10億ドル規模の人気のないスタートアップアイデア［YouTube］

• Y Combinatorのパートナーたちが、AI時代の競争激化の中で不人気な分野や逆張り的なアイデアを通じて成功したスタートアップの事例を分析し、単にトレンドを追うのではなく、本質的な顧客課題の解決に集中すべきだと強調
• AI分野では初期のグリーンフィールドの機会が減少しており、保険、銀行など各バーティカルですでに多くのスタートアップが競争しているため、差別化された洞察と逆張りのアプローチが不可欠
• DoorDash、Lyft/Uber、Coinbase、Flock Safety、OpenAI、SpaceXなどは、立ち上げ当時に悲観的な評価や否定的なメディア報道を受けたが、深い顧客ニーズに集中し独自の方向性を貫いたことで、数十億ドル規模の企業へと成長
• 成功する起業家たちは、X（Twitter）やTechCrunchのようなメディアのトレンドではなく、実際のユーザーとの直接対話を通じてプロダクト・マーケット・フィットを見いだし、必要に応じてビジネスモデルや流通戦略を大胆に転換
• インターネットやスマートフォンのように、新技術プラットフォームは約2年間の初期ゴールドラッシュの後に明白なアイデアが飽和するため、その後はより深い秘密（secret）を見つけ、10人に1人しか共感しないアイデアを追うべきであり、それが成功の可能性を高める

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AIバーティカル市場の競争激化

• 1年前まではAIスタートアップのアイデアを見つけるのは容易で、モデルの飛躍的進化と未開拓のバーティカルが豊富だったため、ピボットを通じたアイデア探索がしやすかった
• 現在は保険、銀行など各バーティカルで複数のスタートアップが競争しており、モデル革新のスピードも鈍化しているため、差別化された洞察がさらに重要になっている
• 単にワークフロー自動化を提案するだけでは不十分で、独自の逆張り的なベットによって競争の中で際立つ必要がある
• インターネットやスマートフォン時代と同様に、新しい技術プラットフォームは約2年間のゴールドラッシュ期間を経た後、明白なアイデアが枯渇し、その後はより深く隠れた秘密（secret）を探さなければならない

非自明なアイデアのリスクと機会

• 非自明なアイデアは中立的に聞こえるが、実際には危険で怖く感じられ、10年を投じても何の成果もなく終わるかもしれないという恐れを伴う
• メディアや周囲の会話から得た無批判に受け入れた思考様式が、起業家の判断を妨げることがある
• マーケティング分野のある創業者は、「この分野で大きな会社を作った人がいない」という理由で迷ったが、AIという新しい能力と実際の顧客のポジティブな反応を根拠に進め、成長している
  • 過去の失敗事例が積み上がっていることは、むしろ競争がないことを意味する場合がある
  • 「明日にでも必要だ」という顧客の反応は、プロダクト・マーケット・フィットのシグナル
• X（Twitter）やTechCrunchの反応、パーティーでの友人たちの評価のような外部シグナルに依存するのは危険であり、実際の市場の反応に集中すべき

