イリヤ・ドロズドフ、Dwellyの共同創設者兼CEOです。Dwellyは、AIを活用して賃貸ライフサイクルを高める、不動産仲介業のAIエンabledロールアップです。元Uberのゼネラルマネージャー。以前、10,000のアパートと5,000万ポンドのGMVを持つテクノロジーを活用した賃貸仲介業を設立し、後に売却しました。
数年間、M&Aはヨーロッパのプロフェッショナルサービスにおける成長を定義しました。公式は普遍的でした：取得、統合、繰り返し。パターンは、建築、会計、コンサルティング、法律事務所など、どの業界を見ても当てはまりました。プライベートエクイティファンドは、この買収と統合の戦略を完璧にしました。会社を買収して統合し、規模を拡大しました。十分に機能しました… しかし、今ではそうではありません。伝統的なプレイブックは壊れています。市場は、伝統的なM&A戦略が減少する収益をもたらすまでに成熟しました。主要プレイヤーはすでに大きく、ポートフォリオに別の買収を追加しても、全体的な価値に大きな影響を与えません。中規模目標が不足する統合の行き詰まり統合の数学は変わりました。収益を増やすことができる中規模のビジネスは、十分な数にありません。市場は依然として高度に断片化していますが、断片化は下位層にあります。小規模事業者を1つずつ買収すると、相当する価値を追加せずに複雑さが増します。質の優先：テクノロジーの優位性次の成長段階は、買収の数ではなく、どの買収を行うか、そしてそれらを行う方法によって決まります。これが、人工知能（AI）が根本的に方程式を変える場所です。AIは、PEスタイルの統合では不可能なことを可能にします。すなわち、効率性の向上によって根幹的な価値創出を行うことです。同じ資産ベースを維持しながら、より迅速に、より賢く、そして最も重要なことには、違って運営します。伝統的な統合は、資産の蓄積によってビジネスを成長させます。完全に停止します。AIを活用した統合は、資産の蓄積とテクノロジーの乗数効果の両方によってビジネスを成長させます。ただ大きいだけではありません。より優れています。PEスタイルのロールアップが実際に最適化するものを考えてみましょう：規模と短期的な運用上の利益。モデルは、統合と短期的な勝利によって評価を高めるように設計されていますが、長期的な利益率を最大化するように設計されていません。AIスタイルのロールアップは、効率性と利益率の両方を同時に改善します。お金の流れを追うAIの最も良いことは、人々の生活をより良くし、そしてお金を稼ぐためのツールであるということです。どの業界もこれを無視することはできません。たとえば、イギリスの賃貸業界（Dwellyが運営している業界）では、AIの統合により、サービスが合理化され、全体の物件管理ライフサイクルが改善されます。AIは、家主、テナント、代理店、外部提供者間の摩擦を軽減し、すべての当事者の財務結果を高めます。原則は普遍的です。AIが運用上の改善をもたらすことができるすべてのプロフェッショナルサービス業界、すべての市場では、同じ効果が見られます。最も重要な指標は、収益の強化とより良い利益率のままです。なぜPEファンドはこの移行に苦労するのかあなたは質問するかもしれません：AI駆動の改善が如此に強力であれば、PEファンドはなぜこれをすべての場所で行っていないのか。答えは彼らのDNAにあります。プライベートエクイティ企業は、純粋な規模で成長するように構造化されています。彼らは買収し、統合し、運用上の効率性を創出し、退出します。これがモデルであり、数十年間機能してきました。しかし、彼らは内部の変革に対応していません。AI駆動の転換と製品開発には、異なる能力と、ユーザーエクスペリエンスの再発明を伴うリスクが必要です。PEがこれを行うことは不可能ではありません。彼らはAI駆動の成長から利益を得ることができ、通常の3倍のリターンにテクノロジーによる利益を追加することができます。しかし、これは彼らの自然な領域ではありません。新しいリスクとリターンのプロファイルリスクプロファイルは、実際には伝統的なベンチャー投資よりもより好ましいものです。以前、投資ファンドにとっての最悪のシナリオは、全額損失でした。スタートアップが失敗し、資本が消滅しました。現在？あなたは依然として機能する実世界の資産を保持しており、収益を生み出しています。ダウンサイドリスクは劇的に低下しています。しかし、アップサイドは、根本的なリスクとリターンのダイナミクスの変化によって保護されています。テクノロジーから利益を得ることを目指す伝統的なファンドは、バイナリーの結果を面しています：すごい成功または全額損失。AIロールアップでは、既存の実世界のビジネスに投資しています。