前回のAsk Me Anythingセッションから1年が経ったね。その間、AI、マーケットプレイス、マクロ経済、そしてテック業界全体で多くのことが起こった。

今回カバーした質問はこちら：

• 4:22 なぜAIは今、広く恐れられたり嫌われたりしているように感じるの？
• 8:48 なぜAIは大きな進歩を推進しているのに、政治や公共システムは遅れをとっているの？
• 13:34 今日、AIを商業化する本当の機会は何？
• 14:10 AI優先の世界でも、スタートアップには人間の共同創業者が必要？
• 17:51 AI時代において、技術系共同創業者はどれくらい重要？
• 20:00 AIが向上するにつれて、知能（IQ）は無関係になる？
• 20:18 AI駆動の世界で、若い専門家はどんなスキルに集中すべき？
• 22:48 AI時代において教育はどう進化すべき（そして子供たちはどう教えられるべき）？
• 26:40 スタートアップの最初期段階で、投資家の意思決定を動かすものは何？
• 28:23 プレシード段階の創業者は、特に米国外で、どうやって資金調達できる？
• 30:11 グラフニューラルネットワークはマーケットプレイスにどう影響する可能性がある？
• 31:32 ラテンアメリカのような地域でマーケットプレイスで勝つには何が必要？
• 33:10 AI企業における本当の防御力と誇大広告による成長の違いは何？
• 35:38 今はAIバブル？投資家にとってそれは何を意味する？
• 37:30 大きな初期資本が必要なスタートアップにとって、正しい資金調達の道は何？
• 38:54 初期段階のスタートアップに資金提供する前に、投資家はどんな証拠が必要？
• 39:40 AI時代において、マーケットプレイス投資の論点はどう進化した？
• 42:02 創業者はどこで優秀なフラクショナル開発者を見つけられる？
• 43:15 AGIを定義するものは何？今日、それについてどう考えるべき？
• 45:08 マーケットプレイスを構築する際、最初の「ウェッジ」はどれくらい重要？
• 46:29 AI導入が実際に価値を生み出しているかどう評価する？
• 48:00 今日、最も重要な創業者の特性は何？
• 49:45 もし今日から始めるなら、何を作る？その理由は？
• 52:32 職業的アイデンティティを超えて、あなたは誰？
• 55:11 まだ不安はある？それについてどう考えている？
• 57:10 起業家でなかったら、何をしている？
• 59:45 マーケットプレイスが流動性とプロダクトマーケットフィットに達していることを示すシグナルは何？
• 1:01:19 初日からのマーケットプレイスの核となる防御力は何？
• 1:02:24 Quinceとは何？なぜそんなに成功しているの？
• 1:04:22 どの「退屈な」業界が次の大企業を生み出す？
• 1:06:36 今日、VCの間で最大の盲点は何？
• 1:08:15 今、どのAIセクターが過密状態？
• 1:09:35 複雑でマルチサービスのライフイベントを中心としたマーケットプレイスは成功できる？
• 1:11:41 AI時代において資金調達の期待はどう変わった？
• 1:16:07 2026年の卒業生は、スタートアップと大企業のどちらに入るべき？
• 1:16:21 ジェネラリストであることは、まだ実行可能なキャリアパス？
• 1:18:35 投資家は温かい紹介とコールドアウトリーチのどちらを好む？
• 1:19:55 スタートアップはSaaSになる前に、サービスをウェッジとして使うべき？
• 1:22:02 子供の発達と学習に最適なゲームやツールは何？
• 1:24:39 AIは大規模な失業や雇用喪失を引き起こす？
• 1:30:57 今日、ラテンアメリカでベンチャー規模の企業を構築できる？
• 1:32:26 運用上の意思決定においてAIはどう使われるべき？
• 1:36:00 大規模なマーケットプレイスとニッチなマーケットプレイスを分けるものは何？
• 1:37:24 AIと人間のどちらにどれだけ意思決定を委任すべき？
• 1:39:10 初期段階のB2Cスタートアップで最も重要なのは、トラクション？それとも洞察？

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トランスクリプト

みんな、こんにちは。 素晴らしい1週間をお過ごしください。 正直、Ask Me Anythingセッションをやるのは1年以上ぶりだね。AI、マクロ経済、地政学などで本当に多くのことが起こった。だから、みんなの質問にできる限り答える時が来たと思ったんだ。

じゃあ、前置きはこれくらいにして、始めよう。エピソード53、Ask Me Anythingへようこそ。

いいね。事前に送ってもらった質問をたくさん受け取ったから、一つずつ見ていこうと思う。もちろん、番組が進む中で質問を送ってもらっても大丈夫だよ。

最初の根本的な質問は、なぜ今、みんながAIを嫌っているように見えるのか？なぜAIはこんなに嫌われているのか？って聞かれたんだ。これについて長く深く考えたんだけど、新しい技術が登場するときは、いつも反発があるんだよね。本当に興味深い例を挙げるね。昔、文字が発明されたとき、ソクラテスは文字が人々を怠惰にする、もう記憶を使わなくなる、って文句を言っていたんだ。面白いことに、皮肉なことに、これを知っているのはプラトンがソクラテスの言葉を実際に書き残したからなんだよね。だから、文字が発明されて知識を保存し、他の人の知識の上に構築できるようになっていなかったら、今日の知識や専門知識は持っていなかっただろうね。

これは歴史を通じて真実だった。印刷機が発明されたときも同じで、聖書が書かれると教会とのつながりが失われるって心配された。新聞が発明されたときの主な批判は、もう説教壇からニュースを得なくなるって。でももちろん、誰も説教壇からニュースを得ていないし、全く問題じゃない。

自転車が発明されたとき、人々は道徳の危機につながるって言っていた。女性が自転車に乗って浮気できるようになるから、一か所に留まらなくなるって。もちろん、それは全部でたらめだったよね？実際には何も変わらなかった。ただ生活が良くなっただけ。だから、道徳と技術の危機という概念は繰り返し起こってきた。テレビでは、人々は脳を全く使わないゾンビのような人間を作り出すと思っていた。

インターネットやWikipediaでも同じで、学生が学習したり暗記したりしなくなる、情報にアクセスできるようになるからって。だから今、人々はAIについて同じことを心配しているんだ。すべての仕事を奪う、これは人々がずっと心配してきたこと。

これについては別の質問で取り上げるね。反乱を起こして私たちから支配権を奪う、SF映画みたいにね。だから第一に、人々が慣れていない新技術に対する一般的な懸念があって、本当にクレイジーで怖いシナリオを思いつくんだ。第二に、AIは、VCやテック創業者がもはや尊敬されず、むしろ眉をひそめられ、批判される時代の雰囲気の中で登場したと言えるね。

2010年代初頭のようではないんだ。今は彼らが悪役になったと感じている。最新のスーパーマン映画では、テック億万長者が悪役だよね。文化的な雰囲気はもはや技術賛成ではない。むしろ反技術だ。もちろん、ソーシャルメディアのようなものには、プラスとマイナスの両方がある。

民主主義を促進し育成するために使えるけど、若い女性のメンタルヘルス危機にもつながる可能性がある。だから、世界が技術を恐れている瞬間に同じポジティブな見方を持っていないから、人々が不快に感じる理由がわかるよ。そして最後に、いつものように、AIのせいで失われる仕事を想像するのはとても簡単なんだ。

作られる仕事を想像するのは常にはるかに難しい。だから人々は、自分が持っている仕事がもはや必要とされないかもしれない世界を予見できて、根本的な変化が起こる。人々はリスク回避的だ。私たちの扁桃体には恐怖反応があって、恐怖に対して過敏なんだ。なぜなら1万年前、進化的な優先順位の観点から、サバンナにいて葉っぱがガサガサ鳴ったら、本当に恐れていて、自分を食べるかもしれない虎かもしれないと思った人々が生き残ったからね。

だからリスク回避的な人々が生き残った。一般的に、私たちは変化を恐れている。だからAIに対するこの根本的な恐怖がある理由は理解できるよ。これはトムからの質問だった。

エマニュエルからの質問。質問その2。私たちは、AIによって科学で驚異的な生産性革命を目にしている瞬間に生きていて、AIが多くの研究を行ったり数学的証明を見つけたりすることで新しい発見がある。AIのおかげでスタートアップの創造性が爆発していて、スタートアップを構築するのがこれまでになく簡単になっている。金融でもそれを見ている。でも、政治システムや政治プロセスを見ると、物事はこれまで以上に壊れていて遅いように見える。

そこにいる人々の質量は、むしろ低下しているように見える。なぜ？これはおそらく21世紀の大きな哲学的パラドックスの一つで、一方では最高のツール、最高の人々が根本的な方法で世界を変えることに取り組んでいる。もう一方では、公共の利益のためにあるはずの政治システムが、特に良い仕事をしているようには見えない。

そして、率直に言って、それには多くの根本的な理由がある。まず第一に、市場は必ずしも公共サービスの配分や対処に優れているわけではない。だから公共部門が作られた。問題は、一方が他方よりもうまく機能する理由、またはそれは次のとおりだ。

例えばスタートアップを構築しているとき、それは実力主義だ。良いことをすれば報われる。そうでなければ、資金が尽きて、非常に迅速なフィードバックがある。やっていることがうまくいっているかどうかがすぐにわかり、報酬は勝者に蓄積され続ける。

そして目標は非常に明確だ。プロダクトマーケットフィットを見つける。持続可能なビジネスモデルを作る。ビジネスを拡大する。そして物事がうまくいくかどうかが非常に早くわかる。そして負けたアイデアと負けた人々を排除する。

政治プロセスは非常に異なる。フィードバックループは非常に遅い。良い政策立案者か悪い政策立案者か、良い政治家か悪い政治家かを判断するのは非常に難しい。だから10年経っても、その答えがわからないかもしれない。そしてシステムは設計上、かなりゆっくり動くから。悪い決定が悪い結果につながるまで蓄積するのに数十年かかることがある。

そしてそれがはるかに遅いから。そして目標も異なる。ベンチャースタートアップのエコシステムでは、スタートアップに投資して、うまくいくかうまくいかないか。プロダクトワークを見つけて拡大する。もう一方では、主な目標は再選されることだ。そして政治サイクルは短すぎる。

現実には、世界で起こることは動くのに時間がかかる。過去50年間で、中国とインドで15億人が貧困から抜け出した。でもそれには40年か50年かかった。2年では何も起こらなかった。そして今、米国では2年ごとに議会を選出している。

