■「今週のSaaSxAIニュース」ピックアップ！
バーティカルAI起業家が守るべき10の原則
Bessemer Venture Partners「Building Vertical AI: An early stage playbook for founders」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。
Bessemer Venture Partnersによる、バーティカルAI企業の創業者向けの実践的な10の行動原則。汎用AIとの差別化戦略から、持続的な競争優位性の構築まで、初期段階で押さえるべき重要ポイントを体系化しています。記事の要約は以下の通りです。
- 原則1：業界のペインを深く理解する
表面的な課題ではなく、その業界特有の根深い問題を理解することが最優先です。顧客と何時間も過ごし、彼らのワークフロー、フラストレーション、非効率性を観察してください。最高のバーティカルAI企業は、その業界の「インサイダー」として認識されるレベルの専門知識を持っています。技術から入るのではなく、問題から入ることが成功の鍵です。 - 原則2：適切な市場サイズとニッチを選ぶ
大きすぎる市場は競争が激しく、小さすぎる市場はスケールできません。理想的なのは、10億ドル以上のTAMがあり、かつ既存ソリューションが不十分な領域です。最初は非常に狭いニッチ（例：皮膚科クリニックの保険請求処理）で深い専門性を構築し、そこから隣接市場へ展開する戦略が有効です。市場選定は創業時の最も重要な決断の一つです。 - 原則3：データを戦略的資産として扱う
バーティカルAIの持続的競争優位性は、業界特有のデータセットにあります。初日からデータ収集戦略を設計し、顧客との関係を通じてデータフライホイールを構築してください。ただし、データプライバシーと規制遵守は絶対条件です。データ量だけでなく、データの質と独自性が重要であり、他社が簡単に複製できないデータアセットを目指すべきです。 - 原則4：規制を競争優位性に変える
医療、金融、法務などの規制が厳しい業界では、コンプライアンスは参入障壁であり、同時に差別化要因です。初期段階から規制対応を製品設計に組み込み、必要な認証（HIPAA、SOC 2など）を戦略的に取得してください。規制対応のコストと時間を投資と捉え、これにより大手テック企業の安易な参入を防ぐことができます。 - 原則5：プロダクトをワークフローに深く統合する
スタンドアロンツールではなく、顧客の既存ワークフローに深く統合されたソリューションを構築してください。統合度が高いほど、スイッチングコストが上がり、顧客維持率が向上します。既存のシステム（EHR、CRM、ERPなど）とのシームレスな連携を実現し、顧客が日常的に使うツールの中核となることを目指すべきです。 - 原則6：人間とAIの協働を設計する
完全自動化を目指すのではなく、人間の専門知識とAIの能力を組み合わせた「Human-in-the-loop」アプローチを採用してください。特に初期段階では、AIが提案し、人間が最終判断を下すコパイロット型が有効です。これにより顧客の信頼を獲得しながら、継続的にモデルを改善できます。業界によって自動化への準備度は異なるため、顧客の受容度に合わせた設計が重要です。 - 原則7：段階的なGTM戦略を実行する
「狭く深く→広く展開」のアプローチで市場に浸透してください。最初は特定のサブセグメント（例：中規模の整形外科クリニック）で圧倒的なシェアと評判を獲得し、強固なリファレンスを構築します。その後、隣接セグメントへ展開し、最終的に業界全体へスケールします。この段階的アプローチにより、限られたリソースで最大の効果を生み出せます。 - 原則8：適切な成功指標を設定する
従来のSaaS指標だけでなく、業界特有のエンゲージメント指標を追跡してください。たとえば、医療AIなら診断精度や医師の時間削減率、法務AIなら契約レビューの正確性などです。また、データフライホイールの強度（新規データがモデル改善にどれだけ貢献するか）、顧客ワークフローへの統合深度、NRR（既存顧客からの収益拡大）も重要な指標です。 - 原則9：業界の専門家をチームに巻き込む
技術チームだけでなく、その業界の実務経験者（医師、弁護士、製造業のオペレーションマネージャーなど）をアドバイザーやチームメンバーとして迎え入れてください。彼らの知見は、プロダクト開発、営業、マーケティングのあらゆる面で価値を発揮します。また、業界の信頼性を高め、初期顧客獲得にも大きく貢献します。 - 原則10：長期的な横展開の道筋を描く
