00:00:04 オリビエ・エズラティの紹介とマイクロソフトでの経験。
00:01:32 トピック：スタートアップの現実と神話。
00:03:38 スタートアップと企業の関係における過剰な約束と信頼。
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 ビッグデータ、予測におけるディープラーニング。
00:08:00 スタートアップの資金調達における誤解。
00:08:22 ケーススタディ：過剰資金調達のスタートアップ、TheranosとMagic Leap。
00:09:35 FOMOに基づく投資家の行動。
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 スケーリングにおけるイノベーションの役割と課題。
00:16:37 ディベート：市場における企業のイノベーション理解。
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 サプライチェーン予測に関する神話。
00:23:55 スタートアップの評価：チーム、スキル、不確実性の扱い。
00:25:02 起業家のバランス：ビジョナリーと実践的な手法。
00:27:13 起業家へのアドバイス；JoannesのLokadの旅。
00:29:57 「クールではない」問題への取り組み：廃棄物とリサイクル。
00:30:52 スタートアップの課題：サービスから製品への移行。
00:32:31 結論。
概要
Lokad TVのエピソードで、オリビエ・エズラティ（「Guide des Startups」の著者）とLokadの創設者であるJoannes Vermorelが、スタートアップの現実と神話について議論しています。彼らは、スタートアップが直面する困難、過剰な約束への圧力、資源の限られた状況、特にB2Bソフトウェアにおける長いセールスサイクルについて触れています。この会話では、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、起業における資金調達と製品の提供に関する誤解の影響、投資家のFOMOが資金調達戦略に与える影響、投資家と起業家の間の技術リテラシーの必要性についても取り上げられています。議論は、問題理解、顧客志向、そして計画的な製品開発の重要性を強調しながら、スタートアップへのアドバイスで締めくくられます。
詳細な概要
最新のLokad TVのエピソードでは、ホストのキエラン・チャンドラーが2人のテクノロジー業界のベテラン、オリビエ・エズラティ（「Guide des Startups」の著者）とLokadの創設者であるJoannes Vermorelを迎えています。彼らは「スタートアップの神話と現実」について議論しています。
エズラティは、ソフトウェアエンジニアからマイクロソフトでのマーケティング、そして最終的には2005年から2006年にかけてのビジネスエンジェルになるという彼の経験を共有しています。この移行の過程で、彼はベンチャーキャピタリストの世界、主要な成功要因、そして資金の流れを観察し、それが彼を「Guide des Startups」の執筆に導きました。
ヴェルモレルは、スタートアップを運営することの課題について言及し、資源の限られた状況、常に圧力がかかり、まだ完全に準備ができていない製品について語っています。彼は、これらの困難がしばしばスタートアップを過剰な約束に追い込むことを観察しています。
B2Bソフトウェアについて語る中で、ヴェルモレルは長いセールスサイクルのために状況が複雑になることを説明しています。彼は、Lokadが自社の能力と約束に忠実であることを強調し、定期的にブログで試行錯誤について議論しています。
会話が進むにつれて、ヴェルモレルはエズラティにスタートアップのバズワードや「魔法の薬」と呼ばれるもの、またはdisruptionの主張について質問します。彼は、これらの制約にもかかわらず、スタートアップがどのように真実を保つことができるのか興味を持っています。
スタートアップが提供できる以上のことを主張する傾向に同意するエズラティは、それをスタートアップを「夢のある会社」と呼び正当化しています。彼は、本当のイノベーターは市場を変え、リスクを取り、さまざまなオプションを同時にテストする人々だと信じています。彼は、大企業がスタートアップとどのように関わるかについて議論し、真の動機はリスクを外部化することだと示唆しています。
B2Cソフトウェアを中心に、スタートアップについての観察を共有する中で、ヴェルモレルは、彼らがしばしば自分たちの能力を誇張し、クライアントの不信感を引き起こすことに注目しています。彼は、Lokadが当初、マルチ業界のデータを使用して洗練された予測を作り出すことを夢見ていたが、現実はより多くのデータを持つことに重点を置く必要があると強調しています。
