■「今週のSaaSxAIニュース」ピックアップ！
AIバブル崩壊は目前。次のバブルはすでに始まりつつある
Will Lockett氏のMedium「The AI Bubble Is About To Burst, But The Next Bubble Is Already Growing」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。
Will Lockett氏による、AIバブルの崩壊兆候と次の投機バブルを警告している記事。日本の起業家にとって、投機的な投資環境の変化を事前に察知し、実体あるビジネス構築に集中するための重要な警告信号となります。記事の要約は以下の通りです。
- 投機主導経済の歴史的パターン
1980年代以降、投資家は堅実なビジネスより「ハイプ」から高いリターンを得ることを学び、ドットコムバブル、金融危機、仮想通貨バブル、NFTバブルという破滅的サイクルを繰り返してきました。情報時代では情報操作と商品化が容易なため、この傾向が加速しています。 - AIバブルの圧倒的規模と崩壊の兆候
世界の民間投資の約半分がAIに流入し、S&P500の成長を牽引していますが、効率的計算フロンティアやフロリディ仮説などの技術的限界により、AIバブルは他の投機バブル同様の破滅的崩壊の兆しを見せています。 - 次世代バブルの準備段階
テック業界とファイナンス業界の「ブロス」たちは、すでに学習し、AIバブル崩壊時に資金を移転させる次の投機対象を準備中です。しかし皮肉なことに、この次のバブルはAI以上に「行き止まり」な技術分野になると警告されています。 - 既存バブルの破裂パターンの再現
<yellow-highlight-half-bold>過去のあらゆるバブルが「破滅的失敗」の前に崩壊兆候を示したように、AIバブルも同じ軌道を辿って<yellow-highlight-half-bold>います。投資家は次の「バンドワゴン」に乗って利益確定し逃避する準備を整えており、一般投資家や企業が損失を被る構造は変わりません。 - 量子コンピューティングやロボティクスの投機化
次の投機対象として、量子コンピューティング、汎用ロボット、宇宙技術などが候補に挙がっていますが、これらはAI以上に実用化が困難で商業的価値の実現が遠い「デッドエンド」技術である可能性が高いと指摘されています。 - 実体経済との乖離拡大
投機経済が実体経済から完全に乖離し、技術的価値や商業的実現可能性よりも「ストーリー」と「ハイプ」が投資判断の主要因となっている現状は、大規模な市場調整の前兆であることを示唆しています。 - 持続可能なビジネス構築への回帰の必要性
投機サイクルに巻き込まれるのではなく、真の顧客価値を提供し、持続可能な収益構造を持つビジネスモデルに焦点を当てることが、長期的な成功の鍵であると結論付けています。
Replitの爆発的成長の舞台裏：1年でARR $2.8Mから$150Mへの成長戦略
Aaron Cort氏のMedium「Inside Replit’s Breakout Growth: Lessons from $2.8M to $150M ARR」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。
米Craft VenturesのAaron Cort氏による、AIコーディングプラットフォーム「Replit」の驚異的成長事例を詳細分析した記事。PLGとマーケティングシステムの組み合わせで超高速スケールを実現する実践的フレームワークを学べます。以下にその要点をまとめました。
- プロダクト主導型マーケティングが成長の核心
マーケティングは、すでにユーザーがプロダクト内で実行していることを増幅する役割に徹するべきです。ReplitのAgent機能を単なる新機能ではなく新たなエントリーポイントとして位置づけ、ライフサイクルメール、ウェブサイト設計、開発者向けコンテンツのすべてをAgentを起点とした体験設計に統一しました。 - セグメンテーションによる劇的な効果改善
Agent、Assistant、チーム、個人開発者というユーザー属性に基づいた専用のメールトラッキング、コンテンツフロー、ローンチコミュニケーションを構築した結果、セグメント化されたライフサイクルプログラムが、一般的なナーチャリングを一貫して上回る成果を実現しました。 - 出荷速度とタイミングがバイラル成長を生む
ClickUpで学んだ「毎週、時には毎日リリース」の高速出荷戦略をReplitに適用しましたが、重要なのは速度だけでなく、すべてのリリースをライフサイクル、収益化、継続率に接続する規律です。プロダクトリリース→コミュニケーション→メール/ライフサイクルの統合フレームワークを構築しました。 - コミュニティとブランドは成長の増幅器
創業者Amjadの本格的なX（Twitter）プレゼンスと、Michele、Mattによる技術的発信を基盤として、YouTube、SEO、G2レビューキャンペーンを体系化しました。G2レビューを17件から116件に増加させ、AIコード生成カテゴリーで4位にランクインしました。 - オーガニック成長を構造化したシステムで支える
