00:00:04 Olivier EzrattyのイントロとMicrosoftでの経験。
00:01:32 テーマ：スタートアップにおける現実と神話。
00:03:38 スタートアップと大企業の関係における過大約束と信頼。
00:05:01 サプライチェーンにおけるダイナミクスと落とし穴。
00:06:40 大規模データ、ディープラーニングを用いた予測。
00:08:00 スタートアップ資金調達における誤解。
00:08:22 ケーススタディ：過剰資金調達されたスタートアップ、TheranosとMagic Leap。
00:09:35 FOMOに駆られる投資家行動。
00:12:29 投資におけるデューデリジェンスの必要性。
00:14:18 技術と市場知識の重要性。
00:16:00 拡大における革新の役割と課題。
00:16:37 市場における企業の革新理解に関する議論。
00:17:56 企業におけるAIの役割。
00:19:41 サプライチェーン最適化の複雑さ。
00:22:02 サプライチェーンにおける予測に関する神話。
00:23:55 スタートアップ評価：チーム、スキル、不確実性への対応。
00:25:02 起業家のバランス：ビジョンと実践の間で。
00:27:13 起業家へのアドバイス；JoannesのLokadでの旅路。
00:29:57 『クールではない』問題への対処：廃棄物とリサイクル。
00:30:52 サービスから製品への転換というスタートアップの課題。
00:32:31 終わりの考察。
Summary
Lokad TVのエピソードでは、Olivier Ezratty（「Guide des Startups」の著者）とLokad創設者のJoannes Vermorelが、スタートアップの神話と現実について議論します。彼らは、特にB2Bソフトウェアにおいて、スタートアップが直面する過大約束、資源不足、長いセールスサイクルなどの苦労に触れ、大企業がスタートアップとのパートナーシップを通じてリスクを外部化する方法も探ります。また、起業家精神における資金調達や製品提供に対する誤解、投資家のFOMOが招く資金調達戦略への影響、そして投資家および起業家に必要な技術リテラシーの向上の重要性が強調されます。議論は、問題の本質理解、顧客中心のアプローチ、そして規律ある製品開発の重要性というアドバイスで締めくくられます。
Extended Summary
最新のLokad TVエピソードでは、ホストのKieran Chandlerが、テクノロジー業界のベテランであるOlivier Ezratty（「Guide des Startups」著者）とJoannes Vermorel（Lokad創設者）を迎え、「スタートアップにおける神話と現実」について議論しています。
Ezrattyは、ソフトウェアエンジニアからMicrosoftのマーケティング、そして2005年から2006年頃のビジネスエンジェルへの転身といった自身のキャリアの旅路を共有し、その過程でベンチャーキャピタリストの世界、成功の鍵、資金の流れを観察し、「Guide des Startups」を執筆するに至った背景を語ります.
Vermorelは、スタートアップ運営に伴う苦労、すなわち資源不足、絶え間ないプレッシャー、そして「十分ではない」製品の問題について触れ、これらの困難がしばしばスタートアップを過大約束へと駆り立てると指摘します.
B2Bソフトウェアについて語る際、Vermorelは、長いセールスサイクルが状況を複雑化させると説明します。彼は、Lokadが自身の能力と約束に忠実であろうと努め、試行錯誤の経験をブログで詳細に伝えていることを強調します.
会話が進む中で、Vermorelはスタートアップのバズワードや「魔法の錠剤」とも言える disruption の主張についてEzrattyに問いかけ、これらの制約がある中でどのようにスタートアップが誠実さを保っているのかに興味を示します.
スタートアップが実際に提供可能な以上のことを主張する傾向について、Ezrattyは同意し、スタートアップを「夢の会社」と呼びます。彼は、真のイノベーターこそが市場を変革し、同時にリスクを取って様々な選択肢を試すべきだと語り、大企業がスタートアップとの連携を通じてリスクを外部化していると示唆します.
特にB2Cソフトウェアのスタートアップにおいては、実際の能力以上のことを誇張しがちで、その結果、顧客の信頼が失われる場合があるとVermorelは指摘します。彼は、Lokadがかつて多業種のデータを駆使した洗練された予測モデルを夢見たが、現実にはより多くのデータが必要であったと述べます.
