AI の収益化を成功させることは、AI ネイティブ企業だけでなく、既存のソフトウェア企業にとっても不可欠な要素となっています。両者とも、使用量を計測し、コストを管理し、ビジネスの持続可能性を保ちつつ顧客が納得できる料金を設定するための最善の方法を模索しています。さらに、変化する料金戦略をサポートするために、収益化インフラストラクチャーをどのように進化させるべきかについても検討しています。

ビジネスソフトウェアを自社で構築するか、外部から購入するかという「構築対購入 (Build vs. Buy)」の判断基準は、従来の常識では極めてシンプルです。解決しようとしている問題が自社プロダクトのコアであり、差別化要因になる可能性があるなら、自社で構築します。一方、コアプロダクトと無関係な問題を解決するのであれば、ツールを購入して次に進みます。

しかし、AI の時代において、収益化インフラをこの二者択一に当てはめることは困難です。価格設定は、製品設計の基礎的な部分であり、製品の構築方法、GTM (市場投入)、さらには顧客が製品を利用して価値を引き出す方法にまで影響を与えます。現在、企業は新機能をリリースするのと同じスピードで料金体系を変更しており、どちらもペースが加速しています。

請求ソリューションをゼロから構築・維持することが、AI 企業の提供価値の「コア」である、あるいは限られたエンジニアリングリソースの最も効果的な使い道であると主張するのは困難です。同時に、このペースに対応できるほど柔軟な既存ツールを見つけることも、課題となる場合があります。

「構築か購入か」という問題に直面する企業は、第 3 のハイブリッドな選択肢を選ぶケースが増えています。料金設定を戦略的なプロダクト機能へと引き上げ、それを管理するために必要なエンジニアリングリソースを割り当てています。ただし、スタックをゼロから構築するわけではなく、チームが重要な決定に集中できるように、柔軟で構成可能なインフラストラクチャーを選択しています。

企業が料金設定インフラストラクチャーへのアプローチを評価する際に私たちが目にした 2 つの一般的なシナリオと、このハイブリッドアプローチが現実世界でどのように現れるかをご紹介します。

ミスマッチな料金設定がスタートアップに迅速な対応を迫る

AI 企業が陥る価格設定の誤りには、主に「提供コストを下回る価格を設定すること」と「顧客が享受する価値を十分に収益化できていないこと」の 2 つがあります。Stripe は、どちらの状況に直面した企業も支援してきました。

料金体系のミスマッチは、初期のスタートアップにとってきわめて深刻な問題です。軌道に乗るまでの資金が限られていて、想定外のパワーユーザーがそのリソースをすぐに消費しかねない状況にあるからです。また、エンジニアリングリソースも非常に限られているため、料金体系の修正が製品リリースの遅れにつながるリスクもあります。

基盤となる請求インフラストラクチャーを購入したことで、Chipp はプロダクトと企業のステージに必要なスピードで動くことができました。しかし、それは彼らが料金設定をバックオフィス機能に追いやったという意味ではありません。彼らは引き続きカスタムの料金体系を設計し、トークンに請求するマージンを慎重に検討し、将来のさらなる反復のための柔軟性を維持しました。

AI コーディングツールが高度化するにつれ、エンドツーエンドの請求スタックを構築することは、非常に初期段階の企業にとっても実行可能に思えるかもしれません。1 人のエンジニアがソリューションを実装できれば、コアプロダクトから多くの人員を引き離すこともありません。しかし、このようなシステムでは、メンテナンスと将来の適応性が依然として未解決の課題となります。企業の現在の状況に合った請求システムを構築する方が簡単かもしれませんが、長期的には柔軟でメンテナンスの手間がかからないものを構築することは依然として課題です。

時間の経過とともに企業が複雑化すると、請求インフラストラクチャーとエンジニアリングリソースが逼迫する

前述のような料金設定のミスを解消するために、多くの企業がシンプルなサブスクリプションから何らかの形式の従量課金へと移行しています。約 2,000 社のグローバルビジネスを対象とした 2025 年の調査によると、従量課金モデルを採用している AI 企業の 92% が、導入後に少なくとも 1 回は料金モデルを変更しています。Lovable の成長責任者である Elena Verna 氏は、入社 1 年目だけで料金設定を 10 回更新したと振り返っています。

つまり、料金システムを 1 度正しく構築しただけでは十分ではないということです。企業には、成長と新プロダクトの立ち上げに合わせて進化できるインフラストラクチャーが必要です。AI サポートエージェントを販売する Retell AI は、正確な請求書を送信するために必要な変数を追跡するシステムを自社で構築して立ち上げました。しかし成長するにつれ、そのアプローチはすぐに行き詰まりました。16 人のチームが請求書の処理に多大な時間を費やし、請求書のミスが顧客の信頼を損ない、自動請求の欠如により未払いの割合が高くなりました。

Retell が最終的にそうしたように、適切な基盤インフラストラクチャーを獲得することで、小規模な請求チームでも急成長する企業のニーズに対応できるようになります。地理的な展開とプロダクトラインの両方を急速に拡大している ElevenLabs は、たった 1 人の請求エンジニアで Stripe 上でこれを実現しています。

ElevenLabs は、収益化をアウトソーシングしたり、プロダクト戦略の二の次としたりしませんでした。プロダクトを継続的に反復し、消費された AI トークンの正確な数に基づいて請求する新しいクレジットベースの従量課金モデルなど、新しい収益化モデルを連携して立ち上げました。

同時に、急速なスケールに伴う複雑さの一部を吸収するインフラストラクチャーを基盤として構築しました。新しい地域をサポートするための統合された税金エンジン、パフォーマンスを分析するための統合分析、および発生主義会計を処理するための売上認識エンジンです。この基盤により、小さな料金設定の変更が大規模なエンジニアリングプロジェクトに発展するのを防ぐことができました。エンジニアリングの時間は、請求書の発行や支払いの回収を再構築するためではなく、自社プロダクト固有の料金設定の決定をサポートするために費やされました。

Stripe と Metronome でできること

基盤となる請求インフラストラクチャーは、料金設定をバックオフィス機能に変えるためのものではありません。エンジニアリングリソースが実際に変化をもたらす料金設定やプロダクト機能に確実に割り当てられるようにすることで、その影響力を最大化できるよう企業を支援するためのものです。

Stripe は市場で最も完全な収益化インフラストラクチャーを提供します。これにより、お客様は希望する方法で顧客への請求と管理を行いつつ、より多くの売上を回収・回復し、ワークフローを自動化し、グローバルに支払いを受け付けることができます。

収益化モデルの立ち上げ、スケール、変革のいずれの段階でも、あらゆるニーズに対応します。Stripe Billing がサブスクリプションと継続支払いの売上を支援する一方、Stripe のプロダクトである Metronome は、使用量ファーストやハイブリッドの料金モデル、営業主導の契約を支援します。これらはすべて、決済、請求書、税金、売上認識をネイティブサポートする統合プラットフォーム上で提供されます。

料金戦略やそれをサポートするために必要なインフラストラクチャーについてのご相談は、営業チームにお問い合わせください。

その他のリソース

Stripe と Metronome の連携の詳細については、以下をご覧ください。

• Stripe + Metronome: 請求の未来を構築する
  

Stripe を利用する業界をリードする企業の収益化事例をさらに読む:

• Intercom、Lovable などによる実際の料金設定の方向転換
  
• Anthropic、TF1、ElevenLabs などのグローバルリーダーがいかにして収益インフラストラクチャーをモダナイズしてスケールしているか