B2B SaaS「無料トライアル」の崩壊と「シンセティック・エクスペリエンス（合成体験）」による顧客体験の再発明

B2B SaaS「無料トライアル」の崩壊と「シンセティック・エクスペリエンス（合成体験）」による顧客体験の再発明

1. 序論：2025年の地平線とSaaSモデルの限界

2025年11月、世界のB2B SaaS（Software as a Service）市場は、かつてないほどの成熟と飽和、そして構造的な閉塞感に直面している。かつて「シリコンバレーの福音」として世界中のスタートアップやエンタープライズがこぞって導入した「14日間無料トライアル」や「フリーミアム（Freemium）」といった顧客獲得モデル（PLG: Product-Led Growth）は、その効力を劇的に失いつつある。

市場には類似したソリューションが溢れ、買い手である企業の意思決定プロセスは複雑化を極め、セキュリティ要件は厳格化の一途をたどっている。

本レポートは、現在のB2B SaaSにおける無料トライアルが抱える根源的な課題を、最新の統計データ、行動経済学、システム思考、そして技術的アーキテクチャの観点から徹底的に解剖するものである。そして、その閉塞を打破するために、「誰も考えても見なかった」革新的プロセス――「シンセティック・エクスペリエンス（Synthetic Experience：合成体験）」――を提唱する。

これは、生成AIによる合成データ技術とエフェメラル（短命）なクラウドインフラ技術を融合させ、顧客がログインした瞬間に「成功した未来」を体験させる、パラダイムシフトである。

本稿では、単なる現状分析にとどまらず、競合を凌駕する圧倒的な構成と深さをもって、次世代のSaaS成長戦略を提示する。

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2. 2025年B2B SaaS市場のマクロ環境とトライアルの「死」

2.1 コンバージョン率の壊滅的停滞

2025年の最新ベンチマークデータは、SaaS業界にとって残酷な現実を突きつけている。かつては成長のエンジンであった無料トライアルのパフォーマンスは、多くの企業において低下の一途をたどっている。

2.1.1 業界別コンバージョン率の統計的解析

KlickflowおよびFirstPageSageによる2025年の調査データに基づくと、B2B SaaS全体の「Webサイト訪問者からトライアルへの転換率（Visitor to Trial）」は3〜8%に留まっており、これはB2C SaaSの8〜15%と比較して著しく低い水準である¹。さらに、ビジネスの成否を握る「トライアルから有料顧客への転換率（Trial to Paid）」も、多くのセグメントで伸び悩んでいる。

2.1.2 Opt-in vs. Opt-out：クレジットカード情報のジレンマとLTVへの影響

トライアル登録時にクレジットカード情報を要求するか否か（Opt-in vs. Opt-out）は、長年議論されてきたテーマであるが、2025年のデータはより複雑な様相を呈している。

• Opt-in（クレカ不要）: 訪問者からの登録率は8.5%と高いが、そこから有料化するのは18.2%に留まる²。心理的障壁は低いが、その分「冷やかし」や「とりあえず登録」層が多く、オンボーディングの負荷が高い。

• Opt-out（クレカ必須）: 訪問者からの登録率は2.5%と激減するが、有料化率は48.8%〜60%に達する²。

一見するとOpt-outモデルの方が収益性が高いように見えるが、システム思考的に分析すると、ここには「受動的な課金（Passive Conversion）」、すなわち「解約忘れ」による収益が含まれている危険性がある。これは短期的にはキャッシュフローを改善するが、長期的には高い解約率（Churn Rate）や顧客満足度の低下、さらにはチャージバック（返金要求）による管理コストの増大を招く²。

2025年のSaaS経営において重視される「効率的な成長（Efficient Growth）」の観点からは、Opt-outによる見かけの数値改善は、LTV（顧客生涯価値）を損なうリスクファクターとなり得る。

2.2 CFOによる予算監視の厳格化と「棚卸し」圧力

2025年のSaaS市場を冷え込ませているもう一つの要因は、顧客企業の財務部門（CFOオフィス）による予算管理の徹底である。ゼロ金利政策の終了後、企業は「成長」よりも「利益」と「効率」を優先するようになり、SaaSの導入稟議は厳格なROI証明を求められるようになった。

