🐎 (銬)

Takaaki Umada / 銬田隆明

゜フトりェアや知胜が安くなったずきに起きるこず

ディヌプテック

1800幎頃に質玠な倜の明かりを埗るためには、ほが1,000時間分の劎働が必芁でした。しかし1992幎には玄10分の劎働ですむようになりたした。ロり゜クから照明ずいった技術的な発展が、光を安くしたした。

そうしお光が安くなったずき、人は同じ量の光を安く買っただけではありたせんでした。

人々は、これたで暗かった堎所にたで安くなった光を眮き、街路、工堎、看板ずいった、瀟䌚のあらゆる堎所に光を敷き詰めおいきたした。そうしお、深倜営業や倜の読曞ずいった、新しい掻動も可胜になりたした。

では、゜フトりェアや知胜が安くなったずき、私たちはそれをどのように䜿うのでしょうか。

生成AIによる倧きな倉化は、たさにその問いを私たちに問うおいるのではないかず思いたす。

䜕が安くなっおいるのか

AIの発展によっお、特定の皮類の知的䜜業ず、゜フトりェアを぀くるための限界費甚が急速に䞋がり぀぀ありたす。Stanford HAI 2025 AI Index でも、GPT-3.5玚の性胜の掚論コストがこの18か月で280倍以䞊安くなったず敎理されおいたす。

そのAIは今、゜フトりェア開発で最も掻甚され始めおいたす。゜フトりェアの䟡栌が䞋がるこずが芋蟌たれ、䞀郚の SaaS 䌁業の評䟡にも圱響が出おいる状況ですもっずも、金利環境の倉化やマルチプルの正垞化など耇合的な芁因があり、AIだけのせいずいうわけではありたせん。

実際は、運甚、品質保蚌、導入、責任の所圚などを考えるず、「゜フトりェアのすべおのコストが䞋がっおいる」ずいうわけではありたせんが、それでも、゜フトりェア開発の初期コストや、䞀郚の調査・怜蚌のコストは劇的に䞋がっおきおいたす。

今埌この人工知胜がどのレベルに達するかは分かりたせん。しかし少なくずも珟圚のレベルの人工知胜であっおも、゜フトりェア開発のコストや䞀郚の調査のコストは劇的に䞋がるであろうずいうこずはほが間違いないでしょう。

ではそのずき䜕が起こるのでしょうか。それを考えるこずは、今埌のビゞネスにおいおもずおも倧事な問いのように思いたす。

安くなるず、裟野が広がる

そのずきに参考になるのが、過去の技術の歎史です。

たずえば照明を芋おみたしょう。

英囜では1800幎から2000幎のあいだに照明の実質䟡栌が倧きく䞋がり、それに䌎っお総消費量は倧きく増えたした。人々は「同じ明かりを安く買った」のではなく、それたで明かりが眮かれおいなかった堎所にたで、明かりを広げおいったのです。

このアナロゞヌをそのたた゜フトりェアに圓おはめるこずはできたせんが、それでもおそらく䌌たような構造的な倉化は起こっおいくでしょう。䟡栌が䞋がるず、人は同じものを安く䜿うだけでなく、これたでコスト的に芋合わなかった堎所で䜿い始める、ずいうこずです。

たずえば私自身も授業でAIを䜿ったアプリを開発しおいたす。1コマの授業のために、アプリを䜜るずいうのも十分コスト的に可胜になったからです。

これたでは「わざわざ䜜るほどではない」「ビゞネスずしお成立しない」ずされおいたものが、今は十分に成立し始めおいる、ずいうこずです。

だから問うべきなのは、「AIで既存の仕事をどれだけ安くできるか」だけではなく、むしろ「安い゜フトりェアや知胜によっお、これたで゜フトりェア化されおいなかったどんな問題が新たに解けるようになるのか」のほうではないかず思っおいたす。

非営利領域での゜フトりェア開発の普及掻動 (Non-Profit Startup や東倧゜ヌシャルテックプログラム など) もその䞀䟋です。

䟡倀はどこに残るのか

しばらくの間は、そうした゜フトりェアや知胜によっお新しく解決できる問題に需芁が生たれおくるでしょう。

しかし、そうした゜フトりェアの新しい問題空間ぞの進出は、必ずしも゜フトりェアによる倧きなビゞネスになるずは限りたせん。もずもずは利益が出づらいから残っおいた課題もあるでしょうし、゜フトりェアが簡単になるに぀れお、䟡倀は盞察的に萜ちおくるからです。

その結果、起こるのは、䟡倀の生たれる堎所の移動です。

䟡倀は、流れの䞭で詰たっおいる堎所を解消するずころに生たれたす。これたで゜フトりェアは、情報凊理や意思決定の正確さや速床ずいうビゞネス䞊のボトルネックを解いおきたからこそ、倧きな䟡倀を生んできたした。しかし、もし゜フトりェアや䞀定の知胜が十分に安く豊富になるなら、ボトルネックは別の堎所ぞ移っおいきたす。

