- AI時代以降、防御力（Moat） の重要性がさらに高まり、高い 粗利益率（Gross Margin） だけでは企業の質を判断しにくくなっている
- 従来の ネットワーク効果・規模の経済・ブランド・スイッチングコスト・独自技術/データ は依然として最も強力なモートとして機能しており、代表例としてChatGPT・Waymo・Flock Safety・Andurilが挙げられる
- AIツールによって製品開発のスピードが加速し、モメンタムの確保がモート構築の前提条件として浮上している
- 高い粗利益率がむしろ AI機能不足のシグナル である可能性があり、指標の解釈方法が変わりつつある
- 将来有望な企業は、素早い実行力で愛される製品を作り、その上に 持続可能なモート を積み上げる方向へ進むと見られる
2020年の原文を現在に合わせて再検討
粗利益率中心の思考の問題
- 2019〜2020年の間、高粗利益率企業だけが市場の注目を集める二極化現象 が見られた
- 高い粗利益率は、成長と製品開発に投資できる余力 をもたらす
- 高い粗利益率は 高いキャッシュフローマージン につながる傾向があり、「ランウェイがどれだけ残っているか」が核心的な問いとなった時代には、現金が最重要だった
- 高粗利益率企業は一般に、低粗利益率企業より 高い売上倍率（revenue multiple） を与えられる
- しかし企業価値の本質は 防御可能性（Defensibility） であり、防御可能性は Moat に由来する
- 高い粗利益率はMoatの反映であることはあっても、それ自体がMoatではない
- 低粗利益率企業は営業・マーケティングやR&Dに投資できる余地が小さいため、Moatにいっそう注力 すべきである
- 低粗利益率でも 強力なモートがあれば長期的に高いキャッシュフロー創出 が可能である
- Appleの粗利益率は 38% で、多くのソフトウェア企業の半分水準だが、主要取引所で最も高い価値を持つ企業の一つである
- Walmart、Home Depot、Disney、Netflix、Nike、Starbucks、Raytheon、Lockheed Martin など、最も価値の高い企業の多くが低粗利益率 を持つ
- 次世代の象徴的企業はより tech-enabled になるだろうが、従来のソフトウェアより低い粗利益率を持つ可能性が高い
モートの4つのタイプ
- 代表的な4つのモートとして、規模の経済・差別化された技術・ネットワーク効果・直接的なブランド力 を挙げられる
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1. Economies of Scale（規模の経済）
- 生産増加に伴う コスト優位 を意味する
- Amazonの物流ネットワークが代表例で、Carvanaの車両整備ネットワークも競合より 低コスト で車両管理が可能
- 核心的な問い：単位当たりコストは競合より防御可能なほど低いか？
- 初期および成長段階のスタートアップがこの規模を達成することは非常にまれ
- 代替的な問い：単位当たりコストが改善してもユニットエコノミクスは悪化しないか？
- 例：有料広告でボリュームを増やして規模の利点を得られても、広告費が過大ならユニットエコノミクスは赤字になり得る
- 規模の経済の兆候：サプライヤーおよび/または買い手に対する 交渉力を確保する道筋 が明確かどうか
- Spotifyの事例：歴史的には音楽レーベルがストリーミングサービスに一定条件を求めてきたが、Spotifyの大規模なユーザーベースがシェアを伸ばし続ければ、交渉構図が逆転 し、競合に対して意味のある差別化された経済性を確保できる
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2. Meaningfully Differentiated Technology（意味のある技術的差別化）
- ほとんどの企業は差別化技術を持つと信じているが、真のモートになるには重要な形で差別化 されていなければならない
- 差別化技術は プレミアム価格設定 と 低い営業・マーケティングコスト（製品が「自ら売れる」）を可能にする
- 劣った技術ソリューションへ切り替えることに 認知されたスイッチングコスト があるため、顧客ロックインが高まる
- モート指標1：数年にわたって優位性を守れる 知的財産権（特許など） を保有しているか
- モート指標2：価格決定力（Pricing Power） - 顧客が他製品より高い価格を進んで支払うかどうか
