「今週のSaaSxAIニュース」ピックアップ！
AI時代だからこそのコンパウンドスタートアップの利点とチャレンジ
OnlyCFO's Newsletter「The Death of Point Solutions」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。
創業期から統一プラットフォーム上で複数の相互運用可能なプロダクトを同時展開する「コンパウンドスタートアップ」戦略は、今では日本のSaaSスタートアップ界隈でもメジャーな戦略です。この反対が、従来SaaSで主流だった単一プロダクトで展開をする、ポイントソリューションです。この記事では、昨今の市場環境や技術動向のシフトから、コンパウンドスタートアップが従来のポイントソリューションより戦略としてより重要になった背景や、その利点とチャレンジについてわかりやすく解説してくれています。
- なぜポイントソリューションの競争力が低下したのか？
- 顧客環境の変化
企業はアンバンドリングにより増え過ぎたSaaSを、リバンドリング（ベンダー統合）することを優先課題にしてきている。 - 競争環境の変化
多くのSaaSカテゴリでは、ポイントソリューションが市場が飽和してきている。例えば、マーケティングSaaSは1万4,000社以上も存在している。 - 技術の変化
AIによりソフトウェア開発が容易になり、開発コストも低下している。わずかな優位性だけでは競争に勝てなくなってきている。
- 顧客環境の変化
- コンパウンドスタートアップの利点とは？
- 互換性のあるデータの力
コンパウンドの強みは、従来あった複数のシステム/プロセスにまたがるフリクション（摩擦）や複雑さが無くなることです。これを可能にするのが、特定のプロダクトで取得されたデータが他プロダクトにシームレスに利用できる統合されたデータです。 - プラットフォームの総合力
個々の機能レベルでみれば、コンパウンドよりポイントソリューションの方が優れる可能性はあります。しかしコンパウンドで重要な点として、複合アプリのプラットフォームがモジュール同士でつながり、より深く、広範囲なインパクトを顧客に与えるためです。実際、Ripplingは機能群では優れた大手の競合他社に対しても、高い勝率を実現しています。 - バンドル価格による価格優位性
コンパウンドはバンドルによって、ポイントソリューションより競争力のある価格を設定することができます。実際にRipplingのCAC Paybackはクロスセル売上が大きくなるにつれて減少させています。ポイントソリューションは単一製品で売上を最適化しなければならないので、価格設定の柔軟性は低くなります。 - 顧客側のSaaaS管理負担の軽減
例えば、5つのポイントソリューションを企業が購入すると、5社の異なるベンダーとサポート対応や更新契約でやり取りをしなければなりません。しかしコンパウンドでは1社で済みます。Ripplingの顧客では、HR・IT・財務の人員数を50%削減したケースもあります。
- 互換性のあるデータの力
- コンパウンドスタートアップならではの難しさとは？
- 大規模な先行投資が必要
複数プロダクトを並行して構築するため、より多くの先行投資が必要です。つまり創業初期に通常より多くの資金を調達する能力が求められます。ただし、プロダクト間でコードや資産を共有できるので、ポイントソリューションより効率性は高くなります。 - 複数プロダクトを同時並行で実行する高度な実行力が必要
コンパウンドの最大の難所の1つが、通常のSaaSスタートアップと異なり、異なるプロダクトを同時並行で行なう実行の難しさです。コンパウンドを成功させるには、この難しい実行を可能にするキラーチームが作れるか否かにかかっています。
- 大規模な先行投資が必要
Snowflake CEOへのインタビュー：AI、リーダーシップ、そしてテクノロジーの未来
The Logan Bartlett ShowのYoutube「Snowflake CEO Sridhar Ramaswamy on the Future of AI and Data」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。
Snowflake CEOのSridhar Ramaswamy氏とのインタビューを取り上げました。この対話では、Ramaswamy氏のリーダーシップの軌跡、SnowflakeのAI戦略、そしてAIの将来予測など、幅広いトピックを取り上げています。以下が主要なポイントです。
