2024年、メディア企業のEveryが発表した「Master Plan: Part II」は、AI時代におけるメディアビジネスの新しい形を提示しています。創業者Nathan Baschez氏とDan Shipper氏が描く未来図は、単なるコンテンツ配信を超えた、包括的なビジネスエコシステムの構築です。
特に注目すべきは、彼らが提唱する「Core Loop（コアループ）」という概念です。これは「未来に生きる」「見たものを書く」「足りないものを作る」「うまくいったことを教える」という4つの要素が循環する、価値創造のサイクルを表しています。
本記事では、Everyの戦略を詳細に分析し、AI時代のメディア企業がどのように進化していくのか、そしてそのビジネスモデルがなぜ革新的なのかを解説していきます。
Core Loop：Everyが実践する価値創造の循環システム
Everyのビジネスモデルの中核となるのが、「Core Loop」と呼ばれる循環型の価値創造システムです。これは単なる理論ではなく、実際にEveryが日々実践している事業運営の根幹です。
Core Loopの4つの要素を詳しく見ていきましょう：
1. We live in the future（未来に生きる）
Everyのチームは、最新のAIツールや技術を積極的に活用し、常に「未来」の働き方を実践しています。ChatGPT、Claude、その他の最先端AIツールを日常的に使用することで、一般的な企業よりも2-3年先の未来を体験しています。
この「未来体験」が、次のステップである「書く」ための重要なインプットとなります。実際に使ってみて初めて分かる、ツールの可能性や限界、そして実用的な活用方法を発見できるのです。
2. We write what we see（見たものを書く）
未来の体験から得た知見を、高品質なコンテンツとして発信します。Everyは単なるニュース記事ではなく、実践的な洞察と分析を提供することで差別化を図っています。
現在、Everyは複数のニュースレターブランドを運営しており、それぞれが特定のオーディエンスに向けて専門的な情報を提供しています：
- Chain of Thought: AI活用の実践的ガイド
- Napkin Math: ビジネス分析と戦略
- Divinations: テクノロジーの未来予測
3. We build what’s missing（足りないものを作る）
コンテンツ制作の過程で発見した「こんなツールがあれば」という課題を、実際のプロダクトとして開発します。これがEveryの4つのAIツール群につながっています。
4. We teach what works（うまくいったことを教える）
開発したツールやノウハウを、コンサルティングサービスや教育コンテンツとして提供します。これにより、新たな収益源を確保しながら、より深い顧客関係を構築しています。
Everyのビジネスモデル：多角的な収益構造
Everyは、Core Loopを基盤として、複数の収益源を持つ多角的なビジネスモデルを構築しています。
メディア事業（ARR 120万ドル）
Everyの中核事業であるメディア部門は、年間経常収益（ARR）120万ドルを達成しています。これは、有料ニュースレターの購読料が主な収入源です。
特筆すべきは、この規模の売上をわずか15名のチームで実現していることです。従来のメディア企業であれば50名以上必要とされる規模の事業を、AIツールの活用により大幅に効率化しています。
コンサルティング事業（年間150万ドル）
Core Loopの「teach what works」の部分を体現するのが、コンサルティング事業です。EveryはAI活用やコンテンツ戦略について、大手企業向けにアドバイザリーサービスを提供しています。
このサービスは高単価で提供されており、メディア事業を上回る150万ドルの年間売上を生み出しています。
4つのAIプロダクトエコシステム
Everyは、コンテンツ制作の過程で見つけた課題を解決する4つのAIツールを開発しています。これらのツールは相互に連携し、包括的なワークフローソリューションを提供しています。
1. Cora：インテリジェントメール管理
Coraは、AIを活用したメール管理ツールです。膨大な量のメールを自動で分類し、重要度に応じて優先順位をつけ、返信案まで生成します。
主な機能：
- 自動メール分類とタグ付け
- 優先度判定と通知管理
- 文脈を理解した返信案の生成
- フォローアップリマインダー
2. Spiral：AI駆動のコンテンツ作成プラットフォーム
Spiralは、Everyが自社のコンテンツ制作で培ったノウハウを詰め込んだ、AI駆動のライティングツールです。単なる文章生成ではなく、構成の提案から編集、最適化まで、コンテンツ制作の全工程をサポートします。
特徴的な機能：
- 記事構成の自動提案
- 複数のAIモデル（GPT-4、Claude等）の併用
- SEO最適化機能
- ブランドボイスの学習と適用
3. Monologue：音声からテキストへの変換
Monologueは、音声入力を高精度でテキスト化し、さらに構造化された文書に変換するツールです。会議の議事録作成、インタビューの文字起こし、アイデアのメモなど、幅広い用途に対応しています。
