「今週のSaaS×AIニュース」ピックアップ！
＊SaaS×AI Weeklyは、ALL STAR SAAS FUNDが毎週ピックアップした記事を日本語で要約し、一部メンバーからのコメントを入れてお届けしています。
「米国製造業アセットクラス」：AIとソフトウェアで刷新される「ホワイトスペース」
「The Case for the American Manufacturing Asset Class」 by Connor Love and Collen Larson on a16z
防衛テックの量産化を阻む中小サプライヤー層の課題と、それを技術と資本で近代化する投資機会を、a16z American Dynamism担当GPのConnor Love氏と元インターンのCollen Larson氏が解説しています。中小製造業が多層構造を支える点は日本も同じです。フィジカルAIや製造業向けSaaSに取り組む日本の起業家にとって、どこに事業機会があるかを考える参考になります。
防衛テックの勝負どころは、量産に移った
SpaceX、Anduril、Castelionなどの防衛テック企業にはベンチャー資金が大量に流入し、ミサイルや自律システムを短期間で試作できるようになりました。一方、抑止力として意味を持つのは大規模な生産と配備であり、それがなければ試作品が並ぶだけだと著者は指摘します。
たとえばCastelionの極超音速ミサイルBlackbeardは、米海軍から年間数百発の生産発注を受け、数千発規模への道筋もある状況で、量産体制への移行を進めています。この量産需要が、老朽化した既存の産業基盤に一気に押し寄せています。
サプライヤー層が、生産の上限になっている
2022年の米国経済センサスでは機械加工工場は16,876社あり、通年稼働している企業の83%は従業員20人未満、95%は50人未満でした。こうした企業は設備、人員、認定取得の工程、在庫を急に増やすことができません。
さらに、重要工程では認定済みの供給元が1〜2社しかないこともあり、数階層下のサプライヤー1社が最終製品全体の生産量を制約する場合があります。Tier2以下の防衛製造業者の61%が、ツーリング・自動化・生産ラインの制約を拡大の障壁の上位3つに挙げています。
増産の前提は、政府の確定発注
民間資本だけでは、政府が購入を確約していない需要に向けて、防衛専用の設備を際限なく賄うことを合理的に正当化できません。AndurilのGhost-Xでは、サプライヤーが増産に約6ヶ月を要する一方、陸軍が調達数量を確約できませんでした。
また、無人戦闘機CCAプログラムでは、Andurilは民間資本で抱えられる限界に達したとして、空軍のFY27調達要求11億ドルが予算化されない限りFQ-44 Furyの生産を開始できないと表明しています。記事は、国防総省の調達確約が投資家への需要シグナルとなり、企業がサプライヤーと事前に契約することを可能にすると述べています。
「Build-to-Print」から「共同設計」へ
従来のサプライヤーは図面を受け取り、見積もりを出して作るだけで、量産に向かない設計であっても変更する権限がありませんでした。その結果、試作段階の設計判断が数万個を量産するプログラムにそのまま持ち込まれます。記事は、性能要件から出発し、材料、形状、公差、部品点数、生産工程までサプライヤーと一緒に見直すべきだと主張しています。
多数の部品にわたって、システム企業と部品企業のあいだでエンジニアリングのフィードバックループを回すには、要件・設計・試験・生産のデータをつなぐソフトウェアが欠かせません。実例としてNominalは、Andurilで5〜6時間かかっていた試験レビューをほぼリアルタイムに短縮しました。
プライム企業の下の製造層は、投資の空白地帯
SpaceXはStarshipの約80%を内製していますが、記事はほとんどの企業がSpaceXのような垂直統合を目指すべきではないとしています。システム企業は、製品を定義する部分と、市場が必要な性能・コスト・生産量・スピードで提供できない部分だけを自社で持ち、それ以外は外部の製造基盤に頼るべきだという考えです。実際、AndurilのBarracuda-500Mは部品の70%が汎用品です。
また、複数のプログラムに供給できるサプライヤーは事業として安定しやすくなります。ただし、1社が5つのミサイルプログラムの重要部品を一手に担えば、5プログラム共通の単一障害点になるため、冗長性の確保も重要だと指摘しています。
「工場を買ってAIを載せる」だけでは足りない
