AI搭載のスタートアップ企業はかつてないスピードで立ち上がっているが、その大半は創業1年目を乗り越えられない。
強力なモデル、資金、開発ツールへのアクセスが前例のないほど容易になっているにもかかわらず、企業における生成AIパイロットプロジェクトの約95%が失敗に終わっている。その理由は、技術そのものにあることはまれだ。むしろ創業者は、AIに何ができるかに注力するあまり、AIが解決すべき問題を見失ってしまうことが多い。
多くの創業者が、AIを万能薬、つまり優れたアイデアをほぼ一夜にしてスケーラブルで収益性の高いビジネスに変えられる技術だと捉える罠に陥る。しかし現実ははるかに複雑だ。成功は、モデルがどれほど高度か、あるいはどれだけのデータセットを処理できるかには依存しない。成功は完全に、実在する人々の現実的で差し迫った問題を解決できるかどうかにかかっている。
AIで資金を無駄にする最も手っ取り早い方法は、問題ではなく技術から始めることだと、AIデザイン・構築スタジオ&aboveの創業者兼CEOであるジョーダン・リチャーズ氏は語る。
同氏は次のように述べる。「企業はモデル、自動化、新規性に興奮し、本当に重要な唯一の質問を忘れてしまう。『我々はどのような測定可能な成果を改善しているのか？』という質問だ。大半のAIプロジェクトが失敗するのは、ビジネスが達成すべきことではなく、技術ができることを中心に構築されているからだ」
ヒューマンデザインギャップ
リチャーズ氏が観察する一般的な落とし穴は、同氏が「ヒューマンデザインギャップ」と呼ぶもの、つまり組織が人々の実際の働き方や意思決定の仕方よりも技術仕様を優先する際に生じる断絶だ。
「AIはスイッチを入れただけでは価値を生み出さない」と同氏は言う。「AIが価値を生み出すのは、行動を変え、意思決定を加速し、摩擦を減らし、顧客の成果を改善する時だけだ。それができなければ、AIは単なる高価な見世物に過ぎない」
AIに関する最大の神話の1つは、技術が十分に優れていれば導入は自然に起こるというものだ。知能だけでは製品戦略にはならない。「誰もが何千行ものコードを書ける世界では、望ましい行動を促す適切なシステムを構築するために、意図的なデザインがより重要になる」とリチャーズ氏は言う。「その時初めて、AIはユーザーにとって真に高価値な成果を達成できる」
問題を検証する前にAIを構築する
スタートアップ企業が犯す重大な過ちの1つは、解決すべき問題を十分に検証する前に、AIの構築に時間と資金を投資することだ。正しい質問は「ここでAIに何ができるか？」ではなく、「この課題は、人々が実際に働き方を変えてでも解決したいと思うほど価値が高いか？」である。
ドーン・バークレー=ロス氏が今年初めにFund Expoを立ち上げた時、同氏は90%がAI搭載のビジネスを構築しようとしていたわけではない。同氏の目的は「資金調達業界が自画自賛している間に、優れた創業者がゆっくりと力尽きていくのを見るのをやめる」ことだった。同氏は、この問題を大規模に解決する唯一の方法はAIをエンジンルームに配置することだと気づいたが、その過程で、問題を十分に検証する前にAIを構築するという典型的な過ちを犯した。
「書類上では、それはエレガントに見えた」と同氏は言う。「ビジネスプロフィール、セクター、いくつかの数字を入力すれば、きちんとランク付けされた資金調達オプションのリストと推奨される道筋が得られる。現実には、創業者は混沌としている。彼らのビジネスは個人の財務、家族、心理と絡み合っている。彼らは、ある決定が学校への送り迎え、住宅ローン、結婚生活にどう影響するかを知りたがっている」
初期のプロトタイプは、技術的には健全だが感情的には実行不可能なルートを生み出した。「これだけの株式を調達し、この負債を引き受け、これがIRRだ」とバークレー=ロス氏は付け加える。「電話では、間が聞こえた。『それはスプレッドシート上では理にかなっているかもしれないが、そんなことは絶対にしない』という考えがほとんど感じられた。だから我々はそれを破棄した」
モデルに執着する代わりに、同氏のチームは会話に執着し始めた。彼らは創業者、資金提供者、会計士、弁護士にインタビューし、実際の道のり、つまりジグザグ、ニアミス、悪いアドバイス、幸運な出来事をマッピングした。混沌とした現実を整理した後、彼らはその周りにAIを再構築し始めた。
「我々が学んだ教訓は、AIが人間の混沌に対処できなければ、それは印象的なデモウェアであり、役に立たない製品になるということだ」と同氏は言う。「問題はまず人間の観点で定義され、次に技術的な観点で定義される必要がある」
