スタートアップにおけるAI活用法

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YCスプリングバッチの第一期の応募締切は2月11日です。採用されると50万ドルの投資と、世界最高のスタートアップコミュニティへのアクセス権が得られます。今すぐ応募して、私たちと一緒に未来を創造しましょう。
AIに関する話題は素晴らしいものばかりですが、創業者がテクノロジーを活用して顧客に価値を提供するために必要な基本的なことは変わっていません。単にOpenAIのAPIを呼び出すようなアイデアに切り替えただけでは、スタートアップとしての運命は変わりません。
クラウド企業を立ち上げるなら、当然クラウドを使用するでしょう。AIも同じです。今日新しい会社を作る上で、AI を活用しないというのは理にかなっていません。この分野で働く友人のところへ行き、隣に座って仕事の仕方を観察してください。すぐにアイデアが浮かぶはずです。数時間画面を見つめるだけで、どの反復的なタスクがより良く実行できるかがわかるはずです。
オフィスアワーの新しいエピソードへようこそ。私はブラッドで、こちらはピート、そしてグスタフとニコラと一緒です。私たちは長年にわたり、何千人もの創業者と向き合い、想像できるあらゆる質問について掘り下げてきました。今日はそれらの話題について皆さんと話し合いたいと思います。
私たちはAI時代にいます。それは多くのことを意味し得ますし、様々な方向性があります。LLMから生まれる新しい機会を、スタートアップはどのように活用しているのでしょうか。
もし私が今日創業者だったら、これらのモデルが現在の2倍の性能になったとき、何が可能になるのかを自問するでしょう。今日のスタートアップは、従来のやり方からAIにピボットすべきでしょうか。それについてどう考えますか。
私には2つの答えがあります。端的に言えば、AIが良さそうだからという理由でピボットすべきではありません。しかし、今日では確実にLLMを中核として活用する何かに取り組むべきです。
それは会社の中で何を意味するのでしょうか。私が数バッチ前に関わった会社は、文字通りHOA（住宅所有者組合）管理会社を立ち上げました。彼らはマンション管理組合向けに販売し、すべての業務を行っていますが、内部の効率化のためにLLMを使用しています。
クラウド企業であれば当然クラウドを使用するように、今日新しい会社を作る上でAIを活用しないというのは理にかなっていません。2010年代初頭、多くのソフトウェアビジネスがクラウドに移行し始めた時期がありました。創業者にとって、オンプレミスの既存ソフトウェアを置き換えるという良いアイデアが多く転がっていた時期です。
今も同じような瞬間にいると思います。既存のソフトウェアを取り上げ、AIをネイティブに組み込んで一から作り直すことで、はるかに優れたものになる、そんな良いアイデアが多くあります。
Workdayのセオについて話しましたが、彼は以前PeopleSoftにいて、2000年頃にこう考えました。PeopleSoftは巨大だが、クラウドの時代が来たので、誰かが同じようなものをすべてクラウドベースで作り直すだろう、そしてそれは より良いものになるだろうと。今も多くの企業にとって同じような瞬間だと思います。
私が2007年にここに来た時を振り返ると、あなたがスタートアップを始めた頃と同じくらいですが、モバイルの波はまだ来ていませんでした。YCの最初の週に、スティーブ・ジョブズがiPhoneを発表しました。これらのサイクルを経験していない人には、その週から何が起こるのかを想像するのは難しかったと思います。
私たちの会社は早すぎました。アプリは翌年の夏まで登場せず、必要な許可も翌々年の夏まで出ませんでした。2009年でしたが、その後の5年間は、今我々が使用している興味深いモバイル企業の多くが設立された期間でした。
私の隣にいたジョーを覚えています。ハッカソンで「何を作っているの？」と聞くと、「Facebookの最初のモバイルアプリを作っているんだ。iPhoneのアプリが作れるようになったんだ」と答えました。私の反応は「へー、すごいね」程度でしたが、振り返ってみると、私たちはそのサイクルの始まりのまっただ中にいたことがわかります。
そのモバイルのサイクルを見た私たちだからこそ、今のこのサイクルが見えるのだと思います。実際に大きな影響を与えたモバイルのサイクルを見ていない創業者は、同じように今のサイクルを見ることができないかもしれません。
大企業は一般的に大きな技術シフトに先行されます。このシフトは2年前に起こり、毎月ますます激しさを増しています。昨年初めに見たものと比べて、私たちははるかに前進し、1年半前には作れなかったものが多く作れるようになっています。