<yellow-highlight-half-bold>資本はこれまで大型契約を持つシステム企業に集中し、技術がほとんど入っていないTier2・Tier3のサプライヤーは大きく過小評価されています。<yellow-highlight-half-bold>こうした企業は認定実績、熟練工、顧客基盤を持ちながら、古いソフトウェアや設備のために潜在能力の一部しか発揮できていません。
記事は、「2秒移送テスト」を例に挙げます。作業員が2秒で部品を移せる工程では、ロボットを入れてもおそらくコストが増えるだけで、生産量はほとんど増えません。だからまず、何が生産を制約しているのかを見極めるべきだと述べています。
成功例として紹介されているのは、AI駆動の工場を一から建てるHadrian（RTX向けJavelin・TOW部品で納期遵守率98%）と、既存6工場の暗黙知をデジタル化し開発から量産までの期間を業界標準比で67%短縮したAmcaです。
政府→VC→グロース・PE・デットと、資本をつなぐ
記事は、政府資本がアンカーとなり、VCが初期の技術・オペレーションリスクを取り、量産が実証されたあとはグロースエクイティ、PE、デットが工場拡張を担うという流れを示しています。Hadrianは13.7億ドルのエクイティ調達の1週間後に、製造設備向けに3.6億ドルのリボルビング・クレジット枠を確保しました。ApolloやJPモルガンといった機関投資家の参入は、産業向けの生産がより大きく、より低コストな資金を引きつけうるシグナルだと記事は述べています。
一方で、PEの買収はエンジニアリング能力、認定取得能力、熟練人材を強化するものでなければならず、レバレッジをかけて資産を食いつぶす手法は産業基盤を損なうと明確に線引きしています。
ハードウェア開発の「1980〜90年代のソフト」を現場から置き換える
「Maximum Impact, Maximum Adventure: How Scott Morton and Revel Are Enabling the Next Generation of Hardware Companies」 by Index Ventures on Index Ventures
SpaceXでの経験からハードウェアのテスト・制御用ソフトウェア基盤を立ち上げ、短期間で急成長させた経緯と経営の考え方を、Index Venturesが自社投資先Revelの創業者Scott Morton氏への取材で解説した記事です。製造業・ハードウェアに強みを持つ日本では、古いソフトウェアが残る現場ほどAI・SaaSで置き換える余地が大きくなります。フィジカルAIや産業向けSaaSを狙う起業家にとって、参考になる事例です。
SpaceXで見た「ハードとソフトの分断」が創業のきっかけ
SpaceXでは、システムを最も深く理解しているハードウェアエンジニアが自ら制御ロジックを書けず、ソフトウェアエンジニアとのやり取りを何度も繰り返す必要がありました。市販のテスト・制御ソフトは1980〜90年代の設計のままだったため、Starshipでは自社でソフトを作り、少人数で速く開発を進めることができました。Morton氏は、同じ環境をほかのハードウェア企業にも届けたいと考え、2024年に起業を決意しました。
ヒアリングで確認した、既存ツールの古さ
顧客候補にヒアリングすると、多くの企業が、ブロックをつなぐグラフィカル言語を使う商用ツールや、1990年代初頭に産業用として標準化された言語を使っていました。自社開発した企業もありましたが、結果に満足している人はほとんどいない様子でした。
最先端の衛星や極超音速機を開発しているのに、ツールはWindows 98並みだとMorton氏は指摘しています。自社開発はSpaceXのような企業なら可能でも、ほとんどのハードウェアチームには、それに必要な社内の専門人材も資本もありません。
ハードとソフト、両方のエンジニアが使える設計にした
Revelはブラウザ上で動き、操作画面、ハードウェア向けの専用言語、高性能な実行環境を一体で提供しています。ハードウェアエンジニアはプログラマーにならなくても使え、テキストベースなのでソフトウェアエンジニアも通常のコードとして扱えます。最初の顧客Impulse Spaceでは、テストスタンドの立ち上げが10倍速くなり、数週間かかっていた作業が数日に短縮されたと報告されています。
経営層ではなく、現場エンジニアを説得する
Revelは自社エンジニアを顧客の現場に送り、実際のハードウェアとテストベンチ上でシステムを設定し、1〜2ヶ月無償で使ってもらいます。<yellow-highlight-half-bold>現場のエンジニアが価値を確信してから、初めて商談に入る流れ<yellow-highlight-half-bold>です。ある大手防衛企業では2ヶ月で導入が0件から25件に広がり、一度使われると社内で自然に拡大するとMorton氏は述べています。
