2025 年に構築すべき AI SAAS とツール — YCombinator が支援する 400 社の AI スタートアップを分析

もし自分自身に問いかけたら、 「AI を使って、成功する可能性の高いものは何を構築すべきでしょうか?」 この投稿はあなたを答えに近づけるでしょう。

YCombinator (YC) は、世界的に最も有名なスタートアップ アクセラレーターの 1 つです。変革をもたらす企業を発掘し育成する同社の能力は、さまざまな業界で大きな変化をもたらしました。人工知能の台頭により、YC が支援する AI スタートアップは、さまざまな分野で AI の未来を切り開きました。

YC の 2023 年と 2024 年のコホートから AI に重点を置いたスタートアップ 417 社を分析することで、AI を使用して構築する際にどこに力を注ぐべきかを判断するのに役立つ有意義なパターンと傾向を明らかにすることができます。

この記事では、次の内容について説明します。

• AIスタートアップにとって最もホットな業界
• AIイノベーションを推進する主要なアプリケーション
• AI分野のうち、未開拓で破壊的変化が起こりそうな分野はどれか
• YCの支援を受けた成功した創業者に共通する特徴

AIイノベーションを牽引する最もホットな産業

この分析から最も明らかになったことの 1 つは、特定の業界が AI 導入の温床となっていることです。データから、どのセクターが最も活発に活動し、投資されているかがわかります。

• ヘルスケア/バイオテクノロジー: 45社（10.8%）
  ヘルスケアやバイオテクノロジーにおけるAIの応用は急速に拡大している。 エリシア 機械学習を使用して、妊産婦死亡率などの重大な問題に対処しています。膨大なデータセットをリアルタイムで分析できる AI は、医療診断、創薬、個別化医療などの分野で欠かせないものとなっています。ヘルスケア向けの AI 主導型ソリューションに注力するスタートアップ企業は、巨大な市場に参入できるだけでなく、命を救う問題も解決できるため、投資家にとって特に魅力的です。

• フィンテック: 38社（9.1%）
  フィンテックは、業務の効率化、不正行為の削減、顧客体験の向上のためにAIを採用しています。その一例は アルシムスは、AI を活用して保険料を監査し、業務効率を高めています。金融データと AI の予測力を組み合わせることで、アルゴリズム取引からリスク管理まで、さまざまな可能性が開かれます。金融サービス業界がますますデータ主導になるにつれて、AI を活用したフィンテックの新興企業は爆発的な成長を続けるでしょう。

• 開発者ツール: 37社（8.9%）
  AIはますます開発者のためのツールになりつつあり、 スドコード AI を使用してコーディング プロセスを最適化します。AI によって拡張された開発者ツールは、プログラマーがより良いコードを記述し、より効率的にデバッグし、反復的なタスクを自動化するのに役立ちます。AI がソフトウェアおよび SAAS 開発にさらに組み込まれるようになるにつれて、これらのツールはデジタル変革の次の波に不可欠なものになります。

• セールス/マーケティング: 34社（8.2%）
  営業とマーケティングはAIによる破壊的変化の時期を迎えています。 マイカAI AI を使用して販売を効率化し、企業が顧客行動をより深く理解してキャンペーンを最適化できるようにします。販売における AI SAAS の使用は、自動化だけではありません。大規模なパーソナライゼーションも目的としており、企業がエンゲージメントとコンバージョンをより効果的に促進するのに役立ちます。

• 教育： 18社（4.3%）
  教育テクノロジー (EdTech) は、AI を活用して学生の学習体験をパーソナライズします。 勉強たとえば、AI を活用した家庭教師が個人のニーズに合わせてレッスンをカスタマイズし、より効率的で効果的な学習プロセスを提供します。自動採点システムから、生徒の進捗状況に基づいてリアルタイムで適応できるパーソナライズされたカリキュラムの作成まで、教育における AI の可能性は無限大です。

これらの業界は AI スタートアップの大きな部分を占めており、急速に成長しているため、影響力のある AI 製品の構築を目指す創業者にとって理想的な業界です。

B2B vs. B2C: エンタープライズ AI SAAS の優位性

B2B と B2C のスタートアップの内訳を見ると、最大のチャンスがどこにあるのかについてさらに詳しく知ることができます。

• B2B: 338社（81.1%）
  B2B AIスタートアップは、企業の業務を最適化するソリューションの提供に重点を置いています。 ギガMLは、企業がオンプレミスで大規模言語モデル (LLM) を展開できるようにするもので、企業環境における AI の大きな需要を浮き彫りにしています。投資家は、安定した継続的な収益モデルを提供する B2B スタートアップを好み、企業は競争上の優位性をもたらす AI ソリューションにプレミアムを支払う用意がある場合が多いです。

• B2C: 79社（18.9%）
  B2Cスタートアップは全体の小さな割合を占めているものの、消費者向けAIアプリケーションには依然として大きな可能性があります。 レックスAI を活用したフィットネス コーチの は、消費者向けのパーソナライズされた AI ソリューションが注目を集めていることを示しています。B2C 分野はまだ十分に調査されていないため、エンド ユーザーのニーズに有意義に対応できる革新的な製品が生まれる余地がまだあることを意味します。

