しかし、AI の波の中で多くの人が「シャベルプッシャー」に焦点を当てている一方で、金鉱を見つけたいと考えている人もまだいます。目標は、リスクを冒して永続的な AI 製品を構築する意欲のある人を見つけてサポートすることです。人々の働き方と生活の仕方を変えている創業者たち。
Greylock は、ユーザーが好む製品に AI の力をうまく導入できる製品ビルダーとデザイナーは、巨大な価値を生み出すことができると信じています。 **なぜなら、基礎的なモデルによって誰でも AI 企業を簡単に構築できる新しい時代に私たちが生きているとしたら、アプリケーションの最も戦略的な利点は、複数の記録システムと連携できることであるからです。それは、複数のレコードを共存させ、製品を通過するすべてのデータを収集できることです。」)
Tome と Runway は、人工知能を使用して製品を強化するだけでなく、製品開発とビジネス戦略全体を推進するために人工知能を使用します。
もちろん、既存の企業にはデータとチャネルがあり、OpenAI の API を呼び出すだけでは永続的な堀を築くことができず、その結果、多くのスタートアップが倒産するため、この分野ではスタートアップにはチャンスがないと考える反対派も多くいます。
AIファースト製品のチャンスはどこにあるのでしょうか?
著者: SETH ROSENBERG 翻訳と注釈: Alpha Rabbit
有名なベンチャー キャピタル Greylock は最近ブログを公開し、人工知能市場の機会と製品指向の人工知能設計について言及しました。
**新しいテクノロジーの時代になるたびに、投資家は常に現在の「売り手」に注目していますが、それは NVIDIA とベーシックモデルの高い評価状況を見れば誰でもはっきりと理解できるでしょう。 **
（注：最初の投資戦略は、つるはしとシャベルの投資戦略です。過去のゴールドラッシュの際、鉱山所有者になろうとしたほとんどの金採掘者は失敗し、金採掘者につるはしを売った人も失敗しました。、シャベル、テント、ジーンズ, しかし、人々は富を築きました...たとえば、リーバイ・ストラウスはリーバイスのジーンズに頼って億万長者になりました. また、インターネット取引から間接的に利益を得た非インターネット企業に投資して利益を得た人々もいます. 小包の配達やネットワーク スイッチおよび関連機器に投資する製造会社。)
しかし、AI の波の中で多くの人が「シャベルプッシャー」に焦点を当てている一方で、金鉱を見つけたいと考えている人もまだいます。目標は、リスクを冒して永続的な AI 製品を構築する意欲のある人を見つけてサポートすることです。人々の働き方と生活の仕方を変えている創業者たち。
Greylock は、ユーザーが好む製品に AI の力をうまく導入できる製品ビルダーとデザイナーは、巨大な価値を生み出すことができると信じています。 **なぜなら、基礎的なモデルによって誰でも AI 企業を簡単に構築できる新しい時代に私たちが生きているとしたら、アプリケーションの最も戦略的な利点は、複数の記録システムと連携できることであるからです。それは、複数のレコードを共存させ、製品を通過するすべてのデータを収集できることです。」)
Tome と Runway は、人工知能を使用して製品を強化するだけでなく、製品開発とビジネス戦略全体を推進するために人工知能を使用します。
もちろん、既存の企業にはデータとチャネルがあり、OpenAI の API を呼び出すだけでは永続的な堀を築くことができず、その結果、多くのスタートアップが倒産するため、この分野ではスタートアップにはチャンスがないと考える反対派も多くいます。
この記事では、AI ファースト製品の次の波についての洞察を提供し、創業者が検討できるいくつかの手段の概要を説明します。
これらは、起業家が AI ファーストの企業を構築するための 3 つの主要な機会でもあります。
AI ファーストのネットワークとマーケットプレイス
消費者向けソフトウェアの最後の波では、ソーシャル ネットワークとマーケットプレイスが主要なビジネス モデルであり、これらの分野では数兆ドルの市場価値が生まれ、メタだけでも 8,000 億ドル近くの価値があります。最後のウェーブで、Greylock は Meta、LinkedIn、Roblox、Airbnb、Discord、Musical.ly (現 TikTok)、Nextdoor に投資しました。
評価の観点から見ると、これらのカテゴリーは当時「破ることができない」ものと考えられていました。
しかし現在、人工知能テクノロジーは私たちの当初の想定の多くに疑問を投げかけています。これにより、次の AI ファースト ネットワークを構築するための新たな軍拡競争が引き起こされました
