技術より問題解決で、本質に戻るAIスタートアップ

技術より収益、B2CからB2Bへの戦略的移動

韓国のCHAT形式のAIサービスのロゴ：（左から）OO.ai、Alan AI、wrtn(リートン)

2023年、ChatGPTが世界的な旋風を巻き起こした後、韓国のスタートアップエコシステムも生成型AIの可能性に深く魅了されました。チャットボット、テキスト生成、画像編集など消費者向け（B2C）中心のサービスが急速に登場し、国内ではカカオ、ネイバーはもちろんスタートアップも「韓国型ChatGPT」に向けた数々の試みが続いています。

しかし、時間が経つにつれて、技術の華麗さだけではビジネスが持続しにくいという認識がスタートアップの間に広がり始めました。サブスクリプションのコンバージョン率は低く、機能は複製されやすく、オープンソースや大企業プラットフォームとの競争はますます激しくなりました。収益化の限界が明らかになると、多くのスタートアップがより実質的な需要が存在する企業対象（B2B）市場に方向を転換している実情です。

なぜB2Cモデルは限界にぶつかったのか？

perplexity <出典：ロイター聯合ニュース>

生成型AIを活用したB2Cサービスは、当初はユーザーから多くの関心を集めていましたが、実際に有料コンバージョン率が低く収益モデルにつながらないことが多かったのです。たとえば、米国のAIスタートアップPerplexity（パープレクシティ）は有料モデルを通じて、1年で年間の売り上げ1億ドルを達成し、B2Cの成功事例として評価されています。しかし国内ではこのような安定的な収益を生み出す事例を作ることが難しく、いくつかのLLMの市場先占効果によりB2C市場の参入障壁もやはり高かったのです。

一方、企業の顧客は、明確な問題解決とコスト削減効果に基づいてサービスを選択します。これらの顧客にとっては、技術の「新しさ」よりも「役に立つ」点の方が重要です。生成型AIが企業運営の複雑な問題を解決し、生産性を高めるのに貢献できるなら、それは十分に支払う価値があるソリューションになります。これにより、スタートアップは技術中心の開発から顧客中心の問題解決に戦略を変えています。

これからは、企業の課題を解決するAIが注目を集める

サービス、ソリューション分野 GenAI Startup Map <出典：スタートアップアライアンス>

2025年3月、スタートアップアライアンスが発表した「2025生成型AIスタートアップマップ」によると、現在韓国のAIスタートアップはOps（運営管理）＆プラットフォーム型AI、部門特化自動化ソリューション、教育およびコンサルティング基盤AIなどB2B中心の領域に集中しています。文書の自動化、顧客応対、内部検索、業務の要約などは、特にB2B分野でAIの需要が高い分野であるためです。

Upstage(アップステージ)、Trillion Labs(トリリオンラボズ)

代表的な企業にはUpstage(アップステージ）があります。Upstageは、自社開発した大規模言語モデル「SOLAR」を基盤に文書処理自動化、問合せ応答システム、検索最適化ソリューションを提供し、企業顧客の効率的な業務環境の構築を支援しています。

別の例として、Trillion Labs（トリリオンラボズ）は、外部AIモデルをファインチューニング（既存に学習されたLLMを特定の目的に合わせて追加学習させる過程）し、産業固有のカスタマイズソリューションを提供し、さまざまな企業とのコラボレーションを通じてB2B現場での強みを証明しています。

これらのスタートアップは技術を保有する企業で、顧客の複雑な課題を共に解決する「AIパートナー」に転換しています。機能より現場性と実用性、ダウンロード数より有料顧客と長期契約が重要な指標に変わった今、これらは新しい基準を提示しています。

日本企業、韓国スタートアップに扉を開く

allganize × 東京メトロ <出典：zdnet korea>

こうした戦略転換は国内にとどまらず、日本市場にも拡大しています。日本は中小企業の多い構造とともに、業務効率化のためのAIソリューションに対する需要がますます高まっている市場です。韓国スタートアップは日本企業との実質的な協力を通じてこの市場に安着しています。

上記のUpstageは最近東京に事務所を開き、本格的な現地進出を開始しました。独自のLLMベースの文書自動化ソリューションを提供し、OCR技術を活用した「ドキュメントAI」など日本企業の業務改善を支援しています。日本現地出身のIT専門家を支社長に選任したのも、現地パートナーシップを強化するための戦略です。

もう一つの企業であるAllganize（オルガナイズ）は日本に本社を置き、野村証券、三井住友銀行（SMBC）、KDDIなど屈指の企業を顧客企業として確保し、迅速に立地を広げています。特に去る2月には東京メトロに顧客向けチャットボットと社内AIサービスを提供しました。Allganizeの自然言語理解ベースの文書検索と顧客応対自動化ソリューションは、日本企業内の実際の問題を解決して売上につながっており、今年東京証券取引所上場も準備中です。

技術で協力し、市場を一緒に切り拓けるなら

韓国のAIスタートアップが示している戦略的転換は、単なる事業モデルの変化ではなく、「技術の使い方」をどのように定義するかについての本質的な悩みから始まりました。生成型AI時代の本当の競争力はモデルの性能数値ではなく、その技術が実際の顧客の問題をどれほど効率的に、洗練された解決ができるかによって決まります。

この観点は、日本企業にも非常に示唆するところが大きいです。日本は、長い間精密な技術レビュー、業務現場との整合性、長期的な信頼に基づいたサプライチェーンを重視してきました。短期的な流行ではなく持続可能なパートナーシップを好む文化は、むしろ「速く作って売るよりも、長く使われるように設計する」韓国のB2B AIスタートアップ戦略と相補的であるかもしれません。

実際、多くの日本企業はAI技術を導入する上で次のような悩みを抱えています。 「私たちの業務環境で本当に使えるか？」、「日本語のデータセットに適しているか？」、「顧客対応や文書自動化などに実際の効果があるのか？」これは韓国のスタートアップが今集中して取り組んでいる領域と正確に一致している点でもあります。

韓国は、迅速な技術開発と製品化、ユーザーフィードバックベースの改善、小規模から始めて急速に拡張する方法に強みがあります。一方、日本は信頼ベースの長期契約、洗練された問題解決の能力、ローカルパートナーシップ運営経験を持っています。これら2つのエコシステムが出会うと、単に技術を考える単発性ビジネスではなく、業界固有の問題を一緒に定義し、長期的に解決していく発展的な関係に進むことができます。

特に製造、物流、金融、ヘルスケア、教育など多様な分野で日本企業の現場ニーズと韓国スタートアップの柔軟な技術適用力が結合される余地は非常に大きいです。日本の大企業や中堅企業が推進するオープンイノベーションプログラム、CVC投資、パイロットテスト協力は韓国AIスタートアップの実験機会になることができ、その成功は再び日本市場参入の加速度につながる可能性があります。

日韓両国のスタートアップ生態系は今、同じ時期に立っているからこそ「技術中心の協力」から「問題中心の協力」に前進するべきです。AIは単なるインフラではなく、問題を解決するツールでありサービスです。今後、両国が共同の顧客を見据えて市場と価値を共に創出していくならば、短期的なトレンドを超えた持続可能なイノベーションパートナーシップが可能になるでしょう。

今は技術が重要ではなく、その技術が誰と一緒に、どのような問題をどのように解決するかがより重要になった時代です。そういう意味で、韓国と日本のAIスタートアップが作っていく次の協力の場面は、今よりはるかに大きく具体的な話になることができるでしょう。