「オープンソースが全てを制する」― Harveyが挑む、フロンティアAIラボからの独立
ポッドキャスト「This Week in Startups」のエピソード2328で、ホストのJason Calacanis氏とLon Harris氏が、リーガルAI企業Harveyによる独自基盤モデルの発表と、OpenAIの株式公開(IPO)計画という2つの大きなニュースを取り上げた。番組では、さらに、AI音声入力アプリ「Willow」、AIネイティブCRM「Lightfield」、そして、スタンフォード大学生が開発した自動運転ゴルフカート「Wind」など、複数の注目スタートアップも紹介された。本稿では、これらの内容を投資家・ビジネスパーソン向けに整理して解説する。
1. OpenAI、2027年までの株式公開を計画 ― CFOは「IPOはゴールではない」
Calacanis氏は、OpenAIが、水曜日の全社会議(オールハンズ)で、2027年、あるいはそれより早い時期の株式公開を計画していると社内に伝えたと紹介した。同社CFOのサラ・フライヤー氏は、この会議でスタンフォード大学のAIラボに向けて説明を行ったという。
1-1. 「IPOはゴールではなく、単なる通過点」
Calacanis氏は、フライヤー氏の説明の枠組みが興味深かったとし、同氏が、IPOを「ゴールラインではなく、一つの通過点であり、別の形の資金調達に過ぎない」と位置づけていた点を紹介した。同氏は、また、OpenAIが3月に122億ドル(番組内発言ママ)の現金を調達したことに言及し、同社が資金面で柔軟性を持っていることを指摘したという。OpenAIは、6月に非公開の形で目論見書を提出済みとされ、Anthropicとの間で、ユーザーと市場の関心を巡る激しい競争が続いているとCalacanis氏は述べた。
1-2. 企業顧客向けデータ非保持方針への転換
Calacanis氏は、OpenAIが、最近、法人顧客のデータを保持しない方針を打ち出したことにも触れた。同社の製品ポリシー責任者、アリーヤ・ハウス氏の発言として、「企業からは、これが非常に重要だという声を強く聞いている。彼らは、自身の顧客に対して独自のコミットメントを行っていることが多く、非常に機密性の高いデータを託されている企業を想定すれば当然のことだ」という説明が紹介された。
1-3. 「解約率(チャーン)」こそ本当に知りたい指標
Harris氏は、OpenAIやAnthropicのような企業が急成長していることは誰もが知っているとしつつ、本当に重要なのは、「解約率」、つまり、どの顧客が利用を減らしているか、なぜかという点だと指摘した。同氏は、これらの企業が上場後も、Netflixのような大手上場企業とは異なり、解約率のようなデータを開示する必要に迫られない可能性が高いとの見方を示した。もう一つ知りたい情報として、これらのサービスを提供するのに実際にどれだけのコストがかかっているか、という点も挙げた。
Calacanis氏は、これに関連してSNS上で拡散されていたミーム動画を紹介した。ある人物が、Anthropicのプロ利用料として月20ドル(年間240ドル)を支払っているつもりが、実際にはClaudeをエージェントやサブエージェントも含めてフル活用した結果、月末の請求額が実に7,800ドルに達していたという内容だという。同氏は、これを、AI業界がいずれ「収益性の説明責任」を問われる局面に近づいていることの象徴だとした上で、実際の利用量と支払い額のギャップに、多くのユーザーが徐々に気づき始めていると述べた。
1-4. Uberの価格競争との類似性
Calacanis氏は、この状況が過去にUber、Lyft、Sidecar、DoorDash、Grubhub、Postmatesなどが繰り広げた価格競争と類似していると指摘した。当時、これらの企業は、ライドあたり実質2〜7ドルの損失を出しながらも、ベンチャーキャピタルの資金を使って顧客に直接割引を提供し、顧客を依存させた上で徐々に本来の価格帯へと引き上げていく戦略を取っていたという。同氏は、企業向けAI製品においても同様の巻き戻しが今後起こる可能性があるとの見方を示した。一方で、Harris氏は、AI領域には多数の代替モデルが存在し競争が激しいため、Uberほど単純な構図にはならないだろうとの見方も示した。
