こんにちは、TIMEWELLの濱本です。今日はテック関連のサービスのご紹介です。
先日、知人からある動画の要約が送られてきました。Y Combinator（以下YC）のCEO、Garry Tan氏が語る「20x Company」という概念についてです。読んだ瞬間、背筋が伸びました。これは私たちTIMEWELLがやろうとしていることそのものだ、と。
ただ、要約だけで語るのは無責任だと思いました。ですから、元の動画やインタビュー、関連企業の一次情報まで遡って調べました。その結果わかったのは、「20x Company」が単なるバズワードではなく、すでに実証されつつある経営戦略だということです。
この記事では、Garry Tan氏の発言の原文に当たりながら、3つの実在するスタートアップの事例を掘り下げ、最後に私たちTIMEWELLがなぜ全業務の自動化に本気で取り組むのかを語りたいと思います。
「20x Company」の正体
2026年2月14日、Garry Tan氏はYCの公式チャンネルで「The New Way To Build A Startup」と題した動画を公開しました。公開からわずか22時間で再生数は6万回を超え、スタートアップ界隈に大きな波紋を広げています。
動画の中で彼はこう言い切っています。
「AI時代において、スタートアップはより速く人を雇うことによって勝つのではありません。社内のあらゆる機能を可能な限り自動化することによって勝利を収めているのです。」
「20x Company」とは、製品だけでなく社内業務のすべてをAIで自動化し、自社の20倍の規模を持つ大企業に少人数で勝つ企業のことを指します。コードを書く、顧客サポートをする、といった特定機能だけの話ではありません。マーケティング、セールス、採用、品質保証まで、あらゆる部門にAIを浸透させるのです。
この言葉を生み出したのは、YC出資先のGiga（旧Giga ML）の創業者たちです。4〜5人のエンジニアが、100倍の人員を持つ競合を打ち負かし、DoorDashのような大企業を顧客にしました。自分たちより20倍大きな相手に勝てる。だから「20x Company」と名乗り始めたのです。
余談ですが、私はこの話を聞いたとき、パナソニック時代のことを思い出しました。大企業の中にいると、10人のチームが100人の組織に勝つなんて発想はまず出てきません。人を増やすことが正義で、予算を取ることが仕事でした。あの頃の自分に、この動画を見せてやりたい気持ちです。
数字が証明する「新しい現実」
「20x Company」は感覚的な話ではありません。Garry Tan氏は2025年10月のMixergyインタビューで、はっきりと数字を示しています。
「YCバッチ期間中の収益の週間平均成長率は、以前は2〜4%でした。今は平均で10〜20%です。以前は1社か2社が週10%成長すれば『素晴らしい』とされていましたが、今ではそれが全体の平均になったのです。」
成長率が5倍に跳ね上がっています。しかも一部の例外ではなく、バッチ全体の平均値としてです。
Garry Tan氏はこの現象を「水の中に何かがある（something in the water）」と表現しました。その「何か」はAIです。彼の説明はこうです。以前、ソフトウェアは顧客にとって「あったらいいね」程度の存在でした。導入の優先度は低く、営業サイクルも長かったのです。ところが今は違います。
「デモを見た瞬間に『すごい。今すぐ必要だ。いつから始められる？』となるのです。」
ソフトウェアが「nice to have」から「need it right now」に変わりました。この変化が、スタートアップの成長速度を根本から変えているのです。
彼はHVAC（空調設備）業界の例を挙げて、この構造を説明しています。HVAC企業は売上の1%をServiceTitanのような業務ソフトウェアに使い、5〜6%を電話対応やスケジューリングなどの人件費に使っているそうです。AIがその人件費の部分を置き換えると、市場規模が一気に5〜6倍に広がります。YC出身のAvocaというスタートアップが、まさにこの領域で急成長しています。
開発プロセスにおけるAIの浸透も凄まじいものです。Garry Tan氏は2025年3月のXへの投稿で、YCのWinter 2025バッチに参加したスタートアップの25%において、コードの95%がLLMによって生成されたと明かしています。95%です。タイプミスではない、と本人が念を押しています。
そしてGarry Tan氏は、こうも語っています。
「10人から20人のYC企業が、10ヶ月から20ヶ月で年間1000万ドルから2000万ドルの売上に到達するのを日常的に見ています。これはソフトウェアの歴史で一度も起きたことがありません。」
| 指標 | AI以前 | AI以後 |
|---|---|---|
| YCバッチ中の週間収益成長率 | 2〜4% | 10〜20% |
| 週10%成長の達成状況 | 1〜2社が例外的に達成 | バッチ全体の平均 |
| LLMによるコード生成比率 | ごく一部 | 上位25%の企業で95% |
| 10〜20人チームの年商到達 | 数年かかるのが通常 | 10〜20ヶ月で$10M〜$20M |
この数字を見て、私は確信しました。これは一過性のブームではありません。スタートアップの構造そのものが変わっているのです。
事例1：Giga、AIチームメイトが人間を拡張する
