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始めるを応援するポッドキャスト、START FM、おはようございます。起業課でラジオパーソナリティの関口舞です。連続起業課で、アメリカに拠点を置くテイラー代表の柴田陽さんと、起業や独立を考えている方に役に立つ情報を楽しく語っていきます。陽さん、おはようございます。
起業テーマとか、事業領域とか、そういったことについてたびたび取り上げている、ポッドキャストですけれども、実際のところ、今年2025年、何が来るんでしょうか。
すごい難しいですよね、今。わかんないですという答えになるんですけど。
そうなんですよ、みんな困ってますよね。
大きな流れとして、B2Cインターネットサービス、コンシューマーインターネットは、2016年ぐらいにピークをつけた後、VCからの投資したいジャンルとしての比率みたいなのがどんどん下がっていってるんですよね、統計上は。
例えばこれ、シーコンバレーバンクの出しているデータで言うと、2016年はトップ100VCのうち34%のVCがコンシューマーインターネットに投資したいって言ってたのに、2024年になると6%まで下がってる。
めちゃくちゃ下がってる。
劇的に下がってしまっている。確かにTikTokとかを除けば、あんまり新しいコンシューマーインターネットが出てきてないし、その少ない人も自家創学ベースで言うと。
一方でサースみたいなのも正直一と段落している感じはありますよね、飽和しているというか。
そうですよね。
これも多分2020年代前半にピークをつけて、COVIDぐらいがマックスになって、そこからある意味ね、あらゆるカテゴリーにあらゆるサースが出てて、これ以上あんのみたいな。
そうですよね。
その中でね、当然AIっていうNext Big Waveがあるわけなんですけど、これはこれでクリアに企業化として、どういうアプリケーションをAIで作ったらどうでかくなるのかっていうのは誰も見えないみたいな状況になっていて、
モデルを作るっていうのは一つの回としてあったんですけど、それもまあいわゆるコモディティ化というか、少数化戦みたいな状況になりそうな感じもあるので、そのゲームに簡単に参加するわけにもいかないし、
アプリケーションのレイヤーは何でしょうね、UGOの竹の子のごとく死ぬほど出てきてるじゃないですか。
そうなんですよね。
で、実際本当にサステイナブルな競争優位性を作れるのかっていうのがちょっとわかりにくい状況になってるので、その流れに乗ることが最適な行動なのかわかんないって思ってる企業家の方多いと思うんですよね。
そうなんですよね。サースも高圧してるし、C向けも投資がガクンと減り、そしてAIもちょっと予測不能ということで、一体どうしたらいいんだという状況。
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こういう時に主に起こるのはやっぱりそのよりディープテック系にまずは広がっていくっていう流れがやっぱりよくありますよね。
宇宙とか、電力系のスタートアップ、電池とか発電とか、エネルギー系のやつだったり、バイオ系のやつだったりっていう、いわゆるディープテック系のところにある種消去法的に流れていくみたいな。
これ多分2016年、2017年ぐらいのサースモデルの再生期を迎える直前のアメリカの状況も似たような状況があったかなと思うんですけど、バツバツテックみたいな言葉がめちゃくちゃ爆発した時期があったと思うんですけど、
今でこそヘルステックとかフィンテックとかってあれになってますけど、当時そういう言葉が単語がたくさん生成されて、あらゆる何でも語尾にテックって付ければお金集まるみたいな状況になって、その中でもフィンテックとかはちゃんとジャンルとして成立したけど、たくさん成立しなかったジャンルもたくさんあるので、そういうふうになりますよね、行き場を失うと。
さあ、そんな状況ですけれども、こういったお便りもリスナーさんから届いております。
AIエージェントが普及すると、サースはディスラプトされるのではないかといった話を聞きますが、サーススタートアップがAIスタートアップに負けない方法はあると思いますか?また、ノーコードツールを展開するテイラーにとってAIは脅威ではありませんか?とのことです。
質問ありがとうございます。
