■「今週のSaaSxAIニュース」ピックアップ！
Databricks CIOが語る「AIの現在と未来」
graylock「Gen AI Present and Future: A Conversation with Naveen Zutshi, CIO at Databricks」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。
Databricks CIOのNaveen Zutshi氏がGreylockとの対談で、生成AIが企業のソフトウェア開発、組織構造、ビジネスプロセス全体をどう変革しているかを解説した記事です。日本のAI・SaaSスタートアップにとって、エンタープライズへのAI導入戦略や実用化の課題を理解する上で重要な示唆が含まれています。記事の要約は以下の通りです。
- 生成AIは開発領域で確実な成果、営業領域は発展途上
ソフトウェア開発では評価基準が明確なため、CopilotやCursorなどのツールが広く浸透し、コード量や利用率が大幅に向上しています。一方、営業プロセスではファネル上部のキャンペーンやリードスコアリングは改善しているものの、ファネル中盤はデータの質や量が不足しており信頼性が低い状態です。エンタープライズ向けには正確性、監査可能性、安全性が必須となります。 - PoCの3分の1が本番環境に到達する時代へ、データ品質が成否を分ける
以前はAI PoCの10件に1件しか本番化しませんでしたが、現在は3件に1件まで改善しています。重要なのは実験を続けること、そしてビジネス部門を早期に巻き込むことです。多くの企業はインターネット規模のデータ量を持たないため、データの品質、アクセス制御、ガバナンスがより重要になります。基盤がしっかりしていれば結果も良好です。 - AIエージェントが2年以内に企業の働き方を大きく変える
1年前はRAGが中心でしたが、現在はMCPサーバーなどの技術革新により、エージェントとアプリの接続方法が進化しています。顧客の声を製品機能リクエストに自動変換したり、財務レポート作成を数週間から瞬時に短縮するなど、あらゆるワークフローに変革が広がります。 - セキュリティとガバナンスがスケールの最大障壁に
エージェントが人間のユーザー数を上回る時代において、個人情報保護、データ流出防止、エージェントの乗っ取り防止が重要課題です。エージェントが人間に代わって安全に行動することを保証し、SOXコンプライアンスのために実行内容を監査できる仕組みが必要です。この領域で新たなスタートアップの波が生まれると予想されます。 - AI ネイティブ企業は人員増なしで指数関数的成長を実現
ReplitやCursorなどの事例では、エージェントが人間の3〜4倍のペースでデータベースを作成し、フルスタックアプリをインフラ含めて自律的に構築しています。生成AIが反復タスクを自動化し、製品は使用とともに改善されるフライホイール効果が働くため、成長に応じた線形的な採用増加なしに成長できます。レガシーシステムのないスタートアップは、最初から現代的なアーキテクチャを構築し、限られた人的資本を最も重要な領域に集中できる優位性があります。 - 組織構造が変わる──中間管理職の役割が縮小し、フラット化が進む
従来、中間管理職は経営層の目標を現場に伝え、現場の洞察を経営層に報告する「翻訳者」でしたが、その役割が不要になりつつあります。経営層が現場データに直接アクセスでき、現場の革新が迅速に上層部に届くため、解釈レイヤーの必要性が減少します。自律的なシステムが増えることで、従業員はより独立して働き、リーダーはより大きなチームを管理できるようになります。 - スタートアップへのアドバイス──経営層の最重要課題を解決し、製品で勝負する
エンタープライズと協業する際は、経営層が最も気にしているビジネス課題を見つけ、現在のアプローチに挑戦し、自社製品がどう独自に解決するかを示すことが重要です。セキュリティとガバナンスには積極的に取り組み信頼を構築してください。優れた創業者はピッチではなく製品で勝負します。即座に価値を示す2分間のデモが効果的です。そして、すべての案件を追わず、製品ビジョンに合わない要求は断ることが、偉大なプロダクトを作る鍵です。
「プロンプト」から「コンテキスト」へ──Anthropicが提唱するAIエージェント時代の新設計思想
Engineering at Anthropic「Effective context engineering for AI agents」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
