Taro Fukuyama
@taro_f • 23,651 subscribers
Angel investor in 200+ startups 🇺🇸🇯🇵 YC W12
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「SaaS UIの終焉」 SaaSのUIは、静かに、しかし不可逆的に役割を失い始めています。 もはや人は、100個目のSaaSダッシュボードにログインしません。 問題はUIの出来ではありません。 「UIにログインする」という行為そのものが、AI時代のワークフローと噛み合っていないのです。 従来のSaaS UIは、人間が操作することを前提に設計されてきました。 メニューを辿り、フィルタをかけ、画面を遷移し、目的の情報に辿り着く。 これはUI設計というより、「人間に探索させる構造」でした。 しかしAIの登場で、この前提が崩れました。 人は「操作」したいのではなく、「結果」が欲しいのです。 AIはその意図を自然言語で受け取り、最短経路で成果を返すことができます。 その結果、UIは“入口”ではなくなります。 AnthropicのMCP Appsは、その象徴的な例です。 Amplitude、Figma、AsanaといったSaaSは、もはや独立した画面を持つ必要がありません。 Claudeの中で、文脈に応じて呼び出され、操作され、そして消えていきます。 UIは「開くもの」から「出現するもの」へと変わります。 重要なのは、SaaSがチャットに置き換わることではありません。 SaaSの機能が、AIのワークフローの一部として分解・再配置される点にあります。 このとき、UIの価値は劇的に下がります。 美しいダッシュボード、整理されたタブ、丁寧なナビゲーション。 これらは「人間が操作する場合」にのみ意味を持つものです。 AgentはUIを必要としません。 APIがあればそれを使い、なければUI操作、CSV、PDF、メールすら模倣します。 ここで重要なのは「画面」ではなく、「業務が閉じるかどうか」だけになります。 結果として、SaaSはプロダクトではなく「部品」になります。 UI中心のSaaSは、AIに使われるバックエンドへと押し下げられていきます。 System of Recordですら、Agentにとっては読み書き対象の一つに過ぎません。 ここでMoatも移動します。 UIの完成度でも、UXの洗練でもありません。 「どれだけの業務を、どれだけ安定して、AI主導で閉じてきたか」という運用実績だけが残ります。 UIは消えます。 正確には、人間が触る前提のUIが消えていきます。 SaaSの次の競争軸は、 ログイン率でもなく、 ダッシュボードでもなく、 AIのワークフローにどれだけ深く組み込まれているかです。 ここを理解できないSaaSは、 UIが綺麗なまま、静かに使われなくなっていきます。
Taro Fukuyama338,696 Aufrufe • vor 6 Monaten
セコイア・キャピタルのCEOコーチが、投資先CEOを見極める際に重視している「LOCK」の法則 L: Lovable 人を惹きつける力。優しいかどうかではなく、「この人についていきたい」と思わせるフォロワーシップを生む存在感。厳しさがあっても、周囲を動かす求心力があるかどうか。 O: Obsession 異常なレベルの執着心。数ヶ月前に思いついた課題ではなく、長年その問題に取り憑かれてきたか。Founder–Market Fitの深さはここに表れる。 C: Chip on the shoulder 反骨心。見返したい、証明したいという内側の原動力。多くの優れたCEOは、肩に重い岩を背負っているような強い動機を持っている。 K: Knowledgeable 圧倒的なドメイン知識。その領域について誰よりも深く理解していること。表面的な理解ではなく、現場の解像度を持っているか。
Taro Fukuyama78,889 Aufrufe • vor 5 Monaten
