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This is 令和スタートアップ。この番組では、令和新時代を切り開く日本のスタートアップの話題を中心に、馬大好きあさくらゆうすけと猫大好き森厚子が緩くお話しいたします。
ということで、スタートアップ情報プラットフォームイニシャルのユーザーベースの終わりです。噛みました。
みなさん、おはようございます。
噛み噛みですね。おはようございます、あさくらです。
おはようか、こんばんはかわかんないけどね。
そうなんだ。あ、そっか。みなさんね、聞く自体が…
そうだよ。僕たちは今、爽やかな朝ですよ。
じゃあ、こんにちはも言っておきます。
こんにちは、こんばんは。
あさくらさん、先週から今週まで何か新しいトピックなどありましたか?
先週から今週まで、これを収録している瞬間は特段何もないんですけれども、これが配信している最中かその直後ぐらい?ICCで?
そうかそうか、来週ですね。
そうそうそう、そうなのよ。
今回登壇されるんですか?
今回はね、審査員のみかな。
あと、登壇っていうかちょっとスモールなグループワークというかセッションみたいな。
モデレーターというかね、参加して、ちょっと小規模なクローズな場でのセッションあったりしますね。
モデレートするんですか?あさくらさん。
モデレートっていうほど、何かそうだ、何かそういえば思い出したんですけどね。
あのー、カンファレンス絡みの話でもうかれこれ3、4年ぐらい前になるんですけど、思い出話を2分ほどしていいですか?
もちろんです。
あのー、まあいろいろネット系スタートアップ系のカンファレンスってあるじゃないですか。
はい、あります。
お昼間終わって、なんかみんな3,3,5,5晩御飯とか食べに行って、たぶん夜の10時ぐらいとかから一応なんか半オフィシャルというか、
一応その主催者が大きい、なんていうのかな、あのー、施設スペースを貸し切って、で、えー、まあなんていうの、登壇者がいてモデレートするセッションがあるっていうのがあったんですけどね。
あのー、まあ公式プログラムっていうよりは、まあ、反公式プログラムみたいな感じで、ここみんなお酒も入っているし、なんかすごくリラックスした場で話すっていうやつがあったんですよ。
で、当然、遅れこう苦労そうな場で。
で、そんな中で何の話になってたかっていうと、まあみんなね、経営者のお悩み相談みたいなことやっていて、
とある上場企業の子会社社長が、まあなんか自分、なんかお前どうだっていきなりそのモデレーターの人ね、モデレーターというか司会者というか、それもなんでそうなったのかわかんないけど。
で、その人も、そのモデレーターの人も上場企業の社長なんですよ、とある。
で、お前のとこどうなんだみたいなことを振られて、いやーうちのサービス、なかなかちょっとね、なんか伸び悩んでてどうすればいいですかねみたいな、なんかそういう話をしてるわけですよ。
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たぶん会場100人くらいいたと思うんだけど。
あ、100人いるんだ。
100人くらいいた。
で、えーなんか、もうなんとなくさ、集まってる人たちっていうのも基本的にやっぱり経営者とかそういった人たちだから、なんかもう会場とかにもね、雑に振り出して、どう、とか言って。
で、一応なんかパネルっていうか登壇してる人もいるんだけど。
で、なんか僕もなんか前の方座ってたら、なんかおい朝倉みたいな感じで呼ばれてですね。
まあ僕、たぶんその人3回くらいしか会ったことないと思うんですけど。
ちょっと来て、こっち来てって言ってなんか段上がらされて。
で、まあ僕だったら、その会社どうするかみたいな。
どうすればいいと思うみたいな。
まあまあそういうこと聞かれてですね。
で、とっさのほどで、なんかあんまり面白い開始ができなかったんですよ。
えー。
僕あんまりアドリブ聞かないから。
あ、そうなんですね。
なんか面白いこと言えたらよかったんだけど。
なんかあんまり面白いこと開始ができなくて。
どうしようと思ったら逆。
まあ正直その会社と同じようなね、サービスめっちゃ乱立してるんですよね。
その上場寄与の子会社。
その悩み相談をしてる社長のとこと同じようなサービスでいっぱい乱立してるから。
ぶっちゃけ違いよくわかんないし。
あんまり乱立しててもユーザーメリット全くないし。
もう一緒だから、もう全部合併すればいいじゃないですかみたいな。
まあすごい身も蓋もない雑な振りを返したんですよ。
そしたらその司会者の下に、はいおしまいやめーそこまでーって言って下ろされて。
まあなんとなくあんまり面白いこと言ってないから滑ったみたいな体になって。
その場なんか収まったんだけどさ。
まあなんかまあで明らかに酒入ってたんだけど。
その人別にさ、言うてもだいぶ年上の人だけどまあ3回ぐらいしか会ったことないし。
なんかちょっと振り雑すぎだろとか思って。
まあちょっとなんかねムカッとしたのね。
ムカッとしちゃった。
ムカッとしたんですよ。
まあ別にいいんだけど。
うんうん。
ムッとして降りて、そのままそれ忘れたんですけど3、4ヶ月後にですね。
そう悩み相談してた会社の親会社とモデレーターしてた会社の合併っていうのがニュースで出てましたね。
やば。
それもその時にね動いてたよねきっと。
絶対動いてますよね。
ああやってたんだって。
後から思い出したんですけど。
なのであのこの経験から僕が学んだ教訓は2つあってですね。
うん。
うーんとまああのあれですね。
アドリブ聞かない人間に雑なフリをするとインサイダー情報を言い当てられるっていうのが1つ。
