Transcript
00:00:00（アップビートな音楽）
00:00:02今日は「AI価値のギャップ」を埋めることに焦点を当てます
00:00:07この分野の専門家をお招きできて光栄です
00:00:10Vercelのお客様でもある ダン・マルティネス氏です
00:00:13BCGプラトニアンのマネージング・ディレクターを務めています
00:00:16ダン、ようこそ
00:00:19― ありがとう、ジェーン
00:00:19お招きいただき光栄です
00:00:20― 素晴らしいわ
00:00:21まずは議論の土台としてお聞きしたいのですが
00:00:24BCGの調査によると、AIから多大な価値を
00:00:27生み出せている企業はわずか5％で
00:00:3060％は依然として苦戦しています
00:00:32このギャップは何が原因なのでしょうか？
00:00:34テクノロジーの問題か、実行力の問題か
00:00:37あるいは全く別の何かなのでしょうか？
00:00:40― そうですね、ジェーン。過去3年を振り返ると
00:00:442023年に生成AIが本格的に始まって以来
00:00:48多くの企業がユースケースやパイロット運用から始めました
00:00:52中にはユースケースをいくつ作れるかを
00:00:54競っているような企業もありましたね
00:00:57100個、300個に達することもありました
00:00:59何百ものユースケースを抱える組織を見てきました
00:01:03しかし、最終的には
00:01:04リソースが分散しすぎてしまったと感じています
00:01:06アイデアのいくつかは非常に小規模なものでした
00:01:08私たちが「プロセスの再構想」と呼ぶレベルではなく
00:01:11組織の機能的な再構築にも至っていませんでした
00:01:15その結果、人々はただ
00:01:17混乱の中に埋もれてしまったように感じます
00:01:18また、いくつかのアイデアについては
00:01:19ビジネスとしての目標が低すぎたと思います
00:01:22さらに分かったのは、これらのアイデアには
00:01:27能力構築（ケイパビリティ・ビルド）が含まれていなかったことです
00:01:28ユースケースは開発していても
00:01:30職種（ジョブファミリー）がどう変わるのかが不明確でした
00:01:33リスキリングによってどう変化するのか？
00:01:35従業員への影響は？
00:01:36プロセスへの影響は？
00:01:37つまり、組織は最も重要な部分を
00:01:39見落としていたのです。BCGではこれを
00:01:42「10・20・70の法則」と呼んでいます。10％が技術スタック
00:01:4720％がデータとアルゴリズムです
00:01:49そして70％が、実は仕事の大部分を占めています
00:01:53ビジネスの再考、タスクの再考
00:01:56プロセスの変化、リスキリングが必要な人
00:01:58仕事がどう変わるかといった点です
00:02:0023年から24年にかけては、多くの人々が
00:02:03ユースケースの試行やテストに終始し
00:02:07次の段階について深く考えていませんでした
00:02:09つまり、本番環境に導入しなければならないこと
00:02:10スケールさせる必要があること
00:02:11考えなければならない山積みの課題についてです
00:02:13ですから、今、企業はようやくその筋肉を鍛え
00:02:18規律や注意力を養い始めています
00:02:20リーダー層もこれに注目しています
00:02:22AIはもはや単なるテクノロジー・プロジェクトではありません
00:02:26AIはもはや単なる小さな実験プロジェクトではないのです
00:02:30それは定着していくものです
00:02:31存続に関わるリスクであり
00:02:33競争上の優位性でもあります
00:02:35― ええ、全くその通りですね
00:02:36「70％」という指摘についてですが、私たちが
00:02:40GTM（市場進出戦略）の業務で気づいたのは
00:02:42その多くが、いわば「本番前」の段階にあるということです
00:02:45クラス最高のプロセスが
00:02:48どうあるべきかを理解する段階です
00:02:49そして、それを実現するために必要な
00:02:51すべてのコンテンツが揃っているかどうか
00:02:53これに関連して
00:02:54エンタープライズAIの対話でよく出てくる
00:02:55フレーズがあります
00:02:57「記録のシステム（System of Record）」から
