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垂直型AIエージェントはSaaSの10倍の規模になりうる

AGIに仕事を奪われたい

16,507 文字

3ヶ月ごとに状況は着実に良くなり続け、今では企業の部門全体や機能全体を置き換えるような本格的な垂直型AIエージェントについて議論するまでになっています。その進化は今でも私の心を揺さぶります。基盤モデルの競争も激しくなってきました。以前はOpenAIだけが市場を支配していましたが、最近のバッチではそれが変わってきています。ありがたいことに、競争は市場を肥沃にする土壌です。消費者に選択肢が生まれ、起業家にもチャンスが生まれる、そんなエコシステムを私は望んでいます。
ライトコーンの新しいエピソードにようこそ。私はゲイリーです。ジャレッド、ハーゲ、ダイアナと一緒に、私たちは創業したばかりの1-2人のスタートアップに何千億ドルもの投資をしてきました。今日、ジャレッドは垂直型AIについて熱く語ってくれます。
「はい、私は垂直型AIについて熱くなっています。特にスタートアップの創業者、若い創業者たちが、垂直型AIエージェントがどれほど大きくなるのかを十分に理解していないと思うからです。垂直型AIエージェントについて話している人はいますし、私たちもいくつかに投資していますが、世界はまだその規模を理解していません。この1つのカテゴリーだけで3000億ドル以上の企業が生まれると思います。」
「SaaSとの類推で説明しましょう。同様に、多くのスタートアップの創業者、特に若い創業者は、SaaSがどれほど大きいかを理解していません。なぜなら、彼らは消費者として使用する製品を通してスタートアップ業界を見る傾向があるからです。消費者としては、SaaSツールはほとんど企業向けなのでそれほど使いません。シリコンバレーが過去20年間、主にSaaS企業に投資してきたという基本的な事実を見逃している人が多いのです。その期間のベンチャーキャピタル投資の40%以上がSaaS企業に向けられ、20年間で300以上のSaaSユニコーンが生まれました。これは他のカテゴリーよりもはるかに多いのです。」
「ソフトウェアは本当に素晴らしいですよね。」
「SaaSブームの歴史を振り返っていました。テクノロジーの歴史が未来にどう影響するかについて、私たちはよく話し合いますよね。SaaSブームの本当のきっかけは、XMLHttpRequestを覚えていますか?」
「なんということでしょう。あれがSaaSブームの文字通りの触媒だったと思います。2004年にブラウザがこのJavaScript関数XMLHttpRequestを追加したことで、ウェブブラウザでリッチなインターネットアプリケーションを構築するための欠けていたピースが埋まりました。これによってGoogleマップやGmailが生まれ、SaaSブームが始まったのです。本質的には、ソフトウェアがCD-ROMでデスクトップにインストールするものから、ウェブサイトやスマートフォンを通じて使用するものに変わったということです。」
「ポール・グレアムは実際、HTTPリクエストをUnixプロンプトに接続できることに気づいた最初の人の一人でした。ウェブサイトを変更するための別のコンピュータプログラムは必要ありませんでした。Viaweb(ビアウェブ)は、Shopifyのような初期のオンラインストアでした。」
「そうですね。基本的にPGは1995年ごろに最初のSaaSアプリを発明したんです。ただし、最初のSaaSアプリはXMLHttpRequestがなかったので使い勝手が悪かった。ボタンをクリックするたびにページ全体を再読み込みする必要があり、ひどい体験だったので、2005年までXMLHttpRequestが広まるまでは本当に普及しませんでした。」
「私はこのLLMの件も非常によく似ていると思います。基本的に異なることを可能にする新しいコンピューティングパラダイムなんです。2005年にクラウドとモバイルが本格的に普及し始めたとき、『よし、この新しいテクノロジーが存在する。これで何ができるだろうか?価値はどこに生まれ、スタートアップにとってのチャンスはどこにあるんだろう?』という大きな疑問がありました。」
「私は10億ドル企業のリストを見ていて、人々が取った異なるアプローチを3つのカテゴリーに分類できると気づきました。最初のカテゴリーは、大規模な消費者向け製品になりうる『明らかに良いアイデア』です。ドキュメント、写真、メール、カレンダー、チャットなど、以前はデスクトップで行っていたことをブラウザやモバイルに移行できるものです。興味深いのは、これらのカテゴリーでスタートアップは1つも勝てなかったことです。100%の価値が既存企業に流れました。Google、Facebook、Amazonがこれらのビジネスを全て所有しています。」