エズラティは、簡単な資金調達やタイムリーな製品の提供など、起業家の神話について言及しています。彼は、公的資金、ベンチャーキャピタル、企業のベンチャー、そして新興の暗号通貨など、スタートアップのためのさまざまな資金源を特定しています。
議論は、TheranosやMagic Leapなど、過度の資金調達に成功しなかった企業に移ります。これらの失敗にもかかわらず、彼らは高リスクの投資戦略を正当化するFacebookなどの成功事例を検討しています。
テクノロジーの理解に移る中で、ヴェルモレルは、投資される莫大な金額を考慮して、デューデリジェンスの重要性を強調しています。エズラティは、起業家の世界でのAIの誤解に懸念を表明し、投資家や起業家の間でより深い理解を求めています。
彼らは、供給チェーン業界での一般的な神話について議論し、特に統計的またはAIベースの予測よりも人間の直感に過度に重点を置くことを指摘しています。エズラティは、多くの企業が重要なデータを持っているが、その使用目的が明確でないことを指摘し、市場のダイナミクス、競争、消費者の行動変化、技術の進歩を考慮することの重要性を強調しています。
スタートアップの評価基準に移る中で、エズラティは、能力のあるリスニングチーム、起業家の長期的なビジョンと短期的な管理のバランス、および提案された解決策の品質の重要性を強調しています。ヴェルモレルは、一時的な問題ではなく、基本的で安定した問題に焦点を当てるようスタートアップの創業者に助言し、過小評価される可能性のある「クールではない」問題に取り組む潜在能力を強調しています。
結論として、エズラティは、スタートアップがサービスではなく製品を作成するという課題について強調し、顧客のニーズを理解し、ビジネスのスケーラビリティ、技術の実現可能性を理解するための独自のスキルミックスが必要であると述べています。彼は、これらの重要なスキルを学ぶことを提唱し、スタートアップの世界で成功するためのものです。
フルトランスクリプト
キーラン・チャンドラー: こんにちは、Lokad TVへようこそ。今日は、マイクロソフトで15年間の経験を持つオリヴィエ・エズラティ氏が参加してくれました。彼はまた、「Guide of Startups」という本の著者でもあり、フランスでは22版目に入ることになります。オリヴィエ、Lokad TVに参加していただきありがとうございます。まずは自己紹介から始めましょう。どのようにしてスタートアップに興味を持つようになったのですか？
オリヴィエ・エズラティ: 私は約30年前にスタートアップに興味を持ち始めました。しかし、まず第一に、私はソフトウェアエンジニアです。マイクロソフトでマーケティングをする前に、私は約4年から5年間ソフトウェアエンジニアをしていました。CMOとしての経験やさまざまな関係の管理、そしてマイクロソフト内でのスタートアップとの関係エコシステムの立ち上げの後、フランスのエコシステムのスタートアップにいくつかのスキルをもたらすことが興味深いと思いました。そのため、2005年から2006年ごろにビジネスエンジェルになりました。私はいくつかの小さな会社を持っていて、それが私にベンチャーキャピタリストの世界や主要な成功要因を理解するのを助けました。私の目標は学び、共有することであり、それが私がこのガイドを書き、それ以来継続的に更新している理由です。
キエラン・チャンドラ: それは魅力的ですね。いつものように、Lokadの創設者であるジョアネス・ヴェルモレルが参加しています。彼はスタートアップについて何か知っているかもしれません。今日のトピックは「スタートアップにおける神話と現実」です。ジョアネス、スタートアップで見られる神話とは何を意味していますか？
ジョアネス・ヴェルモレル: 私自身がスタートアップの起業家であるため、私たちは常に困難な状況に直面していると言えます。私たちの製品は十分に準備されていないし、時間や資金も足りません。だから常に市場に何かを押し出す緊急性とストレッチがあります。これにより、実際に提供できるものよりも少し多くのものを提示することがあります。B2Bソフトウェアの場合、状況はさらに悪化するかもしれません。なぜなら、セールスサイクルが非常に長いからです。したがって、真実を伸ばすことができ、取引が成立するまでに会社が最初に約束したものを実際に提供する時間があるかもしれません。私たちはLokadでやっていることに非常に忠実であり、ブログ記事で試行錯誤について詳しく議論してきました。しかし、フランスのスタートアップエコシステムにおける最高の専門家の一人と考えているオリヴィエの意見を聞くのは興味深いと思います。オリヴィエ、これらのさまざまな領域、バズワード、そしてスタートアップが自分たちの「魔法の薬」や「破壊要因」を主張しようとすることについて、あなたの意見はどうですか？スタートアップは実現不可能なことを約束する傾向があると思いますか？