でこっさのフリにですね。
なんだろうなんかものすごく正直に確信をついたことを言うと壇上から引きずり下ろされるっていう。
この2点が僕の気づきでしたね。
じゃあ今回あれですね朝倉さんがモデレートする側だから会場に雑に振らないっていうのがその教訓ですかね。
そうですね。
じゃあ朝倉さんは会場に振る場合は事前に仕込みをちゃんと今回はすると。
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そうですね僕はアドリブ聞かないです。
本当に普通のことしか言わないので。
こんな小さいサービスいっぱいあっても仕方ないでしょみたいなこと言っちゃうから。
今回のICCでは気をつけましょう。
はい気をつけます。
はいということでですね本日のテーマに移ってまいりたいと思います。
本日はですね前回からちょこちょこちょこちょこ言っては言っていた話題です。
イニシャルがですね経済産業省のイニシャルというかユーザベースですねユーザベースが経済産業省からの委託事業を受けてましてどこかでちょろっと話したと思うんですけれども
その委託事業として作成した報告書がですね1月14日付で公開しております。
その名もどんスタートアップのスタートアップ企業の上場後の成長に関する実態調査報告書でございます。
これ前回ヘイイニシャルが出したジャパンスタートアップファイナンス2022のコラムでも扱ってますよっていう話をしたと思うんですけれども
その元となっているそのコラムの元となっている報告書でございます。
今日はですねこっちの内容について朝倉さんと見ていこうと思います。
朝倉さんにはこの報告書を画面共有します。
僕もこれpdfで落とせるのでぜひ皆さんご覧いただければ後でリンク貼っておきましょうね。
リンクで誰でもご覧いただけます。
こんな感じの表紙黄色い表紙です。
黄色い表紙で黒と白で彩られております。
目次は全6セクションからなっております。
まずですね、なんでこれやったんだっけっていう本事業の目的を確認していきます。
これ読み上げなくてもいいんですけれども
なんのためにやってるものなの?
そもそもベースとしてはスタートアップっていろんな話があるんだけれども
しばしばその善用が見えにくかったり
その定量的な情報が実はアメリカの数字がベースになってたり
っていうことが混ざって伝わってきてるっていうことが日常的にあると思うんですね。
そこを日本のちゃんとデータを使ってどうなっているのかを
ファクトドリブンで見ていきましょうというのが大前提としてあります。
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その中でいろいろなテーマがあると思うんですけれども
今回は一番わかりやすく上場っていう区切り
IPOっていう区切りに着目しまして
その後の成長あるいはその前までの成長がどうなっているのかっていうのを
ファクトで洗い出すということが目的になっています。
今回この報告書で目的としたのが2つありまして
上場時の時価とその後の成長性の相関関係
2番目が上場後成長するスタートアップに共通する事実の洗い出し
というのが目的となっていました。
こういうのってやりやすとやり尽くすまですごくいろんなことができるんですけれども
とはいえリソースがあるので今回のスコープとしては
因果関係の追及までは劣後でましてその前段階の
ファクトの洗い出しっていうところが目的になっています。
端的に言うとスタートアップで上場後もずっと大きく成長し続けるためには
何が必要なのってことを知りたいと思っているんだけれども
因果関係までわかんないから何か相関しそうなデータっていうものを
いくつかどういったポイントがあるのかっていうのを調べてみましたっていう
そういう話ですね。
ということで見ていきます。
これは結構数字な感じの報告書になっているので
数字のやる場合は前提がとても重要になるので
まず前提の確認をいたします。
今回の分析対象としている母集団が
2013年以降に新規上場をしていて
かつ平イニシャルにスタートアップと判断されている
463社。この中には東京プロマーケットに
上場したところは含めておりません。
上場後に証券コードが変わる場合があるんですよ。
グループ化するとかで。
大体は一緒の証券コードを引き継ぐんですけど
たまに新規でなっちゃう時があって
そういった場合今回はデータ接続ということがあったので
今回企業情報に含めていません。
ただすごい少なかったので
今回は含めていないという判断をしております。
ちなみに2013年以降ってどういうマーケットだったのかっていうのが
こんな感じ。こんな感じって皆さん見えないんですけど
P10に記載しているんですけれども
2013年以降ってマザーズ市場の時価総額が
右肩上がりになった時期なんですね。
途中ちょっとボコボコもしてるんですけど
基本的には右肩上がり基調となっている時期に
12:00
揃えております。
2012年からいわゆるアベノミクスが始まって
全般的な流れで見るとデコボコありつつも
右肩上がり上がってきたっていうのが過去10年。
コロナであっていったんへこみつつも
ご存知の通り伸びて伸びたものの
2012年から急速に下がってきてこれからどうなるかっていうのが
2023年今って感じですね。
なのでこの前提を踏まえて見ていきましょうというのが
今回の分析になります。
今回のもう1個の特徴がですね
成長したっていうところを定義しなきゃいけないんですね。
成長の定義って皆さんいろいろあると思うんですけども
今回これで本当にいいのか問題はあるんですが
