近年、多くの新しい AI ツールが市場に登場しています。Anthropic の AI モデルである Claude は、その性能と機能だけでなく、堅牢な安全対策でも際立っており、これによりユーザーとの高い信頼関係が築かれています。

Anthropic チームは Claude を収益化しつつ、チームメンバーの時間を製品開発に充てたいと考えていました。そこで、同社は請求および決済インフラの提供を Stripe に依頼しました。

Stripe と共に構築し成長

Anthropic による Claude の収益化の取り組みは、2023 年の製品発売よりもずっと前から始まりました。同社はまず Claude を法人顧客向けに提供し、Stripe に初期の請求および決済プロセスの確立を依頼しました。Anthropic は Stripe Payments を使用して法人ユーザーからの決済を回収しました。また、Stripe Invoicing も使用しました。このノーコードプラットフォームにより、請求書の作成・送信、売掛金の自動化、決済の回収、取引の照合が容易になりました。

Anthropic が Claude の公開準備を進めた際、同社はより包括的な顧客向け請求・決済システムも必要だと認識していました。再び、Stripe にサブスクリプションモデルを構築するためのツール提供を依頼しました。これはユーザーが異なるアクセスレベルに対して定額月額料金を支払う仕組みです。Stripe Billing により、Anthropic は最小限のエンジニアリング時間でこれらのサブスクリプション階層を簡単に構築でき、ユーザーのニーズに合わせてサブスクリプションモデルを柔軟に調整できるようになりました。

決済フローの最適化と決済オプションの拡充

Claude のユーザー基盤の増加に伴い、決済とチェックアウトのプロセスも拡充する必要がありました。Anthropic は Stripe の Stripe 決済ソリューションを使用してチェックアウトフローを改善し、より幅広い決済手段を提供しました。

Stripe 決済ソリューションには Stripe Elements が含まれています。これは組み込み可能な UI コンポーネント群で、Anthropic はクレジットカード、Apple Pay や Cash App Pay のようなデジタルウォレット、そして同社のますます国際化するユーザー層に訴求する国内主要決済手段などの決済オプションを簡単に提供できるようになりました。

Anthropic は Link も有効にしました。これは Stripe が開発したウォレットで、顧客が希望する決済手段でより速くチェックアウトを完了できるようにします。Link では、Anthropic の顧客は保存したカードやアメリカの銀行口座で支払うことができます。Link は顧客の間で非常に人気があり、利用可能時には 80% が Link で支払うことを選んでいます。

急速な成長を支えるデータインフラの拡張

Anthropic が急速に成長するにつれて、財務業務の複雑さは既存のデータインフラをすぐに上回りました。同社は以前、Stripe のデータを Google BigQuery のデータウェアハウスに送信するために、抽出・変換・ロード (ETL) パイプラインに依存していました。しかし、取引量の急増により API レート制限に頻繁に達し、データ遅延や毎日の手動チェックが必要となりました。

増加する需要により容易に対応できるソリューションを求め、Anthropic は Stripe Data Pipeline を導入しました。Data Pipeline により、Anthropic は Stripe データを自動的に Google Cloud Storage (GCS) に同期し、それを BigQuery に転送します。セットアップは 1 人のエンジニアが 1 週間もかからず完了し、チームはすぐにデータの信頼性向上を実感しました。

「私たちは API のクォータやレート制限を消費せずに、すべての Stripe データを取り込むことができました。Data Pipeline は業界標準のフォーマットでデータを提供しており、直接データウェアハウスに取り込むのが容易です」と Anthropic のソフトウェアエンジニア、Akshay Joshi 氏は述べています。

データ管理と財務報告の強化

Stripe のすべてのデータが安定して流れるようになったため、Anthropic は BigQuery 内にカスタムの収益認識エンジンを構築しました。データウェアハウス内の数百のデータ構築ツール (DBT) モデルは、Stripe やその他のビジネスデータを統合し、複雑な会計ルールを適用してすべての取引に対して監査可能なエントリを計算しています。このデータは構造化されたデータセットや主要な財務報告書に変換され、その後ERP に投稿するために集約されます。

Data Pipeline と DBT モデルの組み合わせにより、Anthropic の財務ワークフローが効率化され、月末の照合が 6 日早く開始できるようになりました。最も重要なのは、Anthropic が大幅に高いデータ整合性を実現したことです。これは監査可能な財務記録と、リーダーシップや投資家向けの重要な指標の正確な報告に不可欠です。

コンバージョン促進とリスク管理

Anthropic による Stripe 決済ソリューションの実装は、主に動的な決済手段の活用により購入率の向上に寄与しました。そして、同社の Link の利用は広く採用されており、Anthropic の顧客の 3 分の 2 以上が Link アカウントを使用しています。そのユーザーの 80% が、利用可能時のチェックアウト時に Link を利用しています。

Anthropic は 決済アナリティクスも使用しています。これにより、チェックアウトから不審請求の申し立てまでの決済ライフサイクルを完全かつデータ駆動型で把握できます。チームはトップレベルの指標を超えて、拒否の根本原因を診断し、不審請求の申し立ての傾向を分析し、承認、不正利用、コストのトレードオフを戦略的にバランスさせて収益を最大化することが可能になります。同社は Stripe の堅牢なダッシュボードレポート機能を活用し、ネットワークコストを把握しています。

さらに、Anthropic は Stripe のリスクスコアリングを使用して Radar for Teams でカスタムルールを作成しました。これにより、正当な取引からの収益を最大化しつつ、不正利用からも保護することができます。これらのルールを導入してから、Anthropic は不正にブロックされた正当な取引の数が 83% 減少しました。

Anthropic の現在および将来の成長を支える

今後、Stripe は Anthropic と協力して複数の地域での業務管理をより容易にしていきます。これには Anthropic の Stripe Organizations の使用も含まれます。これにより、財務報告を一元化・簡素化し、アカウント間で統合されたレポートを提供します。組織全体にわたるこのレベルの可視性は、ユーザーの効率向上と運用上のオーバーヘッド削減に役立ちます。