2.2.1 Shelfware（使われないソフトウェア）への宣戦布告

調査によれば、企業が契約しているSaaSライセンスの約49%が実際には使用されていない「Shelfware（棚ざらしソフト）」となっている⁵。これに対し、CFOや調達部門は、ZyloやBetterCloudといったSaaS管理プラットフォーム（SMP）を駆使して、利用率の低いツールの洗い出しと契約解除（Consolidation）を強力に推進している⁶。

この環境下において、無料トライアルで「なんとなく良さそう」と思わせるだけでは不十分である。エンドユーザーが熱狂するだけでなく、CFOに対して「このツールを導入すれば、既存の3つのツールを解約でき、コストが20%削減される」あるいは「従業員の生産性が数値としてX%向上する」という明確な経済的合理性を提示できなければ、有料契約には至らない⁸。

従来のトライアルは機能体験にフォーカスしすぎており、この「経済的バイヤー（Economic Buyer）」を説得するための材料を提供できていないのが現状である。

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3. 根源的課題の構造分析：なぜユーザーは「箱」を開けないのか

コンバージョン率低迷の背景には、表面的なUI/UXの問題を超えた、より深く構造的な課題が存在する。これらを「Empty Box Problem（空箱問題）」、「Shadow IT Fatigue（シャドーIT疲れ）」、「Consensus Gap（合意形成の断絶）」の3点に整理し、詳細に分析する。

3.1 根源的課題1：「Empty Box Problem（空箱問題）」と認知負荷

SaaS、特にB2B向けの複雑な業務アプリケーション（CRM、ERP、プロジェクト管理など）の本質的な価値は、「データが処理・可視化された状態」にある。しかし、無料トライアルを開始した直後のユーザーが直面するのは、皮肉にも「空っぽのダッシュボード」である。

3.1.1 「設定」という名の無償労働の強制

ユーザーは、ツールがもたらす「分析結果」や「自動化されたワークフロー」という果実を求めてトライアルに登録する。しかし、その果実を得るためには、データのインポート、タグの設定、ルールの作成、チームメンバーの招待といった、膨大で退屈な「初期設定」という労働を行わなければならない。

行動経済学における「双曲割引（Hyperbolic Discounting）」の理論に基づけば、人間は「将来の大きな価値（業務効率化）」よりも「現在の小さなコスト（データ入力の手間）」を過大に見積もる傾向がある¹⁰。

トライアル開始直後のモチベーションが高い瞬間であっても、CSVファイルのフォーマットエラーに一度でも遭遇すれば、ユーザーの心は折れ、離脱（Drop-off）してしまう。

これが「Empty Box Problem」の本質であり、多くのSaaS企業がオンボーディング改善と称してツールチップやガイドツアーを追加しても解決しない理由である。箱が空である以上、使い方は学べても、価値は感じられないからだ。

3.1.2 決断麻痺と「選択のパラドックス」

高機能なSaaSほど、初期設定のオプションが多岐にわたる。心理学者のバリー・シュワルツが提唱した「選択のパラドックス（Paradox of Choice）」や「決断麻痺（Decision Paralysis）」がここで発生する10。

ユーザーは「どのテンプレートを選べばいいのか？」「この設定をオンにすると後でどうなるのか？」という不安に襲われ、結果として「現状維持（何もしない）」を選択し、ブラウザを閉じる。この心理的コストは、プロダクトの機能性とは無関係に、トライアルの成否を決定づける。

3.2 根源的課題2：セキュリティ境界の壁と「シャドーAI」への恐怖

2025年において、企業のITセキュリティ部門はかつてないほどの警戒態勢にある。生成AIの爆発的普及に伴い、従業員が未承認のAIツールに機密データを入力するリスクが顕在化したためである。

3.2.1 「シャドーAI」の脅威とCISOの防衛本能

「シャドーIT」（IT部門が把握していないクラウドサービスの利用）は以前からの課題であったが、生成AIの登場により「シャドーAI」という新たな、そしてより深刻なリスク区分が生まれた11。

レポートによれば、従業員の約52%がIT部門の許可なくアプリをダウンロードしており、セキュリティ専門家の49%がこれが防御体制を弱体化させていると認識している14。機密データが学習データとして外部に流出することを恐れるCISO（最高情報セキュリティ責任者）は、企業ネットワークからの未承認SaaSへのアクセスを遮断し、CASB（Cloud Access Security Broker）やSWG（Secure Web Gateway）を用いてトライアル登録自体をブロックする傾向を強めている。