- Horizontalな機能としてのAI
Ramaswamy氏は、モバイルテクノロジーがビジネスを変革したのと同様に、AIはあらゆる業界に影響を与えるHorizontalな機能であることを強調しています。異なる種類のデータ（テキスト、画像、動画など）をシームレスに統合できるAIの可能性は、データ処理と分析における革新的な変化をもたらすと指摘しています。これにより、AIはあらゆる分野で変革をもたらす力となり、企業は競争力を維持するために迅速な適応が求められます。 - SnowflakeのAI戦略「Cortex AI」
Snowflakeは、Cortex AIによってプラットフォームにAIを深く統合しています。これには、SnowflakeのSQLとPython環境に言語モデルを組み込むことが含まれ、AIモデルの専門知識がなくても、非構造化データのクエリなどの複雑なタスクを実行しやすくなります。この統合により、より広範なユーザーが高度な分析ツールを使用できるようになり、強力なデータ処理機能へのアクセスが民主化されます。 - データアクセスの民主化
Snowflakeの目標の一つは、非技術者ユーザーのための複雑なデータへのアクセスを簡素化することです。以前は数ヶ月のカスタムソフトウェア開発が必要だったタスクが、統合されたAIモデルのおかげで、シンプルなプロンプトやクエリで実行できるようになりました。この変化により、組織内のより多くの人々が高度な技術スキルを必要とせずに、意思決定のためにデータを活用できるようになりました。 - 信頼性の高いAIプリミティブへの注力
Snowflakeは、ユーザーがアプリケーションの作成やデータ変換を行うために組み合わせることができる、信頼性の高い「プリミティブ」（コア機能）を構築しています。これらのプリミティブは堅牢で信頼性が高くなるように設計されており、これは精度が最重要となるビジネスアプリケーションにとって極めて重要です。信頼性の高いプリミティブの作成に注力することで、Snowflakeは企業の重要なタスクに適したAIツールを提供することを確実にしています。 - ビジネスアプリケーションにおける信頼性と精度の重視
Ramaswamy氏は、財務報告や意思決定などの重要なタスクにおいて、企業がAIシステムに求める精度はほぼ完璧でなければならないと強調しています。軽微なエラーが許容される一般的な使用例とは異なり、エンタープライズアプリケーションには高度な信頼性と精度が要求されます。このような状況での信頼性の確保は、信頼を維持し、コストのかかるミスを防ぐために不可欠です。 - 基盤モデルの役割
OpenAIのような企業との基盤モデル開発における競争は避けつつ、Ramaswamy氏はSnowflakeを、チャットボットやデータ変換などの実用的なアプリケーションのために、企業がこれらのモデルを容易に活用できるプラットフォームとして位置づけています。このアプローチにより、Snowflakeはモデル開発ではなく統合に注力し、深い技術的専門知識を必要とせずにビジネスにアクセス可能なツールを提供することができます。 - 顧客のユースケース
Ramaswamy氏は、ヘルスケアからヘッジファンドまで、様々な業界でSnowflakeのAI機能がどのように活用されているかの例を共有しています。これらのユースケースは、Snowflakeプラットフォームの多様性と、AI駆動型ソリューションによる複雑なプロセスの効率化を通じて、様々な分野で価値を提供できる能力を示しています。 - AIアプリケーションにおけるコンポーザビリティの重要性
SnowflakeのAIオファリングの主要な強みの一つは、そのコンポーザビリティにあります。ユーザーは深い技術的専門知識を必要とせずに、異なるモデルやツールを創造的に組み合わせて特定の問題を解決することができます。この柔軟性により、企業はニーズに応じてソリューションをカスタマイズし、様々な領域での問題解決を加速することができます。 - Snowflake独自の基盤モデルの開発
Snowflakeは、適度なサイズの言語モデルのトレーニングを実験的に行うため、Arcticという独自の基盤モデルを開発しました。OpenAIのような大手プレイヤーとの競争を目指すのではなく、この経験によってSnowflakeはモデルトレーニングと推論の最適化に関する貴重な洞察を得ました。これらの洞察により、Snowflakeはプラットフォーム内のプロセスを最適化する能力を強化し、AIにおけるより深い技術的専門知識を獲得しています。 - 顧客のモデル選択傾向