Anthropicのエンジニアリングチームが、AIエージェント開発における「コンテキストエンジニアリング」の重要性と実践手法を解説した記事です。この新しいアプローチは、マルチステップタスクを実行するAIエージェントの精度と信頼性を大きく左右します。日本のAI・SaaSスタートアップにとって、エージェント型プロダクトの設計品質や開発効率を飛躍的に向上させる実践的な知見が詰まっています。記事の要約は以下の通りです。
- 「コンテキストエンジニアリング」へのパラダイムシフト
プロンプトエンジニアリングは「どう指示を書くか」に焦点を当てていましたが、コンテキストエンジニアリングは「モデルに何を見せるか」という問いに答えます。複雑なタスクへとAI活用が進化する中、システムプロンプト、ツール、MCP、外部データ、メッセージ履歴など、コンテキストウィンドウ全体を最適化する戦略が必要になりました。エージェントはループ内で動作し続け、次の推論に関連する可能性のあるデータを生成し続けるため、この情報を精緻化する必要があります。 - コンテキスト劣化との戦いが性能の鍵
コンテキストウィンドウが埋まるにつれてモデルの精度が低下する「コンテキスト劣化」は、アーキテクチャ上の現実です。人間の作業記憶と同様、LLMは過負荷になると集中力を失います。しかし人間は自然にフィルタリングと優先順位付けを行うのに対し、AIエージェントはそのフィルタリングをエンジニアが設計する必要があります。 - 長期タスク実現の3つの戦略──圧縮、構造化メモ、マルチエージェント
長時間にわたるタスクを実現するための実証済み戦略は3つあります。圧縮(不要な情報の削除と要約)、構造化されたノートテイキング(重要な情報を構造化された形式で保存)、そしてマルチエージェントアーキテクチャ(狭いタスクに特化した小さなワーカーを生成し、1行のサマリーを返す)です。最初はリコール(関連コンテキストを確実に保持)を最適化し、ほぼ完璧なリコールを達成したら、プレシジョン(タスクに関連しないコンテキストを削除)に焦点を移します。
Ben Horowitz氏「混沌、疑念、プレッシャーを乗り越えるリーダーシップ」
a16z speedrun「Ben Horowitz: How to Lead Through Chaos, Doubt, and Pressure...」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。
Andreessen Horowitzの共同創業者でありベストセラー作家でもあるBen Horowitz氏が、a16zのポッドキャストで、AIが起業家精神とベンチャーキャピタルに与える変革、ドットコムバブル崩壊の中でLoudCloud/Opswareを築いた教訓、そして極度の不確実下でリーダーシップを発揮するための心理について語りました。以下がその要点です。
- 真の起業家は「他に選択肢がない」と感じている
偉大な起業家は、会社を「作ろう」と選択するわけではありません。彼らは、世に出すべきアイデアがあるから「作らざるを得ない」のです。この心理的な必然性が、困難に直面したときに諦める創業者と成功する創業者を分けるのです。選択肢がないという感覚が、スタートアップを襲う無数の障害を乗り越えるための回復力を生み出します。この内なる衝動こそ、スキルや経験に勝る成功の基本要素です。 - AIはネットワーク効果なしで急成長を可能にする
AIベースの企業は、価値提供にネットワーク効果を必要としないため、ほぼ即座に大規模なユーザー層を獲得できます。インターネットという配信インフラがすでにあるからです。Netscapeがブラウザシェア90%を誇りながらも、総ユーザーは5,500万人、その半数がダイヤルアップ接続だったドットコム時代とは根本的に違います。AIアプリはネットワーク密度を待つことなく世界中のユーザーにサービスを提供できるため、史上最速で成長する企業が生まれています。 - 人間のニーズは無限に拡大するため、企業も成長し続けなければならない
AIによって1人で10億ドル企業を経営できるという予測もありますが、歴史を振り返れば、人間の需要は拡大し続けるため、企業もそれに合わせて成長する必要があります。経済学者John Maynard Keynes氏は1930年代に「衣食住が満たされれば、労働時間は週15時間になる」と予測しました。しかし、自動車やスマートフォンといった新たなニーズが次々と生まれ、予測は外れました。同様に、AIがソフトウェア開発を効率化しても、お客さまの期待は拡大し続けるため、企業には大規模なチームが依然として必要です。 - 「GPTラッパー」という批判は、かつてのデータベースへの誤解と同じである