「Google Docsが Microsoft Officeをオンライン化しようとした唯一の会社ではなかったことを忘れがちです。30社ほどがMicrosoft Officeをオンライン化しようとしましたが、全て失敗してGoogleが勝ちました。2つ目のカテゴリーは、誰も予測していなかった大規模な消費者向けアイデアです。Uber、Instacart、DoorDash、Coinbase、Airbnbなどです。これらは予想外から出てきたもので、既存企業は手遅れになるまで競争すら試みませんでした。そのためスタートアップが勝つことができました。」
「3つ目のカテゴリーは全てのB2B SaaS企業で、300社ほどあります。数で言えば、最初の2つのカテゴリーよりもはるかに多くの10億ドル企業がこの3つ目のカテゴリーで生まれました。これが起きた理由の1つは、SaaSにはMicrosoftのような会社がないことです。全ての垂直領域と全ての製品のSaaSを提供する会社は構造的な理由で存在し得ないようです。そのため、それぞれが異なる会社になり、多くの会社が生まれたのです。」
「Salesforceが恐らく最初の本格的なSaaS企業でしょう。マーク・ベニオフがYCで講演した時の話を覚えていますが、非常に初期の頃は、洗練されたエンタープライズアプリケーションをクラウドやSaaSで構築できるとは誰も信じていなかったそうです。認識の問題があったんです。『いや、本物のソフトウェアはパッケージソフトウェアを購入して実行するものだ』という、いつもやってきたやり方があったわけです。」
「初期のウェブアプリは本当に使い物にならなかったので、PGのようにビジョンを持ち、ブラウザは改善し続け、最終的には良くなると理解している必要がありました。今日の状況にも似ていますよね。『いや、これらのLLMやAIツールは幻覚を見たり完璧でなかったりするので、洗練されたエンタープライズアプリケーションは構築できない』と。初期のSaaSの話とまったく同じです。」
「LLMについて考えると、同じことが起こる可能性は十分にあります。つまり、明らかに巨大な機会である大規模な消費者向けアプリケーションのカテゴリーがいくつかありますが、恐らく既存企業がそれらを全て勝ち取るでしょう。例えば、一般的なAIボイスアシスタントは、あなたが何かを依頼すると実行してくれる、明らかに存在すべきものですが、全ての大手企業がそれを目指して競争するでしょう。」
「Appleはそこで少し出遅れていますね。Siriがまだこんなに使えないのは、一体何年になるんでしょうか。」
「全く理解できません。対照的な例として検索があります。Googleが勝つかもしれませんが、Perplexityは確実に健闘していますよね。」
「これは典型的なイノベーターのジレンマです。結局のところ、UberやAirbnbの話に戻りますが、これらは規制の観点から非常にリスクの高いものでした。毎月確実に巨額の収益が入ってくるGoogleのような立場なら、その収益を危険にさらしてまで、怖いかもしれない、収益を台無しにするかもしれないものを追求する理由はないでしょう。」
「これが、既存企業がそれらの製品を作らなかった、そして大きくなって明らかに成功することが分かった後でさえもクローンを作らなかった主な理由だと思います。Googleは決してUberのクローンを立ち上げず、Airbnbのクローンも立ち上げませんでした。トラビスの講演を聞いていたのですが、印象に残った話があります。Uberの最初の数年間、彼は長期間刑務所に入れられるのではないかと本当に怖かったそうです。実際に刑務所に入るリスクを冒して会社を作っていたわけです。高給取りのGoogle社員が誰もそんなことはしないでしょう。」
「B2B SaaSに既存企業が参入しなかった理由についてどう思いますか? ユースケースの分布が非常に広いことが理由の1つだと思いますか?」
「良い質問ですね。皆さんの意見も聞いてみたいですが、私の考えでは、1つの会社としてそれほど多くのことを行うのは単に難しすぎるということです。各B2B SaaS企業は、製品とビジネスを運営する人々が1つの領域に非常に精通し、多くの本当に難解な問題について深く考える必要があります。」
「例えばGustoを例に取ると、なぜGoogleはGustoの競合を作らなかったのでしょうか? それは、給与計算を本当に理解し、全ての愚かな給与計算規制の細かい部分に対応する忍耐を持っているGoogle社員がいないからです。彼らにとっては、B2B SaaSの世界で本当に巨大なカテゴリーに集中する方が簡単なのです。」
「これはソフトウェアのバンドル解除とバンドルの議論にも関係していますね。なぜ全ての垂直型B2B SaaS製品が進化したのか、なぜOracleやSAP、NetSuiteが全てを所有しなかったのか。」
