業務ロジックや法規制への準拠が求められるエンタープライズ向けや特定業界向けのアプリケーションでは、依然として高度な専門知識と開発力が必要であり、参入障壁は高いままである 60。

代替品の脅威：中程度（ただし変化あり）

Webアプリケーションの主要な代替品は、ネイティブモバイルアプリ（iOS/Android）である。

• ネイティブアプリが優位なユースケース: 最高のパフォーマンス、デバイス機能（カメラ、GPS、センサー等）へのフルアクセス、オフラインでの高度な機能性が求められる用途、例えば高度なグラフィックスを駆使するゲームやAR/VRアプリケーションなどでは、依然としてネイティブアプリが優位である 62。
• PWAによる脅威の緩和: しかし、PWA（Progressive Web App）の普及は、この力学を大きく変化させている。PWAは、Web技術をベースとしながらも、オフライン機能、プッシュ通知、ホーム画面へのアイコン追加といったネイティブアプリに近い体験を提供できる 18。これにより、多くの情報閲覧、Eコマース、簡単な業務ツールといったユースケースにおいて、Webアプリケーションがネイティブアプリの体験を代替可能となり、代替品の脅威は緩和されつつある。

買い手の交渉力：高い

SaaSビジネスモデルの普及と情報の透明化により、買い手（顧客）の交渉力は非常に強い状態にある。

• スイッチングコストの低下: SaaSは初期投資が不要な月額課金モデルが主流であるため、顧客は比較的容易に他のサービスに乗り換えることができる 41。データの移行や従業員の再トレーニングといった障壁は存在するものの、オンプレミス型ソフトウェア時代と比較してスイッチングコストは大幅に低下している。
• 情報の透明性: G2、Capterra、ITreviewといったB2Bソフトウェアのレビューサイトが普及し、バイヤーは製品の価格、機能、ユーザー評価を容易に比較検討できるようになった。調査によれば、B2Bバイヤーの92%が購入意思決定の際にレビューサイトを利用しており 64、これがベンダー間の競争を促し、買い手の交渉力を高めている。

売り手の交渉力：高い

買い手の交渉力が強い一方で、業界は二つの強力な「売り手」からの圧力に晒されている。

• ① クラウドインフラプロバイダー: AWS、Google Cloud Platform (GCP)、Microsoft Azureの3社が市場の65%以上を占める寡占状態にある 20。Webアプリケーション事業者は、自社のサービス基盤をこれらのメガクラウドに深く依存しており、彼らの価格改定やサービス仕様の変更から直接的な影響を受ける。特定のクラウドプロバイダーに固有のサービスを多用すると「ベンダーロックイン」に陥り、他のプロバイダーへの移行が困難になるリスクは、常に収益性を圧迫する要因として存在する 67。
• ② 高度なスキルを持つWebエンジニア: 業界最大のボトルネックである深刻な人材不足を背景に、優秀なエンジニア、特にモダンな技術スタック（React, Go, DevOpsなど）を扱える人材の交渉力は極めて強い 4。彼らの獲得競争は人件費を高騰させ、企業の収益性を圧迫する最大の要因の一つとなっている 31。

業界内の競争：激しい

市場の成長性は高いものの、参入障壁の低下と買い手の交渉力の強さから、業界内の競争は非常に激しい。

• 水平型（Horizontal）SaaS: CRMやコラボレーションツールのように、業界を問わず利用できるSaaS市場では、多くのプレイヤーがひしめき合い、機能の同質化（コモディティ化）が進んでいる。結果として、価格競争や、顧客獲得コスト（CAC）を押し上げるマーケティング競争が激化している。
• 垂直型（Vertical）SaaS: 特定の業界（例：建設業界向けのProcore、ライフサイエンス業界向けのVeeva）に特化することで、深い業務知識を武器に汎用ツールとの直接的な競争を回避し、高い顧客定着率を実現している 70。市場の潮流は、このVertical SaaSへと強く向かっている 72。
• カスタム開発: 多数のシステム開発会社やフリーランスが競合しており、価格競争が常に存在する。それに加え、技術力（モダンな技術への対応）、UI/UXデザイン能力、特定ドメインへの専門性、プロジェクトマネジメント能力といった多岐にわたる軸での差別化が求められる。

この業界構造を分析すると、エンジニア人件費の高騰（売り手の交渉力の上昇）が、企業の開発コストを押し上げていることがわかる。その結果として、高価なエンジニアを雇用せずに済むNo-Code/Low-Codeプラットフォームへの需要が高まり、新規参入の脅威を増大させている。つまり、人材コストの高騰が、自らの市場を破壊しかねない代替技術の普及を加速させているという自己矛盾的な構造が存在する。この力学から脱するためには、No-Codeでは代替不可能な高度専門領域に特化するか、AI活用によってエンジニア一人当たりの生産性を劇的に高め、コスト効率でNo-Codeを凌駕するかの二者択一を迫られている。従来の人海戦術的な開発モデルは、もはや持続不可能である。

ソフトウェア・サプライチェーン分析

構造

現代のWebアプリケーション開発は、単一の企業内で完結するものではなく、多数の外部コンポーネントを組み合わせて構築される複雑なサプライチェーンを形成している。その主要な構成要素は以下の通りである。

• オープンソースソフトウェア（OSS）ライブラリ: npm（JavaScript）やPyPI（Python）などで公開されている無数のライブラリ。開発の効率化に不可欠。
• 各種API: 決済（Stripe）、地図（Google Maps）、コミュニケーション（Twilio）など、特定の機能を提供するサードパーティサービス。
• クラウドサービス: AWS、GCP、Azureなどが提供するコンピューティング、ストレージ、データベース等の基盤サービス。
• 開発ツール: GitHub（ソースコード管理）、Jira（プロジェクト管理）、Slack（コミュニケーション）など、開発プロセスを支援するツール群。

リスクと対策

この複雑なサプライチェーンは、効率性をもたらす一方で、新たなセキュリティリスクの温床となっている。

• サプライチェーン攻撃の脅威: 攻撃者は、防御の堅い企業本体を直接狙うのではなく、その企業が利用している信頼されたOSSライブラリや開発ツールに悪意のあるコードを混入させ、それを経由して標的企業に侵入する。2024年に発覚したXZ Utilsのバックドア事件 73 はその象徴例である。こうしたサプライチェーン攻撃は近年急増しており、2024年には前年の3倍に増加したとの報告もある 74。
• 対策としてのSBOM: この脅威に対抗するため、ソフトウェアを構成する全てのコンポーネント（部品）とその依存関係をリスト化した「SBOM（Software Bill of Materials）」の重要性が高まっている。SBOMにより、利用しているOSSに新たな脆弱性が発見された際に、自社製品が影響を受けるかを迅速に特定し、対処することが可能になる。米国政府の調達要件を皮切りに、SBOMの提出を義務化する動きは世界的に広がっており、企業の76%が既に導入済み、16%が1年以内の導入を計画しているなど、急速に普及が進んでいる 55。

