Keras 開発者で AI 研究者の François Chollet 氏が「AI を採用するほど SaaS への依存が増す」と主張した。AI がソフトウェア開発コストを下げるという「SaaS 破壊」論に真っ向から反論し、実際に企業を運営している立場からはむしろ逆の現象が見えると述べた。投稿は 247 件のいいねを集め反響を呼んでいる。

「AI が SaaS を殺す」の言説は、現場より外から語られていることが多い。

European Business Review が、AI 導入による大規模レイオフの波の中で HR（人事）部門が果たすべき役割を論じた記事を掲載した。AI が人員削減を加速させる一方、リスキリングや倫理的な移行管理など、HR が変革のハブになれるかどうかが企業の明暗を分けるとする。採用・評価・解雇の判断に AI が入り込む現実を踏まえ、人事の再定義が求められている。

AI 導入の「見えないコスト」を最初に引き受けるのは、常に現場の人事担当者だ。

歯科クリニック向け AI 予約・受付アシスタント「SuperMIA」が、セットアップ所要時間を公式に 1 時間 47 分と明示している。クリニック情報・診療時間・プロバイダ設定・電話連携など 9 ステップで完結するとしており、「AI は導入に数ヶ月かかる」という業種特有の先入観に真っ向から対抗する訴求をしている。

「AI は難しい」の感覚がどこまで先入観なのかを、時間で可視化した事例。

開発者の Abhiram Sakaray 氏が Solana AI Kit 向けに「Stablecoin Payments Architect」スキルを公開した。既存の AI×クリプトスキルが DeFi やトレーディングに偏る中、ステーブルコインを使った実用的な決済フローの設計に特化している点が特徴。GitHub でコードが公開されており、開発者が即座に試せる状態にある。

エージェントが「送金できる」ことより「決済設計ができる」ことへの要求が出始めた段階。

AI コンテンツ検出企業 Hive が、X（旧 Twitter）上で任意の投稿に「@hive_ai is this AI generated」と返信するだけでディープフェイク判定を返す無料サービスを提供している。Hive 独自の AI・ディープフェイク検出モデルを使用しており、専用アプリや登録不要で誰でも利用可能だ。

「疑ったらメンションする」という UX 設計は、検出ツールの普及速度を大きく変えうる。