オリヴィエ・エズラティ: はい、同意します。スタートアップはしばしば自分たちができる以上のことを主張します。それはスタートアップが夢の会社であるためです。彼らは未来について夢を見ており、まだ存在しないものを作り出すことについて夢見ています。私たちは高い失敗率があることを知っているので、限界を十分に押し広げない起業家は本物の起業家ではありません。本当のイノベーターは市場を変えている人々であり、それにはリスクが伴います。さまざまなオプションを同時にテストする必要があります。大企業はしばしばスタートアップと協力して、このリスクを外部化する手段として機能しています。神話は、これが大企業がイノベーションを促進するのに役立つというものですが、現実は彼らが内部で引き続きイノベーションを行っていることです。
キエラン・チャンドラ: 重すぎて複雑すぎるので、彼らは単に他の人にリスクを負わせ、その負担を軽減するように頼むのですね。では、別の質問です。スタートアップが完全に真実ではない理由や他のインセンティブはありますか？ジョアネス、あなたの考えはどうですか？
ジョアネス・ヴェルモレル: はい、特にサプライチェーンのような複雑なシステムを扱うB2Cソフトウェアでは、重要なイノベーションには数年の努力が必要です。スタートアップは自分たちの能力を誇張することがあり、それがスタートアップと技術を採用しようとする企業との間の機能不全な関係を引き起こすことがあります。この不一致は、システムを磨き上げる時間がないまま信頼が破壊されるなど、誤った理由で失敗につながる可能性があります。
特に国やシステムが相互接続する必要がある供給チェーンでは、これをよく見かけます。B2Bのエンタープライズソフトウェアに関しては、それはステロイドの合併症です。大企業はしばしば潜在的なスタートアップの解決策から次の解決策に飛び移りますが、常にソリューションを展開できる2年前に失敗するようです。
この状況は、予想よりも時間がかかっていたために何かを早期に失敗と宣言しようとする企業のAIの冬を作り出します。
ただし、この方程式の両側には、多くのことを夢見る必要があります。たとえば、Lokadでは初期段階で、さまざまな産業からの多くのデータセットを活用できる予測モデルを持つというアイデアがありました。その考えは、私たちの予測モデルをより良く調整できるというものでした。
結局、私たちはこれを実現することができましたが、それには8年かかり、最初のコンセプトとは異なるものになりました。最初のアイデアは、ファッションから消費者電子機器の消費を予測するために早期のトレンドを捉えることでしたが、それはうまくいきませんでした。うまくいったのは、さまざまな垂直からのデータを活用して予測精度を向上させることでした。これは、ディープラーニングの勾配降下によって、より安定したものになりました。これにより、より多くのパラメータを使用し、最終的にパフォーマンスを向上させることができました。ドメイン固有の情報の転送なしでも。
オリヴィエ・エズラティ: 起業における一般的な誤解は、簡単さの考え方です。資金調達は簡単だとか、顧客を獲得するのは簡単だとか、製品を時間通りに納品するのは簡単だという神話があります。ほとんどの場合、この誤解は経験不足に関連しています。学校を卒業してすぐにスタートアップを始める人は、経験がなくて楽観的になりがちです。彼らは最善を尽くし、できるだけ優秀な人材を雇おうとします。
キーラン・チャンドラー: 資金調達について話しましょう。その資金はどこから来ているのでしょうか？実際にこれらのスタートアップに資金提供しているのは誰なのでしょうか？
オリヴィエ・エズラティ: いくつかの情報源があります。フランスやヨーロッパの一部では、公的な資金があります。ベンチャーキャピタル企業、イニシャルコインオファリング（ICO）、企業のベンチャー資金もあります。ICOは少し不確かです。通常、ビットコインの価値に裏付けられており、ビットコインに投資してブロックチェーン企業に投資する個人からの資金です。
企業のベンチャー資金は、過去3年間で急激に増加しており、10年前には存在しなかったものです。たとえば、日本のソフトバンクは3億ドル以上またはユーロを調達し、その大部分はサムスン、トータルなど他の企業からのものです。
キーラン・チャンドラー: ジョアネス、これについてどう思いますか？私たちは企業が限界を押し広げる例を議論しており、実際の世界には技術を開発するために過剰な資金を受け入れ、うまくいかなかった例がいくつかあります。私よりもこの分野に詳しいと思うので、いくつかの注目すべき例を教えていただけますか？
