AI スタートアップはどうすれば成功できるのでしょうか?ガートナー：「以下の点が不可欠」

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デジタル変革の波を受けて、さまざまな新興技術が急速に応用され、普及してきました。その中でも、人工知能技術は近年最も急速に成長し、資本と市場の双方から支持を得ている技術の一つと言えます。最近、権威ある組織であるガートナーは、中国本土における人工知能の新興企業に関するレポートを発表し、一般企業が人工知能技術製品を購入する際にこれらの人工知能の新興企業をどのように評価すべきかに関する情報を技術購入者に提供することを目指しています。

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ガートナーのリサーチ担当副社長、蔡慧芬氏

ガートナーによるこのレポートは、主に自然言語、コンピューター ビジョン、機械学習などの人工知能ソフトウェア アプリケーション分野に焦点を当てています。報告書は、中国の人工知能市場の発展におけるローカライズの特徴が非常に顕著であることを示しています。ガートナーリサーチの副社長である蔡慧芬氏は、「中国企業は、機能が充実し、カスタマイズ性が高いAI製品を迅速に開発する必要がある。これらの新興企業に共通するのは、受注を獲得するために、多くの企業がカスタマイズされた完全なサービスを提供していることだ。これは中国のAI新興企業には非常に一般的な現象だが、利益を上げるのが難しくなっている」と述べた。

報告書では、中国の人工知能スタートアップ企業の投資家の多くは大手クラウドサービスプロバイダーであると言及されている。 BAT を例にとると、これらのスタートアップ企業に投資するということは、一方では、これらのスタートアップ企業が投資家のクラウド サービスに基づいてソリューションを構築できることを期待するということです。一方、投資家はこれらの新興企業を通じて新たなソリューションを発見し、いくつかの業界のビジネスシナリオにおける問題を解決し、それらのソリューションを顧客に紹介することができます。有効性の面から言えば、これは相互に利益のある実行可能なアプローチです。

市場全体を見ると、ガートナーは、人工知能市場は当初はアプリケーション シナリオに基づくオンデマンド設計から、モデル構築、そして最終的には完全なソリューションへと進化してきたと考えています。私たちの仕事がより成熟した今、プラットフォームベースのソリューションを開発しました。第二に、人工知能は現在、超自動化されたビジネスプロセスに徐々に統合されつつあります。第三に、これらの AI スタートアップ企業は、市場の需要を満たすために、より詳細なローカライズされた AI ソリューションの開発を続けています。最後に、ローコードやノーコードプラットフォームの出現により、AI開発がより身近になり、専門技術者でなくても簡単な学習で使用できるようになります。

現在、多くの人工知能スタートアップ企業は「共競争」協力モードを採用しており、アプリケーションのシステムインテグレーターと協力するだけでなく、競争も行っています。蔡慧芬氏は次のように説明した。「協力の面では、多くのスタートアップ企業が顧客と協力して新しいアプリケーション分野のソリューションを作成しています。この顧客は、サードパーティのスタートアップ企業にモデルの開発を成功させ、アプリケーションを構築するのを手伝ってもらうことを目的として、データを共有する用意があります。成功した後、スタートアップ企業は成功体験に基づいて次の顧客を開拓することができます。この成功モデルは実際には継続的に発生しており、中国での成功のほとんどはこのモデル、つまり最初の顧客を通じて達成されています。この顧客はシナリオを一度も実行したことがないかもしれませんが、完了後には比較的大きな成果が得られます。」

スタートアップ企業による人工知能製品の開発は、膨大なデータのサポートと切り離すことはできません。過去数年間、データの取得は急成長の時代を迎えています。データのプライバシーをより良く保護するために、「個人情報保護法」が数日前に正式に施行され、人工知能のスタートアップ企業がデータを入手することがますます困難になるでしょう。この点について、蔡慧芬氏は「この問題は合成データ技術で解決できる。ガートナーの技術成熟度曲線によると、合成データは現在成熟に非常に近づいている。スタートアップ企業はこの技術を利用して、限られたデータから必要なさまざまなデータを生成し、データ取得のリスクを回避することができる。ガートナーはまた、将来的にはますます多くのメーカーが合成データ方式を使用して事業開発をサポートすると考えている」と述べた。

市場の人工知能スタートアップ企業を見ると、多くの企業がまだ「投資を燃やす」段階にあり、利益を上げている企業はほんの一握りです。この問題に対して、蔡慧芬氏は人工知能の新興企業は「二本足で歩く」べきだと提案した。まず、プラットフォームベースの製品を確立する必要があり、次に、顧客を正確にスクリーニングする必要があります。

「プラットフォーム」の意味は、スタートアップ企業がテクノロジープラットフォームを構築できるようにすることであり、プラットフォーム上の開発ツールによって顧客は独自のアプリケーションを開発できるようになります。最も単純な直接使用から、プラットフォーム上のモデルを使用した二次開発まで、API コスト サービスを形成します。このアプローチにより、スタートアップ企業は人材育成コストを削減し、顧客にカスタマイズされたサービスを提供できるようになります。 「要するに、スタートアップ企業は、顧客のためにすべてを行うのではなく、顧客が自分で望むアプリケーションを構築できるツールを提供すべきだ。そうするとコストがかかりすぎるからだ。こうすることで、スタートアップ企業は正当な料金を請求できる」と蔡慧芬氏は結論付けた。

この「プラットフォーム」を利用できない顧客に対しては、スタートアップ企業はプラットフォームをカスタマイズし、顧客を選別する必要がある。蔡慧芬氏は、「戦略的な開発が顧客のニーズと全く関係ない場合、スタートアップはすべての顧客を拒否し、受け入れることはできない。顧客を選別する方法がなければならない。顧客がスタートアップにカスタマイズされた製品を作ってほしいと望む場合。顧客がこのシナリオを完了した後、スタートアップは持続可能な収入源を持つことができるだろうか？この結果は、スタートアップの製品ルートであろうと、ターゲット顧客であろうと、同様のニーズがあるか、または一度限りの需要ではなく、反復的な需要であるか、これらすべてを評価する必要がある。そうでない場合、スタートアップは選別する必要があり、そうでなければコストが高すぎる。」と考えている。

上記の点に加え、人工知能スタートアップが成功したいのであれば、蔡慧芬氏はCEOの役割も重要だと強調した。 「CEOは3～5年後の戦略や計画を明確に持ち、何をすべきか、何をすべきでないかを知っている必要があります。そのようなCEOが率いるAIスタートアップは成功する可能性が高くなります。同時に、スタートアップ企業のCEOは製品開発だけでなく、営業も行う必要があります。この2つの能力をバランスよく発揮することで、成功しやすくなります。」