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Startup Compass

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スタートアップ・コンパスは、同種のスタートアップとの比較やベンチマークなどを用いて、スタートアップにより成功しやすい手法を広めるべく活動している。シリコンバレーに本拠を置き、世界にあるスタートアップ関連コミュニティと関係を締結し、知見の共有やコミュニティ間の交流に力を注いでいる。

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スタートアップ・ゲノムが「インベスター・コンパス」を開始、スタートアップはデータで経営する時代へ

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【原文】 過去一年間にわたり、スタートアップ・ゲノムは、スタートアップがより良い判断を行い、さらなる成功をおさめるためのフレームワーク、レポート、ツールを開発した。私たちの目標は、起業家たちの知恵をシリコンバレーに集め、より多くのストラクチャー、科学、データをスタートアップ・ゲノムというプラットフォームに注ぎ込み、神話と事実をうまく切り離し、学んだことを世界中の人々と共有することである。確実性が低…

【原文】

過去一年間にわたり、スタートアップ・ゲノムは、スタートアップがより良い判断を行い、さらなる成功をおさめるためのフレームワーク、レポート、ツールを開発した。私たちの目標は、起業家たちの知恵をシリコンバレーに集め、より多くのストラクチャー、科学、データをスタートアップ・ゲノムというプラットフォームに注ぎ込み、神話と事実をうまく切り離し、学んだことを世界中の人々と共有することである。確実性が低いということ、また世の中はめまぐるしく変化することから、起業は「お絵かきのような」簡単なアクティビティには絶対になり得ない。だが、スタートアップ・ライフサイクルの行程にもあるように、フレームワーク、初期段階での規模拡大などの失敗例、スタートアップ・コンパスのようなベンチマークツールを起業家に提供することで、起業家の洞察力と、事業に必要な情報を理解する力を改善することができる。

だが、スタートアップは単独では成功できない。子を育て上げるには村の力が必要であるように、スタートアップの構築にもエコシステムの力が必要となる。しかし、ちょうど起業家の例のように、スタートアップのエコシステムを構成している投資家、アドバイザー、サービスプロバイダーは、スタートアップを評価し共に仕事をする上で、多くの場合、直感的なパターン認識に頼っている。そして彼らは定期的に時間をかけて数百もの問いを起業家に投げかけ、投資判断を行う上での何らかのヒントを探り出そうとする。

私たちは、スタートアップと投資家のやり取りの多くは、スタートアップ・エコシステムに関わる者がスタートアップとよりうまくやってけるような、合理的なものであると考えている。そして今、これらの問題を解決すべく新しいスタートアップ・ゲノム・ツールの「インベスター・コンパス」をプライベートベータ版で開始した。

「インベスター・コンパス」を利用することで、投資家、アドバイザー、サービスプロバイダーは、関係する企業との進捗状況をダッシュボード1つで確認することができる。彼らはスタートアップ・コンパス上に数百もの重要なデータポイントを入力しているため、各スタートアップのKPIを示すカラーコード化されたベンチマークをはじめ、初期の規模拡大におけるリスク評価とリスクを知らせるデューディリジェンス・テストなど、通常であれば多くの時間と手間がかかるさまざまな分析を、自動的に提供することができる。これにより、投資家とアドバイザーは、ポートフォリオであるスタートアップ各社を広い視点で分析することができ、それぞれのスタートアップの是非を見て、次に取るべき措置を決断することができる。

前回の記事で、世界中でスタートアップ・エコシステムが急激に増大していることを伝えた。また、個人投資家がエンジェル投資家になる例も同様に増えている。昨年、エンジェル投資家は、3万以上ものスタートアップに投資した。JOBS Act(新規事業活性化法案、詳細はホワイトハウス発表の資料を参照)の通過とエクイティ・クラウドファンディング市場の急速な伸びを受け、私たちは、さらに多くのスタートアップとエンジェル投資家のブームを目にすることになるだろう。アーリーステージ・ビジネスへの投資の拡大により、新人の投資家やベテラン投資家は、直観的かつ(データというより)社会的裏付けに基づいていた従来の投資評価ツールが、今後は使えないようになるだろう。

