Mike HuangのAI起業事例：対話で気づきを引き出すAIコーチング「deepgrowth.ai」
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Mike Huangは、エグゼクティブコーチングで使う問いの技術を分解し、LLMに「道具」として持たせる形でdeepgrowth.aiを立ち上げた。Hacker Newsでは一人で作っていると述べ、対話の一貫性を保つために文脈設計を試行錯誤したことも明かしている。
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テキストや音声での対話にAIを使い、質問を重ねて本人の気づきを引き出す。この設計がMike Huangのいちばん真似しやすい点だ。Hacker Newsでは、自分のコーチング技術を細かな要素に分け、それらをLLMのツールとして渡し、長い会話でも高い目標を保てるよう文脈の持たせ方を試していたと書いている。
何をしている人か
Mike Huangは、deepgrowth.aiというAIエグゼクティブコーチングサービスを作っている。対象は起業家、マネージャー、リーダー層で、キャリアの行き詰まりやチーム運営の盲点を対話で整理する用途を打ち出している。サービス内ではテキストと音声の両方を用意し、従来の高額なコーチングより手の届きやすい価格帯を狙っている。サイトのAboutページでは、創業者としてMike Huangの名前が明記されている。
AIの使い方
Hacker Newsの投稿では、Mike Huangは自分のコーチング技能を複数の構成要素に分け、それらをLLMコーチに使わせる形でMVPを組んだと説明している。単なるシステムプロンプトだけでは狙った体験を再現しづらく、長い会話のあいだも上位の目標をぶらさないために、コンテキストウィンドウの扱い方を何度も試したという。さらに同投稿では、実際のコーチング経験をもとに評価基準を持ちながら、かなり長いテストを重ねたと述べている。
人が担っている部分も残っている。料金ページでは、通常プランに加えてAIと人間のハイブリッドプランが置かれており、月3回のライブセッションが含まれる。つまり、日常的な問いかけや継続的な対話はAIに任せつつ、高額帯では人間のコーチングも組み合わせる構成だ。なお、使っている基盤モデルの具体名や、実装に使った周辺ツール名までは確認できなかった。
日本でまねするなら
日本で同じ発想を試すなら、まずは「助言を返すAI」ではなく「問い返すAI」として設計するのが出発点になる。たとえば、管理職向けの振り返り、1on1前の整理、転職前の自己棚卸しといった場面に絞り、会話の目的と避けたい応答を先に決める形が考えやすい。
実装する場合は、日本で広く使われているLLM APIや音声機能を組み合わせてもよいが、Mike Huang本人が使ったツールとして書けるわけではない。国内向けに作るなら、医療・心理支援と誤認されない表現、個人情報の取り扱い、相談記録の保存方針には特に注意したい。経営相談やキャリア支援に寄せるのか、メンタルケアに見えない線引きをどう示すのかで、サービス設計はかなり変わる。
事業の数字と経緯
Hacker NewsのShow HN投稿では、Mike Huang自身がこのサービスを「solo project」と説明しており、一人で進めていることが読み取れる。きっかけとしては、本人がエグゼクティブコーチとプロダクトマネージャーの両方を経験してきたこと、高品質なコーチングは高価になりやすいため、もっと手の届きやすい形にしたかったことを挙げている。
稼働状況については、公式サイトで14日間の無料トライアルと有料プランが案内されている。2026年10月時点の料金表では、Professionalが月39ドル、Executiveが月99ドル、Elite Coaching Planが月997ドルとなっている。テキスト無制限、音声セッション、進捗管理などのプラン差も掲載されており、少なくとも販売可能な形で公開されていることは確認できる。一方で、売上額や有料顧客数は見当たらず、公開されている収益データは確認できなかった。
出典
コメント
Mike Huangの面白さは、自分のコーチング技能を部品に分け、LLMに道具として持たせた点にある。自分の評価基準を持ったうえで長いテストを重ねるやり方は、専門職が自分の技能をAIに移すときの手本になりそうだ。一方で、使っているモデルや売上は公開されておらず、継続利用がどこまで伸びるかはこれからだ。
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