Ezrattyは、起業における容易な資金調達やタイムリーな製品提供といった神話に対して警鐘を鳴らします。彼は、スタートアップの資金調達源として、公的資金、ベンチャーキャピタル、コーポレート・ベンチャー、そして新興の仮想通貨分野など、さまざまな資金源を挙げています.
議論は、過剰な資金調達を行ったにもかかわらず成果を上げられなかったTheranosやMagic Leapといった企業の話に移り、大きなリスクを伴う投資戦略を正当化する成功例としてFacebookの事例なども検証します.
技術理解に話題が移ると、Vermorelは、膨大な資金が投入される中でのデューデリジェンスの重要性を強調します。一方、Ezrattyは、起業家の世界でのAIの誤解について懸念を示し、投資家や起業家の間での深い理解を促します.
彼らは、主に統計やAIに基づく予測よりも人間の直感が過大評価されるという サプライチェーン業界 に関する一般的な神話について議論します。Ezrattyは、多くの企業が膨大なデータを保有しているにもかかわらず、その利用目的が不明確であることを指摘し、市場動向、競争、消費者行動の変化、技術革新といった要素を考慮する重要性を強調します.
スタートアップ評価の基準に話が移ると、Ezrattyは、有能で耳を傾けるチーム、長期的なビジョンと短期的なマネジメントのバランスを取る起業家の能力、そしてスタートアップの提案する解決策の質の重要性を強調します。Vermorelは、創業者に対して、一時的な問題ではなく根本的で永続的な問題に焦点を当てるようアドバイスし、「クールではない」問題に取り組むことの潜在的価値を強調します.
まとめとして、Ezrattyは、サービスではなく製品を創出するためには、顧客のニーズ理解、ビジネスのスケーラビリティ、そして技術的実現可能性という独自の組み合わせが必要であると強調します。そして、起業の世界で成功するための重要なスキルを学ぶ必要性を訴えます.
完全な文字起こし
Kieran Chandler: こんにちは、Lokad TVへようこそ。本日は、Microsoftで15年以上の経験を持ち、テクノロジー業界で30年以上活躍しているOlivier Ezratty氏にご参加いただいております。また、彼はフランスで22版目を迎えた「Guide des Startups」の著者でもあります。Olivier、本日はLokad TVにご参加いただきありがとうございます。まずは自己紹介として、スタートアップに興味を持たれたきっかけを教えていただけますか？
Olivier Ezratty: 私は約30年前からスタートアップに興味を持ち始めました。もともとはソフトウェアエンジニアであり、Microsoftでマーケティングを展開する前は、4～5年間ソフトウェアエンジニアとして働いていました。CMOとして様々な関係を管理し、Microsoft内でスタートアップとの関係構築のエコシステムを確立した後、フランスのスタートアップ界に自分のスキルを還元する面白さを感じ、2005年から2006年頃にビジネスエンジェルとなりました。いくつかの小さな会社を経験する中で、VCの世界や成功要因を理解することができ、それがこのガイドを執筆し、以降も更新し続ける原動力となりました.
Kieran Chandler: それは非常に興味深いですね。いつものように、Lokad TVにはスタートアップに精通しているLokad創設者のJoannes Vermorel氏にもご参加いただいています。では、本日のテーマ「スタートアップにおける神話と現実」について、Joannes、スタートアップに関する神話とは何だとお考えですか？
Joannes Vermorel: 起業家として、私たちは常に困難な状況に直面しています。我々の製品は決して十分に整っておらず、時間も資金も足りないため、常に何かを市場に出さねばならない状況にあります。そのため、実際に提供できる以上のことを誇張せずにはいられず、その結果として、時には実際よりも多くを約束してしまうのです。特にB2Bソフトウェアの場合、セールスサイクルが極めて長いので、約束を誇張しても、契約が成立する頃には実際に最初の約束を果たす時間があることもあります。我々はLokadにおいて、自社の活動に忠実であり続けることを心がけ、試行錯誤の経験をブログで詳細に語っています。しかし、フランスのスタートアップエコシステムにおいて最も優れた専門家の一人であると考えるOlivierのご意見を伺いたいと思います。Olivier、バズワードやスタートアップが自らの「魔法の錠剤」や disruption と称する要素について、どうお考えですか？これらの制約の中で、スタートアップはどのように誠実さを保っているのでしょうか？
Olivier Ezratty: はい、その通りです。スタートアップは、実際に達成可能な以上のことを主張する傾向があります。なぜなら、スタートアップは夢の会社であり、まだ存在しない未来を夢見ているからです。失敗率が非常に高い中で、リスクを十分に取らない起業家は真の起業家とは言えません。市場を変革する真のイノベーターこそが、いかなるリスクも取りながら挑戦すべき存在なのです。また、大企業がスタートアップと連携する本当の狙いは、リスクの外部化にあるという面もあります.
