2024-08-23 Are We In An AI Hype Cycle?：実績が示すAIの価値創造 ーYCombinatorの視点からー

※本記事は、Y Combinatorが公開しているYouTubeチャンネルのポッドキャスト「Lightcone」の内容を基に作成されています。出演者はGary、Jared、Harj、Dianaの4名です。本エピソードのタイトルは「Are We In An AI Hype Cycle?」で、AIブームの実態と持続可能性について、YCombinatorの視点から分析した内容となっています。動画の詳細情報はhttps://www.youtube.com/watch?v=_-5xJQ4U8g0 でご覧いただけます。なお、本記事の内容は原著作者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルの動画をご視聴いただくことをお勧めいたします。 Y Combinatorは、スタートアップに50万ドルを投資し、3ヶ月間集中的に創業者と協働するアクセラレーターです。Y Combinatorの詳細については、公式サイト（ycombinator.com）をご参照ください。

1. AIブームの現状認識:シリコンバレーとその他の地域のAIへの温度感の違い

Gary氏：シリコンバレーでの私たちの友人や仲間たちの間では、AIについて常に議論が行われており、これが歴史的な瞬間だという強い共通認識があります。

Jared氏：しかし、数ヶ月前にケンブリッジで大学生たちと会った時、驚くべき発見がありました。そこではほとんどの学生がAIに取り組んでおらず、過去20年間見てきたような通常のスタートアップを始めていました。この二つの世界の間には大きな断絶があることに驚きました。

Diana氏：この状況は特に興味深いものです。というのも、スタートアップの世界では特定のアイデアが盛り上がる時期を常に経験してきましたが、今回のAIブームは異なります。パブリックマーケットでも、Magnificent 7と呼ばれる大手テクノロジー企業の株価上昇がAIによって牽引されており、このような同期現象は前例がありません。

Harj氏：私たちのYCのバッチは、AIの方向に100%傾向しつつあり、一方でパブリックマーケットのリターンも本質的に100%AIに牽引されています。これが、皆の想像力を捉えている理由ですが、同時にこれが持続不可能で、いずれ破裂して暴落するのではないかという恐れもあります。

Gary氏：この温度差の背景には、特にハーバードやMITの優秀な学生たちが、暗号資産のハイプサイクルで傷ついた経験があります。彼らは自身で、あるいは友人を通じて2020年から2022年の暗号資産ブームを経験しており、その結果として新しいトレンドであるAIに対して懐疑的になっているのです。

このような地域間、世代間での温度差は、過去の技術ブームでの経験や、実際の技術の理解度の違いに起因していることが見て取れます。

2. AIブームの特徴分析

2.1 基盤モデルの競争環境の変化

Gary氏：もし2023年初頭、ChatGPTが立ち上がってからしばらくの時期に戻ってみると、当時私たちはバッチで最初のAIのアイデアを目にし始めていました。当時は「ChatGPTラッパー」という言葉が広まっており、これらのスタートアップは全てOpenAIに飲み込まれてしまうのではないかという懸念が強かったのです。

Harj氏：しかし、1年半後の現在を見てみると、状況は明らかに変化しています。複数のモデルが存在し、最近ではFacebookから初の本格的なフロンティアオープンソースモデルがリリースされました。これは私たちにとって予想外の展開でした。

Diana氏：実際の数字を見ると、以前のバッチでは約90%、80%の企業がOpenAIのモデルを使用していました。それは単純に、当時はOpenAIが最高で、それが機能する唯一の選択肢だったからです。しかし現在のバッチでは、Claude 3.5 Sonnetを使用する企業が数十社に増加し、Llamaの使用も大幅に増えています。その結果、OpenAIのモデル使用シェアは現在のバッチで既に低下しているのが確認できます。

Gary氏：私たちの議論の中で最も重要な点は、6ヶ月前から現在のバッチまでの間に、企業が使用するモデルの選択肢が大きく変化したことです。以前はフロンティアモデルとオープンソースの間に6ヶ月から1年のラグがありましたが、今やほぼ同等のレベルに達しています。1ヶ月前には誰もこのような展開を予想していませんでした。

