a16z 最新の洞察：コンシューマ向けAI企業が企業ソフトウェア市場を再定義する
消費者向け市場と企業向け市場は、ある意味で境界が徐々に曖昧になってきている。原文タイトル：The Great Expansion: A New Era of Consumer Software
原文出典：Olivia Moore，a16z パートナー
原文整理、編纂：Leo，深思圈
最近の2年間に登場したAI消費者向け製品が、わずか2年足らずでゼロから数百万ユーザーに成長し、年収が1億ドルを超えた理由を考えたことはありますか？この成長速度は、AI以前にはほとんど想像できないものでした。一見すると、これは配信速度が速くなり、ユーザーの平均収入が高くなったからです。しかし、私はほとんどの人が見落としているより深い変化を発見しました：AIは消費者向けソフトウェアの収益保持モデルを根本的に変えました。
最近、a16zパートナーのOlivia Mooreによる分析記事『The Great Expansion: A New Era of Consumer Software』を読みました。彼女はこの現象を「Great Expansion（大拡張）」と呼び、非常に重要なトレンドを捉えていると感じました。この見解を深く考えた結果、これは単なるビジネスモデルの調整ではなく、消費者向けソフトウェア業界全体のゲームルールの根本的な変革であることに気付きました。私たちは歴史的な転換点を目撃しています：消費者向けソフトウェア企業はもはやユーザーの流出と戦う必要がなく、ユーザー価値の持続的な拡大に依存して成長を実現できるのです。消費者市場と企業市場の境界は、ある意味で徐々に曖昧になっています。
この変化の影響は巨大です。従来の消費者向けソフトウェア企業は、流出したユーザーを置き換えるために毎年多大な労力と資金を費やしていましたが、現状を維持するためだけに。今や、AIの機会を捉えた企業は、各ユーザーグループが価値を失うことなく、むしろ時間の経過とともにより多くの収益を貢献することを発見しています。これは、漏れのあるバケツから、膨張し続ける風船に変わるようなもので、成長モデルが完全に異なります。
この観点から分析すると、私は個人的に、これは海外進出企業にとっての大きな機会だと考えています。消費者向け製品はPLGを活用して成長と収益を実現でき、華人チームが海外のSLGで短所を克服するのが難しいという点を完璧に回避しています。企業市場を扱っているとはいえ、全体の成長モデルはC端製品と類似の方法です。この点において、私は個人的に共感しています。私自身のプロジェクトは現在、企業向けのB端Vibe coding製品として1ヶ月間運用されており、PLGの方法で顧客を獲得し、良好なデータフィードバックを得ています。
従来のモデルの根本的欠陥
まず、AI以前の消費者向けソフトウェアがどのように収益を上げていたかを振り返りましょう。Mooreは彼女の分析の中で、2つの主要なモデルを挙げており、彼女の要約は非常に正確だと思います。第一のモデルは広告駆動型で、主にソーシャルアプリに使用され、使用量に直接結びついているため、通常、各ユーザーの価値は時間的に平坦です。Instagram、TikTok、Snapchatはこのモデルの代表です。第二のモデルは単層サブスクリプションモデルで、すべての有料ユーザーが毎月または毎年同じ固定料金を支払って製品へのアクセスを得ます。Duolingo、Calm、YouTube Premiumがこの方式を採用しています。
これらの2つのモデルでは、収益保持率はほぼ常に100%未満です。毎年一定の割合のユーザーが流出し、残ったユーザーは同じ金額を支払い続けます。消費者向けサブスクリプション製品にとって、初年度の終わりに30-40%のユーザーと収益保持率を維持できることが「ベストプラクティス」と見なされます。この数字は絶望的に感じられます。
私はこのモデルには根本的な構造的欠陥があると感じています：それは基本的な制約条件を生み出し、企業は流出した収益を絶えず置き換えなければ成長を維持できず、ましてや拡大することはできません。想像してみてください、もし漏れのあるバケツがあったら、水位を維持するために水を加え続けるだけでなく、漏れ出るよりも多く加えなければ水位が上昇しません。これが従来の消費者向けソフトウェア企業が直面しているジレンマです：彼らは顧客獲得-流出-再獲得の終わりのないサイクルに閉じ込められています。
