テクノロジー企業はどのようにして強固な堀を築くのでしょうか?

著者:退屈ではない編集: Cointime.com

テクノロジー業界では、最も才能のあるチーム、最高の製品、そして最速の成長を持っていれば、人々が望むものを作成している限り、堀を心配する必要はないという考えがあります。

この考えは完全に間違っています。

最高の製品、最も才能のある人材を擁し、最も急速な成長を遂げている企業こそが、最も堀を必要としているのです。

彼らは幸運にも失うものがあるかもしれない。より大きな資源を備えた企業や、より小規模で急速に成長している企業との競争に直面する可能性があります。そして、成功するのが早ければ早いほど、意味のある競争に直面するのも早くなります。

堀需要を加速させることに成功した。成功が明らかになると、スタートアップは「不確実性」の堀を失い、少なくともより永続的な堀の基礎を築く必要があります。

今は、あれこれいじっている時間はあまりなく、多くの企業がすぐにそのことに気づくでしょう。

ロジャー・スケアー

まず、堀とは何かについて説明します。ハミルトン・ヘルマーは著書『7 Powers』の中で、それらを「競争による浸食からビジネスのマージンを守る障壁」と定義しています。同氏は、規模の経済、ネットワーク効果、リバース・ポジショニング、スイッチング・コスト、ブランディング、独占リソース、プロセスの利点の7つのタイプを挙げた。各タイプの定義と例については、Flo Crivello の『Mind the Moat』を参照してください。

Moat は、プロダクトマーケットフィット (PMF) の達成には役立ちません。 USV の Fred Wilson が 2013 年のブログ投稿「製品 > 戦略 > ビジネスモデル」で書いているように、その前にまず PMF を実装する必要があります。しかし、PMF を達成し、自分の製品が機能する可能性があるという明確なアイデアがわかれば、その製品を競合から守ることができるはずです。

ベンチャー支援を受けたスタートアップの最終目標は、他のベンチャーキャピタル企業から評価されることではなく、株式を公開するか、約10億ドル以上で買収されることだ。通常、これには長い時間がかかり、通常は 7 ～ 10 年かかります。競合他社が自社の取り組みに気づく前に新興企業が急速に出現したとしても、成功する前に自社のビジネスを保護し、成長させる必要があります。すべてが順調に進んでいる企業の場合、堀が上場の成功と危険信号の違いを生む可能性があります。

プジャと私は週末、Netflix でツール・ド・フランス:アンチェインドを観ましたが、舗装段階でスティーブ・チェイネルが次のようにうまく言ったと思います。

「舗装された道路ではツール・ド・フランスに勝つことはできません...しかし、負けることはあります。」

最近、堀に関する問題は、不親切にも「GPT ラッパー」と呼ばれる OpenAI の API 上に構築する一部の生成 AI スタートアップの間で多くの議論を引き起こしています。一方で、ベンチャーキャピタリストや批評家は、GPT ラッパーには堀がないと主張しています。一方、起業家は、優れた製品を開発し、急速に成長することが最も重要であり、堀はその後に続くと信じています。

先週、 The Information は、Jasper と Mutiny AI という 2 つの生成人工知能企業がスタッフを一時解雇すると報じました。特にジャスパーは急速に成長しています。同社はAIの誇大宣伝サイクルに先駆けて2021年に設立され、今年は7,500万ドルの収益を見込んでいる。昨年10月にはその評価額が15億ドルに急上昇した。 9か月後、競争圧力の高まりに直面して従業員の一時解雇を開始した。これは、同社が急成長する事業を守るのに十分な深さの堀を築いていないことを示唆しているようだ。なにしろ、まだ設立されて2年しか経っていないのですから、このような苦境に陥っても不思議ではありません。

どうしたの？つまり、本当の堀が築かれる前に、ジャスパーは不確実性に対する保護を失います。説明させてください。

ジェリー・ニューマンの「生産的な不確実性」の記事では、「不確実性は一時的に競争を遠ざけ、堀を確立する時間を稼ぐ」ため、「新興企業にとって、超過価値を生み出すことができる唯一の堀は不確実性である」と書いています。