00:02:59「業務のシステム（System of Work）」への移行です
00:03:01これは実務において何を意味し、なぜ企業の
00:03:03テクノロジー投資の考え方において重要なのでしょうか？
00:03:07― はい、この概念を初めて目にしたのは
00:03:09ベイエリアのVCの記事でした。そこでは
00:03:1420年前にデジタル化が進んだ際、企業は
00:03:17オンプレミスからSaaSへと移行し
00:03:20大規模なエンタープライズ・パッケージを採用したとありました
00:03:22これがいわゆる「記録のシステム」です
00:03:24Salesforce、ServiceNow、Workdayなどを
00:03:28思い浮かべてください。これらは膨大な企業データを保持しています
00:03:31顧客、注文、配送などのデータがあり
00:03:36財務データもこれらのシステムの中にあります
00:03:39しかし、時が経つにつれ、人々は
00:03:42異なる方法でコラボレーションすることを望むようになりました
00:03:43そこで、より現代的な「エンゲージメントのシステム」が
00:03:46登場しました。例えばSlackやTeamsです
00:03:51Zoomなどもそうですね。人々はこれらのシステムを使い
00:03:53社内外で交流し、コラボレーションを行っています
00:03:56つまり、ユーザーインターフェースが
00:04:00エンタープライズ・アーキテクチャの観点から見ると
00:04:02UIの主軸が「記録のシステム」から
00:04:04「エンゲージメントのシステム」へと移ったのです
00:04:06そして現在、AIによって起きているのは
00:04:08全く新しい現象です
00:04:10一部の「記録のシステム」が持っていたビジネスロジックが
00:04:13「業務のシステム」へと移行し始めており
00:04:16それらが「エージェント化」しているのです
00:04:18かつてルールベースで
00:04:20決定論的だった機能が
00:04:22マルチエージェント・システムにおける
00:04:25確率論的なシステムプロンプトへと移行しています
00:04:28当然、ハイパースケーラーもその方向に動いており
00:04:30多くのプラットフォームを構築しています
00:04:32Vercelもその領域におり
00:04:35企業が非常に迅速かつスピーディーに
00:04:37これらの新しいエージェント・システムを構築するのを支援しています
00:04:41また、Salesforceのような企業も
00:04:42同じ方向に進んでいます
00:04:44彼らは機能として「Agentforce」を構築し
00:04:47既製のエージェントを市場に投入しています
00:04:50これはCIOの方々が理解し
00:04:52把握し始めた新しい現実だと思います
00:04:56「記録のシステム」からどう移行するか
00:04:58今後の「記録のシステム」への投資をどうすべきか
00:05:01そして、これらのビジネスルールを
00:05:03エージェント・システムへと移行させるための
00:05:06能力をどう構築するかということです
00:05:07この点がより明確になってきていると感じます
00:05:102025年から2026年にかけて、組織が
00:05:13マルチエージェント・システムへと移行し
00:05:16実験から本番運用へと進み始めるのを目の当たりにしました
00:05:20より高い回復力やガバナンス
00:05:23そしてそれを取り巻くアーキテクチャの構築が進んでいます
00:05:27これが、2026年から2027年にかけて
00:05:29ますます見られるようになると予想されるパターンです
00:05:31― ええ、その話はVercelの事例で
00:05:33具体的に説明することができます
00:05:35おっしゃったことは、まさに私たちが
00:05:38ここで経験してきたことと一致しています
00:05:39Salesforceは依然として「記録のシステム」ですが
00:05:44私たちはまず、インバウンド・リードを
00:05:47処理するための単一のエージェントを構築しました
00:05:49営業への問い合わせフォームに入力した人々への対応です
00:05:51そのエージェントを構築したことで、10名いた
00:05:54インサイドセールス担当を1名にまで減らすことができました
00:05:57それがプレイブック・プラットフォームの基礎となり
