■「今週のSaaSxAIニュース」ピックアップ！
AIコーディングが生んだレッドオーシャンの生存戦略
In The AIrena「"Be Different" doesn't work for building products anymore」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。
Charlie Graham氏による、AI時代のプロダクト構築戦略を論じた記事です。一言で言うと、AIコーディングツールの登場で競合が爆発的に増加し、従来の「プロダクト差別化戦略」が機能しなくなった現状と、今勝ち残るための6つの実践的アプローチを解説しています。記事の要約は以下の通りです。
- AIコーディングが生んだソフトウェア開発史上最大のレッドオーシャン
Claude等のAIコーディングツールにより、かつて数ヶ月かかっていたソフトウェア開発プロセスが数日で完結するようになりました。開発者がAIツールを使えば、ゼロから新しいソフトウェアを構築する速度は従来の5倍になっています。その結果、かつて5〜10社だった競合が今や数百社に増える「カンブリア爆発」が起きています。大企業も動きが速くなり、2人の開発チームが数週間で市場トップレベルに見えるプロダクトを作り上げられるようになりました。 - 従来のプロダクト差別化が無効化されている
過去には「Be Different(違いを生み出せ)」というSteve Jobs氏の教えが競争市場で勝つベストプラクティスでしたが、もはや機能しません。優れたUXで差別化しようとしても、競合は数十社があなたのフローをスクリーンショットまたは動画撮影してAIに渡せば素早く再現できます。特定機能で秀でようとしても、一時的なリードは得られますが、競合があなたの機能に近づくのは容易です。ビジネスモデルで差別化しても、うまくいき始めれば数十の競合が数週間でコードを書き換えて真似します。「独自データ」で差別化しようとしても、データはシミュレートできるか、類似データを見つけて80%の精度に到達できることが分かっています。機能は数日から数週間でコピーされ、誰もが似たような製品で同じ市場の断片を奪い合う時代です。
ではレッドオーシャン状況下において、どのような差別化戦略があるのか？以下の6つが考えられます。
- 独自かつ大規模な流通チャネルが王様
レッドオーシャンでは流通（ディストリビューション）が王様です。既存の流通チャネル(自社コミュニティ、顧客リスト、有名CEOなど)を持つ企業が市場シェアを獲得します。大企業が優位ですが、スタートアップも既存の流通ネットワークがあれば競争できます。プロダクトの優位性よりも、誰に届けられるかが勝敗を分けます。日本市場では特に、既存の顧客基盤や業界ネットワークを活用できる企業が有利な立場にあります。 - 複雑で未知のニッチ市場への参入
レッドオーシャンを回避する最良の方法は、曖昧で複雑なニッチ向けに構築することです。例えば「農業獣医師向けの保険請求書類自動化」のような領域です。その分野について十分に知っているビルダーはほとんどおらず、流通チャネルも持っていません。また規制要件があればニッチソリューションが不可欠になります。これらのニッチ市場の多くはVC投資に見合う規模ではありません。しかし、持続可能なビジネスを構築するには最も確実な道です。 - 困難または高コストな統合が必要なプロダクト
ビルダーは最も簡単なソリューションに引き寄せられます。だからこそAIラッパーが蔓延しています。構築が面倒なプロダクトには依然として障壁があります。ほとんどのビルダーは、より簡単な果実を求めてこれらを避けます。また、動作に数十万ドルのデータセットが必要な企業もここに該当します。短期的に結果が出にくい領域ですが、長期的な競争優位性を構築できます。 - 真のネットワーク効果利用者が増えるほど顕著に良くなる真のネットワーク効果を持つビジネスは依然として支配的です。SNSやマーケットプレイスがこのモデルに適合します。小規模なネットワーク効果や限界に達するものは持続的な優位性をもたらしません。
- データ・ロックインの複合化