Kieran Chandler: あまりにも重く、複雑すぎるために、結局は他者にリスクを押し付け、負担を軽減しようとする結果になっているのですね。他に、スタートアップが必ずしも真実を語らない背景にはどのような理由があるとお考えですか？Joannes、あなたのお考えをお聞かせください。
Joannes Vermorel: はい。特に、複雑なシステムを扱うB2Cソフトウェアでは、革新には数年を要するという現実があります。スタートアップは自らの能力を誇張しがちで、その結果、技術を採用しようとする企業との間で機能不全な関係が生まれることがあります。このミスマッチにより、システムが十分に整う前に信頼が損なわれ、失敗につながるケースが見受けられます.
私は、特に多くの国やシステムが相互に連携しなければならないサプライチェーンにおいて、この現象を目の当たりにしてきました。B2B enterprise software においては、事態はさらに複雑化し、大企業は次々と異なるスタートアップソリューションへと飛び移るものの、最終的には実際の展開には至らないことが多いです.
この状況は、予想以上に時間がかかるため、企業が新技術を早々に失敗と宣言してしまう、一種のAIの冬を引き起こす結果となっています.
しかし、両者の間では夢を見、さまざまな可能性を想像する必要性もあります。例えば、初期のLokadでは、複数の業界からのデータを活用して予測モデルを構築し、モデルの調整を可能にしようという考えがありました.
最終的にこれを実現するには8年を要し、初期のコンセプトとは異なる形となりました。最初のアイデアは、ファッション分野の初期トレンドを捉えて家電の消費を予測することでしたが、うまくいきませんでした。効果があったのは、より多くのデータを活用して forecast accuracy を向上させ、さらに deep learning および gradient descent を導入した点でした。これにより、より多くのパラメータを使用でき、最終的にはドメイン固有の情報移転がなくとも性能向上を実現しました.
Olivier Ezratty: 起業に関する一般的な誤解は、すべてが容易に進むという考え方です。資金調達が簡単で、顧客獲得も容易で、製品を期限内に提供するのも簡単だという神話が存在します。多くの場合、これは経験不足に起因しています。新卒者がスタートアップを始めると、経験が乏しく、過度に楽観的になり、最高の人材を採用しようとするものです.
Kieran Chandler: では、資金調達について話しましょう。その資金はどこから来るのでしょうか？実際にスタートアップに資金を提供しているのは誰なのでしょうか？
Olivier Ezratty: 資金は複数のルートから供給されます。フランスや一部のヨーロッパ諸国では公的資金も存在し、またベンチャーキャピタル、Initial Coin Offerings (ICOs)、そしてコーポレート・ベンチャー資金などもあります。ICOsはやや不確実で、通常、ビットコインに投資している個人が支援し、その後ブロックチェーン企業への投資へと繋がります.
Corporate venture fundingは、ここ3年間で急増しており、10年前には存在しなかった状況です。例えば、日本のSoftBankは、Samsung、Totalなど他の大企業からの支援も受けながら、3億ドルまたはユーロ以上の資金を調達しています.
Kieran Chandler: Joannes、この点についてあなたはどうお考えですか？企業がリスクを押し広げ、過剰な資金を投入して技術開発に挑む事例が実際に存在します。あなたの豊富な知識から、いくつかの顕著な例を挙げていただけますか？
Joannes Vermorel: もちろんです。例えば、Theranosがその代表例です。同社は行き過ぎた資金調達を行い、最終的には約20億ドルともいわれる資金を調達しましたが、これは非常に大きな額です.
