ChatGPTに衝撃を受けてから約2年、個人や小さなチームで幾つかプロダクトを作ってきました。しかしその全てがマネタイズという意味では失敗で､結果的には撤退しました。その中から主なものを､当時の状況とともに紹介し、何故撤退したのかを振り返ります。
About two years have passed since I was shocked by ChatGPT, and I have created several products as an individual or in small teams. However, all of them failed in terms of monetization, and as a result, I withdrew from them. Among them, I will introduce the main ones along with the situation at that time and look back on why I withdrew.
失敗の歴史を公開する理由は、同じようにAI領域で挑戦している人たちの参考になればと思うからです。また、これらの経験を通じて最終的に辿り着いた現在のプロダクト「Evame」がなぜ生まれたのか、その必然性を伝えたいからでもあります。
The reason for publishing the history of failures is that I hope it will be helpful for those who are also taking on challenges in the AI field. Also, I want to convey the necessity of why the current product "Evame," which I finally arrived at through these experiences, was born.
2023年2月、僕はLLM無職になりました。
In February 2023, I became an LLM unemployed.
初めてLLMの可能性を実感したのは、2021年6月にリリースされたGitHub Copilotです。当初はごく局所的なサポートでしたが、2022年の初め頃にはコードの手入力を2〜3割減らすほどに進化し、機械学習に詳しくないweb系エンジニアの僕でも明らかに未来を感じました。
The first time I realized the potential of LLMs was with GitHub Copilot, released in June 2021. Initially, it was only a very localized support, but by the beginning of 2022, it had evolved to the point where it reduced manual code input by 20-30%, and even I, a web engineer not familiar with machine learning, clearly felt the future.
僕はLLMに魅了されましたが、当時LLM関係の求人は研究者が主で、web系エンジニアの参入は困難でした。
I was fascinated by LLMs, but at the time, LLM-related job openings were mainly for researchers, and it was difficult for web engineers to enter the field.
そして多くの人と同様、2022年11月、ChatGPTの登場によって「世界が変わった」と確信しました。勤務先にLLM事業を提案し、1ヶ月ほど社長と議論を重ねましたが、僕のプレゼンが未熟だったこともあり会社を動かすには至りませんでした。
Then, like many others, I was convinced that "the world had changed" with the advent of ChatGPT in November 2022. I proposed an LLM business to my employer and discussed it with the president for about a month, but I was unable to move the company, partly because my presentation was immature.
僕は自分でプロダクトを作ろうと決意し､2023年2月､会社に退職を申し出ました｡当時はLLMブームも今ほどではありませんでしたが､X(Twitter)で熱狂している一部の人達と交流を深める中で､AIエージェントは今後主流になると感じました｡
I decided to create a product myself and resigned from the company in February 2023. At that time, the LLM boom was not as big as it is now, but through deepening exchanges with some people who were enthusiastic on X (Twitter), I felt that AI agents would become mainstream in the future.
｢仕事を代替する｣というコンセプトでLPを公開したところすぐに500人以上waitlistに登録があり､ 明確なニーズを感じ､開発したのがAutonomixです｡
When I released the LP with the concept of "replacing work," I immediately had more than 500 people register on the waitlist, and I felt a clear need, so I developed Autonomix.
Zapier等のAPIを介し、チャット指示→メール返信・SNS 投稿などを自動実行するAIエージェント。
An AI agent that automatically executes chat instructions → email replies, SNS posts, etc. via APIs such as Zapier.
AIプロダクトのあるあるですが､魅力的なプロトタイプはすぐできるが、そこからの精度向上に無限に時間とコストがかかる、という沼にハマりました｡
It's a common issue with AI products, but I fell into the swamp of spending an infinite amount of time and money on improving accuracy after creating an attractive prototype.
具体的な技術的課題：
Specific technical issues:
成功率が約80%にとどまり､実務利用で許容できない｡
The success rate remains at about 80%, which is unacceptable for practical use.
GPT-4の外部ツール呼び出しが不安定｡リトライやフェイルセーフを重ねた結果､ロジックが肥大化し､複数回のLLM呼び出しでコストが膨張｡メールを送るだけで一回3円かかる。
GPT-4's external tool calling is unstable. As a result of repeated retries and failsafes, the logic became bloated, and costs soared due to multiple LLM calls. It costs 3 yen just to send an email.
