a16z：時間通りの料金から成果に基づく分配へ、千億ドルのリレー競技

原文タイトル：リレー競技に勝つ：高価値顧客ジャーニーにおける長期エージェント

原文著者：David Haber、a16z パートナー

原文編訳：深潮 TechFlow

導入：a16z のこの分析は、AI 商業化の最も重要な転換点を指摘しています：時間単位でのコスト削減から結果に基づく報酬へ。もしあなたが SaaS の業界にいるか投資家であれば、この記事は次の AI ユニコーンが「席料」を販売するのではなく、顧客の収益増加の一部を直接取得する理由を説明しています。

従来、ネットワークオペレーターに電話して断線を報告するのはこんな感じです：最初にロボットの声が「尊敬する顧客」と呼びかけ、次に電話メニューで数分間もがかせます。「技術サポートには3を押し、ブロードバンドには2を押し、その他の問題には4を押してください」。その後、あなたは待機音楽の中に置かれ、忘れ去られたように感じ、ようやくカスタマーサービスが電話に出て、名前、アカウント、問題の説明を求めます。ルーターを再起動しても解決しない場合、再び待たされ、別のカスタマーサービスと最初から全てを説明しなければならず、最終的に修理の予約をすることになります。

AI はこのようなカスタマーサービスのシーンを変えつつあります。もはやロボットの声や複数のカスタマーサービスとやり取りする必要はなく、AI エージェントがすぐに電話に出ることができます。彼らはあなたのアカウントを確認し、あなたの地域に他のユーザーが影響を受けているかどうかを調べ、簡単な問題を直接解決するか、修理担当者の予約を手伝います。「現在、すべてのカスタマーサービス代表が忙しい」ということも、待機音楽もありません。最近まで、これが技術の限界でした。

しかし今、新しい能力が AI エージェントにより長期間にわたって手がかりを追跡し、タスクを実行できるようにしています。私たちは、これが AI 企業に単発の顧客インタラクションを超えさせ、数週間または数ヶ月にわたる複雑な顧客ジャーニーをどのように処理するかを再考させると信じています。AI は保険の顧客を初回の電話から最終的な支払いまで導き、モーゲージ借り手を事前承認から所有権移転まで導き、企業の販売リードを初回のデモから契約まで導きます。これにより、顧客はより良い結果を得るだけでなく、AI サプライヤーも収益の増加に基づいて報酬を得ることができ、単にコスト削減に依存することはなくなります。

バリューはリレー競技のゴールにのみ存在する

多くのビジネスタイプでは、顧客に価値を創造するために多くのステップが必要で、数週間または数ヶ月にわたります。従来の原告法律事務所の案件準備プロセスを例に挙げてみましょう。潜在的な案件は通常、電話のリードとして入ってきて、受任担当者が重要な情報を収集し、弁護士に評価を依頼します。法律事務所が案件を受任すると、調査と証拠収集が始まります：弁護士助手が警察の報告書を取得し、証人に連絡を取ろうとし、被告に証拠保全の通知を送り、進捗を顧客に継続的に更新します。その後、法律事務所は顧客が治療を終えるのを待ち、医療のタイムラインを起草し、資料を弁護士に渡して請求書を完成させます。

このプロセスは、私たちが以前「リレー競技」と呼んでいたものです：長い旅であり、各引き継ぎには流出や価値の損失のリスクがあります。潜在顧客は通常、数社の個人傷害法律事務所に電話をかけ、最も早く返信したところと契約することが多いです。したがって、顧客が留守番電話しか聞こえなかったり、資格審査が遅すぎたりすると、案件は漏斗から流出してしまいます。顧客が契約した後、証拠収集には複数の並行する手がかりが関与し、法律事務所は4回電話をかけても誰も出ない後に5回目をかける忍耐がないかもしれません。また、人員の制約により、法律事務所は特に見た目が通常で、標的が小さい案件のすべての証拠を詳細にレビューすることができないかもしれません。もし医師の記録を注意深く読むことで脳損傷の兆候を発見できれば、和解金額を大幅に引き上げることができるのに、法律事務所は相手方の最初の提示をそのまま受け入れてしまうかもしれません。最終的に、案件は数ヶ月もかかり、多くの参加者が関与し、情報は文書、人物、システムの間に散らばります。これにより、法律事務所は各顧客に対して全体像を維持することがほぼ不可能になります。その結果、重要な請求書が請求書に記載されなかったり、治療の空白期間が説明されなかったりして、最終的に和解金額が低下します。

