科学がなければスタートアップもない：私たちが止めつつあるイノベーションのエンジン
(steveblank.com)- 米国の科学研究縮小は、単なる予算削減ではなく、スタートアップと技術革新の根本的な原動力の喪失を意味する
- 科学者→エンジニア→起業家→ベンチャーキャピタルへと続くイノベーション連鎖全体を脅かす
- 科学者は理論家と実験家に分かれ、基礎科学は知識そのものを追求し、応用科学は実用的な問題解決に集中する
- 米国は第二次世界大戦後、大学に研究開発資金を投入する独特の方式で科学覇権を確立した
- エンジニアは科学者の発見を基に製品を設計し、起業家は不確実性の中で市場適合性を探り、ベンチャーキャピタルは高リスク投資を通じて彼らを支援するという相互補完的な役割分担の構造
- 工学と企業家精神は科学の成果の上でしか機能せず、どれか一つでも欠ければシステム全体が弱体化する
- 科学投資が減れば、最終的に技術覇権は中国と欧州へ移ることになり、これは国家競争力の低下を意味する
- SpaceXの再利用ロケット着陸は、スタンフォードのConvex Optimizationに関する応用科学研究に基づいており、Nvidia GPUは半導体の基礎科学の上に築かれているように、あらゆる先端技術は基礎科学から始まる
- 科学投資の縮小は、短期的にはAIデータセンターのようなエンジニアリング投資で補えず、長期的には中国や欧州に技術主導権を譲り、国家競争力を弱める結果につながるだろう（英国が第二次世界大戦後に科学投資を削減し、米国に主導権を奪われた歴史が繰り返される危険）
科学の仕組み
- 科学者の定義と役割
- 科学者とは、世界がどのように動くのかについて「なぜ」と「どうやって」を問う人であり、教育を受けた推測（仮説）を立て、実験で検証する好奇心主導型の研究者
- ほとんどの仮説は誤りで、実験は失敗するが、成功するたびに人類は新しい医薬品、疾病治療法、消費財、食品などを手にし前進する
- 米国政府は1940年から数十億ドル規模で科学研究を支援してきており、科学者は生物学、医学、物理学、農学、コンピュータサイエンス、材料工学、数学などの専門分野に分かれている
- 科学者は二つの類型に分かれる
- 理論家（Theorists）
- 宇宙がどう機能するかについての数学モデル、抽象的フレームワーク、仮説を開発し、直接実験は行わない
- 新しいアイデアの提案、既存の実験結果の説明、まだ観測されていない現象の予測などを通じて、現実の可能性を定義する
- 物理学（量子場理論、弦理論）、生物学（神経科学、システム生物学）、化学（分子動力学）、コンピュータサイエンス（アルゴリズム設計）、経済学（市場モデル）、数学（ベイジアンネットワーク、ディープラーニング）など、さまざまな分野に存在する
- 代表例：アインシュタインの E=MC² 方程式（1905年に理論として提示され、1930〜40年代に他の理論家が原子爆弾開発の理論的基盤を提供し、広島と長崎で実証された）
- 実験家（Experimentalists）
- 研究室で実験を設計・実施し、白衣を着て顕微鏡、試験管、粒子加速器、宇宙船の前に立つ科学者像の主役
- NASAのJames Webb望遠鏡やLIGO重力波観測所のような大規模実験プロジェクトを担う（実験装置の製作はエンジニアが担当）
- 理論家（Theorists）
- 基礎科学（Basic Science）：即時の実用性を求めず、自然の根本原理を理解するための知識追求
- 応用科学（Applied Science）：基礎科学の発見と理論を活用し、製品や工程を設計・革新・改善する実用的な問題解決
- ロスアラモスの科学者によるU-235の臨界質量研究（応用科学の例）
- 量子力学（基礎科学）→ 半導体 → コンピュータ（応用科学）、細菌理論（基礎科学）→ 抗生物質とワクチン（応用科学）
- 20世紀には応用科学者が直接最終製品の会社を起業することは少なかったが、21世紀のライフサイエンス分野では研究室から直接スピンオフ企業を設立する流れがある
米国の科学エコシステムの構造
