この動画では、AI関連のスタートアップの大部分が実際には採算の取れないビジネスモデルであることを、具体的な数値データと経済学的視点から分析している。従来型のSaaSビジネスが70-90%の利益率を誇るのに対し、AI ネイティブなSaaSは30-60%の利益率しか持たないという現実を明らかにし、その背景にあるコスト構造の違いを詳しく解説している。また、ChatGPTでさえ2%未満という低い有料プラン転換率を示していることから、AI業界が直面している根本的な課題を浮き彫りにしている。
アプリ開発の容易さと経済的現実のギャップ
アプリを立ち上げることがこれまでになく簡単になった。6か月前には一行のコードも書けなかった人々が、今ではAIアプリを立ち上げてVCラウンドを調達している。しかし、それらのアプリの実際の経済状況を詳しく見てみると、状況は劇的に変わる。
では、AIソフトウェアビジネスは価値があるのだろうか？投資家のピッチやVCラウンドを除いて考えてみよう。AIソフトウェアアプリの経済学について話し、なぜそれらの大部分が悪いビジネスなのかを説明したい。
私のシリーズ「AIハイプ対リアリティ」のエピソード6である。飛び込んでみよう。
利益率の基本的な違い
数字について話す前に、利益率について知っておくべきことがある。この写真を見てほしい。これがほぼすべてを物語っている。
従来のB2B利益率は70%から90%の範囲である。最高クラスのSaaSアプリケーションでは80%以上を達成している。これは、ソフトウェアビジネスが高度にスケーラブルであり、プラットフォームが構築された後は、追加の顧客にサービスを提供する限界費用がほぼゼロに近いためである。
技術営業について話した動画を覚えているだろうか？営業ができない人にとって技術営業は素晴らしい仕事だと言ったのは、在庫も物理的な製品もないからだった。まさにそれがソフトウェアがこれほどスケーラブルである理由なのだ。
新しいクライアントの獲得コストは、製品やビジネスによって異なる。平均的に、例えばShopifyを取り上げてみよう。顧客として彼らのところに来て、ビジネスを行い、プラットフォームを使用したいとサインアップする時、Shopifyにとってあなたをクライアントとして抱えることのコストはほとんどゼロである。あなたにサービスを提供する追加コストは、あなたがShopifyに支払う金額によって十分にカバーされている。
AIネイティブSaaSの厳しい現実
次に、AIネイティブSaaSについて話そう。データはこうだ。最高でも30%から60%の利益率である。Genaiネイティブ SaaSで、特にLLMラッパー（その大部分がそうだが）は30%から60%の利益率を持ち、60%が最高クラスの製品である。
AnthropicのClaudeのような最も成熟したGenai製品でさえ55%である。もう一度聞いてほしい。最高クラスでも55%なのだ。
また、利益率の上位範囲にある製品には多くの死んだサブスクリプションがある傾向があるという証拠もある。死んだサブスクリプションとは何か？死んだサブスクリプションとは、ユーザーが支払っているが使用していない状態である。これは特に、バンドルでアクセスを購入する場合に当てはまる。
Instagramでそうした動画を見たことがあるだろうか？私はいつも見かけるが、AIツールのバンドルを販売している。コンテンツクリエイター向けのAIツール、プロダクトマネージャー向け、データ担当者向けなど、分かるだろう。
Genai製品は今でもそのハイプの波に乗っており、企業が死んだサブスクリプションを通じていくらかの収益を得ることを可能にしている。しかし、これは長くは続かないだろう。
もう一つ。技術分野で長続きするキャリアの選び方について私の考えを共有した古い動画を覚えているだろうか？ハイプサイクルの概念にもう一度戻りたい。現在、Genaiはここにいる。これは、ハイプサイクルのピークに達している技術トレンドの中では非常に一般的である。
