A.I+SaaS:4つのモデルとスタートする時の注意点

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今さまざまな業界で、A.Iブームが到来しているのは言うまでもない。今回は、米大手VCのGreylock PartnersのSarah Guoが先日発表した、「A.I+SaaS」に関するプレゼン について、そしてA.Iスタートアップを立ち上げる時に考えるべきポイントについて書いていこうと思う。

「A.I+SaaS」4つのモデル
Sarah Guoのプレゼンによると、「A.I+SaaS」には主に4つのモデルがある:

1. 新しい情報を提供(提案)する
データを収集し機械学習を活用して、事業に必要な新しい情報を提供する。

例として:
Rhumbix – 建設現場の様々の情報(労働者のシフト、工材の受注発注等)を収集、解析し、生産性を上げる方法等を提案する。
Medallia – アンケートデータや電話のログ、購入データなどを解析し、顧客満足度とロイヤリティーの向上を提案する。
Orbital Insight – サテライトイメージを分析し、店舗へのトラフィック、国の経済成長率、原油在庫量等の情報を提供する。

2. ルールの置き換え
機械学習を活用し、より優れた発見や判別ルールを作る。

例として:
Cylance – マルウェアやサイバー攻撃を機械学習を活用して判別する。
Prosper – ローンの与信を機械学習を活用し判別する。
Clover – 病気の発症を早期に防ぐ、優れた健康保険。

3. アイアンマンスーツ
人のアウトプットを増幅する支援型A.I。

例として:
Inbox by Google – 返信メールの内容を予測し、より効率よくメール処理ができるようにする。
Awakens Network -サイバー攻撃に対応するオペレーションチームに対し、最適な対応方法を提示する。

4. 人のリプレイス
人が行うタスクを完全にリプレイスするA.I。

例として:
Clara – スケジューリング業務の置き換え。
AiCure – 適正な薬を摂取しているかを確認するタスクを画像認識で行う。

A.Iはプラットフォームではない

Sarahのプレゼンの中で「A.Iはプラットフォームではなく、差別化のための1つの要素にすぎない」という言葉があった。有能なA.Iを作っても、スタートアップが持つ全ての問題が解決されるわけではない。以下は、特に注意すべきポイントだ:

マーケット戦略が必要
A.Iスタートアップと話すときによく感じるのが、顧客獲得方法やポジショニングを含めたマーケット戦略が詳細に考え抜かれていないということ。先ほど述べたように、有能なA.Iを作っても勝手に人が集まるわけではない。戦略を立てて事業を遂行させるためには、他のSaaSスタートアップと同じくカスタマー・デベロップメント、プロダクトマーケットフィット、マーケティングやセールスオペレーションが必須だ。

残りの20%をA.Iで埋める必要があるか
A.Iスタートアップも、”LEAN” であるべきだ。できるだけ早い段階で、ユーザー検証とプロダクトマーケットフィットを確認する必要がある。
A.I.の完成度が100%だとしても、プロダクトマーケットフィットが100%達成できるわけではない。とすると、A.Iの精度が80%のときに、残りの20%を埋めるための研究と開発を半年以上続けるよりも、精度80%の段階でもMVP(実用最小限のサービスやプロダクト)を提供する方法を考えて、早めにプロダクトマーケットフィットの検証をすべきだ。
MVPを提供するときは、A.Iと人を組み合わせたソリューションとなることが多い。実例としては、パーソナルアシスタントA.iの「x.ai」が挙げられる。「x.ai」は、ベータローンチの段階で、A.I+人力でソリューションを提供して機械学習させている。

アルゴ勝負じゃなくデータ勝負
アルゴリズムよりも重要なのは、独自のデータ取得の手段。優良なアルゴリズムは徐々にオープンソース化されている。となると、差別化と参入障壁を生み出すのは、「データ」になる。他社よりもデータの量と質で勝る分野やポジショニングを狙っていく必要がある。

以上が「A.I+SaaS」の機会と立ち上げにあたっての注意点。これはあくまでも機械学習を取り入れたSaaSスタートアップについて述べている。A.Iに関連する技術が飛躍的なスピードで改善されているいま、もしかするとA.Iスタートアップの立ち上げ方についても近い将来大きな変革期を迎えるかもしれない。

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