- 第二次世界大戦後、米国は政府研究所だけでなく大学にも大規模なR&D資金を配分した
- これは他国には見られなかった構造であり、科学と産業の接続を可能にした
- 大学研究システム
- 米国には542の研究中心大学があり、R1〜R3の段階に分類される
- 教授は教育だけでなく研究成果（論文、特許、実験など）も求められ、連邦機関（NSF、NIH、DoDなど）から研究費を獲得する
- 大学の研究室は小さなスタートアップのように運営され、大学院生・ポスドクが研究の中核人材として参加する
- このプロセスを通じてGoogle、CRISPRのようなイノベーションが生まれた
- 企業研究センターの変化
- 20世紀に米国企業は超過利益を企業研究所に投資していた（DuPont、Bell Labs、IBM、AT&T、Xerox、Kodak、GEなどで基礎研究を実施）
- 1982年に証券取引委員会が企業の自社株買いを合法化すると、基礎科学研究はほぼ消え、応用研究へと転換した（株主価値最大化が目的）
- 現在、理論研究と基礎研究は主に研究中心大学で行われている
- 研究中心大学（Research Universities）
- 外から見ると学生が授業を受け学位を得る場所だが、内部的には教員が新しい知識の生産を期待される場所
- 教授たちは連邦機関（NSF、NIH、DoD）、財団、産業界から研究費を受け、大学はそれを支える実験室、センター、図書館、計算施設を整備する
- 米国にはCarnegie分類基準で542の研究中心大学が存在する
- R1（187校）：最高水準の研究活動、多数の博士号授与（Stanford、UC Berkeley、Harvard、MIT、Michigan、Texas A&Mなど）
- R2（139校）：高水準だが規模の小さい研究活動（Baylor、Wake Forest、UC Santa Cruzなど）
- R3（216校）：限定的な研究、教育中心の博士課程（小規模な州立大学）
- 大学が科学に重要な理由
- 米国の大学は基礎科学研究の約50%を担い、大学院生と博士研究員の訓練の場でもある
- 年間約1,090億ドルを研究に支出し、このうち約600億ドルはNIH（生物医学）、NSF（基礎科学）、国防総省、エネルギー省、DARPA、NASAなどの連邦資金
- 教授たちはミニスタートアップのように研究室を運営し、研究課題の設定、大学院生・博士研究員・職員の雇用、研究費提案書の作成に時間の30〜50%を費やす
- 研究成果は資金提供機関と共有され、学術誌掲載、学会発表、特許出願、または技術移転オフィスを通じたスタートアップのスピンオフにつながる（Google検索、CRISPRなどは大学の研究室から始まった）
- 2025年までに米国の基礎研究の約40〜50%は外国出身の研究者（大学院生、博士研究員、教授）によって担われており、移民と学生ビザは米国研究力の中核である
- 米国の大学は世界最高水準の研究施設（実験室、クリーンルーム、望遠鏡）と中核的な科学サービス（DNAシーケンシングセンター、電子顕微鏡、クラウドアクセス、データ分析ハブ）を提供してきたが、2025年の大規模な予算削減で危機にある
エンジニアは科学者の仕事の上に築く
- エンジニアの役割
- 科学者の発見を土台として物を設計し製作する
- 科学者が原子を分裂させてから7年後、数万人のエンジニアが原子爆弾を建造した（基礎および応用科学研究のおかげで、エンジニアは最初から何を作るべきかを知っていた）
- 設計図の作成、ソフトウェアによる設計テスト、金属板の切断、ロケットエンジンの製作、建物や橋の建設、チップ設計、実験家向け装置の製作、自動車設計などを行う
- 科学者とエンジニアの違い
- エンジニアの目標：与えられた仕様に基づき、既知の問題に対する解決策を設計・提供すること
- 起業家のアプローチ：顧客、製品機能、価格など一連の未知から出発し、最小実用製品（MVP）を反復的に構築しながらプロダクト・マーケット・フィットと顧客受容を探り、初期仮説が誤っていれば解決策をピボットする（各ビジネス上の未知を仮説として扱うのが、起業家版の科学的方法である）