Kieran Chandler: この話は実に注目すべき事例であり、多くの人が知っています。かつては医療技術企業であったTheranosは、創業者のElizabeth Holmesが製品を作り出す夢を抱きながらも、具体的な実行計画を持たず、低価格の血液検査装置を提案して米国の政治家やHenry Kissinger、James Mattisなど、あまり市場に詳しくない投資家から資金を集めました。しかし、最終的には詐欺に終わってしまいました.
Olivier Ezratty: 興味深いのは、2、3年前にフランスのジャーナリストがこの詐欺についてウォール・ストリート・ジャーナルに論説を書いたことです。その暴露にもかかわらず、同社はスキャンダル発覚後も資金調達額を約7億6200万ドルから20億ドルに倍増させることに成功しました。もう一つあまり知られていない例として、Magic Leapが挙げられます。彼らは拡張現実ヘッドセットのために20億ドルを集めましたが、その投資が本当に価値のあるものかは不明です。
Kieran Chandler: では、なぜ投資家たちはこういったベンチャーへの資金提供に熱心なのでしょうか？
Olivier Ezratty: 要はFOMO（取り残されることへの恐怖）に尽きます。特にアメリカの大口投資家は、次のFacebookや他の成功するグローバル企業への投資を逃さないようにしたいのです。ですから、医療や輸送など全産業を変革する可能性のある企業を見つけると、惜しみなく資金を投入します。他の投資家へ「他では投資する必要はない」とメッセージを発信するのです。これは一種の戦争であり、信号を送り合っているのです。時には、先に挙げた二つの例のようにうまくいかないこともありますが、時には機能します。例えばFacebookは、IPO前にロシアの資金で約50万ドルを調達し、その後成功を収めました。
Kieran Chandler: ジョアネス、投資家たちは投資先の内容をより明確にするために、どのような工夫ができるでしょうか？
Joannes Vermorel: その質問は、私が10年以上読み続けているOlivierのブログの取り組みを思い出させます。OlivierはAI、ブロックチェーン、量子コンピューティング、ゲノミクスなど、バズワードの全体像を徹底的に調査しています。私自身は副業としてLokadを運営しており、時折ベンチャーキャピタリストから資金提供を受けた技術デューデリジェンスのミッションを行っています。しかし、多額の投資が行われる一方で、デューデリジェンスのレベルが素人じみているのは不可解です。成功の確率が低くても、それで十分なリターンを生む場合もありますが、市場にはもっと合理性が必要だと感じます。
Kieran Chandler: 物理の裏側が全くつかめないような魔法のようなもの、という感じでしょうか？ 専門家を信用するのではなく、市場全体を啓蒙し、これらのトピックを受け入れていくという点については、どうお考えですか？
Olivier Ezratty: 毎年さまざまなテーマが浮上してくるため、非常に難しい問題です。例えばブロックチェーンは非常に新しい技術です。私たちはますます複雑なテーマに直面しており、それらを理解するにはより多くの専門知識と時間が必要です。AIについても多くの誤解が存在します。例えば、ディープラーニングが全てを行っていると考える人がいますが、実際にはAIで可能なことの25%しか実現できていません。知識不足から多くの誤解が生じているのです。
起業家精神の世界は、国によって異なるかもしれませんが、少なくともフランスでは、エンジニアや理系の人々と同様に、科学に詳しくない人々が混在しています。そのため、これらのテーマに関する科学的理解が不足しているのです。実際、AIを根拠に会社を設立する人々が多く、彼らは実際にはAIについて何も知らず、単に「アイデアがある、何かのためのチャットボットを作ろう」と言い、一部の人を雇って実行に移すものの、実現可能かどうかも分かっていません。
例えば、エリザベス・ホームズを見てみましょう。彼女はスタンフォード出身で、医療分野の学位を1年しか持っていなかったのに、「血液検査を行う」と宣言しました。彼女には全く見当がついていなかったのです。これは非常に驚くべきことです。人々はさまざまなものを創出しますが、そのための十分な科学的背景を持っていないのです。