「20x Company」の名付け親であるGiga（旧Giga ML）は、YC Summer 2023バッチ出身のスタートアップです。創業者のVarun Vummadi氏とEsha Dinne氏は、インド工科大学カラグプル校の卒業生で、企業のカスタマーサポートを自動化する音声AIエージェントを提供しています。
彼らが開発した社内AIエージェント「Atlas」が興味深いです。Atlasはチャットボットではありません。ブラウザを操作し、社内ポリシーを編集し、コードを書きます。人間のエンジニアがやっていた複雑な作業を自律的にこなす、いわば「AIチームメイト」なのです。
Atlasが定型業務を引き受けることで、人間のエンジニアは創造的な仕事に集中できるようになりました。一人あたりの対応範囲は2〜3倍に広がったといいます。DoorDashとのパイロット運用では、1日50万から100万件のコールを、たった1人の人間がAtlasと共に管理したそうです。
正直なところ、最初にこの数字を見たときは信じられませんでした。100万件のコールを1人で？ しかし、AIエージェントが一次対応の大半を処理し、人間は例外的なケースだけに介入する設計であれば、理屈としては成り立ちます。従来のコールセンターでは、1人のオペレーターが1日に処理できるコールはせいぜい50〜80件です。それが100万件。桁が4つも違います。
Gigaの歩みも興味深いです。最初はオンプレミス向けのLLM（X1 Largeというモデル）を開発していましたが、その後、音声AIエージェントによるカスタマーサポート自動化にピボットしました。この判断が功を奏し、2025年11月にはRedpoint Ventures主導のシリーズAで6100万ドル（約91億円）を調達しました。YCのページによると現在のチームは30名で、創業からわずか2年でこの規模の資金を集めています。
ちなみに2025年12月には、Gigaが300万ドルの恐喝を受けたというニュースも報じられました。急成長するスタートアップが直面するリスクの一端を垣間見る出来事ですが、それだけ注目される存在になったということでもあります。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 会社名 | Giga（旧Giga ML） |
| YCバッチ | Summer 2023 |
| 創業者 | Varun Vummadi, Esha Dinne（IIT Kharagpur卒） |
| 事業内容 | カスタマーサポート向け音声AIエージェント |
| 社内AIエージェント | Atlas（ブラウザ操作、コード記述、ポリシー編集を自律実行） |
| 主要顧客 | DoorDash |
| 資金調達 | シリーズA $61M（Redpoint Ventures主導） |
| チーム規模 | 30名 |
事例2：Legion Health、データ統合が少人数経営を可能にする
YC Summer 2021バッチ出身のLegion Healthは、AIを活用した遠隔精神科クリニックです。プリンストン大学のルームメイトだったArthur MacWaters氏、Danny氏、Yash氏の3人が共同創業しました。テキサス州で運営されています。
彼らのアプローチは、社内のあらゆるデータを一箇所に統合し、AIがアクセスできる「信頼できる唯一の情報源（Single Source of Truth）」を構築することです。患者の病歴、スケジュール、保険コード、過去のやり取り。これまでバラバラのシステムに散らばっていた情報を、ケア・オペレーションチーム専用のカスタムインターフェースに集約しました。
結果はどうなったでしょうか。過去1年間で売上と患者数が4倍に増えました。にもかかわらず、オペレーションの人員は一人も増やしていないのです。数千人の患者と多数の医療提供者を、臨床リーダー1名、患者サポート1名、請求担当1名の3人で回しています。
Healthcare AI Guyの詳細レポートによると、Legion Healthには「人間ができることは、LLMも読めて最終的にはできるようにする」という社内ルールがあるそうです。このルールが徹底されています。AIの活用領域は4つの柱に整理されています。AIパティエントサポート、AI CFOとしての収益サイクル管理、臨床コパイロット、そして患者パーソナライゼーションです。
請求業務の自動化だけで利益率が約12%改善しました。患者の平均受診回数は5.3回で、業界平均の2.9〜3回を大きく上回ります。つまり、AIによる効率化が医療の質の向上にも直結しているのです。患者が治療を継続しやすい環境をAIが支えているわけです。
患者の80%が保険を利用し、自己負担は30ドル以下に抑えられています。彼ら自身は「Teslaモデル」と呼んでいて、最初は人間の医師が中心ですが、段階的にAI自動化を進めていく戦略を取っています。Teslaが最初は人間が運転する車を作り、徐々に自動運転に移行しているのと同じ発想です。
ここで私が注目したいのは、Legion Healthが「AIツールを導入した」のではなく、「AIを前提に業務そのものを設計し直した」という点です。既存の業務にAIを載せるのと、AIありきで業務を組み立てるのでは、到達できる地点がまるで違います。前者は10%の改善。後者は10倍の変革です。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 会社名 | Legion Health |
