KLTR

動画を単体のアプリではなく、検索や分析にかけられる「データ」として扱う設計思想を創業時から貫いてきた点。企業向けの用途に絞り、消費者向け動画サービスとは狙う客層が異なる。

企業や大学、放送局が動画をつくり、貯め、配信するための基盤を月額の利用料で貸す。研修や授業、社内発信から番組配信まで用途は幅広く、動画やその周辺データを一元管理するAPI主体の設計が売り。直近ではeSelf AIを買収し、AIが生成する映像やアバターとの対話機能を基盤に組み込み始めた。

動画配信の機能自体は大手クラウド企業も提供でき、価格競争にさらされやすい。景気が冷えれば企業研修や大学予算が真っ先に削られ、契約更新が鈍る。eSelf AI買収で加えたAI機能が既存の顧客に浸透しなければ、投資が先行コストのまま終わる。

既存顧客への追加販売と、AI機能を核にした新規開拓の両輪で伸ばそうとする経営。eSelf AIのような小型買収で足りない機能を補い、稼いだ分は還元に回さず開発へ戻す。

伸びるかどうかは、新しい契約の数より、既存の顧客がどれだけ使い増ししてくれるかで決まる。Fortune 100企業の約3割、米国のR1大学の4割強という顧客基盤は厚いが、解約されればそのまま売上が抜ける。