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AIスタートアップへの投資基準が大きく変わりつつあります。ベンチャーキャピタル（VC）は、従来の急成長モデルだけでなく、データ生成能力や市場投入戦略（GTM）、競合優位性を新たな評価軸として重視しています。米TechCrunchのイベントで専門家が議論したところによると、投資判断はより複雑な「アルゴリズム」になっているといいます。
Cowboy Venturesのアイリーン・リー氏は、AI企業への投資を「異なる変数と係数を持つアルゴリズム」と表現します。単なる収益の伸びだけではなく、その企業が独自のデータを生み出しているか、競合に対する参入障壁（Moat）は高いか、創業者の実績や製品の技術的な深さはどうか、といった点が総合的に評価されるのです。
DVx Venturesのジョン・マクニール氏は、特に市場投入戦略（GTM）の重要性を強調します。「最も優れた技術ではなく、最も優れたGTMを持つ企業が勝つ」と指摘。シリーズAの投資家が、以前は成熟企業に求めていたような厳しい基準を、シード段階のスタートアップにも適用し始めているのが現状です。
とはいえ、技術が不要なわけではありません。Kindred Venturesのスティーブ・ジャン氏は、優れた技術とGTMの両方が成功の必須要件だと反論します。投資家は、初期段階から顧客を獲得し、維持する能力をこれまで以上に洗練された視点で評価しており、創業者はその両輪を巧みに回す必要があります。
さらに、スタートアップには大手と渡り合うための圧倒的な開発スピードも求められます。市場はまだ初期段階であり、絶対的な勝者がいないため、新規参入のチャンスは残されています。しかし、激しい競争を勝ち抜くためには、これら新しい投資基準をクリアすることが不可欠と言えるでしょう。