AIアプリを単なる「GPTラッパー」と切り捨てるのは、かつてエンタープライズソフトウェアが「データベースラッパー」と揶揄されたのと同じ誤りです。Cursorのような最新のAIアプリは、基盤モデルの上に14もの洗練されたモデルを組み合わせ、優秀なエンジニアが日々ソフトウェアを設計する中で生まれる独自のデータを蓄積しています。これは他社にはない情報であり、APIを呼び出すだけでは実現できない真の差別化を生みます。SAPやSalesforceが「単なる」データベースアプリでありながら巨大ビジネスを築いたのと同じです。 - 市場の先行は、競争における絶対的な優位性を生む
企業が一度お客さまを獲得すれば、プロダクトに大きな差がなくても、スイッチングコストが強力な参入障壁となります。ChatGPTとGrokの例を見ても、品質に大差はなく、ネットワーク効果もまだ強くありませんが、ユーザーは使い慣れたツールを使い続けます。この「先行者利益」があるため、後発の競合が市場を奪うには、少し優れたプロダクトでは不十分で、劇的に優れたプロダクトが必要になるのです。 - 競合からシェアを奪うには「10倍良いプロダクト」が必要である
競合から市場シェアを奪うには、同等か少し優れているだけでは不十分で、「10倍良い」プロダクトが必要です。この高いハードルは、スイッチングコスト、ユーザーの慣性、リスク回避といった既存プロダクトの強みを反映しています。段階的な改善では、たとえそれが大幅なものでも、ユーザーの行動を変える心理的・実践的な壁を越えるのは困難です。競合がすでにお客さまの基盤を固めている市場を破壊するには、劇的な差別化が唯一の道なのです。 - CEOが失敗する最大の要因は「自信の危機」である
CEOが下すべき重要な決断の多くは、知的に難しいのではなく、心理的に「実行が困難」なものです。失敗する創業者は、正しい答えが分からないのではなく、不確実性やプレッシャーの中でそれを実行する自信がありません。その躊躇が組織を不安にさせ、全てを遅らせ、リーダーシップの不在を埋めようとする社内政治を生み出します。情報が不完全でも、適切なタイミングで質の高い決断を下せるかどうかが、優れたCEOとそうでないCEOを分けるのです。 - 売上200万ドルでの上場は、心理的な強さが求められた
LoudCloudは創業18か月後、年間売上わずか200万ドル、予測7,500万ドルの段階で上場しました。客観的に見れば、無謀な判断です。しかし、あらゆるプライベート投資家に断られた後では、残された道は破産だけでした。このような不利な決断を躊躇なく下すことこそ、プレッシャー下におけるリーダーシップの本質です。つまり、最悪のシナリオを嘆くのではなく、今ある最善の選択肢に集中するのです。予測された困難はすべて現実のものとなりましたが、恐怖に屈せず決断を実行したからこそ、会社は生き残りました。 - 評価すべきは「強みの大きさ」であり、「弱点のなさ」ではない
どんな起業家にも大きな欠点はあります。だからこそ、弱点がないことを評価基準にするのは無意味です。重要なのは、彼らが何か特定の分野で世界クラスの能力を持っているかどうかです。誰も知らない情報、独自の洞察、卓越したスキルなど、その「何か」です。これは画期的な技術の評価方法と同じで、全てにおいて既存の製品より優れている必要はなく、何か一つ、信じられないほど優れていればよいのです。2007年のiPhoneは、電話としてもPCとしてもBlackberryに劣っていましたが、カメラとGPSを搭載したことで、PCでは不可能だったUberのようなアプリを生み出しました。 - コントロールできる行動に集中し、避けられない疑念に惑わされるな
圧倒的な問題や疑念は、起業家にとって価値のない心理的なノイズにすぎません。生産的なアプローチとは、恐怖や制約を考えるのではなく、「今、自分にできること」を見極めて即座に実行することです。この考え方が、最小限の売上での上場といった困難な決断を可能にしました。分析の結果、残された道が破産だけだと分かれば、たとえ見栄えが悪くとも決断はシンプルになります。22歳のMark Zuckerberg氏でさえ、成功できるか大きな疑念を抱いていました。自己疑念は全ての起業家が経験するものであり、結果とは無関係なのです。