さらに大きなエコシステムでは、社会的裏付けの尺度がオーバーフローしてしまい、投資家はノイズの中で情報整理することが困難となり、多くの素晴らしいスタートアップが見逃される原因となってしまう。

スタートアップ資金が効率的に運用されるには、適切で一定額の資金が、より多くのスタートアップに配分される必要があるにもかかわらず、単に資金を増額する対応がとられ、この問題を増幅している。さらに、これら新しいスタートアップ投資家の多くは、良いスタートアップとはどのようなものかについて、あまり良い直観を持っているとは言えない。正しい指標と自動化されたデューデリジェンス・テストのベンチマークは、未熟な投資家の直感をより経験豊かな投資家のそれに近づけることができるし、経験豊富な投資家の貴重な時間を節約することができる。データによるアプローチは、増え続ける取扱量を迅速に処理し、測定可能な基準を構築するパズルの一つのようなのだ。

このデータ・アプリケーションの特徴は、使えば使うほど便利になることである。「インベスター・コンパス」はスタートアップ・コンパスのベンチマークを採用しており、数ヶ月前のローンチ以来、17,000社以上の企業によって使用されている。「インベスター・コンパス」を使い、多くの案件を取り扱う処理方法へのシフトは、データによるビジネス・フロンティアを開いていく、大きなステップであると私たちは信じている。

このフロンティアが早道であることを考えると、特にイノベーションの分野に適用するときは、私たちはデータツールの限界を視野に入れなければならない。まず第一に、スタートアップはどう成長していくかがカギとなり、自分自身との闘いであるから、アーリーステージでの成功を予測することは目指すべきゴールではない。各段階にはそれぞれ新しい挑戦があり、1つのステージにおける成功は、次のステージで成功する可能性を高めることにはつながらない。例えるなら、あるプロダクトがアーリーアダプターに大きく取り上げられたからといって、マーケティングや組織的な観点から、会社をうまく拡大できていることにはならない。それよりも、次のステージに到達しようとする際、起こりうる状況を予測する方が現実的だ。考えるべき内容の多くは、これまでに同じビジネス領域を進み、多くの企業が犠牲となった地雷や落とし穴をいかにして避けるか、ということになる。これこそ、スタートアップ・コンパスからパフォーマンスが振るわないベンチマークを発見することでしか気づけない話であり、「インベスター・コンパス」では、自動で行われる50回以上に及ぶデューデリジェンス・テストを用い、情報のインデックス化に着手している。この点において、成功とは、少なくとも部分的には、失敗という否定的なものの中にも存在する。それに対して、ブレークスルーした企業とは、自ら慣習を破った企業のことだと反論する人も多い。だが、もし企業が慣習ルールを破っているなら、うっかり破ってしまうべきではないし、これこそが私たちが企業に問題を認識させてあげられることなのだ。また、慣習のルールブックを全部放り捨てたからといって、イノベーションがもたらされるわけではない。むしろ、イノベーションをやる企業は、頭の中にあるいくつかの大きな仮定をひっくり返してみて、その成功に賭けている。そして、それ以外については、かなりの部分で標準を守っているのだ。

それと同時に、私たちは今までになかった新しいアプリケーションを実現するデータの力を、低く見積もるべきではない。データが流れ込んでくるようになった業界には、いずれも大きな変化が生じる。野球の世界で言えば、Billy Beaneが統計的な手法を持ち込んでから変化が起きた。ウォール街では現在、主に統計的手法で設計された高頻度取引のアルゴリズムに基づいて運用されている。なぜスタートアップの世界では、今のところデータが業界を揺るがすものではないのだろうか?

