“キラープロダクト”はどうやって作るのか？
Julie Zhuo氏のツイートの一部を日本語で紹介したものです。ツイートの全文はリンク先をご覧ください。
Facebookの元デザインVPで、『フェイスブック流最強の上司』の著者 Julie Zhuo氏による記事。優れたプロダクトを作るには、お客様の頭の中を徹底的に理解することが大切です。その一番の方法は、大量のユーザーインタビューをこなすことです。しかし、インタビューでの質問の”質”が浅ければ、お客様の頭の中を理解することはできません。ここでは、ユーザーの重要な真実を得るために、重要な7つの質問を解説しています。
- 「●●さんが直近〈課題X〉を抱えた時のことを教えて下さい。何が起こったのですか？」
ユーザーが答えた後に、「その時●●さんはどうしましたか？なぜそうされたのですか？」と深掘り質問をして下さい。具体的な事例を挙げてもらうことで、より多くのユーザーに関する洞察が得られます。 - 「今お使いの〈プロダクトY〉が役に立つと感じるところはどこですか？」
既存ソリューションについて、ユーザーが何に価値を感ているかを知ることは、とても重要です。もしユーザーに自社のプロダクトに乗り換えることを求めるならば、この価値に答えを持っている必要があります。 - 「●●さんが〈課題X〉を解決する時に、一番嫌だと感じることは何ですか？」
フォローアップで、「それはどれ位最悪なのですか？」と聞きましょう。現在の体験のペイン＝自社のチャンスです。しかし、課題が十分に大きく、実際に解決する価値がある課題であることを確認して下さい。 - 「既存の〈プロダクトY〉で〈課題X〉を解決するには、どれだけのお金・時間・工数を費やしていますか？」
これは、自社プロダクトのバリュー・プロポジションをどのように位置付け、差別化を図るべきかのシグナルになります。時間を節約するのか？お金を節約するのか？ - 「〈課題X〉を解決した時の、最高の体験だと感じたことはどんなでしたか？」
ユーザーは何を「最高」だと考えているのか？自社がそれを満たす、ないしは超えることができるのか？ - 「〈課題X〉を解決する魔法の杖があったとしたら、それはどんなものですか？」
この答えは、何を作るべきかのアイディアリストに追加できます。但し、提案されたことをそのまま固執するのはやめましょう。いくつかの提案は、「自動車を作る」のではなく、「より速い馬を作る」ものになるからです。 - 「もし私達が〈提案された解決策Z〉を提供したら、〈課題X〉のどの部分に役に立つのでしょうか？一方で、まだ役に立たない部分はどこでしょうか？」
この質問は、ユーザーにバイアスをかけないために、会話の最後に取っておきましょう。この質問によって、自社が取り組んでいるプロダクトがユーザーに響くかどうかのシグナルを得ることができます。
金融サービスでの生成AIの浸食は想像より早く進むかもしれない
a16z「Financial Services Will Embrace Generative AI Faster Than You Think | Andreessen Horowitz」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。
今後の金融サービスが生成AI・大規模言語モデル（LLM）でいかに進化するかを考える上で、参考になる米VC Andreessen Horowitzの記事。金融業界は、AIや機械学習を10年以上前から利用しており、近年ではBloombergGPTのように膨大な金融データでLLMを微調整するケースが出てきています。日本でも大手３行でChatGPTの導入を進めていると、日本経済新聞の記事で発表されました。金融だけでなく、他分野でもアナロジーでLLMがどのように既存業務を進化させるかを思考する上では、良い記事です。
- パーソナライズされた消費者体験
B2Cフィンテックはこの10年で成功しましたが、当初の「人間が介在せずに、消費者のB/S、P/Lを最適化する」という約束は果たされていません。なぜなら、金融の意思決定に影響を与えるその消費者のコンテキストを把握できないからです。LLMは、消費者の金融に関する意思決定をより深く理解し、ナビゲートする可能性を秘めています。 - 金融機関のコスト効率の高い審査業務