しかし、サイクルのピークにいることは、長期的な利益とは全く相関関係がない。例えば、私のお気に入りの例であるブロックチェーントレンドを見てみよう。暗号通貨が話題になった時、すべてがどれほど革命的に聞こえたかを覚えているだろうか？しかし、ブロックチェーンに関するユースケースを本当に掘り下げてみると、ブロックチェーンで解決する必要があるもの、そして他の方法では解決できないものはそれほど多くない。
例えば、拡張現実も同じことだ。これが不人気な意見かどうかは分からないが、実際にはエンターテイメント以外で本当に収益化できるユースケースはARで構築してもそれほど多くない。
赤字でも存続する従来型ソフトウェア企業
ソフトウェア企業は利益を上げていなくても何年も存続できるのか？はい、そして多くの例がある。AsanaはAsanaは何年も損失を続けながらも、運営と成長を続けた。Monday.comは継続的な不採算状態が続いている。MarquetoはIPO申請時に6000万ドル中3600万ドルの現金を失い、拡大を続けながらも多数の損失を計上した。
この戦略は機能し、B2BでAIネイティブでない製品の場合は多かれ少なかれうまくいく。しかし、純粋なGenaiでは、ユニット経済学と収益性への道筋は全く異なる。したがって、従来のSaaSのビジネスモデルと比較することはできないし、すべきでもない。
なぜこれほど大きな利益率の違いがあるのか
なぜこれほど顕著な利益率の差があるのだろうか？従来のSaaSでは、初期のR&Dとプラットフォーム投資の後、より多くの顧客にサービスを提供することで追加コストはほとんど発生しない。
GenaiネイティブまたはGPTラッパー製品では、ユーザーあたりの主要な継続コストがある。API呼び出し、コンピュート時間、ライセンス、時には出力ごと、モデレーションなどだ。
再度言うが、従来のSaaSでは新しい顧客を獲得し、B2Bの場合、顧客は製品にオンボードする人々のチームであるが、ビジネスにとって最大のコストはほぼ常にサービス関連である。専任のCSM、サポートスペシャリスト、時には実装または配信マネージャーなど。要点は、それらはサービスであり、それらのサービスはGenaiネイティブ製品では一貫して使用されていないということだ。
コストは上昇するだけでなく、指数関数的になることさえある。そのため、企業は少なくとも何とか収支を合わせるために使用量を制限しなければならない。
例えば、ChatGPTは2023年にOpenAIに1日70万ドルのコストをかけていた。コストは下がり、今年のソースでは使用量とモデルに応じて1日10万ドルから数十万ドルの範囲を挙げている。
しかし、これを複数のユーザー、特に多産なAIスーパーユーザーに掛け合わせると、ユーザーは個人でOpenAIに月200ドル以上のコストをかけることがある。これは最も高額なプランの1つだ。
OpenAIはプレミアム層でも使用量を制限しなければならなかった。なぜなら、ユーザーあたりのコストが収益を簡単に上回る可能性があるからだ。
別の例では、GitHub Copilotは月10ドルで開始したが、Microsoftにとってのユーザーコストは月約30ドルであると広く報告されており、つまり彼らはアクティブユーザーごとに損失を出していた。
その直後、彼らはパワーユーザーのコストが実際には開発者1人あたり月80ドル程度であると推定した。
最後に、Midjourneyは低コストプランを提供していたが、生成できる画像数には非常に厳しい制限があった。各画像が大量のGPUリソースを消費するからだ。
面白いのは、考えてみると、私たちユーザーはこの「食べ放題」の使用行動に慣れているため、有料プランでもそれらの制限に達すると、「よし、これにお金は払わない」となることだ。私個人も数年前にMidjourneyのサブスクリプションを持っていたが、数か月以内にキャンセルした。
しかし、この従量制の壁は、少数の非常にヘビーなユーザーからの暴走コストを防ぐために必要である。
コスト構造の根本的な違い
表面的にはすべてソフトウェアだが、Genaiではビジネスを運営する企業のコストが指数関数的になる。特に食べ放題や従量制ではない固定料金プランを提供する場合だ。
GPTラッパーのスタートアップがAI使用に低価格を付けたり、豊富なプレミアムを提供し、高価な機能を制限しない場合、少数のユーザーが指数関数的にスケールするコストを生み出すことがある。
