本動画では、AI技術を活用した「20x企業」という新しいスタートアップモデルについて解説している。AnthropicのClaude Codeを筆頭に、AIによる内部業務の全面的な自動化が、少数精鋭のチームで巨大な競合他社を打ち負かす原動力となっている実例を紹介。Giga ML、Legion Health、Phase Shiftといった企業が、AIエージェントや統合システムを駆使して、従来の20倍の規模を持つ競合に対抗し、劇的な成長を実現している様子を具体的に示している。これは単なる部分的な自動化ではなく、コード作成、サポート、マーケティング、営業、採用、品質管理など、あらゆる内部機能を自動化することで、各従業員の生産性を飛躍的に高める戦略である。
スタートアップを構築する新しい方法
もしあなたがこの1ヶ月間Claude Codeを試していないのであれば、もう一度試してみる価値があります。そして既に使っている方なら、私が何を言いたいのか分かるでしょう。まるでAGIが到来したかのような感覚です。
Anthropic社の自社エンジニアの一人はこう書いています。「Claude CodeがClaude Co-workを書きました。私たち人間は対面で会って、基本的なアーキテクチャや製品に関する決定について議論します。しかし、私たち開発者は全員、3つから8つのClaudeインスタンスを管理していて、それらが機能の実装、バグの修正、または潜在的な解決策の調査を行っています」
これが何を意味するのか考えてみてください。世界で最も洗練されたAI製品の一つを開発しているチームが、皆さんの多くが日常的に使っているであろうこの製品を、社内で自社製品の改善に使っているのです。
これはスタートアップの運営方法における根本的な変化を示していると思います。現在、最高のチームは1つや2つの内部機能を自動化しているのではありません。すべてを自動化しているのです。多くの場合、彼らは内部自動化のおかげで巨大な既存企業を打ち負かすことができる小規模なチームです。その身軽さこそが彼らのスーパーパワーなのです。
私はこれらのスタートアップを「20x企業」と呼んでいます。
複合スタートアップの概念
数年前、私の友人であるParker Conrad、RipplingとZenefitsの創業者が、「複合スタートアップ」という用語を作りました。これは、一つのことに狭く焦点を当てるのではなく、複数の統合された製品を並行して構築する企業を表す言葉です。
複合ソフトウェアビジネスの理論というのは、地平線の向こう側にプロダクトマーケットフィットの島があって、そこに到達するのは少し難しいということです。でも、複数の並行アプリケーションを一度に構築できれば、そこに到達できます。そして実際には、その時点で置き換えることがはるかに困難な、より強力なタイプのプロダクトマーケットフィットになるのです。
20x企業は、Parkerのアイデアの進化形かもしれませんが、内部自動化に適用されたものです。コードを書くことや顧客サポートの処理など、いくつかのことを狭く自動化するのではなく、20x企業はすべての内部機能にわたって自動化を構築します。コード、サポート、マーケティング、営業、採用、品質保証などです。
これにより、各従業員は通常よりも桁違いに強力になります。また、追加の営業やオペレーションスタッフの採用をはるかに長く延期できるため、人件費を抑え、企業文化の希薄化を防ぐことができます。
Giga MLの事例
20x企業というフレーズは、実はGiga MLの創業者によって作られました。Giga MLは企業向けの音声ベースのカスタマーサービスエージェントを構築していて、文字通り20倍の規模を持つ既存企業と競争しながらDoorDashを顧客として獲得した経緯を説明するために使った言葉です。
DoorDashを顧客として獲得したとき、私たちは約4、5人のエンジニアで、100倍のエンジニアを抱える競合と戦っていました。だから私たちは「20x企業」という言葉を作ったんです。なぜなら、より良い製品とより良い数字を持つことで、私たちの20倍の規模の大企業を打ち負かすことができたからです。
Gigaは、Atlasと呼ばれる強力な内部エージェントのおかげで、DoorDashや他の複数のFortune 500企業を顧客として獲得することができました。
基本的にAtlasは、製品内であなたがやりたいことは何でもできます。ブラウザを使うことも、ポリシーを編集することも、コードを書くことも、製品内で何でもできるんです。
Atlasは、各エンジニアが取り組める範囲を劇的に拡大します。
