インタビュー
メトロノームのスコット・ウッディー氏、CEO兼共同創設者 – インタビュー・シリーズ
スコット・ウッディー氏、メトロノームのCEO兼共同創設者は、キャリアを通じて、技術的な深さと実用的な影響を兼ね備えた製品を開発してきました。メトロノームを立ち上げる前に、ドロップボックスでエンジニアからエンジニアリング・ディレクターに昇進し、コアインフラストラクチャーを形作り、数百万人のユーザーにわたる運用を拡大しました。以前、直感的なアプリケーショントラッキング・システムであるFoundry Hiringを共同創設し、D. E. Shaw & Co.でプロのキャリアを開始し、データ駆動型の採用戦略を開拓しました。科学的モデリングから大規模なソフトウェア・エンジニアリングまで、多分野にわたる背景が、テクノロジー、データ、ビジネス・トランスフォーメーションの交差点でメトロノームをリードする能力を支えています。
メトロノームは、革新的なソフトウェア企業向けに、使用量ベースおよびハイブリッドの価格モデルを活用するための現代的な請求インフラストラクチャを提供します。このプラットフォームは、リアルタイムのデータ精度でシームレスな測定、請求、収益認識を可能にし、財務およびエンジニアリング部門が単一の真実源に基づいて連携できるようにします。メトロノームは、自社での請求システムの構築の複雑さを抽象化することで、OpenAI、Databricks、Anthropicなどの急成長企業が、柔軟性や透明性を犠牲にすることなく収益化戦略を拡大できるように支援しています。
2019年にメトロノームを共同創設しました。当初、解決しようとした問題は何でしたか? AIの採用が進むにつれて、その使命はどのように進化しましたか?
メトロノームを開始したとき、最初の問題はシンプルでした。現代のソフトウェア企業は価格とパッケージについて非常に迅速に動く必要がありますが、その請求システムは追いつきません。ドロップボックスでは、価格実験を実行したいと考えましたが、請求システムにコード化するだけに6ヶ月かかりました。請求システムは、基本的に私たちが行ったすべてのビジネスで、長いポールになりました。
私たちは、収益化インフラストラクチャーを構築することを目指しました。メトロノームは、現代のソフトウェア企業にスピードとアジリティをもたらすために構築されました。価格とパッケージの変更を、エンジニアリング重視のプロジェクトではなく、迅速かつ簡単に行えるようにするためです。
AIは、この使命を2つの重要な点で加速しました。まず、世界の多くの部分が使用量ベースになることを促しています。これは私たちのコアのパンです。さらに重要なのは、AIが超競争を生み出していることです。さまざまな企業が不断に競争し、価格とパッケージを差別化する手段として使用しようとしています。
これは、もはや単なるテーブル・ステークスではありません。価格とパッケージの変更を迅速に行えるようにするためのソフトウェアを構築しましたが、これは今や競争が激化するにつれて、必要性が高まっているのです。価格とパッケージは、ダーウィン的競争の戦場になっています。競争が激化するにつれて、メトロノームの必要性も高まります。
最近、シートベースのクレジットや統一請求書などの新しい機能を発表しました。これらの機能は、どのようにしてあなたのビジョンに適合していますか?
はい、今日、価格、請求書、顧客体験に関する大幅な拡張を発表しました。基本的に、AIの次の章の収益化インフラストラクチャーです。
中心にあるのは、新しいシートベースのクレジット機能です。これにより、企業は、サブスクリプションの予測可能性と使用量ベースの成長を組み合わせたハイブリッド価格モデルを実行できます。私たちが見ているのは、多くの企業が2010年代に作成されたもので、Dropbox、Figma、Notionなど、主にシートベースの料金で収益化しています。会社内の人が製品を使用するほど、より多く支払うことになります。これは素晴らしいものです。簡単で、予測可能で、ビジネスが成長するにつれてスケールします。
しかし、これらの企業は現在、製品にAIネイティブ機能を追加しています。製品の価値は、シート数とスケールするわけではありません。実際には、AIネイティブ機能の使用量とスケールします。企業は、製品が提供する価値とスケールする商業モデルが必要です。シートベースのクレジットは、これを行うための非常に具体的な方法です。シートの利点と使用量のアップサイドの両方を得ることができます。これは、世界中のほぼすべてのSaaSビジネスで、デ・ファクト・スタンダードになりつつあります。
強調している2番目の機能は、AWS、Azure、GCPマーケットプレイス全体で統一された請求書です。さらに、エンタープライズ請求書のアカウント階層を導入しました。これにより、企業は、セルフサービス、エンタープライズ、市場全体のすべての収益動作を、複数の切断されたツールではなく、1つのシステムで管理できます。
私たちの顧客が要求しているのは、支払いオプションの選択肢です。これらのAIネイティブ企業は、すべての地理的な地域に同時に進出します。支払いを研究すると、特に国際的な支払いでは、さまざまな支払いレールがさまざまな地域で高い受け入れ率と低い手数料を持っていることがわかります。私たちの顧客ベースが成長し、成熟するにつれて、さまざまな地域での支払いオプションの選択肢を求めています。彼らは、ヨーロッパ固有の支払いプロセッサまたは米国固有の支払いプロセッサを使用したいと考えるかもしれません。メトロノームで選択肢と柔軟性を提供することで、顧客はさまざまな地域での支払いと請求書の選択肢を得ることができます。今日発表する機能は、その支払いプロセッサ層での選択肢の最初のステップです。将来的には、利用可能な選択肢を拡大する予定です。
顧客体験の側面では、コスト・プレビューAPI、ダッシュボード内の請求書、ライフサイクル通知をリリースしています。現代の請求書は、透明性と製品体験の一部である必要があります。これらの機能により、顧客は使用量と支出に関するリアルタイムの可視性を得られ、予期せぬ請求書を排除し、透明性を通じて信頼を築きます。
これらの発表は、収益化インフラストラクチャーが企業に3つのものを提供する必要があるという私たちの信念を反映しています。収益の予測可能性、チーム全体の可視性、製品の変更に伴う価格の安全な進化のコントロールです。
メトロノームを立ち上げる前に、ドロップボックスでエンジニアおよびエンジニアリング・ディレクターとして数年間働きました。グローバルSaaSプラットフォームの拡大に関して、どのような教訓をメトロノームの構築に役立てましたか?
