趙長鵬、中国ジュニアへの賭けで1100万ドルを投資

魁:立体的に言えます。

まず、収益指標の次元から見ると、VideoTutorはこれまでに1,000社からAPIリクエストを受けています。を含む1000社からAPIリクエストを受けている。Cエンドユーザーの意向はもっと直接的で、投資家でもある学生の親がいる。彼は製品を体験した後、友人や家族全員に製品を渡して試してもらったが、全員が喜んでお金を払ってくれた。そして、彼はどこからか私の電話番号を入手し、私たちに投資したいというメールを送ってきたのです。cユーザーは非常に強い支払い意欲を持っています。

2点目は、ユーザーの要求レベルから。なぜアメリカでは、オフラインのマンツーマンのチューター教育が硬直化しているのでしょうか？保護者がマンツーマン指導が効果的だと感じ、それにお金を払うことを厭わないからだ。今やマルチモーダルAI技術はマンツーマン指導効果を擬人化することができ、聞かれたことは答えるようになっている。しかも、アメリカのオンライン・マンツーマン指導の教師が録画したビデオ・レッスンは、実はAIが生成したビデオと変わらない。これが私の言う "需要の平準化 "である。学生はビデオレッスンを買うのに大金を使うが、私のAIが生成したものと違いはない。では、なぜAIを使わないのか？なぜAIを使わないのでしょうか？

学生から多くの好意的なフィードバックを受け、多くの教師がこの製品を普及させたいと考えており、初期段階での修了率と使用期間は非常に良好です。私たちがスクリーニングした200人のシードユーザーは、全員がアーリーアダプターです。

3つ目のポイントは、製品の味やセンスのようなものです。教育業界全体の進歩から、生徒や保護者がお金を払うというコアな需要、製品自体の進化まで、逆算してやり続けると。製品自体の進化から、逆に考えて、全体のロジックは閉ループです。この3つの次元から、PMFで十分だと思うわけです。核心的なことは、支払い意欲が非常に強いということです。

FIZZとパートナーシップを結んでいる

創業者の朴氏：多くのユーザーは積極的にお金を払いたいと思っています。積極的にお金を払いたいと考えています。

甲斐:はい。SAT、AP、この分野は、すでに支払い意欲が非常に強くなっています。この地域の生徒一人当たりの授業料は100ドルから200ドルで、オフラインの授業はもっと高くて800ドルくらいです。米国にはSATを受験する生徒が260万人おり、そのうち37％が受験料を支払うという。私たちの製品は、需要を平準化するのに非常に適しています。

創業者の朴氏：SATは、受験者にとっては、ライブのチューターとがいるコースです。AI彼はAIを信頼するだろうか？

甲斐:現在、AIはアメリカの大学入試のSATやAPレベルの問題に答えても、事実誤認をする可能性はほとんどありません。この場合、なぜオフラインの家庭教師よりも優れているのだろうか？ひとつは安価であること、もうひとつは、生徒が質問があればどんどん質問できること、間抜けな質問をしても教師の意見や焦りを気にする必要がないこと、そして24時間いつでもどこでも学習できることだ。

そして市場は平らにすることができ、アメリカ市場の次はカナダ、Aレベルではイギリスなどへと平らにすることができる。

ファウンダー・パーク：支払いに関して今考えていることは何ですか？

甲斐:朴創業者:有料セグメントについてはどのようにお考えですか？span text="">私たちは月額制のサブスクリプションを用意していますし、成果報酬型の学習もあります。AIは今、結果ごとにお金を払う準備ができていると思います。例えば、799ドルを支払えば、あなたの子供がSATの数学で満点を取ることを保証するようなパッケージを出すかもしれません。

創業者の朴氏：しかし、結果に対してお金を払うかどうかは、個々の生徒の自主性に任されているのではないですか？

甲斐氏：このようなこともあります。span text="">国内の大学入試ではありえないかもしれませんが、大学入試は非常に点数が多く、何千点もありますから。しかし、アメリカのSATのテストポイントは62点しかなく、そのうち50点は正規のテストポイントであり、ほとんどの受験生は問題なく、残りの12点は基本的にマスターしている。よほど論理レベルに問題がない限り、基本的に勉強ができないということはない。

実際、アメリカの多くのオンライン家庭教師がこのサービスを行っており、1800ドルを先生に支払い、先生がその子の家庭教師をするのですが、成功率は基本的に100％で、なぜならSATのテストポイントはSATテストの点数は決まっています。生徒のIQレベルが正常であれば、基本的に問題はありません。しかし、大学入試はそうではなく、大学入試は短期間で成績を上げることはできません。そして、国内の大学入試は点差を開く必要があるため、難しい問題が出題されるが、アメリカの大学入試は絶対的な難問はなく、むしろ知識事項を習得しているかどうかが問われるからだ。

