プロダクトマーケットフィットまでの5年間の砂漠と53億ドルの評価額｜Abridge創業者 Shiv Rao
- Aisha Washington
- 1 時間前
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Abridgeは現在、53億ドルの評価額を持ち、垂直AIのリーダーとして広く認識されている。しかし、そこに至る道のりには、スタートアップの将来を安泰に感じさせるようなプロダクトマーケットフィットなしで過ごした、およそ5年間が含まれていた。この対談で創業者のShiv Raoは、その不確実な時期を会社が乗り越えられた理由と、ヘルスケアおよび人工知能を取り巻く環境の変化に合わせて戦略がどのように進化したかを説明する。
中心的な教訓は、単に粘り強く続けることではない。Raoは、持続性のある洞察にコミットし続けることと、特定の製品、顧客セグメント、ビジネスモデルに執着することを区別している。Abridgeは、臨床医と患者の会話には、文書化、ワークフロー、そして最終的にはケアのより広い経済性を改善できる、極めて価値の高いシグナルが含まれているという確信を維持しながら、アプローチを繰り返し変えてきた。
会社を変えながら仮説を守る
Abridgeは2018年、明確な前提のもとに始まった。ヘルスケアは本質的に会話を中心に組織されている、という前提だ。患者と臨床医のやり取りは、症状、意思決定、懸念、計画が医療上の物語の一部となる場所である。そのやり取りを正確かつ安全に、そして有用な形で捉えられれば、まったく新しいヘルスケア・インフラのレイヤーを支えられる。
Raoによれば、周囲の戦略が変わっても、この前提は譲れなかった。チームは製品、販売ルート、収益モデルを変える意志があった。一方で、臨床会話がより良いヘルスケア・ワークフローの基盤になり得るという信念を捨てることはなかった。
この区別は重要だ。粘り強さだけでは、悪いアイデアを温存してしまうことがある。Raoが考えるレジリエンスでは、どの信念が根本的なもので、どの判断が単に現時点の実装にすぎないのかを、創業者が問い続ける必要がある。創業者は問題に深くコミットしながらも、成功しなかった製品を終了して再出発する覚悟を持つことができる。
Abridgeはまた、正確なタイミングを見極めるのが難しい技術と市場の変化からも恩恵を受けた。Transformerベースのシステム、大規模言語モデル、パンデミック期の混乱、そして深刻な臨床医の燃え尽きは、同社の当初のビジョンを徐々に実現可能かつ緊急性の高いものにした。早くから取り組んでいたことは会社に学習の時間を与えたが、市場が追いつくまで生き延びることも求められた。
消費者向けアプリからエンタープライズ・ヘルスケアへ
Abridgeは当初、患者が診療時の情報を録音し、保持できる消費者向け製品を開発した。振り返ると、Raoはその時期の一部を批判的に見ている。パンデミックの間、直接消費者向けアプリケーションを推進するよりも、研究、モデル開発、実行可能な事業アーキテクチャに集中していれば、会社はより多くを得られたかもしれないと彼は考えている。
消費者向けの道筋は、難しい移行ももたらした。ヘルスケア機関は、ベンダーに機密情報を預けるうえで信頼を必要とする。個人ユーザーを中心に設計された会社が、エンタープライズとしての信頼性を自動的に得られるわけではない。Abridgeは最終的に、臨床医と医療システムへの提供へと軸足を移し、機密データをめぐる不快なインセンティブを生みかねないビジネスモデルを見直した。
とはいえ、初期の患者重視は無駄ではなかった。それは、人々に自らのヘルスケア上の物語に対する主体性を与える重要性を強めた。Raoによれば、Abridgeは現在、より強い立場から患者向けの機会に再び取り組んでおり、臨床現場における双方を支援するためにAIを活用している。臨床医と患者を別々の市場として扱っているわけではない。
この歴史は、同社のより広範な行動原則を示している。戦略的な撤退は、当初の使命を無効にする必要はない。スタートアップは時に、一つのルートを離れ、別の場所で必要な能力を構築し、より信頼性の高い製品とともに後で戻らなければならない。
ヘルスケアは市場の集合体である
Abridgeにとって重要な市場開拓上の教訓の一つは、「ヘルスケア」は有用な顧客カテゴリーとして機能するには広すぎる、ということだった。独立開業医、学術医療センター、大規模な統合型医療提供ネットワークは、それぞれ異なる制約と購買プロセスのもとで運営されている。
