先週、Crow は AI アプリケーションを収益化する 2 つの主流の方法を紹介し、それぞれのオプションの長所と短所を分析しました。 今日は、Kyle Poyar と Palle Broe による別の記事に続き、AI アプリケーションの商業化について引き続き議論し、主要な AI 製品の商業化の最新動向を紹介します。 この記事では、Kyle Poyar と Palle Broe が、40 のネイティブ AI アプリケーションの価格設定モデルを調査し、価格設定モデル、価値指標、公開広告、無料版、価格設定の透明性に関する公開情報を網羅し、いくつかの主要な AI アプリケーションの価格設定の傾向をまとめました。 製品の選定基準には、資金調達と業界における影響力（Forbes AI 50リストやSequoiaのジェネレーティブAI市場マップなど）が含まれます。対象となる40社には、マーケティングツール（例：Jasper、Copy.ai）、生産性向上アプリケーション（例：Tome、Glaan）、特定分野に特化した製品（例：Harvey、Co:Helm）、その他企業（例：Synthesia、HeyGen）が含まれます。 このレポートは、AI製品の価格動向をより明確に理解するのに役立ちます。以下は原文の翻訳です。 I. 主要AIアプリケーション40種の価格動向私たちは、注目すべき次の 5 つの点を特定しました。
完全な価格データを自分で調べることもできます。 II. 価格設定の革新の欠如は、AI アプリケーションの第 2 波のチャンスをもたらします。ソフトウェア企業は歴史的に、サブスクリプション型やユーザー課金型のモデルを好んできました（ただし、使用量ベースやハイブリッド型モデルへの移行の兆候は見られます）。これは、画期的なAIアプリケーションの第一波においても依然として当てはまります。 AI企業の第二波から、非常に革新的な価格体系が生まれつつある兆候が見られます。これらの価格モデルは、顧客による導入を加速させると同時に、全体的な収益の増加につながります。Microsoftでさえ、新しいAI Copilot for Securityで革新的な従量課金制をテストしています。 Fin (Intercom)、EvenUp、Chargeflow (OpenView のポートフォリオ企業)、および 11x.ai (以前 Growth Unhinged で紹介) は、顧客が成功した結果に対してのみ支払う、成功ベース (または結果ベース) の価格設定モデルを実装している企業の例です。 Chargeflow の価格設定は、販売者の利益を優先する返金の成功率に基づいています。 この支払い方法は、顧客とサプライヤー双方にとってWin-Winの関係を築くことができるため、顧客にとって魅力的です。顧客の成功があってこそ、サプライヤーも成功できるのです。この支払いモデルは、顧客の支払い意欲を高めます。 これは多くの既存の SaaS プロバイダーとは対照的です。既存の SaaS プロバイダーでは、顧客が実際に必要なリソースよりもはるかに多くのリソースを購入してしまうことがよくあります。 言い換えれば、顧客は得られるものに対してプレミアム料金を支払っているということです。そのため、AI製品が成果ベースの支払いモデルを採用するにつれて、従来のサブスクリプションモデルはますます圧力にさらされると予想されます。 発見1：価格設定のイノベーションの限界調査対象となったAIアプリケーションのうち、大多数（71%）は従来のSaaSサブスクリプション型料金モデルを採用していました。10社（26%）はサブスクリプション料金と従量制料金を組み合わせたハイブリッド型料金モデルを採用していました。PolyAIは、純粋な従量制モデルを採用している唯一の企業（3%）でした。 これらのアプリケーションをサポートするインフラストラクチャは、ほぼ完全に使用量 (LLM とインフラストラクチャ) に基づいて価格設定されますが、この価格モデルは AI アプリケーションには反映されません。 理由はいくつかあると考えています:
一部の企業（特にマーケティング、動画、音声生成の分野）では、単語数や動画の文字数（分）といった使用量ベースの料金モデルを採用しています。Copy.aiはその好例です。 Copy.ai の例では、月額サブスクリプション料金と、クレジットベースで適用される使用量ベースのコンポーネントの両方が適用されます。 発見 2: ほとんどの企業はユーザー数に基づいて料金を請求します。AIアプリケーションの主要な価値指標は、依然としてユーザー中心です。これはSaaS分野ではよく知られた価値指標であり、ソフトウェアを売買する最も直接的な方法の一つであるため、購入者にとって非常に予測しやすいものとなっています。 ユーザーごと、使用量ごとの支払いモデル、または純粋な使用量ベースのモデルを使用して、ポイント、役割、ビデオ時間、キャプション、実行時間などの価値指標を使用している企業が 12 社ほどあります。 人工知能は最終的に人間の労働力を置き換えるため、ユーザーベースの価格設定モデルは、ユーザー数が時間の経過とともに減少し、逆効果になる可能性があります。これは、AIアプリケーションの第二波にとって破壊的な機会となります。 発見 3: 無料バージョンは、最初に導入されたときに非常に人気がありました。私たちが調査したAIアプリケーションの約70%はフリーミアムモデルを採用していました。私たちが観察した3つのフリーミアムモデルは次のとおりです。
AIアプリケーションは、新規ユーザーに迅速に価値を提供することがよくあります。これらの企業が製品を継続的に改良していく中で、フリーミアムサービスは早期導入と利用を促進するのに役立ちます。 フリーミアムモデルは、エンタープライズ向けアプリケーションではあまり一般的ではありません。これらの製品は通常、導入費用とプラットフォーム利用料がかかります。エンタープライズ版のフリーミアムモデルは、顧客が購入を決定する前に一定期間（通常3か月間）製品を試すことができる無料トライアルのようなものだと理解されています。 発見 4: パッケージ/層に関しては、「良い-より良い-最高」のパラダイムが存在します。初期段階のスタートアップ企業と話をするとき、私たちは「良い・より良い・最高」の製品構造のバリエーションから始めることをよく勧めます。 これにより、企業は顧客ニーズに基づいて製品を差別化し、明確なアップセル経路を構築できます。プランの階層数は企業によって異なりますが、2～5階層（フリーミアム版とエンタープライズ版を含む）です。多くの場合、階層間の差異は製品の機能と用途に基づいています。 マーケティング戦略は通常、製品が成熟し、機能が進化するにつれて徐々に発展していきます。初期段階では、顧客が誰なのか、製品をどのようにセグメント化すべきかがわからないため、マーケティングできる内容があまりないのが一般的です。 たとえば、Browse AI は 5 つの異なる階層を提供し、サブスクリプションと使用量ベースの価格設定を組み合わせています。 発見5：価格透明性の違い現在、約3分の2の企業がウェブサイトで価格を公開しています。透明な価格設定は、企業向けアプリよりも、個人またはプロフェッショナル向けアプリで一般的になっています。 ほとんどのエンタープライズAIアプリケーションは価格の詳細を公開していません。それにはいくつかの理由が考えられます。
Vendra や Tropic などの価格ベンチマークベンダーの台頭により、この価格情報は時間の経過とともに公開される可能性があります。 III. 最後のコメントAIの応用はまだ初期段階にあります。多くの企業は（多額の資金調達を行った企業でさえも）依然として製品と市場の適合性を追求し、市場の需要を証明しようとしています。価格モデルの革新は困難であり、当然のことながら、当初は主要な焦点ではありません。 現在のゲームのルールは、(1) 価格を予測可能にすること、(2) 価格が製品利用の障壁にならないようにすること、のようです。どこから始めるべきかを判断するためのフレームワークをご紹介します。 |
