Mr Panda（@PandaTalk8）のスレッド

「たった一つのことに2年間を費やせば、誰にも真似できない何かを築き上げることができる」— この言葉は、私にとって特に心に響く言葉でした。誰にも真似できない何かを2年以上かけて築き上youtube.com/watch?v=l0h3nA…ttps://t.co/ZgXWHDZZvY # 6億5000万ドル規模のAIアプリ構築方法：アイデアから出口までの完全ガイド 概要：この記事は、起業家たちの実践経験に基づき、AI活用の方向性を選択し、信頼性の高い製品を構築し、市場で成功を収めるための中核的な方法論を体系的に解説します。ピラミッド構造を用いて、中核概念から実行の詳細まで、段階的に展開し、動画で示された情熱的な起業家精神と実践的なアドバイスを再現します。 ## I. コアコンセプト: AIは前例のない起業機会を創出する 6億5000万ドルのエグジットを実現できたのは、当社が開発したAIリーガルアシスタント「Co-Counsel」のおかげです。今は大きな数字に聞こえますが、ここにいる全員が将来、さらに価値の高い製品を開発できるようになると信じています。AIテクノロジーは、世界を変えるようなアプリケーションを構築する私たちの能力を解き放ちます。 ## II. AIスタートアップの方向性を決める方法 ### 3つの主要なクリエイティブカテゴリー ビジネスの方向性を決める際には、**人々が既に解決するためにお金を払う意思のある問題**に焦点を当てるべきです。「人々が何を求めているか」を見極めることは、驚くほど簡単になりました。人々が他人にお金を支払って依頼している仕事を観察するだけで良いのです。 #### 1. 専門家の支援：専門家は特定のタスクの遂行に支援を必要としています。当社の共同弁護士は、この分野に該当します。弁護士は大量の文書を読み、調査を行い、契約書をレビューし、注釈を付け、相手方の弁護士に送付する必要があります。 #### 2. 完全な雇用代替 現在、弁護士、会計士、金融専門家、理学療法士、さらには洗濯作業員まで、人々は雇用しています。これらの業務をAIで直接代替することが可能です。 #### 3. これまで想像もできなかったことを実現。例えば、法律事務所は数億もの文書を保有していますが、これまでは、それらを一つ一つ読み、分類、要約、索引付けする作業を人間に委託することなど考えもしませんでした。これは数百万ドルもの費用がかかる作業でした。しかし今、AIは数千ものモデルインスタンスですべての文書を同時に読み取ることを可能にしています。 ### 市場規模の革命的な変化 従来のソフトウェア市場規模は「専門家の数 × 月20ドル」で計算され、多くの数十億ドル規模の企業がこの方法で築かれました。しかし今日では、市場規模は**企業がこれらの業務を遂行する人々に支払う意思のある給与総額**となり、従来のソフトウェア市場の1000倍もの規模となっています。 ### 雇用代替に関する前向きな考え これはディストピアのように聞こえるかもしれないが、私は全く逆だと思う。 - **想像を絶する未来の扉を開く:** 過去には街灯職人としての現在の仕事を想像できなかったのと同じように、AI は私たちの現在の役割を超えるのに役立ちます。 **アクセスの民主化：** 法務分野では、低所得者の85%以上が法的サービスにアクセスできていません。弁護士の効率を100倍向上させ、費用を10分の1に削減できれば、より多くの人々が支援を受けることができます。 ## III. 信頼性の高いAIアプリケーションの構築方法 ### プロセス構築の基本原則 驚くべきことに、次のアドバイスは単純かつ簡単に聞こえるにもかかわらず、実際に実行する人はほとんどいません。 #### ステップ1：専門職の仕事をより深く理解する 自問自答してみましょう。「この分野の専門職は実際に何をしているのだろうか？」具体的に考えてみましょう。想像に頼るのではなく、真の答えを知ることが重要です。 当社の強みは、私が弁護士であり、共同設立者も弁護士であり、さらに当社の従業員の 30 ～ 40% (プログラマーも含む) が弁護士であるという事実にあります。つまり、私たちはこれらの役割について直接的な経験を持っています。 ドメインの専門知識が不足している場合は、次のことができます。 - 潜入捜査官のように会社に潜入して - 深い専門知識を持つ共同創業者を探しています #### ステップ 2: 実行するための最善の方法を想像する 自問自答してください: この分野の優秀な人材に無制限の時間とリソースがあったら、どうやってこのタスクを達成するでしょうか? たとえば、当社の法律調査では、Best Lawyers Association は次のことを行っています。 1. 研究課題の真の意味を理解する（明確化のための質問が行われる場合があります）。 2. 研究計画を立てる 3. 数十回の検索を実行すると、数百件の結果が返される場合があります。 4. 各結果を注意深く読み、無関係なコンテンツを削除します。 5. 関連する内容についてメモを取ります。 6. すべての情報に基づいて記事を書きます。 7. 最後に、記事をチェックして正確性と引用が正しいことを確認します。 #### ステップ3: コードとヒントへの変換 ほとんどのステップは最終的にヒントになります。例えば: - 「法的意見を読み、問題に対する関連性を 0 ～ 7 のスケールで評価してください。」 - 「読んだケーススタディやメモに基づいて記事を書く」 - 「脚注が元のリソースを正確に参照しているかどうかを確認します。」 **重要な注意:** 決定論的なコードまたは数学的計算を使用して問題を解決できる場合は、ヒントを使用しないでください。ヒントは遅く、コストがかかります。 ステップ4：実装方法を決定する - タスクが毎回同じ手順に従う場合: ワークフローを確立します (最も簡単な解決策)。 - 状況に応じて実行方法が異なる場合：よりスマートなエージェントが必要になります（ただし、品質の確保が難しくなります）。 ### 品質確保の鍵：評価システム ほとんどの人はデモレベルで止まってしまいます。60～70% の精度があれば、VC から資金を調達したり、最初のクライアントと契約したりするには十分ですが、実際にはうまくいきません。 #### 評価フレームワークの確立 1. **ドメイン専門知識に基づいた「優れた」基準の定義** - 調査の場合: 正しい回答には何が含まれている必要がありますか? ドキュメントの場合: どのような情報を抽出する必要がありますか? どのページですか? 2. **客観的に評価できる回答を作成する** - AIに真偽または0～7の数字を出力させる - PromptFuなどのオープンソースフレームワークを使用した評価システムを確立する 3. **テストの規模を段階的に拡大** - クライアントの実際のニーズに合わせて12個程度のテストから開始します - 50、100テストに増加 - 一部のテスト セットは保持され、提案の最適化には含まれません。 #### 継続的な最適化プロンプトにより、AIが予測可能な方法でミスを犯すことが明らかになります。 - プロンプトの曖昧さを排除する - 特定のエラーを回避するための明確な指示を提供する - サンプルガイダンスを提供する **成功するための主な要件**: 1 つの手がかりを得るために、すべてのテストに合格するために 2 週間も眠れない夜を過ごす覚悟がありますか? ほとんどの人は60%の精度で諦め、別のグループは61%で諦めます。しかし、2週間粘り強く取り組み、ヒントを継続的に最適化し、テストを重ねれば、最終的に97%の精度に到達できます。残りの3%は、通常、人間が行うのと同じ意思決定プロセスです。 ### デプロイメントとイテレーションの提案 - プレプロダクション段階: プロンプトごとに100回のテスト、タスク全体で100回のテスト - 99/100 を通過すると、ベータ版に入ることができます。 - 顧客からの苦情はすべて新たな試練です。実際の顧客は最も予想外の行動をとるものです。 - 継続的な反復: 新しいモデルが登場したらすぐにテストします。単語を 1 つ追加または削除するだけで、精度が 1% 向上する場合があります。 金融、医療、法律の分野では、精度の向上はどれも極めて重要です。 専門家の働き方を理解し、評価システムを確立するというこの 2 つのことを実行するだけで、市場にある AI アプリケーションの 90% よりも優れた成果を上げることができます。 ## IV. AIアプリケーションのマーケティングと販売方法 ### 最も重要な原則: 製品の品質を第一に 一般的な常識とは反対に、**製品の品質は販売やマーケティングよりも重要**だと私は信じています。 弊社の製品開発の最初の10年間は​​、成果は芳しくありませんでした。様々なマーケティング・セールス・マネージャーを試しましたが、成果は限定的でした。しかし、LLMベースの優れた製品をリリースした後、次のような変化がありました。 - 口コミで勧められるようになった - メディアの積極的な報道 - 営業担当者が注文受付担当者になった もちろん、宣伝せずにただ構築することはできませんが、製品の品質の重要性は、シリーズ A およびシリーズ B の投資家が言っていることをはるかに上回ります。 ### 3つの具体的な提案 #### 1. 価格とパッケージの見直し：最も魅力的な企業は、真のサービスを提供しています。例えば： 従来の法律事務所は契約書のレビューにつき 1,000 ドルを請求します。 AI 企業はアプリケーションごとに 500 ドルを請求する場合があります。 - 従来のソフトウェア価格である月額 20 ドルと比較すると、これは大幅な値上げとなります。 **価格は価値に基づきます。自分を過小評価しないでください。** #### 2. 顧客の好みに耳を傾ける 当初は使用量に基づいた価格設定が適切だと考えていましたが、顧客からのフィードバックにより、予算を抑えるために、より高額だが固定の料金 (1 ユニットあたり年間 6,000 ドル) を支払うことを好むということがわかりました。 #### 3. 信頼戦略の確立 AIは新しく、恐ろしいものです。大企業はAIを試してみたいと思っていますが、信頼のギャップがあります。 