しかし、より根本的な問題がありました。真に使いやすいUXを実現するなら、GmailやTwitterなどのプラットフォーム内で直接動作すべきです。そして、GoogleやTwitterがこの機能を提供しない理由はありません。
However, there was a more fundamental problem. To realize a truly easy-to-use UX, it should operate directly within platforms such as Gmail and Twitter. And there is no reason why Google and Twitter would not provide this feature.
技術的課題と戦略的課題の両方を抱え、「Big Techには勝てない」と判断。撤退を決断しました。
Faced with both technical and strategic challenges, I decided that "I can't beat Big Tech" and decided to withdraw.
Autonomixの失敗を受けて、僕はツール系ソフトウェアの限界を痛感しました。スタートアップでよく使われる言葉で言えばMoat（競合優位性）がない。結局のところ、GoogleやMicrosoftが本気になれば同等以上の機能を無料で提供してくる。
After the failure of Autonomix, I realized the limitations of tool-based software. In the words often used by startups, there is no Moat (competitive advantage). After all, if Google or Microsoft get serious, they will provide equivalent or better functions for free.
そこで戦略を変更し、Big Techが参入しにくい領域を探しました。それがエンタメ、特にAIキャラクターの分野でした。この領域なら、単純に資金を投入すれば良いものができるわけではなく、キャラクターの魅力やユーザーとの関係性構築といった、より人間的でクリエイティブな要素が重要になる。ここならまだ勝機があると考えました。
So I changed my strategy and looked for areas where Big Tech would be less likely to enter. That was the field of entertainment, especially AI characters. In this area, it's not simply a matter of throwing in money to create something good, but rather human and creative elements such as the charm of the character and building relationships with users become important. I thought there was still a chance to win here.
AIキャラクターには大きく2つのアプローチがあります。Character.aiのようにユーザー自身にキャラクターを作らせるプラットフォーム型と、運営側が魅力的なキャラクターを用意するコンテンツ型です。僕は後者を選択しました。ドラえもんのような、ユーザーを励まし成長を支援するAIを作りたかったからです。
There are two main approaches to AI characters. The platform type, like Character.ai, where users create their own characters, and the content type, where the operator prepares attractive characters. I chose the latter. I wanted to create an AI like Doraemon that encourages users and supports their growth.
当時はRAGという言葉もなく、長期記憶を持ったAIもありませんでした。僕はこれまで身につけた技術を応用すれば、長期記憶も可能だし、それによって構築される関係性はMoatになるだろうと考えました。そして開発したのがトークちゃんです｡
At that time, there was no concept of RAG, and there was no AI with long-term memory. I thought that if I applied the technology I had acquired so far, I could achieve long-term memory, and the relationship built by it would become a Moat. And that's how Talk-chan was developed.
長期記憶を持ったAIの友達｡ベクトルDBやグラフDBに保存した会話データをハイブリッド検索､今で言うRAGで参照しながら会話する｡
An AI friend with long-term memory. Hybrid search of conversation data stored in vector DB and graph DB, and conversations while referring to what is now called RAG.
課金してくれるユーザーも数人いましたが、事業として継続できるレベルには達しませんでした。根本的な課題は2つありました。
There were a few users who paid, but it did not reach a level where the business could be continued. There were two fundamental issues.
まずコストの問題です。長期記憶を実現するためには過去の会話データを常に参照する必要があり、トークン消費量が膨大になります。採算を取るには月額3000円程度の料金設定が必要でした。
First, there is the cost problem. In order to realize long-term memory, it is necessary to constantly refer to past conversation data, and the amount of token consumption becomes enormous. In order to make a profit, it was necessary to set a monthly fee of about 3000 yen.
しかし、その価格を正当化できるだけの価値を提供できていませんでした。結局のところ、記憶があるとはいえ「ただ雑談ができるだけ」のAIです。月額3000円を払ってまで利用したいと思わせるほどの魅力的な体験を作れていなかった。これが致命的でした。
However, we were not able to provide enough value to justify that price. After all, even though it has memory, it is just an AI that "can only chat." We were not able to create an attractive experience that would make people want to use it even if they paid 3000 yen per month. This was fatal.