成果報酬も、このような前提で、すでにこれまでの家庭教師が使ってきたモデルです。

ファウンダー・パーク：では、モデルのコストは価格設定において厄介なものですか？それは高い割合ですか？教育はコーディングのようなものではありません。コーディングは非常に長いコンテクストをサポートする必要があるため、誰もが価格を吊り上げているのです。

高校生を対象とした製品では、ウェブサイドが最も重要

創業者パーク：キャリアの途中だったときのことを覚えていますか？strong>Founder Park: 前回、プロトタイプの最初のバージョンはほぼ2ヶ月強かかったとおっしゃっていましたね。そのとき、作業の分担や、やる機能とやらない機能の決定など、開発サイクル全体はどのように考えられていたのでしょうか？

甲斐チーム全員のコンセンサスは、高速で反復することでした。なぜなら、高速で反復することで、初期のユーザーフィードバックを高速で得ることができるからです。

最初のバージョンはツイートされ、大きな反響を呼びました。しかし、そのユーザーの多くはプログラマーや投資家、あるいは技術愛好家であり、これらを総称して「技術テイスター」と呼ぶことができます。その段階では、彼らからのフィードバックはどちらかというと散漫で、ほとんど価値のないものだった。そのような幅広いユーザーの中から、質の高い高校生という真のコア・シード・ユーザーをフィルタリングし、コンサルティングを通じて有益なフィードバックを得ることがやはり重要なのだ。

私たちが得たコアなフィードバックは、ビデオレンダリングが100％正確でなければならないということで、それが最適化するために最も重要なことでした。 UIがよく見えるかどうか、TTSの音や色の異なる選択に対応しているかどうかなどは、すべてカットされました。製品の核心に話を戻すと、私たちは科学シナリオの学習を行っているので、グラフィックレンダリングの精度が核心なのです。

Founder Park: 生成時間のトレードオフは何でしたか？

甲斐：ピーク時の最高時間は約6分でした。よくあるトピックや知識のポイントを説明するのに、6分以上かけてはいけないというのが主な検討事項でした。しかし、私たちが受け取ったフィードバックの中で、学習能力がそれほど高くない生徒の中には、内容をもっとゆっくり、もっと掘り下げて伝えてほしいと思っている人がいることがわかりました。私たちは、時間に制限を設けるべきではなく、利用者の学習能力によるところが大きいと気づきました。

パーク創設者：今、最も長くできるのは何時間ですか？

甲斐：長くても1時間以内でしょう。コミュニケーション中のリアルタイム生成ですが、この機能は最近追加されたもので、一番最初のバージョンにはありませんでした。

ファウンダー・パーク：当時はやりたかったけれど、それほど重要ではないと気づいてやらなかった機能はありますか？

Kai: 例えばアプリですが、当時はアプリを早く開発するのがいいだろうと考えていました。しかし、アメリカのほとんどの生徒は基本的にラップトップかiPadを使って学習しており、アメリカのほとんどのK12の学校では生徒にChromebookを与えていることに気づきました。アメリカのほとんどのK12の学校では、生徒にChromebookコンピュータが支給され、非常に人気があり、宿題もすべてコンピュータで行います。高校では、基本的に生徒1人に1台のコンピューターがあり、携帯電話が学習シーンに占める割合は5％以下と、非常に低い。

朴創業者：つまり、教育や学生に焦点を当てた製品であれば、まずウェブ側が重要で、アプリはそれほど重要ではないということですね。

甲斐：ええ、実は当時、アメリカの学校に長年通っていたので、数字を知っていました。その後、初期の数万人のユーザーから100人の学生を掘り出して調査したところ、その100人の学生のうち90人以上がコンピューターを持っていたので、さらに確信が持てました。

ファウンダー・パーク：最初のバージョンを立ち上げたとき、K12コミュニティもターゲットにしていましたか？

甲斐：はい、それ以来ずっとそのグループをターゲットにしています。私たちはゴウトと競合しているわけではなく、どちらかというとテストトレーニングのシナリオを描いています。アメリカの高校生の多くは、オフラインのトレーニングかオンラインの学習プラットフォームを選択しており、VideoTutorはその需要を平準化するのに適しています。

パーク創業者：少なくとも1年間は、K12がコアユーザーとなるのでしょうか？

甲斐：2年以内にはコアな指標になるはずです。

大型モデルで期末テストの点数のみ。

ファウンダー・パーク：この段階で製品の中核となる指標をどのように測定するのですか？動画がユーザーにとって有用であると、どのように判断するのですか？

甲斐:最もコアな指標の1つは試験です。新しいバージョンでは、ビデオを見た後、最後にクイズがあり、正解すれば理解したことになり、正解しなければ理解していないことになります。

