Yコンビネーター：特定分野のAIエージェント市場規模は、SaaSの10倍になると予測
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Yコンビネーター：特定分野のAIエージェント市場規模は、SaaSの10倍になると予測
SaaS業界の成功は、垂直分野におけるAIエージェントの台頭を裏付ける最良の証拠である。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察整理：絳燁， AIGC新知
文字：使用アリババ通義効率で要約、誤字脱字の指摘に感謝。
YC最新インタビュー『Vertical AI Agents Could Be 10X Bigger Than SaaS』において、YCのベテラン投資家Gary、Jared、Harj、Dianaの4名は、SaaS業界の発展経緯を出発点とし、多数の実例を交えながら、なぜ「垂直領域AIエージェント」が次の起業の波になるのかを深く分析した。
AIモデルが急速に進化し競い合う中、新たなビジネスモデルが登場しつつある。それが「垂直領域AIエージェント」だ。今号のLightconeでは、この垂直領域AIエージェントが既存のSaaS企業にどのような影響を与えるか、どのユースケースが最も意味を持つのか、そしてこのカテゴリーだけで3000億ドル規模の企業が生まれる可能性について考察する。
1. SaaS業界の成功は、垂直領域AIエージェント台頭の最良の証左
Jaredは、垂直領域AIエージェント市場の規模が極めて大きく、3000億ドルを超える時価総額を持つ企業が生まれると考える。
SaaS業界の成功こそが、垂直領域AIエージェントの台頭を裏付ける最良の証拠であると彼は述べる。SaaS（Software as a Service）モデルの登場はソフトウェア業界に革命をもたらした。かつて企業は高価なソフトウェアライセンスを購入し、インストールやメンテナンスに多大な時間と資源を費やしていた。しかしSaaSはソフトウェアをクラウド上にホストし、ユーザーはサブスクリプション料金を支払うだけで利用できるようになったことで、ソフトウェアの利用コストとハードルが劇的に低下した。
Jaredは、垂直領域AIエージェントという新興のB2Bソフトウェアが、その市場規模においてSaaSを上回る可能性があると考えている。 AIエージェントはSaaSのようにソフトウェアサービスを提供するだけでなく、AI技術によって作業を自動化し、さらに効率向上とコスト削減を実現できるからだ。
2. LLM技術が垂直領域AIエージェントの爆発的成長の基盤を築いた
LLM（大規模言語モデル）技術はソフトウェア開発に新たな可能性をもたらし、ソフトウェアと人的作業を融合することで、従来のSaaSソフトウェアや人間の作業を代替できるより強力な垂直領域AIエージェントを生み出すことができる。
LLM技術は人間の言語を理解・生成でき、チャットボット、文章自動生成、翻訳などのアプリケーションに活用される。
3. 大手企業がB2B SaaSを逃した理由とは？
大手企業がB2B SaaS市場を逃した主な理由は、この市場が極めて分散しており、各垂直領域ごとに深い専門知識と特定問題への注力が必要だからである。 大手企業は少数の巨大市場に集中する傾向があり、多くのニッチ分野にリソースを分散させることを好まない。
Gustoは給与管理に特化したSaaS企業であり、成功を収めたのは給与管理分野の細部や規制を深く理解していたからだ。
Googleのような巨大企業にとって、Gustoと同様の製品を開発するには、給与管理分野の知識を学び理解するために膨大な時間とリソースを投入する必要があり、費用対効果が見合わない。
4. AIエージェントは企業の人員構成にどう影響するか？
LLMアプリケーションはスタートアップの採用モデルを変える。将来、より少ない人数（たとえば1人企業）でも急速に成長することが可能になる。
過去、スタートアップは事業成長とともにチームを拡大してきたが、LLMにより業務の自動化が進み、人的リソースへの依存度が低下する。
AI面接の例として、Triplebyteはソフトウェアエンジニアの採用を行う企業で、AIが履歴書の自動スクリーニング、技術テスト、初期面接を代行することで、採用担当者の負担を大幅に軽減している。
5. 垂直領域AIエージェントの市場ポテンシャルはどれほどか？
垂直領域AIエージェントの市場規模はSaaSの10倍になると予測される。なぜなら、既存のSaaSソフトウェアだけでなく、大量の人間による作業も代替できるからだ。
