3.5 年の研究開発 VS 最後の 30 日間の資金繋がり：私たちはどのように $0 のマーケティング予算で、AIの寒冬の中で 350 万 ARR の生路を切り開いたのか？

3.5 年の開発 VS 最後の 30 日間の資金繰り：私たちはどのように $0 のマーケティング予算で、AI の冬の中で 350 万 ARR の生路を切り開いたのか？#

Tony Beltramelli、Uizard の創設者

会社： Uizard
創設者： Tony Beltramelli
月収： 29.2 万ドル

皆さん、こんにちは。私は暴富です。

Tony Beltramelli は史上初の AI 製品デザインツールUizardを作り上げました。当時、ChatGPT はまだ知的障害の段階にあり、Tony の製品はその時点では市場が存在しませんでした。なぜなら、AI の概念はまだ普及していなかったからです。その後、彼は検索エンジンで上位にランクインしているコンテンツを利用し、AI の追い風に乗りました。

2024 年に会社の ARR が 350 万ドルに達したとき、Uizard は成功裏に買収されました。以下に、Tony が彼の成功体験を共有します。

世界初の AI 製品デザインツール#

私の起業の道は、AI と機械学習への無限の情熱から始まりました。

私は計算機科学への愛情が製品デザインへの興味から生まれました。コペンハーゲン IT 大学とチューリッヒ工科大学の大学院での研究期間中、私は AI と機械学習がどのように創造性を強化し、複雑な工学問題を解決する可能性に深く魅了されました。

私は共同でUizardを設立し、CEO を務めましたが、会社が買収されるまでその役割を果たしました。
Uizardは AI 駆動の製品デザインツールで、チームのプロトタイプデザインとワイヤーフレーム作成プロセスを簡素化します。ユーザーがモバイルアプリ、ウェブアプリ、ウェブサイト、デスクトップソフトウェアのインターフェースを簡単にデザインできるように支援します。

2018 年に会社を設立し、2021 年に製品を正式に発売した際、私たちは世界初の AI 駆動の製品デザインツールを提供しました —— 現在皆が知っている生成的 AI のブームが到来する遥か前のことです。

最終的に、Uizardのユーザーは 300 万人を超え、ARR は約 350 万ドルに達しました。製品の核心において、私たちの目標はデザインを民主化し、非専門のデザイナー（起業家、プロダクトマネージャー、開発者など）が迅速にアイデアを現実に変えることを可能にすることです。

現在、私はMiroで AI 製品責任者を務め、チームを率いて AI ソリューションの設計と開発を行い、ユーザーの協力と革新の効率を向上させています。Miroは 8000 万人以上のユーザーを抱え、10 億ドルの収益に向かっています。

Uizard のホームページ

オープンソースのウイルス的拡散#

Uizardのアイデアは、私がフロントエンド開発者としての経験から生まれました —— これは私の学部と大学院の間の最初の仕事でした。私は伝統的なデザインから開発への移行プロセスに驚かされました。なぜなら、このプロセスは 1990 年代以来ほとんど改善されていなかったからです。

数年前、修士号を取得した後、私はデータサイエンティストとして働きながら、余暇に AI を研究していました。私は機械学習とコンピュータビジョン技術をフロントエンド開発の自動化に適用しようと試み、摩擦を減らし、製品チームのイテレーション速度を加速させることを目指しました。これは 2017 年のことで、その時点では大規模言語モデル（LLM）や生成的 AI はまだ登場しておらず、すべてが実験的で研究指向の段階にあり、混乱と探索に満ちていました。

2017 年のある週末、私のプロジェクトが突然の突破口を迎えました：私は UI デザインのスクリーンショットを AI モデルに入力することで、モデルが対応する HTML コードを生成できることを発見しました。私は非常に興奮し、研究論文を書いてそのアルゴリズムを説明し、デモ動画を録画し、すべてのコンテンツとコードを Github にオープンソースとして公開しました。

このプロジェクトはpix2codeと呼ばれ、急速に注目を集め、多くの人々が私に連絡を取り、仕事の場面で使用できるかどうかを尋ねてきました。その時、私はこの研究成果を製品化し、真の SaaS ソリューションを作ることができるかもしれないと気づきました。