今回は上場後に一度でも時価総額1000億円に達した企業
という風にしました。
上場ユニコーンですね。
ユニコーン化した企業を通して今回は交渉しております。
皆さんもご存知の通りユニコーンって一般的に
未上場企業を指すものなので
この独自の定義であるというところはご注意ください。
という前提で見ていきます。
今回はいろんな項目が当てはまるんじゃないか
みたいなのもすべて定量分析で決めていくという
アプローチを取っております。
ということで実際に集計した値ですとか分析した値を
見ていきましょうというのが第3章になります。
早速見ていきます。
14ページを見ております。
14ページの図は募集団の分布を見ております。
募集団全体と募集団に含まれるうちのユニコーン化した企業の
分布をIPO年別に見たグラフになっております。
こちら図3のIPO年別に見た募集団の分布を見ますと
463社をIPO年別に並べているんですけれども
2015年と2021年が60社以上あってそれ以外は
大体40社前後で新規上場していますというのが
読み取れます。
このうち右側の図4を見てみますとIPO年別に見た
ユニコーン化企業の分布を見ますと
デコボコするかと思いきや意外とそんなに
デコボコしなくてですね
全体で言いますと463社中68社がユニコーン化している
つまり15%がユニコーン化していると
このうち2013年と2019年のユニコーン化率が
26%と高かったというのが特徴になります。
2013年と2019年というのが結構面白いなと思ってまして
15:00
スタートアップの資金調達の状況を考えると
全然違う時期なんですよね。
2013年ってそもそもスタートアップの資金調達額って
少なくてですね。
877億円です。
そんなもんか。
2010年僕の年が700だったっていうのはずっと
2万職場後って200とかでしょ?
そうです。
2019年が最新のイニシャルのレポートですと
6000億っていうのでだいたい7倍ぐらいですよね。
2019はもうイケトンだったよね。
そうなんです。
企業の特徴としても違うところがそれぞれ
ユニコーン化率が高いというのが面白いところかなと思います。
2013とか言うならば逆に
それまで絶やし飲んできた人たちっていうのは
全然資金調達できない環境で絶やし飲んできた人たちっていうのが相応にいて
骨太な会社、足腰の強い会社っていうのが相応にいて
それこそ2012年の末頃からアベノミクスだから
2013ようやく景気良くなってきたっていうところで
どんどん上がってきたっていう、きっとそういう感じですよね。
2013年の人たちって多分企業もっともっと前なんで
リーマンショックとか東日本大震災とかも
ご経験なさっているような企業が多いのかなと
そういうのも思い浮かべられるので
この部分だけでも面白い感じでございます。
ちなみに当たり前なんですが
2021年と2022年のユニコーン化率は低くなってまして
今回って上場1,000億円に到達した企業っていう風に定義しているので
上場期間が短くなるほどユニコーン化率が下がるのは
相応にあるのかなという感じでございます。
次です。
次がですね、P15ページです。
P15ページってページ15ページって言ってますね。
エントリーナンバー、ナンバーっていうのと同じですね。
すいません。
図5、初年時価総額別に見た募集団の分布というグラフを見ております。
これは先ほどがX軸がIP4年別だったんですけど
それを初年時価総額の年次別に慣らしたものになります。
これを見ると右肩下がりのグラフになってるんですね。
大体100億円、200億円未満が多くて、突出して多くて
あとは右肩下がりになっているグラフになります。
皆さん思い出していただきたいのですが
ヘイイニシャルのレポートでも発表している通り
大体IP4時の初年時価総額の中央値が100億円前後ですよね。
っていうことを考えるとこの辺が大体一般的な上場のレンジになります。
18:07
聞いてる人分からん中の。
100億円前後が多くなるっていうのは当然の成功性が取れる結果になっています。
図だけグラフ見てるとべき定則っていうか
Amazonのロングテールですって言われたらなるほどみたいな。
ロングテールの先っちょの方に1000億円以上っていうのがちょろっといるっていう。
ちょろっといるっていうグラフになっています。
ビジョナルとかメルカリとかですよね。
おっしゃる通り。
その通りで今回定義が1000億円っていう絶対額のところにあるので
仮に各企業の成長速度が一定の場合に
初年時価総額と1000億円の差分が小さいほど
ユニコーンの企業の割合が高くなるっていうのは言えるのかなと。
そうだよね。
初年時価総額1000億円以上ってことはその時点で条件を達しているってことで
1000億円以上は割合としては100%当たり前だよねっていう話ですね。
ただ本当に成長速度が一定なのかっていうのはそこは検証する必要があるんですけれども。
実際総額1000億円以上の会社はどれだけ取るスナップショットのタイミングで違うんだろうけど
1000億円を維持しているのかっていうのはまた別の論点ですね。
そうですね。ユニコーン化率で見るとそういうのが読み取れますと。
ただ一方で数で言うとさっき言ったみたいに100億円税後が一番多くて
その中にユニコーンの会社も割と多くてですね
ユニコーン化企業の約40%に当たる27社が100億円未満
これを300億円未満、この2つのグラフですね
ここまでか、15まで含めると52社いるので
全体の76%が300億円未満の企業からユニコーン化企業が生まれているという感じになっておりました。
これどうですか?
