NVIDIAの驚異的な四半期決算は、生成型AI製品の開発競争が本格化したことを如実に示しています。GPUの巨人である同社は、第2四半期の利益予想を大きく上回り、驚異的な将来像を描いています。既に1兆ドルを超える評価額で満足していた投資家は、決算発表後に時価総額をさらに数百億ドル増加させました。
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ハードウェアのストーリーは簡単に説明できます。多くのテクノロジー企業が自社のAIモデルを学習させるためにハードウェアを購入しており、大手クラウドプロバイダーも自社の用途と自社のパブリックプラットフォーム上でのサービス提供の両方を目的として、ハードウェアの増強を進めています。一方、NVIDIAは受注を獲得しながら収益を上げています。
しかし、ソフトウェア面ではどうでしょうか？ 生成型AI時代において、ソフトウェア企業はどのように立ち向かっているのでしょうか？ AI関連の収益が成長を後押しするのではないかという期待はありますが、真の問題は、テクノロジー企業が既存の製品に加えて、AI搭載ソフトウェアツールに対して、いつ、どのように価格設定を引き上げるべきかということです。
マイクロソフトはAIの収益化において大きな前進を遂げました。パブリッククラウドプラットフォーム「Azure」では生成型AIサービスが利用できるだけでなく、GitHub Copilotも利用できます。GitHub Copilotはユーザー1人あたり月額10～19ドルでコードを自動生成してくれます。さらに、同社はOfficeスイートにもユーザー1人あたり月額30ドルのアドオンを展開しています。
企業がAI製品の価格設定をどのように行うかについては既に触れました。5月には、一部のテクノロジー企業が有料アドオンの提供を計画していることを指摘しました。これは、ある程度マイクロソフトのモデルとなっています。一方で、一部のテクノロジー企業は、AIを活用した新しいツールを既存のソフトウェアに追加料金なしで組み込むことに満足しているように見えました。6月には、多くのテクノロジー企業が、自社のAIプロジェクトの価値を高める手段として、独自の顧客データの力について熱弁をふるっていることをお伝えしました。
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最近、上場ソフトウェア企業であるAmplitude社とAppian社との会話を通じて、AIの価格設定という重要な問題について、非常に明確な答えが得られました。Amplitude社のCEOであるSpenser Skates氏は、TechCrunchのEquityポッドキャストのインタビューで、新機能と機能拡張に応じて、いつ料金を請求すべきか、いつ請求すべきでないかを明確にしました。また、Appian社のCEOであるMatt Calkins氏は、AIを活用した既存のソフトウェア製品から、価格を上げることなく収益を伸ばす方法について興味深い見解を示しました。さあ、本題に入りましょう。
新しいのか、それとも改良されたのか?
Amplitude が新しい AI 機能に対して顧客に料金を請求しない理由について尋ねられた Skates 氏は次のように答えました (強調は筆者による)。
ですから、私たちがAIで何をしているのか、そしてMicrosoft、Salesforce、ServiceNowといった他の企業がAIで何をしているのかを明確に理解する必要があると思います。Microsoftと[同社]は、既存のワークフローを自動化するために生成AIを活用しています。例えば、メールを書いて、チケットに記入して、質問に自動的に回答するといったことです。ですから、これまでなかった全く新しい機能を導入することになるので、[料金を請求する]のは理にかなっています。そして、そうすることで自動化が進み、多くのコストを節約できるのです。
AIで私たちがやっていることは少し違います。私たちは、すでにAmplitudeを使っている既存のワークフローを自動化し、それをはるかに簡単にすることに重点を置いています。[私たちの最近のAIツールは]その完璧な例で、クエリを入力するとチャートが生成されます。AIが登場する前から人々はこれをやっていましたが、これからはそれがずっと簡単にできるようになります。私たちはタクソノミー管理を行っています。チャート名と数式の提案を使ってそれを行っています。つまり、私たちは既存のワークフローを簡単にするためにAIを使用しているところがたくさんあるのです。まったく新しいワークフローを作っているわけではありません。ですから、それに料金を請求するのはあまり意味がありません。代わりに、製品を導入して稼働させやすくするツールの開発に注力しています。
