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皆さんこんにちは、草野美希です。 宮武哲郎です。
Off Topicは、アメリカを中心に最新テックニュースやスタートアップ、ビジネス情報をゆるく深掘りしながらご紹介する番組です。
今回のトピックは、イノベーションの波とタイミングの重要性をお送りしたいと思います。
はい、今回はなんかすごい大きなテーマですね。
そうですよね、タイミングっていう話になってくるんですけど、過去のOff Topicでも話したと思うんですけど、
いろんな頭いい人たちが過去に、こういうテクノロジーが流行りますと、いろんな予想をしたりとかすると思うんですけど、
だいたいみんな当たってるんですよね。
こういうものが来ますとかって言ってるのは、ただタイミングだけがすごいずれたりとか。
あー、確かに。
流行るといって、それが場合によって100年後に流行ったりとか、それケースとかって全然あるので、
なので、基本的には間違ってはないんですけど、タイミングだけずれてるというところで、
もしかしたら、タイミングも間違っているっていうか、そもそも予想されたテクノロジーで結局実現されてないもので言うと、
錬金術とか、ニュートンさんとかが20年間ぐらいやろうとしてますけど、錬金術ですら、金には物はできなかったですけど、ダイヤモンドにはできましたからね。
炭素をダイヤモンドにしてラブグローンって呼ぶんですかね。
なので、それとかをできたり。
あとよくたぶん事例として挙げられるのはセグウェイとかですよね。
ちょっとバカにされちゃうんですけど、セグウェイとか。
これもテクノロジーが結局うまくいってないんじゃないかみたいな話があったんですけど、
セグウェイも実はイノベーションって2つあって、
1つがそもそもデバイスのイノベーションっていうところもあるんですけど、
もう1つがまちづくりのデザインが変わるんじゃないかと、こういうデバイスがあると。
いわゆる車、社会から変えるっていうところで、
確かアメリカですと車を駐車できる場所が20億スポットあるんですよ。
だいたい計算ですけど、それプラス道路とかいろんなものを含めるとすごいスペースを使っちゃってるので、
それをリプレイスできるんじゃないかっていうところで、
セグウェイですらもしかしたらこれってタイミングの問題かもしれなくて、
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そういうまちづくりが今後なった場合には、そういうセグウェイがもしかしたら戻ってくるかもしれないと。
戻ってくる。でも使われてはいますもんね。
確かに。
ツアーとかたまに見かけますよね。あんまりセグウェイがすごいイノウエイティブっていう。
イノウエイティブじゃないですか。
イノウエイティブなんですけど、ちょっとバカにされがちっていうところですよ。
確かに。あんまりめちゃくちゃ使われてるかっていうとわかんないですね。
そうですね。今はたぶんそこまで実際に使われてないという。
日本だとちょっといない。
そうですよね。なので歴史から見てもテレビをワークするのに50年かけたりとか、実際技術あったのに。
ファックスとかも1870年代に作られたんですよね。
でも消費者が利用したのって1970年代で。コンピューターとかもそうですよね。
消費者バージョンができるまで50年かかったりとか。
それこそアップルとかが最初に1983年に出したリサとかもグイとマウスが入ってましたけど、
そもそもマウスの特許って1967年に承認されてるので。
結局そういうテクノロジーができたとしてもそれが一般普及するとか、それが結構いろんなタイミングの問題があって。
個人的にすごい好きなレーニンさんの名言があって、
何も起こらない数十年があり、数十年分の出来事が起きる週があると。
イノベーションの結果同じことかなっていうところで、どんどん改善はされていくんですけど、
どっかのタイミングで急にすごい変わる瞬間があって、そこのタイミングを見極めるっていうのが非常に重要で。
でもそこを見極めると、特に市場の見極めとかそうなんですけど、それが正しいとめちゃくちゃ儲かるタイミング、チャンスがあると。
それこそエラッド・ギルさんって有名なシリコンバレーのエンジェル投資家がいるんですけど、
彼が言ってたのが、微妙なチームでもスタートアップのチームでも、正しい市場の波に乗れば成功すると。
なので今週とあと来週とかに関しては、どのタイミングにイノベーションの波が来るのかっていうのを探ったり、
どのタイミングでいいスタートアップが立ち上がるのかというところをちょっと見てみようかと。
今回の後半ではもうちょっと市場を立ち上げたとか、市場が出てきたっていうのはいいんですけど、
その中でかつのスタートアップなのか、それとも既存の大手企業なのかっていうところについてもちょっと話していきたいなと思ってますと。
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たぶん一番最初によく仮説として出てくるものがあって、それこそ僕自身も言ったことありますし、
もしかしたら草野さんとかも言ったかもしれないですけど、スタートアップを立ち上げるタイミングでいつかって聞かれると、
よくある回答が復興直後とかってよく聞くじゃないですか。
UberとかAirbnbの時代とかもそうですよね。
まさにその時代が一番よく、たぶん特にテック企業としては使われている事例だと思うんですけど、
最近その事例もよく聞く理由って、最近アメリカも経済的にはあまりよろしくない状況にあるので、
そういうものがあったりとか、あと実際にこれ2009年にあるグループが調査したんですけど、
Fortune 500ってアメリカのトップ500社のうち57%が復興中に立ち上がったっていう調査があって、
そういうのもあるからこそこれが本当なんじゃないかとか、
あとは実際に復興になるとどうなるかっていうのもあるので、そもそもほとんどの会社がなくなってしまって、
持った会社はさらに強くなるので、いわゆる市場のシェアを取りにいけるのと、
あとは人材プールがより良い人たちが流動化すると、そのレイオフとかがあって、
その影響によってスタートアップはそういう良い元々取れなかった人材を取れたりとか、