- 実例
- Nvidia GPU：TSMCのチップ工場で製造され、Applied Materialsのような企業の応用科学に支えられ、そのさらに下には半導体研究者の基礎科学がある
- OpenAI、Microsoft、Googleなどの大規模データセンターはNvidiaチップを使用し、機械工学エンジニアが建設している
- SpaceXの再利用ロケット着陸：スタンフォードのSteven Boydが開発したConvex Optimizationのフレームワークとアルゴリズムに関する応用科学研究によって可能になった
- Boydの研究は、convex analysisという基礎科学の数学分野に基づいている
- SpaceX、NASA、JPL、Blue Origin、Rocket Labはいずれも、誘導・制御・着陸にConvex Optimizationの派生形を使っている
- Nvidia GPU：TSMCのチップ工場で製造され、Applied Materialsのような企業の応用科学に支えられ、そのさらに下には半導体研究者の基礎科学がある
ベンチャーキャピタルと起業家
- 起業家の特性
- 新しい製品を市場に投入するために会社を設立し、エンジニアを雇用して製品を構築・テスト・改善する
- 多くの偉大な起業家はエンジニア出身である（Elon Musk、Bill Gates、Larry Page/Sergey Brin）
- ベンチャーキャピタル（VC）の役割
- 起業家に資金を提供する投資家であり、エンジニアが応用科学者の証明を基に、基礎研究者の発見の上に築いたものに投資する
- 銀行とは異なり、はるかに高リスクの投資ポートフォリオに投資し、貸出金利ではなく持分（equity）によって収益を得る
- ほとんどのVCは科学者ではなく、エンジニアもほとんどおらず、一部に起業経験者がいる
- VCは科学／研究者には投資しない：投資リスクを最小化しようとするため、エンジニアリングや製造のリスクは引き受けても、応用科学のリスクはあまり取らず、基礎研究のリスクはほとんど取らない（だからこそ政府と大学の役割が重要になる）
- VCはファンドの時間軸（3〜7年）内に製品を投入できるプロジェクトに投資するが、科学はキラーアプリが現れるまでに数十年を要する
- 科学ベースの技術の流れが枯れれば、ディープテックを基盤とする米国ベンチャーキャピタルの機会は減少し、未来は科学に投資する中国や欧州へ移っていく
なぜ科学者が必要なのか
- 科学投資の不可避性
- 「なぜわざわざ科学者が必要なのか。なぜ人が座って考えることにお金を払うのか。ほとんどの実験が失敗するのに、なぜ実験する人にお金を使うのか。AIで代替できないのか？」という問いへの答え
- 大学・産業界・政府による科学パートナーシップの成果が、Silicon Valley、航空宇宙産業、バイオテクノロジー産業、量子技術とAIの基盤になった
- こうした投資によって、ロケット、がん治療薬、医療機器、インターネット、ChatGPT、AIが生まれた
- 科学と国家競争力の関係
- 科学投資は国家安全保障と経済力の中核軸であり、国家権力と直接相関する
- 科学を弱めれば、経済と国防の長期成長を弱める
- テクノロジー企業による数千億ドル規模のAIデータセンター投資は連邦政府のR&D支出を上回るが、それは科学ではなくエンジニアリングへの投資である
- 汎用人工知能によって科学者を不要にするという目標は、AIは科学者の生産性を高めても代替はしないという点を見落としている
- 科学投資は国家安全保障と経済力の中核軸であり、国家権力と直接相関する
- 歴史的教訓
- 科学をおろそかにする国は、そうでない国に依存するようになる
- 米国の第二次世界大戦後の支配力は基礎科学投資（OSRD、NSF、NIH、DOE研究所）に由来する
- 第二次世界大戦後、英国が科学投資を削減したことで、米国は戦時中の英国の発明を商業化できた