「これもまた、SaaSとインターネットへの移行に起因する可能性があります。以前のソフトウェア販売方法では、インストールに非常にコストのかかるパッケージソフトウェアがあり、その周りに全エコシステムがありました。カスタム機能が必要な場合、インテグレーターは『いや、給与計算機能をカスタムで作れますよ』と言うだけでした。」
「そこにSalesforceがSaaSソリューションを持って登場しました。高価なエンタープライズインストールと同じくらい強力で洗練されたものにはなり得ないと思われていましたが、実際にはそうではないことを証明しました。これが、あなたが言うような垂直型SaaSソリューションが出現する扉を開いたと思います。」
「エンタープライズソフトウェアの多くには別の問題もあります。OracleやNetSuiteのユーザーの場合、それらが非常に広範な領域をカバーしなければならないため、ユーザー体験は実際にはかなり悪いのです。何でもできるが、どれも中途半端になってしまいます。」
「ここで、B2B SaaS垂直企業を作ると、文字通り10倍良い体験を提供でき、より魅力的にできます。消費者向け製品とエンタープライズのユーザー体験には、はっきりとした違いがありますからね。」
「ソフトウェアの価格帯は、シート当たり5ドル、500ドル、5万5000ドルの3つしかありません。これは消費者、中小企業、エンタープライズ向けの販売に直接マッピングされます。」
「新しいソフトウェアでは幸いにも少なくなってきていますが、昔からエンタープライズソフトウェアがひどいのは、ユーザーが購入者ではないからです。フォーチュン1000企業のお偉方が、この巨額の7桁の契約のために接待を受けているわけです。そして彼らは、実際にそのソフトウェアを日々使用するエンドユーザーにとってはそれほど良くないかもしれないものを選ぶことになります。」
「LLMでこれがどう変わるのか興味深いですね。これまで、SMB向けやエンタープライズ向けのソフトウェア企業、というかスタートアップ全般で特に顕著なのは、収益が拡大するにつれて雇用する人数も拡大せざるを得なかったということです。現在のYCポートフォリオのユニコーンを見ても、年間1億ドルや2億ドルの収益を達成しているのに、すでに500人、1000人、2000人の従業員がいるのは普通のことです。」
「バッチを出て1-2ヶ月の企業にアドバイスを始めていますが、去年や2年前に与えていたアドバイスとは少し異なる感じがしています。以前なら、『組織の他の部分、カスタマーサクセスや営業などで絶対的に優秀な人材を見つけよう』と言っていたでしょう。『一緒に働いたことがある素晴らしい人を見つけて、その人が今の仕事を辞めて私の会社に来てくれるまで、その人の玄関先に座り続けよう』という感じでした。」
「その人には私のために組織を作り、たくさんの人を雇ってもらいたい。それは今でも正しいかもしれませんが、状況は少し変わってきていると感じています。実際には、大規模言語モデルを理解している本当に優秀なソフトウェアエンジニアをもっと雇うべきかもしれません。彼らは成長のボトルネックとなる具体的な課題を自動化できます。」
「これにより、スタートアップがプロダクト・マーケットフィットを達成した後の成長方法に、微妙だが重要な変化が生じるかもしれません。つまり、LLMシステムを構築して私のコストを下げ、1000人を雇う必要がないようにします。私たちは今まさにその革命の始まりにいます。」
「以前のエピソードで話しましたが、極端な例として、たった10人の従業員だけで運営される未来のユニコーン企業が出現する可能性があります。彼らはevalとプロンプトを書いているだけです。」
「LLM以前から始まっていたトレンドだと思います。例えば、私がTripleByteを経営していた時、基本的にマーケティングやユーザー獲得を構築する必要がありました。特にシリーズBを調達した後、従来のやり方では、マーケティング幹部を雇い、マーケティングチームを立ち上げ、基本的にセールスとマーケティングを行うマシンを作り上げることでした。」
「しかし、実際にはYCの創業者のマイクに会いました。彼の会社は基本的にスマート調理鍋を作っていて、変わった話に聞こえますが、彼はMITのエンジニアでした。スマート調理鍋を販売するために、有料広告やGoogleアドなど、多くのことを本当に理解する必要がありました。」
「彼はエンジニアとしてのマインドセットでアプローチし、彼と話をして、私たちのマーケティング活動にMITのエンジニアを置く方が、私が話をしたどのマーケティング候補者よりもはるかに良いと気づきました。彼は私たちを月間100万ドルのマーケティング支出まで拡大できました。」
「TripleByteは素晴らしいマーケティングをしていましたよね。CalTrainの駅のテイクオーバー広告や、あなたが行った全ての屋外広告を覚えています。本当に質の高いものでした。マーケティング担当副社長が作ったものとは思えませんでした。」
