出典 | ハード AI多くのベンチャー キャピタル投資家は、AI スタートアップが従来のユーザーごとの課金 (または座席ベースの価格設定方法) に固執するのではなく、新しいビジネス モデル、つまり使用量ベースの価格設定 (使用量ベースの価格設定) を採用していることに気づきました。たとえば、生成 AI スタートアップ Cresta は当初、ユーザーごとに料金を請求していました。同社は現在、AI ツールがコンタクト センターの従業員を支援するすべての会話に対して課金する方針に転換しました。今年3月、顧客サービス会社インターコムはAIチャットボット「Fin」をリリースしたが、価格は解決できる顧客リクエストごとに99セントで、ユーザーごとに料金を請求する同社の中核顧客サービス製品とは異なる。表現力豊かなコミュニケーションを研究する研究所兼 AI スタートアップの Hume AI は、AI 技術を利用してイントネーションや表情に基づいて人々の感情の変化を分析することを目指しており、分単位、コメント単位、単語量単位での課金も開始した。公開情報によると、使用量ベースの価格設定 (UBP) (従量ベースの価格設定とも呼ばれます) は、顧客が製品の実際の使用量に基づいて支払うことを可能にするモデルであり、使用量の指標は顧客が製品からどのように利益を受けるかに対応しています。値を取得します。現在、UBP 価格設定は「サービスとしてのソフトウェア」(SaaS) 分野でますます普及しており、サブスクリプションとユーザー シートに基づく従来の価格設定モデルに徐々に置き換えられています。**UBPは、顧客が支払う価格と受け取った製品の価値を直接結び付けるため、この価格設定方法は「価値ベースの価格設定モデル（価値ベースの価格設定）の代名詞になる」と評価されています。 **IVP (Institutional Venture Partners) のパートナーである Karthik Ramakrishnan 氏は、使用量ベースの価格設定モデルは、AI スタートアップ企業が製品の価格設定を実際に提供する価値とより密接に結び付けるのに役立ち、後者は顧客のために節約された時間と労力によって測定できると述べました。 。しかし、従来の座席ごとの課金と比較すると、従量制の料金設定 (従量課金とも呼ばれます) では、より予測可能な収益源を生み出すパッケージに顧客を囲い込むことができない可能性があります。人工知能アプリケーションの開発者である同社は、UBP の価格設定に目を向けましたが、収益と粗利率の変動というジレンマに直面しました。現在、使用量ベースの価格設定モデルには、次の 3 つの広範なカテゴリがあります。1. 従量課金制 (従量課金制) では、顧客は実際に使用または消費したコンテンツに対してのみ料金を支払います。これは、変動するビジネス ニーズを持つ企業に非常に適しています。2. 顧客がユニット単位のリソース使用量に基づいて支払うユニット単位の価格設定は、よりきめ細かいサービスを提供するクラウド プロバイダーによって好まれます。3. 段階的な価格設定により、お客様はニーズに合ったレベルを選択でき、使用量が制限を超えた場合は、次のレベルのより高い価格にアップグレードされます。通常、最初は無料枠があります。従量制料金は「従量制サービス」とも呼ばれ、電力会社から電気や水を購入する従量制サービス モデルに似ています。この価格モデルは、最初に SaaS および「サービスとしてのインフラストラクチャ」 (IaaS) のクラウド プロバイダーによって、前もってサブスクリプション料金を支払うことなく自然な方法でサービスの使用方法を検討できるようにすることで顧客を維持する方法として好まれました。**UBP 価格設定の利点は、価格設定モデルの透明性を通じて、顧客の使用コストをサプライヤーのリソース消費量に直接リンクすることが容易になることです。ユーザーにとっては比較的低コストで利用を開始できるため、導入抵抗が最小限に抑えられます。ベンダーにとって、同じアカウント内でより多くのユーザーが製品にアクセスできるようにすることで、より多くの新しいユースケースが生まれ、ユーザーのグループが社内または外部組織内の他の潜在的なユーザーとエクスペリエンスを共有することさえ奨励され、それによって対応可能な市場全体が拡大します（タム）。**短所:** この価格設定モデルは顧客のニーズの変化に依存しているため、サプライヤーが財務データを予測して持続可能な経常収益を得ることがより困難になる可能性があり、さらには企業の長期的な成長に悪影響を与える可能性があります。しかしデータによると、B2B SaaS 分野における UBP 価格設定の採用は過去 5 年間でほぼ 2 倍に増加しており、5 社のうち 3 社が何らかの形の UBP 戦略を採用しています。 ベンチャーキャピタルMenlo VenturesのパートナーであるNaomi Pilosof Ionita氏は、製品が新しいため、潜在的な顧客にその価値を証明するためにより迅速な戦略を使用する必要があることに加えて、人工知能スタートアップが顧客の従業員の効率を向上させることができれば、従業員の雇用が減れば、従来のサブスクリプション モデルでは AI 企業に収益をもたらすユーザー シートが減ることになります。上記のすべての理由により、AI スタートアップ企業は新しい価格モデルを試す意欲が高まります。同時に、企業顧客が従業員の解雇や支出の削減を増やし、ソフトウェア購入の決定に時間がかかるという現在のマクロ経済的課題の中で、従量制の価格設定は顧客の柔軟性を可能にするため、企業にとって採用しやすい可能性があります。時間の経過とともに支出を調整します。一部のアナリストは、UBP 価格設定の上昇と徐々に人気が高まっていることは、テクノロジー自体の開発特性と密接に関連していると指摘しました。• 自動化: ソフトウェアによる手動プロセスの自動化が進んでいます。製品が成功すればするほど、顧客が必要とするユーザー シートは少なくなり、ユーザー シートに基づく価格設定は自動化によって生成される価値に比例しません。• 人工知能: AI は自動化をさらに一歩進め、最終的にはチーム全体がタスクを継続的に実行する必要性を排除し、収益化が製品の人間ユーザーだけに結び付けられなくなります。• API: 急成長を遂げているソフトウェア会社の多くにとって、価値は UI (ユーザー インターフェイス) ではなく API (ソフトウェアが他のソフトウェアと直接通信できる機能) にあり、ユーザーはその場にいる必要はありません。値を参照してください。
AI アプリケーションの価格設定の新しいトレンド: 従量課金制!
