生成AI時代における料金モデルのトレンド / Trends in pricing models in the era of generative AI

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© 2024 Anti-Pattern Inc. All rights reserved. 自己紹介小笹佑京(Ozasa Yuki) 株式会社アンチパターン代表取締役 SaaS Engineering Meetup主催者日本CTO協会 Contributor 立教大学卒業後、2014年に株式会社イノベーションに入社。マーケティングオートメーション SaaS開発業務に従事。 2018年より開発本部長を歴任。 2019年7月株式会社アンチパターンを創業。 ■主な登壇暦・Postman API Night Tokyo 2024 Spring ・JP_Stripes 東京 Vol.20 ・日本CTO協会主催 Developer eXperience Day 2024 ・アーキテクチャConference 2024 ソフトウェアエンジニア兼 CEO 兼 VPoE

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© 2024 Anti-Pattern Inc. All rights reserved. SaaSを利用顧客に直接価値提供する機能群競争力高い SaaSであるために必要な機能群 SaaS特有のナレッジテナント管理認証・認可稼働状況分析請求・利用料開発計画プランニング事業モニタリング外部サービス連携 BizDevOps 関連ツール内製開発業務ナレッジ請求書作成送信入金消し込み見積書作成 ※機能名は一例 SaaS 提供事業者 ※機能名は一例 SaaSus Platformを活用することで、業務ナレッジにフォーカスした機能開発を実現 SaaSus Platformのご紹介

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© 2024 Anti-Pattern Inc. All rights reserved. SaaSアプリケーションのスプリットプレーンアーキテクチャ DevOps Silo Model Architecture Pool Model Architecture Bridge Model Architecture Hybrid Model Architecture SaaS提供事業者向け管理画面オンボーディング認証テナント管理ユーザー管理請求分析料金プラン管理モニタリングアプリケーションプレーン (コア機能 ) コントロールプレーン (SaaS特有機能 ) 7

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© 2024 Anti-Pattern Inc. All rights reserved. SaaSにおけるTierごとの収益構造の実際 Tierの考え方 ■ Costs:費用 ■ Revenue:収益 ■ Catlog size:顧客数プランなど Tier を考えることはビジネスを考えることに直結する。「SlackやUnityといった企業では、 Top 1％の顧客が40%以上を占めるケースも存在」引用元： https://price-hack.com/articles/1212

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© 2024 Anti-Pattern Inc. All rights reserved. プライシングの考え方おおよそ3種類のアプローチが存在自社視点競合視点顧客視点 ● 「Cost-plus方式」 ○ コスト(原価+販管費)に対して、適切なマージンを設定し販売 ● 「Competitor-based方式」 ○ 競合企業群の価格水準 ● 「Value-based方式」(バリューベースプライシング ) ○ 顧客が製品に対し感じる価値に基づき価格を決める方法

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© 2024 Anti-Pattern Inc. All rights reserved. コスト種別コストといっても様々な種類に分かれる。目に見えやすいコスト ● トータルのインフラコスト ○ AWSサービスごとのコスト ○ 生成AIの活用コスト ● Dev要員のコスト ○ アプリ開発費見逃しがちなコスト ● SaaSとしてのインフラコスト ○ テナントごとのインフラコスト ○ テナントティアごとのインフラコスト ● Ops要員のコスト ○ 環境のメンテナンス ○ テナントオンボーディング ○ テナントオフボーディング ● 請求とか事務手続きコスト (=人件費) Total Cost of Ownershipを意識しましょう。

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© 2024 Anti-Pattern Inc. All rights reserved. プライシングモデル下記のアプローチを混ぜながら設計していく機能ベースシートベース ● 機能でティアを設ける ○ 機能ON/OFFだけでなく数量で制限を設けるパターンも存在 ● ユーザー数課金 ● ライトユーザーにとっては割高に見えることも従量課金 (Pay as you go) 固定 (サブスク) 変動 (Usage) ● 使った分だけなので始めやすい ● 逆に法人によっては使う分を予測しないと予算化できない

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© 2024 Anti-Pattern Inc. All rights reserved. プライシングモデルシートベースのモデルは限界が来ている？ ● SaaSの普及率にもキャップが存在している。 ● 労働人口にもキャップが存在している。つまり、SaaSが飽和状態に近づくと、「シート数を増やす＝売上拡大」というシンプルなモデルでは成長が鈍化しやすい 1. 既にSaaSが広範に普及し、人口や企業の IT投資総額という上限に達しつつある 2. 競合が増えてライセンス料の価格競争が激しくなり、 CACの上昇や継続率低下が問題化している 3. エンタープライズ企業のシート数拡張の余地が少なくなり、さらなるアップセルが難化 4. 顧客が「実際の使用量に応じた課金を望む」というニーズが高まっているアメリカではすでにシートベースモデル離れが始まっているとの説も