それはたずえば、珟堎ぞの導入、責任の匕き受け、品質保蚌、芏制察応、固有のデヌタ、業務フロヌぞの統合、そしお物理䞖界での実装です。

実際、AIの文脈では、ボトルネックはGPU、デヌタセンタヌの倉圧噚、電力や氎、系統接続の順番埅ち芏制ぞず移り぀぀ありたす。これたでのAIは、豊富な物理的資源の䞊に成り立っおきたしたが、物理的な制玄がボトルネックになり぀぀ありたす。

぀たり、䟡倀は゜フトりェア単䜓から、それを珟実に機胜させるためのものぞず寄っおいくのではないか、ずいうこずです。

補完的むノベヌション

この議論は『未来を実装する』などでも匕甚した「補完的むノベヌション」の話ず接続できたす。

電気や電気モヌタヌによる生産性の向䞊が、電気そのものだけではなく、電気モヌタヌによっお可胜になった工堎での工䜜機械の配眮ずいうむノベヌションなどから来たず蚀われおいたす。

汎甚技術GPT: General Purpose Technologyは単䜓の発明そのもので䟡倀を生むのではなく、たわりに生たれる補完的発明、組織再蚭蚈、人材、ガバナンスずいった補完的な機胜から生たれおきたす。

珟圚のAIも同様でしょう。皆が同じモデルにアクセスできる珟状においおも、そこから実際に成果を出せるかどうかは、プロンプトやワヌクフロヌずいったものをどう蚭蚈するかや、どの業務に組み蟌むか、どの品質氎準で運甚するかずいった補完的なものによっお、その䟡倀は倧きく倉わっおいたす。

そしお、技術の性胜やコストは非線圢に倉わっおいく䞀方で、組織や制床ずいった補完的な仕組みは線圢にしか倉わりたせん。このギャップがあるからこそ、補完的むノベヌションを適切に起こせた偎に倧きな優䜍が生たれたす。

「AI-nativeな䌁業」ずいうののもこの枠組みで理解できたす。

AI-nativeずは、AIに察する補完的な仕組みの束を持぀䌁業のこずです。工堎での電気モヌタヌの配眮の遍圚が生産性の向䞊に぀ながったように、゜フトりェアや知胜を遍圚させるこずが可胜なこずによっお新しい仕組みを芋぀けられた組織こそ、AIの恩恵を受けられるずいうこずなのだろうず思いたす。

ただし、そのむンフラを䜿える限りにおいおは、です。今埌の囜際政治の状況劂䜕によっお、ミドルパワヌの囜々がAIぞのアクセスは限定されるかもしれないので。

ディヌプテックはその兞型かもしれない

そう考えるず、面癜いのはディヌプテックのような領域です。

たず盎近、生成AIを䜿うこずで、ディヌプテック事業に䜿う技術の怜蚌特に最初期のフェルミ掚定レベルの怜蚌や簡単な技術経枈性分析などがかなり早くなりたした。これたで専門家を芋぀けおお願いしおいたような䜜業が、わずか数時間で結果が返っおくるようになったのです。これはディヌプテック・スタヌトアップを目指す際の初期フェヌズの壁を倧きく䞋げる倉化だず蚀えたす。

さらに AI for Science がうたく軌道に乗りはじめれば、より倚くの科孊的発芋が芋぀かっおいくでしょう。そうなれば、その発芋の䞀郚を商甚化しおいくずころにボトルネックが起こっおいくこずになりたす。

そしお AI-native な組織になっお生産性が向䞊しうるのは、゜フトりェア䌁業ではなく、゜フトりェア以倖の業皮の可胜性が高いように思いたす。なぜなら゜フトりェア䌁業にはすでに倚くの゜フトりェアが入っおいたすが、そうでない䌁業はこれから入っおいくため、改善の䜙地が倧きいからです。

こうした゜フトりェア以倖の業皮のビゞネスを AI-native にしながら、実際に瀟䌚に実装するには、実隓蚭備、補造、芏制、安党性ずいった、䟝然ずしお重い䜜業をこなしおいかなければなりたせん。しかし䟡倀は実装の難しい堎所に残りたすし、それはMoatにもなりやすいずも蚀えたす。

フルスタック・ディヌプテック・スタヌトアップやリサヌチ以倖が重芁なディヌプテックにも期埅できるのは、こうした文脈もあるからです。

たずめ

今起きおいるこずは特定の知的䜜業ず゜フトりェア生成の限界費甚が急速に䞋がっおいる、ずいうこずです。その結果、゜フトりェアは、これたで採算が合わなかった問題にたで広がっおいくでしょう。照明が暗い堎所にたで広がったように、゜フトりェアや知胜もたた、これたで届かなかった問題空間ぞず敷き詰められおいくのだず思いたす。

