大手で本当に強い人材は一握りしかいない

彼女はまず、その恐怖が本物になるケースを認めます。検索や広告をやるなら、相手は Google の最強メンバー。あの人たちは本当に手強い。

ただし、大半のスタートアップが直面するのはそういう状況ではありません。大手が抱える多数のプロダクトのうち、圧倒的多数には最強の人材が配置されていない。最強の人材は一握りで、行き渡らないからです。

あなたのプロダクトが Google にとって優先度27番目なら、実はそれほど怖くありません。 Sarah Guo

彼女はこれを「組織物理学」と名付けました。会社が同時にうまくやれることには物理的な上限がある、という意味です。創業時から多正面作戦を前提に設計されていない限り、中核事業でだけ優れ、それ以外は平凡になる。経営の巧拙とは関係ありません。単に人手が足りないのです。

つまり彼女が言いたいのは、大手の中核事業の外に広がる領域では、創業者はもっと堂々と勝負していい、ということです。そこに配置されるのは二軍・三軍。スタートアップにとっては余白です。

では Anthropic の中核はどこか

すると疑問が生まれます。ある会社の中核がどこかをどう見抜くのか。うっかり最強メンバーとぶつからないか。司会が突っ込みます——Anthropic は何が得意になるよう作られた会社なのか。

彼女の読みでは、モデルそのものがビジネスであり、中核ユースケースはコードと自己改善するモデル。AGI という目標に向けて能力を上げ続ける。それ以外はかなり優先度が低い。この判断を支えるのは、彼女らが抑制して手を出していないものです。

では大手ラボは、なぜついでに上位のアプリケーションまで取りにいかないのか。彼女の答えはこうです。横展開も縦展開も実際に試している。それでもいまだ成功していない。理由はエンタープライズ市場のお金が見えていないからではありません。顧客に満足してもらえるソフトウェア事業は、どの工程も難しいのです。

4つの関門のどれ一つとして、モデルの能力とは関係がありません。だからこそ大手ラボは他社に余白を残す、というのが彼女の見立てです。

では大手がそれほど怖くないとして、機会はどこに探せばいいのか。実はこれ、インタビュー冒頭で Matt が投げた問いでもあります。

彼女は順番を逆にたどる

冒頭で Matt はこう切り出しました。ソフトウェア企業についての常識が軒並み無効になり、最下層から最上層まで何もかも考え直せてしまう。こういう時代にどう投資するのか。自分はそれが非常に落ち着かない、と。

彼女のやり方は、順番をひっくり返すことです。業界から選ばない。まず技術が何を新たに解放したかを見る。そのうえで、前から存在していたニーズを探し、両端をつなぐ。

Harvey はまさにこの手順で投資しました。

2022年後半、新たに可能になったのは、機械が長い文章を生成できるようになり、しかもまだ良くなること。ついでに、より賢い検索もできること。彼女は、弁護士が具体的に何をしているのか今でもよく分からないと言います。ただ法律は、大量の文字を読み、大量の文字を書く仕事に見える。それがこの業界の中核なのだろう、と。

その前提から考えるのです。テキストを生み出す魔法の箱を手に入れた。適切な創業者と組めば、それをどの領域で使えるか。複雑な判断ではありません。 Sarah Guo

Matt が口を挟みます。時間を月単位で語っていますね、と。彼女は同意します。数年前には信じていなかったことを、いまは信じている。自分を更新し続けるしかありません。

テキストの次に彼女が狙いを定めたのはリアルタイム音声です。根拠は、AI がすでに電話1本をそれらしくこなせるようになっていたこと。肝心なのは特定の業界に惚れ込まないこと。技術についていく。まず何が新たに解放されたかを見て、それがどの古い問題を解けるかを問う。

次の問いは自然に出てきます。機会がそうやって現れるなら、それを掴む時間はどれだけあるのか。

AI はビジネスの常識を一つも免除しない

司会が論点を並べます。流通、粗利、ビジネスモデルの健全性——起業チェックリストの古い問いは、まだ気にすべきなのか。AI は免罪符をくれたのか。彼女の答えは、免罪符はどこにもない。ただし各項目の現状は変わりうる、です。

もたつける時間は昔よりずっと短い

市場でのリーダーシップは AI に無効化されていない。相変わらず重要だ、というのが彼女の見方です。変わったのは、それを取りにいく時間の窓です。

5年前なら、過小評価されているソフトウェアの業務プロセスに目をつけた人が、ストックオプションの権利確定を待ってから、3か月後に独立する、と言えた。当時はその程度の遅延は致命傷になりませんでした。いまは違います。彼女はコード生成を例に挙げます。3か月後には、この能力の使われ方そのものが別物に変わっているかもしれない。失うのは3か月ではありません。狙っていたプロダクトの形そのものが消えているのです。

