セコイアアメリカ：AIの1兆ドルの機会を掘り起こす方法は？

によって書かれた: 深い思考のサークル

テクノロジー業界全体が AI の波を追いかけている間に、セコイアキャピタルは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ます。彼らが開催した年次 AI Ascent カンファレンスでは、三人のコアパートナーであるパット・グレイディ、ソニア・ファン、コンスタンティン・ビュラーが AI の発展傾向と市場機会についての独自の見解を共有しました。

プレゼンテーションは、難解な専門用語で埋め尽くされるのではなく、AIがビジネスの世界と私たちの生活をどのように変えている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レベルの価値まで、データフライホイールからユーザーの信頼まで、AIスタートアップの主要な成功要因を明らかにしています。 さらに、彼らはAIエージェント経済の到来と、それが私たちの働き方にどのように革命をもたらすかを予測しました。 起業家や投資家にとって、この共有は明確なシグナルです:AIの波はここにあり、今がフルスロットルで進む時です。 マクロ経済のノイズを心配する必要はありません、テクノロジーの採用の波は、市場のボラティリティをかき消すのに十分です。

SequoiaがAI市場がクラウドコンピューティングの10倍大きいと信じている理由、スタートアップがこの分野でどのように勝つことができるか、そして来るべき「エージェントエコノミー」が私たちの世界をどのように混乱させるかを理解したいなら、この読書はあなたにとって直接のごちそうです。

市場の機会：なぜAIはトリリオン級の衝撃波なのか

講演の最初に、Pat Gradyは幾つかの重要な質問を投げかけました：AIとは何か？なぜ重要なのか？なぜ今なのか？そして私たちはどうすべきか？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ドン・バレンタイン(が、これらの質問を用いて新興市場を評価するために作り出したものです。

昨年のAI Ascent会議で、セコイアは比較図を示しました。上の行はクラウドコンピューティングの転換、下の行はAIの転換です。現在、クラウドコンピューティングは4000億ドルの巨大産業となり、当初のソフトウェア市場が始まった頃の全体市場よりも大きいです。この類推に従えば、AIサービスの出発点市場は少なくとも一桁大きい、つまりクラウドコンピューティングの初期の10倍となります。今後10年から20年の間に、この市場は想像を超えるほど巨大になる可能性があります。

今年、Sequoiaは、AIがサービス市場だけでなく、ソフトウェア市場のパイを食いつぶしているという見解を新たにしました。 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始めて、「副操縦士」)副操縦士(モードから、ほぼ完全に自動化された「自動運転」)autopilot(モードに進化するのを見てきました。 これらの企業は、販売ツールから成果の販売へと移行し、ソフトウェア予算の競争から人事予算の獲得へと移行しています。 AIは、両方の巨大な市場に同時に参入しています。

歴史上のすべての技術革命は以前のものよりも大きく、AIは以前のどの技術革命よりも速く来ています。 パットは、なぜこれが当てはまるのかを簡単な分析で説明します:テクノロジーの伝播の物理法則を分析するために必要なのは、人々があなたの製品を知っていること、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を手に入れることができなければならないことの3つだけです。 クラウドコンピューティングが始まったばかりの頃と比べると、AIは驚くべき速さで人気を集めています。 当時のSalesforceの創業者であるマーク・ベニオフは、注目を集めるために様々な「ゲリラ」マーケティング戦術に頼らざるを得ず、2022年11月30日にChatGPTがリリースされるやいなや、世界の目はすぐにAIに注目しました。 同時に、情報を共有するためのチャネルが大幅に増加しており、RedditとTwitterだけでも) X(にリブランディングされ、月間アクティブユーザー数は12億人から18億人となっています。 インターネットユーザーもその年の2億人から今日では56億人に増加し、世界中のほぼすべての家庭と企業をカバーしています。

「これはインフラが整っていることを意味しており、号砲が鳴ったときに普及に障害はありません。」パットは説明しました。「これはAI特有の現象ではなく、技術の普及に関する新しい現実であり、物理的なルールが変わりました。軌道はすでに敷かれています。」

