分類：企業事例 › ソフトウェア・SaaS
この事例の要点
- Navanは、出張の予約から法人カード、経費管理までを一つのプラットフォームで提供し、顧客企業・利用者・サプライヤーを同じ基盤につなぐ設計です（Form 10-K、2026年1月期）。
- 収益は、航空会社やホテルなどのサプライヤーから受け取る取引ごとの手数料などの利用連動型と、経費管理などのサブスクリプションで構成されています（Form 10-K）。
- 2026年1月期の売上は7億226万ドル（前期比31%増）、粗利率は71%でした。一方で純損失は3億9,803万ドルで、成長投資を続けていることが読み取れます（Form 10-K）。
どんな事業か
Navan, Inc.は米国カリフォルニア州パロアルトに本社を置き、2025年10月にNasdaqへ上場した企業です。同社は自らを、AIを活用したグローバルな出張・経費のプラットフォームと説明し、AIの枠組み「Navan Cognition」を基盤に据えています。航空会社600社超のほか、200万を超える宿泊施設の在庫を、GDS、NDC、低価格航空会社との接続などで販売できるとしています（Form 10-K、2026年1月期）。
顧客は中堅から大企業が中心で、同社は「まず出張手配（Travel）で獲得し、その後に法人決済、経費管理、会議・イベント、私的旅行の併用（Bleisure）へ広げる」ことを戦略に挙げています。AIチャットボットのAvaは、2026年1月期の利用者対応の約52%を処理したと説明されています（Form 10-K）。
収益の仕組み
同社は収益の源泉を、顧客・サプライヤー・決済パートナーの三方向に分けて説明しています（Form 10-K）。
- 入り口：出張手配（Travel）で顧客企業を獲得します。営業主導の動きに加え、これまで出張・経費の仕組みを持たなかった企業向けに、プロダクト主導の獲得にも取り組んでいます。
- 課金：サプライヤーからの取引単位の手数料（契約上の取扱高が閾値を超えると追加手数料もあります）、カード会社などの決済パートナーからのカード利用額に応じた手数料、経費管理などのサブスクリプション収益があります。
- 継続：顧客はTravelを起点に法人カードや経費管理へ広がり、利用者の増加と出張費の増加に連動して収益が伸びる設計です。Navan Connectの対象カードの利用は、同社の収益にならず、リスクも負わないと説明されています。
数字で確かめる
- 2026年1月期の売上は7億226万ドルで、前期の5億3,684万ドルから31%増えました。増加の主因は、取扱高と決済額の伸びによる利用連動型収益と、経費管理の採用拡大によるサブスクリプション収益と説明されています（Form 10-K）。
- 総取扱高（GBV）は91億ドル（前期66億ドル、38%増）、決済額は41億ドル（前期37億ドル、13%増）で、出張手配のほうが決済より伸びていることが読み取れます（Form 10-K）。
- 粗利は5億471万ドルで、粗利率は71%（前期68%）でした。AIによる対応の自動化が顧客コストを増やさずにサービスを改善する、と同社は説明しています（Form 10-K）。
- 売上に対する取扱高の割合を単純計算すると、売上7億226万ドルは取扱高91億ドルの約7.7%で、サプライヤー手数料等が取扱高に対して薄い収益率であることが読み取れます。ただし収益には複数の種類が含まれるため、あくまで目安です（Form 10-K）。
- 純損失は3億9,803万ドル（前期1億8,108万ドル）でした。米国外の顧客・サプライヤー由来の売上は38%（前期41%）でした（Form 10-K）。
Otsumuの読み解き：なぜ成り立つのか
ここからはOtsumuの考察です。この事例は、取引ごとの手数料というトランザクション型の収益と、月額のサブスクリプション型の収益を組み合わせて、片方の変動を補う設計だと読めます。入り口の出張手配は取扱高が見えやすく、そこから経費管理や法人カードへ広げることで、同じ顧客から得られる収益の種類が増えます。
もう一つの特徴は、AIを「機能」ではなく「コスト構造」に組み込んでいる点です。同社は、利用者対応の約半分をAIで処理していることを開示しており、人手が必要なサービス業の粗利率を、ソフトウェア寄りに近づける狙いが読み取れます。
ただし、出張需要は景気や働き方の変化の影響を受けると同社自身がリスクとして挙げています。利用連動型の収益が大きいほど、需要の波が収益に直接響きます。自社事業に置き換えるときは、「入り口を何にして、後から何を重ねるか」と「波の影響を受けない収益を、どこまで持つか」を分けて考えるのがよいでしょう。
自社事業に持ち帰る問い
- 自社が最初に顧客を獲得する「入り口」の商品は何か。そこから重ねて提供できる次の商品はあるか。
- 自社の収益は、取引量に連動する部分と、定額で入る部分にどう分かれているか。
- 人手で行っている対応のうち、AIや自動化で処理できる割合を測っているか。測ったら、粗利率はどう変わるか。
小さく試すなら
- 1週目：直近の顧客を、最初に買った商品別に分け、2つ目以降に買った商品の組み合わせを一覧にする。
- 2週目：売上を「取引連動」「定額」「その他」に分け、割合を出す。
- 3週目：問い合わせや定型対応の上位5種類を数え、自動化できそうなものを1つ選んで試す。
- 4週目：入り口の商品を使っている顧客に、次の商品の案内を1通だけ送り、反応を数える。
関連するビジネスモデル
資料の位置づけ
企業・サービス：Navan, Inc.（出張・経費プラットフォーム）。参照資料：Form 10-K（2026年1月期）。このページは公開情報にもとづく学習用の分析です。Otsumuの支援実績や当該企業との取引関係を示すものではありません。示唆と検証案はOtsumuの考察であり、企業自身の見解とは区別しています。
参考資料と編集について
上記の公開資料（目論見書・年次報告書・企業の公式発表など）をもとに、Otsumuが執筆しました。数値と企業の説明は資料の記載の範囲にとどめ、Otsumuの考察とは分けています。数値は資料の表記のままで、最新の情報は各社の開示をご確認ください。
執筆：Otsumu株式会社 ／ 編集日 2026.10.25