冷え込む市況下でもホットなHRtechスタートアップへの投資
TechCrunch「What downturn? Investors remain bullish on HR tech as the Great Resignation slows」の一部を日本語で紹介したものです。全文はリンク先をご覧ください。
FintechやSaaSなど、ほとんどのテック分野が経済的な逆風の一方で、HRtechは逆境をむしろバネに柔軟性を見せており、投資家が強気の姿勢を貫いていると伝えるTechCrunchの記事。コロナ禍のリモートシフトに始まり、この環境下で雇用のグローバルシフトと生産性の課題が連鎖的に起こり、新たなHRtechの機会を生み出している。日本も欧米ほど劇的ではないものの、この数年で働き方や労働者の意識に非連続な変化が起きていると思います。日本のHRtechの進化を考える上でも興味深い記事です。記事からの主な示唆は以下の通りです。
- 2022年現在もHRtechへの投資は好況
2021年のHRtechスタートアップへの投資は、前年比3.6倍の$12.3B（約1.7兆円）。2022年も最初の2ヶ月だけで$1.4B以上（約2,000億円弱）が投資されています。Remote（$300M調達）、Payfit（$287M調達）、Personio（$200M調達）などが代表例です。 - HRtechがミッションクリティカルに
HRtechに多く投資をするDavor Hebel氏は「パンデミックが今まで労働力を縛っていた地域や時差、働き方の様々な制約を取り払った。人材不足の中、離職率低下と採用コスト削減するプラットフォームへの需要が、中小企業から大企業まで拡大した」と語っています。 - 米国でも失業率の低水準化が背景に
今年5月の米国の求人数は1,130万件と、パンデミック前の水準を大幅に上回っており、失業率は安定しています。昨今のテック業界のレイオフや採用凍結の影響は多少あるが、UPSやVisaなどの大企業を含めて総じてみると比較的安定しています。 - HRtechで追い風の分野は…?
SemperVirens Venture CapitalのAllison Baum Gates氏は、「従業員のスキルアップを目的としたプラットフォーム、リモートでのコラボレーションを促進する生産性ツール、独立契約者やプロジェクトベースのチームを受け入れるためのツール、人事ワークフローの自動化、分析ツール」には特に強気な投資姿勢を示している。 - HRtechは投資対効果の高いAll-in-one化へ
HRtechは、特定のワークフローをカバーするポイントソリューション型から、HRワークフロー全体をカバーするAll-in-one型へ進化しています。企業への導入を進める上では、生産性向上やコスト削減だけでなく、売上成長に寄与し、明確な投資対効果を実証する必要があります。そのため現代のHRtechスタートアップは、バイヤーである人事部門の社内目標とゴールを一致させることが大切です。
静かに進むAIの社会実装：生成型AI/MLは”次のプラットフォーム”になるのか？
Bessemer Venture Partners「Is AI generation the next platform shift?」の一部を日本語で紹介したものです。全文はリンク先をご覧ください。
日本でもDeepLを使って、その翻訳精度に驚かれた方も多いのではないでしょうか？ここ最近、大規模言語モデル（LLM）などの生成型AI/ML（Generative AI/ML）が急速に精度が向上し、市場への普及が静かですが着実に進んでいます。そのトレンドや言語処理分野の生成型AI/MLが次の大きなプラットフォームになる可能性を指摘したBessemer Venture Partnersの記事。AI/ML分野は日本だと幻滅期を経て、動きが鈍く感じられるかもしれませんが、今後、可能性のある分野の1つだと思います。記事からの主な示唆は以下の通りです。
- 生成型AI/MLによるプラットフォームシフト
世界経済はかつて工業化で支えられていましたが、現在では「知識と情報」です。1990年代はインターネットの出現、2000年代はクラウド、2010年代はスマホの時代でした。これらのプラットフォームの進化は、人々の「知識と情報」へのアクセスを拡大し、コミュニケーション、コンテンツの作成・消費を大きく変えました。この「知識と情報」による経済は生成型AI/MLによって今後再定義されるでしょう。 - LLMの精度と規模は年平均10倍で成長