アプリケーションこそが価値の高地：AI時代に勝つ方法

歴史上のいくつかの重要な技術革命を振り返ると、パーソナルコンピュータ、インターネット、モバイルインターネットなど、10億ドル以上の収益を上げた企業のほとんどはアプリケーション層に集中しています。セコイアは、AI分野でも同じ法則が適用されると確信しています：真の価値はアプリケーション層にあります。

しかし、現在の状況は異なります。大規模モデルの進展に伴い、それらは推論能力、ツールの使用、エージェント間の通信を通じて、アプリケーション層に深く入り込むことができるようになりました。もしあなたがスタートアップ企業であれば、この状況にどのように対処すべきでしょうか？Patは、顧客のニーズから出発し、特定の垂直市場に焦点を当て、特定の機能に注力し、人間の介入が必要な複雑な問題を解決することを提案しています。これが真の競争であり、価値が生まれる場所です。

AI会社を構築することには特別な点がありますか？Patは、95％の内容は普通の会社を立ち上げることと何も変わらないと述べています――重要な問題を解決し、ユニークで魅力的な方法を見つけ、優れた人材を引き付けることです。AI特有の点はわずか5％であり、彼は特に3つのポイントを強調しました：

まず、「雰囲気収益」の)vibe revenue(に注意しましょう。 パットは、多くの起業家が「バイブ・レベニュー」を好み、クールだと感じており、会社は急速に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、顧客が水域をテストしているだけかもしれないと説明した。 彼は創業者に対して、ユーザーの採用、エンゲージメント、リテンションを再確認し、人々が実際に製品で何をしているのかを確認するようアドバイスしています。 実際の収益があると思い込まないでください、しかし結果は単なる「雰囲気の収益」であり、それはあなたを傷つけることになります。

「現在の発展段階では、信頼は製品よりも重要です。Patは強調しました、」製品は徐々に良くなっていくので、顧客があなたがより良いものを作ることができると信頼しているなら、問題はありません；もし彼らがあなたを信じていなければ、あなたは困ったことになります。」

2つ目は、売上総利益率です。 Pat氏は、AI分野のコスト構造が急速に変化しているため、現時点ではスタートアップの粗利益がいくらであるかは必ずしも気にしていないと述べています。 過去12〜18か月で、トークンあたりのコストは99%減少しました。 起業家がバリューチェーンを営業ツールから営業成果へと成功裏に昇進させれば、価格帯も上昇します。 現時点では粗利益率は理想的ではないかもしれませんが、企業は健全な粗利益率への明確な道筋を持つべきです。

3つ目は、データフライホイールです。 パット氏は、聴衆の起業家たちに「データフライホイールを持っているのは誰ですか?」と尋ねました。 このデータ フライホイールは、どのようなビジネス指標を駆動できるのでしょうか? 彼は、この質問に答えられなければ、いわゆるデータフライホイールは単なる夢物語である可能性があると指摘しました。 それは特定のビジネス指標にリンクされなければならず、そうでなければ意味がありません。 データフライホイールは、スタートアップが構築できる最も強力な堀の1つであるため、これは特に重要です。

スピーチの最後に、Patは興味深い比喩を用いました。「自然は真空を嫌う。」彼は言いました、今、市場にはAIに対する巨大な「引力」が存在しており、関税や金利の変動などのマクロ経済のノイズは無関係です。技術採用の上昇トレンドは、市場のあらゆる変動を完全に飲み込んでいます。「市場には巨大な引力があり、あなたが先手を打たなければ、他の誰かがそうします。だから、私たちが以前に言った城の堀や指標に関することはさておき、あなたたちは今、必死に走らなければならない業界にいます。今こそ全力を尽くし、常に最大の速度で前進する時です。」

マネーゲームから実際の価値へ：AIのユーザー参加度が大幅に向上

次に、Sonya Huang は過去一年間のAIアプリケーションの著しい進展を振り返りました。彼女は魅力的なデータを共有しました：2023年、ネイティブAIアプリケーションのDAU/MAU比率)非常に低く、ユーザーは好奇心から試してみるものの、頻繁には使用していないことを意味し、誇張が実際の価値をはるかに上回っていました。しかし、今は状況が劇的に逆転しました。ChatGPTのDAU/MAU比率は急上昇し、現在はRedditのレベルに近づいています。

