セコイア・アメリカの最新インサイダー情報：AIがもたらす1兆ドル規模のビジネスチャンスに参入する方法

テック業界全体がまだAIの波を追うのに忙しい中、セコイア・キャピタルはすでにこの技術革命の背後にあるより深い機会について考え始めている。毎年恒例のAI Ascentカンファレンスでは、3人のコア・パートナー、パット・グレイディ、ソーニャ・ホァン、コンスタンチン・ビューラーが、AIのトレンドと市場機会に関する独自の洞察を披露した。

このプレゼンテーションでは、威圧的な専門用語で埋め尽くされるのではなく、AIがどのようにビジネスの世界と私たちの生活を変えつつあるのかを平易な言葉で明らかにしました。市場規模からアプリケーション層の価値まで、データのフライホイールからユーザーの信頼まで、彼らはAIスタートアップの重要な成功要因を明らかにした。さらに重要なのは、AIエージェント・エコノミーの到来と、それが私たちの働き方にどのような革命をもたらすかを予測していることだ。起業家や投資家にとって、このシェアリングは明確なシグナルを示している。マクロ経済のノイズを心配する必要はない。ハイテク導入の波は、市場のボラティリティをかき消すのに十分だ。

セコイアがAI市場はクラウドコンピューティングの10倍の規模になると考えている理由、新興企業がこの領域でどのように勝つか、そして来るべき"インテリジェント・ボディ・エコノミー」がどのように私たちの世界を破壊するのか。

市場機会：AIが1兆ドルの衝撃波となる理由

講演の冒頭で、パット・グレイディはいくつかの重要な質問を投げかけた。なぜ重要なのか？なぜ今なのか？そして、我々はそれに対して何をすべきなのか？このフレームワークは、セコイア・キャピタルの伝説的な創業者であるドン・バレンタインに由来しており、彼はこれらの質問を使ってあらゆる新興市場を評価している。span leaf="">昨年のAI Ascentカンファレンスで、セコイアは上段がクラウド・トランスフォーメーション、下段がAIトランスフォーメーションという比較表を示した。現在、クラウド・コンピューティングは4000億ドル規模の巨大産業であり、クラウド・コンピューティングが始まったばかりの頃のソフトウェア市場全体よりも大きい。この例えに従えば、AIサービスのスタート市場は、クラウド・コンピューティングの黎明期と比べて少なくとも1桁、つまり10倍の規模になる。今後10年から20年の間に、この市場は私たちの想像を絶する規模になる可能性がある。span leaf="">今年セコイアは、AIはサービス市場のケーキを食べるだけでなく、同時にソフトウェア市場も食べているという見解を更新した。私たちは、多くの企業がシンプルなソフトウェア・ツールからスタートし、徐々にスマート化し、人の作業を補助する副操縦士モデルから、ほぼ完全に自動化された自動操縦モデルへと進化していくのを見てきた。副操縦士からほぼ完全に自動化された自動操縦士への進化。これらの企業は、ツールを売ることから結果を売ることへ、そしてソフトウェア予算の獲得競争から人事予算の獲得競争へと移行しており、AIはこれらの巨大市場の両方に影響を及ぼしている。

歴史上、技術革命の波はどれもその前のものよりも大きなものでしたが、AIはこれまでのどの革命よりも早く到来しています。パットはその理由を簡単な分析で説明しています。技術普及の物理法則を分析するために必要なのは、3つの条件だけだ。人々があなたの製品について知っていること、彼らがあなたの製品を欲しがっていること、そして彼らがあなたの製品にアクセスできることである。クラウド・コンピューティングが黎明期だった頃と比べると、AIは驚くべきスピードで普及している。セールスフォースの創業者であるマーク・ベニオフ氏は、人々の注目を集めるためにあらゆる "ゲリラ "マーケティング戦術に頼らざるを得なかったのに対し、ChatGPTが2022年11月30日にリリースされると、世界中の注目が一気にAIに集中した。同時に、情報を共有するチャンネルは劇的に増加し、レディットとツイッター（現在はXに改名）だけでも月間12億から18億人のアクティブユーザーがいる。インターネット・ユーザーも当時の2億人から現在では56億人に増え、世界中のほぼすべての家庭や企業にリーチしている。span leaf="">「これはインフラが整っていることを意味し、始動銃が鳴ったとき、普遍的なアクセスに障壁はありません」とパットは説明する。物理学のルールが変わったのです。軌道は敷かれたのです」。span leaf="">アプリケーションは価値の高原である：AI時代に勝つ方法

