■「今週のSaaSxAIニュース」ピックアップ！
マイクロソフト副社長が予測「AIエージェントが2030年までにSaaSを破壊する」
THE NEW STACK「Microsoft: AI ‘Business Agents’ Will Kill SaaS by 2030」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。
マイクロソフトのCharles Lamanna副社長がThe New Stackで語った、AIエージェントによる従来型SaaSの終焉と次世代ビジネスプラットフォームの予測記事。<yellow-highlight-half-bold>日本のAI・SaaSスタートアップにとって、従来のSaaS戦略の見直しとAIエージェント対応への早急な準備が必要不可欠な理由を示しています。<yellow-highlight-half-bold>記事の要約は以下の通りです。
- 2030年代のメインフレーム
マイクロソフトは、現在のSaaSアプリケーション（フォーム入力、静的ワークフロー、リレーショナルDB）が2030年には時代遅れの遺物となり、メインフレーム時代から根本的に変わらない構造が終わりを迎えると予測しています。 - AIエージェントが次世代プラットフォームの中核
生成AIユーザーインターフェース、目標志向型エージェント、ベクターデータベースで構成される「ビジネスエージェント」が、従来の静的なアプリケーションを置き換える新しいパラダイムとして登場します。 - 組織構造の根本的変革が必要
狭い専門領域の専門家から、AIエージェントに支援されるジェネラリストへの転換、部門の境界線の解消、人間とAIの混成チームが新しい組織の基本単位となります。 - 成功の3つの鍵
意図的なリソース制約、全社員への AI ツールの民主化、数百の取り組みではなく5つのプロジェクトへの集中が、企業変革成功の必要条件とされています。 - オープンスタンダードの急速な普及
Model Context Protocol（MCP）やAgent2Agent Protocol（A2A）などの標準が、HTML/HTTP以来30年ぶりの業界収束を引き起こしており、ベンダーロックインからの解放が期待されています。 - 決定論vs非決定論の課題
現在のLLMの非決定論的性質と、会計・在庫管理などの決定論的ビジネス概念とのギャップ、またイノベーション停滞のリスクが指摘され、「人間ファースト」企業への差別化機会も示唆されています。
AIファーストサービス企業が従来の産業を破壊する新潮流
Florian Seemann氏のMedium「The State of AI-First Services Today」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。
この記事は、欧州の著名VC Point Nine Capitalが、AIを活用した新しい形のサービス事業の現状と展望をまとめたものです。日本でもAIファーストサービス企業を目指すスタートアップが増えている中、<yellow-highlight-half-bold>未デジタル化業界での新たなビジネス機会と、AIを活用したサービス事業の具体的な成功パターン<yellow-highlight-half-bold>を理解する上で非常に有益です。記事の要約は以下の通りです。
- 構造化された業務プロセスがAIファーストサービスの最適解
保険請求処理、税務申告、不動産管理、入国管理法務など、文書・ルール・チェックリストに基づく反復的業務は、AIによる自動化に最も適している。これらの業界では、PDFやスプレッドシート、レガシーシステムが依然主流で、AIネイティブ企業による再構築の余地が大きい。 - 完全自動化よりも適切なレベルでの人間との協働が成功の鍵
多くの企業は初日から完全自動化を目指すのではなく、AIが大部分のルーチンタスクを処理し、重要なポイントで人間が関与するワークフローを構築している。規制遵守、精度保証、信頼関係構築の観点から、人間の監督は不可欠。 - 成長とスケーラビリティのバランスが事業成功を左右
AIファーストサービスでは、自動化なしの成長は単純な人員増加を意味し、マージン圧迫と運営リスクを招く。専門知識をインフラに組み込み、取引量増加とともにマージンが拡大する仕組みの構築が重要。 - 独自データと顧客業務への深い統合が競争優位性の源泉