「その全てがマイクの仕事でした。当時、よく人々に『TripleByteの規模はどのくらいですか?』と聞かれ、『50人です』と答えると、『数百人いると思っていました』と言われました。本当に賢いエンジニアをこれらのタスクに配置すれば、レバレッジを見つけてくれるんです。そして今、LLMはあなたが持っていた純粋なソフトウェアのレバレッジをさらに超えることができます。」
「では、300の垂直型AIエージェントユニコーンについての私の主張を説明します。SaaSユニコーンである会社すべてに対して、新しい世界では垂直型AIユニコーンの等価物が存在すると想像できます。なぜなら、これらのSaaSユニコーンの多くは、以前はパッケージソフトウェア企業が同じものを作っていて、それがSaaS企業によって破壊されたのと同じことが、再び起こる可能性が十分にあるからです。」
「基本的に、すべてのSaaS企業は、ある集団の人々が使用するソフトウェアを構築しています。垂直型AIの等価物は、ソフトウェアと人々を1つの製品にまとめたものになるでしょう。ただし、1つの問題は、企業が一般的に、どのようなエージェントが必要かについて少し不確かだということかもしれません。」
「特に経験豊富な創業者から見られるアプローチの1つは、例えばFacebookのCTOだったブレット・テイラーが立ち上げたSierraのようなものです。詳細は全て知りませんが、基本的には企業がこれらのAIエージェントを展開し、企業向けにカスタマイズできるようにすることに焦点を当てているようです。『これが特定のタスクを行う特定のエージェントです』というアプローチではありません。」
「約1年前に投資した私の会社の1つであるVector Shiftでも同じことを見ています。彼らは2人の本当に賢いハーバードのコンピュータサイエンティストで、企業が独自のLLM駆動エージェントを構築しやすくするプラットフォームを作ろうとしています。ノーコードやSDKを使用して、企業が自分たちのニーズに合わせて構築できるようにするものです。」
「しかし、彼らが発見したのは、企業はしばしばこれらのものを何に使いたいのか正確には分からないということです。パッケージソフトウェアの世界に話を戻すと、最初は単にソフトウェアを使用するよう企業を説得しようとする少数のベンダーから始まり、『これは何でもできます』という感じでした。」
「その後、より洗練され、より高解像度になり、多くの垂直型SaaSプレイヤーが登場しました。LLMでも同じ期間を経験するのでしょうか? 初期の勝者は、『LLMを簡単に使えるようにします』という一般的な目的のものになり、その後、時間とともに垂直型エージェントが登場するのでしょうか? それとも、今回は違う理由があり、垂直型エージェントが初日から成功するのでしょうか?」
「興味深い質問ですね。SaaSの歴史を考えると、消費者向けのものが最初に機能しました。2005年から2010年は主に消費者向けアプリケーション、メール、チャット、マップでした。個人としてこれらのツールを使用することに慣れ、それが企業へのSaaSツールの販売を容易にしました。結局、同じ人々が従業員であり消費者でもあるからです。」
「答えは単に、これは全てソフトウェアの継続であり、最初からやり直す理由はないということかもしれません。LLMは何もかもを行う少数の一般的なエンタープライズLLMプラットフォームにリセットする必要はありません。なぜなら、企業はすでにポイントソリューションや垂直ソリューションの価値を学んでいるからです。」
「ユーザー体験もそれほど変わらないでしょう。これらのものは単にはるかに強力になります。企業がすでに、スタートアップや垂直ソリューションが既存の広範なプラットフォームより優れている可能性があるという筋肉を作り上げているなら、今日、非常に優れた垂直型AIエージェントソリューションを約束するスタートアップにベットする可能性は高いでしょう。」
「現在のバッチで、私たちの会社の中には、これまで見たことのないほど速く企業からの垂直型AIエージェントへの牽引を得ているものがあります。私たちはまだゲームの初期段階にいるのだと思います。全てのソフトウェアは最初はかなり垂直的に始まり、その後、産業が実際にもっと発展すると、私は先ほどの質問に答えることになります。」
「なぜ会社は1000人の従業員を持つことになるのか? それは実際には、初期の段階では誰もが特定のポイントソリューションを作っているからです。その後、ある時点で水平展開する必要があります。すでにセールスとマーケティングに大きな支出をしていて、成長を継続する唯一の方法は、単なるポイントソリューションではなく、一緒に機能するものを作ることだからです。」
