2025-09-02

スタートアップ支援にも「Why Now?」の問いを

政府が主導するスタートアップ5カ年計画は折り返し地点にさしかかり、各地域でもスタートアップ支援が積極的に行われるようになりました。しかし、その支援方法として、5年や10年前の方法がそのまま教えられていたり、海外の支援プログラムがそのまま輸入されているように見える点にはやや違和感を覚えています。

起業支援プログラムの多くでは、顧客開発やリーンスタートアップ、デザイン思考の技法が教えられます。これらは確かに今でもスモールビジネスの起業ではかなり有効だと思います。しかし、ハイグロース・スタートアップを目的にした場合、リーンスタートアップ等は日本ではあまり有効ではないのでは、と思っています（たとえば以下の記事参照）。

blog.takaumada.com

そうした手法論が伝えられて10年以上経ったものの、日本からはそこまで多くのユニコーンを生めてはいません。それは VC のファンドサイズが相対的に小さい等の金融的な問題もあるでしょうが、それ以上に、従来型のスタートアップの方法論や支援方法に限界があった、という面も否定できないように思います。

そしてその状態から抜け出すためには、支援側にこそ「Why Now?」の問いが有効なのではないか、というのが本記事の主張です。

なお、本記事は普通の起業ではなく、あくまでハイグロース・スタートアップの話に限っています。各地域には通常の起業が必要な場合もあるため

① 支援先のスタートアップの種類は時代によって違う

普通の起業ではなく、急成長や高成長を志向するスタートアップ（ハイグロース・スタートアップ）は、時代に応じて起業の種類が異なります。2000 年代がWebアプリだったら、2010 年代はスマホやSaaSだったりしました。さらにその前、1970年代であれば半導体などだったでしょう。

スタートアップが急成長や高成長をするにはタイミングが重要だと言われます。それは新しい機会が突如出てきて、時代が進むにつれて特定の領域での機会が取り尽くされるからでしょう。そうした背景も含めて、それぞれの時代で異なるスタートアップが生まれてくるということです。

だからこそ、スタートアップには「Why Now?」が問われます。有名な「2年後でもなく、2年前でもなく、なぜ今この事業なのか」という問いです。

これは支援側にも問われるべき問いのように思います。「2年後でもなく、2年前でもなく、なぜ今この支援が有効だと思うのか」という問いです。

なぜなら上述の通り、その時代に応じてスタートアップの種類は変わってくるからです。すると、その種類に応じた異なる支援が必要となります。スタートアップの支援側は、最新の状況をキャッチアップし、支援方法を磨いていかなければなりません。それは従来の支援方法とは異なる可能性も大いにあります。

② 国ごとに最適な方法論は違う

特にこの15年ほどはリーンスタートアップやデザイン思考でした。これらの手法はまず顧客の需要を確認することの重要性を伝える方法論です。

この考え方自体はとても重要です。初期の需要を掴む確率は上がるでしょう。しかし、その需要の先にスタートアップとして急成長・高成長していくかでいえば、それは別問題です。

実際、これまでの経験上、リーンスタートアップやデザイン思考をよく考えずに適用すると、スモールビジネス的な起業になっていきます。基本的に目の前の課題に最適化していくものだからです。

アメリカのシリコンバレーで例外的にこの手法が機能したのは、シリコンバレーという地で最先端の需要を掴めば、そこからアメリカという大きな市場に直接つながり、そしてグローバル市場にも自然とつながっていく、という環境があったからです。様々な戦略等を捨象してでも、目の前に最適化していけば、後から何とかなりやすいのがアメリカのシリコンバレーの起業環境であり、しかも当時のソフトウェア領域との相性も良かったものです。

一方、日本でそれをやると本当に小さな市場に最適化された事業を作りやすくなってしまいます。成功しても市場の最大値が日本になり、その後のグローバルへの拡大には断絶があり、アメリカほど連続的とは言えません。

もし日本からユニコーンなどを産みたければ、おそらくこれらとは別のアプローチが必要だったのだろうと思います。

欧米でスタートアップが生まれてきているという『結果』を見て、その結果を生む『方法』に秘訣があると考え、方法論をそのまま輸入するのではなく、一歩立ち止まって「Why This?」を改めて考えるべき、とも言えるかもしれません。

※ なお、アメリカではうまくいっている、と書きましたが、海外のアクセラレータプログラムを見ていると、Y Combinator 以外の独立系アクセラレータプログラムはあまりうまくいっていないように見えます。そうした意味で、単に日本の環境にあっていないだけではなく、こうしたアクセラレータで教えられている手法論自体、ハイグロース・スタートアップという文脈では見直されるべきではないかとも思います。

方法論が刷新されるとき

スタートアップの種類が時代によって代わり、そして日本でアメリカの方法論が一部使えないとしたとき、私たちは私たちなりの方法論を考え、実行していかなければ、これからもずっと優れたスタートアップを生み出せないままとなるでしょう。

そうした意味でも、海外の方法論をスライド等でまとめ、手法を広げること多少なりとも影響を与えたのではないかと思っている私自身、過去のスライドは全部消した方が良いのでは、とも思っていますし、「リーンスタートアップの限界」の記事を書くより前にもっと早く反省して方向性を転換した方が良かったと反省しています。

とはいえ、これらの方法論は基礎として教える価値はあると思うのと、教育的にも教えやすい面がある＆歴史的な意味もあると考えて消していませんが、現在に最適化するのであれば過去のスライドは消して、新しい方法論を模索するよう促した方が良いのだろう、と思っています。

特にスタートアップに適した領域が徐々に変わりつつあるように思う現在において、今後本当に効果のある支援をしていくためには、過去の方法論は参照しつつ、今必要とされているスタートアップの、最新の支援が必要なのだろうと思っています。

しかし一方で、そうは言ってもそれが起こらないのには構造的に理由もあるのだろうと感じています。

古い方法論が流通する構造的理由

古い方法論が流通してしまう理由はいくつかあるように思います。

実績がある - 古い方法論には実績があります。しかも起業はしやすいものです。しかしその実績が今のハイグロース・スタートアップの潮流にあっているかどうかは別問題です。
教えやすい - リーンスタートアップやデザイン思考はそのプロセスがある程度できています。ビジネスモデルキャンバスのようなツールもあり、教えやすいという面もあります。
ブランドがある - 『海外』や『シリコンバレー』というブランドに高いお金を払っていることもあるようです。彼らの手法の一部は素晴らしいし、まだまだ学ぶものはあるように思いますが、そうではないところもありますし、前提となる市場環境などが違うのはかなり意識されるべきだろうと思います。

こうした理由から、安全に見える過去の手法に私たちはすがってしまいがちです。

政府や地方自治体の支援

地方自治体等の公的機関であればなおさらこうした過去の実績を頼る傾向になってしまうようにも思います。

しかし地方自治体で行われるスタートアップ支援は初期段階（起業直前・直後）を対象とする傾向にあることを考えると、本来であればそうした段階だからこそ、新しい起業の手法に対応した新しい支援が必要なはずです。そこにミスマッチが起きているようにも見えます。

（ただしハイグロース・スタートアップではなく、普通の起業促進であれば良いかもしれません。その場合も、なぜ普通の起業促進がその地域に必要なのか、というその前段の問いにはきちんと答えるべきであろうと思います）

特に海外のプログラムはブランドがあるように見えるかもしれませんが、相当ちゃんと評価をしたほうが良いように思います。ものによっては、前述の通りプログラム的にも内容的にも、時代や地域にマッチしていないものも多いように見えるからです。

それに加えて、海外ではお金が回らなくなってきているから、日本を金づるにする、ということは容易に起こっているように見えています（海外VCがLP探しで日本に来るのもそうでしょう）。それは市場のメカニズムなので、その動き自体を悪く言う必要はないと思いますが、発注側である日本サイドが、プログラムの質を見極めるリテラシーが求められるタイミングだとも言えます。その海外アクセラレータープログラムに学ぶべき点は多くあるものの、本当に「今」「この支援」「この目的のために」有効であるかどうかは改めて考えるべきであるように思います。

支援側にとっての Why Now? Why This? の問い

これらはある意味で呪縛でもあります。こうした呪縛から離れるためにも、「Why Now?」「Why This?」の問いを支援側にしていく必要があるのでは、と思っています。なじみのある問いですし、そうすれば支援の在り方を改めて考えるきっかけになります。

もちろんベースとなるビジネスの考え方など、時代が変わっても共通する部分はあるので、代わらない支援方法はあるでしょう。それはそれで続けていく必要がありますし、もしスタートアップの起業家の数が増えていれば、その支援の量を増やしていけば良いと思います。しかし一方で、今求められているのは高さの向上であり、であれば支援の質の転化が必要なのだろう、という考えています。

VCであれば資金提供というベースの機能があり、それは変わらないだろうと思います。しかしVC以外の資金的な機能がない支援機関は、常に「Why Now?」を問う必要があるのでしょう。加えて、スタートアップの初期段階であればあるほど、その事業は10年後を見据えて作っていくことになるため、最も新しい事業に対する新しい支援方法が必要となります。場合によっては、スタートアップが出てくる前に先行的に支援を開始している状況を目指すべきではないかと思います。

なお、古い知識でも、スタートアップや起業の知識がないよりはあった方が良い、と考えることもできますが、しかし、間違った知識は悪影響を及ぼすこともあります。学ぶ前に事前知識があり、その事前知識が間違っていると、アンラーンの手間が余計にかかります（相当に時間と手間がかかります）。

そうした意味で、常に支援側こそがアップデートをしていかなければならないと考えている次第です。

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2025-09-01

「カンパニークリエーション」の類型の整理

カンパニークリエーション

「カンパニークリエーション」「Venture Creation Model」という言葉を聞くようになりました。ただ、この言葉は広く使われる傾向にあるように感じており、今後の議論のために少し私なりに整理したいと思います。

はじめに

起業家が新しい企業を作ったとき、それはある意味で「カンパニークリエーション」です。会社を作っているからです。

しかし「カンパニークリエーション」とわざわざ新しい言葉が使われ始めているのは、通常の起業とは異なる創業スタイルを示したいからでしょう。

その通常とは異なる創業スタイルとは、「起業家以外」のプレイヤーが主導して会社を作るという点にあります。つまり、カンパニークリエーションとは「起業家以外のプレイヤー（投資家、支援者等）が、アイデアやチーム組成、初期検証、ガバナンス設計等の全体を担って、創業を主導するモデル」だと考えています。

例として Sutter Hill Ventures があります。投資家側が課題設定と仮説検証を主導し、創業初期は Sutter Hill の Mike Speiser 氏が創業 CEO（2012–2014）として運営し、プロダクトと初期顧客の立ち上げ後に外部から経営者を招く——と主導的に Snowflake を育てました。

ただし、主導の程度にはグラデーションがあり、カンパニークリエーションかどうかにも揺れはあります。具体例で考えると、こんな形になるのではないでしょうか。

起業家が起業準備を始めていて、そこを投資家等が支援する　
➡　カンパニークリエーションというよりは通常の支援・投資活動
投資家が研究者の研究を見つけ、研究者が起業に同意したうえで、投資家側が起業家を連れてきて、起業家が戦略を立てる　
➡　カンパニークリエーション寄りだが、起業家が戦略を立てるならカンパニークリエーションと呼べるかは微妙？
投資家が研究者の研究を見つけ、研究者が起業に同意したうえで、投資家が戦略を立てる　
➡　カンパニークリエーション寄り
投資家が技術開発や会社の戦略や主導し、最後に起業家を連れてくる　
➡　かなりカンパニークリエーション

このようにカンパニークリエーションといえるかどうかはグラデーションがあると思ってはいますが、特別な言葉を用意するのであれば、ある程度意味を限定して使った方がよく、であれば「起業家以外のプレイヤーがかなりの程度主導している」というところが共通しているところなのかなと思います。

カンパニークリエーションの類型

ここからカンパニークリエーションの類型を整理することで、カンパニークリエーションの方法論が分かりやすくなります。

まず類型については、

「何を起点にするのか」

をベースに考えて3つに整理します。

その上で、カンパニークリエーションという言葉が使われる分野はIT以外の、技術を用いるものが多いため、

「どのTRLの技術を使うか」
「どの程度の時間軸か」
「どういったリスクを取るのか」

といった観点で整理します。

①「技術」起点

TRL - 1～ 3
目標期間 - 7 ～ 10 年
主なリスク - 技術開発
主な例 - Flagship Pioneering, Third Rock Ventures, Atlas, Versant, RA

医療的なアンメットニーズがある程度分かっていて、市場規模も大きい創薬の領域において、主なリスクは「その技術が作れるかどうか」になります。特に創薬は承認までのプロセスもある程度整理されており、一度作れれば規模拡大も比較的容易という点で、市場由来のリスクが比較的低いのが特徴的です。

https://www.kantei.go.jp/jp/singi/kenkouiryou/iyakuhin/dai5/siryou1-3-6.pdf

この領域でのカンパニークリエーションの例は Flagship Pioneering でしょう。「もし○○だったら？ (What if?)」を考える Explorations という最初のフェーズのTRL は 1 ～ 3 程度で、その後 ProtoCos になればおおむね 4 ～ 5 ぐらい、という印象でしょうか（TRL はあくまで推測です）。Flagship などでは、それらのTRLをVC自らが科学実験をするなどをして上げていく、という取り組みのように思います。

https://www.flagshippioneering.com/process

技術シーズがある分、非常に分かりやすいカンパニークリエーションですし、おそらく今後もカンパニークリエーションの多くはこの技術起点、かつ、ヘルスケア領域のものが多くなるように思います。

ただ私はヘルスケア領域には今のところあまり関与していないので（ディープテックという冠で一緒くたにされがちですが、かなり特殊な (weird) 領域だという認識です）、詳細はもっと詳しい人に聞くことをお勧めします。

②「需要」起点

TRL - 7 ～ 9
目標期間 - 2 ～ 5 年
主なリスク - スケーリング、オペレーション、ファイナンス
主な例 - Vargas

Vargas の作った会社 (Northvolt, Stegra, Syre, Aira など) は主にこの需要起点のモデルのように思います。技術リスクはさほど取らず、TRL の高い技術を元に、大量生産（スケーリング）やファイナンスのほうのリスクを取りながら、それらのリスクを緩和する手法（最初からオフテイク契約、様々なファイナンス手法等）に工夫があります。PE出身らしいやり方のようにも見えます。

TRLだけではなく、ARLも上げていく必要があるのが、医療系との違いでもあります。様々な規制や市民対応なども行っていくところには多くのリスクがあり、そこへの対応なども必要になってくるでしょう。

特徴的なのは、初期需要までの時間軸が短く、かつ大量なところです。Vargasの輩出した企業は、主にグリーンな需要を掴んだうえで、直近5年などでの大量供給を目指して、垂直統合・垂直立ち上げを行っています（グリーンな電気が手に入る場所での立地＋政府との連携なども行っています）。これには大規模なファイナンスが必要であり、それに成功した各スタートアップは一気にユニコーンを生むことになりました。

一方でNorthvoltはうまくいかずに2025年に破産を申請しました。Northvolt の失敗は技術開発と量産の連携がうまくいかず、かつ量産立ち上げ（歩留まり・オペレーション）の難しさに直面、さらにヨーロッパに製造技術が残っていなかったといった供給側の問題や、需要側でも想定よりも急激に需要が減少といった問題など、様々な要因もからんでいますが、短期間での新技術×大量生産は難しいのだなと思わせてくれる事例です。

③「アウトカム」起点

TRL - 4 ～ 7
目標期間 - 7 ～ 10 年 (?)
主なリスク - 技術開発、規模拡大
主な例 - Deep Science Ventures

Deep Science Ventures はアウトカム起点に物事を考える、ということを述べています。たとえばネットゼロを目指してネガティブエミッションの会社をいくつか作ったことや、アウトカム・グラフなどを使ったアプローチの存在が触れられています。

記事等から見る彼らのスタンスとしては「テクノロジープッシュではうまくいかない」ということでしょう。技術起点でうまくいく領域はそこまで多くはないのだろうと私自身も感じています。

DSV の投資先はディープテック系が多いですが、結構な投資数があるので（一般的にカンパニークリエーションはそこまで数が多くないはず）、もう少し投資家寄りの立ち位置なのかもしれません。

以上 3 つの類型にあわせて、IT系スタートアップを整理すると以下のようなリスクテイクのマップになるのかなと思います。（IT系全般は「技術的には作れる」ことがだいたい分かっているので、市場リスクを取りに行くパターンが多いと思っています）

またそれぞれ狙っている需要の時間軸が少し異なるのを図示すると以下のようになります。

カンパニークリエーションに近いけれどそうではないもの

カンパニークリエーションに関連して、いくつか類似の概念も同時期に出てきたので、整理しておく方が良いのかなと思います。（※これらのアプローチを否定しているわけではなく、概念的にカンパニークリエーションとは異なるのでは、と言っているだけです）

❌ EIR (Entrepreneur in Residence)

日本でも増えてきたEIRは「タレント起点型カンパニークリエーション」とも言えるかもしれませんが、あくまで起業家主導である点を考えるとカンパニークリエーションからは外れるのでは、と思います。ただ、既に投資家側がアイデアを考えておき、そこにEIRとして起業家人材を雇って当てはめる、というケースもあるので、場合によってはカンパニークリエーションの場合もあるとも思います。

❌ ベンチャークライアントモデル

ベンチャークライアントモデルは、需要側である大企業の「直近」のニーズを起点にしているため、Vargasのような需要起点のモデルのように見えます。しかし、最初から大規模な契約をするのではなく小さく始める点や、そもそも会社を最初から作るのではなく既存のスタートアップから調達する点が異なるように見えています。

一方、スタートアップ側にとってみると、新しく会社を作ろうにせよ、既存の会社にせよ、このモデルだと初期需要はつかみやすくなりますが、受託に近くなってしまう危険性があるようにも思います。（スタートアップ側に長期的な戦略があれば別です）

個人的には、コーポレートアクセラレータープログラムから一歩踏み込んだプログラム、という位置づけのほうがしっくりきます。

❌ 海外のスタートアップの日本支社設立支援

海外のスタートアップや大企業を起点に日本の会社を興すパターンです。これも会社を作ってはいるものの、カンパニークリエーションではなく、ジョイントベンチャーとして整理するべきものではないかと思います。基本的には「海外スタートアップにとっての海外（日本）進出」という先方の事業戦略の1つであり、日本にとっては海外の企業の誘致を促進する戦略的価値があるかどうか、という考えで臨んだ方が良いのかなと思っています。

「ミッション」起点のカンパニークリエーション？

ここまで整理をしてきました。いずれのアプローチも、Flagship の What if...? 的なところから始まっているのは共通しているでしょう。

https://stvp.stanford.edu/clips/a-process-for-innovation/

そして大きなリスクを取る分、それぞれのリスクを明らかにし、どのように緩和していくのか、というところにそれぞれの工夫があると思います（下図の通り）。

https://stvp.stanford.edu/clips/a-pioneering-approach-to-innovation/

私個人としては、Deep Science Ventures のアプローチは興味深いと思っています。このアプローチを発展させていき、既存の Vargas や Flaghship のやり方などをうまく組み合わせつつ、ミッション起点のカンパニークリエーションというものも可能なのでは、と考えているところです。

それは、

世界のミッションや国益（たとえば経済安全保障における戦略的不可欠性等）を中心にステークホルダーを集め
それぞれのステークホルダーがリスクを取ることでリスクを緩和しスタートアップを作っていく

という類型です。

Vargasもミッション志向的なところが強くありますが、需要は短期的に立ち上がるものに的を絞って、そこに垂直立ち上げをしようとしています。そうではなく、時間軸は短期の需要もあれば（これだと垂直立ち上げになるでしょう）、長期的な未来の需要を想定することも可能にします。そうすると今はまだTRLが低いものにも取り組めるかもしれず、そのときはDARPA/ARPA-Eや FRO (Focused Research Organization) のような研究開発も組み合わせていく、という選択肢も入れられます。

長期も可能にする分、技術リスクも市場リスクも比較的高くなりますが、Vargas にならって、市場リスクや需要リスクは大企業によるオフテイク契約＋投資契約で緩和することや、ミッション志向だからこそ政府支援（公共調達や値差支援など）とも座組を組んでARLを下げる、という方法が可能なのではないかと考えています。

とはいえリスクに見合ったリターンとしてかなり大きい金銭的・社会的リターンを狙う（＋そのリターンを投資家でもある企業や政府に返す）必要はあり、相性の良い領域は限られているとは思いますが、1つの類型として挑戦する価値はあるように感じています。

特に、製造業の機能がまだ残っており、政府や企業も対話可能な日本において機能するように思いますし、ハイリスクや長期的な賭けをスタートアップが担当するという本来の役割分担を可能にするのではないでしょうか。

起点	TRLの目安	タイムライン	主なリスク	代表例
技術起点	1–5	7–10年	技術	Flagship など
需要起点	7–9	2–5年	スケール・オペレーション・ファイナンス	Vargas など
アウトカム起点	4–7	7–10年	技術＋市場	DSV など
ミッション起点（提案）	可変	5–15年 (可変)	技術＋市場	OpenAI など?