従来のSaaSソフトウェアでも多くのワークフローには人的操作が必要だが、垂直領域AIエージェントはソフトウェアと人的作業を統合し、より高い効率と低いコストを実現する。
MomenticはAI技術を用いてQAテストを行う企業で、AIエージェントがテストケースの自動実行とテストレポートの生成を行い、従来のQAチームを完全に置き換えている。
6. 垂直領域AIエージェントの応用事例
4人のYCベテラン投資家は、複数の垂直領域AIエージェント企業の事例を挙げた。
Outset：アンケート・調査分野の改善。
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従来のアンケート・調査ソフトウェアでは、質問設計、データ収集、結果分析に人的作業が必要だった。
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OutsetのAIエージェントはこれらの作業を自動化し、ユーザーのフィードバックに基づいてリアルタイムで質問や回答を調整することで、調査の効率と正確性を向上させる。
Powerhelp：複雑なカスタマーサポートのワークフロー処理。
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従来のカスタマーサポートは電話対応、メール返信、問題解決に人的作業を要した。
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PowerhelpのAIエージェントはこれらの作業を自動化し、ユーザーの質問や履歴に基づいて個別化されたソリューションを提供することで、顧客満足度と効率を高める。
Salient：自動車ローンの債務回収の自動化。
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従来の回収業務は電話での連絡、借り手とのやり取り、結果記録に人的作業が必要だった。
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SalientのAIエージェントはこれらの作業を自動化し、借り手の状況や返済能力に応じて回収戦略を調整することで、回収効率と成功率を向上させる。
7. AI音声通話技術
AI音声通話技術は近年急速に進化しており、AI音声合成技術と自然言語処理技術の進歩により、債務回収、カスタマーサポート、マーケティングなどより複雑なシナリオでの利用が可能になっている。
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AI音声合成T2V技術：テキストを滑らかな音声に変換し、AIエージェントがまるで人間のようにユーザーと会話できるようにする。
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自然言語処理NLP技術：AIエージェントがユーザーの意図や感情を理解し、質問やフィードバックに応じて適切に返答できるようにする。
8. 自分に合ったAIエージェント起業分野を選ぶには？
Jaredは、AIエージェント企業を立ち上げたい起業家に対して、退屈で繰り返しの多い管理業務を探すよう勧めている。このような業務は人的リソースを大量に必要とし、AI技術によって容易に代替可能だからだ。
例えばSweet spot社は、政府契約の入札プロセスに大量の繰り返し作業があることに着目し、それらを自動化するAIエージェントを開発した。
インタビュー原文翻訳
オープニング
3ヶ月ごとに状況は少しずつ良くなっている。今我々は完全に垂直なAIエージェントについて語っている。それはチーム全体、部門全体、企業すらも置き換えるだろう。この進歩は私にとって依然として非常にわくわくするものだ。
基盤モデルはまさに「正の外部性」だ。かつて町にはOpenAIだけがいたが、最近のバッチでは状況が変わりつつある。
感謝すべきことだ。競争は非常に肥沃な市場エコシステムの土壌であり、消費者には選択肢が、起業家にはチャンスがある。これが私が暮らしたい世界だ。
『Lightcone』のもう一つのエピソードへようこそ。私は余凱傑（Gary）です。こちらはJared、Harge、Diana。我々は数千億ドル規模のスタートアップを資金調達してきた。当時はまだ1〜2人だった。今日、Jaredは熱狂的だ。彼は垂直AIエージェントについて語る。
垂直AIエージェントへの情熱