- 顧客インタビューによる確認：「御社の製品に誰も追いつけない」「もっと高い価格でも払う意思がある」「御社のように継続開発できる能力を持つところはない」と顧客が言うかどうか
- Andurilの事例：政府関係者がAndurilを選ぶ理由は、センサーフュージョンおよびマシンビジョンプラットフォーム を他の防衛企業が同等に構築するための人材を採用・維持できる可能性が低いからである
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3. Network Effects（ネットワーク効果）
- 製品やサービスが 利用者が増えるほど価値を増す 現象であり、成長にフライホイール効果をもたらす
- 低粗利益率にもかかわらず、Lyft、Uber などのインターネット・マーケットプレイスはネットワーク効果を活用して 有機的成長、スイッチングコストの増大、規模あるビジネス を築いてきた
- ネットワーク効果指標1：利用者数の増加に応じて エンゲージメント（例：DAU/MAU）が改善 するか
- ネットワーク効果指標2：供給側と需要側の双方でウォレットシェアの有機的成長 が起きているか
- 食料品・レストラン配送スタートアップでは、高密度市場ほど消費者エンゲージメントとドルリテンションが高い
- ネットワーク効果が定着すると、時間に対して売上が幾何級数的に増加 するパターンが現れる
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4. Direct Brand Power（強いブランド力）
- アウトバウンドセールスや有料マーケティングに使える売上比率が低いことを、強いブランド で相殺できる
- 強いブランドは 口コミによる推薦、カルト的フォロワー、ダイレクトトラフィック を確保する
- LaCroix、Hint Water、Beviの事例：口コミが素早く広まり、あらゆるオフィスのキッチンに必須の存在となった
- ブランド構築には時間、集中、資金が必要だが、長期的に価値があり将来も効果を発揮 する
- ブランド力指標1：有機的・ダイレクトトラフィックの増加 - 時間の経過とともに、有料ではない有機/ダイレクトチャネル由来のトラフィックと売上比率が増えるか
- 無料チャネルの活用は、高価な顧客獲得チャネル（Google、Facebook）への依存を下げる
- ブランド力指標2：顧客獲得コスト（CAC）の低下 - 顧客獲得単価が低下または維持されているか
- 有機的トラフィック増加とともに有料CACが維持/低下すれば、ブレンドCACは低下 する
- スタートアップ初期にはCAC上昇が一般的だが、強いブランドが口コミを促進すれば、プロダクト・マーケット・フィット達成後にCACが再び低下 する
AI時代の変化
- AI時代でも ネットワーク効果、規模の経済、ブランド、高いスイッチングコスト、独占的な技術/データ は依然としてモートの ゴールドスタンダード である
- OpenAIのChatGPTは消費者にとって AIの代名詞となるブランド を確立し、メモリ・統合・協業を通じて ネットワーク効果 を築いている
- Waymo、Flock Safety、Anduril は 複製困難な差別化技術とIP を構築している
- AI時代には2つの変化が生じている：
1. 企業は かつてない速さで実行 できるため、モメンタムの確保 がこれまで以上に重要になっている
2. モメンタム自体はモートではないが、モートを構築する権利を獲得 させてくれる
- 粗利益率への過度な集中のリスクは今日さらに高まっている。高い粗利益率はむしろ 製品にAIを使っていないこと を示唆する可能性があり、過去と同じシグナルではないかもしれない
- 今日の最高の企業は、人々が使い、愛する製品を素早く構築 すると予想される
総括
- 上記4つのモートのタイプは完全な一覧ではないが、高い粗利益率がなくても持続可能なビジネス構築は可能 であることを思い出させる
- 低粗利益率でも 2つ以上の強いモート を確保できれば、高い企業価値とキャッシュフローを生み出せる
- 防御可能で価値ある企業を作るのに 唯一の決まった道はない
- 粗利益率は投資家にとって便利な指標だが、企業の本質的な防御力は別の要素が決める
- 高い粗利益率を持つ方が簡単かもしれないが、創業者が 自社に合った正しい道を切り開く ことが重要である
- 持続可能な企業を作るには、モート構築に対する長期的な思考と実行力 が必要である
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