バリューチェーン分析

Webアプリケーションが顧客に価値を届けるまでの一連の活動（バリューチェーン）と、そこにAIがもたらす変革を分析する。

主要活動

Webアプリケーションのバリューチェーンは、概ね以下のプロセスで構成される。
企画・UI/UX設計 → フロントエンド開発 → バックエンド開発 → QA・テスト → デプロイ・インフラ運用 → マーケティング・グロース → カスタマーサポート

AIによる変革

生成AIをはじめとするAI技術は、このバリューチェーンのほぼ全ての段階において、生産性を劇的に向上させ、活動のあり方を根本から変革する。

• 企画・UI/UX設計: AIが市場データやユーザー調査の結果を分析し、ターゲットとなるユーザーペルソナや機能要件の草案を生成する。また、デザインツールに組み込まれたAIが、ワイヤーフレームやUIデザインのパターンを複数提案する。
• 開発（フロントエンド・バックエンド）: AIコーディング支援ツール（GitHub Copilotなど）が、コメントや既存のコードの文脈を理解し、コードの自動生成や補完、リファクタリングを行う。これにより、開発者は定型的なコーディング作業から解放され、より創造的な問題解決に集中できる 9。
• QA・テスト: AIが仕様書やコードの変更点を分析し、最適なテストケースを自動で生成する。また、アプリケーションの動作を学習し、異常な挙動やバグを自動的に検出する。
• デプロイ・インフラ運用: AIOps（AI for IT Operations）プラットフォームが、システムのパフォーマンスログやメトリクスを常時監視し、障害の発生を事前に予測（予兆検知）したり、障害発生時に根本原因を自動で特定したりする。AIOps市場は年率15%で着実に成長している 77。
• カスタマーサポート: AIチャットボットが、よくある質問（FAQ）への回答や簡単な手続きといった一次問い合わせに24時間365日対応し、人間のサポート担当者はより複雑で高度な問題に集中できるようになる。

第5章：顧客需要の特性分析 — 「AIファースト」時代のKBF（重要購買決定要因）

Webアプリケーション市場で成功を収めるためには、顧客が何を求め、どのような基準で製品を選定しているのかを深く理解することが不可欠である。特に、「AIファースト」という新たなパラダイムが、顧客の期待値を根本から変えつつある。

主要顧客セグメントとKBF（Key Buying Factor）

顧客は、その規模によって課題や購買決定要因（KBF）が大きく異なる。

• 大企業（Enterprise）:
  • 課題: 数千人規模の従業員が利用するための拡張性（スケーラビリティ）、基幹システムや多数の既存SaaSとの複雑なデータ連携、厳格なセキュリティポリシーや業界規制への準拠（ガバナンス）、そして投資対効果（ROI）の明確な証明が求められる。
  • KBF: ①信頼性とセキュリティ、②スケーラビリティ、③インテグレーション能力、④長期的なサポート体制とベンダーの安定性。 購買プロセスは非常に複雑で、IT部門、セキュリティ部門、法務部門、事業部門など平均6～10名以上のステークホルダーが関与し、意思決定には6ヶ月から18ヶ月という長期間を要することが多い 78。
• 中小企業（SMB）:
  • 課題: 専任のIT担当者が不在なことも多く、限られた予算と人材の中で、迅速にビジネス上の課題を解決する必要がある。
  • KBF: ①低コスト（価格の透明性）、②導入の容易さ、③直感的な操作性（学習コストの低さ）、④即時性のある手厚いカスタマーサポート。 意思決定者が経営者など1～2名と少なく、セールスサイクルは1～3ヶ月と短いのが特徴である 78。

「モバイルファースト」から「AIファースト」へ

かつてWeb戦略の合言葉であった「モバイルファースト」は、もはや当然の前提となった。そして今、新たな期待値として「AIファースト」が台頭している。ユーザーは、単に機能が使えるだけでなく、AIによるインテリジェントな支援をアプリケーションに期待するようになっている。IBMの調査では、既に企業の35%がAIを業務で利用しており、42%が導入を検討している 82。

• 期待されるAI機能: 顧客がWebアプリケーションに求めるAI機能は、単なる目新しさではなく、具体的な業務価値に直結するものである。
  • パーソナライゼーション: ユーザー一人ひとりの行動履歴や属性に基づき、最適な情報や商品を推薦する機能 82。
  • 予測分析: 過去のデータから顧客の解約リスクや将来の需要を予測し、プロアクティブなアクションを促すインサイト 82。
  • 自然言語インターフェース: 「来月の売上予測をグラフで見せて」といった自然な言葉で対話するだけで、必要なデータ分析や操作が可能なチャットインターフェース 83。
  • 業務自動化: 請求書のデータ入力や週次のレポート作成といった定型業務を自動化し、人間をより創造的な仕事に集中させる機能 84。

このトレンドは、もはやAIが単なる付加機能ではなく、製品のコアバリューそのものであることを意味する。調査によれば、SaaS企業の70%が既にAIを自社製品に統合中である 85。AIを組み込まず、データを活用したインテリジェンスを提供できないSaaSは、時代遅れの「鈍い」ツールと見なされ、市場での競争力を急速に失っていくだろう。

UI/UXへの期待値：卓越した体験はもはや標準装備

AIによる機能の高度化・複雑化と並行して、ユーザーインターフェース（UI）とユーザー体験（UX）に対する期待値も劇的に高まっている。

• SPA/PWAがもたらす体験は新たな標準へ: SPAによる高速な画面遷移や、PWAによるアプリのような滑らかな操作性は、もはや一部の先進的なサービスが提供する特別なものではなく、ユーザーが期待する品質のベースラインとなっている。データは、この期待値の高さを明確に示している。Webサイトの読み込みが1秒遅れるだけでコンバージョンは7%低下し 86、モバイルからのアクセスでは読み込みに3秒以上かかると53%のユーザーがページを閉じてしまう 43。
• デザインの重要性：ビジネス成果への直接的インパクト: 優れたUI/UXは、単なる「見た目の美しさ」や「使いやすさ」に留まらない。それは、ビジネスの根幹を揺るがすほどのインパクトを持つ。調査によれば、88%のユーザーは一度でも悪いUXを体験すると、二度とそのWebサイトには戻ってこない 87。一方で、優れたUIはコンバージョン率を最大200%、そして包括的なUXデザインはコンバージョン率を最大400%向上させる可能性があると報告されている 11。この事実は、UI/UXがもはやコストセンターではなく、ビジネス成果に直結する
  最重要の投資領域であることを明確に物語っている。