つまり、技術的には実現できても、「高コスト・低付加価値」という構造的な問題を解決できず、撤退を決断しました。
In other words, even though it was technically possible, we could not solve the structural problem of "high cost and low added value," and we decided to withdraw.
作っているプロダクトが、実際にどの程度の付加価値を与えられるものなのか、AVC（Accuracy Value Curve）を想定するべきでした。
We should have assumed the AVC (Accuracy Value Curve) of how much added value the product we are making can actually provide.
参考記事
Reference article
https://note.com/takahiroanno/n/ncb7d77bfd9f1
https://note.com/takahiroanno/n/ncb7d77bfd9f1
トークちゃんの失敗を受けて、「お金を払う価値があるAIキャラクター」とは何かを考えました。その答えとして、身体性の重要さに着目しました。
After the failure of Talk-chan, I thought about what an "AI character worth paying for" is. As an answer to that, I focused on the importance of physicality.
単純なテキストチャットではなく、声や身体があることで情報量は格段にリッチになる。これなら料金に見合う価値を感じてもらえるのではないか。そう考えて、会話ができて動きも表現できるぬいぐるみAIの開発を決めました。
The amount of information is much richer with voice and body than with simple text chat. I thought that this would make people feel that it was worth the price. With that in mind, I decided to develop a stuffed animal AI that can converse and express movements.
Wi‑Fi接続のぬいぐるみにマイク、スピーカー、モーターを搭載し、音声対話やコミカルな動きで孤独感を癒やすデバイス。
A Wi-Fi connected stuffed animal equipped with a microphone, speaker, and motor to heal loneliness with voice interaction and comical movements.
開発を進める中で、ハードウェア事業の現実が見えてきました。製造、品質管理、物流、カスタマーサポート...10年は腰を据えて取り組む必要がある領域です。
As I progressed with development, I saw the reality of the hardware business. Manufacturing, quality control, logistics, customer support... This is an area that requires 10 years of commitment.
そこで自分に問いかけました。「この事業に10年をかけたいか？」
So I asked myself, "Do I want to spend 10 years on this business?"
答えは「NO」でした。理由は単純で、このプロダクトが世界に本当に必要なものだと思えなかったからです。孤独に苦しむ人がぬいぐるみと会話して一時的に癒されても、それは対症療法に過ぎないと思いました。
The answer was "NO." The reason was simple: I didn't think this product was really needed in the world. Even if a person suffering from loneliness is temporarily healed by talking to a stuffed animal, I thought it was only a symptomatic treatment.
僕自身、かつて躁うつ病を始めとする精神の問題で苦しんだ経験があります。その時根本的な解決をもたらしてくれたのは、ヴィッパサナーと呼ばれる瞑想を中心とした初期仏教の智慧でした。ヴィパッサナー瞑想は、我々が確実に悟りを体験できるように仏陀が教えられた実践方法です。孤独に苦しむ人に本当に必要なのは、瞑想をはじめとした内的な成長を支援する正しい智慧であり、気を紛らわすおもちゃではない、と僕は思いました。
I myself have suffered from mental problems such as bipolar disorder. What brought about a fundamental solution at that time was the wisdom of early Buddhism, centered on a meditation called Vipassana. Vipassana meditation is a practical method taught by the Buddha so that we can surely experience enlightenment. I thought that what people suffering from loneliness really need is the right wisdom to support inner growth, such as meditation, and not a toy to distract them.
つまり、プロダクト・ファウンダー・フィットが全く取れていませんでした。自分が心から価値を信じられないものに、10年をかけることはできない。そう判断し、撤退を決めました。
In other words, there was no product-founder fit at all. I can't spend 10 years on something I can't wholeheartedly believe in. I decided that and decided to withdraw.
今思えば、各プロダクトが悪かったわけではありません。実際、AIエージェントにはDevinやManusのように大きな注目を集めているプロダクトも存在するし、コンテンツ型のAIキャラクターもオズチャットのような成功事例は幾つも存在します。lovotのようなペットロボットに救われている人もいるでしょう。本気で取り組み続けていれば、それなりの成果は出せたかもしれません。
Looking back now, it's not that each product was bad. In fact, there are products that are attracting a lot of attention, such as Devin and Manus, in the AI agent space, and there are several success stories such as Oz Chat in the content-type AI character space. Some people may be saved by pet robots like Lovot. If I had continued to work on it seriously, I might have been able to achieve some results.