このモデルの問題は数字だけではなく、企業全体の戦略やリソース配分にも影響を与えます。ほとんどのエネルギーが流出を補うための新規ユーザー獲得に使われ、既存ユーザーとの関係を深めたり、製品価値を向上させたりすることには使われません。これが、私たちが多くの消費者向けアプリが通知を狂ったように送信し、ユーザーの粘着性を高めるためにさまざまな手段を採用するのを目にする理由です。彼らは、ユーザーが使用を停止すると収益が即座に消失することを知っているからです。
私はこのモデルが根本的にユーザーの価値の潜在能力を過小評価していると思います。これは、ユーザーの価値が固定されていると仮定し、一度製品をサブスクライブすると、彼らが貢献できる収益が上限に達することを意味します。しかし現実は、ユーザーが製品に慣れるにつれて、彼らのニーズはしばしば増加し、支払う意欲も高まります。従来のモデルはこの価値の成長の機会を捉えていませんでした。
AI時代のゲームルールの書き換え
AIの登場はこのゲームを根本的に変えました。Mooreはこの変化を「Great Expansion（大拡張）」と呼び、この名前は非常に適切だと思います。最も急成長している消費者向けAI企業は、現在、収益保持率が100%を超えています。これは従来の消費者向けソフトウェアではほとんど想像できないことです。この現象が起こる方法は2つあります。第一に、消費者の支出が使用量に基づく収益に置き換わり、固定の「アクセス」料金が増加することです。第二に、消費者はかつてない速度でツールを職場に持ち込み、そこでこれらのツールが経費として償還され、より大きな予算の支援を受けることができます。
私が観察した重要な変化は、ユーザー行動パターンの根本的な転換です。従来のソフトウェアでは、ユーザーは製品を使用するか、使用しないかのいずれかでした。サブスクライブするか、キャンセルするかのいずれかです。しかし、AI製品では、ユーザーの関与度と価値の貢献が漸進的に増加します。彼らは最初は基本機能を時折使用するだけかもしれませんが、AIの価値を発見するにつれて、これらのツールにますます依存し、ニーズも拡大していきます。
この差異の軌跡は劇的です。Mooreは、収益保持率が50%の場合、企業は毎年ユーザー群の半分を置き換えなければならないと述べています。一方、100%を超える場合、各ユーザー群は拡大し、成長が重なり合います。これは単なる数字の改善ではなく、新しい成長エンジンを表しています。
私はこの変化の背後にいくつかの深い理由があると考えています。AI製品は学習効果を持ち、使用するにつれてより有用になります。ユーザーが投入する時間とデータが多ければ多いほど、製品の価値は彼らにとって大きくなります。これにより、正のフィードバックループが生まれます：より多くの使用がより大きな価値を生み出し、より大きな価値がより多くの使用と高い支払い意欲を生み出します。
もう一つの重要な要素は、AI製品の実用的な性質です。多くの従来の消費者向けアプリとは異なり、AIツールはしばしばユーザーの具体的な問題を直接解決したり、彼らの生産性を向上させたりします。これは、ユーザーがこれらのツールを使用する直接的な利点を容易に見ることができ、彼らもその価値に対して支払う意欲が高まることを意味します。AIツールが数時間の作業時間を節約できる場合、追加の使用量に対して支払うことは非常に合理的です。
精巧な価格構造の設計
最も成功している消費者向けAI企業がどのように価格戦略を構築しているかを詳しく分析してみましょう。Mooreは、これらの企業がもはや単一のサブスクリプション料金に依存せず、複数のサブスクリプションレベルと使用量に基づくコンポーネントを含む混合モデルを使用していると指摘しています。ユーザーが含まれているクレジットを使い果たした場合、彼らは追加のクレジットを購入するか、より高いプランにアップグレードすることができます。
ここにはゲーム業界からの重要な洞察があります。ゲーム会社は長年にわたり、高消費の「whale（クジラユーザー）」から大部分の収益を得てきました。価格を一つか二つのレベルに制限することは、収益機会を浪費している可能性があります。賢い企業は、生成数やタスク数、速度や優先度、特定のモデルへのアクセスなどの変数に基づいてレベルを構築し、同時にクレジットやアップグレードオプションを提供しています。
具体的な例を見てみましょう。Google AIは、月額20ドルのProサブスクリプションと月額249ドルのUltraサブスクリプションを提供しており、ユーザーが（避けられないことに）含まれている数を超えた場合、Veo3クレジットに追加料金がかかります。追加のクレジットパッケージは25ドルから始まり、200ドルまで拡張されます。私の理解では、多くのユーザーが追加のVeoクレジットにかける費用は、基本的なサブスクリプションと同じくらいになる可能性があります。これは、ユーザーの参加度の増加に伴って収益を増やす方法を示す完璧な例です。