ジョアネス・ヴェルモレル: まず思い浮かぶのはTheranosです。この会社はあまりにも多くのお金を使いすぎました。最終的には約20億ドルを使いました。
キーラン・チャンドラー: この話は確かに注目に値しますし、ほとんどの人が知っています。それはヘルスケア会社であり、メドテック会社であり、創業者のエリザベス・ホームズは何かを生産するという夢を持っていましたが、具体的な計画はありませんでした。そのアイデアは何か安価な血液検査のようなものでした。彼女は、この市場に詳しくない投資家、米国の政治家、ヘンリー・キッシンジャーやジェームズ・マティスなどの大物から資金を集めることに成功しました。しかし、彼女の努力にもかかわらず、それは詐欺になってしまいました。
オリヴィエ・エズラティ: 興味深いことに、フランスのジャーナリストが2、3年前にこの詐欺についてウォールストリートジャーナルに記事を書きました。この暴露にもかかわらず、会社はスキャンダルが始まった時点で約7億6200万ドルから20億ドルに資金を倍増させることができました。もう1つあまり知られていない例はMagic Leapです。これは拡張現実のヘッドセットのために20億ドルを集めましたが、それがその投資に値するかどうかは不確かです。
キーラン・チャンドラー: では、なぜ投資家はこれらのベンチャー企業に資金提供することに熱心なのでしょうか？
オリヴィエ・エズラティ: それは見逃すことを恐れるからです。特にアメリカの大投資家は、次のFacebookや他の成功した世界的な企業への投資を逃したくありません。だから、彼らは医療や交通などの特定のセクターを変革する可能性を持つ企業を見つけると、それに大量の投資を行います。彼らは他の投資家に対して、他の場所に投資する必要はないというメッセージを送りたいのです。これは一種の戦争であり、他の人に送るシグナルです。時には失敗することもありますが、先ほどの2つの例で見たように。しかし、時には成功します。例えば、FacebookはIPOの前にロシアの資金で約500万ドルを調達し、成功しました。
キーラン・チャンドラー: ジョアネス、投資家は自分が投資しているものの明確さをどのように向上させることができるのでしょうか？
ジョアネス・ヴェルモレル: その質問は、オリヴィエが彼のブログを通じて行っていることを思い出させます。私は10年間読んでいるのですが、オリヴィエはAI、ブロックチェーン、量子コンピューティング、ゲノミクスなどのバズワードの風景を広範に調査しています。私はLokadを副業として運営していますが、時折、ベンチャーキャピタル企業から資金提供された技術的なデューデリジェンスのミッションを実施することがあります。しかし、投資される金額と比較して、デューデリジェンスの量に対するアマチュアリズムのレベルには戸惑っています。成功の確率が低いため、それが成功することもありますが、市場にはより合理性が求められる余地があります。
キーラン・チャンドラー: それは魔法のようなもので、物理学的な背後にあるものがわからないんですよね。市場全体を教育し、これらのトピックを受け入れることについて、あなたの考えは何ですか？「専門家を信頼する」というよりも。
オリヴィエ・エズラティ: それは難しいです。なぜなら、毎年さまざまなトピックが出てくるからです。例えば、ブロックチェーンはかなり新しいものです。私たちはますます複雑なトピックに直面しているので、これらの新しい技術の理解にはより多くの専門知識と時間が必要です。AIはいくつかの誤解の一部です。例えば、ディープラーニングがすべてをやっていると思っている人がいますが、AIでできることの25%しかやっていません。知識が不足しているため、誤解が多いのです。
起業の世界は、国によるバリエーションはわかりませんが、少なくともフランスでは、エンジニアや科学者の人々と、非科学的な人々の混合です。彼らはこれらのトピックの多くについて何も知りませんので、科学の理解が不足しています。AIに関しては、AIについて何も知らない人々によってAIに基づいた多くの企業が作られています。彼らはただ何かをすることができると思って、「オーケー、アイデアがある、私たちは何かのためのチャットボットを作成するつもりだ」と言い、それからいくつかの人を雇いますが、実行可能かどうかはわかりません。
例えば、エリザベス・ホームズはスタンフォード出身で、医療の卒業年次がわずか1年で、「血液検査を行う」と言いました。彼女は何も知りませんでした。それはちょっと狂っています。人々は物を作りますが、十分な科学的なバックグラウンドを持っていません。