- ソ連の崩壊は、一因として科学を継続的イノベーションへ転換することに失敗した一方、同時期の米国では大学、スタートアップ、ベンチャーキャピタルがSilicon Valleyを生み出したことがある
- 長期的な軍事・経済優位（核兵器、GPS、AI）は、科学研究エコシステムにまで遡る
教訓
- 科学者の分類
- 理論家と実験家の二つのカテゴリーがある
- 実験家はさらに基礎科学（新しいことを学ぶ）と応用科学（科学の実用的応用）に分かれる
- 科学者は人材を育成し、特許可能な発明を生み出し、国防のための解決策を提供する
- 役割の相互補完性
- エンジニアは科学者の発見の上に物を設計・製作する
- 起業家はどのような製品が作れるかの境界を試し、拡張する
- ベンチャーキャピタルはスタートアップに資金を提供する
- 科学者、エンジニア、起業家――これらの役割は相互補完的であり、一つでも取り除けばシステムは劣化する
- 科学の未来
- 科学は止まらない
- 米国が資金を削減すれば、科学は国家を偉大にするものと科学の関係を理解する別の国（中国のような国）で生まれる
- 国家権力は科学投資から派生する
- 基礎科学と応用科学への投資減少は米国を弱くする
付録：科学的方法（Scientific Method）
- 科学の核心は仮説設定–実験–検証–再現の循環構造にある
- この原理は過去500年にわたって人類の技術と社会の発展を導いてきたものであり、イノベーション型スタートアップ・エコシステムの根本原理でもある
- 科学的方法の原理
- 過去500年にわたり、理論家であれ実験家であれ、科学を検証する方法として科学的方法が使われてきた
- 「これはこのように動くはずだと思うが、このアイデアを試してみよう」という問いから始まる
- 目標は推測（科学では仮説と呼ぶ）を実際の証拠へと変換すること
- 科学的方法の段階
- 仮説／推測を検証するための実験を設計する
- 実験を実施し、結果を収集・分析する
- 「結果は仮説を検証したのか、無効にしたのか、それともまったく新しいアイデアを与えたのか？」と問う
- 科学者は知っていることのためではなく、知らないことのために装置を作り、実験を行う
- 実験の規模と費用
- 大学の生物学研究室で数千ドルで実施できる簡単な実験もあれば、衛星、粒子加速器、望遠鏡の建設に数十億ドルを要する実験もある
- 第二次世界大戦後、米国政府が科学者支援は米国の経済と国防に有益だと理解したことで、米国は科学で主導権を確保した
- 再現性と自己修正性
- 良い科学は再現可能：科学者は結果だけでなく、実験の実施方法の詳細も公開する
- 他の科学者が同じ実験を行い、自分でも同じ結果を得られるか確認できる → 科学的方法を自己修正的にする
- 科学者たち（そして彼らに資金を提供する人々）は大半の実験が失敗すると予想しているが、失敗は学習と発見の一部である
- 未知を検証する科学において、失敗は学習と発見を意味する
1件のコメント
Hacker Newsの意見
20世紀には、米国企業は余剰利益を企業研究所に投資していた。Dupont、Bell Labs、IBM、AT&T、Xerox、Kodak、GEなどで基礎科学研究が行われていたが、これは1982年にSECが自社株買いを合法化して以降、大きく変わった。企業は流通株式数を減らして株価を押し上げるために自社株を買い始め、その結果、社内の基礎科学研究はほぼ消え、応用研究と株主価値の最大化に集中するようになった。いまでは理論研究や基礎研究は大学研究所が担っているが、自社株買いがどのように企業研究の優先順位の変化につながったのかは明確には見えない。もし1980年代以前のようにできなくなった根本的な理由があるのだとすれば、それは自社株買いそのものではない気がする
なぜ以前のようにやらなくなったのかが核心だ。自社株買いによって役員報酬が株価に直接連動し、役員たちは現行の体制を好むようになる。Tim Cook以前のAppleは自社株買いをしておらず、JobsはR&Dに資金を使うほうが株主に金を返すより良いと信じていた。Wall Streetはそれを嫌がっていたが、Jobsは気にしなかった。ほとんどのCEOはそこまで強い姿勢を取らず、経営陣と株主の双方が自社株買いで報われることが約束されている
