投資家がAI SaaS企業で求めなくなったもの
投資家は、独自データやワークフローの深い統合がない薄っぺらいAI SaaSを避け、プロプライエタリデータを持つ垂直SaaSやミッションクリティカルなインフラへの投資を優先している。
キーポイント
投資家が求めるAI SaaSの条件
645 VenturesのAaron Holidayは、AIネイティブインフラ、独自データを保有する垂直SaaS、タスク完了を支援する「アクションシステム」、そしてミッションクリティカルなワークフローに深く埋め込まれたプラットフォームへの関心が高まっていると指摘する。
避けるべきビジネスモデルの具体例
投資家は、単なるUIや自動化に依存する薄っぺらいワークフローレイヤー、汎用的な水平ツール、軽微なプロダクトマネジメント、表面的なアナリティクスを「退屈」と見なし、AIエージェントが容易に模倣可能な領域からの撤退を示唆している。
参入障壁と競争優位性のシフト
AltaIR CapitalのIgor Ryabenkiyは、UIと自動化だけでは差別化にならず参入障壁が下がったため、プロプライエタリデータによるモート（堀）の構築が不可欠だと強調。また、大規模なコードベースより速度と適応力、柔軟なコンシューptionベースの価格モデルが重要だと述べる。
ワークフローの所有権が鍵となる事例
Emergence CapitalのJake Saperは、CursorとClaude Codeの違いを例に挙げ、開発者のワークフローを「所有」するかが勝負の分かれ目であり、単にタスクを実行するだけのツールでは生き残れないと分析している。
ワークフローの所有権が重要なバリュープロポジションとなる
エージェントがタスクを実行するようになると、人間を製品内に留める「ワークフローの粘着性」は不要になるため、投資家はワークフローを所有する企業に注目している。
インテグレーションは差別化要因からインフラへ移行
AnthropicのMCPなどの標準化により、単なる接続機能はもはや強固な堀（モート）ではなく単なるユーティリティとなり、独自性の低い製品は価値を失う。
深みのある専門知識とデータを持つ企業へ資金がシフト
薄いAIラッパーや複製可能な汎用ツールから離れ、深い統合、独自のデータ、ドメイン expertise を持つAIネイティブな企業へ投資家が資本を再配分している。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この記事は、AI SaaS市場における投資スタンスの顕著な転換を示しており、単なる「AIラベリング」や表面的な自動化機能だけでは資金調達や成長が困難になる時代に入ったことを示唆しています。企業側は、独自データによる強固なモート構築と、ユーザーの業務プロセスへの深い統合（ワークフロー所有権）にリソースを集中させる戦略的転換が不可欠であることを示しています。
編集コメント
「AI」を冠するだけでは投資対象から外れる時代であり、データとワークフローの深さが勝負を分ける。今後は「何ができるか」ではなく「誰の業務を完全に代替・統合できるか」が評価基準となる。
タイトル: 投資家が明かす、AI SaaSスタートアップでもう求められないもの
過去数年間、投資家はAI企業に数十億ドルを投じてきた。この技術がシリコンバレー、そして世界で影響力を保ち続けているからだ。しかし、すべてのAI企業が投資家の注目を集めているわけではない。
確かに、昨今はどの企業も社名に「AI」を入れるようブランド変更しているように見えるが、一部のスタートアップのアイデアはもはや投資家の支持を得られなくなっている。TechCrunchは、投資家がAIのソフトウェア・アズ・ア・サービス（SaaS）スタートアップにもはや求めていないものを探るため、ベンチャーキャピタリスト（VC）に話を聞いた。
645 Venturesのマネージング・パートナー、アーロン・ホリデイによると、現在投資家に人気のSaaSカテゴリーは以下の通りだ。AIネイティブのインフラストラクチャを構築するスタートアップ、独自データを持つ垂直SaaS、アクションシステム（ユーザーのタスク完了を支援するもの）、そしてミッションクリティカルなワークフローに深く組み込まれたプラットフォームである。
しかし彼は同時に、最近の投資家にとって「非常に退屈」と見なされている企業のタイプも明かした。それは、薄いワークフロー層を構築するスタートアップ、汎用的な水平ツール、軽量なプロダクトマネジメントツール、表面的な分析ツール——基本的に、AIエージェントで代用できるものすべてだ。