B2B顧客の選定プロセス

B2BにおけるWebアプリケーション（特にSaaS）の選定プロセスは、消費財の購買とは大きく異なり、より合理的かつ多角的な視点で行われる。

1. 自己主導型の情報収集: B2Bバイヤーの80%は、ベンダーの営業担当者と接触する前に、Webサイト、レビューサイト、業界レポートなどを通じて自身でリサーチを完了している 80。
2. 信頼性と社会的証明（Social Proof）の重視: 機能や価格以上に、「信頼できるか」が重要な判断基準となる。バイヤーの92%が、信頼できる第三者のレビューを読んだ後、購入の可能性が高まると回答している 65。G2のようなレビューサイトでの評価、既存顧客の導入事例、同業者からの推薦が、購買意思決定に極めて大きな影響を与える。
3. 機能、価格、そしてROIの比較: 候補となる複数の製品について、機能一覧や価格プランを詳細に比較検討する。SMBは価格そのものに敏感だが、エンタープライズは価格の絶対額よりも、導入によって得られる投資対効果（ROI）を重視する傾向にある 88。
4. セキュリティとコンプライアンスの確認: 特にエンタープライズ市場では、自社のセキュリティポリシーを満たしているか、GDPRや業界特有の規制に準拠しているかが、選定の前提条件（Deal Breaker）となる。

これらの顧客需要の特性を分析すると、一つの重要な構造が見えてくる。顧客は「AIによる高度でインテリジェントな機能」と、「誰でも直感的に使えるシンプルで滑らかなUX」という、一見すると相反する二つの価値を同時に求めている。AIがバックエンドでどれほど複雑なデータ処理や予測を行っていたとしても、その結果がフロントエンドで分かりにくく、使いにくい形で提示されれば、その価値はユーザーに届かない。つまり、複雑なAIの力を、いかにシンプルで優れたUXに「翻訳」できるか。この能力こそが、製品の成否を分ける決定的な要因となる。今後のWebアプリケーション開発においては、データサイエンティスト、AIエンジニア、そしてUXデザイナー、フロントエンドエンジニアといった専門家たちが、企画の初期段階から密接に連携する組織体制の構築が不可欠である。

第6章：業界の内部環境分析 — 持続的競争優位の構築

業界全体の外部環境と顧客需要を理解した上で、次に業界内部の資源（リソース）と能力（ケイパビリティ）に目を向け、持続的な競争優位の源泉がどこにあるのかを分析する。

VRIO分析：競争優位の源泉

VRIOフレームワーク（Value, Rarity, Inimitability, Organization）を用いて、Webアプリケーション業界における企業の経営資源を評価する。

• 価値（Valuable）: 顧客の課題を解決し、事業機会を捉えることに貢献する資源。具体的には、独自のビッグデータ、高度な技術力を持つエンジニアリング組織、そして顧客からの信頼を勝ち得た強力なブランドなどが挙げられる。
• 希少性（Rare）: 競合他社が容易には保有できない資源。例えば、特定の業界（Vertical）に深く根差し、長年にわたって蓄積された業務データと、それを活用して学習させた独自のAIアルゴリズムは希少性が高い。同様に、世界トップクラスのAI/MLエンジニアやセキュリティ専門家も極めて希少な資源である。
• 模倣困難性（Inimitable）: 競合他社が模倣するのに多大なコストや時間がかかる資源。熱狂的なユーザーコミュニティによって形成されるネットワーク効果（利用者が増えるほど価値が高まる）や、長年の実績を通じて築き上げられた信頼性というブランドイメージは、短期間での模倣が極めて困難である。特許で保護された独自の技術もこれに含まれる。
• 組織（Organized）: 上記の価値ある、希少で、模倣困難な資源を有効に活用できる組織的な仕組みやプロセス。市場の変化に迅速に対応できるアジャイルな開発文化、データに基づいた客観的な意思決定プロセス、そして部門間の壁を越えて協業を促す組織構造がこれにあたる。

これらの分析から導き出されるのは、持続的な競争優位は単一の要素から生まれるのではなく、「データ × アルゴリズム × ブランド × 組織文化」という要素の組み合わせによって構築されるということである。特にAIがビジネスの中核となる時代においては、「質の高い、独自のデータ」こそが最も模倣困難な戦略的資産となる。

人材動向：業界最大の課題と機会

人材、特に高度なスキルを持つエンジニアは、この業界における最も重要かつ希少な経営資源である。

需要動向と供給ギャップ

• 継続する需要: フロントエンド（React/Vue.js）、バックエンド（Go/Python）、クラウドインフラ（DevOps）といったモダンなWeb開発スキルを持つエンジニアへの需要は、企業のDX推進に伴い引き続き極めて高い 5。
• 深刻な供給不足: 特に、AI/ML、サイバーセキュリティといった先端分野の専門人材は世界的に供給が追いついておらず、熾烈な獲得競争が繰り広げられている 4。この需給ギャップが、エンジニアの人件費を高騰させる根本的な原因となっている。

賃金相場とトレンド（日本）

日本のエンジニア人件費（人月単価）は高止まりしており、企業のコスト構造に大きな影響を与えている。

役割	経験年数	月額単価（円）
プロジェクトマネージャー	5年以上	1,000,000 – 1,300,000
システムアーキテクト	5年以上	900,000 – 1,270,000
シニアエンジニア	5年以上	800,000 – 1,200,000
ミドルエンジニア	3-5年	650,000 – 800,000
プログラマー（ジュニア）	1-3年	500,000 – 700,000

Table 6.1: 日本のITエンジニア月額単価（人月単価）相場（2025年）。複数の出典 32 を基に作成。

この表が示すように、特に上流工程を担う人材や経験豊富なシニア層の単価は月額100万円を超えることも珍しくない。フリーランス市場においても平均単価は約75万円と高水準であり 33、特にクラウド、セキュリティ、AI領域のスキルは高単価に直結する 90。

採用・育成・リテンション戦略

深刻な人材不足に対応するため、企業は多角的な人事戦略を迫られている。

• 採用: 競争力のある報酬パッケージ、フルリモートワークやフレックスタイムといった柔軟な働き方の提供は、もはや優秀な人材を惹きつけるための最低条件となっている。
• 育成: 特定の技術スキルの半減期（陳腐化するまでの期間）は非常に短く、約2.5年で時代遅れになるスキルもあると指摘されている 4。そのため、企業は従業員に対して継続的な学習機会（リスキリング）を提供し、スキルセットを常に最新の状態に保つための投資が不可欠である。
• リテンション（定着）: 人材の定着には、報酬や働きやすさに加え、挑戦的なプロジェクトへのアサイン、明確なキャリアパスの提示、公正な評価制度、そして従業員のエンゲージメントを高める企業文化の醸成が極めて重要となる 91。

