原題: 偉大な輸出:消費者ソフトウェアの新しい時代

出典:Olivia Moore、a16zパートナー
元のコンパイル、コンパイル: レオ, ディープマインド

過去2年間に出現したAI消費者製品が2年以内にゼロから数百万のユーザーから成長し、年間売上高は100万ドルを突破したのはなぜですか? この成長は、AIの前にほとんど想像できませんでした。 表面では、より高速な分布とユーザーの平均所得によるものです。 しかし、ほとんどの人が無視するより深い変化が見つかりました。 AIは、消費者ソフトウェアの収益保持パターンを完全に変更しました。

最近、Olivia Mooreの16zパートナーであるOlivia Mooreの分析記事を読みました。The Great Export: 消費者ソフトウェアの新しい時代、彼女は「Great Extension」と呼んでいます。彼女は非常に重要な傾向を捉えていると思います。 この観点から深く反映した後、ビジネスモデルの適応だけでなく、消費者ソフトウェア業界全体のルールの根本的な変化であることがわかりました。 私たちは、消費者レベルのソフトウェア企業は、ユーザーの損失と戦う必要はありませんが、成長を達成するために、ユーザーの値の継続的な拡張に依存することができます。消費者と企業市場は、ますます激しく成長しています。

この変化の影響は大事です。 従来のコンシューマーソフトウェア会社は、失われたユーザーを単に維持するために、失われたユーザーを交換するために、毎年努力とお金の大きな取引を費やしています。 そして今では、AIの機会を押さえている企業は、価値を失うだけでなく、より多くの時間をかけて貢献するだけでなく、価値を失うことを見つける。 漏れたバケツから膨らむ風船に回ってみたいで、全く違った方法で成長しています。

この観点から、私は個人的に、これはオフショア企業にとって大きな機会だと思います。なぜなら、消費者向け製品がPLGで成長し、稼ぐことができるからです。中国チームはSLGと海外で難しさを持っているという事実を避けるのは完璧です。 それはビジネス市場ですが、成長パターン全体がCエンド製品に似ています。 私は個人的に自分のプロジェクトが1か月間、同社のB-end Vibeコーディング製品のために完全に行上にあると感じていますが、PLGの成長で、私は良いデータフィードバックを得ます。

伝統的なモデルの基本的な欠陥

AIがお金を稼ぐ前に、コンシューマソフトウェアをバックアップしましょう。 ムーアは分析で2つのメインモデルを述べ、その要約が正確だと思う。 最初には、主に社会的なアプリケーションに使用され、直接使用法にリンクされている広告主導型モデルです。これにより、ユーザごとの値は通常時間とともに平らになります。 Instagram、TikTok、Snapchatはこのパターンのすべての代表者です。 2 つは単一層のサブスクリプション モデルです。, すべての有料のユーザーは、製品へのアクセスを得るために、月または年ごとに同じ固定料金を支払います。. Duolingo、Calm、YouTube Premiumは、このアプローチに従う。

両方のモデルでは、所得の保持率はほぼ常に100パーセント未満です。 毎年、利用者の割合が減少し、引き続き同じ金額を支払い続ける者。 消費者クラスのサブスクリプションの場合、最初の年の最後に30-40パーセントのユーザーと所得の保持率を維持することは「ベストプラクティス」と考えられています。 この数字は必死に聞こえます。

私は、このモデルに根本的な構造上の欠陥があることを常に感じています。これは、企業が継続的に成長を維持するために失われた収益を交換しなければならない基本的な制約を作成します。 想像してみてください。バケツが漏れてしまった場合は、水位を維持するためにリガに行く水だけを保ちますが、漏れるよりも増加します。 これは、伝統的な消費者ソフトウェア会社が直面するジレンマです。 顧客から受け継がれなかったサイクルに閉じ込められています。

このモデルの問題は数値だけでなく、企業戦略やリソース割り当てにも影響します。 多くの努力は、既存のユーザーとの関係を深めたり、製品価値を改善したりするのではなく、損失を補うために新しいユーザーを要求することに専念しました。 そのため、多くの消費者レベルのアプリケーションが通知を送ったり、さまざまな手段を使用して、ユーザーがより多くのスティッキーを作ることに気付いている理由は、ユーザーが使用を停止すると、収入が消えることを知っているからです。