ドロップボックスからメトロノームの構築に役立った2つの重要な教訓があります。
まず、スケールでの柔軟性の重要性です。ドロップボックスは、表面上ではシンプルな「良い、より良い、最高」の価格設定で知られていましたが、請求システムの背後では、さまざまな顧客構成のために数千の異なるSKUがありました。複雑さを管理することは実際には非常に難しいです。
メトロノームは、大規模なビジネスに対してスケールするように構築されました。質問は、顧客が成長し、成熟するにつれてビジネスが要求するフルパワーと柔軟性を提供するシンプルな抽象化をどのように構築するかということです。
2番目の教訓は、複数のペルソナをサポートすることです。ドロップボックスでの最大の 苦労は、請求チームが常に過負荷で、財務、販売、製品全てを同時に支援しようとしていました。
メトロノームは、製品とビジネスを、同時に複数のペルソナをサポートするように構築しました。私たちが最も得意とすることは、外部パートナーとしての役割です。言語モデルプロバイダーの一つである場合、メトロノームはソフトウェアとしてのみではなく、価格の専門家としても機能します。私たちは、高タッチな方法で、個別に顧客を支援します。
これは、メトロノームと一緒に仕事をする人々が本当に注目することの1つです。ベンダーとクライアントの関係ではなく、真のパートナーシップを形成することです。
メトロノームは、OpenAI、Anthropic、Databricks、NVIDIAなどのAI分野で最も影響力のあるプレーヤーをサポートしています。これらの企業は、メトロノームのダイナミック請求に対してどのような共通点がありますか?
これらの顧客に共通する2、3つの特定の点があります。
まず、価格設定が複雑であるということです。多くの異なる製品と顧客の風味があります。必要な複雑さ、提供するSKUの数、価格設定とパッケージの構成の違いにより、スケールと顧客の違いを処理するように構築されたシステムが必要です。
同時に、抽象化をシンプルに保つ必要があります。メトロノームで作業する運用担当者は、常にその複雑さについて考える必要はありません。私たちがメトロノームを構築する際の重要な設計原則は、パワーとコントロールを提供することでありながら、エンドユーザーを圧倒しないことです。
これらの顧客を結びつけるもう1つの点は、すべてがエンドカスタマー・セントリックであるということです。メトロノームは、内部のすべてのデータを継続的にエンドカスタマーに利用できるように構築されています。OpenAIの顧客である場合、残高を確認したり、予算を設定したり、レート制限を設定したりできます。すべてが、消費ベースの価格モデル上の顧客体験についてです。メトロノームは、その体験を可能にする重要なプラットフォームです。
多くの創業者は、製品またはモデル革新に焦点を当てています。価格設定と請求は、AIインフラストラクチャー・スタックの一部になっていることを主張しています。なぜ収益化を、この新しいソフトウェアの時代の基盤として見ているのですか?
収益化が重要な理由は2つあります。
まず、超競争の点に戻ります。このソフトウェアの時代は、以前の時代よりもはるかに競争が激しくなっています。製品の差別化だけに焦点を当てることは、もはや機能しないと考えられます。
2番目に、ソフトウェアのすべての時代で、最大の成功を収めた企業は、製品革新とビジネスモデル革新を組み合わせました。Salesforceを考えてみましょう。クラウドベースのCRMを発明しました。CRMソフトウェアは新しいものではありませんでしたが、クラウドで展開することは、新しいことです。しかし、会社が成長するにつれてスケールする、シートベースのサブスクリプション価格設定と組み合わせました。これは、従来のSiebelよりも、顧客にとって非常に破壊的な価値提案でした。Siebelでは、年間100万ドルを支払う必要がありましたが、Salesforceでは、シートあたり100ドル/月でした。完全に異なる価値提案でした。
同じことがAIで起こっています。しかし、もう1つの大きな要因があります。AIは、実行するのに非常に高価です。顧客があなたの製品を使用するほど、より多くのコストがかかります。つまり、ベンダーとして、製品の使用量とスケールする価格モデルまたはビジネスモデルが必要です。そうでない場合、COGSのオーバーレートのリスクがあります。
静的サブスクリプションから使用量ベースまたはアウトカムベースの価格設定に移行する際に、企業が直面する最大の技術的または文化的課題は何ですか?
