専門家に聞く: AI エージェントを収益化するにはどうすればいいですか?
テイラー・ソパー著
GeekWireの読者の皆様、こんにちは。今月初めに新しいビジネスアドバイスコラムをスタートしました。太平洋岸北西部のテックコミュニティから様々な専門家を招き、様々なトピックに関する質問に答えていただきます。このコラムは、テック業界の従業員や起業家から寄せられたよくある質問から着想を得ています。
別の質問に戻ってきました。今回は、AI エージェントを収益化する方法について焦点を当てています。
今週の専門家は、シアトルを拠点とする営業自動化ソフトウェア企業Outreachの共同創業者であり、長年CEOを務めたマニー・メディナ氏です。同社は2021年に約5億ドルを調達し、評価額は44億ドルに達しました。以前はマイクロソフトの取締役を務めていたメディナ氏は、9月にOutreachのCEOを退任しましたが、引き続き取締役会長を務めています。
良い質問をお持ちの方、あるいは今後のコラムに寄稿したい専門家の方は、 [email protected]までメールでお問い合わせください。次回のコラムでは、リモートワークと対面ワークをめぐる議論を取り上げます。— テイラー・ソーパー、GeekWire 編集者
Q:エンタープライズソフトウェア企業の最高売上責任者です。新しいAI製品の価格設定と、従来のSaaSビジネスモデルとの差別化を模索しています。何かアドバイスはありますか？
マニー・メディナ： AIエージェントは急速に成長していますが、収益化は依然として課題です。複数の創業者やCEOと話をした結果、企業が採用している主要なアプローチが明らかになりました。それぞれにメリットとトレードオフがあります。
AIエージェントを収益化する最もシンプルで一般的な方法は、 既存のシートベースの価格設定にバンドルすることです。これは導入が簡単で、顧客にとって分かりやすく、エンタープライズ向けのアドオンやアップセルとしても効果的です。しかし、このアプローチでは変動するLLMコストが発生し、利益率を圧迫する可能性があります。
もう一つの一般的な方法は、クレジットや使用量メトリックなどの消費量に基づいて課金する方法です。設定が簡単で、LLMコストにマージンを上乗せして顧客に直接転嫁できます。しかし、消費量課金には欠点があります。顧客がクレジットと実際の価値を結び付けるのに苦労する可能性があるのです。この透明性の欠如は顧客離れにつながり、より安価な代替手段を提供する競合他社に押されてしまう可能性があります。
成果ベースの価格設定は、エージェントのパフォーマンスと顧客の目標を一致させる方法として注目を集めています。Salesforce、Sierra、Intercom、そして最近ではZendeskも成果ベースの価格設定を発表しました。タスクの完了数やチケットの解決数といった測定可能な成果に価格を結び付けることで、顧客は企業の価値をより容易に理解できるようになります。このアプローチは顧客ロイヤルティを高め、乗り換えを抑制しますが、導入が難しく、バックエンドシステムへの多額の投資が必要になる場合が多くあります。
さらなる整合性を実現するために、成功ベースの価格設定では、設定された会議や満足度の高い顧客解決策など、より価値の高い成果にコストを結び付けます。このモデルは市場での差別化を図り、価格設定を戦略の一部に組み込むことができますが、構築は複雑です。成功の測定方法は顧客やエージェントによって異なり、エージェントがより高度な業務を担うようになると、価値の追跡はより微妙なものになります。
現実には、AIエージェントの収益化は長い道のりです。多くの企業は、バンドルや消費量ベースの価格設定といったシンプルなモデルからスタートし、製品と顧客への理解が深まるにつれて、成果と成功へと進化していきます。多くの場合、最適なアプローチはハイブリッド型、つまり消費量、成果、成功の要素を組み合わせ、エージェントが提供する価値と価格を一致させることです。
究極的には、収益化とは、AIエージェントの行動と顧客が重視する点を結びつけることです。まずはシンプルなものから始め、それを繰り返し、真の価値を反映した価格設定を目指しましょう。
前回：成長の遅い SaaS 企業でのキャリアの選択肢にはどのようなものがありますか?