既存の大企業を恐れる必要はありません。彼らはとても遅いのです。ChatGPTは今や2年以上経っていますが、私たちはまだAlexaのような単純な会話をしています。2年前からそれが変化する方向は明らかでしたが、まだそこまでです。もちろん最終的にはそうなるでしょうが、大企業の実行速度を恐れる必要はありません。
そしてそれがスタートアップにとって多くの機会を開くと思います。私は実際にとても励みになる話を持っています。2020年秋にYCに応募した会社についてです。昨日応募書類を見返しましたが、彼らは「invest better」として応募し、金融投資プラットフォームを構築していました。
YCに入って1ヶ月ほどで、Zoomコールを支援する生産性ツールの開発にピボットしました。これはCOVIDの初期、2021年1月のことです。1日20回もZoomを使用することに慣れ、毎回カレンダーをクリックして開かなければならないことに気付きました。彼らは「ドロップダウンで1回クリックするだけで完璧」なものを作りました。
Superpoweredと呼ばれるそのプロダクトは、YCで見た中で最も美しいコンシューマー/プロシューマー製品の一つとなりました。何千ものDAUを獲得し、それなりの規模のビジネスになり、おそらく自立できる状態になりました。
しかし1年、また1年と過ぎ、彼らはトロントに戻りました。COVIDにもかかわらずここにいましたが、トロントで「LLMが起きている、何かが起きている、私たちは別のことをする必要がある」と気付きました。
昨年初めに、彼らは2つの非常に具体的な決断をしました。1つはトロントからサンフランシスコに移転すること、もう1つは以前の製品の開発を止めること（売却を試みましたが）でした。そして新しいものを作り始めました。
その会社は今Boppyと呼ばれ、わずか15ヶ月、18ヶ月も経っていない間に、YC内外の多くのAI企業の重要な部分を支えるまでに成長しました。You.comやReplatなども同様ですが、Boppyと密接に働いてきたので、その話をよく知っています。
彼らは非常にうまくいっており、この動きを前進させる重要な部分となっています。創業者たちは状況を読み取り、「サンフランシスコに移転してこのコミュニティに身を置けば、良いことが起こるだろう」という洞察を得ました。それは絶対に正しかったのです。今この会社は急成長しています。
とても興味深い指摘をしていますね。私が関わった会社の中にも、AIのアイデアに取り組んでいなかった会社があり、うまくいっていませんでした。そこでAIのアイデアにピボットすることにしましたが、それもうまくいきませんでした。
それらのケースで間違っていたと思うのは、非常に明白なアプローチを取ったことです。例えば50番目のカスタマーサポートエージェント企業になろうとして、何か違うことをするという新しい洞察を持っていませんでした。
働く環境を変えることもなく、コミュニティに身を置くこともせず、顧客への洞察を深めることもありませんでした。AIに関する話は素晴らしいものですが、創業者がテクノロジーを活用して顧客に価値を提供するために必要な基本的なことは変わっていません。それをしていなければ、単にOpenAIを呼び出すようなアイデアに切り替えても、スタートアップとしての運命は変わりません。
あなたがヨーロッパで発見したように、AIに関するすべてのことは今サンフランシスコで起きています。ここに移転することは、新しいアイデアや洞察に自分を開き、取り残されないようにし、音声AIが何であるかを認識し、最先端の状況を知り、「これならできる」ということを知り、それがまだ十分に印象的でない、まだ十分に有用でない、まだ取引が成立しないということを知るための素晴らしい方法です。
実際に経験しなければ、何を見逃しているのかを知ることは非常に難しいです。もしここに移転する準備ができていないなら、少なくとも3、4週間はここに来て、グスタフの家に泊まるなどして、ハッカソンに参加し、今や明らかになっているこのコミュニティに身を置こうとしてください。
以前、なぜベイエリアにいることがそんなに良いのかという質問をよく受けました。私はAirbnbで働いていた時の例を挙げて説明しました。SEOが得意になりたいと思った時、世界で本当に一流のSEOチームは誰か？Pinterestです。彼らはどこにいる？階下です。
そこで私たちはPinterestの階下に行き、SEOについて話し合い、絶対的な最高のチームから学びました。これは今のLLMの状況にも当てはまります。隣や3軒先に行けば、あなたが学びたいことを最も得意とする会社があるのです。