このモデルは、基本的にユーザーの価値の潜在性を最優先していると信じています。 ユーザーの値が固定され、製品に加入すると、貢献できる収入は過小評価されると仮定します。 しかし、現実は、ユーザーが自分の製品に精通するにつれて、その需要は成長し、彼らが増加を支払うことを喜んでいる量が増加する傾向にあるということです。 従来のモデルは、そのような価値の成長のための機会を捕獲しません。

リアルタイムゲーム書き換え

人工知能の出現は、このゲームを完全に変更しました。 ムーアはこの変更を「大きな拡張」と呼んでいます。 急速に成長するコンシューマークラスAIは、従来のコンシューマーソフトウェアではほぼ非効率性である、100パーセント以上保持率が確認できるようになりました。 これは、2つの方法で起こります:まず、消費者は、使用ベースの収入で固定された「見える化」コストの交換で増加し、第二に、消費者は前例のない速度で職場にツールをもたらし、より大きな予算で償還し、サポートすることができます。

観察したキー変更は、ユーザー行動パターンの基本的なシフトです。 従来のソフトウェアでは、ユーザーは製品を使用するか、それらを使用しないでください。 購読またはキャンセル。 しかし、AI製品では、ユーザーの参加と価値のコントリビュートが増加しています。 それらは時々基本的な機能を使用して開始するかもしれませんが、彼らはAIの価値を発見するにつれて、彼らはますますますこれらのツールに依存し、需要は成長します。

この違いの軌跡は劇的です。 ムーアは、保留率が50パーセント未満であると述べた, 会社は、変更されていないまま、毎年、ユーザーのベースの半分を交換しなければなりませんでした. そして、症例の100%以上では、すべてのユーザーグループが拡大し、成長が増加しています。 これは単なる数値的な改善ではありません。それは完全に新しい成長エンジンを表しています。

この変更の背後にある理由はいくつかあります。 AI製品には学習効果があり、使用するとより便利になります。 より多くの時間とデータユーザーが投資し、製品の価値が向上します。 これは、肯定的なフィードバックサイクルを作成します。: より大きな使用は、より大きな価値をもたらします, より大きな価値は、より大きな使用と支払うべき大きな意欲につながる。

もう一つの重要な要素は、AI製品の実用性です。 多くの従来のコンシューマーレベルのアプリケーションとは異なり、AIツールは、ユーザーの特定の問題に直接対処したり、生産性を向上させることができます。 つまり、ユーザーはこれらのツールを使用しての直接的な利点を容易に確認でき、この値の支払いがより喜んでいることを意味します。 AIツールが作業時間を節約すると、余分な使用料を支払うことは非常に合理的になります。

ファインプライシングアーキテクチャ設計

消費者クラスのAI企業が価格設定戦略を構築する最も成功した方法について詳しく説明します。 これらの企業が単一のサブスクリプション料に依存しないのは、むしろ、サブスクリプションとユーザーベースのコンポーネントの複数の層を含むハイブリッドモデルを使用することに注意する。 ユーザーが含まれているクレジットを排出する場合, 彼らはより多くを購入したり、より高いスキームにアップグレードすることができます。

ゲーム業界から重要な変革があると思います。 ゲーム会社では、高額なwhaleユーザーから収入の大部分を稼いでいます。 1つまたは2つのレベルへの価格制限は、所得機会を無駄にする可能性があります。 スマート企業は、世代やタスクの数、速度、優先度、特定のモデルへのアクセスなどの変数の周りに層を構築し、ポイントとアップグレードオプションを提供します。

具体的な例を見てみましょう。 Google AI は、プロサブスクリプションの 1 か月あたり $20 を提供し、 Ultra サブスクリプションの 1 か月につき $249 を提供します。ユーザーは (必然的に) 含まれる金額を超える場合、Veo3 クレジットの追加料金がかかります。 追加のサブコントラクターは$ 25から$ 200まで拡張されています。 多くのユーザーがVeoクレジットを基本サブスクリプションとして追加で費やす可能性があることを理解しています。 これは、増加したユーザー参加で収入が増加する方法の完璧な例です。

