今日は「AI ラッパーを理解する」という素晴らしい記事を読みました。 私はそれを NotebookLM に渡し、Slide Deck を使用してスライドを生成しましたが、結果は非常に良好で、特に中国語のサポートは優れていました (おそらく Nano Banana Pro によって生成されたものです)。 これからスライドを1ページずつアップロードします🧵
1/22 「殻の中の AI」という神話を解体する: なぜ一部の AI 製品は一瞬の輝きしか持たないのに、他の製品 (Cursor など) は数億ドルのビジネスを生み出すことができるのでしょうか。
2/22 「AIシェル」って何？ 「おいおい、これはただの AI ラッパーだよ」 人工知能を使って何か新しいことをしようとしている人にとって、この種の軽蔑はあまりにもよく聞きなれているように聞こえる。 しかし、Perplexity の CEO である Aravind Srinivas 氏は次のように語っています。 「すべては単なる殻に過ぎません。OpenAIはNvidiaの殻であり、NetflixはAWSの殻であり、SalesforceはOracleデータベースの殻に過ぎません。」 こうなると、次のような疑問が生じます。この呼び方は蔑称なのでしょうか、それとも業界の客観的な現実なのでしょうか。
3/22 定義と現状 「AIラッパー」という用語は、一般的に軽蔑的な意味で使われます。これは、既存のAIモデル（GPT-4など）を呼び出し、その上に軽量なUIレイヤーを追加するだけのアプリケーションを指します。 最も典型的な例は、初期の「Chat with PDF」ツールです。その派手な外観の下には、コopenai.api.callがよくありました。 レスポンス = https://t.co/8J6VDHM8ds("user_query").
4/22 全く異なる二つの運命 「シェル」というラベルは誤解を招きます。あらゆる試みは、以下のどちらかの結果をもたらします。 1. 急速な消滅: 大規模プラットフォーム (OpenAI、Google) のネイティブ機能に置き換えられます。 2. 永続的な価値：洗練された戦略を通じて真のビジネス障壁を構築する。重要なのは、それが「殻」であるかどうかではなく、進化できるかどうかだ。
5月22日：二つの極端な話：データは嘘をつかない 実際の市場のフィードバックを見てみましょう。 勝者: Cursor の ARR (年間経常収益) は 1 億ドルに到達、Gamma は 5,000 万ドルに到達、Jenni AI の月間収益は 2,000 ドルから 330,000 ドル以上に急増しました。 The Vanisher: かつては大人気のスタンドアロン PDF チャット ツールでしたが、ChatGPT と Claude にドキュメント アップロード機能がネイティブに統合されたことで、その価値は瞬く間にゼロに落ち込みました。
本当の問題は「堀」（競争上の優位性）にあります。 製品が「シェル」であるかどうかを議論するのは無意味です。真の違いは、製品がコアビジネス原則に基づいた障壁を構築できるかどうかにあります。持続可能性は次の3つの要素に依存します。 1. ユーザーのワークフローに統合できますか? 2. 独自のデータ防御壁を確立できますか? 3. 大手企業の流通上の優位性に耐えられるか？
7/22 AI製品実現可能性分析フレームワーク AI 製品が生き残れるかどうかを評価するには、次の 2 つの重要な質問に答える必要があります。 1. 機能性と製品: 孤立した狭い範囲の問題を解決しているのか、それとも完全なエンドツーエンドのタスクを解決しているのか? 2. 市場と競合：市場規模はどれくらいですか？真の競合相手は誰ですか？
8/22 徹底分析：機能か製品か？ 「PDF を使ったチャット」を例に挙げます。 - 非常に狭い範囲の問題に対処します（質問に答えるだけです）。 ドキュメントを作成または編集することはできません。 - 一意のデータはキャプチャされません。 結論: これは単なる「機能」または手段であり、「エンドツーエンドのソリューション」ではありません。
9/22 「機能」の本質的な脆弱性 単機能デバイスの運命は統合されることです。 ドキュメントQ&A機能は、ドキュメントビューア、エディタ、またはモデルプロバイダ（ChatGPTなど）の主要アプリケーションに搭載されることが理想的です。プラットフォームにこの機能がネイティブに統合されると、スタンドアロンツールの価値は失われます。 簡単に複製でき、競争上の優位性がありません。
10/22 直感に反する重要な追加事項: 十分な速さで実行すれば、「機能」でも収益を上げることができます。 テクノロジー大手が自社プラットフPDF.ai発者には依然として大きな裁定取引の機会が残されています。例えば、https://t.co/6YZNwu4QGn は月額50万ドル、PhotoAI は月額7万7000ドルの収益を上げています。 教訓: これは時間との競争ですが、独立系開発者にとっての報酬は依然として大きいです。
11/22 質問2: 市場規模と競争環境 製品が無視できないほど大きな市場に参入すると、2 次元の攻撃に遭遇することになります。 1. モデルプロバイダー（OpenAI、Google）：コアテクノロジーを管理します。 2. 業界の巨人（Microsoft、Adobe）：流通チャネルと既存ユーザーを管理しています。
12/22 脅威1：モデルプロバイダーの「圧倒的」な力 プログラミングアシスタント「Cursor」を例に挙げてみましょう。そのコアエクスペリエンスはAnthropicとOpenAIのモデルに大きく依存しており、APIの速度によって制限されることがよくあります。 サム・アルトマンはかつて起業家たちにこう警告した。「我々はただ自分の仕事をこなすだけでいい…そして君たちを圧倒してやる。」 独自の防御を構築しなければ、巨人たちの要求を正当化するのを手助けしているだけだ。
脅威その2（13/22）：業界大手による「交通絞殺」 競争のもう一つの側面は流通です。典型的な例として、MicrosoftがTeamsをOffice 365にバンドルするという戦略が挙げられます。これにより、Microsoftは3年以内にSlackを追い抜くことができました。 現在の課題は、Microsoft が Copilot を Excel に完全に統合する前に、AI スプレッドシート アプリケーションでユーザー ロイヤルティを構築できるかどうかです。 AI メモ作成アプリがヘルスケア業界の Epic システムに統合できない場合、どうやって生き残ることができるでしょうか?