西側諸国では4〜5年ごとに大統領や首相を選出している。そしてこれらのタイムラインでは、実際にはほとんど何も起こらない。だから誰かが効果的か非効果的かを判断するのは非常に難しい。その結果、その世界は非常にゆっくり動き、今後も非常にゆっくり動き続けると予想している。

ところで、社会におけるAIの影響について考えるとき、これらのことのほとんどと同様に、人々は短期的な影響を過大評価し、長期的な影響を過小評価していると思う。短期的な影響を過大評価している理由は、今テック業界にいると、これがすべてを変えていると感じるからだ。

すべての仕事がこの領域で良くなる。世界は今日とは2年後には面白いほど違っているだろう。でもこれは世界の動き方ではないよね？文化的に、私たちはゆっくり動く。政治的に、私たちはゆっくり動く。そして今日のGDPのほとんどがどこにあるかを考えると、それは公共サービスにある。大企業にあって、これらは非常にゆっくり動く。

DMVがAIを使って運転免許証を取得するプロセスを速くするのはいつだと思う？永遠にかかると思うよね？だからGDPの生産性がAIによって面白いほど変化するのを見ることになると思う。公共サービスに浸透する必要があって、それはほとんどの西側諸国でGDPの40〜60%を占めていて、大企業でもそうだ。

そしてこれらは非常に遅い採用者だ。だから時間がかかるけど、最終的には今日では想像もできない方法で社会を変えるだろうね。

LinkedInユーザーから、Jacobian LabsでAIエージェントを使った最初の国有化ネットワークを開発しているんだ。FJ Labsの論点に該当するよ。AI商業化の見通しについて何か考えはある？

質問に答えるには情報が足りないね。たぶん、というのが答えかな。送ってくれたらレビューして教えるよ。でも明らかに、何らかの形でAIを商業化することは大いに意味があるね。

アレッサンドロから、共同創業者マッチングプラットフォームを開発していて、Founder’s Junctionって呼んでいるんだ。AIが雇用市場と内部環境を再構築している中で、インターンには常に人間の共同創業者が必要だと信じている。投資家として、この見方に同意する？

まず第一に、創業者デートは大きな問題だよね？適切な共同創業者を見つけることは、会社を構築する上で非常に重要だ。だからAIを使って、人々がより良い共同創業者を見つけるのを助けることができると思う？

明確なプロセスがなかったよね。人々は友達を連れてくるけど、友達は必要なスキルセットに最も適していないかもしれない。人々はランダムなネットワークを探す。だから、一緒にうまく働く人々を見つけるための創業者デートの必要性があると思う。ところで、探しているものは何でも。COOが必要なCOや、ビジネスモデルを定義して資金調達を手伝ってくれる人が必要なCTOかもしれない。

だから、確実に必要性があると思う。さて、近い将来、ほとんどのオフィスには人間が運営しているから、そう思う？ もちろんだ！ 共同創業者はOpenClawではなく人間になると思うよ。

さて、OpenClawを超スマートなアシスタントとして使って、研究を手伝ったりすると思う？ もちろんだ。 近い将来、OpenClawではないかもしれない。近い将来は、ClaudeやOpenAIのようなコアAI LLMによって提供または埋め込まれたOpenClaw相当のエージェントになって、今日見られているセキュリティの懸念やリスクなしで提供されるだろうね。 もちろんだ！ 質問に答えると、創業者は会社を構築する上で重要な役割を果たし続けると思う。ほとんどの創業者は、AIを使っていても人間の創業者になるだろう。そして実際にAIを使ってより良い創業者を見つけ、共同創業者デートプロセスを改善することは大いに意味があると思う。 もちろんだ！

ところで、本当に共同創業者デートプロセスをやるべきだと思う。つまり、一緒にプロジェクトをやって、タスクを定義して、一緒にうまく働けるか見るべきだ。絶対に会って、友達に会って、ガールフレンドに会うべきだ。夕食に行くべきだ。本当に、長い間定期的に一緒に働くことができる人だと確信するべきだね。

オーケー、次に進もう。創業者に関連する質問があったのを覚えている。実際に興味深かった。事前に提出された質問のリストを見てみよう。

AI時代において、技術系共同創業者はどれくらい重要で、技術系共同創業者を見つけることに集中すべき？それとも関連する垂直業界の経験を持つ人？さて、この質問への答えはもちろん、場合による。ほとんどの質問への答えがそうであるように。基盤となるLLMモデルを持つAIスタートアップを構築しているなら、そう、絶対に素晴らしいCTOが必要だ。

応用AIを使って会社を構築しているなら、おそらくそれほど構築するのは難しくない。ゼネコンや下請け業者に売り込むのを手伝ってくれる正当性を持つ人を見つける方がはるかに意味がある。答えは、場合による。でもOpenAIや基盤モデルなら、確実に並外れた技術的才能が必要だ。

応用AI企業を構築しているなら、そう、優秀な人材は必要だけど、ある意味CTOは過去ほど重要ではないかもしれない。実際、私たちが構築し投資するマーケットプレイスについて考えると、最も気にすることは、ユニットエコノミクスだ。うまくいかせることができる？プロダクトマーケットを見つける？

だから顧客獲得チャネルは何？ある意味、顧客獲得をどう拡大するかを理解することは、技術を手に入れるよりもはるかに重要だ。なぜなら技術はより商品化されているから。そして今日、技術で簡単にできることがますます増えている。つまり、vibe、codingとcursorで、または非常にシンプルなことをしているならlovableで。でも一般的に、技術が非常に重要なカテゴリーがある。

オーケー、次の質問のバッチに行こう。何かあるか見てみよう。これはジュリアからの質問だ。最近、OpenAIの初期メンバーと会話したんだけど、基本的に彼は今新しいスタートアップを構築しようとしている。なぜなら2年後にはIQが無関係になるからって。これは示唆に富む発言だ。ある程度の真実があると思う？そしてもしそれが本当なら、起業家や野心的な専門家が集中すべき最も重要な特性やスキルは何だと思う？

興味深いね。これについては両方の立場を取れる。最高で最も賢い人々がAIをはるかに効果的に使うから、さらに価値が高くなるという議論ができる。だから10倍の開発者が100倍の開発者になる。その場合、知能は商品化されず、実際には成功要因であり続ける。でも、今は知能があって、とても賢いツールがあるから、平均的な開発者や平均的な人でも成果を得られるという主張もできる。

そして非常に価値のある製品や出力だ。そしてそのように、追いつき、知能が商品化される。前者の方が私にとってより真実に感じる、または後者よりも真実だと思う。今、最高のコーダーがこれまで以上に価値があるのを見ている。

最高の従業員がツールを使ってはるかに生産的になっている。さて、それはある時点で変わる？そして知能が商品化される？たぶん、今日の私にはそうは感じられない。とはいえ、平均的な知能は劇的に上がっているように見える。誰もがこれらのツールを非常に効果的に使って生産性を向上させているから。

だから今日大学にいて、労働力に備えたいと思っているなら何をする？すべてのツールで遊ぶ。Runway、Sora、Midjourney、Claude、cursor、Lovableで遊ぶ。OpenClawをインストールする。

スケーラブルで再現可能なシステムを作るために何ができるか考える。それらが何が得意かを見る。限界をテストする。そして今日は遊ぶものがたくさんある。だから基本的に世界中のスパゲッティを投げて、創造性を追求して、何が響いて何がうまくいくかを見つけるだろうね。

次に事前に送られた質問を見てみよう。リサからの質問。息子さんにどんな学校や教育を選んだ？そしてその決定をどうやって下した？これは興味深い。なぜなら、長年にわたっていくつかの反復を経て、実際に考え方にいくつかの変化があったから。

スケールして繰り返し運用できる仕組みを作るために、自分に何ができるかを考えてみて。自分の強みを見極めて、限界まで試す。今は試せるものが本当に多い。だから僕なら、とにかく手当たり次第にいろいろ投げてみて、創造性を追いかけながら、何が響いて何が自分に合っているのか、何がうまくいくのかを見つけていくね。

事前に届いていた次の質問を見てみよう。リサからの質問。息子さんにはどんな学校や教育を選び、どうやってその判断に至ったのですか？ これは面白い質問で、僕自身これまで何度か試行錯誤してきて、ここ数年で考え方も少し変わってきた。

最初に息子を連れて行ったのは、ニューヨークにある「The Ecole」という学校。フレンチ・アメリカンスクールで、理念がすばらしい。フランス式の厳密さに、アメリカ式のスピーチやチームビルディングを組み合わせる、という発想なんだ。

彼はそこで2年過ごしていて、まあ、気に入っている。でもAI時代において、質にばらつきのある教師が、質にばらつきのある子どもたちに（往々にして一番低いレベルに合わせて）事実を一方的に伝え、同じことを3〜4日かけて繰り返し教える――それが子どもを育てる正しい方法なのか？と考えると、どうもしっくりこない。

かなり遅いプロセスだよね。僕としては直感的に正しい感じがしない。仮に紀元前300年のソクラテスを現代に連れてきたら、世界を認識できないはずだ。宇宙にも行くし、人類の知の総体が入った魔法みたいな端末をポケットに入れている。

地球の端から端まで数時間で飛べる。それなのに、子どもの教育のやり方は2500年ほとんど変わっていない。だから、AIを使って、その子にとってちょうどいいレベルで教えるべきだ、という考えはすごく理にかなっている。もともと「Alpha School」という学校があって、AIツールを使い、子どもの可能性を最大限まで引き出すんだ。

彼らが気づいたのは、正答率85%くらいがちょうどいいということ。99%だと簡単すぎるし、50%だと難しすぎる。だからどの科目でも85%くらいに合わせて、どこまで伸ばせるかを見る。1日2時間のカリキュラムで通常の内容はだいたいカバーできて、残りの自由時間は子どもの自然な興味に寄り添って、本人に合うことをやらせる。

うちの息子は今4歳なんだけど、数学は年齢よりかなり先を行っている。遊びで掛け算や割り算をして、基本的な代数も分かっていて、数字で遊ぶのが大好き。負の数も理解している、みたいな感じ。一方で、社交面はあまり得意じゃない。だから彼に合わせて、数学面も（正直、言語面も）適切にチャレンジさせつつ――彼は話が長く、表現も達者なんだ――不足しているソーシャルスキルの発達も助けてくれる、もっと個別最適化された学校のほうが理にかなっていると思う。

だから来年の秋から、ニューヨークの「Office School」に通わせるつもり。たぶん今年できたばかりで、今は第1期生。小さな学校だし、実験になる。アルファテストみたいなものだね。僕も彼も気に入ったら、アメリーもたぶん通わせると思う。

