シリコンバレーの起業の父Steve Blank: AI時代において、2年以上のスタートアップは再起動すべき

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まず周りをよく見て、さもないと貴社は滅びるだろう。

原文标题：あなたのスタートアップは恐らく出発時点で死んでいます

原文作者：Steve Blank、スタートアップ手法の専門家
原文翻訳：ディープタイド TechFlow

ディープタイド紹介：本文の著者 Steve Blank は、シリコンバレーのスタートアップコミュニティで非常に有名で、「リーン・スタートアップの父」と呼ばれています。彼は『エピファニーへの4つのステップ』を執筆し、カスタマー開発手法の提唱者です。

Eric Ries の『リーン・スタートアップ』は彼の理論を基にして発展しました。彼はスタンフォード、バークレー、コロンビア大学で起業の授業を教えたことがあり、アメリカ国立科学財団の I-Corps プログラムも彼の手法に基づいています。

最近、Steve Blank は過去に投資した創業者とコーヒーを飲んでいる中で、相手が6年間も頭を下げて仕事をしており、外の世界が既に変わっていることに全く気付いていないことに気付きました。

そのため、彼はこの記事を書き、その中で核心的なポイントをはっきりと述べています：

もしもあなたの会社が2年以上続いているならば、おそらくあなたのビジネスプランはすでに時代遅れです。AI は開発スピード、チーム規模、価格モデル、競争の壁などを再構築しており、2024年の台本に従っている創設者は、おそらく次のラウンドの資金調達に至ることはできないでしょう。

スタートアップやテクノロジー、ベンチャーキャピタル業界に関心を持つ読者にとって、大洋の向こうからの観察は一読の価値があります。

以下に全文の翻訳を掲載します。

もしもあなたの会社が2年以上続いているならば、おそらく最初の多くの仮定はもはや成り立っていません。

あなたは手元の作業を止める必要があります。コードの執筆、製品開発、採用、または資金調達のいずれであっても、周囲に何が起こっているかを先に確認する必要があります。さもないと、会社は死んでしまいます。

一杯のコーヒーから生じた不安

私はちょうど Chris とコーヒーを飲みました。Chris は私が6年前に投資した創業者で、その後彼はずっと努力を重ねてきました：

1）複雑な自律システムの問題、

2）既存の市場で、

3）独自のビジネスモデルを使用します。

Chris は今、最初の大規模な資金調達を準備しています。彼の投資家向けプレゼンテーション資料を見ましたが、問題が1つありました：彼が数年間努力してきた間に、外の世界はすでに大きく変化していました。

彼が5年かけて構築してきた独自のシステムソフトウェアの壁は、ますます独自性を失っています。ウクライナの独自のドローンやグラウンドビークルが、何十、何百もの企業を生み出し、これらの企業はより大きなチームやより多くの資金を持ち、同じことをしています。

Chris は、彼のニッチ市場で顧客獲得に専念してきました（この市場は確かに変革される必要がありますが、既存の大手企業がまだ支配しています）。同時に、隣接する市場で独自の技術ニーズが爆発しているのですが、それは国防市場です。

過去5年間で、VC が国防起業企業に対する投資をゼロから年間2000億ドルにまで急上昇させました。彼の製品は、軍事環境下での物流サポートや医療後送に完全に適しています。しかし、彼は国防市場におけるこれらの機会について何も知りませんでした。

Chris のチームは確かに優れたシステム統合を行ってきましたが（既存の飛行プラットフォームとの緊密な統合を実行し、彼のソリューションをほとんどの競合他社とは異なるものにしました）、彼はビジネスをしていますが、最初に考えていたビジネスではなくなっています。

Chris との会話の後、気づいたことは、2年以上前に設立された多くの起業企業が、ビジネスプランが時代遅れになっている、技術スタックやチーム構成も古くなっている可能性が高いということです。

最近あまり上を向いていない場合、見逃してしまったものが以下に示されています。

何が変わったか

VC の資金が大幅に AI に傾いています。2025 年には、AI プロジェクトが VC 総投資額の3分の2を占めています。これは、あなたが AI 関連のものをやっていない場合、より小さな資金プールを争っていることを意味します。AI 非関連の起業企業は、1つの資金がより豊富な AI ネイティブの競合相手がなぜあなたの市場を直接狙わないのかという問いに答える必要があります。

ソフトウェア創業者にとって、AI はコスト、スピード、人的要因の古い方程式を完全に書き換えました。Claude Code や OpenAI Codex のようなツールを使用して Vibe Coding を行うと、MVP（最小実行製品）は数日、場合によっては数時間で完成し、数か月は必要ありません。これはまた、MVP 自体があなたのチームの能力を証明するのに十分でなくなっていることを意味します。

これらのツールが開発チームの構成を変えています：エンジニアは少なくなり、エンジニアのタイプも変化し、「ビジネスプロセスエンジニア」と「ディープテックエンジニア」の区別が生まれました。

以前に開発チームが行っていた作業は、今や数人で対処でき、時には一人で対処できることさえあります。データは以前は差別化の優位性やモートを形成していましたが、今日の基本モデル（ChatGPT、Gemini、Claude）はオープンデータソースを商品化しています。

図説：モデル T とフェラーリ

アジャイル開発のコンセプト自体も再考する必要があります。

以前のボトルネックは：私たちはこの製品を構築してリリースする余裕がありますか？今日のボトルネックは：何をテストすべきかを知っていますか？十分速くユーザーに触れて学習できますか？アジャイルはもはや直列のプロセスではありません。AI エージェントは、同様またはより低いコストで複数のことを並行して実行できます。