そんなもんなんでしょうね。
そうなんですかね。面白いですよね。
これちなみに300億円、感覚的にロングテールになっている方の発電時価総額が高い企業群って
最近の企業が多いんじゃないかみたいな仮説ってあるじゃないですか。
うーん、なるほど。
資金調達額が右肩上がりだったのでっていう。
それをレポートの方では見てみたんですよ。
この報告書には含めなかったんですけど
レポートというのはイニシャルのジャパンスタートアップファイナンス?
ジャパンスタートアップファイナンスのこれはですね、P16です。
ここに図④っていうので見たんですけれども
IPO年別に見た
IPOした年別に見た発電時価総額300億円以上の企業数
企業数っていうので見たんです。
すると、確かに2019年以降が多かった。
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が、12社、11社、11社、14社って感じなんですけど
2018年未満のところも総合にはいるっちゃいるっていう感じでした。
2013年とか4社とかだからね。
そうなんですよね。
これはだいぶ点々って感じじゃないですか?
そうですね。
そんな感じの傾向がありましたよっていうのがこれになります。
なるほど。
面白い。
ということでですね、あと次がですね
発電時価総額と経過ですね。
平均成長率とユニコーン化に係る年数ということで
成長のスピードですね。
っていうのをザクッと見てみましたというのが
ここの16ページ。
これ報告書です。
報告書の16ページになります。
ここ表に発電時価総額別に見た
時価総額の平均経過っていうのが
を表しています。
これがレンジ。
左側ここですね。
左の項目が発電時価総額のレンジ別。
右側にIPOから1年後時点の時価総額の経過。
2年後時点の経過みたいな形で取っているものになります。
これなんですけど結構よく見ると面白くてですね。
これ時々マイナスの値が入っているんですけど
おそらくこれは2022年にマーケットがガガッと下がったじゃないですか。
多分その影響が大きくて
マイナスに結構なっているっていう
固有のっていうよりもマーケットの影響が大きいんじゃないかなと思っております。
ベータの影響だと。
多分これまだやってないんですけど。
ただそれを踏まえて見ても面白かったのが
上場後1年が割とどこの発電時価総額別レンジが
1千億円以上を除いたどこの他のレンジは
上場後1年の伸び率が一番高い。
2年以降はちょっと緩やかになっていく。
伸びがね。
っていうのがちょっと面白い発見で
何か創業からっていう年数じゃないんだけど
なぜか上場からっていう年数で見ると
2年後以下にちょっとスピードが落ちてくるっていうのは
面白い発見ではありました。
上場後1年間がボラが激しいってことでしょ。
っていうことなのか。
まだマーケットからもその会社って
そんなにちゃんと認知されてるわけでもなく
バリエーションの水準がまだこなれていなくって
上下と繰り返す。
あとマーケットからって言ったものの
基本的にはやっぱり小さいサイズ感だが
個人投資家中心でやっぱり旬の銘柄なので
ちょっと材料が出る度に上がったり下がったり
っていうのを繰り返して悪い方すると
24:00
そうこうしてるとまた新しいものが出てくるから
飽きられていくっていうそういうことじゃないですかね。
そうなるほど。
ちなみにこれをこのK側からユニコン化に
関係者の年数分布っていうので見たのが
図6になるんですが
これも面白くてIPOから2年以内にユニコン化
している企業が全体の70%を占めていました。
なぜか分からない。
なぜか追加分析が必要なんですけど
そういう結果になりました。
だからこことここでなんかそういう上場後
さっきのボラの話になるかもしれないんですけど
今回の場合やっぱり
時価総額1000億円っていう感じの
一回でもタッチしたらっていう感じの定義にしてるから
そういう風になっているのかもしれないなっていう気はします。
1000億円最初からなってた会社は
除いた方がいいかもね。
そうですね。
でも面白かった結果です。
次がですね
実際にじゃあ
これでだいたい上場後2年以内に
ユニコン化するっていうのが分かったんで
上場後2年後の時価総額をターゲットにして
ユニコン化に必要な特徴量っていうのを
特定しに行ったのがP18になります。
上場後2年以内ユニコン化したっていうところを
目的地にして特徴量を見るとこんな感じですね。
もうだいたい初音時価総額がボーンとでかくなっていて
ついでIPO後から1年間の売上成長率
初音増落率経営が
未上場時に初めてポストマネーがついた日から
IPOの初音時価総額までの経営が
IPO前の社員数
経営側ってバリエーションの経営側ってことです。
バリエーションの経営側です。ありがとうございます。
社員数と上場後の社員数
IPO時の営業利益率みたいな項目が
影響が大きいということが分かりました。
圧倒的初音時価総額。これに結局この下の
変数が影響しているんだろうなっていう気はするんですけれども
そんなような結果になりました。
いかがですか?