こういう話をすると「事例は？」と聞かれます。

個人的には、このミッション志向型のカンパニークリエーションに近いものとしては「OpenAI」が挙げられるのではないかと思います（狭義のカンパニークリエーションには当てはまりませんが）。

非営利の研究機関として、当日は投資家的な関わりだった Sam Altman らによって、コンソーシアムのような形で2015年に立ち上げられました。最初はまさにFROに近かったと思いますが、今では大きく世界を変えようとしています。

同じことは他の領域でも可能なはずです。

GX や Climate Tech についても、国際政治における脱炭素のアジェンダの状況や世界中での建設費の高騰を踏まえると、世界的には多少歩みが遅くなる可能性が高くなってきています。特に大規模な工場を今作る、というのは相応のリスクがあります。

ただ中長期で見れば、脱炭素の方向性はおそらく変わらないでしょう。それはつまり、足下に置いてはスケーリングのスピード競争ではなくなり、事業的には研究開発をする時間的余裕ができた、ということでもあります。（※ ただ、気候変動は止まってくれないので、気候的には時間の余裕があるわけではありません。入手可能な技術の迅速なスケーリングはもっと検討されるべきだと思います。）

そうしたことを考えると、GX領域においてミッションを志向したカンパニークリエーションの選択肢はまだあるように思いますし、GX以外でも、様々な中長期の国家的な課題において、多産多死ではない形で課題解決を行う企業を多く生み出していくことは一定の試行錯誤があってもよいのかな、と思います。

まとめ

本記事ではカンパニークリエーションの定義と類型を整理したうえで、今考えていることについて少し触れました。

「スタートアップ」という言葉が多義的になるにつれて、スタートアップに関する議論や施策実施がぶれてきた過去を考えると、カンパニークリエーションもある程度整理して言葉を使わないと今後の混乱のもとになるのではと危惧しています。今回の記事の中で書いたような私の中での整理がその一助になれば幸いです。

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2025-08-03

民間版 ARPA (PARPA) 設立マニュアル～不可能を必然に変える方法～ (3)

本記事は Ben Reinhardt 氏による "Shifting the impossible to the inevitable: A Private ARPA user manual" (2021 年 4 月) の翻訳です。原文は Creative Commons Attribution 4.0 International License で公開されています。翻訳者による参考訳としてお使いください。（※ 日本語で23.7万文字あります。長すぎて投稿できなかったため、分割しました。）

パート III: 創造的技術研究所 - 私が迷路をナビゲートすることを提案する方法
- 正確なビジョンはより起こりやすいです
PARPAの迷路を通る道は、入れ子になった仮説の連続です
プログラムを体系的に設計することが可能です
PARPAの理想的な法的構造は、非営利団体と営利団体の両方から構成されます
PARPAは組織成長の3つのフェーズを経ます
潜在的プログラム
PARPAが成功または失敗する理由
技術を不可能から必然へと移行させる
感謝
- ライセンス

パート III: 創造的技術研究所 - 私が迷路をナビゲートすることを提案する方法

男たちは研究所ではなく、ケリーがかつて「創造的技術の研究所」と呼んだものの中で働いていると考えることを好みました。この説明は、ベル科学者が行っていることの芸術と科学の境界線が常に明確ではないことを世界に知らせることを目的としていました。さらに、ケリーの同僚の多くは変人だったかもしれませんが、その言葉のあまり魅力的でない意味での夢想家はほとんどいませんでした。彼らは想像力のある能力に対して報酬を受けていました。しかし、彼らはまた、新しいアイデアの要点がそれらを新しいものにすることである文化の中で、そして機関の中で働くことに対して報酬を受けていました。
— ジョン・ガートナー、 アイデア・ファクトリー

迷路について知っていることは、その知識を使って道筋を描かなければ価値がありません。しかし、有効だと思っていた曲がり角が実際には行き止まりであることを発見するとすぐに、道筋全体を再調整する必要があります！その結果、これは奇妙にもこの作品の最も重要でありながら最も一時的な部分でもあります！

この部分では、私が（そしておそらく、あなたの助けを借りて、 私たち が）プライベートARPA（PARPA）を構築するために着手していることの詳細に踏み込みます。パートIIがどの迷路冒険者も直面する可能性のある分岐点の説明だったとすれば、パートIIIは私の糸がたどることを期待する道筋です。

まず、パートIIで探求した制約の間を最もうまく沈み、かわし、くぐり、飛び越えるだろうと私が考える組織構造を示します。次に、組織のロードマップを効果的に構成する一連の入れ子になった仮説を示します。各仮説を「テスト」することで、このスキーム全体を支える巨大なとげのある仮定の塊を段階的にリスクを取り除くという概念です。これらの仮説は、組織の発展における3つの主要フェーズを構成します。これらのフェーズとフェーズシフトの条件を概説します。

あなた方の中には、この間ずっと「はい、でも実際にはどんなプログラムに 取り組む のですか？？」と尋ねていた人がいるかもしれません。あなたの食欲はついに満たされます！この部分で、組織が着手する可能性のあるいくつかの潜在的プログラムをスケッチします。

迷宮に入るほとんどの人は — 計画を持つ人でさえも — 生き残れません。それを念頭に置いて、私は深淵を一瞥して閉じ、この冒険全体がなぜ失敗する可能性があるか、そして成功がどのようなものかもしれないかを可能な限り明示的に概説します。私の希望は、そのような分析が成功の可能性と、不運な失敗の場合に私たちが学べることの両方を最大化することです。

正確なビジョンはより起こりやすいです

SpaceXからPARC（そしてその前のARPAコンピューティングプログラム）まで、野心的で成功した技術プログラムをつなぐ印象的な共通点は、それらが未来の 正確な ビジョンの周りに明示的または暗示的に組織化されていたことです。²³⁸ これらの正確なビジョンは、成功する可能性の高いプログラムのフィルターとして機能し、その成功に直接貢献します。

正確なビジョンと成功の間の因果関係はかなり直感的です。正確なビジョンは、大きなグループの人々が向かって働いているものについて合意し、おそらくより重要なことに、彼らが 向かって働いていない ものについて合意することを可能にする調整メカニズムとして機能します。神話的な漕ぎ手がドラムビートの調整なしには役に立たないのと同様に、どんな説得力のあるビジョンも行動を生み出しますが、それが不正確であれば、エネルギーは急速に散逸します。ロケット燃料が火の玉を作ることと軌道にペイロードを運ぶことの違いです。人々がビジョンに向かって動くために今できる具体的な行動を見ることができれば、それらを始めることは比較的簡単です。しかし、ほとんどのビジョンは抽象的で曖昧で、「誰かが何かをすべきだ！」「法律を通せ！」または「〜だったら良いのに...」といった反応につながります。読みやすさは行動を可能にします！

正確なビジョンは、成功する可能性が高いプログラムのフィルターでもあると私は考えています。ビジョンを現実に対するテストのように考えることができます。それを実行するのに十分にそのことを理解していますか？いいえの場合、それは実現可能性が低く、プログラムが成功する可能性が高くなる前により多くの作業が必要かもしれません。もちろん、その準備作業が何であるかを正確に言うことができれば、（異なる）正確なプログラムへの道筋を自力で構築したことになります。精度は見返りを生み出します！

このリトマステストは、あなたを単なる漸進的変化に限定するものでもありません — ヴァネヴァー・ブッシュのエッセイ「As We May Think」 *1 は、それまで存在していたものからの大きなパラダイムシフトである思考ツールの正確なビジョンを描き、しかし今日私たちが認識するコンピュータの多くの側面を正確に説明していました。

PARPAの迷路を通る道は、入れ子になった仮説の連続です

検証された仮説とは、期待していた分岐点に到達し、期待していた方向に曲がり、そして死なないことに似ています。

まとめると、PARPAの迷路を通る道は以下のようになります：

1. 直感に反する研究プログラムを体系的（そして反復可能）な方法で作成し、ストレステストを行います。

2. その信頼性を使って少数の研究プログラムを実行し、他では起こらない結果を生み出します。

3. その信頼性を使ってより多くの研究プログラムを実行し、効果的な次のステップへの「卒業」を支援します。

4. 利益を基金に投資することで、最終的にサイクル全体を自己触媒化します。

これらのステップを実際の行動に変換するために、各ステップが伴う仮説を明確にすることができます。これらの仮説はそれぞれ、いくつかの構成要素となる仮説から成り立っています。（そしてそれらは「もし○○教授にメールを送れば、会議を行い、その教授は話すべき他の2人を教えてくれるだろう...」といったレベルまでさらに細かい仮説から成り立っていますが、そのレベルの詳細は皆さんの想像にお任せします。）以下に概要を示し（番号と文字で特定の仮説を参照できるように）、その後それぞれを詳しく掘り下げます。

体系的（そして反復可能）な方法でプログラムを設計することが可能です。
1. 他では起こらない作業の一部を行いたい人々を見つけることが可能です。
2. 3〜5年で（継続的な作業を前提として）結果を生み出す可能性がある（緩く定義された）分野がいくつか存在します。
3. 各潜在的プログラムについて、12〜24ヶ月と約100万ドル規模でその実現可能性をさらに確認または否定できる小規模実験のセットを考案することが可能です。
4. 人々に初期実験を引き受けてもらうことが可能です。
5. 1a→1dを達成するには、論文を読み、ギャップを見つけ、人々に連絡を取り、小規模で集中的なワークショップを開催することによって推進される一対一の会話の組み合わせが必要になります。
6. PMになることに興奮し、実際に1a→1eを実行する人々を見つけることが可能です。
7. このプロセスを体系化することが可能です。
学術/スタートアップの制約を緩和する方法でこれらのプログラムを実行することが可能です。
1. いくつかの研究プロジェクトを一貫した目標に向けて調整することが可能になります。
2. 初期の作業は、学術研究室、契約R&D組織、独立研究者、そして助成金のために作業を行うことができる企業R&D内の人々の組み合わせによって行われます。
3. プログラムが進行するにつれて、人々は組織的所属を探索的プログラム組織に移すことを厭わないでしょう。
これらのプログラムを独自の生命を与える方法で「卒業」させることが可能です。
1. プログラム自体の期間中に、世界への有益な影響を最大化するために技術を卒業させる最良の方法を見つけるための事前作業の一部を行うことが可能になります。
2. プログラムに取り組んできた人々の少なくとも一部は、何らかの形でそれを推進したいと思うでしょう。
3. 技術の一部は会社として理にかない、一部は非営利組織として理にかない、一部はライセンス技術として理にかない、一部はオープンソースとして理にかないます。
この全サイクルが最終的に自己触媒化することが可能です。
1. 自己触媒化の初期の（非金銭的）要素は、良いインバウンドプログラムを生成するコミュニティです。
2. 「擬似自己触媒化」は、寄付、スピンオフ、ライセンスやコンサルティングなどの他の収入源の組み合わせを通じて十分な一貫した収入を得て、それらの収入源が継続すると仮定して複数のプログラムを継続的に実行できる状態です。
3. 完全な自己触媒化は、基金を構築することによってのみ実現できます。

これらのそれぞれを可能な限り詳細に説明します。公正な警告：私たちは事前に研究を理解可能にすることの限界にすぐに到達するでしょう。多くのことを場当たり的に理解する必要があり、その結果、これらの仮説の詳細は、洗練された作品というよりも作業メモのように読まれるでしょう。後の仮説は、時間的に先に進むほど、分岐できる道が多くなるため、より曖昧になります。仮説についての詳細の多くは、うまくいかない可能性のある方法の連続のように聞こえます — 残念ながら、これがこれらの実験的なことの性質です。

プログラムを体系的に設計することが可能です

PARPAについて実用的な人が最初に尋ねる大きな質問は、「それで、何に取り組んでいるのですか？」です。 ²⁴⁰ その質問に対する答えを一貫して正確に生成するプロセスを構築することが、PARPAの最初の主要なタスクです。

「何に取り組むかを考える」（あるいはさらに悪いことに、何に取り組むかを考える方法を考える）ことを最初の主要なステップとすることは少し馬鹿げて聞こえるかもしれません（そして実際、それを書くのも少し馬鹿げた感じがします）。スタートアップは一般的に特定の問題や機会を追求するために作られるので、初日から何に取り組んでいるかわからないのは大きな危険信号です。 ²⁴¹ 逆に、積極的に「何に取り組むかを考える」ことは、ほとんどの研究資金提供組織にとっても時間の無駄です；彼らは広い分野に落ち着いた後、申請を募集し判断することが彼らの行動様式です。

しかし、これらの状況のどちらでも、仕事の「文脈」はほぼ固定され、確立されています。人々にはマッチするパターンがあります。PARPAの存在理由の重要な点は、これらの確立された文脈に当てはまらないために行われていない仕事を可能にすることです。良いPARPAプログラムは反実仮想の影に潜み、反実仮想は困難です。そうすると私たちの仕事は、何に取り組むかを考えるだけでなく、3つの結合した質問です：新しい文脈によって何が可能になるか、その文脈とは何か、そしてPARPAはそれを作ることができるか？プログラム設計では、鍛冶屋のパズルを解く最終ステップに似た方法で、これらすべてに答える必要があります — 各答えは他のすべてに依存しています。

何に取り組むかを考える過程で私たちが取り組む必要がある質問の一例を示します：それは複数のシステム要素を調整する問題でしょうか？分野間のコラボレーションを作ることでしょうか？研究者が通常資金提供されないために考えてもいない積極的なアイデアを促すことでしょうか？それとも、実際に物理法則に違反しているだけで存在しないのでしょうか？これらの質問への答えをテストするためにどのような実験ができるでしょうか？

何に取り組むかを考えることが簡単ではないもう一つの理由は、PARPAが新しい機関が直面する鶏と卵の状況に特に影響を受けやすいことです：誰がそれに取り組むかがわかるまで何かに取り組めるかどうか確信できず、組織がそれに取り組むと宣言するまで人々は何かに取り組むことに同意することを躊躇します。少なくとも誰がそれに取り組むかについて強い疑念を持つまで、私たちは何かに取り組んでいると正直に宣言することはできません。計画をかなり互換性のある役割を雇うことに基づくほとんどのスタートアップとは異なり — 「ソフトウェアエンジニア」や「データサイエンティスト」 ²⁴² — PARPAプログラムは、世界中の少数の頭脳にのみ存在する知識とスキルを持つ人々と仕事をすることにかかっています。多くの野心的な提案は「誰かがこの狂気じみて野心的なことをすべきだ」で始まりますが、実際に誰が資格があり、喜んでそれを行うかを決して特定しません。そのような人々を見つけ、彼らとの信頼関係を築くことは、それ自体がプロジェクトになります。誰が参加に前向きかが、PARPAが引き受けるべきプログラムを形作るでしょう。

私はすでにいくつかの可能なプログラムについてこのプロセスを始めており、率直に言って、それ自体が専任の仕事です。

この鶏と卵の状況は、インバウンドを頼りにできるほど十分な機関的勢いを得れば変わることを期待していますが、DARPAのPMでさえプログラムを開始する前に研究者から提案への応募に対する事前の約束を得る傾向があります。

最後に、全プロセスは反復可能である必要があります。初期プログラムの作成は間違いなく場当たり的で少し混乱するでしょうが、PARPAが将来一貫してプログラムを作成できるようになるために、何がうまくいき、何がうまくいかず、何が体系化できるかに注意を払い、時間と労力を費やすことが重要になります。

他では起こらない作業の一部を行いたい人々を見つけることが可能です

ほとんどの人は、自分の手の届く範囲にない資源や協力者を必要とする少し狂った研究を追求したいという事実を宣伝しません。それを実際に成し遂げるスキルを持っている場合、これは二倍に当てはまります。 ²⁴³ もちろん例外はありますが、ほとんどのキャリア重視の研究者は過度に野心的なアイデアを「後で」のためにしまい込みます。しばしばこれらのアイデアは非常に深く埋もれているため、声に出して話すことさえ促しと信頼が必要です。 ²⁴⁴

PARPAの成功の大部分は、これらの人々を見つける能力にかかっています。特に実績なしには、それは思われるよりも困難なタスクになるでしょう。いくつかの予備的なプログラム設計を行っている間に、野心的な技術的アイデアに興奮している人々は、技術的専門知識がないか、その仕事を行うことを妨げる長期的地位にあるかのいずれかで、しばしばそれらのアイデアを実行する立場にないことがわかりました。 ²⁴⁵ 逆に、紙面上では分野の最先端にいる人々は、単一の研究室で利用可能な資源を使って体系的に進行できる特定の学術研究課題にレーザー焦点を当てることでそこに到達する傾向があります。この自己選択されたグループは、彼らの研究を他の分野と組み合わせることを含むより大きな飛躍に明らかに興奮していないことがよくあります。

すべての希望が失われたわけではありません！私は実際に技術的スキルと、コンセンサスが可能だと考えるものから一歩先に行く可能性がある野心的な可能性についての興奮の魔法的な組み合わせを持っているように見える何人かの人々に出会いました。これらの人々は、ポスドク、大学院生、学界を離れた技術的訓練を受けた人々である傾向があります。だから「正しい」人々は存在します — 挑戦は彼らを 一貫して 見つける方法を理解し、「興味がある」から「参加している」までのギャップを埋めることです。

初期プログラムを行いたい人々は、ポスドク、大学院生、学界を離れた技術的訓練を受けた人々である傾向があります

プログラムの可能性を探る過程で数十人の研究者と話した後、私はパターンに気づきました。終身教授は特定の論文が示唆する次のステップと曖昧な長期的アイデアについて話すことを喜びますが、ポスドク、大学院生、学界を離れた技術的訓練を受けた人々（「終身教授路線にない人々」）が、解決策R&Dプログラムにとって重要な 正確な 野心的アイデアを持っている人々です。興味深い論文の連絡先（通常は最も上級の共著者で、10回中9回は教授）に、その論文が開く可能性について尋ねると、彼らの手の届く範囲内にある同じようなもっと多くの種類の実験のリストを聞くだけで、イライラします。一方、論文の終身教授路線にない人々の連絡先情報を掘り起こすことができれば、しばしば「もしこれをもっとよくシミュレーションできれば、私たちは...できるでしょう」や「もし物理学者と仕事ができれば、私たちは...できるでしょう」という報酬を得ることがよくあります。

この反応パターンは理にかなっています：教授は専門分野を見つけ、慎重で漸進的な作業を通じてそのマスターになることで成功する傾向があります。この専門化は、助成金の取得において優秀にします（「この人は世界で他に誰もできない実現可能なことをしたがっています！」）が、彼らの制御範囲内で実現可能なものとその外側で実現不可能なものとの間に明確な境界を持つモードに彼らを押し込みます。研究経験がほとんどない人々は正反対である傾向があります：壮大なアイデアでいっぱいですが、それらを実装する方法がまったくわかりません。終身教授路線にない人々は、2つの極端の間の中道を歩くことができます。

終身教授路線にない人々を探すもう一つの理由は、彼らが（定義上）伝統的な学術キャリアパスにあまり縛られていないことです。だから、プログラムが最終的に成功した場合、それが最も理にかなう形 — スタートアップ、非営利組織、または何らかの企業吸収であろうと — でそれと一緒に「卒業」することに前向きである可能性が高くなります。知的継続性は、卒業したプログラムの現実世界での最終的な成功にとって重要です。

この仮説をテストするには、意図的に会話やワークショップを終身教授路線にない人々に偏らせることが必要になります。この偏りは2つの理由で難しいです。第一に、人々が関心のある分野と関連付ける人は通常教授です。教授への執着は、興味深い人々を見つける最良の戦術の一つが推薦を通じて道を見つけることなので、まず高品質な終身教授路線にない人々を見つけることを困難にします。第二に、終身教授路線にない人々は、教授と同じ研究室や設備へのアクセスを持たないことが多いので、外部化された研究で彼らと仕事をすることは追加の課題を提示するでしょう。

終身教授路線にない人々への焦点は、決して排他的であってはなりません。自分の終身在職権の自由をその最大限まで使いたい終身教授もいますし、時には今でもベンチワークを行います。地下室で生物反応器の構築を学んだ高校中退者もいます。しかし、これらの人々は非常に希少な外れ値になるので、希少資源の大部分は終身教授路線にない人々を育成することに費やされた方が良いと思います。

