a16zのAnish Acharya氏「SaaSの終末論は『気を散らすもの』だった」― ソフトウェアはFortune 500の支出の8〜12%、AIの資金は本業に向かう
Canvaの共同創業者でチーフ・プロダクト・オフィサーのキャメロン・アダムス氏が司会を務めるポッドキャスト「Canva」に、Andreessen Horowitz(a16z)のゼネラルパートナー、アニッシュ・アチャリヤ氏(字幕表記は「Anish Achaya」、通称Acharya)が出演しました。同氏は2度の起業経験を持ち、ソーシャルゲーム、モバイルメッセージング、Credit Karmaの消費者向け事業(会員1億人超に拡大)などに携わってきた人物です。
約50分の対話では、AIの歴史的な位置づけ、起業家と投資、価格設定と収益モデル、堀(競争優位)、SaaSを巡る議論、医療や生活への影響などが語られました。本記事では、投資家・ビジネスパーソン向けに内容を整理します。発言は要旨で、逐語ではありません。字幕の自動書き起こしに誤りとみられる箇所があり、確認が難しい固有名詞や数字は、末尾の補足にまとめています。
1. 「最も人間的な技術」としてのAI
1-1. 歴史上最大の転換点
Acharya氏は、世界が「可塑的(malleable)」になる瞬間があると語りました。大きな技術・製品の転換期には、これまで前提とされていたことが、すべて見直しの対象になるという考え方です。
そのうえで、今回の転換は「過去最大」で、モバイルやインターネットより重要であり、「車輪や火に並ぶかもしれない」と述べています。過去の大きなサイクルはPC、インターネット、モバイルで、間にクラウド、フィンテック、Web3などの小さなサイクルがあったが、AIはそれらを合わせたものより大きいという見方です。a16zでは、バイオ、暗号資産、国防(American dynamism)の各チームも、AIという新しい技術の視点から、自らの前提を問い直していると説明しました。
1-2. 感情を扱える技術
同氏は、AIを「歴史上最も人間的な技術」と呼びます。表計算ソフトが40年間提供してきたのは「知的なレバレッジ」でしたが、AIは、主観的、感情的、対人的な領域で動ける技術だからです。人間が人間らしくあるための「強化外骨格(メックスーツ)」であり、一種の「感情的な技術」でもあると表現しました。
同氏自身も、この12か月で、それ以前の20年間より多くのソフトウェアを作ったそうです。ただし、その多くは「重要ではない」ものだといいます。
DJ仲間のために作った、Twitch風のDJ配信サービス(チケット、写真、「AIダンスフロア」付き。週に約50人が利用)
シリコンバレー用語や企業名、モデルのSKUを知っているキーボード(自動修正の不満を解消)
「重要でないものを精力的に追求できること」こそが、この技術の人間的な面だと述べています。
2. 起業家と投資:人が先、指標は仮説の検証
2-1. 「すべては創業者の下流にある」
投資に踏み切った理由を問われた同氏は、キャリアの選択は「何を作るか」より「誰とやるか」で決めた方が成功してきたと述べました。優れた人と取り組めば、ほとんどのことに知的な関心を持てるといいます。
創業者の重要性については、SpaceXを例に挙げ、宇宙が注目される投資分野でもなく、誰も取り組んでいなかった中で、一人の人物が無謀な挑戦を実現させたと述べました。「一人の、しばしば非合理な献身がなければ、実現しない」という認識です。a16zの取り組みは、すべて創業者の下流にあるとしています。
2-2. 数字は「仮説を確かめるデータ」
売上などの指標を見るのは、現在価値を計算するためではないといいます。創業者が置いた前提が、どう動いているかを理解する材料で、初期のデータから何が予測できるか、最も野心的なビジョンと今の前提が「目を細めれば重なるか」を見るという説明です。
また、Canvaを例に、大きなアイデアは複製されやすい一方、製品を機能させるのは「目に見えない千の小さなアイデア」だと指摘しました。それを生み出せるのは、その分野に深く根ざした創業者だとし、創業者の「本物らしさ(authenticity)」を重視しています。
2-3. 創業者が方向を決める