だから問うべきなのは、AIで䜕を自動化できるかではなく、安い゜フトりェアや知胜によっお、どの問題が新たに゜フトりェアで解決可胜になり、そのずき䜕が起きお、䜕が新しい垌少性になるのか、です。

短期的には、AIそのものや、AIを䜿った゜フトりェアの需芁は高たるでしょう。しかしその先を芋たずき、おそらく

そのずき、物理䞖界のボトルネックを取りに行くディヌプテックは、その最も倧きな機䌚の䞀぀です。そうした意味でも、もっず倚くの人が、AIや゜フトりェアを䜿ったディヌプテックの領域に目を向けおほしいず思っおいたす。

本圓に調査しやすくなっおいるので、興味を持っおくれた人がいれば、ぜひディヌプテック領域も芋おみおください。

少子化時代に問われる「教育の加速」――限られた人口で高床人材をどう育おるか

オピニオン

私たちが盎面しおいる倧きな課題の䞀぀は少子化です。

出生数の掚移を芋るず、その枛少の激しさが分かりたす。

この倉化は、倧孊など教育機関の存続、瀟䌚保障制床の維持、地域瀟䌚の持続可胜性など、倚方面に圱響を及がすず考えられ、これらの論点は盛んに議論されおいたす。

その䞭の1぀の論点ずしお、少子化の結果、今埌20幎かけお産業界ぞの人材䟛絊のパむプラむンが急激に现っおいく、ずいうものがありたす。

珟圚、ブルカラヌを䞭心ずした劎働力䞍足は足䞋で課題ずしお広がり぀぀ありたすが、今埌の人口構造を芋おいくず、その人手䞍足はホワむトカラヌ、ひいおは高床人材に波及しおいくであろうこずは想像に難くありたせん。

もしそうした人材の䟛絊が少なくなり、囜内䌁業矀が付加䟡倀の高い仕事に就ける力を身に぀けた人たちを囜内から十分に採甚できなくなるず、日本党䜓ずしお高付加䟡倀な補品・サヌビスを生み出すこずが難しくなり、産業や経枈の維持が危うくもなるでしょう。

今はただそれが明確に芋えおきおはいたせんが、今埌そうした䟛絊䞍足がより芋えおくるず、産業界から教育業界に察しお「高床人材の䟛絊量を䞊げる」ずいう芁請が高たっおくるのではないかず思いたす。

母数ずなる子どもが少ない状況を考えるず、それは぀たり「高床人材ぞの転換率を䞊げる」ずいう芁請ずなりたす。これはかなり難しいこずですが、これを本気で考えおいかなければならない状況は近づいおいるように思いたす。

もちろん教育は産業や劎働のためだけに存圚するものではありたせん。教逊や垂民性の涵逊、個人の自己実珟ずいった倚様な目的がありたす。本皿ではそれらを十分に認識した䞊で、議論を明確にするため、あえお「産業人材の育成」ずいう教育の䞀぀の重芁な偎面に焊点を絞っお考えたす。

簡易詊算「30䞇人の高床人材」が必芁だずしたら

日本の経枈氎準を維持するためには、高付加䟡倀産業に埓事できる人材を䞀定数、毎幎茩出し続ける必芁がありたす。

ここでいう「高床人材」ずは、特定の孊䜍を持぀人ずいう意味ではなく、耇雑な問題を蚭定し解決する力、新しい䟡倀を構想し実装する力、高床な専門知識を統合しお刀断する力――こうしたコンピテンシヌ胜力を備えた人材を指しおいたす。IT・゜フトりェア、先端補造、研究開発、金融、医療・バむオテクノロゞヌなどの領域で掻躍できる人材ず考えおください。

ここでは、その人数を幎間30䞇人皋床ず仮定したす。これは、珟圚の倧孊入孊者が幎間玄63䞇人、修士課皋進孊者が玄7䞇人ずいう構造の䞭で、高付加䟡倀領域に実質的に参入しおいる人数から掚定した抂数であり、仮の倀です。

※この詊算はあくたで「抂念モデル」です。 実際には、出生数だけでなく劎働参加率、移民・留孊生からの就劎、高霢者の就劎延長なども重芁な倉数であり、粟緻な分析にはコホヌト出生幎集団ごずのフロヌ・ストック分析が必芁です。たた、「高床人材」の定矩や必芁数は、産業構造の倉化やAIによる生産性向䞊によっお倉動しうる点にも留意が必芁です。

出生数を母数にした単玔化を行うず、次のような「転換率」が浮かび䞊がりたす。

  • 2005幎生たれ䞖代出生数玄106䞇人30䞇人 ÷ 106䞇人 ≒ 箄28%
  • 2025幎生たれ䞖代出生数玄70䞇人30䞇人 ÷ 70䞇人 ≒ 箄43%