00:06:00現在では、インサイドセールス機能において
00:06:02複数のタイプを運用しています
00:06:04イベント後のフォローアップや、関心の高いPLGリード対応など
00:06:09そういった種類のものです
00:06:11これら複数のエージェントが稼働しつつ
00:06:13「エンゲージメントのシステム」もあります
00:06:16これら多くの情報はSlackに送られるか
00:06:19カスタムのワークフローUIに組み込まれています
00:06:22Salesforceのフロントエンドでは、必ずしも
00:06:25私たちの望む形を正確に表現できなかったからです
00:06:28ですから、あなたが提示した内容は、まさに
00:06:30私たちが最初の6ヶ月間で
00:06:34AIを本格的にGTMに導入した際に起きたことそのものです
00:06:39― 企業が優先すべきワークフローを
00:06:42どのように特定できるよう支援しているのですか？
00:06:44Vercelでは「場当たり的なAI導入」を避けるよう努めてきました
00:06:50私たちが気づいたのは、エージェントが
00:06:53成功する可能性が最も高いのは
00:06:57反復的で決定論的な側面の強いタスクです
00:06:59つまり、認知負荷がそれほど高くないものです
00:07:02先ほどのリード対応の例は、まさに良い例ですね
00:07:05これはBCGで目にしている状況と一致しますか？
00:07:07私の知る限り、BCGも「ユースケース至上主義をやめよう」
00:07:10といったメッセージを発信していたはずです
00:07:13「パイロットの煉獄」という言葉も何度か耳にしました
00:07:16ですから、精神的な部分は
00:07:18Vercelの「場当たり的なAI導入」の回避と一致していますね
00:07:20しかし改めて、迅速なプロトタイピングから
00:07:23実際に価値を生み出すユースケースの選択へと
00:07:24どのように移行すればよいのでしょうか？
00:07:26― ええ、そこは完全に一致しています
00:07:2823年から24年は、誰もがパイロットの煉獄にハマっていました
00:07:32学習し、技術を把握し、精度や
00:07:35ハルシネーションの問題を解決し、RAGアプリを構築していました
00:07:40しかし結局、スケールさせるのは非常に難しいと気づいたのです
00:07:44なぜスケールが難しいのか、人々は気づき始めました
00:07:47それは、ビジネスの現場において
00:07:48やるべきことが山ほどあるからです
00:07:50従業員の再教育やプロセスの再考などです
00:07:53そこで、ユースケースやパイロット中心の考え方から
00:07:58「バリュー・プール（価値の源泉）」に焦点を当てるように変わりました
00:08:01組織にとって、ビジネスの形を大きく変える
00:08:05機会とは何でしょうか？
00:08:06私のサービス組織はどう変わるのか？
00:08:10財務機能はどう変わるのか？
00:08:13サプライチェーン機能はどう変わるのか？
00:08:15人々は対象範囲を広げ始め
00:08:18プロセスのバリューチェーン・レベルで考え
00:08:21バリューチェーン内の特定の例を選んで実行しつつも
00:08:25より大きなスコープに焦点を当てるようになりました
00:08:26そして、よりビジネス主導のスコープであり
00:08:29リスク、コンプライアンス、法務も関与して
00:08:32詳細をすべて把握する必要がある
00:08:35そんなスコープです
00:08:36こうしてユースケースからバリュー・プールへと移行しました
00:08:41企業がユースケースという言葉を使わなくなったわけではありません
00:08:43今でもその言葉は使われていますが
00:08:45重心はバリュー・プールへと移っています
00:08:46例えば、市場には
00:08:48非常に明確なバリュー・プールがいくつかあります
00:08:50例えば、接客、カスタマーサービス、ヘルプデスクなどは
00:08:52間違いなく、企業がAIを活用している
00:08:55最大の領域と言えるでしょう。
00:08:57この分野では、スタートアップの台頭が
00:09:00目立ち始めています。
00:09:01市場で確固たる地位を築きつつあるものもあります。
00:09:05ソフトウェアエンジニアリングのためのAI。
00:09:06これは組織にとって巨大なバリュープールです。
