Vertical AIの市場規模を測る方法

• ベンチャーキャピタルにおいて「小さな市場」と判断することは、偉大な企業への投資機会を逃す最も危険な誤りであり、過去データで市場を測る慣行は、特に破壊的イノベーションにおいて不適切
• AI時代は、Vertical市場において浸透率と契約規模（ACV）の両方を拡大できる新たな機会を生み出し、これまで存在しなかった世代を代表するビジネスを構築可能
• ライフサイエンス、不動産、自動車、保険、ホームサービスの5業界は、AI適合性が高く、100億ドルを超える既存ソフトウェア時価総額を持ち、50億ドル超のVertical AI企業を支える潜在力を持つ
• Vertical AIアプリの二重のROI（運用コスト削減と売上増加）は、導入初年度に1〜10倍の投資収益を生み出し、業界全体の技術採用を強制するポジティブなフィードバックループを形成
• サービス自動化による市場拡大（保険TPA 4,000億ドル、ライフサイエンスBPO/CRO 1,000億〜4,000億ドル規模）とプラットフォーム拡張戦略により、固定された顧客数にもかかわらず契約規模と浸透率を大幅に拡大可能

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なぜバーティカル市場は出遅れたのか

• 50億ドル以上のB2B SaaS企業のうち、約19%しかVertical市場に属しておらず、AI時代にはこの比率がさらに高まると予想される
• 水平型ソフトウェアが成功した理由
  • 以前の技術の波はデータベースを基盤に構築されており、データベースは構造化情報と半構造化情報を効果的に取り込めた
  • 大規模な水平機能を持つ企業は膨大なデータを整理・分析でき、ROIが高く、解くべき問題の規模も大きかった
• Vertical市場の特性
  • 分散している: 大企業のようなデータ規模を持たない小規模ビジネス
  • データが複雑: 法務や医療のような大規模Vertical市場は複雑なデータを持ち、データベースでは効果的に捉えられなかった。Salesforce、Workday、ServiceNowを生み出した整然とした営業、人事、ITデータセットと対比される
• その結果、医療や法務のような業界では、業界全体の規模に比べてソフトウェア浸透率が限定的で、契約価値も小さかった
• 以前の技術の波が構造化データベースを基盤としていたのに対し、今回の技術の波は非構造化ワークフローを基盤としており、小規模ビジネスやVertical市場はこのようなワークフローで満ちている

市場規模測定の出発点

• 2つの測定指標
  • 既存市場のソフトウェア価値創出: ある市場が歴史的に50億ドル超のソフトウェア企業を支えるのに十分な大きさだったかを測る
  • 業界ワークフローの音声・テキスト集約度（AI準備度の代理指標として使用）
• 50億ドル超のすべてのVertical B2Bソフトウェア企業を抽出し、Claudeを活用して業界の「AI準備度」を測定
• 医療および法務市場は価値創出のための最も明確な2市場だが、すでにAbridge、Harvey、OpenEvidenceのような数十億ドル規模の企業が存在
• AIコミュニティであまり議論されていないが、高いAI準備度と100億ドル超の既存ソフトウェア時価総額を持つ5つの市場

• ライフサイエンス (Life Sciences)

  • 歴史的な50億ドル超企業: Veeva（460億ドル）
  • AI準備度: 規制文書処理、臨床試験文書化、コンプライアンス報告、ベンダーとのコミュニケーションはいずれも、AI自動化に最適なテキスト集約型の管理ワークフロー
  • AIネイティブ事例: Bluenote、Collate

• 不動産 (Real Estate)

  • 歴史的な50億ドル超企業: RealPage（100億ドルで買収）、CoStar（350億ドル）、Zillow（170億ドル）
  • AI準備度: 契約、開示、テナントとのコミュニケーション、資産管理文書、賃貸処理は文書およびコミュニケーション集約型ワークフロー
  • AIネイティブ事例: EliseAI、HouseWhisper

• 自動車 (Automotive)

  • 歴史的な50億ドル超企業: CDK Global（70億ドル）、Cox Automotive（売上90億ドル超）、Reynolds and Reynolds（非上場）
  • AI準備度: サービス予約、部品発注、顧客コミュニケーション、ディーラー業務は音声・テキストワークフローが集約的
  • AIネイティブ事例: Mia、Toma

• 保険 (Insurance)

  • 歴史的な50億ドル超企業: Guidewire（時価総額210億ドル）、CCC Information Services（時価総額60億ドル）
  • AI準備度: 請求処理、アンダーライティング文書、顧客サービス通話はAI自動化に最適
  • AIネイティブ事例: Pace、Strala、Reserv

• ホームサービス (Home Services)

  • 歴史的な50億ドル超企業: ServiceTitan（90億ドル）
  • AI準備度: スケジューリング、顧客コミュニケーション、サービス文書化、現場運用は音声およびワークフロー集約型
  • AIネイティブ事例: Avoca、Netic、ProBook