IPO時の時価総額が一番寄与しているのは
そりゃそうじゃないですか。そうなんですよ。
圧倒的じゃないですか。
もともと上場時、時価総額1000億超えていたら
自動的にユニコーンになる。
大きい会社の方がそこに到達しやすいよね。
やっぱり時価総額100億円の会社が1000億円いくのと
800億円の会社が1000億円いくのってどっちが簡単かっていうと
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それは推して知るべしかなと思います。
そんな感じになっております。
ここから初音時価総額がファクターとして
でかいというのが分かったので
20ページ目でユニコーン化している企業としてない企業の
初音時価総額の企業割合というのを見ると
どこかで敷地があるんじゃないかと。
それをプロットしたのがこの図8になります。
プロットしたらやっぱりあったんですよね。
ここら辺ですね。
交わるのが、両社が最初に交わるのが
初音時価総額600億円のところで交わっていて
だいたい均衡してくるのが400億円500億円みたいなところで
こういう感じですね。
傾向が変わり始めた。
こういう感じ分かんない。
語彙力がなさすぎて。
ジェスチャーになるという感じなんですけれども
だいたい500億円前後で傾向が変わってくるんだね
というのがここが分かりました。
これで上場後2年以内というのと
初音時価総額500億円という敷地が分かりましたので
そこに絞って分析を進めていきます。
これ分かりやすい通り、さっきの結果から
500億円以上の会社というのは
だいたい初音時価総額が大きければなります
というのは分かったので
重要なのは500億円未満の会社ですよね。
要はちっちゃいけどその後伸び続ける会社って
何があるのっていうところですよね。
それを特定するために500億円未満の企業で
IPOから2年後の時価総額をターゲットにして
どういう特徴量があるのかというのを分析し直したのが
23ページ目です。これで見ました。
これさっきね、初音時価総額が相変わらず大きいんですけど
その影響力というのは下がっています。
次に大きかったのがIPO前の社員数、IPO後1年間の売上高成長率、
同じ期間の期末従業員数の成長数、IPO前に調達したかどうか
というのをIPO前の総調達額、社長年齢、IPO時の社長年齢、
最初のポストマネーから初音時価総額のバリエーションの計画、
IPO後に資金調達したかどうかという指数だったり
初音の投落率というのが影響があるというのが分かりました。
分かったので、これがどっちの方向、
これね、影響があるよというのだけしかこの分析では分からないんですよ。
なんでこれをどっちの方向に影響があるかというのを分析したのが
その後25ページとかになります。
25ページ、鍵分析したんですけれども、
30:02
26ページ、27ページを経て分かったことがこちらです。
ユニコーン化企業を表す特徴量と不合というのが28ページに記載しております。
結局、初音時価総額は大きいほど良くて、
IPOから1年後の期末従業員数が大きいほど良い。
さつ、未上場時の資金調達額が、総額が大きいと良い。
良いっていうか相反性が高いってことだよね。
良いと悪いって因果関係じゃないから。
2年後の時価総額が高くなるってことです。
IPO後の資金調達があると、2年後の時価総額が大きくなる。
因果関係というよりも相関関係だからね。
相関が高いってことは言って取れるね。
相関が高いです。
初音投落率が低いほど、2年後の時価総額が高い。
IPO時の社長年齢が低いような企業ほど、
2年後の時価総額は大きくなる。
という関係は分かりました。
分かったところで重要なのが、
これって結局それぞれの変数がおそらく因果関係にある。
そうだね。
上場してユニコーン化している会社と相関性の高い因子があるんだけど、
おそらくその因子間での因果関係があるんだろうな、
という推定ということですよね。
おっしゃる通りです。
全部解きほごしてはいないんですけど、
当たりをつける作業というのが、
この第4セクションのドライバー分析になります。
これは何をしたかというと、
ここのP28で出したユニコーン化企業を表す特徴領で、
この特徴領が効くという6変数に対して、
それぞれ何の変数が影響あるのかを見ています。
発値時価総額に何が影響しているか、
発値投落率に何が影響しているか、
従業員数に何が影響しているかというのを
それぞれ見ていきました。
それを見ていったのが、
これが結果です。
見ましたところ、IPO発値時価総額に対して
影響があったのが、弱い相関があったのが、
