SaaS on AWS 2023 メモです。

2023年のSaaSトレンド：マクロ環境の冬とプロダクトの春

2023年のSaaS
適応と進化

金融マーケット視点のSaaS2023
海外SaaS企業の評価は停滞
日本でもSaaS企業のマルチプルは最高時の4分の１に縮小したまま

成長の質

グループA：成長効率重視　
グループB：赤字成長重視

成長と利益のバランスに舵を切った
利益を出す方に

VC投資も冷え込み、SaaSユニコーンの評価額も調整の局面

金融市場のSaaS市場は、冬の時代

プロダクト視点
春の時代

1.効率的な成長には、プロダクトが鍵を握る

質✖️量が鍵

売り上げ　→　単価：プロダクトの価値を上げて価格を上げる、新規プロダクトの数を増やす
売り上げ　→　顧客数：新規の受注数を増やす

2.生成AI・LL Mの技術革新とSaaSの相性がいい

第1波
生成：プロンプトで長文の情報を得られる

第2波
合成：SynthAI：膨大な情報からインサイトが得られる

3.日本のSaaS市場の成長性が大きく、資金供給も増加し続けてる

SaaS市場規模（成長率）15％
SaaS浸透率が10%

2023年のSaaSプロダクトの３つのキーワード

エンタープライズシフト
コンパウンドスタートアップ
データを軸に統合され、統一されたデザインのプロダクト群を初期から提供する

生成AI✖️SaaS

EinsteinGPT、Notion、Canva
KARAKURI

これからのSaaS

日本のSaaSスタートアップ環境は恵まれてる
政府・VCの支援
上場市場・海外投資家

SaaSビジネスにおける生成AI活用の可能性

https://weel.co.jp/

LLMの汎用的なテクニック

SaaSにおけるLLMの活用

システムにおける組み込める６つのスキル

定型ライティング
提案
定量評価
条件分岐
抽出・分解
変換

定量評価

定性データを定量評価できる
センチメント分析の例（ポジネガの分析）

1on1の会話から、社員のモチベーションを数値化
1on1の文字起こし

条件分岐

お問い合わせメールの判断
営業メールかを判断
複数の条件分岐、カテゴライズ可能

データの学習法

Fine -tuning：暗記や環境要因による人格形成と似ている
→ Amazon Bedrock

学習データに応じて、振る舞いが岸田総理のようになる

RAG：カンニング

ユーザーの質問に対して【参考情報】から回答を生成
Amazon Kendra

学習元データ　→　データの加工　→　Embeddingモデル（数値化）　→　ベクトル検索

自律型AIエージェント

自立型AI＝６つのスキル　＋　データ連携　＋　RAG
人事アシスタントAI考えてみた
RAGの導入

部署情報や人材のスキルを質問する
履歴書を読み込ませると入社手続きを自動で行う
評価システムの定性データを評価し、数値化→リスク対策や部署移動提案をする

リスク

ハルシネーション
クラッキング
知的財産

ハルシネーション：AIが最もらしい嘘をつく現象
学習データの誤り・バイアス、文脈の適合性、情報の古さ、推測的回答
対策としてRAGを使う

マルチエージェント：嘘発見器AI

知的財産：学習データと出力の著作権

生成AIの期待
マルチモーダル化：テキスト・画像・音声・３D イメージの出力

さらに優秀なLLM

Anthropic社のClaude２
トークン数

全ての企業がAI企業になっていく

１：AIを活用する企業
２：AIを自社・他社サービスに組み込む。AI as Serviceの提供

AWSのデータ活用と生成AI成功につながるベストプラクティス

Amazon Bedrock
Amazon Titan
Agent for Amazon Bedrock

生成AIのポイント

Prompt
RAG
Fine Tuning
Pre Training

Fine Tune
tag付

生成AI ＋　Amazon Kendra（RAG）

一つじゃなくていい
セキュリティを加味してデータを活用

エンタープライズ向けPoCで爆速かつ堅牢なプロダクト開発を実現する５つの工夫

人的資本経営
人材版伊藤レポート（３P５F）

課題１：セキュリティ要件
お客様のセキュリティチェックシートの回答

課題２：インフラの破棄・再構築
検証用インスタンスにAdmin権限ついてないか
破棄の際、自動生成されたロググループの削除忘れがち

秘訣１：AWSのマネージドサービス活用
AWS管理のレイヤーが増え、安心して開発に注力
AWS KMSでキーのローテーション

秘訣２：管理・ガバナンスサービスを活用
セキュリティに関する予防・検知の仕組み

秘訣３：コスト管理
適切なコスト増加かを監視
増加を前提とした異常検知

AWS Cost Explorer, AWS Cost Anomaly Detection, AWS Budgets

秘訣４：AWS CDK
cdkコマンド１つでインフラ構築
簡単にベストプラクティスを満たすインフラを構築

秘訣５：作り切らない開発をする
ほとんど使用されない画面や機能は一旦作らない
依頼のたびに手動で対応

重要な機能の開発に注力するが優先
→ 属人化しないように要注意

AWS Step Functionsで実行できるように

全員SRE
AWSに詳しくない開発者でもインフラ構築するハードルが下がる

全員が継続的にインフラの改善・開発に関われる

PRODUCT-LED GROWTHとは　便益を享受する顧客が自然に増えていくこと

成長とは何か

PLGモデルとは：プロダクトを通して顧客獲得を行うモデル
SLGモデルとは：営業が売ることで顧客獲得を行うモデル

価値とは
知覚された有形および無形の便益（ベネフィット）と顧客にかかるコストを引いたもの

価値＝便益✖️独自性ー顧客が支払ったコスト

Growthの本質
Needs・欲しいモノを作ること

Growth Hackの本質
成長する仕組みを製品（お客様の欲しいモノ）の中に組み込む

欲しいモノ✖️成長する仕組み
インキュベーション戦略
BPAAS

分析したこと

BizとProductの異なる軸

達成目的は同じだが、「登り方の表現方法や言語が違う」
共通認識と「共通言語をもてているかがポイント」

Biz組織の役割：指標の成長
Product組織の役割：価値を届けたい

事業KPIツリーに連動するプロダクトのKPIツリーを作成
製品の健康診断

現在の状況整理：リーン・キャンバス、ビジネスモデル・キャンバス

仮説：顧客像が変化してきている

Problem Solution Fit
Product Market Fit

顧客と製品の

データで捉えたり、各部署へのヒアリング
部署毎に顧客像が変わっていた

Biz組織、Product組織
顧客視点で考えると、便益を感じるタイミングはProductに触れた時

異なっている顧客像をあるべき姿に

前提：
状態：
あるべき姿：顧客に伝えるべき便益は横断で共有

あるべき姿を実現した副次効果：プロダクトとデザイン組織を繋ぐ

Aha Momentに達するためのプロセス

Biz組織とProduct組織の性質と軸、登り方が違う
共通認識と共通言語を作っておく（KPIツリー）

組織毎に自走する機能を持っておくべきだが、
「誰の何のためにその行動をとっているか」の共通の顧客像を持っておくべき

全てのタッチポイントは、AhaMomentのために