月間1,150万以上のオーガニック訪問者というプロダクトの有機的牽引力を、Agent/Assistantユースケースに特化した検索意図ドリブンなコンテンツ、そしてプロダクトタスクに直接つながるオンボーディングで活用しました。 - ライフサイクルマーケティングを成長の基盤とする
初週での価値実現を中心としたインフラ構築、プロダクト状態に対応するコホート設計、「ローンチ→ライフサイクル」を標準パスとする運用により、特に第1週目のAgent特化オンボーディングの継続率が大幅に向上しました。 - 創業者とマーケター向けの実践的指針
<yellow-highlight-half-bold>創業者は本格的な発信でローンチを分かりやすいストーリーに変え、オーガニックなPMFを最優先し、強固な利用パターンの上にマーケティングをレイヤー状に構築することが重要<yellow-highlight-half-bold>です。マーケターは、ペルソナ/ユースケース別のセグメンテーション、コンテンツをオーガニック成長の背骨として活用し、DevRel、レビュー、クリエイターによるコミュニティ増幅を統合する必要があります。
AIスタートアップのためのFDEプレイブック
Y CombinatorのYouTube「The FDE Playbook for AI Startups with Bob McGrew」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。
Palantirの初期幹部であり、OpenAIの元最高研究責任者であるBob McGrew氏が、AIスタートアップの間で急速に採用されている「Forward Deployed Engineer（FDE）」モデルについて解説します。彼は、FDEの起源、運用プレイブック、そしてAIエージェントのような新しく未定義の市場を開拓していくうえで、なぜFDEが特に適しているのかを詳述しています。以下はその要点です。
- Forward Deployed Engineer (FDE) の役割
FDEとは、顧客の現場に入り込み、直接課題解決に取り組むエンジニアです。ソフトウェアプロダクトが標準で提供する機能と、顧客が直面する喫緊の課題との間にあるギャップを埋める、重要な橋渡し役を担います。FDEの主な任務は、ソリューションの構築、プラットフォームのカスタマイズ、そして機能間の不足を補うことです。これにより、プロダクトは単なるインストール済みのソフトウェアにとどまらず、具体的で持続的な価値を提供できるのです。 - 内部からのプロダクト発見
FDEモデルは、プロダクト発見のプロセスを根本から変革します。従来のように営業担当者が顧客と対話して進めるのではなく、エンジニアが実装を通じて主導します。まず、特定の顧客に合わせたオーダーメイドの解決策――いわば「砂利道（仮設的なソリューション）」を作ります。そして、本社のプロダクト・エンジニアリングチームは、その砂利道を観察し、次の10社にも通用する汎用的なソリューションへと整備していくのです。 - 「Echo」と「Delta」のチーム構造
Palantirでは、FDEチームを「Echo（エコー）」と「Delta（デルタ）」という2つの明確な役割に分けました。Echoチームは、顧客のドメイン（例えば元軍人など）に深い知見を持つアナリストで構成され、解決すべき最重要課題を特定し、顧客とのリレーションシップを管理します。一方のDeltaチームは、迅速なプロトタイピングを得意とするソフトウェアエンジニア集団であり、Echoチームが特定した課題を基に、ソリューションとなる機能を素早く構築する役割を担いました。 - 反逆者とプロトタイパーの採用
FDEモデルの成功は、特定の資質を持つ人材の採用にかかっています。アナリストである「Echo」チームには、専門知識に加えて、既存の業界のやり方を熟知したうえで「その方法は非効率だ」と挑戦的に捉える人材――いわば「現状に異議を唱える反逆者」のような存在が求められました。一方、エンジニアである「Delta」チームでは、完璧な設計や長期的なメンテナンス性を追求する職人型の人材よりも、目前の課題を素早く解決できるプロトタイピング能力を持つ人材が採用されました。彼らは、スピード感をもって実装し、実際に機能する解決策をすぐに形にできる点で強みを発揮します。 - 「コンサルティング」の罠からの脱却
FDEモデルは、一見コンサルティングに似ていますが、そのビジネスモデルは根本的に異なり、スケールするソフトウェア事業を構築することを最終目的としています。新規顧客への導入は、集中的な手作業を要するため、初期段階では赤字になることもあります。しかし、現場での学びをもとにコアプロダクトが改善され、FDEがより価値の高い課題を解決しはじめるにつれて、成果を出すためのコストが下がり、利益率が向上していきます。ここでの鍵は、プロダクトが生み出す「レバレッジ」を継続的に高め、後の導入案件になるほど効率化させていくことです。 - 一般化を担うプロダクトチーム