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© 2024 Anti-Pattern Inc. All rights reserved. AIエージェントとは環境と対話し、データを収集し、そのデータを使用して自己決定タスクを実行して、事前に決められた目標を達成するためのソフトウェアプログラム https://aws.amazon.com/jp/what-is/ai-agents/ プライシングモデル生成AIエージェントにおいては人件費との比較でのバリューベースプライシングが議論されている

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© 2024 Anti-Pattern Inc. All rights reserved. プライシングモデル AIエージェントの動きを料理のプロセスで例えると？ (by Google) 1.情報収集: シェフは、客の注文やキッチンのパントリーや冷蔵庫にある食材の情報を集めます。 =>エージェントでは、外部データやユーザーからのクエリを取得するプロセスに該当します。 2.内部での推論: シェフは収集した情報から、どのような料理を作るか、味付け含めた組み合わせを考えます。 =>エージェントでは、内部の認知アーキテクチャを使って、収集したデータを基に次の行動を計画します。 3.行動と調整: シェフは実際に料理を作り始めます（野菜を切る、スパイスを混ぜる、肉を焼くなど）。その過程で、食材が足りない場合や顧客のフィードバックがあれば、それに応じて計画を調整します。 =>エージェントでは、外部ツールや APIを使って具体的なアクションを実行し、その結果を基に次のアクションを決定します。

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© 2024 Anti-Pattern Inc. All rights reserved. プライシングモデル生成AIエージェントにおいては人件費との比較でのバリューベースプライシングが議論されている人件費と比較しやすい理由人の業務を部分的に置き換え・支援し、結果的に人件費 (または工数)の削減や効率化につながるケースを期待できるため (加えてシートベースには限界があるため ) プライシングのしやすさと売りやすさがある「人件費削減をどれだけ見込めるか」という指標があることによって ROIをプレゼンテーションしやすい。人間のコストエージェントのコスト 50%OFF！

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© 2024 Anti-Pattern Inc. All rights reserved. プライシングモデル新しい価格モデルが出てきている作業単位ベーススキルベース ● 機能ベースとの組み合わせにもなるが、課題解決力を定義するイメージ(≒AIのモデルやレベル) ○ o1 ○ o3-mini ● 作業内容と目的をインプットに作業を代行する ● 作業自体に完了定義と価値を定義できる場合はバリューベースで設計可能 ● 作業自体が反復したりする場合は Cost-plus方式(原価にマージンをのせる )

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© 2024 Anti-Pattern Inc. All rights reserved. VaaSとは新しい概念(?)も提唱されてきている “Value as a Service”（VaaS）成果重視データの活用とプレゼンテーション ● 月額の固定料金やユーザー数課金ではなく、タスクの成果によって課金されるモデル ● 例 ○ Salesforceの「Agentforce」では1会話あたりの課金 ○ サポートシステムにおいて「解決済みチケット数」に基づいて課金 ● バリューベースで価格設定がされ、顧客にとってどれくらいの経済効果を生んだのかをデータ分析をすることでプレゼンテーションする

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© 2024 Anti-Pattern Inc. All rights reserved. 現状の課題感生成AIのモデル利用料が使用量課金になっていることが多いので、価値を提供するまでにかかる原価が大きく変動しやすい(DeepSeekとかでまた変化あるかも？) 原価提供価値そのため、安全策としては、「Cost-plus方式(原価に乗せた形での料金プラン)」になりがち。しかし、その分、利益率を高く設定するのが難しい場合もある。また、その場合でも、ChatGPTやOpenRouterのように後払いでないデポジット形態が出てきている。目的は不払いリスク低減とキャッシュフロー健全化と思われる。使う側に原価を抑える力学が働くのである意味で嬉しいが、使用量の制限を設計することが必要になる。

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© 2024 Anti-Pattern Inc. All rights reserved. 対応策外部環境や内部環境の変化によって価格戦略も変え続ける必要がある柔軟に変えられる状態でプロダクト作りをしておくべきつまりRevOps！！？検知できる仕組み料金プランマネジメント ● ハードコーディングに近いようなことはしない ● Stripeを始めとしたSaaSに任せる ● ユーザーごとのアクティビティデータ ● テナントごとのアクティビティデータこれらを集計してモニタリングできる状態にしておく

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© 2024 Anti-Pattern Inc. All rights reserved. 自社で作るスコープを絞るモダンアプリケーション開発の潮流 SaaS提供に必要な機能群は多岐に渡るため SaaS Firstでなるべくすでにある機能は外部サービスを活用しコア機能に集中する各SaaS固有のコア機能群 (顧客提供価値の中心) テナント管理インフラ認証/認可管理画面監視分析請求/計測デプロイ SaaSで必要な機能群自社エンジニアはコア機能にフォーカス ※ここに記載した外部 APIサービスはあくまでも一例となります