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2023 年 11 月 13 日

5 年に AI スタートアップを成功させるための 2024 つのステップ

AI スタートアップのブループリント
AIスタートアップ 青写真

著名な AI 専門家であり Coursera の共同創設者、 アンドリュー・ン、最近、AI ドメインでスタートアップを構築する十分にテストされたプロセスについての洞察を共有しました。 数回の反復を経て開発および改良されたこの手法は、AI スタートアップ環境の複雑さをナビゲートするためのロードマップを提供します。

プロのヒント
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1. アイデア創造

最初の重要なステップには、具体的で検証可能なアイデアを策定することが含まれます。 多くの場合、これらのアイデアは、部外者には明らかではない問題を特定できる業界の専門家から生まれています。 理想的とは言えないコンセプトの例としては、漠然とした「金融における AI」があります。

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2. アイデアの検証(1ヶ月)

この段階では、アイデアの実現可能性を評価することに焦点を当てます。 主な質問には、同様のコンセプトが試みられたかどうか、市場規模、対象となる顧客ベースが含まれます。 十分に文書化された手順ですが、その重要性はどれだけ強調してもしすぎることはありません。

3. CEO採用(2ヶ月)

CEO を特定することは極めて重要な作業であり、専門知識、業界とのつながり、リーダーシップ スキル、効果的な意思決定能力を備えた人物が必要です。 Andrew Ng 以外のマネージャーにとって、ティア 1 レベルのマネージャーに到達するのは難しいかもしれませんが、自己没頭やアドバイザーの採用など、別のアプローチが効果的であることが証明される可能性があります。

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4. プロトタイプの作成 (3 か月)

CEO と協力して、チームは迅速な開発に取り組み、アイデアをより詳細なレベルで継続的に再検証します。 同時に、迅速な反復を通じてプロトタイプが構築されます。 Andrew Ng のプロジェクトの約 66% はこの重要な段階を経ており、顧客を獲得し資金を確保することが可能になる段階に到達することを目的としています。

5. プレシード (12 か月)

このフェーズには、Minimum Viable Product (MVP) の完成、主要な管理職の採用、顧客の誘致が含まれます。 Andrew Ng 氏の VC はこの時点で会社に 1 万ドルを注入し、さらなる発展に必要なリソースを提供します。

これらの段階に続く従来の軌道には、資本調達、規模拡大、およびまだ実現していない場合の収益性の達成が含まれます。 このよく練られたアプローチにより、非効率が最小限に抑えられ、問題の詳細への取り組みが加速され、AI イノベーションが急速に進化する環境において成功の可能性が最大化されます。

したがって、GenAI が開発されるにつれてタイムラインがどのように変化するのか、そしてどの程度圧縮できるのかに興味があります。 多くの場合、クライアント検証用のプロトタイプをより迅速に開発できるようになります。 事業主や起業家の購読者がたくさんいることは知っています。 これについてはどう思いますか?

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よくあるご質問

AI スタートアップは、AI テクノロジーを使用して、さまざまな業界で革新的な製品、サービス、ソリューションを生み出します。 これらは従来のビジネスモデルを破壊し、イノベーションを推進します。 資金調達、人材の誘致、規制順守などの課題はあるものの、業界を変革する可能性を秘めています。

AI スタートアップは多様であり、さまざまな業界やアプリケーションに焦点を当てています。 これらには、コア AI テクノロジーを開発する AI テクノロジー スタートアップ、特定の業界向けに AI を活用したアプリケーションを構築する AI アプリケーション スタートアップ、フィンテックの AI スタートアップ、生成 AI のスタートアップ、ヘルスケアの AI、ロボティクスの AI、カスタマー エクスペリエンスの AI、サイバーセキュリティ、教育における AI、電子商取引スタートアップにおける AI。 AI の分野は常に進化しており、革新的なアイデアやアプリケーションを備えた新しいスタートアップ企業が登場しています。

ある情報筋によると、AI スタートアップを含むスタートアップの失敗率は約 90% であると推定されています。 ただし、この統計は AI スタートアップだけに特有のものではなく、スタートアップ全般に当てはまることは言及する価値があります。

免責事項

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著者について

Damir は、チームリーダー、プロダクトマネージャー、編集者です。 Metaverse PostAI/ML、AGI、LLM、メタバース、 Web3に関連するフィールド。 彼の記事は、毎月 10 万人を超えるユーザーという膨大な読者を魅了しています。 彼はSEOとデジタルマーケティングでXNUMX年の経験を持つ専門家のようです。 ダミールはMashable、Wired、 Cointelegraph、The New Yorker、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto、およびその他の出版物。 彼はデジタル遊牧民として UAE、トルコ、ロシア、CIS の間を旅しています。 ダミールは物理学の学士号を取得しており、これにより、インターネットの絶え間なく変化する状況で成功するために必要な批判的思考スキルが身についたと信じています。 

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ダミル・ヤラロフ
ダミル・ヤラロフ

Damir は、チームリーダー、プロダクトマネージャー、編集者です。 Metaverse PostAI/ML、AGI、LLM、メタバース、 Web3に関連するフィールド。 彼の記事は、毎月 10 万人を超えるユーザーという膨大な読者を魅了しています。 彼はSEOとデジタルマーケティングでXNUMX年の経験を持つ専門家のようです。 ダミールはMashable、Wired、 Cointelegraph、The New Yorker、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto、およびその他の出版物。 彼はデジタル遊牧民として UAE、トルコ、ロシア、CIS の間を旅しています。 ダミールは物理学の学士号を取得しており、これにより、インターネットの絶え間なく変化する状況で成功するために必要な批判的思考スキルが身についたと信じています。 

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