FDE主導の企業において、本社のプロダクトマネジメントチームの役割は、特定の顧客向けに細部のユーザーフローを設計することではありません。彼らの使命は、プロダクト全体のビジョンを維持しつつ発展させることにあります。そのためには、一社のために生まれたオーダーメイドのソリューションを深く理解し、それを多くの顧客に価値提供できる汎用的なプラットフォーム機能へと一般化・体系化する力が求められます。これは「完成形のプロダクト」を固定的に提供するのではなく、変化に適応できる柔軟なプラットフォームを構築することに重点を置くアプローチであり、従来のプロダクトマネジメントとは異なる戦略的な思考を必要とします。 - 契約規模の継続的な拡大
標準的なSaaSモデルとの大きな財務上の違いは、顧客単価の継続的な拡大に重点を置く点にあります。一般的なモデルが提供コストの最小化を重視するのに対し、FDE戦略では契約規模を段階的に拡大していくことを目指します。具体的には、まず一つの課題を解決して信頼を築き、その後、組織内でより大きく価値の高い課題に取り組む機会を得ることで契約範囲を広げていくのです。初期段階では手厚いカスタマイズが必要となりますが、それが将来の大きな収益機会への入口となるため、このアプローチには十分な合理性があります。 - 経営層の賛同という必須条件
FDEの取り組みを成功に導くためには、<yellow-highlight-half-bold>そのプロジェクトが、顧客企業のCEOが掲げる経営上の最優先事項トップ5のいずれかに、直結している必要があります<yellow-highlight-half-bold>。IT部門などから生じる内部の抵抗を乗り越えるためには、経営トップによる強力な支援が不可欠です。トップに強い擁護者が存在しなければ、プロジェクトは社内調整に追われ、必要なリソースや権限を確保できずに停滞してしまうでしょう。 - 「スケールしないこと」の事業化
FDEモデルは、いわば「スケールしないこと」を事業としてスケールさせる手法です。アーリーステージのスタートアップに推奨される「初期顧客には手厚いサービスを提供する」という古典的なアプローチを、再現可能で拡張性のあるプロセスへと進化させています。この仕組みにより、企業は成長後もプロダクト発見の活動を継続し、市場の多様性や変化し続ける顧客ニーズに柔軟に対応できるのです。 - AIの「能力」と「導入」の間に横たわるギャップ
<yellow-highlight-half-bold>今のスタートアップにとって最大の事業機会は、AIの能力の急速な進化とその社会実装の遅さとの間に横たわるギャップ<yellow-highlight-half-bold>にあります。基盤モデルは驚異的なスピードで進歩していますが、多くの組織はそれを実務に役立つ形へと落とし込むのに苦労しています。ここにこそ、FDE的なアプローチの真価があります。スタートアップが顧客の現場に入り込み、実際に役立つアプリケーションを構築することで、このギャップを埋め、大きな成功を収めることができるのです。
NRRの罠〜ディストリビューションが維持よりも優先される場合
The Founders Corner「 Part 1: When 89% NRR & A Churn Issue Still Wins」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。
多くのSaaSスタートアップは、「120%以上のNRRを目指すべき」と思い込みがちですが、初期段階ではリテンション指標に縛られすぎると成長の機会を逃す可能性があります。Zoom、Slack、Notionなどの成功例は、特に市場拡大を優先していました。今回は、The Founders Cornerの記事から、「ベンチマークを過剰に意識しすぎることへの警鐘」と「自社のビジネスモデルにマッチしたKPIを設定することの重要性」について紹介します。
- AIデザインツールの「Lovable」は、初期のリテンション数値が良くなかったにもかかわらず、新規拡販の速度に重点を置きました。摩擦のないオンボーディング、バイラル要素の組み込み、コンテンツ主導の発見可能性、PRを活用し、急速に大規模な顧客群を構築しました。
- 新興の競争の<yellow-highlight-half-bold>激しいカテゴリーでは、リテンションレースよりもディストリビューションレースが重要<yellow-highlight-half-bold>です。顧客の利用がプロジェクトベースの場合や季節性があるケース、または市場が「勝者総取り」の傾向にある新興カテゴリーでの展開の場合、切り替えコストが低くバイラル性が高いプロダクトである場合などは、ディストリビューション優先の成長戦略が効果的です。
- 新興市場では、完璧なビジネスを行うことではなく、「土地の獲得」に勝つことが重要です。獲得速度の優先、バイラル性の活用、カテゴリータイミングの確認、そして将来の収益化やリテンションのための十分な規模のユーザーベース構築が鍵となります。ときには、89% NRRでも成長率が10倍なら、120% NRRで成長率が2倍の場合よりも優位になります。
.png)
VCやアクセラレーターへのピッチで差をつけるには？― Innovation WorksのAaron Tainter氏が語る、成功するスタートアップの共通点
Crunchbase News「The Right Way To Pitch VCs And Accelerators (And Why Most Founders Get It Wrong)」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。