事例1: DoorDash—郊外エリア攻略

• iPhone発売後の初期には、写真アプリ（Instagram）のような明白なアイデアが注目されたが、実際に大きな成功を収めたのはUber、DoorDash、Instacartのような非自明なアイデアだった
• iPhone発売当時、数多くの記事やソーシャルメディア投稿が実現可能なビジネスを取り上げていたが、Uberのようなアイデアを予測した人はほとんどいなかった
• DoorDashは、すでに競争の激しいフードデリバリー市場に参入しており、Postmates、Grubhub、Seamlessなどがすでに大企業として確固たる地位を築いていた状態だった
  • モバイルはフードデリバリーアプリの触媒として機能し、DoorDashの立ち上げ時点ではすでに飽和しているように見えた
  • Y CombinatorにもOrder Aheadというフードピックアップサービスがあり、当時はこちらの方がより大きな市場に見えた
• 初期にはパロアルトでレストランに直接出向いてデリバリーパートナーシップを提案したが、大半に断られ、最初の注文が入るまで長い時間がかかった
  • 最初の顧客は友人で、その後は1時間に1件ずつ注文が入るようになった
• 初期投資家たちは懐疑的で、「すでに競争が激しすぎる」「GrubhubやSeamlessがすでにあるのになぜ必要なのか」という反応だった
• 創業者たちが見いだした差別化ポイントは、郊外エリア（suburban area）の攻略だった
  • GrubhubとSeamlessはマンハッタンや大都市の高密度エリアに集中
  • DoorDashは郊外エリアが配達需要は大きいのにサービスされていない点に注目
  • 郊外はレストラン密度が低く、既存プラットフォームにとって魅力的ではなかったが、実際には巨大な市場だった
• 郊外戦略は当初、**「明らかに悪いアイデア」**に見えた
  • レストランが点在し、配達距離が長く、ユニットエコノミクスが悪いと予想された
• しかし実際にやってみると、郊外エリアでは競争が少なく需要が大きかったため、これを足がかりに急成長し、最終的には都市部へも拡大
• 後から見れば明白に思えるが、当時としては逆張りでリスクが高く見えたベットだった

事例2: Lyft/Uber—合法性のグレーゾーンとユーザー効用

• ZimrideからLyftへのピボット

  • LyftはもともとZimrideという長距離相乗りサービスだった
    • Y CombinatorにはRidejoyという同じ競合サービスもあり、激しく競争
    • 両者ともCraigslistでユーザーを募集: 「今週末にLAまで運転するけど、一緒に乗る人？」という形
    • 長いメールのやり取り、待ち合わせ時間の調整、ガソリン代の精算など、複雑なプロセス
  • Zimrideはスマートフォン普及率が70〜80%に達すると戦略を転換
    • 長距離ではなく短距離の日常移動に集中
    • 毎日使えるサービスへ転換
    • モバイル中心の労働力を活用する最初の瞬間だった
  • Uberもほぼ同時期にブラックカーサービスとして始まったが、アプローチは異なっていた

• 合法性の問題と創業者の勇気

  • Ridejoyの創業者たちとのオフィスアワーでZimride（Lyft）の成功に言及したとき、彼らの反応は「法的に問題がありそうで、違法っぽいのでやりたくない」というものだった
    • その懸念は間違っていなかった
  • Lyftの創業者たちはリリース1週間前には刑務所に行くかもしれないと極度に心配していたが、サイコロを振ると決めて、とにかく公開した
  • 他の人たちがLyftやUberを先に立ち上げなかった大きな理由は、本質的に違法で、刑務所に行くのを恐れていたからだった
  • InstacartのApoorva Mehtaも食料品配達で同時期に似たことを試しており、市場がこれらのスタートアップからサービスを引き出していた

• エンドユーザーが規制を変えることがある

  • 最終消費者が圧倒的に恩恵を受ければ、世界は法律を変えることが証明された
  • 多くの偉大なスタートアップアイデアは法的グレーゾーンにある
    • 合法か違法かが完全には明確でなく、やや曖昧
  • OpenAIも似たケースで、許可なくWeb全体をクロールしている
    • フェアユース（fair use）と主張することもできるし、大規模な著作権侵害と見ることもできる
  • 非自明であるということは、単に知的に成功するか不確実というだけでなく、より微妙に「少し危なそうだ」「何か居心地が悪い」と感じられることでもある
  • 本当に偉大な創業者は、こうした感情をむしろシグナルとして認識する

• サンフランシスコの生活の質の変化

  • Uber XとLyftが登場した後、最初の数カ月で明らかになった。特にサンフランシスコでは
    • サンフランシスコは最悪のタクシーインフラと使いづらい公共交通機関で有名
    • 必要に迫られて生まれたサービスだった
  • サンフランシスコの生活の質は劇的に向上した
    • タクシーを呼んでも半分は来ないという不確実さから解放
    • 自由に移動できるようになり、都市生活が10倍暮らしやすくなった
  • 違法なことをしろという話ではなく、ファーストプリンシプルで考え、市場と人々が何を必要としているのかを見極めよ、という教訓

