はじめに

近年、生成AI分野への投資が大きな盛り上がりを見せています。投資を本業とするベンチャーキャピタル（VC）のみならず、一般の事業会社もさらなる成長や新たなビジネス機会を求め、生成AI分野への投資に乗り出すケースが増えています。生成AIは、革新性や市場規模の広がりから注目を集めており、多くの企業がその可能性に期待を寄せています。

しかし、この盛り上がりの中にはリスクも存在します。生成AIスタートアップの中には、商業的可能性よりもAIのチューニングに過剰に注力するような企業も見受けられるからです。話題性や周囲の熱気に流されることなく、冷静で客観的な判断を行うことが求められます。

本ガイドは、生成AI分野への投資を検討する企業の皆さまが、誇大宣伝や一時的な流行に惑わされることなく、的確な判断を下すためのサポートとなる情報をお届けします。本ガイドの目的は、投資家の皆さまが生成AIの真の可能性を見極め、長期的に持続可能なビジネスの成長を実現することにあります。本ガイドを通じて、読者の皆さまが生成AI分野への効果的な投資判断を行い、新たな市場での成功を収められることを心より願っています。

VCおよび企業による生成AIへの投資状況

GoogleのGemini、GPT-4、Stable Diffusionなどの生成AIモデルのイノベーションのスピードは速く、非常に大きなクリエイティブな可能性が示されています。主要なAI研究所やスタートアップ企業がさらに進化したモデルのリリースに向けて準備を進めており、生成AIはこれからも、あらゆる情報分野において現行のデジタルツールやワークフローに大きな変革をもたらし続けるという期待が投資家の心を捉えています。

このようなトレンドを背景に、2023年の生成AIへの投資は全体として人気が噴出したと言えます。生成AIの有用性と将来性の高まりに、VCおよび企業の大きな資金が投じられています。

VCによる生成AIへの投資状況

VCによる生成AIへの投資が急速に増加しており、今後数年間は大きな成長が見込まれています。市場調査会社のInternational Data Corporationは、生成AIへの投資は大幅に増加するという見通しを立て、2023年の160億ドルから2027年には1,430億ドルまで増加すると予想しています。これは、生成AIの可能性への信頼感が高まっていることを反映しています。詳しい内容はこちらの記事をご覧ください。

Anthropic、Stability AI、Character.aiなどの生成AIのパイオニア企業が評価額10億ドル規模へと急成長するのを目の当たりにしたことにより、VCは、過熱するこの分野で次に躍進する企業に賭けようと競い合っています。主要なAI研究所やスタートアップ企業がさらに進化したモデルのリリースに向けて準備を進めており、生成AIはこれからも、あらゆる情報分野において現行のデジタルツールやワークフローに大きな変革をもたらし続けるという期待が高まっています。

Andreessen Horowitz、Lightspeed Venture Partners、Wave Capitalなどの有名VC企業は、生成AIのスタートアップ企業のみを対象としたファンドを立ち上げて対応しています。また、これらの企業は適切に案件を評価するために、この分野の専門知識を持つ技術系の人材を積極的に採用しています。

企業による生成AIへの投資状況

次にやってくる生成AIのイノベーションの波に投資しようとしているのは、従来型のVCだけではありません。大手IT企業や大企業も積極的に生成AIに投資しており、成長を後押ししています。

たとえば、Amazonは最近、AIスタートアップ企業のAnthropicに40億ドルの投資を実施したと発表しました。さらに、Salesforceは大規模言語モデルを進展させるため、5億ドルのジェネレーティブAIファンドを設立しました。

Google VenturesやBMW iVenturesなどの企業ベンチャー部門も戦略的投資を行っており、新製品や業務改善につながるスタートアップ企業に出資しようと躍起になっています。また、IARPAなどの政府機関は、国家として重要なテクノロジーを推進するため、研究やスタートアップ企業を支援しています。

企業とベンチャーキャピタルが次々と手を上げたことが生成AIへの投資の急増につながりました。さまざまな出資元から大きな関心を寄せられていることから、スタートアップ企業の資金調達状況は羨望の的と思われますが、競争は激しく、資金を調達するには本当の意味で製品やチームを差別化することが不可欠です。

