2022年春、あるスタートアップのCEOは窮地に立っていました。

創業から5年。収益はほぼゼロ。チームは疲弊し、投資家の忍耐も限界に近づいていた。

そして2024年10月——同じスタートアップが**評価額31億ドル（約4,650億円）**でシリーズCを調達します。

「7年かけた一夜の成功」——CEOのKareem Aminは、この急成長をそう呼びます。

Notion、Figma、Anthropic、OpenAI——シリコンバレーの名だたる企業が、なぜこの「リードリサーチツール」に夢中になっているのか？

本記事は、そのClay（クレイ） と、創業者たちの「営業の非効率性」との7年間の戦いの物語です。

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この記事でわかること

1. Clayのプロダクト: 100以上のデータソース統合とAIリサーチ機能の仕組み
2. 創業者の背景: Microsoft、Wall Street Journal出身のCEOが見出した「営業の非効率性」
3. 7年間の苦闘: 5年間の収益ゼロ、15ヶ月のウェイトリスト戦略、共同創業者の退社
4. 導入企業のリアル: Anthropic、OpenAIが得た具体的な成果と数字
5. 批判と限界: 「高すぎる」という声、クレジット消費への不満

基本情報

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Clayとは？営業の「時間泥棒」を排除するAI

営業チームが抱える「見えない重荷」

ある営業担当者の1日を想像してください。

朝9時、オフィスに到着。新しいリードリストを受け取りました。50社。それぞれについて、以下を調べる必要があります：

• LinkedInで意思決定者を特定
• Crunchbaseで資金調達状況を確認
• 企業HPで事業内容を把握
• ニュース記事で最新動向をチェック

1社あたり30分。50社で25時間。丸3日間、リサーチだけで終わります。

そして、その間に競合は同じリードにアプローチを終えている——。

Clayが提案する「新しい営業」

Clayは、この30分を数秒に短縮します。

会社名やドメインを入力するだけ。100以上のデータソースから、必要な情報が自動で収集されます。

コア技術は3つ:

1. 100以上のデータソース統合

   • LinkedIn Sales Navigator
   • Crunchbase
   • Apollo.io、ZoomInfo
   • 企業Webサイトのスクレイピング
   • ニュース記事・プレスリリース

2. Claygent（AIリサーチエージェント）

   • GPT-4ベースの自然言語クエリ
   • 「この会社の最近の資金調達ニュースを教えて」と質問すると自動回答
   • ウェブ検索とデータ抽出を自動実行

3. ウォーターフォールエンリッチメント

   • 複数のデータソースを順番に検索
   • 1つのソースで見つからなければ次のソースへ自動フォールバック
   • 最も正確で最新のデータを取得

主要機能一覧

ここまでが機能の説明です。しかし、なぜこのような「データ統合プラットフォーム」が生まれたのか？ その答えは、創業者2人の10年以上にわたる起業の軌跡にあります。

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創業者の物語：2度目のタッグが生んだ「粘土」

Kareem Amin——アカデミアを捨てた男

2008年、カナダ・モントリオール。

McGill大学で電気工学と物理学を学んでいたKareem Aminは、ある決断を迫られていました。

大学院の合格通知。神経科学と電気工学の修士課程。研究者への道が開かれていた。

しかし同時に、Microsoftからのオファーも届いていた。プログラムマネージャーとして、シアトルで働かないか——。

Kareemは大学院を辞退します。

アカデミアの安定した道を捨て、ビジネスの世界へ。この決断が、後のClayに繋がる営業・プロダクトの経験を積むきっかけとなりました。

Nicolae Rusan——McGill大学で出会った盟友

Kareemの大学時代のクラスメイトが、Nicolae Rusanでした。

経済学、政治学、そしてコンピューターサイエンスを学ぶ異色の学生。KareemがMicrosoftに入社した後、NicolaeもMicrosoftでプロダクトマネージャーとして働き始めます。

2人は大学時代からの盟友でした。

Frame：最初の起業、そして売却

2011年、2人は最初の会社を立ち上げます。Frame——タブレット向けeコマースUX最適化ツール。

翌年、FrameはSailthruに買収されます。

成功でした。しかし、2人は別々の道を歩み始めます。

KareemはWall Street JournalでVP of Productに就任。ニュース業界でプロダクト責任者としての経験を積みます。NicolaeはNewsCorp（WSJの親会社）でVP of Productとして働きました。