時価総額$16.8B、コンパウンドHR SaaSのRippling CPO マット・マキネスが語る、急成長企業のリーダーシップ10原則。 １．意図的に「少人数」で回す 全プロジェクトを“最小人数”で設計する。人を増やすと安心感は出るが、会議・調整・根回しが増え、重要でない仕事が正当化されてしまう。常に少し足りない状態だと、チームは「今やるべき本質」に集中せざるを得ず、優先順位が鋭くなる。足りないなら、まず「やらないこと」を決めるのが先。 ２．例外的な成果は、例外的な負荷から生まれる 上位の成果は、基本的に楽な働き方の中からは出てこない。組織もプロダクトも、放っておくと複雑になり、遅くなり、散らかる方向に進む。これを止めるのは、リーダーが定期的に熱量を入れて、基準を上げ直し、決め切ること。トップの熱量は階層を経ると薄まるので、現場を「守る」より、同じ温度感で伝えることが大事。 ３．仕組みは「ブレ」を減らすためだけに使う プロセスやルールは、品質や納期のブレを減らすためには有効。ただし増やしすぎると、創造性やスピードを抑えてしまう。だから目的は一つ、「毎回の出荷のムラを小さくする」ことに絞る。Ripplingでは、重い審査ではなく、最低限の品質を守る軽いチェックリストで運用し、スピードを落とさずに品質を担保している。 ４．PMFは「宣伝で作るもの」ではなく「当たるもの」 市場に強いニーズがあるかは、発信や広告で無理やり作れるものではない。合う市場に当たれば伸びるし、当たらなければ頑張りだけでは限界がある。だから重要なのは、仮説検証の速度を上げて“当たり”を探すこと。そして学びは「失敗談」よりも、実際に伸びているチームに入って成功パターンを体感する方が大きい。合わないと判断したら、執着せず次に移る勇気も戦略。 ５．フィードバックは義務、エスカレーションは贈り物 言った方が相手のためになるのに、気まずさを避けて言わないのは、結局自分の快適さを優先している。強い組織は、短期の気まずさより、長期の成長を選ぶ。顧客や現場からの苦情・問題報告も同じで、隠すべき火種ではなく、仕組みを根本から良くするチャンス。問題が上がってくるのは、システム改善の入口。 ６．組織とプロダクトは必ず似た形になる チーム構造は、そのままプロダクトの形に現れる。部分最適された組織からは、部分最適な体験しか生まれない。分析指標や成長率を追う前に、テスト・品質・基本設計といった土台を固めることが先。経営陣の仕事は、現場から離れて判断することではなく、最前線に入り、仕組みを下から理解し直すこと。 ７．採用は「思考の深さ」を見る 優秀さは肩書きでは測れない。重要なのは、賢さ、情熱、楽観性、粘り強さ、変化への適応力、他者への敬意。全員に同じ難問を出し、正解よりも「どう考えるか」「新情報に防御的にならないか」を見る。失敗経験より、正しく勝った経験を持つチーム出身者を重視する。 ８．AI時代のSaaSは「データを持つ側」が強い 単機能ツールはAI時代に厳しくなる。AIが価値を出すには文脈が必要で、その文脈は第一当事者データからしか生まれない。業務を縦に統合し、日々のデータが自然に蓄積される企業が有利になる。AIは発想装置ではなく、思考を研ぎ澄ますための推敲パートナーとして使う。 ９．良い相談相手は「助言」ではなく「経験」を持つ人 抽象的なアドバイスより、似た状況を実際に通った経験が価値を持つ。経験のない人の言葉に従う必要はない。人生の長い時間軸で見れば、ビジネスの勝ち負けは小さい。その視点を持つことで、極端にのめり込まず、軽やかに全力を尽くせる。 １０．リーダーは誰よりも製品を使い込む RipplingのCEO パーカー・コンラッドは、全従業員分の給与計算を自ら行っている。究極の現場理解であり、ドッグフーディングの完成形。基準は会議室ではなく、実運用の中で作られる。 次点．VCの「諦めるな」は起業家のためではない ピボットによって大きな成功を収める例 (Slackなど)は確かにある。ただし、それは例外に近い。多くの場合、見込みの薄いプロジェクトに時間と気力を投じ続けるより、一度区切りをつけた方が合理的なことも多い。自身の年齢や残り時間を意識したうえで、うまくいっていない事業に固執するよりも、前提をいったんリセットし、新しい挑戦に進む選択を重視。 重要なのは「諦めるかどうか」ではなく、限られた時間と集中力を、どこに再配分するか。
Taro Fukuyama19,864 Aufrufe • vor 5 Monaten
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