しかし、他の誰もがこれらのテクノロジーを可能にするものをサポートしている一方で、誰かがその金を見つけなければなりません。 Greylock は、人々の働き方や生活の仕方を変える、長寿命の AI ベースの製品を作成するためにリスクをいとわない創業者をサポートしたいと考えています。
AIの力を人々に愛される製品にうまく組み込むことができるプロダクトクリエイターは、大きな価値を生み出すことができると私は信じています。 Greylock のパートナーであるジェリー チェンが最近述べたように、私たちが誰でも AI 企業を設立できる時代に生きているとしたら、「アプリの最大の戦略的利点は、複数の記録システムと共存し、通過するすべてのデータを通じてデータを収集できることです」製品。"
Tome のように (Sense 氏によると、Tome はジェネレーティブ AI を使用してストーリーを伝えるプラットフォームです。SF に拠点を置き、300 万人以上のユーザーがおり、2023 年にシリーズ B で 4,300 万米ドルの資金調達を完了する予定です。) Keith Peiris 氏と Henri Liriani 氏、またはクリストバル・バレンズエラのようなランウェイ創設者はすでにこれを行っています。彼らは単に製品を強化するために AI を使用しているだけではなく、製品開発とビジネス戦略全体を推進するための重要な手段として AI を使用しています。
もちろん、このレベルではスタートアップにチャンスがあるとは信じていない反対派もたくさんいます。大手の既存企業がデータとディストリビューションを所有しており、大規模言語モデル (LLM) へのアクセスはコモディティ化されており、プラットフォームのリスクを伴います。 OpenAI への API 呼び出しのみを通じて永続的な価値を生み出す企業は、多くの失敗をする可能性があります。
これらの評価からわかるように、これらのネットワークは「破壊不可能」であると考えられています。しかし今、AI 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 主導のネットワークを構築するための新たな競争が生まれています。私たちは人々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と移行しました。現在、私たちはアルゴリズムが人間に取って代わる方向に進んでいます。
著者が観察したプロセスは次のとおりです。
AI以前のネットワーク → 人と企業をつなぐ
AI 主導の Web → 人々はアルゴリズムのためにコンテンツを公開および消費します
AI専用ネットワーク → AIが全員に合わせたパーソナライズされたコンテンツを作成
AI 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、さまざまな「純粋なデジタル」ネットワークに影響を与えるでしょう。既存の企業のほとんどは何らかの形で AI を組み込むでしょうが、自社の製品を完全に刷新して AI ファーストにする企業もあります。おそらく、既存の企業の動きは遅くなり、カテゴリー全体が再定義されることになるでしょう。
創業者が AI ファーストの市場機会を評価する場合、次の 2 つのことに焦点を当てることができます。
AIの分野にはノイズが溢れています。 AI を人類の巨大な増幅器とみなす真の技術楽観主義者から、すべてのアプリケーションは OpenAI 上に構築されたシェルにすぎないと考える悲観主義者、楽観主義者から悲観主義者に至るまで、彼らは AI がすべての仕事を自動化する (そして人間に取って代わる) と信じています。
製品の多くは基本モデルの機能にすぎないと主張する批評家がいることは間違いありません。しかし、AI を製品開発や GTM 戦略の原動力とみなしている建設業者は、実際にこれまで存在しなかった新しい市場やエクスペリエンスを生み出すことになるでしょう。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 AI の基本的な理解と組み合わせることで、防御可能で価値のある AI ファーストの製品を実現します。
AI 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、次世代の主要なテクノロジーの波です。これは、最も野心的な起業家にとって、何か新しいものを構築し、私たちの働き方や生活方法を変える機会です。私が概説したように、これは労働市場のような AI ファーストのネットワーク、AI によって完全にロックが解除される新しいカテゴリのソフトウェア製品、または金融サービスなどの業界で有効になる AI のコパイロットである可能性があります。
ベンチャーキャピタル グレイロック: AI によって初めて再形成される可能性の高い市場