投資家は、単一バーティカルに留まるリスクを懸念します。最初から、どのように隣接市場や他の業界へ展開できるかのビジョンを持ってください。たとえば、医療の診断AIから医療請求処理へ、さらに他の専門科へと展開するロードマップを描きます。ただし、初期段階では一つのバーティカルに集中し、早すぎる横展開は避けるべきです。明確な拡張戦略を持ちながら、今は深掘りに集中するバランスが重要です。
エンターテインメント業界を変革したNetflixカルチャーコード
Invest Like The Best「The Netflix Culture Code That Changed Entertainment Forever | Reed Hastings Interview」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。
Netflixの創業者で元CEOのReed Hastings氏が、タレントデンシティ哲学の起源、NetflixがDVDからストリーミングの覇者へとスケールした経緯、そして取締役会のガバナンス、資本配分、エンターテインメントと教育におけるAIの未来について語りました。このインタビューは、世界で最も成功したエンターテインメント企業の一つを築いた、直感に反する経営原則を明らかにしています。以下が重要なポイントです。
- タレントデンシティの低下がビジネス失敗の根本原因
タレントデンシティという概念は、Hastings氏が1990年に設立し、1995年に上場、1997年に買収された最初の会社Pure Softwareの分析から生まれました。事後分析により、タレントデンシティの低下が同社の苦戦の主な要因であることが明らかになりました。タレントデンシティが低下すると、組織はミスを防ぐためにより多くのルールを導入して対応しようとしますが、それがかえって優秀な人材を組織から追い出す結果となってしまいます。この経験から、ソフトウェア企業はプロセス重視のエラー削減システムを持つ製造工場のように管理するのではなく、インスピレーションを重視し、より芸術的なアプローチで管理すべきだという認識に至りました。 - プロフェッショナルスポーツチーム vs ファミリーモデル
Netflixは、組織文化をファミリーの比喩から意図的にプロフェッショナルスポーツチームへと再定義しました。ファミリーモデルは、社会や王国の基本的な組織単位として人類の歴史に深く根ざしていますが、忠誠心や優しさについて現実と合わない期待を生み出してしまいます。家族では、お金が厳しい時でも兄弟を解雇することはありませんが、企業では人員整理を行います。一方、スポーツチームモデルは達成に焦点を当てており、チャンピオンシップを勝ち取るためにメンバーが入れ替わることを誰もが理解しています。この言葉づかいとマインドセットの変化により、解雇を個人的な失敗として扱うことから来る道徳的な重荷なしに、必要な人材のアップグレードが可能になります。 - 意図的な設計としての初年度20%の離職率
Netflixは初年度の離職率を約20%に維持していました。これは、入社が極めて難しいが残留は容易という大学院モデルを採用していたGoogleなどの企業と比べて大幅に高い数字です。このアプローチは、比較的広い採用ファネルを維持し、最初の1年間を延長評価期間として活用するものでした。その哲学は、従業員に対して雇用の安定ではなく、「優秀な人々と一緒に難しい問題に取り組むこと」を保証することに重点を置いています。これにより、高速で才能あふれるチームメイトと働くために安定を犠牲にすることを厭わない、パフォーマンス志向の人材を明確に選別することができました。 - 4〜9ヶ月の退職金
4〜9ヶ月分の給与に及ぶ手厚い退職金パッケージは、タレントデンシティを維持する上で3つの重要な機能を果たします。第一に、解雇された従業員が十分な経済的クッションを持つことで気持ちが楽になります。第二に、マネージャーが人を傷つけているような感覚を持たずに必要な人材決定を行うことを感情的に容易にします。第三に、解雇を個人的な失敗ではなく道徳的問題ではないものとして位置づけるのに役立ちます。この投資は当初は高額に見えますが、高い人材基準を維持するために必要な困難な人事決定を可能にします。 - キーパーテストのフレームワーク