Ramaswamy氏は、より小規模なモデルで十分な場合でも、顧客はセンチメント分析などのタスクにおいて、これらのブランドを信頼しているため、OpenAIなどの有名なモデルをデフォルトで選択する傾向があると指摘しています。この傾向は、より小規模または費用対効果の高い代替手段が利用可能な場合でも、顧客のモデル選択においてブランドの信頼性が重要な役割を果たしていることを示しています。 - AIバリューチェーンにおける課題
AIを大規模に展開する際の重要な課題の一つは、モデルが誤りの明確な指標なく不正確な情報を生成するハルシネーション率などの問題に対処することです。Ramaswamy氏は、重要なアプリケーションにおける信頼性の高い出力を確保し、信頼を構築するために、業界でモデルのパフォーマンス指標に関するより高い透明性が必要だと主張しています。 - エンドツーエンドのデータプラットフォームとしてのSnowflakeのビジョン
将来を見据えて、Ramaswamy氏はSnowflakeが、取り込みとエンジニアリングから分析とインサイト生成まで、AIツールとのシームレスな統合によって強化されたデータ管理のためのエンドツーエンドソリューションになることを構想しています。このビジョンは、企業のデータからの価値抽出能力を高めながら、複雑さを軽減する統合ソリューションへの業界全体のトレンドと一致しています。 - 将来のインターフェース
Ramaswamy氏は、AI駆動の自然言語処理（NLP）の進歩により、日常的なテクノロジーとのインタラクションにおいて音声インターフェースがより一般的になると予測しています。この変化により、タスクがより直感的で自動化され、ユーザーが特別な知識やスキルを必要とせずに、AIが日常生活により深く組み込まれるようになります。
LLMがSoR(System of Record)の価値にもたらす大きな変化
Clouded Judgemant「Clouded Judgement 10.18.24 - From Systems of Record to Systems of Intelligence」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。
Jamin ballのClouded JudgemntよりAIがSaaSのコアバリューにもたらす変化について、明瞭に述べられています。
- エンタープライズソフトウェアは従来、Salesforce（顧客データ）、Workday（従業員データ）、ServiceNow（ITデータ）などの「記録」を中心に構築され、重要なビジネスデータのデータセットとそれを入力・分析する従業員のワークフローと統合が価値をもたらし、かつロックインを生み出した。つまり、従業員が 1 つのソースから情報を取得して別のソースに入力できるように最適化されたインターフェイス・データ構造になっている。
- 一方で、AIの発展、特に大規模言語モデルにより、非構造化データを自動的に処理・入力できるようになる（例：営業通話から自動的に顧客情報を抽出しSalesforceに入力）。これにより、不正確な手動入力の問題や人間によるUI操作の必要性が大幅に減少する
- エンタープライズアプリケーションの価値の中心が、人間向けUIやフロントエンドアプリケーションから、AIエージェントが効率的に操作できるデータベース設計とその柔軟性にシフトしていくことで、AIは単なるデータ入力だけでなく、従業員の介入なしでワークフローを自動的に実行できるようになることは、新たなイノベーションとなる。
- この変革を実現するには、長時間実行されるワークフローの管理（タイムアウト時の再開位置の決定など）、エラー処理、並行実行される多数のワークフローの監視、出力評価など、新しいインフラストラクチャの整備が必須となる。AIネイティブアプリケーションをサポートするための技術基盤の大規模な拡充が必要である。
［海外］
エンタープライズ
- Insider - トヨタやナイキなどのエンタープライズ向けに、オムニチャネル体験と顧客エンゲージメント向上を支援するマーケティングSaaS。シリーズEで$500Mを調達。投資家はGeneral Atlantic、など（Yahoo! Finance）