大学研究所にも優れた研究は多いが、大企業の研究所が消えたのは大きな損失に感じる。科学者やエンジニアが実際の問題により近い場所にいながら、研究助成金の申請書作成や大学院生の指導に多くの時間を取られずに済む環境は有益だ
実際には大手テック企業でも研究はかなり行われている。Dupont、Bell Labs、IBM、AT&T、Xerox、Kodak、GEは失敗事例の教科書のようにも見えるが、結局のところ問題は研究成果を実際に実行へ移せなかったことにあったのだと思う
「1982年の自社株買い」は、「金融化と短期利益至上主義によって長期利益が犠牲にされた流れ」の代名詞のように感じる。こうした変化は米国と英国全体で、ReaganやThatcherの時代から広がっていった
自社株に投資するというのは、以前は研究開発に能動的に資金を使っていたのに、自社株買い以後は資金を「投資する」という名目で受動的に寝かせているということだ。まるで投資資金を地面に埋めるという古い寓話を思い起こさせる。Parable of the Talents
カナダの視点から見ると、カナダはニューラルネットワーク系の計算機科学に大きく投資してきたが、米国など他国では関心すら持たれていなかった。だが今、その成果はほとんど外国でしか経済的に実現されていない。米国の科学界は長らくロシア製ロケットエンジンを買って使うことに注力していたが、SpaceXは米国内の西側技術を実際に活用して変化を起こした。どの国の科学界もイノベーションエンジンに実際の燃料を供給できておらず、長いあいだシステムは実際には機能していなかった。機能していないシステムを止めるだけでも新しい試みが可能になるかもしれない。研究そのものの本質はイノベーションではないという純粋科学者たちの主張にも説得力があり、世界的な均質化と査読システムのために学問的多様性が大きく損なわれ、進歩が停滞している面もある
私は視覚障害者で、アクセシビリティ技術の開発研究プロジェクトに参加している。大学で行われるこうした高品質な研究の多くは実際の利用者には届かず、複雑な事務手続きやリスク回避の傾向のために、商用化を試みなければ多くのプロジェクトは引き出しの中にしまわれるだけで、利用者はその恩恵をほとんど受けられない
米国とカナダでは人材とアイデアが自由に移動するため、カナダが成し遂げた基礎科学研究も、人口、GDP、資本市場がはるかに大きい米国で最終的には収益化される。最近は米国で外国に敵対的な空気が強まっており、投資や人材移動に変化が生じるかもしれない
研究それ自体だけでは不十分で、資本へのアクセス、法的安定性、契約が履行される環境なども必要だ。優れた研究は知識と人材を生み出す基盤にすぎない
SpaceXが不可能だと考えられていたことを実際に達成したのは、ガレージでロケットエンジンを作っていた人を雇って実現したからだ。核心は実務志向の人材であり、実際に何かを作りたい人たちは官僚制やそこで働くタイプの人間を避けようとする傾向が強い。官僚組織が権力を握るとイノベーションは遅くなり、どれほど優れた科学者が素晴らしい研究をしても、その仕事を担当する官僚が褒めるだけ褒めて引き出しにしまい込む状況が繰り返される。こうしたことは政府でも大学でも官僚組織でも同じように起こる
SpaceXについて言及された「科学界」と「工学」は区別すべきだと思う。SpaceXは本質的には工学的イノベーション企業だ。科学研究と工学的実現は本質的に異なるが、イノベーションは工学と科学の協力があって初めて可能になる。米国が科学研究と工学イノベーションの両方で突出していたのも決して偶然ではない。科学のない場所でエンジニアリングだけが優れている国の例はほとんどない
