Name: AIによる収益化が実現 (AI-Powered Revenue is Here)
Uploaded: 2026-02-26T21:39:59.000Z
Duration: 10 min 21 s
Description: VoiceTubeの動画で発音を聞きながら英語表現を覚えよう！学べる英語：

I'm excited today to welcome the founders of Letter AI who are announcing their 40 million Series B round.

本日は、Letter AIの創業者の方々をお迎えし、シリーズBで4000万ドルを調達したことを発表します。

アリさんとアーメンさんです。

Letter AIについて教えていただけますか？

こんにちは、ダイアナさん、お招きいただき光栄です。

Letter AI is an AI native enablement platform, which means we help revenue teams ramp up more quickly with personalized training, coaching, and

Letter AIはAIネイティブ・イネーブルメント・プラットフォームです。つまり、レベニューチームがパーソナライズされたトレーニングやコーチングを通じて、より迅速に立ち上がり、

also deliver content to engage buyers, ultimately to accelerate the deal cycle.

また、バイヤーをエンゲージするためのコンテンツを提供し、最終的にディールサイクルを加速させるお手伝いをします。

Who are some of your top customers that are live right now?

現在ご利用中の主要な顧客にはどのような企業がありますか？

Yeah, we have a healthy mix of customers across large enterprises like Lenovo, Adobe, Novo Nordisk, as well as fast growing startups like Plaid and Kong.

はい、Lenovo、Adobe、Novo Nordiskのような大企業から、PlaidやKongのような急成長中のスタートアップまで、幅広いお客様がいらっしゃいます。

なかなか素晴らしいリストですね。

What are some of the key use cases that they handle with you across the spectrum?

どのような主要なユースケースを、幅広いお客様で扱われていますか？

So, first and foremost, onboarding new team members, making sure that they're productive in about half the time as they were prior to Letter.

まず第一に、新しいチームメンバーのオンボーディングで、Letter導入前と比べて約半分の時間で生産的になれるようにすることです。

Second is through the sales cycle as questions come up as customers request content.

次に、セールスサイクル中に、顧客がコンテンツをリクエストする際などに質問が出てきた場合です。

Being able to leverage AI to be able to curate personalized content, to be able to share with the prospect at just the right time.

AIを活用してパーソナライズされたコンテンツをキュレーションし、適切なタイミングでプロスペクトと共有できるようにすることです。

We have an AI role play and simulation capability as well, so you can practice before you go into a call with an actual buyer and a whole host of new capabilities.

また、AIによるロールプレイングやシミュレーション機能もあり、実際のバイヤーとの通話の前に練習することができます。

こちらもローンチしています。

Sort of a simulation for sales folks before they actually do the actual sales conversation.

実際のセールスコミュニケーションを行う前に、営業担当者向けのシミュレーションのようなものです。

You don't want to fail in a live conversation, especially with a high stakes prospect.

特に高額案件のプロスペクトとの実際の会話で失敗したくはありませんよね。

And so Letter allows you to practice many times before you ever go into that conversation.

そのため、Letterを使えば、その会話に入る前に何度も練習することができます。

So the interesting thing is you guys were here doing YC not too long ago and you already raised a Series B.

興味深いのは、皆さんはつい最近までここでYCに参加されていたのに、すでにSeries Bを調達されたことです。

You were here at YC just two and a half years ago, but

たった2年半前にYCにいらっしゃったのに、

not many people know that when you went through YC you were a very different company.

YCに参加されていた頃は、全く違う会社だったということはあまり知られていません。

そして、名前も違ったんですね。

What did you learn that that idea didn't work?

そのアイデアがうまくいかなかったと、何を学んだのですか？

And tell us a bit about that initial journey.

そして、その最初の道のりについて少し教えていただけますか？

Armin, you want to tell the story of Tractatus?

アーミン、Tractatusのストーリーを話してもらえますか？

We were basically doing developer tools for generative AI.