金融機関が、消費者に金融サービスの提供を判断する際に、まだ人が多く介在しています。その理由は、1)消費者情報が異なる複数のデータベースに存在する、2)審査は複雑で自動化しにくい意思決定ツリー構造にある、3)金融は高度に規制された産業であるためです。生成AIは、構造化されていない個人の情報、企業の意思決定の情報、法律の理解という労働集約的な業務を1,000倍効率化できる可能性があります。 - コンプライアンスの向上
生成AIはコンプライアンス部門を進化させ、マネーロンダリングや組織犯罪を劇的に減少させる可能性があります。現状のコンプライアンス投資は数十憶ドルの膨大な投資の割に、金融犯罪の阻止に3％しかできていません。生成AIは、疑わしい案件や業者のスクリーニング、文書分析など、コストセンターであるコンプライアンス部門の業務を変える可能性があります。 - リスクマネジメントの向上
AIの進歩は、ファイナンス視点での信用リスク、マーケットリスク、流動性リスク、オペレーショナルリスクを完全に排除することはできません。しかし、金融機関が迅速にリスクを特定し、計画を立て、発生時に対応することに重要な役割を果たすことができると考えられます。 - ダイナミック(動的)な予測とレポーティング
LLMは、金融サービスチームが自らの内部プロセスを改善し、財務チームが日常的なワークフローを簡素化することができます。企業のCFOとその部下は、戦略的意思決定に集中すべきですが、実際は時間のかかる記録作業やレポート作業に多大なる時間を費やしています。生成AIは、多くのデータソースを取り込み、予測やレポート作成を自動化する手助けをできると考えられます。
エンタープライズ顧客基盤の拡大を成功させる方法
First Round Reviw「Retool’s Path to Product-Market Fit」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。
開発者ローコードツールを提要するRetool（評価額$3.2B）のPMFストーリーが描かれた記事のご紹介です。Retoolは今ではメルセデスベンツ、Amazon、VOLVOなどの大企業との取引のある会社ですが、最初期のターゲットをスタートアップに定めていました。PMFを超えてからTAMを拡大するために、大手のお客さまにもターゲット市場を拡大しています。グロースを止めないためにアップセルやアップマーケットを模索する起業家の方もいらっしゃると思いますが、今回はRetoolが市場拡大において留意したポイントについて抜粋し、ご紹介させていただきます。
- アウトバウンド活動は有益だが、慎重に行うべき
コールドコールなどのアウトバウンド活動をすることで、企業がプロダクトにどのように反響があるのか非常によくわかります。しかし勘違いしてはいけないのが、企業がアウトバウンドの連絡を受け取ってデモを求めているからといって、プロダクトマーケットフィットができているとは限らないということです。この勘違いはスタートアップにとって有害になるので、気をつけた方がいいでしょう。 - 100のハッピーカスタマーを創ること
Retoolを勝利に導いた要因の1つに、顧客に対する強い執着心がありました。CEOのDavid Hsu氏は、お客さまのプロダクト上の活動状況を瞬時に把握するべく、プロダクト上の行動データを収集し分析するプラットフォームをインハウスで構築し、そのプラットフォームとSlackを連携させ、チームがSlack上で通知を受け取ることができるような仕組みを構築しました。また、プロダクトにエラーが発生した時には瞬時に連絡を取るようにもしていました。エラーが発生して1分後にはCEOから電話がかかってくるということもあり、それくらい親密な顧客体験を構築していました。 - 言語と市場のフィット（Language-Market-Fit）を見つけること
Retoolは最初期、自身のプロダクトを「高次元の形状を持つExcelシート」と位置付けていましたが、潜在顧客には響きませんでした。誰もその意味を理解しなかったためです。メッセージングに磨きをかけ、新しく「企業が社内ツールをより早く構築するためのプラットフォーム」という表現に変えてRappiというスタートアップにコールドメールを送りました。すると、15分もしないうちに、CTOから電話がかかってきました。Hsu氏が「明日MTGをしませんか？」と聞くと先方のCTOは「今日話せませんか？」と前向きに返事をしてくれました。