キーパーテストは、マネージャーに対してシンプルな質問を投げかけることで、人材決定のための明確で実行可能なフレームワークを提供します。その質問とは「もしこの人が退職すると言ったら、引き留めようとしますか？」というものです。これにより、パフォーマンスに関する会話が道徳的判断から客観的能力評価へと再定義されます。マネージャーは、「あなたが一生懸命働き、努力していることは分かっています。しかし正直に言うと、もしあなたが退職するなら、引き留めようとはしません。なぜなら、あなたがやっていることに加えて、さらに多くのことができる人を採用できると思うからです」といったコミュニケーションを行うよう教えられています。このアプローチは、Netflixの創業時のカルチャーデッキで最初から確立されていた、組織として合意されたフレームワークを実行するものです。 - コントラリアン思考には合意ではなく情報が必要
Netflixは、情報収集と合意形成を明確に区別しています。同社は「インフォームド・キャプテンモデル」を重視しており、これは船長が最終決定を行うものの、広範な情報収集から恩恵を受けるというモデルです。コントラリアン思考のほとんどは間違っており、従来の思考が通常は正しいため、他の人が何を考えているかを理解することには価値があります。しかし重要なのは、最終的な意思決定においては完全に独立しており、合意志向では全くないということです。一方で、闇雲に進むことを避けるために、他の人が何を考えているかを知っておく必要があります。これにより、インプットを完全に無視するか、意見を平凡な合意に平均化してしまうかという両極端から来る価値破壊を防ぐことができます。 - コンテンツの優位性を確保するための低マージン戦略
Netflixは、35〜40%のマージンで運営していたケーブル会社と比較して、意図的に低い利益率で運営するという戦略的決定を下しました。マージンを低く保つことで、収益のより高い割合をコンテンツに投資でき、同じ収益レベルであってもより優れたコンテンツ品質を実現することができました。これは、限界的な1ドルを株主への還元ではなく、コンテンツ品質を通じた競争上のポジショニングに向けるという根本的な資本配分の選択を表しています。Netflixには大きな資本支出がほとんどなかったため、この決定は主にキャッシュ管理に関するものではなく、損益計算書上のマージンをどう設定するか、つまり競争優位性の確保にどれだけ投資するか対株主への還元のバランスをどうとるかという問題でした。 - アドバイザリー機能ではなく保険機能としての取締役会
効果的な取締役会ガバナンスは、取締役の役割をアドバイスによる価値追加から、必要に応じてCEO交代のための保険として機能することへと再定義します。利益相反の制約があり、四半期に1日しか取締役会に参加しない取締役は、業界専門知識を持つコンサルタントを雇用した方が実際のビジネス価値は高く、取締役自身がビジネスを十分に理解して価値を追加することは現実的ではありません。取締役の本質的な仕事は、CEOをいつ交代させるかを決定し、必要なときにその決定を実行する自信を持つことです。
OneStreamの非公開化〜SaaS企業におけるIPOの難易度について
SaaStr「OneStream Goes Private, Navan at 4x ARR: Are The IPO Markets Really That Open?」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。
2026年のSaaS市場の現実について。OneStreamはIPOからわずか17ヶ月で非公開化、Navanは上場初日から株価が20%下落し、現在は公開価格から32%安、JAMFはARRを3倍に成長させながらもIPO時の半分以下の評価で買収された。「IPOは開かれている」という声があるが、実際にFigmaやServiceTitan、Klaviyoなど成功事例を除いては極めて厳しい状況となっている。
- 3つの象徴的な事例
- OneStream: IPO後17ヶ月で非公開化。ARR 500M ドル超、成長率20%台半ばでも公開市場では評価されなかった。
- Navan: ARR 800M ドル、成長率30%、粗利71%でも株価はIPO価格から32%下落、評価倍率はわずか4倍
- JAMF: ARR を225M→710Mドルへ3倍成長も、成長率が35-40%→10-15%に鈍化し、IPO時評価の半分以下で買収。
- PEによる買収加速
- 一方で、2025年のエンタープライズソフトウェアへのPE投資は前年比28%増となっている。
- PEは3-5倍ARRでも収益化が可能。コスト削減と利益改善で5-7年保有し、20倍の評価倍率を必要としない。
- 市場評価の構造変化
- SaaS企業のARRマルチプルの中央値は6-7x(2016-2017年レベル)