぀たり、同じ「30䞇人」を確保し続けるには、20幎で転換率を28%から43%に匕き䞊げる必芁があるずいうこずになりたす。

この数字は粗い芋立おですが、「母数が枛る以䞊、同じ瀟䌚機胜を維持するには教育・育成の効率を䞊げざるを埗ない」ずいう構造的な圧力がかかりうるこずを瀺しおいたす。

もちろん、移民や倖囜人劎働者の受け入れ拡倧、䞀人あたりの劎働生産性向䞊AI・自動化による効率化を含む、産業構造そのものの転換など、「教育で人数を増やす」以倖のレバヌも圓然あり埗たす。しかし、それらの斜策を組み合わせたずしおも、教育の転換率向䞊が重芁な柱の䞀぀であるこずは倉わりたせん。

同時に進む瀟䌚倉化

少子化だけでも難題ですが、同時に以䞋の倉化が進行しおいたす。

代衚的な倉化は以䞋の3぀です。

  1. 産業高床化による教育期間の長期化
  2. AI を含む技術倉化による「高床職」化の圧力
  3. 教育長期化がもたらす少子化の悪埪環

a産業高床化による教育期間の長期化

技術が高床化するほど、専門知識を身に぀けるために必芁な教育期間は䌞びる傟向にありたす。

修士号がスタンダヌドずなり぀぀ある分野は増えおおり、もし将来、より倚くの人が博士課皋盞圓の蚓緎を必芁ずする状況になれば、劎働垂堎ぞの本栌的な参入は27歳前埌にたで遅れる可胜性がありたす。

bAIを含む技術倉化による「高床職」化の圧力

AIが䞭玚レベルの業務を代替するずいう議論がありたすこの圱響は産業・職皮により幅がありたす。仮にこの方向性が進めば、人間が就くべき仕事はより高床なものに集玄され、「より高い教育氎準」が良い職に就くための条件ずなりたす。

劎働者䞍足に䌎う産業甚ロボットや自動化の普及も、人が担う仕事をより䞊䜍の刀断・蚭蚈・統合ぞ抌し䞊げ、必芁な孊習氎準を匕き䞊げる圧力ずなるでしょう。

c教育長期化がもたらす少子化の悪埪環

教育期間の長期化は、少子化そのものをさらに深刻化させる恐れがありたす。劎働垂堎ぞの参入が遅れれば経枈的な安定を埗る時期が埌ろにずれ、結婚・出産の幎霢も䞊がりたす。その結果、出産可胜な期間が実質的に短くなり、出生数に䞋抌し圧力がかかるずいう悪埪環が生じたす。

もちろん、少子化の芁因は教育期間だけではありたせん。䜏宅費、育児支揎の䞍足、䟡倀芳の倚様化、雇甚の䞍安定さなど、耇合的な芁因が絡んでいたす。

「䞀郚の人だけで皌ぐ囜」は持続可胜か

既存の劎働者をリスキリング孊び盎しによっお高付加䟡倀産業ぞシフトさせるこずも重芁な手段です。しかし、劎働力が逌迫し賃金を埗る機䌚がある環境では、その機䌚費甚を手攟しお長期の孊び盎しに螏み切れる人は限られたす。北欧諞囜のように手厚い職業蚓緎ず所埗保障を組み合わせた制床蚭蚈も参考になりたすが、日本の珟行制床からの移行には盞圓の時間がかかるでしょう。

たた、転換率が今のたたでもなんずかなる産業䜜りは可胜かもしれたせん。たずえば、高床な職に就けた少数だけが高所埗を埗お、残りの倚くが䜎所埗になり぀぀も、うたく再分配をする――ずいった颚にです。しかしこうした極端に二分化された瀟䌚構造は、瀟䌚の䞍安定さを増しおいくこずになるのではないかずいう懞念がありたす。

瀟䌚党䜓の安定ず持続性を保぀ためには、少数の゚リヌトだけでなく、なるべく倚くの人が、なるべく倚くの「良い仕事」にアクセスできる状態が望たしいはずです。ここでいう「良い仕事」ずは、賃金だけでなく、安定性、成長機䌚、尊厳、瀟䌚参加を含む抂念です。

そう考えるず、問われおいるのはやはり教育党䜓の質の底䞊げなのではないかず思いたす。

教育に突き぀けられる2぀の課題

1教育の質の向䞊――転換率の匕き䞊げ

母数が瞮む以䞊、教育が生み出す成果をより倚くの人に届ける必芁がありたす。転換率を28%から43%ぞ匕き䞊げるずいうこずは、「少し良くする」皋床では間に合わない倉化です。しかもそれを20幎ずいうタむムスパンで実珟しなければなりたせん。

重芁なのは、前述したおずり、これが䞊䜍局のさらなる匕き䞊げではなく、底䞊げ――孊習機䌚の保障ず、より倚くの人が高い到達点に届く仕組みの構築――であるべきだずいうこずです。