そして2017年——2人は再びタッグを組みます。

「魔法のスプレッドシート」という夢

"Clayは粘土（clay）のように、全てを中途半端にカバーするのではなく、特定の形に成形される必要がありました。"

— Kareem Amin, CEO

最初のビジョンは「魔法のスプレッドシート」でした。プログラミングをより身近にし、すべてのデータを1箇所に集める——。

しかし、このビジョンには致命的な問題がありました。

ICPが「誰でも」になってしまったのです。

ファイナンス、リクルーター、マーケター——あらゆる職種に中途半端に対応。どの市場でも「2番手」にしかなれない。

5年間、収益はほぼゼロでした。

ピボットの決断——営業（GTM）への特化

転機は自社の営業活動でした。

"営業担当者が1日の半分をリサーチに費やしている。これは明らかにおかしい。AIがこの作業を数秒で完了できれば、営業はより本質的な仕事——顧客との関係構築——に集中できる。"

— Kareem Amin, CEO

「魔法のスプレッドシート」から「GTMオートメーションプラットフォーム」へ。

Clayは粘土のように、特定の形に成形されました。

"市場にはツール疲れがありました。いくつかのツールを置き換えられるものを作れば、常に買い手がいます。Clayの成功は、顧客の声を聞き、本当に機能するものを作り上げた『じっくり燃える炎』でした。"

— Kareem Amin, CEO

創業者の「5年間の苦闘」から生まれたClay。では、どのようにして「7年かけた一夜の成功」を達成したのでしょうか？

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急成長の軌跡：5年の沈黙、2年の爆発

「7年かけた一夜の成功」

2017年創業。2022年春まで、収益はほぼゼロ。

2022年2月、ClayはProduct Huntに公開ローンチします。

そして——爆発が始まりました。

15ヶ月間のウェイトリスト——大胆な賭け

Product Hunt後、大量のユーザーが流入しました。

普通のスタートアップなら、全員を受け入れるでしょう。しかしKareemは逆の決断をします。

ウェイトリストを再び有効化。そして15ヶ月間維持しました。

なぜか？

"ウェイトリストを再び有効にしたのは、初期の最良の決断の1つでした。これにより、大量のユーザーを受け入れる前にGTMマシンを微調整する時間が得られました。"

— Kareem Amin, CEO

大量の新規ユーザーが流入すると、フィードバックが「ノイズ」になる。適切でないユーザーからの要望が多く、本当に価値のあるシグナルが埋もれてしまう。

ウェイトリストを閉じたのは、ARRが数百万ドルに達した後でした。

この期間中にプロダクトを磨き上げ、2022年に売上10倍、2023年にさらに10倍を達成します。

Slackコミュニティが生んだバイラルループ

もう一つの秘密は、コミュニティ戦略でした。

2022年、Clayは全顧客をSlackグループに招待します。当初約200人。「カスタマーサポートのコスト削減策」として始まったものでした。

しかし、これが思わぬ効果を生みます。

2026年現在、コミュニティは15,000〜20,000人に成長。「秘密兵器」へと進化しました。

バイラルループの仕組み:

1. ユーザーがClayのワークフローをLinkedInでシェア
2. 自分を「エキスパート」として位置付け
3. 結果としてClayの認知度が自然に向上
4. 新規ユーザーがコミュニティに参加
5. ループの繰り返し

チームメンバーと顧客が毎日LinkedIn投稿。ライブショーを開催し、リアルタイムでアウトバウンドの課題を解決。マーケティング費用をほぼかけずに、オーガニックな需要を創出しました。

資金調達の歴史

※日本円換算は1ドル=150円で計算

総調達額：約$195M以上（約293億円超）

評価額は、2024年3月の$500Mから2025年8月の$3.1Bへ——わずか17ヶ月で6倍以上に急騰しました。

Sequoia Capitalが見た「可能性」

Sequoia Capitalのパートナーは、Clayへの投資理由を次のように説明しています：

"Clayは単なるデータツールではない。GTM全体のワークフローを根本から変革するプラットフォームだ。100以上のデータソースを統合し、AIで自動処理するという発想は、私たちが見てきた中で最もエレガントなソリューションの一つだ。"