場合によってはそのレイオフされた人たちが新しく会社を立ち上げるとかっていうのがあるので、
このその復興時に良い会社が立ち上がるっていうのは、
必ずしも間違ってはないものの、それが本当にそうなのかっていう疑問があって、
そもそもほぼ毎年良い会社って作られてるんじゃないかっていうところと、
そうそう、復興前でも良い会社って作られてるんじゃないかと。
確かにそれはそうですね。
実際にデータっていうか事例っていうか見ると、
インターネットバブル前、2000年前ですよね、に立ち上がったテック企業を見ますと、
Amazon、Netflix、Google、Salesforce、Alibaba、PayPal。
名だたる企業。
もうトップレベルですよね。
インターネットバブル直後、2000年から2003年あたりって考えると、
メールチンプ、アトラシアン、スペースX、ドキザイン。
本当に良い会社がいっぱい立ち上がってますと。
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その後はリーマンショックになる前までの成長期間があったと思うので、市場がすごい良かったタイミングだったと思うので、
それが2004年から2008年ぐらいまでと計算すると、
その期間内に立ち上がった会社って、
Facebook、YouTube、Vox、Workday、MongoDB、Twitter、Tumblr、Dropbox、Airbnbとか。
なので、その期間中もめちゃくちゃ良い会社が立ち上がっていて。
リーマンショックは2008年の9月。
Airbnbって実際その前の4月に立ち上がってるんですけど。
Airbnbは多分どっちにも入るんですけど。
そうだったんですね。
不況前と不況後にっていう。
何回か彼らやり直してるので。
たしかに。
ビジネスを。
例えばそのリーマンショック後としてカウントしたとしても、
2009年から2011年ぐらいまでですかね。
そのリーマンショックの不況後に立ち上がった会社のリストを出すとすると、
Airbnb、Uber、WhatsApp、Instagram、Wobby Parker、Pinterest、Shein、Stripe、Slack、Snatcher。
WhatsAppもなんですね。
そうですね。WhatsAppも2009年なので。
なのでこの期間中もすごい良い会社ができていて。
その後、2012年から2020年ってすごい市場としても伸びたタイミングですけど、
その間にできた会社で言うと、DraftKings、ByteDance、Instacart、Discord、Canva、Databricks、OpenAI、Revoluteと。
めちゃくちゃ良い会社ができていますと。
あんまり時代関係ないかもみたいな。
そうなんですよね。
それこそベンチマークのパートナーであるピーター・フェントンさんも同じこと言ってるんですけど、
基本的に毎年1社以上は市場の中で10ビリオン以上の会社は生まれますと。
2、3年おきに100ビリオンの会社が生まれますと。
これは経済サイクルを関係なく生まれるので、VCとしての仕事はその会社を見つけることだと。
でも本当に関係ないのかっていうと、それがもしかしたら経済不況っていう目線が間違ってるだけで、
違う要因を見るべきなんじゃないかっていう。
今回はそれを大きく2つに分けるんですけど、
1つが変局点。
変局点もいろんなパターンの変局点があるんですけど、
そもそも2000年あたり、ちょうどインターネットバブルのタイミングって、
インターネットが次に絶対来るという人がいっぱい集まって、
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それで市場がすごいハイプが集まって、
株価が全員それで上がってしまって、それではじけたと。
これってすごい不思議なのは、実態としてインターネットって次の大きなものになったじゃないですか。
いわゆるネキシトビッグジングになったわけなんですけど、
でもそれでもバブルってはじけて。
それってなぜはじけたかというと、
タイミングを見失ってたから。
その後になぜインターネット企業がどんどん成長していったかというと、
2001年ってアメリカにとってすごい重要な年で、
インターネットの普及率が50%を超えたんですよ、その時に。
ようやく2001年でようやく本当に一般普及し始めて。
だからこそその前に立ち上がったNetflix、Google、PayPalが生き残れて、
その後に出てきた新しいメール、ジンプ、ドキザイン、Facebookとかがどんどん成長できたというところなので、
これはディストリビューションの変局点というところで、
それこそアプリストアの立ち上がったタイミングとかもそうだと思うんですけど、
それによって新しいユーザーの行動とか、新しいディストリビューションチャンネルが
生まれて、それによってUber、Instagram、WhatsApp、Snapchatとかができたというところなので、
Web3とかも多分同じようなことだと思うんですけど、
今は全然普及率が低いので、
変局点を超えていない。
なのでそういうディストリビューション的な変局点もあれば、あとインフラの変局点があって、
例えばAWSが立ち上がったとか、それによってクラウドにいろんなものが出せるわけなので、
いわゆる会社の立ち上げがすごい楽になったりとか、
いわゆるコスト構造が全く変わるとか、ビットコインとかもそうだと思うんですけど、
そういうインフラ的な、あと4Gとか5Gとか、
そういう新しいインフラがローンチするっていうのも一つの変局点だったり、
あともう一つはテクニカルな技術的な変局点で、
昔だとイメージネットとか、あとGPUが出てきたりとか、
あとクリスパーとか、スペースXかロケットを打ち上げて着陸させられる技術を作ったりとか、
そういういろんな変局点があるかなと思うので、
それを理解するのがスタートアップとかVCの仕事でもあって、
その上に乗っかれるかっていうところなので、
実際に今となってはすごい有名なブログですけど、
マーク・アンドリセンさんのソフトウェア・イッツ・トゥ・ワールドってあると思うんですけど、
それって変局点の話で、実は。
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変局点ってどうやったらわかるんですか?
