原題：テクノロジー企業の収益はどこから来るのか？

原著者：Eric Flaningam

原訳：TechFlow

これは、30年間のテクノロジー企業の収益、価値の成長、学んだ教訓、そして将来の重要性の分析に関する記事です。

次の1000億ドル規模の企業は、以前の企業とは異なるでしょう。

これは当たり前のことのように聞こえますが、パターンマッチングの泥沼にはまってしまうのは避けられません。次のGoogle/Meta/Amazon、あるいは業界XのUber、業界YのAirbnb、あるいはほぼすべての業界のAIエージェントを探しているのです。

毎週のように新しいトレンドに巻き込まれないためには、過去を振り返る必要があります。チャーチルはかつてこう言いました。「過去を振り返れば振り返るほど、より遠くまで見通せる」

そこで私は、近年設立された大企業を分析したいと思います。物語に囚われるのではなく、データが何を語っているかに焦点を当て、モーブッサンの言葉を借りれば、外部の視点を取り入れましょう！

因果思考は自然な物語です。未来を予測する上でも、過去を説明する上でも説得力があります。私たちの脳は、周囲の世界で何が起こっているかを説明するのに意味のある物語を作り出すのが得意です。

2つ目のアプローチは、統計的思考、つまり外部の視点を取り入れることです。因果関係に基づいて物語を紡ぐのではなく、統計的アプローチでは、過去の類似事例の参照クラスを調べ、その結果を分析します。これらの参照クラスの結果は、ベースライン確率と呼ばれます。

それでは、次の点について詳しく見ていきましょう。

1. 過去 30 年間のテクノロジー企業価値成長データ

2. 価値成長から学んだ教訓

3. これらの教訓が今日のテクノロジー投資に与える意味

TL;DR

1. 次の 1,000 億ドル規模の企業は、過去とは大きく異なるでしょう

2. 自分の進路を把握しましょう。ホームランですか、グランドスラムですか、それとも「スペース・ジャム」のように宇宙を目指しているのでしょうか？

3. ソフトウェアは鶏肉のようなもので、80% の味は同じです

4. 優秀な投資家が優良企業を見逃す最大の理由は「市場規模」かもしれません

5. 企業は、自社が乗っているテクノロジーの波と密接に結びついていることが多いです。

6. そして最後に、べき乗則の力を決して過小評価しないでください！

また、先週、Felicis スタートアップ採用プログラムを開始しました。当社が投資を検討しているセクターをご確認ください。

当社の方法論について: テクノロジーの価値の大部分は最大規模の企業に集中しているため、1995 年以降に Pitchbook に掲載され、IT 分野で 50 億ドル以上の価値を持つすべての企業を含めました。(注: Amazon、Nvidia、Microsoft、Apple は除きます。) これらの企業の分類には Claude の協力を得たので、正確なデータは方向性は正確ですが、必ずしも正確であるとは限りません。

では、始めましょう。

30 年間のテクノロジー企業の収益

このデータセットは、65 のカテゴリ、300 社を超える企業、13 兆ドルの価値をカバーしています。最も成功している企業のハイライトを以下に示します。

べき乗則についてはここで詳しく説明しません。ただし、上位 7 社でデータセットのほぼ 50% を占めています。

これにより、最初かつ最も重要な結論が導き出されます。

1. 次の 1000 億ドル規模の企業は、過去とは大きく異なるものになる

まず、テクノロジーの価値は主にユニークな企業によって推進され、多くの場合、ユニークな人々によって設立されます。まさにその「独自性」ゆえに、パターンマッチングに頼ると、優れた企業を発見するよりも見逃してしまう可能性が高くなります。

このような経験をしたことのない企業が、将来の成功を想像することは困難です。1998年のGoogleの市場規模、あるいは2004年のMetaの市場規模をどのように推定できるでしょうか？それは到底不可能です。

現在最もユニークなAI企業であるOpenAIを例に挙げましょう。OpenAIは、明確な技術的ビジョンを持たず、共同創設者を失った創業チームと複雑なガバナンス構造を持つ非営利の研究機関として始まりました。しかし、OpenAIは歴史上最も重要な企業の一つへと成長しました。まさに独自性の頂点と言えるでしょう。

