Runable、AI エージェントで事業成長支援へ2100万ドル調達

人工知能の進化により、ウェブサイトやアプリの構築はかつてないほど容易になりました。しかし、インドのスタートアップ「Runable」が注目するのはその先にある機会です。つまり、顧客の獲得とビジネスの成長を支援することです。このスタートアップは、その方向性への展開のために 2,100 万ドル（約 32 億円）の資金調達を実現しました。

今回のシリーズ A ラウンドは、Susquehanna Venture Capital と Nexus Venture Partners が共同でリードし、既存投資家の Together Fund や Array VC も参加しました。この出資により、Runable の企業価値は 6,500 万ドルに評価されました。これは全株式・プライマリー・ファイナンスによるもので、共同創業者兼 CEO の Umesh Kumar 氏は独占インタビューでこう明かしています。

2025 年に設立された Runable は、Anthropic や OpenAI といった AI 大手、そして Cursor、Lovable、Replit などのコーディングプラットフォームが参入する過熱化する市場の中で、中小企業に焦点を当てています。ベンガルールに拠点を置く同社はわずか 15 名のチームですが、ソフトウェアの作成にとどまりません。顧客の発見、広告キャンペーンの実行、プレゼン資料の作成、そして検索エンジンやソーシャルメディア、AI チャットボットを通じたビジネスのプロモーションなどを行う AI エージェントを構築しています。

「結局のところ、ビジネスには Codex や Claude Code、あるいは何らかのツールは必要ありません。必要なのは、実際の成果です」とクマール氏は TechCrunch に語った。「もし私が広告代理店に Google Ads の運用を 1 万ドルで依頼しているなら、もっと安い価格で同じことをしてくれる人が現れたらどうでしょうか？それが Runable が提供できることです。」

クマール氏と共同創業者のサクシャム・サルダ氏（写真左）は当初、Runable を AI インフラスタートアップとして設立し、大規模なデータ収集を可能にするブラウザ技術の開発に注力していました。しかし、二人が気づいたのは、ユーザーからブラウザベースのエージェントを使ってスライド資料や Web サイトを作成してほしいという要望が増えているという点でした。これがきっかけとなり、同社は汎用型 AI エージェントへと事業転換を決断しました。

この方向性への転換により、Runable は 3 月に決済機能の提供を開始してからわずか 3 週間で、年間収益率 200 万ドルに達する成長を遂げたとクマール氏は述べています。

現在、Runable のエージェントは、自然言語によるプロンプトを通じて Web サイトやアプリ、プレゼンテーション、その他のコンテンツの構築を可能にし、デプロイメントや分析といった基盤インフラの一部も自動的に処理します。同社は今、このエージェントをビジネスの「成長」フェーズへと拡張しようとしており、広告キャンペーンの実行、ソーシャルメディアの管理、SEO 対策、AI チャットボットの検索結果における自社のプレゼンス最適化など、多岐にわたるタスクに対応する計画です。

クマール氏はテッククリンチに対し、最終的な目標は小規模事業者がウェブサイトや分析ツール、広告アカウント、マーケティングキャンペーンを個別に設定するのではなく、Runable に特定の顧客数を獲得させるよう依頼できるようになることだと説明しました。

現在、Runable には約 170 万人の登録ユーザーがいるとクマール氏は明かしました。最大の市場は米国、英国、日本です。ブラジルにもユーザーがいますが、スタートアップはこれらの 3 カ国に注力しており、来月には日本も米国と同様に主要市場の一つとして浮上すると見込んでいます。

ビルドを超えた課題

クマール氏は Runable の現在の収益や有料顧客数については開示を拒否しました。それでも、過去 90 日間でユーザーが消費したトークン数は 1 兆個を超え、その約 60% から 70% が有料顧客による利用だったと述べました。

この利用にはコストがかかります。クマール氏は Runable が現在、粗利益率がマイナスであることを認めました。これはスタートアップが顧客の AI 利用を補助しているためです。クマール氏によると、同社は独自モデルの開発を含む複数のモデルを組み合わせており、推論コストの低下が長期的に経済性を改善すると期待しています。

「同じ品質の推論を、ほぼ 10 分の 1 のコストで提供できる道筋が見えています」とクマール氏はテッククリンチに語りました。

Runable の最大の課題は、同社が依存する主要な AI モデル企業すべてが自社のエージェント開発に注力している中で、いかに差別化を図るかという点にある。しかしクマール氏は、Runable の強みは小規模ビジネスにとって必要な成果を創出するための作業（インフラ構築、分析、販路開拓など）を一括して処理できることにあり、ユーザーが複数のサービスを個別に連携させる必要がないと主張する。

TechCrunch が Runable を簡易テストした際、架空のコーヒー定期購入事業向けに Web サイトを構築・公開し、分析機能を設定、さらに広告予算 25 ドルで最初の 100 人来訪者を獲得するようエージェントに指示した。Runable はサイト構築と広告キャンペーンの準備まで完了したが、広告アカウントとの接続が必要であるとして実行は行わず。

同様のテストを Cursor でも実施したが、類似の制限が見られた。Cursor も広告キャンペーンの準備は行ったが、Meta Ads アカウントへのアクセス権限や支払い手段、さらに Web サイトを恒久公開するためのサードパーティサービスが必要だとした。Runable はプラットフォーム内で Web インフラのより多くの部分を処理できたものの、広告予算を実行するには依然として外部の広告アカウントが必要だった。

この制限について問われた Runable 社は、顧客が自社の広告アカウントを接続しなくても広告を実行できる機能は現在 ChatGPT 上の広告に限定されていると回答。同スタートアップは、そのような広告を実現するパートナーシップを持っているとしつつも、具体的な企業名を明かさず、その関係を「ソフトな楔（くさび）」と表現した。

クマール氏は、Runable がコーディングエージェントの領域で直接競い合うことを目指しているわけではないと述べています。ローカルファイルを扱ったり、コード記述が中心となる開発者にとっては、OpenAI の Codex や Anthropic の Claude Code といったツールの方が適している場合もあるでしょう。しかし Runable が狙っているのは、非技術系の小規模事業者です。彼らは AI で生成されたプロダクトを実際のビジネスとして機能させるために必要なツールの設定やサービス構成に手間をかけたくないと考えているからです。

クマール氏によると、Manus や Genspark といった汎用型エージェントが Runable の最も近い競合と見られています。これらも同様のユーザー層と市場をターゲットにしているためです。それでも Runable は、AI を使ってビジネスを構築するだけでなく、AI を活用して顧客を獲得できる点を強みとし、他社との差別化を図っています。

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