汎用的なモデルやAPIが利用可能な環境では、差別化は独自データと顧客ワークフローへの密接な統合から生まれる。顧客固有データでのモデル微調整、構造化文書パターンの理解、人間参加型の知識ベース構築などが有効。 - コスト削減を超えた価値提案の明確化が競争力を決定
AIファーストサービス企業は既存ベンダーを代替するため、価格だけでは勝てない。顧客が既に追跡しているKPIでの改善（精度向上、処理速度向上、エラー率低下など）を実証することが重要。 - フルスタックAIサービスの優位性が明確化
市場規模拡大、既存予算への対応、組織構造最適化の観点で、サービス型アプローチの利点が明確になってきている。ただし、運用複雑性の増加やマージンの自動化依存などのトレードオフも存在する。 - ソフトウェアとサービスの境界線が曖昧になる時代
ソフトウェアは高いグロスマージンと明確なスケーラビリティを持つが、サービス重視でスタートし徐々にソフトウェアマージンに移行するハイブリッドモデルも有望。どの課題と向き合うかが事業モデル選択の決め手となる。
Bret Taylor氏が語るAI企業の構築とプラットフォームシフト
South Park CommonsのYouTube「Google, Facebook, Then Sierra | Bret Taylor」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。
元TwitterのCEO、Salesforceの共同CEO。現在 Sierra AIのCEOであるBret Taylor氏がSouth Park Commonsでの対談において<yellow-highlight-half-bold>「AI革命にいかにして乗り越え、お客さま中心の企業を構築し、プラットフォームシフトを活かすべきか」<yellow-highlight-half-bold>その洞察を共有しました。Googleマップから最先端のAI企業を率いるまでの自身の道のり、そしてAI時代に事業を立ち上げる起業家への戦略的アドバイスとは。
- プラットフォームシフトは一世代に一度の大きな機会を創出する
PC、インターネット、スマートフォン、そして現在のAIのような大きな技術的ブレークスルーは、既存企業の優位性が一時的に無力化される好機を生み出します。Taylor氏は、大規模言語モデルは経済を変革する根本的なブレークスルーであると主張します。これは、PCがAppleやMicrosoftを、インターネットがGoogleやAmazonを生み出したのと同様です。これらのシフトが市場の勢力図を塗り替えるのは、既存企業には破壊される可能性のあるビジネスモデルや、AIネイティブの製品とは構造的に互換性のないプラットフォーム、そしてスタートアップが直面しない組織の慣性が存在するためです。 - 技術ありきではなく、お客さまの課題解決に焦点を当てる
若い起業家が犯す最大の間違いは、技術ありきで発想を広げてしまい、実際のビジネス課題に技術を応用して解決しようとしないことです。Taylor氏は、持続可能なビジネスは、技術的な能力を誇示するのではなく、お客さまの実際のニーズを解決するものだと強調します。彼は、若い頃の自分に、技術よりもお客さまのニーズにもっと焦点を当てるように言えたらよかったと語っています。起業当初はビジネス経験や業界との接点が不足しており、解決に値する本当の問題を見つけることが難しかったと述べています。 - 市場の検証は実際に売ること
B2Bソフトウェア企業にとって、プロダクトマーケットフィットの唯一信頼できるシグナルは、お客様が実際にそのソリューションにお金を支払うことです。Taylor氏は、金銭的なコミットメントのない口頭での好意的なフィードバックという罠に警鐘を鳴らしており、これを「あなたではなく、私の問題だ」という丁寧な別れの言葉に例えています。見込み客がタイミングや他のプロジェクトを言い訳にして購入を一貫して遅らせる場合、彼らは実際には、あなたが購入する価値のあるものをまだ作り出せていないと伝えているのです。資本主義において、商品やサービスとお金の交換は、最も正直な市場シグナルであり続けます。 - 3つの明確なAI市場セグメント