(クリックして拡大)

1) 私たちは、正しい指標を使って測定していない

定量的にスタートアップを分析する試みの多くは失敗している、なぜなら、人々は上場企業に対して伝統的に使われてきたのと同じ財務モデルを、スタートアップにも適用しようとするからだ 。しかし、スタートアップは大企業がそのまま小さくなったものではない。これは、「人形の家の迷信」(仮訳、原語=dollhouse fallacy。リーン・スタートアップの第一人者 Eric Ries が言う「スタートアップは、大企業のミニチュア版(人形の家)ではない」という考え方。)という陥りがちな間違った見方だ。収益の成長は、スタートアップにとって進歩とは見なされない。スタートアップ・ゲノムでは、スタートアップにとっての進歩とは、大企業へと成長する課程における7つの段階、すなわち、発見、検証、効率、拡大、維持、対話、縮小だと説明している。スタートアップのライフサイクルの始めの4つのステージで、進歩を測定するのに最適な指標は、どれくらい顧客がそのプロダクトについてやりとりを行ったかだ。拡大ステージの後になって、ようやく事業は財務モデルが適用できる程度に安定するのである。

2) 正しい指標を入手して、情報を集約し、分析することが難しい

今のところ、スタートアップ・ゲノムは調査を行うことで、こうした顧客が行ったやりとりについてのデータを手に入れている。しかし、このやり方をずっと続けるつもりはない。起ころうとしているビッグウェーブは、今や頂点へと達しようとしているのだ。

今日、スタートアップが利用しているソフトウェア・アプリケーションは、ほとんどすべてクラウド上で機能するものである。まもなく、このデータには、すべてAPIを通して容易にアクセスできるようになるだろう。このトレンドにスタートアップ・ゲノムは大きく賭けている。これからの1年間を使って、スタートアップがGoogle Analytics、Salesforce、Quickbooks など、多くのアプリケーションから得ているデータを、自動的に私たちと共有できるAPIを作る予定だ。データ提供の見返りとして、私たちは、よりうまく企業を運営するため、そしてより大きく成功するための、これまで以上に正確な洞察を企業へ提供する。いったんこのデータストリームが利用できるようになれば、ビジネスがデータに基づいて動くという新たな世界がすぐに到来する。こうした画期的なことを実現するため、スタートアップ・ゲノムはシードラウンドの資金調達に向け、エンジェルリストに掲載してもらっているところだ。

もし、あなたが投資家、アドバイザー、サービスプロバイダーとしてスタートアップに協力しているならば、ここからプライベートベータ版の「インベスター・コンパス」に登録することができる。そして、もしあなたが起業家なら、関係するステイクホルダーがあなたの進歩について最新情報を得ることができるよう、彼らをここから招待することができる。

どのように利用するか、どのように発展させればよいか、ぜひ私たちに意見を聞かせてほしい。あなたと共に、この可能性に満ちあふれた領域を探索できることを楽しみにしている。

【via Startup Compass】 @startupcompass

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フォーチュン1000社が「スタートアップ・ゲノム」から学べること

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スタートアップ・コンパスは、同種のスタートアップとの比較やベンチマークなどを用いて、スタートアップにより成功しやすい手法を広めるべく活動している。その研究や調査の集積は、「スタートアップ・ゲノム」というリポートにまとめられている。スタートアップ・コンパスはシリコンバレーに本拠を置き、世界にあるスタートアップ関連コミュニティと関係を締結し、知見の共有やコミュニティ間の交流に力を注いでいる。 スタート…

スタートアップ・コンパスは、同種のスタートアップとの比較やベンチマークなどを用いて、スタートアップにより成功しやすい手法を広めるべく活動している。その研究や調査の集積は、「スタートアップ・ゲノム」というリポートにまとめられている。スタートアップ・コンパスはシリコンバレーに本拠を置き、世界にあるスタートアップ関連コミュニティと関係を締結し、知見の共有やコミュニティ間の交流に力を注いでいる。