Kreaモデルは、期待される使用量と訓練操作に基づいて、月額$ 10-60の計画を提供するので、また興味深いです, あなたは、アカウントのユニットを上回る場合は、$ 5-40(有効な90日)の追加のサブコントラクトを購入します. このモデルの本質は、軽量ユーザーと重いユーザーのための拡張スペースの合理的なエントリー価格の両方を提供することです。

Grok ' s の価格設定は、極端な戦略をプッシュします。: SuperGrok プラン $ 30 月, SuperGrok 重い計画 $300 月, 後者のロック解除新しいモデル (Grok 4重), モデルへの拡張アクセス, 長いメモリと新機能のテスト. 従来のコンシューマーレベルのソフトウェアでは、価格のこの10倍の差がほとんど認識できませんが、異なるユーザー間での需要と価値の認識の大きな違いのためにAI時代では合理的になりました。

これらのモデルの成功は、ユーザーの価値観の多様性とダイナミックな性質の認識にあると考えています。 すべてのユーザーが同じ必要性か支払能力を持っていて、同じユーザー'sの必要性は別の時に変わります。 柔軟な価格設定オプションを提供することで、これらの会社はユーザーの価値のフルスペクトルをキャプチャすることができます。

ムーアは、一部の消費者企業が単独でこの価格設定モデルに基づいて1セントの所得保持あたり100以上の達成を達成したと述べ、さらには企業への拡張を検討していませんでした。 この戦略の強みを説明します。 従来のコンシューマーグレードソフトウェアの損失だけでなく、ビルトイン成長機構も確立します。

消費者から企業への金橋

観察したもう1つの重要な傾向は、消費者がAIツールを職場に持ち込む非前例のない速度です。 消費者がAIツールを職場に導入するために積極的に報じられた彼女の分析で強調したムーア。 一部の企業では、「AI-native」にならず、「AI-native」になれないという問題が考えられています。 潜在的な仕事のアプリケーションを持つ製品 - 基本的にはNSFWではない製品 - ユーザーが自分のチームにそれをもたらしたいと仮定し、彼らが償還することができるとき、彼らはかなり多くを支払うだろう。

私はこの変化のペースに感銘を受けています。 過去には、消費者から企業レベルへの移行は通常数年かかり、かなりの市場教育とマーケティングの努力が必要でした。 しかし、AIツールの有用性は、ユーザーが自動的に作業環境に導入するということは明らかです。 従業員がAIツールを個人的に購入し、社内版をチーム全体で購入するケースが多々見てきました。

価格に敏感な消費者から非価格に敏感なビジネス バイヤーへのシフトは拡大のための途方もない機会を作成しました。 しかし、これは、チームフォルダ、共有ライブラリ、コラボレーションキャンバス、識別とセキュリティなどの基本的な共有およびコラボレーション機能が必要です。 これらの機能は、企業の可能性を伴って、あらゆる消費者レベルのAI製品に要求されるようになりました。

これらの機能を使うと、価格の違いは重要になります。 ChatGPTは、チーム製品として広く評価されていないが、その価格設定は差を強調します。個人は$ 20を購読します。ただし、エンタープライズプランは$ 25から$ 60の範囲です。 従来のコンシューマーレベルのソフトウェアでは、この2～3倍の価格差は珍しく、AI時代の共通化が進んでいます。

一部の企業が個人計画を利益または損失のバランスとして評価したり、チーム採用をスピードアップするためのわずかな損失だと思う。 2020年、Notionは、この手法を効果的に使用し、個々のユーザーに対して無制限の無料ページを提供し、コラボレーション機能の根本的な手数料を充電しながら、最も爆発的な成長期間に貢献しました。 この戦略のロジックは、個人使用をサブシダライズしてユーザーベースを構築し、ビジネス機能を通じて利益を上げることです。

具体的な例を見てみましょう。 GammaのPlusプランは、ほとんどの企業やその他の機能に必要な透かしを取り除くために毎月8ドルです。 ユーザーは、作業スペースに追加された共同作業者全員に支払います。 このモデルは、インテリジェントにプロの外観のためのビジネス要求を悪用します。

Refrit はコアユーザの月額$ 20を提供しています。 チームプランは月額$35から始まります。追加のクレジット、ビューアシート、集中料金、ロールベースのアクセス制御、プライベート展開などが含まれます。 Cursor は 1 か月あたり 20 ドルの Pro および $200 を 1 か月あたり Ultra に提供しています(使用量は 20 倍増)。 チームユーザーは、プロプロダクトの月額$ 40を組織されたプライバシーモデル、アクセスおよび管理ダッシュボード、一元化された請求およびSAML/SSOと支払う。