何百人もの起業家を調査して分かった「成功する起業家の共通点」
Colossus Invest Like the Bestシリーズの「David Senra - Passion & Pain」ポッドキャストエピソードの一部を日本語で紹介したものです。全内容はリンク先をご覧ください。
デビッド・センラは、歴史に名高い起業家たちを徹底的に研究することに人生を捧げています。「Founder's Podcast」という人気のポッドキャストのホストである彼は、エスティ・ローダーやジョン・ロックフェラー、エンツォ・フェラーリ、エドウィン・ランドなど、何百人もの起業家を調査しながら見つけた共通のテーマについて幅広くカバーしています。今回の「Invest Like the Best」のエピソードでは、デビッドさんが成功した起業家の共通の特徴を解説しています。
- 執念が成功をもたらす
デビッドによれば、執念は起業家の成功をもたらす重要な特性です。多くの成功した創業者は、仕事に執念を燃やし、自分の人生を犠牲にしてまで仕事を最適化しようとします。執念は好奇心から生まれるもので、起業家として成功するためには欠かせません。 - 成功した起業家は異端者や反逆者
歴史上の最も成功した起業家たちは、似たような特徴を共有しています。彼らは異端者であり、反逆者であり、何かを生み出そうとする狂気を持った人々で、成功させるためにあらゆることをやり遂げる決意を持っています。彼らは痛みに強く、非常に賢く、極端な性格を持っています。 - 起業家の幼少期
デビッドは、起業家の幼少期を理解することが、後の人生における動機や意思決定を理解する上で重要であると考えています。創業者の人生を調査することで、彼らの成功や失敗について貴重な洞察が得られるのです。 - 成功したビジネスパーソンから学ぶ
適切なヒーローを選び、成功したビジネスパーソンの背後にあるアイデアや人柄から学ぶことが重要です。チャーリー・マンガーが行っているように、歴史の偉人たちを調査することで、貴重な洞察や教訓が得られます。 - 痛みを耐える
成功するためには、起業家は多くの痛みや不快感に耐える能力が必要です。この痛みは、ビジネスを築くための長時間労働や骨の折れる努力から、起業家としての道のりに付き物の感情的な困難や挫折まで、さまざまな形で現れます。 - 執念が人生に価値を与える
デビッドは、執念が成功した創業者の基本的な特性であり、人生に価値を与えるものだと考えています。
GPU特化クラウドコンピューティング・プラットフォーム CoreWeave、シリーズBで$221M億円(約296億円)を調達
CoreWeaveは、GPUに特化した、高速かつカスタマイズ可能なコンピューティングを提供することで、DeFi、人工知能、マシンラーニング、データ分析などのソフトウェアを提供しています。2017年創業当初は、イーサリウムのマイニング事業をやっていましたが、その後現事業にピボットしています。現状のクラウドプロバイダーであるAWSやAzureなどが生成AIにはマッチしておらず、その需要にも対応しています。顧客には、Tarteel AIやAnlatanなどの生成AIスタートアップを抱えています。Magnetar Capitalが本ラウンドをリードしました。その他にNvidiaや元GitHub CEO Nat Friedman氏らも参加しました。バリュエーション（Pre-Money）は$2B（約2,700億円）。
企業向けセキュリティオペレーションSaaS Hunters、シリーズCで$68M億円(約91億円)を調達
Huntersは、サイバーセキュリティの脅威を検出・追跡、セキュリティチームが緊急対応するために利用されています。既存のセキュリティ・情報イベント管理（SIEM）ソリューションの置き換えを狙っており、2021年は売上が5倍の急成長を遂げています。本ラウンドは、Stripesがリード投資家として調達を実施しました。その他に、Cisco InvestmentsやDatabricks、マイクロソフトのCVC M12、Snowflake Ventures等、多数の戦略投資家、ならびにBessemer Venture partnersなども参加しています。