CRMなどの顧客企業が常に参照する業務データの記録システムになれば、プロダクトは繁栄する。何年にもわたる顧客とのやり取りを記録したCRMシステムや、何千ものファイルが相互接続されたコンテンツ管理システムを考えてみよう。新しいエントリーが増えるたびに、移行はより骨の折れる作業となる。それは生データが原因ではなく、プラットフォーム固有の関係やコンテキストが原因で、エクスポートするのが難しいからだ。ビジネスがその履歴に依存するようになると、離脱は法外に複雑でリスクが高くなります。 - 規制の壁
あなたの製品が多くの規制上の許可（FDAやSECの承認）を必要とする場合、これは他の参入を妨げる可能性があります。但し、これは短期的な成長は期待できず、成長するまでに時間を要します。
Ben Horowitz氏とAli Ghodsi氏「1,000億ドル企業を経営する方法」
a16zのYouTube「Ben Horowitz and Ali Ghodsi: How to Run a $100 Billion Business」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VC「Andreessen Horowitz」の共同創業者であるBen Horowitz氏と、DatabricksのCEOであるAli Ghodsi氏が、学術プロジェクトから始まったデータブリックスを1000億ドル企業へと成長させた道のりについて語ります。CEOの役割、マネジメント、熱量の高い文化、そして会社の軌道を決定づけた重要な意思決定など、多岐にわたるトピックが網羅されています。以下がその要点です。
- AIによる9割のコード自動生成がプロダクト思考を代替するわけではない
データブリックスのエンジニアリングチームでは、AIが大量のコードを生成していますが、根本的なボトルネックはコード生成そのものではなく、組織としての意思決定の方向性を揃え、戦略的なプロダクトを選択することに移っています。Ali氏は、どんなに小さなものであっても、すべてのプロダクトのローンチや進捗報告を自らレビューしています。これは、プロダクトの詳細を深く理解することが、効果的なリーダーシップに不可欠であるためです。このことは、AIが実行を加速させたとしても、「何を構築し、どう統合し、質の高い体験を保証するか」という戦略的な層が、より一層重要になることを示しています。リーダーは単にAIに任せて高所から全体を眺めるのではなく、プロダクトの細部にまで深く関与し続けなければならないのです。 - トップが示す姿勢が組織全体の熱量を高める
Ali氏は、夜9時や10時に電話をかけ、週末も働き、24時間365日対応可能な状態でいることで、組織全体に暗黙の期待値を示しています。これは従業員に自分と同じ労働時間を強制するためではなく、CEOが一貫して懸命に働く姿を見ることで、組織全体の労働倫理が自然と向上するためです。しかし、彼はチーム全体のワークライフバランスのスコアを積極的に監視し、燃え尽きの兆候が見られるチームには介入することで、その熱量が持続可能であることを保証しています。このアプローチは、個人の模範を示すことと、組織全体の持続可能性を積極的に管理することを両立させています。 - 高頻度のフィードバックが心理的な抵抗をなくし、より良い結果を生む
Ben氏は、問題が発生した際に毎日行われるフィードバックが、年次の業績評価よりもはるかに効果的であると強調しています。何か問題を見つけたときに即座に「そのやり方ではなく、こうしてください」と指摘することで、人々は絶え間ないフィードバックに慣れ、批判に対して心理的な抵抗を感じにくくなります。これは、これまで聞いたこともないような否定的なフィードバックに不意打ちを食らう年次評価の「サンドイッチ・アプローチ」とは対照的です。退職する従業員が自身のパフォーマンス不足を認識していなかったという退職面談の現象は、頻度の低いフィードバックがいかに有害であるかを示しています。絶え間ない直接的なフィードバックを文化として定着させることで、それは個人的なものではなく、業務上の一環となります。 - 非公式なリファレンスチェックが、面接よりも真の労働倫理を明らかにする