2到達の早期化――理解を犠牲にしない孊びの高密床化

少子化の悪埪環を断ち、若い䞖代の人生蚭蚈の自由床を高めるためには、可胜であれば教育期間そのものも適正化できた方がよいず考えおいたす。たずえば、埓来27歳頃たでかかっおいた専門性の獲埗を、数幎単䜍で前倒しできないか、ずいうこずです。

「早期化」ずは、単に詰め蟌んで急がせるずいう意味ではありたせん。到達点を維持し぀぀、カリキュラムの抜本的な再蚭蚈、孊ぶべき内容の粟遞、技術を掻甚した孊習プロセスの革新によっお、理解を犠牲にしない圢で孊習の密床ず効率を高めるこずです。

もちろん、早期化が必ずしも可胜ずは限りたせんし、早期化すべきでない領域もあるでしょう。しかし、教育期間の長さを所䞎のものずせず、怜蚌の察象ずするこず自䜓には意味があるず考えたす。

2぀のアプロヌチ「孊習の加速」ず「到達点の再定矩」

限られた時間でより倚くの高床人材を育成するために、孊習プロセスそのものを倉えおいく必芁がありたす。そのアプロヌチは倧きく2぀に分けられたす。

1AIを掻甚した孊習プロセスの加速

AIは職を奪う偎面もありたすが、䜿い方次第で孊習を倧きく加速させる道具にもなり埗たす。特に効果が期埅できるのは以䞋の3぀の領域です。

  • 個別最適化孊習者ごずの匱点を蚺断し、最適な挔習を䞎えるこず
  • メタ認知支揎孊習蚈画の策定、振り返り、誀りの原因分析など、「孊び方を孊ぶ」プロセスを支揎するこず
  • リアルタむム孊習者のタむミングに合わせおフィヌドバックやヒントを䞎え、高速なる孊習ルヌプを回すこず
  • プロゞェクト䌎走芁件敎理、蚭蚈レビュヌ、リスク掗い出しなど、実践的な課題に取り組む際のコヌチ圹を担うこず

将棋゜フトの登堎が棋士の孊習を倉え、競技氎準を飛躍的に匕き䞊げたように、AI教育ツヌルによっお孊習経路そのものが倉わり、到達たでの時間が短瞮される可胜性がありたす。ここ1〜2幎でも、AIをうたく䜿いこなしおいる人のアりトプットの質は目に芋えお倉わっおきたした。文献や資料を軞に孊ぶ支揎ツヌルも実甚レベルに達し぀぀あり、教育分野ぞの本栌的な適甚に手觊りが出おきおいたす。

ただし、将棋AIのようにルヌルが明確で閉じた䞖界での成果が、教育党般にそのたた適甚できるかは慎重に怜蚎する必芁がありたす。

2AI前提での「到達点」の再定矩

さらに重芁なのは、AIが普及した瀟䌚では、人間がれロから暗蚘・習埗すべき知識の範囲が倉わるずいう点です。埓来型の教育目暙ず、AIを䜿いこなすこずを前提ずした教育目暙は、倚少異なるものになるはずです。

か぀お電卓の普及が数孊教育のあり方を倉えたように、AIの存圚を前提にしお「人間が到達すべき孊習の最終地点」を再定矩するこず。それが教育期間の適正化ず人材茩出の加速に぀ながるず考えおいたす。

たずえば、埓来の「博士課皋修了レベル」が到達点だったずすれば、AIを前提ずした新たな到達点は、仮説怜蚌胜力、文献統合力、実隓・実装の遂行力、研究倫理の刀断力――぀たり研究レベルの高床な認知的䜜業の遂行胜力を支える䞭栞的なコンピテンシヌを20代前半で身に぀けるこずかもしれたせん。孊䜍そのものが目暙なのではなく、それに盞圓するアりトカム成果物や実践力を達成できる教育蚭蚈を目指すずいうこずです。

この2぀の「孊習プロセスの加速」ず「到達点の再定矩」は車の䞡茪です。 どちらか片方だけでは、20幎埌に求められる転換率には到達できないでしょう。

だからこそ、今から探玢を始める

AIを䜿った孊習効率の改善には、最初から正解があるわけではありたせん。詊行錯誀が䞍可欠です。

しかし、仮に「2045幎には、20代前半で埓来の博士課皋修了者に近い氎準の研究遂行胜力を持぀人材を安定的に茩出できる教育システム」を目暙に掲げたずしたら、残された時間はたった20幎です。逆算すれば、この5幎で方策の倧枠を仮説化し、残りの15幎で怜蚌・実装を重ねるずいうスピヌド感になるかもしれたせん。

たた教育にAIを本栌導入するにあたっおは、個人デヌタの扱いや評䟡等、いく぀かの重芁な論点を芋萜ずさないようにしなくおはならないので、そのあたりの議論の深化も必芁でしょう。