終了率を見るだけでは学習効果を見ることはできないし、見ている内容の半分を理解している生徒もいるかもしれない。半分終わったところでテストを与えて合格させれば、残りを見る必要はない。私たちの製品の核となる指標は、ここで何人の生徒が点数を伸ばしたかを見ることです。

朴創業者：しかし、彼が別のシナリオで行われたテストを受けることになったとき、合格したかどうかというこの結果をどうやって得るのですか？

甲斐氏：これは米国の製品文化に通じるものです。これはアメリカの製品文化に通じるところがあります。VideoTutorを利用してSATを受験した学生の多くが、その経験と結果を共有するために名乗りを上げます。私たちはまた、彼らがこの言葉を広めるためのキャンパス大使になるようにします。

キャンパスアンバサダーには高校生が20人います。実際、メルカリの初期の成功を見ると、それは古典的な「ユーザーサクセスストーリー」モデルに基づいていました。メルカリは多くのインド人プログラマーが米国で仕事を見つけるのを支援し、その後、それらのユーザーに接触して、メルカリでどのように仕事を見つけたかというユーザーストーリーを提供したのです。VideoTutorも同じで、より多くの学生に製品を使ってもらい、非常に良い結果を出してもらい、その経験を共有するためにユーザーストーリーを作るのです。

朴創業者：学生が共有する主なチャネルはどこですか？

甲斐:生徒は主にTikTok、保護者はFacebookのグループを利用しています。

甲斐:本質的にVideoTutorはまだC-suiteの製品だと思います。ユーザー製品であり、口コミは非常に重要です。成功したAIアプリの多くは、初期のシードユーザーからのクチコミに依存しています。例えば、デザイナーが使ってみて良いと感じ、それが広がっていくようなものです。私たちにとっては、製品を使って何人のSATの生徒が高得点を獲得し、他の子供たちや保護者に広まったかが核となる指標です。保護者は主にフェイスブックとインスタグラムを使い、生徒はTikTokを使う。このように合意の上でクチコミが発展していけば、学校の先生も自然と意識するようになります。初期に多くの学校で知られるようになったのは、多くの先生が良さを感じて学校の購買部長に勧めてくれたからです。ですから、やはり中心はCユーザーの口コミであり、使って点数が上がった子の数が重要な指標になっています。

ファウンダー・パーク：新バージョンのおおよその状況と、発売までのスケジュールを教えてください。

甲斐:2ヶ月以内に正式なパブリックリリースをしたいと思っています。私たちは、早ければ2ヶ月以内に正式な公開リリースを行いたいと考えています。そこでは、生徒たちは非常に低いレイテンシーで質問されたことに答えることができ、科学シナリオのグラフィックレンダリングは100％正確なものになるでしょう。もちろん、しばらくは競技会のシナリオや線形代数のような複雑な大学の知識はカバーしませんが、よりK12の領域になります。

パーク創業者：VideoTutorの現在の障壁や堀は何ですか？

甲斐:いくつかのポイントがあると思います。1つ目はデータのフライホイールです。ビデオの背後にはすべてのコードがあり、ユーザーが作成した優れたビデオデータは、二次的なアノテーションの後、モデルを微調整するために再トレーニングすることができます。データが多ければ多いほど、ビデオの結果は良くなる。もうひとつは学習行動データで、生徒によってどの知識ポイントが弱いかがわかるので、データのフライホイールを構築することができ、より多くの人が使えば使うほど、製品が生徒を理解するようになる。もうひとつは、アニメーションエンジンのアルゴリズムなど、技術的な優位性だ。アルゴリズム自体は最もコアな利点ではありませんが、私たちが急速に反復するにつれて、より多くのデータ、利点は、より明白になります。

3つ目はブランドで、VideoTutorはすでに北米の保護者界ではAI教育分野のトップブランドとなっており、保護者の信頼も見えない壁となっています。

朴創業者：VideoTutorは3～5年後、どのような製品になっていると期待していますか？

甲斐：VideoTutorは世界で最も人気のあるビデオゲームです。span text="">私たちは、将来的にVideoTutorは、科学を学ぶすべての人のためのAIの先生になることを願っています。私たちは科学しかしません。将来的にはMultiNationalを追い越すと思います。Many Neighboursは世界トップクラスの言語学習製品ですが、STEMサイエンスのシナリオでは、サイエンスはグラフィックのレンダリングが多すぎるため、これまで世界トップクラスの製品はありませんでした。基本的なモデリング技術が整った今、次のマルチネイバーフッドが科学シナリオで誕生すると思います。

