- 「薄くて一時的」 vs. 「大きいが弱い」 vs. 「小さいが強い」
Thin and ephemeral（薄くて一時的）
- GenAI/LLMベースのスタートアップのアイデアの大半はこのカテゴリに属する
- 他社APIであるLLMへのプロンプトだけで、非常に狭いビジネス上の問題（一般に水平的なもの）を解決しようとする試みが特徴
- 多くの人はこれをLLMの「薄いラッパー」と呼び、独自技術（またはソフトウェア）が実際には含まれていないため「薄い」
- たとえ何らかの価値を生み出していても、あまりに簡単に引き裂かれ、次善策に置き換えられるため一時的である
- より優れた、あるいはより安価な競合が現れたり
- より広範なアプリケーションプラットフォームの機能になってしまったり
- 簡単に使えるツールを使って自社開発した同等機能の独自版などに置き換え可能だったりする
- GenAI/LLMパラダイムはオンボーディングの摩擦と粘着性が低い（簡単に始められ、簡単に置き換えられる）
- ほとんどの場合、このような「薄い」企業の創業者は会社の防御力を明確に説明できない
- というのも、その会社は全面的に、自分たちが所有していないデータと、自分たちが理解していないインフラの（隠れた）計算フレームワークの上に構築されているからだ
- これは1〜2社の顧客からすばやく収益を得る方法にはなり得るが、多くの場合、持続可能なビジネスには見えない
Big and weak（大きいが弱い）
- 知的にははるかに興味深い。魅力的でもある
- アイデアは大きいが、大きすぎてすべてが融合しており、差別化が難しい
- つまり、彼らは皆、同じ会社の少し違うバージョンにすぎない
- 「あらゆる知識を整理する」から「あらゆるアプリケーションと連動・統合する」まで幅はあるが、結局は同じアイデアへと収束する
- 創業者は、あらゆる企業の情報ソース（メール、ログ、コード、設定、Salesforceなど）を収集し、あらゆるユーザー（ビジネス担当者、開発者、その間にいるあらゆる人）が、単純な質問（ChatGPT）から本格的なアプリケーション生成（GitHub Copilot）までできるようになると、野心的に構想している
- この種のアイデアはあまりにも一般的で、結局みながこれを作るために競争することになる
- そうなると、なぜ自分たちのチームがこの競争に勝てる立場にあるのか、そして決定的にどのように競争に勝つのかについて、強力な主張が必要になる
- また、もしリードしているなら、どう防御するのかも語らなければならない。これは非常に難しく、私はまだ説得力のある事例を見たことがない
- つまり、大きなアイデアの多くは表現としては弱く、投資を受けにくい
Small and strong（小さいが強い）
- 非常にまれだが興味深い
- 明確なICP（Ideal Customer Profile）があり、創業者が専門知識を持つバーティカルに焦点を当てているため「小さい」
- つまり、TAM（Total Addressable Market）は限定されており（大きいが無限ではない）、製品の範囲も限定されている
- すべての機能を提供するのではなく、いくつかの非常に特定の作業を非常にうまく実行することを約束する
- こうしたスタートアップは「強い」
- データおよびAIレイヤーの上に、非常に強力なアプリケーション機能レイヤーを持つ傾向があり、ときには独自のプロプライエタリデータを生成することさえあるからだ
- ドメイン専門知識を備えているため、経験の浅いチームでは考案できない形で、LLMの入力と出力に対する参入障壁を作ることができる
- このようなチームの戦略的な深みは、市場投入オペレーションにまで及ぶことが多く、ときには特定の業界を攻略する方法を知る関係者や専門チームメンバーを抱えていることもある
- 要するに、こうした企業の垂直性（Verticality）は、製品の明確さと事業防御力の中核的な源泉である
- このような企業はAIやLLMの機能を活用しているが、それらはより深く堅牢なアプリケーションを支える単なるビルディングブロックにすぎない
- こうした企業は現実のビジネス課題の解決に集中しており、投資家にとって魅力的である
- 古典的なベンチャーの観点で見れば、彼らはまったく「小さく」はない。市場は非常に大きくなり得る
- しかし、彼らは常に万人にとっての万能な存在になろうとはしないため、AIを前面に押し出す同業他社に比べると相対的に小さく見える
- LLMは、創業者がすべての人のためのすべてを同時に構築できるという幻想に陥ることを許してしまい、ある意味ではそれも可能だ
- しかし、このような「大きい」製品ビジョンは、結局は粗雑な製品に終わり、ビジネスはさらに弱くなる可能性が高い
2件のコメント
AIに限らず、ITトレンドに便乗したサービスや事業アイデアが出てくるときに、流されないためのよい視点だと思いますね。
独自の専有データを生成したりもする => 独自の専有データを生成したりもする？