私は非常にわくわくしている。なぜなら、特にスタートアップの創業者、特に若い創業者が、垂直AIエージェントの規模の大きさを完全に理解していないからだ。これは新しいアイデアではない。すでに誰かが垂直AIエージェントについて語っており、我々も多くの企業に投資している。しかし世界はまだ、それがどれほど巨大になるかを認識していない。だからこそ、このカテゴリだけで3000億ドル以上の企業が生まれると私は信じるのだ。
私はSaaSとの類推を通じて説明しよう。多くの起業家、特に若い起業家が、自分が使う製品を通して起業界を見がちだということを、人々は理解していない。消費者として、あなたは多くのSaaSツールを使わない。なぜならそれらはほとんどが企業向けに作られているからだ。だからこそ、シリコンバレーが過去20年間で最も多く支援してきたのがSaaS企業だという基本的な事実を見落としている人が多いのだ。我々は本質的にSaaS企業を大量に生み出してきた。あの時期、リスク資本の40％以上がSaaS企業に投資され、20年間で300社以上のSaaSユニコーンが誕生した。これは他のどのカテゴリよりも多い。
ソフトウェアは素晴らしい。私はその歴史を振り返る。なぜなら技術の歴史が未来に影響を与えることを常に語りたいからだ。SaaS繁栄の真の触媒は何だったか。それはXML Httpリクエストを覚えているだろうか？正直、これがまさにその爆発の引き金だと私は論じるだろう。
Ajaxのようなものだ。2004年、ブラウザにJavaScript関数のXML httpリクエストが追加された。これによりWebブラウザ内でリッチインターネットアプリケーションを構築できるようになった。初めて、デスクトップアプリケーションのように見えるものをWebサイト上で作れるようになった。それによりGoogle MapsやGmailが生まれ、SaaS全体が構築された。本質的に鍵となった技術は、ソフトウェアがCDから取得してデスクトップにインストールするものから、Webサイトやスマートフォンを通じて利用するものに変わったことだ。
Paul Grahamは実際にこの系譜を共有している。彼はHttpリクエストを受け取り、それをUnixのプロンプトに接続できる最初の人物の一人だった。つまり、ウェブサイトを変更するために別個のコンピュータプログラムが必要ないことに気づいたのだ。ネットショップのようなものだ。昔風に言えばShopifyのようなものだ。
本質的に史上初のSaaSアプリケーションであり、Pgは1995年に事実上SaaSを発明した。ただ、最初のSaaSアプリケーションはあまり良くなかった。XML httpリクエストがなかったからだ。ボタンをクリックするたびにページ全体を再読み込みしなければならず、使いづらかった。だから2005年にXML Htpリクエストが登場して、ようやく流行したのだ。とにかく、このLLMの動きも非常に似ていると思う。まったく異なることが可能になる新しい計算パラダイムのようなものだ。2005年にクラウドとモバイルが本格的に始動したとき、「この新技術をどう使えばいいのか？」という大きな疑問があった。
従来のSaaSとLLMの類似点
価値はどこに蓄積されるのか？スタートアップにとっての良い機会はどこにあるのか？
私は創設された数十億ドル企業のリストを眺めながら、人々が取った道を3つのカテゴリーに分けられることに気づいた。第1のカテゴリーは、明らかに良いアイデアで、大衆向け消費製品になり得るものだ。文書、写真、メール、カレンダー、チャットなど、過去デスクトップで行っていたことが、ブラウザやモバイルに移行できるものだ。面白いことに、このカテゴリーではスタートアップの価値の100％が既存企業に流れていった。Google、Facebook、Amazonなどがこれらすべてのビジネスを支配している。
人々は忘れているが、GoogleドキュメントがマイクロソフトOfficeをオンライン化しようとした唯一の企業ではなかった。Officeをオンライン化しようとした企業は30社あり、全員がGoogleに敗れた。次に第2のカテゴリーがある。大衆向け消費者向けのアイデアだが、明らかではなく、誰も予測できなかったものだ。Uber、Instacart、DoorDash、Coinbase、AirBNBなど、まさに「左から来た」ようなものだ。XML httpリクエストとAirBNBの間に線を引いても、そのつながりは非常に不明瞭だ。そのため、既存企業はこうした分野での競争を試みることさえなく、気がついた時には手遅れだった。だからスタートアップがここに勝つことができた。
そして第3のカテゴリーがB2BのSaaS企業で、約300社ある。ロゴの数で言えば、第3カテゴリーで創設された数十億ドル企業は前2つよりも多い。これは構造的な理由がある。SaaSのように、各製品の各垂直領域でマイクロソフトのような企業が存在しないからだ。すべての企業が異なるため、これほど多くの企業が存在する。