しかし、パラドックスは、使用制御を設ける時、ユーザーはその体験を気に入らないということだ。
AI企業は実際に利益を上げているのか
では、AI企業はどのようにお金を稼ぎ、VCファンドを除いて実際にお金を稼いでいるのだろうか？プロダクトマネジメント101をやってみよう。
2025年8月現在、ChatGPTは約7億人の総ユーザーベースを持つと報告されている。異なるレポートは異なる数字を示しているが、すべてが年末までに10億ユーザーに達することを予想することに同意している。これから、彼らは現在約7億から8億ユーザーにいると私は信じている。
その7億から8億ユーザーのうち、何人が有料なのか？ChatGPT Plusプランで1000万人だ。計算してみると、それは2%未満の転換率だ。
もしあなたがPMや創設者でこれを聞いているなら、この転換率についてあなたの考えを聞きたい。しかし、2%の有料転換率を聞くと、特に世界的な破壊について話している時、私の眉毛は上がる。これは驚くほど低い。
プロダクトマネジメントの用語では、あなたのPMFは窓の外に出ていくか、そもそも持っていなかった。では、世界で最も訪問されるウェブサイトの1つ、広く認知された主要な破壊者が、2%未満の転換率を持つことがどうして可能なのだろうか？
明確にしておくと、5%、6%、7%の転換率を示すソースを見つけたが、正直なところ、計算してみると、それより少ないはずだ。彼らがその数字をどこから得たのか本当に分からない。しかし、私を訂正して、それが本当に5%、6%、7%なら教えてほしい。しかし、その数字でも、主要な破壊者にとって7%の転換率は驚くほど低い。
続けると、昨年12月、OpenAIは以下の数字を公表した。週間アクティブユーザー3億人、そして1か月後にその数字は4億に上がった。何か異常なことに気づくだろうか？週間だ。なぜ週間なのか？なぜ月間ではないのか？月間は週間よりもはるかに一般的なSaaSメトリクスだ。それにも関わらず、彼らは週間を選んだ。
もう一つ、週間アクティブユーザーは1億人増加したが、サイトトラフィックは変わっていない。どうしてそんなことが可能なのか？個人的には、これは少しバニティメトリクスの領域に入っていると思う。全世界に見せることができる素晴らしい大きな丸い数字だが、それは本当に収益につながるのだろうか？
最後に、APIの収益データだ。これはOpenAIが公表した公式データではないが、この企業が行った研究を信じるなら、AIが私たち全員を置き換えることはないということがかなり明らかになる。少なくとも今のところは。
競合他社との比較
これを視野に入れるため、OpenAIの最大の競合他社を見てみよう。月間アクティブユーザー：ChatGPT 3億から4億。その主要競合であるClaudeはわずか300万。Geminiは4700万だが、これはGoogleのリーチによって大きく押し上げられている。そしてCopilotは3300万で、これも再びMicrosoftのリーチによって押し上げられている。
これらの数字を理解してほしい。地球上で最も訪問されるウェブサイトの1つであるChatGPTは、あなたがどの転換数字を信じるかによって、93%以上のユーザーが無料プランにいる。そして、これは全てのフリーユーザーがOpenAIにとって損失を生み出すことを意味する。なぜなら、コンピューティングコストは依然として費やされているからだ。
ChatGPTはGenai製品の絶対的リーダー、ピラミッドの頂点であることを思い出してほしい。ChatGPTとその最大の競合相手であるClaudeの間の市場シェアの差は100倍の要因だ。
もしChatGPTを純粋に数字を見て製品として評価するなら、それがOpenAIであることを忘れて、実際には平均的なSaaS製品よりも悪いパフォーマンスを示している。私が何を言いたいか分かるだろうか？
従来型SaaSメトリクスの限界
これが私が従来のSaaSメトリクスがGenaiネイティブ製品では機能しないと言っている理由だ。これが私がAIが破壊的で驚くほど見えても、実際の採用サイクルではまだ非常に初期段階にあることを証明しようとしている理由だ。