私たちは基本的に、生成AI向けのデベロッパーツールを開発していました。

And through the process of Y Combinator, we learned very quickly that this was probably not a great idea.

Y Combinatorのプロセスを通じて、これはおそらくあまり良いアイデアではなかったと、私たちは非常に早く学びました。

この分野は非常に飽和状態になりつつありました。

We were trying to sell SAS tools to developers who wanted to write Python code and they would very quickly do prototyping in our platform and then they would just go build it themselves.

私たちは、Pythonコードを書きたい開発者にSaaSツールを販売しようとしていましたが、彼らは私たちのプラットフォームで非常に迅速にプロトタイピングを行い、その後自分で構築してしまうのです。

And so it wasn't very sticky and we changed the name as well to make it a little bit more memorable.

そのため、あまり定着せず、覚えやすくするために名前も変更しました。

What was interesting is you landed on this idea, which at the surface seems like it should Be very crowded or very old school.

興味深かったのは、表面上は非常に混雑しているか、非常に旧式に見えるアイデアに着地したことです。

セールスにはツールが多すぎます。

But Ali you figure out a unique insight during the batch and what was that and what happened?

しかし、アリはバッチ中にユニークな洞察を見つけました。それは何で、どうなりましたか？

Because the impressive thing is you were actually able to close Lenovo as a customer in the batch, which is very rare.

印象的だったのは、そのバッチでLenovoを顧客として獲得できたことです。これは非常に稀なことです。

ええ、ええ、本当に信じられないことでした。

And for us, you know, the big insight was really driven by personal experience.

そして私たちにとって、大きな洞察は個人的な経験から得られたものでした。

So when I was at Samsara and at Project44, I had used some of the legacy enablement stack.

SamsaraやProject44にいた頃、レガシーなイネーブルメントスタックをいくつか使っていました。

I remember every single week I would get pinged by a seller at Samsara.

毎週、Samsaraのセールス担当者から連絡を受けていたのを覚えています。

There I was director of engineering for machine learning.

私はそこで機械学習のエンジニアリングディレクターでした。

Nothing, no involvement with the sales org by role.

役割としては営業部門とは全く関わりがありませんでした。

But I'd get pinged by sellers asking, how does this product work?

しかし、セールス担当者から「この製品はどうやって動くのですか？」と聞かれていました。

「これらの機能について教えてもらえますか？」

「それについて講演に来てもらえませんか？」

And I remember saying, hey, why don't you go find all the content we put together, all the learning we put together in our legacy enablement tool.

そして、そこで私は「これまでにまとめたコンテンツ、レガシーのイネーブルメントツールにまとめた学習内容をすべて見つけてみませんか？」と言ったのを覚えています。

And the sellers would say, I can't find anything in there, I barely log in.

そして営業担当者は「何も見つからない、ほとんどログインしない」と言っていました。

And so that was kind of light bulb moment number one is there's this really expensive tool which by the way, I couldn't even get a license to because it was so expensive that it's getting very low adoption.

そして、それが最初のひらめきだったのです。非常に高価なツールがあり、ちなみに、そのツールはあまりにも高価だったため、ライセンスさえ取得できなかったのですが、利用率が非常に低いのです。

And the second kind of insight here was a lot of times to get leverage and adoption out of enablement tools, you really need to throw a lot of humans at it.

そして、ここでの2つ目の洞察は、イネーブルメントツールから効果と利用率を得るためには、多くの人を投入する必要があるということです。

And so humans need to be out there curating content, building content building training.

そして、人間はコンテンツをキュレーションし、トレーニングを構築し、コンテンツを構築するために、そこにいる必要があります。

we found that with AI you could actually tap into existing sources of knowledge and accelerate the process of highly personalized content development.

AIを使えば、既存の知識源を活用し、高度にパーソナライズされたコンテンツ開発のプロセスを加速できることがわかりました。

And speed is what matters in today's day and age for high velocity sales organizations.