「これは素晴らしいニュースです、」ソニアは興奮して言いました。「つまり、ますます多くの人々がAIから本当の価値を得ており、私たちは皆、AIを日常生活にどのように統合するかを共に学んでいるのです。」

この使用には楽しくて面白い側面もあれば、深い実用的価値もあります。ソニアは、さまざまな画像を「ジブリ化」しようとするために、驚くべき数のGPUを消費したと認めています。しかし、これらの面白い応用の他に、広告分野では驚くほど正確で美しい広告コピーを創作できるようになるなど、より興奮させる深層的な応用があります。教育分野では新しい概念を即座に可視化でき、医療健康分野ではOpenEvidenceのようなアプリケーションが診断をより良く支援することができます。

「私たちは可能性の表面をなぞったにすぎません。AIモデルの能力が向上し続けるにつれて、この「正面玄関」を通じて何ができるかはますます深まるでしょう」とソーニャ氏は言います。

音声の突破とプログラミングの爆発：二つの重要な分野

2024年、AI分野には特に注目すべき2つのブレークスルーがあります。1つ目は音声生成技術です。Sonyaはこれを音声分野の「『彼女』の瞬間」と呼び、映画『Her』でホアキン・フェニックスがAIアシスタントに恋をする物語を引用しました。音声生成技術は「ほぼ成熟」から「恐怖の谷」を完全に越え、まるで本物のようなレベルに達しました。

現場で、ソニアは一段の音声デモを再生しました。その声は非常に自然で、人間かAIかを見分けるのが難しいほどでした。「サイエンスフィクションと現実の間の溝が驚くべき速度で埋まっていき、チューリングテストが本当に静かに私たちの側にやってきたように感じます。」

第二の重要な突破口はプログラミング分野です。Sonyaは、この分野が「叫びレベル」の製品市場適合度(screaming product market fit)に達したと指摘しています。AnthropicのClaude 3.5 Sonnetが昨年秋にリリースされて以来、プログラミング分野では急速な「雰囲気の変化」(vibe shift)が起こりました。現在、人々はAIを使って印象的な成果を上げており、例えば「バイブコーディング」の方法でDocSendの代替品を自分で手作りする人もいます。

「あなたが経験豊富な「十倍の効率」のエンジニアであろうと、プログラミングを全く理解していない人であろうと、AIはソフトウェアの創造におけるアクセス性、速度、経済的利益を根本的に変えている」とSonyaは説明しました。

技術的な観点から見ると、事前学習モデルの進展は鈍化しているように見えますが、研究エコシステムは新しい突破口を探しています。最も重要な進展は、OpenAI の推論能力であり、合成データ、ツールの使用、AI エージェントの調整 (AI scaffolding) などの技術も急速に発展しています。これらの要因が組み合わさることで、ますます複雑なタスクを完遂できる人工知能が生まれています。

価値はどこに生まれるのか：アプリケーション層の戦場は白熱している

ソニャは、同僚たちと AI の価値創造に関する問題について議論したことを思い出しました。彼女は当時、GPT パッケージアプリケーションに対して懐疑的だったことを認めていますが、彼女のパートナーであるパットは、価値がアプリケーション層で生まれると確信していました。今振り返ると、パットは正しかったと言えます。価値創造の実際の状況を考慮すると、ハーベイやオープンエビデンスのように顧客のニーズに焦点を当てた企業は、確かに巨大な価値を創造しています。

「私たちは、アプリケーション層が価値が最終的に集まる場所であると非常に信じています。」ソニアは言いました。「そして、基盤モデルがこの層にますます浸透していくにつれて、この戦場はますます激しくなっています。」