Kreaのモデルも興味深く、彼らは月額10-60ドルのプランを提供し、予想される使用量とトレーニング作業に基づいています。もし含まれている計算単位を超えた場合、5-40ドルの追加クレジットパッケージを購入できます（有効期限90日）。このモデルの巧妙な点は、軽度ユーザーに合理的な入門価格を提供し、重度ユーザーには拡張の余地を与えることです。
Grokの価格設定は、この戦略を極限まで推し進めています：SuperGrokプランは月額30ドル、SuperGrok Heavyプランは月額300ドルで、後者は新しいモデル（Grok 4 Heavy）、モデルの拡張アクセス、より長い記憶、新機能のテストを解放します。この10倍の価格差は、従来の消費者向けソフトウェアではほとんど想像できませんが、AI時代では合理的になっています。なぜなら、異なるユーザーのニーズと価値認識の差が非常に大きいからです。
これらのモデルの成功は、ユーザー価値の多様性と動的性を認識していることにあります。すべてのユーザーが同じニーズや支払い能力を持っているわけではなく、同じユーザーでも異なる時間にニーズが変わることがあります。柔軟な価格オプションを提供することで、これらの企業はユーザー価値の全スペクトルを捉えることができます。
Mooreは、一部の消費者向け企業がこの価格モデルだけで100%を超える収益保持率を達成していることを指摘しており、企業への拡張を考慮していない場合でも、これはこの戦略の強力さを示しています。これは、従来の消費者向けソフトウェアの流出問題を解決するだけでなく、内在的な成長メカニズムを創出します。
消費者向けから企業向けへの黄金の橋
私が観察したもう一つの重要なトレンドは、消費者がAIツールを職場に持ち込む速度が前例のないものであることです。Mooreは彼女の分析の中でこれを強調しています：消費者はAIツールを職場に持ち込むことで積極的に報酬を得ています。一部の企業では、「AIネイティブ」にならないことが受け入れられなくなっています。潜在的な作業アプリケーションを持つ製品------基本的にNSFWでない製品------は、ユーザーがそれをチームに持ち込みたいと考えることを前提とすべきであり、償還可能な場合、彼らはかなり多くの費用を支払うでしょう。
この変化の速度には驚かされます。従来、消費者向けから企業向けへの移行には数年かかり、多大な市場教育と販売努力が必要でした。しかし、AIツールの実用性は非常に明白で、ユーザーは自発的にそれらを作業環境に持ち込んでいます。私は多くのケースを見てきました。従業員が最初に個人的にAIツールを購入し、その後、会社にチーム全体のために企業版を購入させるよう説得するのです。
価格に敏感な消費者から価格に敏感でない企業バイヤーへの移行は、大きな拡張機会を生み出します。しかし、これはチームフォルダー、共有ライブラリ、コラボレーションキャンバス、認証とセキュリティなどの基本的な共有と協力機能を必要とします。私はこれらの機能が、企業の潜在能力を持つ消費者向けAI製品にとって必須条件になっていると考えています。
これらの機能を備えれば、価格差は非常に大きくなる可能性があります。ChatGPTは良い例で、チーム製品として広く認識されていないにもかかわらず、その価格設定は差異を際立たせています：個人サブスクリプションは月額20ドルで、企業プランはユーザーごとに25ドルから60ドルまでの範囲です。この2-3倍の価格差は、従来の消費者向けソフトウェアではあまり見られませんが、AI時代では一般的になっています。
私は、一部の企業が個人プランの価格を損益分岐点またはわずかな損失に設定して、チームの採用を加速させていると感じています。Notionは2020年にこの方法を効果的に使用し、個々のユーザーに無制限の無料ページを提供し、コラボレーション機能に対しては攻撃的な料金を請求し、最も爆発的な成長期を促進しました。この戦略の論理は、個人使用を補助してユーザーベースを構築し、その後、企業機能を通じて利益を上げることです。
具体的な例を見てみましょう。GammaのPlusプランは月額8ドルで、ウォーターマークを削除するためのもので、これはほとんどの企業が求める要件です------およびその他の機能。ユーザーは、作業スペースに追加された各コラボレーターに対して支払います。このモデルは、企業が専門的な外観を求めるニーズを巧みに利用しています。