面白いのは、彼らの目標の一つが「子どもが学校を好きになること」なんだ。実際、学校が好きじゃない子は多い。簡単すぎたり、難しすぎたり、つまらなかったりね。少し恥ずかしがり屋の息子を、体験入学（シャドーデイ）に連れて行って学校を見せたんだけど、新しい環境や新しい人が苦手だから心配していた。

それで少し不安そうな状態で置いてきたんだけど、戻って会ったら「学校が大好き。ここに残りたい。なんで普通の学校に戻らなきゃいけないの？」って感じだった。だから、どうなるか楽しみにしている。

配信中のルイスからの質問。今日のアーリーステージ環境で、数百のマーケットプレイスに投資してきた経験から、最終的に投資家の意思決定を動かすのは何ですか？ 早期のトラクションやストーリー、エコシステム内での紹介などの要因よりも、プロダクトの本質的な強さや市場機会こそが重要で、群衆に検証される前でも、ファンダメンタルズだけで例外的なマーケットプレイスやアイデアに投資する余地はまだあると思いますか？

群衆のシグナルで検証される前に、超初期の創業者に賭けるなら、シグナルは本当に早い。そもそも群衆がいないことも多い。セコイアのような大手は資金を巨額に集めすぎて、勝者が見えて「証明」されてから大きな小切手を書く。

だからこそ、プロダクト・マーケット・フィットの初期局面で、流通チャネルやユニットエコノミクス、リテンション、コホートなどを見極めつつ、群衆が検証する前に適切な創業者とアイデアに投資するプレシード投資家やシード投資家の役割は、間違いなくある。

ここで言う「群衆」とは、事業をスケールさせるユーザーの集合と、ブランド力のある大型VCの集合、その両方のことだと思う。彼らが後追いで投資する。資本供給が大きいぶん、超初期に投資する人が減っているから、今も果たすべき役割は大きい。

だから今VCをやるなら、シードか、あるいは（たとえば）1億ドル規模のファンドか、複数十億ドル規模のファンドか、どちらかになりがちだ。出てきた勝者に、何度も追加で厚く張れるからね。

Idealからの質問。これは全く別のタイプの質問なんだけど、あなたはオンラインのマーケットプレイスに投資しているよね。米国外で、売上ゼロのプレシード段階のスタートアップ（例：地震対策システム）のような、世界を変えるプロジェクトに投資するプレシード投資家の紹介はできますか？

それがベンチャー投資に向くビジネスだ、つまり売上が数億〜数十億ドル規模までスケールし得る、という前提ならね。世の中には、そもそもベンチャー向きではないアイデアも多い。

では、プレシードの創業者がどう資金調達するかを考えてみよう。正直、選択肢は少ない。そもそもプレシードVCが多くないし、最近は少数で、しかもほとんどがAIに強くフォーカスしている。だから米国外でプレシード、しかも売上前だと、たぶん僕なら古い格言に戻る。「愚か者（fools）の友人と家族」から始める、だね。

今の時代の良い点は、スタートアップを作るコストが過去最高に安いこと。スケールさせて売上を作り始めるのも、以前よりずっと安い。だから数十万ドルの資金があれば、たいていの人は何とか手当てできるはずだよね。友人が良い学校に行っていたり、医者や銀行員、弁護士として働いていたりするならなおさら。

友人20人が1万ドルずつ出してくれたら20万ドル。それでかなり先まで行ける。こうして一定のトラクションを作れれば、その後に数百万ドル規模のちゃんとしたシードを調達しやすくなる。プレシードの創業者やプレシードファンドが多くない前提では、特にね。

マヘシュからの質問。グラフニューラルネットワークは新しい応用や新しい経路の発見において重要性が増している。マーケットプレイスとの関係について、何か考えはありますか？

まず僕は、結局のところマーケットプレイスが好きなんだ。規模が出るし、資本効率がいいから。ただ、マーケットプレイスに固執しているわけじゃない。僕がもっと大事にしているのは、テクノロジーで世の中を安く、良く、速くできるか、ということ。

では、グラフニューラルネットワークがマーケットプレイスで使えるケースは思いつくか？ もちろんだ！ 人が介在しないと成り立たないマーケットプレイスは多い。マッチング、需給が壊れていたり、複雑すぎたり、変数が多すぎて明確じゃなかったりするからね。だから、入力や変数が多いカテゴリでは、間にエージェントを置いてマッチングや紹介をする、というのはすごく筋がいいと思う。そういう意味で、この領域で重要になっていくのは想像できる。いずれにせよ、十分に関連性はあると思う。

TwitchのNachogorriti：ブエノスアイレスからこんにちは。あなたのコンテンツを追いかけていて、エピソード52を見たところ。ZillowがAirbnbやDoorDashより露出しやすい（頻度が低く、運用レイヤーが薄いから）という指摘がすごく良かった。まさにその仮説でRemixを作っていて、今はLatam向けのネイティブ不動産検索エンジンを構築中。8か月で月間15万訪問まで成長。8か月でここまで伸びたのは良いと思う。仲介会社向けとB2Bパイプラインもある。Latamの機会をどう見ますか？ここでカテゴリを取り切るには何が必要ですか？

LatamにはMLS（物件共有の仕組み）がないから、自分で在庫（掲載物件）を作って、競争が比較的少ない場で価値を作れる。Latamの不動産でうまくいった会社もいくつかあって、たとえばブラジルのVivaRealが思い浮かぶ。

次世代の市場、AIを使った不動産ポータルを狙う大きな選択肢があるか？ それは間違いなくある。ただ、Latam全体か特定の国かは分からないね。こういうカテゴリは通常、流動性、密度、掲載数が必要だから。

たとえば検索エンジンとして、掲載のソースを確保できているなら、昔よりは整えやすい。結論はTBD（まだ何とも言えない）だけど、次世代ツールで不動産を取りに行く大きな機会があるか？ うん、間違いなくある。

オーケー。 質問を続ける。リサからもう一つ。AI企業が「一時的な勢い」ではなく「本当の防御力（defensibility）」を持っていることを示す、最も明確なサインは何ですか？ 面白い質問だ。今のAIバブルで起きているのは、実質的に同じプロダクトで多くの会社が立ち上がっていることだから。

スタンフォードのチーム、MITのチーム、プリンストン、ハーバード……みんなが同じようなプロダクトのバリエーションで、2000万、3000万、5000万、1億ドルと調達している。あまり守りが堅い感じがしないよね。ある週はAが先行し、別の週はBが先行する。勝たなきゃいけない圧が強すぎて、みんな粗利がマイナスのまま提供しているし。そういう中でも、ElevenLabs、Lovable、Cursorのように、事業が大きく伸びている会社が出てきている。僕らは「防御力は？」と言って投資しなかった点では、ある意味間違っていた。伸びているのは、マイナスマージンでの成長を資本が喜んで資金提供しているからだ。

それが最後どうなるかはTBD。多くは死ぬんじゃないかと心配している。正直、ClaudeやChatGPTに吸収されるものも多いはず。彼らはCursorやLovableを本気で取りに行くだろうしね。それでも今のところはうまくいっている。だから現時点では、より守りが弱く見える。

では、より防御力があると感じるものは何か。もし他社がアクセスできない独自データセットの上に構築されているなら。あるいは、誰も取りに行っていない特定の業界（縦）の課題を解いているなら。そういうものは、基盤モデルに対するレイヤーであるほど、ある意味リスクが高い。

たとえば今、ChatGPTは市場シェア86%だと思うけど、上下はある。Geminiが攻めてくるし、Claudeも攻めてくる。週によってClaudeが良かったりGeminiが良かったり、また別の週はChatGPTが良かったりする。あれは王者のゲームだ。僕は少し懐疑的。実は別の人からも質問が来ていた。

タチアナが聞いていた質問に移ろう。直近で発表された巨大なシードラウンドについて。ラコンの会社、AMIがシードで10億ドルを調達し、評価額は30.5億ドル。これはAIの未来について何を意味するのか、そしてこの段階で投資家はテクノロジーとバリュエーションリスクをどう考えるべきか？

はっきり言うと、AIはバブルだ。勝った時の賞金が大きすぎるから、人々は勝つためなら、どんな価格でも実質的に無限のお金を投げ込む。でもこれが階層化していくと思うか？多くの会社は失敗するし、とんでもない価格で投資した投資家の多くは、元本すら回収できないだろうからね。 もちろんだ！

とはいえ、その間に、今後25年間の生産性向上と経済成長の基盤を築くことになるんだ。鉄道バブルが全米に鉄道網を敷設し、その後数十年にわたって経済に大きな生産性向上をもたらしたのと同じようにね。

90年代後半のバブルが光ファイバーを敷設し、2000年代から2010年代のインターネット革命につながったのと同じだよ。実現するまでに時間がかかっただけ。だから今はAIバブルの中にいる。正直、このバブルが膨らみ続けることを願っているよ。なぜなら、私たちは規律を保ってきたけど、バブルが弾けたときに、AI関連じゃないから資金調達に苦労している企業が、さらに資金調達が難しくなるんじゃないかと心配だからね。

率直に言って、その間に、これだけの資本がR&Dに投入されることを考えてみて。多くは赤字だけど、これらの企業の多くが倒産するとしても、社会にとっては素晴らしいことになるよ。だから私たちはAIバブルの中にいるけど、それでいいんだ。

友人や家族からの資金調達では、MVPを必要な段階まで持っていくことはできない。VCレベルの投資が必要なんだ。

それはベンチャーには聞こえないね。世の中にはさまざまなタイプのビジネスがあるよね?電気をつけるのに1000万、2000万、3000万、5000万必要な企業は、率直に言って、VCの支援には向いていない。VCの支援に向いているのは、数十万ドルでプロトタイプを作って収益を上げられる企業で、それから100万ドルのプレシードラウンドを調達して、さらに収益と実績を積み上げて、300万ドルを調達する。

立ち上げに2000万、3000万、5000万必要な企業は、その分野の大企業か、以前に成功した経験があって余剰資本を持っている人に向いている。でも通常の創業者には向いていない。VCのトレッドミルはそういう仕組みじゃないからね。VCのトレッドミルは、友人や家族から数十万ドル調達することから始まる。

それから100万ドルのプレシード、300万ドルのシード、700万ドルのシリーズA、1500万ドルのシリーズB。AI企業の場合は数字が違うけど、AI以外の企業で見られる数字のタイプはこんな感じだよ。他にどんな質問が来ているか見てみよう。