| YCバッチ | Summer 2021 |
| 事業内容 | AIネイティブの遠隔精神科クリニック |
| 創業者 | Arthur MacWaters, Danny, Yash（プリンストン大学の同級生） |
| AI活用の4つの柱 | AIパティエントサポート、AI CFO/RCM、臨床コパイロット、患者パーソナライゼーション |
| 成果 | 売上・患者数が1年で4倍、オペレーション増員ゼロ、請求自動化で利益率12%改善 |
| 資金調達 | Seed $6.3M |
事例3：Fazeshift、手作業を一つずつ潰していく文化
YC Summer 2024バッチ出身のFazeshift（Garry Tan氏の動画内ではPhase Shiftと呼ばれています）は、売掛金回収を自動化するAIエージェントを提供しています。創業者のCaitlin Leksana氏とTimmy Galvin氏は、ハーバードビジネススクールで出会い、前のスタートアップで売掛金回収の非効率さを身をもって経験しました。
Fazeshiftのやり方は泥臭いものです。従業員に自分の手作業を文書化させます。エンジニアがそれを読み、一つひとつの作業を自動化する「クイックAIエージェント」を作るのです。華やかなAI戦略というより、現場の面倒くさい仕事を地道に潰していく作業です。
この文化が面白い方向に発展しています。Fazeshiftにはデザイナーがいません。「Magic Patterns」というツールを使って、エンジニアがフロントエンドのデザインをやってしまうのです。専門職を雇って部門を作るのではなく、AIツールで既存メンバーがカバーします。部門そのものの採用を回避するという発想です。
Garry Tan氏はLinkedInでこう書いています。
「Fazeshiftは、12人がかりだった売掛金回収チームの日常業務を、1人がソフトウェアを運用するだけで済むようにしました。ファイナンスチームはより付加価値の高い仕事に集中できるようになったのです。」
毎年世界中で送られる請求書は5000億枚を超え、その半分がいまだにスプレッドシートで管理されています。未払い請求書による損失は年間数十億ドルに上ります。この巨大な非効率に、当時12人のチームが挑んでいました。2006年から続く数百人規模の競合がいるにもかかわらず、です。
2025年1月、FazeshiftはGoogleのAI特化ファンドであるGradient Venturesのリードで400万ドルのシード資金を調達しました。ハーバードビジネススクールのケーススタディにも採用されています。YCのプログラム後、急速にトラクションを獲得し、30以上の顧客を抱え、月間ARRは20〜30%の成長を記録しています。
私がFazeshiftの事例で最も学びが大きいと感じるのは、「自動化は技術の問題ではなく、文化の問題だ」ということです。従業員が自分の手作業を正直に文書化する。それをエンジニアが自動化する。このサイクルが回り続ける組織文化を作れるかどうかが、20x Companyになれるかどうかの分岐点になるのです。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 会社名 | Fazeshift（動画内ではPhase Shift） |
| YCバッチ | Summer 2024 |
| 創業者 | Caitlin Leksana, Timmy Galvin（ハーバードビジネススクール） |
| 事業内容 | 売掛金回収自動化AIエージェント |
| アプローチ | 従業員の手作業を文書化し、個別にカスタムエージェントを構築 |
| 成果 | 12人分のAR業務を1人で運用可能に、30以上の顧客、月間ARR成長20〜30% |
| 資金調達 | Seed $4M（Gradient Ventures主導） |
TIMEWELLが全業務自動化に舵を切る理由
3つの事例を見てきました。Gigaは社内AIエージェント「Atlas」で人間の能力を拡張しました。Legion Healthはデータ統合によって3人で数千人の患者を支えています。Fazeshiftは手作業を一つずつ自動化し、部門ごと不要にしました。
アプローチは三者三様ですが、共通しているのは「AIを部分的に使う」のではなく「AIを前提に組織を設計する」という姿勢です。
私たちTIMEWELLは「世界No.1の挑戦インフラを創る」をビジョンに掲げています。AIを活用したビジネス支援サービスを提供する会社として、自分たち自身がAIを使い倒していなければ説得力がありません。お客様に「AIで業務を変えましょう」と提案しておきながら、自社の経費精算が手作業では話にならないのです。
正直に言えば、TIMEWELLの社内にもまだ非効率は残っています。問い合わせ対応、資料作成、社内報告、採用プロセス。一つひとつは小さな作業ですが、積み重なると膨大な時間になります。
ですから、私たちは「20x Company」を目指します。具体的にどう進めるか。
まず、Fazeshiftに倣って全従業員の手作業を洗い出します。誰が、何を、どんな手順で、どれくらいの時間をかけてやっているのか。この棚卸しが自動化の設計図になります。地味な作業ですが、ここを飛ばすと的外れな自動化をすることになります。