スタートアップ・デイティングが以前、スタートアップ・コンパスの記事(『シリコンバレーにある650社のスタートアップを研究して分かったこと』『スタートアップが失敗する一番の原因は「時期尚早な規模拡大」』)を掲載して反響が大きかったことや、アジアのいくつかのスタートアップ・コミュニティからの推薦もあり、日本でのメディア・パートナーを務めることになった。

スタートアップ・コンパスが提供してくれる情報はニュースではないが、スタートアップが生き抜いていく上で非常に有用な情報を提供してくれる。スタートアップ・コンパスや、そのアライアンス・メンバーである世界のスタートアップ・コミュニティから発せられる知見を、半定期的に日本語で提供したい。


【原文】

2011年2月、私たちはシリコンバレーの掟を破り、さらに世界中のスタートアップの成功率を上昇させる、とても挑戦的なプロジェクトを始めた。

2週間前、私たちはスタートアップ・ゲノム・コンパスを立ち上げた。これは、スタートアップのベンチマーク・ツールであり、スタートアップの初歩的な失敗となる原因の調査である。反応は予想外に大きかった。8500社以上のテック系スタートアップがこのアプリケーションを使い始め、私たちの調査レポートは25000回以上ダウンロードされた。今では15カ国語以上の言葉でかかれたブログ記事やインフォグラフィックス等をインターネット上で見つける事が出来る。世界中のいたる所にすむ何千の起業家の人生に触れられたことは、とても恐れ多いことだ。

この6ヶ月、スタートアップ・ゲノム・プロジェクトは膨大な量のスタートアップのデータを収集し、起業家の思う優秀なリーダーを総合し理論上のモデルを構築した。また、起業のプロセスやイノベーションを可視化することに挑戦した。

我々の理論上のモデルの本質は、スタートアップを環境や市場と相互作用を起こすプロダクト中心の生命体と捉えることにある。この生命体の核となる軸は、顧客、プロダクト、チーム、ビジネスモデル、ファイナンスである。スタートアップの重要な課題は、いかにこの5つの軸を実際の顧客の反応と協調させるかである。顧客との協調から早々と外れてしまう例に、プロダクトの軸を急いで進めてしまうケースがある。結果としてオーバースペックな商品となり市場に受け入れられにくくなる。

スタートアップのグループ分けやベンチマークにあたって、私たちはそれらをタイプとステージで分けた。異なるタイプのスタートアップは、顧客との関係や顧客開拓の複雑性により分類する。ステージは、スタートアップが大企業までに成長するまでのライフサイクルによって分類する。各ステージには異なるゴールがあり、また鍵となるアクティビティがある。例えば、最初のステージの「発見」では、スタートアップは主に定性的な調査プロセスを得て、問題と解決方法が適切かどうかを確認する。次のステージ「検証」では、スタートアップは、実際に動作するプロトタイプをつかってより量的な調査を行う。(より詳細な方法論はこちらから)

CC BY 2.0: via Flickr by betsyweber

我々がスタートアップ・ゲノム・プロジェクトを始めてから、多くのフォーチュン100企業の幹部が我々に接触してきた。我々のツールや調査が、彼らの仕事にも適応できないか興味を示しているのだ。当初、我々はスタートアップに注目していたが、この方法論がスタートアップの進捗のみならず、さまざまな革新的なプロジェクトの進捗を図るのにも応用できることがわかった。これらの飛躍的な考察の基礎となる理論は、クレイトン・クリステンセン(ハーバード・ビジネススクール教授。「イノベーションのジレンマ」著者)とスティーブ・ブランク(「アントレプレナーの教科書」著者)によって考えられた。