アレッサンドロ:共同創業者マッチングプラットフォームのMVPをもうすぐ完成させるところで、ウェイティングリストに500人の創業者がいるんだ。君たちはアーリーステージのスタートアップに投資していて、収益の証明が必要だと理解しているけど。収益の証明は必ずしも必要じゃないよ、アレッサンドロ。でもプロダクトマーケットフィットの証明は絶対に必要だね。それが機能していること、人々が気に入っていること、リテンションがあること、そしてビジネスモデルが何になるかを知っている必要がある。

誰にいくら請求するのかを知っている必要がある。少なくとも理論的なユニットエコノミクスがどうなるかを。ローンチして後で考えるというのはダメだよ。それは私たちの投資方法じゃない。そういうやり方をする人はたくさんいる。ただ私たちじゃないだけ。それは私たちのアプローチじゃないんだ。

ボリス:素晴らしい取り組みだね。2022年以降、マーケットプレイスに関する投資テーゼがどう進化したか気になるよ。プレシードやマーケットプレイス投資でよりリスク回避的になったか、AI機会の検証にシフトしたか。

ボリス、それはエピソード52だったね。先週の私のポッドキャストで、AI時代のマーケットプレイス投資についてだった。私たちはマーケットプレイスに対して非常に強気だよ。そしてすべてのマーケットプレイスがAIを使っている。リスティングや買い手と売り手の会話を翻訳するためにAIを使っているから、グローバルになれる。だから初めて汎ヨーロッパのスタートアップが実現している。

写真を撮るだけで、タイトル、説明、価格、カテゴリーがすべて自動入力されるワンクリックリスティングにAIを使って、生産性を向上させている。需要と供給のマッチングを改善するためにAIを使っている。だから私たちはまだマーケットプレイスに投資しているよ。そしてそれらはすべてAIをより効果的に使っている。私たちはプレシードよりもシード投資家だね。

つまり、稼働していてユニットエコノミクスがあるものが好きなんだ。今はB2Bのカテゴリーが多くて、消費者向けは少ないけど、面白いことが起きているよ。消費者向けでも、Palmstreetというライブコマース企業に投資していて、これは珍しい植物のマーケットプレイスなんだ。消防車や消防エンジンの企業にも投資していて、Garageという3万ドルくらいの企業だよ。

サービスのレイヤーが追加された面白いことがたくさん起きている。だから私たちの本業は、無限の資本とマイナスの粗利益を持つAIバブルの王様のゲームで競争することを避けたいからなんだ。だから間接的にAIに触れている。なぜならA. Figure AIのような素晴らしい投資があって、とてもうまくいっているし、B. すべての企業がAIを使っているからね。

でも基盤となるAIモデル自体ではなく、AIの垂直的応用なんだ。そして実際、今日の面白い機会の多くはそこにあると思う。少ない資本で大きなビジネスを構築できるという点で合理的で、同じように浅いAIエンジニアのプールも必要ないからね。

ヨニ:既存のSaaS MVPを改善するために、信頼できるフラクショナルフルスタック開発者(AWS + Angular)を見つけるためのヒントはある?

どれくらい優秀な人が必要かによるね。でもToptaのような場所がたくさんあって、素晴らしい人を見つけられる。あ、でも君はフラクショナルって言ったね。FiverrかUpworkに行くといいよ。問題は選考が必要になることだね。だからUpworkやFiverrでの選考方法の一つは、仕様書を作成する。20人、30人、40人が応募してくる。ベスト5を見る。最初の仕事の10%を彼らに与えて、5人を雇って、最高の成果を出して一緒に働きたいと思う人を見つける。だから最初の10%には5倍払うことになるけど、気に入った人を見つけて、その人に決めるんだ。

ある意味、面接すら必要ないかもしれない。彼らがする仕事に基づいて検証できるからね。これが私がFiverrやUpworkで長年にわたって多くの人を雇ってきた方法だよ。 オーケー。 LinkedInユーザー:なぜか名前が表示されていない。久しぶりだね。私たちのAGIの取り組みに資金提供したい?最近のブレークスルーで、デモにお金を払っているよ。

AGIって正確には何だろうね?汎用知能。現在、私たちのGPTはチューリングテストに合格できる。それはAGIなのか、AGIじゃないのか?知能の定義方法が変わっていくと思うよ。私の視点から見ると、AIは特定の能力において超人的なんだ。

数学の問題を解くことなどにおいてね。人間の知能をはるかに超えている。大幅に優れていて、大幅に速くて、大幅に忍耐強い。ところで、人間の心の働き方は、限られたデータで概念を作り出すというものだ。これらのLLMの働き方とは正反対で、無限のデータがある。

パターンを取得する。根本的に異なっているかもしれない。思考パターンやプロセスを作り出す2つの異なる方法かもしれない。だから人間の思考を再現するというのは、私には完全には明らかじゃない。AIが考える方法は根本的に異なると思うし、それでいいんだ。

だからそう、面白いことになるよ。でも君のAGIの取り組みが無限のお金を必要とすると思うよ。資本効率が良くて喜んで見るよ。数億ドル必要なら、残念ながらもっと資本があればいいんだけど、私たちは適任じゃないね。

ジョージ、君の経験では、マーケットプレイスを構築する際に正しい初期のウェッジを使うことはどれくらい重要?ウェッジをより大きなエコシステムに拡大するのに十分強くするものは何?マーケットプレイスをローンチするとき、参入障壁はないんだ。はっきり言って、最初は誰でも同じものを作れる。君のウェッジ、つまり差別化要因は、時間とともに流動性になる。

これらのマーケットプレイスでは、買い手が増えれば売り手が増え、売り手が増えれば買い手が増える。買い手として、探しているものを見つけられて、売り手として、製品でもサービスでも何でも、私が売っているものを買う人がいる、それがウェッジを持つときなんだ。

だから構築するのに時間がかかる。初日は参入障壁がゼロだけど、2年、3年、4年以内に、参入障壁は実際に持っている流動性になる。だから買い手と売り手の間に早期の流動性を見つけて作り出す。そして早期の流動性を得ると、それが時間とともに大きくなるにつれて参入障壁を作り出す。そして私が言ったように、これらは勝者総取りになる傾向がある。なぜなら買い手が増えれば売り手が増え、売り手が増えれば買い手が増えるからね。

質問と事前送信された質問を続けよう。AI導入がマーケットプレイスに実際に効果があるかどうかを評価する際に最も重要な指標は何?そうだね、定着しているかどうかについては、リテンションを見るよ。AI企業が成功しているかどうかについてはリテンションを見る。

多くのAI企業は大規模なチャーンを抱えている。だからそれが私を心配させることの一つで、あまり定着していないんだ。プロダクトマーケットフィットはあるかもしれないけど、参入障壁は確実にない。以前は動画を作るのにRunwayを使っていたけど、今はSoraを使っている。

ChatGPTを使っているよ。以前はブログ用に作成するほぼすべての写真や画像にMidjourneyを使っていて、それ自体がストックフォトに取って代わっていた。そして今はChatGPTをますます使っている。だからコホートを見て、リテンションを見る。1ヶ月のリテンションだけじゃなく、6ヶ月のリテンション、12ヶ月のリテンションを見る。

より良い製品は通常U字型を持っている。使って、使用頻度が減るかもしれないけど、ある時点で戻ってくる。コホート、リテンションカーブは劇的に重要だよ。

ボリス:Djiniをチェックしてみて。ウクライナのHRマーケットプレイスで、主にソフトウェア開発者向けだよ。うん。ソフトウェア開発者を探している人にそれを勧めるのはいいアイデアだね。

オーケー。 質問を続けよう。8年前と比べて今日より価値を置いている創業者の特性は?正直、私が価値を置く特性はあまり変わっていないよ。非常に雄弁でビジョナリーで、したがってより良いチームを雇い、VCにより良く売り込み、プレスと話し、より良い取引を得られる人が好きだけど、実行方法も知っている人。細部への注意を払う人。ユニットエコノミクスなどに焦点を当てる人。

今、残念ながら成功の要件ではない特性の一つは、親切な人であることだね。たくさんの嫌な奴がいる。問題は、スティーブ・ジョブズやトラビスのような一部の人が嫌な奴であることで逃げ切ったから、それが人々を大胆にさせたり、親切でないことを許したりすることなんだ。

でも人生は嫌な奴と付き合うには短すぎる。そして私はそうする必要のない立場にいるから、親切な人と働きたいんだ。とはいえ、多くの創業者は傲慢だよね。 もちろんだ。 それは悪いこと?いや、スタートアップを構築するにはある程度の妄想的な自信が必要なんだ。

スタートアップの5年生存率は7%くらいだからね。だから確率は自分には当てはまらないと信じる必要がある。だから傲慢さ、ナルシシズムは多分対処できる。嫌な奴であることは絶対にダメ。でも変わった? そうでもないよ。 私は以前からその信念体系を持っていたよ。 オーケー。

ジェフからの質問。もしプリンストンを卒業して、マッキンゼーやコンサルティングを辞めたばかりの2026年だったら、今何を構築していると思う?その理由は?明らかにAIで何かを構築しているだろうね。これが世界の方向性で、変化していて、面白いから。23歳だったら、スキルセットによるね。複数の実行可能な道があると思う。ロケットシップに参加して乗っかることができる。OpenAIやAnthropicで働く。AIを構築することもできる。王様のゲームの大きな方は、ヒューマノイドロボットを所有するのか?

FigureとOptimistがある。基盤となるLLMを所有するのか?だからすでに大きな勝者がいる。そして垂直分野がある。私はおそらく、ペンと紙と関係性ですべてが行われている、非常に古くて壊れていて時代遅れなカテゴリーにAIを適用することを選ぶだろうね。私が興味を持っているカテゴリーで。明らかに創業者として真空の中で働くわけじゃないからね。自分自身の興味のセット、自分自身のスキルのセットがあるから、十分に大きくて収益化可能で、実際に気にかけている問題を解決したいんだ。そして君の背景が何であれ、それに焦点を当てるだろうね。だから多分君の両親が建設業界から支払いを受けているなら、それを最適化するかもしれない。

FigureやOptimistもいる。基盤となるLLMを誰が持つのか？そこはすでに大きな勝者がいる。そして縦の領域もある。僕なら、ペンと紙と人間関係で回っているような、古くて壊れていて時代遅れなカテゴリにAIを適用するほうを狙うと思う。もちろん創業者は真空の中で働くわけじゃない。自分の興味とスキルがある。十分に大きく、収益化できて、しかも自分が本当に関心を持てる問題を解きたい。自分のバックグラウンドに合わせて、そこに集中するといい。たとえば親が建設業界にいるなら、そこを最適化しに行く、とかね。

多分食品業界で働いていて、従業員の離職率、さまざまな材料の調達など、非常に深刻な問題がたくさんある。だから以前は対処されていなかった多くのカテゴリーにAIを適用してプロセスを自動化し、効率をもたらすことを考えられる。

そして私はおそらく今それに取り組んでいるだろうね。具体的にどれ?わからない。考えていなかったから。ファンド、Midas、子供たちなどで忙しすぎたから。でも確かに面白い思考実験で、実際に今後時間を割り当てる傾向があることだね。もし今日FJ LabsやMidasの構築をしていなかったら、何を構築すべきか考えることに。

そして答えは明らかにAIで何かだけど、今日の私にとってそれが何かは面白い。その答えはわからないけど、確かに問うに値する質問で、今後数週間、数ヶ月、数年の間に自分自身に問いかけるよ。どんな感じになるかをね。

オーケー。 マーゴからの質問。もしプレミアアイデンティティのスタートアップ、投資、パフォーマンス、おそらく経済的成功さえも取り除いたら、君は本当に誰?この人で十分?