AIはSaaSの脅威ではなく次の段階への追い風 by Thoma Bravo
SaaStr「The $1.5 Trillion Software Tailwind: Why Thoma Bravo’s Orlando Bravo Says AI Valuations Are in a Bubble — But Enterprise Software Isn’t」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。
ソフトウェア特化のPEファンドThoma Bravoの創業者によるインタビューについて、SaaStrが解説した記事を紹介いたします。今年、過去最大の取引である120億ドルのDayforce買収を含む420億ドルの買収を完了し、「過去30年の歴史の中で、最もハードワークしている」と語る同社による、AIによるSaaSの進化やドットコムバブルとの違いなど、興味深い内容となっています。
◾️ドットコムバブルとの違い
- 「AIの評価額は上場/未上場ともにバブル状態にある」一方で、25年前とは決定的な違いは、AI関連の資金を調達する非常に大きな企業と、潤沢なキャッシュフロー、そして健全なバランスシートの存在である。
- ドットコムバブル崩壊という原点が、Thoma Bravoの経営戦略を形づくり、収益性と成長は両立しなければならないと規律を生み出した。
◾️AIがなぜ、SaaSにとって大きな追い風となるのか
- AIスタートアップが持続不可能な評価額で数十億ドルを浪費している一方で、既存のエンタープライズソフトウェア企業は再度繁栄の時代を迎えている。SaaSが、顧客に販売しているのは重要なソリューション、ワークフローソリューション、記録システムなど、顧客のプロセスに深く根付いたものである。そしてAIの登場により、顧客に販売できるものが大幅に増えた。
- エージェント型ソリューション、より容易な顧客エンゲージメント、強化されたワークフロー。これらは単なる理論上のメリットではなく、今まさにマーケットで現実になっている。
テクノロジーの進化はすべて段階的であり、一夜にして変革が起こることはない。人々や企業は、プロセス、規制、機密データ、コンプライアンスなど、さまざまなものを抱えており、新しいやり方に適応するには時間がかかる。
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IPOの「待ち時間」をどう乗り越える？2025年の出口戦略とリスク管理の最前線
Crunchbase News「Navigating IPOs In 2025: Managing Timing, Risk And Opportunity」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。
2024年にはIPO計画の約半数が延期され、スタートアップ業界は市場の不安定さと経済の不確実性に直面しました。Crunchbaseの記事では、Founder Shield共同創業者Carl Niedbala氏が、IPOの遅延が企業・投資家・従業員に与える影響と、代替戦略やリスク管理の重要性について解説しています。
◾️IPO遅延がもたらす影響
IPOの延期は、資金調達・評価額・従業員報酬に直接的な打撃を与えます。
- 市場の変動や地政学的リスクにより、IPOのタイミングが難しくなり、上場の「ウィンドウ」が圧縮されている。
- 評価額の下落や投資家の慎重姿勢がIPO意欲を削ぎ、規制強化も障壁に。
- VCは出口戦略の遅延により次のファンドレイズが困難になり、従業員はストックオプションの価値低下に直面。
◾️新たなリスク：評価と資金繰り
IPO延期は、企業の財務体質とビジネスモデルの脆弱性を露呈させます。
- ダウンラウンド（評価額の下落による資金調達）は投資家の信頼を損ない、資金調達の選択肢を狭める。
- 流動性の欠如により、VCは早期の出口を模索しがちで、判断が急ぎすぎる傾向も。
- 債務による資金繰り対策は一時的な解決策だが、長期的には財務柔軟性を損なうリスクがある。
◾️代替戦略とリスク管理のベストプラクティス
IPO以外の選択肢と、企業体力を高める施策が鍵になります。
- M&A（合併・買収）は、シナジーと即時の資金回収を可能にし、不確実性を軽減。
- ダイレクトリスティングやPEによる買収も、既存株主への流動性提供や創業者の出口戦略として有効。
- キャッシュフロー管理・コスト最適化・保険活用など、財務・法務リスクへの備えが重要。