一つの見方とすると、インフラが立ち上がったのかどうかとか、
普及率が、例えば50%超えたのかとか。
なるほど。
いくつか見方があるので、
特にテクニカルな変局点、新しいテクノロジーのシフトって、
過去のテクノロジーをだいたい使うんですよね。
なので、集積回路があったからこそPCの革命が起きて、
PCの革命があったからこそインターネットの革命があって、
インターネットの革命があったからこそクラウドっていう革命ができて、
クラウドの革命があったからこそスマホ、モバイルのシフトができて、
過去の流れによって次の流れもできますし、
次の流れができたタイミングで、普及率とかそういう変局点もあったりするので、
この難しいのって、そのタイミングの直後に入るべきなのか、
直前から入るべきなのか、
そのタイミングの直後に入るべきなのか、
入るべきなのか、直前から入るべきなのか、
そのもっと後に入るべきなのか、スタートアップとして。
スタートアップとして、VCではなくて。
どっちもですよね。
でも最初じゃないですか。
でも早すぎると、
貼っておくっていうよりインターネット。
ここが難しいところだと思っていて、
直前と直後、直前とちょっと後が成功パターンが一番多いのかなっていう、
これはもう個人的な意見でしかないですけど。
確かに2番目、一番最初、意外とファーストペンギンじゃなかったりしますもんね。
そうなんですよね。
もしくはもうすでにある程度資金とかディストリビューション集めていて、
そこからテクノロジーを活用することによって価値にいくっていうところなんですけど、
でも草野さんが言う通り、
何か新しいものが出てきた、直後の出てくるアプリケーションとかって、
実はあんまり良くなかったりするんですよね。
宮武さんが言った、それこそ資金を集められるかとか、
技術としてはめちゃくちゃいいけど、企業として見たときの総合格闘技で、
もっと強いやつが出てくるみたいな。
その人が勝つみたいなパターンもあるような気がします。
そうですよね。
結局これってWeb3回でも話したことあると思うんですけど、
最初にインターネットが出てきた時に、一番最初のユースケースって何かというと、
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新聞とか、いわゆる紙の媒体をそのままネットに出したんですよね。
当時ってインターネットネイティブなことって何も考えてなくて、
とりあえずリアルなものをそのまま出すと。
だからこそその世代のものってあんまり成功しなかったりとか、
よりネイティブなものが出てこないと意味なかったりするので、
なので意外と、例えばですけどYouTubeって、
いわゆる誰でも動画をWeb上でアップロードできて、
そのリンクを送れるっていうのを作った会社ですけど、
でも当時は、今はもう違いますけど、
当時はFlashがインストールされてないとできない、
YouTubeって使えなかったんですよ。
でもFlashって実はYouTubeの3年前にできてたもので、
いわゆるFlashができたらすぐ後に別にYouTubeってでき上がったわけではないので、
なのでそこの改善っていうのが必要だったり、
それこそオープンAIもそうなんですけど、
ChatGPTとかGPT-3って今は人気ですけど、
GPT-3ってそもそも2020年にできてるものなので、
なのでそのハイプが始まった2年半ぐらい前。
たしかにそれこそ今が普及率が高まってきてるところですよね。
そうですよね。
でもまだまだっていう見方もあると思うので、
それこそUberとかInstagramが立ち上がったのって2009年、2010年ぐらいだったと思うんですけど、
アプリストアって2008年とかにできてるので、2年後ぐらいと思うので、
やっぱりすぐにはできていなくて、
それこそ2008年にアプリストアがローンチしたときの最初の1年間のアプリって結構微妙なアプリって多かったじゃないですか。
iPhone同士ぶつけて連絡先交換できるBumpとか、
いろいろありましたね。
今お元気ですかね。
今どうなってるんですかね。
すごい画期的っていうか、当時はすごくいいなと思ったんですけど、
まだBumpは画期的だったと思うんですけど、
ライターとかあったじゃないですか。
ライター。
ライターにできるみたいな映像が流れる。
映像が流れるだけっていう。
ライター風にインスタレーションがあるみたいな不思議なアプリはいっぱいありましたね、確かに。
そういう変なアプリがいっぱいあったっていうのも、
でもそれっていわゆるそこの改善が必要だったっていうタイミングでもあって、
最初にその返却点が訪れた、この場合だとアプリストアっていう返却点なんですけど、
その後に新しい行動とかその使い方、そのネイティブな使い方がまだ理解される時間が必要で、
だからちょっと後っていう考え方もあるんですよね。
結局Facebookも一番最初のSNSではなかったりして、
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Googleも最初の検索エンジンでもなかったんですけど、
ただ共通点としてあるのが、この返却点を活用して思っていなかった行動を取り入れたり。
なのでFacebookだと当時のSNSでオープンにするっていう概念がやっぱ強かったんですけど、
いわゆる誰でも友達になれるっていう話だったのに比べて、
クローズドのネットワークを大学のメールアドレス、
メーカーディスト.eduなんですけど、しかも最初はハーバード.eduだったので、
を持ってる人限定にする。
YouTubeも当時の動画サービスって、どちらかというとアマチュアな映画監督とか、
もうちょっと半プロみたいな人たち向けに出してたのを完全オープンに。
誰でも、画質が別にめちゃくちゃ悪くても、とりあえずみんなが動画出せますっていうことを言ったりしてたわけなので、
なので各自、返却点プラス行動志向っていうところを変えてきたのかなっていうところが一つあるかなと思いましたね。
あと、過去で宮武さんが話してたWeb3のユーティリティがあるものがサービスの普及というか、
NFTとかWeb3とかもそうだと思うんですけど、
NFTそのものではなくて、ツールとしての重要性があるみたいな、
それも友達と連絡するみたいなのもあるのかなとはちょっと思いました。
そうですよね。利便性が高まると普及率が上がって、
