史上最高速で成長するSaaS Wizはいかにしてカテゴリーを作ったのか？
「How Wiz Built A Must-Have Category – And Hit $100M ARR in Only 18 Months」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。
ARR $100Mをわずか18ヶ月で達成した史上最速SaaS Wizは、「クラウド・ネイティブ・アプリケーション保護プラットフォーム（CNAPP）」というカテゴリーを生み出しました。このハイパーグロースの原動力となった「カテゴリー・クリエーション」のポイントを、創業初期のメンバーのRaaz Herzberg氏が解説しています。カテゴリー作りは、起業家のビジョンドリブンなやり方と考えられがちですが、この記事を読むと本質的には「徹底的にお客さまに向き合う」ことを前提としており、適切なタイミング・やり方があることが分かります。
カテゴリー作りはハイリスクだが、ハイリターン
アップルの成功は、スマートフォンという新しいカテゴリーを構築した能力と密接に結びついています。しかし、カテゴリーを作ることは、見込み客の育成などより大きなリスクと不確実性を伴います。
- Pro Tip #1. 顧客の最も重要なNo.1課題に焦点を当てる
Wizも既存のソリューションの欠点を改善し、既存のCSPM市場を狙うこともできた。しかし、顧客の深い課題を理解する中で、「セキュリティチームと開発チームのコラボレーションを促進し、企業がクラウド上でより迅速に業務を遂行することを真に可能にするクラウドセキュリティサービス」の緊急性の高い課題になっていることをつかみ、CNAPPというカテゴリーを提唱しました。 - Pro Tips #2. 文脈レベルで徹底的に顧客の声を聞く
クラウドセキュリティの解決に着手するにあたり、Wizは時間をかけて、予算責任者だけでなく、エンドユーザーの考え方を深く理解することに努めました。その双方に徹底した啓蒙活動を行ったことが、カテゴリー創出の大きな促進につながりました。 - Pro Tips #3. 新語を顧客に理解させ、代弁者にする
カテゴリー作りは、顧客がサービスを理解するのに役立つ場合においてのみ重要です。専門用語化は、威圧的で混乱を招きます。顧客が既に知っている用語がある場合、それとカテゴリーがどう対応するかを説明することが重要です。新語に溺れてはいけません。 - Pro Tips #4. 顧客起点でカテゴリー作りの時期を見定める
新しいカテゴリーを作るタイミングは、お客様から来ます。自社の戦略都合で新カテゴリーを作るのは、非常にハイリスクです。カテゴリー作りは結果であって、ゴールではありません。
市場攻略に必要なGo-to-Market Fitを高める戦術・考え方
「8 Go-To-Market Tactics Every Enterprise Founder Needs to Know (That Can’t Be Found on Blogs)」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。
B2Bソフトウェアスタートアップに投資をする米ベンチャーキャピタルWork-Benchの記事を紹介します。10年に渡りB2BソフトウェアのGo-to-Market（特にFortune 500に名前を連ねる大企業を開拓することに特化したもの）を研究している同VCが提示するTipsです。
- GTM-Fitは多くのスタートアップ創業者に欠けるピースである
例えば創業者はセールスメンバーができないようなミーティングを獲得したり、コミュニケーションができたりするが、これは創業者だけができるセールス手法であり、再現性のないやり方です。また、アカウント開拓やプロダクトマーケティングなどの高いエグゼキューションが初期は必要である一方で、VP of Salesを早急に採用してしまい、セールス活動の原因分析やプランニング、組織マネジメントなどエグゼキューションと離れたケイパビリティを持つ人材が採用されてしまっているケースもあります。 - 初期の顧客から何が刺さっているか学び、そして検証する
GTMの初期段階では、あらゆる顧客とのやり取りから学ぶことに徹底的にこだわる必要があります。例えば、顧客があなたと話し続けるようになったことをリストアップしつつ、メッセージングでうまくいくと思ったが実際には響かなかったことをリストアップしてみましょう。GTMをさらに強化する前の初期段階では、受注・失注に関して学習した情報を集約することが重要です。 - GTM期に「何もしない」という選択肢はない
お客さまから選ばれるベンダーになれたとしても、次の契約に向けて今期中から行動したいというお客さま側のシグナルがなければ意味がありません。予算を持っている人を見つけるだけでは不十分で、予算を動かすことができる人も必要になります。 - 「フグ効果」を活用する