候補者を評価する際、Ali氏は非公式なリファレンス（裏ルートでの評判照会）で「彼女はどれくらい深夜まで働きますか？」と尋ねることが、候補者が明らかに「一生懸命働きます」と主張する直接の面接よりも、はるかに正直な洞察をもたらすことを発見しました。人々は通常、「信じられないほど働きますよ」と率直に言うか、「彼女はバランスが取れています」といった、より抑制された反応を示し、それが本当のシグナルとなります。この手法は、単に「彼女は優秀でしたか？」といった一般的な質問ではなく、具体的な行動に関する質問をリファレンスにすることで、データブリックスのハイパフォーマンスな文化を維持するために不可欠な、熱量や労働倫理に関するカルチャーフィットを見極めることを可能にします。この原則は、労働時間を超えて、組織にとって重要なあらゆる文化的属性に適用されます。 - 勝っているチームは、実際には勝っていなくても「勝っている」と感じている
チームに「自分たちは勝っている、素晴らしい仕事をしている」と感じさせることは、特に困難な時期において、彼らの自発的な努力を引き出すために不可欠です。士気が下がり、自分たちが影響を与えられていないと感じ、自律性がないと感じる人々は、仕事に対して意気消沈し、余分な時間を費やすことはありません。リーダーにとって最も困難な挑戦は、会社が実際にはまだ勝っていないときに、この前進している感覚を維持することです。そのためには、犠牲を伴うが達成可能な、勝利への信頼できる道筋についてのストーリーテリングが求められます。ビジネスで最高の感覚は、負けている状況を勝利に変えることから生まれますが、それはリーダーとして管理するのが最も難しい感情状態でもあります。 - T字型リーダーシップモデル：幅広い認知と深い専門性
Ali氏は、効果的なCEOの注意力の向け方を「T字型」と表現します。つまり、すべての機能にわたって幅広い認識（Tの上部）を維持しつつ、その時点で最も重要な事柄に対しては非常に深く掘り下げる一本の足を持つことです。彼は数週間かけて人事ポリシーを徹底的に調査し、特定の状況や文化的な問題を検討したり、重要なエンジニアリングプロジェクトや主要な営業案件に深く関与したりすることがあります。重要なのは、優れた優先順位付けを行い、最も重要な部分に深く集中するために他のすべてを脇に置く意欲があることです。このアプローチは、すべての部門を平等に扱うという考えや、対称的な1対1のスケジュールを維持するという考えを否定します。会社の異なる部分は、異なる時期に異なるレベルの注意を必要とし、スタッフはこの非対称性に慣れなければなりません。 - 現場に飛び込み、迅速に動くことが真実を知る唯一の方法
Ben氏は、経営幹部としか関わらないCEOは決して正確な情報を得られないと強調します。なぜなら、幹部は報告を脚色し、しばしば自分たちの組織で実際に何が起こっているのかを把握していないからです。会社における真の知識はすべて、現場で働く個々の従業員とお客様が持っており、経営幹部が持っているわけではないのです。有能なCEOは、問題を理解するために仕事に最も近い人々のところへ直接赴き、得られた洞察を指揮系統を通じて下に伝えなければなりません。情報を聞き、集めることはうまくいきますが、下位の従業員に直接指示を出すことは、マネージャーの権威を損ない、混乱を引き起こす可能性があります。Ali氏が実践するスピード感は、組織のより低いレベルでより多くの情報を網羅することを可能にしています。 - 買収戦略は、財務的な計算よりも人材とプロダクトを優先しなければならない
データブリックスは買収に取り組む際、創業者と膨大な時間を費やしてカルチャーフィットや長期的に共に構築していく能力を評価し、次にプロダクトの統合をコードがどのプログラミング言語で書かれているかというレベルまで深く評価し、最後に財務を検討します。これは、収益倍率やExcelのスプレッドシートから始めるほとんどの事業開発チームのやり方とは正反対です。Ali氏は、ある戦略的に理にかなった買収を、人材の質が十分でなく、データブリックスの従業員全体の質を下げてしまうという理由で拒否しました。この戦略は、買収されたチームが買収対象ではなく、共同創業者であると感じることを目指しており、そのためには創業者が契約締結後すぐに去るのではなく、留まって構築を続ける必要があります。 - 「どうなっていると思いますか？」という徹底的に正直な手法