最悪のシナリオはゼロではありません。機能する資産を保持しています。しかし、成長の可能性は、純粋なソフトウェア会社が達成するのと同じスケーラビリティと指数関数的な効率性の向上を反映しています。PEレベルのダウンサイド保護とVCレベルのアップサイドポテンシャルを得ることができます。これは、ゲームを次のレベルに引き上げます。次に何が起こるかヨーロッパ市場は転換点に立ち至っています。伝統的な統合戦略は構造的な限界に直面しています。AIを活用した変革は、真正な進歩の道を提供しますが、異なる思考と能力が必要です。もう1つの重要な点は、AIネイティブの会社を最初から構築し、戦略的なM&Aを通じてスケールアップすることは、既存の組織を内部から変革するよりもはるかに簡単であるということです。既存のプレイヤーの文化的および技術的負債は、内部の変革を痛烈に遅くしています。次のサイクルの勝者は、最も多くの取引を完了した会社ではありません。正しい取引を、正しいテクノロジー統合とともに行う会社が勝者です。インテリジェンスのないスケールは、単にサイズです。戦略的なスケールとともにインテリジェンスは、競争上の優位性です。市場は最終的にこれを理解するでしょう。唯一の疑問は、誰が最初にそれを理解するかです。
一見、人工知能とスタートアップは天作の組み合わせのように思える。新しい事業を加速し、運用の効率を高め、市場の洞察を得るための強力なツールであるAIは、本当のことのように思える。しかし、実際はそうではない。AIはスタートアップの景観に予測できない方法で影響を与えることになる、特にソフトウェアのみのスタートアップに。 AIの影響はすでに他の分野で実感されている。最近、コンサルティングは「死にゆく業界」という言葉を聞いた。伝統的なコンサルティング会社は、深刻な問題に直面している。テクノロジー平台そのものも例外ではない。ユーザーがChatGPTに回答を求めるにつれて、Googleの将来は疑問視されている。ビジネスの世界は絶えず変化しているので、AIがスタートアップの景観をどのように形作るかという疑問が残る。AIが何を代替できないのか。スタートアップの将来にとって何を意味するのか。すべてのスタートアップは等しくないAIがスタートアップの景観を形作る方法を考える上で重要な点は、スタートアップがどのように異なるかということである。共通点として、すべてのビジネスはそれ自身を守るための障壁を持っている。障壁は1つか複数か、良いものか悪いものかは問わないが、障壁を持っていることは共通している。 B2B SaaSの場合、通常、コードを生成し、製品を配布する障壁に出くわす。ネットワーク効果、つまりユーザーが増えるにつれて価値が増すことは、珍しい。コア製品はソフトウェアとコードである。一つのことは確かである。AIは、ほとんど誰に対してもコードのコストを下げることになる。これは、B2B SaaSの配布にとって大きな影響を与える。なぜなら、AIは、クライアントが自分で解決策を作成できる機会を提供するからである。ほとんど無料で。B2B SaaSがコードに依存していることは、AIがコードを自ら生成できるため、脆弱性を生み出す。一方、ネットワーク効果を持つ企業は、AIの影響を受けない。Airbnbをコピーすることはほぼ無料でできるが、それはAirbnbを殺すことはできないことを意味しない。ここでの大きな違いは、Airbnbが強力なネットワーク効果を持っていることである。ホストのネットワークが成長するにつれて、旅行者の数も増え、逆もまた同様である。この貴重な資産は、ビジネスを複製されることから守るのに役立つ。 さらに、AIはビジネスまたは個人の物理的な活動を代替できる場合にリスクをもたらす。ほとんどの場合、テクノロジーはそれを実行することは難しい。したがって、AIに対する防御策を考える際には、物理的な運用を持つことが役立つ。例えば、Uberには、配達員の活動をサポートするための大量のオフライン運用がある。自転車、鞄、ローカルマーケティングなど。 これらのコンポーネント、つまりネットワーク効果とオフラインプレゼンスは、ビジネスをAIの進歩から守るのに役立つ。注意：コモディティ化が近づいているソフトウェアのみのスタートアップは、オフライン機能を持つものよりも自動化に対してより脆弱である。これは、LLMとロボティクスの進歩が、コモディティ化という形で長期的なリスクをもたらすからである。 AIは、誰に対しても、数日でコードの顧客ソリューションを生成できる。かつて、チャットボットのような製品を作成するには、独自のソフトウェアが必要だったが、現在はLLM APIを使用してこれらの製品を構築できる。