IPO前、前々年の従業員数、
統計利益率、売り上げ。
同様に、発値の投落率に弱い相関があったのが、
VCのシェア、VC比率、
IPO前の売り上げ高と従業員数。
同様に、IPO後1年間の期末従業員成長数に
33:03
弱い相関があったのは、
IPOまでの年数、IPO前の統計利益と経常利益。
次、IPO後の資金調達有無に関しては、
相関が認められた変数はございませんでした。
IPO時の社長年齢に対しては、
弱い相関があったのが、
IPOまでの年数、リードのリードVCシェア、
IPO前の売り上げ、経常利益、
IPO前の統計利益。
最後、IPO前の総調達額に
強い相関があったのが、
IPO4期前から1期前までの統計利益と経常利益。
こういう結果になりました。
どうですか?
ちょっと後でまたお話したいなと思うんですけど、
僕の中で、すごいシンプルにこれって
一個一個、因果関係があるよなという気がします。
それは多分、今後の訂正的なリサーチを通じて、
理解を深めるというか、
埋め合わせをしていくしかないと思うんですけれども、
なんとなく僕の中でストーリーありますよ。
これはあくまで、影響量が高いというか、
基本的には相関関係を見ているわけじゃないですか。
そういうことを見た時に、相関と因果って違うわけで、
どう因果関係になっているのかなというのは、
かなり分かりやすいストーリーとして語れると思いますね。
ちなみに、これでまとめに入っていこうと思っていたんですけど、
後ろの分析に触れると、
後ろはプラスで定説に関する確認というのを、
違うクロス集計でしていますというのが、
後ろの内容になります。
世の中ではこう言われているけどさと、
そこで振り返ってみようよ、本当かよってやつ。
そう、事業セグメント数がスタートアップの成長に寄与するのかどうか、
みたいな話ですね。
そういうのを見ていたりします。
あとは最後、終わりにというので、まとめですね。
分かった結果というのをつけています。
一番重要なのはここですね。
36ページになるので、
じゃあストーリーで見てみますか。
はい、お疲れ様です。
これ力作だなというふうに思いますし、
議論の出発点としてはとても良い調査なんじゃないかなと思いました。
なんでこんな偉そうなんだって話なんだけど。
見ていて、要は上場して以降、
ユニカウンに到達するかどうかっていう話なのだから、
もうこれ、もう自明で、
やっぱりその発明の時価総額が高いか低いかっていう
ことの影響って一番大きいわけですよ。
そうなっちゃうと。
変な話も最初から1000億超えてたら、
もう即達成ってわけだから、そりゃそうだよねっていう。
そもそも評価の仕方としてね。
36:00
っていうことだと思うんですよね。
じゃあそこに至るまで、
それはなんかより何だろうな。
上場後ユニコーン化っていう
結果により近い
因果関係だと思うんですよ。
そこに至るまでに、
個々の内容がどう影響してるかっていうことなんですけれども、
これね、
言ってみると、もうすごく極めて当たり前の話なんですけど、
もう結局事業がいいかどうか。
これがもう本質中の本質。
つべこべ言わずに
いい事業作れと。
価値のある事業を作れと。
価値のある事業を作っていたら、
それは当然のことながら、
業績に影響するでしょうよと。
いいことですよね。
業績に影響するということは、
ちゃんと売上が立って、再投資に回し得る資金が
自分たちの中で獲得できる。
社内の事業を通じた資金調達ができるということですよね。
あるいは、トップラインを伸ばしていくために、
従業員を増やしていかなければいけない。
こういった因果関係もあり、
そうなると、ちゃんと価値のある事業を
伸ばしていこうとするならば、
従業員を増やす必要が通常あるし、
あと普通増えていくよねと。
例えばサースの会社なんか見たら、
ものすごく分かりやすいですけど、
ネットだ、ITだって言ったところで、
どっちでも労働集約の側面でありますから、
絶対付いてもらえます。
本当に人いなくてスケーラビリティあったら、
それはすごいですけどね。
もともと価値ある事業があるのかどうなのか、
そうなると、その結果付随して従業員で
増えるはずです。
採用できる余裕が出てくるわけです。
時期を同じくして、
そういった価値のある事業だったら、
そこに大きいお金を入れる人たちって、
出てくるわけですよね。
VC、はじめ、
インチャー投資家が。
価値ある事業だから高い値段でもお金入れたいという人たちが
いっぱい出てくるわけじゃないですか。
そうなると、いわゆるIPO前早朝達学っていうのは、
当然のことながら大きくなります。