私が市場に啓蒙しようとしていることは、科学の理解を高めることです。そのためには2つの理由があります。1つは、投資家であれば、これらの企業のデューデリジェンスプロセスを行う能力が必要です。そして2つ目は、何が起こっているのかを理解することです。イノベーションで何ができるかについての手がかりを持つことになります。世界的な企業を作るのに非常に役立つと思います。
もし自分が単なる現地ビジネスの仲介業をしていると思っているなら、世界的にスケールするのは非常に難しいです。アメリカの企業はあなたよりもお金を持っています。フランスを拠点としたFacebookを簡単に作ることはできません。しかし、あなたが何かの魔法が内部にある技術を持っている場合、グローバル企業を作ることができます。その技術については誰も知りません。
キーラン・チャンドラ: まあ、私が本当に言いたいのは、もし企業が利益を上げて投資を受けているのであれば、市場でのこの種の理解を改善することは企業の利益にならないのではないかということですね。なぜ彼らにとって理解を改善することが利益になるのでしょうか？
オリヴィエ・エズラティ: それは製品のライフサイクルによります。もし新しい製品カテゴリーを作って市場を教育する必要がある場合、製品や技術の内部構造について少し説明する必要があるかもしれません。もしリーダーであり競争相手が少ない場合、産業秘密で知的財産を保護することができます。ですので、製品の仕組みを説明しないのです。それは魔法のトリックです。
しかし、もし競争相手が多く、リーダーではなく、何らかの差別化が必要であり、それを説明する必要がある場合、製品の中身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ことです。AIの場合、多くの大企業がこれらの段階を経てきました。最初はいくつかの研究論文を公開していました。Googleは最初の段階でそれをたくさん行い、注目を集め、さらに人材を採用しました。その後、彼らは自社の秘密のソースに力を入れました。そして、より成熟した段階では再び公開するようになりました。競争相手が非常に多いため、彼らは文字通りマインドシェアの戦い、心と思考を勝ち取りたいのです。彼らは人々に自分たちについて考え、自分たちの製品を基にビルドし、自分たちの処理ユニットを使用してほしいのです。
キーラン・チャンドラ: AIについては大きな誤解があります。AIの背後にあるほとんどの科学は公開されています。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％しか欠けていません。しかし、ツールを理解し、解決策に適用するためのスキルが必要です。スタートアップにおけるAIの知識は、これらすべてを組み合わせる方法についてです。もう1つの誤解は、AIが製品であるということです。それは真実ではありません。AIは多くのツールを備えたツールボックスです。
ジョアネス・ヴェルモレル: それはさまざまなピースを持つレゴのようなものです。あなたは「2Dの恐竜を作る」「宇宙シャトルを作る」と言います。しかし、それは複雑になります。AIのスキルは、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理など、すべてのブリックをどのように組み立てるかです。それには多くの知識が必要で、統合にも多くの知識が必要です。人々はそれが魔法であり、多くの価値があると思っています。
そして、データが必要です。データの品質をチェックし、更新する必要があります。それには多くの知識が必要です。そして、顧客のビジネスについて正確に知る必要があります。
サプライチェーンの特定の場合、さらにひねりがあります。最適化するものを定義する必要があります。あなたはERPや会社の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、単に割合を最適化したいのではなく、結果を最適化したいのです。最適化するものの公式を書き留める必要があります。ほとんどのクライアントにとって、明示的な財務最適化を行うのは初めてのことです。
問題は、非常に短期的な視点で間違った方法で行うことができるということです。真の戦略的なミックスを反映した公式を考える必要があります。単に短期目標だけではありません。たとえば、店舗で価格を最適化したい場合、単純な統計分析ではパリのどの店舗でも価格を20％引き上げれば数週間で利益が急上昇すると言われるかもしれません。しかし、人々はあまりにも高価すぎると学ぶため、他の場所に行くでしょう。
Kieran Chandler: サプライチェーン業界について話しましょう。他の企業が市場に出している神話はどのようなものですか？