見込み顧客はスタートアップの規模の小ささや未熟さを利用して、最も安い取引を交渉する可能性があります。たとえ理論的には見込み顧客の既存のソリューションよりもコストがかかるとしても、それを正面から受け止めることも重要です。一方で、割引の代わりにウェブサイトやマーケティング資料でのロゴの使用、リファレンス・コールや書面による証言、複数年契約などの条件をセットにし、自社を（フグのように）大きく見せられる別の形でWinを獲得することが大事です - 導入顧客の順番が鍵になる
特定の業界を攻略する場合は、例えばどの企業が1番早く導入に動いてくれて同業者からその実績をリスペクトされるのか、あるいはどの企業からからロゴをもらう必要があるかを知ることが大事です。複数の業界を横断して横比較する場合でも、ある業界（金融サービス、製薬、メディア）は、導入検討のスピードがあり、より大きな購買力を持っている傾向がある一方で、自社のブランドを守りすぎるためリスクを取らなかったり、新しいテクノロジーソリューションを適切に評価するチームを持っていないImmatureな業界もあったりします。また、1つの企業の中でも購入するプロダクトの順番もあります。どのプロダクトカテゴリーが先に購入されるかを知り、顧客のジャーニーにおける適切なタイミングで売り込みをかけることが重要になります - デモは、あくまで問題解決の手段の1つであること
自社の技術優位性を見せるためにデモを実施するスタートアップが多いですが、デモは顧客の問題を見つけるためのものではありません。彼らの問題に対するあなたの解決策を示す手段です。この考え方はPOCやトライアルの機会を提供するときも同様のことが言えます。 - 契約内容の拡大機会を設定する
各取引において、どこかのタイミングで契約内容を拡大させる機会を提供すること。たとえ顧客がそれを求めず予算が限られていると主張したとしても。時間を設定し、契約改定の交渉を行う期間を設けること。 - ボトムアップもトップダウンも効果的ではない
（Product-led Growthを含め）ボトムアップでプロダクトが採用される戦術がありますが、Fortune 500のような大企業に売り込む際のコツは、メッセージングやアウトバウンド、そして中間管理職向けのプロダクト機能の組み合わせが大事である。一方、CIOなどの組織のトップに直接アプローチしようとする企業もあるが、CIOから1～2つ下のレベルのリーダー層が実際にペインを抱えており、それを解決するための予算を持っていることがある。提供するソリューションが彼らのペインを解決することにつながれば、緊急度の高い案件として取り扱ってもらうことができるでしょう。
There is no AI without SaaS
「There’s no AI without SaaS」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。
CRVのGPであるAnna Khanのブログを紹介します。SaaS起業家がAIについて戦術的に考えるヒントを提供してくれます。以前Masaさんが同じ記事を紹介していますが、AIとSaaSを考える上で今一度読み直しておきたいほど良い記事だったので、私にとっての学びポイントともに再掲します。
最も強力で粘り強いワークフローを選択し、AIでそれを加速する
- 多くのSaaS起業家は、AI のリリースにパニックに陥り、AI ファーストの企業にならなければならないと考えたが、それは間違った考えである可能性が高い
- AIの機能を有償顧客に実装するには勇気が必要だが、その際に重要なのはリスクを最小化するユースケースを見つけること
- 例えばZendeskは社内向けの高頻度のユースケースに焦点を当てました。顧客対応を行うエージェント向けに業務効率化を支援する機能であり、AI が生成したコンテンツが正確であれば、生産性は大幅に向上するが、たとえ不正確であっても、エージェントは顧客に送信される内容を制御でき、リスクを最小化していた。
AI を通じて製品を拡大する
- AI は製品ロードマップを数年単位で圧縮する可能性がある。
- 顧客との接点にレバレッジをかけ AI 機能をリリースし、非常に高い接続率を示してアップセル請求している例を出てきている。
独自のデータセットを活用して MOAT を強化する
- データは、AI で価値を生み出すための最も強力な差別化要因の 1 つであり続ける。
- 誰もが同じ LLM にアクセスできるため、業界または顧客固有のデータを使用してモデルを微調整することが、より優れた「驚き」要素を達成するための鍵となる
- 購入した業界固有のデータ、顧客やパートナーシップを通じて取得したデータ、顧客と製品とのやり取りに基づいて作成されたデータなど、自社固有のデータに焦点を当てることが大切。
マネージャーが定期的に自問すべき35の質問
「35 Impactful Questions Managers Should Ask Themselves Regularly」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。