Salesforceが最初の真のSaaS企業だったと思う。Mark BenioffがYCで講演したのを覚えている。彼は初期に人々がクラウドやSaaSで複雑なエンタープライズアプリケーションを構築できるとは信じなかったと語った。つまり認識の問題だったのだ。「君は箱入りソフトを買わないじゃないか。それと同じように、クラウド上のソフトは“真の”ソフトではない」と。
これを実現するのは非常に難しかった。なぜなら初期のWebアプリケーションはネット越しに酷かったからだ。Pgのように先見の明を持ち、「ブラウザはどんどん良くなり、最終的には優れたものになる」と理解する必要があった。
これは今日の状況とよく似ている。「お前はLLMやAIツールを使って複雑なエンタープライズアプリケーションを構築できない。幻覚を起こすし、完璧ではない。まるでおもちゃみたいだ」という声が聞こえる。これはまさに初期のSaaSの物語と同じだ。
だからolensとの類似点を考えるとき、同じことが起きるのを想像しやすい。大衆向けアプリケーションのように、明らかに巨大な機会があるカテゴリーがあるが、おそらく既存企業がこれらすべてを制するだろう。汎用AI音声アシスタントがあり、何でも頼める。それは確かに存在すべきものだが、すべての大手プレイヤーがその地位を争うだろう。
Appleはその分野で少し遅れている。なぜ先生、そんなに愚かなのか、まだ何の感知もない。
むしろ逆の立場もある。明らかに検索だが、Googleが検索で勝つかもしれないが、混乱は彼らに十分な競争をさせるだろう。
これはまさに革新者が直面する古典的なジレンマだ。UberやAirBNBについても反論できる。規制の観点から見れば、これらは非常に危険なことだった。もしGoogleなら、毎月確実に巨額の利益が入ってくる。なぜその金の壺を危険にさらして、恐ろしくなり、壊してしまうようなことをするのか？
これが既存企業がこうした製品を開発せず、大きくなってからも模倣しなかった主な理由だと思う。明らかに努力するだろう。GoogleはUの模倣版を出したことはない。AirBNBの模倣版も出したことがない。Travisの講演を聞いていて、非常に気になったことがある。Uberの最初の数年間、彼はとても怖かった。刑務所に長期間入るのではないかと。実際に彼は刑務所に入るリスクを冒して会社を築いていた。だから高給取りのGoogle幹部は決してこんなことはしない。
大手企業がB2B SaaS分野に進出しなかった理由
B2Bに大手企業が進出しなかった理由についてどう思う？多くのユースケースが非常に広範に分布しているからか？
良い質問だ。皆の意見を聞きたい。私の考えは、企業としてこれほど多くのことをするのは難しいということだ。各B2B SaaS企業は、自社のビジネス内で製品を運営する人間のように、特定の分野に非常に深く注力し、給与制度のように些細な問題にまで情熱を持って取り組む必要がある。なぜGoogleは競合的な給与管理ソフトを作らなかったのか？Googleには給与制度を本当に理解し、すべての馬鹿げた給与規則の細部に耐えられる人がいない。彼らにとっては価値がないのだ。非常に大きなカテゴリーに集中するほうが簡単なのだ。
B2B SaaSの世界では、ソフトウェアの分割と統合の議論がある。この議論は頻繁に起き、範囲が広がる。なぜOracle、SAP、NetSuiteのようなすべての垂直B2B SaaS製品が進化しているのか？ネットスイートはすべてを持っているようなものだ。これはSaaSやインターネットのように古いソフトウェア販売方法に移行したこととも関係しているかもしれない。
もう一度言うが、高価な箱入りソフトがあり、周囲には完全なエコシステムがある。何かカスタマイズが必要になると、インテグレーターが「給与機能のようなUAカスタマイズを構築できます」と言う。それに対してSalesforceはSaaSソリューションとして登場し、高価なエンタープライズインストールほど強力で複雑には見えなかった。しかし彼らはそれが可能であることを証明した。これはすべての扉を開けたようなものだ。あなたが言った通りのことを完全に実行する垂直SaaSソリューションだ。
また、多くの企業ソフトウェアの場合、OracleやNetSuiteのユーザーであれば、カバーする領域が多すぎるため、ユーザーエクスペリエンスは実際にかなり悪い。あらゆる分野のジャック・オブ・オール・トレーズになろうとするが、どの分野のマスターにもならない。最終的にキッチンシンクのような体験になる。だからB2Bの垂直SaaS企業を立ち上げるとき、10倍優れた体験とより楽しい体験を提供できる。消費者製品と企業ユーザーエクスペリエンスの間には明らかな違いがある。