- Sierra - OpenAI、Anthropic、Metaなどの生成AIモデルの「コンステレーション」を使用して、企業毎に合わせた、タスク自動化・正確チェックを支援するカスタマーサービス特化AIソリューション。評価額$4.5Bで$175Mを調達。投資家はGreenoaks Capital Partners、Thrive Capitalなど（TechCrunch）
- Sana - AIを活用して企業情報をインデックス化し、検索可能にして従業員がアクセスできるようにする「ナレッジ・アシスタント」というAIエージェント。シリーズCで$55Mを調達。評価額$500M。投資家はNEA、Menlo Venturesなど。今回の資金調達と合わせてワークフロー自動化SaaSを提供するCTRL社の買収を発表（Sifted）
- Regal.io - 見込み顧客と営業・マーケティングチーム双方に、より良いアウトバウンドコール体験を与えるコールとメッセージのためのコンタクトセンター向けソリューション。シリーズBで$40Mを調達。投資家はEmergence Capital、Founder Collectiveなど（TechCrunch）
- Tabs - B2B企業の請求書から現金化までのプロセスを合理化するために設計された収益自動化ソリューション。シリーズAで$25Mを調達。投資家はGeneral Catalyst、Primary Venturesなど（SaaS News）
- EvoluteIQ - ヘルスケア、保険などのエンタープライズ企業向けに、エンドツーエンドのAIオートメーションSaaS。シリーズで$20Mを調達。投資家はRound2 Capital、Nordea Growth Fundなど（Business Wire）
- Voze -新規見込み客へのアクセス、可視性の向上、迅速なコミュニケーションによって、収益の増加を支援するセールステックSaaS。シリーズAで$12Mを調達。投資家はOrigin Ventures、Mercuryなど（FinSMEs）
バーティカル
- DoorLoop - イスラエル発のテナント発掘、賃貸管理、家賃回収、財務報告、メンテナンス依頼、テナントとのコミュニケーションなど、様々なプロセスを自動化する不動産テックSaaS。シリーズBで$100Mを調達。投資家はJMI Equity（CTech）
- Neara - 発電などのインフラ企業向けに、インフラネットワークや資産を3Dで視覚的に表現し、現在および将来のリスクを評価・メンテナンスや災害対応の優先順位を決定する気候テックソリューション。シリーズCで$45Mを調達。投資家はEQT、Skip Capitalなど（Forbes）
- Spot AI - 製造、教育、小売、自動車サービスなど向けに、安全でセキュアな業務上のインシデント対処を支援するビデオAIエージェント。シリーズB1で$35Mを調達。投資家はQualcomm Ventures、Scale Venture Partnersなど（StartupHub.ai）
- Andium - 産業用IoT（IIoT）を用いた遠隔フィールド監視および通信技術ソリューション。シリーズBで$21.7Mを調達。投資家はAramco Ventures、Climate Investmentなど（PR Newswire）
サイバーセキュリティ
- Bugcrowd - 企業がプロダクトやシステムの脆弱性を発見するために、クラウドソーシングを使ってバグ報奨金プログラムを実施するのを支援するプラットフォーム。グロースラウンドで$50Mを調達。投資家はSilicon Valley Bankなど（Security Week）
- Fligran - サイバー脅威を理解、インシデントを予測・検出、重要なインフラのストレステストなど、企業のサイバーセキュリティ戦略の設計・運用支援するSaaS。シリーズBで$35Mを調達。投資家はInsight Partners、Accelなど（Tech.eu）
- Noma - AIアプリケーションの開発・実行に使用されるコンポーネントの設定ミスを発見し、修正することを支援するサイバーセキュリティSaaS。シリーズAで$32Mを調達。投資家はBallistic Ventures、Glilot Capital Partnersなど（TechCrunch）
- Abstract Security - クラウドの可視性を高め、データストリームを最適化し、運用コストを削減するセキュリティ運用SaaS。シリーズAで$15Mを調達。投資家はMunich Re Ventures、Crosslink Capitalなど（Fintech Global）
