2022.06.29 INVESTMENT
今回は、Angel Bridgeが飲食店向けの発注業務自動化サービスを提供する、株式会社Goalsへ投資した理由を解説します。
GoalsはAIで需要予測し自動発注を行う、クラウド型サービス「HANZO 自動発注」を提供しています。スマホ画面等で必要な食材が一目でわかる仕組みで、これまで手作業で行われていた飲食店舗での発注業務を自動化します。発注にかかわる時間や食材棚卸に要する時間の削減、結果として人材不足を補い、食材原価率も大幅に改善することができます。
昨今、新型コロナウイルス感染症流行の影響で急速なオンライン化や労働力不足が問題となり、多くの企業で積極的に店舗DX化（デジタルテクノロジーの導入）が進められています。特に飲食店の効率化ニーズは高く、今後市場ポテンシャルはさらに拡大していくことが想定されます。そのような状況の中で、店舗のオペレーションに沿った高い品質のプロダクトを提供するGoalsに可能性を感じ、投資に至りました。
では、Angel Bridgeが具体的にどのような検討を行ったかについてご紹介します。
飲食店の発注業務における課題
まず飲食店の発注業務がどのように行われているのかご説明します。
発注業務には大きく分けて4つのプロセスがあります。
- 需要予測
- 過去データなどを基に今後数日間の各メニューの販売数、必要な各食材量を予測し、適正在庫を計算します。
- 在庫確認
- 冷蔵庫やストックスペースの食材を全てカウントし、適正在庫と比較して在庫の過多や過小なものがないか、食材の品質が大丈夫か、期限切れを起こしているものがないかなどを確認します。
- 卸会社ごとの発注量決定
- 食材ごとに卸先が異なるため、それぞれの発注条件を確認します。例えば、発注から納品までのリードタイムを把握する作業や1個単位なのか10個単位なのか、もしくはグラム単位なのかといった発注単位の確認作業があります。
- 発注システム入力
- 決定した発注量を食材ごとにシステムに入力します。
これらの作業は欠品を起こさず適正な食材原価率を維持するために、非常に重要な作業であり、飲食店では毎日多ければ1時間以上かけて実施されていますが、全てアナログな手作業で行われており、需要予測については店長など発注担当者の勘に委ねられている場合が多い現状があります。
そのため発注業務は作業負荷が大きくミスが生じやすいうえ、人材確保の面でも店舗拡大のボトルネックとなっています。
具体的には下図のように、過剰発注により食材の原価率が悪化してしまうことや、店長など熟練者のスキルに一任しているため人材確保が困難であることが大きな課題となっています。
GoalsではAIによる需要予測と在庫量計算や発注表作成の自動化により、これらのペインを解消するサービスを提供しています。
サービス概要
では、Goalsの提供するサービス内容をご紹介します。
Goalsは自動発注システムHANZOを開発しています。
これまでの発注作業とHANZOでの大きな違いは、人間が手作業で行っていた業務を極限まで自動化し、最終確認のみ人の目で行うという点です。
在庫確認、売上・消費食材の需要予測はすべてAIが行い、メニューの提供数やロスの情報から、残存している在庫量と必要在庫量を自動計算します。卸会社ごとに発注表の案を自動で生成でき、必要に応じて微調整するだけで発注作業が完了するという仕組みです。
これにより、店舗側では発注時間の大幅な削減や発注担当者の労働環境の改善が実現したうえ、会社としても利益率改善や人材不足問題の解消による事業拡大につながっています。実際に多くのユーザーからは予測精度の高さ、他システムとの連携といった点で高い評価を得ています。
さらにHANZOは飲食店の店舗オペレーションに即した細やかな機能開発を行うことで、現場の使い勝手の良いサービスを作り上げています。
- ①売上予測の自動化
- 売上予測・消費量予測表の作成
- ②適正発注案の自動作成
- 在庫量・売上予測を計算し、発注表を自動作成
- 確定情報を発注システムに連携
- ③異常値アラート
- 過剰・過小発注、発注漏れなどのアラート
- ④ロス等報告機能
- ロス・在庫切れ・小口購買を店舗スタッフが入力報告できる機能（より高い発注精度にも繋がる）
- ⑤売上予測手修正機能
- 店舗の現場しか知り得ない需要変動要素も加味し、手修正が可能
- ⑥納品スケジュール自動計算
- 仕入れ先の休業日や納品リードタイムを全て加味し最適な納品スケジュールを算出
競合
Goalsの競合についてです。
飲食向け自動発注システムには、自社のネットワーク内で利用するオンプレミス型と、インターネット接続ができる環境であればどこでも利用できるクラウド型の2種類あります。
オンプレミス型の自動発注は多数存在しますが、クラウド型はGoalsが唯一です。オンプレミス型は自社サーバー内でのシステム構築を行うため、導入コストが高いのに比べ、クラウド型は低コストで導入でき、使い勝手が良いというメリットがあります。
さらに需要予測を組み込んだ高度な仕組みは、システムに数億円の投資を行う一部のトップ企業でしか実現できていませんでしたが、Goalsのサービス利用者に最新の機能を提供できるため競争優位であると考えています。
実際に業界を牽引する大手飲食チェーン店での導入実績が多数あり、プロダクトの信頼性が伺えます。
経営陣
投資するにあたり、経営陣の皆様への理解も深めました。