臨床業務を変革するという志を持つ会社にとって、大規模な医療提供組織へ到達することは特に重要になった。こうしたシステムには、多数の臨床医、ワークフロー、データ関係が集中している。そうした組織への販売は、より下位市場にとどまるよりも遅く、要求も厳しいが、幅広い影響を生み出すために必要な規模も提供する。
Abridgeは、ほぼ普遍的な業務である臨床文書化を入口とした。医師は、ノートの作成、オーダーの入力、診断の選択、請求に関連する業務の完了に多くの時間を費やしている。その負担の一部を自動化すれば、機関に運営モデル全体の再設計を要求せずに、即時の利益をもたらせる。
Raoは、文書化は孤立した管理上の成果物ではないと強調する。米国のヘルスケア・システムでは、文書化されたケアが償還を左右する。したがって臨床ノートは、医師のワークフローを最高医療情報責任者、CIO、CFOの優先事項につなげることができる。文書化のアーキテクチャを意図的に設計することで、Abridgeは臨床医の負担軽減からエンタープライズ価値の支援へと役割を広げることができた。
Epicの代替ではなく、インテリジェンス・レイヤー
Raoは、AbridgeをEpicなどの電子医療記録プラットフォームの直接的な代替として位置づけてはいない。代わりに、既存の記録システムの上に構築されたインテリジェンス・レイヤーとして同社を説明している。
臨床会話が最初の足がかりを提供する。その情報源から、AIはノートの作成、診療記録の準備、関連コンテキストの提示、オーダーの支援、文書化と請求の接続を助けることができる。これによりAbridgeは、医療システムに中核インフラの放棄を求めることなく、その役割を拡張できる。
この位置づけは、カウンターポジショニングの一形態も生み出す。新規参入者は、既存企業が既存製品を損なわずには再現しにくいワークフローやビジネスモデルを中心に構築できる。Raoは創業者に対し、そうした制約を特定できるほど競合を理解しつつ、日々の注意は自社の顧客と製品に向け続けるよう助言している。
Abridgeの成長するカテゴリーとしてのアイデンティティは、この焦点が顧客に響いていることを示唆している。Raoは、一部の顧客が会社名を動詞として使い始めてさえいると指摘する。これは、製品が日常業務に根付いた強い兆候である。
ユーザー体験を中心としたモデル選択
Abridgeは、モデルの所有をイデオロギー上の問題として扱っていない。Raoによれば、同社は臨床医にとって最良の結果を生むものに応じて、最先端モデル、オープンソース・システム、社内開発モデルを使い分けている。
議論された時点では、モデル出力のおよそ40%が社内システムによるものだった。ただしRaoは、モデルが蒸留、ファインチューニング、置き換えを経るなかで、その比率は変化すると注意を促している。社内モデルは、速度、制御、低コストが重要となる、範囲が限定されたタスクに特に適している。より困難な問題では、汎用システムが進化するにつれて最先端を活用することが有益になり得る。
レイテンシーは決定的な考慮事項である。高圧的な臨床環境では、わずかな遅延であってもツールを煩わしく感じさせることがある。Raoは、望ましい体験を優れた空調にたとえる。不可欠で、信頼でき、ほとんど意識されないものだ。臨床医が患者に集中できるよう、テクノロジーはワークフローの中に溶け込むべきである。
この製品基準が、モデル選択を形作っている。
重要な臨床ワークフローに対応するには、品質が十分でなければならない。
ケアの自然なリズムを維持できるだけの速さで、応答が届かなければならない。
特に利用が拡大するにつれて、コストは重要である。
最先端およびオープンソースの能力が変化するなかで、アーキテクチャは適応しなければならない。
スケーリングは学習上の優位性も生み出す。導入が増えるほど、システムは異なる専門分野、言語、ケア環境、臨床医による編集に触れる。そうしたやり取りは、Abridgeがより幅広いユーザーに向けて製品とモデルを改善する助けとなり得る。
独自の優位性はワークフローと信頼から生まれる
基盤モデル企業は、垂直型AIに強力な追い風をもたらしている。Raoは、それらの進歩と直接競争するのではなく、協力することを好む。彼の説明によれば、Abridgeの防御力は、規制産業に関する専門知識、独自のワークフロー、蓄積されたフィードバック、そして医療データを適切に扱う能力に由来する。