First Round Capitalが公開した「マネージャーが定期的に自問すべき35の質問」から個人的に気に入った問いトップ7を選びました。
- 定期的な反省が重要
優秀なマネージャーは、定期的に反省の時間を設けます。これにより、彼らは自分のチーム、自分の横断的な関係、そして自分自身の効果について新たな視点を得ることができます。彼らは自分たちの戦略、チームの士気、そして自分自身のパフォーマンスを評価するのに役立つ質問を自分自身に尋ねます。 - プレモーテムを行なう
PersonaのCEOであるRick Songは、特定の戦略、プロダクトアイデア、または候補者が将来的にうまくいかない理由を事前に考えるというプレモーテムの概念を紹介しました。彼が自分自身に何度も尋ねる重要な質問は、「これが上手くいかない可能性があるとしたら何が原因か？」です。 - チームの士気を測る
マネージャーは、チームの士気を評価するのに役立つ質問を定期的に自分自身に尋ねるべきです。例えば、「私がしばらく話してないのは誰か？」または「私はチームメンバーをどれくらいよく知っているか？彼らはお互いをどれくらいよく知っていか？」といった質問は、マネージャーがチーム内のダイナミクスを理解し、潜在的な問題を特定するのに役立ちます。 - 感謝の表現
Soraの共同創設者でCEOのLaura Del Beccaroは、マネージャーが定期的にチームメンバーに感謝の意を表すべきだと提案しています。これは、最近の達成をハイライトし、彼らの仕事に対する感謝の意を表すメールやメモを送ることで行うことができます。 - フライトリスクの特定
マネージャーは、チームメンバーが会社を去るリスクがあるかどうかを定期的に評価するべきです。realtor.comのマーケティングVPであるJenna Klebanoffは、マネージャーがチームに滞在するための十分な理由を提供し、定期的にチームメンバーが自分のチームや会社での立場についてどのように感じているかを評価するべきだと提案しています。 - チームパフォーマンスをトラックする
マネージャーは定期的にチームメンバーのパフォーマンスを評価するべきです。彼らは自分自身に「チームの各メンバーはハイパフォーマンスを発揮している、順調なのか、それともパフォーマンス不足か？」や「今月、誰にリソースの推奨を送ることができるか？」といった質問をすることで、チームメンバーが追加のサポートやリソースを必要としているエリアを特定するのに役立ちます。 - マネージャーとしての効果性の測定
定期的な360度レビューを除いて、マネージャーとしてのパフォーマンスをどのように評価するかは難しいことがあります。チームが成長するにつれて、あなたの仕事はより戦略的になり、伝統的な指標で自分自身のパフォーマンスを測定することが難しくなります。これらの質問は、効果的な管理に関わるいくつかの柔軟な要素をテストします。「チームは戦略が何であるか（ただの戦術ではない）を知っているか？」や「私がもっと断ることができるものは何か？」といった質問は、マネージャーが自分のコミュニケーションや意思決定のスキルを改善する必要があるエリアを特定するのに役立ちます。
生鮮食品流通を変革するSaaS×Fintech SiloがシリーズCで合計$132M(約183億円)を調達
Siloは、シンガポールで商品トレーダーをしていたアシュトン・ブラウン氏が農産物などの食品流通の非効率さを解決しようと、2018年に創業したSaaSスタートアップ。初期は食品流通にかかるデータを構造化し、流通業のワークフローを自動化するSaaSから始め、その後に食品流通にかかる買掛金と買掛金の自動化のための決済Fintechに事業を拡大。現在では、在庫管理、会計、資金調達など幅広いSaaSとサービスにも広げ、バーティカルなAll-In-One化を進めています。今回の調達では、Koch Disruptive Technologiesがリードして$32Mのエクイティ調達に加え、First Citizen Bankからの$100Mのデットを実施しました。エクイティ調達には、既存投資家のAndreessen Horowitzらも参加しています。
フリーランサー向け財務管理SaaS×サービスを提供するCollectiveがシリーズBで$50M(約69億円)を調達
2020年創業のCollectiveは、フリーランサーの会計・給与計算・税務管理を行うSaaSとアドバイザリーサービスを統合して「オールインワン・オンライン・バックオフィス」を提供しています。直近では、OpenAIのChatGPTを活用して、経費の分類や銀行照会などのプロセス自動化にも挑戦しています。アメリカでは現在、労働人口の39％がフリーランスで働いており、2027年には50%以上に増加すると予測されています。全米で既に数千人が会員として利用しており、ウェイトリストは10万人を超えているとのことです。今回の調達では、アルファベットの投資部門Gradient Venturesがリード。その他にGeneral CatalystやQEDなども参加しています。