スタートアップが資金調達を目指す際、VCやアクセラレーターへのピッチは避けて通れない関門です。しかし、ほとんどの創業者がこの重要な場面で「“間違ったアプローチ”をしている」と、Innovation Worksのアクセラレータープログラム責任者であるAaron Tainter氏は指摘します。
「全員に刺さる」より「共鳴する相手に届く」ことが重要
多くの創業者は、Airbnbのピッチデックのような“成功例”を模倣しようとしますが、Tainter氏はそれが逆効果になることもあると警鐘を鳴らします。テンプレート通りのプレゼンは、個性や情熱が伝わりづらく、投資家の心に響きません。むしろ重要なのは、「自分たちがなぜこの課題に取り組むのか」「どんな未来を描いているのか」といった、創業者自身の信念や視点を率直に語ること。投資家は、数字だけでなく“人”に投資するのです。
投資家が注目する3つのポイント
- 何をしているのかが一目で分かること
難しい言葉や業界用語ではなく、誰にでも伝わるシンプルな説明が求められます。 - その事業が実現したとき、世界がどう変わるのか
未来のビジョンを描くことで、投資家に「この変化に加わりたい」と思わせることができます。 - 実績（トラクション）を示すこと
売上、ユーザー数、技術検証結果など、事業の進捗や市場の反応を具体的に示すことが信頼につながります。
VCとアクセラレーター、それぞれの視点の違い
VCは「市場の証明」を重視し、実績や成長性を見極めます。一方、アクセラレーターは「課題への理解」や「創業者の視点」に注目し、プロダクトが未完成でも支援するケースがあります。つまり、ピッチの際には「誰に向けて話しているのか」を意識し、相手に合わせたメッセージ設計が必要です。
投資家が惹かれる創業者とは？
Tainter氏によれば、<yellow-highlight-half-bold>成功する創業者は、「困難よりもゴールに集中できる人」<yellow-highlight-half-bold>。特に、他の人が見過ごすような地味な課題に真剣に向き合い、独自の視点で解決策を提示できる人材は、投資家の心を強く惹きつけます。テンプレートではなく、自分の言葉で語ること。それが、資金だけでなく“信頼”を得るための第一歩なのです。
■ 資金調達ニュース
［海外］
エンタープライズ
- Airia - エンタープライズAIセキュリティ・オーケストレーション・プラットフォーム。$100Mを調達。創業者のJohn Marshall氏が単独出資（SiliconANGLE）
- Tabs - 企業の財務チーム向けAIエージェント。シリーズBで$55Mを調達。投資家はLightspeed、General Catalyst、Primary Venture Partnersなど（Business Wire）
- Omnea - イギリス・ロンドン発の、組織・システムを横断して調達を合理化するAIネイティブ・プラットフォーム。シリーズBで$50Mを調達。投資家はInsight Partners、Khosla Ventures、Accelなど（PR Newswire）
- Numeral - 売上税コンプライアンス特化のAIプラットフォーム。シリーズBで$35Mを調達。評価額は$350M。投資家はMayfield、Benchmark、Uncork Capitalなど（TechCrunch）
- Druid AI - エンタープライズ向けエージェンティックAIプラットフォーム。シリーズCで$31Mを調達。投資家はCipio Partners、TQ Ventures、Karma Venturesなど（SiliconANGLE）
- Brain Co. - 大企業がAIを導入するための企業向けAIプラットフォーム。シリーズAで$30Mを調達。投資家はGil Capital、Affinity Partners、Brian Armstrongなど（Yahoo! Finance）
- Aleph - AI搭載のFP&A（財務計画・分析）プラットフォーム。シリーズBで$29Mを調達。投資家はKhosla Ventures、Bain Capital Ventures、Picus Capitalなど（Globe Newswire）
- Spara - Go-to-Marketチームがチャット、音声、電子メールエージェントを使用して、リアルタイムでエンゲージメント向上などを支援するAIプラットフォーム。シードで$15Mを調達。投資家はRadical Ventures、Inspired Capital、XYZ Venturesなど（FinSMEs）
- AxonIQ - オランダ発のイベント駆動型アーキテクチャ（EDA）のソフトウェア・プラットフォーム。シリーズAで€6Mを調達。投資家はAVP、Volta Ventures、Triforkなど（Coverager）
ソフトウェア開発支援
- CodeRabbit - AIコードレビュープラットフォーム。シリーズBで$60Mを調達。評価額は$550M。投資家はScale Venture Partners、NVentures、CRVなど（TechCrunch）