顧客と同じ痛みを知る創業者への信頼
シリーズBを主導したIndexのNina Achadjian氏は、顧客の立場を経験しているからこその共感力と信頼性を、高く評価しています。2025年12月、Morton氏は年末年始に成約を目指す見込み客のリストをAchadjian氏に見せました。その後の数週間、新規顧客を獲得したという連絡が、ほぼ毎日のようにMorton氏から届いたといいます。Achadjian氏はMorton氏を「とても知的に誠実で、誇張しない」と評しています。
急速な調達と、産業制御への広がり
Revelは2025年4月にシードとシリーズA合計3,000万ドルでステルスを解除し、2026年にはIndex主導で1.5億ドルのシリーズBを調達しました。顧客は航空宇宙、防衛、ロボティクス、次世代エネルギーなどのハードテック企業です。現在は、原子力施設や製油所、発電所、データセンターなどを動かす産業制御にも進出しつつあります。ただし、テスト領域と産業制御の2つの事業で、どちらも中途半端になるリスクがあることも、Morton氏は率直に認めています。
「不可能」を疑い、課題は技術から組織へ移った
Morton氏はSpaceXで、物理的な制約と、検証されていない思い込みを分けて考える姿勢を学んだと語っています。会社が成長した現在は、適切な人材を適切なポジションに配置するという組織課題が、技術課題よりも中心になっています。Palantir出身のプロダクト責任者のような中核人材の採用が、日々の仕事を大きく楽にしたと述べており、単独創業者として重圧を抱えながらも、組織作りに注力している様子が描かれています。
最初のVP of Salesは、2名のセールスパーソンが予算を達成してから
「Dear SaaStr: What Are A Few Top Tips to Hiring The Right First VP of Sales?」 by Jason Lemkin on SaaStr
初めてのVP of Salesを採用するときの、「採用を急いで1年を無駄にする」というアンチパターンを防ぐ実践的チェックポイントです。採用タイミング・候補者評価・入社後30日の検証ポイントを具体的に挙げています。
採用のタイミング：2名のセールスパーソンが目標予算を達成するまで待て
<yellow-highlight-half-bold>VP of Salesは「機能しているものを5倍に拡張する人材」であり、何もないところから仕組みを作る役割ではありません。<yellow-highlight-half-bold>ARR 100万〜200万ドルで、セールスパーソン2名が予算を達成している段階が採用の目安です。それ以前に採用しても、VPに給与を払って「リードが足りない」という報告を買うことになります。
創業者自身が最初の10〜20件のクロージングと最初の2名の採用を担うべきです。そのうえで、準備が整う6ヶ月前から候補者を探しはじめることを推奨しています。
候補者評価：「12ヶ月後の自社ARR規模で働いた経験があるか」で絞る
VP of Salesには複数のタイプがあり、100万〜1,000万ドル規模で機能する「Make-It-Repeatable」型が初回採用の正解です。SalesforceやOracleのような大企業の出身者は、ほぼ必ず「Go Big」または「Dashboards」型であり、リソースが整った環境での経験しかなく、スタートアップでは機能しにくい人も少なくありません。加えて、ディールサイズの一致も重要で、25万ドル案件専門の人材は1.5万ドル案件では機能せず、その逆も同様です。
面接で必ず確認すべき3つの問い
- 今すぐ一緒に来てくれる人材を2〜3名挙げてほしい
優秀なVP of Salesには必ずついてくるセールスパーソンがおり、入社後30〜60日以内に1名が合流するはずです。 - 1週間でプロダクトをデモしてもらい、あなたが買いたいと思えるか確認する
デモで見るのは、候補者が下調べをしたうえで、顧客がなぜ買うべきかを説明できるかです。チーム3〜4名規模では毎日商談に入る必要があり、ダッシュボードだけで動く管理者では機能しません。 - 採用後120日で売り上げはどうなるか
正解は、営業サイクルの長さ、月あたりの適格リード数、セールスパーソン1人あたりの受注を聞き返したうえで、自社のファネルに結びついた数字を出す回答です。『倍増する』は、そのステージを経験していないか、経営者が聞きたい答えを言っている人のサイン、「数クオーター様子を見る」はDashboardsのサインです。