ReplitはCoreユーザーに月額20ドルのプランを提供しています。チームプランは月額35ドルから始まり、追加のクレジット、ビューア席、集中請求、役割ベースのアクセス制御、プライベートデプロイなどが含まれます。Cursorは月額20ドルのProプランと月額200ドルのUltraプランを提供しており（使用量が20倍増加）、チームユーザーはPro製品に対して月額40ドルを支払い、組織全体のプライバシーモード、使用と管理のダッシュボード、集中請求、SAML/SSOを備えています。
これらの機能が重要なのは、企業向けARPU（ユーザーあたりの平均収益）の拡大を解放するからです。私は今、消費者向けAI企業が企業拡張の道を考慮しない場合、大きな機会を逃していると考えています。企業ユーザーはより高い料金を支払うだけでなく、通常はより安定しており、流出率も低いです。
初日から企業向け能力に投資する
Mooreは、一見逆説的に思えるが実際には非常に賢明な提案をしました：消費者向け企業は、設立後1〜2年以内に営業責任者を雇うことを考慮すべきです。私はこの見解に完全に同意しますが、これは確かに従来の消費者向け製品戦略とは逆行しています。
個人の採用だけでは製品は一定の程度までしか進めません。広範な組織使用を確保するには、企業の調達をナビゲートし、高価値の契約を締結する必要があります。これには専門的な営業能力が必要であり、製品の自然な拡散に単純に依存することはできません。私は、優れた消費者向けAI製品が企業の営業能力の欠如により大きな機会を逃すのを見てきました。
Canvaは2013年に設立され、Teams製品を発売するまでに約7年待ちました。Mooreは、2025年にはこの遅れはもはや許容されないと指摘しています。企業AI採用のペースは、企業機能を遅らせると競合他社がその機会を奪うことを意味します。この競争圧力はAI時代に大幅に加速されており、市場の変化の速度はかつてないほど速くなっています。
私は、結果を決定するいくつかの重要な機能があると考えています。セキュリティとプライバシーの面では、SOC-2コンプライアンス、SSO/SAMLサポートが必要です。運用と請求の面では、役割ベースのアクセス制御、集中請求が必要です。製品の面では、チームテンプレート、共有テーマ、コラボレーションワークフローが必要です。これらは基本的な要件のように思えるかもしれませんが、企業の調達決定においては重要な要素となることが多いです。
ElevenLabsは良い例です：この会社は当初、消費者を大量に使用していましたが、迅速に企業向け能力を構築し、音声と対話エージェントにHIPAAコンプライアンスを追加し、医療やその他の規制市場にサービスを提供することを目指しました。この迅速な企業化の転換により、彼らは高価値の企業顧客を獲得でき、消費者向け収益に依存するだけでは済みませんでした。
私は興味深い現象を観察しました：早期に企業能力に投資した消費者向けAI企業は、しばしばより強力な競争の堀を築くことができます。企業顧客が特定のツールを採用し、それをワークフローに統合すると、切り替えコストが非常に高くなります。これにより、より強い顧客の粘着性とより予測可能な収益が生まれます。
さらに、企業顧客は貴重な製品フィードバックを提供します。彼らのニーズはしばしばより複雑であり、製品をより高度な方向に進化させることを促進します。私は多くの消費者向けAI製品が企業顧客へのサービスを通じて新しい製品の方向性や機能要件を発見したのを見てきました。
この変革に対する私の深い考察
Mooreの見解と私自身の観察を注意深く分析した結果、私たちが目撃しているのは単なるビジネスモデルの調整ではなく、ソフトウェア業界全体のインフラの再構築であると考えています。AIは製品の能力を変えるだけでなく、価値の創造と捕獲の方法も変えました。
私が最も興味深いと感じるのは、この変化が消費者向けソフトウェアに対する従来の仮定に挑戦していることです。長い間、人々は消費者向けソフトウェアが本質的に低価格で高い流出率を持ち、収益化が難しいと考えてきました。しかし、AI時代の現実は、消費者向けソフトウェアが企業向けの収益規模と成長率を実現できることを示しています。この転換の意味は深遠です。
資本配置の観点から見ると、これは投資家が今、消費者向けAI企業により早く多くの資金を投入できることを意味します。これらの企業は、より早く意味のある収益規模を実現できるからです。従来、消費者向けソフトウェア企業は、巨大なユーザー規模に達するまで効果的に収益化できませんでしたが、今では比較的小さなユーザーベースでも強力な収益成長を実現できます。