アイデアが明白であればあるほど、アイデアが実現可能であればあるほど、より早く堀を掘る必要があります。逆に、アイデアが明白でなく実装が難しいほど、堀を掘るのに時間がかかります。したがって、初期段階では、製品にすべての時間を費やすべきか、それとも戦略に少しの時間を費やすべきかは、ビジネスにどれだけの不確実性があるかによって決まります。

ニューマンは、新規性の不確実性（技術的リスク）と複雑性の不確実性（市場リスク）という 2 つのタイプの不確実性を提案しました。新規性の不確実性は、多くのディープテクノロジー企業が直面している問題です。つまり、言われたものを実際に構築できるかどうかです。そして、複雑さの不確実性は構築できることを前提としていますが、問題は大規模で収益性の高い市場が存在するかどうかです。

新しいスタートアップ企業が地雷堀の不確実性から守られる時間は限られています。他の企業がそれに気づき始める前に彼らが掘り下げなければ、超過利益は競争に押し流され、良い結果を達成するのに苦労するでしょう。

1 つの式に単純化すると、次のようになります。

必要な堀の深さ = あなたのアイデアがどの程度明白であるか - アイデアを構築するのがどの程度難しいか

この式の変数は時間の経過とともに変化する可能性があります。市場があなたの洞察に追いつき、顧客の財布を通してあなたの正しさを証明すると、明白ではないアイデアも明白になることがあります。かつて建設が困難であったものは、インフラストラクチャの改善により容易に構築できるようになる可能性があります。ある企業のコアテクノロジーが別の企業のAPIになる可能性があります。創業者や投資家にとって、現実の変化に応じて公式を更新することが重要です。

この式は、「偉大な企業は弱気市場で築かれる!」や「他と違っていて正しくある必要がある」などのスタートアップの真実を説明しています。どちらの場合も、不確実性が増すことで、競争力を構築するための時間がより長くなります。

「新しいスタートアップは堀を気にする必要はない」と考えるなら、Twitter や Airbnb などの成功事例を挙げるかもしれませんが、それらの例は不確実性の観点を無視しています。

ウィルソン氏はブログ投稿の中で、企業が PMF を見つけて戦略に移る方法の例として Twitter を使用しています。幸いなことに、Twitter は、たとえ人々がそれを使用していても、最初はおもちゃのように見えます。他の競合候補者は、人々が昼食に食べたものを共有するために使用していた製品を、手遅れになるまで採用しませんでした。 17年が経った今も、私たちは複雑さと不確実性をまとってTwitterが構築したネットワーク効果の影響に対処し続けている。

Airbnb も初期段階では戦略を犠牲にしてプロダクトに注力しました。

Airbnbのシードラウンドでは、6つの製品特徴が列挙されているが、実際の堀はない（ブランドを数に入れていない限り、ただし、ブランドを所有していない限り、それは非常に脆弱な堀である）。

製品が優れているだけではなく、成功する理由があります。そのとき、Airbnb はひどいアイデアのように思えます。 Airbnbは資金調達に苦戦している。ベンチャーキャピタリストからの初期段階での拒絶に何度も直面しました。法則があるかもしれません。資金調達が容易であればあるほど、堀が必要になります。

複雑性の不確実性により、Airbnbはブランドとネットワーク効果の堀を開発する時間を与えられ、時価総額は910億ドルとなった。最終的に、同社はこれらの堀の構築に多くの時間、資金、労力を投資しました。たとえば、需要と供給のバランスを正確に保つためにチームを雇い、ディズニーと協力して顧客体験のストーリーボードを作成しました。ほんの 2 つの例ですが、誰かが他人のソファに住むためにお金を払うかどうかについての高い不確実性を考慮して、堀に焦点を当てる前に製品の価値を証明することに重点を置きました。

だからこそ、たとえそれがそれほど流行っていなくても、スタートアップにとって戦略は重要です。最も単純なケースでは、初期段階のスタートアップの戦略は、深刻な競争を誘致するのに十分な不確実性が除去される前に、限られたリソースを採掘堀に振り向けることです。