私はすでに 6 ヶ月分の生活費を貯めており、思い切って辞職し、製品開発に全力を注ぎ、知っている 3 人の賢い仲間を共同創設者として招き、ベンチャーキャピタリストにプレゼンテーションを始めました。ちょうど 6 ヶ月目 —— 私が家賃を支払える最後の月 —— に、私たちは Evan Nisselson が率いる LDV Capital からのプレシード資金調達を完了しました。

AI が注目される前に AI を構築する#

Uizardの構築は、情熱と忍耐に満ちた旅でした。構想から正式なローンチまでの期間は 3.5 年（2018 年初頭から 2021 年中頃まで）でした。私たちはユーザー向けの SaaS 製品を開発し、リアルタイムコラボレーションキャンバスと独自の AI モデルを含め、UI デザイン、ワイヤーフレーム、プロトタイプ、コードを生成するために使用しました。概念実証から実際に収益化できる製品に至るまで、私たちは無数のイテレーション、ユーザーフィードバック、技術調整を経て、技術と実際のニーズが一致することを確保しました。

研究開発に多大な投資を行ったため、私たちはすぐにリスクキャピタルを通じて十分な資金を得る必要があることを認識しました。これにより、製品開発サイクルを延長し、優れたチームを雇うことができました。最終的に、私たちは 3 回の資金調達を完了し、総額は 1860 万ドルに達しました。その中で最新のラウンドは Insight Partners がリードしたシリーズ A です。2024 年にMiroが私たちを買収する前、私たちはシリーズ B の資金調達を準備していました。

資金は、インフラ、クラウドベースの GPU トレーニングモデル、優れたチームの採用などに大規模に投資することを可能にしました。私たちの最初の 2 人の従業員はそれぞれ製品デザイナーとコンピュータビジョンエンジニアであり、初期段階では 4 人の共同創設者が AI エンジニアリング、SaaS 開発、製品、インフラ、会計、運営、マーケティングなどのすべての業務を兼任する必要がありました。

適切な AI 技術スタックを探す#

私たちの技術スタックは時間とともに進化していますが、一部の重要な技術は常に変わりません。

フロントエンドとバックエンド： 私たちは Javascript/Typescript 技術スタックを採用し、フロントエンドには React、バックエンドには Node.js を使用しています。
AI 研究開発： Python を使用してインフラ構築、モデルのトレーニングとデプロイを行い、TensorFlow、Keras、PyTorch などのフレームワークを利用しています。
クラウドサービス： プラットフォーム全体は AWS 上に構築されています。

OpenAI が GPT モデルを発表した後、私たちのプラットフォームの能力は大幅に向上しました。私たちは自社開発の独自 AI モデルと OpenAI の LLM を組み合わせ始め、最終的には Anthropic Claude も導入しました。LLM と生成的 AI の導入により、私たちは独自モデルをより複雑なパイプラインに連結し、数週間で製品性能を「良い」から「非常に良い」に引き上げることができました。

HTML DOM を使用して構築する#

多くの人が想像できないかもしれない重要な課題は、Uizardのコラボレーションエディタにおける無限キャンバスが、WebGL や HTML キャンバスを使用せず、純粋に HTML DOM で構築されていることです！そうです、あなたは間違っていません。私たちの無限キャンバス全体は HTML 要素で構成されています。

開発の過程で、ユーザーが AI 生成コンテンツを自由に編集できるキャンバスを提供することが重要であると認識しました。そうすることで、ユーザーは手動または AI を利用してさらなるイテレーションを行うことができます。

この重要なポイントで、私たちは 2 つの選択肢に直面しました：

Miroや Figma などの製品のように、HTML キャンバスと WebGL を使用して無限キャンバスを構築する。この方法はパフォーマンスが優れていますが、UI 要素の描画、編集、操作をサポートするために多くのソフトウェアを開発する必要があり、エンジニアリングの複雑さが急激に増し、時間もかかる可能性があります。
HTML 内で要素を「描画」し、それを DOM に挿入する。私たちがサービスを提供しているのは、モバイルアプリ、ウェブアプリ、ウェブサイト、デスクトップソフトウェアのデザイン市場であり、HTML DOM は「ボタン」、「チェックボックス」、「ラジオボタン」、「入力ボックス」などの UI コンポーネントを自然にサポートしています。この方法を選択することで、ブラウザに組み込まれた機能を直接利用し、編集、操作、インタラクション機能を迅速に実現できます。