- 佐崎傑代表取締役CEOワークスアプリケーションズに新卒入社し、ソフトウェアエンジニア・事業責任者を経験。 同社で各業界リーディングカンパニーのバックエンド業務の改善に携わる中で、企業の仕入・製造・販売を司るサプライチェーン領域の課題解決が日本社会を大きく成長させる可能性を感じ、2018年7月にGoalsを創業。
- 多田裕介Goals共同創業者、 CTOサム・ヒューストン州立大学にてコンピュータサイエンスを専攻。ワークスアプリケーションズからフリークアウト転職後、複数の新規事業立ち上げに参画。2018年7月に、CEO佐崎とGoalsを共同創業し、CTOとしてプロダクト開発全般と新規プロダクトの立ち上げを担当する。
代表取締役の佐崎氏は元々ワークスアプリケーションズ社でエンジニアとして活躍し、最年少のDivision Managerとして数百名の組織を統括したエース社員でした。「産業に深く関わり、明確な価値を提供できるプロダクトを作りたい」という思いから創業しました。
面談を重ねていく中で、ロジカルな思考と強力なやりきり力でチームからの尊敬も熱く、強いリーダーシップの持ち主であることが感じられました。
共同創業の多田CTOは大学時代にコンピューターサイエンスを専攻しており、佐崎氏とは前職から一緒に働いていました。周囲からは「2人には阿吽の呼吸を感じる」といった声も挙がるほどで、強いチームを作っています。
おわりに
最後に、今後の展望ついてご紹介します。
現在は自動発注以外にも、45日先の売上予測や従業員の必要時間を算出する「HANZO 売上予測」など人件費や原価の最適化を実現するさまざまなラインアップを備えています。
ここからより外食企業の商流全体の課題解決を目指すため、原価・人件費・販売の最適化へ向けてプロダクトの強化を図ります。
中長期展開としては、外食企業の食材需要データを用いて食品流通の在庫・物流計画の最適化、食品製造の生産計画の最適化などに対応するプロダクト開発を進め、食品産業全体の生産性向上に貢献できると考えています。
以上のようなプロダクト戦略によって、Goalsがメガベンチャーになる可能性はさらに高くなると考えられます。
これまでGoalsへの投資に至った理由を説明してきましたが、このように社会に大きなインパクトをもたらすために、難しい領域に果敢に取り組むベンチャーをAngel Bridgeは全力で応援していきます！事業や資金調達のご相談など、お気軽にご連絡ください！
今回は、Angel Bridgeが飲食店向けの発注業務自動化サービスを提供する、株式会社Goalsへ投資した理由を解説します。
GoalsはAIで需要予測し自動発注を行う、クラウド型サービス「HANZO 自動発注」を提供しています。スマホ画面等で必要な食材が一目でわかる仕組みで、これまで手作業で行われていた飲食店舗での発注業務を自動化します。発注にかかわる時間や食材棚卸に要する時間の削減、結果として人材不足を補い、食材原価率も大幅に改善することができます。
昨今、新型コロナウイルス感染症流行の影響で急速なオンライン化や労働力不足が問題となり、多くの企業で積極的に店舗DX化（デジタルテクノロジーの導入）が進められています。特に飲食店の効率化ニーズは高く、今後市場ポテンシャルはさらに拡大していくことが想定されます。そのような状況の中で、店舗のオペレーションに沿った高い品質のプロダクトを提供するGoalsに可能性を感じ、投資に至りました。
では、Angel Bridgeが具体的にどのような検討を行ったかについてご紹介します。
飲食店の発注業務における課題
まず飲食店の発注業務がどのように行われているのかご説明します。
発注業務には大きく分けて4つのプロセスがあります。
- 需要予測
- 過去データなどを基に今後数日間の各メニューの販売数、必要な各食材量を予測し、適正在庫を計算します。
- 在庫確認
- 冷蔵庫やストックスペースの食材を全てカウントし、適正在庫と比較して在庫の過多や過小なものがないか、食材の品質が大丈夫か、期限切れを起こしているものがないかなどを確認します。
- 卸会社ごとの発注量決定
- 食材ごとに卸先が異なるため、それぞれの発注条件を確認します。例えば、発注から納品までのリードタイムを把握する作業や1個単位なのか10個単位なのか、もしくはグラム単位なのかといった発注単位の確認作業があります。
- 発注システム入力
- 決定した発注量を食材ごとにシステムに入力します。
これらの作業は欠品を起こさず適正な食材原価率を維持するために、非常に重要な作業であり、飲食店では毎日多ければ1時間以上かけて実施されていますが、全てアナログな手作業で行われており、需要予測については店長など発注担当者の勘に委ねられている場合が多い現状があります。
そのため発注業務は作業負荷が大きくミスが生じやすいうえ、人材確保の面でも店舗拡大のボトルネックとなっています。
具体的には下図のように、過剰発注により食材の原価率が悪化してしまうことや、店長など熟練者のスキルに一任しているため人材確保が困難であることが大きな課題となっています。
GoalsではAIによる需要予測と在庫量計算や発注表作成の自動化により、これらのペインを解消するサービスを提供しています。
サービス概要
では、Goalsの提供するサービス内容をご紹介します。
Goalsは自動発注システムHANZOを開発しています。