Skates は、一連の作業全体を実行することで既存のワークフローを自動化する AI の実装と、ユーザーがより多くの作業をより速く行えるようにすることで既存のワークフローを加速する AI の実装を区別しています。
どちらのアプローチも価値がありますが、スケーツ氏の見解では、前者の方が後者よりも追加料金を正当化する理由が強いとのことです。彼は会話の中でこの違いを強調し、生成AI機能に個別の価格を設定している大手テクノロジー企業は以下の通りだと述べました。
例えば、テキストを自動入力する機能に料金を課す。これは非常に理にかなっています。私たちがやっているのは、多くのワークフローを高速化することです。そして、それを実現するには、収益化ではなく、配信が目的なのです。
それはそれで妥当な意見ですが、スケーツ氏の発言に対する第一印象は、あまりにも寛大すぎるというものでした。テクノロジー業界は近年、ソフトウェア事業の強みを再評価しつつあります。急成長のために資金を浪費することはもはや流行ではなく、キャッシュフローが最優先事項となりました。しかし、今日のソフトウェア価格の低さを考えると、多くの企業が提供している価値に見合う収益を得ていないように思われます。
ここでの私の見解は、単なる補足的なものではありません。私は文章を書いて生計を立てていますが、AI 搭載のソフトウェア会社は、人間の代わりにボットがそれを行えるようにするために、他の人に料金を請求している、ということです。
Appian を議論に参加させましょう。
Appianは興味深い企業です。単一のプラットフォームで非常に多くの機能を提供するため、幾度ものテクノロジーサイクルを経てもなお、その存在感を維持しています。私がノーコード／ローコードの世界に興味を持ち始めた頃、Appianはそこに参入していました。ロボティック・プロセス・オートメーションとプロセスマイニングを学んでいた頃、Appianを見つけました。そして今、私たちは生成AIの時代を迎えており、Appianは再びここにいます。
この会社をご存知ない方のために：同社のサービスは、データ、自動化、そしてウェブアプリとモバイルアプリの構築を基盤としており、今週は数々の新しいAIツールとサービスをリリースしました。この組み合わせは、まさに今、同社と話をするのに最適な企業と言えるでしょう。
CEOのマット・カルキンス氏によると、Appianは価格を上げることなく新しいAI製品とサービスから収益を得る方法を模索しているという（強調は筆者による）。
価値を付加すれば、レバレッジが効くと考えています。これはまさにその通りです。AIは価値ある存在だと思います。つまり、レバレッジにはなるのです。ただ、AIを使うという意味ではありません。
レバレッジを収益につなげる方法は主に2つあります。1つは価格設定です。何かを手に入れ、製品を改良してから価格を設定します。もう1つは、製品を改良することで交渉力が高まり、競合他社を排除して販売を加速させることです。そうでしょう？より良い取引を実現できる可能性が 高まります。
もし私たちが工場でキャンディーバーを販売していて、どのキャンディーバーも中身は同じなのに、今回はヘーゼルナッツを入れることにしたとします。もしヘーゼルナッツがより価値が高く、高価になった場合、それを収益化する唯一の方法は価格を上げることです。なぜなら、どのキャンディーバーも結局同じ価格で売られているからです。しかし、私たちの場合、ほぼすべての取引は交渉です。ですから、取引量を変えるために価格を変える必要はありません。公式価格と最終的に合意する価格が異なる場合があるでしょう？ですから、印刷された価格水準を変えることなく、レバレッジを直接収益に変換できるのです。
先ほど、新しいAIツールに対して料金を請求する企業と請求しない企業があると指摘しましたが、重要なニュアンスを見落としていました。AIによって改良されたソフトウェアは、価格を変えなくても収益の増加につながる可能性があるのです。カルキンス氏の予測は、Amplitudeにも当てはまるのではないかと私は考えています。
言い換えれば、新しい AI 機能によって新規顧客に提供する割引を削減できれば、収益の増加につながることになります。
スタートアップにとって、上記のすべては朗報だと私は考えています。なぜなら、新しいツールでより多くの収益を生み出すための、進化するモデルが数多く存在するからです。新しいアドオンの価格設定を一括で行うことから、バンドル製品の価格を上げること、あるいは単に交渉で優位に立つことまで、できることはたくさんあります。つまり、今年中に迅速に構築・立ち上げを行う、気概のあるスタートアップは、事業を強化できるはずです。
生成型AIの台頭が、一部の人々が期待するほどソフトウェアの世界を大きく変革するかどうかはまだ分からない。しかし、たとえそうでなかったとしても、ホスト型AIを扱う人にとってAIが大きな力となることは明らかだ。