次に、Legion Healthのように社内データを統合します。顧客情報、商談記録、製品データ、社内ドキュメント。AIがセキュアにアクセスできる一元的な基盤を作ります。データがバラバラのままでは、どんなに優秀なAIエージェントも力を発揮できません。
そのうえで、経費精算や社内問い合わせといった部門横断の共通業務から自動化を始めます。全社員がAIエージェントと働く体験を早い段階で持つことが、組織のマインドセットを変える第一歩になります。
最終的には、Gigaの「Atlas」のように、特定領域の業務を自律的に完遂できるAIチームメイトの実現を目指します。人間は目標設定や戦略判断、例外対応に集中し、日々のオペレーションはAIが担う。そういう組織にしたいと考えています。
エンジニアはインフラ保守や定型的なバグ修正から解放され、新機能の開発に没頭できます。セールス担当は見込み客リストの作成やアポ調整をAIに任せ、顧客との対話に集中できます。マーケティング担当は広告運用の細かな調整やレポート作成から離れ、市場の新しいインサイトの発見に時間を使えます。これは効率化という言葉では収まらない、組織の創造性を根本から解き放つ構造変革なのです。
「10人で1000億ドル企業」という北極星
「20x Company」の延長線上に、さらに大きなビジョンがあります。YCは2025年夏、「最初の10人、1000億ドル企業」に投資したいと宣言しました。従業員1人あたり1兆円の価値を生み出す企業です。
荒唐無稽に聞こえるでしょうか。私も最初はそう思いました。しかし、Garry Tan氏が示した数字を思い出してほしいのです。YCスタートアップの成長率は5倍に加速し、コードの95%をAIが書き、10〜20人のチームが20ヶ月で年商2000万ドルに到達しています。この延長線上に「10人で1000億ドル」があるのです。
10人のチームが、それぞれ100体のAIエージェントを率いている姿を想像してみてほしいです。そのエージェントたちが24時間365日、世界中の顧客対応やマーケティング、製品開発を回している。創業者がビジョンを語れば、AIが数分でプロトタイプを作り、世界中にデプロイする。
企業価値と従業員数の相関は、もう崩れ始めています。
TIMEWELLがこの北極星を目指すのは、企業価値を上げたいからだけではありません。「世界No.1の挑戦インフラを創る」というビジョンの実現には、私たち自身が常識を壊す側に立つ必要があります。AIであらゆる個人やチームが、これまで考えられなかった規模の挑戦をできる時代が来ています。その時代のインフラを作る会社が、旧来型の組織のままでいいはずがないのです。
ところで、私がパナソニックを辞めてTIMEWELLを立ち上げたのは2022年のことです。大企業の12年間で学んだことは多いですが、同時に「組織が大きくなるほど動きが遅くなる」という現実も嫌というほど見てきました。AIはその制約を取り払います。少人数でも、大企業以上のインパクトを出せる。それを証明するのが、私たちの仕事だと思っています。
Garry Tan氏の言葉を借りれば、これがスタートアップを構築する「新しい方法」です。そして、この方法をいち早く理解し、実行に移した企業が勝者になるのです。
TIMEWELLは、その勝者になります。
参考文献
- Y Combinator. (2026, February 14). The New Way To Build A Startup. YouTube.
- Mixergy. (2025, October 17). Garry Tan: Y Combinator Startups Growing 5X Faster - Here's What Changed.
- Tan, G. (2025, March 19). For 25% of the Winter 2025 batch, 95% of lines of code are LLM generated. X.
- Y Combinator. Giga: AI Support Agent for Enterprises.
- Nolan, B. (2025, November 5). Giga raises $61 million to expand enterprise voice AI. Fortune.
- Y Combinator. Legion Health: AI-native psychiatry, built for scale.
- Healthcare AI Guy. (2025, November 20). Company Deep Dive: Legion Health.
- Y Combinator. Fazeshift: AI agent for Accounts Receivable.
- Tan, G. (2024, July 16). Fazeshift reduced the day-to-day need for a 12 person AR team. LinkedIn.
- Business Wire. (2025, January 7). Fazeshift Secures $4MM Seed Round Led by Gradient.
- Inc. (2025, August 1). Here's What Y Combinator Is Looking For in AI Startups Right Now.