領域特化チーム 投資仮説レポートまとめ

ChatGPT登場から2年が経ち、生成AIを「使いこなせている」日本企業はわずか2割。JAFCOが実施した国内企業向けアンケートをもとに、技術進化と現場リテラシーのギャップを分析しました。また、「AI実業（ネオ××）モデル」「細分化されたニーズに応える特化型サービス」など、日本市場で勝ち筋を見つけるための5つのポイントと期待領域を整理しています。

本号ではAI BPOをとりあげ、AIによって①既存BPO業務の大幅な効率化、②従来コスト的に成立しなかった付加価値領域のBPO化、という2つの変化がもたらされると整理しました。また、エンドユーザーへのツール提供よりも、BPO事業者側がAIを使いこなすモデルの方が、業務浸透の確度が高いという視点も提示しています。

顧客の関心がAI活用によるROIや業務浸透度にシフトしていくことを前提に、「どの顧客に、何の価値を、どの形で届けるか」を起点にAIスタートアップの4つの方向性を整理。①優れた実装力を売る、②結果を売る、③高度な機能を売る、④直感的な体験を売る。Palantir、Decagon、Cursorなど海外事例を参照しながら、日本市場での勝ち筋を探っています。

AIアプリケーションは迅速な立ち上げが可能だが、その一方で参入障壁が低いという弱点も存在する。海外のAIアプリケーションの成功例では単一機能に留まらず「ワークフローへの深い入り込みと独自データの蓄積」が高速に進められたと分析し、プラットフォーマーの浸食を回避するための4段階の戦略について整理しています。

AIによってアウトプットがコモディティ化していく中で、差分をつくるのは「何を作るか」ではなく「誰が、なぜ、どのような意図をもって作るか」というスタンスなのではないか。明確なスタンスを武器にするAI企業の事例を引きつつ、柔軟に動けるスタートアップこそがAI時代で最大のレバレッジを効かせられると提言しています。

事業モデルを、人間がどこまで介在するかで整理し、その中でAI BPOの設計を深掘りした号。需要側を「コア/ノンコア業務」×「内製/外注」の2軸で市場を整理し、「ノンコア×外注」の領域が今最も入り込みやすく、かつ拡大中の市場と論じています。

第6号に引き続き、AI BPOの「どのドメインで、どう戦うか」を具体的に掘り下げた号。エンタープライズ向けとSMB向けという2つの参入機会の特徴と違いを整理し、各々に求められる営業設計・粗利構造・ロックイン戦略の仮説について考えました。