これらの機能は、エンタープライズレベルのARPU拡張(ユーザーごとの平均所得)のロックを解除するため重要です。 今後、ビジネスの拡大経路を考慮しないと、消費者クラスのAI会社が大きなチャンスを逃していると思います。 より高い料金の支払いに加えて、ビジネスユーザーは通常より安定しており、損失率が低下しています。

一日から企業レベルの能力を投資

ムーアは、消費者企業が1〜2年以内に営業マネージャーを雇用することを検討すべきという、一見反直観的ではなく、実際に非常に賢明な提案をしました。 伝統的な消費者向け戦略に対抗しているが、そのビューに完全に同意します。

個々の採用により、製品が一定レベルに達することができます。広範な組織的使用を確実にするためには、ナビゲーション企業による調達と価値の高い契約の完了が必要です。 これは、製品の自然な伝達に依存するのではなく、プロのマーケティング能力を必要とします。 企業のマーケティングの欠如に大きなチャンスを失う、あまりにも多くの優れた消費者クラス製品を見てきました。

2013年に設立されたCanvaは、ほぼ7年間、チーム製品を発売しました。 ムーアは、2025年にそのような遅延がもはや実現できなかったと指摘した。 エンタープライズAIが採用したペースは、企業の機能の遅延を遅らせると、競合他社は代わりに機会を取ることを意味します。 これまで以上に市場が変化していたため、AI時代の競争圧力を大幅に加速しました。

私は、多くの場合、結果を決定するいくつかの重要な機能があることを信じています。 セキュリティとプライバシーの観点から、SOC-2準拠、SSO/SAML対応が必要です。 運用と費用の面では、役割ベースのアクセス制御と集中化が必要です。 製品の面では、チームテンプレート、共有テーマ、コラボレーションワークフローが必要です。 これらは根本的に聞こえるかもしれませんが、企業調達の意思決定の重要な要素はしばしばあります。

Eleven Labsは、消費者の広範な使用を開始しましたが、迅速に企業レベルの能力を構築し、音声および対話エージェントのHIPA準拠を追加し、健康ケアやその他の規制市場を提供するためにそれ自体を配置しました。 この急速なビジネス変革は、消費者の収入にのみ頼るのではなく、価値の高いビジネスクライアントを捉えることを可能にします。

注目すべき現象を明らかにしました。初期段階で企業能力に投資する消費者レベルのAI企業は、より強いモアットを構築する傾向があります。 企業のお客様はツールを採用し、ワークフローに統合したら、スイッチコストが高くなります。 これは、より強い顧客の粘度と予測可能な所得の流れを作成しました。

また、ビジネスクライアントは価値ある製品フィードバックを提供します。 彼らのニーズは、より複雑になる傾向があります。, より高い製品開発につながる. 消費者向けAI製品の多くは、企業のお客様向けに新製品の向きや機能的なニーズを発見しました。

この変化について深く考えています

ムーアの見解と自分の観察を慎重に分析した後、ビジネスモデルの適応だけでなく、ソフトウェア業界全体のインフラを再構築しているのではないかと思います。 製品の容量だけでなく、価値を創造・捉え、AIが変化しました。

興味深いのは、この変化は、消費者レベルのソフトウェアに関する伝統的な仮定にチャレンジすることです。 消費者向けソフトウェアは、自然に低く、非常に失く、収益化が困難であると考えられています。 しかし、AI-ERAの現実性は、消費者レベルのソフトウェアが企業レベルの所得規模と成長を達成することができることを示しています。 この変換のインプレッションは、遠距離です。

資本配分の観点から、これは、投資家が有意義な所得規模をより早く達成することができる、消費者AI企業でより多くのお金を投資することができることを意味します。 伝統的に、消費者レベルのソフトウェア企業は、効果的に収益化する前に大きなユーザーサイズに達するまで待つ必要がありましたが、比較的小さなユーザーに基づいて強力な収入成長を達成できるようになりました。