ソフトウェアには3つの価格帯しかない。席あたり5ドル、500ドル、5000ドル。これは直接的に消費者、中小企業、または企業販売に対応している。遠古の時代はそうだったが、幸いにも新しいソフトウェアではその傾向が薄れてきている。しかし企業ソフトウェアはひどいソフトウェアだった。なぜならユーザーが購入していないからだ。フォーチュン1000の企業では、高給取りの幹部が7桁の契約のために宴を張っている。そして最終ユーザー（実際にソフトウェアを使う人）にとって最善ではないものを選ぶかもしれない。LMSではこれがどう変わるか見てみたい。
これまでに私たちが見たことの中で、中小企業や企業ソフトウェア企業がより顕著に示しているのは、すべてのソフトウェア企業、すべてのスタートアップが、収益規模が大きくなるにつれてある認識を持つことだ。雇用する人数はその規模に関係している。だからユニコーン企業を見ると、今のYCポートフォリオでも、年間1億～2億ドルの収益を上げる企業は珍しくない。彼らにはすでに約500～1000人の従業員がいる。私は非常に興味がある。1〜2ヶ月の企業にアドバイスを始めたとき、去年や2年前に与えたアドバイスとは少し違うと感じている。
過去なら、「組織の他のすべての部分で絶対に最も賢い人を見つけろ。顧客成功や営業など。一緒に働いたことがある人を探せ。彼が素晴らしくてわかっている人だ。そして彼のドアの前に座って、辞職して僕のために働くまで待て」と言ったかもしれない。彼にチームを築かせ、多くの人を雇わせるつもりだ。それでも正しいかもしれないが、私は少しずつ変化を感じている。メタ的な変化だ。特定の課題を本当に自動化できるLLMを理解する優れたソフトウェアエンジニアをもっと雇うべきかもしれない。それが成長のボトルネックになるからだ。これは微妙だが、スタートアップが事業を展開する方法に大きな変化をもたらすかもしれない。後期のマーケットフィットの段階だ。LLMシステムを構築し、コストを下げ、1000人を雇う必要がなくなる。我々はまさにこの革命の始まりにいると思う。
前のエピソードでも触れたが、従業員10人で運営されるユニコーン企業が出現するのは全く合理的だと語った。
彼らは評価とプロンプトを書いている。
あなたが言っていることは、LLM以前から始まっていた傾向のようなものだ。三字節を運営していたとき、マーケティングやユーザーアクイジションの構築が必要だった。特にBシリーズを調達した後は、伝統的な方法としてマーケティング責任者を雇い、マーケティングチームを構築し、販売・マーケティングの機械を稼働させるべきだった。
しかし私は実はYCの創業者マイクのような人と出会った。彼の会社は基本的にスマートフライパンを製造していた。奇妙に聞こえるが、彼はMITのエンジニアだった。スマートフライパンを売るには、有料広告やGoogle広告などについて非常に精通する必要があった。彼はエンジニアの思考法を取り入れ、マーケティング担当にMITのエンジニアがいれば、これまで話したどのマーケティング候補よりも優れていることに気づいた。彼は私たちの規模を拡大し、マーケティングや各種キャンペーンに月100万ドル程度を費やすまでにした。
三字節の偉大なマーケティングでは、Caltrain駅の占拠、在宅勤務の促進など、高品質なものができた。彼がマーケターではないことがわかる。
あの人はすべてマイクだった。当時人々が「三字節は何人いる？」と聞くと、「50人くらいだが、数百人いるように感じる」と答えていた。私は思っていた。非常に賢いエンジニアに同様のタスクを任せれば、彼らは必ず方法を見出し、てこを見つける。今やLLMのように、純粋なソフトウェアのてこを越えることができる。
さて、これが300の垂直AIエージェントユニコーンに対する私のスピーチだ。実際に評価されたすべてのユニコーン企業について、垂直AIユニコーンの同等物を想像できる。新しい宇宙では、これらのSaaSユニコーンのほとんどと、同じものを製造する箱入りソフトウェア企業があり、SaaS企業に破壊された。同じことが再び起きることを簡単に想像できる。現在、基本的にすべてのSaaS企業は、誰かが使うソフトウェアを構築している。垂直AIの同等物は、単にソフトウェアに製品内の人物を加えるだけだ。