同氏は、「もしXYZをやるなら投資する」と投資家が指図するのは悪い流れだと述べました。製品、技術、販売の判断は、すべて創業者が下すべきで、投資家は、創業者がすでにやるべきと分かっていることに投資する立場にあるといいます。a16zは「すべてを見る」基準を掲げ、可能な限り創業者と会い、製品を試しているそうです。面談数は1〜2年前の約2倍に増えており、エコシステムが活況の証拠だとしています。
3. 場所と働き方
3-1. ベイエリアに行くべきか
リモートの時代に、なぜ野心的な創業者はベイエリアに来るべきか、という問いに、同氏は条件付きで答えました。
研究やインフラの最前線に近い事業では、「廊下でささやかれる秘密」が3〜9か月早く入るため、有利
一方、技術と文化、金融サービス、世界各地の機会の交点にある事業は、ベイエリアに集まる人が少ないため、他の場所の方が良い場合もある
人生の他の部分を犠牲にしてでも技術の近くにいたい人には、選択による偏りもあるが、来る価値がある
3-2. AIで自分の働き方はどう変わったか
作る量が大きく増えたことに加え、AIによって「ほぼあらゆる分野の専門家」になれる点を挙げました。同氏は、コンピューター工学を学んだプログラマーだったが、技術的な深さは上位4分の1にも入らないと自己評価しており、コーディングエージェントにデバッガーを使わせると効率が上がるかを探る研究的な試みも、以前なら技能も忍耐も足りなかったと語りました。
母親の言葉として、「欲しいものを手に入れる上で最も難しいのは、何が欲しいか知ること」を引き、何でも作れる今、より野心的で興味深いものを望むようになったと述べています。
4. AI時代の仕事の仕方
4-1. 「ノーマン・ロックウェル風」の未来
同氏は、未来を「ノーマン・ロックウェル(1950年代の米国の家庭を描いた画家)風」と表現します。20のコーディングエージェントがループで動き、LLMが審査役として監督し、音声で操作する、意図的で高レバレッジなデジタルの時間と、芝生に触れ、子どもを追いかけるオフラインの時間に分かれるという見方です。
自身の使い方は、次の3つの作業の流れです。
日々の中心はClaude Codeで、モバイルではCodexも使い、カレンダー、メール、取締役会関連、電子署名などの事務をエージェントに任せる
新しいモデルが出るたびに、内容を理解し、何か作ってみる
人と時間を過ごす(「無限のソフトウェア」の世界では、人間関係がより重要になる)
4-2. 「シャーシ」となる副業プロジェクト
新しいモデルを試すには、「クリーンルーム」ではなく、実際に作っているものが必要だと述べました。自分の副業プロジェクトを「シャーシ」として、新モデルを載せて試し、複数のモデルを比べることもあるそうです。ほかに、「不可能なドキュメンタリー」と呼ぶ、行けない場所(例:スター・ウォーズのタトゥイーン)の映像を、モデルとコーディングエージェントに作らせる試みも紹介しました。機能の実装とは違う能力が見えるといいます。
5. 堀(競争優位)とSaaSを巡る議論
5-1. 「堀への道徳的パニック」は見当違い
最先端のモデルが機能を取り込み、製品が不要になるという不安に、同氏は「堀に対する道徳的パニックは見当違い」と答えました。
従来の堀(ネットワーク効果、ブランド、規模の効果)は、今も強力
データ(「独占的な資源」)も強い。例として、医療情報のOpen Evidenceを挙げた
危ういのは、「プロセスの堀」(トヨタ生産方式のようなもの)で、容易に複製され得る
また、潜在力を発揮できない企業は、モデルを作る大手に製品を複製されたからではなく、「顧客のために十分に野心的でなかった」からだと述べました。
5-2. 「SaaSの終末論」は気を散らすものだった
同氏は、今年2月に「ソフトウェアは売られすぎ」と言ったが、そこからさらに約40%下がり、いまは約40%戻したと述べ、「この6〜7か月で、私たちは何を成し遂げたのか分からない」と語りました。
そのうえで、ソフトウェアは、Fortune 500やFortune 2000の企業の支出の8〜12%にすぎないと指摘しています。企業がAIという「革新のバズーカ」を向ける先は、給与計算(失敗すれば誰かが刑務所に行く)ではなく、自社が最も得意とする競争優位の領域だという考えです。CRMのように、失敗時の損失が小さくても、成功時に得られる価値がそれほど高くないものは、従来どおり購入するでしょう。核でない領域のソフトは買い、核の領域にモデルを向ける、という構図で、「SaaSの終末論は少し気を散らすものだった」と述べました。