IPO前の早朝達学っていうのは、
これは一つ判断のポイントというか、
経営側の作為が関与し得るところで、
全く、
ありえない話だけど、
全く同じ価値の事業AとA'があったとします。
Aの企業の人っていうのは、
なるべく大きくなってから上場しようと。
自家創格を大きくしてから上場しようと考えたとするならば、
当然のことながら、
39:00
IPO前の早朝達学っていうのは大きくなりますよね。
A'の経営者の方っていうのは、
いやいやと、なるべく早く上場しようよと。
スピード上場だって言って上場したとする。
そうなると当然のことながら、
上場前のタイミングでの資金調達額っていうのは少なくなる。
そのなると、結果として上場時の
初値自家創格っていうのは、
当然Aの方がだいぶ大きくてA'の方は少ないっていうことになるから、
ユニコーンに至る道のりっていうものの
長短が変わってくる。あるいは至る
改善性っていうのが変わってくるということだと思うんですよね。
ここはその経営者の意思が
反映される部分かなと思います。
どっちがいいか悪いかって価値判断はここではしません。
あとはね、ここで見ていると、
発値の投落率ってあるじゃないですか。
これは僕から見てみると、
IPをユニコーン化するにあたっての
因果関係にあたるかっていうと、
おそらくそうではなくて、
IP法人自家創格が大きいことによる、
大きい小さいことによる、
結果ですよね。
生じる結果みたいな。
当然、自家創格を大きいサイズ感で出ると、
いろんな投資家にカバーされるので、
より厳しい目であるし見られて、
厳しいというか、副眼的に見られて、
最初から割とこなれた数時間で
上場しますと。ただ変な話、
自家創格数十億円の会社が
労働省をやって、
そういう基幹投資家の意見を聞いたところであんまり関係ないじゃないですか。
だって買わないんだもん、その人たち。
そうなると、そんなの関係ねえってことで、
投落しますよね。
小さいサイズ感であると。
だし、ちょっと買ったらバーンって上がるわけだから。
馬券の例で競馬の例で恐縮ですけど、
大本命で、
単商1.8倍みたいな馬って、
どんだけ馬券買っても、
そんななかなか大津変わりませんけど、
例えば、地方競馬とかで買ってる参加者がそもそも少ない場で、
人気薄の単商100倍万馬券みたいな馬の馬券を、
例えば10万円買ったらガーンと下がると思うんですよね。
お津。
競馬好きの人にはわかる例だと思いますけど。
なので、自家創格大きく出るっていうのは、
より大本命に近い状態で出るということなのかなと思うわけです。
ということですね。
IP用語資金調達の有無っていうのも、
これはね、関係ないっていうことなのか。
関係あるのか。
2年後の自家創格には関係あるんですけれども、
IP用語の資金調達有無に関係ある項目が、
今回は見られなかったってことですね。
相関がある項目が見られなかったので、
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おそらく変数が足りてないんだと思ってます。
これはやっぱりけど、上場した時のサイズ感が大きい方が、
当然調達しやすい。
自家創格100億円の会社がマーケットから調達するって言ったら無理ですよ。
僕がミグシーやってた時ってね、
自家創格180億円とかでしたから、
そんなん調達できないよね。
任務期もされない。
だけど、モンストラクターがグイッと当たって1000億円を超えたのかな。
2000億円くらいいたのかな。
その時、テレビCMのために50億円くらい調達したんですよね。
僕の時に。
サイズ感が大きくなったらそういうプレイができる。
小さい会社はそもそもそういったプレイができないっていうことだと思うし、
また外部から資金調達できたら、
それを事業に通してできるわけだから、
事業伸びるよねっていう、
そういう期待が高まるんじゃないかなと思います。
最後、
ドライバー分析っていうところで6つ項目を挙げていただいていて、
面白いのがIP表示の社長年齢ですよね。
これ読み解くと若い方が大きくなりやすいよ
っていうことが言われている。
これどういうことかなって考えるんですけど、
例えば、それこそシリコンバレーのスタートアップとかの話だと、
スタートアップってマーク・ザッカーバーグみたいな人を想像するけど、
企業家って。そんなことなくて、
40代くらいの油のってる人たちが一番バリュー出してますよっていうのは
よく言う話じゃないですか。
そうじゃないってことですよね、日本において。
日本においては今この瞬間そうじゃないってことじゃない?