2. Harvey、独自基盤モデル「Tenet」を公開 ― フロンティアラボ依存からの脱却
番組で最大の焦点となったのが、リーガルAI企業Harveyによる、自社初の独自プロプライエタリモデルの発表だった。
2-1. Kimi K3ベースの「ポストトレーニング済みオープンウェイトモデル」
Harveyが発表したのは、オープンウェイトの中国製モデル「Kimi K3」をベースに、同社が独自にポストトレーニングを施したモデル「Harvey Tenet」だ。Harveyの発表内容として、「過去6ヶ月間、当社の研究課題は2つの目標に集中してきた。第一に、オープンウェイトモデルを用いてフロンティア級のリーガルインテリジェンスを構築すること。第二に、法律事務所が、自社専用の特化型モデルとインテリジェンスを構築できる仕組みを作ることだ」という説明が紹介された。同モデルは、Fireworks Researchと共同で、長時間にわたる法務作業向けにポストトレーニングされており、トレーニングとテスト実行の効率を高めるハーネス改善も組み込まれているという。
2-2. 「顧客ごとに独立した砦」を築く戦略
Calacanis氏は、この動きの意味を「城塞」の比喩で説明した。同氏によれば、訴訟事務所A(Acme Litigators)と訴訟事務所B(Delta Litigators)がともにHarveyを利用している場合、Harveyは、「OpenAIを信頼しないだけでなく、我々自身のモデルを持つ必要がある」と判断し、各顧客ごとに独立した「keep(天守閣)」を構築する形になっているという。同氏は、Harveyがこれまで月額1,000万ドル程度をOpenAIに支払っていたのではないかと推測し、LovableやEleven Labs、Cursorといった同規模の企業も、月額1,000万〜3,000万ドル規模をフロンティアラボに支払っていた可能性があると述べた。
2-3. 「オープンソースが全てを制する」
Calacanis氏は、この動きが自身が2〜3年前から予測してきたトレンドの実現だと強調した。同氏は、「これらの顧客企業は、支出の99%をフロンティアモデルから引き揚げることになるだろう。仮にフロンティアモデルへの支出が残ったとしても、それは自社モデルへの知識蒸留(ディスティレーション)のための、ごくわずかな支出になるだろう」と述べ、「オープンソースが全てを制する」と改めて明言した。同氏は、この発言の根拠として、企業が自社の専有データや知性を、将来的に「最終的な一社」を目指すフロンティアラボ側に渡したくないと考えている点を挙げた。
2-4. Harveyの初期投資家 ― OpenAI Startup Fundが500万ドルのシードを主導
番組では、データプラットフォームHarmonic.aiを用いてHarveyの資金調達履歴が確認された。Harveyは、2026年3月に、GICとSequoia Capitalが共同主導する2億ドルのラウンドを評価額110億ドルで実施している。さらに遡ると、Harveyの最初の投資家はOpenAI Startup Fundであり、500万ドルのシードラウンドを主導していたことが明らかになった。この投資は、OpenAI Startup Fundが行った最初の4件の投資の一つだったという。OpenAIは、この際、GPT-4への早期アクセスをHarveyに提供しており、これが他社に先駆けて法律特化型のファインチューニングを行う上で大きなアドバンテージになったとされる。Google AI責任者のジェフ・ディーン氏も、Harveyの初期投資家に名を連ねていたという。
Calacanis氏は、かつて自社の最初の支援者だったOpenAIから距離を置き、独自モデルの構築へと舵を切ったHarveyの動きは、フロンティアラボが、今後、上場を控える中で直面するであろう構造的な逆風を象徴する事例だと結論づけた。
3. Jason CalacanisのGrok Bot活用術 ― 「システム思考」の実践