もちろん、彼女は冗談交じりに、真の勝者はNVIDIAのCEOである黄仁勲かもしれないと指摘しました。彼の会社はAIチップの販売から巨額の利益を得ています。

ソニアは、最初のAIの「キラーアプリ」がすでに登場していると考えており、ChatGPT、Harvey、Glean、Sierra、Cursorなどの有名なアプリに加えて、さまざまな専門分野で新興企業が台頭していると述べています。彼女は特に、多くの新しい企業が「エージェントファースト」(agent-first)であり、販売するエージェントは現在の単なる簡単なプロトタイプから、真の強力な製品へと進化していくと指摘しています。

垂直インテリジェントエージェント：特定の分野に特化したAIエージェント

2025年のエージェント市場において、Sonyaは特に垂直エージェント(vertical agents)の発展に期待を寄せています。これは、特定の領域に深く取り組む起業家にとって絶好の機会を提供します。これらの垂直エージェントは、特定のワークフローに対してエンドツーエンドのトレーニングを行い、合成データやユーザーデータを用いた強化学習技術を使用して、AIシステムが非常に具体的なタスクで優れたパフォーマンスを発揮できるようにします。

すでに興奮させる初期の事例があります。セキュリティ分野では、Expo社が彼らのスマートエージェントが人間のペネトレーションテスターを超えることを示しました。DevOps分野では、Traversal社が最も優れた人間のトラブルシューティング担当者を上回るAIトラブルシューティング担当者を作成しました。ネットワーク分野では、Meter社のAIもネットワークエンジニアを超えました。

これらのケースはまだ初期段階にありますが、特定の問題を解決するために訓練された垂直型エージェントが、現在の最も優れた人間の専門家を超えるパフォーマンスを発揮できると楽観的に信じています。

ソニアは「アバンダンス時代」(abundance era)の概念を提唱しました。プログラミングの例を挙げると、労働力が安く豊富になると、何が起こるのでしょうか？私たちは大量のAI生成の低品質なコンテンツを得ることになるのでしょうか？「テイスト」(taste)が希少な資産になると、何が起こるのでしょうか？これらの問いの答えは、AIが他の業界をどのように変えるかを示すことになります。

インテリジェントエコノミー：AIの次の重要な段階

講演の最後の部分で、コンスタンティン・ブーラーはAIの次の重要な段階である「エージェント経済」(agent economy)について展望しました。一年前のAIアセント会議ではすでにエージェントについての議論が始まっており、その時点でこれらの機械アシスタントは商業モデルを形成し始めたばかりでした。現在では、「エージェント群」(agent swarms)と呼ばれるこれらの機械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ます。

コンスタンティンは、今後数年でこれがさらに発展し、成熟したエージェント経済になると予測しています。この経済では、エージェントは単に情報を伝達するだけでなく、リソースを転送し、取引を行い、相互に行動を記録し、信頼性や信頼を理解し、自分自身の経済システムを持つことができます。

「この経済システムは人類を排除するものではなく、完全に人類を中心に展開されています。」コンスタンティンは説明しました。「知能体は人と協力し、人も知能体と協力して、この知能体経済を共に構成しています。」

エージェント経済を構築するための三大技術的課題

この壮大なビジョンを実現するために、私たちは三つの重要な技術的課題に直面しています：

最初の課題は持続的なアイデンティティ(persistent identity)です。コンスタンティンは、持続的なアイデンティティには実際に二つの側面が含まれていると説明しています。第一に、エージェント自体が一貫性を保つ必要があります。もしあなたがビジネスをしている相手が毎日変わっているなら、長期的な協力関係を築くことは非常に難しいでしょう。エージェントは自身の個性や理解力を維持できなければなりません。第二に、エージェントはあなたを覚え、理解する必要があります。もしあなたのビジネスパートナーがあなたについて何も知らず、あなたの名前すらほとんど覚えていなければ、それは信頼性と信頼に対しても課題となります。

現在の解決策、例えば RAG ( 検索強化生成 )、ベクターデータベース、長いコンテキストウィンドウはこの問題を解決しようとしていますが、真の記憶の実現、記憶に基づく自己学習、エージェントの一貫性を維持することに関しては、依然として重大な課題が残っています。