使用量ベースに移行する際に、2、3つの大きな変化があります。
まず、予約ベースのビジネスからNRRベースのビジネスに移行することです。実践的には、シートサブスクリプションの時代には、常に顧客の価値に底線が結ばれていません。顧客をサインアップさせて、10ヶ月後にライブにならなかったとしても、まだ支払われます。使用量ベースのビジネスでは、顧客が製品を使用するまで、収益を集めることはできません。つまり、顧客の成功とポストセールスが非常に重要になります。
2番目に、使用量ベースのビジネスモデルは基本的に変動するため、顧客は製品の使用方法に関する可視性の期待が高くなります。私が言うように、顧客は可視性、透明性、予算のコントロールが必要です。そうでない場合、顧客は幸せではありません。
3番目に、使用量ベースのビジネスでは、成長のフライホイールを構築することが報われます。製品内の小さなループで、使用量が増えるにつれて、より多く支払い、使用量が増えるにつれて、より多く使用したいとします。そうしたフライホイールを構築することで、ソーシャルネットワーク内のウイルス性のループのように、製品内でウイルス性のループを構築できます。ウイルス性のループは、広告ベースのソーシャルネットワーク内で機能します。製品内にウイルス性のループを構築すると、表示する広告インベントリが増え、より多くの収益を生み出します。
使用量ベースの価格設定でも同じことが当てはまります。サブスクリプションではそうではありません。B2B SaaSでは、Dropboxのような場合を除き、ウイルス性のループは大きなものではありません。主に広告ベースのビジネスでウイルス性のループが見られます。しかし、成長が一つの分野として登場するにつれて、AIの台頭と一致すると思います。
最近の「収益化オペレーティングモデル」に関する白書では、企業が収益システムを実際の顧客価値と整合させる方法について説明しています。どのようにして、このモデルはAIスタートアップの拡大に影響を与えるのですか?
これは、先ほど述べたフライホイールに戻ります。AIネイティブ企業が製品市場適合性を見つけたとき、収益は非常に速く拡大します。ソーシャルメディア・ネットワークで見られたウイルス性は、直接収益化されています。
これは、Cursorのような会社が2年で0から10億ドルの年間収益に到達する理由を説明します。価格と価値を一致させたのです。これは、ビジネスにとって非常に強力な解放です。
OpenAIとAnthropicが顧客であり、投資家であるという点で、AI駆動のビジネスインフラストラクチャーの将来を形作る上で、どのようにして協力と独立性のバランスをとっていますか?
これらの関係は、AIの最前線での実際の問題を解決することに根ざしたパートナーシップです。OpenAIとAnthropicは、次のソフトウェアの世代を定義しています。私たちは、革新をスケーラブルで持続可能なビジネスモデルに変えるインフラストラクチャーを構築しています。
同時に、私たちの使命はAIラボを超えています。メトロノームは、収益化を現代化する必要があるすべての企業、AIネイティブのスタートアップ、既存の製品に使用量ベースの価格設定を追加するSaaS企業をサポートするために構築されています。私たちは、収益化インフラストラクチャーのカテゴリリーダーであり、AIの一部門の請求ツールではありません。
メトロノーム自身のプラットフォームにAIはどのように影響していますか? 請求の精度を最適化したり、異常を検出したり、使用量の傾向を予測したりするために、機械学習を使用していますか?
異常の検出、使用量の予測、パターン認識を改善するために、機械学習を使用しています。しかし、適用する場所については慎重です。請求書には精度が必要です。AIは精度を高めるべきですが、抽象化を導入してはいけません。
長期的には、企業が収益化データを戦略的インテリジェンスに変えるのを助けるために、AIを使用することを想定しています。どの機能が価値を生み出すか、最適な価格閾値を特定する、収益の機会をリアルタイムで表面化することです。収益化インフラストラクチャーは、本当の成長エンジンになります。
メトロノームは、アウトカムベースの収益化の背骨になりました。ソフトウェア企業は、基本的にAI駆動のデータ企業になる世界に近づいていると思いますか?
私の基本的な理論は、AIがソフトウェアとビジネスのすべての側面を混乱させることです。ソフトウェア開発者は完全に混乱しています。ライターは完全に混乱しています。
法務やその他の分野など、ビジネスのより多くの側面がAIの影響を受けることになるのは時間の問題だと思います。最も簡単に混乱する部分の初期の段階を目にしていますが、法務やその他の分野も後に続くでしょう。明らかに、AIの影響を受けるジョブは時間の経過とともに増え続け、使用量ベースのビジネスモデルに従うことになるでしょう。ありがとうございます、素晴らしいインタビューでした。詳細を知りたい読者は、メトロノームを訪けてください。