歴史上のいくつかの大きな技術革命を振り返る。パソコンであれ、インターネットであれ、モバイル・インターネットであれ、本当に10億米ドル以上の収益を実現した企業のほとんどは、アプリケーション・レイヤーに焦点を当てている。真の価値はアプリケーション層にあります。span leaf="">しかし、今は事情が違う。大きなモデルが進歩するにつれて、推論能力、ツールの使用、インテリジェンス間のコミュニケーションを通じて、アプリケーション層にまで到達できるようになった。パットは、顧客のニーズから出発し、特定の業種に焦点を当て、特定の機能に集中し、人間がループに入る必要があるような複雑な問題を解決することを提案する。それが本当の競争であり、価値が生まれる場所なのです。

AI企業を設立することの何がそんなに特別なのだろうか。重要な問題を解決し、ユニークで魅力的な方法を見つけ、優秀な人材を引きつける。AIに特化しているのはわずか5％で、特に次の3点を強調した。

まず、バイブ収入に注意すること。パットは、多くの起業家が「雰囲気のある収益」を好み、気分がよく、会社が急成長しているように見えるが、実際には、実際の行動の変化ではなく、顧客が水を試しているだけかもしれないと説明した。彼は創業者に、ユーザーの採用率、エンゲージメント率、リテンション率を精査し、人々が実際に製品を使って何をしているかを確認するようアドバイスしている。本当の収益があるかのように自分を欺くのはやめましょう。それは、最終的にあなたを苦しめることになる、単なる "周囲の収益 "であることが判明します。

開発のこの段階では、製品よりも信頼が重要です。パットが強調したのは、「製品は徐々に良くなっていき、顧客から信頼されれば問題ないが、信頼されなければトラブルになる」ということだ。

第二に、粗利益率である。パット氏は、AI分野のコスト構造は急速に変化しているため、スタートアップの売上総利益率が今どうなっているかは必ずしも気にしていないと述べた。トークン1つあたりのコストは、ここ12～18ヶ月で99％下がっている。スタートアップがツールの販売から結果の販売に移行することでバリューチェーンの向上に成功すれば、価格帯も上がるだろう。今は粗利益率が理想的ではないかもしれないが、企業は健全な粗利益率への明確な道筋を持っているはずだ。

3つ目は、データのフライホイールです。パットはステージ上の起業家たちにこう尋ねた。そのデータ・フライホイールはどのようなビジネス指標を推進するのか？この質問に答えられないのであれば、いわゆるデータ・フライホイールは単なる夢物語かもしれないと指摘した。具体的なビジネス指標に結びつかなければ意味がない。データのフライホイールは、新興企業が構築できる最も強力な堀の1つであるため、これは特に重要である。

講演は、パット氏の「自然は真空を嫌う」という興味深い例えで締めくくられた。彼は、現在市場ではAIに対する巨大な「吸引力」があり、関税や金利変動といったマクロ経済のノイズはすべて無関係だと述べた。テクノロジー導入の上昇トレンドは、市場のボラティリティを完全にかき消した。「市場には大きな吸引力があり、あなたが先手を打たなければ、他の誰かが先手を打つでしょう。ですから、先ほど私たちが言ったような堀や測定基準などに関係なく、あなたは今、命がけで逃げなければならない業界にいるのです。全力で、常に最高速度で動き続ける時なのだ。"