それらのメトリクスを見始めると、LLMがそのピークに達したことがかなり明確になる。確かに、モデルは良くなる。コーディングが上手になる。エラー率が低くなる。より高いベンチマークを満たす。しかし、それはほとんど車の発明のようなものだ。
確かに、私たちにはTeslaがある。Bugattiがある。HondaやFordがある。良いか悪いか、速いか遅いか、電気かガソリンか、それは車だ。テレポーテーション機械になることはない。これらの製品は全て本質的に同じ価値を提供している。
ChatGPTのリーチが実際の製品価値よりもメディアハイプによって大きく推進されていることは明らかだ。OpenAIやAnthropicのような基盤的AI企業の経済学は、今の存在方法では本当に不採算だ。彼らのビジネスモデルは極めて持続不可能だ。
LLMの商品化時代への移行
今、LLMが商品になる時代に移行している中で、彼らは市場シェアを維持しなければならないため、価格設定、バンドリング、成長戦略全体に劇的な変化が見られるだろう。
今、私たちは利益への道のりでネズミ競争を目撃している。誤解しないでほしい。基盤モデルを構築しているそれらの企業は典型的なAIビジネスではない。そして私は決して彼らを批判しているわけではない。彼らが起こしている革命、この世界にもたらしている画期的な進歩は、すぐにお金を生み出さなくても非常に重い投資を必要とするものだ。
そう、私は彼らのメトリクスを使用している。なぜなら、第一に彼らのメトリクスは入手可能だからだ。第二に、それらは地球上で最大のAI製品だからだ。だから、ベンチマークとして使用するのは簡単だ。しかし、私は非常に明確にしたい。OpenAIのような企業はVCラウンドに基づいて判断されるべきではないことを私は認識している。彼らのような企業は競争すべきだ。なぜなら、彼らの技術は他のすべてが構築される基盤だからだ。
この動画で私が言いたい点は、OpenAIのような企業は4社、5社、または10社あるということだ。ラウンドを調達し続けている他の全員はOpenAIではない。
AI価格戦争の実態
AI価格戦争について話そう。AI SaaS分野は急速な価格戦争を経験しており、特に基盤モデルの上に層化されたラッパーやツールの利益率を可能な限り絞っている。
AI企業は収支を合わせるために、より積極的にユーザーをアップセルしようと製品ラインを拡大すると思う。そして、ハイプと初期の魅力が薄れ続ける中、企業と投資家はAIアプリの経済学により密接に注意を払い始めている。
AI ソフトウェアを利益が出るように価格設定する方法は非常に難しい問題だ。Claudeは私の意見では本当にスマートなことをやっている。私はSonnetファミリーのモデルが大好きで、無料プランにいた時、彼らはテストするのに十分な量を与えてくれたが、その後クエリ制限を設け、数日ごとに更新される。だから、体験は価値を得るのに十分に良く、もしあなたが精通したAIユーザーなら、アップグレードするのに十分に煩わしい。
B2B AIアプリは、それが創出するインパクトに応じて価格設定されることが多い。つまり、誰もが実験して機能するモデルを考案しようとしているが、平均的に、Genaiネイティブソフトウェアの収益性は従来のB2BやB2C SaaSからは非常にかけ離れている。
持続可能なAI SaaSビジネスの見分け方
これらすべてを聞いた後、実際に持続可能で収益性のあるビジネスモデルになることができるAI SaaSビジネスをどう見分けることができるかを考えてみよう。
これが良いリトマステストだと私が思うものがある。自動化できるタスクのためのAI機能を持つ従来のSaaSスタートアップだ。Genaiネイティブスタートアップを構築、投資、または使用する代わりに、自動化できるタスクのためのAI機能を持つSaaSスタートアップを探さなければならない。そして、この企業またはスタートアップは従来のSaaSベンチマークで機能しなければならず、膨らんだAIメトリクスではない。