これまでの発注作業とHANZOでの大きな違いは、人間が手作業で行っていた業務を極限まで自動化し、最終確認のみ人の目で行うという点です。
在庫確認、売上・消費食材の需要予測はすべてAIが行い、メニューの提供数やロスの情報から、残存している在庫量と必要在庫量を自動計算します。卸会社ごとに発注表の案を自動で生成でき、必要に応じて微調整するだけで発注作業が完了するという仕組みです。
これにより、店舗側では発注時間の大幅な削減や発注担当者の労働環境の改善が実現したうえ、会社としても利益率改善や人材不足問題の解消による事業拡大につながっています。実際に多くのユーザーからは予測精度の高さ、他システムとの連携といった点で高い評価を得ています。
さらにHANZOは飲食店の店舗オペレーションに即した細やかな機能開発を行うことで、現場の使い勝手の良いサービスを作り上げています。
- ①売上予測の自動化
- 売上予測・消費量予測表の作成
- ②適正発注案の自動作成
- 在庫量・売上予測を計算し、発注表を自動作成
- 確定情報を発注システムに連携
- ③異常値アラート
- 過剰・過小発注、発注漏れなどのアラート
- ④ロス等報告機能
- ロス・在庫切れ・小口購買を店舗スタッフが入力報告できる機能（より高い発注精度にも繋がる）
- ⑤売上予測手修正機能
- 店舗の現場しか知り得ない需要変動要素も加味し、手修正が可能
- ⑥納品スケジュール自動計算
- 仕入れ先の休業日や納品リードタイムを全て加味し最適な納品スケジュールを算出
競合
Goalsの競合についてです。
飲食向け自動発注システムには、自社のネットワーク内で利用するオンプレミス型と、インターネット接続ができる環境であればどこでも利用できるクラウド型の2種類あります。
オンプレミス型の自動発注は多数存在しますが、クラウド型はGoalsが唯一です。オンプレミス型は自社サーバー内でのシステム構築を行うため、導入コストが高いのに比べ、クラウド型は低コストで導入でき、使い勝手が良いというメリットがあります。
さらに需要予測を組み込んだ高度な仕組みは、システムに数億円の投資を行う一部のトップ企業でしか実現できていませんでしたが、Goalsのサービス利用者に最新の機能を提供できるため競争優位であると考えています。
実際に業界を牽引する大手飲食チェーン店での導入実績が多数あり、プロダクトの信頼性が伺えます。
経営陣
投資するにあたり、経営陣の皆様への理解も深めました。
- 佐崎傑代表取締役CEOワークスアプリケーションズに新卒入社し、ソフトウェアエンジニア・事業責任者を経験。 同社で各業界リーディングカンパニーのバックエンド業務の改善に携わる中で、企業の仕入・製造・販売を司るサプライチェーン領域の課題解決が日本社会を大きく成長させる可能性を感じ、2018年7月にGoalsを創業。
- 多田裕介Goals共同創業者、 CTOサム・ヒューストン州立大学にてコンピュータサイエンスを専攻。ワークスアプリケーションズからフリークアウト転職後、複数の新規事業立ち上げに参画。2018年7月に、CEO佐崎とGoalsを共同創業し、CTOとしてプロダクト開発全般と新規プロダクトの立ち上げを担当する。
代表取締役の佐崎氏は元々ワークスアプリケーションズ社でエンジニアとして活躍し、最年少のDivision Managerとして数百名の組織を統括したエース社員でした。「産業に深く関わり、明確な価値を提供できるプロダクトを作りたい」という思いから創業しました。
面談を重ねていく中で、ロジカルな思考と強力なやりきり力でチームからの尊敬も熱く、強いリーダーシップの持ち主であることが感じられました。
共同創業の多田CTOは大学時代にコンピューターサイエンスを専攻しており、佐崎氏とは前職から一緒に働いていました。周囲からは「2人には阿吽の呼吸を感じる」といった声も挙がるほどで、強いチームを作っています。
おわりに
最後に、今後の展望ついてご紹介します。
現在は自動発注以外にも、45日先の売上予測や従業員の必要時間を算出する「HANZO 売上予測」など人件費や原価の最適化を実現するさまざまなラインアップを備えています。
ここからより外食企業の商流全体の課題解決を目指すため、原価・人件費・販売の最適化へ向けてプロダクトの強化を図ります。
中長期展開としては、外食企業の食材需要データを用いて食品流通の在庫・物流計画の最適化、食品製造の生産計画の最適化などに対応するプロダクト開発を進め、食品産業全体の生産性向上に貢献できると考えています。
以上のようなプロダクト戦略によって、Goalsがメガベンチャーになる可能性はさらに高くなると考えられます。
これまでGoalsへの投資に至った理由を説明してきましたが、このように社会に大きなインパクトをもたらすために、難しい領域に果敢に取り組むベンチャーをAngel Bridgeは全力で応援していきます！事業や資金調達のご相談など、お気軽にご連絡ください！
2022.06.28 COLUMN
こんにちは！Angel Bridgeインターンの山田と申します。
前々回の「Angel Bridge USベンチャー研究#8」は、EC上で返品された商品の検品・保管を行い、最高値で販売可能なチャネルに出品するOptoroについて紹介しました。
Angel Bridge USベンチャー研究#8
今回は、ECサイト内に高性能な検索アルゴリズムをAPIとして提供することでCVRを向上させるalgoliaについて紹介します。