数字だけでは伝わらない。実際に導入した企業は、どのような成果を得ているのか？ 具体的な事例を見てみましょう。

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導入事例：Anthropic、OpenAIが得た成果

顧客企業一覧

• テック企業: Notion、Figma、Intercom、Vanta、Ramp
• AI企業: Anthropic、OpenAI
• 大企業: 多数のFortune 500企業

Anthropic——エンリッチメント率3倍の衝撃

Claude AIを開発するAnthropicは、2023年から急成長していました。企業向けの引き合いが殺到。しかし、営業チームの拡大が追いつきません。

課題: 手動でのリードリサーチがボトルネックに。優秀な営業担当者が、データ入力作業に追われていました。

Clay導入後:

• エンリッチメント率を単一プロバイダー比で3倍に向上
• 手動作業なしで実現
• 営業チームが高レバレッジ活動（見込み客との直接対話）に時間を割けるように

興味深い事実: AnthropicとClayは相互に顧客関係にあります。AnthropicはClayを使い、ClayはAnthropicのClaude AIを使っています。

OpenAI——エンリッチメントカバレッジ2倍

ChatGPTの開発元OpenAIも、Clayの顧客です。

Clay導入後:

• エンリッチメントカバレッジが40%台から80%台に倍増
• 手動作業なしで達成

Oyster——営業1人あたり月40時間節約

課題: 営業担当者がリードリサーチに多大な時間を費やしていた。

Clay導入後:

• 各営業担当者が月40時間を節約
• より高価値な活動に集中できるように
• 全体的な効率が劇的に向上

月40時間——週10時間、1日2時間をリサーチから解放されたことになります。

Rootly——1日50通のパーソナライズメール

課題: 営業チームの人員が限られており、大規模な手動アウトリーチは不可能。

Clay導入後:

• 1日あたり50通以上の高度にパーソナライズされたメールを送信可能に
• 少ないリソースで大規模営業チームの生産性を実現
• リードスコアリングとリアルタイムインシデント監視により、高価値アカウントへの正確なターゲティング

ServiceBell——1日で10件のミーティング予約

Clayを使用して適格リードを見つけた結果、1日で10件のミーティングを予約。

Pylon——「もうClayなしでは生きられない」

Pylonのマーティ・カウサスはこう語ります：

"もうClayなしでは生きられない"

— Marty Kausas, Pylon

顧客オンボーディングを完全自動化し、1日あたり最低30分を節約しています。

デジタルマーケティングエージェンシー——コンバージョン率2倍

Clayのリードスコアリング導入後、リードコンバージョン率が20%から40%に向上（3ヶ月間）。

ここまで読むと、Clayは万能のように見えます。しかし、すべてがうまくいっているわけではありません。

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批判的評価と限界：「高すぎる」という声

共同創業者の退社

2023年5月、衝撃的なニュースがありました。

共同創業者のNicolae RusanがClayを退社。新しいスタートアップToolkit AIを創業しました。

創業から6年間、苦楽を共にした盟友との別れ。「7年かけた一夜の成功」の直前でした。

退社の詳しい理由は公開されていません。しかし、この事実は「すべてが順調ではない」ことを示唆しています。

価格への強烈な批判

Clayに対する最も頻繁な不満は、価格です。

"Clayは非常に高価——単に『このツールはお金がかかる』という意味ではなく、『予算を全て使い果たした』という意味で高価"

— Warmly.ai（業界分析）

「結果ではなく、試行に課金」問題

批判の核心は、クレジット消費の不透明性にあります。

主要な批判ポイント:

1. データが見つからなくても課金される

   • 検索の「試行」に対してクレジットが消費される
   • 結果ではなく、プロセスに課金される仕組み

2. 学習コストが金銭的負担に

   • 新規ユーザーは使い方を学ぶ過程でクレジットを大量消費
   • 「ツールの使い方を学ぶために数百ドル払っている」状態

3. 予測不可能なコスト

   • 成功したキャンペーンや忙しい月には、予期せぬクレジット追加購入が発生
   • 月額800ドルプランでもCRM連携が必要な場合が多く、基本機能だけで高額

Redditでの生の声

"会社に75,000クレジットがあるが、ClayとZoomInfoであっという間に消費している"

