トーマス・クヴェリエ、RTP Globalのパートナー、US＆ヨーロッパ – インタビュー・シリーズ

トーマス・クヴェリエ、RTP Globalのパートナー、US＆ヨーロッパは、ニューヨークを拠点とする投資家で、アメリカとヨーロッパのカテゴリーを定義する会社を創設する起業家を支援しています。彼は、起業家が現実世界の問題を解決するために第一手の経験を持っていることを特に重視しています。コンピューター・サイエンスと統計学の背景を持つ彼は、Pre-SeedからSeries Aまでの技術的に強いチームに投資し、通常1万ドルから100万ドルまで出資しています。彼の投資経験は、早期のベンチャーから成長と後期の買収まで、会社のライフサイクル全体にわたり、サンフランシスコ、ニューヨーク、ロンドン、ベルリン、パリなどの主要なグローバル・テック・ハブで過ごした時間によって形成されています。また、フランス語、中国語、そして日本語も堪能です。

RTP Globalは、ノースアメリカ、ヨーロッパ、アジアのテクノロジー・ドリブンの会社に投資するグローバル・早期ベンチャー・キャピタル・ファームです。2000年に設立された同社は、シードとシリーズAの段階で野心的な起業家を支援することに重点を置いており、Datadog (DDOG ) 、Delivery Hero、Credなどの会社を含む実績があります。RTP Globalは、長期的な投資哲学に基づいて運営しており、多くの場合、会社を数年間支援し、過去の成功から得られた資本を新しいベンチャーに再投資します。同社のグローバルな存在とネットワークにより、起業家は国際的に拡大することができ、業界の焦点はAI、フィンテック、SaaS、データ・インフラストラクチャなどの分野に及んでいます。

あなたは、Kestraのようなワークフロー・オーケストレーション・プラットフォーム、Mecka AIのようなロボティクス・データ・プラットフォーム、ArchyやDualEntryのような 垂直SaaS企業を含む、幅広いAIネイティブ・スタートアップを支援してきました。さまざまな業界で投資する中で、現在、どのようなAIスタートアップが実際に牽引力を得ているのか、パターンをみておりますか。

成功したAIスタートアップの創設者プロファイルに興味深いパターンが見られます。私は、レガシー・インダストリーで直面した痛み点に対するAIネイティブ・ソリューションを構築する起業家が増えてきていることを確認しています。（それはERPシステムやヘルスケアのような業界での古いソフトウェアの場合かもしれません。）別の起業家のコホートは、グローバル・ビジネスのレガシー・アスペクトを破壊する機会を発見し、そこを中心に構築しています。トレンドは、AIネイティブ・創設者の世代が集まってきているということです。

また、牽引力が広い景観にわたって生成されていることも注目に値します。ロボティクスや政府サービスなどの重厚長大的な業界は、スタートアップから破壊されることができず、VC投資の対象となる可能性があります。

Anthropicのような大規模モデル・プロバイダーの最近の立ち上げは、垂直AIスタートアップが依然として守備的モートを持っているかどうかについての議論を引き起こしています。基礎モデルとアプリケーション・レイヤー・カンパニーの関係がどのように進化していくと思いますか。

Anthropicの立ち上げはスタートアップ・エコシステムに対する脅威をもたらしますが、正確にしなければなりません。SMBや規制されていない業界向けのSaaSを提供する会社は脆弱です。彼らは基礎モデル・カンパニーが簡単に侵入できる守備的モートを持っていません。

しかし、表面レベルのツールは限界があります。規制された業界の複雑なワークフローは、業界固有のツールと深く統合されたAIアプリケーションによって最もよくサポートされます。これらのアプリケーションを構築する垂直AIスタートアップは守備的モートを持っており、嵐を切り抜けることができます。

シリーズBとCのAIスタートアップは、基礎モデルの急速な進歩により構造的な課題に直面している可能性があると提案しています。彼らはどのようなアーキテクチャのミスを犯し、若いスタートアップはどのような教訓を得るべきですか。

シリーズBとCのAIスタートアップが直面する問題は、彼らの製品がLLMとわずかな統合しか持たないダッシュボードであるということです。これらの会社は、過去数年間でアマチュアとエンタープライズの採用で急速に牽引力を得て、大規模な資金を調達しました。しかし、今日に至り、基礎モデルのプレイヤーは彼らのビジネス・モデルに挑戦する立場にあります。

新しい創設者にとっての教訓は、どのような技術的モートや歴史的な顧客ロックインにも過度に安心しないことです。AI支援のソフトウェア開発とビジネス・スケーリングにより、今日のブレークスルーは明日のコモディティ・オファリングになる可能性があります。統合の深さ、業界固有の専門知識、繁栄するユーザー・コミュニティなどの特性を中心にモートを構築することがより良い戦略です。

現在、AIスタートアップを評価する際に、守備的モートとは実際に何を構成しますか。独自のデータ、ワークフロー統合、規制の複雑さ、配布、あるいは別のものですか。

はい、これらすべてが重要です。業界固有のツールやアプリケーションとの統合の深さを強調したいと思います。100以上の業界固有のツールやアプリケーションとの統合のレベルは、置き換えが難しいものです。