誇大広告から本当の価値へ：AIにおけるユーザーエンゲージメントが劇的に増加

次に、Sonya Huang氏は、過去1年間のAI導入の目覚ましい進歩を振り返りました。2023年当時、ネイティブAIアプリの月間アクティブユーザーに対するデイリーアクティブユーザーの比率（DAU/MAU）は非常に低く、ユーザーは興味本位で試してみるものの、あまり使用せず、誇大広告が実際の価値をはるかに上回っていたことを意味する。chatGPTのDAU/MAU比は一気に上昇し、今ではRedditのレベルに近づいている。「これは素晴らしいニュースです」とソーニャは叫んだ。"

このような使い方は、軽快で楽しいものであると同時に、深く実用的なものでもあり、ソーニャは個人的にさまざまな画像を焼き尽くして「失語症」にしてみたことを認めている。Sonyaは、彼女が個人的にさまざまな画像を「キプリング化」しようとして、信じられないほどの量のGPUを使い果たしたことを認めています。しかし、このような楽しい用途だけでなく、さらにエキサイティングなのは、より深い用途です。たとえば、広告分野では驚くほど正確で美しい広告コピーを作成する能力、教育分野では新しいコンセプトを即座に視覚化する能力、医療・ヘルスケア分野ではOpenEvidenceのようなアプリでより良い診断を行う能力などです。

「私たちはまだ、可能性の氷山の一角に触れたにすぎません」とソーニャは言う。AIモデルの能力が向上し続けるにつれて、この "フロントドア "からできることはますます奥深くなっていくでしょう」。span leaf="">音声におけるブレークスルーとプログラミングにおける爆発的な進歩：2つの重要な分野

2024年に特に注目すべきAIのブレークスルーが2つあります。注目すべきブレークスルーです。

1つ目は音声生成技術です。ソーニャはこれを、ホアキン・フェニックスがAIアシスタントと恋に落ちる映画『Her』を引き合いに出し、音声における「Herの瞬間」と呼んだ。音声生成技術は、「ほぼ成熟」から「ほぼ偽物」へと「恐怖の谷」を越えた。span leaf="">イベントでソーニャは、人間なのかAIなのか見分けがつかないほど自然に聞こえる音声デモを披露した。"SFと現実のギャップは驚くべきスピードで埋まっており、チューリングテストが本当に忍び寄ったように感じる。"

2つ目の重要なブレークスルーはプログラミングです。ソーニャは、この分野が「悲鳴のような製品市場適合性」を達成したと指摘する。昨年秋にAnthropicのクロード3.5ソネットがリリースされて以来、プログラミングにおいて急速な「波動転換」が起きている。バイブ・コーディング」を使って自分でDocSendの置き換えを行うなど、人々はAIプログラミングで印象的な結果を生み出している。

「10倍効率的」なベテランエンジニアであろうと、まったくのノンプログラマーであろうと、AIは素晴らしい方法です。プログラミングをまったく知らない人でも、AIはソフトウェア制作のアクセシビリティ、スピード、経済性を根本的に変えようとしています」とソーニャは説明する。span leaf="">技術的な観点から見ると、事前訓練されたモデルの進歩は減速しているように見えますが、研究エコシステムはブレークスルーのための新しい道を見つけています。最も重要な進歩はOpenAIの推論能力であり、一方で合成データ、ツールの使用法、AIの足場といった技術は急速に進化しており、これらが組み合わさることで、ますます複雑なタスクに対応できるAIが生み出されている。

価値が生み出される場所：アプリケーション層の戦場は白熱している

価値が生み出される場所：アプリケーション層の戦場は白熱している

ソーニャは、AIの価値創造について同僚と議論したことがあると振り返る。彼女は当時、GPTパッケージング・アプリケーションについて懐疑的であったことを認め、一方、パートナーのパットはアプリケーション層で価値が創造されると確信していた。今にして思えば、パットは正しかった。ハーヴェイやオープンエビデンスのように、顧客のニーズから出発することを重視する企業は、価値創造の現実を見れば、大きな価値を創造している。span leaf="">「私たちは、最終的に価値が収束する場所として、アプリケーション層を信じています。"