入社30日後の4つの検証基準と、最終オファー前の5つのチェック
30日後に確認すべき4点
- 強いセールスパーソンを1〜2名連れてきたか
- 商談に同席し受注支援をしているか
- 既存のセールスパーソンのパフォーマンスが上がっているか
- 創業者の仕事量が増えるのではなく減っているか
最終オファーを出す前の5つのチェックポイント
- 2名のセールスパーソンがすでに予算を達成している
- 候補者が、12ヶ月後に到達するARR規模のスタートアップで働いた経験がある
- 一緒に来るセールスパーソン2〜3名の名前を挙げた
- 自社プロダクトをデモし、あなたが買いたいと思えた
- 120日後の売り上げの数字が自社のファネルの計算から出ている
会計士から投資銀行、そしてビルダーへ──AIで変わるCFOに選ばれる人
「You Need a New CFO」 by Seema Amble, Ivan Makarov, and David Borecky on a16z
a16zが公開した記事です。B2Bソフトウェアとフィンテックを担当するパートナーのSeema Amble氏と、投資先の財務を支援するIvan Makarov氏、David Borecky氏が、AIによって財務機能と、それを率いるCFOの人物像が変わりつつあると論じています。
a16zが2020年に公開した記事では、データが各所に散らばり、集めて整えること自体が中心的な課題とされていましたが、AIでその制約が取り除かれつつある今、論点は「何を人が担い、何をソフトウェアに任せるか」という財務の仕組みの設計へ移っています。採用要件と組織の組み方の両方を、引き直す必要があります。
CFOの出身母体は、会計士から投資銀行、そしてビルダーへ
帳簿と統制の時代はBig 4出身者、資金調達の時代は投資銀行出身者が選ばれてきました。計画・指標・事業パートナーの時代にはFP&Aの素養が重みを増しましたが、採用元は引き続き銀行やプライベートエクイティの出身者が多かったとされています。
<yellow-highlight-half-bold>現在の希少スキルは、データ・ワークフロー・エージェント・スキル・統制からなる「会社が動くオペレーティングシステム」を設計する力<yellow-highlight-half-bold>です。OpenAIのCFOであるSarah Friar氏は、財務をリアルタイムの機能と位置づけています。記事は、財務が決算を即日で締める「ゼロデイクローズ」と常時更新の予測に向かっており、従来の月次決算のリズムからの大きな転換だと述べています。
自らツールを作る「ファイナンスエンジニア」が現れている
Anthropicの財務チームは、70以上の財務向けAIスキルを本番コードと同様に管理しており、そのうち1つは数時間かかる月次の財務レビューを90〜95%の完成度で約30分に圧縮すると紹介されています。a16zのポートフォリオ企業の、あるCFOは、チームに依頼して2週間でエージェント50個を生み出しました（すべてが有用だったわけではありません）。運用の原則は「二度やったらワークフローにし、そのワークフローを二度書いたらエージェントにする」です。
財務チームは「人数」より「人材密度」、AI活用力が採用の前提
財務の人員を全社の約5%とする従来の目安に対し、最も絞り込んだチームは2%を目標に、人数より人材密度を優先しています。新しい財務人材にはAPIでの複数システム連携、SQL、自動化のプロトタイプ作成が求められ、「モデルを説明して」は「プロンプトの手順を説明して」へ変わりつつあるとされています。AIから最も大きな効果を得られるのは、シニアの専門家だと記事は指摘しています。
Anthropicの財務チームでは、AIを最も多く使っているのは税務責任者だと紹介されています。a16zのグロースステージのCFOは、若手が最も使いこなすと考えがちですが、若手には、何が優れた成果か、何を作るべきかを見分ける経験と文脈が足りないと話しています。
資金調達ニュース
［海外］
🏢 エンタープライズ
- Manus
汎用AIエージェントの開発。Metaによる20億ドル買収が中国当局の命令で白紙になったあと、初の資金調達として5億ドル超を調達。投資家はBoyu Capital、IDG Capital、Tencentなど（TechCrunch） - Arena
AIモデルの評価プラットフォーム。シリーズBで2億ドルを調達。評価額は31億ドル。投資家はLightspeed Venture Partners（リード）、Khosla Ventures（リード）、Salesforce Venturesなど（TechCrunch） - Nous Research
