ベンチャーキャピタルはAIサービス変革の課題を過小評価している

ベンチャーキャピタリストは、次なる主要な投資優位性を発見したと確信している。それは、従来は労働集約的だったサービス事業において、AIを活用することでソフトウェア企業並みの利益率を達成するというものだ。彼らの手法は、確立された専門サービス企業を買収し、AIを導入して業務を自動化。その結果生み出されたキャッシュフローの増加分を活用し、ロールアップ戦略でさらに企業を買収していくというものだ。

この動きの先駆けとなるのがジェネラル・カタリスト（GC）で、最新ファンドから15億ドルを「創出」戦略に割り当てている。 この取り組みは、特定分野でAIネイティブのソフトウェア企業を育成し、それらをプラットフォームとして活用して同業界の老舗企業（とその顧客基盤）を買収することに焦点を当てている。GCは既に法務サービスやIT管理を含む7分野で投資を実施しており、最終的には最大20分野への拡大を計画している。

GCの関連イニシアチブを統括するマーク・バルガバ氏は最近のTechCrunchインタビューで「世界のサービス産業は年間16兆ドルの収益規模を持つ」と指摘。「対照的に世界のソフトウェア市場はわずか1兆ドル」と述べ、ソフトウェアの魅力は常に高い利益率にあると強調した。「ソフトウェアがスケールする際、限界費用は最小限である一方、限界収益は膨大になる」

同氏は、サービス事業も同様に自動化できれば——業務の30～50％をAIで処理し、コールセンターなどのコア業務では最大70％まで自動化すれば——財務面での見通しが非常に魅力的になると説明した。

この戦略は既に成果を上げている。GCのポートフォリオ企業であるTitan MSPを例に挙げよう。同投資会社はマネージドサービスプロバイダー向けAIツール開発支援のため2回の資金調達ラウンドで7400万ドルを提供し、その後有力ITサービス企業RFAを買収した。パイロットプログラムを通じ、Titanは標準的なMSP業務の38％を自動化したとバルガバは報告する。同社は現在、改善された利益率を活用し、業界再編の典型的な手法でさらなるMSP買収を計画している。

並行して同社は、法律事務所ではなく企業法務部門をターゲットとするEudiaをインキュベートした。EudiaはChevron、Southwest Airlines、Stripeといったフォーチュン100企業を顧客に獲得し、従来の時間制課金ではなくAIを活用した定額制法務サービスを提供している。同社は最近、代替法務サービスプロバイダーであるJohnson Hannaを買収し、市場での存在感を拡大した。

バルガバ氏は、GCが買収企業のEBITDAマージンを少なくとも2倍にすることを目標としていると明言した。

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この哲学を採用しているのはGCだけではない。ベンチャーキャピタルのメイフィールドは「AIチームメイト」投資に1億ドルを特別に割り当てており、その対象にはセキュリティコンサルティング会社（買収額500万ドル）を買収したITコンサルティングスタートアップGruveも含まれる。創業者によれば、Gruveはこの買収企業を6ヶ月で1500万ドルの収益規模に拡大させ、80%の粗利益率を達成したという。

「AIが業務の80%を担えば、80～90%の粗利益率を実現できる」とメイフィールドのマネージングディレクター、ナヴィン・チャッダ氏は今夏テッククランチに語った。「60～70%の総合利益率を達成し、20～30%の純利益を生み出せる」

個人投資家のエラド・ギルは3年前から同様の戦略を追求し、成熟した事業を買収してAIで変革する企業を支援している。「資産を所有していれば、外部ベンダーとしてソフトウェアを販売するだけの場合よりもはるかに迅速に変化を実装できる」とギルは今年の春にテッククランチのインタビューで説明した。

しかし初期の兆候は、このサービス産業の変革がベンチャーキャピタリストの予想以上に複雑である可能性を示唆している。スタンフォード大学ソーシャルメディア研究所とベターアップ研究所の研究者による最近の調査では、様々な業界のフルタイム従業員1,150人を対象に調査を実施。その結果、40％が「ワークスラップ」と呼ばれる現象による余分な業務負担を抱えていることが判明した。ワークスラップとは、AIが生成した見かけは洗練されているが中身が伴わない出力を指し、同僚に追加作業や複雑さを生じさせる。

この傾向は組織に悪影響を及ぼしている。調査対象者は、各ワークスロップへの対応に平均約2時間を費やしていると報告。これには内容を解読する時間、修正依頼の判断時間、そして多くの場合自ら修正する時間が含まれる。

参加者の時間見積もりと自己申告給与に基づき、研究著者らはワークスロップが従業員1人あたり月約186ドルの隠れたコストを発生させると試算。「1万人の従業員を抱える組織では、推定されるワークスロップの蔓延率を考慮すると…年間900万ドル以上の生産性損失に相当する」と、新たなハーバード・ビジネス・レビュー記事で記している。

バルガヴァ氏は「AIは過大評価されている」という見解に異議を唱え、こうした導入上の課題こそがGCのアプローチを裏付けると主張した。 「これはむしろ機会を浮き彫りにしている。つまり、AI技術をこうした企業に適用するのは単純ではないということだ」と彼は述べた。「もしフォーチュン100企業が単にコンサルティング会社を雇い、AIを導入し、OpenAIと契約を結ぶだけでビジネスを変革できるなら、我々の主張は確かに説得力を失うだろう。しかし現実には、AIで企業を変革することは本当に難しいのだ」

同氏は、AIに必要な技術的専門知識が最も重要な欠落要素だと指摘。「AI技術には多種多様なものがあり、それぞれ強みが異なる」と述べた。 「Rippling、Ramp、Figma、Scaleといった企業出身の応用AIエンジニアが不可欠だ。彼らは多様なモデルの実践的経験を持ち、その微妙な差異を理解し、特定タスクに適したモデルを判断し、ソフトウェアへの統合方法を把握している」と彼は主張した。この複雑性こそが、GCがAI専門家と業界エキスパートを組み合わせて企業をゼロから構築する戦略が極めて合理的である理由だと彼は述べた。

とはいえ、ワークスロープは戦略の中核となる経済性を部分的に損なう恐れがある。持株会社を基盤として設立しても、買収企業がAI効率化モデルに基づき人員削減を実施すれば、AIが生成したエラーを特定・修正できる人材が減る。欠陥のあるAI出力が生む追加業務に対応するため現状の人員を維持すれば、VCが期待する大幅な利益率改善は実現しない可能性がある。

こうした要因は、VCのロールアップ戦略の根幹をなす積極的な拡大計画を抑制すべきだと主張できるだろう。この計画は、取引を魅力的にする財務指標を危険に晒す可能性がある。しかし現実的には、シリコンバレーの投資家の大半を抑制するには、数件の研究だけでは不十分だ。

実際、GCは既存のキャッシュフローを持つ企業を買収するため、「創出戦略」企業は既に収益性を確保していると表明している。これは高成長だが資金を大量に消費するスタートアップを支援する従来のVCモデルからの大きな転換だ。収益化に至らないポートフォリオ企業による長年の損失に耐えてきたベンチャー企業に出資するリミテッドパートナーにとって、これは歓迎すべき変化と言えるだろう。

「AI技術が進歩し続け、モデルへの巨額投資と改善が観察される限り」とバルガバ氏は語る。「我々が企業のインキュベーションを支援できる産業はますます増えるだろう」