Atlas以前は、各エンジニアはおそらく一度に4つから5つの問題に取り組めました。なぜなら、顧客のためにやらなければならないすべての定型作業がボトルネックになっていたからです。顧客には統合作業があり、それに取り組まなければならなかったでしょう。でも今は、Atlasがすべての定型作業を処理してくれるので、各エンジニアの範囲は基本的に2倍または3倍になっています。定型コードに取り組む必要がないからです。
しかしAtlasは、Gigaのエンジニアを加速させるだけではありません。人間の正社員と協力して数十のアカウントをサービスする、フルタイムのAI従業員としても機能します。
現在、私たちの会社には人間の正社員が1人しかいません。信じがたいかもしれませんが、DoorDashのような企業が私たちを使っているのに、です。私たちは10社以上のFortune 500企業とパイロットプログラムを実施していて、これらの企業はそれぞれ1日あたり50万件から100万件の通話量があります。これが可能だったのは、Atlasがいて、この担当者が主に顧客関係、顧客からの依頼、顧客リクエストを受け取ってそれを機能リクエストに変換することなどに集中できるからです。
Legion Healthの統合アプローチ
AIチームメイトを構築することは一つのアプローチです。もう一つは、従業員にシステム全体にわたる即座のコンテキストを提供する、AI統合された情報源を構築することです。AIネイティブな精神科ネットワークを構築しているLegion Healthは、これを行う方法の一例です。
Legionは、ケアオペレーションチームのためにカスタム内部インターフェースを構築しました。これにより、患者の履歴、スケジュールの空き状況、保険コードなど、さらに多くの情報を引き出すことができます。
今お見せしているのは、私たちのケアオペレーションチームの大多数が、まだ自動化されていないことに対する日常業務で使用しているインターフェースです。これには、Arthurが画面に表示しているように、特定の患者や多くの患者の背景を掘り下げたり、彼らが治療のどの段階にいるのかを理解したり、新しい予約を再スケジュールする必要があるか、処方箋の問題があるか、伝統的な医療では多くの異なる人々の間で行き来する異なるコミュニケーションの海の中で失われてしまったかもしれないメッセージを送ってきたかどうかなど、すべてが含まれています。これらすべてが、私たちのケアオペレーションのすべてのメンバーにとって指先一つで届く範囲にあるのです。
この単一の情報源インターフェースにより、Legionは収益を劇的に拡大しながらも、オペレーションの人員数を一定に保つことができています。
私たちは過去1年間で4倍に成長しましたが、正味で新しい人を1人も雇っていません。患者数を4倍にすることができました。月に数千人の患者を診ていて、数十人のプロバイダーがいますが、臨床リーダーは1人、患者サポート担当者は1人、請求担当者は1人です。典型的な医療企業では、これらはすべて部門です。コールセンターです。手作業で膨大な作業をしている人々のグループです。
Phase Shiftのカスタムエージェント戦略
3つ目のアプローチは、実際に各従業員のワークフローと好みに応じてカスタムエージェントを構築することです。売掛金の自動化を行うエージェントを構築しているPhase Shiftは、このアプローチを採用しました。
Phase Shiftは現在12人のチームで、2006年から存在していて数百人の従業員を抱える企業と競争しています。12人のチームとして非常に速く動ける鍵は、手作業のすべてのプロセスにAIを導入し、AIエージェントでできるだけ多くを自動化しようとすることです。
Phase Shiftがこれを行う一つの方法は、文字通り従業員に彼らが行う手作業のタスクを文書化してもらい、それから彼らのためにカスタムエージェントを構築することです。
基本的に、私たちは「あなたは1日を通じて何に時間を費やしていますか」と尋ね、それを文書化してもらい、それから素早くAIエージェントを構築します。
この執拗な自動化の文化により、Phase Shiftは全体の機能に対する採用を遅らせることができました。
実際、私たちは今まで会社にデザイン担当者を雇うことを避けてきました。現在約12人の会社ですが、Magic Patternsを活用して、エンジニアリングチームがそれを使ってすべてのフロントエンドデザインを構築しています。
新しいスタートアップの構築方法
これらのアプローチは相互に排他的ではありません。AIチームメイト、統合された情報源、そしてチームの各メンバーのためのカスタムエージェントを構築することができます。これを実行している企業は、身軽さを保ちながら記録的な成長率を達成しています。
これが新しい構築方法であり、これを最初に理解したスタートアップが勝利するでしょう。
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