PARPAプログラムの作業部分は、人々が助成委員会を通過できないと思うもの、または彼らが利用できない何らかのコラボレーションを必要とするものである傾向があります

PARPAは、可能にしている作業の種類を早期に確定する必要があります。私たちが潜在的に陥る可能性がある2つの対立する罠があります：一方では、とにかく起こるであろう作業を支援すること、もう一方では、実際に不可能な作業を支援することです。境界線は明確ではありません；とにかく起こるであろうかつ実際に不可能なものさえあります。この曖昧さは、厳格な分類システムの代わりに、ヒューリスティックの開発に焦点を当てる必要があることを意味します。

「可能だが奨励されていない」という甘いスポットに当てはまる作業の種類について、（少なくとも）2つのヒューリスティックがあると予感しています：人々が助成委員会を通過できないと疑っている作業と、何らかの奇妙なコラボレーションを必要とする作業です。これらのケースはどちらも精神的盲点に陥る傾向があります：しつこい痛みの代わりに、「それは良いでしょうね」と思ってからそれについて忘れてしまうような類のものです。PARPAの役割の一部は、これらの捨てられたアイデアを引き出すことです。

作業が助成委員会を通過できない理由はいくつかあります：きちんとしたバケツに収まらない；実行者が以前に行った研究と直接関係していない； ²⁴⁶ または成功する強い証拠がないだけです。

存在しないコラボレーションを必要とする可能性がある作業の種類は一般化が困難です。例えば、化学グループが実装したい分子レベルのプロセスがあるが、合成にかかる時間と可能な結果の範囲が試行錯誤実験を実行不可能にするかもしれません。機械学習駆動のシミュレーションは、制約された検索空間での試行錯誤を実現可能にするのに十分なほど検索空間を狭めることができるかもしれませんが、化学グループにはシミュレーションを構築する専門知識を持つ人がいません。同時に、シミュレーション関係者には、彼らが構築しているシミュレーションを実際に有用にするための化学の微妙な経験を持つ人がいません。PARPAは両方のグループに一緒に作業する資金を提供し、彼らの間の調整を支援することができます。

最先端を推進する技術者は新しい組織と協力することを望むでしょう

他では実現されないような仕事を行いたい人を見つけることが可能だとしても、「興味がある」ということと「参加する」ということの間には大きなギャップがあります。人々は喜んで会話をし、アイデアを出し合いますが、実際に腰を据えて仕事をするのは全く別の話です。このギャップは、PARPAが早期に検証する必要があるもう一つの仮説、つまり研究者が私たちと協力してくれるかどうかということを意味しています。

研究との協力の大きな部分は、そもそも研究に資金を提供する能力であり、これがこの仮説を組織の文脈でのみ実行できる実験の一つにしている理由です。しかし、資金は必要ですが、人々があなたと協力するには決して十分ではありません。人々は仕事に興奮する必要があります。それは創造性と粘り強さの両方を大量に必要とすることは避けられません。プログラムの任意の単一プロジェクトに対して「興奮しよう！情熱を追求しよう！」と全力で取り組むことはできません。なぜなら、最終的には異なるプロジェクトが収束する必要があるからです。このバランスを一貫して見つけることは困難でしょう！

協力者を「オンボード」するためにテストできる戦術には次のようなものがあります：高い潜在能力を持つ可能な実行者の小規模ワークショップ、個々の研究者との信頼関係の構築に多くの労力を費やすこと、 *2 そして特定のプロジェクトの後も研究者にとって価値のある長期的なコミュニティの構築に取り組むことです。

継続的な取り組みを行えば3〜5年で結果を出せる可能性のある分野がいくつか存在します（大まかに定義されていますが）

PARPAの成功は、3〜5年で具体的な結果を生み出す「スイートスポット」にいくつかのプログラムを作ることにかかっています。ここでの「具体的」とは必ずしも製品を意味するわけではありませんが、組織外の人々に信頼を与える成果物を意味します。この制約は純粋に実用的なものです。現実的に言えば、PARPAの可能性に興奮している人々（おそらくあなた、親愛なる読者）でさえ、組織が数年間にわたって何らかの目に見える進歩を示さなければ、熱意を失うでしょう。組織が時間をかけてより多くの信頼を築くにつれて、より長期的なプログラムに取り組み、「かかる限りの時間」有望なプロジェクトに取り組むことができるようになりますが、経路依存性は重要です。

この計画は、スイートスポットが実際に存在するという仮説に基づいています。3〜5年で結果を示すことができるソリューションR&Dプログラムが刺激的でないか、または既に様々な理由で取り組まれている可能性があります。泡立つVC市場、異常に先見の明のある助成金配分者、実際のDARPAなどです。これがプログラム設計が重要な役割を果たす場面です。プログラムが成功すると信じる理由があるだけでなく、有用な時間スケールで成功が起こる可能性があると早期に信じる理由があることが重要です。これまでに掘り下げてきた2つの具体的なプログラムは、汎用テレロボティクスと、原子精度製造に向けた一連のプログラムの第一歩です。提案をお待ちしています！

各潜在的PARPAプログラムについて、12〜24ヶ月間と約100万ドル規模でその実現可能性をさらに確認または否定できる小規模実験のセットを考案することが可能です

DARPAのPMは、プログラムアイデアの最もリスクの高い部分を「酸性テスト」するために苗床プロジェクトを使用します。 *3 PARPAがプログラムに対して同様のことを行えることは確信していますが、それでも明示的にテストする必要がある仮説です。クレイジーなアイデアが少なくとも可能であることを説得力を持って示す証拠の部分を事前に特定することは極めて困難です。

この仮説のリスクを軽減する一部は、率直に言って、良い苗床プロジェクトとは何かについての学習プロセスです。過去のDARPA苗床プログラムの例を研究した後、いくつかの潜在的なヒューリスティックがあります：

良い苗床プロジェクトは、誰もが何かがうまくいかないと言う理由を具体的に追求します。その目標は、それを機能させることではなく、少なくともうまくいかない理由が最初に見えるような決定的な要因ではないことを示すことです。このアプローチが機能するためには、何がうまくいかないのか、そしてなぜ専門家がそうだと主張するのかを正確に特定することが重要です。
キャッチフレーズは、信じられないほど愚かに聞こえる（「ミームはいかにして現実になるか」）か、理解不能（「拡張現実ベースの協調的および確証的収集」）かのどちらかでしょう。推測的に、このヒューリスティックが機能するのは、苗床が広範な直感（ミームが現実になることが可能かもしれないという）または重要になる可能性があると疑われる特定の興味深い技術的なことのいずれかを探る必要があるからかもしれません。

苗床プロジェクトにおける成功と失敗の境界は、しばしば曖昧であることが予想されます。この曖昧さが、実行者との信頼関係の構築が重要である理由です。苗床実験が完全なプログラムを開始するのに十分な証拠を提供するかどうかを決定する際に、人間の判断は避けられません。苗床プログラムのもう一つの可能な枠組みは、それらが信頼構築の「試用」期間として機能することです。インターンシップや、一部の企業が従業員と会社の両方が数ヶ月後に別れることを選択できるように設定している方法を考えてみてください。

以下は、直感的なポンプを刺激するための推測的な苗床プロジェクトの思い浮かぶ例です*4。これらは多くの理由で実現可能でない可能性があります！

核融合反応でミューオンがより高い複製率を持つ可能性があることを示すこと。
テレロボティクス作業専用に設計された広く適用可能なロボットの設計がどのようなものになるかの研究を行うこと。
炭素フリーセメントのスケールアップにおける拘束条件の実験。
3Dタンパク質プリンターが使用するブロックの特定の特性とクローズドループでAlphaFoldをテストすること。
DNAマイクロアレイにインプロージョン製造を適用することで、ナノスケールのブレッドボードを作ることができることを示すこと。
宇宙ミッション用に開発された温度硬化電子機器と通信が、地熱エネルギーのために地球に20km掘削する際の条件に耐えられることを示すこと。
製造後に自身の特徴を研磨または鋭利化できるMEMSデバイスの設計。
泥水からDNAを抽出しながら泥をバイオ燃料として収穫し、自己滅菌と清浄化を可能にする小型センサーのプロトタイプ作成。

人々に苗床実験を引き受けてもらうことが可能です

明らかですが重要な課題は、潜在的な実行者が「興味を持つ」ことと実際に行動を起こすことの間のギャップを埋めることです。「他では起こらないことをしたい人を見つけることが可能」という仮説をテストしながら見つけた人々を、興味から行動に移すにはどうすればよいでしょうか？物事を引き受ける野心とスキルの両方を持つ人を見つけることと、実際に彼らに時間を費やして引き受けてもらうことは別のことです！

これが資金と組織を持つことが実際に重要である場面です。ある時点で私たちは「この件を探求する作業に資金を提供します」と言えるようになる必要があります。契約が必要でしょうか？どのような合意に見えるでしょうか？テニュアトラックではない人々と直接協力できるでしょうか、それとも教授や大学の官僚制度を通す必要があるでしょうか？苗床プロジェクトを行うために誰かを「インターンシップ」に「雇用」できるでしょうか？実際にやってみることでのみ解決される複雑な質問があります。

仮説1a → 1dの達成には、地道な調査活動とワークショップの組み合わせが必要です

人々と有望な分野を見つけ、拘束条件を突く実験を考え出し、それらの実験を実現させるために全てをまとめることは、多くの曖昧な「人々の手綱取り」を必要とします。私が「地道な調査活動」と呼ぶ仕事の内容を書き出すと（多くのメール、人との会話、フォローアップ、接続、振り返り、交渉など）、確実に（私のような）具体的で実行可能な計画を好む人々から不快な横目を向けられることでしょう。これらのことを下手に行うと、簡単にどこにも行き着かない可能性があります。うまくいけば、可能性を明示的に指摘することで、その罠を避けることができますが、それでも深く不満足な答えです。

ワークショップは人々の手綱取りを体系化する方法です

DARPAのプログラムマネージャーは、プログラム設計プロセスの一部として、専門家の小規模ワークショップをしばしば開催します。 *5これらのワークショップの一連の実施は、PARPAを開始するための小さく実行可能な場所かもしれません。

PARPAの開始と実行可能性のテストの大きな部分は、十分に正確なプログラムを設計することであると思われます。外部の研究者はプログラムのプロジェクトが彼らの時間の説得力のある使い方であると信じる必要があり、外部の資金提供者はそれらのプログラムの実行を開始するための資金を提供する意思がある必要があり、私たちはそれらが成功すれば実際に素晴らしいものを解き放つ機会があると信じる必要があります。²⁵¹

プログラムを設計し始める一つの方法は、異なる背景を持つ分野の端にいる少数の人々が集まって、互いにアイデアを出し合い、探求し、可能性の端の明確な図を向けて議論する一連のワークショップを開催することです。

ワークショップは具体的にどのようなものでしょうか？

分野の端を理解しているが何らかの形で周辺にいる5〜7人が、空港へのアクセスが比較的容易な森の中のどこかにある大きなホワイトボードで満たされた家で実際に集まることを想像してください。参加者は、「なぜブラックボックス工場がないのか？」「インフラを植物のように成長させることはできるか？」「位置制御化学を行う能力をどこまで推し進めることができるか？」といった分野の正確な問題を掘り下げ、2〜5年の時間枠で何が可能で、取り組まれていないのか、正確になぜそうなのか、そこに到達するためにどのような作業が必要なのかを確立することを目標として、一週間を過ごします。

確かに、人々に人生から一週間を取ってもらうのは大きな頼みです。残念ながら、一週間未満では恐らく不十分でしょう。人々が互いに快適になり、突飛なアイデアを掘り下げることを喜ぶ地点まで到達するには数日かかります。デジタルツールで事前に快適レベルを高めることが可能かもしれませんが、私は懐疑的です。

ワークショップは理想的にいくつかの具体的な成果物を産出するでしょう：

より大きなプログラムのgo/no-go実験として機能できる予備的苗床プロジェクトのリストと、誰がそれらを行うべきかの情報。
ハイルマイヤーカテキズムの全ての質問への回答、または答えが不明または曖昧である正確な理由（およびそれを確定するために行う必要があるプロジェクト）。
苗床プロジェクトが成功した場合の完全なプログラムで何が起こるかの「ロードマップ」。
プロジェクトに関与させる分野の主要人物のリスト。

楽観的に言えば、いくつかのワークショップを実行した後、参加者はより大きなコミュニティの核を形成することができるでしょう。このグループは理想的に2つの目的を果たします：分野の端を押し進めたい人々が重複し補完的な人々を見つけるのを助ける*6ことと、プログラムアイデアの生成、請負業者としての活動、おそらくPMや実行者になることを支援できるPARPAの軌道上の人々のプールを提供することです。証拠として、Ink & Switchはこの戦略を成功裏に追求しているようです！

プログラム設計のハブアンドスポークモデルの長所と短所

ワークショップの代替案は、プログラムマネージャーが多くの専門家と直接話し、自分で総合を行うことでしょう。これがプログラム設計のハブアンドスポークモデルです。PMが中央のハブとして、専門家との大部分の会話を行い、必要に応じて彼らを繋ぐというものです。このアプローチには長所と短所があります。長所は、PMが完全に自分自身で作成したプログラムに最大限に参加し、アイデアが最大限に一貫性があることです。委員会は平均的な結果につながる傾向があり、ワークショップが委員会思考に陥りやすいのです。

一方で、ハブアンドスポークモデルでは、PMが全ての適切な質問を考え出すか、異なる専門家の間の仲介者として機能する必要があります。ハブアンドスポーク手法は、PMがプログラムについて強い仮説と分野での専門知識を持って参加する場合に理想的かもしれません。私は、シミュレーションベースやロボティクスベースのプログラムにはこれを行うことができるかもしれませんが、生物学や材料の分野では不可能でしょう。

PARPAの初期プログラムが比較的無相関であることが重要だと思われます。同じPMによってハブアンドスポーク手法で設計されたプログラムは、ワークショップ手法によるものよりも互いにより強く相関するでしょう。早期に、私たちは多くのPMを持たないでしょうし、これが相関を悪化させる可能性があります。これらの事実は、両方の戦略を追求する価値がある一方で、ワークショップ手法の潜在的な長所とハブアンドスポーク手法の潜在的な短所が、PARPAがその生涯の早期にワークショップにより重く依存すべきであることを示唆しています。

意欲があり能力のあるプログラムマネージャーになれる人を見つけることが可能です

他のDARPA亜種と同様に、PARPAの成功または失敗は、素晴らしいプログラムマネージャーと協力する能力にかかっています。適切な人々を見つけて、私たちと協力するよう説得できることは当然ではありません。双方に選り好みが豊富にあるでしょう：良いPMになれる人々は人生に多くの選択肢があります。同時に、PARPAはPMが担わなければならない信頼と責任のために、誰がPMになるかについて識別する必要があります。

これらの課題を考慮して、どのようにPMを見つけ、なぜ彼らが参加するのかを提案します。

この仮説の一部は、プログラム設計にも関わる苛立たしいほど曖昧な「人々の手綱取り」が実を結ぶという確信に基づいています。「本当に頑張れば成功するだろうと思う。」この仮説は完全に傲慢に基づいているわけではありませんが、以下はPMをどこで見つけ、他の選択肢を断念するよう説得するものについてのより正確な直感です：

良い実行者になる可能性のある同じテニュアトラックではない人々が、良いPMにもなる可能性があります。実行者はしばしば実際のDARPAでPMになります。
技術を可能にするための悪い選択肢の最善として会社を設立することを考えている（または設立して停止した）人々は、良いPMになるでしょう。スタートアップを始める人々の一部は、ビジネスを構築したいからではなく、技術を世界に持ち込む最良の方法のように見えるからです。それらのケースの一部では、PARPAプログラムはスタートアップよりもはるかに効果的でしょう。
大手テック企業ほど多く支払うことはできませんが、良いPMになる人々は収入を最大化しようとしているのではなく、代わりに収入の閾値があり、それを超えると仕事の非金銭的利益（これは独特に優れています！）が彼らの精神的計算を支配すると思われます。政府の給与スケールに縛られることなく、個人とこの閾値を交渉することができます。

プログラム作成プロセス全体を体系化することが可能です

この仮説を検証することは、うまくいけばそれほど多くない数のプログラムを作成した後、（少なくとも内部的には）それが単なる偶然ではなかったという確信を感じる場所に到達することのように見えます。理想的には、組織外の人々にもその確信を植え付けることができるでしょう。良いプログラムを繰り返し作成する能力は、長期的に成功する可能性があると信じる強い理由です。

プログラム作成を体系化する良い部分は、前の仮説を追求しながら何が機能し何が機能しないかに明示的に注意を払うこと以外の何物でもないでしょう。しかし、プログラム設計を学問としてのより抽象的な作業も重要であると思われます。おそらく、それらを同じコインの経験的および理論的側面として見ることができるでしょう。

学術/スタートアップの制約を緩和する方法でプログラムを実行することが可能です

プログラム設計は、有用な結果に変換されなければ役に立ちません。人々はロードマップを見ただけでは行動に跳び上がりません。私たちが現在のシステムでは他では起こらないであろうプログラムを明示的に追求しているため、定義上重要な摩擦があるでしょう。その結果、プログラムを完成させることは挑戦になるでしょう！

私たちがワークショップを実行し、その中の最もリスクの高い質問について正確なアイデアを作成し、プログラムの異なる部分に取り組むべき正確な適切な人々を知り、提案していることが不可能ではないことを示すいくつかの苗床実験さえ行うが、完全なプログラムに関しては顔から落ちるシナリオを想像するのは簡単です。複数の長期研究プロジェクトを調整し、それらを動作する技術に統合することは、全く異なる獣です。

明確な失敗モードは、既存のインセンティブ構造からの脱出速度を達成できないことです。おそらく、作業を行う経験のある人々すべてが、まだ論文の発表の最適化を望んでいます。おそらく、プログラムは多くの異なるグループ間の調整を必要とし、それらのグループすべてが、最終的にプログラム全体を成功させる制約を受け入れるのではなく、特定の部分を最適化したいと考えています。おそらく、研究者の組織に法的問題があります。おそらく、プログラムに取り組んでいる人々が途中で卒業するか仕事のオファーを得ます。リストは続きます。

包括的な仮説は、これらの既知の落とし穴を避け、未知の未知数を発見して回避し、完全なプログラムの実行に成功できるというものです。プログラム実行のリスクを軽減することは、いくつかのサブ仮説を伴います：

一貫した目標に向けていくつかの研究プロジェクトを調整することが可能でしょう

調整は困難です。研究は困難です。研究を調整することは特に困難になるでしょう。プロジェクト間の依存関係を扱うことは、技術的側面と人間的側面の両方で挑戦になるでしょう。技術調整では、他のプロジェクトでの問題にもかかわらず各プロジェクトを継続する方法を考え出す必要があります。人間の調整では、人々がコミュニケーションを取り、うまくやっていくことを確保する必要があります。これらは通常の管理問題ですが、それらは11まで増幅されるでしょう。初期プログラムの分散性は、新しいこと（特に原子を使った）を行うことが共有コンテキストを持つことをより困難にするという事実と複合するでしょう。同時に、共有コンテキストは重要になるでしょう！

調整問題がどのようなものかを示すために、金属有機フレームワークで分子機械を使ってワンショット分子合成を行う想像上のプログラムを見てみましょう。分子プロセスのより良いシミュレーションを作成する1つのプロジェクト、多段階合成プロセスを単一ショットプロセスに変換する可能性のある一連の分子機械を設計する1つのプロジェクト、そしてシステムを合成する1つのプロジェクトがあるかもしれません。摩擦はあらゆる場所に現れる可能性があります：シミュレーションのベンチマークは第2グループにとって実際に関連するプロセスである必要があります。設計グループと実装グループは、実際に作成することが不可能なものを設計することと、作成することが簡単な保守的な設計に自分自身を制限することの両方を避ける必要があります。

これらの調整問題に対処する多くの方法があり、すべて実験的な脱曖昧化を必要とします。PMは各グループと定期的にチェックインできます。進歩について鞭を打つためではなく、各グループが他者から何を必要とし、それを得ているかどうかをチェックするためです。PMの役割の1つは、より大きなプログラム目標を前面中央に保ち、システム全体を最大化するために個々のグループが「最適でない」何かを行う必要がある時を理解することです。もう1つの戦術は、結果を持つ前に、実際に各プロジェクトで作業している人々（PIだけでなく）を定期的に集めることです。そうすることで、プログラム全体の人々が結果を守るのではなく、実際の研究問題について話すことで関係を築くことができます。

初期の作業は、学術研究室、契約R&D組織、独立研究者、およびおそらく助成金のための作業を行うことができる企業R&D内の人々のいくつかの組み合わせによって行われるでしょう

この仮説には3つの暗黙のサブ仮説があります：1. プログラムの初期作業は分散した外部組織で行われる; 2. その作業を行う組織のタイプは異種であるーつまり、学術研究室だけではない; 3. PMは、作業を完成させることができる限り、作業を行う組織のタイプに無関心であるべきです。