5-3. 既存企業のAI転換:誰が恩恵を受けるか
AIへの言及は、2023年以降の決算説明会で急増し、9割超に及ぶそうです。同氏は次のように整理しました。
恩恵が大きそうなもの:公益事業、通信、航空、貨物・海運など、利益率が低く、現実世界の複雑さが大きい「実世界の技術企業」
リスクが大きそうなもの:大手のテック企業(Magnificent Seven)。同氏の経験では、優先順位が、昇進審査の都合で決まりがちで、顧客に適した製品を出すことよりも、社内の等級を上げることが重視される
スタートアップの機会:AIコンパニオンのように、意見の相違、説得、性的な要素など、企業の無機質さと合わない人間的な領域
6. 消費者向けAIの価格と収益モデル
6-1. 「月20ドル」の壁を超えた
従来は、大規模な消費者向け製品に、月20ドル超は払われないという通説がありました。Spotifyも20ドルが上限です。ところが、この2年で状況が変わったといいます。
ChatGPTの最上位:月200ドル
Anthropicの最上位:月200ドル
Grokの最上位(Super Heavy):月300ドル
Gemini Ultra:月250ドル
同氏は、価格はさらに上がり、「月1,000ドルの大衆向け製品」が出ると予想しています。社交、娯楽、仕事の生産性など、可処分所得の使われる領域に、技術が関われるようになったからです。
6-2. 「価格を製品適合性の代理指標に」
同氏が最も有用だと語る練習が、「価格を製品適合性(PMF)の代理指標とみなす」ことです。たとえばCanvaなら、いま月1,000ドルは取れない。では、取るために何を作る必要があるか。その問いから逆算して作り、少なくとも800ドルに届くか試す、という方法です。
6-3. 課金方式・粗利・顧客獲得コスト
課金方式:消費者は、定額、従量(アラカルト)、その併用のいずれにも慣れ、消費者向けスタートアップがこれらを使えることは強みになる。ただし、コーディングエージェントのように、バグの修正にも追加で払うことになる場面では、期待値の調整が必要
粗利:以前ほど粗利率にこだわらなくなった。粗利が高すぎるのは、トークンの支出が足りないのでは、という見方もできる
顧客獲得コスト(CAC):無料クレジットの形をとる企業が増えている。入札ではないため、CACが上がり続ける物理法則から外れ、健全な獲得手段だと評価した
6-4. AIの経済性
同氏は、投資助言ではなく、内部情報もないと断った上で、モデルを作る研究所の中には、予想以上に高収益のところがあるかもしれないと述べました。大半の消費者は、AIを「より良い検索」として使っており、プロンプト、マルチメディア、ループは使っていません。お金と健康の領域には、大きな未開拓の価値があるといいます。
7. 組織の作り方:プロンプトからループへ
7-1. 製品の面:顧客に「夢」を見せる
製品面では、技術に深く入り込み、顧客が「何が可能か」を思い描けるよう助けることが重要だと述べました。例として、地域の信用組合を挙げ、AIを最大限に活用した場合に、人員を増やす道が見えると、本人たちも考えたことがなかったといいます。
7-2. 運営の面:ビジネスループ
同氏は、「プロンプトからループへ」の変化を強調しました。
コーディングのループ:バグ報告を見て、修正案を作り、低リスクなら自動で反映し、高リスクなら人間のレビューを求める
AIネイティブ企業の「ビジネスループ」:営業、マーケティング、プロダクト、エンジニアリングの各機能に、自律的に回る中核のループがある。人間が担うのは、関係構築、例外、対立、戦略
その結果、新しい製品アイデアの影響(マーケティング、ポジショニング、価格、副次機能、成長ループなど)が、1年かけるのではなく、素早く「局所最適」まで到達し、月曜の経営会議で「次のアイデアは何か」を話せるようになる、という姿を描きました。
7-3. ゼロから作り直す方法
既存の工程は、今は無関係な前提を含むため、第一原理から考え直す必要があるとしました。実践的な方法は、AIに最も詳しい人を、経理や人事など、その領域の専門家と1日並べて作業を見せることです。自動化された仕事を見ると、他の仕事にも直感が働くようになります。