人材採用特に国内の大手工場から出てくる人材が欲しい

朴創業者：過去に多くの成功を収めていますね。strong>ファウンダー・パーク：過去にいくつのスタートアップを経験しましたか？

甲斐：今3年生です。1年生の時、ジェームズと教育製品を立ち上げ、エンジェルファンディングで20万ドルを得ました。そのときは失敗しましたが、同質的な競争に陥ってはいけないという貴重な教訓を得ました。当時、市場には似たようなアプリがたくさんあったので、早い段階で競争に参入しなければならず、課金するのも大変でした。

2番目のベンチャーでは、別のチームMathGPTProに共同創業者として数ヶ月参加しました。その段階で、製品メトリクスの見方、製品の作り方、ユーザースケーリングの方法を学びました。その時、私はテキストベースの解答ベースの教育製品は終わったという結論に達しました。だから、私の3番目のベンチャーで、私は視覚化が避けられない傾向であることを知っていた。

ハーバード大の趙凱とサム・アルトマン投手。集合写真

パーク創業者：過去2回の経験は、テキストベースの製品の限界を認識した以外に、チームやその他の面で、VideoTutorで今やっていることに何か役立ちましたか？

甲斐：大いに役立ちました。

1つ目のポイントは、製品の方向性と将来性をよりよく判断することです。私なら、競合サイトのトラフィックと収益を見て、製品全体の進化の方向性を判断します。

2つ目のポイントは、製品作りの観点から、製品デザイン、フロントエンドとバックエンドのドッキング、どのような指標を見るかなど、製品開発のペースをよりよく判断できるようにすることです。

3つ目のポイントは、チームマネジメントと組織文化の能力です。役割分担、報酬、各生徒に与えられるオプションなど、より完全な管理システムを確立しました。また、資金調達の方法も学んだ。今回の1000万ドルの資金調達は20日足らずで完了した。

パーク創業者：現在、チームには何人いますか？

甲斐：6人で、みんな一緒に暮らしています。

Founder Park: チームはもともとどのように作られたのですか？

甲斐：ジェームスと私は2度ビジネスを経験しています。2人とも同じ学校を卒業して、1年生の時に一緒にアプリを作りました。2年生の時に他の2人と一緒にビジネスを始めて、お互いを知ることができました。この技術が非常に大きな製品ビジョンをもたらす可能性があることに気づいたとき、この製品を作るためにチームを組もうと連絡を取り合いました。チームのもう一人のパートナーであるニックを含め、私たちは全員それ以前からの同窓生で、彼は私の大学のルームメイトでもあった。

ファウンダー・パーク：拡大も視野に入れているようですが、どのような人材を探しているのですか？

甲斐：バックエンド、フロントエンド、ビッグ・ランゲージ・モデリング、UI/UXの経験者を探しています。私たちは今、試行錯誤の段階を超え、迅速な製品構築の段階に入っているため、私たちの成長を支える経験豊富な人材が必要なのです。

Founder Park:製品を1から10へ、あるいは10から100へと成長させるために、経験豊富なエンジニア、プロダクトマネージャー、成長リーダーが必要です。

Founder Park:製品を1から10へ、あるいは10から100へと成長させるために、経験豊富なエンジニア、プロダクトマネージャー、成長リーダーが必要です。

甲斐：そうです。エンジニアの採用を軸に、9人、10人とチームを大きくしていくことを想定しています。

今回の採用はおそらく国内なので、対面とリモートのミックスですね。

朴創業者：求める人物像は？

甲斐：バイトやミッションのような大手企業で経験を積んだ人が望ましいと思いました。というのも、バイトは若手を大切にする、より高速で、よりロールアップされた組織文化だからです。バイトでトレーニングを受けた人は、より優れた方法論と能力を持っていますし、当社に入社した後は、そうした成功体験を持ち込み、統合して学ぶことができます。

国内の大企業で厳しい戦いを経験し、迅速なイテレーションを経験したい人。私たちは学生スタートアップの段階を過ぎているので、新人を減らし、正確には「業界のベテラン」ではない経験豊富な人を採用する必要があります。なぜなら、業界のベテランは家族の面倒を見なければならず、そこまで関与できないかもしれないからだ。だから、中間の、若くて転がせる人がいい。

私たちは優秀な人材に多くの選択肢を与えたいと思っています。1,100万ドルを調達したにもかかわらず、なぜアメリカでエンジニアを募集しなかったのか？それは、国内の生産性とエンジニアリング能力が本当に非常に優れていると考えるからです。100％中国が運営するこのチームの波は、素晴らしい製品を作り、国際舞台で駆け抜けるだろう。現在、多くのAIアプリケーションが中国人によって作られており、国内のエンジニアリング能力は本当に素晴らしい。中国とアメリカの間で起こっていることを利用することが、私たちの強みなのです。

シリコンバレーの大学生は全員AIスタートアップ