垂直型AIスタートアップと水平型AIスタートアップ: 異なる製品ルートの選択

AIスタートアップは主に2つのスタイルに分けられます。本日の記事では、その両方を分析して見ていきます。

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現在、AI関連のスタートアップ企業が急速に台頭しています。スタンフォード大学のAIインデックスレポートによると、2014年以降、15,798社以上のAIスタートアップが40万ドル以上の投資を受けている。 CB Insightsの報告によると、AIスタートアップは2019年に過去最高の266億ドルの投資を集めた。統計の急激な成長を考えると、投資家や起業家は AI を活用して飛躍したいと熱望しています。

▲ 画像出典/スタンフォード大学AIインデックスレポート、88ページ

ただし、AI スタートアップには独自の分類があります。この記事では、垂直型 AI スタートアップと水平型 AI スタートアップの違いと共通点に焦点を当てます。以下の洞察は、シリコンバレーのベンチャーキャピタリスト、ベルリンの AI ベンチャースタジオ、AI 起業家との話し合いに基づいています。

垂直型と水平型のAI製品を理解するには、まずAI製品の開発テーマを明確にする必要があります。

AI製品の開発

AI テクノロジーをベースにしたすべての製品には、ほぼ同じワークフローがあります。各機械学習プロジェクトでは、チームはデータの収集と準備、モデルの開発、モデルの展開、モデルのパフォーマンスの監視などを行う必要があります。以下にリストされている CRISP-DM モデルは、機械学習の一般的なワークフローを説明します。

▲ 画像出典/ドレスデン大学

垂直型 AI スタートアップと水平型 AI スタートアップを区別するには、まずデータサイエンスのワークフローを明確に理解する必要があります。垂直型 AI スタートアップは最終製品を提供するために「完全なワークフロー」を必要としますが、水平型 AI スタートアップは「一般的なデータサイエンスワークフロー」における特定のリンクの構築に重点を置いています。

垂直AIスタートアップ

「垂直型 AI スタートアップ」は、完全なワークフローを備えた AI ベースの製品を提供し、ターゲットを絞った顧客のニーズを解決します。これらのスタートアップは、ビジネスチェーンが「ビジネスケース」から「製品パフォーマンスの監視」までさまざまなステップを経て実行される、エンドツーエンド方式で完全な製品を開発します。

AI 技術を使用して X 線で乳がんの症状を特定する典型的な垂直 AI スタートアップである Vara を例に挙げてみましょう。 Vara は、放射線科医の日常的な診断を支援するために AI ソリューションを使用するための連邦政府の承認を受けた最初の企業です。同社は独自の完全なデータサイエンスワークフローを備えており、それを革新的な AI ベースの製品の基盤として活用しています。

AI は、企業が特定のアプリケーションシナリオで人間を上回るパフォーマンスレベルを達成するのに役立つ強力なツールです。 AI は、新製品の提供、既存製品の改善、タスクの自動化といった新たな可能性も開きます。垂直型 AI スタートアップは、特定のユースケースの予測を最適化することができ、成功すれば、それらのユースケースにおいて人間や他の AI 競合企業よりもはるかに優れたパフォーマンスを発揮します。

「垂直型 AI スタートアップは、さまざまな分野の専門家を集めて、重要なポジション (製品の役割など) を担います。たとえば、自動がん検出製品を製造する企業は、放射線科医や腫瘍専門医を雇うことがあります。」 — Sahar Mor、起業家

しかし、垂直的な AI スタートアップは、自社製品を他の同様のユースケースでも同様にうまく機能するように適応させることが難しいと感じることがよくあります。乳がんの特徴を特定することに優れているVaraにとって、彼らのソリューションは脳腫瘍の診断には機能しない可能性が高い。 AI モデルは、少数の特定のタスクでは優れたパフォーマンスを発揮する傾向があります。 Vara は既存のモデル開発プロセスを再利用できますが、AI モデルのトレーニングはゼロから始める必要があります。つまり、新しいデータセットを使用して脳腫瘍の検出を学習する必要があります。

「今後10年間で、垂直AIスタートアップは特定の業界の運営方法を劇的に変えるでしょう。」—メランティックスのCTO兼共同創設者、ラスムス・ローテ

その他の垂直型AIスタートアップ企業としては、自動運転車企業のWaymoや金融犯罪防止企業のhawk.aiなどがある。つまり、垂直型AIスタートアップにとって最も重要なことは、少数の具体的な課題を確実に解決し、それをうまく解決し、それを基に安定したビジネスモデルを構築することです。新しいモデルのトレーニングには多くの時間とデータが必要になることが多いため、その最初のユースケースは、収益化段階に至るまで企業の開発をサポートできるほど十分に説得力のあるものである必要があります。