「垂直型AIエージェントがSaaSよりもさらに大きくなる可能性がある理由のもう1つのポイントは、SaaSではまだ、全てのワークフローを完了するために運用チームや人々が必要だったということです。承認ワークフローやデータ入力などが必要でした。ここでの議論は、SaaSソフトウェアの全て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です。」
「なぜなら、企業の支出を見ると、大部分はまだ給与で、ソフトウェアはわずかです。つまり、ランダムなデータ入力や承認、ソフトウェアのクリックなどを行う人間をはるかに少なくて済む、より効率的な小規模な企業になるということです。」
「同意します。垂直型の等価物は、破壊しているSaaS企業の10倍の規模になる可能性があると思います。例を挙げてみましょうか? 私たちは皆、多くの垂直型AIエージェント企業と仕事をしてきました。最前線からのニュースはどうですか?」
「あなたの以前のプロダクト責任者のアーロン・キャノンは、YC企業のOutsetで働いています。私も一緒に仕事をしましたが、基本的にLLMを調査とQualtricsの領域に適用しています。Qualtricsは確実に最高の大規模言語モデルと推論を構築することはないでしょう。」
「面白いのは、調査は誰のためのものかということです。プロダクトを運営する人、マーケティングチーム、顧客が実際に何を望んでいるのかを理解しようとする人々のためです。そして調査とは何でしょうか? それは言語です。」
「このような企業は、ある種の針の穴を通す必要があります。エンタープライズや中小企業向けソフトウェアは、多くの場合、主要な意思決定者である特定の人物に基づいて販売されます。組織の十分に高いレベルに行って、販売対象の人々が自分やチーム全体の仕事がなくなることを恐れないようにする必要があります。」
「私が見てきた多くの企業が行う必要がある動きです。なぜなら、AIに置き換えられるチームに販売しようとすると、彼らはそれを妨害するからです。うまくいきません。そのため、多くの場合、トップダウンで、ある時点でCEOの承認を得る必要があります。」
「私が働いているMTICという会社があります。基本的にAIエージェントですが、少なくとも始めはQAテストに特化しています。今、本当に素晴らしい牽引を得ています。面白いのは、10年前を思い出すと、YCはRainforest QAと働いていました。RainforestはQAaaS(QAアズアサービス)企業でした。」
「彼らはまさにこの緊張関係を抱えていました。QAチームを完全に置き換えることはできず、QAチームをより効率的にするソフトウェアを構築する必要がありました。しかし、それは明らかに可能な限り多くのQA担当者を置き換えようとすることを意味しました。チーム全体を置き換えることはできず、常にタイトロープの上を歩くような状態でした。」
「エンジニアリングの責任者に『これはQA担当者を少なくできることを意味します。素晴らしい』というソフトウェアを売り込む一方で、置き換えられたくないQAチームにも売り込まなければなりませんでした。そのため、これは常にその事業が規模を拡大し成長する上での摩擦でした。」
「しかし今やMTICはAIで実際にQA担当者を置き換えることができます。彼らのピッチは『これはQA担者をより速く働かせる』というものではなく、『これはQAチームが全く必要なくなることを意味する』というものです。そのため、エンジニアリングにだけ焦点を当てて売り込むことができ、この時点でQAからの承認は必要ありません。」
「また、現時点で大きなQAチームを持っていない企業にも売り込むことができます。彼らはMTICのようなものを使用し、それは彼らの規模拡大に合わせて拡大し続け、QAチームを構築する必要は全くありません。」
「これは、ダイアナが言っていた垂直型AIエージェント企業がSaaS企業の10倍になる理由の実例ですね。採用の分野でも同じような興味深い状況を目にしています。TripleByteで全く同じ問題がありました。」
「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の両方からの承認が必要でした。実質的に、私たちが構築していたソフトウェアは採用担当者を置き換えようとするものでしたが、完全には置き換えられませんでした。そのため、採用担当者は常にそれに反対していました。それは彼らにとって脅威だったからです。」
「そのため、どこまで進めるかについて常に摩擦がありました。しかし、まだ初期段階ですが、今ではAIで採用の全スタックを構築できるものを作ることができます。前回のバッチで、Nicoと一緒に働いたA Prioraという会社があります。彼らは実際に技術的なスクリーニングと初期の採用担当者のスクリーニングの全てを行っており、素晴らしい牽引を得ています。」
「そのようなものが続いていくと、『採用担当者にこれを使うよう説得する必要がある』という摩擦はなくなるでしょう。以前のような方法で採用チームを構築する必要がなくなるでしょう。」