労働生産性

人材不足と人件費高騰という制約の中で成長を続けるためには、労働生産性の向上が絶対的な要請となる。

指標

SaaS業界における労働生産性を測る代表的な指標として「従業員一人当たりの年間経常収益（ARR per FTE）」がある。業界ベンチマークによれば、ARRが5,000万ドルを超える規模の企業では、ARR per FTEは20万ドルから30万ドルがひとつの目安となる 27。

AI開発ツールによる生産性向上（定量的考察）

生成AIを活用した開発ツールは、この労働生産性を劇的に向上させる可能性を秘めている。

• GitHubの調査では、AIコーディング支援ツール「Copilot」を利用した開発者は、タスク完了までの時間が平均で55.8%短縮された 10。
• McKinseyの調査では、生成AIツールの活用により、開発者の生産性が20%から最大50%向上する可能性があると報告されている 9。

これらの調査結果を基に試算すると、仮にエンジニア組織全体の生産性が30%向上した場合、ARR per FTEも理論上は同様に30%向上する可能性がある。例えば、ベンチマークである20万ドルのARR per FTEが26万ドルに向上する計算となり、これは企業の収益性に絶大なインパクトをもたらす。

この分析が示すのは、人材に関する議論が「不足」や「コスト高」といった課題認識に留まるべきではないということである。むしろ、その裏側には「AI活用による生産性向上の巨大な機会」が存在する。深刻な人材不足と人件費高騰という強い外部圧力が、皮肉にもAI開発ツール導入という内部変革を強力に後押ししている。もはやAIツールは単なる効率化ガジェットではなく、人材不足という経営課題そのものに対する戦略的な解決策として機能し始めている。今後の企業の競争力は、「何人のエンジニアを抱えているか」という単純な頭数ではなく、「一人のエンジニアがどれだけの価値を生み出せるか」という生産性によって決定される。したがって、人事戦略と技術戦略は不可分であり、採用予算の一部をAIツール導入や教育予算に戦略的に振り分ける、あるいはエンジニアの評価指標にAIツールの活用度やそれによる生産性向上への貢献度を加える、といった施策が極めて有効となる。この変革を実行できない企業は、人件費の高騰と生産性の停滞という二重苦に陥り、競争から脱落していく可能性が高い。

第7章：主要トレンドと未来予測 — 次のディスラプションに備える

Webアプリケーション業界は、絶え間ない技術革新によって常に再定義されてきた。今後3～5年の業界地図を塗り替える可能性のある、5つの主要なトレンドと未来予測を以下に示す。

開発のAIネイティブ化

• 現状から未来へ: 現在、GitHub Copilotに代表されるAIコーディング支援ツールの利用は急速に一般化しており、調査によれば84%の開発者が既に利用しているか、利用を計画している 95。これは、開発プロセスにおけるAIの役割が、単なる「補助」から「共同作業者」へと変化していることを示す。
• 開発者の役割変容: このトレンドがさらに進むと、開発者の中心的な役割は、ゼロから一行ずつコードを書く「職人（Crafter）」から、ビジネス要件を正確に定義してAIに指示を与え、AIが生成したコードやアーキテクチャ案をレビュー・統合・最適化する「建築家（Architect）」や「AI調教師（AI Trainer）」へと進化する 46。これにより、ソフトウェア開発の生産性が飛躍的に向上するだけでなく、非エンジニアでもアイデアを形にしやすくなる「開発の民主化」がさらに加速する。

サーバーレス・アーキテクチャの普及

• 市場の急成長: サーバーレス・アーキテクチャ市場は、2025年の177億8,000万ドルから2034年には1,245億2,000万ドルへと、CAGR 24.2%という極めて高い成長率で拡大すると予測されている 96。
• ビジネスインパクト: このアーキテクチャの最大の利点は、開発者がサーバーのプロビジョニング、スケーリング、メンテナンスといったインフラ管理業務から完全に解放されることにある。開発者はビジネスロジックの実装にのみ集中でき、開発スピードが大幅に向上する 97。また、コードが実行された時間と回数にのみ課金される「Pay-as-you-go」モデルにより、インフラコストを固定費から変動費へと転換できるため、特に需要の変動が激しいサービスや、初期投資を抑えたいスタートアップ、新規事業において強力な経済合理性をもたらす 97。

Vertical SaaSの深化

• 市場の潮流: 世界のVertical SaaS市場は、2025年の1,233億ドルから2033年には3,692億ドルへと、CAGR 16.3%で着実に成長する見込みである 70。これは、市場の関心が汎用的なツールから、特定業界の課題解決に特化したソリューションへと明確にシフトしていることを示している。
• 競争優位の源泉: 建設業界向けのProcore 99、ライフサイエンス業界向けのVeeva Systems 71、レストラン業界向けのToast 71 などの成功事例が示すように、Vertical SaaSの強みは、その業界特有の複雑な業務プロセスや法規制、専門用語に深く精通している点にある。この深いドメイン知識が、汎用的なHorizontal SaaSには模倣困難な強力な参入障壁となり、高い顧客定着率と安定した収益性を生み出す 72。

コンポーザブル・アーキテクチャ（Composable Architecture）

• 概念と構成要素: これは、巨大で一体的な（モノリシックな）アプリケーションを、独立した機能部品の集合体として再構築する設計思想である。その実現を支える技術原則がMACH（Microservices, API-first, Cloud-native, Headless）である。
• ビジネスインパクト: MACHアーキテクチャを採用することで、企業はビジネスニーズの変化に応じて、必要な機能（決済、検索、CMSなど）をレゴブロックのように迅速に組み合わせ、入れ替えることが可能になる。これにより、市場投入までの時間（Time to Market）が劇的に短縮され、ビジネスの俊敏性が向上する 101。Gartnerは、2027年までにクラウドベースの新規Eコマースソリューションの60%がMACH原則に準拠すると予測しており 103、91%のITリーダーがMACHが将来の企業成功に不可欠であると考えている 101。