面白いね。アメリカでは人々はしばしば自分の仕事で自分を定義する。そしてもちろん、彼らが持っている仕事は彼らが本当に誰であるかのほんの小さな割合に過ぎない。君の性格、ニーズ、欲望、夢、願望。私は常に真の本物の自分でいようとしている。だからそれは私の話し方に表れていると思う。でも君はまだ私のブログ、ポッドキャストを通して、私のプロフェッショナルなバージョンを見ているんだ。だから質問に答えると、見て。

人生の意味は、自分自身、真の本物の自分であることだと思う。それが何であれ。そして私たちはみんな異なる素質、欲望、ニーズなどで異なって作られている。そして正直、この時点で、私は自分自身であることで完全に満たされているよ。

父親や親であること、子供たちと遊ぶこと、友達と遊ぶこと、ビデオゲームをすること、本を読むこと、ブログを書くこと(これは最近ほとんどビジネスについてじゃない)、友達と交流すること、そう、良い意味での家族の家長であること、テニスをすること、パドルをすることなど、私が愛するすべてのことが大好きなんだ。 みたいな。 私が持っている人生は並外れている。文字通り、これまで生きられた最高の人生を生きていると思う。確実に私が生きられる最高の人生だ。そして私は完全に満たされている。だからもし何らかの理由で今日の世界で働けなかったとしても、とにかく非常に満たされて幸せだろうね。 そうだね。 仕事によって駆動される外部のアイデンティティは素晴らしいけど、実際、私は目的の源だと思う。なぜなら少なくとも私の目的の一つは、テクノロジーのデフレ力を活用して世界の問題を解決し、大衆のために物事をより良く、より安く、より速くすることを助け、機会の不平等、気候変動、世界的な精神的・身体的健康危機の組み合わせに対処しようとすることだからね。

でもそれがなかったとしても、子供たちと遊ぶこと、子供たちを育てること、友達と遊ぶことなどを通して、並外れた目的の源を見つけているよ。

マーゴからの別の質問、君は超合理的で非常に落ち着いているという無限の自信を持っているという印象を与える。何か不安はある?

実際に質問に答えることから始めるよ。過去、成長する中で、多くの不安があった。だから非常に賢くて良い成績を取ることが得意だったから、それで自分を定義していた。でも社会的には非常に不安だったんだ。同年代より若かったこと、ガールフレンドや友達がいなかったことなどによってね。

27歳で初めてガールフレンドができたんだ。26歳のときにガールフレンドがいなかったこと、これまでガールフレンドがいなかったことは不安の源だった?答えはイエスだよね?今日は自分が誰であるかについてずっと快適で、特定の不安はないから、答えはノー、本当の恐れはないと思う。

でも人生で本当に嫌いなことはある?絶対。老化が大嫌いなんだ。以前は何をするにも最年少だったのに、今はしばしば最年長なんだ。それが好き?

だから私は光の消滅に対して激しく抵抗する。だから体調を維持し、シャープでいるために本当に一生懸命働いているんだ。そして若々しいエネルギーを、できれば永遠に保ちたい。 そんなことはない。 でも確実にできるだけ長く。それが不安かどうかはわからないけど、確実に私を悩ませることで、時間の父と戦うために本当に一生懸命働いているよ。なぜなら、やるべきことがたくさんあって、私たちは非常に並外れた時代に生きていて、それを最大限に生きるエネルギー、健康を持つことができるという特権を持っているからね。

子供たちと非常に意味のある方法で遊べるようになりたい。そしてマーゴからの最後の質問。もし創業者や起業家になれなかったら、どんな仕事を探求したいと思う?それは難しいね。なぜなら私は9時から5時の仕事、上司がいるような伝統的な構造が本当に嫌いだから。自分を雇用不可能だと考えているんだ。

同じことだ。 だからテクノロジーが存在しなかったら、可能であれば別の産業カテゴリーで起業家的であり続けると思う。起業家精神自体が不可能なら、はるかに難しいね。なぜなら自分の考え方により合った仕事を見つけなければならないし、それが何になるかよくわからないから。

別の人生のための面白い実験だけど、やらなくて済むことを願っているよ。なぜなら私は自分がしていることが大好きで、柔軟性と自由と創造性が大好きだから。ある意味、起業家精神は私の創造的表現の形なんだ。ゼロから1を作り、無から何かを創造すること。他に何がそれほど満たされるかわからない。

だからわからない。これが正直な答えだと思う。プライベートエクイティやコンサルティングや銀行業にいられたかもしれない?

でも日々、分刻みでそれを愛するだろうか?答えはノーだと思う。だから私が非常に得意なことはたくさんある。教授になれるかもしれない。素晴らしい経済学や数学の教授になるだろうけど、でも愛するだろうか? もちろんだ。 そして何年にもわたる同じコース教材の繰り返し、わからない。遅すぎる、十分にスケーラブルじゃない。私の魂を満たさないと思う。でもそう、実際に教授はおそらくかなり良い選択肢だ。でも同じくらい満たされるとは思わない。でも確実に、このポッドキャストをすること、視聴者やユーザーの質問に答えること、共有したいことを考えることによって、教授のかゆみを掻いているんだ。ある意味、Playing with Unicornsは常に、23歳で初めての創業者として始めたときに知りたかったすべてのこと、今知っていて君と共有できることについてだったんだ。

そしてそれがクラスを持つよりも面白くてスケーラブルだと思う。コロンビアビジネススクールやセンタービジネススクールなどでクラスを教えていたことがある。そう、素晴らしい人々を教えているけど、小さなクラスで、あまりスケーラブルじゃない。そしてコンテンツはあまり変わらなかった。

今は心に浮かぶことが何でも、教材を作成して、ポッドキャストを出す。そしてアイデアがあって関連性があるときにそれが行われる。

あとは、思いついたことをそのまま形にして、ポンとポッドキャストに出す。アイデアが浮かんだとき、関連性があるときにね。

George：アーリーステージのマーケットプレイスで、流動性の低さに詰まるのではなく、プラットフォームがブレイクアウトする明確なサインは何ですか？

サイト上の商品の売れ行き率（売却率）が25%以上なら、流動性が出始めている。サービスのマーケットプレイスなら、供給側の売上のうち25%以上を自分たちが生み出せるようになると、流動性が出始める。そこに到達するためのやり方は、供給を入れすぎないこと。

マーケットプレイスにもよるけど、創業者が犯しがちな最大のミスは供給を増やしすぎること。供給が多すぎると、出品者（提供者）はエンゲージしないし、返信もしない。買い手は選択肢が多すぎて圧倒される。むしろ、カテゴリや郵便番号など、特定の条件で「最良の供給」だけを揃えるほうがいい。

そこに需要をつけて、流動性を作る。そこから少しスケール、また少しスケール。需要を少し増やしつつ、マッチングを続ける。プロダクト・マーケット・フィットのサインは、顧客獲得コストが下がり始めること。ユーザーが戻ってきて、友人を連れてきて、ユニットエコノミクスが改善し続ける状態だ。

ただ、流動性の初期サインは、だいたい売却率が20〜25%くらい。中古品のマーケットプレイスなら、少なくとも流動性があると見ていい指標だ。じゃあ、事前提出の質問に戻ろう。

Lewis Gonzales：いまゼロからグローバルなマーケットプレイスを作るなら、初日からの中核的な防御力として何を最優先しますか？

流動性、ブランド、コミュニティ、テクノロジー（特にAIがどんどん手に入りやすくなる中で）。前にも答えたけど、0日目には堀（moat）はないし参入障壁もない。時間とともに参入障壁になるのは流動性だ。買い手が増えると売り手が増え、売り手が増えると買い手が増える。

だからユニットエコノミクスに集中して、供給と需要をスケールさせるための再現性ある戦略を、とにかく回し続ける。マッチングし続けて、流動性を作る。マーケットプレイスでは流動性がすべてに勝る。極端に言えば、トップ・オブ・ファネルがエージェントになってユーザーの代わりに取引する世界でも、彼らは流動性がある場所で取引する。

最終的な防御力は流動性。だから、流動性。流動性。そして、さらに流動性だ。

Quinceに投資していると見たけど、彼らについてもっと教えて。将来の野望は？ QuinceはFJ Labsにとってファンドのリターンを押し上げる銘柄の一つで、ものすごくうまくいっている。

手頃なラグジュアリーマーケットプレイスで、D2Cブランドでもある。マーケットプレイスなのはアセットライトなモデルだから。創業者も素晴らしい。最初から投資している。彼らのエレベーターピッチは、「メイシーズの品質、コストコの価格、SheinやTemuの物流」だね。

売上もとんでもなく伸びた。なんというか、1億から3億、10億、そして去年はたぶん20億超。まだ狂ったように伸びていて、Iconiqから評価額100億ドルで調達もした。じゃあ次はどうするのか。まず、24年に売上10億ドル規模の会社が、なお前年比100%成長しているのは極めて稀だ。

ほぼ起きない。それでも彼らの旅はまだ序盤だ。彼らがいるカテゴリ、地理展開を考えるとね。今年はカナダをローンチしたし、次はヨーロッパも始めると思う。国際展開の始まりにいる。

カテゴリ拡張の始まりでもある。5〜10年で売上が数百億ドル規模になる世界も見える。これは、勝ち続けられる会社だ。すでに優位なポジションにいて、さらに勝ち続けられる。これからも勝ち続けて、スケールして、前に進みながらとてもうまくやっていってほしいと思っている。

Quinceはすでにファンドのリターンを押し上げる存在で、これからもそうあり続けてほしいし、さらに大きくなってほしい。FJ Labs史上でも最大級の勝ち組の一つになるはずだ。