Harj氏：オープンソースモデルは指数関数的に進化を続けており、一方でフロンティアモデルはS字カーブに乗っているように見えます。このことは、競争環境が根本的に変化していることを示しています。

この競争環境の変化は、スタートアップにとって重要な意味を持っています。複数の選択肢が存在することで、スタートアップはより柔軟にモデルを選択できるようになり、また特定のプロバイダーへの依存度も低下しています。これは長期的に見て、AIスタートアップのエコシステムの健全な発展につながる可能性が高いと考えられます。

2.2 価値の所在に関する不確実性

Gary氏：AIが巨大な価値を生み出すことは明らかですが、重要な疑問は誰がその価値の大部分を獲得するのかということです。GPU製造業者なのか、ホスティングプロバイダーなのか、モデル開発者なのか、それともアプリケーション開発者なのか。どの部分がコモディティ化され、どの部分が非常に価値のあるものになるのかは、まだ不確実な状況です。

Harj氏：これはWeb 1.0やWeb 2.0の時代にも見られた現象に似ています。当時も、スペース全体に対して多くの人々が強気でしたが、どこに位置取りをしたいのかは明確ではありませんでした。Web 1.0を振り返ると、長年にわたってブラウザの所有が非常に重要視されていました。インターネットのゲートウェイとしてブラウザを所有することが、大金持ちになる方法だと信じられており、Netscapeは当時数十億ドルの評価を受けていました。しかし、結果的にそれは最適な場所ではありませんでした。

Diana氏：時間軸も重要な要素です。私たち自身のキャリアを振り返ると、YCが投資した最大の企業にはDoorDashやInstacartがありますが、これらは全てスマートフォンの普及によって可能になったものです。しかし、これらの企業の最初のバージョンは、iPhoneが登場してから約4年後に出てきています。アイデアが本当に花開くまでには時間がかかるのです。

Gary氏：重要なポイントは、バリューチェーンの様々な部分、つまり基盤モデル、ホスティングプロバイダー、チップメーカー、そしてここにいる私たちが投資しているアプリケーション層の企業があるということです。アプリケーション層の企業を始めるのに1億ドルは必要ありません。あなたと、通常は共同創業者、そしてもし両者がコーディングできれば、基本的に既製品となっている非常に強力なものを活用して、他の市場に参入し、製品を作り、実際の問題を解決することができます。

Harj氏：そうですね。基盤モデルの会社を立ち上げるには5,000万から1億ドルが必要かもしれませんし、ホスティングやその他の部分にもそれくらいの資金が必要かもしれません。しかし、それでさえも完全に真実ではありません。それはただ、より困難であるというだけなのです。

この価値の所在に関する不確実性は、投資家にとって重要な課題となっていますが、同時にスタートアップにとっては、比較的少ない初期投資で市場に参入できる機会も提供しています。

3. 暗号資産ブームとの比較分析

3.1 相違点

Harj氏：AIと暗号資産の大きな違いは、スニッフテスト（直感的な価値判断）にあります。Web3のほとんどの製品は、一般の人々にとって「なぜこれを使う必要があるのか」という基本的な価値判断をパスできませんでした。一方、AI製品を見ると、50ページの市場分析レポートを要約して3つの重要なポイントを抽出するという機能は、明らかに誰かがお金を払いたいと思う価値があります。

Gary氏：具体例として、私の現在のYCのポッドにいる企業を挙げてみましょう。彼らは売掛金管理を自動化し、12人のチームを1人に削減することができました。残りの11人は財務部門の他の業務に集中できるようになりました。これは単なる人間のバター渡しよりも良い仕事をロボットに任せるようなものです。確かにRick and Mortyのジョークのようですが、実は真面目な話なんです。メールと銀行記録を照合して支払いを確認するような、人間の創造性を刺激しない作業を、ソフトウェアが代行することで、世界はより良くなるのです。