今、同じビジネスの複数のバージョンを同時にテストできます。さらには異なるビジネス方向を同時にテストすることさえできます。五つの価格モデル、十のマーケティングメッセージ、二十の UX プロセスを同時に実行できます。さらに、「ユーザーインターフェース」は画面だけでなく、テストの目標は AI エージェントが期待される結果を提供できるプロンプトを見つけることになるかもしれません。

図説：UI から AI エージェントへの移行

ボトルネックはもはやエンジニアリング能力ではなく、判断力、顧客の期待結果への洞察力、および配信能力に移行しています。

AI エージェントがすべてのソフトウェアカテゴリを書き換えます

AI エージェントは、あなたが行っているすべてのソフトウェアカテゴリを変えるでしょう。

今日のソフトウェアアプリは、ユーザーに情報を表示し、その後、ユーザーがダッシュボード、アラート、ワークフローツール、およびレポートを介して操作することを待っています。しかし、顧客は仕事を完了するためにソフトウェアを購入しており、画面を見るためではありません。仕事を本当に完了させるのは、これらの画面ではなく、AI エージェント（OpenClawなどのツールを通じて編成される）が自律的に実現するでしょう。

これは何を意味するのでしょうか？

あなたの製品が現在ユーザーに「次に何をすべきか」を伝える場合、AI エージェントは最終的にその手順をユーザーの代わりに実行します。競合他社の製品がタスクを自動的に完了しており、あなたの製品はまだユーザーがマウスをクリックするのを待っている場合、競争力を失います。

次世代アプリケーションは情報を画面に表示するだけでなく、従業員のように行動します：チケットの解決、会議の予約、セールスリードの選別、自動補充。製品が「ソフトウェアはインターフェースである」という考えから「ソフトウェアは結果である」という考えに移行すると、価格設定もシートごとの料金から結果ごとの料金へと移行します：各チケットの解決ごと、各会議の予約ごと、各リードのクローズごとに。

（Product/Market Fit を追求することは AI エージェント/Customer Outcome Fit を追求することに変わります。Minimum Viable Product（MVP）はMinimum Viable Outcome（MVO）に変わります。このトピックについては、次回の記事で詳しく説明します。）

ハードウェアも例外ではない

ハードウェアの創設者にとって、変化は同様に激しいものです。ハードウェアは今も物理法則、資本、サプライチェーン、製造サイクルの制約を受けます。金属を削る、プロトタイプを製造する、チップを製造するといった工程を避けることはできません。

しかし、AI により、悪いアイデアをより迅速に排除できるようになりました。物理プロトタイプの製造前に、さまざまなデザインバリエーションをシミュレートし、デジタルツインを作成し、さまざまな仮説をより早く、より安価にストレステストできるようになりました。その結果、学習と発見のスピードが加速しました（時には失敗により迅速に向かうことですが、スタートアップ企業では、より速く失敗することがメリットです）。

一旦 AI がシステムの一部として組み込まれると、製品自体が変わります。 AI バックエンドをカメラに追加すると、カメラは監視システム、振動センサー、機械障害予測システムに変わります。ロボットは工場労働者となります。堀はもはや単なるハードウェアそのものではなく、ハードウェアが何を感知し、そのデータをどのように活用して意思決定やアクションを起こすかという点に AI が加わったものです。

固定費トラップ

2025 年までに設立された企業は、技術スタックが通常、高価でカスタマイズされたソフトウェア開発の世界に最適化されていました。アジャイル開発と DevSecOps により、私たちはリーンになりましたが、これらは直列に動作し、チームサイズもこの構造に合わせて調整されています。

何年もかけて「プロプライエタリコードと機能の堀」を構築してきた企業は、AI が彼らの技術スタックの多くを商品化していることに気付いています。これにより、資金調達中のスタートアップ企業は窮地に陥っています：ビジネスモデルはすでに一部または完全に時代遅れになっている可能性があります。

自分が製品に没頭し、Product/Market Fitを見つけようとしているとき、これらの変化は必ずしも目に見えるわけではありません。

テックスタック、製品機能、ユーザーインターフェース、従業員数など、これらの沈没コストは、あなたが変革したくない理由になります：何年もの労力を捨てるわけにはいかないでしょう？VCはこの方向性に資金提供しています。顧客はまだUIを望んでいます。チームはそのロードマップを信じています。私たちの顧客はまだ準備ができていません。

（Chrisはその典型例です。彼は非常に印象的なものを作りました。おそらく競争力がありますが、そのビジネスモデルを変更する必要があります。）

一部の沈没コストは実際に資産です：深い業界知識、顧客関係、固有データ、苦労して取得した規制承認、物理的インテグレーションなど。これらの要素は保持すべきです。Chrisの飛行プラットフォームの統合もその一例です。

本当の負債となる沈没コストは、遅いソフトウェアサイクルに基づいた大規模なエンジニアリングチーム、シートベースの価格設定モデル、結果ではなく機能に焦点を当てたプロダクトロードマップです。これらはいわゆる「テーブルの上の死んだシカ」（Dead Moose on the table）です。問題は明らかですが、誰も率直に取り組もうとしません。

生き残れる創業者は、自分が作成したものを見て、「もし今日、今日のツール、今日の市場で再度起業するとしたら、一体何をするだろうか？」と問うことができる人々です。

特定の方向性の資金調達を受けている場合、この質問は非常に不快です。しかし、次ラウンドに資金提供するつもりがないと投資家に告げられ、過去の計画を抱えて事業を閉鎖するよりは、このような不快さの方がマシです。