Gael：いまは退屈で魅力がないように見えるけど、次の世代の10億ドル企業を生む市場はどこ？ いまみんな、大戦争と基盤モデルに注目しているよね。

そう、これは数兆ドル規模の機会で、ChatGPT vs Claude vs Grokみたいな世界。注目も資金も全部そこに向かっている。僕の前回のポッドキャストで触れたけど、ベンチャー資金の75%がAIに行っていて、YCの会社の95%がAIの基盤モデル系だった。

誰が「王者のゲーム」を取るかで争っている。いま本当に不人気で地味なのは、実はマーケットプレイスみたいなものだ。ポートフォリオには、年GMVが1000万ドルから3000万、1億…と伸びているすごい会社がある。それでも、AIでゼロから10億、数十億へと一気に伸びる成長を見た人たちは、もうそれにワクワクしなくなっている。

でもこういう会社は資本効率が高く、必要な資金もずっと少ない。ユニットエコノミクスが素晴らしく、粗利も高い。そして公共サービスから建設、小売まで、AIで効率化できる産業はたくさんある。

そこには巨大な機会がある。データが不透明で断片化していたり、仲介に人手が必要だったりするカテゴリは多い。そういうところでエージェントが経済性を改善し、カテゴリ自体を大きくできる世界が想像できる。

だから、テクノロジーにまだ触れられていない退屈で古い産業――そこに、初めてエージェントを使ってスケールさせ、面白く、効率的にできる領域がある。そういうものは本当に無限にある。経済の大半はまだAIに触れられていなくて、今は超アーリーアダプターとテック領域だけなんだ。

というわけで質問。いまVCの最大の盲点は何？ 間違いなく、みんなAIに常時全振りしていること。評価額なんて関係ない。粗利構造なんて関係ない。とにかく乗らなきゃ、勝った時のリターンが巨大だから。完全にバブルだ。

2021年の再来みたいだ。2006年の不動産みたいに「上がる一方で下がらない」みたいな空気。98〜99〜2000年のITバブルみたいでもある。一方で、誰かは勝って、報酬は巨大になるだろう。でも今この狂った評価額で、AnthropicやOpenAIに入るか？

答えはたぶんノー。今の地点からさらに大きく伸びる可能性はあるし、史上最大の機会かもしれない。でも早期に入れているならそれでいい。今から入るのは、僕としては気持ちよくない。だから僕らは、いわば「退屈な応用AI」投資家で、これがAIへの賢い投資だと説明している。

AIを本当に効果的に使って、マージンを高め、（顧客）獲得コストを下げ、コンバージョン率を上げる会社に投資する。僕はそれが正しい戦い方だと思う。で、そういうことを他のVCはあまりやっていない。

メールで送られてきた質問を見よう。その間も、ここに質問は投稿し続けていいよ。じゃあ見ていこう。

Muresh：AI領域の中で、あなたが他の非常に優秀な投資家やVCと議論したり、ピッチを聞いたりする中で、どのカテゴリ／サブカテゴリが過密だと感じますか？ 基盤モデルのゲームは超過密だよね？

xAIやMistralもそうだし、縦でもRunway vs Sora、Midjourneyなども同じ。勝者が出るとしても、そこは極端に混み合っている。勝者総取りに近いカテゴリで、多分勝者は1社か2社。B2Bは（どこかが）勝ち、コンシューマーはChatGPTが勝ち、Geminiが一部シェアを維持、みたいな形かもしれない。

でもこの領域で勝者が20社出ると思う？ ないね。1990年代の検索戦争――AltaVista vs Lycos vs Yahoo――みたいな感じで、そこに突然Googleが来る。だから僕なら、基盤モデルにはこれ以上資金を入れない。代わりに、言った通り、今はまだ使われていないカテゴリにAIを適用することに集中する。ただ、そういうカテゴリは「純粋なコアAI」と見なされにくいから、資金調達は難しいけどね。

George：単発の取引価値ではなく、大きなライフイベントの周りで複数のサービスを調整することで価値が出るようなマーケットプレイスが、成功した例を見たことはありますか？ そうだ。 僕らは結婚式周りのマーケットプレイスに投資していて、かなりうまくいっている。ヨーロッパの結婚式で圧倒的なシェアを持っている。

名前はそのうち思い出すはずなんだけど。で、マネタイズの方法は、ケータリング、会場、カメラマン、ケーキの業者などを見つけるのを手伝うこと。つまり、一つの大きなライフイベントを中心に、たくさんのサービスを調整している。

だから結婚式は間違いなく例だ。他の大きなライフイベントでも起こり得るか？ たぶん。ただ、どれが「大きなライフイベント」か定義しないとね。たとえば死去は、相続財産の清算やエステートセールなどがあって大きい。卒業は……うーん。問題はこういうところ。

大学卒業だと、車が必要、仕事が必要、住居が必要、みたいになる。でもそれぞれ専業サイトがすでにうまくやっている。全部まとめた一つのサイトを作るべきか？僕はあまり確信がない。各カテゴリでベスト・イン・クラスの縦型があるからね。

引っ越しも同じ。引っ越しを手伝う会社はたくさんあって、それなりにうまくやっているけど、突出した会社はない。結局、たとえばニューヨークに引っ越すなら、家探しはZillowが優秀で、引っ越し専用サイトに行く必要がない。だから結婚式はすごく筋がいいし、十分に成立する。ほかに考えるべきライフイベントは何だろうね。じゃあ、提案されていた質問に戻ろう。

Godfrey：質問1つ目。AIがB2C/B2B市場に急速に影響している中で、最近数か月でFJ Labsの資金調達マトリクス（トラクション、ラウンドサイズ、バリュエーションなど）はどう変わりましたか？特にB2Cマーケットプレイスについて。

平均、そして正直、中央値で見ても、バリュエーションは大きく上がっているのか？ そうだ。 AIの影響で、シードラウンドが大きくなっている。たとえば、シードで10億ドル調達、調達額10億、プレで35億。明らかに、特にAIのバリュエーションはずっと高くなっている。

でも僕らはAIの誇大宣伝を避けているから、今もフォーカスは変わらない。21年にも「マトリクスは古い、もう意味がない」と皆が言っていたけど、結局僕が正しかった。つまり、激しく戻ってきて、数字はリセットされた。

AIのハイプ企業を式から外せば、マトリクスは今も有効だ。シリーズAを調達するなら、月間GMVがだいたい$500K〜$750Kで、テイクレート15%くらい。で、10を30プレで調達、あるいは7を23プレ、とか。月間GMVは$2.5M〜$5Mを求めている。

ちなみにテイクレートは、キュレーション型なら10〜15%、B2Bなら2〜4%を想定。シリーズB（たとえば5000万ドルとか5300万ドルとか）を調達するなら、さらに高いGMVを期待する。だからマトリクス自体は正しい。ただ、AIでは当てはまらない。人々がプレシード、シード、A、B…どこでも狂った価格を払っているからね。

ただ、もし会社を作る側なら、マトリクスに近いところに留まることを勧める。高すぎる価格でお金を集めすぎると、それが死因になる。会社が失敗する最大の理由の一つだ。バリュエーションに成長が追いつかず、次のラウンドが調達できない。VC側にも同じで、マトリクスに寄せることを勧める。高値掴みすればリターンが悪くなるし、VCというアセットクラス自体、すでに成績が良いとは言えない。

質問の2番目。AIのおかげでソフトウェア開発がずっと簡単になった今、初期段階のVCはテクニカル共同創業者の存在をどれくらい重視してる？ああ、これ前にも答えたね。さっきも言った通り、答えは「ケースバイケース」で、どのカテゴリーにいるかによるんだ。やってることが極めて難易度が高いなら、テクニカル共同創業者は必要だよね。次世代のOpenAIを作ろうとしてるなら、テクニカル共同創業者は必須だよ。

オーケー。 Rosa Bludaさん、人生で足りないものがあるとしたら何？正直なところ、僕はこれまでに愛されてきた人生の中でも最高の人生を送ってると思ってるんだ。足りないものは何もないと思う。健康だし、家族もみんな元気にやってるしね。

順調だよ。人生は驚くほど恵まれていて、今の生活には感謝しかない。欠けているものは何もないと思う。まあ、自分が知らないことを知らないだけかもしれないし、自分でも気づいていないだけで足りないものがあるのかもしれないけど。でも、そうだね。

次の質問。Palantir（パランティア）にライバルはいる？フランスにArlequin AIっていう「フランス版Palantir」があるよ。テック企業によくある変な綴りじゃないんだけどね。でももっと面白いのはFundamentalsっていう会社だ。というのも、Palantirはテック企業なのかサービス企業なのか判断が難しいところがあるだろ？導入に6ヶ月から18ヶ月もかかるんだから。

彼らの収益の大部分は、継続的なSaaS利用料じゃなくて導入サービスから来ている。一方でFundamentalは、もちろんAIを使っているんだけど、統合を2〜3日で終わらせて、収益のほとんどがサブスクリプションなんだ。だから僕にとっては、彼らが最も注目すべき新進気鋭のPalantirの競合だね。

好きなアーティストはいる？画家のことなんだけど。 そうでもないよ。 どちらかというと作家かな。画家か……。いや、たぶんいないと思う。アートやアーティストがやろうとしていることは評価しているけどね。 もちろんだ。 でも、その質問にパッと答えられるような人はいないかな。

オーケー。 事前に届いた質問の続き。Matteoさん、最近修士課程を卒業してAIスタートアップに興味があるとのこと。もし今日、2026年に卒業して何かを作りたいと思ったら、キャリアを大企業で始める？それとも初期のスタートアップ？あと、ジェネラリスト的なプロフィールの人にとって、それは今でも有効な道かな？技術面と非技術面で、広く優先すべきスキルは何？

一般的に、大企業よりもスタートアップの方が早く、より良く学べると思う。僕が大学を卒業した時はマッキンゼーに入った。給料をもらえるビジネススクールみたいなものだったけど、シード期やシリーズA、Bあたりのスタートアップに入るのも同じくらい有効だったはずだ。ただ、あまり大きすぎないところがいいね。

じゃないと、役割が完全に固定されちゃって、思うように学べなくなるから。プロダクトマーケットフィット（PMF）が十分にあって、資金調達もできていて成長しそうだけど、役割が型にはまってしまうほど確立されていないところがいい。そこで自分の力を証明して、情熱に従って、できる限りのことを学ぶんだ。

だから僕が今大学を卒業するなら、たぶんAI分野の、たぶんベイエリアにある初期スタートアップに入って、すぐにでもあっちに引っ越すね。大企業に入るより、それがベストな道を見つける方法だと思う。まあ、エンジニアなら今のOpenAIならいいかもしれないけど。君のようにジェネラリストなら、もっと小さい会社の方が理にかなっているよ。