「開発者向けツール企業でさえ、多くの開発者サポートを行う必要があります。Cap.AIという会社と仕事をしていますが、彼らは回答が難しい技術的な詳細に対応する最高のチャットボットの1つを構築しました。彼らのサービスを使い始めた多くの企業は、実際に開発者リレーションチームをかなり小規模にすることができました。」
「なぜなら、開発者向けドキュメント、開発者ツールが公開しているYouTubeビデオ、さらにはチャット履歴など、多くのものを取り込み、それは継続的に改善され、本当に良い回答を提供するからです。私が見た中で最高の1つです。」
「前回のバッチで、AIカスタマーサポートエージェントの会社であるPower Helpとも仕事をしました。実際、私たちは両方とも関わりました。Power Helpから興味深いことをいくつか学びました。」
「まず、カスタマーサポート向けAIエージェントは、有名な混雑カテゴリーで、100社以上あると言われています。Googleで『AIカスタマーサポートエージェント』を検索すると、100の結果が出てきます。しかし、Power Helpを通じて学んだのは、それらの会社のほとんどは、実際の顧客サポートチームを置き換えられない非常に単純なゼロショットLLMプロンプトを行っているに過ぎないということです。」
「良いデモにはなりますが、毎日多くの複雑なことを行う100人の顧客サポート担当者がいるような規模の企業の顧客サポートチームを置き換えるには、ジェイク・ヘラーが話していたような本当に複雑なソフトウェアが必要です。それを試みている会社は3-4社しかなく、累積で市場浸透率は1%未満でした。そのため、市場は完全にオープンでした。」
「これも、超専門化や超垂直化の別の例だと思います。最終的には単一の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が存在する可能性はありますが、それは8回目か9回目のイニングのような話で、私たちは文字通り1回目のイニングにいます。」
「その代わり、Gig MLのような企業があります。彼らはZepto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ています。しかし、それは非常に特殊で、一般的なデモのようなものではありません。Zeptoとそのようなマーケットプレイス向けの1万件のテストケースと非常に詳細な評価セットがあります。」
「しかし、他のマーケットプレイス企業であれば、恐らくそれを使用するでしょう。なぜなら、インスタント配達マーケットプレイスのような、非常に明確に定義されたマーケットプレイスだからです。これは、300の10億ドルSaaS企業が存在し、1兆ドルのメタSaaSのようなものが世界の全ソフトウェアを提供するのではなかった理由につながるダイナミクスだと思います。」
「顧客は本当に重度にカスタマイズされたソリューションを必要とし、全ての人に機能する1つのものを構築するのは難しいのです。」
「その通りです。カスタマーサポートの3つの例を挙げましたが、それらは非常に異なる垂直領域です。開発者向けツール企業は非常に異なる種類のサポートを必要とし、マーケットプレイス向けのトレーニングセットも非常に異なります。」
「エージェントや実際の人間があなたのために働いているかどうかに関わらず、同じ問題に直面することになりますね。つまり、全ての企業はコースの企業理論にぶつかります。これは、任意の企業はそれ以上の規模が非効率になる点までしか成長しないと述べています。そのため、ネットワークやエコシステム、完全な経済が存在するのです。」
「全ての企業は、特に得意とすることに特化し、企業の限界は実際にはマネージャーとしてのあなたの能力に基づいています。その部分は少し私の頭を混乱させます。なぜなら、RipplingのParker Conradと時間を過ごすと、彼のお気に入りのポイントの1つが、『誰もが石が話せることや描けることに夢中になっていますが、彼にとってHRITソフトウェアを運営する人間として、多くの時間をHRについて考えている人間として、LLMの最もクールな点は石が読めることです』ということだからです。」
「彼の視点からすると、3000人の従業員全員の給与計算を今でもRipplingを通じて行っています。そのため、マネージャーとしての一人の人間の能力をどのように拡張できるかについて多くの時間を費やして考えています。私たちはそこでもっと多くのことを見ることになると思います。」
「これは、マネージャーやCEO向けのツールがはるかに強力になろうとしているこの時期に、運営できる企業の規模を増やすことができるという逆の議論になるかもしれません。これは確かにRipplingが試みていることです。彼はHRツールのスイートを構築しようとしており、もし成功すれば、多くの10億ドルSaaS企業を1つの巨大な企業として飲み込むことになります。」