Taylor氏は、3つの異なるAI市場機会を特定しています。それは、フロンティアモデル（巨額の資本を必要とし、OpenAI、Anthropic、Google、Metaのようなハイパースケーラーが支配）、AIツール（AIで構築する企業にサービスを提供する「ゴールドラッシュのつるはし」ですが、基盤モデルのプロバイダーが競合機能を開発する可能性があるためリスキー）、そしてアプリケーションAI（特定の部署や職務機能向けのSaaSアプリケーションに取って代わるエージェントで、特定のビジネスニーズを中心にクラウド企業が出現したのと同様）です。 - 業界特化がエンタープライズ事業のスケールを可能にする
成功するエンタープライズソフトウェア企業は、お客様が同様のビジネス課題やソフトウェアスタックを共有する特定の業界に焦点を当てることで、スケーラビリティを達成します。Taylor氏は、「良い戦術を偉大な戦略に変える」ために、似たようなお客様を見つけることを提唱しています。たとえば、中規模の衣料品小売業者は同様の課題を抱えており、大手損害保険会社も同様です。このような業界特化は、デモ主導の販売の罠を避け、クライアントごとのカスタム実装ではなく、再利用可能なソリューションの構築を可能にします。 - 研究とプロダクトの統合が競争優位性を生む
フロンティアAI企業では、プロダクト担当者を従来型の役割分担ではなく、研究チームに直接統合することが最も大きな効果（レバレッジ）を生み出します。この統合により、モデル開発とプロダクトデザインのユニークな連携を通じて、既製のモデル利用だけでは実現不可能な機能を開発できるようになります。これは、AI時代に現れつつある新しいカテゴリーのプロダクト戦略です。 - 取締役会のガバナンスが成功の可能性を最大化する
Taylor氏は、自己資金で資金調達が可能な場合でも、伝統的なベンチャーキャピタルが支援する取締役会を設置することを強く推奨しており、自己資金で成功した企業の統計的な希少性を挙げています。優れた取締役会メンバーは、創業者と同じ目線で成功を追求し、先を見通す手助けをし、創業者が見ていない市場の視点を提供します。目標は、最悪の事態を防ぐことではなく、永続的な企業を創り出す可能性を最大化することです。悪い取締役会は会社を破壊する可能性がありますが、優れた取締役会は成功の確率を大幅に向上させます。 - 子供たちにAIツールに対する主体性を教える
AI時代に子供を育てるにあたり、Taylor氏は、彼らの思考を代替するのではなく、AIツールを使って視野を広げる方法を教えることに焦点を当てています。彼は娘と一緒にシェイクスピアのようなトピックを探求するためにChatGPTを使う様子を示し、「コンピューターはあなたのために働く」と強調し、子供たちはそれを指示する方法を学ぶ必要があると説いています。目標は、人間の理性の代替としてではなく、野心を増幅させるツールとしてAIを活用しつつ、自ら考える力を養うことです。 - AIは専門サービスへのアクセスを民主化する
AIを活用した法律、医療、金融アドバイスが広く利用可能になったことは、社会の格差を是正する重要な力となっています。テイラー氏とインタビュアーは共に人間の専門家によるアドバイスを受ける余裕がありますが、今やChatGPTはインターネットアクセスさえあれば誰にでも質の高いガイダンスを提供します。この民主化はゲートキーパーを取り除き、ビジョンを持つ個人が、多くの人々の許可を得ることなく世界に変革をもたらす能力を与え、人間の能力を代替するのではなく、野心を増幅させます。
AIスタートアップの粗利率に関する論点
OnlyCFO's Newsletter「Answering the AI Gross Margin Debate」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。
- AIスタートアップの財務評価の難しさ
AIスタートアップは急速な収益成長を示していますが、その裏にあるコスト構造、特にGPUやクラウドインフラなどの高額な技術投資が財務評価を難しくさせています。投資家は収益成長だけでなく、それを実現するためのコスト構造・効率性を理解する必要があります。 - 粗利益率の限界
AIビジネスの評価において、粗利益率は誤解を招く指標です。特にGPUコストが設備投資（CAPEX）として計上される場合、粗利益のみではこれらの重要なコストが見えなくなります。SaaSビジネスでは高い粗利益率が一般的ですが、AIビジネスでは異なる財務構造を持つため、同じ基準で評価すべきではありません。 - EBITDAの重要性