著者: センスアイ
最近ではChatGPTの黄金期は過ぎ、AIGC起業家一期生の熱意も徐々に薄れてきているとの声が多く、ベースモデルのAPIを呼び出すアプリケーション製品を一から作るのと比べて悲観的な見方が多いようです。チャンスについては、すでにユーザーデータを持っている大企業に限られます。しかし、本当に起業家にはチャンスはないのでしょうか？人々はテクノロジーの短期的なメリットを過大評価し、テクノロジーの長期的な変化を過小評価する傾向があります。トップベンチャーキャピタル会社グレイロックのGP、セス・ローゼンバーグ氏は最新の記事で、AIファーストを新たに受け入れる価値のある潜在力の高い市場の第一波と新興企業としてブレイクする可能性について述べた。
センス思考
※Web2.0時代は、人と人との仮想的なつながりの可能性を実現し、アルゴリズムによるトラフィック分散により物理的な限界を突破することができましたが、情報流通はアルゴリズム中心であり、生産と供給が分離されています。現在、Gen-AI テクノロジーは、パーソナライズされた情報の収集と配信を実現しながら、「アルゴリズムの壁」を突破することができます。
** Greylock は、この Gen AI の波において最も多くのアプリケーション プロジェクトを持つ投資会社の 1 つです。大規模モデルの概念が市場で普及する前に、Greylock は Adept や Inflection などの大規模モデル会社やアプリケーションに投資していました。トメやクレスタなどのレイヤーで、プロジェクトの初期の支援者の一人。 *
テクノロジーの新たな時代が到来するたびに、投資家は常に当時のいわゆる「鉱山とシャベル」テクノロジーをサポートすることに熱心です。これは、NVIDIA とその基礎となるモデルの今日の評価で見ることができます。
しかし、他の誰もがこれらのテクノロジーを可能にするものをサポートしている一方で、誰かがその金を見つけなければなりません。 Greylock は、人々の働き方や生活の仕方を変える、長寿命の AI ベースの製品を作成するためにリスクをいとわない創業者をサポートしたいと考えています。
AIの力を人々に愛される製品にうまく組み込むことができるプロダクトクリエイターは、大きな価値を生み出すことができると私は信じています。 Greylock のパートナーであるジェリー チェンが最近述べたように、私たちが誰でも AI 企業を設立できる時代に生きているとしたら、「アプリの最大の戦略的利点は、複数の記録システムと共存し、通過するすべてのデータを通じてデータを収集できることです」製品。"
Tome のように (Sense 氏によると、Tome はジェネレーティブ AI を使用してストーリーを伝えるプラットフォームです。SF に拠点を置き、300 万人以上のユーザーがおり、2023 年にシリーズ B で 4,300 万米ドルの資金調達を完了する予定です。) Keith Peiris 氏と Henri Liriani 氏、またはクリストバル・バレンズエラのようなランウェイ創設者はすでにこれを行っています。彼らは単に製品を強化するために AI を使用しているだけではなく、製品開発とビジネス戦略全体を推進するための重要な手段として AI を使用しています。
もちろん、このレベルではスタートアップにチャンスがあるとは信じていない反対派もたくさんいます。大手の既存企業がデータとディストリビューションを所有しており、大規模言語モデル (LLM) へのアクセスはコモディティ化されており、プラットフォームのリスクを伴います。 OpenAI への API 呼び出しのみを通じて永続的な価値を生み出す企業は、多くの失敗をする可能性があります。
この記事では、AI ネイティブ製品の次の波に対する私の視点を示し、創業者がこの機会をどのように掴むことができるかを概説します。
著者は、創業者には AI ファーストの企業を生み出す 3 つの最大のチャンスがあると考えています。
AIファーストのネットワークと市場
エンタープライズ ソフトウェア カテゴリの再定義
各種サービスのコプリット
01. AI ファーストのネットワークと市場
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、数兆ドルの市場価値を生み出し、メタだけでも 8,000 億ドル近くの価値があります。 Greylock は幸運にも、Meta、LinkedIn、Roblox、Airbnb、Discord、Musical.ly (現 TikTok)、Nextdoor を含む多くのサービスをサポートしています。