もちろん、彼女は冗談めかして、本当の勝者はNVIDIAのCEOであるJen-Hsun Huang氏かもしれないと指摘しました。

ソーニャは、ChatGPTのほかにも、AIの最初の「キラーアプリ」がすでに登場していると主張した、サーニャは、ChatGPT、Harvey、Glean、Sierra、Cursorなどの有名なアプリに加えて、AIの最初の "キラーアプリ "はすでに登場しており、さまざまな専門分野で数多くの新興企業が登場していると考えている。特に彼女は、新しい企業の多くが「エージェント・ファースト」となり、現在寄せ集めている単純なプロトタイプから真にパワフルな製品へと進化するインテリジェンスを販売することになるだろうと述べた。

垂直インテリジェンシア：特定分野に特化したAIエージェント

インテリジェンシア市場2025において。ソーニャは特にバーティカル・エージェントに強気だ。これは、特定の分野に深く関わる起業家にとって大きなチャンスとなる。これらのバーティカル・エージェントは、合成データとユーザー・データを含む強化学習テクニックを使って、特定のワークフローのためにエンド・ツー・エンドで訓練され、AIシステムが非常に特定のタスクに秀でることを可能にします。

すでにエキサイティングな初期例があります。セキュリティでは、Expoがそのインテリジェンスが人間のペネトレーション・テスターを凌駕することを実証し、DevOpsでは、Traversalが最高の人間のトラブルシューターを凌駕するAIのトラブルシューターを生み出し、ネットワーキングでは、MeterのAIがネットワーク・エンジニアを凌駕した。span leaf="">これらのケースは、まだ初期段階ですが、特定の問題を解決するために訓練された垂直知能が、今日の最高の人間の専門家を凌ぐことができるという楽観的な見方を与えています。

ソーニャ氏はまた、「豊かさの時代」という概念も紹介した。プログラミングを例に、労働力が安価で豊富になったらどうなるのか？AIが生成した低品質なコンテンツが大量に出回るようになるのだろうか？センスが希少な資産になったらどうなるのか？これらの疑問に対する答えは、AIが他の産業をどのように変えていくかの伏線となるだろう。

知的体の経済：AIの次の主要フェーズ

プレゼンテーションの最終部分では、コンスタンチン・ブーラーが、「知的体の経済：AIの次の主要フェーズ

」について考察する。span text="">である。1年前のAI Ascentでは、こうしたロボット・アシスタントがビジネス・モデルを形成し始めたばかりの頃、すでにインテリジェント・ボディについて議論されていた。今日、「エージェント群」と呼ばれるこれらの機械のネットワークは、多くの企業で重要な役割を果たしており、AI技術スタックの重要な部分となっている。span leaf="">コンスタンティンは、これがさらに発展し、今後数年で知的体の経済へと成熟するだろうと予測している。この経済では、知性体は単に情報を伝達するだけでなく、資源を移転し、取引を行い、互いの行動を記録し、信頼と信用を理解し、独自の経済システムを持つ。

「この経済システムは人間を排除するものではなく、完全に人間を中心としている」。コンスタンチンは説明する。「インテリゲンチアは人々と協力し、人々はインテリゲンチアと協力し、それらが一緒になってこのインテリゲンチア経済を構成しているのです」。

スマートボディ・エコノミー構築における3つの技術的課題

スマートボディ・エコノミー構築における3つの技術的課題

この野心的なビジョンを実現するために、私たちは3つの重要な技術的課題に直面しています：

最初の課題は永続的なアイデンティティです。コンスタンチンは、永続的なアイデンティティには実は2つの側面があると説明した。まず、インテリジェンス自体が一貫している必要がある。ビジネスにおいて、日々変化するような人物を相手にする場合、おそらく長くは続かないだろう。インテリジェンスは、自分自身の個性と理解を維持できなければならない。第二に、インテリゲンチャはあなたを覚え、理解する必要がある。パートナーがあなたのことを何も知らなかったり、名前すらほとんど覚えていなかったりすると、これもまた信頼と信用に難題を突きつけることになる。