最も成功している企業には、いわゆる「公開比較対象」となるような企業は存在しません。彼らは唯一無二の存在です。大企業はしばしば全く新しいカテゴリーを生み出しますが、だからこそ、OpenAIを発見するのは非常に難しいのです。

ニール・メータ氏はこれを、「人類が享受する価値の大部分を生み出す、世界でごく少数の創業者を見つけること」と定義しています。

データを理解するには、まず 1995 年以降に設立された大企業を見てみましょう。

これらの企業のほとんどは、まったく新しい産業を開拓したか、規模を拡大して事実上独自の産業を生み出すほどに既存の産業を再構築しました (テスラを考えてみてください)。

データをカテゴリ別に見ると、次のことがわかります。

2.自分がどんなゲームに参加しているのかを理解しましょう。ホームランなのか、グランドスラムなのか、それとも「スペース・ジャム」のようなスーパーチャレンジなのか。

モーブッサンの基本利回りの考え方に立ち返ると、これらの異なるカテゴリーへの投資には異なるメンタルモデルが必要だと思います。

価値の大部分は、（べき乗則が支配する）コンシューマー企業によって創出されています。しかし、エンタープライズ ソフトウェア企業の数は、コンシューマー企業のほぼ 2 倍です。

これをより明確に視覚化するために、「長打率」という列を追加しました。これは、企業総価値と企業数の比率を測定するもので、さまざまな業界におけるべき乗則の分布の範囲を示しています。

過去 30 年間、コンシューマー企業は、真の勝者総取りのダイナミクスを備えたネットワーク主導の市場であることが多くありました。これらの巨大企業に投資するなら、犯してはいけない唯一の間違いは、その将来の規模を過小評価することです。ユーリ・ミルナー氏によるFacebookへの100億ドルの投資はその好例です。

企業がネットワーク効果をビジネスモデルに真に統合できれば、その優位性は即座に高まります。

ハードテック企業（つまり、ハードウェアを製造する企業）は、「平均収益率」が2番目に高い企業です。これは主に、ハードテック企業が生き残るのがより難しいためです。一般的に、これらの企業はより多くの資本を必要とし、規模拡大に時間がかかり、製品開発がより困難で、資金調達の困難に陥りやすく、既存の巨大企業を破壊するのがより困難です。

しかし、このスピードのボトルネックを打破できれば、市場機会は莫大なものになるでしょう。

しかし、消費財企業とハードテック企業にとって、進出できる余地は限られています。このため、エンタープライズ ソフトウェアは、拡大し続けるベンチャー キャピタル分野にとって理想的な投資手段となっています。

勝者総取りではない市場では、急成長している企業は強力な防壁と低い運営コストを享受できます。ベンチャー キャピタル ファンドが多数存在する環境では、追いかける勝者が多く、市場も成熟しており、全体としてリスクははるかに低くなります。しかし、すべてがうまく行けば、大きな上昇余地があります。これは、本質的にリスクの高い業界でリスクを軽減する優れた方法です。

3. ソフトウェアは鶏肉のようなもので、80% は同じ味です

Vista Equity Partners の創設者 Robert Smith 氏の言葉を借りると、「ソフトウェア企業は鶏肉のような味がする… 販売している製品は異なるが、やっていることの 80% はほぼ同じだ。」