開発者が最適なサイバーセキュリティ対策を学べるSaaS Secure Code WarriorsがシリーズCで$50M(約69億円)を調達
Secure Code Warriorは、ソフトウェア開発者が最新の企業のサイバーセキュリティポリシーを学び、安全なアプリケーションリリースを支援するために、モジュール型かつカスタマイズ可能な学習プラットフォームを提供するスタートアップ。現在40万人以上の開発者と、JP Morgan Chase、Atlassian、Salesforce.com、Ciscoなど、おおよそ600社の企業で利用されています。今回の調達では、Paladin Capital Groupがリード。累計で$100M以上を調達しています。
組込み型金融Fintech×SaaSを提供するSolarisがシリーズFで$42M(約58億円)を調達
ドイツ発のSolaris Bankは、銀行やカードサービス、決済、融資、ID認証、デジタル通貨などのカテゴリーにわたって約400種類のAPIをカバーする組込型金融（Banking as a Service）を提供するスタートアップ。2022年はCEOの退任など、経営体制の刷新により苦しみ、1年前からスタートした今回の資金調達をようやくクローズすることができたとのことです。2022年の売上は130Mユーロ（約200億円）を超えているものの、年間成長率は+30%と低成長の一方、年間で56Mユーロ（約90億円）もの赤字。利益を作りながら効率的に成長することを目指しています。今回の調達では、VisaやSBI、サムソン電子などの戦略投資家を中心に実施。評価額は前回ラウンドからフラットの$1.6B（約2,200億円）です。
ノーコード3Dデザインツールを提供するSplineがシードで$15M(約21億円)を調達
Splineは、子供の頃から3Dデザインに熱中していたAlejandro Leon氏が、3Dデザインプロセスをよりシンプルで、学びやすいものにしたいと考え、2020年に立ち上げたスタートアップ。Splineでは、3Dオブジェクトを作成、コラボレーション機能で協力して編集、データをエキスポートすることができます。現在までに100万人以上のクリエーターがSplineのプラットフォームに参加しています。今回の調達は、Gradient Venturesがリード。その他にFirst Round CapitalやY Combinator、Webflow社CEOのVlad Magdalin氏なども参加しました。
■ 資金調達
遊びやレジャーのDXを推進するアソビュー、約15億円調達
遊びの予約サイト「アソビュー！」と観光・レジャー・文化施設向けのDXソリューション「ウラカタシリーズ」を提供しています。観光・レジャー・文化施設を利用する一般消費者や、これらの施設を運営する事業者を対象として利用されています。現在「アソビュー！」の会員は1,000万人を超え「ウラカタシリーズ」は4,000以上の事業者に利用されています。今回の調達は拡大するインバウンド需要の対応や更なる顧客利便性の向上を目的としています。既存サービスの強化や新規開発への投資を行う予定で、訪日外国人集客・顧客管理の対応、生成AIの実装によるユーザー体験の向上を行います。今回の調達は、第一生命保険とみずほキャピタルを引受先とした第三者割当増資、および商工組合中央金庫、静岡銀行など金融機関からの借入により実現しました。
「信頼できるAI」を社会実装するCitadel AI、シリーズAで5.2億調達
開発・学習段階のAIの自動耐性テストを行う「Citadel Lens」と、運用段階の自動モニタリングを行う「Citadel Radar」という2つのプロダクトを提供しています。AIに潜むリスクを自動で瞬時に検出し、その原因を人間に分かりやすい形で可視化することを支援します。Citadel AIのプロダクトは、国際的な規格開発とその認証分野で世界をリードするBSI（英国規格協会）にも採用されています。今後、医療機器や自動車、重要インフラ・与信審査等の分野におけるハイリスクAIに対し、その技術検証ならびに法的適合性検証ツールとして、弊社プロダクトが広くグローバルで適用されていく予定です。今回の資金調達には、東京大学協創プラットフォーム開発、Coral Capital、ANRI、サントリーホールディングス、三菱UFJキャピタルなどが含まれています。
化学バーティカルSaaSのSotas、シードで1.1億円調達
「Sotas工程管理」と「Sotasデータベース」を開発・提供しています。化学産業に特化した生産・在庫管理・受発注システムで、化学産業のデータベースとして機能します。「Sotasデータベース」は、商社・メーカーとプラスチック成形加工企業とのマッチングを促進し、埋もれた情報を共有化することで、化学産業の埋もれた技術や製品、素材の流動性を向上させる仕組み作りを加速しています。資金調達に参加したのはArchetype Venturesとデライト・ベンチャーズ、サムライインキュベート、日本材料技研、エンジェル投資家です。