バーティカル
- PassiveLogic - 建物インフラのAI自動制御プラットフォーム。シリーズCで$74Mを調達。投資家はnoa、Prologis Ventures、Johnson Controlsなど（PR Newswire）
- GreenLite - 開発者、建設業者、地方自治体の許可プロセスを合理化する、建設許可デジタルプランAI審査ツール。シリーズBで$49.5Mを調達。投資家はInsight Partners、Energize Capital、Craft Venturesなど（PRNewswire）
- GEOH - 在宅ケア機関向けプラクティス管理ソフトウェア。グロースラウンドで$30M超を調達。投資家はCouncil Capital、Boomerang Ventures、First Leaf Capitalなど（FinSMEs）
- Nory - 英・ロンドン発のレストラン業界向けAI管理システム。シリーズBで$37Mを調達。投資家はKinnevik、Accelなど（Tech.eu）
サイバーセキュリティ
- Irregular - 最先端のAIモデルがもたらす潜在的なリスクに対応するためのAIセキュリティプラットフォーム。$80Mを調達。評価額は$450M。投資家はSequoia Capital、Redpoint Ventures、Wiz CEO Assaf Rappaportなど（TechCrunch）
- SEON - フロード防止・AMLコンプライアンスプラットフォーム。シリーズCで$80Mを調達。投資家はSixth Street Growth、IVP、Creandumなど（SiliconANGLE）
- Terra Security - 継続的侵入テスト特化のAIエージェントによるセキュリティテストプラットフォーム。シリーズAで$30Mを調達。投資家はFelicis、Dell Technology Capital、SVCIなど（Terra Security）
- Remedio - エンタープライズデバイスのセキュリティ設定リスクを自動修復するサイバーセキュリティプラットフォーム。初回資金調達で$65Mを調達。投資家はBessemer Venture Partners、TLV Partners、Picture Capitalなど（SiliconANGLE）
フィンテック
- WorkFusion - 金融犯罪コンプライアンス向けAIエージェント。$45Mを調達。投資家はGeorgian、Serengeti Asset Managementなど（Crunchbase News）
- Extend - 銀行向け支出管理ソフトウェアを提供するフィンテックSaaS。エクイティとデットで$20Mを調達。投資家はB Capital、March Capital、Point72 Venturesなど（Business Wire）
ハードウェア×AI
- Figure - 汎用ヒューマノイドロボット開発。シリーズCで$1Bを調達。評価額は$39B。投資家はParkway Venture Capital、Brookfield Asset Management、Nvidiaなど（TechCrunch）
その他
- Upscale AI - XPUクラスタのパフォーマンスを向上させるために設計された新種のAIネットワーク・ファブリックを中核とした高性能AIネットワークインフラ。シードラウンドで$100Mを調達。Mayfield、Maverick Silicon、StepStone Groupが参加（Silicon ANGLE）
- Ultralytics - 最新のコンピューター・ビジョン・モデル「YOLO11」を活用した、特長抽出を得意とするビジョンAI。シリーズAで$30Mを調達。Elephant、SquareOne、その他投資家が参加（Silicon ANGLE）
［国内］
- ロボトラック - トラック向け自動運転ソリューション。プレシリーズAで累計16.5億円を調達。投資家はJICベンチャー・グロース・インベストメンツ、SMBCベンチャーキャピタル、グロービス・キャピタル・パートナーズなど （PR Times）
- アイクリスタル - プロセスインフォマティクスによる製造プロセス最適化。総額4.5億円を調達。投資家はジャフコ グループ、SBIインベストメント、ディープコアなど（PR Times）
- OpenHeart - 3Dプラットフォーム「TAVIO」による空間コンピューティングサービス。シードエクステンションで累計1.3億円を調達。投資家はFFGベンチャービジネスパートナーズ、GENDA Capital、三井住友海上キャピタルなど（PR Times）
- テラスマイル - 農業特化データ活用・流通インフラ「ジャスタウェイ」。シリーズBで総額1億円を調達。投資家は三菱UFJキャピタル、なんぎんキャピタル、Future Food Fundなど（PR Times）
- S-CANVAS - インテリアコーディネートサービス「SELECTION」。プレシリーズAラウンドで資金調達を実施（金額非公開）。投資家はPKSHAアルゴリズムファンド、DE-SIGNキャピタル、ANOBAKAなど（PR Times）
9/22/2025