事例 3: Coinbase—暗号資産における反感情的な選択

• 初期の暗号資産コミュニティの傾向

  • Coinbaseは合法性のグレーゾーンで運営されていたが、Uber/Lyftとは異なるアプローチを取った
  • 暗号資産は十分に理解されておらず、明確に合法だとは言いにくかった
  • Coinbaseは実際にサービスを立ち上げるために銀行パートナーを確保する必要があったため、Uberのような「とりあえず出してみよう」というアプローチは取れなかった

• Brian Armstrongの逆張り的アプローチ

  • 初期のビットコインのユースケースはサイファーパンク（cypherpunk）たちが主導していた
    • 急進的なリバタリアン
    • 中央集権的な銀行システムに反対
    • 完全に匿名の身元を求めていた
  • 初期のビットコインは現在よりもSilk Roadにずっと近かった
  • Brian Armstrongは真逆の逆張りアプローチを選んだ
    • 2010〜2012年にビットコインに本気で関心を持っていた人の大半はサイファーパンクだった
    • 彼らの立場は「国家なんてくそくらえ、法律なんてくそくらえ、ビットコインによる急進的な自由」だった
  • Brian Armstrongは銀行と取引し、規制当局と協力した
    • これが彼の逆張りの賭けだった

• 市場が望んでいないときの追加作業

  • 市場がそれを望んでいるかどうかすら不確かな時期に、あらゆる追加作業を引き受ける価値があると判断した
  • サイファーパンクとSilk Roadは暗号資産と匿名決済を明確に望んでいた
  • しかし、一般の人々が望むかどうかは不確かだった
  • そのため、銀行と話し、パートナーシップを結び、KYC（本人確認）とAML（マネーロンダリング防止）規制を順守することは、当時は価値があるようには見えなかった
    • 一般の人々がいつか暗号資産を取引したいと思うようになると信じていなければ、そんなことをする理由はない

• 既存市場の激しい反発

  • KYCのようなものは実際に製品をより悪くする
    • ユーザーにKYCを強制すると摩擦が大きく増える
  • これは当時の市場が望んでいたことの正反対だった
    • 当時の市場（サイファーパンク）は、BrianとCoinbaseの暗号資産へのアプローチに激しく怒っていた
  • 「絶対にうまくいかない」と言われることになる
  • 市場が完全に新しく初期段階にあるとき、「明白」だと見なされるものが実際には明白に間違っていることは多い
    • これはその非常に深いバージョンかもしれない

• TAMの罠

  • Coinbase創業当時、ビットコインの総市場規模は数千億ドルではなく、数千万〜数億ドル規模だった
  • Flock Safetyも同様で、近隣グループの数とACVを掛け合わせると、TAMは年間最大$5,000万〜$6,000万程度だった
  • VCの観点からの助言: TAMを単なるチェックリストとして使わないこと
    • 指標としては有用だが、投資家も起業家もそれだけを理由に候補から外すべきではない
  • 投資に関するルールが多いほど、ベンチャーで大きく稼ぐ機会を自ら断つ方法も増える

事例 4: Flock Safety—地方政府向け営業とハードウェア

• 個人的な経験から出発

  • Flock Safetyは地域社会の安全のための自動ナンバープレート認識カメラシステムを提供している
  • 創業者Garrett Langleyはアトランタ出身で、以前に成功したエグジット経験があったが、今回はハードウェアだった
  • パートナー（Diana）の個人的な体験: サンフランシスコのNoe Valleyで通りにあるすべての車が一斉に荒らされた
    • プロの組織が軍事作戦のように精密に実行
    • Nestカメラが一部始終を録画していたが、警察は「ナンバープレートがなければできることはない」と答えた
    • この経験によって、Flock Safetyへのファーストプリンシプルに基づく投資判断がしやすくなった