Web3/dAppsの可能性

• 市場のポテンシャル: ブロックチェーン技術を基盤とする分散型アプリケーション（dApps）および分散型金融（DeFi）の市場は、極めて高い成長ポテンシャルを秘めている。dApps開発市場は2030年に708億ドル（CAGR 18.7%）、DeFi市場は同年までに2,311億ドル（CAGR 53.7%）に達するとの予測もある 104。
• 現状と課題: 現在の主な活用領域は、DeFiやゲーミング、NFTといった分野に限定されている。エンタープライズ領域での本格的な普及には、依然として規制の不確実性、専門用語の多さに起因する劣悪なUX、そしてトランザクション処理能力（スケーラビリティ）の問題といった高いハードルが存在する 106。
• 将来性: 主流の技術となるか、ニッチ市場に留まるかは依然として不透明である。しかし、中央集権的なプラットフォーマーからデータの所有権をユーザーの手に取り戻すというWeb3の基本思想は、現在のWeb2.0モデルが抱える課題へのアンチテーゼとして、特定の領域で破壊的イノベーションを引き起こす可能性を秘めている。

これら5つのトレンドを俯瞰すると、一見独立しているように見えながらも、実は「脱・中央集権化」と「専門化・モジュール化」という共通の方向性を指し示していることがわかる。モノリシックな巨大アプリケーションは、APIで連携するコンポーザブルな機能群へと分解される。中央集権的なサーバー管理は、サーバーレスな分散実行環境へと移行する。何でも屋のHorizontal SaaSは、専門家であるVertical SaaSにその座を譲りつつある。開発チームへの権限集中は、AIによる開発の民主化によって緩和される。そして、巨大プラットフォーマーによる中央集権的な支配構造は、Web3によって問い直されている。この大きな潮流は、Webアプリケーション業界の構造を、かつての一枚岩の「大陸」から、専門性を持つ多数の「島々」がAPIという航路で結ばれる「群島」へと変容させている。この新たな世界で成功するためには、自社の「島」、すなわちコアコンピタンスを明確に定義し、他の「島」と効率的かつ安全に連携する能力（API戦略、エコシステム構築能力）が不可欠となる。自社だけで全てを完結させようとする旧来の「大陸」的発想は、変化のスピードに対応できず、やがて時代に取り残されるだろう。

第8章：主要プレイヤーの戦略分析 — 巨人と挑戦者たちの次の一手

Webアプリケーション業界の未来を占う上で、市場を牽引する主要プレイヤーの戦略、特にAIへの取り組みを理解することは不可欠である。ここでは、SaaSリーダーとインフラプロバイダーの動向を分析する。

SaaSリーダー

主要なSaaSプレイヤーは、AIを単なる機能追加としてではなく、自社のプラットフォームを次世代のビジネスOSへと進化させるための核として位置づけている。

プレイヤー	ターゲット市場	コアコンピタンス（強みの源泉）	AI戦略のビジョン	具体的なAI製品/機能
Salesforce	Horizontal (CRM中心), 全企業規模	圧倒的な顧客基盤とCRMデータ、強力なエコシステム（AppExchange）	Agentforce: AIエージェントが顧客データを活用し、営業・マーケティング・サービス活動を自律的に実行する。	Einstein 1 Platform, Sales Cloud/Service Cloud/Marketing CloudのCopilot機能 108
Microsoft	Horizontal (ERP/CRM/M365), Enterprise中心	Azureクラウドインフラ、Office製品とのシームレスな連携、OpenAIとの戦略的提携	Autonomous Enterprise: ビジネスプロセス全体をCopilotで連携・自動化し、自律的な企業経営を実現する。	Dynamics 365 Copilot, Model Context Protocol (MCP)によるエージェント連携基盤 110
Adobe	Horizontal (Marketing/Creative), Enterprise中心	クリエイティブツールでの独占的シェアと、それに紐づく膨大なコンテンツ・行動データ	Customer Experience Orchestration: AIがコンテンツ制作からパーソナライゼーションまでを一気通貫で最適化・自動化する。	Adobe Sensei GenAI, Firefly（画像生成）, Experience Platform AI 112
Shopify	Vertical (Eコマース), SMB中心	Eコマースに特化した使いやすいプラットフォームと広大なマーチャント基盤	マーチャントの業務効率化: AIが商品登録やマーケティング等の定型業務を自動化し、事業者のビジネス成長を支援する。	Shopify Magic（商品説明文生成、メール文案作成等）, AIチャットボット 115
SmartHR / freee	Vertical (労務/会計), 日本国内のSMB中心	日本の複雑な法制度・業務慣行への深い理解と高いブランド認知度	人間中心のAI: プライバシーと公平性を重視し、日本の労働・会計業務の生産性を向上させる。	AI活用による申請内容の自動チェック、仕訳の自動提案など 117

Table 8.1: 主要プレイヤーの戦略プロファイル比較

• Salesforce: CRM市場での圧倒的なデータを武器に、「Agentforce」構想を掲げる。これは、AIエージェントが顧客データを自律的に分析・活用し、営業活動の提案からマーケティングキャンペーンの実行、カスタマーサービス対応までを自動化することを目指すものである 108。
• Microsoft (Dynamics 365): 「Autonomous Enterprise（自律型企業）」という壮大なビジョンを掲げ、自社の強みであるAzure、Dynamics 365（ERP/CRM）、Microsoft 365（Office）をCopilotでシームレスに連携させる戦略をとる。これにより、バックオフィスからフロントオフィスまで、企業活動のあらゆるプロセスをAIで最適化することを目指している 110。
• Adobe: クリエイティブツール（Creative Cloud）とマーケティングツール（Experience Cloud）という二つの牙城を持つ。AI「Sensei GenAI」を中核に、画像生成AI「Firefly」によるコンテンツ制作の効率化から、顧客データプラットフォームを活用した高度なパーソナライゼーションまで、コンテンツサプライチェーン全体をAIで革新しようとしている 112。
• Shopify: 主なターゲットである中小規模のEコマース事業者（マーチャント）が直面する、リソース不足という課題をAIで解決することに注力している。「Shopify Magic」というブランドの下、商品説明文の自動生成、メールマーケティングの文案作成、AIチャットボットによる顧客対応など、具体的な業務効率化機能を提供している 115。
• SmartHR / freee (日本勢): 日本の複雑な労務・会計制度という深いドメイン知識を最大の強みとする。グローバルプレイヤーには難しい、日本の法制度や業務慣行に特化したAI活用を目指している。特にSmartHRは「人間中心のAI」という理念を掲げ、プライバシー保護や公平性に配慮した開発方針を明確に打ち出している点が特徴的である 117。

PaaS/インフラ

• AWS, Google Cloud, Vercel: これらのプレイヤーは、SaaSベンダーやカスタム開発企業がモダンなWebアプリケーションを迅速に構築・デプロイするための「部品（ビルディングブロック）」を提供することに注力している。サーバーレスコンピューティング（AWS Lambda, Google Cloud Functions）、コンテナオーケストレーション（Kubernetes）、そして高度なAI/MLサービス（Amazon SageMaker, Google Vertex AI）などをAPI経由で提供し、開発者体験（Developer Experience）の向上を競っている。

