OpenAI for Startups は、初期段階の企業が AI を使用して製品を構築および拡張できるように設計された OpenAI のプログラムです。単にモデルへのアクセスを提供するのではなく、技術サポート、リソース、クレジットを組み合わせて製品開発を加速することで、創業者にとって現実的な障壁を取り除くことに重点を置いています。
実際には、これは、OpenAI のモデルへのアクセスと、チームがプロトタイプから本番環境に迅速に移行できるように設計された人員、インフラストラクチャ、および実践的なサポートを組み合わせることを意味します。
このプログラムに参加するスタートアップ企業は、OpenAI API クレジット、より高いレート制限、および OpenAI 技術チームからの実践的なガイダンスへのアクセスを受け取ることができます。参加する VC パートナーの支援を受けている企業は、サポートの強化や創業者中心のイベントへの招待など、追加の特典を利用できます。
私は OpenAI のスタートアップ部門の責任者である Marc Manara 氏と、ヘルシンキの Slush の開発者エクスペリエンス部門の責任者である Romain Huet 氏に話を聞いて、スタートアップに対するサポートと最大のトレンドについて詳しく聞きました。
OpenAI でスタートアップ企業を率いるマーク・マナラ氏は、OpenAI プラットフォーム上に構築する企業と緊密に連携するグローバル チームを率いています。 VC パートナーシップはスタートアップ支援の延長です。
また、チームは専用の VC パートナーシップ機能を通じてベンチャー キャピタル ファンドと幅広く協力しており、彼らが支援するスタートアップに適切なリソースと実践的なサポートを提供することに重点を置いています。
OpenAI はまた、ロンドンやサンフランシスコなどの場所でイベントや VC サミットを主催し、そこで同社のリーダーシップ、製品チーム、スタートアップ チームを集めて、何を構築しているか、どのようなパターンが見られているかを共有し、フィードバックを直接聞くことができます。マナラ氏は、インフラストラクチャやクレジットから OpenAI のソリューションやエンジニアリング チームとの直接の時間に至るまで、創業者に実践的な影響力を与えることに重点を置いていると述べています。
「私たちは、クレジット、技術サポート、ソリューションやエンジニアリング チームへのアクセスなど、ポートフォリオ企業へのリソース提供に重点を置いています。」
M 氏によると、VC は当然のことながらロードマップに最も関心を持っていますが、同時に OpenAI が自社の拡張会社と緊密に提携しているという保証にも関心を持っています。
「私たちが何を見ているのか、何を構築しているのかを理解することに多くの関心が寄せられています。私たちはそれらの洞察をVCと共有して、彼らが自分たちの会社をより良くサポートできるように努めています」とマナラ氏は語った。
「流通チャネルとしての ChatGPT への関心が高まっています。毎週何億人ものユーザーがいることから、スタートアップ エクスペリエンスをそのエコシステムに直接組み込むことに大きな関心が寄せられています。コマースも新たな関心分野です。」
全体的に見て、同社の VC やスタートアップとの連携は、OpenAI がスタートアップを評価する方法を形作ります。
OpenAI のスタートアップ向けリトマス試験紙
OpenAIの規模とリソースにもかかわらず、マナラ氏は、スタートアップ向けチーム自体がまだ小規模であることをすぐに強調した。同社は資金面では大手だが、「私たちはまだ若い会社だと感じている」と彼は認めた。
「私のチームは世界中で約 45 名です。私はサンフランシスコに拠点を置いています。私たちはそこからスタートしましたが、今ではヨーロッパとアジアにも拠点を置いています。」
Manara の場合、私たちの観点から見ると、優れたスタートアップは、OpenAI のモデルを使用して製品を構築する方法の最前線を押し広げています。
「私たちは、いわゆる AI ネイティブ企業と協力しています。そこでは、製品の中核に LLM があります。それを取り除いてしまうと、製品は機能しなくなります。それがリトマス試験紙です。
その中で、私たちは本当に最先端で事業を行っている企業を求めています。私たちは、コーディング、カスタマー サポート、リーガル テクノロジー、ヘルスケアなど、多くの業種にまたがって仕事をしていますが、まったく異なるアプローチを採用している新興企業もいます。」
そのエッジにいるとフィードバック ループが生まれます。スタートアップは、法的ワークフロー、ライブ会話、セールスオートメーションなどの特定のタスクをサポートするためにモデルをどのように改善する必要があるかをチームが理解するのに役立ちます。
「そのフィードバックにより、私たち自身の開発ペースが加速します。」
その代わりに、モデルの改善は通常、それらの企業の製品市場適合性と非常に密接に結びついています。
「それは自己強化になります」とマナラは語った。
同じ基礎モデルに基づいて構築するスタートアップが増えるにつれ、技術的能力だけでなく防御力が創業者にとって決定的な課題になっているとフエット氏は主張する。
AI スタートアップにおける本当の堀: 問題の深い理解
防御力とカテゴリーのリーダーシップに関しては、強力なモデルにアクセスするだけではもはや十分ではないと Huet 氏は主張します。このスタートアップの波の中で、同じカテゴリーに多くの競合他社が出現していると彼は主張する。 「リーガルテックがその良い例です。私は頭の中で十数社の名前を挙げることができます。」
では、何が彼らを区別するのでしょうか？その一部が商品になります。
「AI がなくても、優れた製品を設計するには真のスキルが必要です。ユーザー エクスペリエンスは非常に重要です」と Huet 氏は説明しました。
「特に AI では、モデルをどのように使用するかが非常に重要です。一部のチームは、モデルの構築方法、つまり、より適切なプロンプトを作成する方法、コンテキストを提供する方法、配布されるものと配布されないものについて、より深く理解しています。その AI エンジニアリングの洗練さが如実に表れています。」
