企業のAIへの投資は引き続き増加しているが、これはAIスタートアップが安定的で持続可能な長期収入を得たことを意味しない。最新の調査によると、企業顧客はAI予算を拡大する一方で、ベンダーの見直しをより頻繁に行っている。SaaS時代に一般的だった長期間契約の慣性は、AI調達において弱まっている。
企業の予算は依然として拡大しています
Madronaが150人の企業IT従業者を対象に行った調査によると、回答者の74％が今後12ヶ月以内にAI予算を増やす予定であり、残りの回答者は現在の支出水準を維持する予定である。一方で、AIのパイロットプロジェクトの半数未満しか本番環境に移行していない。
市場調査機関IDCは、2026年における企業の技術支出が4兆2500億ドルに達すると予測しており、その主な増加要因はAIである。スタートアップにとって、これは顧客が依然として新製品を試す意欲を示しており、パイロット導入や調達の機会が消えていないことを意味する。
更新の安定性が低下しています
さらに注目すべきは、企業が導入を完了しても、同じベンダーを長期的に維持するとは限らないことです。Madronaの調査によると、77%の企業が6ヶ月ごと、あるいはローリング方式でAIベンダーを見直しています。
この調達ペースは、従来の企業SaaSとは明確に異なります。過去には長期間の契約と高い切り替えコストが強い顧客ロイヤルティをもたらしていましたが、AIソフトウェア分野では、企業がツールをより簡単に切り替えることができ、さまざまな製品の効果や価格を継続的に比較することにも積極的です。
これは、AIスタートアップが製品をパイロット段階から本格導入に進めたとしても、その関連収益が過去ほど高い確実性を有しないことを意味する。そのため、多くの企業が公表するARRの成長は、より高い変動リスクにさらされている。
結果に応じて料金を支払う方が人気です
別のベンチャーキャピタル企業であるAndreessen Horowitzが50人の技術系AI調達先を対象に行った調査によると、回答者の半数以上が、トークン消費量などの使用量に基づく課金よりも、作業の成果に基づいてAI製品を課金することを好んでいる。
企業が重視するのは、AIがどれだけの作業を完了したか、たとえば処理したレポートの数、閉じられたチケットの数、生成された販売リードの数である。料金体系をこれらの成果に直接連動させれば、サプライヤーは製品の価値をより容易に証明でき、契約更新や拡大にも有利になる。