Sarah Wigは、アフリカとアジアのスタートアップニュースに焦点を当てたニュースとメディアのプラットフォームであるInvestocracy Newsに記事を執筆しています。

情熱とそれを追求するビジョンを持っていても、最初からVCがあなたの視点を理解してくれるわけではありません。 投資家は成果やROIを求めています。 VCを魅了し、スタートアップを次のレベルに押し上げるためには、バズワードを超えて、VCが資金提供に抵抗できない何かを提供する必要がある。

AIスタートアップは投資会社にとって大きなニュースとなっているが、すべてのニュースが良いものばかりではない。 MGIが発表した調査研究によると、現在実証されている技術は、ASEANの4大経済圏であるインドネシア(全活動の52%)、マレーシア(51%)、フィリピン(48%)、タイ(55%)で行われている作業の約半分を自動化する可能性があると推定されている。 これらの仕事は現在、9,000億米ドル以上の賃金を生み出しています。

投資家は中途半端な真実にお金を捨てることはないので、AI分野で正当な将来性があることを証明する必要があります。 AIのためのVCの資金調達は2018年に93億米ドルと過去最高を記録し、フォーブスの調査によると、さらに多くの資金が投入されています。 資金は利用可能ですが、あなたのスタートアップは適格でしょうか?

AIスタートアップのVC
AIスタートアップのVC

ここでは、あなたのAIスタートアップがVCからの投資を確保するために必要なものをほとんど備えていることを確認するためのチェックリストを紹介します。

1. 能力があり、多分野にまたがるチームメイト

一人ですべてをこなすことはできません。 スタートアップの他の誰があなたのビジョンの達成を支援してくれるのでしょうか? 技術的な創業者は顧客サービスやマーケティングの支援を必要とするかもしれませんし、優れた営業担当者は技術的なサポートを必要とするかもしれません。 ベンチャーキャピタルのVillage Capitalは、投資するベンチャー企業を特定するために独自のモデルを採用することで、次のレベルに進みました。 トップダウンのデューデリジェンスではなく、ヴィレッジキャピタルは、特定のセクター内の10~12人の起業家を対象とした投資準備プログラムを一度に実施し、チーム分析プロセスを用いてシードキャピタルに投資するベンチャーを決定する。

VCファームの中には、あなたのチームをフィーリングで判断するところもあります。 正式な枠組みがなくても、ベンチャーキャピタルはあなたのチームが挑戦する気があるかどうかを知る必要があります。 信頼できる人材を採用し、早い段階で頻繁に委任するようにしましょう。 スタートアップにあなたが飛び込んできて、小さな問題を一つ一つ解決していく必要がなければ、投資家は安心して小切手にサインすることができるでしょう。

2. 拡大の機会

あなたの会社は、新しい機会を利用するためにピボットを行うことができますか? 投資家は柔軟性を重視します。特に、市場で自分自身を証明しているアーリーステージの新興企業では、柔軟性を重視します。 あなたのサービスや製品は、消費者への直接の売り込みと比較して、B2Bでの売り込みの方が効果的であることに気づくかもしれません。

赤ちゃんの睡眠データと呼吸数を追跡するAIを搭載したベビーモニターのメーカーであるCocoon Healthは、最近、トラッカーを使わないバイタルサインの検出に興味のある企業にその技術のライセンス供与を開始しました。 最初の市場で成功を収めるかどうかにかかわらず、他の市場にも大きなチャンスがあるかもしれない。 投資家が興味を持ち続けるために、他の市場でも利用できる技術やサービスを開発しながら、価値を提供することに注力しましょう。

3. 持続可能なデータ戦略

AI技術は、実用性があり、信頼性が高く、安全なデータを安定的に摂取しなければならない。 企業にAIを導入するために必要な最も基本的な文化的、組織的なシフトは、データ駆動型の意思決定を採用することである。 かつては本能に基づいて行われていた意思決定が、今ではエビデンスに基づいて行われるようになり、さらには自動化も可能になりました。 しかし、ASEANの複数の産業は、データの基盤を整えるのに苦労している。 その多くは、業務データを追跡するために必要な十分なバックボーン・センサー・システムを持っていません。

持続可能なデータ戦略
持続可能なデータ戦略

マッキンゼー・グローバル・インスティテュートの調査によると、ASEANではAIはまだ比較的新しい概念であり、企業はこの新しいパラダイムに適応する必要があることがわかりました。 データとアナリティクスに投資している企業でも、意思決定にデータを効果的に活用できない可能性がある。 この調査によると、以下のような落とし穴があります。

ビジネスケースと価値の源泉の明確化が不十分で、経営陣のサポートが弱い。

中間管理職の能力開発が不足しており、意思決定の基礎としてAIを使って得られた洞察に頼ることに消極的になっている。

従業員の再教育への投資が、特に第一線で働く従業員の間で限られている。

職を失うことへの恐れから、労働者の購買意欲に欠けている。

人工知能モデルは、それらが消費するデータと同じくらい素晴らしいものです。 AI分野のスタートアップには、独自のデータへのアクセスと、他の誰にもできないデータを使って何かを成し遂げるのに適した製品が必要だ。

例えば、アブラコンは、不整脈としても知られる心房細動と呼ばれる状態を理解し、治療することができる製品を作った。 このツールに心臓関連のデータを供給することで、アブラコンは、外部からの支援をほとんど必要としない一般的な状態を特定して治療できるものを作った。

医療は、人体という複雑な情報機械から知識の断片を収集するためのツールを切実に必要としています。 しかし、様々な分野にも扉が開いています。 不動産、製造業、教育、サプライチェーンなど、あらゆるものがデータに依存している。 より多くの質の高いデータへのアクセスを得て、それを適切に利用している新興企業は、潜在的な投資家から優遇されます。

4. 牽引力の証明

投資家は何年も前に、毎月のユーザー数を台座に置くことをやめました。 今では投資家は、製品が現場で使用されていることを示す実践的な研究やコンバージョン、結果を見たいと考えている。 AIチームにとって、それはクライアントを獲得し、クライアントの成功を通じてAIの価値提案を成功裏に実証することを意味します。

AIスタートアップの牽引役
AIスタートアップの牽引役

リーン経営は簡単なことではありませんが、投資家は、実際に成果を上げていない企業に資金を投入することには依然として警戒心を持っています。  2018年7月に設立されたZappyHireは、企業と適切な候補者をつなぐAI製品で、急成長中のHRテクノロジー分野への道をなんとかブートストラップした。 その創設者によると、ZappyHireは最初の1年以内にキャッシュポジティブになり、潜在的な投資家にとっては大きな兆しとなった。

世の中のニーズに目を向けるのはやめようという創業者の古典的なアドバイスを参考にしてみてください。 むしろ、目の前の少数のクライアントに焦点を当て、彼らのニーズを調整するためのソリューションを作成し、その成功を活用して、より明るく有望な未来のための資金調達を行うのです。

AIスタートアップのために、すべてのカモを一列に並べることはできないかもしれませんが、それが投資家との出会いを妨げないようにしましょう。 有能なチームメイトをどのように獲得するか、どのような人材が良いケーススタディになるかを話し合いましょう。 製品の可能性を示し、他の業界を開拓する機会についてメンターに相談しましょう。

投資家を確保するには時間がかかるかもしれません。 しかし、うまくいけば、AIのビジョンを実現するために必要なすべての現金を手にすることができます。

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