AIを成果ではなく製品として扱う
バークレー=ロス氏はまた、同様に有害な第2の罠に陥ったことを認めている。それは、AI自体を明確な成果を提供するツールとしてではなく、製品として扱うことだ。「創業者は『今日はAIが欲しいな』と思って目覚めるわけではない」と同氏は言う。「彼らは『どうやってチームに給料を払おう？どうやってこの投資家に真剣に受け止めてもらおう？』と思って目覚める」
その視点が変わると、同社は自社の事業を再定義した。Fund ExpoはAI企業ではない。舞台裏で90%がAI搭載である資金調達・成長エコシステムなのだ。
「『我々のAIはXデータセットを処理できる』と言う代わりに、『1日の午後で、3つの現実的な資金調達の道筋、それぞれのトレードオフ、今後90日間で何をすべきかをお見せできる』と言う」とバークレー=ロス氏は言う。「AIはそれを大規模に可能にするために不可欠だが、物語の主役ではない。AIは顧客への約束を守るための見えない配管であるべきで、約束そのものではない」
人間をループから早期に排除する
スタートアップ企業は、完全な自動化が効率性とスケーラビリティに等しいと信じて、初日からプロセス全体を自動化しようと急ぐことが多い。しかし信頼は徐々に構築される。通常、AIがまず人間の意思決定を補強し、そこから拡大する時だ。その信頼が存在する前に完全自動化に直行することが、実装が破綻する場所だ。
メンタルヘルスサポートサービスWobbleは、もともと2024年に従来型のセラピーマーケットプレイスとして設立されたため、創業者のジャック・マーフィー氏は、今年5月に現在の製品を立ち上げる前に、すでにこのセクターで時間を過ごしていた。同氏は以前、AI経由でメンタルヘルスサポートを提供する製品を作成したが、それに満足できなかったため閉鎖していた。
WobbleにAIを組み込む決定は、新しい形式のメンタルヘルスサポート、つまり数日や数週間ではなく数分や数時間で提供される個別化された人間によるサポートを、通常は決して助けを求めない人々がアクセスできる形で提供するという新しい形式への転換の開始時に行われた。
マーフィー氏は、スピードとアクセシビリティが重要であることを理解していたが、信頼性と安全性も同様に重要だった。大規模なチームのための財源がなかったため、同氏はAIがチームの代わりになれる場所について調査できることすべてを調べ、5月の立ち上げ前に3回の消費者調査を実施した。
同氏は次のように述べる。「調査結果では、96%の人々が、AIではなく実在の人間からの回答が不可欠または非常に重要だと答えた。これは、AIが決して位置してはならない場所、つまりセラピー的な回答そのものの近くを正確に示している」
しかし、それは同氏が他のあらゆる場所でAIを積極的に展開することを妨げなかった。同氏はClaude Codeを使用してプラットフォームを構築・維持し、Claudeが調査分析と日常業務の大半を実行する。創業者以外のチームは1人、臨床的・倫理的側面を監督する臨床責任者だ。
「AIは事実上、私のエンジニアリングチーム、データアナリスト、バックオフィスだ」とマーフィー氏は言う。「ただし、ユーザーに話しかけることは決してない。アドバイスは、それが正確かどうかだけで重みを持つわけではない。それは誰から来るかによって重みを持つ。人間を取り除けば、同じ情報が正しかろうと間違っていようと、わずかな重みしか持たない」
人間のニーズを中心にAIを構築する
AIから有意義なリターンを生み出している企業は、必ずしも技術的に最も先進的な企業ではないが、実際の問題を解決し、ユーザーのために構築し、チーム全体の能力を高めることに関しては、最も規律正しい企業の一部だ。
リチャーズ氏はこう要約する。「AI時代における長期的価値は、永続的な人間のニーズを中心にAIを構築し、顧客、従業員、収益に対して測定可能な改善を生み出すことから生まれる。技術は急速に変化するが、人間のニーズは変わらない。後者のために構築すれば、前者に適応できるようになる」
スタートアップ企業にとって、課題は最も洗練されたAIを構築することではない。人々が本当に必要とするものを構築することだ。モデルは進化し、コストは下がり、新しい能力が出現する。永続する企業は、多くの創業者が忘れていることを覚えている企業、つまり技術は急速に変化するが、人間のニーズは変わらないということを覚えている企業だ。