大手エンタープライズ ソフトウェア企業のほとんどを見ると、次のいずれかです。

1.独自のワークフローを持つデータベース上に構築されたアプリケーション

2. アプリケーションを構築するためのインフラストラクチャ

3. アプリケーションを保護するためのセキュリティ

これらの企業が差別化されていないと言っているわけではありませんが、その差別化は表面上見えるよりもはるかに微妙です。営業、マーケティング、ブランド認知度の向上は、技術的な差別化と同じくらい、あるいはそれ以上に重要です。ソフトウェアの構築がますます容易になり、機能は数日で複製でき、AIコーディングツールがますます高度化している世界では、ソフトウェアにおける技術的な堀は、独自のデータや統合に限定される可能性があります。重要なのは、技術的な差別化が、エンタープライズソフトウェア企業にとって決定的な要因ではないことが多いということです。この点において、AIアプリケーション企業がLLMを単に再パッケージ化しているという「GPTラッパー」の議論は興味深いと思います。ほとんどのエンタープライズソフトウェア企業は、SQL（またはNoSQL）データベースを使用し、特定の顧客セグメント向けに独自のワークフローを構築しています。近年のAIエンタープライズアプリケーション最大手の企業を見てみると、いずれも「大規模言語モデルラッパー」です。しかし、これは過去10年間で最大のエンタープライズソフトウェア企業を象徴するものであり、最終的に時価総額1,000億ドルを超える巨大企業へと成長しました。先ほど述べたように、エンタープライズソフトウェアは他のカテゴリよりもリスクが低く、パフォーマンスの予測可能性も高くなります。しかし、水平展開型エンタープライズソフトウェアを除けば、市場規模は見た目ほど重要ではないようです。「この企業はどれくらいの規模になり得るか？」と「この市場はどれくらいの規模か？」は、全く異なる問題なのです。

4. 優れた投資家が優れた企業を見逃す最大の理由は「市場規模」かもしれない

人間が最も対処に苦労するものが一つあるとすれば、それは不確実性です。そして、まさにそれが新しい市場がもたらすものです。

Palantir、Shopify、Uber をはじめとする多くの企業が、多かれ少なかれ、これまでに存在しなかった新しい市場を創造してきました。

本質的に不確実なものに確実性を加えようとするだけでも、愚かな行動につながる可能性があります。

Uber の評価に関する Aswath Damodaran 氏と Bill Gurley 氏の有名な議論を考えてみましょう。 Gurley 氏は、Uber の潜在的な市場規模は Damodaran 氏の初期推定値の 25 倍になる可能性があると結論付けました。

私は、2010 年以降に設立され、公開市場で最も高いマルチプル リターンを達成した企業を調べました。これは過小評価の指標であると言えます。

いくつかのパターンが浮かび上がります。

1. 投資家は市場規模を過小評価しており、特に市場拡張企業や垂直市場への投資では、Shopify、Guidewire、Zillow、AppFolio などが過小評価されていました。同様に、非公開市場では、投資家は Toast、ServiceTitan などの垂直ソフトウェア企業を過小評価していました。

2.新しいビジネスモデルが古いモデルを上回るにつれ、企業はマルチプル拡大の追い風を迎えています。テスラ（最も極端な例）と（程度は低いものの）リストにあるすべてのソフトウェア企業は、以前の競合相手と比較してマルチプルを再形成しました。今日、テスラだけで評価額は約1兆ドルに達し、市場に参入した時点のすべての主要自動車メーカーの時価総額の合計の2倍を超えています。

3. 投資家はプラットフォームの力を過小評価しています。ServiceNow、Palo Alto、Crowdstrike、Workday、Atlassian、Datadogはすべて、製品ラインを拡張することで市場を拡大しました。ソフトウェア開発が容易になり、プラットフォーム間の技術的な違いが小さくなるにつれて、顧客は単一ポイントのソリューションではなくプラットフォームを選択する傾向が高まっています。統合の時代に、プラットフォーム化は良いことです！

これは、市場規模が重要ではないと言っているのではなく、市場規模は誤算しやすいということを強調しているのです。

5. 企業は、自社が依存しているテクノロジーの波と密接に関係していることが多い

前のセクションが「市場規模」だとしたら、このセクションは「なぜ今なのか？」です。ベンチャーキャピタルでよく聞かれる「なぜ今なのか？」という質問は、「なぜこの会社はこれまで設立されなかったのか？この会社が今存在しているのは、どんな新しい発見があるからなのか？」というものです。

ほとんどの場合、その答えは、新しいテクノロジーの波がビジネスを可能にしたということです。今日、その波とは人工知能（AI）です。過去には、インターネット、モバイル、インターネットとモバイルの融合、そしてクラウド コンピューティングでした。