これらのサブ仮説のいずれも間違っている可能性があります！Ink & Switchや様々なオープンソースプロジェクトなど、他の民間組織は分散した、外部化した研究を成功させましたが、それが原子ベースのソリューションR&Dに変換されない可能性があります。外部化された非コンピューター科学研究は、SRIやAPLなどの契約研究組織で作業を購入できる大規模なリソースを持つ政府組織である場合にのみ機能することが判明するかもしれません。学術研究室には、潜在的なパートナーとしてそれらを排除するドラコニアンなライセンスや大学のオーバーヘッド要件があるかもしれません。独立研究者は、能力に関係なく、プロジェクトを引き受けるために必要な機器にアクセスできない可能性があります。

しかし、これらの潜在的な問題を回避する方法があることを楽観視しています！

プログラムが進行するにつれて、人々は組織的所属を探索的プログラム組織に移すことを望むでしょう

この仮説は2つのレベルに存在します：プログラムの異なるプロジェクトの人々は単一の組織に移ることを望むでしょうか？そして、単一の組織に統合することは良いアイデアでさえあるでしょうか？探索的プログラム組織がなぜ良いアイデアかもしれないかの理由をパートIIで説明しているので、ここでは詳しく説明しません。人々がEPOに参加することを望むかという質問に対して、ほとんどの人間システムと同様に、多くの要因が作用しており、それらすべてを事前に予測することは不可能です。人々がどれだけ取り組んでいるプログラムを気にかけるようになるかは、理想的には決定要因であるべきですが、実際には、インセンティブの複雑な組み合わせです：彼らが自分自身を見ているキャリアトラック; 参加することの機会費用; 良い結果の可能性をどう重み付けするかなど。これらのインセンティブすべてを管理することは大きな挑戦になるでしょう。

プログラムに独自の生命を与える方法で「卒業」させることが可能です

「技術ではなく移転を管理せよ：いくつかの成功を持つ革新的リーダーは、自分自身をルーンショット審判として任命する傾向がある（モーセの罠）。代わりに、プロジェクトがルーンショット保育園から現場に移転し、価値のあるフィードバックと市場インテリジェンスが現場から保育園に循環する自然なプロセスを作成せよ。移転のタイミングを管理するのを助けよ：早すぎない（脆弱なルーンショットは永続的に潰される）、遅すぎない（調整を行うことが困難になる）。必要に応じてのみ、優しい手で介入せよ。つまり、モーセではなく庭師になれ。」
—サフィ・バーコール『ルーンショット』

PARPAが赤ん坊の苗床から印象的な結果まで、プログラムを育てることに成功したとしても、プログラムが世界に肯定的な影響を与えなければ、そのすべての作業は価値がありません。その影響が起こるためには、プログラムが独自の生命を持つ必要があります。技術が独自の生命を持つ多くの方法がありますが、残念ながら、それらのいずれも、ただキスをして神々が残りを行うことを望むほど簡単ではありません。それは「オープン」プロジェクトとして終わる、非営利団体によって運ばれる、既存の組織に吸収される、またはスタートアップの核になる可能性があります。結果に関係なく、どの結果を目標にし、それらに向けてコース修正することを明示的に考えることが、PARPAの一部となった後のプログラムの実行可能性を最大化すると思われます。

技術に生命をもたらすことは、これよりも困難で、うまくいけばそれほど気まずくありません。

プログラムを「卒業」させることの1つのサブ仮説は、プログラムが終了した後の影響を最大化するために、プログラムの過程中に行うことができる多くの事前作業があるということです。いくつかの巨大なマイルストーンに到達することに偏執的に焦点を当て、それに到達し、その後周りを見回して「OK、今これで何をするのか？」と尋ねるのは簡単でしょう。あるいはさらに悪いことに、「まあ、私たちの仕事はここで終わりです、トーチを前進させるのは他の人次第です！」と主張することです。代わりに、PMはカーリングのスイーパーのように少し行動することができます — プログラムの前の摩擦をわずかに変更して、可能な限り最高の場所に最終的に着地させます。

この「事前作業」は、潜在的な製造業者（「この技術を実際に規模で生産可能にするために何が必要か？」）、潜在的な採用者（「実際にどのような仕様を気にかけているか？なぜこのようなものを既に使用していないのか？」）、および規制当局と行き来することを伴い、前の2つのグループが心配しないようにします。PM/プログラムチームは、明らかに作業に何を組み込むかについて判断を下す必要があります — 「より速い馬が欲しい！」を捨てるしかし「電力/重量比は私たちにとって重要ではありませんが、電力/体積は重要です」を保持する。拡散を最大化する「フォームファクター」についても困難な質問があるでしょう — それは製品でしょうか？プロセスアップグレードでしょうか？特定の種類の顕微鏡検査や合成作業を行う研究室でしょうか？おそらく別のプログラムの出発点である必要があるでしょうか？この作業の多くは標準的なスタートアップのベストプラクティスに密接に似ています — 私は両方を「現実世界でのフィットを見つけること」として想像していますが、スタートアップがスケーラブルな製品を通じて長期的な捕獲可能価値を最適化しようとしている場合、PARPAプログラムはより多くの自由度を持っています。

プログラムが終了した後に何が起こるかに過度に集中することも、悪影響をもたらす歪み効果を持つ可能性があります！すでに死ぬまで叩いたように、PARPAが最初に存在する必要がある理由の1つは、既存の機関が論文や利益などの結果に作業を集中するからです。潜在的に影響力のある作業を可能にする推進力と、その作業が実際にその影響を提供するように促すことの間をナビゲートすることは、PARPAが直面しなければならないもう1つの避けられない緊張です。

もう1つのサブ仮説は、成功裏に「卒業」するために、プログラムにはそれを前進させるために取り組んでいた人々の一部が必要であるということです。知的継続性は重要です。そしてもちろん、プログラム参加者の一部がプログラムと一緒に卒業することを望むと思われます。この知的継続性は多くの形を取ることができます — 技術を実装している他の組織とのコンサルティング、スタートアップや非営利団体の開始、おそらくあまり従来的でない何か。重要なことは、技術にフルタイムで取り組んでいた少なくとも1人の人がそうし続けることです。「技術移転」がいくつかの特許を引き渡し、おそらくいくつかの軽いパートタイムコンサルティング作業によって起こることができるという一般的な誤解があります。これは、特許が機械部品の設計図であった過去には当てはまったかもしれませんが、もはやそうではありません！その結果、（一時的な）PARPAプログラムの人々の少なくとも数人がそれを長期的な努力として見ることが重要になるでしょう。

PARPAは最終的に会社をスピンアウトするでしょう

スピンアウト²⁵³ 会社としては、プログラムが「卒業」できるいくつかの方法の1つに過ぎません。しかし、スタートアップが文化的時代精神の多くを支配し、PARPAのビジネスプランで潜在的に独特の役割を果たすため、それらについて直接話すことは価値があります。

結局のところ、PARPAの目標は、大まかに言えば、世界でより技術的に可能な驚異を解き放つことです。「世界で」の部分は多くの作業を行います。それは技術拡散を要求し、これは3つの（相互に排他的でない）方法の1つで起こることができます：技術を直接販売する、無料で提供する、またはその周りに組織を構築することができます。

PARPAの作業の一部は、確実にそれを拡散させるかもしれない会社に直接販売するのに適しているでしょう。しかし、現在の組織の既存の製品ラインやビジネスモデルに適合しない多くのことがあるでしょう。

非ソフトウェア技術を無料で提供することは、制度的枠組み外では限られた拡散ポテンシャルを持つ傾向があります。ほとんどの人は自分のものを作らないので、設計をインターネットに置くだけでは、広く使われる可能性は低いです。もちろん反例はありますが、より頻繁に無料またはオープン技術の拡散は最終的に組織によって推進されます。ペニシリンにはファイザーが必要でした; 半導体にはフェアチャイルドが必要でした; 電気にはエジソン電気が必要でした。

技術拡散のための会社の重要性は、PARPAが（時々）その目標を達成するために会社をスピンアウトする必要があることを意味します。

もちろん、警告があります：これらの会社すべてが高成長スタートアップではないでしょう。技術が前進させるために会社が必要な地点にあるとしても、その会社が良いベンチャーキャピタル投資になることを必ずしも意味しません。これらの会社の一部に適した構造は、Mozilla財団やWikimedia財団のような非営利団体としてさえあるかもしれません。

この全サイクルが最終的に自己触媒的になることが可能です

最も長期的で、最も曖昧で、最も積極的な仮説は、プログラム設計、実行、卒業のこの全サイクルが「自己触媒的」になることが可能であるということです — つまり、PARPAは独自の金銭工場になることができる（そしてそうならなければならない）ということです。自己触媒化は金銭だけではなく、より大きなもの：良い結果が良い結果を生むサイクルです。

なぜ自己触媒化が重要なのでしょうか？根本的なメタ仮説は、PARPAが長期ゲームをプレイする場合にのみ、真に奇跡的なことを達成できるということです。良い研究には長い時間スケールがあります — 20世紀の産業研究所が歩調を掴むのに数十年かかりました。かなり根拠がありませんが、組織の時間スケールは、それが引き受ける作業よりもさらに長い必要があるように感じられます。高分散ドメインでの制度的能力には複合リターンもあります。もちろん、このメタ仮説も間違っている可能性があります！ラドラボやウィローガレージのように、一瞬のうちに消えたが規模を超えた結果を生み出した研究組織がいくつかあります。

長期的に繁栄するために、PARPAは可能な限り自分自身の運命をコントロールする必要があると思われます。PARPAが外部資本に依存し続ける場合、最終的には1つのインセンティブの罠または別の罠に陥るでしょう。最高の資金提供者、最も賢明なリーダー、最も堅牢な組織構造があっても、サイコロを十分に振れば、最終的には自然な1を振るでしょう。もちろん、自己触媒化は成功を保証しませんが、それの最終的に重要な部分のように思われます。

PARPAの「コアゲームプレイループ」が自己触媒的になることができるという仮説を3つの順次サブ仮説に分けることができます：

1. PARPAは良いインバウンドを生成し、より成功したプログラムを可能にするコミュニティを作成できます。 PARPAが自己持続可能になることができるという最初のヒントは、金銭的なものではない可能性があります。初期の頃、私たちは良い実行者とプログラムを追い求めることに大きな努力を費やす必要があるでしょう。PARPAが良い、差別化された作業を行っている場合、これは時間とともに変化し、私たちと一緒に働きたい優秀な人々と他では生きることができないアイデアのハニーポットになることができるはずです。人々と組織の両方について、彼らが保つ仲間によって多くを知ることができます。自己触媒化コミュニティは、もちろん自己触媒化組織には不十分です。しかし、それは必要かもしれず、金銭的自己触媒化よりも迅速に起こり、それによって自己触媒化仮説の早期「テスト」を提供します。

2. PARPAは、寄付、スピンオフ、その他のソースの組み合わせを通じて十分な一貫した自由キャッシュフローを得て、「デフォルトで生存」しているように感じる「疑似自己触媒的」状態に到達できます。長い間、PARPAはかなり手から口への生活をするでしょう — あちこちで資金を調達できますが、それらは一回きりのイベントになるでしょう。有望な結果を示した（そしておそらく自己触媒化コミュニティを作成した）後のある時点で、資金調達は信頼でき、および/または小さなバッファを作成するのに十分大きくなるでしょう。人々は定期的に、またはより多くの金額を寄付するでしょう; スピンオフはいくつかの成功した出口を持ち、より多くの人々の投資を奨励するかもしれません; コンソーシアムまたは収益をもたらすコンサルティング契約を確立できるでしょう。この時点で、私たちは「デフォルト死」から「デフォルト生存」に反転するでしょう。*7この状態はまだインセンティブの罠に満ちており、したがって長期的に不安定ですが、それでも重要なステップになるでしょう。

3. 完全な自己触媒化は基金を構築することによってのみ可能であり、これは疑似自己触媒化プロセスからの余剰を蓄積することによって実現できます。大きな元本の利息から運営資金を調達する基金は、DARPA型組織の理想的な資金調達メカニズムのように思えます。問題は、そのような基金の構築が幻想かどうかということです。私たちの作業仮説は、基金の構築は極めて困難で失敗する可能性が高いが、不可能ではないということです。長い時間がかかり、強固な財政規律が必要になります。基金の章で述べたように、一度に全てを構築しようとするのは悪い考えなので、組織の収入の一部に支出を制限することで、時間をかけて徐々に構築していく必要があります。ここでの大きな前提は、資金提供者と投資家がこの計画に賛成してくれることです！

PARPAは複製可能な制度モデルを創造することができ、またそうすべきです

解決策R&DとPARPAの属性の中には、世界で素晴らしいことを最大化するために、PARPAを構築しながら複製可能な制度モデルをどのように創造するかを明示的に考えるべきであることを示唆するものがいくつかあります。このモデルは本質的にスケールできないものであり、制度モデルは一般的に個々の機関よりも堅牢です。この最後の仮説は、組織の全ての段階を通じて注意を払うべきメタ仮説のようなものです。

PARPAが多くの重要なことを成し遂げることができればと思いますが、構造的に 全ての 重要なことを行うことはできません。企業は、概念的には²⁵⁵ 市場全体を独占し、世界中の検索、鉄鋼、猫の動画、おむつを全て提供することができます。対照的に、DARPAの小さくて平坦な構造は、彼らの成功に重要な役割を果たしている可能性が高く、*8そのモデルを踏襲するどの組織も、そのサイズを超えると収穫逓減を見ることになります。²⁵⁷ これは、ベンチャーキャピタル会社や多くのプライベートエクイティ会社で見られるものと似ているかもしれません。小さな会社は外れ値の結果から狂ったようなリターンを得ることができますが、大きな会社は平均に回帰します。

新しい制度構造への道を切り開くことは、どのような組織よりもはるかに影響力があります。セコイアとドン・ドレイパーの印象的なところは、彼らが行った投資よりも、制度モデル全体のテンプレートを作ったという事実です。

偶発的要因は、モデルを正しく理解したとしても、常に特定の組織を殺すことができます。あるいは、ARDCのように *9最初のVC会社と考えられていますが、アイデアといくつかの要素は正しく理解したものの、法的構造のような他の要素を最終的に致命的な方法で台無しにした可能性があります。

複製可能なモデルを作ろうとする場合、一回限りのものを構築する場合と何を違って行うでしょうか？一つは、決定と失敗を意識的に文書化することです。なぜ他のことよりもある一つのことを行うのか、うまくいかなかったことを試したことを記録することです。さらに、秘密主義のレベルを放棄し、似たようなことをしたいと思っている人々を助けることにオープンになることを意味します。

PARPAの理想的な法的構造は、非営利団体と営利団体の両方から構成されます

注意：この章の多くの決定は数値的仮定に基づいています。これらの仮定のそれぞれを 📊 でマークしました。これらの定量的要因をモデルに入れ、 こちら で参照できるようにしていますので、コピーして自分で試すことができます。

もう一つの注意：これは仮想的な理想の説明です。この章には違法であるか、重要な人々が「いいえ、そんなものにサインしません」と言うために実用的に実行不可能なものが確実にあります。しかし、正確な場所から始めることが重要です！

PARPAの理想的な法的構造は、3つの条件を満たすものです：

法的構造は、人々が組織に税控除対象の寄付を行うことを可能にしながら、価値ある仕事に向けて営利投資を誘導することも可能にすべきです。
法的構造は、組織とそれに関わる人々が、彼らが作り出した技術から価値を獲得する いくらかの 上昇益に参加することを可能にすべきです。
法的構造は、組織が自立することを可能にすべきです。自立した組織は、製品やサービスを販売するか、基金を持つか、定期的に流動化可能な株式を生み出す必要があります。

表面的には、これら3つの条件は矛盾しているように見えます。全体的に、解決策R&Dに真剣に取り組む組織が利益を上げることは期待できません。特に、比較的効率的な営利組織の市場が手を出さない仕事に焦点を当てる場合はなおさらです。

しかし、PARPAの活動全ての集合体は利益を上げないでしょうが、PARPAからスピンアウトした企業のポートフォリオが最終的にうまくいくという仮説は合理的です（ただし依然としてリスクがあります）。利益に関係なく、PARPAは企業が技術普及の効果的なメカニズムになり得るため、最終的に企業をスピンアウトすることになります。PARPAが何か有用なことをしていれば、最終的にPARPAにDNAをたどることができる多くの利益を生む組織が存在することになるという、さらに安全な賭けもあります。しかし、今のところ後者は無視しましょう。²⁵⁹

これは、（私が信じている）3つの基準全てを満たす最もシンプルな構造のスケッチになります。プラトニック構造と呼びましょう。なぜなら、それを実装することは確実に「技術的な問題で刑務所に行く」ことを避けるなどの実用的な理由で、いくつかの変更を伴うからです。一言で言えば、C社を所有し、基金も持つ大型非営利団体があります。便宜上、セクション中で「非営利団体」「C社」「基金」と何度も言うよりもはるかに興味深くなるように、ミューズのネテ、カリオペ、エウテルペにちなんで名前を付けましょう。ネテはPARPAの全ての活動を運営します。彼女の運営資本は3つの場所から来ます：寄付者からの税控除対象寄付、カリオペからの現金、エウテルペからの配当。カリオペは、高成長企業の場合は株式として、低成長企業の場合は利益分配協定として、ネテからスピンアウトした企業の一部を所有しています。人々は将来の利益に対する請求権と引き換えにカリオペに投資することができます。最後に、エウテルペは基金がすることを行います：彼女は幅広く資金を投資し、ネテに与える安定した配当を生み出そうと試みます。エウテルペは、寄付者から直接か、収入が支出を上回る時にネテから資金を得ます。

高レベルでは、この構造は、税控除対象寄付を好む人々がネテの運営予算またはエウテルペに直接寄付することを可能にすることで基準#1を満たします。構造は、私が実際のリターンを生み出すことができると疑う、最終的に企業になるプログラムの結果のみに投資することを可能にすることで基準#2を満たします。最後に、構造は、ネテが「親組織」であるという事実と エウテルペが運営を維持できる点に到達する方法についての合理的な仮説 📊 を通じて基準#3を満たします。

特にC社であるカリオペに関して、いくつかのニュアンスがあります。最初のニュアンスは、カリオペのスピンアウト企業における持分がどのように機能するかについてです。PARPAが最終的に企業をスピンアウトすることは既に確立されています。しかし、成功したプログラム全てが企業になるわけではない📊ことと、企業全てが高成長のベンチャー支援可能なスタートアップになるわけではないことの両方を改めて強調することが重要です。技術を世界に送り出すための最良の手段が、小さな専門組織である場合があります。標準的な株式所有は、低成長企業には意味がありません。なぜなら、それらは買収されたり株式公開されたりすることがないかもしれないからです。代わりに、カリオペは彼らの将来の利益の一部を所有することができます。この利益分配は、最良のシナリオでは営利企業の貸借対照表上では無視できるものになります📊が、フリーキャッシュフローの有用な源泉です。したがって、技術が世界に出ることを最大化するために、企業に利益ベースまたは株式ベースの所有権の選択肢を提供することが重要です。その所有権のサイズは別の難しい問題です。📊 カリオペが子会社により多くの所有権を維持すればするほど、彼らが自分たちの運営資金として持つ利益や株式は少なくなり、成功する可能性は低くなります。同時に、カリオペは投資家にリターンをもたらすために十分な所有権を持つ必要があります。アンカーとして、Y Combinatorは7%、Entrepreneur Firstは10%を取ります。 私たちは10%にします 。これは切りの良い数字であり、より高い数字はスタートアップに重大な損害を与える可能性があると感じるからです。おそらくもっと低くすべきかもしれません。

次のニュアンスは、カリオペの法的地位についてです。主な選択肢は、彼女がLLCまたはC社のどちらであるべきかです。両者の最も関連する違いは、税金と株式発行の能力に関するものです。LLCは「パススルー」法的構造なので、カリオペから得る収入に対して投資家のみが課税されます。C社として、カリオペと彼女の投資家の両方が課税されます。C社ははるかに多くの法的先例があり、人々はそれらに慣れているので、二重課税が重大な負担でない限り、一般的にC社をデフォルトにするのは良いアイデアです。このトレードオフをナビゲートする方法は、カリオペの（仮想的な）価値がどこから来るのかを見て、どちらの構造が技術の普及を最大化するのかを見ることです。（私たちの目標を忘れないでください！）カリオペの価値の大部分は、高価値である企業の株式を保有することにあります。ここでの典型的な罠は、カリオペの投資家にできるだけ早くリクイディティイベントを求めるよう圧力をかけるようにカリオペのインセンティブを設定することです。カリオペの価値が投資家に返すであろう現金にあるなら、カリオペはリクイディティイベントを押し進めるインセンティブを持つでしょう。代わりに、カリオペの価値が彼女が保有する株式の長期価値に基づいていればより良いでしょう。これらのインセンティブを整合させることは、カリオペがC社であるべきことを示唆しているようです。これはあなたにとって明らかな結論かもしれませんが、実際には私の最初の仮定ではありませんでした。バランスを傾ける可能性のあるもう一つの考慮事項は、LLCよりもC社において所有権がどのように機能するかについてより多くの制約があることです。