これらの主要プレイヤーの戦略を分析すると、彼らが目指しているのは単なる「AI機能の追加」ではなく、自社のプラットフォームを未来のAIエージェントが活動するための「OS（オペレーティングシステム）」あるいは「経済圏」として再定義することであるという共通点が見えてくる。AIの真の価値は、単一のタスクを自動化することにあるのではなく、複数のアプリケーションやデータを横断して、ビジネスプロセス全体を自律的に実行することにある。そのためには、データとプロセスが集約された強力なプラットフォームが不可欠となる。Salesforce（CRMデータ）、Microsoft（ERP/Officeデータ）、Adobe（マーケティング/コンテンツデータ）は、それぞれが持つデータの牙城をAIでさらに強化し、他社が容易には侵入できないエコシステムを構築しようと競い合っている。

この状況は、中小プレイヤーにとって大きな脅威であると同時に、機会でもある。巨大プラットフォーマーと正面から競合するのは得策ではない。むしろ、彼らが提供する汎用的なAI基盤やAPIを活用しつつ、彼らのプラットフォーム上で動作する補完的なAIエージェントや、特定業界の課題を解決するニッチなAIソリューション（Vertical AI）を開発することに勝機がある。巨大なOSの上で、独自の価値を提供する優れた「アプリケーション」となること。それが、これからの時代を生き抜くための賢明な戦略となるだろう。

第9章：戦略的インプリケーションと推奨事項 — 勝利へのロードマップ

これまでの包括的な分析を統合し、Webアプリケーション業界で成功を収めるための戦略的な意味合いを導き出し、具体的な推奨事項を提言する。

今後3～5年の勝者と敗者を分ける要因

市場の構造変化は、企業の優劣をこれまで以上に明確にする。勝者と敗者を分ける要因は、以下の4つの能力に集約される。

勝者の条件

1. AIによる生産性: AIコーディング支援ツールを開発プロセスに深く統合し、エンジニア一人当たりの生産性（例：ARR per FTE）を競合の1.5倍以上に高めることができるか。これは、人件費の高騰と人材不足という業界最大の制約を乗り越えるための必須条件である。
2. UXによる顧客ロックイン: SPA/PWAなどのモダン技術を駆使し、ネイティブアプリに匹敵する高速で直感的なUXを提供できるか。優れたUXは高い顧客満足度とリテンション（売上継続率）に直結し、スイッチングコストの低いSaaS市場において強力な顧客ロックイン効果を生む。
3. データとドメイン知識による参入障壁: 汎用的な市場を避け、特定業界の深い課題を解決するVertical SaaSやカスタムソリューションに特化できるか。そこで蓄積された独自のデータと業務ノウハウは、AIモデルの精度を高め、競合他社が容易には模倣できない参入障壁となる。
4. サプライチェーンの信頼性: SBOMなどを活用してソフトウェアの透明性と安全性を担保し、それを顧客に対する「信頼の証」として提示できるか。セキュリティはもはやコストではなく、顧客がベンダーを選定する際の重要なKBF（重要購買決定要因）である。

敗者の特徴

• 変化に適応できず、従来型の労働集約的な開発プロセスに固執する企業。
• パフォーマンスが低く、使いにくいUI/UXを技術的負債として放置する企業。
• 機能が同質化した市場で、付加価値を生むことなく価格競争に陥る企業。
• OSSの脆弱性管理を怠り、大規模なセキュリティインシデントを引き起こし、顧客からの信頼を失墜する企業。

自社が捉えるべき機会（Opportunity）と備えるべき脅威（Threat）

機会（Opportunity）

• 未開拓のVertical SaaS市場: 農業、介護、建設、専門士業など、いまだにレガシーなシステムや手作業での業務が多く残る業界は、特化型SaaSにとってのブルーオーシャンである。
• AIネイティブ・ソリューションの開発: 既存の業務プロセスを単にAIで効率化するのではなく、AIの存在を前提として、全く新しいワークフローやビジネスモデルを提案するアプリケーションには大きな可能性がある。
• 開発プロセス改革コンサルティング: 多くの企業が開発者の生産性向上とセキュリティ強化に課題を抱えている。AIツールの導入支援、DevSecOps体制の構築、アジャイル開発プロセスの最適化などを支援するコンサルティングサービスは、高い需要が見込める。

脅威（Threat）

• 人材獲得競争の敗北: 高騰し続ける人件費に対応できず、事業成長に必要な優秀なエンジニアを確保できないリスク。
• 提供価値のコモディティ化: No-Code/Low-CodeプラットフォームやAIによるコード自動生成技術の進化により、自社が提供してきた開発サービスの価値が相対的に低下し、陳腐化するリスク。
• 大規模セキュリティインシデントの発生: サプライチェーン攻撃により、自社だけでなく顧客にも甚大な被害を与え、事業継続が困難になるほどの信頼失墜と損害賠償に直面するリスク。

戦略的オプションの提示と評価

上記の分析を踏まえ、自社が取り得る戦略的オプションを3つ提示し、それぞれのメリット、デメリット、成功確率を評価する。

• オプションA：特定業界特化型Vertical SaaSの新規開発
  • メリット: 成功した場合、高い利益率、低い解約率、強力な参入障壁を享受でき、持続的な成長が見込める。
  • デメリット: 市場投入までの開発期間が長く、多額の初期投資が必要。成功には深いドメイン知識が不可欠であり、市場選定を誤ると大きな損失を被る。
  • 成功確率: 中～高（ただし、適切な業界選定とドメインエキスパートの確保が成功の絶対条件）。
• オプションB：AI開発ツール導入・活用コンサルティング事業への参入
  • メリット: 業界全体の最大の課題である「生産性向上」に直接応えるため、潜在的な需要は非常に大きい。成功すれば、継続的なコンサルティング契約やトレーニング提供によるストック型ビジネスを構築できる。
  • デメリット: 自社自身に高度なAI活用ノウハウと、それを他社に指導できるコンサルティング能力が求められる。単なるツール販売代理店に留まると利益率が低くなる。
  • 成功確率: 中（自社のケイパビリティと人材に大きく依存する）。
• オプションC：既存事業へのAI機能の徹底的な統合とUX刷新
  • メリット: 既存の顧客基盤と製品を活用できるため、比較的低リスクで着手できる。短期的な顧客満足度の向上と解約率の低下に繋がりやすい。
  • デメリット: あくまで既存事業の改善に留まり、新たな事業の柱を創出するような抜本的な競争優位の構築には繋がりにくい可能性がある。
  • 成功確率: 高（ただし、これはオプションではなく、全ての企業が取り組むべき必須事項に近い）。