誰かが重大な失敗を犯したとき、Ali氏は直接批判する代わりに「どうなっていると思いますか？」と尋ねます。Ben氏が自身のやり方よりも優れていると考えるこの手法は、相手を自己評価モードに切り替えさせ、フィードバックを受け入れやすくさせます。これにより、批判されたり攻撃されたりしたと感じることから生じる防御的な反応を避けることができます。このアプローチは、徹底的な率直さの中核的な原則を体現しています。つまり、フィードバックは批判ではなく助けのように感じられるべきだということです。「私はあなたがより成功するのを助けるためにここにいます。このアドバイスは無視しても構いませんが、もし昇進したいのであれば、このアプローチを検討すべきです」という形でフィードバックを構成すると、人々は防御的になるのではなく、もっとアドバイスを求めるようになります。 - 創業者に「これが一度きりのチャンスだ」と伝えることで、早すぎる会社売却を防ぐ
データブリックスが当時の評価額の6倍での買収提案を受けたとき、Ali氏の共同創業者たちは仕事をやめ、自分たちの資産を計算し始めました。その際のBen氏の助言は非常に効果的でした。「会社を売って大金を得ることはできます。私はあなたの望むことを何でも支持しますし、個人的にはその方が私にとっても都合が良いです。しかし、もしあなたが私のような人間なら、残りの人生をこう考えて過ごすことになるでしょう。『私はあのたった一度のチャンスを逃してしまった。最後までやり遂げるべきだった。どれだけ遠くまで行けたか、もう知ることはない』と。保証しますが、あなたが生きている限り、これほど良いアイデアに二度と巡り会うことはないでしょう。」短期的な金銭的利益から、生涯にわたる後悔へと視点を変え、その機会の希少性を認識させたことで、Ali氏の決断は即座に明確になりました。この会話は、重要な会社売却の機会に直面した際に、長期的な視点がいかに強力であるかを示しています。
営業責任者として入社する際に、最初の1週間でやるべきこと
SaaStr「Dear SaaStr: I’m Joining as VP of Sales at $3m ARR. What Should My Priorities Be?」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。
仮にアーリーフェーズのSaaS企業に新しくセールス責任者として入社した場合に優先事項としてやるべきことはなんでしょう。今週はSaaStrの記事より、セールス責任者の入社初日からの動き方にせまります。
◾️入社1週目にやるべき5つのこと
- 収益指標の把握：NRR、GRR、解約率、CAC Payback、パイプラインなど、あらゆる数値を徹底的に理解する
- セールスファネルのレビュー：商談のボトルネック、成約率、セールスプロセスの非効率性を分析する。
- 顧客セグメントの分析：どのセグメントが最も収益と拡大をもたらしているか、パフォーマンスの低いコホートはないか確認する。
- キーメンバーとの1対1の面談：営業、カスタマーサクセス、マーケティングのリーダーと時間をかけて、「何がうまくいっているか、何が問題か、何が不足しているか」を理解する。
- チームメンバーの評価：最優秀プレイヤー、潜在的な低パフォーマーの特定、チームの士気確認を行う。
◾️ARR3億からARR10億へのスケーリング戦略
- スケーリングの肝はチーム構築にある。ARR10億円を達成するためには、セールス担当者1人あたり年間5000万円の予算を想定して6〜8名の営業担当者が必要になります。現在2〜3名しかいない場合は、採用が最優先事項になる。また、AEの商談パイプライン作成を支援するSDRに2〜3名投資し、ARR2億円あたり1名のCSM配置が目安となります。
- パイプラインカバレッジ（ARR目標に対して3倍）、クォータ達成率（少なくとも70%の担当者が達成）、解約率（年間10%以下）、NRR（110〜120%を目指す）などの指標に集中することが重要です。
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AIは本当にバブルなのか？価格・価値・リスクをめぐる投資家の葛藤
Crunchbase News「The Great ‘AI Bubble’ 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スタートアップへの投資が過熱する中、「これはバブルなのか？」という問いが再び注目を集めています。Crunchbaseの記事では、価格と価値のギャップ、投資家心理、そしてリスクの質という3つの観点から、この論争の本質を掘り下げています。
- 価格と価値のギャップは本物か？