F-Primeの投資家、アブドゥル・アブディラハマンは、「独自のデータ・モート（防護壁）を持たない汎用的な垂直ソフトウェア」はもはや人気がないと付け加えた。AltaIR Capitalの創業者兼マネージング・パートナー、イゴール・リャベンキーはこの点をさらに掘り下げ、投資家は実際のところ、製品に深み（プロダクトデプス）のないものには一切興味を持たないと述べた。
「差別化要因が主にUI（ユーザーインターフェース）と自動化だけなら、もはやそれでは不十分です」と彼は言う。「参入障壁が下がったため、真の競争優位性（モート）を築くのがはるかに難しくなりました」
現在、新規参入する企業は「最初から、真のワークフロー支配力と課題に対する明確な理解」を基盤に構築する必要があると彼は指摘する。「巨大なコードベースはもはや強みではありません。より重要なのはスピード、集中力、そして素早く適応する能力です。価格設定も柔軟である必要があります。固定の従量課金（パーシート）モデルは維持が難しくなる一方、消費量ベースモデル（従量課金モデル）がこの環境では理にかなっています」
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Emergence Capitalのジェネラル・パートナー、ジェイク・サパーも「所有権」について見解を述べた。彼にとって、CursorとClaude Codeの違いは「炭鉱のカナリア」（危険の前兆）だという。
「一方は開発者のワークフロー全体を掌握し、もう一方は単にタスクを実行するだけです」とサパーは続ける。「開発者はますます、プロセスよりも実行そのものを選ぶようになっています」
彼は、「ワークフローの定着性」——つまり、できるだけ多くの人間のユーザーに継続的に製品を使わせようとする取り組み——を売りにする製品は、AIエージェントがワークフローを担うようになれば苦戦する可能性があると指摘した。
「Claude以前は、人間に自社ソフトウェア内で作業させることが強力な防護壁でした。しかし、作業をエージェントが行うのであれば、人間のワークフローなど誰が気にするでしょうか？」と彼はTechCrunchに語った。
彼はまた、統合（インテグレーション）の価値が低下しつつあると考えている。特にAnthropicのモデル・コンテキスト・プロトコル（MCP） によって、AIモデルと外部データ・システムの接続がかつてないほど容易になったためだ。これにより、複数の統合ツールをダウンロードしたり、独自の顧客向け統合を構築したりする必要がなくなり、MCPを利用するだけで済むようになる。
「つなぎ役であることは、かつては防護壁でした」とサパーは言う。「やがてそれは、ただのユーティリティ（基盤機能）になるでしょう」
アブディラハマンも同様の見解を示す。「時間の経過とともにエージェントが単にタスクを実行するようになれば、人間の作業調整を可能にするワークフロー自動化やタスク管理ツールの必要性は低下します」。彼は主に上場SaaS企業を例に挙げ、より優れた効率的な技術を持つ新興のAIネイティブスタートアップが台頭する中、それらの株価が下落していると指摘した。
リャベンキーは、現在資金調達に苦労しているSaaS企業は、簡単に複製可能なものだと述べた。
「汎用的な生産性ツール、プロジェクト管理ソフト、基本的なCRMクローン、既存のAPIの上に作られた薄いAIラッパーなどがこのカテゴリーに該当します」と彼は説明する。「製品が、深い統合や独自データ、組み込まれたプロセス知識を伴わない、単なるインターフェース層であれば、強力なAIネイティブチームがすぐに再構築できてしまいます。それが投資家を慎重にさせる理由です」
全体として、SaaSに残された魅力は「深さと専門性」、つまり重要なワークフローに深く組み込まれたツールにあると彼はまとめる。企業は今、AIを製品に深く統合し、そのことをマーケティングで明確に伝えるべきだとリャベンキーは助言する。
「投資家は、ワークフロー、データ、ドメイン知識を掌握している事業へと資本を再配分しています」とリャベンキーは言う。「そして、大した努力なしにコピーできる製品からは手を引いているのです」
原文を表示
Investors have been pouring billions into AI companies over the past few years, as the technology continues to hold sway in the Valley and thus the world. But not all AI companies are grabbing investor attention.