高度に特殊化されたエンジニアは、ソフトウェアを構築するための重要な要素だったが、現在はLLMの提供者にその知識を外部に出すことができる。 過去には、基本的なウェブサイトに支払いソリューションを実装することさえ、誰もが実現できることではなかった。そこでShopifyが生まれた。同様に、CRMのようなSalesforceも、市場のギャップを埋めるために生まれたソフトウェアである。しかし、現在では、Loveableを使用して、自分自身のSalesforceのようなものを会社用に構築できる。1週間を費やすだけで、完了できる。AIは、専門知識、テクノロジー、スキルへのアクセスを民主化し、スタートアップがソフトウェアを開発するために使用するものをコモディティ化し、市場を支配する能力を低下させる。 B2B SaaSが販売するものの概念が変化している。コードを販売していたが、AIの進歩により、コードの価値は低下する。ソフトウェアのみのスタートアップは、もはや独自の理解やスキル、経験を持っていないことで、市場で優位性を維持することが難しくなる。これにより、非常に有望な結果がもたらされる。以前は、コードがビジネスにとっての制限要素だったが、現在はAIによりコードが豊富に利用できる。顧客の痛み点は何であるか、そしてそれをどのように解決するかを考えることができる。さらに、ビジネスに障壁を築く方法を考えることができる。そうすれば、AIによってビジネスが打ち倒されることを防ぐことができる。ロボットに鍵を渡すことができるかこれは、実体的なものを持つスタートアップが自分自身を区別できる場所である。彼らは純粋にソフトウェアとコードに依存していないからである。 Dwellyはそのようなスタートアップの一つである。核となる部分は、物理的な物件の管理であり、クライアントを現実世界の家やアパートに結び付ける。現実世界に根ざしており、鍵、ドア、漏れるシンクなどの物理的な問題に対処する。 オフラインの世界は、オンラインの世界とは異なり、汚く問題がある。鍵が失われる、ドアが壊される、シンクが漏れる。ただし、この複雑さが、こうしたスタートアップを守るものである。AIはコードを書いてくれるし、ロボットは車で乗り物を運転してくれる。しかし、鍵を渡したり、漏れるシンクを修理したりすることはできない。私の見解は、ロボットがこれらの繊細な作業を信頼性高く管理できるようになるまで、こうしたスタートアップは、自動化では代替できない独自の障壁を持っているということである。混乱に対する防御しかし、こうした分野で混乱が起こらないと考えることはできない。例えば、ドライブヘリング業界を見てみよう。ロボットが車を運転することは、以前は考えられなかったことだった。現在のサンフランシスコを見てみると、ロボティゼーションはすでにUberやLyftを殺し、Waymoのドライバーなしの車がユーザーを奪っている。 テクノロジーの進歩は、業界をどのように変えるかを予測することはできないことを教えてくれる。私たちの業界は、自動化とLLMから守られているが、混乱がいつ起こるかはわからない。変化するビジネス環境に適応し、顧客のニーズを満たすために、障壁を築き、製品を守る必要がある。モデルは、AI生成の無料コードがどれほどあっても、基本的なネットワーク効果とオフラインプレゼンスによって守られる必要がある。そうすれば、勝者の一人となることができる。これについては、よく考えている。スタートアップの世界では、変化に対して反応し、柔軟性を持つことが難しいことではない。ただし、混乱が起こる前に、障壁を築く方法を考える必要がある。そうすることで、ビジネスを守ることができる。そうする方法については、別の記事で詳しく説明することになる。
不動産は、世界で最も古くからある資産クラスです。不動産投資の基礎によると、不動産投資は多くの投資家にとって重要な選択肢となっています。しかし、この業界には大きい技術的負債があります。エージェントはまだ手動で文書を処理し、電話やテキストメッセージで視察をスケジュールし、重要な業務を管理するために古いCRMシステムやスプレッドシートを使用しています。他の業界ではAIが完全に変革していますが、多くの不動産事業はまだ不完全な解決策で非効率性を補っています。問題の1つは構造的なものです。この業界は主に断片化されたレガシーシステムで運営されており、これらの複雑さにより、リスクなく変化を実施することが難しくなります。自動化の導入の負担は多くの事業主を技術に抵抗させるのに十分です。多くの会社が「機能している」というものに固執するのは驚くことではありません — それが非効率的であってもです。しかし、より深い問題があります。