普及率がある一定に行くと返却点に訪れるっていうところだと思うので、
そうですね。この返却点を見るっていうのが非常に重要になってくるんですけど、
大手テックキー、特にGAFAとかいますと、返却点を1回だけではなくて何回も返却点を見極めてるんですよね。
だからこれだけ大きい会社になっていると思っていて、
それこそAppleの一番最初の返却点ってPCで、
自らPC革命を作った人たちでもあるので、
でもその後にそこだけで終わらずインターネットっていうものをうまく活用したり、
モバイルっていうものを活用してスマホを作ったり、
4Gっていうのをうまく活用して、3G、4Gを活用してアプリストアとかを立ち上げたりしてるわけなので、
各返却点をうまく使っていますと。
マイクロソフトも同じく最初はPCから始まって、
彼らはIBMとパートナーしたんですけど、
IBMがPC作ってた時にマイクロソフトがOSを作りますと。
それだけでARR100ミリオンぐらいまで行ったんですけど、
でもその後しっかりクラウドに行ったり、
インターネットに行ったり、ブロードバンドに行ったりしていて。
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Amazonに関しては最初の返却点ってインターネットで。
そもそも立ち上がったのってブラウザーのNetscapeがローンチした数ヶ月後だったと思うんですけど、
インターネットの成長によって最初2年ぐらいでARR100ミリオンぐらいまで行ったんですけど、
その後ブロードバンドとかクラウドコンピューティングとかロボットとかいろんなものを活用して、
いろんな返却点を活用してどんどん成長していきましたし、
Googleも同じくインターネットから始まったんですけど、
モバイルクラウド、AIとかを活用して。
Facebookは多分すごいわかりやすくて、
インターネットの普及のそこの返却点で成長しだして、
モバイルっていう大きな返却点があったときにうまくそこに乗っかって、
会社として生き残ったっていうところですね。
企業はそれをいつのタイミングで参入するかっていうのが確かに重要ですね。
そうですね、そこの直前ちょっと後っていうのが僕の中の今のところの結論かなっていう。
でもアップルみたいにやっぱりなんていうか、
AR、VR、それこそプロダクトは出してはないけれども、
iPhoneには機能としてあるかもしれないんですけど、
出してはないけれども、なんていうか、ベストなタイミングで出してやるみたいな感じはありますよね。
そうですよね。最近の多分ガーファーの動きって結局大手になると動きが遅くなるので、
だからこそ前もって準備しておかないといけない。
だからよりそういうリスクがあるものを早めに投資しだして、
返局点が訪れたタイミングには出せる準備をするというのが多分大手のやり方でもあるっていうところですかね。
本当に大手、でもどういう事業でも言えますね。
確かにその事業を拡大していくにあたってで言うと確かに。
何かしらの返局点に訪れて、それをうまく活用したと思うので、
こういう返局点っていう見方もあるんですけど、
もう一つマクロ経済的な見方があって、
これは不況ではなく、これはちょっとアメリカになるんですけど、
アメリカの履歴、今インフレとかそういう話が出てきていると思うんですけど、
履歴が高い方が大きい会社が出てくるんじゃないかという仮説があって、
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特に履歴が高いプラス先ほど話したテクノロジーの返局点が訪れると、
めちゃくちゃ大きい会社ができるんじゃないかと。
僕とか草野さんに関しては、仕事してる間って基本的に今までの10年、
それこそ他の人だと過去15年ぐらいに関しては、
アメリカってほぼ履歴ゼロだったんですよね。
なので履歴が高い時とか、今は最近すごい上がってますけど、
その時期を知らないからっていうのもあるんですけど、
昔は実は高かったりしていて、
この調査に関してはソーシャルキャピタルの茶松さんが行った調査でもあるんですけど、
このテクノロジーの返局点と高い履歴が大きい、
特にその時価総額的に大きい会社を作るんじゃないかというところで、
それこそAppleとかMicrosoftとかまさにそうで、
当時は高い履歴のタイミングだったんですけど、
それプラスPCっていう革命が起きたところで、
正直あの時期を超える、その時価総額的に超えるタイミングがなくて。
どこらへんの時代まで履歴が高いという時代だったんですか?
一番高かったのが多分AppleとMicrosoftが出ていったタイミングなので、
70年代、80年代あたりが高くて、そこから徐々に落ちているんですけど、
ちょこちょこ上がったりとかするんですけど、
基本的にそのタイミングがピークGあたりで。
1990年代とかもまだ高かったんですよ。
本当にゼロになったタイミングって2008年、2009年リマーショックあたりからなんですけど、
そこからの15年ぐらいがほぼゼロっていう形で進んでいたんですけど、
90年代はまだ高かったのでAmazon、Google、NVIDIAとかそういうものが出てきていて、
この履歴が高い低いって何が重要なのかっていうと、
企業からマインドセットが変わるんですよね。
履歴が高い、例えば最近だと5%ぐらいをアメリカ政府が目指してるっていう話をしてるんですけど、
履歴が5%の場合って、
アメリカの政府のボンドとかに投資した方が5%のリターンが毎年返ってくるわけなんですよ。
そこに投資すると必ず5%、例えば銀行口座に100万円入れると毎年5%返ってきますとリターンとして。
なので毎年1年目は5万円儲かりますと。
それが例えばゼロだったとするじゃないですか。
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履歴がゼロの場合だと1万円入れても来年銀行口座見てもまだ1万円だったり100万円入れたらまだ100万円だったりするわけなんですよ。
なんでお金が伸びないんですよね。
だから履歴がゼロパーの時はよりリスクがあるアセットに投資しだすんですよ皆さん。
結局成長させたいので、いわゆる使わなければ利益ゼロですし、
むしろインフレとか起きるのでマイナスになるんですよね。
だったらよりリスクがあるものに投資しましょうと。
それがどんどん悪化すると株式市場からオルタナティブアセットからクリプト、よりボロタイルなものにどんどん投資しだすんですけど。
