HubSpotは「AIの矢面」とされたが、AI投資を前倒しした結果、a16zパネルで最大の成長を記録した。Figmaは株価が約81%下落した一方、Q1売上は前年比46%増——脅威と成長が同居している。Klarnaは700名分のCSを自動化したが、「行き過ぎた」と認めて再雇用に転じた。加速——HubSpotの前倒しでつかんだ導線 2026年2月3日の暴落で、HubSpotは「AIの矢面」の象徴として売られた。ナデラが「業務ロジックはAI層へ移る」と語った時、真っ先に想起されたのがCRM——営業メールの下書き、リードの分析、商談の優先順位付けはエージェントが得意とする領域だからだ。しかしa16zのパネルデータを開くと、HubSpotは大口顧客で大きく成長し、パネル全体でも最大のYoY中央値増を記録していた。なぜ矢面に立たされながら成長できたのか。答えはHubSpotが2023年から営業メール生成・リード分析といったAI機能を既存CRMの導線に埋め込み、顧客が「HubSpotを使い続けながらAI価値を享受する」増分支出を引き出したからだ。UI層は確かにエージェントに奪われつつあるが、HubSpotが握っているのは顧客の名寄せ済み商談履歴・コンタクト履歴・過去メールの原本——つまりSystem of Recordとしてのデータ層だ。このデータは移行コストが高く、関係データの密度が濃く、一度Salesforceから移行した顧客が再び引き返す可能性は低い。HubSpotはこのデータ層を堀として活かし、その上にAI機能を載せる進化層(実行力)を最速で回した。 Y Combinatorが唱える「Make something people want」を起業の科学ポータルの動画は「赤の他人が欲しがるものを作れ」と解釈している。HubSpotが達成したのは、赤の他人(既存顧客)が「CRMを使い続けながらAI価値も欲しい」と言い、お金を払い、宣伝してくれるストロングPMFだ。しかもこれは一度達成して終わりではなく、PMFing——PMFし続けること——が重要だと強調される。HubSpotはまさにPMFingを実践しており、AIがCRMを破壊する文脈で語られる一方、既存導線の上に新しい価値を積み上げ続けている。係争——Figmaのデータ層と進化層の綱引き Figmaは2026年2月の暴落で、Claude DesignやAdobe Fireflyに「矢面」と見なされ、株価はピーク比で約81%下落した。デザインツールのUIはエージェントと最も相性が良い領域の一つ——「青い背景にロゴを配置したモックアップを作って」という指示をClaudeに投げれば、Figmaを開かずに完成するからだ。市場はFigmaの未来を悲観し、株を売った。しかしQ1の決算を開くと、売上は前年比46%増、NDR(既存顧客からの売上維持率)は136%、ヘビーユーザーの75%がAIクレジットを継続課金している。Figmaが守っているのはデザイン原本——コンポーネントライブラリ、バージョン履歴、デザインシステムの整合性を管理するSystem of Recordだ。デザイナーは「Claudeで作った下書きをFigmaに持ち込み、既存コンポーネントと統合して本番に出す」という流れを取り、Figmaのデータ層は揺るいでいない。そしてFigmaは進化層——価格モデルの転換——で攻めに出た。従来のシート課金に加え、AIクレジット課金を導入し、画像生成・UI提案といった機能を従量課金で提供している。ヘビーユーザーの75%が継続課金している事実は、「AIはFigmaの脅威であると同時に成長エンジンでもある」ことを示す。ただし利益率ガイダンスは12%から8%へ低下した。AI機能の提供にはGPUコストがかかり、従量課金が売上に転換する速度が予想より遅いためだ。株価は回復せず、市場の判定はまだ割れている。Figmaは脅威と成長が同居する「係争中」のケースであり、データ層で守り、進化層で攻める綱引きの真っ最中だ。内製の限界——Klarnaの引き剥がしと揺り戻し Klarnaは2024年、Salesforce・Workdayを解約し、AI内製化を進めると発表した。「SaaSのロックインから解放される」象徴的な動きとして注目を集め、AIで700名分のカスタマーサポートを自動化し、人員を5,500名から3,400名へ削減したと発表した。ロジック層と統制層をSaaSから引き剥がし、自社でAI化する——理論上は可能だ。しかし2026年初頭、KlarnaのCEOはインタビューで「CSの自動化は行き過ぎた」と認め、一部の人員を再雇用し、ハイブリッド化へ転じると述べた。何が起きたのか。CS品質が低下し、クレーム対応の遅延が増え、顧客満足度が下がったためだ。700名分のCSをAIに置き換える際、Klarnaはロジック層(問い合わせの分類・回答生成)だけでなく、統制層(例外処理の判断・エスカレーション基準)まで引き剥がした。その結果、AIが対処できないケースで人間の判断が遅れ、顧客体験が悪化した。起業の科学ポータルの解説で強調される業務プロセスのバリューチェーン可視化の原則——「全社の業務プロセスをバリューチェーン形式で可視化し、ボトルネックを特定する」——をKlarnaは省略した。各部署のメンバーを集めたワークショップで現状業務を洗い出し、処理時間や工数を数値化して最も時間がかかっている部分を特定していれば、統制層を引き剥がすリスクを事前に捉えられたかもしれない。 Klarnaが教えたのは、ロックインは外せるという事実と、外しすぎてはいけないという教訓の両方だった。ロジック層は汎用化しやすく、AIで代替できる部分が多い。しかし統制層——承認権限、例外処理、コンプライアンス判断——は暗黙知を含み、SaaSが長年の顧客データから学習した業界特有のルールが埋まっている。Klarnaはこの層を引き剥がしすぎて揺り戻しを経験し、内製の極北とその限界を同時に示す存在になった。どの層を守り、どの層で攻めたか 3社を5層に重ねると、勝敗の構造が見えてくる。HubSpotは進化層(AI機能の前倒し実装)とデータ層(CRMの顧客導線)で加速した。Figmaはデータ層(デザイン原本)で守り、進化層(AIクレジット課金)で攻める係争中だ。Klarnaはロジック層と統制層を引き剥がしすぎて揺り戻しを経験した。無印良品がMUJIGRAMという詳細なマニュアルで売り場作りからレジ業務、労務管理まで徹底的に標準化し、均質な店舗をグローバルに展開して大きな企業価値を実現したように、業務プロセスの標準化と最適化は企業価値の源泉だ。SaaSもまた、どの層を標準化し、どの層を差別化するかという選択の上に成り立っている。HubSpotはデータ層を標準化(CRMの共通導線)しながら進化層で差別化(AI機能の速度)し、Klarnaは標準化を急ぎすぎて統制層の差別化を失った。勝敗を分けたのは技術の優劣ではなく、どの層を守り、どの層で攻めたかという実行だ。SaaSが死ぬかどうかという問いは、技術的可能性の問いではなく、実行力の問いに転換された。 SaaSは死なない。だがUIだけを売っていた会社は死ぬ。では、自社プロダクトはどの層を売っているのか。最終章では、その問いに答える道筋を示す。