これまでは人と人を繋ぐネットワークから、人とコンテンツを繋ぐアルゴリズムへ移行していましたが、今は徐々にアルゴリズムが人に取って代わる段階へと移行しつつあります
Sam Lessin 氏の判断によると、プロセスは次のようになります。
※人工知能以前のネットワーク → 人と人と企業のつながり
AI以前のネットワーク → 人と企業がつながる
AI を活用したネットワーク → アルゴリズムのために、またはアルゴリズムによってコンテンツを投稿および消費する人々
AI専用ネットワーク → AIが一人ひとりに合わせたコンテンツを作成
人工知能は、ソーシャル ネットワークに加えて、出会い系アプリ、ゲーム、労働市場、専門スキル市場などの「ビットのみ」の形式にも影響を与えるでしょう。多くの企業は製品形態全体を完全に変更し、既存の企業のほとんどは人工知能を何らかの形で現在のビジネスに組み込むことになるでしょう。一部の企業が行動を起こさない場合、ゲームから追い出される可能性があります。
創業者が AI ファースト市場における機会を評価する際、著者は次の 2 つの点を考慮します。
参加者から固有のデータを生成するマーケットプレイス
一方を置き換えるのではなく、双方を結び付けるマーケットプレイス
この点を説明するために、人工知能で再構築された 2 つの市場を例として取り上げ、これらの側面で比較します。1 つは商標デザイン市場、もう 1 つは人材採用市場です。
**アルゴリズムに置き換えられる無料の商標デザイン市場を想像してみてください。ユーザーはプロンプトを入力し、数回の試行の後、希望する商標を取得します。この場合、アルゴリズムが受け取るデータには基本的に障壁はなく、供給側はアルゴリズムに完全に置き換えられます。 **
**しかし、人工知能によって動かされる雇用市場は異なります。たとえば、最良の製品は、求職者に人工知能のキャリア ガイダンスを提供し、採用担当者に人工知能のアシスタントを提供することです。これら 2 つの一見独立した製品は、同じアルゴリズムを使用しており、相互に接続されています。起業家は、履歴書や LinkedIn で共有している内容をはるかに超える深い洞察 (データ) を候補者から収集し、そのデータを使用して、完全に一致する候補者を見つけるだけでなく、最も充実したキャリア パスを見つけるのにも役立ちます。このデータと採用担当者のニーズの深い理解とを組み合わせて、求職コーチと AI アシスタントの両方が反復を続けます。 **
このシナリオでは、製品はより微妙なデータを収集するように構築されており、AI は需要と供給を置き換えるのではなく、強化して接続しています。
エンタープライズ ソフトウェアの再定義
プラットフォームの大きな変化は、多くの場合、大規模なソフトウェア カテゴリを再考する機会を提供します。たとえば、生産性とクラウド コンピューティングへの移行を考えてみましょう。 MicrosoftはMicrosoft Office（およびMicrosoft Azureを補完するクラウドコンピューティングにおける優位性）で優位に立っていますが、GSuiteやFigmaなどの製品によって（米国の）コラボレーションソフトウェア市場に500億ドル以上相当のギャップを残しています。このギャップを掴もうとしているのです。多くのアプリケーション シナリオでは、リアルタイム コラボレーションが唯一の重要な機能であるため、機能が Microsoft Excel ほど優れていない場合でも、GSheets がある程度の市場シェアを占めることができます。
**スタートアップ企業にとって、チャンスは既存のビジネスが競合できない角度を見つけることから生まれます。以下に 4 つの方向があります: **
UI/UX は AI によって再考されます – 既存の UI は無関係です
製品の表面積は AI によって再考され、既存企業は異なる範囲で競争します
ビジネス モデルは AI によって再考されます – 既存のビジネス モデルは適応できません
AI が登場する前に現職のテクノロジー企業は存在しない
**人工知能により、スタートアップ企業は製品を再定義することで競争できるようになります。 **
生産性を例に挙げてみましょう。 Greylock が支援する AI プレゼンテーション ツール Tome などの企業は、アイデアから必要なデータの収集、一貫した議論の提示に至るまで、ナレッジ ワーカーのエンドツーエンドのワークフローの問題を解決したいと考えています。現在、PowerPoint はこのプロセスの最後の部分のみを実行するため、Tome は PowerPoint と別の次元で競合することができます。
もう 1 つの良い例は、100 億ドル規模のソフトウェア カテゴリであるカスタマー サービスです。 「当然の」出発点は、人工知能を使用して顧客サービスを自動化することです。しかし、顧客サービスの概念全体を再構築することはできるのでしょうか?