ジェネラリストに道はあるかって？ もちろんだ。 ある意味、今ほどジェネラリストに道が開かれている時代はないと思う。ジェネラリストとしてAIツールを使いこなせば、テック製品を爆速で世に出せるからね。「バイブ・コーディング（雰囲気コーディング）」もすぐに習得できるだろ？Cursorとかを使えば、AIツールを賢く使うジェネラリストにとって、昔よりずっと物事が簡単になっているんだ。

これからのCEOや創業チームの役割を考えれば、CEOこそがジェネラリストなんだから、もちろん。ジェネラリストであることは素晴らしいよ。さっきも言ったように、あらゆるツールを触ってみるべきだ。OpenClawを作ったり、ClaudeやGPT、Cursorで遊んでみたりね。

それらで何ができるか熟知して、最先端のところでどこまでいけるか試してみるんだ。生産性がどれほど向上するか、学ぶべきことや、やれることがどれほどあるかに驚くはずだよ。

見てみよう。 Alessandroさん、投資家には2つのタイプがあるようだね。「紹介（ウォーム・イントロ）」を好んで「飛び込み（コールド・アウトリーチ）」を嫌うタイプと、飛び込みも受け入れるタイプ。僕はどっちかって？まず、投資家は紹介を好むものだよ。僕が知っている創業者やVCが「この創業者はすごいから話すべきだ」と言ってくれたらね。

もちろんそっちの方がいい。でも、僕は飛び込みも歓迎している。誰もがスタンフォードやハーバード、プリンストンを出て、関連する創業者やVCに会えるような人脈ネットワークに繋がっているわけじゃないからね。実際、ブラジルのベロオリゾンテからの飛び込みメールが最高の投資につながったこともある。ただ、ハードルは高くなるよ。週に200〜300件も飛び込みが来るから、投資に至る割合はかなり低い。だから、飛び込みも受け入れるけど、紹介をもらえるならその方がずっといい、という感じかな。

Andrew McCainさん。ニューヨークで最後に会って以来、僕のビジネス選択基準が君の人生を変えたんだって？ああ、それを聞いて嬉しいよ。サービスに関する質問へのフィードバックだね。スケールアップ中にサービスを重視して顧客関係を強固な堀（モート）にし、その後プロダクトを自律的なAIに進化させて真のARR（年間経常収益）を作るというPalantirモデルには価値があると思うか、という質問だね。つまり、AIの普及よりも、まずはサービス先行のゴー・トゥ・マーケット戦略をとるということだね。

答えはもちろん、ケースバイケースだ。カテゴリーや顧客のプロフィール、セグメントによるね。僕はサービスに頼らないアプローチの方が好きだ。というのも、VCから受ける主なフィードバックは「君たちはサービス会社なの？それってスケールするの？」それとも「本物のテック会社なの？」というものだからだ。

だから僕はPalantirよりもFundamentalの方が好きなんだ。あそこは本当にテック会社だからね。とはいえ、政府相手に商売をするなら、サービスを売る形にならざるを得ないことが多い。サービス層や導入、人間関係がすごく重要になるからね。

だから答えは「場合による」だね。一般的には、サービス会社よりもテック会社を作ってほしいし、そっちに投資したい。サービス会社の評価額はテック会社の評価額とは根本的に違うから、資金調達で苦労することになるしね。

でも、それが顧客を囲い込むためのゴー・トゥ・マーケット戦略で、その後に高利益率で価値の高いMRRやARRの契約に繋がるなら、ありだと思う。結局、僕が気にするのは、ゴー・トゥ・マーケット戦略は何か？PMFはどうか？ユニットエコノミクスはどうか？ということだ。

顧客獲得コスト（CAC）対、顧客あたりの純貢献利益はどうか。それらが機能していて、サービスがその入り口なら問題ない。ただ、それが最終ゴールではなく、あくまで「入り口」であることを明確にする必要があるね。

Lisaさん、ちょっと違う質問だけど、息子さんにどんな学校教育を選んだのか気になるって？ああ、それはさっきAlpha Schoolについて話した時に答えたよ。

Sonyaさん、子供の成長に役立つPCや任天堂のゲームは何を使ってる？面白いことに、今は教育ツールがたくさんあるんだ。まず、4歳の息子はYouTubeの「Numberblocks」に夢中なんだ。

遊びで掛け算をやってるよ。「8×8は64」とか「27×2は54」「28×2は56」とかね。負の数もやるし、基本的な代数もやってる。4歳で25まで数えられれば十分な時期に、僕が無理やり算数を教えてるわけじゃなくて、彼が興味を持ったからなんだ。

YouTubeで自分で好きな教育コンテンツを見つけてくるんだよ。朝起きた時と寝る前にiPadを渡すと、勝手にNumberblocksを見て算数を学んでる。実際、本人がかなり乗り気で、ニューヨークの「Russian Math School」に行きたいって言うから、そこにも入れたよ。

でも、子供の創造性や学習を育む面白いゲームはあるかってことだよね。 もちろんだ。 最近、iPadで「Lost in Play」っていうゲームを一緒にやったよ。パズル付きのアドベンチャーゲームで、IQテストや知恵の輪みたいなものを使って問題を解きながらストーリーを進めていくんだ。

こういうのは4〜6歳児にぴったりなものがたくさんある。もう少し大きくなったら、MinecraftやRobloxを組み合わせて作るのがいいと思う。あそこでの構築のロジックパターンは、消費側じゃなくて作る側に回れば、ある種コーディングを教えてくれるからね。

楽しみながらコーディングを教える面白い方法だよ。他にもあるかって？Sonyaさんの子供の年齢はわからないけど、「Lost in Play」みたいなのは最高だね。あと、ロボットを作れるSTEM教育のキットもたくさんある。いろいろあるけど、子供の興味に寄り添うのが一番だよ。

さっきも言ったように、僕は息子に「算数を勉強しなさい」なんて言ってない。彼が自分で好きになって学んだんだ。来年からAIスクールのAlphaに行くのを彼がすごく楽しみにしてるのも、そういう理由だよ。

Tomさんからの次の質問。AIによる失業を心配してる？これは永遠の課題だね。「AIがすべての仕事を奪う」「失業率が95%になる」「世界の終わりだ」とか。この恐怖は普遍的で、何百年も前からあるものだ。昔、ラッダイト運動の人たちは自動織機に反対した。織り手の生活を劇的に良くするものだったのにね。

歴史を通じてずっとそうで、みんな失業を心配してきた。でも、26年前の2000年に戻ったとして、僕が「2026年には2000年当時のトップ4の職種が消えてるよ」と言ったとしよう。「旅行代理店も銀行の窓口係もいなくなる。オンライン商取引のせいで地域の小売業は1兆ドル規模で消滅し、自動車製造はすべて自動化される」とね。当時のアメリカのトップ4の職種がこれだ。それで「2026年の経済状況を説明して」と言ったら、みんな「大変だ、大量失業だ、大恐慌だ」と言うだろう。

ローカル小売のうち1兆ドル分がオンラインコマースで消え、車の製造は全面的に自動化された。これらは今の米国の上位4つの職種カテゴリだ。では2026年の経済状況を説明してみて、と言われたら、人々は「なんてことだ。大量失業、大恐慌…」などと言うだろうね。

でも実際はどう？これらすべての職種が消えたにもかかわらず、今日の方が失業率は低く、雇用は多く、一人当たりのGDPは当時の2倍だ。もちろん「今回は違う、かつてないスピードで進んでる、AIがすべての仕事を置き換えるんだ」という声も聞こえてくる。でも、まず第一に、それほど速くは進んでいないんだ。

2011年か2012年に最初の自動運転車が登場した時、みんな「アメリカで一番多い職種は460万人のトラック運転手だ。この仕事は全部消える。運転手はいなくなって、みんな自動化されるんだ」と言った。

それから15年経った今、自動運転トラックによって自動化されたトラック運転手の仕事は、まだ一つもない。自動運転AI革命はまだ始まったばかりなんだ。将来のいつか、10年、20年、30年後には、道路を走る車の100%が自動運転になるかって？

それは間違いない。理にかなっているし、全部電気自動車になるだろう。でも時間はかかる。最初に自動化されるのは、テクノロジーにコストがかかるから最も高価なものだ。それに文化的な適応にも時間がかかる。初めて自動運転車に乗る人の多くは、従来の車より安全だと言われても、死ぬほど怖がるものだよ。

文化はテクノロジーより動きが遅いんだ。テクノロジーは速いけど、政府がAIを導入するには長い時間がかかるし、大企業も同じだ。変化は思っているよりずっとゆっくり起きる。だから、1つ目は、みんなが思うほど速くは動かないということ。特にテックの最前線にいる僕らみたいな人間が思うほどにはね。2つ目は、AIによってどれだけの仕事が生まれ、失われるかをみんな理解していないということだ。需要の弾力性を理解していないんだよ。

今、多くの人が「プログラマーは不要になる。AIが自分でコードを書くようになるからプログラマーはいらなくなる」と言っている。可能性としてはあるけど、それが最も可能性の高い結末だとは限らない。

1980年代には「スプレッドシート（表計算）」という仕事があって、人間が手作業でやっていた。高給で高度なスキルを持つ人間が、Excelの前身のようなソフトが出る前に表計算を作っていたんだ。Excelの登場でその仕事は消滅した。でもどうなった？財務モデリングや分析ができる何百万人もの財務アナリストという仕事が生まれたんだ。

数千の仕事が消えて、数百万の仕事が生まれた。ソフトウェアエンジニアリングについても同じことが言える。開発コストが極めて低くなれば、需要が爆発する可能性がある。これまでソフトウェア開発者を雇わなかった中小企業や政府、大企業が、大規模に雇い始めるかもしれない。

ソフトウェアを作るのが安くなればなるほど、需要が増えて、実は雇用が増えるという説も立てられるんだ。これが確実に起きるとは言わないけどね。それに、新しい職種もたくさん生まれるだろうし。

2000年の時点では、ソーシャルメディアマネージャーやTwitchの配信者なんて想像もできなかっただろ。想像もつかないような新しい仕事がどんどん作られているんだ。だから、仕事の黙示録なんて心配してないよ。 いや。 仕事の内容は変わるかって？ そうだ。

もちろん。負け組も出るだろうし、労働市場の進化に合わせて再教育や適応の支援が必要な人も出てくるだろう。 もちろんだ。 でも、失業率95%で大恐慌になって、一晩でみんな仕事がなくなるなんて心配は、全くしていない。