- D&O保険やE&O保険は、経営陣の法的責任を軽減し、ステークホルダーの信頼を維持。
◾️法的リスクを避けるために
経営陣は、正確性・透明性・持続可能性を重視した意思決定が求められます。
- 規制遵守と情報開示の徹底は、法的リスクを回避し、IPO準備の信頼性を高める。
- 短期的な利益よりも長期的な価値創造を優先する姿勢が、投資家の信頼を築く。
このように、IPOの「待ち時間」をどう乗り越えるかは、企業の戦略性と柔軟性にかかっています。
■ 資金調達ニュース
エンタープライズ
- n8n - 大規模言語モデルを統合し、ドイツ発のローコード/ノーコードのワークフロー自動化AIエージェント。シリーズCで$180Mを調達。評価額は$2.5B。投資家はAccel、Meritech、NVenturesなど(Yahoo! Finance)
- Supabase - 認証、自動生成API、ファイルストレージ、ベクターツールキット（多くのAIアプリに必要）などの機能のためのPostgresデータベース管理システム。シリーズEで$100Mを調達。評価額は$5B。投資家はAccel、Peak XV、Felicisなど (TechCrunch)
- DualEntry - 売掛金、買掛金、リアルタイム銀行接続、監査コントロール、FP&Aなどと総勘定元帳をカバーするAIネイティブERP。シリーズAで$90Mを調達。投資家はLightspeed、Khosla Ventures、GVなど （Yahoo! Finance）
- Nava Benefits - AIと福利厚生の深い専門知識を統合したHR向けプラットフォーム。シリーズCで$30Mを調達。投資家はThrive Capital、Glynn Capital、GVなど (Yahoo! Finance)
- Kadence - スペース管理、チームスケジューリング、AIコーディネーションを統合した、ハイブリッドワークを最適化する職場運営プラットフォーム。シリーズAで$20Mを調達。投資家はHigh Alpha、Kickstart、Midwich Igniteなど (Yahoo! Finance)
- Glue - MCPを活用し、Notion、Zapierなど35以上のアプリと統合したエージェント型チームチャットプラットフォーム。。シリーズAで$20Mを調達。投資家はAbstract Ventures、Chapter One、Goldcrest Capitalなど (Yahoo! Finance)
- Northbeam - Meta、TikTok、Snapchatなどと提携して広告ビューとクリックを収益に結び付けるマーケティングアトリビューションプラットフォーム。$15Mを調達。投資家はHighPost Capital、Silversmith Capital Partners、Lorimer Venturesなど (FinSMEs)
ヘルスケア
- Heidi - オーストラリア発の医師を悩ませるすべての管理業務を引き受けるAI医療書記。シリーズBで$65Mを調達。投資家はPoint72 Private Investments、Headline、Blackbird VCなど (TechCrunch)
- Sensi.AI - 音声AIテクノロジーで高齢者の身体的・認知的・精神的な健康状態を24時間365日モニタリングする高齢者向けケアインテリジェンスプラットフォーム。シリーズCで$45Mを調達。投資家はQumra Capital、Zeev Ventures、Insight Partnersなど (Yahoo! Finance)
- Attuned Intelligence - 患者からの電話に対応する病院のコールセンター向けAIエージェント。シードラウンドで$13Mを調達。投資家はRadical Ventures、Threshold Venturesなど（Yahoo! Finance）
- Peer AI - ライフサイエンス企業の規制文書作成支援AIエージェント。プレシード及びシードラウンドで$12.1Mを調達。投資家はFlare Capital Partners、SignalFire、Greycroftなど（VC News Daily）
リーガルテック
- EvenUp - 数十万件の傷害ケースと数百万件の医療記録でトレーニングされた、人身傷害法向けAIソリューション。シリーズEで$150Mを調達。評価額は$2B超。投資家はBessemer Venture Partners、B Capital、SignalFireなど (Yahoo! Finance)