AIスタートアップの多くは、実際に収益を上げている企業も多く、単なる空想ではありません。ただし、VCからの資金が顧客として戻るなど、資金の循環構造が複雑化しており、「本当の価値」と「見かけの価格」が乖離している可能性も指摘されています。 - 投資家心理と“乗り遅れたくない”という焦り
AI関連企業の多くは非公開で、限られた投資家しかアクセスできません。そのため、価格は市場の心理に左右されにくい一方で、「今乗らなければ損をする」というFOMO（見逃し恐怖）が投資判断を歪めるリスクがあります。 - バリュエーションではなく“リスク”のバブル？
著名投資家Bill Gurley氏は、「AIは価格のバブルではなく、リスクのバブルだ」と指摘。高額な資金調達をした企業が、それに見合う成長を急ぎすぎるあまり、支出が過剰になり、持続可能性が危ぶまれているというのです。 - まとめ『AI投資は“期待”と“不安”が同居するフェーズへ』
AI技術への期待は確かに高まっていますが、過剰な資金流入がもたらすリスクも無視できません。2022年のような調整局面が再び訪れる可能性もあり、投資家は「どんな未来を信じるか」を改めて問われています。
■ 資金調達ニュース
［海外］
エンタープライズ
- Reducto - OCRと最新の視覚言語モデル（VLM）を組み合わせた、高度な構文解析、分割、構造化文書抽出AI。シリーズBで$75Mを調達。投資家はAndreessen Horowitz、Benchmark、First Round Capitalなど(Yahoo Finance)
- Campfire - モダンなファイナンスチーム向けAIファーストERP。シリーズBで$65Mを調達。評価額は$375M。投資家はAccel、Ribbit Capital、Foundation Capitalなど(This Week in Fintech)
- Dreamdata - B2Bマーケティングアナリティクスプラットフォーム。シリーズBで$55Mを調達。投資家はPeakSpan Capital、InReach Ventures、Angel Investなど(Crunchbase News)
- Green Cabbage - 人材、マーケティング、出張経費などの支出カテゴリーでサプライヤー契約の最適化を支援する調達インテリジェンスプラットフォーム。シリーズBで$40Mを調達。投資家はSageview Capital(Yahoo Finance)
- Viven - エンタープライズ向けAIデジタルツインプラットフォーム。シードラウンドで$35Mを調達。投資家はKhosla Ventures、Foundation Capital、FPV Venturesなど(TechCrunch)
- Jack & Jill - 会話型AIを活用したリクルートメントプラットフォーム。シードラウンドで$20Mを調達。投資家はCreandum、Dig Ventures、Entrepreneur Firstなど(TechCrunch)
- Strella - AIを活用した顧客リサーチプラットフォーム。シリーズAで$14Mを調達。投資家はBessemer Venture Partners、Decibel Partners、Bain Future Backed Venturesなど(VentureBeat)
バーティカル
- Vantaca - 不動産管理者向けに特化した住宅・コミュニティ運営・管理AI。グロースラウンドで$300M超を調達。評価額は$1.25B。投資家はCove Hill Partners、JMI Equityなど(SiliconANGLE)
- General Intuition - ゲームプレイ映像を活用したAI空間推論モデル開発。シードラウンドで$133.7Mを調達。投資家はKhosla Ventures、General Catalyst、Raineなど(TechCrunch)
- Arbio - 会計、オペレーション、ゲストコミュニケーション、ダイナミックプライシングを自動化する、AIファースト・バケーションレンタル物件管理システム。シリーズAで$36Mを調達。投資家はEurazeo、OpenOcean、Atlantic Labsなど(FinSMEs)