これらのプロダクトがダメだったわけではなく、僕自身が本当にやるべきだと思うことではなかったのです。
It's not that these products were bad, but that they weren't what I really thought I should be doing.
その後、受託に取り組んだりしつつ、自分が本当に作りたいものを模索しながら､マネタイズを考えずにいくつか実験的なプロダクトを作ってみました｡
After that, while working on commissioned projects, I created some experimental products without thinking about monetization while searching for what I really wanted to create.
退職後に気づいたのですが、失業保険をはじめ様々な給付制度があることを全く知りませんでした。同じような人は多いはずで、適切な制度を案内するAIがあれば役立つと考えました。
I realized after I resigned that I didn't know anything about the various benefit programs, including unemployment insurance. I thought that there should be many people like me, and it would be helpful to have an AI that guides them to the appropriate programs.
しかし開発を進めると、各制度があまりに複雑で例外も多く、現在のLLMでは限界があると判断し、断念しました。
However, as I progressed with development, I judged that each system was too complex with many exceptions, and that it was beyond the limits of current LLMs, so I gave up.
参考記事
Reference article
https://note.com/tkgshn/n/n4fd785cf1381
https://note.com/tkgshn/n/n4fd785cf1381
Google翻訳よりもLLMの方が自然な翻訳ができるため、海外サイト閲覧時にLLM翻訳を使いたくて開発しました。しかし、ページ全体を翻訳するとAPI料金が高額になる上に、Google翻訳に比べると非常に遅く、実用するにはUXが悪かったです。
I developed it because I wanted to use LLM translation when browsing overseas sites because LLM can do more natural translation than Google Translate. However, translating the entire page resulted in high API charges, and it was very slow compared to Google Translate, so the UX was poor for practical use.
仏典の経蔵をデータソースとしたチャットボット。普通にAIに聞くと初期仏教の教えや大乗仏教の教えが混在し、矛盾した回答をするので、データソースを限定することで初期仏教の教えだけを元に解答するようにした。
A chatbot with the Buddhist scriptures as a data source. If you ask AI normally, the teachings of early Buddhism and the teachings of Mahayana Buddhism are mixed, and it gives contradictory answers, so by limiting the data source, I made it answer based only on the teachings of early Buddhism.
この他にも、1週間程度取り組んだものは大量にあります。これらの経験を通じて気づいたのは、僕は自分が心から価値があると信じるものにしか本気になれないということでした。 そして僕が本当に価値があると思えるのは、人々の根本的な幸福に寄与するものです。
In addition to these, there are a lot of things that I worked on for about a week. What I realized through these experiences was that I can only be serious about things that I sincerely believe are valuable. And what I really think is valuable is something that contributes to people's fundamental happiness.
例えば生活コストを大幅に削減する仕組みや、学習を楽しくゲーム化するアプリ、そしてヴィッパサナー瞑想を始めとする仏教の智慧を現代に伝えるようなもの。
For example, a mechanism to significantly reduce living costs, an app that makes learning fun and gamified, and something that conveys the wisdom of Buddhism, including Vipassana meditation, to the modern age.
模索を続ける中で、僕はヴィッパサナー瞑想に関するプロダクトを作ろうと思いました。
While continuing to explore, I thought about creating a product related to Vipassana meditation.
最初はヴィッパサナー瞑想を教えるAIを作ろうと考えましたが、これは非常に困難だと思い直しました。瞑想の指導には個人の状況に応じた繊細な対応が必要で、また学習者と指導者の間の深い信頼関係が不可欠だからです。
At first, I thought about creating an AI that teaches Vipassana meditation, but I changed my mind because I thought it would be very difficult. This is because meditation guidance requires delicate responses tailored to individual situations, and a deep relationship of trust between the learner and the instructor is essential.
そこで、仏陀の教えの現代語訳を全文無料で公開することにしました。
So, I decided to publish the modern Japanese translation of the Buddha's teachings in full for free.
仏典（三蔵）は仏教の根本的な教えが収められた貴重な文献ですが、現在利用可能な全文日本語訳は戦前から戦中のものが最後で、現代語での完全な翻訳は存在しません。また、無料で公開されているものも限られています。
The Buddhist scriptures (Tripitaka) are valuable documents containing the fundamental teachings of Buddhism, but the full Japanese translations currently available are from before and during the war, and there are no complete translations in modern language. Also, what is available for free is limited.