それが過去数年間の話だったと思うんですけど。
いわゆる調達環境が変わるんですよね。
履歴がゼロの時って調達しやすいんですよ。
みんなリスクある投資に投資したいから。
スタートアップってリスキーな投資なので。
でも履歴が高い時って銀行口座に入れとけば5%返ってくるっていう。
だったら投資しない方がいいじゃないですか。
確かにそういうことですね。
ゼロになる会社に投資するよりも安定的に5%儲かるのであればそっちに入れたいじゃないですか。
それに越したことはないですよね。
そうですよね。スタートアップの平均的なリターンがすごい高ければそっちに入れますけど。
新しいコンピューター作ろうと思うんですっていうのはちょっとリスクあるなって思っちゃいますよね。
1,000万そこに入れてゼロになるかもしれないのと比べて5%絶対返ってくるアメリカの政府のボンドに入れたら来年50万リターン返ってくるからそっちに入れようってなるじゃないですか。
でもそうすると調達できるできないっていうしにくいっていう環境が生まれるのでリリースが高いとスタートアップは。
そうなるとより黒字化とか利益率を気にしだすんですよね。
これが明確なのがこのソーシャルキャピタルのある記事があるんですけど引用元に入れておきますけど。
利率が高かったときの会社と過去13年間ぐらいですね。
ゼロパーセントの利率があったときのある程度その時代を代表する会社の上場1年前の利益上場した年の利益で上場した後の最初の2年間の利益を比べたんですよ。
比べたのは6社で。
利率が高かったところを代表してマイクロソフト、グーグル、メタ。
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利率がゼロパーだったときの3社はウーバー、スナップチャット、ブロック、スクエアですよね。
見ると明らかに違くて。
マイクロソフト、グーグル、メタは上場1年前からその上場した後の2年間、その4年間の期間はその3社とも全部黒字化してるんですよ。
ウーバー、スナップ、ブロックに関しては3社とも上場1年前も上場した年も上場した1年後、2年後も全部赤字なんですよ。
VCからしたらでも嬉しい話なんですかね。
結果的にIPをしたのでっていう話で、なのでVCとしてはリターンさえ出ればいいかなと思ってるかもしれないんですけど。
スタートアップに投資のお金がすごく動きやすいって意味だと。
動きやすいんですけど、その影響でみんなが投資しだすので。
競争はめちゃくちゃ激しくなって、で同時に調達しやすくなると何が起こるかというと、時価総額が上がるんですよね。
あーなるほど。
調達しやすいから。
確かに。
だからプロコンはあるので、どっちも。
ただ、リリースが高い時に生まれる企業家ってより利益率を求めるのが茶松さんの結論であって。
だからこそ今見てるGoogleとかってもう利益を出すすごいマシンなので。
Appleとかもそうですけど。
それと比べると売上成長すごいしてるものの、結局利益につながっていないのがUberとかSnapchatとか。
ブロックは割と最後の年とかはすごい近かったですけど。
でもそういう考えの違いが、マインドセットの違いが出るんじゃないかと。
なるほど。
はい、このエピソードはケンブリーのスポンサーでお届けしています。
ケンブリーは世界中のネイティブ講師とオンライン英会話ができるサービスです。
紹介コードofftopicを入れていただくと紹介15分が無料になりますのでぜひ試してみてください。
4歳から15歳のお子さんを対象にしたケンブリーキッズもありますのでぜひチェックしてみてください。
お知らせでした。
もう一つ大きなトピックとして考えなければいけないのが、このタイミングが分かりましたと。
このタイミングでインターネットが来ましたと。
じゃあ誰が勝つのか。
はい。
それがスタートアップなのか。
大手なのか。
特に今だとこのAIの2回目の流れが来ているわけなんですけど。
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過去を見ると多分大体よく出る仮説としてはやっぱりスタートアップがその市場を取るんじゃないかと話があるんですけど、実はそうではなくて。
すごいミックス。結果的にはミックスで。
スタートアップがより勝つときもあれば、既存がより勝つときもあれば、もうちょっとイーブンなときもあればいいところなんですけど。
これはそもそも去年エラードギルさんがこれについてちょっと解説もしてるんですけど、いくつかの大きなテックトレンドに分けてやってるんですけど、
例えばインターネット。インターネットの場合ですと、どれくらいスタートアップに行ったと思います?市場的に。
IT市場にどれくらい企業が参入したのか。
インターネットの一番最初の流れ。最初に普及されたタイミングでいろんな会社が出てきたと思うんですけど、そのときに。
生まれた会社。
生まれた会社とか既存あった会社で市場がどういうふうにスプリットされたか。価値的に。
スプリットされたか。
より市場を取ったのが大手なのか、それとも新規参入したスタートアップなのか。
インターネット市場において。
インターネットの最初の、最初にインターネットが普及しだしたタイミングで。
難しいですね。
もちろん完璧な回答はないと思うので、どの部分をインターネットで言うのかっていうのもいろいろあると思うので。
なんとなくエラットギルさんの中ですと、6割7割ぐらいスタートアップに行ったんじゃないかと。
当時のスタートアップって、Google、Amazon、PayPal、eBay、Salesforce、Facebook、Netflixとか。
っていうのが最初の初代インターネットネイティブの会社だったと思うので。
なので基本的に彼らが主な市場を取って、ただ、マイクロソフトとかAppleとかIBMとかOracle、Adobeとかも一部インターネット仕様のプロダクトを出したので。
結果的にスタートアップの方が多少なり市場価値取れたんですけど、6、4、7、3ぐらいかなと。
じゃあモバイルとかスマホとか、アプリストアとかもここに含まれると思うんですけど、出てきた時にどっちに傾いたのか。
アップルはスタートアップに入るってことですよね。
アップルスタートアップではないですよね。モバイルに関しては既存でやってるので。
グーグルもスタートアップに入ります?