Diana氏：数字で見てみましょう。企業がYCに応募した時点での総収益は600万ドルでした。しかし、バッチ終了時の3-4ヶ月後には、その総収益は2000万ドルまで成長しています。これは私たちが通常アドバイスする月間20%の成長率をはるかに超えています。20%の月間成長率だと、600万ドルから3-4ヶ月後でも約1200万ドルにしかならないはずです。つまり2000万ドルという数字は、実際の価値が顧客に認められ、支払いが行われている証拠なのです。

Gary氏：さらに重要なのは、これが単なる最初の契約更新や2回目の更新だけの話ではないということです。企業価値を生み出すには、将来のキャッシュフローの割引現在価値が必要です。つまり、獲得した顧客を永続的に維持できなければならないのです。これが企業価値を構築する唯一の方法なのです。

このように、AIスタートアップは暗号資産ブームと比較して、より具体的な価値提案と検証可能な収益モデルを持っており、顧客からの実需に基づいた成長を示しています。

3.2 類似点

Harj氏：暗号資産ブームとAIブームの一つの重要な類似点は、誰も「AIには全く価値がない」とは言っていないことです。通常、人々がハイプサイクルについて語るとき、彼らが反応しているのは、Nvidiaのような企業の株価が非常に急速に上昇していることや、スタートアップの世界で6-12ヶ月以内に10億ドルの評価額に達する企業が出現していることです。

Gary氏：例えば、DeepMindやOpenAIの元研究者たちが起業し、プロダクト・マーケット・フィットもないのに6ヶ月後には巨額の評価額を得るような状況です。これは、暗号資産ブームの時の「Professor Coins（教授コイン）」を思い出させます。分散システムの経験があれば、最初に出会った暗号資産投資家から、コード一行も書かずに、ホワイトペーパーすらなしで、10億から50億ドルの市場価値を得ることができた時代がありました。

Diana氏：暗号資産は完璧な例です。たった2年前、これが最後のハイプサイクルだと感じました。特に、これらの暗号資産企業がトークンを発行し、株式ラウンドを調達し、3-6ヶ月ごとに評価額が2倍、3倍に跳ね上がっていた時のことを思い出します。

Harj氏：しかし、これはスタートアップの世界の常でもあります。あらゆる段階で、スタートアップは過大評価されているように見え、その評価額に見合う成長は決して達成できないように思えます。私はStripeが最初に立ち上がった時のことを覚えています。Stripeはまだ公開もしていない段階で、Sequoiaから1億ドルの評価額で資金調達を行いました。これは全て創業者とアイデア、そして市場への信念に基づいていました。

Gary氏：ただし、技術系企業の評価方法と、より資産投機的なものの評価方法には大きな違いがあります。暗号資産の世界には投機的な要素が多く含まれていました。しかし、何十億ドルもの投資資金を持つ投資家にとって、それは一つのハンマーであり、全てが釘に見えてしまうのです。

このように、AIブームと暗号資産ブームには、急激な評価額の上昇や優秀な技術者への投資集中という共通点がありますが、その背後にある投資家の判断基準や市場の成熟度には重要な違いが存在することがわかります。

4. 成功事例と市場の反応

4.1 収益性と成長速度

Diana氏：私たちのYCバッチの成長を示す興味深い統計があります。前のエピソードでBatch by the Numbersで触れましたが、企業がYCに応募した時点での総収益は600万ドルでした。そして、3-4ヶ月のバッチ期間後、彼らが成長した総収益は2000万ドルに達しました。これは非常に大きな成長です。

Harj氏：実際、この成長率は私たちが通常アドバイスする「月間20%の成長を目指せ」という野心的な目標をも上回っています。月間20%の成長率で計算すると、600万ドルから3-4ヶ月後でも約1200万ドルにしかなりません。それに対して2000万ドルという実績は、かなり驚異的な成長率を示しています。