これらの評価からわかるように、これらのネットワークは「破壊不可能」であると考えられています。しかし今、AI 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 主導のネットワークを構築するための新たな競争が生まれています。私たちは人々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と移行しました。現在、私たちはアルゴリズムが人間に取って代わる方向に進んでいます。
著者が観察したプロセスは次のとおりです。
AI以前のネットワーク → 人と企業をつなぐ
AI 主導の Web → 人々はアルゴリズムのためにコンテンツを公開および消費します
AI専用ネットワーク → AIが全員に合わせたパーソナライズされたコンテンツを作成
AI 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、さまざまな「純粋なデジタル」ネットワークに影響を与えるでしょう。既存の企業のほとんどは何らかの形で AI を組み込むでしょうが、自社の製品を完全に刷新して AI ファーストにする企業もあります。おそらく、既存の企業の動きは遅くなり、カテゴリー全体が再定義されることになるでしょう。
創業者が AI ファーストの市場機会を評価する場合、次の 2 つのことに焦点を当てることができます。
• 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
• どちらかを置き換えるのではなく、両方を結び付ける市場
この点を説明するために、AI で再構築される 2 つのマーケットプレイス、つまりフリーランスのロゴ デザイン マーケットプレイスと求人検索マーケットプレイスを比較してみましょう。
フリーランスのロゴデザイン市場を想像してみてください。Fiverr (センス氏によると、Fiverr はフリーランサー向けの求人検索プラットフォームです。2010 年に設立され、上場も果たしています) の機能の一部がアルゴリズムに置き換えられます。ユーザーはプロンプトを入力し、数回試行した後、ロゴを取得します。この場合、アルゴリズムによって受信されるデータは比較的浅いもの (プロンプトと選択肢) であり、供給側はアルゴリズムによって完全に置き換えられます。
それに比べて、AI ファーストの雇用市場はどのようなものになるでしょうか?最高の製品は、求職者向けの AI キャリア コーチと採用担当者向けの AI アシスタントです。この 2 つの一見独立した製品が同じアルゴリズムで接続されています。コーチは候補者から、履歴書や LinkedIn で共有する情報をはるかに超える詳細な情報を収集し、そのデータを使用して、完璧なマッチング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。採用担当者のニーズを深く理解することで、コーチとアシスタントの両方がより良くなります。
この場合、この製品は、AI が供給 (候補者) と需要 (採用者) のどちらかを置き換えるのではなく、これらを強化して接続することで、より詳細なデータを収集するように設計されています。
02. エンタープライズ ソフトウェア カテゴリの再定義
プラットフォームの変化は多くの場合、大規模なソフトウェア カテゴリを再構築する機会を生み出すほど重要です。たとえば、生産性とクラウドへの移行を考えてみましょう。 Microsoft は Microsoft Office で支配的な地位を占めています (そして Microsoft Azure によってクラウドでの補完的な優位性も持っています) が、コラボレーション ソフトウェア市場には 500 億ドル以上の空白が残されており、GSuite や Figma などの製品がその市場を占めています。多くのユースケースでは、唯一の重要な機能はリアルタイム コラボレーションです。これにより、GSheets は Microsoft Excel より機能が少ないにもかかわらず、市場シェアを獲得できます。
同様に、主要な機能が AI であるソフトウェア カテゴリが数多く存在することになり、既存企業が追いつくまで新規参入者には成長の余地が十分にあります。大規模なソフトウェア カテゴリに挑戦する新興企業にとって、最大のチャンスは、既存企業が競合できない角度を見つけることによってもたらされます。以下に 4 つの例を示します。
AIで再考されるUI/UX - 既存のUIは不要になります。
AIで再考されるUI/UX - 既存のUIは不要になります。
AI を使用して製品機能を再考する - 既存企業は異なるスケールで競争します。
AI で再考されるビジネス モデル - 既存のビジネス モデルは適応できません。
最も目立たない側面の 1 つは、AI によって製品の機能を再定義することでスタートアップの競争が可能になる場合です。