スタートアップではないですよね。
モバイル市場が生まれた時に。
生まれた時にその後に出てきたスタートアップがバリューを勝ち取ったのか、それともその前にいた。
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初めて携帯っていうよりも2012年あたりですね。2009年から2012年あたりですよね。そのモバイルのタイミングで言うと。
大手ですよね。今考えると。
大手ですよね。なんとなくスタートアップが2割、大手が8割ぐらいなんじゃないかというところがエラットさんの計算であって。
もちろんWhatsAppとかUberとかドアダッシュ、インスタグラム、スナチャとかすごい良い会社がそのタイミングで生まれてはいるんですけど、やっぱりアップルとグーグルにほとんどの価値はいってますと。
今までのブラックベリーとかが死んでったのはスタートアップ的な、今までモバイルやってなかったアップルとかがスタートアップ的なのかなと思ったんですけど。
この場合のスタートアップっていう定義はその後に参入した新しい会社ですね。
なるほど。
クリプト市場に関してはほぼ100%スタートアップで、今のところは。
まだ大手がそこまで入りきれてないっていうところなんですけど、ビットコイン、イーサリウム、コインベース、バイナンスとかに関しては基本的にスタートアップとしてみなしていいと思うので、基本的に今のところクリプトはほぼ100%スタートアップですと。
なんでなんですかね。
それこそFacebookとかも入ろうとしましたけど失敗しましたよね。
なんかコイン作ってましたよね。
作ってましたよね。明らかなプラットフォームシフトだったっていうところで、今までのものをレバレッジできなかったっていうのが一番あったかもしれないですよね。
その中でAI、AIで言うと多分大きく2つ分けていいと思うんですけど、今の去年末あたりからバズったAIっていう、AI生成技術とかっていうところもあれば、その前に1回AIの流れって、AIって何回も来てるんですけど、その画像認識とかガンとかディープラーニングとかそういうものがあるんですけど、
その時1回目の流れはもうちょっと大手寄り。Google、Facebook、Amazonとかに多分より傾いて、唯一そのAIのもうちょっとネイティブな会社で言うとバイトダンスとか、バイネットでテスラとかだったと思うんですけど、
このどっちが勝つのかっていう、勝つのかっていうか、どっちがよりバリューキャプチャーするのかっていうのはなんかしずこい考えないといけないところでもあるんですけど、その中でこのAIの特に直近のAI生成技術に関してはどっちなのかと。
この議論って結構ありますよね。
42:01
最近だとGoogleとかもやってますもんね。
そうですよね。Googleもバードをやったりとか。ここで多分オープンAIとかステーブルディフュージョンとかハギンフェイスは全部新規になってくるので、なんで今のところはスタートアップの方がスタートアップよりに今現在は傾いてるんじゃないかと。
でも今データの量で言ったらプラトンは勝ちそうな気がしますよね。
でもまさにそこがすごい重要なポイントでして、このAIについて考えるときってこのデータ収集とアルゴリズムを作るっていうところをまず考えないといけないんですけど、
そもそもオープンインターネットをスクレーピングするコストと技術を持ってる会社って割と少ないので、もちろんメタとかGoogleとかAmazonとかできるんですけど、やっぱりある程度コストがかかるっていうのがありますと。
それこそオープン映画GPT4を作るためのトレーニングとして100ミリオンぐらいコストがかかったんじゃないかと。
これはまず立ち上げるためのコストで、その後の運営コストっていうのがあるので。
めっちゃ大変そうですもんね。
めちゃくちゃ高いですというところなんですけど、これももちろん後々安くなるっていうところで、そもそもオープンAIがマイクロソフトと提携した大きな理由って、マイクロソフトのデータセンターとかコンピューティングパワーとかを買ったっていうところですよね。
なので、もちろんこの次の10年間でこのオープン映画マイクロソフトにお願いする1ビリオンぐらいの資金っていうのが1ミリオンとか10倍100倍安くなるっていうのはあると思うんですけど、やっぱり時間がかかるっていうところで。
この領域でスタートアップってどういうふうにこの市場を見るべきかというと、1つ僕もツイートしてしたんですけど、ソーシャルキャプターのチャマさんが言う例えがすごい良くて、
このChatGPTとか作るこのLLM、言語学習モデルっていうのは冷蔵庫として見るべきだと。
冷蔵庫。
冷蔵庫を作った人たちって多少何儲かりましたと。
もちろん新しい技術を作ってるわけなので。
ただ、一番儲かったのって冷蔵庫を作ってる会社ではなくて、冷蔵庫をうまく活用したコカ・コーラですと。
冷蔵庫を活用してソーダ帝国を作ったのがコカ・コーラであって、なのでこのLLMっていうのは冷蔵庫であって、いつツールですよね。
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ツールであって、そこでもちろんお金儲けができる会社とかもいっぱい出てくるんですけど、より儲かる会社っていうのはそれをうまく活用した次のコカ・コーラ。
なので、そのAI業界の中で次のコカ・コーラを作るのは誰かっていうのを聞かないといけないですと。
ツール、確かにそれはそうですよね。
この中でやっぱり優位性作りっていうところがすごい重要になってくるんですけど、それこそ草野さんが話したデータというところが非常に重要になっていくんですけど、
スタートアップとしてどういうふうにこのAIを活用するかと考えると、チャットGPTでしたりステーブルディフィーションでもなんでもいいんですけど、
それをうまく活用してユーザーをできるだけ早くオンボーディングしてディストリビューションをとって、
プロダクトの利用頻度をどんどん上げていくっていうのが重要になってきます。
その利用頻度とかエンゲージメントを上げるとそこから生まれるデータがあるので、それを独自データとして活用してさらにアルゴリズムをトレーニングさせる。
なので、優位性っていうのはチャットGPT、いわゆるオープンインターネットのものプラス自社のモデルデータセットとなるんじゃないかっていうところで、
そう考えると誰がアドバンテージを持つのかというと、個人的にはシリーズB以降のスタートアップだと思っていて、
大企業ですと動きが遅いので、動きが遅かったりリスクをすごい考えたりするので動きにくくて、シード機過ぎるとそもそもデータがないので、
なので今ある程度データがあってさらにそのデータを収集できるパイプラインを持っているっていうのがすごい重要になってくるので、
そう考えると結構シリーズBからシリーズEFぐらいの会社っていうのは非常にアドバンテージを持てるんじゃないかとこのAIを活用するのにあたって。
ノーションAIじゃないですかそれは。
そうですねまさにノーションとかそこに当てはまると思うんですけど、だからそもそもオープンAIもマイクロソフトと連携パートナーした大きな理由は、
これはサムアルトマさん自身が言ってるんですけど、人間のデータが欲しいですと。
それをするためにはスケールでコマーシャライズしているマイクロソフトへと提携する必要があったんだと。
これでやっぱりそこの独自データを集めるための施策を考えたっていうところですね。
ファーストパーティーデータ。
そうですねファーストパーティーデータを集めるというところの中で、そう考えるとこの流れでAI生成技術とかが最初に出てきた時にコピーAIとかJasperとかそのマーケコピーとかを書いてくれる、
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チャットGPTを使って書いてくれるサービスとかってすごい出てきたんですけど、
特にJasperって1.5ビリオンぐらいUSDの時価総額までたどり着いたんですけど、
ただ彼らの機能って実は普通にチャットGPTである程度の人ができることで、
そもそもJasperが立ち上がった時でチャットGPTが存在しなかったので、
チャットGPTが出てきた時ってあれって無料じゃないですか。
はい。
Jasperとしては多分めちゃくちゃやばいと思った瞬間で、
そもそも当時って10万人ぐらいの顧客がいたんですけど、
その10万顧客のうち75%が月額80ドル払ってたんですよ。
それぐらいしても確かにおかしくないかもしれない。
チャットGPTは無料ですと。
それこそチャットGPTプラスってありますけど、
それも確か4,50ドルぐらいでしたよね。確か月額。
あとは最近BingがチャットGPTをブラウザーの拡張機能として入れて、
コピーとか無料で直せるみたいな、無料で直せるとか提案できるみたいなことも
すでにそういう機能入れているので、
なのでやっぱりJasperとかコピー.aiっていうところは
独自データがなければあるかどうかわかんないんですけど、
もしチャットGPTの上でしか走ってないのであれば結構危険なのかなと。
最初にやってたのに。
そうですよね。最初にやって結構成長もしていた会社ではあったと思うんですけど。
でもそれこそ広告の、例えば画像のコピーなんて
メタがどっかのタイミングでDallyとかStable Diffusionを取り組むはずなので、
アドネットワークで商品に合わせた画像を生成とかできたりとかしますし、
そもそも動画版のDallyが出てくると、もうメタなんて絶対導入しないといけなくて、
ブランドがリールズを動画を作るときに絶対そういうのって必要になってくるので。
オープンAIが躍進してるのは、データを集める能力に長けてるからなんですか?