また、起業家精神戦略に対するこの変化の影響についても考えています。 ムーアは、AI時代の最も重要な企業の多くは、消費者向け製品から始める可能性があると述べた。 とても深い洞察だと思います。 従来のB2Bソフトウェア起業家パスは、通常、市場調査、顧客インタビュー、流通サイクルの多くを含みます。 消費者段階からのパスは、より速い製品オーバーレイと市場検証を可能にします。

このアプローチのもう一つの利点は、それがより自然な製品市場コンバージェンスを作成することです。 これは、消費者が自発的に使用し、製品のために支払うときに強い製品市場コンバージェンス信号です。 そこで、これらのユーザーが製品を職場に持ち込むと、その採用はよりオーガニックで持続可能なものになります。

大会ダイナミクスで面白い変化も指摘しました。 従来のソフトウェア時代には、消費者と企業レベルの市場は、通常、異なるプレーヤーや戦略で分離されています。 しかし、AI時代では、これらの境界線がぼやけた。 2つの市場で同時に競争し、新たな競争上の優位性と課題を生み出します。

技術的な観点から、AI製品(消費レベルの使いやすさ、企業レベルの機能性)の二重性が製品設計と開発の新しい基準を促進していると思います。 個々のユーザーが簡単に作業できるようにするのに十分なシンプルで、ビジネスニーズを満たすのに十分な強度と安全性が必要です。 このバランスは達成するのは容易ではありませんが、うまくいく人は大きな競争優位性を持っています。

既存のソフトウェア会社にこのトレンドの影響について考えてきました。 従来のエンタープライズソフトウェア企業は、より優れたユーザーエクスペリエンスとより速い反復速度を持つ、消費者クラスのスタートアップAI企業から競争に直面しています。 これは、製品規格とユーザーエクスペリエンスを向上させるために、企業ソフトウェア業界全体を強制することができます。

最後に、この変化は、作業方法の根本的な変化にも反映されていると思います。 リモートワーク、パーソナルツールの選択肢が増え、生産性向上ツールの期待が高まり、消費者と企業レベルのツールの境界線を強化することができました。 AIはトレンドをスピードアップしました。

未来のための機会と課題

ムーアが説明する「グレート・エクスプレス」の現象をワクワクしていますが、注目が必要な課題や機会もあります。

課題の観点から、競争が激しくなると確信しています。 成功する道が明確になると、より多くの企業が同じ戦略に従うように試みます。 強烈な違いを築き、ネットワーク効果を長期競争で勝ち取ることができる会社。

規制の観点から、エンタープライズ環境におけるAI製品の急速な採用は、新しいコンプライアンスとセキュリティ上の課題を提起する可能性があります。 企業は、AIツールが業界標準と規制要件を満たしていることを確認する必要があります。 開発費用や複雑性が増大することもありますが、新たな障壁を競争に出すこともあります。

機会の面で、イノベーションのための巨大な部屋を見ました。 消費者レベルの使いやすさとエンタープライズレベルの機能を創造的に組み合わせることができる企業は、新しい市場カテゴリを開きます。 私はまた、業界固有のまたはケースベースの詳細な最適化のための普遍的なツールよりも、垂直方向のAIツールのための素晴らしい機会があることを信じています。

また、AIモデルのデータとネットワーク効果も見ました。 ユーザーがさらに増加し、使用するにつれて、AI製品はよりインテリジェントで個人的になることができます。 そのようなデータ主導の改善は、この蓄積されたインテリジェンスを再現するために、新しい応募者にとって困難であるため、強力な競争上の優位性を作成することができます。

投資の観点から、このトレンドは引き続き大幅な資本金を惹きつけると信じています。 しかし、投資家は、短期的に急速に成長しているだけでなく、現実的で持続可能な競争優位性を持っているそれらの企業を識別する必要があります。 重要なのは、企業が真のモアットを構築し、早期市場機会を活用できるかを理解することです。

結局、ムーアの「大きな取引所」の記述は、AI革命の始まりだと考えています。 機能性から結果まで、ツールからスマートパートナーまで、ソフトウェアの性質を再定義しています。 この変革を捉え、成功的に実現できる企業は、次世代の科学技術の巨人を築きます。 これは、ビジネスモデルの革新だけでなく、人間工学関係の再考です。 私達は刺激的な時代にあり、ソフトウェアはより理性的な、有用および不可欠です。

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