OpenAIのGPT-3(テキスト)、GoogleのLaMDA（会話型ダイアログ）など。ここ最近では、急激に規模を拡大して精度が向上しています。結果、いまのAI/MLはテキスト、画像、音声など、人間に匹敵するコンテンツを自律的に生成可能です。 - 今後10年以内でオンラインコンテンツの50％はAI/MLにより生成
現在、AI/MLを活用して自動生成されるオンラインコンテンツは1％未満ですが、雪だるま式に進歩が進んでいます。現在すでにコピーライティング分野では成熟しています。Jasperは生成型AI/MLにより、マーケターがこれまでの5倍速く文章を書くことができています。 - 生成型AI/MLによるパラダイムシフト
生成型AI/MLでは、コンテンツ作成、コミュニケーション、知識生成における重要なパラダイムシフトの基盤になっています。クラウドやスマホが新しい産業を産み出したように、生成型AI/MLはメディアやコミュニケーション、ソフトウェア、生命科学分野など幅広い分野で既に活用されています。多くのユースケースで低コストかつ高付加価値な成果が得られており、この導入はさらに加速すると考えられています。
10年にわたるVertical SaaSへの投資経験から得られた10の教訓
Bessemer Venture Partners「Ten lessons from a decade of vertical software investing」の一部を日本語で紹介したものです。全文はリンク先をご覧ください。
Shopify、Toast、ServiceTitanなどに投資をしてきたBessemerのVertical SaaS 10の教訓のレポートがかなりアップデートされていて必見の内容。基本的なマルチプロダクト戦略の重要性に加え、M&A、Exitシナリオ、Fintechの可能性にも言及。以下ポイントを抜粋。
- マルチプロダクト戦略＝レイヤーケーキ
Verticalではとくに主要製品が減速し始める何年も前に次について考え始める必要がある。重要なのはシビアな優先順位づけ。お客様のP/Lから収益/コストの最大要因を特定する - 支払い処理などの統合サービスの提供が成長の機会
元来コモディティである決済、給与、融資などを業界に特化させる。そこを基軸に他事業者のサービスのリプレイスをかけ、クロスセルのハードルを下げる。個人的には給与支払い周りは非常に面白い領域。 - エンドユーザーに目を向ける
「クライアントにとってのお客様」向けの機能開発でARPA向上や競合優位を発揮する。例えば、Servicetitanはエンドユーザー向けの融資サービスでお客様のトップライン向上にも貢献。また、FareHarborのようにSaaSは無料でユーザーに課金というユニークなモデルも。 - 定期的なプライシングとプランの変更
ここにテコ入れをしていないVertical SaaSが非常に多いという指摘。下記があったら見直しのサイン。・1年間何も変更していない・新しい機能を展開・見込み客がすんなり受け入れている・お客様が使っている他の製品が自社よりはるかに高い - B2B間の決済×Vertical SaaSの可能性
米国では企業間取引の半分が紙の小切手に依存。電子化に加えて、スムーズな国際間の決済や売掛金に対しての貸付などニーズが大きい。最近ではBrexなど支出管理×カード発行のモデルも現れ、業界特化の流れも生まれている。
ZoomInfo 創業者 & CEO Henry Schuck氏による「IPOまでの10の失敗」
SaaStr「10 Mistakes From Zero to IPO with CEO of ZoomInfo, Henry Schuck | SaaStr Europa 2022」の一部を日本語で紹介したものです。全内容はリンク先、または以下動画をご覧ください。
ARR10億ドルで40%近くの営業利益率を誇る、営業/マーケ支援SaaS ZoomInfoによる「IPOまでの10の失敗」。採用、組織づくり、GTM、社内コミュニケーションなど複数の観点から、創業者 & CEOのHenry氏によるTipsを公開
失敗1. 「採用にこだわりきれなかったこと」
- 自身が得意とする領域外でも、果たしてGreatな人材が採れているかどうかチェックすること。Henry氏は自身の不得意領域であるプロダクト開発などの人材の割り当てが疎かになっていた。曰く「稼働している人材がGreatかどうか見極めるために、外部で近しい職種の優秀な人材に会い、情報交換やヒアリングを通して比較しながら見極めをやるべきだった」。
失敗2.「『CFOは会計士である』と認識していたこと」