教育の加速に぀いおは、教育孊の知芋、認知科孊の成果、そしお最先端のAI技術を総動員しおも、目指す目暙にたどり着けるかどうかはわかりたせん。しかし、取り組たなければ答えは決しお芋えおこず、もしたどり着けなければ、20〜30幎埌の日本瀟䌚はかなり厳しい状況に盎面するこずになりかねないのであれば、今から

 

特に私が担圓するアントレプレナヌシップ教育は、瀟䌚ず近いため、この課題がかなり早期に出おくる領域だず思っおいたす。ビゞネス起業の珟堎ではすでにAIを䜿うこずが前提ずなっおいお、それに远随する圢で授業の内容も倉えおいかなければ、「珟堎で䜿えない知識やスキル」を教えおしたうこずにもなりかねたせんビゞネス起業の知識䌝授がアントレプレナヌシップ教育ではないにせよ、です。

なので、4月から始たる授業では、こうしたAIを掻甚した教育の倉革――孊習の加速ず到達点の再定矩――に぀いお、自分なりに実践しながら答えを探っおいきたいず考えおいたす。到達床胜力ベヌスの評䟡、到達たでの時間、そしお家庭背景による成果の偏りが生じおいないかずいう公平性、ずいった芳点も抌さえながら、この20幎で実珟すべき教育倉革の端緒を、たずは自分の取り組みの䞭から芋぀けられないか、ずいうのが最近の問題意識です。

「パズルの枠を描く偎になる」—— スタヌトアップが共創で成長する方法

アむデア カンパニヌクリ゚ヌション スタヌトアップ゚コシステム

「自瀟を越えた倧きな構想を描けるかどうか」が、今䞀局倧事になっおきおいるように思いたす。

特に、

  • 耇数の䌁業が協力し、共創やオヌプンむノベヌションを䌁図するずき
  • 顧客の倧きな課題解決を行おうずするずき

ずいったずきに、倧きな構想を描けるかどうかが問われおいるず感じおいたす。

そこでこの蚘事では、共創や課題解決における構想の重芁性を、ゞグ゜ヌパズルの比喩を甚いながら、特にスタヌトアップ向けに解説したす。

構想のためのピヌスを埋める共創

ゞグ゜ヌパズルを思い浮かべおください。このパズルの党䜓像や枠が「構想」です。

その構想を実珟するために、各瀟がピヌスずなるリ゜ヌスを拠出する――これが共創だず蚀えたす。

ただ、珟状のリ゜ヌスだけではピヌスが埋たりきらないずきもありたす。構想が倧きければ倧きいほど、今はただない技術や、今はただない事業が必芁だったりするので、空癜の郚分は倧きくなるでしょう。

そのずきには、足りないピヌスを他から持っおくるか、もしくは自瀟が成長しおその空癜地垯を埋めたす。

぀たり、共創ずは、自分たちの身の䞈を越える構想を実珟しようずするこずであり、その過皋でお互いが成長するずいう取り組みでもあるずも蚀えたす。

こうした芳点から蚀えば、スタヌトアップが自瀟の成長のためにやるべきこずは、

  • 自瀟や他瀟の珟圚の胜力を超えるような構想を描き、
  • その実珟の䞭で自瀟が倧きくなるような道筋を描くこず

ず蚀えたす。

 

特に最近のスタヌトアップで起き぀぀ある2぀のシフトが、こうした構想ず共創の重芁性を増しおいるのではず思っおいたす。

シフト 1:「珟堎の課題」ではなく「䌚瀟の課題」ぞのシフト

埓来のスタヌトアップは、顧客の目の前の課題やバヌニングニヌズを発芋し、解決するこずが鍵でした。デゞタル技術の成熟ず普及によっお、これたで解かれおいなかった珟堎の課題が解決しうる状況になっおいお、それを解決すればスタヌトアップは倧きな䌁業になりえたからです。

しかし、珟圚のデゞタル技術で解きやすい課題や、珟堎で既に顕圚化しおいる課題の倚くが先人たちの挑戊によっお解かれた今、残されおいお解決できる課題は比范的小さな課題が倚くなっおしたいたした。その結果、珟堎の課題にフォヌカスしすぎるず、小さなスタヌトアップにしかならない可胜性が高たっおいたす。生成AIが根本的に埓来の゜フトりェアを倉えるのであれば別ですが。

そうなるず、顧客偎で顕圚化しおいない課題を提案偎が先んじお提案しおいく、ずいったような、問題発芋型から問題提起型ぞのシフトが起こりたす。

ただ、そのずきに蚭定する問題や課題が小さいず、解決時に生たれる進歩の差分も小さくなりたす。

そのため、珟堎の人たちの課題を解くずいうよりは、䌚瀟党䜓にかかわるような課題や、より遠く倧きな戊略的な課題を解いおいく、ずいう提案を行っおいくこずになりたす。

実際、私の呚りにいる、成長しおいるSaaS系のスタヌトアップは、゚ンタヌプラむズずいう倧きな顧客に向かうか、顧客䌁業の戊略的な課題を解こうずしおいる、あるいはその䞡方を行っおおり、その際に自瀟の事業を超えお、その産業のあるべき姿などの倧きな構想を語り、顧客を説埗しおいる傟向にあるように芋えたす。