ありがとうございます。
AIエージェントが普及すると、サースはディスラプトされるのではないか。
これも多くの人たちの関心事だと思うんですが、まだわからないですよね。
AIエージェントというコンセプトはあるし、比較的バリッドなコンセプトだと思うんですけど、まだやっぱりそれの実装という意味で成熟しきってないと思うんですよね。
そんなに本当に実用的なAIエージェントみたいなものが使われている現場っていうのはまだ見たことがなくて、もちろん一部のアプリケーションでというのはあるし、
例えばよくこれで登場する例で、フィンテックのスカンディナビアの会社ですけど、いわゆるカスタマーサポートをセールスフォースを捨ててサービスクラウドを使うのをやめて、自分たちで作ったAIベースのソフトウェアでやったらめちゃくちゃカスタマーサポートのコストが下がりました。
それが結構一番よく使われる例なんですけど、そういう特定のアプリケーションに対して特定の企業が特定のソフトウェアを開発して、それに最適化する形で成功したっていう例はパラパラ出てきてるけれども、いわゆる汎用的にこれの質問者さんの毎度は置いといて、一般に新聞とかで書かれているように、
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AIエージェントというジャンルの何かがあって、それを会社に解き放つと何か人の仕事を盛り盛り肩代わりしてくれるみたいな感じのことは起きてない。僕は少なくともデモ以上のものは見たことがないので、まだわからないっていう話になりますよね。
そうですね。
そういうコンサルタントがワチャワチャ来て、ちょっとブラックボックス化して300億円かかりますみたいな感じで、しょうもないソフトウェアを作って立ち去っていくみたいな、そういう依存、共依存の関係性ですかね。これら辺が一番リスラップとされるんじゃないのみたいなことを言ってますね。
サースの前にというか。確かに一理あって、彼の立場はコロコロ変わるので、そんなに彼の言うことを信用してはないんですけれども、物事の見方としては、もしサースっていうのが優れたUX、人間が使う美しいグラフィカルユーザーインターフェースというものを差別化の中心に置いていたとする場合、
AIにとってみると別に画面の美しさとかっていうのは全然大事じゃなくて、むしろそのAPIファーストであることっていうのがAIにとってみると大事で、それらをいくつかのプロダクトをオーケストレーションっていうんですかね。
人間がコピペとか連携してたのを、AIがそこを肩代わりしてワークフローを自動化してくれるっていうようなところに進んでいくのであれば、コンサルタントみたいなのがやってた仕事っていうのってだいぶ省力化されて、そんなにパワポイントの資料が山盛りいるとかっていう世界じゃなくなるよね。
いわゆるグルーコードっていうか、AとBシステムを張り合わせるために膨大なシステムアドオンを作らなきゃいけないみたいな世界っていうのがいらなくなるのではないかということで前提の下でこういうことを言ってるというふうに解釈してるんですけど、そういうふうになっていくのは間違いないかなというふうに思っています。
ショピファイとか一番APIファーストのプロダクトっていう意味でいいんですけど、もしショピファイのプロダクトドキュメント読んだことない方はぜひプロダクト触ってる方だったら見た方が勉強になるかなと思うんですけど、全ての機能、機能の100%をAPIで提供していて、画面は同じそのAPIを内部的にも同じAPIで使ってやっているので、画面でできることは全てのAPI経由でできるっていう構成になっていて、
そうするとそこは画面なくてもAIがそのままAPIリクエストを送ればいいんじゃないのっていう感じになって、こういった形のソフトウェアが求められるようになるっていうのは一気一つAIが普及する中でSaaSに与える影響という意味ではあるかなと思っていて、
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この観点から見るとSaaSって一口で言ってもAPIファーストなプロダクトとクラウドで提供されているけど、APIを外部に公開するようなアーキテクチャになってないSaaSソフトウェアっていうのが実は両方存在、混在していて、その中におけるそこが一つの競争軸になっていく可能性っていうのはあるかなというふうに思いますね。