「ゲイリー、非常に興味深い指摘です。これについて考えていたのは、これらの全てのAI SaaSツールを持つことで、全てのリーダーや組織に、処理できる情報の文脈の窓を広げる能力を与えることになるからです。人間が有意義な関係を持てる数には限界があります。ダンバー数に関する話があり、それは約300人、150人が有意義な関係を持てる数です。」
「しかし、AIによって、全てのこれらの石が読めるようになったため、私たちはこのダンバーの限界を拡張できると思います。」
「フロー・クレルがTwitterで興味深い投稿をし、バイラルになりました。CEOの誰かが週末プロジェクトとして音声チャットを作り、1500人の従業員全員に電話をかけるというものでした。」
「非常に短い電話で、CEOからの個人的な電話のように聞こえました。映画『her』のあのシーンを思い出させます。一人の人物がherOSを使用する体験を追っていきますが、実際にはそのherOSは同時に1万5000人、何万人もの人々と会話しているというシーンです。」
「8,316人でしたね。大規模言語モデルは会話ができ、そして1人または少数の人々が何が起こっているかを理解する能力をこの力がどの程度拡張できるのか。」
「そのプロダクトについて聞いて、確実に考えさせられました。理解した限りでは、全ての従業員に電話をかけ、従業員は自分が何をしているかについて自由に話すことができ、それは意味を抽出して、最も重要なことを要点にまとめてCEOに提供するというものです。」
「従来のSaaSソフトウェアを使用して、このような従業員からの週次パルスを試みたSaaS企業がいくつかありましたが、このバージョンは文字通り、LLM以前のバージョンの100倍良いものです。しかし、その特定のツールについて疑問に思うのは、単に読んで要約するだけを超えているということです。」
「書くことが考えることであるなら、誰が効果的なコミュニケーターで、会社として焦点を当てるべき最も重要なことは何かを理解する努力には、実際には膨大な作業が含まれるという議論です。ある時点で、LLMは単に要約して読むだけでなく、実際の思考を行うようになるのでしょうか? その時点で、誰が実際に組織を運営しているのでしょうか。」
「Parker Conradの考え方について興味深いもう1つの点は、最近、COOのMatt McGinnisとのインタビューで知ったのですが、Ripplingには現在、100人以上の創業者が働いており、Rippling内の特定のSaaS垂直領域全体を運営しているとのことです。」
「彼がチームを構築した方法は本当にクールです。ハーが多くについて知っているはずです。彼と多くのインタビューを行ったので。彼は確実に創業者の採用に非常に焦点を当てています。RipplingはDharmesh Shahの垂直化への反論の事例です。」
「彼はプラットフォーム上に構築する創業者やチームを採用したいと考えています。それはほとんどAmazonのような共有インフラに近いものです。彼らがリリースした各製品、時間追跡などは、基本的に立ち上げ初日からARRで数百万ドルを達成しています。」
「これは私たちが先ほど話していたことそのものです。垂直領域を持ち、足がかりを得たら、『どうせセールスとマーケティングにこのお金を使う必要があるなら、LTVを高めてCACを一定に保てないか』ということです。今日の全てのトップソフトウェア企業を見ると、それがOracleであり、Microsoftであり、Salesforceなのです。」
「Ripplingもノックオンウッドとなるでしょうが、完全に独自にゼロからイチを作るという興味深い代替案です。音声企業について話しませんか? これはこの分野の興味深いサブカテゴリーの1つで、今本当に爆発的に成長しています。」
「Salientという会社と仕事をしていますが、彼らは基本的に自動貸付分野の多くの回収を自動化するAI音声通話を行っています。『こんにちは、あなたの車について1000ドルの支払いがあります』というような電話をかけるのです。」
「実際、この種の仕事は、いわゆるバター渡しの仕事の1つです。多くの低賃金労働者がこれらのコールセンターで働いており、退屈な terrible仕事なので、離職率が非常に高く、これらの銀行には処理すべきアカウントが非常に多いため、巨大な人員が必要です。これはAIが自動化するのに完璧なタスクです。」
「Salientが行ったことは、実際に非常に正確な結果を得ることができ、多くの大手銀行と連携を開始しています。これは非常に刺激的なことです。これは昨年の企業で、トップダウンで売り込んだことで参入できたことを示しています。」
「この分野は非常に速く動いているように感じます。Vaapiのような素晴らしい音声インフラ企業があり、人々は文字通り数時間で始めることができます。小売も同様です。これらの企業は非常に速いスケールに到達しています。なぜなら、それは最も刺激的で驚くべきことの1つで、すぐに稼働させることができるからです。」