次のニュアンスは、カリオペの所有権がどのように機能するかです。組織における所有権を法的に分割する方法は厳しく規制されているので、まずおそらく違法である理想的なシステムを説明し、次に法の制約内でそれがどのように粗雑に実装されるかを説明します。明らかに、投資家とネテ自身がカリオペの大きな部分を所有することになりますが、ネテのPMが参加できるようにする方法を見つけることも重要です。PMがカリオペの意味のある部分を所有することを可能にすることは、実際にインセンティブにとって重要です。価値ある企業に自然につながるプログラムもあれば、企業にはつながらないが非常に影響力のあるプログラムもあることを考えると。PMの暗黙の選択が「あなたのプログラムが企業になれば、あなたは金銭的上昇益を得るが、そうでなければ何も得られない」であれば、PMは企業になるべきではないプログラムを企業になる方向に押すか、最初から商業化できないプログラムを決して始めないかのどちらかをするインセンティブを持つことになります。代わりに、カリオペが獲得する価値の一部を皆に与えれば、その圧力を和らげることができるでしょう。もちろん、これは経済的インセンティブに強く動機づけられたPMが全ての仕事を企業に向けて歪めることを止めることはありません。また、完全に平等な結果を生み出すこともありません。成功した企業を作り続けるPMは明らかにそれらの企業をはるかに多く所有することになります。おそらく、技術企業の「余剰価値」の大部分は実際にはその技術によるものではありません。 *10

蓄積する「台帳」ポイントに基づく所有権は、お金を投入する人と時間を投入する人の両方が、企業に関わる全ての人がほぼ平等な立場で上昇益に参加することを可能にします。企業全体を助ける異なる活動に対して異なる数のポイントを割り当てることができます：「最初の1年間の勤務でNポイントを得る、次の年は1.2*N、など」「10万ドルあたりMポイント」。最終的に、人々のリストと各人が持つポイント数になります。所有権は単にあなたのポイントを総ポイント数で割ったものです。台帳システムは最終的に、企業の価値が増加するにつれて徐々に希薄化される株式を人々に販売し、授与するのと同じ結果になります。（時間が経つにつれてより多くのポイントが作成されるので、固定数のポイントはカリオペの減少する割合を表すことになります。）しかし、ポイントシステムには、標準的な株式にはないいくつかの正の特徴があり、それらの欠点のいくつかを回避します。このシステムの一つの利点は、全ての人に同じタイプの所有権を与えることです：優先株式などを避けます。台帳は、組織の成功に誰が貢献したかの説明として大まかに立つことができます。²⁶¹ （財政的に報酬を与えることができない）非営利団体への寄付の「疑似ポイント」と組み合わせて、台帳は企業所有権が通常そうであるような秘密と嫉妬の源泉ではなく、公的な誇りの源泉になることができます。

ポイントシステムは、人々が役割に応じて異なるタイプの株式が人々を異なるバケットに振り分けるのではなく、複数の方法で参加することも可能にします。投資もしたい従業員にとって会計上の面倒はないでしょう。成長する砂の山に砂粒を追加することと、固定されたパイの一切れを得ることの違いには心理的要素もあります。これが全てユートピア的な妖精と虹のようなにおいがすることは承知しています。規制上の制約と投資家の圧力が、このフルシステムを実行不可能にすることは間違いありません。しかし、刑務所に行くことなく可能な限り近づけるように、それを配置することが重要です。

パズルの最も難しい部分は、誰が仕事をし、誰がそれを所有し、誰が人々を雇用するかという問題です。ネテがたまたまカリオペの株式で補償される多くの従業員を持つのは気まずいでしょう。ネテとカリオペを分離する暫定的に実行可能な方法は次の通りです：PM全員がカリオペの従業員です。そして彼らはネテに契約され、ネテが結果として生じる仕事を所有します。仕事が企業が意味をなすポイントに到達すれば、ネテはその仕事を公正市場価値でカリオペにライセンスし、カリオペが企業をスピンアウトすることができます。少なくとも理論的には、この取り決めはPMが株式を持つことを可能にしながら、同時にカリオペ（したがって利益）ではなくネテが研究アジェンダを推進することを確実にします。

カリオペの存在は、多くの年にわたってネテが運営資金を寄付に依存することから解放されることはありません。しかし、カリオペは、エウテルペの金庫を満たすことによって、長期的にネテが寄付に依存することから解放することが できます 。この計画は2つの大きな仮定に依存しています。カリオペが最終的に非常に価値あるものになること、および/またはネテが運営をカバーするのに十分な寄付を得ることができること。これらの寄付とカリオペからのお金の何らかの組み合わせを通じて、エウテルペの元本を無期限にネテに資金を提供できる配当が生み出せるポイントまで徐々に構築するのに十分なものがあるでしょう。📊

PARPAは組織成長の3つのフェーズを経ます

組織は断続平衡進化系は長期間の緩やかな変化を急激な変化の期間で区切られたものを経る（可能性があります）。「断続平衡：系統漸進主義の代替案」をご覧ください。に似る傾向があります。常に連続的な速度で変化するのではなく、資源の臨界レベルに達した時に「フェーズシフト」で区切られた相対的安定の期間を経る傾向があります。言い換えれば、組織は（成長する）人間よりもポケモンのように進化します。

ほとんどの組織は異なる形を経ますが、それらを明示的にすることはめったにありません。代わりに、状況は サウスパーク の「アンダーパンツ・ノーム」のビジネス計画に似ています：初期形（アンダーパンツを集める）と最終形（利益）があり、それらの間に大きなクエスチョンマークがあります。外部からそのような計画がどれほど良いかを評価するのは困難ですが、おそらくより重要なことに、ノーム的計画を内部で使用するのは困難です。いつ次のフェーズに押し進めるべきか？フェーズシフトの重要な条件を満たしていないため、現在のフェーズにとどまる規律を発揮すべきはいつか？異なる形を明示的にすることで、全員が同じページに立つことができます。他の多くのことと同様に、形を読みやすくすることはそれらを脆弱にもします。批判と、予測通りに進まなかった場合の偽善の非難の両方に対して（これはほぼ避けられません）。私の計算では、明確さと知的誠実さはリスクに値します。

このレンズを通して、PARPAが時間と共に異なる「形」を取ることを考えることができます。各形は異なる資源を必要とし、異なる活動セットに焦点を当て、異なる出力を生み出します。これらの形は、アイデア迷路を通るPARPAの道筋における主要な仮説のそれぞれにほぼ対応しています。

PARPAは、長期資金調達と段階的リスク軽減の間のバランスを取るためにトランシュを使用できます

PARPAの発展を個別の形に明示的に分割する実用的な理由の一つは、寄付者と投資家の両方にトランシュを可能にすることです。何度も述べたように、小さく始めることとDARPAモデルの他の部分との間には多くの緊張があります。トランシュ化された寄付と資金調達は、この緊張を和らげる一つの方法かもしれません。*11

マイルストーンベースの資金調達は製薬業界では一般的で、薬物の開発には何年も、潜在的に数十億ドルもかかりますが、FDA承認の異なる段階を通じてかなり予測可能な軌道をたどります。予測可能性と構造は、ベンチャーに関連するリスクを減らすものではありませんが、可能な結果についての不確実性を減らします。

PARPAは同様の方法で資金を調達することが考えられます。特定のマイルストーンが達成されたときに自動的に大きなものが続く小さな寄付を募ることです。このアプローチは、組織が長期資金調達を確保したかのように行動することを可能にしながら、大量の資金を展開する圧力の下にあることなく行うことを可能にします。マイルストーンベースの資金調達はまた、寄付者と資金提供者がマイルストーンが達成されるまでお金を保持し、より大きな金額を展開する前に組織がリスク軽減されたと感じることを可能にします。

一つの危険は、マイルストーンが達成されたときに寄付者がコミットメントを破ることを選択する可能性があることです。これは残念ながらファンドでのキャピタルコールで起こりますが、うまくいけば、この場合に起こる可能性は小さくできます。マイルストーンの達成は（いつでも来る可能性のある）キャピタルコールよりも予想外でないことと、明確なマイルストーンがより確固とした契約を可能にすることの両方のためです。

マイルストーンの作成と合意は課題になります。マイルストーンベースのトランシュには明確なマイルストーンが必要です。それらが医療技術と薬物でうまく機能する理由の一つは、FDA試験の通過が全員が合意できる明確なマイルストーンだからです。PARPAは成功への主要な障壁として段階的な政府ゲートキーパーという贅沢（？）を持たないので、マイルストーンを慎重に選択し、寄付者にそれらを受け入れてもらう作業をする必要があります。以下の形を配置することは、そのプロセスの最初のステップになることが私の意図です！

フォーム1：プログラム設計

人員：1〜5人
予算：年間0〜50万ドル
出力：プログラム設計

この形では、PARPAは可能なプログラムを設計する1〜2人のフルタイム個人だけになります。大きなことが小さく始まることが重要であることを覚えておいてください！これらのPMは、PMが多くの論文を読み、多くの人々と話して自分自身の仮説を形成し、それを多対多のワークショップと組み合わせるハブアンドスポーク式作業の反復プロセスに焦点を当てます。そこでは複数の専門家が集まって可能性を詰めます。

この形では、組織の主要な出力は成果物、ロードマップと呼びましょう、になります。これらの生きた文書は、明確な目標から逆算してその目標に到達する可能性を最大化する正確な作業まで働き、その作業を行うのに最も適している可能性のある人（世界で1つか2つの場所にしか存在しない設備や暗黙知の多くの部分があります！）を明確にし、タイムライン、分岐点、マイルストーンの観点から作業について考える方法を説明します。ロードマップは不可避的に重要な仮定をリスク軽減するためのいくつかの実際の実験の反復が必要になります。ロードマップはプログラムが「すぐに実行可能」という意味ではないことを心に留めておいてください。誰が作業を行うかを把握し、契約に署名し、設備を整理するなど、全ての部分を整えるために多くの作業があります。理想的には、他の組織がこれらのロードマップに基づいて行動するでしょうが、私はそれに賭けません。

理想的には、系統的な（したがって反復可能な）方法でプログラムを設計することが可能であるという仮説をしっかりと把握したら、可能な限り迅速にこの形から進化します。

この段階に到達するための臨界質量はありませんが、それから抜け出すための臨界質量は、前進する価値のある約5つのプログラムを設計したことです。²⁶⁴ 計画プロセスが反復可能であること、そして PARPAの初期スイートスポットにこの全体的努力を価値あるものにするのに十分な分野が存在することの両方を示すのに十分な数のロードマップを生成する必要があります。

この段階の予算は、個人の給与とワークショップの運営費用（森の中の小屋を借りて、（うまくいけば）人々の食事と交通費）をカバーするのに十分で、数千ドルです。ここでの難しい部分は、問題と可能性を十分に深く掘り下げて良いプログラム設計を行う能力が、それらのプログラムを実行する能力と結びついている可能性があることです。私の経験では、²⁶⁵ 会話が実際のプログラムにつながることを見ることができるとき、人々は正確な潜在性について話し合うことをはるかに喜んでします。

他の組織がロードマップに基づいて行動したい場合、おそらくフォーム1.5があり、そこではPARPAと実行する組織の間の境界がより曖昧になります。出力が現実になる可能性を増加させるために、それらの組織の代表者をプロセスに呼び込むことができます。同様に、PARPA の人々は、ロードマップを生き続け、翻訳で何も失われないようにするために、ロードマップを実行する組織にコンサルティングすることができます。

フォーム2：アーキテクト研究所

人員：5〜20人
予算：年間1000万ドル
出力：自立的だが一時的な研究組織

この形では、PARPAはプログラム設計に取り組む複数のプログラムマネージャーで構成されますが、苗木実験を実行し、プログラムを開始することによってフォーム1のプロセスを超えて拡張します。組織の主要な出力は、プログラムを実行することを使命とする集中研究組織 *12または同等の「ゲート」²⁶⁸ の全ての質問に対する良い回答を持つ地点までプログラムを推進したら、彼らは完全なプログラム組織のための全ての部分（資金調達、法人化、研究契約、採用）を整え、プログラム組織にフルタイムで移るか、他の誰かにリーダーシップを移譲する必要があります。

これらのプログラム実行組織への資金調達は、実施される作業の性質に応じて、政府、慈善家、投資家など、無数の源泉から調達することができます。率直に言って、緩やかに結ばれたプロジェクトの集合から独自の組織への移行は、うまく実行するのが非常に困難です。まとめる必要がある断絶した要素が多数あります。資金調達を得たり人々を参加させるための妥協が、結果的にプログラムを脱線させる可能性があります。PARPAは、資金源、研究所、受託研究機関とのつながりを維持し、初期のスペースを提供し、全般的にプロセスの知識を磨くことで、これらの一時的な組織の創設を支援できるはずです。プログラムが独立した事業体により継続的に移行することを可能にする探索的プログラム組織のアイデアを発展させることで、これらの問題を回避することが可能かもしれません。

PARPAが並行して取り組む必要があるプログラムの最小数があります—おそらく5から7の範囲です。プログラムが実際に高リスクであれば、単一のプログラムは成功するよりも失敗する可能性の方が高いため、プログラムが少数しかなければ、それらすべてが成果を上げずに終わり、組織全体を道連れにする可能性が非常に高くなります。各プログラムの成功確率が5〜10%（DARPAの場合のように「 DARPA - 技術革新の実現」を参照。）であるならば、そのうちの1つが成功する50%の確率を得るには、7つのプログラムを実行する必要があります。

プログラムのクリティカルマスにはそれらを運営するプログラムマネージャーのクリティカルマスが必要です。プログラムを運営するのに必要な最低限の人数に加えて、グループが個人それぞれの合計よりも多くのアイデアを受動的に生み出し始める人数があります。この人数はおそらく5から7人程度です：夕食会に参加する人数分です。 ²⁷⁰

この形態では、ディレクターが組織自体に焦点を当てる別個の役割として現れます。ディレクターは形態1では言及する価値もありませんでした。なぜなら、初期段階では、ディレクターは基本的に少しの追加管理業務を持つPMになるからです。

形態2での予算の最低レベルを推定するのは困難です。低すぎると、組織全体に潜在能力があることを示すための作業ができません。DARPAのシードリングプログラムの総予算は100万〜500万ドルです。プログラムを6〜18ヶ月で完了したいと仮定すると、プログラムあたり年間70万〜1000万ドルの割合になります。いつでも5つのプログラムのクリティカルマスが必要であれば、研究費用は年間350万〜5000万ドルになります。明らかに、これは時間/予算スペクトラムの極端な両端を掛け合わせた巨大な幅です。より合理的な推定値はおそらく年間1000万ドルでしょう。この数字は、できるだけ早く結果を出すという避けられない圧力のために、組織を失敗に導く瀬戸際をさまよっているように感じられます。つまり、総計で、この段階に移行を検討する重要な予算は年間約1000万ドルですが、できればそれより高い方が望ましいです。

年間1000万ドルという数字は、米国政府が研究に費やす金額と比較すると微々たるものですが、ほとんどの比較的新しい組織と比較すると巨額です。ドナーは、実際の成果を見るために必要な数年間、その金額にコミットすることを理解できるほど躊躇するかもしれません。理想的には、創設された半独立的なプログラムが結果を示す機会を得た後まで、判断は保留されるべきです。これはトランシェが非常に重要となる場面です。

フォーム3：創造的技術研究所

人員：20〜100人
予算：年間6000万〜30億ドル
成果：オープンリサーチ、企業

この段階は、非常に長期間にわたって生産的に存在できることを期待するPARPAの完全に進化したバージョンです。この段階では、PARPAはプログラムを設計し、リスクを軽減するだけでなく、実際に運営もします。

新しい組織全体を創設し資金提供することなくプログラムを運営することには、いくつかの利点があります。内部プログラムにより、失敗したプログラムから健全なプログラムに資金をシフトできるため、より高リスクなプログラムが可能になります。内部プログラムは「これをやるべきだ！」から実際に実行するまでの移行を円滑にします—大量の資金調達、知識の移転、組織全体の立ち上げを行う必要がありません。代わりに、それらすべてがプログラムの過程で有機的に起こることができます。

この段階では、組織の成果はプログラムが何に変化するか—スタートアップ企業、研究非営利団体、既存組織に普及させる知識とIPのいずれかです。PARPAは、プログラムがその影響を最大化する形態に移行することを確実にするために、まだ多くの作業を行う必要があります。組織に関するその他すべては、形態2からのかなり自然な拡張になります。

形態2と同様に、形態3もプログラムの高い失敗確率のために、同時並行プログラムのクリティカルマスが必要です。この数はおそらく7つ程度です。これは、10%の成功率には組織が単一の成功プログラムの50%の確率を得るために7つのプログラムが必要であるという概算演習に基づいています。7つのプログラムそれぞれが年間約800万ドルのコストで、シードリングプログラムも継続する（形態2に従って）と仮定すると、最低予算は年間約6000万ドルになります。興味深いことに、この数字は個人用コンピューターを生み出したオリジナルのARPA IPTOの予算（2020年価値で4700万ドル）とほぼ一致します。

最終的に、私たちはDARPAの規模に到達することを目指しています：約100のプログラムとプログラムマネージャーが約30億ドルの予算を展開します。もちろん、その定常状態は、長年の運営の後に段階的にアプローチすることができ、またそうすべきです。この目標が非常に野心的であり、私たちがそこに到達することはない可能性が高いことを理解しています！

潜在的プログラム

特定のプログラムについて話すとき、抽象化の階段をどこまで下りるべきかに悩みます。一方で、私はいくつかの強い仮説を構築しており、例があることは、そうでなければ非常に抽象的な提案にとって常に有用です。他方で、読者（もちろん あなた ではありませんが、他の人々）は、例に関する質問や異議がその他すべてを支配する程度まで、それらの例に過度に焦点を当てる傾向があります。（「モデルも計画もすべて忘れて、なぜあなたはそれに取り組んでいるのですか？」）どのプログラムに取り組むかは、計画の最も重要でありながら最も固定されていない部分の一つです。しかし、私は既に正確なビジョンの方が実現しやすいと主張したので、自分の言葉を守ります。これらは、プログラムを作成する価値があるかどうかを検証するためにも多くの作業が必要な直感であることを心に留めておいてください。オープンハウスの家具に書かれているように：展示のみ（しかし後で利用可能かもしれません）。この節では、プログラムを設計する価値があるかもしれない仮説のリストと、特に有望だと思われる2つのプログラムのより詳細な説明の両方を提示します。

いくつかのプログラム仮説

注意：これらの例のほとんどが何らかの理由で問題があると思われるでしょう。一部は空想的な戯言に聞こえ、他の部分は新しい制度的支援を必要とするには明らかに実用的すぎるように聞こえるでしょう。

再構成可能なブラックボックス工場は、何がどこで作られるかを劇的に変える可能性があるシステムとロボティクスの問題です。
3Dプリンティングは、ソフトロボティクスを有用なものにすることを可能にする可能性があります。
人間中心でない生物学は、物理技術の新しいパラダイムを解き放つ可能性があります。例えば、人工筋肉と人工代謝を組み合わせることができれば、実質的にゴミで動作する高強度対重量線形アクチュエーターを作ることができるでしょう。
多目的農業ロボティクスは、特に屋内での食料の栽培方法を変える可能性があります。
新しいシミュレーションパラダイム—特に階層的なシミュレーションシステム—は、新しい材料から生成設計、新世代のロボティクスまで、すべてを可能にする可能性があります。
「汎用」遠隔ロボティクスは、グローバルな問題に対処し、人々がこれまでできなかったことを可能にするシステムエンジニアリングの問題です。
タンパク質3Dプリンター、金属有機フレームワークに埋め込まれたナノマシン、その他のツールの組み合わせによって駆動される「位置化学」は、原子レベルで精密な製造というビジョンの実現を開始する可能性があります。

汎用遠隔ロボティクス

可能性

『マトリックス』の最も象徴的なシーンの一つは、ネオが初めてマトリックスから脱出した直後に起こり、マトリックス内のスキルを直接脳にダウンロードできることを学んでいます。彼は首の後ろにケーブルを差し込み、激しく動き回り、目を開けて「カンフーができる」と発表します。これは能力を「ダウンロード」するというアイデアの略記になっています。遠隔ロボティクス技術は人々に直接的な超能力を与えることはできませんが、多くの同じ結果を生み出すことができます。人々により多くの主体性を与えることには、何か言い表せない美しさがあります。コンピューターが「心の自転車」となり、私たちの創造性と思考能力を高めることができるのと同じように、ロボットは「手のコンピューター」になることができます。