そこがディスラプトされる、ソフトウェアインダストリアルコンプレックスがディスラプトされるっていうのを聞くと、そこにいろんなソリューションが別のがどんどん出てくるのかなとか思うんですけど。
そうですね。小さい部品みたいなものを組み合わせていくことによって大きなユースケースを実現していくという考え方。ガートナーとかが定義する用語だとコンポーザブルビジネスとかコンポーザビリティって呼ばれる考え方。
コンポーズするっていうのは作曲するとか変算するっていう意味ですけど、そういうイメージで言うとレゴブロックを組み立てるみたいな、そういう形でできるだけブラックボック化しないようにするのと、あと部品自体は外から上達してくるっていうか。
わかりやすいやついってストライプとかね、なんかその2DOとかはみんな使ってるAPIで部品って感じがするAPIだと思うんですけど。
そうですね。
簡単に言うとあんまり最近はストライプでEメール送られてきてクリックするとストライプの画面でそこにクレジットカード入れると決済できるっていうストライプ自身が製品になってるようなラインナップも彼ら提供してるけど、
元々は裏側にJavaScriptのコードを2行書いておくと、そこで決済のボタンが登場してクリックするとクレジットカード決済ができますよみたいなソリューションじゃないですか。
そういう形のプロダクト、SaaSにせよPaaSにせよというのは何かでどんどん出てくるんじゃないかなというふうに思っています。
だからそれはSaaSがディスラプトされるかどうかということは、そういったAIにとってもAIフレンドリーなアーキテクチャを持っているSaaSはむしろ加速する可能性があるし、そうじゃないとこれ人間しか使えないんだったらちょっと使えなくないみたいなっていう風になる可能性は全然あると思います。
完全にリレーショナルデータベースがいらなくなるっていう世界が来るまでにはまだまだ時間がかかるんじゃないかなというふうに個人的には思っています。
AIの今のLLOみたいなものが延長線上に、論理的に言えばそこに足し算とかできるわけなんで、彼らが進化して自分の頭の中にそのデータベースを構築をしてそこに入れてしまえば全て、そもそもデータベースってもの自体がいらなくなるっていうシナリオって論理的には考え得ると思うんですけど、そこまでは10年とかのスパンでいかないんじゃないかなというふうには思っています。
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そうすると完全にいらなくなるってわけにはいかなくなると思いますね。つまり完全にプレディクタブルなモデルだけで人の給与計算するときに確率論的な給与計算でいいのかっていうとそんなわけにはいかないと思うので。
今月なんで給与振り込み金額少ないんですかって言ってます。確率論的には合ってるんで大丈夫ですっていうのは、今の人類だとそれついていけないと思うんで。平均したら一緒ですみたいなのってややおかしいでしょみたいになると思うんですよね。だからそこまではいかないかなと思うので、
そういう意味で言うとSaaSをデータベースの上にビジネスロジックくっつけて画面をつけたものっていうふうに捉えるとそれが完全にいらなくなるかっていうとそういうわけにはそういうことが起きないかなというふうには思っています。少なくとも私は。
それに加えてこの質問者さんがくれてる質問で、ノーコードツールを展開するテイラーにとってAIは脅威ではありませんかということですけれども、そもそもノーコードではないって話。
そうですね。まゆさんありがとうございます。ノーコードではなくてローコードというジャンルの製品がテイラーのプラットフォームになっていて、要するに設定ファイルみたいなのを書くとそれをもとに動作するプログラムを自動で生成するっていうタイプのプラットフォームで。
それはすごいLLMと相性が良くて、LLMって結局テキストを出力する機械なのでこういうことがしたいんでこういうことができるテキストを出力してくださいって言うとプログラムを書かなくてもごちゃっとシステムが出てくると。
比較的もちろんそれってじゃあPythonで書いてくださいって言ってもできると思うけど、それだとPythonを理解してないと使えないのでローコードで書いてくれた方が家族性があるし、作り方自体も。