00:09:09これこそが、まさにVercelが位置している場所であり、
00:09:11市場のリーダーの一人として、
00:09:13この分野を牽引し、進化を加速させています。
00:09:15まだ始まったばかりだと感じています。
00:09:18ツールが普及し始め、
00:09:21エンジニアリングチームがそれを基盤に構築を行っています。
00:09:24これらのツールの一部は、エコシステムやエンタープライズに
00:09:27より深く統合され、組み込まれつつあります。
00:09:32実は、私がVercelについて
00:09:34非常に気に入っている点の一つは、皆さんがすでに
00:09:36非常に熟考された統合機能を数多く構築していることです。
00:09:39例えば、企業がこれを
00:09:42ハイパースケーラー上で行おうとすると、膨大な
00:09:44サービス群の中から選択し、組み合わせていく必要があります。
00:09:47繰り返しますが、私たちはまだ表面をなぞっているに過ぎません。
00:09:49間もなく、これらのテクノロジーを活用して
00:09:52マルチエージェントシステムを構築したり、
00:09:54組織のデジタルツインを構築したりするようになるでしょう。
00:09:57そして、そこから組織の
00:10:00次なるフューチャープルーフ化が見えてくるのです。
00:10:02BCGで台頭しつつあるのは、
00:10:06プロセスや機能、パートナーの
00:10:10デジタルツインを開発する能力です。
00:10:13これは非常に拡張性のあるコンセプトですよね？
00:10:16ユースケースやバリュープールに
00:10:18焦点を当てる代わりに、
00:10:20組織のデジタルツインを作成し、
00:10:22改善案をシミュレーションできたらどうでしょうか？
00:10:25私たちは、ある種の組織において
00:10:28その第一歩を踏み出し始めています。企業が
00:10:32特定の課題を持って相談に来た際、私たちはこれを作成します。
00:10:35それは、いわば「再構築AI」のようなもので、
00:10:38データを投入することで、
00:10:39タスクやプロセス、そしてエンタープライズレベルでの
00:10:42「もしも」のシナリオを再シミュレーションできるのです。
00:10:45非常に興味深い実験です。
00:10:47これについても、ようやく緒に就いたばかりだと
00:10:49感じていますが、これが組織内のバリュープールを
00:10:52特定する際の手がかりになることを期待しています。
00:10:56――あなたが今おっしゃった点とは少し違いますが、
00:10:58デジタルツインという考え方に関連して、
00:11:01弊社には社内向けのデータエージェントがあります。
00:11:04それは、例えるなら、
00:11:0710年ほどの経験を持つ
00:11:09データサイエンティストやアナリストのような
00:11:11能力レベルを備えています。
00:11:13そして今週末、誰かがそのエージェントを
00:11:16エグゼクティブ用のチャンネルに追加したんです。
00:11:18それで、これは「初のエージェントの昇進」だねと、
00:11:21みんなで冗談を言い合っていました。
00:11:23しかし、私たちは間違いなくそれを進めています。
00:11:27データサイエンスの側面については、
00:11:28かなり進んでいると言えるでしょう。
00:11:31そのチームが作成しているエージェントが、実際に
00:11:33デジタルツインとして機能している様子を目の当たりにできます。
00:11:36また、プロトタイプからプロダクションへ
00:11:39どのように移行するかという話もありました。
00:11:42統合などについても触れられましたが、
00:11:44プロトタイプ作成時には必ずしも意識されない、
00:11:48しかし重要な要素がたくさんあります。
00:11:50AWSでわざわざ20もの基盤サービスを
00:11:53立ち上げたくはないはずですから。
00:11:56そのギャップを埋めるための
00:12:00最善の方法は何だとお考えですか？
00:12:02――私たちは、組織におけるそれらのギャップを
00:12:04特定のアーキタイプ（原型）に分類し始めています。
00:12:06AIエージェントには4つのアーキタイプがあると考えました。
00:12:091つ目は、個人がエージェントの開発を
00:12:13セルフサービスで行うケースです。
00:12:14彼らは、
