AIアプリケーションを商品化するには？ 40の主要なAI製品が教えてくれること

AIアプリケーションの商用化は、サブスクリプションベースのモデルのトレンドを徐々に形成しつつあり、その中で無料版やユーザー数に基づく価格戦略が人気を集めていますが、同時に革新的な価格モデルに広い余地も提供しています。

先週、Crow は AI アプリケーション向けの 2 つの主流の収益化方法を紹介し、その 2 つのオプションの長所と短所を分析しました。

今日は、Kyle Poyar 氏と Palle Broe 氏による別の記事を参考に、AI アプリケーションの商業化というトピックに引き続き焦点を当て、現在の主要な AI 製品の商業化における最新の動向を紹介します。

この記事では、Kyle Poyar と Palle Broe が、価格モデル、価値指標、公開宣伝、無料版、価格の透明性に関する公開情報を網羅し、40 のネイティブ AI アプリケーション製品の価格モデルを調査し、いくつかの主要な AI アプリケーションの価格動向をまとめました。

製品を選択する基準は、Forbes AI 50 リストや Sequoia の生成 AI 市場マップなどの資金調達と業界の影響力です。 40 社には、マーケティングツール (Jasper、Copy.ai など)、生産性向上アプリ (Tome、Glean など)、業種別製品 (Harvey、Co:Helm など)、その他 (Synthesia、HeyGen など) が含まれます。

このレポートを通じて、AI 製品の価格動向をより明確に理解できるようになります。以下は原文の翻訳です。

1. 主要AIアプリケーション40種の価格動向

注目すべき点は以下の 5 つです。

限られた価格設定のイノベーション - 企業の 70% がサブスクリプションモデルを採用しており、純粋な使用量ベースまたは従量課金制の価格設定モデルを提供している企業はごくわずかです。
ほとんどの企業は、ユーザー数に基づいて料金を請求します。これは、AI アプリケーションがデジタル「労働者」ではなく「副操縦士」（人間を支援する）として機能するという概念と一致しています。
無料版は最初の導入時に非常に人気があり、半数が無料プランを提供し、さらに 5 分の 1 が無料トライアルを提供していました。
パッケージ/ティアに関しては、「良い-より良い-最高」というパラダイムが存在します。
価格の透明性はさまざまです。プロバイダーの 3 分の 2 は価格設定を公開しています。

完全な価格データを自分で調べることができます:

2. 価格設定の革新の欠如は、AIアプリケーションの第2波の機会をもたらす

ソフトウェア企業は歴史的に、サブスクリプションモデルとユーザー単位のモデルを好んできました (ただし、使用量ベースモデルとハイブリッドモデルへの移行の兆候があります)。これは、画期的な AI アプリケーションの最初の波でも当てはまります。

第二波の AI 企業の間で、非常に革新的な価格設定構造が出現している兆候が見られます。これらの価格設定モデルにより、顧客の採用を加速させながら全体的な収益を増やすことができます。Microsoft も、新しい AI Copilot for Security で革新的な従量課金制の価格設定をテストしています。

Fin (Intercom)、EvenUp、Chargeflow (OpenView のポートフォリオ企業)、および 11x.ai (以前 Growth Unhinged で取り上げた) は、顧客が成功した結果に対してのみ支払う、成功ベース (または結果ベース) の価格設定モデルを実装した企業の例です。

Chargeflow の価格設定は、販売者の利益を考慮した返金の成功率に基づいています。

この支払い方法は、双方にメリットのあるパートナーシップを築くため、顧客にとって魅力的です。サプライヤーは、顧客が成功して初めて成功します。この支払いモデルにより、顧客の支払い意欲が高まります。

これは、多くの既存の SaaS プロバイダーとはまったく対照的です。これらのプロバイダーの場合、顧客は実際に必要なリソースよりもはるかに多くのリソースを購入することになります。

つまり、顧客は得られるものに対してプレミアムを支払うのです。そのため、成果報酬モデルを採用した AI 製品の人気が高まるにつれて、従来のサブスクリプションモデルへの圧力が高まると予想されます。

発見1: 限られた価格設定のイノベーション

私たちが調査した AI アプリケーションのうち、大多数 (71%) は従来の SaaS サブスクリプション価格モデルを採用していました。 10 社 (26%) は、サブスクリプション料金と使用料金を組み合わせたハイブリッド料金モデルを使用しています。 PolyAI は、純粋に使用量ベースのモデルを採用した唯一の企業 (3%) でした。

これらのアプリケーションをサポートするインフラストラクチャは、ほぼ完全に使用量 (LLM とインフラストラクチャ) に基づいて価格設定されますが、この価格モデルは AI アプリケーションには反映されません。

理由はいくつかあると考えています:

シンプルにしましょう: ほとんどの AI アプリケーションの主な目標は、ユーザーに製品を使ってもらうことです。ユーザーは、従来の SaaS サブスクリプション価格モデルに慣れています。
使用量ベースの価格設定は実装が困難です。使用量ベースの価格設定は実装が容易ではありません。たとえば、強力なデータ基盤が必要ですが、多くのスタートアップは初期段階ではそれを備えていません。
価値を定量化することは困難です。一部の AI アプリケーションは、請求する価格よりも多くの価値をこのようにして生み出す可能性があります。しかし、多くの AI 企業にとって、自社がどれだけの価値を生み出しているのか、そしてそれをどのように最大限に獲得できるのかを正確に把握することは依然として困難です。
採用を制限したくない: 価格の革新により製品の採用が制限される可能性があります。現在、スタートアップ企業は、製品を開発しながら、できるだけ多くのユーザーに利用してもらいたいと考えています。
収益性に焦点を当てていない: ZIR 時代は終わったものの、多くの AI スタートアップの目標は収益性ではなく、収益を上げ、顧客とともに成長できることを証明することです。

一部の企業（特にマーケティング、ビデオ、音声生成の分野）では、単語数、ビデオの文字数（分）などの使用量ベースの価格設定モデルを採用しています。 Copy.ai は素晴らしい例です。

Copy.aiの例では、月額サブスクリプション料金とクレジットの形で適用される使用量ベースのコンポーネントの両方を適用しています。

調査結果2: ほとんどの企業はユーザー数に基づいて料金を請求している

AI アプリケーションの主な価値指標は依然としてユーザー中心です。これは SaaS 分野では非常によく知られた価値指標であり、購入者にとって予測可能性の高い、ソフトウェアを売買する最も簡単な方法の 1 つです。

各ユーザーとその使用量に基づいた支払いモデル、またはクレジット、役割、ビデオ時間、字幕、実行時間などの価値指標を使用した純粋な使用量ベースのモデルを使用している企業は約 12 社あります。

AI は最終的には人間の労働に取って代わるため、ユーザーごとの価格設定モデルは、時間の経過とともにユーザー数が減少するため逆効果になる可能性があります。これにより、AI アプリケーションの第 2 波に破壊的な機会が生まれます。

調査結果3: 初期導入時には無料版が人気

私たちが調査した AI アプリケーションの約 70% はフリーミアムモデルを採用しています。私たちが目にする 3 つのフリーミアムモデルは次のとおりです。

無料版 (47%): 通常は機能が制限されていますが、ユーザーが機能や製品を試すことができる「永久無料」バージョンです。
使用制限付き無料版（3％）：無料版ですが、製品の使用には制限があります。
期間限定の無料トライアル (16%): 基本的な機能は備えていますが、7 日間または 14 日間に制限されている無料バージョンです。

AI アプリケーションは、多くの場合、新しいユーザーにすぐに価値を提供します。これらの企業が製品を繰り返し改良していく中で、フリーミアム製品は早期の導入と利用を促進するのに役立ちます。

フリーミアムモデルは、エンタープライズ向けのアプリではあまり一般的ではありません。これらの製品を使用するには、通常、実装料金とプラットフォーム料金が必要です。私たちの知る限り、エンタープライズ版のフリーミアムモデルは無料トライアルのようで、顧客は一定期間 (通常 3 か月) 製品を試用してから購入を決定できます。

発見4: パッケージ/階層に関しては「良い-より良い-最高」のパラダイムがある

初期段階のスタートアップ企業と話をするとき、私たちは「良い・より良い・最高の」製品構造のバリエーションから始めることをよく勧めます。

これにより、企業は顧客に基づいて製品を差別化し、明確なアップセルパスを作成できます。階層の数は会社によって異なり、2～5 階層（フリーミアムエディションとエンタープライズエディションを含む）となります。ほとんどの場合、ティア間の違いは製品の機能と使用方法に基づいています。

マーケティング戦略は通常、製品が成熟し、機能が発達するにつれて徐々に形成されます。初期の段階では、顧客が誰なのか、製品をどのようにセグメント化するのかがわからないため、マーケティングできるものがあまりないのが普通です。

たとえば、Browse AI では、5 つの異なる階層と、サブスクリプションと使用量ベースの価格設定の組み合わせを提供しています。

発見5: 価格透明性の異なるレベル

現在、約3分の2の企業が自社のウェブサイトで価格を公開しています。透明な価格設定は、個人またはプロの消費者を対象とするアプリでは標準となる傾向がありますが、企業を対象とするアプリでは標準になりません。

ほとんどのエンタープライズ AI アプリケーションでは、価格の詳細は公開されません。次のようないくつかの理由でこれが行われる可能性があります。

これは競争の激しい分野です。競争は激化しており、企業は潜在的な競合他社に何かを提供したり、価格に基づいて競争させたりすることを望んでいません。
カスタマイズ: 各クライアントの特定の状況に合わせて価格をカスタマイズし、請求できる価格の上限を決定します。
柔軟性の向上: これらのカテゴリの多くはまだ初期段階にあり、価格もまだ決定されていません。非表示の価格により、将来のサプライヤーの変更に対して柔軟性が高まります。

Vendr や Tropic のような価格ベンチマークプロバイダーの台頭により、この価格情報は時間の経過とともに公開されるようになる可能性があります。