スピードは依然として重要です。
マナラ氏は次のように述べています。
「現在、アプリケーション層の唯一の堀はスピードだという冗談がありますが、これには一面の真実があります。迅速に出荷し、迅速に顧客の前に到着し、リアルタイムで反応するチームは真の優位性を持っています。」
ロマン・ユエ氏もこれに同意するが、スピードだけではもはや差別化要因にはならないと主張する。
「スピードはほぼ重要な要素になっています。ビルダーは、アイデアから実用的な機能まで、信じられないほど早く実現できるようになりました」と彼は言います。
「本当に重要なのは、解決しようとしている問題への執着です。顧客の問題点を深く理解するのに何十時間、さらには何百時間も費やしていない限り、たとえ AI を使ったとしても、それをうまく解決することは非常に困難です。」
最も強力な創業者は、AI の鋭い直感と顧客への深い執着を組み合わせ、スピードを近道としてではなく、力を倍増させるものとして利用する人々である、と Huet 氏は付け加えています。
LLM を理解することの重要性
マナラ氏によると、躍進するチームという点では、OpenAI が非常にうまくいっていると見ているチームのほとんどは、時には研究に近い非常に強力なエンジニアリングのバックグラウンドを持っています。
「彼らは基礎モデルの研究は行っていませんが、モデルがどのように機能するかを理解しています。Web アプリの構築とは異なる新しいスキルセットがここにあります。
一部のチームは、最初のステップとしてではなく、必要に応じて微調整を試みます。それには、データの構成、過学習、評価を理解する必要があります。それは、データベースを接続して計算することとは異なる分野です。」
スタートアップが OpenAI のロードマップをどのように形作るか
スタートアップ企業は、OpenAI のフィードバック ループにおいて重要な役割を果たしています。 「スタートアップ企業は多くの場合、私たちの研究チームが調査して評価を構築できる再現可能な例を提供します」とマナラ氏は言います。
「プログラミング言語には古い格言があります。プログラミング言語には 2 種類あります。人々が文句を言う言語と、誰も使わない言語です。」
そのフィードバックは、AI エージェントのツール呼び出し精度の向上などの高度な技術的問題から、より目に見える製品機能に至るまで、OpenAI の研究優先事項に直接反映されます。継続的な投資の分野の 1 つはコーディングです。
「コーディングは 1 つのことではありません」とマナラ氏は説明します。 「これには、コードレビュー、生成、スキーマの遵守、言語の特異性などが含まれます。私たちはこれらすべての側面を常に反復しています。」
ロマン・フエット氏は、ソフトウェア開発における AI の役割がいかに急速に進化したかを指摘しています。「コーディングはここ数か月で劇的に変化しました。モデルはかつてスニペットや簡単なタスクを支援していましたが、今ではチームメイトのように機能し、大規模で複雑な作業を何時間も引き受け、完全な出力を返します」と彼は言います。
「そのため、私たちはコーディングに特化して最適化されたモデルをリリースし続けています。」
マナラ氏は、「このサイクルはこれまでのテクノロジーの波とは異なります。私たちが何か新しいものをリリースすると、スタートアップのロードマップや投資家の理論を大きく変える可能性があります。そのため、こうした会話は非常に重要です。」と述べています。
ピボットが簡単になった理由
過去 18 か月間で、これまで以上に多くのスタートアップのピボットを見てきました。なぜ今?ヒュエ氏によると、かつては旋回には非常にコストがかかり、滑走路に 6 ～ 12 か月かかりました。 AI ツールを使用すると、チームは数日または数週間で新しい方向性をテストできます。
「創設者は、新しい顧客セグメントや問題を非常に迅速に調査できます。アクセラレータ チームは短期間に複数回ピボットを行っていますが、これは数年前には考えられなかったでしょう。」
ピボットの一部は、新しい市場への拡大に向けて開かれています。新興分野に関しては、マルチモダリティとスピーチツースピーチはまだ十分に活用されていないとフエット氏は主張する。
「品質は今では整っており、新興企業が実行可能な製品を開発できるほど価格は下がっています。AIがロボット、デバイス、ハードウェアなどの物理的な世界に移行するにつれて、音声が主要なインターフェースになる可能性があります。」
OpenAI はヨーロッパから学んでいます
マナラ氏によると、私たちが協力している最もエキサイティングなスタートアップのいくつかはヨーロッパから出てきています。
「エコシステムは活気に満ちており、資金は増加しており、多くのヨーロッパ企業がカテゴリーリーダーとなっています。ヨーロッパのスタートアップ企業数社は、当社のモデルが本番環境でどのように使用されるかについて最も多くのことを私たちに教えてくれました。」
ヒュート氏はこう明かした。
「私がパリで最初の会社を設立したのは 17 年前で、当時はスタートアップのエコシステムがほとんど存在していませんでした。現在、ヨーロッパには人材、資本、経験があります。私を興奮させているのは、評価額を米国と比較することではなく、その軌跡です。5 年前には、これらの企業の多くはここで設立できませんでした。今ではそれが可能です。」
マナラ氏は最終的に、スタートアップ企業に「私たちはスタートアップ企業と協力するためにここにおり、フィードバックを求めています。ベンチマークも重要ですが、それよりも重要なのはモデルが実際の製品でどのように機能するかです。それが私たちが学び、改善する方法です。」ということを知ってもらいたいと考えています。フエット氏はこう強調する。
「変化のペースは遅くなっているのではなく、むしろ加速しています。好奇心を持ち続け、ツールを使いこなす創業者は真の優位性を得ることができます。私たちは喜んでお手伝いします。」