• 技術スタックと初期製品

  • Raspberry Piにカメラを取り付け、ソーラーパネルを追加したハードウェア
  • ImageNetベースのコンピュータビジョンをエッジで実行可能
  • ソーラー技術が事実上無期限に動作できるほど進歩したタイミングだった
  • Piedmontとアトランタ都市圏の近隣グループやHOA（住宅所有者協会）への販売を開始

• VCが嫌う3つの要素

  • ハードウェア: VCはハードウェアを嫌う
  • 小さな市場: 近隣グループの数とACVを掛けると、TAMは年間最大$5,000万〜$6,000万
  • ジョージア州アトランタ拠点: シリコンバレーではない
  • この3つが実質的に資金調達不可能な状態を生んでいた

• ビジネスモデルのピボットと成長

  • 当初は近隣グループに販売していたが、成長速度が遅く、月間約60万ドルの売上で頭打ちになった
  • ビジネスモデルのピボット: 警察署と市政府への直接販売に転換
    • 成長目標から逆算して必要性に気づいた
    • 近隣グループ向け販売だけでは十分な成長は不可能
    • 当初は不可能に見えたが、実行可能だった
  • 実際の事例で誘拐犯の逮捕など重大犯罪の解決に貢献
    • 解決された犯罪が夕方のニュースで報道され、口コミが拡大
    • ある都市で犯罪が解決されると、近隣都市の警察署長が「これは何だ？ 今すぐ必要だ」と求めた
  • メディアチームを編成: ニュースアンカーにFlock Safetyが犯罪を解決したという情報とB-roll映像を提供
    • バイラル効果で急速に拡散

• 現在の実績

  • 現在**$7.5Bのバリュエーション**を達成
  • 年間売上は6,000万ドルを大きく超えている
  • 米国全体で報告された犯罪の10%を解決している（驚異的な数字）
  • 中核技術はデモデイ時点とほぼ同じだが、ビジネスモデルは何度もピボットした
  • 近隣グループにも引き続き販売しているが、警察署への正式な販売が成長の中核

• 一般化できる教訓

  • スタートアップのアイデアを持って複数のVCと話すと、多くのフィードバックを受けることになる
  • Garrettが複数のVCと話していたら、「VC資金を調達できない、地方政府向け営業だ、ハードウェアだ、B2B SaaSをやるべきだ」と言われていたはずだ
  • 他の誰もがあまりに奇妙だと考えて競争がほとんどない市場に入ったのが良かった
  • 顧客と実際のニーズに集中すれば明白になる
  • ブログ、X、ChatGPTでは学べず、実際に多くのことを試してみる必要がある
  • それぞれの物語は大きく異なるが、GarrettとFlockチームはファーストプリンシプル思考によって独自性を持っている
    • 何を作るのか
    • どうやって顧客を獲得するのか
    • ビジネスモデルは何であるべきか

Forward Deployed EngineerモデルとGiga ML

• Forward Deployed Engineerの台頭

  • 最近ではスタートアップのデフォルト・プレイブックになっている
  • 顧客のスキーマとビジネスロジックを自社のスキーマとロジックに変換する作業
  • 本質的にはコンサルティング業務
  • このモデルを採用した企業は攻撃的な成長率を示している
  • しかし、これが最も根深いデフォルト・プレイブックになっているなら、逆張り的にアプローチする機会でもある

• Giga MLのAI Forward Deployed Engineer

  • 人間のFDの代わりにコード生成を使って独自のAI Forward Deployed Engineerを構築
  • 人間のFDは今でも数週間かかる（歴史的なエンタープライズコンサルティングに比べれば速いが）
  • AI FDは数分で完了できる
  • 競合よりより速く商談を成立させられる大きな理由
  • 実際にはFDですらなく、製品そのもの
    • 顧客が仕様を入力すると即座に製品を受け取れる
  • これはゲームをひっくり返す逆張りの賭けの例であり、大きな成果を生みうる