- Harvey - 契約分析、デューデリジェンス、コンプライアンス、訴訟などの分野で、より迅速でスマートな実行と意思決定を支援するリーガル特化AI。シリーズE追加ラウンドで€50Mを調達。投資家はEQT Growth（Yahoo! Finance）
- Nexl - 顧客情報管理、収益インサイトなどをシームレスに統合した法律事務所向けグロース支援プラットフォーム。シリーズBで$23Mを調達。投資家はTidemark Capital、Zeev Ventures、Insight Partnersなど (Yahoo! Finance)
サイバーセキュリティ
- Filigran - 脅威インテリジェンス管理、侵害および攻撃シミュレーション、サイバーリスク管理をカバーする、フランス発のオープンソース・サイバーセキュリティ。シリーズCで$58Mを調達。投資家はEurazeo、T.Capital、Accelなど (SaaS News)
- Realm.Security - SIEM (セキュリティ情報・イベント管理)のコストを大幅削減する、AIネイティブセキュリティデータパイプラインプラットフォーム。シリーズAで$15Mを調達。投資家はJump Capital、Glasswing Ventures、Accompliceなど (Silicon ANGLE)
ハードウェア×AI
- RealSense - Intelからスピンアウトした、ヒューマノイドロボットなどに搭載される深度カメラ・コンピュータービジョン技術を提供するプラットフォーム。シリーズAで$50Mを調達。投資家はIntel Capital、MediaTek Innovation Fundなど (TechCrunch)
- Energy Robotics - 産業施設向けAIロボット検査プラットフォーム。シリーズAで$13.5Mを調達。投資家はBlue Bear Capital、Climate Investment、Futury Capitalなど (Yahoo! Finance)
バーティカル
- FurtherAI - 保険特有のユースケースに合わせた独自のAIモデルで、紙ベースのワークフローを自動化できる保険特化AIワークフロープラットフォーム。シリーズAで$25Mを調達。投資家はA16z、Nexus Venture Partners、YCなど (Forbes)
その他
- Moonlake AI - 自然言語のプロンプトを使用して、誰でも数分でインタラクティブな2Dおよび3Dゲームの世界を構築できるプラットフォーム。シードで$28Mを調達。投資家はAIX Ventures、Threshold、NVenturesなど (Forbes)
［海外］
- Z-Works - 介護DXを推進する介護支援システム「ライブコネクト」を開発・提供。IoTセンサーとAIを活用し、介護施設での業務負担を軽減し、利用者の生活状況を見える化する。7億円を資金調達。投資家は慶應イノベーション・イニシアティブ、大和企業投資、あおぞら企業投資など（PR Times）
- SYNTHESIS - ビジネス・テクノロジー戦略およびAI領域に特化したグローバルコンサルティングファーム。戦略コンサルティングと先端テクノロジーを融合し、クライアント企業の課題解決を支援。シードラウンドで5.8億円を調達。投資家はIncubate Fund、みずほ銀行、日本政策金融公庫など（PR Times）
- KaKa Creation - AIを活用したアニメ制作事業を展開。日本初のAIを活用した本格テレビアニメ『ツインズひなひま』を制作し、クリエイターファーストな次世代型制作モデルでグローバル展開を目指す。4.5億円を調達。投資家はPartnersFund、FFG ベンチャービジネスパートナーズ、SMBCベンチャーキャピタルなど（PR Times）
- DriveX - 社内データの横断活用を可能にするAIナレッジ基盤「IntegratorX」を提供。ERP、SaaS、オンプレミスなど多様なシステムと連携し、あらゆる社内データをAIで活用可能に。約5,000万円を調達。投資家は加賀電子、エンジェル投資家など（PR Times）
- chipper - Webマーケティング支援とSaaS事業を展開。「Next Innovationを民主化する」をミッションに掲げ、プロダクト機能拡充と顧客基盤の拡大を推進。シードラウンドで4,000万円を調達。投資家はゼロイチキャピタルなど（PR Times）
9/29/2025