シカゴなどにいて同じ洞察を得ても、Pinterestの誰かにメールを送ったり、LinkedInでいいねをしたりするだけでは、同じようには進まないでしょう。このアドバイスは、過去10年間のどの時期と比べても、今の方が明確だと思います。少なくとも一時的にでも、ここに来るべきです。永住を考えるべきでしょう。
AIへのピボットについて、いくつかの注意点と共に「はい」という答えと、それを最も良い方法で行うためにベイエリアに来るべきだということがわかりました。AIの他の応用例や、AIが大きな影響を与えている世界の他の部分について話しましょう。良い例があります。
先ほど完了した初めての秋のバッチを見ると、私が関わったいくつかの会社があります。異なる問題に取り組んでいる2つの会社がありますが、彼らは似たような方法で解決しています。
1つはReplexという会社で、UIを自動的に他の言語に翻訳するソフトウェアを構築しています。AIによるローカライゼーションを自動化しています。もう1つはGecko Securityで、AIセキュリティエンジニアです。
これらの会社は、以前は専門的なスキルだったものをAIで自動化し、直感的なインターフェースの背後に置き、ソフトウェアエンジニアがリリースサイクルの一部として独立して管理できるようにしています。
前回のバッチで関わった別の会社の例もあります。彼らは以前、保険技術会社で働いていました。そのため、メディケア・アドバンテージの保険プランを販売するエージェントのワークフローに多く触れる機会がありました。これは比較的分かりにくいワークフローで、ほとんどのソフトウェアエンジニアにはあまり経験がありません。
しかし、その経験があったからこそ、メディケア・アドバンテージの保険エージェント向けのAIコパイロットを構築することができ、非常にうまくいっています。
それは興味深いですね。私は医療分野に進出する方法について、頭の中に全体的な枠組みを持っています。あなたが言ったように、医療向けに開発している人のほとんどは、これらの非効率性に遭遇する医療の仕事をしたことがありません。
しかし、米国の医療システムは、私の理解では約4兆ドルの支出があり、そのうち1.3兆から1.4兆ドルが管理費です。YCで資金提供した企業を見ると、この管理業務の多くは、レガシーなソフトウェアシステムとデータを一つのシステムから別のシステムに移動させる人間の組み合わせであることがわかります。これが実際の大部分なのです。
これは衝撃的で、米国では他の多くの国々と比べて、医師一人当たりの管理者数が圧倒的に多いのです。これは、多くのソフトウェアと多くの人々を抱えていること、そしてこのシステムの中で誰もが利益を得る必要があるというインセンティブ構造の組み合わせだと思います。
現在、ほとんどのタスクは完全に自動化可能です。術前準備を行っているTeraという会社があります。彼らは基本的に、医師からの情報と他の情報を取り込み、それを要約して、支払いポータルに送る術前リクエストを自動的に作成しています。これは今やLLMで完全に実行できます。
これは、非効率な医療システムの結果として発生する、手作業による反復的なタスクの数十個の中の一つに過ぎません。基本的に、レガシーシステム間でデータを移動させており、その間に人間が情報を翻訳しているのです。エージェントを使えば、これらのタスクのほとんどすべてを実行できます。
医療分野は受付での予約だけでなく、すべてのバックオフィス業務が対象になると確信しています。しかし創業者はこれらのタスクを知らないのです。だから医療分野を探している人へのチャレンジは、この分野で働く友人のところへ行き、隣に座って仕事の仕方を観察し、画面を見ることです。すぐにアイデアが浮かぶはずです。
数時間画面を見つめるだけで、どの反復的なタスクがより良く実行できるかがわかると確信しています。医療分野ではさらに進んで、患者の支援もできます。今期のある会社は、音声AIを使って診察の合間に患者に電話をかけ、状態を確認し、必要に応じて新しい予約を入れることも可能にしています。とてもシンプルですが、診療所にとってはより多くのビジネスになり、患者にとってもはるかに良い体験となります。
素晴らしいですね。これらは、LLMを使って素晴らしいことを行い、YCのポートフォリオの中で以前よりもはるかに速く成長している企業の素晴らしい例でした。
この話を聞いている皆さんが、アイデアを変えるべきかどうか、考えている起業のアイデアが正しい道筋にあるのか、今いる場所に留まるべきか、ベイエリアに来るべきかを考える上で、何かのヒントを得られたことを願っています。
私たちはここに膨大な機会があると考えており、私たちの仕事にとって非常にエキサイティングなことが多く起きています。Yコンビネーターのグループパートナーとしてとても楽しい時期です。このいくつかが皆さんの参考になれば幸いです。
視聴ありがとうございました。また次のオフィスアワーでお会いしましょう。