私は20年近く、企業向けテクノロジーの買い手側にいた。企業がどのようにベンダーを探し、評価し、選定するのかを見てきた。そして、企業調達において最も根強いパターンは、最善のソリューションを見つけることに失敗し、代わりに最も目につくソリューションを選んでしまうことだと言える。
そのパターンは、まもなく崩れようとしている。なぜなら、いま最も鋭い垂直型AIツールを構築しているのは、小規模で領域に精通したチームであり、その多くは女性が所有する企業で、調達部門が探す場所を把握するよりも速く製品を世に出しているからだ。
開発者はすでにここにいる
AI分野における女性についての議論はしばしば、可能性から始まる。ツールが与えられれば、女性は何を構築できるのか、という問いだ。しかし、この見方は、すでに起きていることを見落としている。多くの人はスタートラインにいるのではない。すでに製品を出荷しているのだ。
女性は、臨床医、管理者、患者として医療の現場に深く関わっている。法務支援、教育、介護、消費者向け業務でも主導的な役割を担っている。これらは同時に、従来の企業向けソフトウェアが最も多くの価値を取りこぼしてきた領域でもある。ツールと実際のワークフローとの隔たりが最も大きかった分野だ。その隔たりが、誰の目にも見える場所に未解決の問題の山を生み出した。
AIは、領域の専門知識を実際に機能するプロダクトへ変えるコストを劇的に下げた。プロセスがどこで破綻するかを知る創業者は、いまやフル編成のエンジニアリングチームも、200万ドル（約3億2800万円）のシードラウンドも、まだアクセスできていない技術系共同創業者もなしに、構築して出荷できる。そして、まさにそれが起きている。120億ドル（約1兆9700億円）規模のAIヘルスケアスタートアップのCEOがNvidia（エヌビディア）のGTCサミットでFortuneに語ったように、世界で最も価値ある企業の一部は近い将来、従業員100人未満で運営されるようになる。彼自身の会社はすでにそうだ。小規模チームが本格的な企業を築いており、女性が所有する企業もその中に含まれている。
市場は待っていない
AIは企業では失敗した、という声をいまだに聞いている人がいるなら、データはその逆を示している。Andreessen Horowitz（アンドリーセン・ホロウィッツ）の企業向けAI分析によれば、フォーチュン500の29%、グローバル2000の19%が、少なくとも1社のAIスタートアップの有料顧客になっている。現代の記憶にある限り、最大級の企業群にこれほど速く浸透したテクノロジー分野はない。
そして、機会の大半はまだ手つかずだ。法務は、企業内弁護士、法律事務所、特許専門家、原告側弁護士へと細分化され、それぞれがまったく異なるワークフローを持つ。医療は、専門領域、施設形態、支払者との関係によって分かれる。教育、介護、女性の健康は、依然として大部分が未開拓である。これらは、問題を十分に理解し、そのために構築できる誰かを待つ、何千もの垂直的な切り口だ。
一方、大手テック企業は、従業員の業績評価にAI導入を組み込み始めている。Business Insiderによれば、最大手企業の経営陣は、変革は交渉の余地がないと幹部に伝えている。そうした組織が社内で十分な速さで構築できないものはすべて、外部で構築している誰かにとって、取りこぼされた収益機会なのである。
企業はまだ調達のギャップに気づいていない
この話の中で、市場レポートが取り上げていない部分がある。
大企業は、小規模な専門企業が何年も前にすでに構築したものを、社内で何カ月もかけて作っている。外部を探すのではなく、自社内に頼ることを初期設定としており、結果として、実際のワークフローに対する理解が浅く、より遅いソリューションに行き着くことが多い。一方で、その問題を最初に解決したチームの多くは女性が所有する企業であり、発見されるまであと1つの調達判断というところにいる。
これは発見のギャップである。企業調達はいまも、これまでと同じ候補群、同じディレクトリー、同じ紹介ネットワークから選んでいる。調達方法を更新する企業は、より優れたAIツールをより速く見つけるだろう。そうしない企業は、より少ない成果を構築するために、より多くを払い続けることになる。
そして、専門企業がたとえ商談の場に入れたとしても、評価そのものが不利に働くことがある。私は最近、ある顧客に提案を行ったが、そのフィードバックは、私たちのチームは「技術的すぎる」、もっと洗練され、説得力を持たせる必要があるというものだった。これがAI調達にとって何を意味するのかを考えてほしい。
買い手は実質よりもストーリーテリングを選んだ。しかし、アーキテクチャではなくプレゼンによって選ばれたAIツールは拡張しない。実際のチームがガードレールなしで運用しようとした瞬間に摩擦にぶつかる。企業は二重に支払うことになる。最初は正しく聞こえた製品に、次はそれができないことを修正するためにだ。
最初に探す者が優位に立つ
小規模AI企業にとっての障壁は、もはや技術でも、資本でも、チーム規模でもない。可視性であり、それは双方にとって解決可能な問題である。
小規模AI企業にとって、実践的なプレイブックは発見されやすくすることから始まる。連邦および州の調達データベースに登録する。大企業が審査を求められる機会が増えている、WOSB、SBA、HUBZoneなどの認証を取得し、買い手の候補リストに載ることを目指す。
機能一覧ではなく、測定可能な成果を軸にケーススタディを作成し、調達担当者が社内で調達判断を正当化できるようにする。そして商談の場に入ったら、アーキテクチャから説明を始めることだ。デモが終わった後にプロダクトがどのように動くのか、どのように拡張するのか、エッジケースにどう対応するのか、チームが手取り足取りの支援なしにどう導入できるのかを示す。洗練された提案があふれる市場では、技術的な深さは不利ではなく差別化要因である。
企業の買い手にとって、取るべき行動も同じく明快だ。探す場所を広げることである。最良の垂直型AIツールは、既存のベンダーネットワークの外にいる小規模で専門性の高いチームによって構築されることが増えている。いつもの名前しか浮上させない調達パイプラインでは、修正しようとしているワークフローに最も近い人々が作った製品を見逃すことになる。
フォーチュン500のほぼ3分の1は、すでにAIを購入している。そのワークフローを身をもって知る開発者たちは、いままさに本物の製品を出荷している。調達の方法を広げる企業は、彼らを見つけるだろう。そして構築を続ける創業者たちは、その時が来れば準備ができている可能性が高い。