遠隔ロボティクスが人々に与えることができる最初で最も明白な力は、テレポートする能力です。明らかな利点（物理的な仕事での通勤の削減、専門シェフが世界中の人々のために料理できることなど）がありますが、あまり明らかでない利点の一つは、比較的稀有な機器を完全に活用する能力です。午前2時に、世界の反対側の人々が研究作業を続けることができます。

遠隔操作ロボットは建物ほどの大きさになることができます。巨大メカを指揮するという誰もの空想を満たすことに加えて、大規模な遠隔操作ロボットは、建設現場や緊急事態において大きな乗組員の仕事を行うことができます。どちらも、完全自動化ロボットを近い将来信頼することはない高不確実性の状況です。その反対側では、遠隔操作ロボットは人間の体内に入ったり、壁の中を這ったり、一般的に人が非破壊的にアクセスできない場所で動作するのに十分小さくすることができます。ピルサイズのロボットは『ミクロの決死圏』を（より冒険的でない）現実にすることができます。ある程度、これは腹腔鏡手術とダ・ヴィンチロボットのツールにすでに存在します。しかし、これらを可能なことの粗雑なヒントとして見るべきです。ロボットは豊富な形態要因を持つことができます。研究者は蛇ロボットからヤモリロボット、タコロボットまで、あらゆるものに取り組んできました。遠隔ロボティクス技術により、人々は変身ヒーローのようにこれらの形態要因の利点を活用することができます。

人間スケールでも、ロボットは人間をはるかに超える物理的能力を持つことができます。電力駆動ロボットは空気を必要としません。ロボットの手は、人間ができるよりもはるかに熱いまたは冷たいものを持つことができます。強力なモーターにより、ロボット（そしてその延長としてその操作者）は超人的な強さを持つことができ、精密ステッピングモーターにより、人々は人間の手では実現できない安定した精度で行動することができます。主要な力に関係なく、スーパーヒーローは一般的に通常の人々よりもはるかに損傷に強いです。遠隔操作ロボットにより、柔らかい人間はこの損傷耐性を近似することができます。ロボットを人より危険にさらすことの方がはるかに倫理的であるという事実もあります。現在のところ、ロボットは非常に高価で遠隔ロボティクス技術が扱いにくいため、責任保険を支払って人を危険に送り込む価値があります。遠隔ロボティクス技術への専用作業により、この「事実」を変えることができます。

課題

遠隔ロボティクスがそれほど素晴らしく、単なる絵空事でないなら、なぜ実際の遠隔ロボティクスプラットフォームは基本的にセグウェイに載ったiPadなのでしょうか？答えの大部分は、システムの文脈で作業が必要な多くの異なる部分があることです。汎用遠隔ロボットは、人が環境と滑らかに相互作用することを可能にする必要があります。

遠隔ロボティクス専用ケーブルを敷設することなく、遠隔ロボットは常にインターネット上で動作する必要があります。これは、ドロップしたパケットと可変遅延を意味します。これらはビデオ通話中は少し迷惑ですが、繊細なタスクには破滅的になる可能性があります。単純に実装すると、遅延のある接続での触覚フィードバックは、（力制限装置なしには）腕をもぎ取る可能性がある自己強化ループを作成することができます。遅延を回避する多くの潜在的な方法があります：「これを回転させる」と「それを拾う」をより低レベルの経路計画に変換できるオンボード自律性；コントローラーが相互作用し、システムがもう一方の端でロボットの動きに変換するロボット環境のモデルの生成；または電気通信会社と取引を結ぶというより技術的でないアプローチ。コツは、これらのアプローチのそれぞれがどの程度「機能する」かは、システムの他の部分に依存することです。

人間の触覚はかなり驚異的です—手元にペンがあれば拾ってください（小さな物体なら何でも構いません）、次の文を読んで、それから目を閉じてください。目を閉じたら、ペンを数回ループで回し、元の位置に戻し、それから再び目を開けてください。驚異的なことは、それがおそらくどれほど簡単だったかです。現代のロボットと遠隔ロボットのほとんどは、主に視覚センサー—CCDのような受動的なもの、またはLIDARのような能動的なものを通じて動作します。ギガピクセルの視覚センサーと比較して、現代の触覚センサーは原始的です。人間の皮膚は1平方ミリメートルあたり数千の神経密度を持つことができ、*13 一方、最先端のBioTac触覚センサーは19の電極間の差を通じて力を測定します。 *14 もう一方の端で人間の手とインターフェースする状況もそれほど良くありません。一つの希望は、遠隔ロボティクスの制約条件が触覚技術であることかもしれません。おそらくそうです！しかし、システムレベルでは、低品質の触覚センサーでもより良いパフォーマンスを達成する方法があるかもしれません：複数のカメラ、シミュレートされた触覚応答、 Project Soli スタイルのレーダーオンチップ、またはループ内の自律性。

人間の手も多用途です—針に糸を通したり赤ちゃんを抱いたりできる同じ手が、数百ポンドを持ち上げたりレンガを砕いたりすることもできます。ロボットアクチュエーター（「世界に物理的なことをするもの」の専門用語）はそれほど良くありません—損傷を与えるには弱すぎるか、非常に注意深い制御なしに物を破壊する可能性があります。この状況を改善する多くの潜在的な方法があります：触覚フィードバックループから機械的に柔軟なアームとソフトグリッパーまで。人工筋肉、空気圧システム、プーリー駆動のアームと手はすべて、人間の四肢と手の多用途性にアプローチする潜在的な方法です。コツは（そして、私はここで壊れたレコードのように聞こえるでしょうが）「最良の」解決策はシステムの文脈でのみ存在することです—より低い遅延があれば、アームのコンプライアンスについてあまり心配する必要がありません；4つのアームを持つロボットがあれば、強いアームと繊細なアームを切り替えることができます；など。

これまで、技術的な課題についてのみ話してきました。遠隔ロボティクス開発には多くの人的制約があります。遠隔ロボティクスは、完全自律性への取り組みの隣で赤毛の継子として見られるようになりました。それは近未来の必然性への単なる足がかりとしてのみ見られています。うまくいけば、前の節が少なくともそのような主張は、すべてが自動化されるから生産性ソフトウェアでの作業は無駄だと言うようなものだという信念を揺らがせたでしょう。 行われている 作業は、いくつかの例外を除いて、実際の使用文脈で行われることはほとんどありません；研究者は通常、ベンチマークタスクで異なるサブシステムを実証し、論文を発表して終わりにします。すべての遠隔ロボティクス研究室が市販の異なるコンポーネントから独自のユニークなセットアップを継ぎ接ぎするため、これらのベンチマークはほとんど比較できません。

行動

汎用遠隔ロボティクスを追求するPARPAプログラムはどのようなものでしょうか？

一つの具体的な可能性は、学術および商業グループと協力して標準化された遠隔ロボティクス研究プラットフォームを作成することです。 PR2 と Baxter )ロボットの両方は、拡張可能な研究プラットフォームを提供することで同時に多くのロボティクス作業を促進し、商業的には失敗でした。PARPAは、学術機関とスタートアップの両方が手を出さない作業を引き受ける役割において、拡張可能な遠隔ロボットを構築する作業と、それを最大限有用な汎用ツールにする方法を見つける作業を調整することができます。

別の可能性は、非常に困難だが明らかに重要な使用文脈を一つ選択し、その文脈内でプロトタイプシステムを構築する作業を調整することのようなものかもしれません。うまくいけば、多くの矛盾する要件を持つ挑戦的な使用文脈により、システムが過度に特殊化することを防ぐでしょう。目標は二つあります：第一に、システムを商業事業体が前進させる十分な潜在能力を見るポイントまで到達させることです。第二に、改善が全体としてのシステムではなく、個々のコンポーネントを最適化することの問題になる場所に到達することを想像できます。高齢者ケアが最も顕著な使用文脈です；それは重要で、誰かを物理的に動かすのを助けるような大きく、骨の折れる（しかし繊細な）タスクから、食事の準備のような小さく精密なことまで、すべてを含みます。

位置化学 (Positional Chemistry)

可能性

いくつかの巨人の肩に立ちます：

これまで、私たちは鉱物を見つけるために地面を掘ることに満足してきました。それらを加熱し、大規模にそれらで物事を行い、少しの不純物でちょうど純粋な物質を得ることを期待します。しかし、私たちは常に自然が与えてくれる原子配列を受け入れなければなりません。不純物原子がちょうど1,000オングストローム離れた「チェッカーボード」配列や、その他の特定のパターンで正確に配列されたものは何もありません。

適切な層を持つ層状構造で何ができるでしょうか？原子を実際に望む方法で配列できたら、材料の特性はどうなるでしょうか？それらは理論的に調査するのに非常に興味深いでしょう。何が起こるかを正確に見ることはできませんが、小さなスケールで物事の配列をある程度制御できるようになったとき、物質が持つことができる可能な特性の範囲が非常に大きくなり、私たちができる異なることが増えることをほとんど疑いません。

例えば、小さなコイルとコンデンサー（またはそれらの固体状態アナログ）を1,000または10,000オングストロームの回路で作る材料の一部を考えてみてください。一つが隣の一つの隣に、大きな領域にわたって、もう一方の端に小さなアンテナが突き出ている—回路の全シリーズ。例えば、ヨーロッパにラジオ番組をビームするために組織化されたアンテナセットからラジオ波を放射するように、アンテナの全セットから光を放射することは可能でしょうか？同じことが、非常に高い強度で明確な方向に光を ビーム することです。（おそらくそのようなビームは技術的または経済的にはあまり有用ではありません。）

...

しかし、物理学者が化学者が書き下ろすあらゆる化学物質を合成することが、原理的には可能である（と私は思います）ことは興味深いです。命令を与えれば、物理学者がそれを合成します。どのように？化学者が言う場所に原子を置いて、そうして物質を作るのです。私たちが何をしているかを見る能力と、原子レベルで物事を行う能力が最終的に開発されれば—避けることができないと思う開発—化学と生物学の問題は大いに助けられるでしょう。
—リチャード・ファインマン、「底辺にはたくさんの余地がある」

分子ナノテクノロジーが意味することの短い要約は、 物質の構造の徹底的で安価な制御 です。汚染、身体的疾患、物質的貧困はすべて、物質構造の貧弱な制御に起因します。露天掘り、皆伐、精製所、製紙工場、油井は、置き換えられる粗雑な20世紀の技術の一部です。歯科用ドリルと毒性化学療法もそうです。
—K. エリック・ドレクスラー、 未来の解放

要するに、成功した位置化学により、原子の配列を間接的で確率的なプロセスから直接的で設計されたプロセスに変えることができるでしょう。生物学は既にこれを行っています—位置化学とリボソームやキネシンなどの生物学的プロセスの関係は、航空機と鳥の関係に似ていると考えることができます。残念ながら、私たちはまだ腕に翼を縛り付けて教会から飛び降りています。

課題

ファインマン/ドレクスラーのビジョンを現実にしたい人が直面する課題を正当に扱うには、本全体が必要でしょう。しかし、それは原子が単に互いにくっつけることができる小さなボールではないという事実に要約されます。原子スケールの世界は実質的に異なるルールセットを持ち、ほぼ完全に新しいエンジニアリングパラダイムを要求します。

原子スケールの世界は、私たちのマクロ世界とは非常に異なって働きます。（直感的なポンプとして、炭素原子は約0.3nm、水分子は約0.27nm、DNAは約2nm幅です。）重力は重要ではなく、すべてがぐにゃぐにゃで絶えず震えており、量子効果が懸念事項です。一部の人々は *15これらの属性により、「確率的建築」—実質的に材料を一緒に置き、振って、プロセスと出力を指示するためにそれらの特性を当てにすること以外、このスケールで何もすることが不可能になると論じています。ナノスケール世界の特性が位置化学を不可能にするわけではないと楽観的ですが、それは 確実に 劇的に新しいエンジニアリング方法を必要とするでしょう。

位置化学におけるより一般的な課題を説明するために、DNA「3Dプリンター」の例を使用します。 ²⁷⁴ DNAベースのタンパク質3Dプリンター/ピックアンドプレースマシンを想像してください—作業面で事前製造されたタンパク質を拾い上げて正確に配置できる精密に位置決めされた書き込みヘッド。ある時点で、任意の位置化学システムは同じスケールで確率的プロセスとより決定論的なプロセスの間をインターフェースする必要があります。プリンターは、新しいツールの高濃度溶液をデバイス上に流すことで「ツール」（抗体様タンパク質？）を変更する必要があるかもしれません。これらのツールは（長期間）従来の方法—管に物を入れて振ることによって製造する必要性によって制約されます。プリンターが配列しているタンパク質「レゴブロック」についても同じことが言えます。ブロックは昔ながらの方法で折り畳まれる必要があるため、アミノ酸の形状と能力によって制限されます（幸いにも、骨から木材、殻まですべてを作成することが証明可能に可能です）。結果として、これは決して「汎用物質プリンター」にはなりません。

これらの制約は、従来のエンジニアリングが集合的に考える良い方法を持たない方法で、何を構築できるか、それを構築するために取る必要がある手順にカスケードアップします。事態をさらに困難にするために、モデルとシミュレーションの従来のエンジニアリングツールは、基本的にこの新しい世界のために再発明される必要があります。トピック自体は以前と同様に（またはそれ以上に！）重要ですが、熱力学、静力学、動力学に関する大学の教科書を捨てる必要があります。ナノスケールでのプロセスのシミュレーションには大きな進歩がありましたが、シミュレーションをより多用途にすることと、それらをエンジニアリングツールとして使用することの両方で多くの作業が必要です。

そして、シミュレーションが正確だったかをどのように知るのでしょうか？観察可能性は、モデル開発と位置化学全般の両方にとって課題です。マクロスケールシステムとは異なり、通常、ナノスケールシステムを見て、モデルに基づいて期待したように見えるかどうかを確認することはできません。走査電子顕微鏡、原子間力顕微鏡、X線結晶学、その他のツールがナノスケール世界を完全にアクセス不可能にするわけではありませんが、観察できる条件が厳しく制限され、生成するデータにはしばしば解釈が必要です。多くの状況で、物事が期待通りに機能しているかどうかを知るために二次効果を観察することに制限されます。これらの間接的な観察により、故障解析が困難になり、フィードバックループの長さが増加し、これはさらなる課題です。

また、プリンターに何をするかを伝える必要もあります！マクロスケールプリンターとは異なり、ステッピングモーターにワイヤを接続したり、ミルでクランクを回したりすることはできません。代わりに、現在のツールキットは、光、化学勾配、「事前プログラムされた」カスケード反応の組み合わせに制限されています。

メタ課題は、位置化学を達成するための明確な「最良のシステム」がないことです。例としてDNAベースの3Dプリンターを使用してきましたが、おそらくプリンターはタンパク質、DNA鋳造金属、またはインプロージョン製造材料から構築されるべきかもしれません。または、3Dプリンターアプローチが間違った最初のステップかもしれません。全く異なるが潜在的に刺激的なアプローチは、分子モーターとスイッチを金属有機フレームワーク足場に埋め込み、システム全体が小さな「組立ライン」として機能し、各ステップが最終製品を追加または変更するものです。各アプローチには独自の専門家と支持者がいます。おそらく最も効果的なアプローチはそれらすべてのいくつかを含むでしょう。これは、システムエンジニアが操作することを好む方法で物事をブラックボックスに抽象化することをまだ許可しない複雑なシステムエンジニアリングの問題です。

間違いなく、最大のメタ課題は人的なものです。これまで言及したすべては、主に学術化学または生物学部門の一部である人々の領域にあります。新規性と論文は彼らにとって強いインセンティブです。「この作業は優秀です—より大きなシステムにどのように統合できると思いますか？」という質問への答えは、しばしば「手がかりなし。私の部門ではありません」です。議論したように、新規性と論文は悪いものではありませんが、エンジニアリング設計と対立することがあります。異なる学術分野にわたって断片化されていることに加えて、この全領域は私が「誇大広告の放射性降下物」と呼ぶもので重く汚染されています。90年代の間、人々は「ナノテクノロジー」の可能性に非常に興奮しました。その結果、政府は部分的に他の領域から資金を引っ張ることでこの領域にお金を注ぎ始めました。この資金シフトにより、約1nmのスケールで起こるプロセスに関連するもので遠隔的に行っている人は誰でも、自分の作業をナノテクノロジーとして再ラベル化し、用語を薄め、「原子レベルで精密な製造」—もう一つの放射性用語への進歩を鈍らせました。分野の希釈と過度の約束、健全な量のクランクを組み合わせると、位置化学をエンジニアリング問題として真剣に取ることへの現代の躊躇は完全に合理的です。

行動

短期的には、PARPAプログラムは「位置化学を行うシステムを構築することは可能か？」という質問への答えを見つけることを目指すことができます。またはおそらくより積極的に「再構成可能な位置化学を行うシステムを構築することは可能か？」初期ステップは、有望であることが証明された場合にそれらを統合する方法を見つける明示的な意図で、多数の並行努力に資金を提供することです。描いた課題の厳しい絵にもかかわらず、希望を持つ理由があります。過去10年間で、生物学的材料—特にDNA—から大まかに決定論的な構造を設計し、製造し、それらで有用なことを行うためのツールと技術の爆発がありました。有用なタンパク質をシミュレートし、合成する多くの新しい方法があります。この作業は位置化学の出発点を提供するかもしれません。

非排他的な並行努力のリストは次のようになるかもしれません：

DNAベースプリンター用の精密アクチュエーターを開発するプロジェクト。おそらくウィリアム・シーの作業の拡張。 *16
タンパク質構築ブロック（おそらくコイルドコイルタンパク質に基づく *17 ）をDNAベースプリンターで使用できるように開発するプロジェクト。
機械学習を使用してタンパク質構築ブロックをシミュレートするプロジェクト—おそらく AlphaFold のようなものを強化学習ループで使用するシステム。
タンパク質構築ブロックで何が構築できるかをシミュレートするプロジェクト。
3Dプリンター用の異なる「ツーリング」を開発するプロジェクト—おそらくタンパク質構築ブロック上の特定の部位に結合する類似の能力を持つ抗体から派生した構造。
構築ブロックの一部となり、非有機分子をシステムの出力に持ち込むことができる人工アミノ酸を開発するプロジェクト。
金属有機フレームワーク *18が他のプロジェクトとどのように相互作用するかを調べるプロジェクト。
DNA/タンパク質金属「鋳造」 *19 が他のプロジェクトとどのように相互作用するかを調べるプロジェクト。

PARPAが成功または失敗する理由

いかなる想像可能な事象によっても反駁されない理論は非科学的である。
—カール・ポパー「反証可能性としての科学」

私が述べてきたアイデアは科学的なものではありませんが、「これらのアイデアに価値があることをどのように知ることができるのか？それらが間違っていることを示唆する証拠は何か？」と問うことは依然として重要です。どのような結果にも間違いなく多くの原因があるため、これは難しい問題です。さらに状況を複雑にしているのは、ある結果が成功とみなされるのか失敗とみなされるのかが必ずしも明確ではないという事実です。ミノタウロスを殺す過程で死ぬことは成功なのでしょうか、それとも失敗なのでしょうか？事前にこれらの問題と明示的に格闘することは珍しいことですが、うまくいけば少し金の糸のような役割を果たし、私たちが正しい方向に向かっているのか、罠に迷い込んでいるのかを知る手がかりを与えてくれることを期待します。この取り組みによって、PARPAがその結果に関係なく有用な事例研究となることも願っています。

組織の失敗シナリオは、特に不明瞭な迷路で踏み固められていない道を進むときには、ばかげるほど偶然に左右されます。時には英雄を倒すのは怪物ではなく、ランダムに落ちてくる鍾乳石である場合もあります。小さくて予期しない要因が潜在的に大きな影響を与える可能性があることは、この作品全体、特にこのセクションの大きな理由です。成功や失敗のいずれかにおいて物語構築が必然的に始まる前に、仮説とそれらが時間の経過とともにどのように発展するかを記録することが重要です。明らかに、未知の未知の要因は多くありますが、私が合理的な仕事をしたなら、このセクションはほとんどの可能なシナリオをカバーしているはずです。

成功の兆候

PARPAの長期的な成功は、人類がより素晴らしくなることの偶然的な原因になることのように見えます。確かに、それよりも曖昧で長期的で議論の余地があるものを得るのは困難です。明確に定義された成功条件の代わりに、私たちが成功の方向に向かっていることを示唆するいくつかの具体的で短期的な可能性を描くことがおそらくより有用でしょう。