最終提言：データと論理に基づく事業戦略

提言： 「再生可能エネルギー業界における、規制コンプライアンス管理とプロジェクト進捗管理に特化したVertical SaaS」を新規に開発・提供する。

論理的根拠

この戦略は、本レポートで分析した複数のマクロトレンドと市場機会が交差する、最も有望な領域を狙うものである。

1. 巨大な市場機会（PESTLE分析）: 環境（Environment）問題への対応は世界的な最重要課題であり、再生可能エネルギー市場は構造的に成長し続ける。同時に、各国政府は関連する法規制（Legal/Political）を次々と導入・変更しており、事業者は複雑なコンプライアンス対応に追われている。ここに、テクノロジーで解決すべき明確かつ深刻なペインポイントが存在する。
2. 高い参入障壁（業界構造分析）: 業界特有の複雑な法規制、許認可プロセス、専門用語への対応は、汎用的なプロジェクト管理ツールやNo-Codeプラットフォームでは不可能である。深いドメイン知識そのものが、競合に対する強力な参入障壁となる。
3. 実行可能性（内部環境分析）: 開発プロセスに生成AIを全面的に導入することで、開発者不足という制約を乗り越え、従来の開発手法よりも低コストかつ迅速にMVP（Minimum Viable Product）を市場に投入する。これにより、Vertical SaaSの最大の課題である高い初期投資と長い開発期間というリスクを低減できる。
4. 卓越した顧客価値（顧客需要分析）: AIを活用し、各国の規制変更をリアルタイムで自動検知して事業者に通知する機能、膨大な申請書類のテンプレートを基に必要書類を自動生成する機能、そして過去のプロジェクトデータから天候やサプライチェーンの遅延リスクを予測し、プロジェクトの完了時期をより正確に予測する分析機能などを提供する。これにより、顧客のコンプライアンスリスクを低減し、業務効率を劇的に改善するという明確な価値を提供する。

アクションプラン概要

• 主要KPI:
  • 事業KPI: ARR（年間経常収益）、NRR（売上継続率）、LTV/CAC比
  • 製品KPI: 顧客満足度スコア（CSAT）、タスク完了率、機能利用率
• タイムライン:
  • Phase 1 (～6ヶ月):
    • 再生可能エネルギー業界のコンプライアンス専門家（元・規制当局担当者など）をアドバイザーとして採用。
    • ターゲット顧客（発電事業者、EPC事業者）への詳細なヒアリングと課題の特定。
    • AIとUXデザイナーを含む少数精鋭チームによるプロトタイプ開発。
  • Phase 2 (～12ヶ月):
    • 主要機能（規制データベース、書類生成エンジン）を実装したMVPをローンチ。
    • 初期の協力顧客（デザインパートナー）を3～5社獲得し、フィードバックを基に製品を改善。
  • Phase 3 (～24ヶ月):
    • 本格的なマーケティング・セールス活動を開始。
    • 予測分析機能やサプライヤー管理機能などを追加し、製品を拡充。
    • パートナーエコシステムの構築（関連する法律事務所やコンサルティングファームとの連携）。
• 必要リソース:
  • 人材: ドメインエキスパート、AI/MLエンジニア、UX/UIデザイナー、プロダクトマネージャー、セールス/マーケティング担当者
  • 投資: 初期開発、人材採用、マーケティング費用としてXX億円の事業投資。