フィンテック
- Reflexivity - 金融機関の投資部門向けに、金融分析能力を大幅に強化する最先端AIソリューション。シリーズBで$30Mを調達。投資家はGreycroft、Interactive Brokersなど（Fintech Global）
- Wildfire Systems - ロイヤリティやリワードプログラムなどの収益化を支援するFintech×SaaS。シリーズBで$16Mを調達。投資家はIntuit Ventures、Mucker Capitalなど（Fintech Global）
- Brightwave - ヘッジファンド、世界最大級の機関投資家などの多様な資産運用会社向けのAI金融リサーチ・プラットフォーム。シリーズAで$15Mを調達。投資家は、など（Business Wire）
- Tilled - ソフトウェア企業が組込型決済をシンプルで、カスタマイズ性高く組み込めるPayFac-as-a-Serviceソリューション。シリーズで$12.5Mを調達。投資家はCanvas Ventures、UPC Capital Venturesなど（PR Newswire）
ヘルスケア
- Pathos AI - 人工知能による医薬品開発の再構築に注力する臨床段階のバイオテクノロジースタートアップ。シリーズCをオーバーサブスクライブで$62Mを調達。投資家はNEA、Revolution Growthなど（Global Newswire）
- Aignostics - 複雑なマルチモダルの病理データからインサイトを獲得できるAIソリューション。シリーズBで$34Mを調達。投資家はATHOS、Wellington Partnersなど（PR Newswire）
- Semble - 病院、検査室、薬局などのサードパーティーのシステムと統合することで、患者データを安全に交換することで、タスクを自動化することを可能にするSaaS。シリーズBで$15Mを調達。投資家はMercia Ventures、Octopus Venturesなど（Tech.eu）
その他
- Decart - イスラエル発の拡張性とコスト効率の優れた生成AIを構築するためのAIインフラSaaS。シードで$21Mを調達。投資家はSequoia Capital、Zeev Venturesなど（CTech）
［国内］
SaaS
- ロカオプ - Googleマップ最適化（MEO対策）や予約システムなどのSaaSプロダクト「ロカオプ」を提供。総額 約1.5億円の資金調達を実施（PR Times）
- デジリハ - リハビリをアソビに変えるリハビリDXツール「デジリハ」を開発。プレシリーズA2の資金調達を実施。投資家はOne Capital、ベータ・ベンチャーキャピタル、鎌倉投信、ヤマハミュージックエンタテインメントHD、ひびしんキャピタル（PR Times）
AI
- AVA Intelligence - AIを活用した旅行計画サービス『AVA Travel（アバトラベル）』を運営。1.3億円超を調達。投資家はANOBAKA、エッグフォワード、チェンジホールディングス、Kips、事業会社、複数の個人投資家（PR Times）
- プラススイッチ - BtoC事業者向けにマーケティング支援を提供。三井住友銀行、みずほ銀行、りそな銀行から全額プロパー融資により、総額1億円を調達（PR Times）
- AI予防医学研究所 - 特別な検査を必要とせず健診データのみで認知症リスク判定する画期的AI「AICOG」予防医療事業本格参入、創薬、保険・金融などの分野での活用を目指し会社設立。関投資家からシードラウンドで5,000万円の資金調達を実施（PR Times）
- AI model - 独自開発の生成AI技術でファッションモデルやタレントを生成するソリューションなどを開発。シリーズAで資金調達を実施。投資家はCanon Marketing Japan MIRAI Fund、三越伊勢丹イノベーションズ、サザビーリーグ、三菱UFJキャピタル（PR Times）
- 磐井AI - 歩容解析技術を活用した、ヘルステックサービスを開発。一般社団法人日本ディープラーニング協会、個人投資家から資金調達を実施（PR Times）
- Techtical - 生成AIを活用した業務効率化ソリューションを提供。日本政策金融公庫より資金調達を完了（PR Times）
11/5/2024