3.2.2 矛盾する要求：試したい現場 vs. 止める管理者

現場の担当者は「業務を効率化するために新しいツールを試したい」と考え、管理部門は「未知のリスクを排除したい」と考える。この二項対立の中で、無料トライアルは板挟みになっている。従来型のトライアルは「本番環境にデータをアップロードする」ことを前提としているため、セキュリティレビューを通過するまでは「試すことすら許されない」というデッドロックが発生する。これでは、どんなに優れたプロダクトでも、顧客の手に届く前に門前払いされてしまう。

3.3 根源的課題3：購買プロセスの複雑化と「合意形成の断絶」

B2B購買において、単独の意思決定者が即決することは稀である。特にエンタープライズ領域では、購買決定に関与するステークホルダーの数が増加し続けている。

3.3.1 「6〜10人の壁」と情報の非対称性

Gartner等の調査によれば、典型的なB2B購買グループには6〜10人の意思決定者が存在する¹⁵。

• チャンピオン（推進者）: 現場の課題を解決したい担当者。トライアルを実際に触る人。

• 経済的バイヤー（CFO等）: 予算権限を持つ。ROIを重視。

• 技術的バイヤー（CTO/CISO）: 技術適合性とセキュリティを重視。

• ユーザーバイヤー: 実際に業務で使う現場スタッフ。使い勝手を重視。

無料トライアルを行うのは主に「チャンピオン」一人である。彼がトライアルで得た断片的な感触やスクリーンショットだけで、他の異なる関心事を持つステークホルダー全員を説得するのは至難の業である。CFOはUIの美しさには関心がなく、CTOは営業効率には関心がない。

従来のトライアルは「個人の体験」に閉じており、この「組織としての合意形成」を支援する機能が欠落している。その結果、商談はステークホルダー間の意見調整がつかず、「No Decision（現状維持）」という墓場に行き着くことになる17。

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4. 概念の転換と発明：「シンセティック・エクスペリエンス」の提唱

以上の構造的課題（空箱、セキュリティ、合意形成）を一挙に解決し、2025年の市場環境において競合を凌駕するための革新的なアプローチ、それが「シンセティック・エクスペリエンス（Synthetic Experience：合成体験）」である。

4.1 概念定義：Context-Basedへの移行

従来のトライアルは「Time-Based（時間ベース）」、つまり「14日間」や「30日間」という期間を区切って機能を開放するモデルであった。しかし、顧客にとって重要なのは「時間」ではなく「文脈（Context）」と「成果（Outcome）」である。

シンセティック・エクスペリエンスは、「ユーザーの文脈に完全に適合した、成功状態のシミュレーション環境」を提供する。これは、SaaSを「更地から構築するもの」ではなく、「完成された未来を試乗するもの」へと再定義する発明である。

4.2 アーキテクチャ構成要素

この体験を実現するためには、以下の3つの技術的要素を高度に統合する必要がある。

4.2.1 Component 1: AIによる「シンセティック・データ・インジェクション」

最大の障壁である「空箱問題」を物理的に消滅させる技術である。LLM（大規模言語モデル）と生成AIを活用して、ユーザーの業種・規模・役割に合わせた「合成データ（Synthetic Data）」を生成し、トライアル環境に注入する¹⁸。

• 技術的詳細: TestBoxなどのプラットフォームが先駆けているように、単なるランダムな文字列（Lorem Ipsum）ではなく、ビジネスロジック的に整合性の取れたリレーショナルデータを生成する¹⁸。

  • 静的データ: 顧客マスタ、商品カタログ、社員情報など。

  • 動的データ: 過去1年分の商談履歴、チャットログ、メールのやり取り、アクセス解析ログなど、時系列と因果関係を持つデータ。

• プライバシーの担保: 生成されるデータは完全に架空のものであるため、GDPRや個人情報保護法のリスクはゼロである。差分プライバシー（Differential Privacy）技術を適用することで、学習元データからの漏洩リスクも排除する¹⁹。

4.2.2 Component 2: エフェメラル・サンドボックス（Ephemeral Sandbox）

セキュリティとデータの完全性を担保するために、本番環境ではなく、ユーザーごとに隔離された「エフェメラル（短命・使い捨て）サンドボックス」を提供する²¹。

• インフラ構成: Kubernetesやコンテナ技術を用い、ユーザーが「トライアル開始」ボタンを押した瞬間に、数秒でフルスタックのアプリケーション環境を立ち上げる。

• 利点:

  • Risk-Free: ユーザーが設定を壊しても、データを削除しても、サンドボックスを再起動すれば元通りになる。

  • Isolation: 本番データベースとは物理的に切り離されているため、マルウェアの混入やデータの流出が原理的に起こり得ない。

  • Security Bypass: 「ブラウザ分離（Remote Browser Isolation）」技術²⁴と組み合わせることで、ユーザーの端末には画面のピクセルデータのみを転送し、実行コードを社内ネットワークに入れない構成が可能となる。これにより、厳格なCISOの承認プロセスをバイパス（あるいは即時承認）させることができる。

4.2.3 Component 3: インタラクティブ・ガイドと「自己完結型」学習

NavatticやReprise、Walnutなどが提供する「インタラクティブ・デモ」の要素を、サンドボックス内に統合する²⁶。

• 機能: AIエージェントが「ナビゲーター」として常駐し、注入された合成データに基づいて、「このデータの傾向を見ると、次にどのようなアクションを取るべきか」をガイドする。

• 効果: ユーザーはマニュアルを読むことなく、実際の操作を通じてユースケースを学習できる。2025年のデータでは、インタラクティブ・デモの導入によりエンゲージメント率が84%まで向上した事例も報告されている²⁶。

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5. ユースケース別詳細分析と実装シナリオ

提唱する「シンセティック・エクスペリエンス」が、具体的な業種やユースケースにおいてどのように課題を解決し、圧倒的な顧客体験を生み出すかを詳述する。

5.1 Use Case A: エンタープライズ向けCRM/SFA（営業支援システム）

状況: 大手製造業の営業部長が、チームの予実管理と案件可視化のためにSFAの導入を検討している。

• 従来の課題: トライアルに登録しても、顧客データも商談データも空っぽ。CSVインポートを試みるも、既存システムとのフォーマット不整合でエラーが多発。部下にデータ入力を指示するわけにもいかず、「イメージが湧かない」として離脱。

• シンセティック・エクスペリエンスによる解決:

  1. ペルソナ選択: サインアップ時に「製造業」「営業部長」「チーム50名」を選択。

  2. データ注入: AIが「架空の自動車部品メーカーの顧客リスト」「進行中の100件の商談データ（確度、フェーズ付き）」「過去の失注案件」「部下との生々しいチャット履歴」を数秒で生成し、サンドボックスに注入。

  3. 体験: ダッシュボードには、既に「今月の達成率82%」「要注意案件3件」が表示されている。

  4. シナリオ: AIガイドが「今月の未達リスクがあるA社の案件詳細を見てみましょう」と誘導。クリックすると、過去の議事録（AI生成）が表示され、「競合B社が安値攻勢をかけている」という文脈が読み取れる。「値引き承認リクエスト」ボタンを押す体験まで完了する。

• 成果: 「設定」という苦痛なしに、「意思決定」というマネージャー本来の業務価値を一瞬で体験できる。Time-to-Valueはゼロになる。

5.2 Use Case B: サイバーセキュリティ・プラットフォーム

状況: 金融機関のセキュリティ担当者（SecOps）が、新しい脅威検知ツールを試したい。

• 従来の課題: 社内規定により、実際のネットワークログや顧客データを外部クラウドにアップロードすることは厳禁。PoC（概念実証）を行うには、数ヶ月にわたる法務・セキュリティ審査が必要。

• シンセティック・エクスペリエンスによる解決:

  1. 環境: エフェメラル・サンドボックス内に、攻撃を受けている仮想ネットワーク環境を構築。

  2. データ: 生成AIが「標的型攻撃メール」「ランサムウェアの挙動」「不正アクセスのログ」などの脅威データをリアルタイムで合成し、システムに流し込む。

  3. 体験: 担当者はブラウザ分離環境からアクセスし、ダッシュボードでアラートが鳴り響く様子を目撃する。実際にインシデント対応の操作を行い、レポートが出力されるまでを体験する。

• 成果: 自社の機密データを一切リスクに晒すことなく、極限状態でのツールの性能を検証できる。「データは全て合成です」という事実は、CISOの承認を得るための最強のカードとなる。

5.3 Use Case C: 開発者向けAPI/インフラストラクチャ

状況: スタートアップのCTOが、決済プラットフォームの導入を検討中。

• 従来の課題: APIドキュメントを読むだけでは実装イメージが湧かない。サンドボックス環境はあるが、テスト用のカード番号や決済フローを自分でコードを書いて試すのが面倒。