Gary氏：YCにおいて、私たち全員が最前線で、企業が通常の想定よりも速いペースで100万ドルのARR（年間経常収益）に到達している例を目にしています。バッチ期間中だけでなく、バッチ後6-12ヶ月の期間においてもこの収益の伸びは印象的です。

Diana氏：Gustaf（YCの関係者）が言及していたLeiaを例に挙げると、彼らはベンチマークから最近シリーズAを締結しました。彼らは法務作業を自動化するAIを開発しています。また、1年前に私が一緒に仕事をした企業は、わずか12ヶ月後に今年末までに1000万ドルの収益に到達する見込みです。実に1年で10倍の成長です。これだけの成長率があれば、IPOも視野に入ってきます。

Harj氏：この状況は、Jaredと私が2007年にサンフランシスコに移住した当時とは全く異なります。当時は、Posterousのような企業も含めて、皆が追い求めていたのはページビューや、アクティブユーザー数、登録アカウント数といった指標でした。

Gary氏：その通りです。それらは単なるバニティメトリクス（見かけの指標）でした。良い気分にはなれても、実際の価値を示すものではありませんでした。現在のAI企業の成長は、実際の収益に基づいているという点で、質的に全く異なるものなのです。

4.2 具体的な成功分野

Diana氏：我々が現在目にしているAIの成功事例を分野別に見ていくと、それぞれの領域で初期の成功の兆しが見え始めています。例えば、画像生成AIについて考えてみましょう。多くの人々は、これは単におもちゃやアートや娯楽のためのものだと想像するかもしれません。しかし、Photo Roomという企業を見てください。彼らは最近5億ドルの評価額を獲得し、Eコマース向けの画像生成で実際の収益を上げています。彼らは垂直統合型のアプローチを取り、ブランドが製品写真を撮影し、商品を配置するという困難な課題を、写真家やエディターのチームを必要とせずに、非常に低コストで解決しています。

Gary氏：また、AIエージェントワークフローの分野も注目に値します。Greenlight社やPermit Flow社のような企業は、AIエージェントを使用して建設許可申請の処理を自動化しています。これらの企業に対して二つの批判があります。一つは、まだ完全に人間をループから外せていないという点。もう一つは、企業が完全にAIに依存する形で6桁や7桁の契約を結ぶことはないだろうという点です。

Harj氏：実際には、スタートアップから聞こえてくる話では、AIがワークフローに組み込まれ、作業を実行し、人間がUIを通じてスポットチェックや確認プロセスを行えるようになっています。しかし、興味深いことに、顧客は次第にその確認機能さえ使用しなくなってきています。

Diana氏：私が知っている別の企業は、コールセンターの大部分を置き換えています。彼らは数十万件の通話を処理しており、フィリピンやメキシコのオフショアコールセンター全体を解雇し、この新興企業のソリューションに置き換えました。20倍から100倍も安価で、かつ高速なサービスを提供しています。

Harj氏：ここで重要なのは、現時点で完璧でなくても、また新しい10倍優れたフロンティアモデルが近い将来登場しなくても、既存の技術の微調整やプライベートデータの収集だけで、大企業が数百万から数千万ドルを支払う品質レベルに到達できる可能性が非常に高いということです。

Diana氏：さらに、企業向けの微調整ツールという分野も成功を収めています。多くの企業が独自の非公開データを使用してAIモデルを調整するためのツールを必要としており、この分野でも具体的な成功事例が出てきています。

Harj氏：Dianaと私のグループには、たった2週間前に特定の業界の会議に参加し、「ユーリカ」の瞬間を経験した企業があります。彼らは、技術者が誰も知らない、あるいは存在すら知らない業界全体がLLMsの完璧な応用先であることを発見しました。誰も試みていない分野で、10億ドル規模の機会を見出したのです。そして、Mark Zuckerbergが数週間前に述べたように、たとえ今日モデル開発の進歩が止まったとしても、モデル上にポイントソリューションを構築するアプリケーションレイヤーには、まだ5年分のイノベーションの余地があるのです。