00:12:16エージェントと呼ぶかどうかは別として、
00:12:18カスタムGPTや、
00:12:23セルフサービスツールを利用します。例えば、
00:12:26クラウドスキルなどを使って、
00:12:29自分専用のエージェントを開発し、
00:12:32システムと連携させるのです。
00:12:33例えば、私には毎朝動くエージェントがいて、
00:12:37メールを読み、「今日すべきこと」の要約を送ってくれます。
00:12:40どのアクションが必要か、どのメールに返信すべきか、
00:12:43優先順位をつけて送ってくれるのです。
00:12:45これはセルフサービスのエージェントの一例です。
00:12:47ツールの一つで動かしており、個人的にとても役立っています。
00:12:52しかし、次に登場するのは
00:12:55同じく組織内の従業員によって構築されるものの、
00:12:58Microsoft Copilotのようなツール上で構築され、
00:13:02エンタープライズシステム内で稼働し、
00:13:04SharePointのようなツールや
00:13:08データに接続されたタイプのエージェントです。
00:13:09少し洗練されていますが、
00:13:11依然として従業員が開発する領域にあります。
00:13:14次に、企業はエージェントを「購入」するようになります。
00:13:17彼らはAgentforce（エージェントフォース）などから
00:13:19エージェントを購入するでしょう。
00:13:20そのため、私たちは現在、例えばエージェントの
00:13:22マーケットスキャンを強化しています。
00:13:25かつてデジタルアプリやSaaS企業に対して行っていたように、
00:13:28今はエージェントの市場調査を行っているのです。
00:13:31そして最後は、IT部門が主導して
00:13:33エンタープライズ・エージェントを開発するケースです。
00:13:36そこでは、開発はもはや「アート」ではなく「サイエンス」となります。
00:13:40つまり、
00:13:42これらのエージェントには高い厳密さが求められるようになります。
00:13:45テストを重ね、適切に開発する必要があり、
00:13:48また、情報セキュリティやポリシー、
00:13:50法的な厳密さについても、
00:13:55より厳しい精査が行われるようになります。
00:13:57例えば、責任あるAI（Responsible AI）やガードレールが、
00:14:00非常に重要な構成要素となるでしょう。
00:14:02これらのエージェントのために、私たちは
00:14:06開発方法に関するエンタープライズ・フレームワークを持っています。
00:14:08ここで、AIコーディングツールが
00:14:10ITチームにとって大きな価値を持つことになります。
00:14:14「購入か構築か」を考える際、
00:14:19VercelのようなソリューションやAIコーディングツールは、
00:14:21ITチームが自ら構築することにおいて
00:14:25非常に高い習熟度を得ることを可能にすると考えています。
00:14:26――ええ、全く同感です。
00:14:27CIOが「ソフトウェアの購入者」から
00:14:30「ソフトウェアの構築者」へと変わるという見解を共有していますね。
00:14:34Vercelで見られるユースケースの多くは、
00:14:37外部向けと同様に、社内向けのアプリケーションです。
00:14:40もしCIOが、単なる購入者ではなく
00:14:42ソフトウェアの構築者になるのだとしたら、
00:14:44役割の観点からはどのような変化が起きるのでしょうか？
00:14:47CIOの役割において、新しくなる要素は何でしょうか？
00:14:50――興味深い質問ですね。というのも、一方では
00:14:54「購入か構築か」という議論を根本から高めており、
00:14:58それがITにとって何を意味するのかが問われています。
00:15:00例えば、コンシューマー企業などが
00:15:05「エージェント開発者」を雇用し始めています。
00:15:07彼らは、データサイエンスの博士号を持ち、
00:15:11Pythonを完璧に使いこなすような、
00:15:15典型的な機械学習エンジニアとは限りません。
00:15:18ある企業の求人票を見たことがありますが、
00:15:22そこにはPythonのスキルすら必須条件として書かれていませんでした。
00:15:27私たちは今、奇妙で新しい世界に入りつつあります。