SF（サイエンスフィクション）創業者と「不可能な」巨大アイデア

• OpenAIの事例

  • Sam AltmanがY Combinator出身としてOpenAIを始めた当時は、AIが実現可能かどうかすら不確かだった
    • 当初は主に研究者たちの実験プロジェクトのように見えていた
    • 論文発表、ルービックキューブの解法、DotaゲームAIなど、さまざまな付随プロジェクト
    • これらすべてがどう統合されて現在のOpenAIになるのかは不明だった
  • ローンチ当時、大半は否定的なメディア報道を受けていた
    • 少数の技術楽観論者だけが肯定的な反応
    • 学界や他企業のAI研究者の多くはきわめて否定的だった
    • 「20〜30代がAGIを作れるというのはありえない」という批判
    • 「我々は50年間研究してきたのだから、方法があるならとっくに実現していたはずだ」という反応
    • 「論文を発表しない」ことが大きな批判ポイントだった
  • Scaling lawsに数百万ドル規模のGPUコストを投じることは、より多くの論文を生まないという批判
    • 論文は誤った最適化目標（paperclip optimization）
    • 真のビルダーは顧客とユーザーのための結果に最適化する
  • 方向性を貫いたことで現在の成功につながった

• SpaceXの事例

  • Elon Muskは宇宙飛行会社を始めた5人目の億万長者だった
    • それ以前の4人の億万長者はすでに失敗していた
    • メディアは「また別の億万長者がロケットに財産を浪費している」と嘲笑した
  • 再利用可能なロケットという概念は、冒涜的（blasphemous）なアイデアと見なされていた
    • ロケット科学者たちに助言を求めたとき、「不可能だ」という答えが返ってきた
  • 何年にもわたり、多くの打ち上げ失敗を経験
    • ロケットが爆発するたびに、新たな否定的報道の波が起きた
  • 両社（OpenAI、SpaceX）とも、長いあいだ大多数の人から愚かだ、あるいは狂っていると言われ続ける中で、創業者たちは信念を貫かなければならなかった

• 10人に1人のための磁石

  • 10人中9人が愚かだ、あるいは狂っていると言うかもしれないが、10人に1人はあなたの信念に同意するかもしれない
  • 逆張りでありながら正しいと証明されることが必要なのは、同じ考えを持つすべての人を引き寄せる磁石の役割を果たすため

現実を判断する方法

• この世界で何が真実で正しいのかを知る方法を見直す必要がある
• あらゆる情報の出どころを見直し、それがどこから来ているのかを確認する
• ユーザーから、個人的な経験から、直接話した人々の経験から来るものなら、検証可能な現実の良い土台になる
• Xでdoomscrollingしたり、有名人の話を聞いたりすること（正直、この対談者たちも含めて）はすべてN=1にすぎない
  • 重要なのは、あなたが関心を持つ特定の問題を抱えた人々
  • その問題を解決する能力
  • その問題を解決したいと考える他のすべての人々を引き寄せる能力

核心の助言: 顧客の問題に集中

• 違法なことをしようとせず、人間が切実に望み、必要としているものを見つけよ
• そうすれば残りは自然に解決する
• 人々の問題と、その問題がどれほど深刻かに本当に集中すれば、残りは自然にほどけていく
  • ビジネスモデルを見つけられる
  • 流通を見つけられる
• コンピューターの前に座って神託のようにこうしたことを知ることはできない
  • 実際に外に出なければならない
  • 顧客と話さなければならない
• Y Combinatorの目標設定が役立つ理由
  • 成長目標から逆算して何をすべきかを把握する

人気のあるものの落とし穴

• 人気のあるものばかりをやろうとすると、5社、10社、100社の競合がいる派生的で明白なアイデアにしがみつくことになる
• 1位、2位には良いが、3位から98位まではスタートアップが死ぬことになる

[yeobi222]

法制度に対する見方は危うく感じますね
まったく的外れというわけでもありませんが