コーヒーショップ特化のオンライン発注SaaS×マーケットプレイス Odeko、シリーズDで$53M億円(約71億円)を調達
2019年に設立されたOdekoは、独立系コーヒーショップやカフェが在庫管理、データからの洞察から400社以上のベンダーから設備や消耗品をより安価、かつ環境負荷を削減してオンライン発注できるSaaSを提供するスタートアップ。Odekoの顧客は、商品原価を最大21％削減でき、ベンダー管理の時間を週最大10時間削減することができます。すでに1万社以上の中小企業と取引しており、売上は前年比300％以上の成長を遂げています。本ラウンドは既存投資家であるB Capitalがリードし、GGV Capital、Tiger Globalなどの新規投資家も参加しています。
開発プロセスのコードチェック・脆弱性診断SaaS Semgrep、シリーズCで$53M(約71億円)を調達
Semgrep（旧社名 r2C）は、ソフトウェア開発で、コードをチェックし、本番環境に入る前に脆弱性を発見できるオープンソースとSaaSを組合せたソリューションを提供しています。2020年にオープンソース版をリリースし、現在では約200満人のユーザーを抱えています。売上は昨年対比で7.5倍に急成長しています。今回のラウンドは、Lightspeed Venture Partnersがリードし、既存投資家であるSequoia Capital、Felicis Ventures、Redpoint Venturesが参加しました。
インテリジェント医療ケア・イネーブルメントSaaS Memora Health、$30M(約40億円)を調達
Memora Healthは、高度な臨床ワークフローをデジタル化・自動化することで、患者のコミュニケーション方法に適応した会話型のSMSベースのケアジャーニーを提供しています。米国の医療は今、大きな転換期を迎えています。医療提供の場が病院からどんどん離れており、このシフトをサポートする必要なインフラがないため、医療機関は経営破綻の危機にあります。Memoraは現代の患者が必要とする、ハイタッチでデータドリブンな医療を提供することをサポートしています。今回の資金調達は、General Catalystがリードし、既存投資家であるAndreessen Horowitz、Transformation Capital、Frist Cressey Venturesからのフォローオン投資も含まれています。
■ 資金調達
ウェルネス産業のインフラ構築を目指すhacomono、シリーズCで38.5億円調達
ウェルネス産業向けオールインワン基幹システム「hacomono」を開発・提供しています。入会・予約・決済などの手続きをDXするソリューションを提供していますが、これからはFinTech領域を含めた新規事業によるソリューション開発と提供に力を入れていきます。現在では3,000店舗以上が導入しており、チャーンレートは0.5%以下、年間NRR135%という数字を達成しています。本ラウンドに参画した投資家は、下記の通りです。
- エクイティ：Coral Capital、THE FUND（シニフィアン、みずほキャピタル）、ALL STAR SAAS FUND、楽天グループ株式会社（楽天ベンチャーズ）、Cygames Capital、GMO VenturePartners
- デット：あおぞら企業投資、静岡銀行、東京スター銀行、名古屋銀行
SMBのDX化を支えるペライチ、5億円の資金調達およびセカンダリー取引を実施
ホームページ制作SaaS「ペライチ」を開発、提供しています。個人事業主や中小企業が自身の事業活動にてユーザーを集客をするために必要なメルマガ配信や予約、決済などの機能を提供することで、ビジネス活動のDXを推進します。ペライチは「ペライチなんでもマーケット」というマーケットプレイスも構築しており、個人事業主・中小企業の集客支援も行っています。今回は創業者3名と投資家との株式譲渡（セカンダリー取引）も行い、それに伴い役員体制が変更しました。本ラウンドに参画した投資家は、下記の通りです。
- SMBCキャピタル・パートナーズ
データを起点に企業価値最大化を支援するQuollio、プレシリーズAで約2.2億円調達