不快なことに、これらの成功指標のいずれか一つを単独で見ても、おそらくより広範な成功を指し示すものではありません。しかし、肯定的または否定的な後知恵バイアスを最小化する試みとして、それらをリストアップすることは重要です。組織を後知恵で見ることは、一般的に「まあ、これは実際には成功だった、なぜなら...」が多すぎたり、「それは実際には何もしなかった...」が多すぎたりする物語構築に過ぎません。ですから、このリストの個別の項目は成功を意味しませんが、全体として方向性を示唆します。組織がチェックできるボックスが多ければ多いほど、それは成功のように見えるでしょう。

アイデアを突飛なものから平凡なものへと移行させる 。技術的パラダイムシフトは青天の霹靂として現れるものではありません。それらは通常、何が不可能で、何が実現可能で、何が期待されるかについてのオーバートンウィンドウの変化によって先行されます。これらの意見の変化は必ずしも因果関係があるわけではないので、意見を変えることはそれ自体が目標であってはなりませんが、良い仕事をしていることの有用な先行指標となる可能性があります。²⁷⁹
他の組織が取り上げて実行する有用なアイデアや成果物を生み出す 。他の組織が取り上げて実行する説得力のあるプログラム、プロトタイプ、またはシステムの種を作ることは絶対に先行成功指標です。アンディ・マトゥシャックがうまく表現しました：目標は「アイデアを『自明』になるまで発展させることです。将来のYCバッチの半ダースの企業にとっての陳腐な材料となるまで」。 *20ここでも注意すべき罠があります。買収された企業の製品がしばしば静かに閉鎖されるのと同じように、他の組織がアイデアや技術を前進させると主張しながら、実際には静かにそれを窒息させるか完全に破壊してしまう可能性は現実的にあります。
小さなニッチで大きなインパクトを生み出す 。数年のスケールでは、明確にインパクトのあるイノベーションを生み出すことは不可能です。非デジタルな普及は常に期待よりも遅いものです。しかし、小さなグループの人々、おそらく研究分野や特定の実践者の集合の間で大きな成果を生み出すことは実現可能かもしれません。

最後の二つの成功指標は、おそらく先行指標ではなく「代替勝利条件」です。

最終的に極めてインパクトのある人々の出発点として機能する 。歴史は、異常に多くのインパクトのある個人の過去に静かに横たわる、大部分忘れられた「シーニアス (sceniuses)」 *21でいっぱいです。ラッドラボやウィローガレージのような、短命であってもシーニアスを創り出すことは価値ある結果でしょう。
死において、類似のモデルのインスピレーションとして機能する 。単一の組織がイノベーション・エコシステムのすべてのギャップを埋めることはできないので、他の組織のための教訓と推進力を生み出すことは実際の勝利です（苦い慰めの賞ではなく）。もちろん、注目すべきものを何も生み出していないときにインスピレーションを与えることは困難です。より具体的な成果なしにインスピレーションを目指すことは、名刺に「ビジョナリー」と書いている人々の道です。ですから、組織が早死にする可能性はありますが、それでも他の成功が必要です。

長寿と悪名は成功指標ではない

成功と失敗の間の曖昧さは、組織の長寿によって複雑になります。十分に長く生き残るイノベーション組織は、通常、その名に一つか二つの勝利を刻むことになります。私はNSFやNIHを成功の輝かしい例とは呼びませんが、彼らは多くのパラダイムシフトやノーベル賞を支援してきました。私は彼らがその純粋な規模と長寿によってこれらの勝利を達成したと主張します。おそらく「ドルあたりのノーベル賞」のような有用な効率指標があるでしょうが、それが何なのかは全く分かりません。ソリューションR&Dはノーベル賞に適さない性質があることと、明確な勝利に到達するための中間ステップと異なるアクターの数という対になった現実により、効率指標は困難になります。

適切なプロジェクトを見つけたり、適切なS字カーブに乗ったりするのに十分な長さ生き残ることには何かがあります。イノベーション組織が軌道に乗るまでには長い時間がかかることがあります。ベル研究所は、研究所が設立されてから10年以上経つまで、今日我々が称賛している仕事を生み出し始めませんでした。もし何らかの理由で彼らが1935年（設立から10年後）にドアを閉めていたら、歴史的レーダーにはほとんど現れなかったでしょう。同様に、ARPAの最初のプログラムは当時は重要でしたが、今では忘れられがちで、「上層大気で核装置を爆発させることでミサイル攻撃を止めることができるか？」のような問題を追求していました。

中間組織のインパクトに関する曖昧さと長寿の正当な価値により、実際には永遠にただ足を引きずって歩き続けるだけなのに、何か素晴らしいものを構築していると自分自身や世界に言い聞かせることが容易になります。これを行った組織を我々は両方とも思い浮かべることができます。

PARPAにとって、単純な生存は成功ではありません。10年以上生き残り、小さな概念実証実験によって裏付けられたホワイトペーパーを出し続けながら、重要なインパクトは何もないという状況を想像することができます。PARPAが有名になったとしても、それがそうでなければ起こらなかった成果を可能にしたり、他の人々がその仕事を行うための直接的なモデルとして機能したりすることから生じない限り、悪名は成功とはみなされません。同時に、印象的な成果を生み出したとしても、PARPAがコンサルティング会社、政府請負業者、スタートアップスタジオ、その他の可能性と実質的に区別がつかなくなってしまえば、それは失敗です。これが高いハードルであることは理解しています。

失敗はどのように見えるか、そしてなぜそれが起こるのか？

成功と失敗の境界線は、我々が認めたいよりも曖昧です。明白な失敗と明確な成功の間には明らかな違いがありますが、それらの間には豊かなスペクトラムがあります。この曖昧さは、アイデアを世界における影響力のあるものに変える中継レースで中間的な役割を果たすPARPAのような組織にとって特に顕著です。我々はあまりにも多くの巨人の肩の上に立っているため、彼ら全員に信用を与えることはできません。

失敗の正確なビジョンは重要です。なぜなら、事後的な成功は失敗の物語に織り込まれ、失敗は成功の物語に織り込まれる可能性があるからです。一部の組織は明示的な目標の達成に失敗しますが、成功欄に入るべきです。テイラー時代のPARC²⁸² とウィローガレージは特に長命ではありませんでした（それぞれ12年と7年）し、創設者の期待に応えることもありませんでした。しかし、彼らは最終的に長期的な影響を与え続けている人々とプロジェクトのグループを生み出しました。ROSは現代のロボティクス研究のほとんどのバックボーンを提供しており、あなたはおそらくPARCまでその知的系譜をたどることができる何かでこれを読んでいます。コインの反対側には、数十年間続いている組織のクラスもあります。それらを成功の物語に簡単に織り込むことができますが、何となく「おかしい」匂いがします。ずっと前に投げ捨てられるべきだったもののような。そしてもちろん、その間にあるすべてもあります。

具体的な失敗シナリオ

二つの明確な失敗シナリオは、立ち上げの失敗と、有用なことを何もする前に死ぬことです。上で議論したように、より陰湿なシナリオは「ゾンビ」組織になることです。お金と注目（そしておそらく我々が生きたプレーヤーだと考えることさえ）を消費しながら、最終的にはどこにも行かないことです。

以下では、それらのことが起こる理由を掘り下げます。特定の失敗モードに陥ったことをどのように知るかを解明することは、失敗モードを列挙することよりも重要です。「どのように失敗したかをどのように知るか？」に答えることを試みますが、それは未解決の問題として考えるべきです。

失敗モードは二つのバケットに分類されます。一つの失敗セットは一般的なDARPA模倣に適用され、もう一つのセットは特にPARPAに適用されます。PARPAの失敗がDARPAの模倣という概念全体を非難することを望まないので、この二つのカテゴリーを区別することは重要ですが、同時に、失敗した理論にしがみつくのは愚かなことです。

なぜDARPAの模倣が悪いアイデアなのか？

構造は実際には重要ではない

制度構造は、新しいことを可能にする組織の能力に対して、私が主張してきたほど重要ではない可能性があります。構造の代わりに、組織がうまくできる活動を決定する要因は、その詳細、つまりリーダー、資金提供者、従業員、時と場所にほぼ独占的に依存する可能性があります。また、構造は重要かもしれませんが、DARPAに焦点を当てることは地図上の完全に間違った場所にズームインしていることかもしれません。

現在のエコシステムには埋められていないニッチがない

DARPAの模倣の背後にある核心的な前提の一つは、重複する制度的制約がいくつかのクラスの創造的作業を除外するという主張であり、したがって工業研究所がかつて占めていた役割を果たすために新しい制度構造が必要だということです。これは間違っているかもしれません！物理的に可能なほとんどの技術を可能にするには、既にある制度構造でイーロン・マスクのような人々が針に糸を通すことが必要なだけかもしれません。より広く言えば、これは既存の制度構造が見た目ほど構造的制約を持っていないことを意味するでしょう。

DARPA模倣は論文や利益から制度的に切り離すことができない

DARPA模倣は、大幅に異なる制約を持つことを防ぐ方法で他の機関と必然的に結合される可能性があります。どのDARPA模倣も、初期段階の研究では学術界と、技術を普及させるためには利益重視の企業と必然的に協力する必要があります。これらの他の組織と協力しながら彼らのインセンティブから距離を置くことは不可能である可能性があり、ゆっくりと確実に出版や利益に引き寄せられていくでしょう。

DARPA模倣には政府資金が必要である

21世紀のDARPAの模倣は民間であるべきという仮説は間違っている可能性があり、DARPA模倣が政府資金なしに成功することは不可能です。おそらく国防総省（そして国土安全保障省も）は、必ずしも論文や利益を生み出さない成果と十分に整合した大規模な予算を持つ唯一の場所です。政府は長期的で不確実性の高いプログラムから価値を捉える時間スケール（米国政府は比較的若い245年）と範囲（GDP）を持つ唯一の機関だと論じることができます。

協調プログラムは役に立たない

DARPAスタイルのプログラムは、実際にはイノベーションの存在を助けない冷戦時代の名残である可能性があります。共有ドキュメント、アジャイル開発、クラウドラボの世界では、研究管理の見返りは大幅に減少している可能性があります。研究作業を目標に向けて指揮しようとする代わりに、すべての領域での正しい戦略は「良い人々にお金を与えて、彼らを解き放つ！」だけかもしれません。

なぜPARPA特に成功しないのか？

規模

小さな新しい機関では針を動かすことができないため、我々は失敗する可能性があります。我々は大きなことは小さく始まることが重要だという仮説に基づいて作業していますが、おそらく成功するDARPAの模倣は大きく始まる必要があります。規模は失敗モードになる可能性があります。なぜなら成功するためには実際に大きく始める必要があるか、または組織が成長に失敗し（多くの理由の一つで）、DARPAのようなポートフォリオに必要なプログラムの臨界質量に達しないからです。

間違ったことに取り組む

PARPAは「正しい」プログラムに取り組むことに失敗する可能性があります。因果要因（おそらく人々）により、我々はプログラムの設計や選択に一貫して悪くなる可能性があります。また、我々は「正しい」ことではなく「簡単な」ことに取り組む罠に陥る可能性もあります。簡単なプログラムは予算にうまく収まったり、ハイプの波の一部であったり、単により少ない人々を説得することを要求するかもしれません。

この罠は陰湿です。なぜなら研究には停止問題があるからです。プロジェクトが長時間にわたって引きずられた後に素晴らしいものを生み出さないと確信することはできません。これは組織全体についても同様です。しかし、ある時点で、一般的なDARPA模倣モデルに信頼を持っていても、あまりにも多くの失敗の後にPARPAを殺すことが理にかなうでしょう。それが純粋に運が悪いのか、何かシステム的なものなのかを知ることは不可能かもしれません。

パス依存性

正しい順序で間違った順序で正しいことに取り組むことも失敗につながる可能性があります。プログラムがどのように結果として現れるかについて根本的な不確実性がある場合、連続して多くの不発に終わることがあります。HHTTTTとTTTTHHは同じ失敗率を持ちますが、初期の成功の連続は人々が失敗の連続に耐えるのに十分な信頼を買うことができる一方で、初期の失敗の連続は組織が成功に到達する機会を得る前に組織を殺してしまう可能性があります。

人々

単に私がこれを行う間違った人である可能性があります。私は協調研究プログラムの管理経験も、このテーブルにもたらす資本もありません。私は、成功を実証し独自の勢いを持つ前に、適切な人々をプロジェクトに納得させるのに十分にカリスマ的でも外向的でもない可能性があります。他の人々と協力することでこれを軽減しようと試みることができますが、その人々も同様に納得させる必要があります。アイデアがうまくいくであろう人々のグループがあるかもしれませんが、彼らが適切な時に利用できないことになるかもしれません。おそらく彼らは将来これを読んで、私が失敗するところで成功するでしょう。それは良い結果でしょう。

技術を不可能から必然へと移行させる

我々はついにPARPAのアイデア迷路の探求を終えます。

迷路がそもそも存在するのは、既存の機関に対する制約がイノベーション・エコシステムにギャップを作り出したからです。ソリューションR&Dはかつて工業研究所の領域でしたが、もはやそうではありません。技術と企業の働き方の両方の変化により、ベル研究所の後継者がベル研究所のように見えることを期待することはできません。また、21世紀にデフォルトとしてきた二つの機関に頼ることもできません。ソリューションR&Dの実用的な応用重視といじくり回すことの緊張した混合は、スタートアップには研究的すぎ、学術界には工学的すぎます。ですから、チェスタートンの柵への敬意を持って、我々は新しいものが必要です。

迷路を横断する前にその真のレイアウトを知ることは不可能ですが、その曲がり角や回り道について多くの仮説を立てることができます。絶対的なゼロから始めることもできますが、昔のソリューションR&Dの英雄たちに注意を払うことは価値があります。ベル研究所の足跡をたどることはできませんが、DARPAの足跡をたどることは可能かもしれません。DARPA模倣を構築する誰もが考慮する必要がある多くの分岐点があります：実験、プログラムマネージャー、時間スケール、販売チャネル、ミッション、その他多数。おそらく我々全員が直面する必要がある最も棘の多い問題は「お金はどのように機能するのか？」です。残念ながら、インパクトのあるソリューションR&Dのすべての活動の周りに箱を描くとすれば、それはおそらく利益を生む事業ではありません（価値創造と価値捕獲は、残念ながら、常に同じではありません）。しかし、DARPAの模倣が迷路を通り続けるのに十分なお金を得るために使用できる戦略はたくさんあります！

最後に、迷路を通る具体的な道筋、PARPAを提案したいと思います。PARPAの²⁸³ アイデア迷路を通る潜在的な道筋を一連の仮説として見ることができます。それぞれを成功裏に通過することで失敗のリスクを減らす分岐点です。一緒にまとめると、PARPAの迷路を通る道筋は次のようになります：

1. 直感に反する研究プログラムを系統的で（したがって再現可能な）方法で作成し、ストレステストを行います。

2. その信頼性を使って一握りの研究プログラムを実行し、そうでなければ起こらない結果を生み出します。

3. その信頼性を使ってより多くの研究プログラムを実行し、それらが効果的な次のステップに「卒業」するのを助けます。

4. 棚ぼたを基金に投入することによって、全体のサイクルを最終的に自己触媒的にします。

最初の三つのステップのそれぞれは、PARPAが仮説を検証する（または無効化してから新しいものを見つけ出す）につれて進化する組織の「形態」の順序におおよそ対応します。

どのアイデア迷路も危険に満ちています。入る人の多くは生き残らず、生き残る人の多くは本当の成功なしに間一髪で通り抜けます。PARPAが成功と失敗の両方をする多くの方法があります。出発前にこれを認識することは重要です。そうすれば旅はその結果だけでなく、他の人々が同じまたは似たような迷路を横断するのを助けることができます。

私はいくつかのポイントについてあなたを納得させたことを願っています：

人間の能力と驚きを拡張する技術を作ることは可能です。
この技術を作るには（他のことの中でも！）イノベーション・エコシステムにおけるソリューションR&Dニッチを形成する一連の活動が必要です。
組み込まれた制約により、現代の企業R&D、学術界、スタートアップがソリューションR&Dニッチを適切に埋めることが妨げられています。
これらの制約のかなりの部分は、利益は重要である一方で、価値捕獲が多くのソリューションR&D作業を妨げる可能性があるという事実と関係があります。
「スタートアップには研究的すぎ、学術界には工学的すぎる」良い仕事をするために、新しい組織的および法的モデルを試す必要があります。
DARPAはソリューションR&Dニッチを埋めるための新しい組織的および法的モデルを作るための良い出発点です。
21世紀のDARPAの模倣は21世紀の政府官僚制の外に存在する必要があります。
DARPAの模倣を構築する方法は多くあります。
すべてのDARPAの模倣が考慮する必要がある一連のことがあります。PM、時間スケール、販売チャネル、ミッション、そしておそらく最も重要なお金を含みます。
DARPAの模倣がお金を稼ぐ方法は多くあり、それぞれがインセンティブと制約のセットを作り出します。
全体として、ユニークな仕事をするDARPAの模倣はおそらく利益を生まないでしょうが、その一部は利益を生むかもしれません。
DARPAの模倣の役割の一部は、研究管理における実験の深刻な使用文脈として機能することです。例えば「プログラム設計に関する学問分野を発展させることが可能かもしれません」。
（大文字の）非営利団体とC-corpからなる法的構造により、PARPAは成功とインセンティブの罠を避ける最良の機会を得るでしょう。

これらが間違っていると思うなら、それを示してください！既存の機関内で素晴らしいソリューションR&Dを行ってください！ベル研究所の後継者を構築してください！私は正しくあることを好みますが、それらのことはもっと好きです。

しかし、私が提示したアイデアがもっともらしいと思うなら、それらを行動に移しましょう。やるべきことはたくさんあります。既存の機関でこれらのアイデアを実践したり、新しい機関、DARPAの模倣または全く異なる何かを構築するためにそれらを使用したりできます。PARPAを助ける多くの具体的な方法もあります！あなたまたはあなたの知っている誰かが優秀なPMになったり、組織の構築に労力を投入したりしたい場合は連絡してください。プログラムの種を形成する可能性のあるプロジェクトや人々について正確な直感を送ってください。寄付や投資をしてください。または、これを感謝してくれる誰かにこの作品を送ってください。

一緒に我々は 技術を不可能から必然へと移行させる ことができます。

感謝

アイデアは単一の脳から湧き出るものではなく、この作品も例外ではありません。

多くの優秀な人々が初期の草稿を読み、改良を助けてくれました：アダム・マーブルストーン、ジェド・マクケイレブ、パメラ・ヴァガタ、アンディ・マトゥシャック、マーク・マクグラナガン、ホセ・ルイス・リコン、シェリル・ラインハート、サム・アーベスマン、マイケル・ニールセン、ネイサン・イハラ、マーティン・ペルミン、ルーク・コンスタブル、アルノー・シェンク。

我々はあまりにも多くの巨人の肩の上に立っているため、彼ら全員に信用を与えることはできませんが、アイデア迷路を手探りで進むのを助けてくれた人々のうちの何人かをリストアップしましょう：マリッサ・ワイヒマン、イラン・グル、セモン・レツチコフ、ティム・ファン、ジェフ・グラハム、アラティ・プラバカー、パトリック・コリソン、マルコム・ハンドリー、オリビア・ワン、ノア・タイ、レベッカ・リー、スティーブン・グリナート、キーガン・マクナマラ、マイケル・フィラー、マット・クリフォード、エイドリエンヌ・リトル、ピーター・ヴァン・ハーデンバーグ、ジョシュ・トビン、キャメロン・ケリー、エヴァン・ミヤゾノ、ジェフ・リプトン、リー・リケットソン、アディット・スワルプ、アレクセイ・グゼイ、セバスチャン・ウィンザー、ルーク・デュラント、レイチェル・ザッカー、ヴィクトリア・チェン。

このウェブサイトのスタイリングとインターフェースは主にアンディ・マトゥシャックとマイケル・ニールセンの「思考のための変革的ツールをどのように開発できるか？」、 https://numinous.productions/ttft 、サンフランシスコ（2019年）から派生しています。

この作品はアステラ研究所によって優雅にスポンサーされました。

時間またはお金でPARPAを支援したい場合は、連絡してください！

訂正

2021年5月6日：以前のバージョンでは、ダイナミックランドが閉鎖されたと示していました。これは真実ではありません！ダイナミックランドはまだ強く続いており、ただ静かなだけです。