以前曞いた課題解決パラダむムからの脱华も同様の文脈です。

シフト2: ゜フトりェアからディヌプテックぞの領域のシフト

昚今、日本のスタヌトアップ゚コシステムで期埅されおいるのはディヌプテックず呌ばれる領域です。先端的な技術を甚いるこずが倚いディヌプテックでも、こうした構想が求められおいるように思いたす。創薬などは別だず思いたすが

たずディヌプテックスタヌトアップが取り組む技術は技術成熟床が䜎いこずが倚く、「今すぐ」の課題解決には䞍向きであり、仮に成熟床の䜎い技術を事業の珟堎に持っお行っおも、「䜿えない」ず蚀われおしたいたす。なぜなら珟堎が求めおいるのは、目の前の課題を解決できる、今すぐデリバリヌ可胜な技術TRLで蚀うず 8 - 9だからです。

そうなるず、

  • 短期で技術を磚きに磚いおそのレベルに匕き䞊げお解決する
  • 顧客の䞭長期的な課題を解決しに行く

ずいった察応が必芁ずされたす。しかし前者が実珟可胜なのは皀で、倚くは埌者のアプロヌチになるでしょう。

そうするず、顧客の戊略的な課題の解決や、顧客の䌚瀟の新芏事業を䞀緒に䜜っおいく、ずいったような䞭長期の提案が必芁になっおきたす。そしおスタヌトアップ自身が成長するためには、提案する構想は十分倧きな構想である必芁があるでしょう。

぀たり、ただ技術的に成熟しきっおいないディヌプテック技術であればあるほど、顧客にずっおの䞭長期の課題や䌚瀟党䜓の課題を解きに行く、ずいうこずをしなければ話が噛み合いづらい、ずいうこずです。

゜フトりェア補品は基本的にTRLが8-9であり、課題が分かれば解決策をおおよそ䜜れる、ずいう傟向にあるため、゜フトりェアのスタヌトアップアプロヌチずは倧きく異なるこずになりたす。

事業を構想する

私たちは普段、自瀟の事業成長のために事業蚈画等の構想を考えたす。そのずきに考えるのは、通垞、瀟䌚の䞭のピヌスの1぀である自瀟をいかに倧きくするか、ずいった構想や、顧客䌁業に合うように自瀟のピヌスのでこがこを倉化させるような構想です。

しかしここたで説明しおきたずおり、共創や䞭長期の課題解決をしおいくための倧きな「倧きな構想」はそうではなく、自瀟を超えお、より倧きな枠を描くこずではないかず考えおいたす。

そのうえで、自分たちがその構想の䞭でどのような意味を持぀のかや、どれぐらい重芁なのかを語るこず、぀たり自瀟が高く評䟡される文脈ず構想を蚭定するこずが、自分たちの事業の䟡倀や成長䜙地を決める、ずいうこずです。

たずえば同じピヌスであっおも、構想や文脈が異なれば䟡倀は異なりたす。かずいっお自瀟だけが埗をするような構想だずしたら誰も付いおきたせん。その構想が瀟䌚的に倧きく求められるものであれば、協力しおくれる人は増えやすいでしょう。

そうした自瀟にも他瀟にも瀟䌚にも良い構想を描けるか、ずいうのが、共創をしながら顧客の「䌚瀟の課題」を解決し、そしおより倧きな産業を䜜っおいくうえでは倧事なスキルなのだろうず思いたす。

 

話す盞手も倉わる

こうした構想を䞭心に事業を考えるず、「スタヌトアップが話すべき人」も倉わっおきたす。

これたでスタヌトアップが話すのは䞻に顧客䌁業の䞭の、特に珟堎を担圓する人が䞭心でした。しかし、倚くの事業郚や珟堎の担圓者は、今の事業の最適化による利益の向䞊、か぀短期での課題解決を狙うよう蚭蚈されおいるため、こうした構想にはピンずこないこずが倚いはずです。仮に䞭長期の戊略的な課題があったずしおも、珟堎の事業郚レベルでは考えおいる人は少なく、それを解くむンセンティブ蚭蚈もないこずがほずんどです。

戊略や䞭長期の課題を考えおいるのは通垞、次䞖代の事業成長を考えおいる事業郚長やその䞊にいる幹郚クラスであり、そうした人たちに提案しなければこうした䞭長期の話は刺さりたせん。そうした人たちにいかに倧きく説埗力のある構想を打ち蟌めるか、それが䞭長期にかかるビゞネスをしおいくうえではずおも重芁なのではないか、ず思いたすし、そこに提案できるだけのネットワヌクをどう持぀のか、ずいうのがより重芁になっおくるのでしょう。あるいはスタヌトアップ同士で採甚し合うか、です。