生成AIへの投資における要検討事項

VCや企業が生成AIスタートアップの評価を行う際には、単に収益や市場規模を評価するだけでなく、技術面、運用面、戦略面など、複数の観点から多面的に評価することが必要です。生成AI分野への投資を成功に導く、具体的な検討事項を紹介します。

技術的アーキテクチャー：

モデルのアーキテクチャー、トレーニング方法、使用されるデータセットはどのようになっているか。モデルの規模が大きいほどよいとは限りません。小規模で適切に調整されたモデルの方が同等のパフォーマンスをより効率的に実現できる場合があります。

カスタマイズのアプローチ：

独自データでモデルのファインチューニングを行い、特定分野のパフォーマンスを高めることができるか。転移学習やアダプターを使用する手法により、カスタマイズが容易になります。

インフラストラクチャー戦略：

導入環境を支えるインフラストラクチャーはどのようになっているか（オンデマンドのクラウドまたは専用ハードウェアなど）。最適な環境では、コスト、必要な規模、アクセラレーターの最適化のバランスが取れています。

商用ソリューション：

サードパーティーのAPIやモデルを使用する場合、どのようなベンダーロックインのリスクが存在するか。複数のベンダーのソリューションを組み合わせることでリスクを軽減できます。

データ活用：

独自のデータセットが使用されていて、長期的に見てシステムのパフォーマンスが向上するか。独自コーパスを使用することができ、継続的なモデルの再トレーニングに使用できる可能性があれば、持続的な優位性があります。

導入のロードマップ：

本番環境への段階的なロールアウトの計画はどのようになっているか。そのユースケースは新しいサービスでしょうか。それとも、段階的強化でしょうか。優先事項の決定と順序付けが問題となります。

特定分野の専門性：

対象分野の専門的なインサイトを持つ業界のベテランがチームに含まれているか。ニッチな課題を克服できる経験が信用につながります。

技術力：

技術の責任者やAI人材はどのようになっているか。大きな規模での生成システムのアーキテクチャー設計や提供に関する実績はどのようになっているか。専門知識の深さが重要です。

運用の成熟度：

MLOps（Machine Learning Operations）、データエンジニアリング、その他の基礎的な機能が十分に用意されているか。よくある落とし穴として、継続的なモデルの改善とガバナンスのためのインフラストラクチャーの不足があります。

このように、ビジネス、テクノロジー、運用の側面、および市場のダイナミクスまで見渡して包括的にスタートアップ企業の評価を行うことにより、VCや企業は、ゴールドラッシュのような生成AIブームの中でも、長期的な成長能力を知るためのストレステストを実施できます。

生成AIへの投資を成功に導く4つのポイント

締め括りとして、生成AIスタートアップへの投資判断や評価基準に関するポイントをまとめておきます。生成AIが限定的なシステムからビジネスを変革する存在へと成熟するのにともない、誇大宣伝と持続可能な価値の切り分けが進みます。この分野に資金を投じる意思決定を行うにあたっては、下記4つのポイントを中心に技術成熟度と戦略的整合性に関する入念な評価を行うことを推奨します。

• Point 1：現実的な問題解決の実績があるチームを探すこと
• Point 2.：クラウドプラットフォームへの展開が容易な、セキュリティ、スケーラビリティ、ガバナンスのソリューションにかかわるエコシステムインフラストラクチャーを推進するスタートアップを狙うこと
• Point 3：収益化の道筋が明確で、事前学習モデルとカスタマイズのバランスが取れた垂直型AIソリューションを検討すること
• Point 4：表面的なデモや誇大宣伝に踊らされることなく、商業的可能性の証拠を重視すること

※ホワイトペーパーでは各Pointの内容を詳しく解説しています。具体的な内容や実践的なヒントを得たい読者の方は、ぜひホワイトペーパーをダウンロードください。

おわりに

周囲の盛り上がりに押されることなく、現実的な有用性を根拠として、的確な判断力を持って投資に取り組めば、生成AIがビジネスに変革をもたらすものへと進化するにつれて確固とした利益を得られるでしょう。しかし、精査せずに投資をすれば、誇大宣伝に乗って失敗するリスクがあります。

生成AIや関連技術への投資は、大きな可能性に満ち溢れる一方で、慎重な検討と戦略的な判断が求められます。本ガイドが、皆さまの投資判断をサポートし、成功への一助となることを心より願っています。

［Mark D. Minevich　記］