HeyJaredThis is 令和スタートアップ
この番組では令和新時代を切り拓く日本のスタートアップの話題を中心に、朝倉祐介と森敦子がゆるくお話します。森 敦子 国内大手金融機関で法人RMを経験後、青山ビジネススクールにてMBAを取得。2016年にユーザベースへ参画。国内のスタートアップ資金調達動向を網羅的にまとめた「Japan Startup Finance」を担当し、講演や取材実績多数。朝倉 祐介 氏 アニマルスピリッツ 代表パートナー大学在学中に設立したスタートアップの売却によりミクシィ入社後、代表取締役社長兼CEO。スタンフォード大学客員研究員、グロースキャピタル「THE…
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- Sep 27, 2026
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撤退という意思決定──アップルカードを手放した判断基準 (opens the original)
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大企業と組めた、という発表はスタートアップにとって大きなニュースになります。ところが、実際に巨大企業同士の提携を動かし、そして畳んだ側の経営者は、提携の多くはうまくいかないと率直に語ります。 今回は、セコイア・キャピタルのポッドキャスト「Long Strange Trip」に出演したゴールドマン・サックス会長兼CEO、デビッド・ソロモンのトークから、アップルカードを含む個人向け金融事業の撤退判断を取り上げます。始めたときの前提は変わっていないか、同じ人と資金を別の事業に使ったほうが成果は大きくないか。全体の売上の5%に満たない事業が経営の時間を奪っていたという話から、提携が続く条件、そして150年以上続く組織がカルチャーをどう維持しているのかまでを話しています。 ▼ 今回のトピック 2019年のアップルカード提携から、2026年1月のJPモルガン・チェースへの移管発表まで デジタル預金基盤は成功した。それでも消費者向け金融事業を縮小した理由 売上の5%未満の事業が、社内外の注目と経営陣の時間を奪っていた構造 新規事業の判断：「可能性があるか」ではなく、これから人と資金をどこに置くのが最
騎手に賭けるか、馬に賭けるか──シード投資の分かれ目 (opens the original)
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シード投資では「チームを見る」「創業者を見る」と言われます。実際、投資家に聞けばほとんどがそう答えます。では、その判断は本当に、その後の成果に結びついているのでしょうか。 今回は、2025年2月に公表されたワーキングペーパー「Venture Capital Start-up Selection」(Young Soo Jang / Steven N. Kaplan)を取り上げます。米国中西部のプレシード・シードに投資するVC1社から、2015年から2021年までに検討した8,815件の案件記録すべての提供を受け、投資した会社だけでなく「投資しなかった会社をどう評価していたか」という、通常は外に出てこない情報まで含めて分析した研究です。チーム・市場・プロダクト・Exitの4項目につけられた点数と、その後の調達額を突き合わせると、チームの評価は最初のまとまった調達までは効くものの、そこから先の大型調達を見分ける材料にはなっていませんでした。この結果を「騎手か、馬か」という古典的な論点に接続しながら、見送り理由の分析、そしてAI時代に評価の重心がどこへ動くのかまで話しています。 ▼ 今回のトピ
51対49の決断──ゴールドマン・サックスCEOの判断力 (opens the original)
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強みを尖らせ、弱みは得意な人を採用して補えばいい。経験より伸びしろを見て、若い人材を抜擢すればいい。スタートアップの世界ではよく語られるこの考え方に、150年以上続く金融機関のトップは静かに異を唱えます。 今回は、セコイア・キャピタルのポッドキャスト「Long Strange Trip」に出演した、ゴールドマン・サックス会長兼CEOのデビッド・ソロモンのトークを取り上げます。「最も賢い人である必要はない、十分に賢ければいい」という人材観、簡単に答えが出る問題はCEOまで上がってこないという51対49の意思決定論、そして自分がCEOになれた理由に運とタイミングを数える姿勢。創業者に求められる能力と、巨大な伝統企業のCEOに求められる能力は、どこで分かれるのかという話をしています。 ▼ 今回のトピック 取り上げる素材：セコイア・キャピタル「Long Strange Trip」エピソード4（2025年12月公開） 「十分に賢ければいい」──知的能力だけでは大きな組織は率いられない 51対49の判断：簡単に答えが出る問題は、そもそもCEOまで上がってこない 経験の価値が最も現れるのは、物事がう
AIが次のAIを発明する？──AI研究者の独立ラッシュが示す未来 (opens the original)
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GoogleやDeepMindを支えてきたトップ研究者たちが、いま相次いで大企業を離れ、新しい人工知能企業を立ち上げています。 しかも、その会社には設立直後から10億ドル規模の資金が集まり、数十億ドルから100億ドル規模の企業価値が付くケースまで現れています。投資家は、まだ売上も事業実績もほとんどない会社の何を評価しているのでしょうか。 今回は、Googleの中核的な人工知能研究を長年支えてきた研究者による「Discovery Loop」をはじめ、DeepMind出身者を中心に起きている人材移動と起業ラッシュを取り上げます。 彼らが挑んでいるのは、単に性能の高いチャットボットを作ることではありません。仮説を立て、実験し、結果を分析し、次の仮説を生み出す――これまで人間の研究者が行ってきた「発見のループ」そのものを人工知能で自動化しようとしています。 もし人工知能が、自ら実験し、自ら学び、さらに次の技術を生み出すようになれば、技術革新の速度そのものが変わるかもしれません。 朝倉と森が、AI界の「DeepMindマフィア」と呼ばれる動き、スター研究者になぜ巨額資金が集まるのか、そして人工知
VCの成功は実力か、運か──10万人の投資家を調べてわかったこと (opens the original)
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VCの投資成績は、優れた「目利き」の結果なのか。それとも、たまたま良い企業に出会った「運」なのでしょうか。 今回は、1996年から2025年までの米国ベンチャーキャピタル業界を対象に、10万人を超える関係者のキャリアと投資実績を分析した研究を取り上げます。 データを見ると、VCの利益は驚くほど一部の投資家に集中しています。一方で、一度成功した投資家は、その後も成功する確率が高い。さらに、Forbesの「Midas List」に入るような評価を得た投資家は、その後、有望企業へ投資できる確率まで上昇していました。 つまり、VCの世界では「実力か運か」という二択ではなく、最初の成功が評判やディールへのアクセスを生み、そのアクセスが次の成功につながるという好循環が存在する可能性があります。 さらに興味深いのが、VC業界で「昇進する人」と「実際に投資で成果を出す人」の条件が必ずしも一致しないことです。新卒からVCに入るキャリア、名門大学の学歴、起業経験などは、それぞれ昇進と投資成績に異なる影響を与えていました。 朝倉と森が、米国VC業界のキャリア構造、日本との違い、そして「チャンスが次のチャンス
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