Skyland Ventures Fest Tokyo #SVFT に登壇する10のスタートアップが変えるもの

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Skyland Ventures Fest Tokyoのfacebookページより

Skyland Ventures Fest Tokyo(以下、SVFT)が明日、6月20日に開催され、国内外から集まった10社のスタートアップがステージに登壇する。本誌も明日会場にて取材する予定だ。

ところで国内で同様のミートアップやカンファレンスに参加している方の中には、出場・参加に関わらず双方にやや「豊かすぎる日本色」の傾向を感じることはないだろうか。

まあ、いわゆるドメスティックってやつだ。

もちろんどこの国でもその場所にいる人たちが参加しやすいので自然と人数が多くなるのだが、日本はちょっと様子が違うように感じるのだ。

これは少し突っ込んで考えてみると、日本という国が単一民俗、文化、言語で「世界の中の日本」という意識を薄くしがちであり、また(少なくともこの数十年)高度に成長を続けてきたという事実が、逆に国外へ出ようという意識を削いでしまったように想像する。

私は今、週明けから開催されるパートナーメディア、E27主催のEchelonに取材参加するため、シンガポールの地でこの記事を書いている。ここ数カ月、韓国やシンガポールで開催されるいくつかのスタートアップ・カンファレンスに足を運んでいるのだが、やはり国内のそれとは様子が違う。

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Skyland Venture Fest Tokyoのfacebookページより

例えばこれはちょっと古いのだが、このEchelonが2012年に開催した際の内訳をみると、3000人の来場者の内、出身国は30カ国以上で3割以上が海外からの参加者となっている。今年開催されるイベントにもアジア14カ国のツアーで評価されたスタートアップたちがこの国に集まることになっている。

一方で日本はというと、どうだろうか。最近ではSLUSH ASIAが突如として立ち上がったことや、今回のSVFTのように少しこの状況を変えようと考えている人たちがいることを認識できるほどにはなったが、まだまだ鎖国状態は続いているように感じる。

課題は多様性にあると思う。このイベントに登壇するスタートアップのステージが「ただの英語でやったイベント」ではなく、少しでもこの多様性が日本にあるのだと国内外にいる人たちに伝わることが大切なのではないだろうか。

…という長い前置きになったが、以下に今回出場する10社の簡単な概要を書いておく。

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Skyland Venture Fest Tokyoのfacebookページより

詳細については明日、私よりもはるかに多数の国々を巡って国際的なテック・カンファレンスを取材し続けているTHE BRIDGE共同創業者の池田将が伝えてくれるはずだ。

SVFTスタートアップバトル出場者一覧(5分間のピッチを審査して勝者を決める。審査にはYJキャピタル、リクルート、ディー・エヌ・エー、East Venturesなどが参加する)

Ikkai(米国)
時間のない忙しいビジネスパーソンとアルバイトを求める学生をマッチングさせて「一回限りのタスク」をアウトソースできるマーケットプレイス。

SN-SHOT(日本)
結婚式やフェスティバルなどのイベントなどの会場で撮影した写真を共有してくれるサービス。BLEビーコンで会場内にいるユーザーに対してクーポンの発行などが可能。

Joker Pack(韓国)
仮想の電子ペーパー「BeeCanvas」上に集めたファイルや画像などの情報を簡単に共有できるサービス。Evernoteよりもより一枚の紙を意識した作りになっている印象。

Famarry
Famarry(ファマリー)は結婚式の写真を撮影してくれる最適なフォトグラファーとマッチングしてくれるサービス。

Scatter Lab(韓国)
メッセージングなどのテキストをベースにした感情検索サービス(人工知能)の提供。

D.K.T Robotics(日本)
「カワイイ」系ロボットの製作メーカー。人の幸せをロボットによって促進させる。

Replia
デザイナーの作ったPhotoshopのクリエイティブをObjective-C/Swift/Storyboardなどのコードにしてくれるサービス。

Shippabo(米国)
海運業のマニュアルプロセスをオンラインで効率化するSaaSプラットフォーム。

AnchorUp
ミレニアムズ世代を対象にしたゲーミフィケーションを含む旅のプラットフォーム。見知らぬ場所で人に出会い、町を探索する楽しさを提供する。

Polyglots(日本)
語学学習最大の課題である「継続」を克服するサービス。一人一人にあった「興味」、「難易度(目標設定)」、「タイミング」で学習ができるようにAdaptive Learningシステムを開発。