重要な洞察: AI スタートアップの設立を検討している場合、エンタープライズ (B2B) SAAS に重点を置くと、資金を確保し、早期の顧客を見つける可能性が高まります。ただし、AI で解決できる特定の問題点を特定できれば、B2C イノベーションの余地はまだ十分にあります。

AI インフラストラクチャとアプリケーション: 焦点の分割

YC が支援する AI スタートアップにおけるもう 1 つの重要な違いは、インフラストラクチャとアプリケーションの違いです。

• AI インフラストラクチャ: 62社（14.9%）
  AIインフラのスタートアップ企業、例えば エプシラは、より高速なオープンソースのベクトルデータベースを提供しており、AI 開発をサポートするバックエンドシステムの構築に注力しています。これらの企業は通常、大企業や他の AI 企業をターゲットにし、AI ソリューションを拡張するためのツールを提供しています。インフラストラクチャの構築には多くのリソースが必要ですが、AI の採用が世界的に拡大するにつれて長期的なメリットがもたらされます。

• AIアプリケーション: 355社（85.1%）
  YCが支援するAIスタートアップのほとんどは、アプリケーションに重点を置き、特定の業界にAIを適用するツールを作成しています。 コルジェア AI は、脆弱なコードの修正など、サイバーセキュリティの問題に対処するために使用されています。業界固有の問題を解決する AI アプリケーションが最も注目を集めており、AI がさまざまな分野に組み込まれるにつれて、この傾向は続くと予想されます。

重要な洞察: 創業者は、参入障壁は高いが長期的な安定性を提供するインフラストラクチャに重点を置くか、立ち上げは簡単だが競争が激しいアプリケーションに重点を置くかを検討する必要があります。

AI 駆動型自動化と AI 支援ワークフロー

自動化は業界全体で最も重要な AI の使用例ですが、完全な自動化と AI 支援による人間の作業の間には分裂があります。

• AI 駆動型自動化: 129社（30.9%）
  スタートアップ企業 オワンドライブスルーでのファストフードの注文受付を自動化する は、AI を活用した自動化をリードしています。これらのソリューションはコストを削減し、効率性を向上させるため、企業にとって非常に魅力的です。

• AI支援ワークフロー: 288社（69.1%）
  次のような企業 建設的 AI は人間の労働者に取って代わるものではなく、人間の労働者を支援するために使われています。建設チームの副操縦士や放射線科医など、人間の能力を強化する AI ツールは、人間による監視が不可欠な業界では不可欠です。これらのスタートアップ企業は、人間の専門知識と競合するのではなく、それを補完する製品を構築することで成功を収めています。

未開拓のフロンティア: AI による破壊的変化が起こりやすい業界

一部のセクターでは AI が採用されていますが、他のセクターはまだ十分に調査されていないため、先駆者にとって大きなチャンスが生まれています。

• 製造: 4社（1%）
  製造業では AI の導入が遅れていますが、最適化の可能性は非常に大きいです。AI は予測メンテナンスを通じてサプライ チェーンに革命をもたらし、製品の品質を向上させ、ダウンタイムを削減することができます。

• 農業： 3社（0.7%）
  農業も、AI がまだ十分に導入されていない分野のひとつです。AI を活用したツールは、作物の収穫量を増やし、水の使用を最適化し、無駄を減らすことができます。持続可能な農業慣行の需要が高まるにつれ、農業に AI を適用するスタートアップ企業は大きな利益を得られる可能性があります。

• エネルギー： 4社（1%）
  AI には、エネルギー消費を最適化し、再生可能エネルギー源を統合し、グリッド管理を改善する可能性があります。世界が持続可能なエネルギー ソリューションに向かって進むにつれて、AI は現代の電力システムの複雑さを管理する上で極めて重要な役割を果たすようになります。

重要な洞察: AI で業界に革命を起こしたいと考えている場合、製造、農業、エネルギーなど、あまり注目されていない分野に重点を置くことで、先行者利益を得られる可能性があります。

YCombinator の AI スタートアップ データは、創業者を目指す人々に明確なロードマップを提供します。B2B が主流ですが、B2C 分野は依然としてイノベーションの機が熟しています。AI SAAS ソリューションはインフラストラクチャ ソリューションよりも一般的ですが、AI の拡張をサポートする基礎ツールの必要性が高まっています。

ヘルスケア、フィンテック、開発者ツールなどの分野に重点を置くことで、AI スタートアップを最も急成長している業界に合わせることができます。ただし、リスクを負う覚悟があれば、製造業や農業などの業界は大きな破壊的変化をもたらす可能性があります。

AI を使って何を構築するかを考えるときは、ポール グラハムのアドバイスを思い出してください。解決したい問題に焦点を当ててください。適切な AI を選択すれば、AI は業界全体を再形成することができます。

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