- トップ企業は15-20倍、下位企業は2-4倍と格差が拡大している
- 「SaaSであること」自体にプレミアムはもはや付かない
- FigmaやServiceTitanなど成功例はあるが、「Figma級かそれ以上」でなければIPOは厳しい状況が続いている。
- ファウンダーへの5つの教訓
- 2021-2022年の評価額は天井：ダウンラウンドが常態化、フラットラウンドが「Great」
- 成長率が重要：20%未満の成長率では規模に関係なく3-7倍ARRの評価に
- GAAP基準の黒字化が必須：非GAAP黒字だけでは不十分となっている
- IPOまでの道のりは想像以上に長い：Navanは2022年の申請から、実際の上場は2025年10月となっている
- AI以外は厳しい戦い：AI関連のみが例外的な高評価を獲得
- 結論
IPO市場は「閉じている」わけではないが、「brutally honest」な状態。ARR 500M で30%以上成長し、GAAP黒字を達成できる企業には道は開かれているが、それ以外は3-5倍ARRでPEに買収されるのが現実となっている。
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静かな激動：世界スタートアップ経済の新しい地図
Crunchbase News「The Startup Economy: Nothing Seems To Move, But Everything Does」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。
- スタートアップ経済の累積インパクト
2000年以降、スタートアップには累計で4.2兆ドルが投資され、約9.8万社がスケールアップ企業へと成長しました。その中でも7,000社以上が1億ドル超を調達し、さらに473社は10億ドル超を集める「スーパー・スケーラー」と呼ばれる存在に。 - 地域別の勢力図
- 北米：世界のスケールアップの43%を占め、資金の半分を吸収。依然として圧倒的な中心地。
- APAC（アジア太平洋）：約27,000社が存在し、1.3兆ドルを調達。中国、韓国、シンガポールが牽引。
- ヨーロッパ：企業数は22%を占めるが、投資額は13%にとどまる。裾野は広がるものの資金不足が課題。
- その他地域：中東、ラテンアメリカ、アフリカはまだ限定的。ただしイスラエル、ドバイ、サンパウロなど一部都市は例外的に注目。
- 「動かないようで動いている」パラドックス
表面的には勢力図が変わらないように見えますが、エコシステムの数は急増しています。2015年には500未満だったスタートアップ・エコシステムが、2025年には約900に倍増。主要ハブの数も着実に増えています。 - 今後10年の展望
2030年までに1,500以上のエコシステムが形成される可能性があり、そのうち40〜50が「スター」ステージ、90〜100が「スケールアップ」ステージに到達すると予測。投資家や企業にとっては、この複雑化する地図をどう読み解くかが最大の課題となります。
■ 資金調達ニュース
［海外］
エンタープライズ
- LMArena - AIモデルのベンチマーク評価を行うコミュニティ駆動型プラットフォーム。シリーズAで$150Mを調達（FinSMEs）
- Protege - リアルワールドデータへのアクセスを生成するAIデータプラットフォーム。シリーズAで$30Mを調達。投資家はLux Capital、General Catalyst、Tanglin Venture Partnersなど(TechCrunch)
- Interos - 企業のサプライチェーン可視化とリスク管理を支援するサプライチェーンリスクインテリジェンスプラットフォーム。$20Mを調達。投資家はBlue Owl Capital、Structural Capitalなど（FinSMEs）
バーティカル
- Kraken - 電力・ガス・水道などユーティリティ事業者向けのソフトウェアプラットフォーム。$1Bを調達。投資家はOctopus Energyなど（TechCrunch）
- Swap - コマース向けオペレーティングシステムを提供。シリーズCで$100Mを調達。投資家はAccomplice、Operator Partners、Equal Venturesなど(TechCrunch)
- Spangle AI - コマース向けエージェント型インフラストラクチャレイヤーを提供。シリーズAで$15Mを調達。投資家はMadrona Venture Group、Defy、Addition Venturesなど(TechCrunch)