出典 | ハード AI
多くのベンチャー キャピタル投資家は、AI スタートアップが従来のユーザーごとの課金 (または座席ベースの価格設定方法) に固執するのではなく、新しいビジネス モデル、つまり使用量ベースの価格設定 (使用量ベースの価格設定) を採用していることに気づきました。
たとえば、生成 AI スタートアップ Cresta は当初、ユーザーごとに料金を請求していました。同社は現在、AI ツールがコンタクト センターの従業員を支援するすべての会話に対して課金する方針に転換しました。
今年3月、顧客サービス会社インターコムはAIチャットボット「Fin」をリリースしたが、価格は解決できる顧客リクエストごとに99セントで、ユーザーごとに料金を請求する同社の中核顧客サービス製品とは異なる。
表現力豊かなコミュニケーションを研究する研究所兼 AI スタートアップの Hume AI は、AI 技術を利用してイントネーションや表情に基づいて人々の感情の変化を分析することを目指しており、分単位、コメント単位、単語量単位での課金も開始した。
公開情報によると、使用量ベースの価格設定 (UBP) (従量ベースの価格設定とも呼ばれます) は、顧客が製品の実際の使用量に基づいて支払うことを可能にするモデルであり、使用量の指標は顧客が製品からどのように利益を受けるかに対応しています。値を取得します。
現在、UBP 価格設定は「サービスとしてのソフトウェア」(SaaS) 分野でますます普及しており、サブスクリプションとユーザー シートに基づく従来の価格設定モデルに徐々に置き換えられています。
**UBPは、顧客が支払う価格と受け取った製品の価値を直接結び付けるため、この価格設定方法は「価値ベースの価格設定モデル（価値ベースの価格設定）の代名詞になる」と評価されています。 **
IVP (Institutional Venture Partners) のパートナーである Karthik Ramakrishnan 氏は、使用量ベースの価格設定モデルは、AI スタートアップ企業が製品の価格設定を実際に提供する価値とより密接に結び付けるのに役立ち、後者は顧客のために節約された時間と労力によって測定できると述べました。 。
しかし、従来の座席ごとの課金と比較すると、従量制の料金設定 (従量課金とも呼ばれます) では、より予測可能な収益源を生み出すパッケージに顧客を囲い込むことができない可能性があります。人工知能アプリケーションの開発者である同社は、UBP の価格設定に目を向けましたが、収益と粗利率の変動というジレンマに直面しました。
現在、使用量ベースの価格設定モデルには、次の 3 つの広範なカテゴリがあります。
従量制料金は「従量制サービス」とも呼ばれ、電力会社から電気や水を購入する従量制サービス モデルに似ています。この価格モデルは、最初に SaaS および「サービスとしてのインフラストラクチャ」 (IaaS) のクラウド プロバイダーによって、前もってサブスクリプション料金を支払うことなく自然な方法でサービスの使用方法を検討できるようにすることで顧客を維持する方法として好まれました。
**UBP 価格設定の利点は、価格設定モデルの透明性を通じて、顧客の使用コストをサプライヤーのリソース消費量に直接リンクすることが容易になることです。ユーザーにとっては比較的低コストで利用を開始できるため、導入抵抗が最小限に抑えられます。ベンダーにとって、同じアカウント内でより多くのユーザーが製品にアクセスできるようにすることで、より多くの新しいユースケースが生まれ、ユーザーのグループが社内または外部組織内の他の潜在的なユーザーとエクスペリエンスを共有することさえ奨励され、それによって対応可能な市場全体が拡大します（タム）。
短所: この価格設定モデルは顧客のニーズの変化に依存しているため、サプライヤーが財務データを予測して持続可能な経常収益を得ることがより困難になる可能性があり、さらには企業の長期的な成長に悪影響を与える可能性があります。しかしデータによると、B2B SaaS 分野における UBP 価格設定の採用は過去 5 年間でほぼ 2 倍に増加しており、5 社のうち 3 社が何らかの形の UBP 戦略を採用しています。
上記のすべての理由により、AI スタートアップ企業は新しい価格モデルを試す意欲が高まります。
同時に、企業顧客が従業員の解雇や支出の削減を増やし、ソフトウェア購入の決定に時間がかかるという現在のマクロ経済的課題の中で、従量制の価格設定は顧客の柔軟性を可能にするため、企業にとって採用しやすい可能性があります。時間の経過とともに支出を調整します。
一部のアナリストは、UBP 価格設定の上昇と徐々に人気が高まっていることは、テクノロジー自体の開発特性と密接に関連していると指摘しました。
• 自動化: ソフトウェアによる手動プロセスの自動化が進んでいます。製品が成功すればするほど、顧客が必要とするユーザー シートは少なくなり、ユーザー シートに基づく価格設定は自動化によって生成される価値に比例しません。
• 人工知能: AI は自動化をさらに一歩進め、最終的にはチーム全体がタスクを継続的に実行する必要性を排除し、収益化が製品の人間ユーザーだけに結び付けられなくなります。
• API: 急成長を遂げているソフトウェア会社の多くにとって、価値は UI (ユーザー インターフェイス) ではなく API (ソフトウェアが他のソフトウェアと直接通信できる機能) にあり、ユーザーはその場にいる必要はありません。値を参照してください。