Vertical AIアプリの二重のROI

• 最も成功しているAIアプリケーション企業に関する中核的な観察: 運用コスト削減と売上増加を同時に達成している
• これにより、Vertical AIアプリケーション導入初年度に1〜10倍のROIを創出
• Assort Healthの事例
  • AI音声エージェントを医療提供者やクリニックに販売
  • 医療業界における平均的なクリニックの**不在着信率は20〜40%**であり、Assortはこの数値をほぼ0%まで低下
  • すべての不在着信は、他のクリニックに電話してしまう潜在的新規顧客の損失（売上損失）を意味する
  • 大規模診療所はコールセンター費用として数十万〜数百万ドルを支出
  • Assortはインバウンドリードを最大20%増加させ、支出を数十万ドル削減可能
• ポジティブなフィードバックループ
  • ある企業が突然インバウンドリードを20%増加させれば、カテゴリ内のすべての企業がその技術を採用するよう強いられる（さもなければ遅れ続ける）
  • AIネイティブなヘルスマネジメント企業を、医療スケジューリングやコールセンターソフトウェアの公開比較対象と比べるのは意味がない
• 医療クリニックにとってのROIが非常に強力であるため、今後10年間で医療クリニックにおけるこの技術の浸透率は50〜90%以上になると予想
• コミュニティ銀行、保険会社、ホームサービス、自動車ディーラーのような音声集約型業界の音声AIスタートアップでも、この二重ROIのダイナミクスが観察される
• こうしたスタートアップの経済的価値創出 * 見込み顧客数を考慮すると、市場機会は表面的に見えるよりもはるかに大きく、数十億ドル規模と測定される
• Bill GurleyとAswath DamodaranによるUberの市場規模論争
  • Damodaranは誤った市場規模と誤った浸透率を前提にしていた
  • Gurleyが過去10年間にわたり、その両方で正しかったことが証明された
  • 以前のモバイルや現在のAIのような破壊的技術は、市場を幾何級数的に拡大できる力を持つ

市場拡大のためのサービス自動化

• Vertical AIの市場規模測定で考慮すべきもう1つの変数は、サービスまたは労働収益を取り込む機会
• AIが最も成功している分野はテキストおよび音声ベースのワークフロー自動化であり、多くのアウトソーシングサービスがこれに該当する
  • 低付加価値の日常労働であり、AI自動化に適している
• Vertical市場において、AIが今後10年間で取り込める、ほとんど想像しがたいほど大きなサービス支出の例
  • 保険の第三者管理者（TPA）支出: 年間4,000億ドル超
  • ライフサイエンスのBPO/CRO支出: 年間1,000億〜4,000億ドル超と推定
• サービス支出とソフトウェア支出の間のギャップ
  • Veevaは最大のライフサイエンス向けソフトウェア提供企業であり、約30億ドルの売上を生み出している
  • GuidewireとCCCは2大保険ソフトウェア提供企業で、年間売上は合計約22億ドル
  • これらは優れたビジネスだが、アウトソーシング労働の機会より100分の1の規模にすぎない
• 単に「保険ソフトウェア提供企業の公開比較対象」をググるだけでは、もはや今日では不十分
• AIがアウトソーシングサービス売上の意味ある比率を取り込めるかは不確かだが、この市場規模測定の利点は、AIがこの売上の意味ある一部を取り込めば、莫大な価値創出が実現すること

最高の企業はプラットフォームを通じて拡張する

• 最高の企業はプラットフォームを通じて契約規模を拡大する
• Toastの有名なVerticalソフトウェア事例
  • POSシステムを握ることで、レストラン経営者にとって最も重要なデータ（注文）を保有
  • 新たに自動化されたデータの周辺にある最も重要なワークフローの自動化へと拡張（注文管理システム、オンライン注文）
  • その後さらに拡張し、レストランの記録システムとなる（現在14万以上の拠点）
• 最高のVertical AI企業も同じことを行う
  • ワークフローを自動化し、特定顧客セットに対する最も重要なデータにアクセスする
  • そのデータを使って、データ周辺の重要なワークフローを自動化する
  • 今後10年間で機能を拡張し、最終的には顧客の記録システムを目指して競争する

要約: 固定された顧客セットにもかかわらず、契約規模と浸透率を拡大する3つの経路

• コスト削減と売上増加の二重ROIを提供し、断りにくい機会を創出
• 初期のくさびの後、新たに自動化されたデータでプラットフォーム拡張し、支出を増加
• サービス市場支出への浸透 - 保険、ライフサイエンス、医療、法務などの業界で数千億ドル規模で測定される
• これらの拡張経路により、50億ドル超企業が存在する新しい市場と、50億ドル超で評価されるAI企業がより多く生まれる既存市場が観測されると予想

結論

• Vertical AIには課題も存在する
  • 現実的な評価は投資家と創業者の双方にとって依然として重要
  • このROIの限界価値を守るのは容易ではなく、特に競争が激しい
  • 多くの市場では、最短時間で最も多くの顧客のスイッチングコストを獲得できる者にとっての陣取り合戦の瞬間がある
• しかし、企業の価値は顧客に提供できる価値の派生物であり、このような価値創出は見たことがない
• こうした一見「小さな市場」の1つで会社を築いているなら、他の人々が見逃した機会を見ることができる