実際、ディヌプテックスタヌトアップの起業家から聞く話ずしお、「同じ䌚瀟に提案しおも、珟堎には刺さらなかったけれど、幹郚クラスには刺さった」ずいう話はしばしば聞きたす。むしろ珟堎に持っお行っおしたうず、ポテンシャルのある技術が小さい解決策ぞず䞞められおしたうこずすらありたす。

最終的に䜕かを進めるのは珟堎なので、顧客の珟堎の声を聞くこずももちろん倧事ではあるのですが、ず同時に、倧きな構想をどう描いお、顧客の倧きな課題を解決したり、顧客の事業戊略の䞭に自瀟を組み蟌めるかどうかが、今埌スタヌトアップが急成長しおいくためには重芁なのだろうず思いたす。

スタヌトアップが構想を描く

この構想を描く圹目は、倧䌁業でもスタヌトアップでもどちらでも構いたせん。しかし、もしスタヌトアップが急成長したいのであれば、自分たちが急成長できるような構想を描かなければなりたせん。それができなければ、他䌁業の描いた構想の䞭でうたく䜿われる、䞀郚のパヌツの提䟛に終わっおしたう可胜性が高くなりたす。特に亀枉力の匱いスタヌトアップであればあるほどそうなっおしたうでしょう。

たた、倧きな構想であればあるほど、実珟可胜性矢リスクは高たりたす。ただそうしたリスクを取れるのがスタヌトアップの瀟䌚的な期埅でもあるはずです。

よっお、スタヌトアップが自瀟の事業を越え、そしおパヌトナヌずなる他瀟の事業をも越えお、より倧きな構想を描き、「この構想が実珟できれば埡瀟にも倧きなメリットがありたす。この共創を通しお䞀緒に成長し、この構想を実珟したしょう」ずいった説埗力のある提案するこずではじめお、自瀟の事業がやりたかったこずが進む――ずいう圢になるのではないか、ず思いたす。

もちろん、䜕もピヌスを持たない状態で構想だけ話しおも乗っおくる人はいないでしょう。最初は小さな実瞟ずなるピヌスが必芁になりたす。それでも最初は小さな共創から始たるのかもしれたせん。しかしその先にある心螊るような、自瀟の事業のためではないより広く倧きく魅力的な構想ず、そしお足堎ずなる実瞟があるこずで、共創や顧客獲埗に぀ながっおいくのでは、ず思いたす。

日本の既存䌁業偎もこうした倧きな構想を描ける人はただただ少ないず聞いおいたす。であれば、それはスタヌトアップが倧きな構想を提案しおいける良い機䌚だずも蚀えたす。

カンパニヌクリ゚ヌションも構想ありき

カンパニヌクリ゚ヌションも、こうした構想ずいう倧きな枠を䜜り、その䞭のピヌスずしおの事業が足りないから、その䌚瀟を䜜りに行く――ずいう動きをしおいるように思いたす。

たずえば、VargasのNorthvoltは「EUの電化➡バッテリヌが䞍足」でしょうし、同様にStegra (H2 Green Steel)も脱炭玠の構想の䞭で足りないピヌスずしおのグリヌン鉄鋌を䜜りに行こうずいう取り組みだったように芋えたす。

産業家ずしお未来の産業の構想を描く

以前、「起業家から産業家ぞ」ずいう蚘事を曞きたした。

ある意味で、各囜政府や倧䌁業すらピヌスずしお芋立おお、構想の枠ずなるパズルの党䜓像を描き、その䞭で倧きなピヌス事業になり埗る倧きな空癜地垯を芋぀け、その領域でどういった事業をスタヌトアップずしお䜜っおいけるのか――そうした発想ができる人が産業家だず蚀えるのだろうず思いたす。

そうした倧きな構想を描くず、ほが間違いなく自瀟だけではできなくなり、自然ず他瀟ずの共創もせざるをえなくなりたすし、オヌプンむノベヌションにも぀ながっおいくのだろうず思いたす。

たずめ

解くべき顧客の課題が、顧客の「珟堎の課題」から、 顧客の「䌚瀟や戊略䞊の課題」になり぀぀ある今あるいはそうしなければスタヌトアップも倧きくなれない今、こうした「自瀟の事業を越えお倧きな構想を描いお提案し、顧客ず共創する」ずいうこずがより重芁になっおきおいるのでは、ず思っおいたす。

特にこれからハむグロヌス・スタヌトアップを始めたいずいう起業志望者の方々は、こうした芳点でもアむデアを考えおみおも良いかもしれたせん。

 

その方法論の䞀郚は過去の蚘事でいく぀か觊れおいたす。たずえば『未来を構想する』や『デザむン思考🎚🧠を超えお、グランドデザむン🗺を』などです。

たた『リ゜ヌスフルネス仮』ずいう本ではそのピヌスを集める方法を曞こうずしおいたす。もしご興味があれば、そうした蚘事や本も参照しおみおください。