SORACOM Discovery 2026 から考える After AI 時代の SaaS の在り方

Last updated at 2026-10-15Posted at 2026-10-15

はじめに

2026年7月7日（火）、株式会社ソラコムが主催する IoT カンファレンス「SORACOM Discovery 2026」が東京ミッドタウン（六本木）で開催されました。

基調講演と CTO キーノートを聴講してきました。講演内容そのものは公開されている資料をご覧いただくのが一番だと思いますので、本記事では SORACOM のサービスを利用する側の立場から、ポイントだと感じた点と、自社 SaaS への学びをまとめます。

「Shizen Connect」は、蓄電池・EV・エコキュートなどのエネルギー機器を IoT／AI 技術で制御し、その制御価値を電力市場で取引するなどのエネルギー管理システムです。

株式会社 Shizen Connect では、SORACOM のサービスを用いて、セキュリティ要件を満たしつつ多数のエッジデバイスを制御しています。構成の詳細は以下の記事で紹介していますので、ご興味があればご参照ください。

生成 AI が最初からある前提で組織を作り直す
生成 AI が存在することを前提に働き方を考え、組織を作り直し、会社そのものを変えていく必要がある。
全社で使い、AI が触れる基盤を整える
エンジニアに限らず全社員が AI を使い、AI がアクセスできるようにデータ基盤／API を整備し、AI 駆動のプロセスを整えることで「複利ループ」に入ることができる。
競争力の源泉は「トークン資本」
どの会社も生成 AI を使う時代、差がつくのは「トークン資本」。人がドメイン知識をもとに AI に教え、委ね、監督することでトークン資本が育ち、そのトークン資本によって人の判断が加速する。

コアコンポーネントを Rust で再構築。Rust は型定義がしっかりしており AI コーディングに適しているとのことで、ほぼすべてのコードを AI で作成。
Graviton プロセッサにも対応。
これらにより約 90% の電力削減を実現。

After AI の時代に、エンジニア・非エンジニアを問わず、ドメイン知識をもとに AI を最大限活用するためには何が必要か。今回のカンファレンスは、その問いに対する示唆を得られる場でした。

Shizen Connect では、アプリケーション・インフラともに Claude を使ってコーディングしています。その中で、次のような実感がありました。

IaC が大前提：AI に構築を任せるには、インフラがコードで表現されていることが前提になる。
GitOps で設計意図を残す：AI が設計意図を理解したうえで構築するには、Issue や PR から設計意図や実装時のリファレンスを辿れることが重要。
環境に API でアクセスできること：AI が実際の AWS 環境の設定・リソース使用状況・ログを参照できるよう、Public Cloud のように API でアクセスできる環境であることも重要。

上記に加えて、今回のカンファレンスでは以下の学びがありました。

サービスとデータに API でアクセスできること
提供するサービスのすべてに API でアクセスでき、蓄積したデータにもデータ基盤の API を通じてクエリでアクセスできることが重要。
AI にルールを示しやすい言語を選ぶこと
アプリケーションコードでも、AI にコーディングルールを示しやすい、構造のはっきりした言語を採用することがポイントになる（SORACOM では型定義がしっかりした Rust を採用）。
データ分析基盤もクエリで開放すること
Snowflake のように API 経由でクエリできるサービスを活用することで、AI が容易にデータへアクセスできる。
1〜3 が揃うと、非エンジニアも AI と共に動ける
非エンジニアも AI エージェントのサポートを受けながら、サービスの操作やデータ分析を行えるようになる。

Shizen Connect でも、サービスへの API アクセスや、AI による市場価格・需要量の予測サービスを提供しています。今後は AI 駆動のプロセス整備を進め、AI を構造的に無駄なく、最大限活用していきたいと考えています。