彼女の説明はこうです。良い機会が顔を出せば、必ず18歳の誰かが飛びかかる。お金も猛烈な速さで追いかける。だからこれは時間の話というより、切迫感の話だと。

Anthropic の売上は開発者が自分から流れ込んだ結果

流通の話へ。シリコンバレーの長年の共通認識はこうでした。エンドユーザーの自発的な採用でもある程度は伸びる。だが10億ドル規模の売上に届かせるには、結局は営業チームを組み、エンタープライズ型の戦い方を作るしかない。彼女は Anthropic を持ち出して、この後半部分を否定します。

Anthropic の400億超という売上の原動力は、間違いなくエンドユーザーの採用です。開発者が、市場で最良のモデル、最良のフレームワーク、最良のプロダクトを使いたいと考え、そのまま使い始める。そして token に多額を払う。 Sarah Guo

彼女は一言添えます。営業は確かにいる。ただし主に注文を受けている、と。

続いて司会が、自分がすべての創業者に投げている問いを出します。市場参入戦略は「営業チームを採用します」だと答える人がいるたび、彼はこう問い返すそうです。

もっと非効率な市場参入のやり方を挙げてみてください。何でもいい。営業開発担当とアカウントエグゼクティブを大量に雇って自社製品を売るより非効率なやり方を。 Matt MacInnis

創業者たちは一瞬固まり、それから思いつかないと認めるそうです。

では、どういう創業者に流通の力があると見るのか。彼女の判断基準は、相手がそれを自分の問題として引き受けているかどうか。掲げる戦術の中身では見ません。例に挙げたのは Open Evidence の Zach。強くエンジニア気質の人物で、作っているのは無料プロダクト。顧客獲得に無限にお金は使えません。そこで彼とチームは、できるだけ少ない金額で全国の医師にこのプロダクトを知ってもらう方法を考え続けています。実施策の一つが、医学研究の雑誌を作って郵送すること。無料プロダクトにとっては、営業部隊を抱えるより安いからです。

会社とは、突き詰めれば一台の機械

この一節は Aaron Levie の話です。Box の上場後、2人でコーヒーを飲みながら雑談していたとき、彼がふと口にした言葉を彼女はいまも覚えています。

Sarah、起業家たちに伝えてほしい。彼らの仕事はキャッシュフローを生む機械を作ることだ、と。私は昔それに気づいていなかった。自分の仕事は、極めて効率の高い営業動作を積んだキャッシュフロー機械を作ることだったんです。 Aaron Levie が Sarah Guo に語った言葉。インタビュー内での彼女の再現

司会がその下にある第一原理を補います。会社の価値とは、将来のキャッシュフローすべてを時間で割り引いたもの。ただそれだけ。普段使う売上倍率のような評価手法は、この原理に戻るための経験的な物差しにすぎません。

司会は言います。当時これが腑に落ちた瞬間、他の判断がすべて噛み合った。なぜ資金燃焼率を心配すべきか、なぜ粗利を見るべきか、なぜ顧客は6か月後ではなく今すぐ取るべきか。すべては最終的に、将来のある時点のキャッシュフローに換算されるからです。

なぜ会社を大きくしなければならないのか

野心の話になると、彼女はまず自分でも「あまり鼓舞的ではない」と言う答えを出します。ベンチャー資金を入れた会社の良い結末は2種類しかありません。

どちらの道も規模を要求します。あるいは、本物の脅威になること。創業者が出発時に考えているのはある顧客の課題ですが、結末はまったく別の最適化問題だと彼女は言います。年換算売上5億ドルに届き、なお成長し続けるにはどうするか。あるいは、誰かにとって買わずにいられない資産になるにはどうするか。

結末がこの規模を要求するなら、初日からどう道を選ぶか——それが次の問いです。

「まず一つを極める」を捨てる

Conviction のここ数年で最大の考え方の変化だと彼女は言います。パートナーの Mike Vernal がわざわざ書いてもいます。シリコンバレーの伝統的な心得は、機能を一つ選び、それを最高にする、でした。

この戦い方は筋が通って聞こえます。一つの機能はプロダクトへの切り口、プロダクトはスイートへの切り口、スイートはさらにプラットフォームへの切り口。彼女は同意しません。理由は2つです。

1つ目は結果を見ること。SaaS 時代にも AI 時代にも例があり、この理論と最終的な成否はあまり関係がないと分かります。2つ目は彼女がより強いと考える理由で、顧客がそもそもそう考えていない、というものです。

顧客に聞いてみれば、100万社ものベンダーなど欲しくないと言います。一点集中は暫定的な状態です。 Sarah Guo

この線を延ばすと、AI によって1社がこなせる仕事は格段に増える。ならばこの時代に最も合う創業者とは、より広い範囲を背負う人たちだ、となります。彼女は代償もはっきり述べます。より野心的であることは通常、より多くのリスクを負うこと。2つ目の事業が1つ目より不可能というわけではない、と仮定しなければなりません。