あと基本テイラーのやつって宣言的な技術なのでよりLLMと相性が良いというか、なので結構当社の中でもアプリケーションを作るのに手書きするんじゃなくてAIで書くということが実際できていて。
先ほどのソフトウェアインダストリアコンプレックスがいらなくなるよねみたいな話も一部これに近いというか、要件収集分析もAIができるし、それをもとに仕様書を書くのもAIができるし、仕様書というかローコードの設定そのものが仕様書になっているので、
よくよく考えると人いらないよねっていう世界っていうのはかなり近いところまで来てるんじゃないかなというふうには思ってます。
そういう意味では脅威ではないですかってことですけど、脅威というよりもむしろだいぶプラスというか。
そうですね。
そんなわけでこんな状況ですけれども、結論どうしたらいいんでしょうか。今我々。
ゼロから始めるとして。
という人はですね。
やっぱりAI周辺であることは一つは間違いないと思うんで、ただ今の例えば画像を作成するAIとかって死ぬほどあるじゃないですか。
いっぱいありますね。
それこそジャンル特化型で、ちょうどさっき話してたファウンダーは不動産物件写真の家具とかを消したり、あるいは何もない写真に家具を付けたりみたいな。
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アメリカの会社なんですけど売り上げは100%日本だって言ってました。
え、そうなんですね。
よくわかんないけど。
日本のスーモのサイトとかの写真にめっちゃ使われてる。
そうなの?でも確かにそれはそうですよね。
で、これめっちゃおいしそうじゃん。俺作ろうと思ってさ、よう挑んで作って、作れちゃうんじゃないですか。
結構そこなんですよね。参入障壁がねちょっと。
ゆるゆるで。
そこですよね。
だから、いわゆるモートの作り方がちょっとルールが変わる感じがしますよね。
もともとモートってなんだろう。モートっていうのは参入障壁というか、なんで、模倣されないかどうかみたいな話で。
もともとソフトウェアなんてそんなにたくさん模倣されない理由ってあんまりないんですけど。
一応5つあると言われててもともとね。
誰がこれ言ったんだろう。マイケルポーターさんかな。
ウォレンバヘッドだよ。
非常に低いコストで生産できる。あるいはスイッチンコストが高い。ネットワーク効果がある。
インタンジブルアセットって書いてあるけど、要するにブランドがある。
で、あとは地域独占みたいなやつがこうなのかな。鉄道会社の中で。
まだネットワーク効果はまだ残ってるけど、ローコストプロダクションとかの話で言うとやっぱりこれはね、特にAIで画像を作りますだったらさ、ほぼインフラは買ってこれるじゃん。
で、プロンプト書くじゃん。
で、ちょっとプロンプトをいろいろチューニングするじゃん。
で、それでおしまいだからさ。
その、参入コストが激低みたいな状況になっちゃってるから。
そうですよね。まっすぐ作れるからこそ他の人も作れるし、需要があったとしても結構ばらけちゃうんじゃないかっていう問題はありますし。
もう一つのモートの作り方としては、スイッチンコストを高めるっていうやり方があるんですけど。
今の自然言語のインターフェースだとそんなに自然言語でどんなプロンプトとしても比較的同じ安定した結果が返ってくるっていうのがむしろLLMのイノベーションなんで、言葉ってスイッチンコストすごい低いじゃないですか。
そうですよね。
だからそういう意味ではUI的なユーザーインターフェース的なスイッチンコストって作りづらくて、あとはそのデータスイッチンコストかかるようなデータの貯め方にするとかですけど。
ちょっと難しい。今までより難しくなっている感じがしますよね。スイッチンコストを高める工夫が。
そうですよね。
ここら辺もね、多分研究対象で、誰かが何かを見つけるはずなんで、そういうのを見つけたもん勝ちっていう説もありますよね。
だからその2つ開発しなきゃいけないのかな。
どの領域がいいか、不動産の写真をきれいにするっていう領域がまずいいっていうのを当てなきゃいけないし、
その後どうやってモートを作るかっていうゲームに勝たなきゃいけないっていう2段階になってて、