企業が今まさに何を好むか、何を必要とするエージェントかを本当に確信していないという不確実性がある。特別な経験を持つ創業者、Facebookの最高運営責任者Bret Taylorが創業した会社からのアプローチを見たことがある。詳細は知らないが、企業がこれらのAIエージェントを展開する際のカスタマイズを重視し、「ねえ、これで特定の作業ができるエージェントがあるよ」というアプローチとは異なる。
Vector Chefという私の会社でも見た。約1年前に資金調達した。2人の非常に賢いハーバードのコンピュータサイエンティストで、企業がコード不要やSDKを使って内部のLLM駆動エージェントを簡単に構築できるプラットフォームを構築しようとしていた。しかし企業はしばしば、これらを使って何をしたいかわからない。だから持ち帰って考える。箱入りソフトウェアの世界のように、一部のベンダーが単に人々にソフトウェアを使うよう説得することから始まるのか？「何でもできるよ」と言い、徐々に複雑化・高解像度化し、多くの垂直SaaSプレーヤーが登場するのか？LLDsでも同じ時期を経験した。初期の勝者は、LLDで何かをするのを簡単にしてくれる汎用的なものかもしれない。その後、垂直エージェントが時間とともに参入する。あるいは、垂直エージェントが初日から飛躍すると考える理由はあるか？
面白い。なぜならSaaSの歴史を考えると、初期（2005〜2010年）は主にメール、チャット、地図などの消費者アプリケーションだった。人々は自分自身でこれらのツールを使うことに慣れていた。同じ人が従業員であり消費者でもあるため、企業へのSaaSツール販売が容易になった。
答えは、これは単なるソフトウェアの継続であり、LLMが汎用目的に戻る必要はないということだ。企業が訓練済みのすべてのことをする企業LLMプラットフォーム。ポイントソリューションや垂直ソリューションの価値は、ユーザーエクスペリエンスにおいてそれほど変わらない。これらはますます強力になるだけだ。企業が十分な力を築き、スタートアップや垂直ソリューションが従来の広範なプラットフォームよりも優れていると信じるなら、今日から優れた垂直AIエージェントソリューションを提供するスタートアップに賭けるだろう。我々はすでにその兆しを見ており、これらの垂直AIエージェント企業が得ている牽引力は、これまで見た中で最も速い。
我々はまだゲームの初期段階にある。すべてのソフトウェアは非常に垂直から始まる。業界が実際に成熟するにつれ、私が先ほどの質問に答えたように、誰もが特定のポイントソリューションを作っている。ある時点で水平方向に進む必要がある。営業やマーケティングに猛烈に支出している。市場の100％、あるいは大多数に到達した後、成長を続ける唯一の方法は、単一のポイントソリューションだけでなく、共通のことをすることだ。
垂直AIエージェントがSaaSよりもさらに大きい可能性があるもう一つの大胆な理由は、SaaSでも運用チームや人員が必要で、すべてのワークフローを完了しなければならないことだ。承認ワークフロー、データ入力など。ここで主張されているのは、すべてのSaaSソフトウェアを置き換えるだけでなく、多くの給与支出も食い込むということだ。多くの企業の支出の大部分は依然として人件費であり、ソフトウェアは小さい。
正確に言えば、彼らはソフトウェアよりも人件費にずっと多くのお金を費やしている。
そのため、これらの小さな企業はより効率的であり、ランダムなデータ入力、承認、ソフトウェアのクリックに必要な人的リソースが少ない。
同意する。垂直同等物は、破壊しているSaaS企業の10倍の規模になる可能性が高い。
二通りの状況がある。垂直ポイントソリューションが十分に大きく、スープ呼吸のようなことをする必要がないかもしれない。これは良いシナリオかもしれない。
AIエージェントの垂直領域応用例
例を挙げようか？我々は多くの垂直領域AIエージェント企業と協力してきた。現場からの報告が実際にどのように進んでいるか。
例がある。Aaron Cannonが協力しているYC企業stray'は、LLSを調査・品質分野に持ち込んでいる。Qualtricsは推理機能を持つ最適な大規模言語モデルを実際に構築するとは思えない。
調査の面白い点は、実際には誰のために行われるのか？製品を運営する人向けだ。マーケティングチームにとって、顧客が本当に何を望んでいるか、調査結果がどうかを知るために行われる。何だと思う？それは言語だ。だからこうした企業は針の穴を通り抜ける必要がある。企業や中小企業のソフトウェアは通常、意思決定権を持つ特定の人物に販売される。組織内で十分に高いところまで行かなければならない。販売相手が自分の仕事やチーム全体が完全に消滅することを恐れないように。
多くの販売企業が取らなければならない措置を見ている。AIに置き換えられるチームに販売する場合。