古い市場は統合され、新しい市場が開く

ここで司会は、投資家にとって不利な推論を持ち出します。AI が過去の10億ドル規模のカテゴリーを、数の少ない・より大きな会社へと圧縮するなら、ベンチャーキャピタルのリターン構造には悪い知らせだ、と。

彼女は半分認めたうえで、言い方を変えます。既存のソフトウェア市場は確かに統合されるべきだ——彼女の原文では、この領域にこれほど多くの SaaS 企業があるべきではない。しかしソフトウェアが入り込める市場はまだたくさんある。挙げた実例は Sierra です。

自分が投資したのは Brett Taylor と Clay Bavor という2人であって、「コールセンターソフトウェア」というカテゴリーではない、と彼女は言います。このカテゴリーが歴史的に売ってきたものは薄い。本質的には「電話をかけられる」という結果を売っているだけで、顧客のコスト削減という話すらろくに出てこない。対して Sierra が立っている位置は、抽象度が2段上です。

これが司会の懸念への答えです。統合は確かに起きている。ただしそれは古い市場の中での計算。位置を2段上げれば、売るものが変わり、計算に使う表も変わります。

方向の話は終わりました。残るは最後の1つ——どれもお金がなければ始まらず、そのお金は投資家の側にあります。

目の前に座る投資家をどう読むか

インタビュー後半は投資家側へ。創業者はここに時間をかけなさすぎる、というのが彼女の見方です。資金調達に行く前に、「ベンチャーキャピタルに金を出させる」という工程が具体的にどう進むのかを真剣に調べた人はほとんどいません。

私の思考の枠組みは、彼らを法人の買い手として扱うことです。関係者が他にもいて、工程を理解する必要がある。このパイプラインにはいくつかのステップがあります。 Sarah Guo

彼女は2層の分類を示し、話を始める前に分類しておくよう勧めます。

社会的コストには限りがある

ここからがこの回で最も実用的な概念です。彼女は創業者に、投資業界の人付き合いの機微を推し量ることへ労力を注いでほしくはない。ただし、やり取りのたびに発生する社会的コストが誰の側に落ちているかは見えていてほしい、と言います。

Google の Sundar に何か頼みたいとき、私が口を開ける回数は無限ではありません。人はだいたい心の中で帳簿をつけています。私はこの人に負担をかけているのか、それとも助けているのか。 Sarah Guo

具体的な場面に落とすとこうなります。ある投資家があなたを、彼の知り合いのグロース投資家数人に紹介する。その動機は、その人たちが自分のファンドの出資者であり、自分の投資先を優先的に見せると約束しているから、かもしれません。これはあなたを狙ったものではないけれど、あなたのための行動でもありません。

彼女はその場で自問できる問いを2つ挙げます。この紹介は自分から頼んだものか、相手が自発的にしたものか。相手が出してきたのは本当にあなたに最適な投資家か、それとも相手が自分の点数を稼いでいるのか。

もう半分の宿題は、相手が何を大事にしているかを読むこと。パートナーに昇格したい、大金を稼ぎたい、純粋に技術が好き、創業者に慕われたい、内輪にいるのが楽しい——どれもまったく違う動機です。取引相手を理解していれば、その行動をより正確に予測できる。この手間はかける価値がある、と彼女は言います。

彼女が自分に課す掟は「資金はいつでも止まる」と仮定すること

最後は現下の資本の潮流について。司会はこの瞬間をルネサンス期のフィレンツェにたとえます。ただし大量の資本が背中を押している点が違う、と。彼女の見方はこうです。資本が安いと、同じ進捗により高い評価が付く。だからバブルはインフラ建設にとっては有益です。

バブルはそうやってインフラに恩恵をもたらします。そして一部の起業家と投資家は多額を失う。後から見れば、それは合理的なやり方ではなかったからです。 Sarah Guo

彼女自身の規律は、音楽は止まると仮定すること。陣取り合戦の性格を持つ判断——たとえば2億ドルを投じてモデルを1本訓練する、営業報酬の構成を6対1から4対1へ緩める——は、資本が永続すると仮定しない前提で計算し直して、はじめて自分が何をしているのか分かります。

友人の例も挙げます。売上規模が数億ドル以上のソフトウェア企業が数社、かつて14年の顧客獲得コスト回収期間を前提に広告を打っていた。つまり1人の顧客が14年留まってようやく元が取れる計算です。資本コストがほぼゼロの時代には、真空の中では合理的でした。ただ、その前提はずっとは成り立ちません。