第二の挑戦はシームレスな通信プロトコルです。「TCP/IPやインターネットがない個人コンピューティングはどうなるか想像してみてください」とKonstantineは言いました。「私たちは今、エージェント間のプロトコル層を構築し始めたばかりです。」彼は特にMCP (モデル協調プロトコル)の発展について言及しました。これは、情報の伝達、価値の伝達、信頼の伝達を実現するためのプロトコルの未来のシリーズの中の一つに過ぎません。

第三の挑戦は安全です。パートナーと対面でコミュニケーションを取れない場合、安全と信頼の重要性がさらに際立ちます。エージェント経済では、安全と信頼が現在の経済よりも重要となり、信頼と安全を中心とした完全な産業が生まれるでしょう。

確定性からランダム性へ：思考様式の根本的な変化

コンスタンティンは、エージェント経済の到来が私たちの思考方法を根本的に変えると考えています。彼は「ランダム思考(stochastic mindset)」という概念を提唱しており、これは従来の決定論的思考とは全く異なります。

「私たちの多くがコンピュータサイエンスを愛する理由は、それが非常に確実だからです。」彼は説明しました。「あなたがプログラミングをしてコンピュータに何かをさせると、それは必ずそうします。たとえ結果がセグメンテーション違反であっても。今、私たちはランダム性を持つ時代に入ろうとしています。」

彼は簡単な例を用いて説明しました：もしコンピュータに数字73を覚えさせると、明日、来週、来月も覚えているでしょう。しかし、人間やAIに覚えさせると、73を覚えるかもしれませんし、37、72、74、あるいは次の素数79を覚えるかもしれませんし、何も覚えないかもしれません。この思考の変化は、私たちがAIやエージェントを扱う方法に深遠な影響を与えるでしょう。

第二の変化はマネジメントマインドセット(management mindset)です。エージェント経済において、私たちはエージェントが何をでき、何をできないかを理解する必要があります。これは、独立した貢献者からマネージャーへの転換に似ています。私たちは、特定のプロセスをいつ停止するか、どのようにフィードバックを提供するかなど、より複雑なマネジメントの意思決定を行う必要があります。

第三の主要な変化は前二者の結合です：我々はより強いレバレッジ効果を持つことになりますが、確実性は大幅に低下します。「我々は、あなたがより多くのことを行うことができる世界に入っていますが、あなたはこの不確実性とリスクを管理できる必要があります。」「Konstantineは言いました。「この世界では、ここにいる全ての人が非常に適して成長することができます。」

レバレッジ効果の極致：仕事、会社、経済の再構築

1年前、セコイアは組織内の各機能部門がAIエージェントを持ち始め、徐々に統合され、最終的にプロセス全体がAIエージェントによって完了するようになると予測しました。彼らはさらに、大胆にも最初の「一人ユニコーン企業」が現れると予測しました。

「一人独角兽」はまだ実現していませんが、私たちはこれまでにないスピードで会社が拡張しているのを目にしています。使用する人数はこれまで以上に少なくなっています。Konstantineは、私たちが前例のないレバレッジレベルに達するだろうと信じています。

「最終的に、これらのプロセスとエージェントは融合し、神経ネットワークのネットワークを形成するだろう。彼は展望しながら言った、「これはすべてを変え、個人の働き方を再形成し、企業の構造を再構築し、全体の経済を再構築するだろう。」

セコイアの3人のパートナーは、この講演を通じて、AIが現在の発展から未来にどのように進化するかの明確な道筋を描きました。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、さらにはエージェント経済のビジョンまで、彼らはWhatとWhyを説明するだけでなく、より重要なことはHowを指し示しました—この兆円規模の機会の中でいかに先手を打ち、価値を創造するか。

起業家にとって、これは単なる思想の饗宴ではなく、行動のガイドでもあります：アプリケーション層の価値を捉え、実体的な収益を構築し、「雰囲気」ではなくデータのフライホイールを確立し、これから来るインテリジェントエコノミーに備え、常に覚えておいてください — 今は全力を尽くし、最大速度で前進する時です。