- CFOは単に会計士ではなくビジネスパートナーとして捉えるべき。事業の調子がわかり、アラートを早期に出し、何に選択と集中をするべきか判断できる存在であるべき。曰く「良いCFOは、社内のプロダクトやセールス/マーケなどの部署と定期的に連携し、それぞれの部門の状況を理解している」。
失敗3.「GTMが戦略的優位性をもたらすものと認識していなかったこと」
- Chorus.ai（商談分析AIツール）を買収した際、Chorus.aiは優れたプロダクトを持っていたがGTMに注力していなかった。ZoomInfoによる買収後、6ヶ月でYoYの成長率が3倍伸びた。優れたプロダクトを創ることも大事だが、GTMが優れていないと高い成長は実現できない。
失敗4.「プロダクトチームをお客さまとのやりとりに巻き込まなかったこと」
- ZoomInfoでは、お客さまとのやりとりを全て録画し、プロダクトチームがそれらやりとりを聴いてレポートを書き、お客さまの解像度を高める仕組みを構築。
- 逆にセールスチームも、アーリーフェーズであればプロダクトに詳しくあるべき。ZoomInfoではセールスの採用面接時に、プロダクトの理解度を試すテストを出しており、優秀な人材は高いスコアを上げていた。しかし組織が大きくなると、それらテストがヘッドカウントを満たすボトルネックになっていった。市場でカテゴリを創り上げるアーリーフェーズでは、プロダクトを理解しているスーパーセールスが必要である。
失敗5.「自身の意見や考えを尊重できていなかったこと」
- 会社が成長するにつれ、取締役会などを含めて優秀な人材が会社に集まり、彼らからアドバイスをもらう機会が増える。Henry氏はそのような優秀な人材に対し、もともとは「私にしてほしいことを共有してくれ。私はそれに従って動く」というスタンスだった。
- 曰く「ただ単に、彼らの意見を聞き入れ実行に移すのではなく、自身で取捨選択していくべき」。特に（社外）取締役など日々のオペレーションの解像度が高くないメンバーからのアドバイスを取り入れる場合は、自身の方が現場の状況を理解していることもあるので、うまく取り入れていくことが大事。
失敗6. 「『人材育成に注力するべき』という認識がなかったこと」
- いつもスーパースター人材を獲得できることは不可能であるため、CEOは社内の人材をワールドクラスのリーダーに育成することが役割の1つになってくる。
- 仮に成長ができていない人材がいれば、率直にフィードバックをすること。そして彼/彼女が納得するように説明すること。例えば、Head of HRが社内に既に存在しているが伸び悩んでおり、その上にCHROを採用する場合は、(1) そのHead of HRの上に人材を採用する事実 (2) Head of HRが成長できる優秀な人材の採用にコミットすること、を説明する。
失敗7. 「最適化する前に優秀な人材を組織に入れなかったこと」
- ZoomInfoは、うまくいっている事業や業務のオペレーションの自動化を徹底的に行い、1人のマネージャーが多くの部下をケアできるまで管理体制を強化できたが、曰く「まずは優秀な人材を採用する優先順位を高め、次にオペレーションの最適化を行うこと。多少オペレーションが整っていなくても、優秀な人材でまず組織を固めることが成長につながる」。
失敗8. 「（会社の）方向性に対する質問（の本質）を理解できていなかったこと」
- あなたの考える方向性に対して人々が質問をするときや、あなたの決断に対して疑問を呈する時、どうしてもあなたのアイデアに対して「サポーティブではない」と否定的な見方をしてしまうが、そうではなく、本当は「その決断にどう至ったのかが知りたい」ということを理解するべき。
- 部下から質問をたくさんもらうことは追加でポジティブな影響もあり、それは組織のアラインメントを容易にすることである。特に創業期のアーリーフェーズでは、週に1回でも組織横断で質問し合う環境を設けることが大事である。
失敗9. 「アカウント整理を正しくできていなかったこと」
- お客さまのセグメンテーションにこだわり続け、それぞれのセグメントに対する向かい方を定義する。そしてそのセグメンテーションに終わりはないことを理解する。曰く「セグメンテーションはもっと早く着手しておけばよかった」。
- ZoomInfoは過去、エンタープライズのお客さま中でも高い売上高をもらたすものとそうでないもので、会社が注力する度合いが変わってきていたところを見つけ、セグメントを更に細分化し、それぞれに必要なリソースやケアが行き渡るように改善した。セグメンテーションは常に定義し続けるべき。
失敗10. 「困難を要するコミュニケーションに備えていなかったこと」