Conviction はこの4年をどう作ったか

最後に Matt は、それまでとは毛色の違う問いを投げます。Conviction は2022年に生まれたばかりで、4年で業界に名の通るブランドになった。これは本来かなり難しい。どうやったのか。

彼女はまず、実力より運の方が大きいと断ったうえで、実践的な方法を3つ挙げました。

1つ目は、重要なことを一つ選び、本気で理解しにいくこと。しかも人が押し寄せる前にすでにその輪の中にいること。みんなが AI をやると決めたのは2023年前後。その前から理解していて、生態系の中に自分もいたなら、それは効きます。

2つ目は、ファームを一つの会社として経営すること。口に出すと自分でも間抜けに聞こえると彼女は言いますが、大半のベンチャーキャピタルの自己定義は「私たちは創業者が大好きで、お金があって、目利きができます」です。

それでは説得力がありません。 大半のベンチャーキャピタルの自己定義について、Sarah Guo の評

彼女の分解はこうです。創業者の目には、どのベンチャーキャピタルも同じ顔に見える。どこにも良い投資家と駄目な投資家がいて、どこにも過去に当てた会社がある。そして当時の Conviction は誰にも知られていなかった。解くべきは情報の非対称性という問題です。私の人脈が他より良いと、あなたはなぜ信じられるのか。彼女の答えは、口で言うのをやめること。パートナーシップのマーケティングをやり、自分とその人たちが並んだ写真をネットに載せる。そのほうが自然に信じられます。

パートナーの Mike Vernal の言い回しにも触れています。どの瞬間でも、テック界で最も面白いことをやっている人はだいたい250人。しかもその名簿は常に入れ替わる。彼らのやり方は、起業家だろうと経営幹部だろうと研究者だろうとビジネス側だろうと関係なく、まず人を見つけ、その人が何をしているかを理解し、そしてその人の役に立つこと。これはマーケティングというより営業に近い、と彼女は言います。

3つ目は、平凡で無味なことをしないこと。4年前に出発した利点は、壊せるものが何もなかったこと。だからより大きなリスクを取れます。意見をネットに出せば必ず間違える。ただ、ネットで間違ったことを言った最初の人間になるわけではないと彼女は言います。しかも読者はエンジニア。間違えれば、どこが違うかをメールで指摘してくれる。「あなた誰？」と返されるよりよほどいい、と。

インタビューの終わり際、Matt は、創業者に Conviction をどう理解してほしいかと尋ねます。彼女は原則のような2文を返しました。

私たちは、そのアイデアをまだ完全には信じていなくても、優れた創業者に喜んで賭けます。ですが、「存在すべきだ」と思う市場のために、ふさわしくないと感じるチームを組み合わせることは絶対にしません。 Sarah Guo

その先は、この件全体についての彼女の見方です。大手ラボはどこも素晴らしい。ただ、最後に3社だけが勝ち、他の全員が下請けになるなら、それはこの経済の最良の姿ではない。自分がやりたいのは、イノベーションの拡散を少し速くすること。適切な資金で、適切な人を見つけて。

Sarah Guo は成り立つかどうかに答えませんでした。まずこれをはっきりさせなさい、と言います——あなたはその会社の中の誰と競っているのか。やろうとしていることは社内で何番目の優先度か、どのレベルの人材が投入されるのか。

彼女が Anthropic を読む方法は後者です。モデルそのものがビジネスで、中核ユースケースはコード。証拠は、動画・画像モデルを抑制して手を出さないこと。一部は安全性への配慮、一部は集中です。ある会社が何を捨てたかは、何を重視すると宣言するかより雄弁です。

会社が同時にうまくやれることには物理的な上限がある、という意味です。創業時から多正面作戦を前提に設計されていない限り、中核事業でだけ優れ、他は平凡になる。経営の巧拙とは無関係で、最強の人材が一握りしかおらず、行き渡らないからです。

大手が怖くないからといって、のんびりやれるわけではありません。市場でのリーダーシップは AI に無効化されていない、変わったのはそれを取りにいく時間の窓だと彼女は言います。同じ機会を見つけて着手を先延ばしにしたとき、戻ってきてもそれが見覚えのあるものかどうか。

この3つの数字はいずれも Sarah Guo がこの回で口頭で述べたもので、当サイトによる第三者検証は行っていません。この問い方の延長で、彼女はさらに2点を挙げています。

• 「まず一つを極める」に固執しない。顧客は100万社のベンダーなど欲しくなく、一点集中は暫定的な状態。AI で1社がこなせる仕事は格段に増え、広い範囲を背負うほうがこの時代に合います。Conviction のここ数年で最大の考え方の転換です。
• 投資家を法人の買い手として読む。相手が大手ファームか根本的にアーリー型か、自分で決められる人か一巡の同意が要る人かをまず分ける。人に頼むたびに限りある人情を使っている——誰に使い、誰のための行動なのかを把握しておくこと。