私が市場に向けて提唱したいのは、科学に対する理解を高めることです。理由は二つあります。一つは投資家であれば、これらの企業に対して適切なデューデリジェンスを行う必要があるからです。もう一つは、何が起きているのかを理解し、革新の中で何が可能かの手掛かりを得るためです。これが、世界規模の企業を創出する上で非常に有用になると思います。
もしあなたが単に仲介業務のみを行っていると考えているなら、アメリカの企業はあなたよりも多くの資金を持っているため、世界市場での拡大は非常に困難です。フランスに拠点を置くFacebookを簡単に作ることはできません。しかし、技術に内在する魔法のような要素、つまり破壊的な影響を及ぼす技術があれば、グローバル企業を創出することが可能です。
Kieran Chandler: 要するに、企業が利益を上げ、投資を受けている状況では、市場におけるこの種の理解を向上させることは、企業にとって直接的な利益にならないのではないかということですね。では、なぜ彼らにとって理解の向上が利益になるのでしょうか？
Olivier Ezratty: それは、製品ライフサイクルのどの段階にいるかによります。もしあなたがnew productカテゴリーを創出し、市場教育が必要な場合は、自社製品や技術の仕組みについて少し説明する必要があります。一方、競争が少ないリーダーであれば、産業秘密としてIPを保護することができ、あえて仕組みを説明せず、魔法のトリックのように見せることも可能です。
しかし、競争が激しく、差別化が必要な場合は、製品の要素がどこから来ているのかを説明する必要があります。これは非常に興味深い点で、AIに関しては多くの大企業がこのプロセスを経ています。最初は少数の研究論文を発表し、Googleは初期にこれを活用して注目を集め、採用を進めました。その後、独自の秘伝に注力し、成熟段階に入ると、競合が激しくなるため、消費者心理や市場シェアの獲得のために再び論文を発表し始めるのです。彼らは自社製品に対する関心を高め、その技術や処理装置を使用させるよう仕向けています。
Kieran Chandler: AIに関しては大きな誤解があります。AIの背後にある科学のほとんどはパブリックドメインにあり、研究論文で何でも見つけることができます。おそらく2～3％だけが欠けているに過ぎません。しかし、ツールを理解し、解決策に応用するためのスキルが必要なのです。スタートアップでのAIの知識は、これらすべてをどう組み合わせるかにあると言えます。また、AIが製品であるという誤解もありますが、それは事実ではなく、AIは多くのツールを備えたツールボックスに過ぎません。
Joannes Vermorel: それは、様々なパーツからなるレゴのようなものです。たとえば「2Dの恐竜を作る」や「宇宙船を作る」といった具合ですが、実際は非常に複雑です。AIの真髄は、machine learningやディープラーニング、自然言語処理といったブロックをいかに組み立てるかにあります。それには莫大な知識が必要で、その統合にも多くの知識が求められます。人々は、それが魔法のようであり、非常に価値があるものだと考えがちです。
次に必要なのはデータです。そのデータを更新し、品質をチェックする必要があります。これには多大な知識が要求され、さらに顧客のビジネスを正確に理解する必要があるのです。
特にサプライチェーンの場合、さらにひとひねりあります。何を最適化するかを定義しなければなりません。あなたはERPや自社システムからデータを抽出して何らかの最適化を行います。しかし、単にパーセンテージだけを最適化するのではなく、結果そのものを最適化する必要があります。最適化する数式を明示する必要があり、ほとんどのクライアントにとっては、初めて明示的なfinancial optimizationに取り組むことになるのです。
問題は、非常に短絡的になると誤った結果を招く点です。真の戦略的ミックスを反映する数式を考え出さなければならず、短期的な目的だけに偏ってはいけません。例えば、店舗の価格を最適化したい場合、素朴な統計分析では、パリのどの店舗でも価格を20％引き上げることができ、数週間は利益率が急上昇すると示されるでしょう。しかし、その後、顧客は「高すぎる」と判断して他店に流れてしまいます。
Kieran Chandler: サプライチェーン業界について話しましょう。他の企業が市場で主張している神話には、どんなものがあるのでしょうか？
