今年もこの時期がやってきました。今朝、Yコンビネーター（YC）は2022年サマーコホートのデモデーを開催しました。これは同インキュベーター史上35回目の開催となります。30カ国から集まった創業者や、開発ツール、フィンテック、ヘルスケアなど様々な分野のスタートアップが参加し、魅力的なプレゼンテーションが次々と行われました。
YCが8月初旬に経済の逆風を鑑み、参加企業数を40%削減し、約250社に絞り込んだため、競争は例年よりも激化しました。しかし、特にB2Bクライアントの課題解決にAIと機械学習を活用するスタートアップが際立っていました。
今年は、昨年の20社に比べてわずか14社にとどまりました。これは、全体の参加企業数も減少していることを考えると当然のことです。しかし、これらの企業には共通のテーマがあります。それは「販売」です。彼らの製品は、企業が不況のプレッシャーに直面する中で、販売とマーケティングにおける課題を主に解決しています。
経済的な課題はさておき、巨大な市場規模を持つため、スタートアップにとって営業は魅力的な課題となっています。Grand View Researchは、2019年の営業支援ソフトウェア市場規模を72億9000万ドルと推定しています。
パイロットAI
Pilot AIは、営業担当者向けに、通話録音を構造化データに自動変換し、顧客関係管理（CRM）システムに直接更新するツールを開発しています。このツールの目的は、営業担当者の時間を節約し、パイプラインデータが最新であることをマネージャーに保証することです。
Fireflies.aiやMicrosoftのViva Salesといった他のプラットフォームも同様の機能を備えていることは注目に値します。しかし、Pilot AIの創設者で、以前はSalesforceのソフトウェアエンジニアだったMax Lu氏は、自社の製品は他の多くの製品よりも徹底しており、各通話の要約に加え、CRMフィールドや担当者の質問にマッピングされたデータポイント、さらには受信者の回答の主要部分も生成できると述べています。
タイプ別
Typewiseも販売分野に参入していますが、ブラウザ拡張機能とサーバーサイドAPIを介してウェブアプリ間のテキスト予測に特化しています。当初はスマートフォンアプリとして開発されたTypewiseは、eコマースや物流業界のフォーチュン500企業を顧客としていると主張しており、文章の自動補完、スマートスニペットの挿入、メッセージへの自動返信、スタイルと文法の一貫性チェックなどの機能を備えています。
テッククランチイベント
サンフランシスコ | 2025年10月27日～29日
TextExpanderとMagicalに少し似ているように聞こえますが、創設者のDavid Eberle氏によると、TypewiseはあらゆるCRMシステムと互換性があり、企業のデータに合わせてカスタマイズでき、使用する単語やフレーズを提案する分析コンポーネントも備えているとのこと。
YC Summer 2022で、営業・マーケティングテクノロジー分野に属さないAIスタートアップは、開発ツールに注力する傾向がありました。これは、成長へのもう一つの有望な道です。最近の調査によると、開発者の55%がそもそも社内アプリの開発に時間を割くのに苦労していることを考えると、VCは確かにチャンスを見出しています。昨年、開発ツールを開発するスタートアップに370億ドルを投資しました。
モントレーAI
Monterey AIは、製品ライフサイクルの全く異なる部分、つまり開発に取り組んでいます。創業者のChun Jiang氏は、Monterey AIを「製品開発の副操縦士」と位置付けています。Monterey AIは、ドキュメントをワークフローに置き換え、機能のアイデア、指標、デザイン、発売計画などの製品仕様を自動生成するツールです。
Montereyを利用することで、顧客はユースケース（例えば「サービスとしてのソフトウェア」）に基づいて製品テンプレートを選択し、入力を構成し、依存関係をチェックして競合を解決できます。Jiang氏によると、このプラットフォームはチーム間の競合や依存関係を明らかにし、ポートフォリオを俯瞰的に把握することで機能を調整できるとのことです。
開発ツール AI
Dev Tools AI はMonterey AI と連携して使用できる可能性があります。
Dev Tools AIは、スクリーンショット上にボックスを描くだけで、既存の開発環境でウェブアプリのテストを簡単に作成できるライブラリを提供します。コンピュータービジョンを応用し、検索ボックスやボタンなどのウェブページ上の要素を検出し、ウェブゲーム内のコントロールも認識できます。また、リンク切れ、404エラー、コンソールエラーなど、ページのクロールエラーもテストできます。
創設者のクリス・ナブリデス氏が指摘するように、エンドツーエンドのウェブテストの作成は従来、時間のかかるプロセスであり、テスト対象のアプリが進化するにつれて、ページのコードを何度も調べる必要があります。Dev Tools AIが意図したとおりに機能すれば、品質保証テストチームの武器庫に貴重な追加機能となる可能性があります。
マヤラボ
Maya Labsは、自然言語をコードに変換するプラットフォームを開発しています。GitHubのCopilotと同様に、Mayaは段階的にプログラムを生成し、英語のステップに応じて結果を表示します。
Mayaの創設者の一人であるシベシュ・カー氏によると、このサービスは条件付きロジック、AIを活用した検索・分類、微調整された言語モデル、そしてテンプレート生成を組み合わせてアプリを構築しているという。現在、MayaはGoogleスプレッドシート、Notion、Airtableといった外部ソースからデータをクエリしてプロットし、メールの送信、ファイルのアップロード、データベースエントリの更新といったアクションを実行できる。
長期的な目標は、Maya を Web ナビゲーション、API の接続、ワークフロー自動化などのタスクに拡張することであり、AI テキスト言語変換システムの現状を考えると、これは実現可能だと思われます。
こんにちは
プログラミングに実践的なアプローチを好む人のために、HelloはAIを活用し、開発者の技術的な質問に説明とウェブ上の関連コードスニペットで「瞬時に」回答すると主張しています。共同創設者のマイケル・ロイゼン氏によると、このプラットフォームは、複数のソースを参照して最も可能性の高い回答を見つける大規模な言語モデル（GPT-3など）を搭載しています。
Helloユーザーがクエリを送信すると、このサービスはBingから生のサイトデータを取得して再ランク付けし、前述のモデルを用いて理解を深めます。そして、別のモデルセットによって、その結果が人間が読める回答に変換されます。
ニューマインド
言語モデルを中核とするもう一つのスタートアップ企業として、 NuMindがあります。同社はデータサイエンティスト、データアナリスト、ソフトウェアエンジニア向けに、カスタム自然言語処理モデルを作成するためのツールを提供しています。GPT-3に類似した大規模言語モデルを活用するNuMindは、例えば、求人プラットフォーム上で特定の履歴書に最も適した求人を見つけるのに利用できます。
NuMindの創設者であるエティエンヌ・ベルナール氏（元ウルフラム・リサーチの機械学習部門責任者）とMake.orgの共同創設者であるサミュエル・ベルナール氏は、同社への関心は非常に高く、有料顧客ベースが1か月間で9社にまで増加したと主張している。