LLMを活用した翻訳システムを構築し、ユーザーが翻訳の評価や改善提案を行える仕組みを作れば、従来よりも優れた訳を生み出せると考えました。
I thought that if I built a translation system that utilizes LLM and created a mechanism for users to evaluate translations and make improvement suggestions, I could produce a better translation than before.
仏典翻訳への取り組みを中核に据えつつ、同時に世界中の知識や物語を広く共有したいという思いから、世界中のパブリックドメインのテキストを公開することを考えました。しかし、データベースのコストが膨大になり、無料で公開することは現実的ではありませんでした。
While focusing on the translation of Buddhist scriptures, I also thought about publishing public domain texts from around the world because I wanted to widely share knowledge and stories from around the world. However, the cost of the database became enormous, and it was not realistic to publish it for free.
そこで方針を整理し、仏典をはじめとするパブリックドメインのテキストは無料公開を継続しつつ、持続可能な運営を実現するために、ユーザーが記事を投稿できるブログプラットフォーム機能も追加することにしました。
So, I reorganized my policy and decided to continue publishing public domain texts, including Buddhist scriptures, for free, while adding a blog platform function where users can post articles in order to achieve sustainable management.
それが今この記事があるこのサイト、Evameです。
That's this site, Evame, where this article is now.
ユーザーはここで記事を書くだけで、自動で多言語翻訳が生成され、世界中に自分の言葉を届けることができます。
Users can simply write articles here, and multilingual translations will be generated automatically, allowing them to deliver their words to the world.
また、自動で翻訳が向上する仕組みを使えます。例えばこの記事の表示言語を日本語以外にして､表示された訳文をクリックしてみてください｡投票や追加のUIが現れるはずです｡
You can also use a mechanism that automatically improves translations. For example, if you set the display language of this article to a language other than Japanese and click on the displayed translation, you should see voting and additional UI.
現在無料会員だと2言語まで記事を書けますが、有料会員では4言語まで対応するなど、有料会員向けのサービスを充実させることでマネタイズしていこうと考えています。現在はまだ有料会員機能の実装前ですが、将来的にこうしたモデルで運営していく予定です。
Currently, free members can write articles in up to 2 languages, but we plan to monetize by enhancing services for paid members, such as supporting up to 4 languages for paid members. Currently, the paid membership function has not been implemented yet, but we plan to operate with this model in the future.
僕はEvameをグローバル版のnoteとして、Mediumを超える世界一のブログコミュニティサイトにしようと思っています。
I want to make Evame a global version of note, the world's best blog community site that surpasses Medium.
つまりEvameは、「仏典などのパブリックドメインコンテンツの無料公開」と「多言語ブログプラットフォーム」の両方を提供するプラットフォームです。前者で社会的価値を提供し、後者で持続可能な運営を実現する。この組み合わせによって、長期的に価値ある情報を世界に届け続けることができると考えています。
In other words, Evame is a platform that provides both "free publication of public domain content such as Buddhist scriptures" and a "multilingual blog platform." We will provide social value with the former and achieve sustainable management with the latter. We believe that this combination will allow us to continue delivering valuable information to the world in the long term.
仮にマネタイズが上手くいかなくても、続けられる限り開発を続けます。これは世界に必要だと僕が確信しているからです。
Even if monetization doesn't go well, I will continue to develop as long as I can. This is because I am convinced that the world needs it.
これまでの失敗を通じて学んだ最も重要なことは、自分が心から価値を信じられるものでなければ、長期的に取り組むことはできないということです。
The most important thing I learned through my failures so far is that I can't work on something in the long term unless I sincerely believe in its value.
技術的な実現可能性や市場のニーズも重要ですが、それ以上に「プロダクト・ファウンダー・フィット」が取れているかどうかが、開発者にとっては決定的に重要だと感じています。
Technical feasibility and market needs are important, but more than that, I feel that whether or not there is a "product-founder fit" is crucial for developers.
Evameについてはより詳しく別の記事で書きますが、ぜひ一度記事を書いてみてください。
I will write about Evame in more detail in another article, but please try writing an article once.
よろしくお願いします！！！
Thank you!!!
AIを搭載したぬいぐるみ作った