それは経済学にも、これまでの歴史にも、文化にも、人間がテクノロジーを受け入れるスピードにも、政治や経済システムに組み込まれた慣性にも反することだ。いや、「今回も同じ」だと思うよ。ただ、いつものように、このテクノロジーが人類と僕らの生活を根本的に変えることは間違いない。

ただ、みんなが思うよりずっと時間がかかるだろうね。またしても、AIやテクノロジーの短期的影響を過大評価し、長期的影響を過小評価しているんだ。

よし、Jorgeさん。T-MEC/USMCA（北米自由貿易協定）産業回廊向けの意思決定インテリジェンス・インフラを構築しているんだね。 オーケー。 メキシコとアメリカ、たぶんメキシコが中心かな。

B2B2Bモデルで、通関業者、環境コンサルタント、会計事務所をターゲットにしていると。ラテンアメリカや特定の産業垂直市場（バーティカル）に価値があると思うか、それとも市場が断片化しすぎていてベンチャー規模にするのは難しいか、という質問だね。

一歩引いて考えてみよう。ラテンアメリカでベンチャー規模のビジネスを構築できると思うかって？ もちろんだ。 ブラジルのNubankや、僕らが投資しているメキシコのPlata、あるいはMercado Libreなんかを考えてみて。まず、ラテンアメリカ市場は巨大で成長しており、洗練されてきている。KaszekやMonasheesといった独自のVCも出てきているしね。

だから、ラテンアメリカでベンチャー支援を受けたスタートアップを成功させることは十分に可能だ。君のセクターについては、市場規模やユニットエコノミクスを詳しく知らないけど、100億ドル以上の市場で十分な利益構造があるなら、答えは「イエス」だと思う。かなりポジティブに見ていいんじゃないかな。

オーケー。 LinkedInユーザーさん、名前が出たり出なかったりするのはなぜだろう。Hoi, Fabrice。以前のエピソードでオランダでマーケットプレイスを運営していた者です、と。何度かアドバイスをもらったんだね。マーケットプレイスを売却して、その資金で今はAIをフル活用した保険会社を作っているんだって？

素晴らしい！カスタマーサービス、不正検知、価格設定、請求処理にAIを使っているんだね。マーケットプレイスのアドバイスが役に立ったなら何よりだ。カスタマーサービスから請求処理まで、あらゆることにAIを使って改善するのはすごく理にかなっていると思う。僕らはヨーロッパのACE Wavesという会社に投資しているんだ。

ACE Wavesはマーケットプレイス向けのカスタマーケア企業で、AIを導入することでカスタマーケアチームの大部分を置き換え、コストを平均50%削減しながら、NPS（顧客推奨度）や顧客満足度を向上させている。だから、カスタマーサービスなどにAIを使うのは大正解だ。世の中のすべてのスタートアップは、これらのツールを最大限に活用すべきだよ。

Djordjeさん、名前の読み方を間違えてたらごめん。質問に答えてくれてありがとう、と。Jacobian Labsのプラットフォームについてピッチしたけど、僕のAIが「パス（見送り）」と言ったんだね。ピッチデックやデモを直接送ることは可能かって？ああ、LinkedInのメッセージで送ってよ。ちなみに「Pitch Fabrice」のAIは、フィードバックを与えようとしているだけなんだ。何が好きで何が嫌いか、投資したくなるには何を変える必要があるか、もっと細かく答えられるように改良するつもりだよ。

だから、AIのパスを最終決定だと思わないで。それに、チームはfabricegrinda.comの「Pitch Fabrice」に来たピッチをすべてレビューしているからね。まだ全部は終わってないけど、直近のバッチのタスクリストに入ってるよ。メールを送ってくれればレビューするよ。

このエピソードの会話のことを書き添えておいて。見てみるから。 今すぐだ。 そうだね。 どれくらいのトラクションがあるかわからないけど、通常はローンチ後、収益化後、PMF後で、かつ初期段階のものに投資している。でも、それらが済んでいるなら、どこにいるにせよ検討するよ。

ここ数分で他に質問が来ていないか見てみよう。なければ、これで終わりにしようかな。WhatsAppの方もチェックしてみるね。

オーケー。 大丈夫そうだね。これまでの質問は全部カバーしたと思う。視聴してくれてありがとう。いつものように、来週の火曜日にブログに書き起こしと要約をアップするよ。次のエピソードがいつ、何になるかはまだ決まってないけど。

さっきの質問にあった、僕が今作るならどんなAI企業を作るか、という話になるかもしれないね。おっと、待って。最後にいくつか質問が飛び込んできた。

Georgeさん、君の経験上、本当に巨大なプラットフォームになるマーケットプレイスと、ニッチなままだったりサービス業に留まったりするものの違いは何？

それがね、初期段階で見分けるのは難しいんだ。例えばUberはもともと高級車の配車サービスだったから、すごくハイエンドでニッチに感じられた。別の創業者はUberじゃなくてStumbleUponを作る方を選んだくらいだ。Uberは小さいと思ったんだね。でもUberXが登場したことで巨大化した。

Airbnbもそう。もともとは他人のリビングのエアマットレスだったから、すごくニッチな製品に見えたけど、もちろん巨大なカテゴリーになった。だから、マーケットへの適合具合を見て、そのカテゴリーが最終的にどれくらい大きくなるかを見極めるんだ。

時には、巨大なカテゴリーを自分で作り出すこともある。住居というのは巨大なカテゴリーだし、未利用の住居を収益化するのも巨大なカテゴリーだ。最初からそういうピッチだったら巨大なのは明白だったけど、最初はそうじゃなかった。だから、どれくらい大きくなるかなんて、どうやってわかる？

小さく見えても、隣接するカテゴリーを取り込んだり、垂直展開したりして市場規模（TAM）を広げていけば、限界なんてないことも多い。思っているよりずっと大きくなる可能性があるんだよ。

LinkedInユーザーさん、今のAIのフェーズで、意思決定をどこまでAIに任せて、どの程度の人間による監視が必要だと思う？

何をするかによるね。まず（A）常識を使うこと。僕がAIにリサーチを頼む時は（よくやるんだけど）、必ず結果をクロスチェックする。あと、AIに「反証」を出させるのもいいね。何かに賛成する意見を出したら、「もし反対の立場だったらどう考える？」と聞いてみるんだ。

あと、ChatGPTはすごくお世辞がうまい。「君は素晴らしい」っていつも言ってくる。だから、正直で現実的で、遠慮のないフィードバックを出すように明確に指示すること。じゃないと、やってることに対してバラ色の答えしか返ってこないからね。でも、人間としての根本的な意思決定や重要な決断については、今はまだほとんどのタスクで人間が監視すべきだと思う。

「注文の追跡番号は？」とか「届かないんだけど」といったカスタマーケアなら自動化できるし、AIに任せていい。でもミッションクリティカルなことは、今は人間が監視すること。幻覚（ハルシネーション）やエラー、バイアスがあるからね。面白いことに、AIのバイアスは「ユーザーを喜ばせたい」という気持ちから来るから、マイナス面を無視して「最高だよ」なんて言ってくるんだ。だから、質問の仕方や精査の仕方には細心の注意が必要だ。実際、複数のLLMを使ってコンセプトやアイデアをテストして、より良い視点を得るようにするといいよ。

手短な質問。B2Cで初期段階のスタートアップを評価する際、初期のトラクションと、既存企業が無視してきた大きな問題への強い洞察、どっちが重要？B2Cは在庫や競争があるから大変だよね。僕は初期のトラクションとユニットエコノミクスを重視するよ。

僕にとっては、初期のトラクション以上にユニットエコノミクスが大事だ。もちろん、取り組む価値があるほど大きな問題である必要はあるけどね。 もちろんだ。 でもB2Cなら、どうやってマーケティングして、どうスケールさせるかが重要だ。顧客獲得コストが上がっているから、利益を出すのが難しいことが多い。だから、ユニットエコノミクスが機能していて、スケール可能で再現性があることを確認するのが、おそらく一番の鍵だね。

監視AIが常に稼働中のAIから情報を集めて、軽い意思決定をさせる。それ以上の影響があるものは人間が監視する。うん、それはいい考えだね。

そうだね。 それがエージェントの正しい使い方だし、僕もそう使うよ。例えば、僕のOpenClawにLinkedInでファンドの潜在的なLP（出資者）を探させて、25万ドルから50万ドル出せそうな人を地域別にリストアップさせて、いつ面談できるか考えさせるとする。

いいよね。じゃあ、OpenClawに送るメールの下書きをさせるか？ そうだ。 僕がチェックせずに自動でメールを送らせるか？ そんなことはない。 ロングテール（重要度の低い多数）相手ならやるかもしれないけど、例えば2000万ドル出してくれるかもしれない1000億ドル規模の年金基金へのピッチなら、どうかな？

そんなことはない。 そうだ。 アドバイスや下書きはさせるだろうね。でも、僕はAIの文章があまり好きじゃないんだ。自分の文章の方が好きだし、まあ、偏見だけどね。この夏、人生の意味について1万ワードくらいの大きな論文を書いたんだ。僕の人生観についてのね。

書き終わった後、ChatGPTにアップロードして「フィードバックをくれ」と言った。AIを使って修正したのは、明らかなスペルミスや文法ミスだけ。それ以外のアドバイスは全部無視したよ。「タイトルが一般的すぎる。『人生の意味』じゃなくて、もっとパンチのある行動を促すものにしなさい」とかね。

「長すぎるから27個に分割しなさい」とか「例えが分かりにくい」とか。僕は「いや、自分の文章が好きなんだ。君の書く文章は飾り立てすぎてて重苦しいし、エムダッシュの使い方も嫌いだ」って感じだった。

そうだね。 アドバイスはありがとう、でも結構。自分の文章は自分で書くよ。とはいえ、AIからフィードバックをもらうのはいいことだ。書くべきことのアイデアをもらったりね。ただ、自分で書きたいだけなんだ。ちなみに、AIはミスや重複を見つけてくれたから、それは根本的な改善に繋がったよ。

君のAIの使い方はすごく理にかなっているし、僕もそうしている。僕はAIのスーパーユーザーだからね。常にAIとあらゆることについて話しているし、何でもテストする。動画から画像作成、ビジネスモデルのテスト、不動産探しまで、何にでもAIを使っている。使いなよ。生産性が爆上がりするから。

よし、配信の最後に到達したようだね。みんな参加してくれてありがとう。インタラクティブで楽しかったよ。また次の配信で会おう。トピックが何になるか、数週間後か数ヶ月後かはまだわからないけどね。

素晴らしい一週間を！