従来の SaaS で機能したことの多くは、AI 時代には当てはまりません。 企業向けに構築している何百人もの AI 創設者と会うと、今日の市場でチームがどのように構築され、成長しているかを形作るいくつかの基本原則が明らかになりました。 - 派手なデモは簡単ですが、実質的な製品を構築するのは難しい: AI を本番環境で機能させるには、複数のモデルにわたるオーケストレーション、微調整、評価、顧客固有の深い統合が必要です。 - $1M ARR はもはや古典的なシリーズ A ベンチマークではありません: AI ネイティブのスタートアップは SaaS のスタートアップよりも急速に成長しており、中には ~5 か月で $9M ARR に達するものもあります。企業は現在、専用の AI 予算と CEO レベルの委任状を購入しています。 - 構築コストが崩壊している: OpenAI は o3 の価格を 80% 引き下げたばかりです。Cursor や Lovable などのツールにより、開発者や技術者以外のユーザーでも完全なアプリを簡単にリリースできるようになりました。大量のアプリケーション (および潜在的な競合他社) が予想されます。 - スピードコンパウンド:製品の速度と初期のブランドの勢いは、雪だるま式にカテゴリーの優位性を高める可能性があります。Cursor、Decagon、ElevenLabs などの企業は、既存企業が反応する前に迅速に行動し、主要な顧客を獲得し、ブランド力を構築しました。 - 堀は依然として重要:受賞者は、特にヘルスケアやロジスティクスなどの複雑な業界で、記録システムとなり、ワークフローに組み込まれ、深い垂直統合を構築しています。

ここでは、エンタープライズAIビルダー向けのその他の例とフレームワークを掲載しています。