以下は、業種別に 50 億ドル以上の企業が誕生した時期を示しています。

インターネットは世界をつなぎ、統合型ビジネス モデルの台頭をもたらしました。

モバイルはさらに一歩進み、インターネットを誰もが利用できるようにすることで、新しい消費者市場を開拓しました。

フィンテックは、規制によって新しいテクノロジー業界の発展を促進できる数少ない例です。

特に 2010 年代以降、ダービン修正条項の施行により、金融テクノロジーが急成長を遂げました。

クラウドコンピューティングは、テクノロジーの歴史の中で最も破壊的な波であり、企業はデータセンターに依存する代わりに、クレジットカード決済を通じてソフトウェアを構築できるようになりました。

さて、人工知能（AI）の発展により、どのような企業がこれによって刺激を受け、どのような姿になるでしょうか？

1. AIプログラミングツールはクラウドコンピューティングの進歩をさらに促進し、開発者だけでなく誰もがソフトウェアを作成できるようにしました。これは、クラウドコンピューティング時代と同様のソフトウェアの爆発的な増加をもたらすでしょう。

2. AIは、音声およびテキストワークフローを自動化する機能も解き放ちます。プログラミング、カスタマーサービス、AI録音などの分野ですでにこの傾向が見られていますが、将来的にはより多くのアプリケーションシナリオに拡大するでしょう。

これにより、これまでにない方法でソフトウェア市場が拡大しました。たとえば、このデータセットでは、50億ドル以上の評価額を持つ合法的なソフトウェア会社はありません。一方、Harveyは設立からわずか3年ですが、既に評価額は50億ドルに達しています。

Rex Woodbury氏は、AIの現状について素晴らしい思考実験を提示しています。

Alfred Lin氏のモバイルとクラウドのアナロジーは素晴らしいと思います。モバイル時代において、iPhoneの機能を分解し、それぞれの機能がどのような企業に貢献できるかを予測することは、有益な演習となります。彼は、GPSのおかげで配達員がGoogleマップを使って食品を配達できるようになったという例を挙げています。これがDoorDashの誕生につながりました。

テクノロジーの波は新しい企業に狭い窓を開き、私たちは今その窓が現れているのを目撃しています。

6. 次に何が起こるでしょうか?

先週、ウィルとアリエル・デュラントの『歴史』を読んでいて、次の一文に出会いました。 歴史は、それを理論モデルや論理的枠組みに当てはめようとするすべての試みを嘲笑します。常に私たちの一般化を打ち破り、すべてのルールを覆します。歴史自体は複雑で変化しやすく、バロック様式と同じくらい驚異と異常に満ちています。

おそらくこの記事は愚かです。最も異常に基づく業界を論理的枠組みに当てはめようとさえしています。

変わらないのは人間の本質です。逆算して分析すると、人間は指数関数的な成長を想像したり、異常や不確実性に対処するのが困難な場合が多いです。

この不確実性に対処するための最善の選択肢は次のとおりです。

1. 企業カテゴリーの「基本レート」（何が起こる可能性があるか）を理解する

2. 差別化の源を理解する（ソフトウェアでは、主に営業とマーケティングが原因となる場合があります）

3. 市場規模の決定を、単純なパターン マッチング演習ではなく、解決する問題の基本原理の演習として扱う

4.それぞれの企業の波はそれぞれが独自性があり、予測が難しいことを認識しましょう。だからこそ、それが価値を生み出すのです。

スティーブ・ジョブズはコンピューターについてこう述べています。「人間と高等霊長類を真に区別する点の一つは、私たちが道具を作る存在であるということです。…私にとって、コンピューターは人類がこれまでに発明した中で最も素晴らしい道具です。それは私たちの心の自転車です。」

ジョブズは正しかったのです。コンピューターは、かつてないほどの創造性の波を解き放ちました。

今日、私たちは史上最高の「心の自転車」の誕生を目撃しています。この時代を生きることは、まさに刺激的なことです！

オリジナルリンク

BlockBeats の公式コミュニティに参加しよう：

Telegram 公式チャンネル：https://t.me/theblockbeats

Telegram 交流グループ：https://t.me/BlockBeats_App

Twitter 公式アカウント：https://twitter.com/BlockBeatsAsia