（参考:EC×APIサービスの全体像）
algolia概要
algoliaは2012年に自然言語処理のエンジニアであったNicolas Dessaigneによって設立されました。2022年までに合計9回の資金調達を行っており、合計調達金額は$334M、評価額は$2.2Bです。
algoliaは「1つ1つのECサイト内にGoogleのような検索アルゴリズムを搭載する」ことをコンセプトに事業を展開しています。
続いて、algoliaのビジネスモデルについて紹介します。
algoliaはEC企業に対して、検索アルゴリズム (algolia SEARCH) とレコメンドアルゴリズム (algolia RECOMMEND) をAPIの形で提供します。
マネタイズはAPIの月額使用料で行っており、料金体系は基本料金+使用量に応じた従量課金となっています。
（参考:algolia料金体系）
解決しているペイン
ECサイト内の検索アルゴリズムの質が低いと、消費者がサイトに立ち寄っても欲しい商品が見つけられず離脱につながってしまうため、検索アルゴリズムの質はCVRに直結する重要な要素です。
しかし、一部の大企業を除いてほとんどのEC事業者には、自社サイト内に高度な検索アルゴリズムを構築できる優秀なエンジニアを雇う余裕がありません。
また、近年はShopifyなどのパッケージを利用してサイトを立ち上げるEC事業者が増加していますが、そうしたパッケージに最初から実装されている検索アルゴリズムも性能が高いとは言えません。
このようにEC事業者にとって、自社サイト内に高度な検索アルゴリズムを手軽に構築できないことは大きなペインとなっていました。
サービス内容
algoliaはわずか5分で実装可能な検索アルゴリズムである「algolia SEARCH」をAPIの形で提供することで、上記の課題を解決します。
また、検索アルゴリズムと連動した商品レコメンドエンジンである「algolia RECOMMEND」もAPIとして提供しており、相乗効果でCVRの向上を実現します。
以下、それぞれのサービスについて見ていきます。
① algolia SEARCH
algolia SEARCHは、あらゆるウェブサイトやアプリケーションにわずか5分で実装可能な高性能の検索アルゴリズムです。
以下、代表的な機能を紹介します。
- A. 業界最速の検索処理スピードと自動インデックス作成機能
- algolia SEARCHによる一件当たりの検索処理スピードは1~20ミリ秒であり、これは競合他社の200倍のスピードです。
また、API接続をした瞬間から1秒当たり約数千のインデックス※を自動で作成する機能を有しており、開発者がインデックスを作成する必要がありません。
- ※インデックス:検索エンジンが使用するデータが保存される場所のこと。ゼロから検索アルゴリズムを構築する場合、自社ECサイト内の全ての商品のインデックスを開発者が作成する必要がある。
- B. AIによる同義語の設定機能
- サイト内集まった様々な消費者の検索履歴をもとに、AIによって自動で同義語を設定することが可能です。まずは下の画像をご覧ください。
（参考:同義語生成のイメージ）- このように、消費者は同じ商品を見つけるために様々な言語や語彙を用いて検索をしますが、すべての消費者のニーズに応えられるように同義語を人の手で設定しておくことはほぼ不可能です。
しかし、algolia SEARCHに搭載されているAIは検索履歴が溜まれば溜まるほど新たな同義語を設定することが可能です。
また英語・日本語・中国語・ドイツ語などあらゆる言語にalgolia SEARCHは対応しているため、「日本語+英語」の並びにも対応することが可能です。
この機能によって、消費者のサイト初回訪問時のCVRを向上させることが可能です。
- C. AIによるパーソナライズ機能
- algolia SEARCHのAIはパーソナライズ機能も有しています。
- 下のイメージのように、消費者のサイト内での行動履歴に基づいて、商品を検索した際の表示結果をパーソナライズすることが可能です。この機能によって、消費者の2回目以降のサイト訪問時のCVRを向上させることが可能です。
- （参考:パーソナライズの例）
- D. レポート機能
- algolia SEARCHはサイト内の検索結果を自動でレポートにまとめることが可能です。
- （参考:レポート機能）
- E. ビジュアルエディタ機能
- 上記のレポート機能をもとに、簡単なドラッグアンドドロップインターフェイスで商品の表示結果を手動で変更することが可能です。
そして、変更されたことによる売上の変動は上記で紹介したレポート機能で確認することが可能です。
- （参考:ドラッグアンドドロップインターフェイスでのサイト編集）
- （参考:検索結果のうち関係のないものを手動で非表示にする機能）
以上、algolia SEARCHの代表的な機能をまとめました。この他にも下記のような機能があります。
② algolia RECOMMEND
algolia RECOMMENDはalgolia SEARCHと連携することが可能です。
それによって、個々の消費者のサイト内での行動履歴に基づいて、関連商品やよく一緒に購入される商品のレコメンドを行うことが可能です。
（参考:algolia RECOMMEND）
トラクション
代表的な顧客にはDiorやLVMHグループなどの有名ファッションブランドや、オフィス機器を扱うStaplesなどが並びます。