5. 長期的な展望

5.1 価値創造の持続可能性

Harj氏：AIの完全自動化に向けた批判の一つは、これらのシステムがまだ完全には人間をループから外せていないということです。完全な価値を解放するには、人間の介在をなくす必要があるという指摘があります。また、大企業が完全にAIに依存するような大型契約を結ぶことはないだろうという懸念も存在します。

Diana氏：しかし、興味深いことに、実際のスタートアップからは異なる話が聞こえてきています。AIをワークフローに組み込み、スポットチェックや確認プロセスのためのUIを用意していますが、顧客は次第にその確認機能すら使用しなくなってきているのです。

Gary氏：現時点で完璧でなくても、また新しい10倍優れたフロンティアモデルが近い将来登場しなくても、既存の技術の微調整やプライベートデータの収集・活用だけで、大企業が数百万から数千万ドルを支払うような品質レベルに到達できる可能性が非常に高いと考えています。

Harj氏：実際に、許可申請処理やコールセンター業務など、特定の分野では既にAIが人間の作業を効果的に代替し始めています。例えば、フィリピンやメキシコのオフショアコールセンター全体をAIソリューションに置き換え、20倍から100倍も安価で、かつ高速なサービスを提供している例があります。

Diana氏：私的データの重要性について言えば、これは特に重要な競争優位性の源泉となっています。例えば、建設許可の処理や銀行データなど、特定のドメインでの微調整には大量の非公開データが必要で、これは簡単に複製や再現できません。この分野では実際に多くの技術的な工夫が必要とされ、単なるラッパーではない深い専門性が求められます。

Gary氏：価値創造の持続可能性という観点で最も重要なのは、顧客との継続的な関係性です。企業価値を本当の意味で構築するには、獲得した顧客を永続的に維持し続ける必要があります。これは将来のキャッシュフローの割引現在価値という観点からも極めて重要です。一時的な成功ではなく、持続可能なビジネスモデルを確立できるかどうかが、長期的な価値創造の鍵となるのです。

5.2 市場の評価メカニズム

Gary氏：これは究極的には、世界のあらゆるハイプサイクル、ブーム・バストサイクルで起きていることです。世界が変わろうとしているという狂騒が始まり、何が起きているのかを理解するのが非常に難しい状況の中で、多くが噂話やメディアの報道に依存することになります。これが戦争の霧のような状態を生み出し、その結果として人気投票のような状況が生まれます。

Harj氏：短期的には、全てのビジネスは一種の投票マシンの対象となります。実際に何が起きているのかではなく、物事が非常に急速に進んでいるため、人間は意味を理解するのに時間がかかります。その過程で、私たちは話の上手なペテン師や、華やかな経歴、「私はこういう会社で働いていた」といった表面的な要素に惑わされがちです。

Gary氏：例えばClinkle（スタートアップ）のような事例があります。スタンフォードのドロップアウトが非常に巧みな話術で、賢明な投資家たちから何百万ドルもの投資を引き出すようなケースです。これは投票マシンの狂気の一例であり、人々が意図的に詐欺的な投資をしようとしているわけではなく、純粋に社会的な効果によって、私たちが世界を十分に早く理解できないことから生じる現象です。

Diana氏：しかし、長期的に見ると、あらゆる企業の価値は将来のキャッシュフローの割引現在価値に収束します。実際の問題を解決し、顧客が対価を支払い、その顧客が永続的に維持されることが必要です。

Gary氏：これが、GoogleやMeta、あるいはMagnificent 7のような企業が世界で最も価値のある企業となっている理由です。人々は、これらの企業が永続的に収益を上げ続けると信じているのです。そこには安全性があり、それが現在の公開市場で人々が信じているものです。

Harj氏：公開市場自体も完全に狂った投票マシンですが、最終的には計量機としての性質を持つようになります。究極的には、実際に収益を上げ、顧客を持ち、実際に機能する重みのあるものを作る必要があるのです。

このように、市場の評価メカニズムは短期的には人気投票的な性質を持ちますが、長期的には実際の価値創造能力に基づく評価に収束していくことが示唆されています。