2023-2026年のグローバルAI製品の成長における重要な変化のまとめ
この記事では、2023年から2026年にかけてのAI製品の成長における鍵となる変化を振り返っています。成長のロジックが「チャネルの恩恵を探す」ことから「システムエンジニアリングの構築」へと大きく変わったと指摘されています。以前はAI製品が「驚き」（例：AI PPTやデジタルヒューマンなど）を売りにして顧客を獲得できましたが、今ではユーザーはデモンストレーション（Demo）を見た後、「実際に機能するか」「料金を払う価値があるか」をより重視するようになりました。成長戦略はもはや「いくつかのチャネルを試す」という単純な組み合わせではなく、製品の自然な配布方法、コンテンツがAIの回答に反映される仕組み、販売プロセスの自動化などを含む完全なシステムの構築が求められています。また、PMF（Product-Market Fit：製品と市場のマッチング）こそが成長のための「1」であり、GTM（Go-To Market：市場投入戦略）はその後に続く「0」に過ぎないと強調されています。つまり、ユーザーのニーズを正確に解決しない製品には、どんなに華やかな成長手法も効果がありません。
1. 成長ロジックの大きな転換：「チャネル戦略」から「システムエンジニアリング」へ
以前のAIチームは成長を図るために、「安いチャネル」（SEO、Product Hunt、KOLなど）を選ぶ傾向がありました。しかし今では、デモンストレーションは魅力的でもユーザーが実際に支払うことはありません。なぜなら、顧客は予算の承認やデータセキュリティ、購入プロセスなどの実際的な問題を考慮するからです。
現在の成長戦略は「オペレーティングシステムの構築」に似ています：
- 製品は自然に配布される必要があります（例：GammaのDeckはウォータマークが付いており、ユーザーが共有すると自動的に宣伝される）；
- コンテンツはAIの回答に反映される必要があります（ChatGPTがユーザーの質問に答える際に製品が紹介されるように）；
- 販売プロセスは自動化される必要があります（AIエージェントを使って人の手によるチャンネル管理を置き換える）；
- 顧客の購入リスクを軽減する必要もあります（例：ITや法務の問題を解決するサポートを提供する）。
簡単に言えば、成長は「個別の突破口」ではなく、「全体の協力」が求められています。
2. SEOからGEOへの進化：競争の焦点は「ランキング」ではなく「AIに認識されること」
以前のSEOはGoogle検索結果での上位表示を目指していましたが、今ではAI（ChatGPTやGemini）が直接答えを提供するため、ユーザーはリンクをクリックする必要がありません。新しい戦略はGEO（Generative Engine Optimization：生成型エンジン最適化）です。つまり、ランキングではなく、自社のブランドや製品をAIの回答に表示させることが重要です。
どうすればいいのでしょうか？
- キーワードを「問題マップ」に変えます（例：ユーザーが「小規模チーム向けCRMの推薦」と検索した場合、自社のコンテンツがその質問に直接答える）；
- 公式ウェブサイトを信頼できる情報源にします（AIは権威あるコンテンツを優先的に引用する）；
- コミュニティの評価を重視します（RedditやQuoraなどでのユーザーの意見はAIにとってより信頼できる情報です）。
例えば、Profound社は1億5,500万ドルの資金調達を行い、TargetやFigmaのためにこの戦略を実施しました。これにより自社のブランドがAIの回答に表示されるようになりました。
3. 成長モデルの変化：「漏斗型」から「循環型」へ
以前の成長モデルは「漏斗型」でした（新規ユーザー獲得→アクティベーション→リテンション→収益→紹介（AARRR）という線形のプロセスでしたが、今では「循環型」モデルが主流です。製品を使うほどコストが削減され、成長も加速します。
例：
- Gammaのウォータマーク：ユーザーがDeckを共有すると、「Made with Gamma」と表示され、他の人もそのツールに興味を持ち、循環が生まれます；
- Vercelの開発者エコシステム：開発者がプロジェクトをデプロイする際にVercelのロゴが表示され、より多くの開発者を引き付けます；
- Miroの料金体系の変更：初期はユーザー数ごとに料金を請求していましたが、後にプロジェクト単位で料金を請求するように変更し、招待するほどコスト効率が向上しました。
循環型モデルの鍵は「複利」です。初期は成長が遅いかもしれませんが、継続すれば労力を省けます。
4. KOL戦略の進化：「露出を買う」から「コンテンツの生産性を買う」へ
以前はKOLのフォロワー数を重視していましたが、今では「コンテンツの効果性」を重視します。例えば、5万人のフォロワーを持つ専門ブログよりも200万人のフォロワーを持つ汎技術系ブログの方が効果的です。なぜなら、ターゲットユーザーに正確にアプローチできるからです。
重要なのは「製品自体がコンテンツである」ということです：
- HeyGenのデジタルヒューマンビデオ：ユーザーは「有名人による翻訳」を見るだけでなく、そのツールも覚えてしまいます；
- Cal AIのフィットネス機能：KOLがビデオを撮影すると、視聴者は「写真からカロリーを計算する」という効果に興味を持ち、使ってみたくなります。
また、「ギャップ」を避けることも重要です。有名人が使用するテンプレートが一般ユーザーよりも優れすぎていると、ユーザーは失望し信頼を失います。KOLは「消耗品」ではなく、「資産」として扱うべきであり、自動的にコンテンツを生み出せるシステムを構築する必要があります。
5. GTMの本質：PMFが「1」、GTMはその後の「0」
すべての成長戦略はPMF（Product-Market Fit）に基づいています。製品と市場のマッチングがなければ、どんなに優れたGTMも無意味です。PMFを検証するには以下の3つの質問に答える必要があります：
1. 誰が最も困っているのか？
例：Jobrightは「アメリカで仕事を探す国際学生」をターゲットにし、ビザ取得や求人選びの困難さという明確なニーズに対応しました。ほぼゼロ予算で最初のユーザーを獲得しました。
2. 製品は何を置き換えるのか？
Clayは初期の位置付けが不明確だったため、公式ウェブサイトを25回も修正してから正しい方向性を見つけました。結果として、ユーザーはより高い価格を払う意思がありました。
3. どのシナリオで効果があるのか？
Gammaはまず「AIデモンストレーションDeck」の機能から始め、その成功を確認した後にクリエイティブプラットフォームへと拡大しました。初期の位置付けが広すぎるとユーザーの認識が薄まります。
この「1」（PMF）を見つければ、GTM（SEOやKOLなどのチャネル）も効果的に機能します。そうでなければ、どんなに多くの投資も無駄になります。
結論
AI製品の成長の鍵は、まず「継続的に料金を払い、積極的に紹介してくれる小規模なユーザー層」を見つけ、その後でシステムエンジニアリング的なアプローチで成長を拡大することです。これが市場の変化を乗り越えるための基本です。
（全文約1,500字で、AI製品の成長における重要な変化を分かりやすく解説しています。金融業界以外の人でも読みやすい内容です。）