だからこれは面白い。多くはトップダウンであり、ある時点で通過する必要がある。CEOに署名してもらうことができる。
私がMeeと協力している会社は、本質的にAIエージェントだが、少なくとも彼らが始めたのはQAテストだ。現在非常に大きな牽引力を得ている。
面白い。10年前、雨林QAと協力していた企業を覚えている。雨林はQAサービス会社で、QAチームを完全に置き換えることはできないという明確な緊張関係があった。そのため、QAをより効率的にするソフトウェアを構築する必要があった。しかし実際には、できるだけ多く置き換えようとしていた。チーム全体を置き換えられないので、エンジニアリングマネージャーに「より少ないQAスタッフが必要になるが、素晴らしい」と販売するのと、置き換えを恐れるQAチームに販売するのとの間で、常に綱渡りをしていた。これがビジネスの拡大と成長における摩擦だった。しかし今、AIのようなmeicは実際にQA人を置き換えることができる。だから彼らのトーンは「QA人をより早くする」ではなく、「QAチームが全く不要になる」だ。そのため、セルをエンジニアリングに集中させることができる。エンジニアリングは現在QAから購入する必要がない。まず、大型QAチームのない企業にも販売できる。彼らはmeticのようなものを使い、スケーリングし続ける。18四半期の建物を建設することはない。これはなぜ垂直AIエージェント企業がSaaS企業の10倍の規模になれるかの実際のケーススタディだ。
採用分野でも非常に同じ問題を見ている。ソフトウェアエンジニアのスクリーニングと採用を容易にするソフトウェアを構築するには、彼らが参加するエンジニアリングチームと採用チームから購入する必要がある。実際に開発しているソフトウェアは採用担当者を置き換えようとしているが、完全に置き換えられない。しかし今、NYがある。
採用担当者は常に反対し、脅威を感じる。
だから常に摩擦がある。販売対象の顧客が置き換えを恐れているとき、どこまで行けるか。しかし、まだ初期段階だが、AIがあれば、採用のようなスタック全体を構築できる。Nicoのような最後のパッチと協力している企業がある。完全な技術スクリーニング、完全な初期採用担当者スクリーニングを行い、大きな牽引力を得ている。だからこうしたことが続くにつれ、同じような摩擦はなくなると思う。採用担当者にこれを使わせるために説得する必要があるが、以前のように採用チームを構築する必要はないかもしれない。
開発ツール企業でさえ、多くの開発者サポートが必要だ。capillo AIという会社と協力している。彼らは非常に難しい技術的詳細に応答できる最高のチャットボットの一つを構築した。多くの企業が実際にそれを使うとき、私のdevrelチームははるかに小さくなる。多くの開発者ドキュメント、開発ツールのYouTubeビデオ、多くのチャット履歴があるからだ。だからますます良くなり、非常に良い答えを出す。私が見た中で最も優れたものの一つだ。
また、「パワー助力」というAIカスタマーサポートエージェント企業と協力した。実際、我々は前回のバッチで全員が協力した。電力会社と協力して学んだいくつかの面白いことがある。まず、AIエージェントのようなカスタマーサポートカテゴリは、有名に混雑している。100あると言われ、AIカスタマーサポートエージェントでGoogle検索すれば100の結果が出る。しかし電力会社と協力して学んだのは、これは実際にはほとんど意味がない。ほぼすべての企業が非常に単純なことをしている。ゼロデータのLLMプロンプトは、非常に複雑なワークフローを行う本物のカスタマーサポートチームを本当に置き換えることはできない。良いデモにすぎない。実際には、毎日多くの複雑な作業を行う約100人のカスタマーサポート担当者を持つ規模の会社のサポートチームを置き換える。非常に複雑なソフトウェアで、Jack Hareが言うすべてのことを処理できるが、それを試みているのはわずか3〜4社だ。そして、彼らの累計市場浸透率は1％未満だ。市場は完全に空いている。
これはまた、超特化または超垂直化の別のケースだと見ることができる。汎用カスタマーサポートエージェントソフトウェア企業は存在しないかもしれない。最終的には存在するかもしれないが、我々は勝利の途中にある。8回や9回のようなものだ。我々は本当に1回目の初期段階にある。逆に、Giga MLのような企業がある。Zepoのために1日3万件のチケットを処理し、1000人のチームを置き換えるが、非常に具体的だ。1万件のテストケースを集中的に評価した汎用デモではない。ZepoとZepoのようなものにのみ基本的に関係している。しかし、他の市場の企業であれば、即時配送市場という非常に明確な市場なので、それを使うかもしれない。