（参考:algoliaの主要顧客）
実際の導入効果の一例として、LACOSTEではサイト内の商品検索からの売上が150%上昇し、CVRも37%上昇しました。
（参考:LACOSTEの導入効果）
また、API接続可能なプラットフォームにはShopifyをはじめ以下のものがあります。
日本市場
日本でもEC事業者に検索アルゴリズムを提供している企業は既に存在しています。
しかしながら、algoliaのようなユニコーンは存在していません。
この理由は大きく2つ考えられます。
第1の理由として、algoliaはEC事業者に対してだけでなく、SlackやStripeなどのSaaSサービスや様々なメディアサービスに対しても検索アルゴリズムを提供しているのに対して、日本企業のサービスはEC事業者のみを対象としているので、市場の大きさが異なることが挙げられます。
この市場の違いは、algoliaの検索アルゴリズムがECサイトだけでなく、あらゆるサイトやアプリ内で機能するように設計されているという、algoliaの技術力の高さに起因しており、日本企業が簡単に模倣できるものではないと思われます。
続いて第2の理由として、日本におけるEC消費は、検索アルゴリズムをAPI連携することができないAmazonや楽天などのモール型ECに集中していることが挙げられます。
そのため、日本のEC事業者は「検索アルゴリズム自体を高性能にすることで自社の商品を探しやすくする」という戦略ではなく、「自社の商品をいかにしてモールの検索アルゴリズムに最適化するか」というSEO対策を中心に行なっており、algoliaのようなサービスを提供する企業の需要はアメリカほど大きくないと思われます。
以上2つの理由により、日本ではalgoliaのようなEC事業者に検索アルゴリズムを提供するユニコーンは存在していませんが、モール型ECのSEO対策のサービスなど、日本のEC市場に特化した検索アルゴリズムサービスを提供する企業が生まれるのではないかと期待しています。
おわりに
今回はEC領域特化SaaS紹介の第四弾として、EC事業者に高性能な検索アルゴリズムをAPIの形で提供するalgoliaについて紹介しました。
サイト内の検索アルゴリズムの違いによって、CVRが大きく変化するというのは非常に面白いと思いました。
また、日本とアメリカのEC市場の違いから、日本独自のサービスが生まれる可能性もあるため、ECの検索アルゴリズム領域には今後も注目していきたいと思います。
最後になりましたが、Angel BridgeはCVR向上を目的としたEC周辺サービスにも積極的に投資しています。事業の壁打ちや資金調達のご相談など、お気軽にご連絡ください！
こんにちは！Angel Bridgeインターンの山田と申します。
前々回の「Angel Bridge USベンチャー研究#8」は、EC上で返品された商品の検品・保管を行い、最高値で販売可能なチャネルに出品するOptoroについて紹介しました。
Angel Bridge USベンチャー研究#8
今回は、ECサイト内に高性能な検索アルゴリズムをAPIとして提供することでCVRを向上させるalgoliaについて紹介します。
（参考:EC×APIサービスの全体像）algolia概要
algoliaは2012年に自然言語処理のエンジニアであったNicolas Dessaigneによって設立されました。2022年までに合計9回の資金調達を行っており、合計調達金額は$334M、評価額は$2.2Bです。
algoliaは「1つ1つのECサイト内にGoogleのような検索アルゴリズムを搭載する」ことをコンセプトに事業を展開しています。
続いて、algoliaのビジネスモデルについて紹介します。
algoliaはEC企業に対して、検索アルゴリズム (algolia SEARCH) とレコメンドアルゴリズム (algolia RECOMMEND) をAPIの形で提供します。
マネタイズはAPIの月額使用料で行っており、料金体系は基本料金+使用量に応じた従量課金となっています。
（参考:algolia料金体系）解決しているペイン
ECサイト内の検索アルゴリズムの質が低いと、消費者がサイトに立ち寄っても欲しい商品が見つけられず離脱につながってしまうため、検索アルゴリズムの質はCVRに直結する重要な要素です。
しかし、一部の大企業を除いてほとんどのEC事業者には、自社サイト内に高度な検索アルゴリズムを構築できる優秀なエンジニアを雇う余裕がありません。
また、近年はShopifyなどのパッケージを利用してサイトを立ち上げるEC事業者が増加していますが、そうしたパッケージに最初から実装されている検索アルゴリズムも性能が高いとは言えません。
このようにEC事業者にとって、自社サイト内に高度な検索アルゴリズムを手軽に構築できないことは大きなペインとなっていました。
サービス内容
algoliaはわずか5分で実装可能な検索アルゴリズムである「algolia SEARCH」をAPIの形で提供することで、上記の課題を解決します。
また、検索アルゴリズムと連動した商品レコメンドエンジンである「algolia RECOMMEND」もAPIとして提供しており、相乗効果でCVRの向上を実現します。
以下、それぞれのサービスについて見ていきます。
① algolia SEARCH