ヘルスケア
- Flywheel - 医療画像データの管理・分析プラットフォーム。エクイティで$25Mを調達。投資家はInsight Partners、Panoramic Ventures、Children's Hospital of Philadelphiaなど(FinSMEs)
- Canopy - 米国の医療システム向け統合安全プラットフォーム。シリーズBで$22Mを調達。投資家はOak HC/FT、Define Ventures、Transformation Capitalなど(FinSMEs)
- Tucuvi - AIを活用したケアマネジメントプラットフォーム。シリーズAで$20Mを調達。投資家はCathay Innovation、Leadwind、Frontline Venturesなど(TechCrunch)
ハードウェア×AI
- Kargo - 効率的な倉庫運営とサプライチェーン管理を可能にするAIプラットフォーム。シリーズBで$42Mを調達（Yahoo! Finance）
- Linker Vision - 製造・物流・倉庫向けの物理AIソフトウェアを開発し、ロボットビジョンと自動化を提供。シリーズAで$35Mを調達。投資家はAbico Group、Nvidia、Yun-Hsien Enterpriseなど（TechCrunch）
フィンテック
- Biller Genie - クラウドベースの売掛金自動化プラットフォーム。シリーズBで$22Mを調達。投資家はSilver Creek Ventures、Edison Partners、Live Oak Venturesなど(FinSMEs)
- Autonomous Technologies Group - 複雑な金融問題の解決に特化したAI研究ラボ。プレシードで$15Mを調達してローンチ。投資家はLux Capital、Caffeinated Capital、BoxGroupなど(TechCrunch)
サイバーセキュリティ
- Cyera - AIとデータセキュリティを提供するプラットフォーム。シリーズFで$400Mを調達。評価額は$3B。投資家はAccel、Sequoia Capital、Coatuなど(TechCrunch)
［国内］
エンタープライズ
- KUROFUNE - 特定技能労働者向け定着支援アプリ「KUROFUNE PASSPORT」で法定支援・定着支援を提供し外国人材の採用市場の常識を変革。プレシリーズAで資金調達を実施。投資家はいよベンチャーファンド7号、ちゅうぎんインフィニティファンド3号など（PR Times）
- プランスホールディングス - AI採用プラットフォーム「Prance Hiring」で候補者の選考・面接・評価を自動化し採用業務を効率化。シードラウンドで資金調達を実施。投資家はDEEPCORE（PR Times）
- nocall - 生成AIと独自音声合成技術を活用した自動架電システム「nocall.ai」でインサイドセールス・リマインド・督促対応など電話業務を最大98%自動化。資金調達を実施。投資家はCoreline Ventures（PR Times）
バーティカル
- WHERE - JAXA発スタートアップで衛星データとAIを活用した不動産探索・評価・管理プラットフォーム「WHERE」を提供。デットファイナンスで4.6億円を調達。みずほ銀行、北國銀行、日本政策金融公庫、りそな銀行、三井住友銀行から調達（PR Times）
- SUPWAT - 製造業のエンジニアリングチェーンを最適化するDXプラットフォーム「WALL」で研究開発・設計・生産技術工程の実験・解析を効率化・高速化。プレシリーズAで2億円を調達。投資家はINSPiRE Mutualistic Symbiosis Fund 1など（PR Times）
- UnlimiTech - 製造業向けAIワークフロー「DataFlow AI」で複雑なExcel業務を自然言語インターフェースで自動化し属人化を解消。合計7,500万円の資金調達を実施。投資家は国内ベンチャーキャピタル、みずほ銀行、日本政策金融公庫など（PR Times）
ハードウェア×AI
- Muso Action - ロボット基盤モデル（VLA）と力制御・テレオペレーションを組み合わせた汎用ロボットワーカーを開発し製造・物流・小売現場での人の軽作業を代替。シードラウンドで1.0億円を調達。投資家はEast Ventures、GMO AI&ロボティクス商事など（PR Times）
1/13/2026