OpenAIやAnthropicなどによる、顧客企業に常駐するエンジニア(フォワード・デプロイド・エンジニアリング)への投資にも触れ、有効だが、必須ではないと述べました。25歳未満で、最新モデルの違いを話し続けるほど熱中している人を、社内で専門家と組ませれば足りる、という考えです。
7-4. クリエイティブのループ
クリエイティブ部門にも、コードやビジネスと同じように、複数の小さなループを持つ「クリエイティブのループ」を設計すべきだと述べました。ブランドの指針との整合の確認、中核のキャンペーン案の派生版の作成、市場の感情(マクロとミクロの文化)の把握と、制作へのフィードバックなどです。毎朝、一晩で作られた十数個の新しいアイデアを見る、という姿も描きました。
8. 人間にしかできないこと:「分布の外」の発想
「どんな判断が、人間の飛躍を必要とし続けるか」という問いに、同氏は、モデルは「平均を取る機械」(粗い言い方だと断りつつ)で、すでに行われたこと、合意されたことを定義すると述べました。新しい発想は、定義上、分布の外にあります。
例として、ヒップホップが生まれる前までの音楽で学習したモデルが、ランダム性で、ヒップホップを導き出せるかと問い、「そうは思わない」と答えました。1970年代初頭のニューヨークで起きていたこと、海外の他の音楽ジャンル、偶然の出会い、そして「夢を描き、全体をまとめる人」が必要だという考えです。ランダムな試行の積み重ねでは、重要なアイデアには届かず、「少し非合理で、しかし絶対に正しい人」に戻ってくると述べ、Canvaも、それ以前の何かから導かれたものではなかったと語りました。
9. 医療と暮らし:「豊かさ(アバンダンス)」
9-1. 医療
同氏は、米国の医療費は40年間、ほぼ一貫して増え続けており、同氏らの試算では、支出の約40%が事務コストだと述べました。AIは事務作業を「ランチ代わりに食べてしまう」技術で、米国の医療費を40%減らせれば、10年前なら想像できない経済的な奇跡だといいます。サービス面でも、英国のNHKではなくNHS(国民保健サービス)が、「iPhoneのように優れた製品になれる」可能性に触れました。
個人のレベルでは、カナダの公的医療制度の下で育った経験から、緊急ではない話題について深く相談する機会が限られると述べ、AIなら、自分のデータを持ち込み、判断されない安全な環境で対話できるとしました。消費者の「能動性」が高まることが、大きな起爆剤になるという見方です。
9-2. 消費者への恩恵
新しい技術では、通常、余剰の約80%が消費者に渡ると述べました。現代の平均的な人は、テレビ、抗生物質、毛布などの面で、カエサルやファラオが想像できなかったほど豊かで、色の歴史(合成の色がなく、限られた色しかなかった時代)も例に挙げました。
この40年は、富裕層がサービスを受け、他の人は製品を受け取ってきましたが、エージェントによって、誰もが、お金、健康、娯楽、友人関係を最適化するサービスを受けられるようになると述べました。自由時間に何をするかは「実存的な問い」だが、人が自分自身をより探究できる機会になるという考えです。
9-3. 「極端な技術と極端な人間性」
最後に同氏は、事務や表計算に埋もれる時間から解放されれば、人間の経験は、より「濃縮された」形になると語りました。産業革命は、コミュニティに反する力でしたが、AIは、それを人間のつながりを深める力へと反転させる可能性がある、というのが同氏の見通しです。AIによるレバレッジの結果は、「人間の無意味化」ではなく、「人間のつながりの深化」になると述べています。
10. 番組の締め:スケッチのデザイン
番組の冒頭で、Acharya氏は、自分の原点を語りながらターンテーブルをスケッチしました。カナダのオンタリオ州キングストンの小さな町で育ち、1980年代は「かっこよさ」が一つの文化に偏っていたこと、大学で自分に近い人たちを見つけたこと、1995年に初めてターンテーブル(字幕では「Gemini」のベルトドライブ)を手に入れたこと、後にハウスミュージックに移ったことなどです。
番組の最後に、Canvaのデザイナーが、このスケッチをAIで加工し、1960年代風の広告ポスターに仕立てたと紹介されました。SNSがない時代に、人が視覚的なものを通じて仲間を見つけるという発想から、コンピューター、デザイン、ゲームも同様にポスター化するという構想でした。