私たちは 2 番目の選択肢を選びました。なぜなら、スタートアップにとって時間は貴重だからです。このアプローチにより、私たちは最も迅速に製品をイテレーションし、ユーザーフィードバックに基づいて最適化することができました。ユーザーが 1 つのプロジェクトで数百の UI を構築した場合、一定のパフォーマンスの問題が発生することがありますが、このソリューションは 98% のユーザーのニーズを満たすのに十分です。

私たちは React のパフォーマンスを最適化するために全力を尽くしました。シリーズ B の後に WebGL に移行する予定でしたが、最終的には 2024 年にMiroに買収される前に、このアプローチは製品の成長を支えるのに十分でした。

ユーザーの AI への信頼を構築する#

ユーザーの AI への信頼を築くことは大きな課題です。特に 2021 年には、多くのユーザーが AI ツールに対して懐疑的でした（その時点では ChatGPT は普及していませんでした）。この障害を克服するためには、技術の能力と限界をユーザーに教育することが重要です。

もう一つの大きな問題は、私たちが価格設定を導入するのが遅すぎたため、重要な製品市場検証のポイントが遅れたことです。

振り返ってみると、私は開発の初期段階でユーザーを参加させ、製品開発の過程で配信とプロモーションにもっと焦点を当てるべきだったと思います。単に「良い製品を作れば、人々が使ってくれる」という考え方は通用しません。本当の成功は、卓越した製品と効率的な配信戦略（コンテンツマーケティングやウイルス的成長など）を組み合わせることにあります。

成長の軌跡#

口コミによる拡散#

私たちの成長は主に口コミに依存しており、95% の新規ユーザーはユーザー間の自発的な推薦とコミュニティの共有から来ています。初期には、Uizardの AI 能力を示すデモ動画が急速に注目を集め、最初のユーザーを引き寄せました。

製品の視覚的な効果（AI 生成の UI デザイン）が際立っていたため、多くの初期ユーザーや顧客が使用体験の動画を録画し、ソーシャルメディアで共有し、ウイルス的な成長を促進しました。

SEO 最適化#

ChatGPT などの AI 製品の登場により、市場での AI ツールの需要が急増しました。私たちは初期にコンテンツマーケティングに多大な投資を行い、SEO でロングテールキーワードのランキングを上げ、私たちの AI 関連コンテンツはすでに Google で良好なランキングを獲得していました。OpenAI が ChatGPT を発表し、世界が AI ソリューションに注目し始めたとき、私たちはすでに直接使用できる、上位にランクインした製品を持っており、大きな追い風効果を得ました。2023 年には数ヶ月間、私たちの月収は 100 万ドルも増加しました。

待機リスト（Waitlists）#

私たちは何度もプレリリースの待機リストを成長のレバレッジとして利用しました。

具体的な方法は非常にシンプルです：製品や新機能のリリースの数ヶ月前に、プロモーション動画を作成し、ランディングページを設けてユーザーに待機リストに登録するよう招待します。機能がオンラインになると、優先的に使用資格を得られるようにします。

ユーザーが登録すると、私たちは彼らにキュー内の順位を知らせ、他の人を招待して順位を上げるメカニズムを提供します。このシンプルなゲーミフィケーションデザインにより、Uizard 1.0 の待機ユーザー数を数ヶ月でゼロから 10 万人に増やすことができました。

同様の方法は、私たちが Autodesigner—— 最先端の AI デザインエンジンを発表したときにも大きな効果を発揮し、毎日 1 万人以上のユーザーが待機リストに登録しました。

2023 年と 2024 年の間、私たちは毎月 10 万人の新規登録ユーザーを獲得し、時には 1 ヶ月で 24 万人を超えることもありました。

製品主導の販売#

Uizardはフリーミアムモデルを採用しており、有料レベルではより高度な機能と使用制限を提供しています。私たちはユーザーフィードバックと競合分析に基づいて価格設定を継続的に調整し、収益を最適化しつつ、小規模チームやスタートアップに対しても友好的であることを維持しています。価格設定戦略に関しては、いくつかのテクニックを参考にし、記録しています。