— RevOps専門家、Reddit

"Clayは実用的には高すぎる。APIを直接つなぐ開発者を雇った方が安い"

— Reddit ユーザー

技術的複雑性への批判

主要な課題:

1. 急な学習曲線

   • 非技術系チームメンバーがすぐに使いこなすのは困難
   • 「スプレッドシートの専門家でないと、投資の価値を最大化できない」

2. スケーラビリティの問題

   • ワークフローが複雑になると、スプレッドシートUIが圧倒的に扱いにくくなる
   • 列が多数になると管理が困難

3. 「営業向けではなくOps向け」

   • 技術的専門知識が必要
   • 常にメンテナンスとトラブルシューティングが必要

データ品質への懸念

Clayの「ウォーターフォールエンリッチメント」は強力ですが、裏目に出るケースもあります。

具体的な問題:

1. データの不一致

   • Apollo、Clearbitなど異なるベンダーのデータを統合する際、情報が矛盾することがある
   • 古いレコード、不完全なプロフィール、衝突する情報が混在

2. データ所有権の欠如

   • Clayは自社でデータを保有していない（すべて外部ソース依存）
   • コンプライアンス、正確性、鮮度の保証が難しい

3. コンプライアンスリスク

   • Clay自体はGDPR/CCPA準拠
   • しかし、ウォーターフォールで使用されるサードパーティプロバイダーはコンプライアントではない場合がある

Clayが苦手とする4つの領域

1. 日本市場のデータ

   • Clayは主に英語圏のデータソースを統合
   • 日本企業のデータ取得には限界あり
   • 企業Webサイトのスクレイピングは日本語対応

2. SMB（中小企業）向け営業

   • Clayは中〜大規模企業向けに最適化
   • 個人事業主や小規模企業のデータは不足しがち

3. リアルタイムデータが必要な場合

   • データの更新頻度には限界がある
   • 「今日の株価」のようなリアルタイム情報は苦手

4. 複雑なカスタム要件

   • 標準的なユースケースには強い
   • 極めて特殊な業界固有の要件には対応しきれない場合も

導入前に確認すべき3つの質問

Clayの導入を検討する際は、以下を自問してください：

1. ターゲット市場は英語圏か？ → 日本市場中心なら、データの充実度を事前に確認

2. リード数は月間100件以上か？ → 少量のリードなら、手動リサーチの方がコスト効率が良い場合も

3. クレジット消費を管理できるOps人材がいるか？ → 「試行課金」を理解し、最適化できる人材が必要

これらの限界を理解した上で、Clayは競合と比べてどこが優れているのか？ 競合分析を見てみましょう。

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競合との差別化

主要競合との比較

データ精度の比較

OpenAIの事例では、Clayに移行後エンリッチメントカバレッジが40%から80%に向上しました。しかし、単一ソースの精度を求める場合はZoomInfoの方が優れているという評価もあります。

Clayの4つの競争優位性

1. AIネイティブ設計: 最初からAIを前提に設計されたプラットフォーム
2. 柔軟なワークフロー: ノーコードで複雑な自動化が可能
3. データソースの多様性: 単一ソースに依存しないウォーターフォール方式
4. コミュニティ: 15,000〜20,000人の活発なSlackコミュニティによるテンプレート共有

使い分けの指針

• Apollo.io: 予算が限られるSMBに最適
• ZoomInfo: 大企業向けの包括的データ、高精度が必要な場合
• LinkedIn Sales Navigator: LinkedInデータが中心の場合
• Clay: AIによる自動化と柔軟なワークフローが必要な成長企業

Clayの現在地を理解しました。では、今後どこに向かおうとしているのか？

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今後の展開

2024-2025年の主要動向

今後のロードマップ

1. Enterprise機能の拡充: 大企業向けセキュリティ・コンプライアンス機能
2. AIエージェントの進化: より複雑なリサーチタスクへの対応
3. グローバル展開: ヨーロッパ・アジア市場への進出（日本市場も視野に）

ここまで読んで、まだ疑問が残っていませんか？よくある質問をまとめました。

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よくある質問（FAQ）

Q1. Clayの料金プランはどうなっていますか？

Clayは無料プランから始められます。有料プランは月額$149から。Enterprise向けにはカスタム価格が設定されています。

注意: 月額料金とは別に、クレジット消費による追加コストが発生します。特に学習段階では予想以上のクレジット消費に注意が必要です。

Q2. Clayと従来のCRMツールの違いは何ですか？

CRMはデータを「保管」するツールです。一方、Clayはデータを「収集・エンリッチ・活用」するプラットフォームです。Salesforce等のCRMと連携して使用します。