技術が統合されている場合でも、多くの会社では「デジタル変革」とは、既存のプロセスを改善するためのツールを追加すること — プロセス自体を再設計することではありません。そうした考え方は、AIができることを制限します。契約エラーを減らすためにAIを使用することはできませんが、契約ワークフロー自体が壊れている場合はそうではありません。重要なデータがPDFや電子メールに埋もれている場合は、意思決定を最適化することはできません。不動産におけるAIの採用は、業界が目標を変えるまで加速しません — 速度のための自動化から、構造的信頼性とリスク削減のための自動化へ。必要なのは、既存の運用プロセスに適応するシステムではなく、それらを完全に変更し、最適化するシステムです。不動産におけるAIの現在の状態AIは採用されていますが、その使用はまだ狭い範囲に限定されています。市場にあるほとんどのソリューションは、プロセスの1つの部分に対処しています — チャットボットによるカスタマーサービス、スマートな価格設定ツール、ドキュメントスキャナー、またはAI駆動の視察ツールです。これらのイノベーションは価値を提供しますが、その範囲は限定されています。賃貸代理店の場合、例えば、AIは視察リマインダーの自動化を支援できますが、テナントスクリーニング、IDの検証、コンプライアンスはまだ手動で、または限定的な統合を持つサードパーティプロバイダーを介して処理されます。このアプローチは、全体的な体験を遅くし、人間のエラーの可能性を高めます。そのリスクを軽減するための重要な機会があります — 表面レベルのタスクだけでなく、AIに多くのタスクを処理させることで。マッキンゼーによると、8%の会社だけがAIをリスク削減に使用していますが、AIは人間を上回る領域の1つです。不動産業界では、これはミスした検証、不正なコンプライアンス文書、または間違った詳細で契約書が送信されることを意味します — これらはすべて、取引、クライアント、またはライセンスを失う可能性があります。対照的に、金融や物流などの業界は、すでにAIを使用してエラーを予測し、予防しています。マスターカードはリアルタイムで不正な取引を検出するためにAIを使用しています。テスラはメンテナンスの必要性を予測しています。ウォルマートは在庫のニーズを予測しています。这些ケースは、AIを使用して出力を最大化し、品質を高め、エラーを最小限に抑えることが可能であることを示しています。不動産業界も同じレベルの技術水準に達する必要があります。しかし、これには、業界がワークフロー全体にわたって技術を統合する必要があります。不動産とAI: イノベーションの姿いくつかの会社は、インクリメンタルな思考を超えて進んでいます。物件のコンプライアンスを考えてみましょう。これは従来、電子メール、スケジューリング、PDF証明書、複数のプラットフォームを伴う手動プロセスでした。しかし、新しいシステムは、OCR、構造化されたワークフロー、ボイスインターフェースの組み合わせを使用してコンプライアンスチェックを自動化しています。例えば、AIはガス安全証明書を読み取り、更新日を抽出してフォローアップタスクをトリガーし、利害関係者に通知し、物件レコードを更新できます — すべて人間の入力なしで。これにより、作業量と法的リスクが軽減されます。文書の検証 — 例えば、イギリスのRight-to-Rentチェック — も変革の対象です。エージェントが手動でIDを確認したり、第三者プロバイダーのポータルにアップロードしたりするのではなく、AI駆動のシステムはリアルタイムで政府が準拠する検証エンジンを使用してこれらのタスクを処理します。これにより、遅延、エラー、テナントからのリクエストが減ります。テナントスクリーニングの他の領域も再構築されています。静的な信用報告書やリファレンスコールに頼るのではなく、予測モデルは、収入の一貫性、仕事の安定性、過去の家賃行為など、複数のデータポイントに基づいてテナントがデフォルトする可能性を評価します。これらの評価は、より良い結果 — 高品質のテナント、遅れの少ない家賃、家賃への時間の短縮 — につながります。内部運用にも価値があります。AIは、CRMシステム内の不一致な家賃入力、契約書の草案における欠けているフィールド、またはタグ付けされた物件をフラグすることができます。忙しいチームのための安全ネットとして機能し、誰が働いているかに関係なく、プロセスが遵守されることを保証します。非常に重要なのは、これらのイノベーションは独自のAIモデルを構築する必要がないことです。重要なのは、既存のツール — OCR、LLM、ワークフローエンジン、分析プラットフォーム...