これは3000億ドルのSaaS企業が生まれる動態だ。Meta SaaSのように世界中のすべてのソフトウェアを提供する10兆ドル企業ではない。顧客は非常にカスタマイズされたソリューションを必要とするため、すべての人に合わせた企業を構築するのは難しい。
正確に言えば、カスタマーサポートの例を3つ挙げたが、非常に異なる垂直領域だ。開発ツール企業では、トレーニングセットが市場と非常に異なり、非常に異なる必要がある。
はい。代理人であろうと実際に働く人であろうと、最終的には同じ問題に直面する。どの企業もコスの企業理論に違反する。任意の企業は、それよりも大きい企業が効率が悪くなるまでしか成長しない。だからこそネットワークとエコシステムがあり、成熟した経済体がある。あなたが好きな各企業は、特に得意なことを専門にする。そして、これらの企業の外部制限は、マネージャーとしての能力に基づいている。だからその部分が非常に面白い。Parker Conradと一緒にいたとき、彼の最も好きな点は、岩が話せるという事実に誰もが非常に夢中になることだった。絵を描けるかもしれない。しかし彼にとってより面白いのはHR ITソフトウェアを運営することだ。彼はHRに多くの時間を費やし、LLMで最もクールなことは岩が読めることだと考えていた。彼は3000人の従業員がいるが、依然としてリップルを通じて全員の給与を処理している。だから彼は多くの時間を費やし、「管理者としての能力を個人がどう拡張できるか？」と考えてきた。そして、我々は逆の傾向を見るだろう。管理者やCEOのツールがさらに強力になる。
それはあなたが運営する企業の規模を拡大できる。確かにリップルが試みていることだ。彼はそのようなHRツールキットを構築しようとしている。もし彼が勝てば、巨大な企業で数十億ドル規模のSaaS企業をたくさん食べていくだろう。
非常に面白い点だ、余凱傑（Gary）。それが思い浮かぶのは、すべての人工AIツールが、すべてのリーダーと組織が基本的にコンテキストウィンドウの絞りを開く、つまり解析できる情報量を増やすことができることだ。意味のある関係を築ける人数は有限だからだ。デルマーの数字は約300人。150人と意味のある関係を築ける。しかしAIがあれば、すべての岩が読めるので、我々はダンバーの制限を拡張できるだろう。
Flo crevelloがTwitterに投稿した面白い記事がある。ネットで話題になった。誰かが週末プロジェクトとして音声チャットをCEOに使った。1500人の全従業員に電話をかけ、非常に短い通話で、まるでCEOからの個人的な問い合わせのように聞こえる。彼女のあのシーンを思い出した。実際には、彼女は15人と話しているが、数千人、数万人が同時に話し、他にも多くの8316がいる。LLMは話すことができ、会話ができる。この能力が、1人または少数の人が何が起きているかを理解する能力をどれほど拡張できるか。
聞いたことがある。非常に考えさせられる。このプロジェクトや類似プロジェクトの理解によれば、全従業員に電話をかけ、彼らがしていることを自由に語らせ、そこから意味を抽出し、CEOに最重要事項の要点をまとめて提供する。
多くのSaaSのような企業が、従業員が従来のSaaSソフトウェアを使って週に一度パルス操作を行おうとしているが、このバージョンはLLM以前のアイデアの100倍優れている。
しかし、その特定のツールが、読み取りや要約を超えるかどうか疑問に思う。書き込みは思考であるという主張がある。実際には、効果的なコミュニケーション方法を見つけるのに大量の作業が関わる。最も重要なことは何か、企業として重点を置くべきキー事項は何か？いつか、LLMが要約や読み取りを超え、実際に思考し、誰が組織を実際に管理しているかといった興味深い思考を行うようになるだろうか？
Parker Conradの考えの中にも面白いことがある。最近Matt McGinnis Origin Proofのインタビューで知った。現在、リップルで100人以上の創業者が働いており、特定の人物がリップル内部でSaaSのように垂直に運営している。
彼のチーム構築方法は非常にクールだ。Halは多くのインタビューを受けているので、それをよく知っているだろう。
はい。創業者を募集することに非常に集中している。リップルのようなリップルは本質的に垂直垂直化に反対し、すべてのHRとITソフトウェアを横断的に掌握しようとしている。
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