米国の大学は毎年約1,090億ドルを研究に支出しており、そのうち約600億ドルはNIH、NSF、DoW、DOE、DARPA、NASAなどから来ている。残りの490億ドルについて議論したい。多くの大学では、社会科学系の学生が支払う授業料がSTEM分野を補助しているという話を聞くが、実際には歴史学や心理学の教授は建物や設備など大規模投資の必要が少ない一方で、学生はSTEM専攻と同じように高額な授業料を払っている。米国の私立大学では学部4年間の総費用が $250,000~$400,000 に達する。しかし、それがすべてではなく、寄付金、企業パートナーシップ、ライセンス収入などもある。授業料だけで政府研究費の削減を埋め合わせるには限界があるため、他の資金源も重要だ
すでに記録的に高い授業料をさらに引き上げるのは最後の手段であるべきだ。大学の肥大化した行政組織の縮小、ずさんな調達や不正の監視（例: 70万ドルを投じたBerkeley学長公邸の鉄柵 記事）、不要な建設、過大な海外研修予算、管理職の報酬や各種特典の削減のほうが効果的だ
社会科学系学生の授業料がSTEMを補助しているという話は、私の勤務先の学校（州立R1研究大学という前提）には当てはまらない。授業料やその他の費用は大学全体の収入の10%程度にすぎず、州政府が一般予算からより大きな部分を支えている。実際には州税が在学生の教育費を補助しており、STEM教授は研究費・授業・サービス業務などによって直接賃金を賄う「ソフトマネー」システムだ。一方、非STEM（歴史など）の教授は大学が賃金支払いを約束する「ハードマネー」により依存している。米国の学部生の70%以上は公立大学出身だ
社会科学系学生の授業料でSTEMを支えているという主張には懐疑的だ。トランプ政権以前まで、研究費の多くは「オーバーヘッド」と呼ばれる管理費として最大60%も差し引かれていた。特許収益も大学が70%以上を取る。生産的な研究大学は研究成果で大学の名声を高め、寄付金と大学ランキングを押し上げようとしている。実際の授業料は管理費、寄付基金、学生生活の改善などにより多く使われている
私の州の「ディプロマ・ミル」（卒業証書量産型）大学は、小規模なSTEM大学や工科大学を統合してスポーツ施設やライフスタイル施設への投資に注力している。例としては Kennesaw State University、Georgia State University、そして オリンピックスタジアム の取得などがあるが、実質的にインパクトのある研究はまったく行われていない
実用的な要求が理論を引き出したり、その逆が起きたりすることは多いので、科学的発見の上に技術者が何かを築くという関係は双方向的であることに触れておきたい
科学研究の提案書ごとに「人事行為」が必須になっていることは見直す必要がある
スタートアップ=混乱=既存権力への脅威、という等式だ。すでに権力を持っているなら、わざわざスタートアップに好意的な環境を作る理由はない（悪魔の代弁者として言っている）
米国は科学投資によって覇権を維持できた一方、英国は戦後に科学予算を削減し、その結果、米国が英国のイノベーションを商業化できるようになった。ソ連は中央統制のためにイノベーションを現実化できず、米国は大学、スタートアップ、VCによってシリコンバレーを生み出した。米国の企業家精神は革新的なビジネスの構築に卓越しているが、対照的に英国は階級構造、ソ連は中央計画の限界、オーストラリアは研究能力こそ高いが経済活動の大半を資源輸出に使っている。科学投資と経済成長の相関関係は、米国のように企業家精神の強い国にのみ当てはまる話だ
特許と公益、その波及効果を論じる際には、Bell Labsは例外として別枠で考えるべきだと思う。『The Idea Factory』という本や 1956年の同意審決 などを見ると、AT&Tは規制独占の地位ゆえに政府から過去の特許を無償で公開し、将来の特許も合理的条件で誰でも使えるようにすることを強制されており、トランジスタ、レーザー、CCDなどのイノベーションもこうした文脈の中にあった
この20〜30年で革新的な新技術や科学的発見が減り、科学のROIが下がったように感じる。もしそれが本当なら、科学が実際の発明につながる力が弱まるにつれて、ある国が資源を別の場所へより多く配分するのは合理的かもしれない。政治的意志が弱まり、科学への財政支援が縮小した結果として、米国はいまの状態に至ったのかもしれない