2人で600億円超の売上 - MedviがAIで実際に作ったもの

ノートパソコン1台と約300万円。この組み合わせが年間600億円超の売上を生んだ、というニューヨーク・タイムズの記事がインターネットを席巻しました。見出しだけ読むと、AIがついに「一人ユニコーン」を誕生させたように見えます。

全文を読みました。見出しより遥かに興味深い話で、多くの人が受け取った教訓とも違います。

Medviを動かしている本当のエンジン

Medviのウェブサイト最下部をスクロールすると、ある名前が出てきます。OpenLoop Healthです。アイオワ州に拠点を置くこの会社が、実際にサービスを支えているインフラです。

OpenLoopは米国50州にわたって6,000人以上の有資格医師のネットワークを維持し、処方・調剤システムと完全な規制コンプライアンス体制を備えています。ホワイトラベルの遠隔医療プラットフォームで、現在170社以上のデジタルヘルス企業がこの上で動いています。OpenLoop自体も6年以内に年商1,000億円を超えました。

MedviはそのプラットフォームにのるD2Cブランドの一つです。社員2名。医師なし。薬剤師なし。すべての医療行為はOpenLoopのシステムを通じて行われます。AIが作ったのはウェブサイトのコード、広告クリエイティブ、カスタマーサービスのチャットボットです。

プラットフォーム層とD2C層では、バリュエーションもリスクプロファイルも防御可能性もまったく異なります。この二つを混同すると、実態が支えられる以上に革命的な話に見えてしまいます。

重要なのは圧縮という事実

AIが基盤となるビジネスを作っていないから大したことないという見方は、完全にポイントを外しています。

AIが成し遂げたのは、D2C層のマーケティング、流通、カスタマーオペレーションを極限まで圧縮したことです。Hims & Hersは同じGLP-1市場で2,400人を雇用し、純利益率5.5%を記録しました。Medviの2人チームは16.2%を出しました。人件費をプラットフォーム手数料に変換し、残りのすべての機能をAIツールで埋めた結果です。

タイムラインが印象的です。2024年9月にスタートし、2ヶ月ほどでウェブサイトから広告クリエイティブ、カスタマーサポートまで全体の運営体制を構築しました。2025年を通じて約600億円の売上と約100億円の純利益を上げました。同じOpenLoopプラットフォーム上で動く既存のD2C競合他社と比べると、ファネルの運営コストは根本的に低かったのです。

AIツールを毎日使う立場として、このマージン格差という数字が頭に残りました。テクノロジーがGLP-1薬への需要を作り出したわけではありません。医療インフラを構築したわけでもありません。すでに購入を検討していた顧客にリーチし、コンバートするコストを圧縮したのです。

AIなしで同じ構造を作った韓国企業

ここで아정당（アジョンダン）が浮かびます。2019年にNaver Caféのページ1枚からスタートし、通信キャリアの補助金比較プラットフォームを構築しました。外部投資ゼロ。売上は2020年の約17億円から50億円、150億円、420億円、そして2024年には970億円超に成長しました。

AIは関係ありません。既存の通信キャリアインフラの上にマーケティング層をのせ、ファネルの実行に徹しました。

Medviとの構造的な類似性は直接的です。どちらの会社もプラットフォームインフラを所有していません。どちらもD2C層だけを運営します。両ケースにおける決定要因は、爆発的な需要がある市場を選び、競合より速くファネルを実行したことでした。

違いはこれです。AIがMedviの実行速度をもう一段圧縮しました。アジョンダンが5年かけて複利で積み上げたものを、Medviは数ヶ月で組み上げたのです。

この窓が開いている間に

両社が証明した原則は同じです。需要が急拡大している市場で、プラットフォームインフラを借り、D2Cファネルをできる限り圧縮すれば、小さなチームが数百億円の売上を生み出せます。

MedviはOpenLoopの医療インフラの上にAI駆動のファネルを乗せました。アジョンダンは通信キャリアインフラの上にコンテンツマーケティングのファネルを乗せました。同じアーキテクチャ、異なるツールです。

これは持続可能なのでしょうか。正直わかりません。FDA規制の強化やOpenLoopの手数料政策の変更は、一晩でMedviの収益構造を壊しかねません。プラットフォームを所有しない以上、プラットフォームオーナーの判断が存続リスクになります。アジョンダンも同様に、通信キャリアの補助金政策への依存を抱えています。

Gallagherが1年間で約100億円の純利益を得たのは実際の数字です。このようなD2Cファネル圧縮のためのAI裁定窓口は、今まさに開いています。それがいつまで開き続けるかは、競合他社が同じツールをどれだけ速く採用するか、そしてプラットフォームオーナーが自分たちの上の層で捕捉されているマージンにどう反応するかにかかっています。