AIの力で知的生産性を向上させるCarnot、プレシードラウンドで8,500万円調達
ワークフロー自動化サービス「Promptflow」を開発しています。最新のAI技術を活用し、日々の業務フローを効率化、自動化するためのソリューションを提供します。OpenAI GPT-4を始めとした大規模言語モデルを利用しており、一般的な業務タスクから独自のタスクまで、幅広い業務内容の自動化が可能となります。ソフトウェアが人間の代わりに情報処理を行う中で柔軟な対応が求められる領域では情報の構造化が困難となっており、大規模言語モデルを利用して、一部の局所的な問題にしか対処できていない状況を改善していくことを目指しています。今回のラウンドは、HERO Impact Capital、ANRI、DEEPCORE、及び複数人のエンジェル投資家、池田 俊氏、高岡 淳二氏、露木 雅氏、濱邉 将太氏、彦坂 雄一郎氏、馬渕 邦美氏を引受先とする第三者割当増資によって実現しました。
- Elon Musk氏がChatGPTに対抗するAI新会社「X.AI」の設立を正式発表（CNBC）
- OpenAIの最新モデルGPT-4のリデザインによるパフォーマンス低下の懸念（Insider）
- GoogleがMicrosoftに対抗し、ヘルスケア業界特化チャットボット「Med-PaLM 2」を試験運用（The Wall Street Journal）
- GoogleのBard が 40 以上の言語に対応、音声読み上げなどの新機能も公開（Google Japan Blog）
- シリーズAで$125Mを調達した生成AIユニコーンJasper AIがレイオフを発表。Head of ProductのJeremy Crane氏は既に同社を退職（The Information）
- ガートナーによる企業のCROへのサーベイによると、35％のCROが2025年までにビジネス(GTM)組織に生成AIオペレーションチームを設立すると回答（IT Media）
- Sun*、生成AIを活用した新規事業のアイディエーション支援サービス「AI* deation」を提供開始（PRTimes）
- 生成AIモデル開発のHugging Faceが、評価額$4Bで$200Mの資金調達をシリーズDで実施検討中。投資家はハリウッド俳優Ashton Kutcher氏率いるSound Ventures（リード予定）、アルファベット社VC部門、GV、DFJなどがラウンドに参加予定（Forbes）
- 企業内のAIベース検索エンジンを開発するAlphasenseが、評価額$2.5Bで$150Mの資金調達を検討中。同社は、今年4月に評価額$1.6Bで$100Mの調達を実施（Yahoo! Finance）
- 英・ロンドン発のバイオ創薬の開発とテストを加速させるAIスタートアップCausalyが、シリーズBで$60Mを調達。投資家はICONIQ Growth(リード)、Index Venturesなど（TechCrunch）
- 英・ロンドン発のAIモデルの訓練・ストレステストを支援するProlificが$32Mを調達。投資家はPartech(リード) 、Oxford Science Enterprises(リード)など（TechCrunch）
- 山火事を事前に察知する画像解析AIを開発するPano AIがシリーズA エクステンションで$20Mを調達。投資家はValor Equity Partners(リード)、Salesforce Ventures、T-Mobile Ventures（TechCrunch）
- ChatGPTライクなオープンソース型LLM「GPT4ALL」を開発するNomic AIが、評価額$100Mで$17MをシリーズAで調達。投資家はCoatue(リード)、SV Angelなど（Silicon Angle）
- 合成音声AIを開発するResemble AIがシリーズAで$8Mを調達。投資家はJavelin Venture Partners、Craft Venturesなど（TechCrunch）
- 生成AIのプロンプト・エンジニアリングを支援するVellum.aiが、シードで$5Mを調達。投資家はRebel Fund、Y-Combinatorなど（TechCrunch）
- ファッションのスタイリングに特化したAIを開発するStyliticsが、スペイン・バルセロナ発のファッション・小売特化の画像認識AIを開発するWild Eyesを買収（Fashion Network）
- スポーツ専門のデジタルコンテンツプラットフォームGreenflyが、アスリートの画像からブランドロゴなどの掲載を画像分析するAIを開発するMiro AIを買収（Profluence Sports）