長期エージェントの機会

最近まで、AI エージェントは主に境界のあるタスクを処理していました：「このフォローアップメールを送信」「その電話を要約」「この文書を作成」など、範囲が非常に狭いインタラクションです。たとえば、カスタマーサービスが AI の初期導入の優れたシーンとなった理由は、問題空間が明確に定義されており、高い信頼性を実現でき、企業の具体的なポリシーに基づいてカスタマイズできるからです。インタラクションの時間は短く、結果は検証可能であり、AI エージェントが処理できないエッジケースに遭遇した場合、既存のカスタマーサービスチームが通常は待機しているため、エスカレーション処理が可能です。

現在、長期エージェントは数十のステップ、さまざまなモダリティ、そしてより長い時間のスパンを越えて目標を追求できるようになり、リレー競技を最初から最後まで完走することができます。原告法律事務所の例では、最初の受任電話から案件を長期エージェントに割り当て、顧客の獲得金額を最大化することを目指すことができます。エージェントは必要に応じて案件の背景情報を保存し、取得します。出来事や締切に基づいて自動的に起動し、証人に連絡を取ったり、顧客を更新したり、電話、メール、または SMS を通じて弁護士とコミュニケーションを取るためにサブエージェントを積極的に派遣します。その後、発見を統合し、次のアクションを計画し、レビュー待ちの文書を起草し、案件を可能な限り良い結果に向けて進めます。顧客レベルで、エージェントは継続的に学習し、各案件から生成されるデータが次の案件を現在よりも良く処理するのに役立ちます。

エージェントは、今日のリレー競技で観察される主要な価値損失ポイントを解決しました。旅の出発点では、顧客は案件評価の遅さによって流出することがなくなり、エージェントはいつでもオンラインで、ほぼ即座に案件評価を完了できます。証拠収集はもはや人員の制約を受けず、案件エージェントはいつでも追加のサブエージェントを引き上げて5回目、10回目、さらには20回目の電話をかけることができます。エージェントはほぼ無限に拡張できるため、見た目が通常の案件であっても徹底的に処理され、すべての証拠が注意深くレビューされ、見逃される可能性のある脳損傷の手がかりが明らかになります。最後に、エージェントは案件の完全な記録を保持し、証人の電話録音から警察の報告書、医療記録まで、どんな情報も失われないようにします。

結果に基づく料金

これらの欠陥を塞ぐだけでなく、顧客ジャーニー全体を持つことは、エージェントサプライヤーのビジネスモデルを変えることができます。エージェントがより高品質で迅速に結果を提供できると、顧客に収益の増加をもたらすことができ、単なるコスト削減にとどまらなくなります。さらに重要なのは、影響が観察可能で、エージェントに帰属できるため、サプライヤーは作業成果や結果に基づいて価格を設定し、自らが創造した増分価値を共有できることです。原告法律事務所を例にとると、個々の案件は自然な作業単位であり、最終結果である和解金額の価値は明確に認識できます。さらに、エージェントが最終的な作業成果に占める割合が増すにつれて、結果もエージェントに関連付けやすくなります。サプライヤーはしたがって収益の増加を共有でき、単にコスト削減に依存していた契約金額を超えることができます。

確かに、結果に基づく価格設定への移行は摩擦がないわけではありません。原告弁護士業界では、ほとんどの州で非弁護士が法的費用を共有することを禁止しているため、価格設定は和解金額と整合させる必要がありますが、直接分け合うことはできません。他の垂直分野では、サプライヤーは調達チームの反対に直面するかもしれません。なぜなら、彼らはまだ結果に基づく契約の前例がないからです。また、たとえエージェントが結果を完全に所有するに近づいても、帰属に関する論争が初期に発生する可能性があります。したがって、長期にわたるエージェントを成功裏に展開することは、ビジネス上の挑戦であると同時に技術的な挑戦でもあります。