Joannes Vermorel: Lokadに関して特に語られる神話の一つは、サプライチェーンの視点から未来を予測する場合、人間の心には極めて特異な何かがあるというものです。例えば、10万点のSKUsを扱う企業を想像してください。それらの製品の多くは不定期に販売され、非常に不規則でノイジーなのです。
たとえ統計手法が確立されてから数十年経っていても、統計を信じない人々は依然として多く存在します。実際、悪い統計を行ったスタートアップが多数あり、その結果は、大雑把に正しい人間よりも悪い結果に終わることが多いのです。悪い統計は、正しくないという点でなおさら問題です。
また、複数のイノベーションの波がさらなる複雑さを加えただけという現実もあります。例えば、ビッグデータです。多くのサプライチェーン企業は大量のデータを保有し、ビッグデータシステムに移行しましたが、その目的が明確でなかったため、結果的に曖昧な目的のHadoopクラスターが多数存在することになりました。
Olivier Ezratty: あなたの言う通りです。AIは製品ではなく、ツールボックスの一部にすぎません。ビッグデータも同様でした。私が一般的に見ているのは、サプライチェーン部門に限らず、データ使用時に偏った鏡像効果が生じる点です。過去のデータであっても、正しく利用されなければ意味がありません。
Kieran Chandler: 多くの企業は過去のデータから未来を予測しようとしますが、そこには危険が伴います。まるで車を運転しながらバックミラーだけを見ているかのように、前方の木が見えず衝突してしまうのです。例えば、フランスのCanal+を考えてみましょう。彼らは調査をしているかもしれませんが、Netflixが存在します。そして、Netflixが2014年に登場した際は簡単に勝てると思われました。しかし今ではCanal+はVODを中止し、Netflixが市場を支配しています。つまり、企業が適切なプロダクトマーケティングを行わず、ただデータだけを信じていれば、競合他社の動向や新技術・サービスによる消費者行動の変化を見逃し、全体像を把握できなくなるのです。では、ジョアネス、このスタートアップはどのように評価しますか？また、オリヴィエ、Lokadのような企業はどうでしょうか？
Olivier Ezratty: サプライチェーンに限らず、何か魔法のトリックがあるわけではありません。私は全てを評価します。まずはチームです。彼らは誰で、どこから来たのか？善良な人々で、耳を傾ける姿勢があるのか？起業家にとって、傾聴のスキルは非常に重要です。営業の電話では、良い人は話すよりも聞くことに時間を費やします。それはさておき、相手の話をしっかり聞くことが極めて重要です。そして、起業家には自らの二面性を管理する能力が求められます。大きな夢を抱き市場を変革しようとする一方で、現実をしっかり把握し、損益計算書の管理、人材の採用・育成、報酬の決定といった伝統的なマネジメントもこなさなければならないのです。長期的なビジョンと短期的な実務のバランスが極めて困難であることは、話を聞けば一目瞭然です。
次に重要なのはアイデアです。エコシステムには非常に多くの悪いアイデアが氾濫しています。スタートアップフェアに参加すれば、1000社中80％は悪いアイデアでしょう。良いチームがあったとしても、アイデアが悪ければ投資家が「チームは良いから進めよう」と言うこともありますが、私はそうは思いません。良いアイデアと良いチームの両方が必要です。では、良いアイデアとは何でしょうか？それは、多くの人々に共通する問題を、拡張性や差別化をもって解決するものであり、問題の本質がどこから来ているのかを理解しているものです。問題が既存の解決策の欠如によるものか、既存の解決策の問題か、統合コストやタイミングの問題かを見極めなければなりません。優れた起業家はこれらを深く理解しています。私自身、多くの本を読み、多くの成功した起業家と話してきましたが、問題点を徹底的に理解し、それに基づいて解決策を設計した者こそが最も成功していると感じます。これは非常に示唆に富む考えです。
Kieran Chandler: では、最後の質問です。ジョアネス、これまでの経験から、スタートアップを始める方にどんなアドバイスをされますか？
Joannes Vermorel: 正直なところ、アドバイスをする自信はありません。Lokadは中程度の成功を収めていますが、我々はまだGoogleではありません。しかし、私のアプローチは、古くから未解決の問題を探し求めることでした。Lokadを始めたときも、解決されていないサプライチェーンの問題、そして非常に根本的で基礎的な問題に注目したのです。