「長期」は大まかに「5年以上」を意味します。 ↩
私の根拠のない個人的な意見ですが、全要素生産性のような高次の指標に関する分析が、このような役に立たない一括りにつながっていると思います。 ↩
はい、これははるかに魅力に欠ける質問です。そして、この特定のケースでは、この本は制度的制約について掘り下げていますが、多くの人はそうしません。 ↩
カニンガムの法則を援用して、私が間違っていることを願って、これを非常に積極的に述べます。 ↩
この考えは誤謬かもしれません。おそらく、技術の「究極の段階」というプラトン的なものは存在せず、技術が進化する先は、それが通過する必要があった異なる特殊な形態によって不可避的に影響を受けているのです。 ↩
これらの大学発スピンオフが成功リストとは異なる理由について、私はいくつかの都合の良い話を作ることができます。リストの多くは深く新しい技術ではなく、創設者たちは優秀で成功への正確な道筋を描いていました。ソフトウェアとチップで新しいニッチに参入するのは簡単です。彼らは運が良かった。私が馬鹿だ、などです。しかし、経験的証拠は、新しい（本当にクールな）技術を中心に構築されたニッチを求めるスタートアップの多くが、その技術の潜在能力の実現を助けることに失敗していることです。 ↩
私はVCとスタートアップを軽視しようとしているわけではありません。このシステムから生まれた素晴らしいものはたくさんあります。私が主張しているのは、「実行可能なスタートアップでなければ、長期的に世界にとって素晴らしいものになることはできなかった」という考えの誤りです。 ↩
ただし、この期間は世界大戦によって中断されたため、本来よりも長くなったと思われます。 ↩
ここでは、産業研究所との対比を描くのに十分な程度に、学界の制約に軽く触れるだけです。詳細は後で！ ↩
「死の谷」の「次元」についてもっと時間をかけて考える価値があります。なぜなら、ここでの「ランプ」という表現が示唆するほど、人数の問題ではないからです。 ↩
条件3は元々「研究所が取り組む技術が会社の中核事業に結びついていない場合、1+2では不十分である」でした。しかし、これは完全に正しくありません。中核製品に関する技術作業が事業の実存的リスクと何の関係もない状況があります（例：Salesforce）。同様に、技術作業が中核製品とほとんど関係ないが実存的脅威に対処する状況もあります（例：ベル研の華やかな研究が規制当局による独占解体を防ぐ）。 ↩
一部の人は「金の泉」という用語を使います。それは印象的ですが、少し魔法的すぎると思います。金の工場で十分神秘的です。 ↩
技術開発を高速化する方法を見つけることは非常にインパクトがあります。なぜなら、この初期仮定を破り、金の工場への依存を弱めるからです。同時に、技術のR&Dと普及のタイムスケールは奇妙に堅牢に見えるため、プロセスを高速化したと主張する人には立証責任があります。 ↩
もちろん、このようなプロジェクトが予算とスケジュールを大幅に超過することについての文献全体があります。 ↩
ただし、より良いプログラム設計が役立つ可能性があります！ ↩
誰かが完全な2×2の研究を行ったら興味深いでしょう：成功の期待がプロジェクトを助けた状況と害した状況、そして失敗の期待が同じことをした状況です。 ↩
これらの議論は一般的にイノベーション組織に適用されると思いますが、ここでは研究組織に範囲を少し絞りたいと思います。 ↩
または少なくとも実存的脅威に対処していると認識される必要があります — 純粋に優れたマーケティングに基づいて資金調達を成功裏に維持している組織は多数あります。このマーケティングがなぜ機能するかに注意を払う価値はありますが、私は虚偽の口実を演じるのが下手で、世界にそれらが少なくなることを望むので、それ以外は無視します。 ↩
これは1960年代のARPAには非常に当てはまりますが、DARPAにはそれほど当てはまりません。時間の経過とともに、議会はDARPAプログラムに対してより直接的な監視を行うようになりました。とはいえ、他の政府研究よりもオーバーヘッドは少ないです。 ↩
それらがラボと呼ばれるべきかどうかも不明です！ ↩
ロッキード・マーチンはポータブル核融合炉に取り組んでいるとされています。 ↩
怒りのメールを書く前に、私はすべての産業研究所のすべてのチームが今やCプレイヤーだと言っているわけではありませんが、学術的なキャリアパスにいるほとんどの人が産業研究所を大学の一流の代替選択肢と見なしていないことは否定できません。 ↩
この時点で、OpenAIはMicrosoftのベル研究所相当のものに漠然と似ています。 ↩
はい、GoogleとFacebookは技術的にはAT&TやStandard Oilの完全な意味での独占ではありませんが、その利益率と規模の特徴は似ています。 ↩
シアトルの特色でしょうか？ ↩
何かを良いものにする哲学については掘り下げません。私は恥じることのない探求主義者ですが、功利主義的な議論も作れるとかなり確信しています。 ↩
「実証主義的」という意味での「ポジティブ」であり、「イエス！科学！」という意味ではありません。 ↩
「細胞！DNA！」とあなたは叫ぶかもしれません。電子を操作することから得た恩恵ほど、DNAを操作することから恩恵を得たとは言い難いです。生物学には確かにその可能性がありますが、核物理学にもありました... ↩
これは、DOE自体と同様に、核兵器を概念実証から製造製品へスムーズに移行させる唯一の目的で元々作られました！ ↩
ベンチャーキャピタル、インキュベーター、国立研究センターなど、それらのエコシステム内の機関を広く含みます。 ↩
他にもたくさんあります！ ↩
実際、エンジニアリング設計の底から科学的探究の底へ矢印を描き、科学的探究の頂上からエンジニアリング設計の頂上へ同じことをして、自分の尻尾を食べる神話の蛇であるウロボロスを作ることは正確でしょう。 ↩
これはもちろん学界の外でも起こり得ます！しかし学界では、現実という冷酷で硬い壁にぶつかることなく、永遠に続けることができます。 ↩
そして自己強化的な文化的進化を通して。 ↩
特に：細胞培養や30年以上古い機器での作業を含む大学院の研究を参照してください。 ↩
「でも発表されて、今では多くの引用があります！」とあなたは言うでしょう。はい、出版と資金獲得に何年も苦労した後で。ここには重い生存バイアスがあります。なぜなら、何かが出版されなかった状況では、指し示すものがほとんどないからです。 ↩
博士号の訓練を受ける大学院生の数と、彼らが埋めるべき学術ポジションの数との間に、ますます大きなギャップがあるという事実にもかかわらず！ ↩
常に例外はあるでしょう！ ↩
基本的に全世界が21世紀初頭の時点で貨幣経済です。その事実の良し悪しについては全く別のウサギ穴がありますが、その議論は避けて、貨幣経済を所与として扱います。 ↩
これは新しい現象ではありません。ニュートンは人生の最後の数十年を物理学ではなく王立造幣局で働いて過ごしました。 ↩
シャノンは株式市場で大きな利益を上げましたが、誰もが知る限り、情報理論を使ってそれを行ったわけではありません。 ↩
事態を複雑にするのは、多くの小規模請負会社が米国政府のためだけに働いているため、あらゆる意図と目的において政府の一部である可能性があることです。 ↩
私の過去の自分も含めて。 ↩
\<サイドノート> Scientific Knowledge as a Global Public Good - Contributions to Innovation and the Economyを参照してください。 ↩
私は弁護士ではありません。これは法的助言ではありません。 ↩
ライト兄弟は有名に特許訴訟に多くの時間を費やしました。 ↩
加硫ゴムの発明者の一人であるチャールズ・グッドイヤーは一連の法廷訴訟に敗れ、自分の発明からほとんどお金を得ませんでした。 ↩
技術が十分にモジュラーで、簡単に販売され、他の多くの製品に組み込まれる場合、それはまだ単なる製品です。 ↩
はい、おそらくこれらのもの（または何でも）を研究することが価値があるというマニアックなシナリオを思い付くことができるでしょう。私の要点は、研究がまったく生み出す価値に基づいて研究を正当化することは不完全な立場だということです。 ↩
私が間違っていることを示してください！ ↩
これは米国の人口増加の2桁大きいです。 ↩
それは（そして今でも）巨大なコストと苦痛でした。 ↩
特許のライセンス料を支払っていない人を訴えるのと同等です。 ↩
これは良いことでも悪いことでもないことに注意してください — 少なくともシリコンバレーのサークルではデフォルトの反応がそうですが。 ↩
ただし、認知的不協和を引き起こすことに、法的な意味以外のすべてで大きな利益を上げている非営利団体もあれば、利益を最大化することを全く求めていない営利団体もあります。 ↩
S法人やベネフィット法人のような、あまり使われない税務指定は、空間と時間の両方で変化します。例えば、2020年末時点で、ベネフィット法人は米国50州のうち35州で認可されています。それらは一部の州には存在しますが他の州には存在せず、立法によって存在したり時には存在しなくなったりします。 ↩
つまり、亜原子粒子以前の素粒子物理学です — 今では下へ向かってすべて混乱しています。 ↩
実際に線がどこにあるかを越えるまでわからないという性質は、法律においてより広く真実です。米国のようなコモン・ロー国の一部の法学者は、より多くの判決が線がどこにあるかをより良く理解させてくれるため、法律が挑戦されることを良いことだと考えています。 ↩
確かに、人々の法的構造で遊ぶことへの不本意によって存在しないよう制約された組織の数はゼロかもしれません。しかし、それは巨大かもしれません。反実仮想は難しいです！ ↩
これがどの程度単なる話であるかは議論の余地がありますが、私はデフォルトで信頼し、それが私の論点を助けます。 ↩
元PMたちは、可能性があったプログラムアイデアについて話すことを（理解できることに）まだ躊躇しています。 ↩
そしてそれでも、あなたがどの政府の一部であるかによります。 ↩
月面着陸は1960年代には政府資金なしには達成できなかったことを注意したいと思います。何かが政府レベルの資金を必要とするかどうかは、そのものの固有の性質ではなく、その時の作業の性質、社会の相対的富、そしてその富の集中に依存します。60年代には、NASAは多くの新しいことをする必要があり、米国は今ほど裕福ではなく、その富はそれほど集中していませんでした（億万長者が少なかった）。 ↩
これを平衡点周辺の局所領域で多項式近似が有効であるのと同じように考えるのが好きです。 ↩
あなたの古い会社がいかにめちゃくちゃだったかについて話すほど楽しいことはほとんどありません。 ↩
これらの人々はクライミングジムを訪れるべきではありません。 ↩
これらの人々に対する良い言葉がありません。「エンドユーザー」は非常に臨床的に聞こえ、「消費者」のような代替案は、洗練されていない大勢の人々を連想させます。 ↩
組織の誰/どのメンバーが実際にお金を使っているのか？それが良いアイデアだと誰を説得する必要があるのか？顧客はそれが機能することをどうやって知るのか？契約はどのようなものか？第三者を通す必要があるのか？これらはもちろんあらゆる製品にとっての質問であり（イノベーションを招きます！）、しかしより確立された種類の製品には、より標準的な答えがあります。 ↩
明らかに、もっと多くの交渉が含まれますが、双方にとってはるかに簡単な会話です。 ↩
この言葉も不十分に感じますが、「技術をエンドユーザーに届ける」ために一般的に使われる言葉です。私は少し雑に「販売」と「普及」の間を行き来します。 ↩
少なくともプログラムレベルでは。 ↩
実験が負の結果をもたらさないようにすることを明示的に確実にする反実仮想を描くために：失敗した苗木実験の後、PMが暗黙的または明示的に何かを超えることによって自分自身を「償還」する必要があることを想像できます。同様に、失敗した実験を実行した実行者に対する組織の態度は、暗黙的に「まあ、彼らは良い人だが、少し無能だ」に移るかもしれません。 ↩
フロスのようなものとは対照的に、人々は「ええ、本当にそれをすべきです...後で」という感じです。 ↩
これは、システムの個々のコンポーネントを最適化することがしばしばシステム自体と対立するという、より一般的な原則の例です。 ↩
「関係」という用語は通常スーツケース語なので、ここでは可能な限り具体的になるよう努めます。 ↩
ああ！とても多くのスーツケース語！ ↩
少し先走りますが、これが複製可能な制度モデルが重要である主要な理由です。 ↩
「私は論文を書くのに忙しいです。これが私のラボのコンピューターです — すべてが入っています。がんばって！」 ↩
事前に期待を設定したとしても、人々は絶対に忍耐力を失います。一般的な感情に基づくと、ブルーオリジンにジェフ・ベゾス以外の資金提供者がいたら、彼らが文字通り紋章に亀を持っているという事実にもかかわらず、資金を失っていたでしょう。 ↩
ピーター・ヴァン・ハーデンバーグは、これを組織の「死神機能」と詩的に名付けています。 ↩
ただし、もちろん、状況が変わってこれがもはや真実でなくなった可能性があります。 ↩
「友好的投資」とは、私が慈善活動と投資のある種の重ね合わせである非専門投資家からの投資と呼ぶものです。つまり、明確なタイムラインで一定レベルの成長を見ることを暗黙的または明示的に望んでいる専門投資家とは異なり、友好的投資はオプションのようなものです — 資産が何かの価値になれば、素晴らしい！そうでなければ、失望しますが🤷‍♂️。もちろん、友好的投資は常にいつでも非友好的になるリスクがあります — 典型的な例は、スタートアップ投資の経験のない友人や家族から最初のスタートアップ資金を得る起業家です。多くのエンジェル投資は友好的投資と考えることができます。 ↩
もちろん、組織内の個人も自分自身のアジェンダを持っています。 ↩
会社の評価額は大まかにべき法則に従うため、トップ20の会社だけを取り上げました。そのため、下位200社の合計はトップ20よりもはるかに少なくなるでしょう。 ↩
極めて高価または希少な機器には明らかな例外があります。 ↩
この用語がいかにスーツケース的であったとしても。 ↩
これらのうち、サンタフェ研究所だけが大きな寄付金を持っていないことは注目に値します。 ↩
「測定が目標になると、それは良い測定でなくなる。」 ↩
慈善団体は営利ファンドのようにコミットメントを固定できません。 ↩
ここでの「小口寄付者」とは、個々の寄付者が総資金の2%未満を提供することを意味します。 ↩
財団は法的に、毎年資産の少なくとも5%を慈善的使命に向けて支出することが要求されています。 ↩
法的に、財団は「過度にリスクの高い投資」をすることは許可されていません。 ↩
これらすべての法的な策略がなぜ重要なのかがわかり始めていますか？ ↩
はい、私は馬鹿げた数の引用符を使っています — これは法的構造に第一原理がないという事実のさらなる産物です！これらの言葉はすべて法的指定ですが、どのものがそれらに入ったり出たりするかは曖昧です。 ↩
もちろん、コンソーシアムのメンバーは、そこから出てくるすべてのものに自動的に「買い込まれる」わけではありません。 ↩
ネタバレ：推測的に、これは良いアイデアです！ ↩
報告要件を超えて、それらは確かに太い糸です。 ↩
ただし、21世紀初頭のアメリカでは、政府が投資ファンドであるかのように、納税者に直接リターンを得ることについて多くの議論があります。 ↩
もちろん、政府は皆それぞれ自分のアジェンダと地理を持つ個人で構成されています。 ↩
これが制限のないお金が教授にとって金のような理由です。 ↩
大部分が内部化された研究を除いて、DeepMindは基本的にAIに焦点を当てたDARPAの模倣です。 ↩
DeepMindは技術的には独自のリーダーシップ、予算などを持つAlphabetの子会社です。 ↩
Google Brainのタイムラインがこれを裏付けています：2011年にGoogle X内の小さなプロジェクトとして始まり、2013年頃に本格的な組織になりました。 ↩
「未来を予測する最良の方法は、それを発明することだ。」—アラン・ケイ ↩
例えば、数字がアマゾンの時価総額より大きく出てくるような「不可能な」状況に対して。 ↩
はい、「より良い」は曖昧な言葉です。プログラム設計の文脈では、それはより速く、より安く、より成功裏に、そうでなければ存在しないプログラムを可能にし、成功と失敗の両方でより多くの知識を生み出すことの組み合わせを意味します。 ↩
実践を補完することを意図した多くの分野が同じ運命をたどります！ ↩
私は彼らに尋ねるために彼らを追跡しようとしましたが、彼らは皆連絡がつかないか死んでいるようです。もし彼らの誰かを知っているなら、私たちを連絡させてください！ ↩
参照：錬金術、占星術、体液に基づく医学。 ↩
ポパー的な意味で。 ↩
特に核爆発のシミュレーションは、デジタルコンピューターの最初の応用の一つでした。 ↩
そして理想的には非研究者も！下記のFolditを参照してください。 ↩
最近の（2021年の）出来事にもかかわらず、これがそうであると主張します。 ↩
もちろん例外はあり、そのような人たちは金融業界で働きます。 ↩
時々起こります！ ↩
「ビジョン」と「ビジョナリー」が著しく過負荷なスーツケース語になっていることを最初に認めたいと思います。残念ながら、それは私が話していることについての正しい言葉でもあります。「鮮明な絵」と「共有目標」を試しましたが、うまくいきませんでした。また、この注の内容から非循環的に定義することも困難です。願わくは、この過度の注が、精密なビジョンをこの言葉の通俗的使用から十分に区別するのに役立つでしょう！ ↩
「何に取り組んでいますか？」は興味深い質問です。それに対する正当な答えとして何が数えられるかは滑りやすいです。「ウェブページの読み込み時間を速くすることに取り組んでいます！」のような、明らかに正当な答えがあります。残念ながら、「新しい制度構造に取り組んでいます」は一般的に非正当です。おそらく、質問者がその答えが伴うであろう日々の活動の種類を想像できるかどうかにかかっているのでしょうか？ ↩
もちろん、取り組んでいることを大幅に変更するスタートアップの例は多数あります。ただし、いつの時点でも、良いスタートアップは取り組んでいることを正確に知っている傾向があります。 ↩
これは、すべてのソフトウェアエンジニアやデータサイエンティストが代替可能だと言っているわけではありません！スタートアップが一歩でも前進する能力が、世界最高のソフトウェアエンジニアを雇うことにかかっていないということです。 ↩
「もし実装してくれる人を見つけることができれば」世界を変える素晴らしいアイデアを持っているのに何を話しているかわからない人はたくさんいます。 ↩
あなたの頭に即座に浮かんだ反例は、顕著性バイアスの結果です。自分の手の届かないことに取り組みたいと公然と言う人を思い出すのは簡単ですが、それについて決して話さない人を思い出すことは明らかに困難です。 ↩
私は学歴主義は悪いものだと思っており、ほとんどの人が本当に努力すれば最終的にほとんどのことを習得し直すことができると思います。しかし、指導なしにゼロから始めて技術的に困難な非ソフトウェア研究プロジェクトで成功することは...ありそうにないようです。 ↩
専門知識と野望の間の緊張が再び！ ↩
ハイルマイヤー教義の質問4を参照：「誰が気にしますか？成功すれば、どのような違いを生むでしょうか？」 ↩
私はスピンアウトよりも会社の「芽吹き」によって喚起されるイメージを好みますが、慣例は強いものです。 ↩
ただし、実際にはめったにそうしません。 ↩
1974年のベル研と2020年のDARPAは不気味なほど似た予算（2020年ドルで36億ドルと28億ドル）を持っています — 明確な因果関係はありませんが、示唆的です。 ↩
DARPAまで遡ることができる技術に中核事業が依存しているすべての会社が、収益のほんの少しのパーセントをDARPAに与えれば、DARPAを何倍も資金調達することになるでしょう。（そして、ある意味で、米国では税金を通じてそうしています。） ↩
あらゆるメトリクスと同様に、これは不完全でしょう。4年間の奉仕と20万ドルを変換することは実際には不可能です。両方とも不可欠で交換不可能です。 ↩
DARPAの模倣は実行可能性を実証するために少なくとも7つのプログラムが必要ですが、フォーム2に移行したら、残りのプログラムを設計することができます。 ↩
「潜在的な民間資金研究プログラム...」と「潜在的な研究プログラム...」という少し異なる表現でメールを送ると、大幅に異なる返信率を受け取りました。 ↩
推測的に、ドナルド・ブラベンのBRAVERIスケールのようなより量子化されたもので、ハイルマイヤー教義を改良することが可能かもしれません。 ↩
これらの利益が発揮されるためには、ある程度の余裕も必要です。もし誰もが自分のプログラムだけに110%の時間を集中して過ごしているなら、プログラムに関連しない相互作用はすべて精神的に高くつきます。 ↩
これが必ずしも構築すべき正しいものだと言っているわけではないことに注意してください。しかし、有望に見えます。 ↩
先行指標と目標そのものの間のこの区別は、もちろんグッドハートの法則の根源です。先行指標がそれらの示すものを追求することなく、それらすべてを追求するには指標が多すぎることによって、先行指標が目標になるという罠を回避できることを願っています！ ↩
ゼロックスPARCは技術的にはまだ存在していますが、1983年のリーダーシップ変更後、おそらく異なる組織に変貌しました。 ↩
Pは「プライベート」を表しますが、お望みなら「驚異的」や「驚くべき」を表すと考えることもできます。 ↩