DevOpsチームなしでグローバル規模を実現する2つのスタートアップ

Leonardo.AIは世界中の都市で毎日450万枚以上の画像を処理し、Relevance AIのエージェントはタイムゾーンを超えて自律的に動作し、Salesforce、HubSpot、Slack、その他数十のシステムに途切れることなくアクセスしています。どちらの企業も専任のDevOpsチームを置いていません。 これは見落としではなく、意図的な**運用モデル**です。 APACのスタートアップエコシステムは、このモデルが定着しつつある理由を如実に示しています。この地域では**AIネイティブ**のスタートアップが急増しており、『オーストラリアのスタートアップ資金調達状況報告書』によれば、オーストラリアだけでも1,000社以上が活動中です。一方、シンガポールでは昨年設立された新規スタートアップの約3分の1がAIを焦点としていました。 スタートアップは資金は調達できるが、DevOps人材は見つからない AI分野には数十億ドル規模のベンチャーキャピタルがAPACに流入しています。オーストラリアだけでも、2025年にAIネイティブのスタートアップへ10億ドル以上が投資されました。シンガポールは84億ドルを集め、地域全体の75％を占めています。 資金はあります。しかし、インフラの専門人材はいません。オーストラリアでDevOpsエンジニアを1人採用するコストは15万ドル以上、採用までに数ヶ月を要し、見つけられる場合に限られます。IDCの調査によると、APAC地域の組織の60〜80％がIT人材の確保に苦労していると報告しています。 従業員15名のスタートアップにとって、この計算は（資金の）**滑走路を3ヶ月短縮**することを意味します。ツール類、オンコール対応の負荷、そして製品開発からエンジニアを引き離す**機会費用**を考慮すると、真のコストは人件費をはるかに超えます。だからこそ、企業はより**リーン**な状態を保ちながら製品リリースを加速できるインフラへと展開するケースが増えているのです。 2つのオーストラリアのスタートアップは、より早く採用することでこの問題を解決したのではありません。**そもそも採用する必要をなくす**ことで解決したのです。 Relevance AI 50,000のエージェント、インフラチームはゼロ シドニーに本拠を置くRelevance AIは、セールスおよびマーケティングチームが既存のツール上でAIエージェントを実行できるプラットフォームを構築しています。同社のエージェントはSalesforce、HubSpot、Slackなどのシステムを自律的に駆動し、リード選別、カスタマーサポート、アウトバウンドワークフローを処理します。 同社の製品の特徴は、エージェントの幅広い能力にあります。ワークフロー自動化に留まらず、Relevance AIは（ランディングページなどの）Web体験を構築し、テストし、本番環境へ**プッシュ**することも、一切の人的介入なしに行えます。このプロセスは驚くほどシンプルで、各ステップで**VercelのREST API**を利用しているのです。 v0 Power Hourのイベントでは、Relevance AIのScott Hendersonがv0上で同様のエージェントを構築し、数回クリックするだけでグローバルに**デプロイ**しました。 Leonardo.AI 1日450万枚の画像、手動**プロビジョニング**はゼロ Leonardo.AIは、ゲーム開発者がAIでカスタムビジュアルアセットを生成するツールとして始まりました。その後、アーティスト、マーケター、クリエイティブプロフェッショナル向けにサービスを急速に拡大。現在このプラットフォームは、毎日450万枚以上の画像を処理しています。 同社の急成長は、初期のインフラの限界をすぐに超えました。2023年初頭、Leonardo.AIは10万人以上の登録者と、さらに20万人のウェイティングリストを抱えていました。アプリの**ビルド**時間は常時10分以上、適切に**キャッシュ**されていないページの読み込みには60秒かかり、障害も頻発。エンジニアリングチームはメディア出力の改善ではなく、インフラ管理に時間を奪われていました。 指標 Vercel導入前 Vercel導入後 ビルド時間 10分以上 2分 ページ読み込み時間 60秒（キャッシュなし） 約3秒 製品ローンチサイクル 数ヶ月 2週間 これらの数字が示すのは、単なる速度向上以上のものです。それは、インフラ管理から完全に解放されたチームの姿です。Vercelが**プロビジョニング**、**スケーリング**、**オブザーバビリティ**を自動的に処理するため、以前はインフラの構築と監視に追われていたエンジニアは、今では自社の独自モデルの改良に時間を注げています。 **Vercel Observability**が**Fluid Compute**のパフォーマンスをリアルタイムで可視化することで、ユーザーが気づく前に問題を捕捉。高トラフィック時でも、一切の手動介入なしにグローバルな**スケール**が自動的に実現します。 勝利を収める運用モデル Leonardo.AIとRelevance AIに共通するのは、業界や製品ではなく、その**運用モデル**です。両社とも、専任のインフラチームを置かずに、グローバル規模で運営し、数百万人のユーザーにサービスを提供し、継続的にリリースを重ねています。プラットフォームがそのレイヤーを処理するため、エンジニアはその必要がないのです。 これはAIネイティブのスタートアップにとって、標準となりつつあります。こうした企業が急速に成長し、リーンな体制を維持する中で、勝ち残るのは最大の運用チームを持つ企業ではなく、**製品そのものの構築に時間を費やした企業**となるでしょう。 続きを読む

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