「残された疑問の1つは、特に新しいOpenAIの音声APIのような物が出てきた時に、どのようにして顧客を維持するのかということです。最初から基盤となるAPIを使用しようとするのは恐らくはるかに多くの作業が必要ですが、これらのプラットフォームは明らかに参入障壁が低いです。問題は、顧客を永久に維持できるように、上限を上げ続けることができるかどうかです。」
「ハー、あなたは先ほど、2023年初めから今までの間に、LLMの上に構築されたアプリケーションがどのように変化したかについて興味深い指摘をしていました。音声は素晴らしい例です。6ヶ月前でさえ、音声はまだ十分にリアルではなく、レイテンシーが高すぎて、AIの音声アプリが人間の電話を意味のある形で置き換えるにはまだ時間がかかると感じていました。そして、今ここにいます。」
「LLM駆動アプリが最初に登場したYCバッチを振り返ると、恐らく2023年冬でした。今から約2年前です。アプリケーションは基本的に、文章を吐き出すだけのものでした。完璧なものではありませんでした。」
「コピー編集、マーケティング編集、メール編集のような、より漸進的なものでした。私が記憶に残っている1つの企業は、Speedy Brandという会社です。彼らが行ったのは、小規模ビジネスがブログを生成し、コンテンツマーケティングを吐き出すことを非常に簡単にすることだけでした。」
「非常に明白なアイデアで、完璧ではありませんでしたが、当時としては非常にクールでした。私たちはこの番組で何度も話してきましたが、それはChatGPTの時代でした。『LLMアプリはこんな感じだ。ChatGPTのラッパーで、非常に基本的なテキストを吐き出すだけ。次のリリースでOpenAIに潰されるだろう』と。そしてそうなりました。」
「まあ、その特定の企業がそうなったかどうかは分かりませんが、最初の波のLLMアプリのほとんどは、次のGPTの波に潰されました。私たちの視点からは、この『カエルの茹で方』のような効果があったと思います。3ヶ月ごとに状況は着実に良くなり続け、今では企業の部門全体や機能全体を置き換えるような本格的な垂直型AIエージェントについて議論するまでになっています。」
「この進化は今でも私の心を揺さぶります。まだ2年目で、比較的初期段階ですが、進歩の速度は前例のないものです。興味深いのは、前回のエピソードで議論したように、多くの基盤モデルが互いに競争し始めていることです。以前はOpenAIだけが市場を支配していましたが、最近のバッチではそれが変わってきています。」
「Claudeは大きな競争相手です。ありがたいことに、競争は市場を肥沃にする土壌です。消費者に選択肢が生まれ、起業家にもチャンスが生まれる、そんなエコシステムを私は望んでいます。」
「人々が見ていて、スタートアップを始めることを考えているか、すでに始めている場合、これら全てを聞いて、正しい垂直領域をどのように見つければよいのでしょうか?」
「退屈で反復的な管理作業を見つける必要があります。これが全てに共通する糸のようです。退屈で反復的な管理タスクを見つけることができれば、十分に深く掘り下げ続ければ、10億ドルのAIエージェントスタートアップになる可能性が高いでしょう。しかし、直接的な経験や関係のある何かを追求すべきだと言えます。」
「約束が見える企業に共通して見られる傾向が確実にあります。もう1つ思い出したのは、Sweet Spotです。以前にも言及したと思いますが、彼らは基本的に政府契約の入札を行うAIエージェントを構築しています。1年前に彼らがそのアイデアを見つけた方法は、友人の1人が政府のウェブサイトで新しい提案を探してページを更新し続けることを全職務とする仕事をしていたことでした。」
「彼らはピボットしていて、『あ、これはLLMができそうなことだ』と考えました。最近のバッチから素晴らしい牽引を得ている新しいアイデアにピボットした会社があります。彼らは基本的に歯科クリニックの医療請求を処理するAIエージェントを構築しています。」
「そのアイデアを見つけた方法は、創業者の1人の母親が歯科医で、彼が1日母親と一緒に仕事をして、彼女が何をしているかを見ることにしたことでした。彼は『ああ、全ての請求処理が本当に退屈そうだ。LLMは完全にこれができるはずだ』と思い、母親の歯科クリニック用のソフトウェアを書き始めました。」
「ロボット工学では、収益性があり機能するロボットは、汚く危険な仕事のためのものになるという古典的な格言があります。この場合、垂直型SaaSについては、退屈なバター渡しの仕事を探してください。」
「これで今日の時間は終わりです。また次回、ライトコーンでお会いしましょう。」

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