EBITDAは、AIスタートアップの真の収益性を評価するためのより適切な指標になりえます。EBITDAは営業費用に加えて減価償却費も考慮するため、GPUなどの高額な設備投資がビジネスに与える影響を把握できます。さらに、金融費用や税金の影響を除外することで、純粋な事業運営の効率性を評価できます。 - フリーキャッシュフローと資本利益率の重要性
最終的には、AIスタートアップの価値はフリーキャッシュフローとROICによって決まります。これらの指標は、企業が生み出す実際の現金と、投資した資本に対するリターンを測定するため、長期的な収益性と持続可能性を評価する上で重要です - AI産業の特殊性理解の必要性
AIビジネスは従来のSaaSやテクノロジー企業とは異なる財務特性を持っています。GPUのような高額な計算リソースへの依存度が高く、それらのコストがどのように財務諸表に反映されるかを理解することが、適切な企業評価には不可欠です。
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グローバル投資家Jeremy Kranz氏が語る：AIの商用化、IPOの再定義、そして「シリコンバレー中心主義」からの脱却
Crunchbase News「Global Investor Jeremy Kranz On Why Not ‘Everything Important Happens In Silicon Valley’」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。
Sentinel Global創業者であり、元GIC（シンガポール政府系ファンド）のベテラン投資家Jeremy Kranz氏が、Crunchbaseのインタビューで語った内容は、スタートアップにとって重要な示唆に満ちています。Zoom、DoorDash、Affirmなどの成長を支えた彼の視点は、グローバル展開を目指す起業家にとって必読です。
- 「すべてがシリコンバレーで起きるわけではない」
Kranz氏は、米国中心のイノベーション神話に疑問を投げかけます。中国のByteDanceやDJIの事例を挙げ、AIの商用化においてはむしろ米国よりも先行していたと指摘。特にTikTokの成功は、アルゴリズムによるユーザー体験の最適化が鍵であり、マーケティングではなく技術力が本質だと強調しています。
▶︎起業家への示唆：市場の中心は必ずしも米国ではない。プロダクトの商用化とスケーリングにおいて、グローバルな視点を持つことが競争優位につながる。
- Sentinel Globalの投資テーマ：未来のインフラを創る
Kranz氏が率いるSentinel Globalは、以下の3つのテーマに注目しています。
1.インターオペラブル・コマース：国境を越えた商取引の効率化
2.Finternet（金融インターネット）：金融サービスの分散化と再構築
3.次世代エンタープライズ・スタック：企業向けソフトウェアの革新
▶︎起業家への示唆：これらの領域は今後数年で急成長が見込まれる分野。プロダクト設計やピッチ資料において、これらの文脈を意識することで投資家との共通言語が生まれる。
- IPOは「ゴール」ではなく「選択肢」になる
Kranz氏は、資本市場のトークン化が進むことで、IPOが企業成長の最終地点ではなくなると予測。スマートコントラクトによるKYCの自動化や、利回り付きの送金機能など、資本市場の構造そのものが変わる可能性を示唆しています。
▶︎起業家への示唆：資金調達やエグジット戦略を考える際、従来のIPOモデルにとらわれず、トークン化や分散型金融の可能性も視野に入れるべき。
◾️まとめ：グローバル×テーマ型思考が次の成長を導く
Kranz氏のメッセージは明快です。<yellow-highlight-half-bold>「イノベーションは地理に縛られない。資本市場も変化している。だからこそ、起業家はグローバルな視野とテーマ型の思考を持つべきだ」<yellow-highlight-half-bold>と。スタートアップが次のステージに進むためには、単なるプロダクト開発だけでなく、資本市場や規制環境の変化も理解し、戦略に組み込む必要があります。
■ 資金調達ニュース
［海外］
エンタープライズ