Indeed, even as it seems every company these days is rebranding to include “AI” in its name, some startup ideas are just no longer in favor with investors. TechCrunch spoke with VCs to learn what investors aren’t looking for in AI software-as-a-service startups anymore.
Popular SaaS categories for investors now include startups building AI-native infrastructure, vertical SaaS with proprietary data, systems of action (those helping users complete tasks), and platforms deeply embedded in mission-critical workflows, according to Aaron Holiday, a managing partner at 645 Ventures.
But he also gave a list of companies that are considered quite boring to investors these days: startups building thin workflow layers, generic horizontal tools, light product management, and surface-level analytics — basically, anything an AI agent can now do.
Abdul Abdirahman, an investor at the firm F-Prime, added that generic vertical software “without proprietary data moats” is no longer popular, and Igor Ryabenkiy, a founder and managing partner at AltaIR Capital, went deeper on that point. He said investors aren’t interested in anything, really, that doesn’t have much product depth.
“If your differentiation lives mostly in UI [user interface] and automation, that’s no longer enough,” he said. “The barrier to entry has dropped, which makes building a real moat much harder.”
New companies entering the market now need to build around “real workflow ownership and a clear understanding of the problem from day one,” he said. “Massive codebases are no longer an advantage. What matters more is speed, focus, and the ability to adapt quickly. Pricing also needs to be flexible: rigid per-seat models will be harder to defend, while consumption-based models make more sense in this environment.”
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Jake Saper, a general partner at Emergence Capital, also had thoughts on ownership. To him, the differences between Cursor and Claude Code are the “canary in the coal mine.”
“One owns the developer’s workflow, the other just executes the task,” Saper continued. “Developers are increasingly choosing the execution over process.”
He said any product dealing with “workflow stickiness” — meaning trying to attract as many human customers as possible to continuously use the product — might find themselves in an uphill battle as agents take over the workflow.
“Pre-Claude, getting humans to do their jobs inside your software was a powerful moat, but if agents are doing the work, who cares about human workflow?” he told TechCrunch.
He also thinks integrations are becoming less popular, especially as Anthropic’s model context protocol (MCP) makes it easier than ever to connect AI models to external data and systems. This means someone doesn’t need to download multiple integrations or build their own customer integrations; they can just use the MCP.
“Being the connector used to be a moat,” Saper said. “Soon, it’ll be a utility.”
Also, the “workflow automation and task management tools that enable the coordination of human work become less necessary if, over time, agents just execute the tasks,” Abdirahman said, citing examples, mainly public SaaS companies whose stocks are down as new AI-native startups arise with better, more efficient technology.
Ryabenkiy said the SaaS companies struggling to raise right now are the ones that can easily be replicated.
“Generic productivity tools, project management software, basic CRM clones, and thin AI wrappers built on top of existing APIs fall into this category,” he said. “If the product is mostly an interface layer without deep integration, proprietary data, or embedded process knowledge, strong AI-native teams can rebuild it quickly. That is what makes investors cautious.”
Overall, what remains attractive about SaaS is depth and expertise, with tools embedded in critical workflows. He said companies should right now look into integrating AI deeply into their products and update their marketing to reflect that, Ryabenkiy continued.
“Investors are reallocating capital toward businesses that own workflows, data, and domain expertise,” Ryabenkiy said. “And away from products that can be copied without much effort.”
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