Kieran Chandler: 例えば、生産量をどれだけにするか、生産拠点をどこにするか、在庫をどこに置くかといった判断は非常に基本的な問題です。デジタル資産が重要となるデジタル経済へ移行している今でも、人は食べなければなりません。つまり、物理的なものは依然として流通させる必要があります。もしperishableなもので在庫を過剰に抱えれば、賞味期限や消費期限の問題が発生し、在庫を廃棄しなければならなくなります。そして、世界がグローバル化する中で、サプライチェーンは非常に複雑になってしまうのです。
Joannes Vermorel: その通りです。もし20か国で個々の家電製品を生産することになれば、非常に複雑になり、多くの非効率が生じるでしょう。私の焦点は、比較的根本的であまり変動しない問題を見極めることにありました。3Dプリンティングの物理は優れているものの、まだ完全には実現していません。いまだに3Dプリンティングで車全体を作ることはできません。B2Bや産業向けでは機能していますが、消費者向けにはあまり成功していないのです。
Kieran Chandler: 現状では、3Dプリンティングは依然としてあまり競争力がありません。
Joannes Vermorel: その通りです。結局のところ、私は大きく変わらない、比較的根本的な問題を特定しようと努めています。問題の解決策は、AI理論の新たな波によって挑戦されるかもしれませんが、まずは問題自体が比較的安定しているものを見極めることが重要です。集中して努力を重ねれば、問題が消失せず把握できる可能性があるのです。
Kieran Chandler: あなたのアプローチの反対は何ですか？
Joannes Vermorel: 反対の例としては、私が解決しようとしていた問題とは全く正反対の、Twitterアプリを作ろうとする企業が挙げられます。しかし、それは好みの問題でもあります。私には、基本的であまりクールでない問題が、スタートアップの世界では依然として過小評価されているように感じられます。たとえば、多くのスタートアップがライフスタイル製品を目指す一方で、ゴミ収集のサイクルや廃棄物処理の改善に取り組む企業はほとんどありません。しかし、世界経済の健全性のためには、安全で健康に配慮し、環境にも優しい方法で廃棄物を処分することが非常に重要です。
Olivier Ezratty: 私も同感です。B2Bやエンタープライズの分野では、製品を作り上げることが最も困難な作業です。これはあまり広く教えられておらず、知られていないスキルです。製品を作るのは非常に複雑な作業です。多くのスタートアップは製品を作ったと思っていますが、実際にはサービスを提供しているに過ぎません。彼らはコンサルタントを抱え、各顧客ごとにプロジェクトベースで取り組んでいます。つまり、理解すべき大きな挑戦とディシプリンは、製品作りが顧客、マーケティング、ビジネスの理解と、製品開発に用いる技術の理解との融合であるということです。
Kieran Chandler: なぜそれをうまくやっている企業は非常に少ないのでしょうか？
Olivier Ezratty: 一因として、しばらくは収益が得られない製品の開発には相当な資金が必要で、資金調達が難しいという点が挙げられます。そして、1年後や3年後にようやく収益が見込める場合もあります。しかし、十分な収益が得られなければ、未完成の製品を販売し、最初の顧客に提供するためにさらなるサービスが必要となります。その結果、結局サービス会社になってしまうのです。つまり、十分な資金を調達する方法（規模拡大を目指すなら、例えばアメリカから資金を調達するような方法も含めて）と、製品を作り上げる方法との間には密接な関係があるのです。
Kieran Chandler: あなたの仕事は、ここで私たちがやっていることに非常によく似ているように聞こえます。しかし、残念ながら、今日はこれで終了しなければなりません。本日はお時間を割いてお話いただき、誠にありがとうございました。
Joannes Vermorel and Olivier Ezratty: ありがとうございました。
Kieran Chandler: さて、今週のエピソードはこれで全てです。また来週お会いしましょう。それでは、しばらくの間さようなら。