• シンセティック・エクスペリエンスによる解決:

  1. 環境: ブラウザ上で完結するIDE（統合開発環境）付きのサンドボックスを提供。

  2. データ: 仮想のECサイトのバックエンドコードが既に記述されており、決済APIが組み込まれている。

  3. 体験: 「Run」ボタンを押すだけで、仮想ユーザーが商品を購入し、決済が成功し、Webhookが飛んでくる様子をログで確認できる。さらに、エラー（残高不足など）のシナリオもボタン一つで発生させられる。

• 成果: 開発者は「動くコード」を最も信頼する。統合の手間ゼロで技術検証が完了するため、DevTools領域の高いコンバージョン率（30-40%）¹をさらに押し上げる。

5.4 Use Case D: 日本市場における「稟議」支援型体験

状況: 日本の中堅企業の総務担当者が、経費精算システムの導入を検討。

• 従来の課題: 日本企業特有の複雑な承認ルートや、手書き領収書の処理などが対応できるか不安。また、上層部への「稟議書」作成が大きなハードル。

• シンセティック・エクスペリエンスによる解決:

  1. ローカライズ: サンドボックス内には、「部長」「課長」「経理担当」などの日本的な役職と承認フローがプリセットされている。

  2. データ: 「接待交際費」「交通費（Suica連携）」などの日本的な明細データが注入済み。インボイス制度に対応した請求書データも用意。

  3. アウトプット: 体験の最後に、試算されたコスト削減効果（ROI）に基づき、「そのまま提出できる稟議書のドラフト」をAIが生成・ダウンロードさせる。

• 成果: 担当者の個人的な体験で終わらせず、日本特有の「合意形成」プロセス（稟議）を直接支援することで、商談を強力に前進させる。

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6. 日本市場への適応：文化的障壁を突破する戦略

日本のSaaS市場は2025年も拡大を続けているが、中小企業の導入率は34%に留まるなど、欧米と比較して慎重な姿勢が目立つ²⁸。この背景には、日本特有のビジネス文化が存在する。

6.1 失敗回避文化と「Proof of Concept」偏重

日本のバイヤーは「失敗したくない」という心理が極めて強く、導入前に「自社の業務に100%フィットするか」を確認したがる傾向がある。このため、有料契約の前に長期かつ詳細なPoC（概念実証）を求めることが多いが、これはベンダーにとってコスト負担が大きい。

シンセティック・エクスペリエンスは、このPoCプロセスをデジタル上で完結・自動化させる。顧客ごとにカスタマイズされた合成データ環境を提供することで、「擬似的なPoC」を初回の商談で完了させることができる。これにより、顧客の「不安（Uncertainty）」を取り除き、Psychological Safety（心理的安全性）を醸成する。

6.2 代理店・パートナーエコシステムの活性化

日本ではSaaS販売において代理店（パートナー）の役割が大きい。しかし、代理店の営業担当者が複雑なSaaSの仕様を熟知し、魅力的なデモを行うことは困難である。

この「データ入り完成環境」を代理店に開放することで、代理店の営業力（Sales Enablement）を底上げできる。彼らは「ログインしてお見せします」と言うだけで、最高のプレゼンテーションが可能になる。これは、SaaSベンダーが日本市場でスケールするための強力なレバレッジとなる。

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7. 戦略的SEO設計とマーケティングへの実装

この革新的な概念を市場に浸透させ、オーガニック検索からの流入を最大化するためのSEO戦略を提案する。

7.1 キーワード戦略：顕在層から潜在層まで

従来の「SaaS トライアル」等のキーワードに加え、以下の新しい検索意図を捉えるコンテンツを展開する。

7.2 コンテンツマーケティングの差別化：二項対立の解消

競合他社が「トライアル期間を延ばそう」「メールマーケティングを強化しよう」といった既存の枠組みでの改善を論じる中、以下の「創造的な問い」を投げかけることで、Thought Leadership（思想的リーダーシップ）を確立する。

• 問い: 「セキュリティ（閉鎖性）」と「トライアル（開放性）」はトレードオフか？

  • 解消: エフェメラル・サンドボックスと合成データにより、「閉じたまま開く（Secure Openness）」が可能になる。実データを入れないことで、セキュリティを維持したまま全機能を開放できる。