algolia SEARCHは、あらゆるウェブサイトやアプリケーションにわずか5分で実装可能な高性能の検索アルゴリズムです。
以下、代表的な機能を紹介します。
- A. 業界最速の検索処理スピードと自動インデックス作成機能
- algolia SEARCHによる一件当たりの検索処理スピードは1~20ミリ秒であり、これは競合他社の200倍のスピードです。
また、API接続をした瞬間から1秒当たり約数千のインデックス※を自動で作成する機能を有しており、開発者がインデックスを作成する必要がありません。 - ※インデックス:検索エンジンが使用するデータが保存される場所のこと。ゼロから検索アルゴリズムを構築する場合、自社ECサイト内の全ての商品のインデックスを開発者が作成する必要がある。
- B. AIによる同義語の設定機能
- サイト内集まった様々な消費者の検索履歴をもとに、AIによって自動で同義語を設定することが可能です。まずは下の画像をご覧ください。
- （参考:同義語生成のイメージ）
- このように、消費者は同じ商品を見つけるために様々な言語や語彙を用いて検索をしますが、すべての消費者のニーズに応えられるように同義語を人の手で設定しておくことはほぼ不可能です。
しかし、algolia SEARCHに搭載されているAIは検索履歴が溜まれば溜まるほど新たな同義語を設定することが可能です。
また英語・日本語・中国語・ドイツ語などあらゆる言語にalgolia SEARCHは対応しているため、「日本語+英語」の並びにも対応することが可能です。
この機能によって、消費者のサイト初回訪問時のCVRを向上させることが可能です。 - C. AIによるパーソナライズ機能
- algolia SEARCHのAIはパーソナライズ機能も有しています。
- 下のイメージのように、消費者のサイト内での行動履歴に基づいて、商品を検索した際の表示結果をパーソナライズすることが可能です。この機能によって、消費者の2回目以降のサイト訪問時のCVRを向上させることが可能です。
-
- （参考:パーソナライズの例）
- D. レポート機能
- algolia SEARCHはサイト内の検索結果を自動でレポートにまとめることが可能です。
- （参考:レポート機能）
- E. ビジュアルエディタ機能
- 上記のレポート機能をもとに、簡単なドラッグアンドドロップインターフェイスで商品の表示結果を手動で変更することが可能です。
そして、変更されたことによる売上の変動は上記で紹介したレポート機能で確認することが可能です。 - （参考:ドラッグアンドドロップインターフェイスでのサイト編集）
- （参考:検索結果のうち関係のないものを手動で非表示にする機能）
（参考:同義語生成のイメージ）
以上、algolia SEARCHの代表的な機能をまとめました。この他にも下記のような機能があります。
② algolia RECOMMEND
algolia RECOMMENDはalgolia SEARCHと連携することが可能です。
それによって、個々の消費者のサイト内での行動履歴に基づいて、関連商品やよく一緒に購入される商品のレコメンドを行うことが可能です。
（参考:algolia RECOMMEND）トラクション
代表的な顧客にはDiorやLVMHグループなどの有名ファッションブランドや、オフィス機器を扱うStaplesなどが並びます。
（参考:algoliaの主要顧客）実際の導入効果の一例として、LACOSTEではサイト内の商品検索からの売上が150%上昇し、CVRも37%上昇しました。
（参考:LACOSTEの導入効果）また、API接続可能なプラットフォームにはShopifyをはじめ以下のものがあります。
日本市場
日本でもEC事業者に検索アルゴリズムを提供している企業は既に存在しています。
しかしながら、algoliaのようなユニコーンは存在していません。
この理由は大きく2つ考えられます。
第1の理由として、algoliaはEC事業者に対してだけでなく、SlackやStripeなどのSaaSサービスや様々なメディアサービスに対しても検索アルゴリズムを提供しているのに対して、日本企業のサービスはEC事業者のみを対象としているので、市場の大きさが異なることが挙げられます。
この市場の違いは、algoliaの検索アルゴリズムがECサイトだけでなく、あらゆるサイトやアプリ内で機能するように設計されているという、algoliaの技術力の高さに起因しており、日本企業が簡単に模倣できるものではないと思われます。
続いて第2の理由として、日本におけるEC消費は、検索アルゴリズムをAPI連携することができないAmazonや楽天などのモール型ECに集中していることが挙げられます。
そのため、日本のEC事業者は「検索アルゴリズム自体を高性能にすることで自社の商品を探しやすくする」という戦略ではなく、「自社の商品をいかにしてモールの検索アルゴリズムに最適化するか」というSEO対策を中心に行なっており、algoliaのようなサービスを提供する企業の需要はアメリカほど大きくないと思われます。
以上2つの理由により、日本ではalgoliaのようなEC事業者に検索アルゴリズムを提供するユニコーンは存在していませんが、モール型ECのSEO対策のサービスなど、日本のEC市場に特化した検索アルゴリズムサービスを提供する企業が生まれるのではないかと期待しています。
おわりに