それだけお金を集めたっていうところもあるので、
データを集めるための提携とかもいろいろやってきたので、
でもオープンAIって今のところ冷蔵庫なので、
その上で多分いろいろ作れるっていうところでもあって、
51:03
スタートアップとしてはこういうデータ集め、独自データを集めるっていうのをどういうふうにやるべきかというと、
ワークフローにいかに組み込むかっていうのは一つのパターンであって、
例えばなんですけど、
ChatGPTとかStable Diffusionを使って何か画像を生成して、
それをいろんな人がマルチプレイヤーでコラボレーションするツールを作るとか、
そうするとそのAIっていうところが優位性っていうよりも、
AIがウェッジで最初の引き寄せになって、
その後のツールとかワークフローの中のもので、
いわゆるいいサービスを作るという話もあれば、
検索とかも多分同じくこのワークフローの考え方ってすごい重要になってくるんですけど、
今だとBirdとか新しいBingが出てきてますけど、
検索ってなんとなく3つの種類があって、
一つがナビ型、
例えばAmazonっていうのを検索したり、
特定のサイトですよね、
を検索するものもあれば、あと情報型、
例えば東京の天気は何かと、
3つ目がその他とかより複雑なものですよね、
東京に旅行に行くときは何をするべきかとか、
というところで重要なのって、
各検索エンジンがこの中で見てるのってバウンスレートっていう指標で、
ユーザーが検索した後にURLがいっぱい出るじゃないですか、
そのURLをクリックして、
検索に戻ってくるのかっていう、
検索に戻ってきたイコール、ユーザー満足しなかった、
っていうことなので、
Bingに関してはこのバウンスレートがだいたい4割ぐらいって言われてるんですよね。
大平 結構高いんですか、それは。
おそらくGoogleも似たような数字で、おそらくですけど、
もしかしたらGoogleの方がもうちょっと低かったりするかもしれないんですけど、
でもそれだけいわゆる検索の種類によってこのバウンスレート多分違くて、
そのナビ型と情報型だと多分バウンスレートってめちゃくちゃ低くて、
もうちょっと複雑な質問に関してはバウンスレートが高い。
大平 戻ってくるというよりは追加で質問して、もう一回もっと深掘りしていくみたいな。
おそらくですね、場合によっては行ったサイトが回答にならなかったとか、
っていうのもあると思うんですけど、結果多分複雑な質問の方がバウンスレートって高くて、
それを下げるためにこういうチャットGPTを活用したりとかするっていうのはあると思うんですけど、
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多分そうするとワークフロー的には、
検索エンジンがどっちの質問かっていうのを理解しないといけなかったりとか、
あとすごい個人的に気になってる検索の領域でこのAIとかを活用するのに、
すごい一個重要なポイントが不確実性をどこまで組み込むのか。
Googleって、いわゆる今の一般的な検索エンジンって検索すると、
だいたい1ページあたり10個ぐらいのURLが出てくるじゃないですか。
確かに、出てきますね。
それって何を示してるかというと、1個URLをクリックして間違っても他に9つあるから、
いわゆるユーザーが選ぶわけじゃないですか。
いわゆるGoogleとしては間違ってるかもしれないですけど、いいオプションを10個提案しますと。
っていう見方もあります。
ステーブルディフュージョンを見ても、画像生成するときもだいたい4パターン出してくれるんですよね。
そこから選べますと。
ChatGPT、いわゆる新しいビングとかに関しては回答って1個なんですよね。
確かに確かに。
イコール、それがもうユーザーとしては今までの考え方を見てしまうと、
ほぼ確実的な答えが返ってきてるんじゃないかっていうふうに捉えちゃう。
ちょっとずつ修正していくみたいな。
ちょっとずつ修正したとしても1個の答えで出てるわけなので、
オプションで提示するのと1個の回答で出てくるのって結構大きな違いがあると思っていて。
そこの何がいいバランスなのかとか、どういうUIがいいのかっていうのは、
たぶん今後スタートアップして新しく検索領域に関してのチャンスでもあるのかなと思うんですけど、
AIっていう領域に関しては、
AI自体が優位性っていうよりもそこの独自データだったり、
そこのディストリビューションを持ってるかとかの方がやっぱり重要だと思っていて。
それこそ草野さんが言ってた、自分のデータっていう話もあったんですけど、
今後たぶんよくめちゃくちゃ起きるのが、
スタートアップが自分たちのサイトをクローリング、
そのAI機器がクローリングできませんとかっていうのを明言したりとか、
クローズドにする場合もあれば、あと買収が増えるかなっていう。
データのパイプラインを作るためのものが増えるかなっていうところで、
実際にJasperもこうやってるんですよ。
どういう会社を買収してるんですか?