00:15:30今や人々は、自らの手で
00:15:33エージェントを開発できる能力を手にしているのです。
00:15:35――ええ。そして、あなたがここで説明していることの多くは、
00:15:37まさに「中央AIプラットフォーム」に関することです。
00:15:39あなたの研究によれば、将来を見据えて構築された企業は、
00:15:43中央AIプラットフォームを運用している確率が3倍高いそうですね。
00:15:46エージェントが企業全体に普及していく中で、
00:15:48そのプラットフォームのアーキテクチャはどうあるべきでしょうか？
00:15:52――私たちは、このプラットフォームをどう設計すべきかについて、
00:15:54多くの組織と対話を重ねてきました。
00:15:57設計の変遷について言えば、
00:16:012年前の設計では、
00:16:05シンプルなRAGアプリケーションの構築に重点が置かれていました。
00:16:08ベクトルデータベースを選び、
00:16:12モデルガーデンにあるLLMを選び、
00:16:16アプリケーション層にガードレールを設ければ、
00:16:18それで完了でした。
00:16:19最大の悩みは精度の問題でした。
00:16:23しかし、現在はそのような考え方からは離れています。
00:16:28今日では、より複雑さが増しています。
00:16:31ガードレールはエージェントレベルだけでなく、
00:16:33オーケストレーションレベルでも必要です。
00:16:36精度を管理するだけでなく、
00:16:38基幹システムとの統合も管理しなければなりません。
00:16:43これらのエージェントのセキュリティについては、
00:16:46多層的な考え方が求められます。
00:16:47考えるべきことは山ほどあります。
00:16:50CIOは、ITチームのスキルセットや
00:16:55アーキテクチャチームを
00:16:56この新たな複雑さに対応できるよう適応させなければなりません。
00:16:59しかし、マルチエージェントシステムへと移行する際には、
00:17:00それこそが考慮すべき点なのです。
00:17:02マルチエージェントシステムは、組織が受け入れるには
00:17:04大きな一歩となりますが、
00:17:0626年や27年には、そこから大きな価値が
00:17:09生まれることになると見ています。
00:17:12――先ほどアプリケーション層についても少し触れられました。
00:17:15私たちが話してきた「ワークシステム」へと移行する場合、
00:17:18アプリケーション層はどのような役割を果たすのでしょうか？
00:17:20AIモデルとユーザーの間に位置するソフトウェアは、
00:17:23戦略的な重要性が増すのでしょうか、それとも減るのでしょうか？
00:17:25――間違いなく、戦略的な役割を担い続けるでしょう。
00:17:29なぜなら、それらは「記録のシステム（System of Record）」だからです。
00:17:31つまり、最終的に組織内のデータの
00:17:36リポジトリを保持しているのはそれらなのです。
00:17:36その意味で、引き続き非常に価値のある存在であり続けるでしょう。
00:17:41また、組織内のエージェントが利用するための
00:17:44エンタープライズAPIを提供するという点でも非常に重要です。
00:17:49しかし、問題は一部のビジネスロジックが
00:17:53「記録のシステム」から「業務のシステム」へと移動していることです。
00:17:58そこで、SaaSはどうなるのかという疑問が湧いてきます。
00:18:02一部のテックリーダーは「SaaSは死んだ」と言っています。
00:18:06私はまだそこまでは思いませんが、SaaSは
00:18:09非常に強力なデータベースへと
00:18:11変化していくと考えています。特定の構造を持ち、
00:18:14特定のコントロールポイントを備えた、
00:18:17その点でも価値を持ち続けるでしょう
00:18:20一部の企業はこのトレンドが来ていることに気づき
00:18:22AIへと舵を切っています。それは理にかなっていますね
00:18:25一方で、現状を維持しつつ
00:18:27少し様子を見守っている企業もあります
00:18:30しかし、今後12か月から24か月の間に
00:18:33「システムの作業化（systems of work）」が
00:18:37台頭し始めるのを目の当たりにするでしょう
00:18:38それらの多くは、買収の絶好の機会を提供しています