ワークフローの例:

1. Clay: リードデータを収集・エンリッチ
2. Clay: スコアリング・優先順位付け
3. Salesforce: エンリッチされたデータを保管・管理
4. Outreach: パーソナライズされたメールを送信

Q3. 日本語のデータにも対応していますか？

Clayは主に英語圏のデータソースを統合しています。日本企業のデータ取得には限界がありますが、以下は対応しています：

• 企業Webサイトのスクレイピング: 日本語サイトも対応
• AIリサーチ（Claygent）: 日本語での質問・回答が可能
• グローバル企業のデータ: 日本法人を持つ多国籍企業のデータは取得可能

Q4. Claygent（AIエージェント）は何ができますか？

自然言語で「この会社の最新の資金調達情報を教えて」と質問すると、Webを検索して回答を返します。GPT-4ベースで、カスタムリサーチを自動化できます。

使用例:

• 「この会社のCEOのLinkedInプロフィールを要約して」
• 「最近のプレスリリースから主要な製品アップデートを抽出して」
• 「競合他社との差別化ポイントを3つ挙げて」

注意: AIアクションは1回の実行で最大25クレジットを消費することがあります。

Q5. 競合のApollo.ioやZoomInfoと比べてClayを選ぶべき理由は？

Clayの強みは「AIネイティブ設計」と「100以上のデータソース統合」です。特に、以下の場合にClayが最適です：

• 複雑なワークフローをノーコードで構築したい
• 複数のデータソースを組み合わせて使いたい
• AIによるカスタムリサーチが必要

予算重視ならApollo.io、大企業向け高精度データならZoomInfoが選択肢です。

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まとめ：Clayは「営業の第二の脳」になれるか？

冒頭の問いに戻りましょう。

2022年春、収益ゼロで窮地に立っていたスタートアップ。2024年10月には評価額31億ドル——この「7年かけた一夜の成功」は、どう評価すべきでしょうか？

答えは、「光と影の両面がある」 です。

光の部分

• Anthropic: エンリッチメント率3倍向上
• OpenAI: エンリッチメントカバレッジ2倍
• Oyster: 営業1人あたり月40時間節約
• 15ヶ月のウェイトリスト: プロダクトを磨き上げる忍耐
• Slackコミュニティ: 15,000〜20,000人のバイラルエンジン

影の部分

• Nicolae Rusan退社: 創業者チームの変化
• 価格批判: 「予算を全て使い果たした」という声
• クレジット消費: 結果ではなく試行に課金
• 学習コスト: ツールを学ぶために数百ドル

Clayの本質

Clayは「AIがリサーチを代行する」ツールではありません。

「営業チームの第二の脳」 として、情報収集・分析・アクション提案を自動化するプラットフォームです。

ただし、その「脳」を使いこなすには、適切なOps人材と予算管理が必要です。

主要ポイント

次のステップ

1. 営業リーダー: Clayの無料プランでリードエンリッチメントを試す（クレジット消費に注意）
2. RevOps担当者: 自社のGTMワークフローで自動化できる部分を洗い出す
3. 意思決定者: Anthropic、OpenAIの事例を参考に、クレジット消費を含めたROI試算を行う

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関連記事

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参考リソース

Clay公式

• Clay公式サイト
• Clay University（公式学習リソース）
• Clay Pricing
• Anthropicケーススタディ
• OpenAIケーススタディ

成長ストーリー

• Clay's Path to Product-Market Fit — First Round Review
• The GTM Inflection Points That Powered Clay to a $1B+ Valuation
• How Clay used Slack to grow to $1.25B

批判的評価

• Clay Pricing: Is It Worth It in 2026?
• Clay Review 2026: Features, Pros & Cons - La Growth Machine
• Are You Burning Money on Clay Credits?

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本記事はネクサフローのAI研究シリーズの一部です。