• 問い: 「自動化（Tech-Touch）」と「パーソナライズ（High-Touch）」は対立するか？

  • 解消: 生成AIによるデータ注入は、「自動化されたハイタッチ（Automated High-Touch）」を実現する。数千人のユーザーに対して、それぞれの業界・職種に完全にパーソナライズされた環境を自動生成できる。

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8. 結論：2030年に向けたSaaS体験のニューノーマル

2025年、B2B SaaSにおける無料トライアルは、単なる「機能の試用期間」から、「顧客の未来をシミュレーションする場」へと進化しなければならない。「空っぽの箱」を渡して「頑張って設定してくれ」と頼む時代は終わった。

顧客体験における「空箱問題」と「シャドーAIリスク」という二重の障壁を突破する唯一の解は、「シンセティック・データ・インジェクション」と「エフェメラル・サンドボックス」の融合である。ユーザーがログインしたその瞬間に、そこが既に顧客のために整えられた快適な執務室であり、繁盛している店舗であり、堅牢な要塞であるかのように演出すること。これこそが、顧客体験を圧倒的に爆増させ、競合を陳腐化させる「シンセティック・エクスペリエンス」戦略である。

SaaS企業は今、PLG（Product-Led Growth）の次に来る、SLG（Synthetic-Led Growth）の時代に足を踏み入れようとしている。この波に乗り遅れた企業は、空箱を抱えたまま市場から退場することになるだろう。

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参照出典

• ¹ Klickflow. “SaaS Conversion Rate Benchmarks 2025 Industry Data”.

• ³ Userpilot. “SaaS Average Conversion Rate Benchmarks”.

• ² FirstPageSage. “SaaS Free Trial Conversion Rate Benchmarks”.

• ¹ Klickflow. “SaaS Conversion Rate Benchmarks 2025 Industry Data” (Industry breakdown).

• ¹⁰ Klickflow. “SaaS Trial to Paid Conversion Psychology Strategies”.

• ³¹ Gracker.ai. “Behavioral Economics in B2B SaaS Trials”.

• ¹⁷ Reprise. “Three Reasons Why Your SaaS Free Trials Aren’t Converting”.

• ¹⁸ TestBox. “AI-populated sandbox environment”.

• ¹⁵ Phase 3 Marketing. “B2B Buyers Are Human Too: Understanding the Psychology”.

• ⁴ Cleverbridge. “Tips for optimizing free trial conversions”.

• ¹⁹ Google Research. “Generating synthetic data with differentially private LLM inference”.

• ²⁰ OpenAI Cookbook. “Synthetic data generation using LLMs”.

• ²¹ Shipyard. “Ephemeral Environments”.

• ²² Nullstone. “Ephemeral Environments Primer”.

• ²³ The New Stack. “5 Ways Ephemeral Environments Transform Microservice Testing”.

• ²⁴ Netskope. “What is Remote Browser Isolation”.

• ²⁵ Zscaler. “What is Remote Browser Isolation”.

• ²⁶ Navattic. “Interactive Demos Industry Benchmarks”.

• ³⁰ Navattic. “Top Use Cases for Interactive Demos 2024”.

• ²⁶ Navattic. “State of the Interactive Product Demo 2025”.

• ³² Nocoderi. “SaaS Failure Examples from 2025”.

• ²⁹ Hostinger. “SaaS Statistics 2025”.

• ²⁸ Nihonium.io. “10 Data Trends Shaping Japan’s SaaS Market in 2025”.

• ²⁷ Reprise. “Platform Overview”.

• ¹⁶ Pangea Global Services. “B2B Buyer Behaviour in 2025”.

• ³³ Digima Class. “Freemium Failure Examples”.

• ¹¹ Reco.ai. “State of Shadow AI Report”.

• ¹² MetricStream. “Shadow AI: The Silent Cyber Risk”.

• ¹⁴ 1Password. “Annual Report 2025: The Access Trust Gap”.

• ¹³ ISACA. “From Shadow IT to Shadow AI”.

• ⁸ Preferred CFO. “SaaS CFO Guide 2025”.

• ⁹ Generation CFO. “2025 SaaS Budgeting Report”.

• ⁵ 2-Data. “The State of Software Costs in 2025”.

• ⁶ Zylo. “Guide to SaaS Renewal”.

• ⁷ BetterCloud. “SaaS Renewal Best Practices”.

• ²⁸ Nihonium.io. “10 Data Trends Shaping Japan’s SaaS Market in 2025”.

• ¹⁸ TestBox. “TestBox Platform Overview”.