4. Sparkle：スマートファイル管理システム
Sparkleは、AIを使ってファイルを自動整理し、必要な情報を瞬時に検索できるようにするツールです。コンテンツ制作に必要な資料、画像、過去の記事などを効率的に管理できます。
AI活用による驚異的な組織効率化
Everyの最も注目すべき成果の一つは、AIツールの活用による組織効率の劇的な向上です。
従来型メディア企業との比較
一般的に、年間売上300万ドル規模のメディア企業を運営するには、以下のような人員が必要とされます：
| 部門 | 従来型企業 | Every | 効率化率 |
|---|---|---|---|
| 編集部 | 20名 | 5名 | 75%削減 |
| マーケティング | 10名 | 3名 | 70%削減 |
| 開発 | 10名 | 4名 | 60%削減 |
| 管理部門 | 10名 | 3名 | 70%削減 |
| 合計 | 50名 | 15名 | 70%削減 |
この効率化により、Everyは1人あたり8万ドルの収益を生み出しており、これは業界平均の約3.3倍の生産性です。
AIツール活用の具体例
Everyがどのようにしてこの効率化を実現しているのか、具体的な例を見てみましょう：
1. コンテンツ制作プロセス
従来の方法：
- リサーチ: 8時間
- 執筆: 6時間
- 編集: 4時間
- 画像作成: 2時間
- 合計: 20時間/記事
Everyの方法（AI活用）：
- AIアシストリサーチ: 2時間
- AI協働執筆: 3時間
- AI編集支援: 1時間
- AI画像生成: 30分
- 合計: 6.5時間/記事（67.5%削減）
2. 顧客対応の自動化
Coraを使用することで、カスタマーサポートのメール対応時間を80%削減。よくある質問への回答は完全自動化され、複雑な問い合わせのみ人間が対応します。
サブスクリプションバンドルの価値提案
Everyは、4つのAIツールをバンドルしたサブスクリプションモデルを提供することで、顧客に対して圧倒的な価値を提供しています。
個別購入 vs バンドル価格の比較
もし各ツールを個別に購入した場合：
| ツール | 個別価格 | 機能 |
|---|---|---|
| メール管理ツール（類似品） | $40/月 | 基本的なメール整理 |
| AIライティングツール | $50/月 | 文章生成のみ |
| 音声変換ツール | $30/月 | 単純な文字起こし |
| ファイル管理ツール | $30/月 | 基本的な整理機能 |
| 合計 | $150/月 | – |
Everyバンドル価格：$50/月
つまり、顧客は67%のコスト削減を実現できるだけでなく、ツール間の連携による追加価値も得られます。
統合による付加価値
4つのツールが統合されていることで生まれる価値：
- データの一元管理: すべてのツールが同じデータベースを共有
- ワークフローの自動化: ツール間でのデータ受け渡しが自動
- 学習の共有: 一つのツールでの学習が他のツールにも反映
- 統一されたUI/UX: 学習コストの削減
日本市場への適用可能性：Every戦略から学ぶ
Everyの戦略は、日本のメディア企業やスタートアップにとって、多くの示唆を含んでいます。
日本企業が実践できるCore Loop
1. 最新技術の積極的採用
日本企業は新技術の採用に慎重な傾向がありますが、Everyのように「未来に生きる」ためには、積極的な実験と失敗を恐れない姿勢が必要です。
2. 実体験に基づくコンテンツ制作
理論や他社事例の紹介ではなく、自社の実践から得た知見を発信することで、差別化されたコンテンツを作れます。
3. 課題解決型プロダクト開発
自社の課題を解決するツールは、同じ課題を持つ他社にとっても価値があります。内製ツールの外販は、新たな収益源になる可能性があります。
4. 知識の収益化
蓄積したノウハウをコンサルティングや教育サービスとして提供することで、メディア事業以外の収益源を確保できます。
日本市場特有の機会
日本市場には、Everyモデルを適用する上で有利な条件がいくつかあります：
- 言語の壁による参入障壁: 日本語特化のAIツール需要
- 高品質への期待: 日本の顧客が求める品質基準に応える
- B2B市場の成熟度: 企業向けサービスへの投資意欲
- 人手不足の深刻化: AI活用による効率化ニーズ
実装ステップ：Core Loop戦略の導入方法
Everyの戦略を自社に適用したい企業のための、段階的な実装ガイドを紹介します。
Phase 1: 基盤構築（1-3ヶ月）
ステップ1: AIツールの導入と実験
- ChatGPT Plus、Claude Pro等の有料プラン契約
- チーム全員でのツール使用開始
- 週次での活用事例共有会の実施
ステップ2: コンテンツ制作プロセスの見直し
- 現行プロセスの時間計測と分析
- AI活用可能な工程の特定
- 試験的なAI活用プロジェクトの実施
Phase 2: コンテンツ展開（3-6ヶ月）
ステップ3: 実体験コンテンツの制作開始
- AI活用事例の記事化
- 成功・失敗両方の共有
- 読者からのフィードバック収集
ステップ4: ニッチ領域の特定
- 競合分析による空白領域の発見