そしてスピードこそが、今日のハイベロシティな営業組織にとって重要なことです。

And so we thought let's just rethink this entire set of use cases using AI.

そこで、AIを使ってこれらのユースケース全体を再考しようと考えました。

そして、それがLetterが誕生した経緯です。

And Lenovo actually started through someone I knew there from a previous job who was kind enough to see what we were trying to do.

そして、Lenovoは、以前の仕事で知り合った方が、私たちのやっていることを理解してくださったことから始まりました。

And it lit a light bulb in his mind and he connected us to the right folks within sales and once they saw what we were building and we took a few steps to make sure we were enterprise ready early on in the journey, that helped us unlock a fairly substantial deal with them that's since grown 10x over the course of the past two years.

そして、その方の心に電球が灯り、営業部門の適切な担当者につないでくれました。彼らは私たちが構築しているものを見て、早い段階でエンタープライズ対応できるようにいくつかのステップを踏んだことで、彼らとの非常に大きな契約につながり、過去2年間で10倍に成長しました。

So you're telling me there's this gap between basically the product engineering team that's shipping things very fast, especially now in the age of Intelligence product velocity is very fast.

つまり、製品エンジニアリングチームが非常に速く製品を出荷していること、特にインテリジェンス製品のベロシティが非常に速いこの時代において、その間にギャップがあるということですね。

And then there's this gap of translating what is in the product to the sales team, who's not technical, can't necessarily read the code.

そして、製品にあるものを、技術的ではなく、コードを読めない営業チームに伝えるというギャップがあるのです。

But now with AI, you basically supercharge them and automatically produce all the features and sales materials for the team to go at it.

しかし今、AIを使えば、彼らをスーパーチャージし、チームが取り組めるように、すべての機能とセールスマテリアルを自動的に生成できるのです。

So can you tell us about what are some of these results with some of your customers?

それで、お客様の中での成果について教えていただけますか？

Because you were telling me about this story of a customer that just acquired a company.

ある顧客が会社を買収したというお話をしてくださっていましたね。

And what was that before you and with you?

そして、あなたたちがいなかった頃と、いた頃ではどうだったのですか？

We have a customer who's a Fortune 100 customer and made an acquisition, a global acquisition, and

あるお客様は、Fortune 100の企業で、グローバルな買収をされたのですが、

was onboarding hundreds of new sellers into the company.

数百人の新しい営業担当者をその会社にオンボーディングしていました。

They announced that acquisition internally on a Friday, and

その買収を金曜日に社内で発表し、

by Monday they had a whole certification in terms of ramping up these new sellers onto the acquiring company's way of doing business.

月曜日までには、買収された会社のやり方に新しい営業担当者を慣れさせるための、完全な認定プログラムができていました。

And what they told us is pre Letter, an exercise like this would have taken them at least a month and tons of folks to get done.

そして、彼らが私たちに言ったのは、Letter AI導入前は、このような作業に少なくとも1ヶ月と多くの人員が必要だったということです。

And with Letter, they were able to do it over a weekend with just about two or three folks online.

そしてLetter AIを使えば、わずか2、3人で週末のうちにそれができたのです。

And that's the kind of impact and velocity that you need today, particularly because the entire industry is evolving so quickly with everything we're seeing happen with LLMs and AI.

そして、LLMやAIで起こっていることすべてを見ていると、業界全体が非常に速く進化しているため、今日必要なのはまさにそのようなインパクトとスピードなのです。

So one of the things that happens in this space with sales tools, they tend to be a lot of times sort of just nice to have, but

この分野では、セールスツールは、多くの場合、単なる「あれば便利」なものになりがちですが、

you found something unique where you've become a core essential.

あなたたちは、コアな必須ツールになるというユニークなものを見つけました。

それについて教えていただけますか。

One of the things we love to hear about LiDAR is particularly compared to the legacy tools where adoption can sometimes be less than 50%, we see customers with close to 100% adoption sellers are going in there every single day, every single week.