- Framer - 50万人以上の月間アクティブユーザーを抱えるコード不要のウェブサイト・ビルダー。シリーズDで$100Mを調達。評価額は$2B。投資家はMeritech、Atomico、Accelなど（TechCrunch）
- Attio - イギリス発のAIネイティブCRMプラットフォーム。Series Bで$52Mを調達。投資家はGV（Google Ventures）、Redpoint Ventures、Balderton Capital、Point Nineなど（Tech.eu）
- Aurasell - AIネイティブCRMプラットフォーム。シードで$30Mを調達。投資家はN47、Menlo Ventures、Unusual Venturesなど（Yahoo! Finance）
- Maisa AI - エンタープライズの95%のAI導入失敗率解決を目指す、自然言語でトレーニング可能なデジタルワーカー。シードで$25Mを調達。投資家はCreandum、Forgepoint Capital、NFXなど（TechCrunch）
- FriendliAI - AI推論プラットフォーム。シードエクステンションで$20Mを調達。投資家はCapstone Partners、Sierra Ventures、Alumni Venturesなど（FinSMEs）
バーティカル
- GoodShip - 物流業界向けAI貨物オーケストレーションプラットフォーム。シリーズBで$25Mを調達。投資家はGreenfield Partners、Bessemer Venture Partners、Ironspring Venturesなど（Yahoo! Finance）
- InstaLILY - 配送や流通業界の複雑なワークフローを自動化するAIアシスタント「InstaWorkers」。シリーズAで$25Mを調達。投資家はInsight Partners、Perceptive Ventures、Marvin Venturesなど（Silicon ANGLE）
- Aurelian - 911コールセンター向けAI音声アシスタント。非緊急通話の自動化により、ディスパッチャーの負担を軽減。シリーズAで$14Mを調達。投資家はNEA、Y Combinator、FUSEなど（Yahoo! Finance）
ヘルスケア
- Assort Health - 専門医療向けの患者コミュニケーション自動化AI。Series Bで$50Mを調達。評価額は$750M。投資家はLightspeed Venture Partners、First Round Capital、Chemistryなど（TechCrunch）
- Arintra - 生成AIネイティブな自動医療コーディングプラットフォーム。シリーズAで$21Mを調達。投資家はPeak XV Partners、Endeavor Health Ventures、Y Combinatorなど（Yahoo! Finance）
ハードウェア×AI
- Crusoe - クリーンエネルギーを活用したAIに最適化されたデータセンター。$175MのクレジットファシリティをVictory Park Capitalから調達。（Yahoo! Finance）
［国内］
- Helpfeel - AIナレッジデータプラットフォーム。シリーズE 1stクローズで26億円を調達。投資家はグローバル・ブレイン、SMBCベンチャーキャピタル・マネジメント、JPインベストメントなど（PRTimes）
- Visual Bank - IP産業とAIの共存を支えるIP × AI Enabler。シリーズBで11億円を調達。投資家は三井住友海上キャピタル、CDIBクロスボーダー・イノベーション・ファンド、インキュベイトファンドなど（PR TIMES）
- シェルパ・アンド・カンパニー - サステナビリティデータプラットフォーム「SmartESG」。シリーズB 1stクローズで10億円を調達。投資家はWiL、グローバル・ブレイン、ANAホールディングス、キヤノンマーケティングジャパンなど（PRTimes）
- MIL - インタラクティブコンテンツ制作配信プラットフォーム。シリーズAで5億8,000万円を調達。投資家はニッセイ・キャピタル、ディープコア、INNOVATION HAYATE V Capitalなど（PR TIMES）
9/1/2025