オープンソースAIエージェント「Hermes Agent」の開発、法人版を展開。シリーズBで9,000万ドルを調達。評価額は15億ドル。投資家はRobot Ventures（リード）、Nvidia、Union Square Venturesなど（TechCrunch） - Hone
事業目標を数週間〜数ヶ月単位で自律的に担うAIエージェント「Engines」の開発。シードで6,000万ドルを調達。評価額は2億8,500万ドル。投資家はBenchmark、Index Ventures、Elad Gil氏など（Trending Topics） - Stuut
エンタープライズの受注から入金まで（Order-to-Cash）を担うAIエージェント。シリーズBで5,250万ドルを調達。投資家はInsight Partners（リード）、Andreessen Horowitz、M12など（The Next Web） - Namespace
AIコーディングエージェントと開発者が共用するビルド・テスト・実行向けの開発者特化型コンピュートクラウド。シリーズBで4,200万ドルを調達。投資家はScale Venture Partners（リード）、20VC、NEAなど（SiliconANGLE） - Clockwork.io
AIの学習・推論ワークロードをインフラ障害から守る耐障害性ソフトウェア。3,100万ドルを調達。投資家はPremji Invest（共同リード）、Wing Venture Capital（共同リード）、Seligman Ventures（共同リード）など（VC News Daily） - Procuros
AIエージェント対応のサプライチェーン接続プラットフォーム。シリーズAで2,000万ユーロ（約2,300万ドル）を調達。投資家はXAnge（リード）、Point Nine、Creandumなど（Tech.eu） - OneByZero
大企業向けAI導入プラットフォーム「NEO」と、統制下で稼働するAIエージェント「AI Coworkers」を提供。シリーズAで2,000万ドルを調達。投資家はJungle Ventures（リード）。初の外部資金調達（Tech Edition）
🛰️ ハードウェア×AI
- Atomic Machines
コードから直接マイクロマシンを製造するAIネイティブ製造システム「Matter Compiler」。2億5,000万ドルを調達（累計）。投資家はOneIM、Gigafund、XTX Venturesなど（The Next Web） - Quartermaster
船舶マストに搭載するセンサー「SmartMast」による海洋リアルタイムデータネットワーク。シリーズBで1億ドルを調達（別途Stifelから4,000万ドルのベンチャーデット）。投資家はInsight Partners（リード）、Overmatch Ventures、First Round Capitalなど （TechCrunch） - SafeWorld
AI駆動ロボットの導入前安全検証をシミュレーションで行うプラットフォーム。シードで1,220万ドルを調達。投資家はShine Capital（共同リード）、a16z Speedrun（共同リード）、Box Groupなど（Robotics & Automation News） - Mecka AI
実世界データによるフィジカルAI向けデータ・デプロイ基盤。シリーズBで6,000万ドルを調達。投資家はSequoia Capital（リード）、Nvidia、M12など（BetaKit） - Ultra
倉庫向けロボットの月額レンタル（RaaS）。シリーズAで5,000万ドルを調達（シードと合わせ累計6,200万ドル）。投資家はFramework Ventures（リード）、Y Combinator、Next View（シード）など（Fortune） - Persona
ウェアラブルバンド付きのパーソナルAIアシスタント。1,000万ドルを調達。投資家はVine Ventures（リード）、Cory Levy氏、Collective Globalなど（TechCrunch）
💰 フィンテック
- Valon
住宅ローンサービシング向けAIネイティブOS「ValonOS」とAIエージェント。シリーズDで1億5,000万ドルを調達。評価額は23億ドル。投資家はRibbit Capital（新規）、Andreessen Horowitzなど （Business Wire） - Capitolis