信頼を築く方法: - 比較テストを実施する: 既存のサービスを維持しながら、AI ソリューションを使用して速度、品質、結果を比較します。 - 研究パイロットプロジェクトを実施する - 顧客の信頼を築く方法を考える ### 顧客の成功を確実にする 小切手に署名したときや、パイロット プログラムを開始したときでも、販売は終了しません。 現在の危険: 多くの企業が高収益を報告していますが、パイロット収益の大部分は実際の収益に繋がっておらず、大規模な「絶滅イベント」が差し迫っています。 創設者として、次の点を確認してください。 - 誰もが実際に製品を使用している - 製品についてのより深い理解を得る ・意識的に研修やプロモーションを実施します。 製品は単なる画面上のピクセルではありません。サポート、カスタマーサクセス、トレーニングなど、製品を取り巻くあらゆる人間同士のインタラクションを網羅しています。これらの側面に取り組まなければ、たとえ最高の製品であっても、顧客サービスを重視する企業に競争で負けてしまうでしょう。 ## V. 質疑応答のハイライト ### 業界の選択と競争への対処について **質問:** 特定の分野にすでに競合他社がいる場合、別の業界を選択するか、ニッチ市場をさらに深く掘り下げるべきでしょうか? **回答:** 競合相手については全く心配する必要はありません。多くの市場は非常に大きく、単一の企業がすべてを独占することはできません。最初は競合相手を恐れるかもしれませんが、実際に構築を始めると、彼らの悪質さに驚くことになるでしょう。 市場を選択する際には、次の点を考慮してください。 - 企業が他国にアウトソーシングしている職務 - 企業は、自社のアイデンティティの中核となるタスクはアウトソーシングされる可能性は低いと考えています。 - 大規模な市場、複数の企業の課題、理解している分野、または情報にアクセスできる分野。 市場は非常に大きいため、ほぼランダムに知識労働分野を選​​択するだけで、1兆ドル規模の市場にアクセスできる可能性があります。 ### 会社の各段階に関する重要なポイント **質問:** 成功した創業者として、企業はさまざまな段階で何に重点を置くべきでしょうか? **回答:** 実際に行われたことは言われたこととは異なっていたと言うべきでしょう。 **何をすべきか**: 各段階 (シード ラウンド、シリーズ A、シリーズ B、シリーズ C) で市場適合を実現する優れた製品を作成することに重点を置きます。 **私が実際にしたこと:** あまり重要でない多くのことに注意を散らしました。 CEOとして、最終的には人事、採用、マーケティングなど様々な側面に注力することになりますが、これらすべては「優れた製品を作る」という最終目標に沿うものでなければなりません。多くの創業者は、これらの側面を目標そのものと誤解しています。 ### ビジネスの方向性を選択することについて **質問:** Y Combinator を辞めた後、今 Y Combinator School に通うとしたら、どうしますか? **回答:** あなたのテクノロジーとスキルで解決できる最大の問題に焦点を当てましょう。人々はもっとスリムになりたい、髪が抜けたくない、洗濯をしたくない、誰かに1日8時間家を掃除してほしいと思っています。これらのことを実現するロボットを開発できれば、人間の計り知れない可能性を解き放つことができます。 多くの人や企業が直面している大きな問題、つまり自分が解決できると感じられる問題に焦点を当て、全力を尽くしてください。 ### 価格戦略について **質問:** 人間が実行不可能なタスク (数十万件の法的文書の確認など) の場合、AI の価格設定はどのようにすればよいでしょうか? **回答:** 最初は人間の基準で価格設定できますが、その後競争が生まれ、価格が下がります。これが資本主義の美点です。最終的には、元の価格の10分の1、あるいは100分の1程度で済むようになるかもしれません。これは社会にとって良いことです。 「あなたはビジネスにどのような価値を提供していますか？」と尋ねることから始めましょう。もし1億ドル、あるいは本来なら500万ドルかかるはずだった金額を節約できるなら、その10～20%を報酬として受け取ることができます。最適な出発点は、クライアントに「この問題を解決するために、いくらまでなら出費できますか？」と尋ねることです。 ### 技術的防御について **質問:** 非独自のモデルに基づいて製品を構築する場合、「GPT ラッパー」にならないように防御機能をどのように確立できますか? **答え:** とにかく作ってみましょう。作り始めると、課題が見えてきます。ウィジェットをいくつ作ればよいか、データの統合、チェックポイント、微調整の必要性、モデル選択の重要性などです。2年間かけてじっくりと作れば、誰にも真似できないものを作ることができるでしょう。 ＃＃ 結論 正しい方向性を選び、製品を丁寧に作り上げ、効果的なマーケティング戦略を採用すれば、6億5000万ドル以上の価値を持つAIアプリケーションを構築できる可能性が十分にあります。重要なのは、現実世界の課題解決に注力し、継続的な反復と最適化を行い、常に価値創造を中核に据えることです。