- 自社の強みを活かせる分野の選定
- 専門性の高いコンテンツへの集中
Phase 3: プロダクト開発（6-12ヶ月）
ステップ5: 内製ツールの開発
- 最も時間がかかる作業の自動化
- MVP（最小限の製品）での検証
- 社内での継続的な改善
ステップ6: 外部への提供準備
- ツールの汎用化と製品化
- 価格設定とビジネスモデル設計
- ベータテストの実施
Phase 4: スケール拡大（12ヶ月以降）
ステップ7: マルチプロダクト展開
- 複数ツールの開発と統合
- エコシステムの構築
- サブスクリプションバンドルの提供
ステップ8: コンサルティング事業の立ち上げ
- 蓄積したノウハウの体系化
- 企業向けアドバイザリーサービス
- ワークショップやセミナーの開催
成功指標とKPI：Core Loop戦略の効果測定
Core Loop戦略の成功を測定するための主要指標を設定しましょう。
ビジネス指標
| 指標 | 目標値 | 測定頻度 | 重要度 |
|---|---|---|---|
| ARR（年間経常収益） | 前年比150%成長 | 四半期 | ★★★★★ |
| 1人あたり売上高 | 5万ドル以上 | 四半期 | ★★★★★ |
| 顧客獲得コスト（CAC） | LTVの1/3以下 | 月次 | ★★★★☆ |
| チャーンレート | 月次5%以下 | 月次 | ★★★★☆ |
効率性指標
- コンテンツ制作時間: 従来比50%削減
- 顧客対応時間: 70%削減
- プロダクト開発サイクル: 3ヶ月→1ヶ月に短縮
- エラー率: 人為的ミスの80%削減
エンゲージメント指標
- 記事の平均読了率: 70%以上
- ツールのDAU/MAU比: 40%以上
- NPS（ネットプロモータースコア）: 50以上
- 口コミによる新規顧客率: 30%以上
リスクと課題：Core Loop戦略の注意点
Everyの戦略は魅力的ですが、実装にあたってはいくつかの課題とリスクを認識しておく必要があります。
技術的リスク
1. AI依存度の高さ
AIツールへの過度な依存は、サービス停止やAPI変更によるビジネスへの影響が大きくなるリスクがあります。複数のAIサービスを併用し、リスク分散を図ることが重要です。
2. データセキュリティ
顧客データやコンテンツをAIツールで処理する際のセキュリティリスクには、十分な対策が必要です。
ビジネスリスク
1. 競合の追随
AI活用の手法は比較的模倣しやすいため、競合優位性を維持するには、継続的な革新が必要です。
2. 品質管理の難しさ
AI生成コンテンツの品質を一定に保つことは難しく、人間によるチェックと調整が不可欠です。
組織的課題
1. スキルギャップ
チーム全員がAIツールを効果的に使えるようになるまでには、時間と教育投資が必要です。
2. 文化の変革
従来の働き方から、AI協働型の働き方への移行には、組織文化の大きな変革が必要です。
未来展望：Core Loop戦略の進化
Everyが示すCore Loop戦略は、今後どのように進化していくのでしょうか。
次世代のCore Loop
1. AIエージェントの統合
将来的には、4つの要素をAIエージェントが自律的に実行し、人間はより戦略的な意思決定に集中できるようになるでしょう。
2. リアルタイムパーソナライゼーション
各読者の興味や学習段階に応じて、コンテンツがリアルタイムでカスタマイズされる時代が来ています。
3. マルチモーダル展開
テキストだけでなく、音声、動画、インタラクティブコンテンツなど、多様な形式でCore Loopが実現されていくでしょう。
日本企業への提言
日本のメディア企業やスタートアップがEveryから学ぶべき最も重要な教訓は、「実験と実践の速度」です。
完璧を求めるのではなく、小さく始めて素早く改善していく姿勢が、AI時代の競争力の源泉となります。Core Loopは単なるフレームワークではなく、継続的な学習と進化のプロセスなのです。
まとめ：AI時代のビジネスモデル革新
Everyの「Master Plan: Part II」は、AI時代におけるメディア企業の新しい可能性を示しています。Core Loopという循環型の価値創造システムは、単なる効率化を超えて、ビジネスモデル自体の革新をもたらしています。
Core Loop戦略の要点：
- 「未来に生きる」ことで得た知見を価値に変換
- コンテンツ制作から派生するプロダクト開発
- AIツール活用による70%の人員効率化
- 複数の収益源による安定的なビジネスモデル
日本企業にとって、Everyの戦略は単なる参考事例ではなく、具体的な実装可能なモデルです。特に、人手不足とデジタル化の遅れという日本特有の課題を解決する上で、Core Loop戦略は強力なフレームワークとなるでしょう。
重要なのは、今すぐ小さく始めることです。AIツールの導入から始め、段階的にCore Loopを構築していくことで、あなたの組織も次世代のビジネスモデルへと進化できるはずです。
Everyが示した道は、すべての企業が歩める道です。問題は、いつ最初の一歩を踏み出すかということだけなのです。
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