第10章：付録

引用文献

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32. 【2025最新】SESの料金相場｜単価・費用内訳も徹底解説 – AI Front Trend, https://ai-front-trend.jp/ses-fee/
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149. 2025年、国内も世界の企業もDXやAIの基盤構築／運用に対するIT投資を最優先としている ～国内と世界の企業のIT投資における予算動向比較調査を発表～ – IDC Global, https://my.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prJPJ53260325
150. 【サクッと読めるマンスリーレポート】世界のサイバーセキュリティトレンド（2025年7月号）, https://www.iij.ad.jp/global/column/column158.html
151. 世界経済見通し改訂版, https://www.imf.org/-/media/Files/Publications/WEO/2025/update/july/japanese/text.ashx
152. Platform-as-a-Service Market Set to Surpass US$264 Billion by 2030, Fueled by Cloud Scalability, Low-Code Adoption and SME Uptake – Industry Experts, https://industry-experts.com/_news/platform-as-a-service-market-set-to-surpass-us264-billion-by-2030,-fueled-by-cloud-scalability,-low-code-adoption-and-sme-uptake/
153. データセンターの消費電力は10年で15倍に 省エネどう進める？ – アイネット, https://www.inet.co.jp/blog/datacenter/power-consumption0207.html
154. 日米比較調査にみる DXの戦略、人材、技術 – IPA, https://www.ipa.go.jp/publish/wp-dx/qv6pgp0000000txx-att/000093706.pdf
155. DX動向2024 DXの取組状況(経年変化および米国との比較) – IPA, https://www.ipa.go.jp/digital/chousa/dx-trend/eid2eo0000002cs5-att/dx-trend-2024.pdf
156. IEA報告書 世界的な電力需要増で原子力に注目, https://www.jaif.or.jp/information/electricity-mid-year-report-iea
157. アメリカにおけるデジタルトランスフォーメーション（DX）の現状 1 新たな事業価値を創出する, https://www.jetro.go.jp/ext_images/_Reports/02/1fb13cf2232a86ac/202009.pdf
158. Application Development Software Market Size: Report, 2025-2030 – Knowledge Sourcing Intelligence, https://www.knowledge-sourcing.com/report/application-development-software-market
159. Web業界の未来を徹底解剖！今後需要が期待される職種とは？ – KOTORA JOURNAL, https://www.kotora.jp/c/55922/
160. The Impact of Reviews on B2B Buyers and Sellers, https://learn.g2.com/hubfs/Sell%20Microsite%20Files/The%20Impact%20of%20Reviews%20on%20B2B%20-%20Report.pdf
161. いろいろな数値から予測する2025年のローコード・ノーコード環境 – リープリーパー, https://www.leapleaper.jp/2025/01/24/low-code-no-code-dev-environments-predicted-by-figures2025/
162. Our 2022 Research Shows MACH Adoption Is High On The Agenda for Tech Leaders, https://machalliance.org/insights-hub/our-2022-research-shows-mach-adoption-is-high-on-the-agenda-for-tech-leaders
163. Cloud Computing Market worth $2,281.1 billion by 2030 – MarketsandMarkets, https://www.marketsandmarkets.com/PressReleases/cloud-computing-market.asp
164. Here are relevant reports on : software-as-a-service-saas-market – MarketsandMarkets, https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/software-as-a-service-saas-market-232369522.html
165. AI in the workplace: A report for 2025 | McKinsey, https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work
166. The Tech That Will Rule Tomorrow: What 49000+ Developers Revealed in the 2025 StackOverflow Survey | by Peter Njuguna – Medium, https://medium.com/@pcodesdev/the-tech-that-will-rule-tomorrow-what-49-000-developers-revealed-in-the-2025-stackoverflow-survey-5dee46b90bc0
167. IT業界はなぜ人材不足？理由や人事・採用担当がとるべき対策について解説 – マイケル・ペイジ, https://www.michaelpage.co.jp/advice/%E8%81%B7%E7%A8%AE%E7%B4%B9%E4%BB%8B/it/it%E6%A5%AD%E7%95%8C%E3%81%AF%E3%81%AA%E3%81%9C%E4%BA%BA%E6%9D%90%E4%B8%8D%E8%B6%B3%EF%BC%9F%E7%90%86%E7%94%B1%E3%82%84%E4%BA%BA%E4%BA%8B%E3%83%BB%E6%8E%A1%E7%94%A8%E6%8B%85%E5%BD%93%E3%81%8C%E3%81%A8%E3%82%8B%E3%81%B9%E3%81%8D%E5%AF%BE%E7%AD%96%E3%81%AB%E3%81%A4%E3%81%84%E3%81%A6%E8%A7%A3%E8%AA%AC
168. How does generative AI impact Developer Experience?, https://devblogs.microsoft.com/premier-developer/how-does-generative-ai-impact-developer-experience/
169. ローコード/ノーコードプラットフォームソリューション市場動向 2025年度版 – ミック経済研究所, https://mic-r.co.jp/mr/03480/
170. 【2025年版】リモートワークに関する重要統計50選以上：現状、影響、未来の働き方 – Notta, https://www.notta.ai/blog/remote-work-statistics
171. DXを加速する「ノーコード ローコード」による開発とは？ – NTTドコモビジネス, https://www.ntt.com/business/services/xmanaged/lp/column/nocode-lowcode.html
172. 【2025年最新版】人気6カ国の単価比較｜最新のオフショア開発単価はいくら？, https://www.offshore-kaihatsu.com/faq/tanka.php
173. 【2025年1月】フリーランス市場月額単価の動向フリーランスエンジニア案件の月額平均単価は74.9万円 – PR TIMES, https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000001013.000000725.html
174. グローバルのクラウドインフラ市場、市場の成長率が鈍化する中でAWSがシェア30％超を維持、AzureとGoogle Cloudは堅調。2022年第4四半期、Synergy ResearchとCanalysの調査結果 – Publickey, https://www.publickey1.jp/blog/23/aws30azuregoogle_cloud20224synergy_researchcanalys.html
175. 「経済安全保障推進法」概要解説 | PwC Japanグループ, https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/column/awareness-cyber-security/economic-security01.html
176. 【2025年最新】オフショア開発単価の動向は？円安時代の賢い活用方法 – Rabiloo（ラビロー）, https://rabiloo.co.jp/blog/development-unit-price-2022
177. What’s the point of WASM and how/when should I use it? : r/webdev – Reddit, https://www.reddit.com/r/webdev/comments/1ac6x3i/whats_the_point_of_wasm_and_howwhen_should_i_use/
178. Custom Software Development Market Size & Forecast to 2030, https://www.researchandmarkets.com/report/custom-software-development
179. Serverless Architecture Market Size, Share & Growth 2035, https://www.researchnester.com/reports/serverless-architecture-market/4845
180. 2025 Benchmarking Metrics for Bootstrapped SaaS Companies, https://www.saas-capital.com/blog-posts/benchmarking-metrics-for-bootstrapped-saas-companies/
181. Top 10 Open Source Software Risks of 2025 | SecOps® Solution, https://www.secopsolution.com/blog/top-10-open-source-software-risks-of-2023
182. How Can AI Be Used to Improve User Experience in SaaS Applications – Selleo.com, https://selleo.com/blog/how-can-ai-be-used-to-improve-user-experience-in-saas-applications
183. ノーコードの将来性が明るい理由！日本で普及しない理由とは？ – セミナーズ, https://seminars.jp/media/1134
184. Understanding Progressive Web App Developers in 2025| Web DEI Tech Market Research, https://www.slashdata.co/web-dei/understanding-progressive-web-app-developers-in-2025
185. SmartR AI – Improving Lives Intelligently, https://www.smartr.ai/
186. Stack Overflow Annual Developer Survey, https://survey.stackoverflow.co/
187. Developers remain willing but reluctant to use AI: The 2025 Developer Survey results are here – The Stack Overflow Blog, https://stackoverflow.blog/2025/07/29/developers-remain-willing-but-reluctant-to-use-ai-the-2025-developer-survey-results-are-here/
188. Diving deep into B2B SaaS metrics with Kristina Shen, General Partner at Andreessen Horowitz – Subscript, https://www.subscript.com/the-dive/diving-deep-into-b2b-saas-metrics-with-kristina-shen-general-partner-at-andreessen-horowitz
189. The 45 Best AI Tools in 2025 (Tried & Tested) – Synthesia, https://www.synthesia.io/post/ai-tools
190. CVE-2025-20333, CVE-2025-20362: Cisco Zero-Days Exploited | Tenable®, https://www.tenable.com/blog/cve-2025-20333-cve-2025-20362-faq-cisco-asa-ftd-zero-days-uat4356
191. No Code / Low Code vs. Custom Traditional Development – Mobile Reality, https://themobilereality.com/blog/no-code-low-code-vs-traditional-development
192. Web Apps vs Native Apps vs PWA: Which Is Right for You? – Timspark, https://timspark.com/blog/web-apps-vs-native-apps/
193. 海外と日本のDXの違いは？日本で推進を阻害している要因や海外の成功事例 – DXGO-日本企業にDX（デジタルトランスフォーメーション）を！, https://usknet.com/dxgo/contents/dx-trend/differences-between-dx-overseas-and-japan/
194. 2024年のサイバーセキュリティトレンド：インサイトと予測 – Veeam, https://www.veeam.com/blog/jp/cyber-security-trends.html
195. データの越境移転を促進すべき理由とは？ – 世界経済フォーラム, https://jp.weforum.org/stories/2023/01/jp-data-flows-cross-border-wef23/
196. 国境を越えた自由かつ責任あるデータ流通が必要な理由と実現のための方法 | 世界経済フォーラム, https://jp.weforum.org/stories/2023/05/jp-how-and-why-data-must-flow-freely-and-responsibly-across-borders/
197. JavaScript Usage Statistics: How the Web’s Favorite Language Fares in 2025 – ZenRows, https://www.zenrows.com/blog/javascript-usage-statistics
198. セキュリティトピック 2025年4月 | 攻撃と対策手段 | CTC-CSS, https://www.business-on-it.com/1005-topic-security-2022