AI アプリケーションの価格設定の新しいトレンド: 従量課金制!

多くのベンチャーキャピタル投資家は、人工知能スタートアップが新しいビジネスモデル、つまり従来のユーザーごとの課金(またはシートベースの価格設定)モデルに固執する代わりに、使用量ベースの価格設定(使用量ベースの価格設定)を採用していることに気づきました。

米国のテクノロジーメディアの要約によると、スタートアップ Cresta は当初ユーザー支払いモデルを採用していましたが、現在は人工知能ツールがコンタクト センターの従業員の負担を軽減するため、会話ごとに課金する方式に移行しました。

カスタマー サービス会社 Intercom は、人工知能チャットボットである Fin を 3 月にリリースしました。価格は、ユーザーごとに料金を請求する同社の中核カスタマー サービス製品とは異なり、解決できる顧客リクエストごとに 99 セントとなります。

Hume AI は、表現力豊かなコミュニケーションを研究する研究所兼人工知能のスタートアップで、人工知能テクノロジーを使用して、イントネーションや顔の表情に基づいて人々の感情の変化を分析することを目指しています。また、分単位、コメント単位、単語量単位での課金も開始しました。 Hume AI は、表現力豊かなコミュニケーションの研究に重点を置いた研究所兼人工知能のスタートアップ企業です。彼らは人工知能技術を使用して、イントネーションや表情を分析することで人々の感情の変化を理解します。さらに、分、メモ、単語数ごとに課金を開始しました

公開情報によると、使用量ベースの価格設定 (UBP) は、消費ベースの価格設定とも呼ばれ、顧客が実際の使用量に基づいて支払うことができるモデルです。使用状況を測定する指標は、顧客が製品からどのように価値を得るのかに対応します

現在、UBP 価格設定は「Software as a Service」(SaaS) 分野でますます普及しており、サブスクリプションとユーザー シートに基づく従来の価格設定モデルに徐々に置き換えられています。

UBPは、顧客が支払う価格と受け取った製品の価値を直接結び付けるため、この価格設定方法は「価値ベースの価格設定モデルの代名詞になる」（価値ベースの価格設定）と評価されています。

IVP (Institutional Venture Partners) のパートナーである Karthik Ramakrishnan 氏は、使用量ベースの価格設定モデルは、AI スタートアップ企業が製品の価格設定を実際に提供する価値とより密接に結び付けるのに役立ち、後者は次の基準で測定される時代になる可能性があると述べました。そして彼らはクライアントを救う努力をします。

しかし、従来のユーザーごとのシート課金と比較すると、使用量ベースの価格設定 (従量課金とも呼ばれます) では、より予測可能な収益源を生み出すパッケージに顧客を囲い込むことができない可能性があります。エンタープライズ AI 企業であり、人工知能アプリケーションの開発者である同社は、UBP 価格設定に切り替えたときに、収益と粗利益が変動するというジレンマに直面しました。

現在、使用量に応じた料金モデルは大きく 3 つのタイプに分類できます。

Pay as you go は、顧客が実際に使用または消費した量に基づいてのみ支払う必要がある支払い方法です。この方法は、ビジネス ニーズが大きく変動する企業に非常に適しています。

ユニットごとの価格設定 (ユニットごとの価格設定)、顧客はユニット単位のリソース使用量に基づいて支払います。よりきめ細かいサービスを提供するクラウド プロバイダーは、このモデルを好みます。

段階的な価格設定により、お客様はニーズに合ったレベルを選択でき、使用量が制限を超えると、次のレベルのより高い価格にアップグレードされます。通常、最初は無料枠があります。

書き換え: 「従量制サービス」とも呼ばれる従量制の料金設定は、現実には電力会社から電気や水を購入する従量制サービス モデルに似ています。この価格モデルは当初、サブスクリプションの前払い料金を支払わずに自然な方法でサービスを使用できるようにすることで顧客を維持する方法として、SaaS および「サービスとしてのインフラストラクチャ」(IaaS) クラウド プロバイダーによって好まれていました。

UBP 価格設定の利点は、

価格モデルの透明性により、顧客の使用コストをサプライヤーのリソース消費量に直接結び付けることが容易になることです。ユーザーにとっては比較的低コストで利用を開始できるため、導入抵抗が最小限に抑えられます。ベンダーにとって、同じアカウント内でより多くのユーザーが製品にアクセスできるようにすることで、より多くの新しいユースケースが生まれ、ユーザーのグループが社内または外部組織内の他の潜在的なユーザーとエクスペリエンスを共有することさえ奨励され、それによって対応可能な市場全体が拡大します（タム）。

欠点に関して言えば、この価格設定モデルは顧客の変化するニーズに依存しているため、サプライヤーが財務データを予測して持続可能な経常収益を得ることがより困難になる可能性があり、さらにはビジネスの長期にわたる利益を損なう可能性もあります。 -期の成長。しかし、データによれば、B2B SaaS 分野における UBP 価格設定の採用は過去 5 年間でほぼ 2 倍に増加しており、5 社のうち 3 社が何らかの形の UBP 戦略を採用しています。

別のベンチャーキャピタル会社、Menlo Ventures のパートナー、Naomi Pilosof Ionita 氏は、潜在的な顧客に自社の価値を証明するためのより迅速な戦略の必要性に加えて、人工知能スタートアップは顧客の従業員の効率も向上させる可能性があると指摘しました。最終的に顧客が雇用する従業員の数が減る可能性があります。これは、従来のサブスクリプション モデルでは、より少ないユーザーが AI 企業に収益をもたらすことを意味します

上記のすべての理由により、AI スタートアップ企業は新しい価格モデルを試す意欲が高まります。同時に、企業顧客が従業員の解雇や支出の削減を増やし、ソフトウェア購入の意思決定に時間がかかるという現在のマクロ経済的課題の中で、従量制の価格設定は顧客の柔軟性を可能にするため、企業にとって採用しやすい可能性があります。時間の経過とともに支出を調整します。

一部のアナリストは、UBP 価格設定の台頭と徐々に人気が高まっていることは、テクノロジー自体の開発特性と密接に関連していると指摘しました。

自動化: ソフトウェアの継続的な開発により、ますます多くの手動プロセスを自動化できます。製品が成功すればするほど、顧客が必要とするユーザー シートは少なくなりますが、ユーザー シートに基づく価格設定は自動化がもたらす価値に比例しません

人工知能の進歩により自動化がさらに進み、最終的にはチーム全体が継続的にタスクを実行する必要がなくなり、収益化はもはや製品の人間ユーザーだけに結びつくわけではなくなります。

急成長を遂げているソフトウェア会社の多くでは、API (アプリケーション プログラミング インターフェイス) の価値が UI (ユーザー インターフェイス) の価値をはるかに上回っています。 API を使用すると、ソフトウェアはユーザー インターフェイスに依存せずに他のソフトウェアと直接通信してその価値を実証できるようになります

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