- スタートアップにおいて社内での難しいコミュニケーションはつきものであり、CEOは特にその量が多い。Henry氏はそのような場面に備えるため、自分の発言やフィードバックを事前に考え、声に出し、相手がどのように反応をするか、その反応に対して何を更にフィードバックするか、具体的にシミュレーションをしていた。結果、比較的容易にそのような難しい場面を乗り越えられるようになった。
オンライン上の顧客行動分析SaaS Contentsquare, シリーズFで$600M(約756億円)調達
2012年フランス創業のContentsquareは、欧州GDPRや米CCPAなどの個人データ規制に準拠しつつ、ウェブ・アプリ上の顧客行動を分析し、顧客のエンゲージメント向上と売上アップを支援するSaaSスタートアップ。オンライン上のカスタマージャーニー全体に関するインサイトをAIで提供します。セールスフォース、BMW、LVMHなど、1,000社以上のエンタープライズ企業で利用されています。本シリーズFはSixth Street Growthがリードし、$400Mをエクイティ、残りの$200Mをデットで調達。バリュエーションは、前回の2倍の$5.6B（約7,000億円）。
エンタープライズに強いAll-in-one支出管理SaaS Airbase, $150M(約189億円)調達
2017年創業のAirbaseは、ミッド～エンタープライズ企業が財務状況の可視化と監視を強化するためにの支出管理をオール・イン・ワン型SaaSで提供するスタートアップ。今年の「アメリカで最も革新的なテック企業」の1社に選ばれ、ソフトウェア評価サイトG2でも支出管理分野でNo.1の評価を受けるカテゴリーリーダーです。最近ではAMEXとシリコンバレーバンクと提携。今回はGoldman Sachsから全額融資で調達。マネーサプライが急速に絞られる環境下で、返済期間の延長を希望する企業を積極的に獲得する狙い。
グローバルIT企業向け税務自動化SaaS Fonoa, シリーズBで$60M(約76億円)調達
2019年 アイルランド創業のFonoaは、世界にデジタルサービスを提供する企業に向けて、100ヵ国以上の消費税、付加価値税(VAT)、物品サービス税(GST)などの管理プロセスを自動化するSaaSを提供するスタートアップ。税金計算のみならず、ベンダー/エンドユーザーの所在地に準拠した請求書やレシートを自動作成できる。UBERやZoomなどが顧客。従業員も1年足らずで世界20か国に130人に倍増しています。2021年の売上は7倍に急拡大しています。本ラウンドはCoatueがリード投資家。
次世代タレントマネジメントSaaS 15Five, $52M(約66億円)調達
15Fiveは、リモート環境下でも組織のモチベーションを高め、マネージャーが組織のパフォーマンス改善を可能にするSaaSを提供するスタートアップ。特に従業員数 100～2,500人規模の企業を得意としており、現在SpotifyやPendoなど約3,400社で利用されている。本ラウンドはQuad Partnersがリード投資家。
スタートアップ DB SaaS Crunchbase, シリーズDで$50M(約63億円)調達
海外のスタートアップ調査をされたことがある方にはお馴染みのCrunchbaseは、スタートアップに特化したデータベースを提供するSaaSスタートアップ。見込み客の調査の貴重な情報源として活用されています。現在、年間7,500万人のユニークユーザー数を抱え、有料顧客数は6万社に上ります。本ラウンドでは募集金額を超える出資オファー（オーバーサブスクライブ）があり、Alignment Growthがリード投資家。
消費財特化のサプライチェーン管理SaaS SupplyPike, シリーズBで$25M(約32億円)調達
サプライチェーン市場は、パンデミックや消費者行動の変化により予測不能な状況に陥っています。そのためAmazonやWalmartのような小売大手は、消費財(CPG)メーカーに対して約200もの供給ルールを課すことで、需要に適合しようとしました。SupplyPikeは、消費財メーカーが小売業者のルールに適合した形で、プロセスを最大80％合理化し、売上最大化を支援するSaaSを提供しています。過去2年でJohnson&Johnsonなど400社の獲得し、毎年売上は2倍で成長。本ラウンドはNoro-Moseley PartnersとFrontier Growthから調達した。
「電子カルテ界(EMR)のテスラ」 Canvas Medical, シリーズBで$24M(約30億円)調達