相関関係から見るとそうなんですけど、
実際ユニコン化企業と非ユニコン化企業の
社長の年齢の中央値を見ると、
ユニコン化企業が41に対して
非ユニコン化企業が45でした。
じゃあそもそもあんまり関係ないってことなんじゃない?
ただ有意にはなってるので、
それは説明としては若い傾向があるってことでしょ?
若い傾向があるってことです。
若い傾向があるってことは何かってことを読み解くと、
それはおそらく同じ企業をする人たちでも
より若い人たちの方が
いわゆるスタートアップ的な成長を志向する企業の仕方を
する人が多いんじゃないかなっていうふうに思っていて、
思っていてというか過去10年間においてはね。
そこから先は知りませんよ。
よりもうちょっと知りない人たちっていうのはどっちかっていうと
もうちょっとモデレートな、今回イニシャルにおけるスタートアップっていう定義で
加えてますけども、とはいえもうちょっと
何というか中小企業的な
成長速度っていうのを前提とした、あるいは経営の安定性
っていうものを重視した事業をやってる人たちが
多いんじゃないかなというふうに思っていてですね。
それが今この瞬間、社長の年齢といったところに
反映されてるんじゃないかなと。
これが2030年とかで同じ調査をした時に
どうなるかっていうと、これが逆転する可能性は
多いにあるなというふうに思いますね。
2013年とかじゃん。
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上場してるってことは。
D1職前とかから始めてる人たちってことでしょ。
まだスタートアップって言葉なかったもん。
そうですよね、ベンチャーですよね。
そう思うとね、これはもう今ってねだいぶとはいえ
ちょっとシニアな企業間の人たちとかも増えてきてはいて
この傾向っていうのが逆転してくる可能性っていうのは
多いにあるんじゃないかな。むしろ逆転するんじゃないかなと僕は思いますけどね。
それそうかもしれないですね。
今ね、2013年からって区切りにしてますけど
直近のその
いわゆる今みたいな感じの種類株を
ちゃんと使って資金調達をしてって増えてきたのも
2016年以降なんですよ。
そうだね。2010年で種類株でしたけどね。
早い。
あんまり言えないけど
みんなまだ慣れてなくてえぐい条件でしたけど。
そうですよね。だってほとんど観測されてなかったんで
そういうのを考えると
直近のね
数年から今だけ
今後にっていう募集団にするとまたそれはそれで
結構色が変わってくるんじゃないのかなと思ってます。
ありがとうございます。
あと個人的に気になったのは
IPO前の総調達学に聞いてるのが利益なんだなっていうの。
売り上げっぽいかなと思ってたんですけど
これはけどさ
過去10年間って言っても
2013年から2018年っていうところと
2018年、19年から2021年ぐらいで
全然違うと。
それがミックスして過重平均されたら
東京に行くってことになるでしょうね。
利益は赤字なのか黒字なのか
方向はわからないんですけど
利益の方が相関が出ていると。
黒字でしょうね。
僕はそれがいいとは思わないけど。
そのところも今度方向性とかもきちんと見ていきたいとは
思っております。
今後やるとしたら因果関係をもうちょっと
突き詰めていきましょうってことが1つと
あとインデックスとの比較ですよね。
トピックスと対比したときの上がり下がり
っていったものをちょっと加えないと
マーケットの影響
外部要因ってのはどれぐらい影響してるのかっていうのは
すごく知りたいなと思いました。
ちなみに今回も入れてあるんですよ。
入れてるんだけど全然特徴量としては出てこなかったんですよ。
2013年に上場している会社と
2019年に上場している会社だったら当然マーケットの影響って
だいぶ大きい気がするけどね。
今回ごったにであったから
もしかしたらマーケットの影響が何かに吸収されていて
っていうことは考えられるのかなと思う。
他のやつに大体されてるって可能性はありますね。
だからもう引いちゃうのがいいのかなと思っていて
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トピックスの上下度を
そのまま引いちゃって、こういう内出してみたいなことを
考えられるのかなと思っていて
色々やり方があるので
そういうのもちゃんと見ていこうと思っております。
あと市場変更の影響ですね。
今でいうと
グロースからプライムに影響すると変更するとガーンって上がったりとか
あるじゃないですか。
これは結構影響すると思いますよ。
あるいは1000億いくサイズ
そんなことないな。数百億前半とかでもプライムいったりするもんな。
だからその辺りも見ていきましょう。
これは絶対間違いなく影響します。
あとあれですね。今回IPOからっていうので
大体見てたんですけども、それを創業からっていう
軸に伸ばしてどうなってるかっていうのが
やっぱり気になるところなので、そういったことも考えていきたいと思っております。
ということで
議論の何かの話の下敷きになれば
一番それが嬉しいと思ってますので
皆さんもぜひご覧ください。
ということで本日はこれまでごきげんよう。
ごきげんよう。