しかし、高価値の顧客ジャーニーにおいて結果に基づく料金を設定することは新しいアイデアではありません。

AI ネイティブな Red Ventures の理由

Red Ventures（RV）は、優れた歴史的なケースです。RV は Ric Elias と Dan Feldstein によって設立され、長期的な消費者契約に対してデジタルのエンドツーエンドのアウトソーシング販売運営を提供する先駆者です。保険を例にとると、RV は顧客がこれらの製品を検索しているときに彼らの情報を収集し（homeinsurance.com などのウェブサイトを通じて）、顧客に積極的に連絡を取り、保険オプションを理解させ、最終的に保険契約を締結します。この旅程を完全に所有しているため、RV は一件の保険契約が成立するたびに保険会社から報酬を得ます。このモデルは非常に効果的でした：S&P Global のデータによると、RV は 2022 年に約 14 億ドルの売上を上げ、約 3.7 億ドルの EBITDA を創出しました。

現在、このモデルは構造的な脅威に直面しているようです。漏斗の上部では、消費者が製品を見つける方法が変わっています。彼らはもはや Google 検索や比較サイトに依存して製品を探索したり比較したりすることはなく、Meta の Muse や Instinct などの個人のインテリジェントエージェントに直接製品の推薦を尋ねることができ、過去に探索型のウェブサイトを所有する価値が低下しています。さらに下流を見てみると、もはや数百人が線形の漏斗を運営することはなく、長期にわたるインテリジェントエージェントが過去よりもはるかに複雑な旅を処理できるようになっています。彼らは製品を越えて、コミュニケーションの方法を越えて、並行して作業し、あらゆる言語をサポートし、大規模に運営し、無限の持続力を持っています。RV の EBITDA は 2025 年には約 1.6 億ドルに減少すると予測されており、その理由は顧客流出と広告支出の減少であり、これはすでにこのモデルの脆弱性を示しています。そして、AI は業界全体をさらに変えるでしょう。

三つの市場参入パス

長期にわたるインテリジェントエージェントを市場に投入する方法はさまざまです：

(1) プラットフォームを販売：この方法では、サプライヤーは長期にわたるインテリジェントエージェントをソフトウェアとして販売し、企業が既存の運営で使用できるようにします。原告法律事務所のケースでは、インテリジェントエージェントが既存のチームやワークフローと統合される良い例です。プラットフォームを販売することで、通常は価格を固定するための比較可能なソフトウェアやアウトソーシングサービス契約がないため、収益の上昇の余地が生まれます。しかし、これは新しい予算項目を作成する必要があるため、販売サイクルが長くなります。また、インテリジェントエージェントが企業の複数の部門とインタラクションする場合、結果を明確に帰属させることが難しくなります。

(2) サービスを販売：ここでは、サプライヤーがすでにアウトソーシングされているサービスを引き受け、期待される結果をより効果的に提供します。これは、Red Ventures が保険会社の顧客獲得の旅全体を所有するのと同じです。この方法は、買い手の ROI 計算が簡単で、BPO の予算項目がすでに存在するため、販売サイクルを短縮します。しかし、既存の AI が登場する前の価格モデルは、長期にわたるインテリジェントエージェントが本当に提供できる価値を反映していない可能性があり、今日の多くの高価値の旅は企業内部で運営されているため、この方法のカバレッジが制限されます。

(3) フルスタック参入：フルスタックとは、垂直統合を意味し、AI ネイティブなプレーヤーになることです。たとえば、長期にわたるインテリジェントエージェントを債務回収会社に販売するのではなく、債務ポートフォリオを購入して自ら回収する方が、AI がもたらす上昇の余地を完全に捕らえ、帰属の問題を解決できます。しかし、これはライセンスやコンプライアンスなどのサービスの段階を引き受けることを意味し、実際の顧客ジャーニーの外で干渉や運営の複雑さを増すことになります。

今、どの方法が勝つかを判断するにはまだ早すぎますが、私たちは、長期的に運用されるエージェントが大規模なリレー競技で勝利し、AIがアクセス可能な市場を労働力予算の一部から収入の一部へと拡大することを確信しています。原告の案件準備は一例に過ぎず、私たちはエージェントが他の高価値の旅程で結果を推進することを期待しています。例えば、住宅ローンの発行、保険金請求の処理、複雑な企業の販売、そして無数の他のシナリオです。この機会を捉えているなら、ぜひあなたのメッセージをお聞かせください！