セルフサービスビジネスモデルに加えて、私たちは 2023 年初頭に製品主導の販売戦略を開始しました。私たちはセルフサービスモデルで活発な大企業のユーザーを特定し、彼らに連絡を取り、チーム全体にUizardを展開し、機能使用の上限を引き上げ、最新の AI アップグレードを提供できるかどうかを探ります。

この方法により、私たちは多くのフォーチュン 500 企業との契約に成功しました。初期の企業販売は収益のわずか 2% を占めていましたが、セルフサービス販売は 98% の収益シェアを占めるようになりました。

配信戦略に焦点を当てる#

最初から製品の配信に焦点を当てる必要があります。単に良い製品を作るだけでは不十分です —— ユーザーが製品に迅速にアクセスし、使用するための戦略も必要です。初期には狭く正確なターゲット市場に焦点を当て、実際のユーザーによってあなたのアイデアを検証してください。

また、早期に価格設定を行うことを恐れないでください。価格設定は重要な検証指標であり、製品開発の方向性を示すことができます。有料ユーザーは通常、より高品質のフィードバックを提供します。

さらに、書籍Hacking Growth（著者：Sean Ellis と Morgan Brown）は私たちに深い影響を与えました。しかし、早期の製品市場適合性を確認する前に、成長に過剰なリソースを投入することは避けてください。

次の道はどこへ？#

従業員としての役割に戻ることは、私が想像していたよりもずっと楽しいです！私は、私に十分な信頼と独立した操作の自由を与えてくれる組織で働くことができて幸運です。

私は、Miroで最先端の AI 技術とユーザーフレンドリーなアプリケーションの統合を推進し、先進的なツールを一般の人々がより使いやすくし、ユーザーが彼らのアイデアを迅速に現実に変える手助けをすることを非常に楽しみにしています。現在、私たちのユーザーは 8000 万人を超え、収益は 10 億ドルに向かっています。

一人会社起業必読#

先行者の利点と市場教育：
- Tony の AI 分野での初期の試み（例：pix2code）は、先行者として市場を教育し、ユーザーに新技術を理解し受け入れさせる必要があることを証明しています。
- 起業家にとって、市場が成熟していない時に製品を発売する勇気は、追加の課題に直面する可能性がありますが、同時に先手を打つこともできます。
オープンソースとウイルス的拡散の力：
- 研究成果をオープンソースにすることで、広範な注目を集めるだけでなく、将来の製品化に向けて貴重なユーザーベースと技術的な評判を蓄積できます。
- このオープンな精神は、ある意味で常識に反するものであり、多くの人が商業製品はコア技術を秘密にする必要があると考えています。
技術選択の実用主義：
- 開発の初期段階では、最も迅速に製品をイテレーションし検証できる技術ソリューション（例：HTML DOM を直接使用して無限キャンバスを構築する）を選ぶことが、最適なパフォーマンスを追求するよりも重要です。
- リソースが限られているスタートアップチームにとって、「十分に良い」ことは「完璧」であることよりも実戦的な価値があります。
製品と配信の両立：
- 単に「製品が良い」だけでは成功を保証することはできません。早期からユーザー獲得と配信戦略に重点を置くべきです。たとえば、待機リスト、SEO、口コミによる拡散を利用します。
- この考え方は、「まず製品を作り、その後市場を考える」という従来の思考を打破します。
早期の価格設定の重要性：
- 早期に価格設定戦略を導入することで、市場の需要を検証でき、実際に製品に対してお金を払う意欲のあるユーザーを引き付けることができ、高品質のフィードバックを得ることができます。
- 価格設定を遅らせると、製品が重要な市場検証信号をタイムリーに得られなくなる可能性があります。
資本の役割とチーム構築：
- 研究開発に多大な投資が必要で、イテレーションが遅い場合、外部資金を適切に利用することで製品の成長に貴重な時間を稼ぎ、重要な人材の採用を支援できます。
- 起業初期にはチームの多様性が重要ですが、製品が成熟するにつれて、適切なタイミングでチームを拡充し、専門家を導入することが競争力を維持する鍵です。

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