エンタープライズテクノロジー・SaaS

ソフトウェア企業は、特有の技術的負債を抱えています。初期の顧客にとっては適切だったアーキテクチャ上の判断が、次の成長段階の足かせになり始めるのです。シングルテナントでのデプロイは運用コストを膨らませ、共有データベースはエンタープライズ顧客が求める分離要件への対応を難しくし、連携の要望はチームがコネクターを開発するペースを上回って積み上がっていきます。エンタープライズ案件のたびに、セキュリティ質問票、SSOやSCIMの要件、データレジデンシーに関する質問、監査への対応など、当初のアーキテクチャでは想定していなかった要求が寄せられます。

AIの登場により、その重要性はさらに高まっています。顧客は、すでに対価を支払っている製品にインテリジェントな機能が組み込まれることを期待しており、競合他社も実際にそうした機能をリリースしています。しかし、AIを責任ある形で組み込むには、プロンプトと検索においてテナントのデータを分離し、推論コストを管理し、多様な顧客データにわたって品質を評価し、管理者に実効性のある制御手段を提供する必要があります。プロダクトとエンジニアリングのリーダーに必要なのは、全面的な作り直しのためにロードマップを止めることなく、プラットフォーム基盤の強化とプロダクト機能の拡充を同時に進められるパートナーです。