生産性/効率化ツールを例に挙げます。 Greylock が支援する AI 主導のプレゼンテーション ツールである Tome のような企業は、アイデア出し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にのみ関与しており、Tome は別の次元で競争することができます。
もう 1 つの良い例は、100 億ドルのソフトウェア市場であるカスタマー サービスです。最も「明白な」出発点は、AI を使用して顧客サービス担当者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考したらどうなるでしょうか?現在、ほとんどの企業は、5 つのメニューと拡大し続ける電話ツリーの背後に「お問い合わせ」ボタンを隠すことで、通話量を積極的に削減しています。しかし、AI の世界では、あらゆるインタラクションが安価で楽しく、収益を生み出すことができます。その世界では、企業は積極的に顧客と対話しようとするかもしれません。
著者がまだメタ社に勤務していた2016年当時、この問題を解決するためにAIロボットプラットフォームを活用する試みがあった。パイロットは KLM 航空と共同で実施され、メッセンジャーが搭乗券、顧客サービス、目的地への旅行アドバイスなど、乗客の旅のあらゆる側面を 1 回の会話で処理するエクスペリエンスを構築しました。優れたフィードバックにもかかわらず、このパイロットはサービスのコストを理由に中止されました。しかし現在、LLM によってこの種の対話が可能になっています。
Cresta、Post、Gladly、Curated を含む Greylock のポートフォリオ企業はいずれも、企業が AI を使用して顧客とコミュニケーションする方法を再考し、さまざまな角度から問題に取り組んでいます。
03. さまざまなサービスの副操縦士
AI における最も興味深い新しい機会の 1 つは、ソフトウェアに比べてはるかに大きな市場であるサービス市場を追求するために AI の「副操縦士」を使用することです。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ており、これらのタスクにはアルゴリズムが適しています。
グレイロック氏は、ウェルスマネージャー、保険ブローカー、住宅ローンブローカーなど、トップセールスマンと協力する副操縦士に最高のチャンスがあると信じている。彼らの役割には多くのテキストベースの調整が含まれており、複数のアプリケーションにわたって機能し、効率の向上による投資収益率は実際のものです。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 を活用したエージェントが顧客のポートフォリオ情報、個別企業の株価調査、企業の CRM をすべて、その人の独特の口調に基づいたトレーニングと組み合わせることができれば、ウェルスマネージャーはボタンを押すだけで、顧客にパーソナライズされたメモを送信できるようになります。最終的に、資産運用会社が 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。
Copilot を過剰に宣伝する人もいるかもしれませんが、そのチャンスは非常に大きく、ソフトウェア企業がソフトウェアだけでなくサービスへの支出を追求できるようになると、数千億ドル相当の市場が開かれます。
04.概要
AIの分野にはノイズが溢れています。 AI を人類の巨大な増幅器とみなす真の技術楽観主義者から、すべてのアプリケーションは OpenAI 上に構築されたシェルにすぎないと考える悲観主義者、楽観主義者から悲観主義者に至るまで、彼らは AI がすべての仕事を自動化する (そして人間に取って代わる) と信じています。
製品の多くは基本モデルの機能にすぎないと主張する批評家がいることは間違いありません。しかし、AI を製品開発や GTM 戦略の原動力とみなしている建設業者は、実際にこれまで存在しなかった新しい市場やエクスペリエンスを生み出すことになるでしょう。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 AI の基本的な理解と組み合わせることで、防御可能で価値のある AI ファーストの製品を実現します。
AI 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、次世代の主要なテクノロジーの波です。これは、最も野心的な起業家にとって、何か新しいものを構築し、私たちの働き方や生活方法を変える機会です。私が概説したように、これは労働市場のような AI ファーストのネットワーク、AI によって完全にロックが解除される新しいカテゴリのソフトウェア製品、または金融サービスなどの業界で有効になる AI のコパイロットである可能性があります。