Joannes Vermorel: Lokadに関しては、サプライチェーンの観点から将来を予測する際に、人間の心には非常に特殊な要素があるという神話があります。例えば、100,000のSKU（/ja/stock-keeping-unit-sku-定義/）を持つ会社を想像してください。それらの製品のほとんどは断続的に販売されており、非常に乱れており、非常にノイズが多いです。
統計的な手法を使ってこれを行うために数十年が経過しているにもかかわらず、統計に対して信じていない人々がまだたくさんいます。そして現実は、かなり悪い統計を行ったスタートアップがたくさんありました。これは、おおよそ正しい人間よりもさらに悪いです。悪い統計を行うと、まさに正反対の結果になります。これは、さらに悪いです。
また、いくつかのイノベーションの波が追加の複雑さをもたらしました。たとえば、ビッグデータです。サプライチェーンの多くの企業は多くのデータを持っています。彼らはビッグデータシステムに移行しましたが、それに対して非常に明確な目標を持っていませんでした。その結果、ぼんやりとした目的を持つ多くのHadoopクラスターができてしまいました。
Olivier Ezratty: あなたの言っていることに同意します。AIは製品ではなく、ツールボックスの一部です。ビッグデータも同じようなものでした。一般的に言って、サプライチェーンセクターに特定ではないが、データを使用する際には、バイアスのかかった鏡の効果があります。それは過去のデータですが、適切に使用する必要があります。
Kieran Chandler: ほとんどの企業は過去のデータで将来を予測したいと考えていますが、それには危険が伴います。それはリアビューミラーを見ながら運転するようなものです-前方の木を見落としてしまうかもしれません。例えば、フランスのCanal+を取り上げましょう。彼らはいくつかの調査を行っているかもしれませんが、彼らにはNetflixがあります。そして、Netflixが2014年にリリースされたとき、彼らはそれを簡単に打ち負かすことができると言いました。しかし、今ではCanal+はVODをやめ、Netflixが市場を独占しています。ですので、会社で良い製品マーケティングを持っていない場合、単にデータを信じて競争相手を見ない場合、新しいテクノロジーやサービスによって人々の行動がどのように変化しているかを見逃し、データはそれを教えてくれません。では、Joannes、あなたはそのようなスタートアップをどのように評価しますか？Olivier、Lokadのような企業をどのように評価しますか？
Olivier Ezratty: サプライチェーンまたは一般的には、魔法のトリックはありません。私はすべてを見ます。まずはチームです。彼らは誰で、どこから来ていますか？彼らは良い人たちですか？彼らは聞くことができますか？起業家の聞くスキルは非常に重要です。営業の電話で、良い人は話すよりも聞く方が多いです。しかし、それはさておき、理解すること、聞くことは非常に重要です。起業家にとって、彼らの二重性を管理することも重要です。起業家はある意味で統合失調症のようなものです。なぜなら、彼らは大きな夢を見て市場を変えることを目指さなければならず、同時に現実的でなければなりません。彼らは自分の損益計算書を理解しなければならず、人を雇い、管理し、報酬を与えなければなりません。これらは非常に伝統的な管理のタスクです。ですので、長期的なビジョンと短期的なビジョン、そしてハンズオンな管理とのバランスは難しいです。起業家と話すと、彼らの心理状態がわかります。これらの2つの次元を行き来できるかどうかがわかります。
2番目はアイデアです。エコシステムにはたくさんの悪いアイデアがあります。スタートアップのフェアに行っても、そこには1000社の企業があり、そのうち80%は悪いアイデアだと言えます。ですので、良いチームであっても、悪いアイデアがたくさんあります。一部の投資家は「悪いアイデアだけど、チームは良いから行こう」と言いますが、私はそうは思いません。良いアイデアと良いチームが必要です。では、良いアイデアとは何でしょうか？良いアイデアは、多くの人々に存在する問題を解決するものであり、スケーラビリティ、差別化、そして痛みの原因がどこから来ているのかを理解しています。痛みは解決策の不在から来ているのか、既存の解決策から来ているのか、統合コストのタイミングから来ているのか、といったことです。良い起業家はこれらのこと、問題を深く理解しています。私はたくさんの本を読み、成功した起業家と多く話をしましたが、ゼロから解決策を設計するだけでなく、解決しようとしている痛みのポイントを理解するためにより多くの時間を費やした人々が最も成功していました。それは素晴らしい洞察です。