今回はEC領域特化SaaS紹介の第四弾として、EC事業者に高性能な検索アルゴリズムをAPIの形で提供するalgoliaについて紹介しました。
サイト内の検索アルゴリズムの違いによって、CVRが大きく変化するというのは非常に面白いと思いました。
また、日本とアメリカのEC市場の違いから、日本独自のサービスが生まれる可能性もあるため、ECの検索アルゴリズム領域には今後も注目していきたいと思います。
最後になりましたが、Angel BridgeはCVR向上を目的としたEC周辺サービスにも積極的に投資しています。事業の壁打ちや資金調達のご相談など、お気軽にご連絡ください！
2022.06.07 ACADEMY
昨今ベンチャーキャピタル (VC) の数は増加傾向にあり、インターネット上には様々な情報が散乱しています。起業家の皆さんも、どのようにVCを選べばいいのか分からないと感じているのではないでしょうか。良いVCを見つけても、具体的にどのようにアプローチすればよいか分からないこともあると思います。
そこで、前回のスタートアップアカデミー#1｜シードベンチャーの資金調達の考え方とは? では資金調達の考え方を解説しましたが、今回は実際にVCを選ぶ過程で必ず押さえておくべきポイントをご紹介していきたいと思います。
資金調達における7つのステップ
昨今ベンチャーキャピタル (VC) の数は増加傾向にあり、インターネット上には様々な情報が散乱しています。起業家の皆さんも、どのようにVCを選べばいいのか分からないと感じているのではないでしょうか。良いVCを見つけても、具体的にどのようにアプローチすればよいか分からないこともあると思います。
そこで、前回のスタートアップアカデミー#1｜シードベンチャーの資金調達の考え方とは? では資金調達の考え方を解説しましたが、今回は実際にVCを選ぶ過程で必ず押さえておくべきポイントをご紹介していきたいと思います。
まず、資金調達を行う際のプロセスを簡単にご紹介します。
資金調達には大きく分けて以下の7つのステップがあります。
一見とても大変そうですが、あらかじめセオリーを抑えてしまえばほとんどの工程はスムーズに進めることができます。今回フォーカスする「④投資家へのコンタクト」については会社の属性によって取るべき対応が異なります。数多くのVCから自分の事業に合ったところを選択するには、資金以外の面でVCに何を求めるかをまず考えましょう。求めるものは事業内容・ラウンドによっても異なるため、それらに応じて当然お声がけすべきVCも異なります。
国内のVCにはいろいろな属性がある
では、実際に日本にはどのようなVCがあるのでしょうか。
国内のVC・投資家は以下の図のように、投資先の企業のステージや出資母体の違いにより棲み分けされていて、シード特化、独立系、CVC、金融系、グロース系、外資系、機関投資家系等に分類されています。
それぞれのVCの特徴をご紹介しましょう。
- シード特化VC
- シードラウンドにのみ投資を行うVC。投資先が多く、ネットワークが充実しているため、投資を受けることで他の起業家との接点を持つことができます。シードベンチャーとの付き合い方に非常に慣れており、適度な距離間でサポートを得られること、デューデリジェンス（意思決定）も短時間で実施してもらえることなどのメリットがあります。一方でデメリットとしては、投資件数が多いので手厚いハンズオン支援は期待できないこと、次ラウンドで追加の投資が得られない可能性が高いことが挙げられます。
- 独立系リードVC
- リードで投資を行い、ハンズオン支援を行うケースが多いVC。アーリーステージからミドルステージまで連続的に投資を行うことが多く、長期的なお付き合いが期待できます。ちなみにAngel Bridgeはここに分類されます。
- シナジーのあるCVC (Corporate Venture Capital)
- 事業会社が自己資金で運営するVC。投資の際には事業上の提携を前提として求めることが多いです。資金だけでなく自社のリソースを提供してもらえるというメリットがあります。ミドルステージ以降で投資を行い、フォローで投資を行うケースがよく見受けられます。
- 金融系サイレントVC
- 銀行、保険会社、証券会社が自己資金で運営するVC。フィンテックなどに多く投資をしており、CVC的な側面もありますが、CVCほど協業を求めておらず基本的に投資後はサイレントになります。リードを取るケースは少ないですが、次のラウンドでの追加投資も期待できます。
- グロースVC
- ミドル/レイターステージに特化して投資を行うVC。ファンドサイズが大きく、最低ロットが10億円などと決まっていることが多いです。1-3年でIPOを目指すベンチャーが主な対象となります。
- 外資VC/外資PE/上場株機関投資家系VC
- 最近はこれらのプレーヤーも日本市場でベンチャー投資を積極化しています。ファンドサイズが非常に大きく、IPO前に大型資金調達を行う際には頼るべき存在です。
以下の図はこれらのVCの属性別投資額割合を表したものです。
投資額で見ると、独立系VCが全体のおよそ３割を占めています。また、2019年から2020年にかけては金融系VCの割合が大きく減少し、CVCが増えていることが分かります。CVCについては、事業会社側の新たな成長ドライバー発掘のニーズの高まりから、年々設立件数・投資額ともに増加が見られ、今後も規模の拡大が見込まれています。
VCからの資金調達、どう始める?