00:18:40SaaS企業は「デジタル・ファースト」ではなく
00:18:43「AIファースト」になる必要があると考えています
00:18:46それには時間がかかるでしょう
00:18:49特に大企業にとってはそうです
00:18:50ー 多くのチャンスがあるとおっしゃいましたが
00:18:52今のAIベンダーの状況は
00:18:54少し供給過剰気味だとも言えますね
00:18:57ほとんどのカテゴリーに10社ほどのプレーヤーがいて
00:18:58長期的には生き残れない数に見えます
00:19:01企業の購入担当者は、単なるマーケティングではなく
00:19:04真の能力を見極めるために何を問うべきでしょうか？
00:19:05また、ツールが実際に価値を生むのか
00:19:08放置ソフトになるのか、どう評価すべきですか？
00:19:11ー まず間違いなく、技術的な適合性ですね
00:19:13それらの企業やエージェントが
00:19:17エンタープライズのインフラ上でどう動作するのか？
00:19:20既存の技術スタックにどう統合されるのか？
00:19:24例えば、記録システム（systems of record）と
00:19:27どう連携するのか、といった議論が絶えません
00:19:31次に、エンタープライズへの適合性を問います
00:19:34例えば、コンプライアンスをどう管理しているか？
00:19:37リスク管理や、データプライバシーの扱いはどうか？
00:19:40これらは最優先の質問事項です
00:19:43大企業にとって、これらの質問に
00:19:45明確な回答がなければ、話は始まりません
00:19:47次にコストを見ます
00:19:49「購入か構築か」のコスト比較ですね
00:19:52一部のソリューションは非常に高価です
00:19:54月額のユーザー単位で課金されますが
00:19:56企業としては、これらのソリューションのために
00:19:59予算を配分する必要があります
00:20:02これらは今後主流になります
00:20:06高価ではありますが、非常に価値があるのです
00:20:10それから、企業の成熟度も確認します
00:20:12おっしゃる通り、多くは新規参入組です
00:20:14シリーズAやBの段階の企業も多く
00:20:16従業員数も100名程度だったりします
00:20:17つまり若い企業が
00:20:20エンタープライズ市場に入ろうとしているわけです
00:20:23この市場は非常に複雑で
00:20:25多くの注意を必要とし、販売サイクルも長いです
00:20:28セールスサイクルが非常に長いです。
00:20:316か月から9か月かかる企業もあります
00:20:32それは至極妥当な期間です
00:20:34よくあるケースですね
00:20:39企業はこのプロセスをいかに短縮するか
00:20:41試行錯誤していますが、ベンダー導入には
00:20:43厳格なデューデリジェンスが必要です
00:20:46しかし興味深いことに、最近では
00:20:49中小企業からスタートしたベンダーや
00:20:50一般消費者向けから始めたAIエージェントが
00:20:51エンタープライズへと広がっています
00:20:54私が関わっているある企業では
00:20:56今四半期で初めてエンタープライズ収益が
00:20:58コンシューマー収益を上回る見込みです
00:21:00ここでも、一部のソリューションにおいて
00:21:03エンタープライズが最大の顧客になるという
00:21:06シフトが起き始めているのがわかります
00:21:08ー ええ、Vercelでも同じことが起きています
00:21:12ダン、本日はご参加いただきありがとうございました
00:21:14素晴らしい対談でした
00:21:15視聴者の皆さん、この議論を続けたい方は
00:21:19LinkedInでダンか私に連絡してください
00:21:21皆さんの組織でどのようなことが起きているか
00:21:24ぜひお聞かせください
00:21:28また、プロトタイプから本番環境へ移行する準備ができたら
00:21:31v0.app で新しいV0をチェックしてください
00:21:33大規模なアップデートをリリースしたばかりで
00:21:36アイデアからアプリケーションのデプロイまでが
00:21:37かつてないほど簡単になりました
00:21:38主要なアップデートをリリースしたばかりです
00:21:41それでは、また次回お会いしましょう
00:21:43（穏やかな音楽）
00:22:03（穏やかな音楽）