エンタープライズ医療データは、きれいに整理されていたり均一だったりすることはほとんどない。行動医療の情報を内科のデータと同じように扱えるとは限らず、いずれをコンプライアンスに準拠したワークフローへ統合するにも広範なインフラが必要になる。有用な垂直型AIシステムは、優れたモデルを呼び出すだけでは不十分だ。コンテキストを整理し、組織上のルールを尊重し、実際に作業が行われるまさにその地点で結果を提供しなければならない。
信頼も同じく重要である。Raoによれば、Abridgeは医療データを販売して事業を築くわけではない。提案された機能がパートナーのデータを新しい方法で利用する場合、同社の哲学は、進める前に医療システムから許可を得ることだ。この規律によって一部の機会は遅れるかもしれないが、長期的な導入の基盤となる関係を守ることができる。
人間的・組織的優位性としてのセンス
Raoは、AIプロダクト開発においてセンスがますます重要な差別化要因になっていると捉えている。彼にとってセンスとは、意味のあるパターンを見抜き、アイデアを独自の方法で組み合わせ、一貫した人間的視点を表す選択を行う能力である。
Abridgeはこの考えを文化的原則に組み込んでいる。人は優れた仕事に触れることで、良いセンスを育てる。研究者は重要な論文に触れる必要があり、プロダクトチームは優れたインターフェースのパターンに精通している必要があり、リーダーは強い組織や意思決定を観察する必要がある。
ただし、触れるだけでは不十分である。センスには選択が必要だ。チームは好奇心を保つべきだが、あらゆる新モデル、デザイントレンド、マネジメントの考え方を無差別に追いかけるべきではない。優位性は、何が注目に値するかを見極め、それを会社のミッションと一貫性を感じさせる選択へと変換することから生まれる。
Raoはこれを、卓越した企業は単に文化に反応するのではなく、文化を生み出すという信念と結び付けている。そのためには、技術、行動、期待が変化している最前線に近い位置を保ち続けなければならない。
絶え間ないプレッシャー下でのリーダーシップ
Abridgeが約450人の従業員規模へ成長するにつれ、Raoの仕事は何度も変化した。彼は創業者としてのリーダーシップを、一連の「任務期間」と表現する。会社にとって最も重要な課題を特定し、創業者が固有の貢献をできる場所を見極め、状況が変わるまでその役割に取り組む、というものだ。
これはマイクロマネジメントとは異なる。意思決定から行動までの間隔が短くなるにつれ、企業には、創業者がすべての細部を決めるのを待たずに判断を下せる経営幹部が必要になる。Raoは、そのようなリーダーの採用を、スケールにおいて最も困難かつ重大な要素の一つと考えている。
また彼は、急速に変化する市場において、テクノロジーCEOにとって意味のある平時は存在しないと主張する。プレッシャーは緊張感を保つことができる一方、その不在は自己満足を招きかねない。Abridgeは、「Titanic rule」のような文化的慣行を通じて対応力を強化しており、従業員には3時間以内にメッセージを確認することが期待されている。
現在、同社は従業員に週3日の出社を求めているが、Raoはこの方針をなお調整中のものとして提示している。彼はホワイトボード、自発的な交流、物理的な近接を重視する一方で、通勤が困難な従業員にとっての負担も認識している。彼のより大きな主張は、文化は機械的にコピーできるものではなく、会社、その経営幹部、そして成長段階に適合しなければならないということだ。
より人間的な医療に向けて構築する
Raoの長期的な志は、医療ノートの自動化を上回る。彼は、AIが医療者により良いコンテキスト、手がかり、意思決定支援を提供しながら、デフレ的な医療経済を生み出す手助けをすることを望んでいる。
定型的な処方薬の補充のような、反復的で頻度が高く、リスクが比較的低いタスクの一部は、広範な自動化に適している可能性がある。しかし、症例がより複雑になるほど、人間の判断は重要性を失うのではなく、より重要になる。したがってRaoのビジョンは、臨床医の置き換えを中心とするものではない。事務作業を取り除き、関連するコンテキストを提供することで、医療専門職が困難なケアにより多くの注意を向けられるようにすることだ。
この枠組みは、医療従事者が無理なく受け止められる以上の速さで需要が高まる中で、特に重要である。Abridgeの5年間の「砂漠」は、重要な市場が開かれるまでにどれほど長くかかり得るかを示している。その後の成長は、粘り強い仮説がついに有能な技術、顧客の切迫した需要、そしてワークフローの現実のために設計されたプロダクトと出会ったときに、何が起こり得るかを示している。