RAG（検索拡張世代）、ベクトル・データベース、ロング・コンテキスト・ウィンドウなどの現在のソリューションは、この問題に対処しようとしていますが、真の記憶、記憶ベースの自己学習、一貫性の維持を達成する前にやるべきことはたくさんあります。自己学習、知能の一貫性の維持など、大きな課題が残されている。

2つ目の課題は、シームレスな通信プロトコルです。「TCP/IPとインターネットがなかったら、パーソナル・コンピューティングはどうなっていたか想像してみてください」とコンスタンチン氏は言います。"特に、彼はMCP（モデル・コラボレーション・プロトコル）の開発について言及した。MCPは、情報、価値、信頼の伝達を可能にするために使用される一連の将来的なプロトコルのひとつに過ぎない。

3つ目の課題はセキュリティです。パートナーに直接会うことができない場合、セキュリティと信頼の重要性が高まります。セキュリティと信頼は、スマートボディ経済において、現在の経済よりもさらに重要になる。

確実性からランダム性へ：思考の根本的な転換

コンスタンチンは、スマートボディ経済の到来によって、私たちの考え方が根本的に変わると主張している。彼は、従来の決定論的思考とは大きく異なる、ストキャスティック・マインドセットという概念を提唱している。span leaf="">「私たちの多くがコンピューターサイエンスに夢中になったのは、それがとても決定論的だったからです。今、私たちは計算がランダム性を持つ時代に突入している。

彼はこれを簡単な例で説明した。コンピュータに73という数字を記憶するように指示すると、明日も来週も来月もそれを記憶する。しかし、人間やAIにそれを記憶するように頼むと、73を記憶するかもしれないし、37、72、74、あるいは次の素数である79を記憶するかもしれないし、まったく何も記憶しないかもしれない。この考え方の転換は、AIやインテリジェンスとの付き合い方に大きな影響を与えるだろう。

2つ目の変化は、マネジメントの考え方です。インテリジェント・ボディ・エコノミーでは、独立した貢献者から管理者に移行する過程と同様に、インテリジェンスにできること、できないことを理解する必要があります。特定のプロセスをいつ中止させるか、どのようにフィードバックを提供するかなど、より複雑な管理上の決定を下す必要が出てくる。

3つ目の大きな変化は、最初の2つの組み合わせである：私たちはより大きな影響力を持つようになるが、確実性は著しく低下する。「私たちは、より多くのことができるが、その不確実性とリスクを管理できなければならない世界に移行している」とコンスタンティンは言った。

レバレッジの極み：仕事、企業、経済の再発明

1年前、セコイアは、組織のさまざまな機能がAIインテリジェンスを持ち始め、徐々に収束していき、最終的にはすべてのプロセスがAIインテリジェンスによって行われるようになるだろうと予測した。彼らは、最初の「一人ユニコーン企業」の出現さえ大胆に予測した。

一人ユニコーンはまだ実現されていないが、私たちはすでに、かつてないほど少ない人数で、かつてないほど急速に拡大する企業を目の当たりにしている。コンスタンチンは、私たちはこれまでにないレバレッジのレベルに達すると信じている。

「最終的には、これらのプロセスと知性が融合し、ニューラルネットワークのネットワークが形成されるだろう」と彼は予測している。「これはすべてを変え、個人の仕事を再構築し、企業構造を再構築し、経済全体を再構築するだろう」。

セコイアの3人のパートナーは、このスピーチを通じて、AIの現在の発展から将来への進化の可能性について明確な道筋を示した。市場機会のマクロ分析から、アプリケーション層の価値の洞察、インテリジェント・ボディ・エコノミーのビジョンに至るまで、彼らはWhat（何を）とWhy（なぜ）を詳しく説明しただけでなく、より重要なHow（どのように）を示しました。

起業家にとって、これはアイデアの饗宴であるだけでなく、行動の指針でもある。アプリケーション層の価値をつかむこと、「アンビエント」ではなく「リアル」な収益を構築すること、データフライホイールを構築すること、来るべきスマート・ボディ・エコノミーに備えること、そして常に忘れてはならないこと。