水平AI企業

「水平 AI エンタープライズ」の目標は、データサイエンティストがデータサイエンスのワークフローをより効率的に完了できるように支援することです。このため、水平型 AI スタートアップの顧客は、多くの場合、データサイエンティストや開発チームです。

水平型 AI 企業は、データサイエンスワークフロー内の 1 つ以上の特定のリンクを改善することを選択することがよくあります。たとえば、水平型 AI 企業は、データサイエンティストがモデルを監視できるように支援することに重点を置くことができます。つまり、水平型 AI 製品は特定のユースケースに関連せず、その開発結果はあらゆる AI ベースの製品に活用できます。

Saturn Cloud は、データサイエンティストの効率化を目指す水平型 AI スタートアップです。同社は、データサイエンティストが最も使い慣れたツール (Python、Jupyter、Dask など) を使用して大規模に作業できるようにする、完全に管理されたサービスを提供しています。これは、AI テクノロジーをベースにしたすべての製品に適した汎用ツールです。

「ほぼすべての業界で、データサイエンスのワークフローを自動化することで、エンドユーザーに効率の良いチームコラボレーションと作業体験を提供できます。同時に、Python の使用が急増し、データサイエンスの実践者の間で急速に支持されるようになりました。そのため、ほとんどのデータチームにとって、Python ネイティブツールのセットを使用して日常業務を分析し、自動化することは、非常に実用的になります。」 - Hugo Shi、Anaconda の元創設者で、Saturn Cloud の共同創設者

IDCが発表した予測結果によると、データの総量が飛躍的に増加するにつれて、水平AIソリューションは今後ますます重要な役割を果たすようになるでしょう。データは AI 製品の原動力となるため、利用可能なデータの量が増えるということは、価値あるデータ製品の開発可能性も高まり続けることを意味します。さらに、データサイエンティストの人材市場は着実な成長を維持しています。 IBMが実施した調査によると、米国におけるデータサイエンティストの需要は2020年までに28%増加して270万人に達する見込みです。明らかに、水平 AI ソリューションのターゲット顧客基盤はまだ進化を続けています。

▲ 画像出典/IDC

しかし、水平型 AI 製品も独自の開発課題に直面しています。ターゲットのデータサイエンスワークフローとソフトウェアスタックにシームレスに統合できる必要があります。

さらに、ラスムス・ローテ氏は「水平AI製品を開発する際には、市場リーダーシップを握ることが重要になる」と述べた。水平AIのスタートアップは、独自のデータを収集し、それに基づいて独占的なビジネス上の優位性を確立することが難しい場合が多い。さらに、データサイエンスワークフローのどの部分に重点を置くかを選択する際には、さまざまな AI モデルのさまざまな特定の要件も考慮する必要があります。ターゲットユーザーにとって最も価値のある機能に常に細心の注意を払うことによってのみ、水平 AI スタートアップは同業他社から抜きん出て独自の地位を確立することができます。

「水平型AI企業はより熾烈な競争に直面することが多いが、その製品を使用するハードルは一般的に低く、関連技術は買い手の技術スタックに簡単に統合できる。」 - 投資家ジェイソン・リッシュ

水平型 AI スタートアップの代表的な事例としては、データラベリング企業の understand.ai や、データサイエンスのワークフロー管理スタートアップの neptune.ai などが挙げられます。水平型AI市場では、競合他社のグループを追い抜いて市場のリーダーシップを獲得することは非常に難しい場合が多いですが、多数のデータサイエンティストに真の価値を提供できれば、商業的な成功は自然に得られます。

「垂直型AIスタートアップ」対「水平型AIスタートアップ」

AI スタートアップにはそれぞれ特徴があります。それぞれの独自の価値提案を理解することによってのみ、成功する AI 企業を築くことができます。垂直 AI スタートアップは製品を提供し、水平 AI スタートアップはデータサイエンスワークフローのコンポーネントを提供します。もちろん、この2つの事業を組み合わせた複合的なAIスタートアップも数多く存在しますが、スペースの都合上、本稿では詳しく紹介することは控えます。

最後に、起業の熱狂に飛び込む前に、立ち上げたい AI スタートアップの種類を明確にしてください。これは、製品ロードマップにも直接影響します。