あなたの製品が価値があることを知るポイントは、それがAIなしでも価値があり、AIなしでも本当の問題を解決できる時だ。もしその中にAI コンポーネントがあり、それが何かをより良く、より速くするなら、素晴らしい。しかし、AIは製品の決定要因であるべきではない。
純粋にGenaiネイティブでありながら、Genaiを中心とした位置づけを構築することで依然として利益を上げている企業があるか？はい、そしてそれらのいくつかは機能している。
成功するAI企業の特徴
しかし、それが起こる時、通常は同じシナリオに従う。機能するGenaiスタートアップの大部分は、会計、HR、営業、法務など、さまざまな業界で大量のテキストベースのデータと文書を扱うアプリだ。
彼らが行うことは、例えば、契約データを請求書と結合し、契約のカスタマイゼーションを自動化し、CRMツールに接続し、基本的にさまざまな当事者間のやり取りを自動化することだ。
これは10億ドルの問題や10億ドルのビジネスの例か？いいえ。しかし、それは機能するビジネス、機能するAIビジネスだ。そして、それをどのように販売するかについて、かなり創造的になることができる。企業に販売するスタンドアロン製品になることができる。他の製品のプラグインになることもできる。APIとして販売することもできる。
数十億の収益を上げることはないが、持続可能で実行可能なビジネスモデルだ。
私が個人的にAIスタートアップがまだ解決しているのを見たことがない最も困難な問題は、非常に退屈な業界での長期間で労力を消費する昔ながらの問題だ。米国の企業世界は、解決が必要な退屈なビジネス問題で満ちている。
それはまた、私が以前の動画で、もしあなたの仕事が自動化されても、企業、特にレガシー企業技術の世界が常にあなたのためにそこにあると言った理由の1つでもある。
法務技術分野の現実
私の最近の動画の1つで、法務技術はテキストベースの業界なので自動化が非常に簡単だと誰かがコメントした。私は反対だ。私は法務技術で働いており、非常に古典的で伝統的な業界だ。
もしあなたが会計、法務、または製薬などの業界で蔓延している問題を解決することができるなら、実際にユニコーンを構築するチャンスがある。そして、それはかなり大きな「もし」だ。
私は契約を前後に送るChatGPTラッパーについて話しているのではない。私は、例えば刑事弁護士や企業弁護士によって行われる真に困難な分析的またはコンサルティング業務の自動化について話している。ケースについて相談したり、交渉のラウンドを処理したりする、ほぼ誰でもだ。
私の友人で非常に経験豊富な弁護士が、かつて私に言った。もし弁護士同士または法廷で本当に交渉できるソフトウェアの一部を構築できるなら、あなたは次のElon Muskになるだろう。なぜなら、それは解決するのが信じられないほど困難な種類の問題であり、あなたのビジネスがGenaiネイティブかどうかに関係なく、大量のお金をもたらすことができるものだからだ。
それは膨らんだVCラウンドやハイプサイクルより長生きする種類の問題だ。セクシーなものは何もないが、そこに金鉱がある。
結論：持続可能な価値創造への回帰
結論として、大きな約束でユーザーに製品を試してもらうのは簡単で、FOMO（見逃すことへの恐怖）や「AIがあなたの仕事を奪う。進歩に取り残されるな」といった脅迫戦術を使えばなおさらだ。人々にお金を払ってもらうのも簡単だ。
本当に難しいのは価値を提供することだ。少数の人が複製できる価値を。そして、あなたが価値を提供していることをどうやって知るのか？常に重要だった同じメトリクス。リテンションと転換率だ。
この2つは、膨らんだVCラウンドやハイプの波より長生きするだろう。だから、「ああ、神様、このプログラムやアプリが私の仕事を置き換えるだろう」と考え始める前に、自分に問いかけてほしい。このアプリはAIなしでも本当の問題を解決するだろうか？答えがノーなら、あなたは大丈夫だ。
ハイプは永遠に続かないが、退屈で利益の出るビジネスは続く。
今日は以上だ。いつものように、これが役に立ったことを願っている。また次回お会いしよう。さようなら。
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