いよいよ個々の投資家を検討していきますが、まずは資金調達するVCの構成を決めるところから始めましょう。
調達先は1社に限定せず、2-3社から調達することをお勧めします。1社に絞ってしまうと、そのVCの持つ決定権が大きく、方針が合わない際に継続が困難になってしまいます。逆にVCが多すぎても各種手続きに時間がかかりすぎてしまいます。
それぞれ異なる強みの支援を受けることができるうえ、追加出資が受けられないというリスクを減らすことができるという点で2-3社から投資を受けるのが適切と考えています。
複数の投資家から資金調達する際には、リード投資家、フォロー投資家という概念を理解する必要があります。
リード投資家は基本的に各資金調達ラウンドで最大の投資額を出す投資家のことを指します。投資時にはそのラウンドの投資家を代表して投資条件の交渉や契約書の作成の取りまとめを行います。投資後は投資先との接点も最も多く持ち、株主を代表して最大限支援を行う存在となります。
一方で、フォロー投資家はリード投資家をフォローするという立場で、必要に応じて支援を行います。
リード投資家をまず決定し、そこで合意した条件でフォロー投資家を決めるという流れで調達を進めます。
このようにリード投資家は起業家にとって、パートナーとも呼ぶべき関係性となり、重要な役割を持ちます。リード投資家の選択はとても大きな決断と捉えて、慎重に行うことをお勧めします。
VCのどこを見るべき?
では実際に投資家を選ぶ際に、どのようなポイントを見たらいいのでしょうか。
我々が数々のスタートアップに投資を行ってきた中で、特に抑えておくべきだと感じる4点をご紹介します。
- 支援の手厚さ
- 投資家が支援をしてくれるかどうか、見極める必要があります。
投資後に受けることができる支援の内容はどのようなものであるか、きちんと確認しましょう。投資家の話す内容だけでは本当に実行されているか分からないこともあるため、過去の投資先に対してどの程度の支援実績があるのかや、チームの構成については調べておくと参考になると思います。 - 出資スタイル
- 投資家との面談の際には、投資金額の目安だけでなく、次のラウンドでの追加出資の意向も聞きましょう。VCによって投資対象のステージが異なるので、次回は出資しない場合や、出資は受けられない代わりに他のVCにつないでもらえる場合など様々なケースが考えられます。ただ、継続的に出資を受けている方が対外的に評価が上がることがある上、新たに資金調達を行う際にかかる時間を短縮し、事業に集中できるなどメリットが大きいのも事実です。長期的に見て自分に合った出資スタイルの投資家を選びましょう。
- 意思決定のスピード感
- 実際に投資を受けるまでにどういった手順で、どのくらいの期間がかかるのかはVCによってそれぞれです。スピード感をもって進めたい事業であれば、意思決定の速さは、その後ラウンドを進めていく中でも重要な事項になるので、確認するべきでしょう。
- ブランド力
- VCのブランドも判断材料になる場合があります。特に海外ではSequoia Capital（セコイアキャピタル）などのネームの良いVCから出資を受けることで、注目度が上がり、他のVCからも投資を受けやすくなることもあります。
- 相性
- 投資を受けたVCは株主となり、基本的に上場までの長い期間を共に歩んでいくことになります。経営者のパートナーとして信頼関係を築けることが重要です。ミーティングの場の印象だけでなく、食事をしたり、リファレンスを取ったりすることも相性を確かめるために有効です。
以上を踏まえて、調達ステージ毎の資金調達の意味とどういったVCから調達するべきかをセットで考えると、自分に合ったVCに出会えるのではないかと思います。
まずはそれぞれのVCを知ることが大切です。最近ではどのVCもSNSやブログ記事、イベントなどで積極的に情報発信しているので、簡単にチェックすることができます。投資先の評判を聞いたり、知人のつてを使ったりして情報収集を行いましょう。
アプローチ方法としてはツイッターアカウントへのDM・オフィスアワーへの申し込み・HPへの問い合わせ・人づての紹介・イベントへの参加などたくさん考えられます。後悔のない資金調達ができるよう、最大限活用していきましょう。
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