Kieran Chandler: では、最後の質問かもしれませんが、スタートアップを始める人にどのようなアドバイスをしますか、ジョアネスさん？
Joannes Vermorel: 自分がアドバイスをすることができるかどうかはわかりません。Lokadはまずまずの成功を収めていますが、まだGoogleではありません。しかし、私の具体的なアプローチは、古代の未解決の問題を探すことでした。Lokadを始めたとき、未解決のサプライチェーンの問題に取り組みましたが、それは非常に基本的で基礎的な問題でもありました。
Kieran Chandler: たとえば、どれだけ生産するか、どこで生産するか、在庫をどこに積み上げるかを決めることは非常に基本的なことです。デジタル資産が重要な役割を果たす比較的デジタル化された経済に移行しているとしても、人々はまだ食べ物が必要です。つまり、物理的なものを移動させる必要があります。もしもそれが腐敗しやすいものであり、在庫を余分に抱え込んでしまうと、賞味期限の問題が発生します。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したため、そのデメリットとして、サプライチェーンは非常に複雑になりました。
Joannes Vermorel: まさにその通りです。20か国で消費者向けの電子機器を生産することを決めた場合、それは複雑になります。そして、多くの非効率が生じます。私の焦点は、比較的基本的であまり変わらない問題を特定することでした。3Dプリンティングの物理学は素晴らしいですが、まだ完全には実現していません。私たちはまだ車全体を3Dプリントしていません。B2Bや産業分野では機能していますが、消費者市場ではうまくいっていません。
Kieran Chandler: 現時点では、3Dプリンティングはまだ競争力がありません。
Joannes Vermorel: 正しいです。つまり、私は比較的安定した問題を特定しようとしました。問題そのものは変わらないので、新しいAI理論の波が問題の解決方法に挑戦することがあるかもしれませんが、まずは比較的安定した問題を特定しようと思いました。努力を集中させて繰り返すことで、問題が消えてしまうことなく把握できる可能性があります。
Kieran Chandler: 逆に、あなたのアプローチとは逆のアプローチは何でしょうか？
Joannes Vermorel: 逆のアプローチは、私が解決しようとしているものとはまったく逆のTwitterアプリを作ろうとする企業です。しかし、これは好みの問題です。私には、基本的でクールではない問題は、まだスタートアップの世界では比較的低く評価されているように感じます。たとえば、ライフスタイル製品を作ろうとするスタートアップはたくさんありますが、ゴミの収集サイクルや廃棄物処理を改善しようとするスタートアップはあまりありません。しかし、世界経済の健全性のためには、安全で健康的かつ環境に優しい方法で廃棄物を処理することが非常に重要です。
Olivier Ezratty: 私も同意します。B2Bスペースやエンタープライズスペースでは、製品を作ることが一番難しいことです。これは広く教えられて知られているスキルではありません。製品を作ることは複雑です。多くのスタートアップは自分たちが製品を作っていると思っていますが、最終的にはサービスを提供しています。彼らは顧問を持ち、各顧客ごとにプロジェクトベースで働いています。ですので、大きな課題は、製品を作ることは、お客様、マーケティング、ビジネスの理解と、製品を作るために使用する技術の理解を組み合わせた学問ですということを理解することです。
Kieran Chandler: なぜそれをうまくやっている企業が非常に少ないのでしょうか？
Olivier Ezratty: その理由の一部は、長い間収益が得られない製品を作るためには、かなりの資金が必要であるため、資金調達が難しいからです。そして、おそらく1年または3年後に収益が得られるかもしれません。もし収益が十分でない場合、未完成の製品を販売し、最初の顧客に販売するためにさらにサービスが必要になります。しかし、それからあなたはサービス会社になります。ですので、資金を十分に調達する方法と、例えばアメリカから資金を得るような方法と、製品を作る方法との間には、ある種の関連性があります。
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似ています。しかし、今日はここで終わりにしなければなりません。今日お話しいただき、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: では、今週のエピソードはこれで終わりです。来週また戻ってきます。それまで、さようなら。