銀行・金融機関向けの資本・バランスシート最適化プラットフォーム。シリーズEで1億2,000万ドル（エクイティ）を調達。デットを含む総額は2億2,000万ドル。評価額は19億ドル。投資家はCiti（リード）、Bank of America、Nomuraなど（CTech） - Vesta
AIエージェントで住宅ローン組成を自動化するLOS。シリーズBで3,000万ドルを調達。投資家はConversion Capital（リード）、PennyMac、New American Fundingなど（TechCrunch） - Catalyst
個人投資家向けのAIトレーディングエージェント。シードで3,000万ドルを調達。投資家はSequoia（リード）、Jump Trading、PeakXVなど（Fortune）
🏥 ヘルスケア
- Vitalize
病院の人員配置・シフト・病床キャパシティを統合管理するAIプラットフォーム。シリーズAで3,100万ドルを調達。投資家はOak HC/FT（リード）、Norwest Ventures、.406 Venturesなど（Fierce Healthcare） - AblePay Health
患者の自己負担医療費の柔軟な支払いと医療機関の回収を支援するプラットフォーム。シリーズAで2,000万ドルを調達。投資家はF-Prime（リード）、A1 Health Ventures、.406 Venturesなど（Pulse 2.0） - iris labs
ウェルビーイング向けパーソナルAI「iris chat」。Flagship Pioneeringから2,000万ドルの初期出資コミットメント（PR Newswire）
🏗️ バーティカル
- Voltus
企業・家庭の蓄電池や空調などを電力市場に束ねる分散型エネルギー（VPP）プラットフォーム。シリーズDで2億2,500万ドルを調達。投資家はGeneration Investment Management（リード）、Activate Capital（共同リード）、Vitol（共同リード）など（The Next Web） - Wiremind
鉄道・航空・イベント向けのAIレベニューマネジメント・発券ソフトウェア。初の外部調達で3,500万ユーロ（約4,000万ドル）を調達。投資家はSeaya Andromeda、IronWave、Bpifranceなど（Pulse 2.0）
🔒 サイバーセキュリティ
- Hadrian
エージェント型AIによるオフェンシブセキュリティ（継続的ペネトレーションテスト）。4,000万ドルを調達。投資家はForgepoint Capital International（共同リード）、Smartfin（共同リード）、HV Capitalなど（The Next Web） - Rein Security
エンタープライズのAIエージェントを実行時に保護するランタイムセキュリティ。シリーズAで2,500万ドルを調達。投資家はGlilot Capital（共同リード）、Sienna Venture Capital（共同リード）、Corner Venturesなど（CTech）
⚖️ リーガルテック
- Pandektes
法令・判例などの法務情報を収集・構造化するAIリーガルリサーチプラットフォーム。シリーズAで約1,500万ドル（1,350万ユーロ）を調達。投資家はAlstin Capital（リード）、PROfounders、Scale Capitalなど（EU-Startups）
そのほか
- Sonilo
動画を解析して音楽・効果音を自動生成する生成オーディオAI。1,100万ドルを調達。投資家はB Capital（リード）、Redpointなど（Dealroom）
［国内］
- フライル
コンタクトセンター・CX業務向けAIエージェント「Flyle」の開発・提供。AIオペレーター、AI VOC分析、AI応対品質評価、CXサーベイ・AIインタビューをマルチプロダクト展開。シリーズAで18.8億円の資金調達。累計調達額は約22.7億円。投資家はALPHA、ALL STAR SAAS FUND、Firstlight Capitalなど （PR TIMES） - ザ・ファージ
AIを活用した個別化予防医療サービスおよび血糖基盤モデル（CGFM）の開発・提供。CGMで蓄積した大規模な血糖時系列データを学習し、血糖変動予測・代謝タイプ分類・健康リスク評価に対応。シリーズA 1stラウンドで総額5.7億円（第三者割当増資および融資）の資金調達。投資家はジェネシア・ベンチャーズ、伊藤忠テクノロジーベンチャーズ、東京海上日動火災保険など （PR TIMES）