番組冒頭では、Calacanis氏が最近利用し始めたxAIの「Grok Bot」について詳しく語った。
3-1. これまでのAIエージェントとの違い
Calacanis氏は、以前使用していたAIエージェント「OpenClaw」が、外部サービスへの接続に制約が多く、APIキーの管理などで頻繁に不具合が生じていたのに対し、Grok Botは、自律的にウェブブラウジングを行い、X(旧Twitter)などへのログインもスムーズに行えると評価した。同氏は、「プレーンな言葉で欲しいものを伝えるだけでいい」と述べ、その使いやすさを強調した。
3-2. ニュース収集・競合分析・イベント登壇者発掘への活用
Calacanis氏は、Grok Botを用いて、スタートアップ創業者向けの「実践的・戦術的なトーク」のテーマ探しや、業界他社(Politico、Axios、Semaforなど)の動向調査、イベント登壇候補者の発掘などを自動化していると説明した。同氏は、「ゴールよりシステムを重視する」という考え方を紹介し、目標達成のために壊れない仕組みを構築することの重要性を強調した。
4. AI音声入力アプリ「Willow」 ― 無料戦略でWhisper Flowに挑む
番組には、AI音声入力アプリ「Willow」の共同創業者兼CEO、アラン・グオ氏がゲスト出演した。
4-1. 基本の音声入力機能は無料提供
Willowは、音声入力サービス「Whisper Flow」の競合として位置づけられる。グオ氏は、音声入力自体はコモディティ化しつつある市場だと認識しており、「今後2〜3年でAppleの標準機能が、Willowのようなツールの性能の70〜80%程度に到達するだろう」との見方を示した。そのため同社は、あえて基本機能を先んじて無料化する戦略を取ったという。
4-2. 有料機能「Scribe」― 文脈理解型の執筆アシスタント
同社の有料プロダクト「Scribe」は、単なる音声起こしを超え、話者のスタイルや文脈を理解した上で文章を代筆する機能を持つという。企業のカスタマーサポートチームなどに導入されており、ナレッジベースを理解した上での自動応答文の生成が可能だとグオ氏は説明した。Calacanis氏はこの戦略を「マージンこそ好機」というスタートアップの定石になぞらえ、既存の有料機能を無料化した上で、より高付加価値な機能で収益化するアプローチを評価した。
5. AIネイティブCRM「Lightfield」
番組では、AIが自動的にデータを収集・更新するCRMサービス「Lightfield」の創業者、キース・プルース氏も紹介された。同サービスは、メール・カレンダー・Slack・会議メモなどから自動的に顧客情報を構築・更新し、フォローアップメールの下書き作成や、既存の優良顧客の分析に基づく新規顧客リストの生成などを行うという。
6. スタンフォード大学生の自動運転ゴルフカート「Wind」
番組終盤には、スタンフォード大学の学生でコンピューターサイエンスを専攻するイーサン・グッドハート氏が、自作した自動運転ゴルフカート「Wind」を紹介した。
6-1. わずか2〜3週間で最初の試作機を完成
グッドハート氏は、既存のゴルフカートに前後6台のカメラとNVIDIA製の「Jetson Thor」を搭載する形で改造し、最初のプロトタイプをわずか2〜3週間で完成させたという。ライダー(LiDAR)は使用せず、カメラのみに頼る設計は、Tesla の自動運転アプローチに近いとされる。
6-2. 独自ソフトウェアを採用 ― 既存のオープンソースモデルは「大きすぎる」
グッドハート氏は、既存のオープンソースの自動運転モデルの多くが、歩行者密度や気候条件が大学キャンパスの走行環境と異なるため十分に汎化せず、また多くが4,000ドル程度のGPUでは動作しないほど大規模だったと説明した。そのため、同氏は独自のカスタムアプローチでソフトウェアを開発したという。
Calacanis氏は、このプロジェクトが持つ商業的可能性の大きさを強調し、Jensen Huang氏(NVIDIA CEO)がキャンパスでの講演終了後、実際にこのゴルフカートに試乗したというエピソードも紹介した。