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もしかしたらあれですよね、その後者に関しては多分どのAIスタートアップでもやってるうちにこういうのってスイッチンコストになるなみたいなの見つけられるから、
AIスタートアップで働いてみるとより解像度が上がるんじゃないかなっていうふうに思いました。
そっかじゃあまずはAIスタートアップで働いて、参入障壁とかスイッチングコストの作り方を学ぶというか模索する。
そうですね、なんかシリアルはあるかもしれないですね。
先が不透明だからこそチャレンジする価値はすごい高いと思うんですよ、こういう時こそ。
つまり自分の答えが分かっていればチャレンジする価値ゼロになっちゃうんで、
そうですよね。
そうすると企業家にチャンスなくなっちゃうから、不透明であればあるほどチャレンジするということの価値は高くなるんで、
企業家に有利な状況ではあると思いますと大変だと思います。
確かにそう考えるとめっちゃ、そうですよね、でも分かってたら確かにもうチャンスない。
分かってたらゼロだから価値。
そうですよね。
で、あとはそうですね、あんまりこうなんていうかその購買意思決定者も分かってない状況なので、こういう時って。
ちょっと一旦BtoBソフトウェアを念頭に置いてますけど、
買う側もさ、AIって言われてるからちょっとチャレンジしてみたいぐらいのふんわりしたクライテリアで製品選定してるんで、
そこにやっぱ騙されると長期的に買ってなくなっちゃうから、やっぱり小さい領域でもいいから明確なROIが出る。
本当にビジネスインパクトがあるっていうことにフォーカスするっていうのはすごい大事だと思うし、
あと不確実性が高いからあんまりこう、これ誰だっけかな、ヤフーの川部さんかなんかが言ってたけど、
バンクショット、ビリヤードでさ弾付きでこう壁に当ててそっから弾に当ててそっから弾に当てて落とすみたいなこう、
ランク視聴もあるやつをバンクショットって言うんですけど、
ああいうその過程が何段階にもなってるやつ、このLLMでこういうことが流行ってその結果こういう問題が起こって、
それに大手企業はこういうことをしてくるけど、それで発生する需要としてこういうのがあるからこれをやるみたいな、
あまりにもいわゆるツルハシを作ろうとするがあまりめちゃくちゃ過程がたくさん積み重ねられているアイディアは、
不確実性が高いと当たらない可能性が飛躍的に上がっちゃうので、
あんまり小賢しいバンクショットみたいのはせず、比較的まっすぐ小さくてもいいからROIが出るやつをやる。
で、今すぐにそのアプリケーションが見つからなかったらAIスタートアップで働いて、
仮にアプリケーションが見つかったとて何が起こるの、どういう競争軸になるのっていうのの解像度を上げるっていうことをすると、
何かアクショナブルなネクストステップなのではないでしょうか。
めっちゃいいですね。めちゃめちゃ具体的だった。
なのでまずはわかんないという場合はAIスタートアップで働くということで皆さんチャレンジしてみてはいかがでしょうか。
ちょっとこの企業領域の話は定期的にお便りもたくさん来てますし、
何かまた思ったこととか思いついたことや変化などあれば頻繁に取り上げていけたらと思います。
ありがとうございます。
スタートFMではあなたからの質問やメッセージを募集しています。
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ポッドキャストの概要欄から送ってください。
そして最後まで聞いてくださったそこのあなた、チャンネル登録高評価よろしくお願いします。
今回も聞いてくださりありがとうございました。
ありがとうございました。
それでは素敵な一日をお過ごしください。
![[リスナー質問]スタートアップは生成AIをどう考えればいいか](https://image.listen.style/img/g_T7rR8wshVqrdy6hi3n8j8Ety7cCGO7DtDv6s3w0z8/resize:fill:80:80/aHR0cHM6Ly9kM3Qzb3pmdG1kbWgzaS5jbG91ZGZyb250Lm5ldC9zdGFnaW5nL3BvZGNhc3RfdXBsb2FkZWRfbm9sb2dvLzEyNDQ2NzI4LzEyNDQ2NzI4LTE3ODM5MjIyMDA2NzEtNThjYjNjNTBiYzBmZi5qcGc.avif)