上記のように述べたように、基礎モデルの垂直業界への押し進めは限界があります。規制された業界とその重要なワークフローは基礎モデルの複雑さに耐えられず、ここにAIスタートアップが実行可能なギャップを埋めることができます。

その他にも、ユーザー・リテンションとコミュニティ・ビルディングは守備的モートの重要な構成要素です。素晴らしい製品と愉快なユーザー・エクスペリエンスによる真正なユーザー・ロイヤルティは構築するのが難しいですが、破壊するのも難しいです。

多くの投資家は、AIの技術的モートが縮小していることを示唆しています。同意しますか。もし同意するなら、どのような新しい競争的優位性が現れてきていますか。

技術的モートが縮小していることは事実です。週末で製品を構築できるなら、技術的モートを持っていません。AIで可能な芸術は、週末でより洗練されたものになり続けています。

ソフトウェアが簡単に置き換えられる世界では、顧客ロイヤルティは重要な要素となります。

ベンチャー・キャピタルからの視点で、現在、AI会社を構築する創設者にどのような特性を求めていますか。特定の特性、経験、または思考の方法が際立っている場合は、どのようなものですか。

私にとって、最も重要な特性は、エンド・カスタマーに対する明確な理解です。創設者が顧客を手のひらで把握し、彼らの製品が顧客の現実にどのように適合するかを理解している場合、他の重要な要素、たとえば深い業界の専門知識が、成功したAI会社を構築するために必要なものとなります。

その他の重要な特性は、製品に焦点を当てた創設者と、将来の顧客となる可能性のあるエンタープライズの意思決定者を含む強力なパーソナル・ネットワークです。

あなたは、保険、ヘルスケア、金融サービスなどの規制された業界で運営する会社に投資しています。規制された業界は、AIスタートアップにとってより強い長期的な機会を提供する可能性があると考える理由は何ですか。

ヘルスケア、製薬、金融サービス、保険、公共部門などの業界は、各業界のニーズとワークフローに基づいて構築されたAIスタートアップによって破壊される可能性があります。LLMとエージェント・AIの影響は革命的であり、歴史的に技術の採用が遅れていた業界を通過することはありません。

これらの業界は、レガシー・ソフトウェアのインキューバントが簡単に製品をAIに対応させることができないため、スタートアップにとって魅力的です。また、基礎モデルの破壊にも適していません。

中期のAI会社の間で、将来2年間でM&Aの波が加速する可能性があるという議論が増えてきています。M&Aの加速を示唆する信号は何ですか。

最も明確な信号は、評価の圧縮とキャッシュの圧力が同時に発生することです。多くの中期のAI会社は、2021年から2023年のピークの評価で資金を調達し、現在、再評価の場合に屈辱的な再価格設定の可能性に直面しています。買収側では、ハイパースケーラーと大規模なプラットフォーム・カンパニーが、AIの機能を統合することに費やしてきましたが、すべてを社内で構築するよりも、差別化された配布や独自のデータ・アセットを購入する方が早いことを認識しています。

2番目の信号は、才能とデータのモートのダイナミクスです。基礎モデルのコモディティ化が進むにつれて、守備可能な価値は、モデル・アーキテクチャーそのものではなく、独自のトレーニング・データとマーケティングにあります。これは、買収と戦略的なロールアップが効率的に捉えるものです。

最後に、規制環境は、静かにながらも、より許容的なものになってきています。現在の米国政権は、より軽い反トラストの姿勢を示唆しており、これにより、大規模な戦略的企業が、以前は慎重にしていた取引の審査に対する障壁が取り除かれます。まとめると、売り手と買い手の両方が動機付けられており、規制上のルートも明確になっています。これは、歴史的にM&Aの波の前触れです。

AIスタートアップは、早期の牽引力を得ることができます。時には、前のSaaS会社の世代よりも早く、最初の100万ドルを達成することがあります。しかし、そこを超えてスケールすることは、多くの場合、苦労するようです。会社を区別するものは何ですか。どれがブレークスルーを達成し、どれが停滞するのか。

AI創設者が収益の天井に達することと、目標を繰り返し超えることの間の境界線は、グローバル・成長の速度です。ユーザー・コミュニティのフィードバック・ループに基づいて機能と製品を出荷すること。グローバル・成長に二度考えないこと。適切なセールス・ハイヤー。防御不能な配布チャネル。これらは、AIスタートアップをパックから引き離す、グローバル・成長の重要な原則です。

3年から5年先を見て、現在、どのようなAIスタートアップに最も興奮していますか。どのカテゴリはすでに混雑しているか、脆弱性があると考えていますか。

ヘルスケアと製薬（複雑で高度に規制されたワークフローが破壊可能）やインダストリアル（技術的破壊がまだまだあり、一般にまだまだ走る距離がある）および金融（特にコンプライアンスとERP）におけるAIの可能性に興奮しています。

高レベルのSMB向けAI製品の市場は飽和状態であり、スタートアップの脆弱性がある分野です。簡単に複製できるAIスタートアップも同様です。技術的モートは、もう頼りになりません。