ChatGPT の上に構築することで、新規性の不確実性が排除されます。それについては誰もが同意すると思います。ただし、多くの生成 AI 製品の初期の成功により、複雑さの不確実性も解消されます。生成 AI 製品を構築して人気が出れば、ユーザーの獲得に熱心な他の新興企業、自社で立ち上げた企業、インディーズ、既存企業との競争に直面することになります。

競争は避けられません。動きが遅い分野や技術的に新しい分野では、プロトタイプの堀と顧客ロイヤルティを構築する時間があるため、競争は問題ないかもしれません。しかし、生成型人工知能のような急速に変化する分野では、競合他社が現れたときに十分に強固な堀を掘ることができる可能性は低いです。

Battery Ventures の Brandon Glechlen 氏は、「生成 AI 企業がついに堀を所有」と題した記事で、生成 AI 企業は以前のクラウドコンピューティング企業と同様に、顧客の声に耳を傾け、ユーザーのフィードバックに基づいて漸進的に進化することで、時間の経過とともに堀、特に規模の経済を築くことができるため、堀のことを心配しなくても問題ないと主張しています。

私が言いたいのは、これは生成 AI のようなより決定論的な分野では当てはまらないということです。不確実性の中で事業を展開している企業にとって、「最終的には」というのは贅沢なことだ。

GPT ラッパーからの視点を拡大すると、人工知能の分野で非常に有益な結果が得られることは間違いありません。 2 つの例は、不確実性の時期に、不確実性が解消された後に身を守るために堀を掘ることの重要性を強調しています: 「顔に抱きつく」と「滑走路」。

Hugging Face は人工知能が話題になる前の 2016 年に設立され、その製品は独自の自然言語処理モデルに基づいて構築された AI チャットボットでした。翌年、注目はすべてあなたに必要な記事でTransformerアーキテクチャが紹介されたとき、Hugging Face チームは GitHub 上に Transformers というオープンソースライブラリを作成し、オープンソースコミュニティですぐに人気を博しました。

Hugging Face は、オープンソースモデルとデータセットのサポートを提供し、ユーザーがこれらのモデルを構築、トレーニング、デプロイするためのツールを構築し、開発者コミュニティの構築を促進する「機械学習の GitHub」になることを目指しています。

ハグ・フェイスは、人工知能が明らかになる前の 5 年間を利用して堀を掘りましたが、その中で最も強力なのはネットワーク効果の堀です。収益は3,000万〜5,000万ドルと噂されており、評価額40億ドルで資金調達を計画している。

「Hugging Face」が、複雑さの不確実性の間に与えられた時間をうまく利用して強固な堀を構築した例であるとすれば、「Runway」は進行中の作業です。目新しさの不確実性の制限時間前に堀を掘ることができるでしょうか?

Runwayは、「世界初のエンドツーエンドの人工知能生成プラットフォーム」の構築を目指し、人工知能ブーム以前の2018年に設立された。当時は目新しい不確実性に直面しており、2018 年には、AI は動画はおろか画像もほとんど生成できませんでした。ラックス・キャピタルから200万ドルを調達したとき、その評価額はわずか900万ドルだった。

その後 5 年間にわたり、独自の応用研究に基づいて最先端のビデオモデルを構築しました。つい最近、市場で最高の製品であるGen-2の発売を発表しました。

今年6月、ランウェイはGoogle、Nvidia、Salesforceなどの企業から1億4,100万米ドルの融資を受け、評価額は15億米ドルとなった。

Runway が構築したものは非常に困難であり、最近になってようやく可能になったものであるため、新規性の不確実性の下で保護されています。また、先を行くために製品を迅速に発売します。しかし、同社がすでに実際の堀を持っているかどうかはわかりません。そのため、不確実性が薄れる前に、迅速に鉱山堀に移行する必要があります。

だからこそ、たとえそれがそれほど流行っていなくても、スタートアップにとって戦略は重要です。簡単に言えば、初期段階におけるこのスタートアップの戦略は、深刻な競争を誘致するのに十分な不確実性が取り除かれる前に、限られたリソースをマイニング堀に振り向けることです。