私はまた、この変化が起業戦略に与える影響について考えました。Mooreは、AI時代の最も重要な企業の多くが消費者向け製品から始まる可能性があると述べています。私はこれは非常に深い洞察だと考えています。従来のB2Bソフトウェア起業パスは通常、大量の市場調査、顧客インタビュー、販売サイクルを伴います。しかし、消費者向けから始まるパスは、より迅速な製品の反復と市場検証を可能にします。
この方法のもう一つの利点は、より自然な製品-市場の適合を生み出すことです。消費者が自発的に製品を使用し、費用を支払うとき、これは強い製品-市場の適合信号です。そして、これらのユーザーが製品を職場に持ち込むと、企業の採用はより有機的で持続可能になります。
私はまた、競争のダイナミクスの変化に注目しています。従来のソフトウェア時代、消費者向け市場と企業向け市場は通常分離されており、異なる参加者と戦略がありました。しかし、AI時代では、これらの境界が曖昧になっています。1つの製品が同時に2つの市場で競争できることは、新しい競争優位性と課題を生み出します。
技術的な観点から見ると、AI製品のこの二重性（消費者向けの使いやすさ+企業向けの機能）は、製品設計と開発の新しい基準を推進しています。製品は、個々のユーザーが簡単に使えるほどシンプルである必要があり、同時に企業のニーズを満たすほど強力で安全である必要があります。このバランスを実現するのは容易ではありませんが、うまくやった企業は大きな競争優位を得るでしょう。
私はまた、このトレンドが既存の企業ソフトウェア企業に与える影響について考えました。従来の企業ソフトウェア企業は、消費者向けから始まったAI企業との競争に直面しており、これらの新規参入者はしばしばより良いユーザー体験とより迅速な反復速度を持っています。これは、企業ソフトウェア業界全体に製品基準とユーザー体験を向上させる圧力をかける可能性があります。
最後に、私はこの変化が働き方の根本的な変化を反映していると考えています。リモートワーク、個人のツール選択権の増加、そして生産性ツールに対するより高い期待は、消費者向けと企業向けツールの境界を曖昧にしています。AIは、この進行中のトレンドを加速させただけです。
未来の機会と課題
私はMooreが描く「Great Expansion」現象に興奮していますが、注意すべき課題と機会も見ています。
課題としては、競争がより激化すると思います。成功の道筋が明確になると、より多くの企業が同じ戦略を試みるでしょう。強力な差別化とネットワーク効果を構築できる企業が、長期的な競争で勝利するでしょう。
規制の観点から見ると、企業環境におけるAI製品の急速な採用は、新しいコンプライアンスとセキュリティの課題を引き起こす可能性があります。企業は、AIツールがさまざまな業界基準や規制要件を満たしていることを確認する必要があります。これは開発コストと複雑性を増加させる可能性がありますが、新しい競争の壁を生み出すことにもなります。
機会としては、巨大な革新の余地が見えます。消費者向けの使いやすさと企業向けの機能を創造的に組み合わせることができる企業は、新しい市場カテゴリを開拓するでしょう。また、特定の業界やユースケースに深く最適化された垂直型AIツールには大きな機会があると考えています。
私はまた、データとAIモデルのネットワーク効果の機会を見ています。ユーザーが増え、使用が深化するにつれて、AI製品はよりインテリジェントでパーソナライズされたものになります。このデータ駆動の改善は強力な競争優位を生み出すことができ、新規参入者がこの蓄積されたインテリジェンスを複製するのは難しいです。
投資の観点から見ると、このトレンドは引き続き大量の資本を引き付けるでしょう。しかし、投資家は短期的に急成長している企業だけでなく、持続可能な競争優位を持つ企業を見極める必要があります。重要なのは、どの企業が本当に競争の堀を築けるかを理解することです。
最終的に、私はMooreが描く「Great Expansion」がAI革命の始まりに過ぎないと信じています。私たちはソフトウェアの本質を再定義しています------ツールからインテリジェントなパートナーへ、機能から結果へ。これらの変化を捉え、成功裏に実行できる企業は、次世代のテクノロジー巨人を築くでしょう。これは単なるビジネスモデルの革新ではなく、人と技術の関係の再想像でもあります。私たちは、ソフトウェアがよりインテリジェントで、より有用で、より不可欠になるエキサイティングな時代にいます。
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