現在、ほとんどの企業は「お問い合わせ」を可能な限り隠すことで電話の量を減らしていますが、AI の世界では、消費者とのあらゆるやり取りが低コストで楽しく、収益を生み出すものになる可能性があります。そのような世界では、企業は積極的に試みるかもしれません。顧客との対話に参加するため。
**考慮する必要があるのは、企業が人工知能を使用してさまざまな視点から顧客とコミュニケーションする方法を再考する方法です。 **
CO-PILOT SERVICES（サービス用副操縦士）
人工知能の最も興味深い機会の 1 つは、人工知能「CO-PILOT」を使用してソフトウェアよりも大きなサービス市場を見つけることです。ほとんどのナレッジワークにはデータの分析と変換が含まれますが、これにはアルゴリズムが適しています。
CO-PILOT のチャンスは、資産運用会社、保険ブローカー、住宅ローンブローカーなどのブランドや営業担当者などにあります。 **このタイプの作業にはテキストベースの調整が多く含まれ、多くのアプリケーション シナリオで作業することがよくあります。これらのビジネス カテゴリでは、効率の向上による投資収益率は誰の目にも明らかです。 **ウェルスマネージャーを例に考えてみましょう。モルガン・スタンレーによると、資産運用会社にとって顧客維持の最大の指標は、ポートフォリオのパフォーマンスではなく、顧客との個別化されたやり取りの一貫性です。
AI ベースのエージェントが、顧客のポートフォリオ、個人の企業株価調査、および企業の顧客関係管理 (CRM) からの情報を組み合わせて、そのすべてが個人の独特の口調でトレーニングされたらどうなるでしょうか? そうすれば、財務管理者は個人に合わせた指示を顧客に送信できるようになります。ボタンを押すだけで毎週クライアントにアクセスできます。最終的に、財務マネージャーが 100 人の顧客ではなく 1,000 人の顧客にパーソナライズされたサービスを提供できれば、全員が恩恵を受けます。
**もちろん、多くの人が CO-PILOT サービスの役割を誇張しすぎているかもしれませんが、それがもたらすチャンスは非常に大きいです。このチャンスは、ソフトウェア会社が単なるソフトウェア支出ではなくサービスを追求できるという事実にあります。数千億の価値がある新しい市場。 **
要約
人工知能の分野ではさまざまな意見があります。 AI は人類の偉大な能力を増幅させるものであると考える真の技術楽観主義者、しかし、すべてのアプリケーションは OpenAI への呼び出しにすぎないと信じる悲観主義者、そして人工知能がすべての仕事を自動化し (そしてそれを引き継ぐと信じている) 楽観主義者から悲観主義者に転じた人々人間)。
反対派の中には、多くの製品が基本モデルに追加された機能にすぎないと考える人もいます。しかし、AI を製品開発や GTM 戦略の原動力とみなす建設業者は、前例のない新しい市場と新しいエクスペリエンスを生み出すでしょう。
これらのビルダーは、製品と分野の専門知識を人間の行動と人工知能の基本的な理解と組み合わせることで、堅牢で価値のある AI ファーストの製品を実現します。
この記事では、インターネット、モバイル、クラウド コンピューティングと同様に、人工知能は重要な新世代テクノロジーの波であると考えています。野心的な起業家にとって、これは何か新しいものを構築し、働き方や生活の仕方を変えるチャンスです。
参考資料
1.プロダクト主導型AI |グレイロック
2.「ピーター・リンチの成功した投資」