- Flow Engineering - 複雑なハードウェア開発のためのコラボレーションプラットフォーム。シリーズAで$23Mを調達。投資家はSequoia Capital、Odyssey Ventures、David Helgasonなど(Yahoo Finance)
- Upciti - 自治体が 交通の流れ、道路管理、公共安全などの重要な業務を、より効率的かつ 安全に実行できるよう支援する都市向けのオペレーティング・システム。シリーズAで$20Mを調達。投資家はNotion Capital、Point Nine、Chalfen Venturesなど(Tech.eu)
- ClaimSorted - 。次世代型TPA(Third Party Administrator)として、保険金請求プロセスを3倍高速化する保険金請求AIプラットフォーム。シードラウンドで$13.3Mを調達。投資家はAtomico、Eurazeo、Y Combinatorなど(FinSMEs)
ハードウェア×AI
- Dexory - 自律走行ロボットとAI、デジタルツイン技術を用いた、リアルタイムの倉庫インテリジェンスプラットフォーム。シリーズCで$165Mを調達。投資家はEurazeo、LTS Growth、Endeavor Catalystなど(FinSMEs)
- MatrixSpace - ポータブルAI搭載レーダーによるドローン対策センシング技術を開発。シリーズBで$20Mを調達。投資家はThe Raptor Group、OTB Ventures、L3Harrisなど(Yahoo Finance)
サイバーセキュリティ
- OneLayer - プライベートLTE/5Gネットワーク向けゼロトラストセキュリティ。シリーズAで$28Mを調達。投資家はMaor Investments、McRock Capital、Chevron Technology Venturesなど(Yahoo Finance)
- Glide Identity - SIMベースの暗号認証により、フィッシング、傍受、ソーシャルエンジニアリングに対抗する、AGI時代に対応した認証・検証プラットフォーム。シリーズAで$20M超を調達。投資家はCrosspoint Capital Partners、Amigos Venture Capital、Singtel Innov8 Venturesなど(FinSMEs)
ヘルスケア
・Counsel Health - AIの即時性と免許を持つ医師の監視を組み合わせることで、より迅速で安全、かつ費用対効果の高いケアを大規模に提供する、A医療ケアプラットフォーム。シリーズAで$25Mを調達。投資家はAndreessen Horowitz、GV、Asymmetricなど(Business Wire)
フィンテック
- Nova Credit - 与信インフラおよびアナリティクスプラットフォーム。シリーズDで$35Mを調達。投資家はSocium Ventures、Canapi Ventures、Kleiner Perkinsなど(Yahoo Finance)
［国内］
- UMIAILE（ウミエル） - 独自の水中翼技術を活用した小型無人ボート（ASV）による、Honda発の海洋データ収集プラットフォーム。シードラウンドで総額15.75億円を調達。投資家はインキュベイトファンド、UntroD Capital Japan、本田技研工業など。加えて、みずほ銀行からデットファイナンス（融資枠含む）を実施（PR Times）
- クラフトバンク - 工事会社向け経営管理SaaS「クラフトバンクオフィス」を提供。シリーズBで総額38億円を調達（うち第三者割当増資22億円、セカンダリ取引16億円）。投資家はJICベンチャー・グロース・インベストメンツ、Angel Bridge（共同リード）、JPインベストメント、第一生命、デライト・ベンチャーズ、三菱UFJキャピタルなど（PR Times）
- シェルパ - サステナビリティデータ・プラットフォーム「SmartESG」を提供。メガバンクなどから総額約9億円の借入を実施（PR Times）
- NINAITE - 企業の担い手不足を外国人人材と共に解決する共創プラットフォーム「ツナギテ」をSaaSとして開発。シリーズAで1.9億円を調達。投資家はNew Commerce Ventures、DGインキュベーション、FFGベンチャービジネスパートナーズ、北海道共創パートナーズなど（PR Times）
10/20/2025
