AIスタートアップへの投資を評価する際に知っておくべきこと

サルバトーレ・ミネッティ、Fountech.Ventures CEO

深層テクノロジー分野への関心は近年増加しており、特に投資家コミュニティにおいて顕著です。深層テクノロジー分野の中で最も注目される分野は、人工知能（AI）です。

米国ベンチャーキャピタル協会のデータによると、2019年には米国 alone で1,509のAI企業が19.98億ドルを調達しました。この数字は将来増加する予定です。実際、COVID-19の課題に対処するためにAIスタートアップが約束するものは、この分野への投資をさらに促進する可能性があります。

この分野に進出しようとするベンチャーキャピタリスト（VC）にとって、AIスタートアップへの投資を評価することは難しい課題です。以下は、最も優れたAIタレントをサポートするために考慮すべき重要な点です。

真の深層テクノロジー技術の特定

投資家が直面する最初の障害は、真正に革新的なソリューションと、単にそのように見せかけるものを区別する方法です。AIは自身の成功の犠牲者となり、多くのスタートアップは投資家の前で魅力的な商業的オファーを提示し、「AIによって推進される」と主張していますが、実際にはコアビジネス内で高度なテクノロジーを使用していません。

さらに、投資家は、初期段階のビジネスがAI市場で自己を確立しようとする際に直面する制約を念頭に置く必要があります。

機械学習、公開ライブラリ、事前トレーニング済みモデル、およびAPIは、起業家やスタートアップが参入障壁を低減するのに役立ちました。ただし、これらのツールセットのみを使用して製品を立ち上げる会社は、すぐに多数の競合他社と競合することになります。当然、これは投資家にとってリスクとなります。

これを軽減するために、VCは、科学と応用の両レベルで革新を起こしているスタートアップを探すべきです。これらのAI企業は、目的のために新しいAIを発明し、基盤となるインフラストラクチャーを構築しながら進化させます。

これには、第三者APIを単に再利用するアプリケーションレベルの会社と、コアに強力でユニークな研究を持つ会社を区別することが含まれます。実際、真の深層テクノロジーは新しいものであり、現在使用されているテクノロジー以上の重大な進歩を表します。

この分野に以前経験がない人にとって、AI企業をスクリーニングし、真の革新者と区別する能力について心配するかもしれません。対策は複数あります。

深層テクノロジーに早期に触れ、AIタレントを効果的に評価するために、VCは自社の技術力を内部に構築することを検討することができます。実際には、適切な技術的専門知識を提供するために、Ph.D.を雇用することを意味します。そうすることで、投資家は製品や市場のトラクションが存在する前に会社をスクリーニングする能力を創出します。

または、パートナーにそれを行うよう依頼することもできます。VCは、すでに内部の科学者と深層テクノロジーに関する堅実な理解を持つ投資家と共同で投資することで、投資先をより適切に選択し、初期段階で適切な技術サポートを提供することができます。

創設チームで探すべき特性と特徴は何か

基礎となるテクノロジーは、AIスタートアップを評価する際に重要な要素です。投資家は、製品が真正に革新的であり、市場のニーズを効果的に満たしており、長期的に商業的に実行可能であることを確信する必要があります。これには、解決策の背後にあるアーキテクチャーも考慮する必要があります。データ入力の増加に応じて拡張できるか、スケーラブルであるかどうかを確認する必要があります。

上記のすべての点を確実に考慮するために、投資家は重要な役割が適切な経験と知識を持つ人によって占められていることを確認する必要があります。チームのシステムアーキテクト、データエンジニア、データサイエンティスト、DevOpsエンジニアはすべて、適切な資格と以前の分野での経験を示す必要があります。

明らかな技術スキルを超えて、AIはアルゴリズムとデータだけではありません。人も含まれます。したがって、VCは、創設チームが示す特性と特徴に注意を払う必要があります。特定の基準に従う必要はありませんが、AIベンチャーの成功を決定する可能性のある特性は以下のとおりです。

最初に、相対的な強みと弱みを認識する能力があります。創設者は魅力的なビジョンとそれを実現するための技術的な知識を持っているかもしれません。しかし、多くの若い会社と同様に、創設者は、一般的な障害を克服するための適切なビジネスセンスが欠けているかもしれません。

高性能のAIチームは、既存のスキルギャップを埋めるために適切なタレントを募集し、ヘルプを求める意欲を示す能力を示します。会社の文化は、革新への追求を反映するべきです。同僚、顧客、専門家からの批判的なフィードバックを求める意欲は、技術的な課題とビジネス上の課題を克服し、チームが大きな絵を描くのに役立ちます。

最も重要なのは、優れたチームは、競争的なAI分野でのあらゆるベンチャーにとって不可欠な、ポジティブな態度を示すことです。困難な状況でも成果を上げる決意は、AI会社をスケールアップできるチームとできないチームを区別するでしょう。