アウトライトっていうブラウザーの拡張機能なんですけど、
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文法の改善、改善というかレコメンドとかをやってくれるところで、
それって独自データですし、そもそも数百万人のユーザーがいるので、
Jasperのたぶんユーザーベース、ユーザー数のたぶん10倍ぐらいいるっていうところで、
なんでそういうものをやったり、
あとはモデルアザサービスって呼ぶのかわかんないですけど、
そういうモデルをその独自データの上に作るっていうのがどんどん増えていくと思うので、
既存のスタートアップとしてはすごい、
自分たちのソフトウェアをめちゃくちゃ拡張化できるタイミングでもあるので、
それこそ法人カードのランプとか、
あと会計ソフトウェアとかに関してはたぶんもうすぐに導入しないといけなくて、
例えばですけど会計ソフトウェアとかランプとかもそうだと思うんですけど、
事業計画とかそういう会計処理をするときに、
やっぱり会計、財務書評って読むの大変だったりするわけじゃないですか。
人によっては理解できなかったり、例えばキャッシュフローを理解できなかったり、
事業計画もすごい複雑なものがモデルなので、
それをチャットGPTみたいなものがサマリを解説してくれたりとか、
それだけでもすごい意味があるものになりますし、
場合によってはそのAIがこういう事業計画のこういう変数を変えたほうがいいんじゃないかとか、
そういうのがどんどん出てくるんじゃないかなと思いますし、
ExcelとかAirTableとかに関しては、
チャットGPTと話すだけで関数が出てきたりとか、
関数ってもう超めんどくさいじゃないですか。
それを理解するのもめんどくさいですし。
いまだになんでこれ人間が覚えなきゃいけないんだったら、
スプレッドシートとか超苦手なので、できるようにそういう関数とかAIにやってもらいたいですね。
そうですよね。テキストで言うだけでAIがモデルを作ってくれたりとか、
するのは非常に便利なものだと思うので、
そういう意味ですとAIってプラットフォームシフトっていうよりも、
モバイルとかそういうところにもうちょっと近しいものでもあるかなと思いますし、
人間のデータのフィードバックっていうのをどう集めるのかっていうのが非常に重要になっているんですけど、
草野さんってGoogleが出してるキャプチャーってわかります?
キャプチャー?
セキュリティーの画面でだいたい9つぐらいの写真が出てきて、
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わかります。
どれが車ですかみたいな。
どれが橋ですかみたいな。
そうです。それを選ぶじゃないですか。
あれってGoogleはフィードバックをもらうためにやってるんですよね。
もちろん一部セキュリティー的な意味合いがあるんですけど、
そのBotじゃないかっていうのがあるんですけど、
あの写真ってそもそもGoogleのストリートビューの写真で全部、
それによってこれが例えば橋だっていうのを、そのフィードバックを、そうなんですよ。
なんで、それってすごい良いデータフィードバックのループで。
確かに確かに。
そういうのを多分どんどん出していかないと、
スタートアップとしてもそういうのをどんどん出していくことによって、
そのフィードバックをどんどん受けるパイプラインシステムっていうのが必要になってくるっていうところで、
このスタートアップとしてのさらなる機会っていうチャンスで言うと、
やっぱりこのプラットフォームシフトをどう見るかっていうところもあって、
そもそもモバイルアプリが出てきた時って、
これってなんかウェブアプリのただフロントエンドじゃないかとか、
ウェブが出てきた時にデータベースにフロントエンドをつけただけじゃないかって、
多分言われてたタイミングもあって。
なんで、今はそのAIがプラットフォームシフトじゃないって僕も言ってますけど、
当時モバイルアプリも同じこと言われていて、ウェブも同じこと言われてたわけなので、
場合によってはこれって大きなプラットフォームシフトであって。
プラットフォームシフトになるには、これが多分企業化として考えないといけない部分で、
既存のサービスにAIを入れるのではなく、
ゼロから考え直した時に、
全く違うCRMの作り方とか、
C向きのサービスの作り方があるんじゃないかっていうのを考えないといけない。
なんで、すごい簡単な事例を出すと、
ゲームを作る1個のストーリーを作るわけじゃないですか。
ゲームを作るって。こういうことが起きて、キャラクターこう動いて、
このレベルをクリアするとここに行ってみたいな。
ゲームが遊びながら、どんどん次のステップを生成していく。
そのプレイヤーの行動とか、それに合わせてレベルが変わったりとか。
ゲームのデザインがアップフロントに作るのではないっていう概念。
面白い。
そういうのが、AIを活用したゼロから考え直すサービスに繋がると思っていて。
何かにAIを突き加えるのではなくて、
もうAIありきのAIでしか存在できないもの。
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そこがもしかしたら、大きなプラットフォームシフトに繋がることになるかもしれなくて。
これが最初のアプリストアが出てきた時の最初の2,3年のアプリと、
次のウーバーとか、いわゆるアプリネイティブなものが生まれるタイミング、
違いなのかもしれないなっていうところですね。
今のスタートアップどうしたらいいんですかね。
真っ新な状態で考えるみたいなのが大事なんですかね。
すでにある程度トラクションがあるところは、今のサービスに対してAIを組み込むところが重要で、
これからスタートする企業化に関しては、
その戦い方だとよほどデータを収集できるパイプラインを作らないと勝てないので、
それを考える、もしくはそもそもゼロから考え直すサービスのあり方を、
っていうのが多分いいのかなと思いましたね。
今日はここまでっていうところで、
次回はもうちょっとソーシャル、社会的なシフトがどうこのイノベーションのタイミングとかとつながるのかっていうところについて話していけたらなと思いますね。
今回も聞いていただきありがとうございました。
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それではまた次回お会いしましょう。さよなら。
さよなら。