2015年創業のCanvas Medicalは、電子カルテ（EMR）のデータの自動入力するワークフローを通じて、データを入力・利用する15もの関連者（医師、保険会社、ソーシャルワーカー等）がより速く、簡単に患者データを把握できるSaaSを提供するスタートアップ。創業者のAndrew Hinesは、医師である妻が電子カルテのデータ化に1日数時間も浪費しているのを見てCanvas Medicalを開発した。本ラウンドのリード投資家はM13。
治験業務のDXを目指すBuzzreach、シリーズAで6.6億円調達
治験(臨床試験・臨床研究）の様々な課題を解決するSaaSサービス「puzz(パズ)」や治験情報マッチングプラットフォーム「smt (エス・エム・ティ)」など、複数のプロダクトと事業を展開。今回の資金調達では、治験実施医療機関向けの治験業務管理システム「Study Works」への投資を強化。サービスを導入している企業は40を超えている。今回の調達資金は、プロダクトの開発や採用、組織体制の強化に充てられる。本ラウンドに参画した投資家は下記の通り。
- グロービス・キャピタル・パートナーズ、モバイル・インターネットキャピタル、ANOBAKA
産業廃棄物業界のDXを実現するファンファーレ、プレシリーズAで6.3億円調達
産業廃棄物業界に特化した配車管理SaaS「配車頭（ハイシャガシラ）」を提供。産業廃棄物の収集運搬のための配車計画をAIが自動作成する。これまでに作成された配車表*は約5万表に上り「配車頭」の導入により、事業者は受注効率向上や工数削減が可能になる。今回の調達資金は、「配車頭」の利用顧客拡大に向けたSales・CS組織強化、そして、プロダクト開発に向けた開発組織強化に充てられる。本ラウンドに参画した投資家は下記の通り。
- ALL STAR SAAS FUND、Coral Capital、ＥＮＥＯＳイノベーションパートナーズ、SMBCベンチャーキャピタル、みずほキャピタル
配車表*＝各回収車ごとの一日の収集運搬を計画するためのスケジュール表を指す。
EX（従業員体験）プラットフォームを提供するmiive、シリーズAで5.8億円調達
人事・労務の業務効率化が可能なサービスと従業員のエンゲージメントを向上させるプリペイドカードを提供。福利厚生を受ける従業員は200以上の店舗へアクセスでき、人事担当者は支出と使用率のレポートと分析が可能になる。今回は第三者割当増資及び融資を併せて資金を調達。調達した資金は、主に人材採用、プロダクト拡充に充てられる。本ラウンドに参画したベンチャーキャピタルは下記の通り。
- JAFCO、Z Venture Capital
企業向けシステム開発基盤を提供するHexabase、プレシリーズAで2.5億円調達
企業業務システムやビジネスの開発で必要となるデータベースやユーザー管理・ワークフローなどのバックエンド機能をクラウドサービスとして提供。フロントエンドエンジニアが高度なバックエンド知識がなくても、最先端のクラウドネイティブサービスを構築することが可能になる。今回の調達資金は、開発パートナーとエンジニアのサポート体制の強化に充てられる。本ラウンドに参画した投資家は下記の通り。
- ニッセイ・キャピタル、NOW、みずほキャピタル、アーキタイプベンチャーズ、ANOBAKA、MIRAISE、01Booster
データ分析AIツールを提供するdatagusto、プレシリーズAで1.9億円調達
SaaS型データ分析AIツール『datagusto』を開発・提供。独自のデータ分析パイプラインを用いて、必要なデータをアップロードするだけでAIモデルを作成し、予測シミュレーションをすることが可能。受注確度や販売個数の予測、適正価格のレコメンドなど様々なケースのシミュレーションができる。2021年11月にリリース後、大手企業を中心に19社に導入されている。今回の調達資金はプロダクトの機能開発や人材採用、組織基盤の強化に充てられる。本ラウンドに参画した投資家は下記の通り。
- サイバーエージェント、DEEPCORE、01Booster、HAKOBUNE
パートナー企業との共同営業を支援するハイウェイ、シードで1.2億円調達
代理店などパートナー企業との共同営業を支援するSaaSを提供。SaaS企業などの「メーカー」や販売代理店等の「パートナー企業」が共同営業を行う際のターゲティング機能やコンテンツや案件管理、担当者同士のコミュニケーション業務などを効率化する。今回の調達資金は、プロダクト開発と組織体制を強化に充てられる。本ラウンドに参画した投資家は下記の通り。
- DNX Ventures、アーキタイプベンチャーズ、East Ventures