14/22 競争は当然の結果ではない: 巨人と対峙しても生き残る道がまだある 3 つの例外: 1. スピードの優位性：急速な成長、買収を求める（OpenAI による Cursor の買収の噂など）。 2. 卓越した実行力: たとえば、Midjourney の製品品質は、Meta のような大手企業にも匹敵するものがありません。 3. 「グレー」領域: 大手企業が手を出したがらない領域 (アダルト コンテンツ、複雑な医療法遵守など) に進出し、市場シェアと引き換えにリスクを負う。
15/22 「ロングテール」市場でのビジネスチャンスの探求 すべての市場がマイクロソフトの注目を集めるほどの規模である必要はありません。チャンスは多くの場合、求人シナリオの「ロングテール」に潜んでいます。こうした市場はVCにとっては規模が小さすぎるものの、数百万ドルの利益を生み出す事業を支えるには十分な規模です。 これは、倹約的で、集中力があり、合理化されたアプローチで運営する創業者に最適です。
16/22 ニッチ市場のケーススタディ：AIドリームインタープリター 「AI夢解釈」はなぜ成功できるのか？それは、課題を完璧に解決できるからです。 - 単なるチャットではありません。構造化されたデータキャプチャ (人物、場所、トピック) が含まれます。 - 緊密な統合: 睡眠追跡データを組み合わせます。 - 長期的な価値：時間をかけて夢のパターンを発見する。この市場はOpenAIとの直接的な競合を回避できるほど小さいながらも、収益性を確保できるほど大きい。
17/22 堀の設計図：殻から要塞へ 製品が「シェル」から始まるかどうかに関係なく、実際の堀を構築することで耐久性を高めることができます。 次に、防御態勢を構築するための 2 つの基本原則について説明します。
18/22 原則1: ワークフローを管理し、「事実維持システム」になる チャットボットを作成するだけでなく、アプリケーションをユーザーの既存のワークフロー (Gmail、Figma など) に埋め込みます。 重要なのは「最終ステップ」になること、つまり、アクションが記録システムに直接書き込まれることです。例えば、発注書を直接作成したり、医療費請求を提出したりといったことです。 システム全体を置き換えようとするのではなく、AI をワークフローへの入力として利用します。
19/22 原則2: 独自の「データフライホイール」を構築する ユーザーエンゲージメントから得られる独自のデータを蓄積することは、最先端のビッグデータ モデルではアクセスできない資産です。 データフライホイール: ユーザーインタラクション -> 修正とフィードバック -> エッジケースの蓄積 -> 製品の最適化/モデルの微調整 -> より多くのユーザーの誘致。 これは最も堅固な堀です。
20/22 実践的な検証：カーソルのデータ戦略 カーソルのCEO、マイケル・トゥルーエル氏は、流通がデータをもたらし、データが製品を最適化すると考えています。「多くの点で、私たちの市場の競争のダイナミクスは1990年代後半の検索市場に似ています。」 コード コンテキストを取得することは最初のステップにすぎません。本当の利点は、ユーザー データを使用して独自のモデルをトレーニングし、一般的なモデルよりもコードを理解できるようにすることです。
21/22 結論: ラベル以外では、「砲撃」についての議論では、どちらの側も半分しか正しくありません。 批評家たちは正しい。単純で防御力のない砲弾はやがて消え去るだろう。 擁護者たちも正しい。すべての成功したソフトウェアは本質的に、基礎となるテクノロジーを包むラッパーなのだ。 真の洞察力は、ラベルの先を見て、ビジネスの基礎を調査することにあります。
AI 時代の永遠の法則は、結局のところ、変わらないものです。それは、優れた製品を構築するというロジックです。 1. ワークフローを管理する 2. 記録システムに書き込みます。 3. 独自のデータを構築し、そこから学ぶ 4. 大手企業が参入する前に流通網を獲得する: これは、一時的な機能と優れた製品を区別する鍵となります。