メタデータをモダンに管理できる「Quollio Data Catalog」を提供しています。企業の中で個別に生成されるデータの不整合な状況、品質の低下を改善し、大規模データの共有や活用を促進します。国内有数の大企業にて複数の導入実績を持っており、製造業、金融、通信、メディア、小売業などから引き合いがあるとのことです。本ラウンドに参画した投資家は、下記の通りです。
- 伊藤忠テクノロジーベンチャーズ、DNX Ventures、Incubate Fund
プレコンストラクション領域のデジタル化を目指すGACCI、シードで1億円調達
建設業の煩雑な見積業務効率化・最適化するSaaS「GACCI」を開発、提供しています。建設業界の見積業務では、複数の企業から見積を集約する作業が必要ですが、業界に関わる総合建設業、専門業者、材料を提供する商社やメーカーなどが使用するフォーマットや提出方法、データ形式は内容の粒度が定まっていません。その見積管理の煩雑さに着目してプロダクトを開発しました。今後は建設業界の主に設計と施工の間の「プレコンストラクション」と呼ばれる領域のデジタル化に注力します。本ラウンドに参画した投資家は、下記の通りです。
- DGベンチャーズ、デジタルガレージ（Open Network Lab・ESG1号投資事業有限責任組合）
■ M&A
freee、企業のIT部門を支えるSaaSを提供するWhyを完全子会社化
Whyは企業の情報システム部、IT部門を支えるSaaS一元管理ツール「BUNDLE」を提供しています。SaaSにおける棚卸しやアカウント作成、削除を自動化することを支援します。freeeは今回のM&Aによって、Bundleの開発・提供において培ってきたアカウント管理のプロダクトやノウハウを取り込み、人事労務領域の強化と情報システム管理領域に進出していきます。
Why株式会社が完全子会社としてグループジョイン 人事労務領域の強化と情報システム管理領域に進出 | プレスリリース | corp.freee.co.jp
- イーロン・マスクがOpenAIに挑むAI開発新会社「X.AI」を設立。（VentureBeat）
- OpenAIが$29Bのバリュエーションで株式売却を投資家と交渉。（The Wall Street Journal）
- AmazonがChatGPTのようなテキスト生成AI「Titan」を発表。（PC Watch）
- GoogleがAI搭載型の検索エンジン「Magi」の開発を推進。（SGEEK）
- Adobeがテキストの指示で動画編集する新機能を発表。（Adobe）
- Metaが最新のコンピュータビジョンAI「DINOv2」を発表。（Meta AI）
- Stability AIがAPIとDreamStudioに対応した「Stable Diffusion XL」ベータ版を発表。（Venture Beat）
- Stability AIがChatGPTライクなテキスト生成AIモデルのオープンソースを発表。（TechCrunch）
- EUが提案した新AI法案でのAI規制に対して、欧州の生成AI系起業家らが警告。（sifted）
- 音声認識AIを提供する米上場企業SoundHound(Nasdaq: SOUN)、チャットAIツール開発投資等のために$100Mの融資枠をAtlas Credit Partnersから調達。（Music Business Worldwide）
- LLMと組み合わせた、より複雑なAIアプリの開発を支援するLangChain、Sequoia Capitalがリードで$20-25Mを調達予定。バリュエーションは少なくとも$200M。（Head Topics）
- 企業の信用監視・評価に生成AIを活用するMartini.ai、シードで$6Mを調達。リード投資家はNeotribe。社債やローンの取引データ、ニュース、サプライチェーンや企業との関係、株式市場データ、交通、所有権など、これまで見過ごされていた情報からリアルタイムにリスクレポートを作成。（GlobeNewswire）
- 製造業特化の画像認識AIを提供するインドのSwitchOn、シリーズAで$4.2Mを調達。インフォシス創業者が設立したAxilor Ventures、Pi Venturesなどが出資。（Outlook Start-up）
- ChatGPTを活用して、職場のモラルを監視するLoopin、シードで$1.9Mを調達。投資家はエンジェル投資家のみ。（TechCrunch）