LiDARについて、特に導入率が50%未満になることもある従来のツールと比較して、顧客の導入率がほぼ100%で、セラーが毎日、毎週そこに入っていると聞くのが、私たちが気に入っている点の一つです。

And in fact, we heard an anecdote from one customer that if Letter disappeared, there would be a line of folks outside the door of the enablement team banging and asking for it to come back.

実際、ある顧客から、もしLetterがなくなったら、イネーブルメントチームのドアの外に人々が列をなして、戻ってくるように懇願するだろうという逸話を聞きました。

And I think a part of how we're making Letter essential is actually related to a new product that we're launching called Letter Compass.

そして、Letterを必須のものにしている要因の一つは、Letter Compassという新しい製品のローンチと関係があると思います。

Letter Compass takes the broader enablement content and enablement material that sales teams have historically surfaced to the field.

Letter Compassは、セールスチームがこれまでフィールドに提供してきた、より広範なイネーブルメントコンテンツや資料を取り込みます。

Things like content, pitch decks, training, certifications, role plays, and

コンテンツ、ピッチデッキ、トレーニング、認定、ロールプレイングのようなものです。

it automatically personalizes it to the book of business that a particular seller or a customer success manager owns.

そして、それは特定のセラーやカスタマーサクセスマネージャーが担当するビジネスの範囲に合わせて、自動的にパーソナライズされます。

So now when you log into Letter, it's no longer a generic training on XYZ product.

ですから、Letterにログインしても、もはやXYZ製品に関する一般的なトレーニングではなくなります。

It's a training that's relevant to the deal that you're pursuing today.

それは、今日あなたが追っているディールに関連するトレーニングなのです。

It's insights and follow ups that tap into your conversational intelligence data and CRM data to help you really push the deal forward in a very tangible way.

会話インテリジェンスデータやCRMデータを利用して、具体的な方法でディールを推進するのに役立つインサイトやフォローアップです。

And I think that moves letter more and more to being an essential tool.

そして、それはLetterをますます不可欠なツールへと移行させていくと思います。

And really it forces you to rethink like what is the future of CRM look like?

そして、CRMの未来はどうなるべきかを再考することを余儀なくされます。

Is that really what customer relationship management should be, where AI is presenting insights for you to motivate and move a deal forward?

AIがディールを推進し、動機づけるためのインサイトを提供してくれる、それが本来の顧客関係管理のあるべき姿なのでしょうか？

And we think that's where the world's headed.

そして、私たちはそれが世界の進むべき方向だと考えています。

So what are some of the interesting things you built on the tech right now, especially with AI that has made all this possible?

では、現在構築されているテクノロジーの中で、特にAIによって可能になった興味深い点は何でしょうか？

Yeah, we've been noticing a lot of our customers are becoming also very AI centric and they're building their own internal tools or even tools that are customer facing to their customers that are using AI like agents and they're now using MCP servers and things like that.

ええ、多くのお客様がAI中心になり、AIを活用したエージェントのようなツールを自社内や顧客向けに構築していることに気づいています。そして、MCPサーバーなども利用しています。

So we've been building our own like letter AI MCP servers.

そこで、私たちは独自のLetter AI MCPサーバーを構築してきました。

We have agent to agent protocol that allows our customers either from their web applications, their agents to talk to ours for distributed thinking for example, or their salespeople now are sometimes in cursor and they're doing their own research.

エージェント間プロトコルを備えており、お客様はWebアプリケーションやエージェントから私たちのエージェントと通信して分散思考を行ったり、営業担当者がカーソル操作で独自の調査を行ったりできます。

And now they can use a letter AI MCP server to get the content or get answers to the questions they need like that.

そして今、Letter AI MCPサーバーを使用して、必要なコンテンツや質問への回答を得ることができるのです。