CC BY 2.0: via Flickr by Eva Blue

クレイトン・クリステンセンは、破壊的なイノベーションは起こすことは、イノベーションを続けることと本質的に異なると指摘した。異なるルール、異なるマネジメント戦略、異なるタイプの人々が必要になるのだ。スティーブ・ブランクは、この起業についての科学の話を、大企業で起きる破壊的なイノベーションに関連づけた。破壊的なイノベーションのための理想的な組織構造は、スタートアップであると気づいたからである。問題は、起業についての科学が発展しているにも関わらず、イノベーションは未だに黒魔術の類いとみなされている点である。ビル・ゲイツ、スティーブ・ジョブス、マーク・ベネオフの革新的な成果は、彼らのカリスマ性により実現されたとみられている。なぜなら、彼らが力がかなうはずもない敵や巨大マーケットに、どのようにして勝ったのか説明が困難だからである。

しかし、今、スタートアップ・ゲノムは、これらの革新的なプロジェクトが成功するか否かを明るみにし、経営や会計のイノベーションに新たなパラダイムを提供することができるだろう。

以下に、私たちの調査から得られたよりいくつかの発見と、私たちのツールや調査が役に立つ3つの例を示した。

調査からわかったこと

  • 最も成功しているスタートアップは、少なくともピボットを一度以上経験している。ピボットを一度か二度したスタートアップは、 ピボットを経験していないスタートアップと比べて 、2.5倍資金を多く調達し、3.5倍ユーザー数の伸びが良く、早まった拡大をすることが52%少ない。ピボットとは、スタートアップがビジネスの大部分の変更を決定することである。

大企業では、社内スタートアップに対してピボットを行わせない傾向にある。

  • 異なるタイプのマーケットや商品には、異なるタイプの創業者やリソースを必要とする。B2C対B2Bというのは、もう意味のある分け方ではない。インターネットは、顧客との力の関係性を大幅に変えてしまったからである。我々は、4つの基本的なスタートアップのグループを発見した。「顧客獲得」「必要とする時間」「市場リスク」「チーム構成」において異なる性質を持っていることがわかったのだ。

大企業は、彼らの本業から学んだことをイノベーション戦略に反映しようとして失敗する。

  • スタートアップの失敗の理由は、拡大が速すぎる場合が多い。我々が収集したデータの7割では、拡大が速すぎるか均整がとれていないことが失敗理由だった。均整がとれていない主な要因は、資本が大きすぎたり、チームが大き過ぎたり、チームの構成が悪かったり、テストが不足していたりなどである。ほとんどの大企業は同じようなことをしていて、計画の成功率を過信している。

結論

  1. 早すぎる拡大をして100,000ユーザを突破したスタートアップは一つもない。
  2. 早すぎる拡大をしたスタートアップの93%は、一つの基準となる月10万ドルの売上を出せなかった。
  3. 適切な拡大をするスタートアップは、早すぎる拡大をするスタートアップより20倍成長が速い。

大企業は、社内スタートアップに早すぎる拡大を強いる傾向にある。

  • 早期のスタートアップは、発見に多くの時間を費やしている。いびつなスタートアップは、自分たちのプロダクトを顧客が欲しがっていると正当化することに集中するのに対し、分別のあるスタートアップはその2〜4倍の時間を使って、顧客が誰なのかを調べている。分別のあるスタートアップは情報を調べている。そうでないスタートアップは、(調べずに)行動を起こしている。スタートアップで広く知られていることだが、スタートアップを成功させるリーダーは、とにかく調査をする人物であり、失敗させるリーダーは、調子良く見当違いなことを実行している人物だ。

大企業は最初の市場調査からすぐに実行に入り、
「発見」と「検証」という二つの重要な段階を見逃す。

  • マネタイズを急ぐスタートアップは失敗しやすい。マネタイズに躍起になると、いびつさを引き起こす。93%のいびつな状態のスタートアップのビジネス拡大時の収入は、月10万ドルにに満たない。収入は検証するのに重要な指標であるが、あまりに執着しすぎるとスタートアップにとって、機会を逸失したり、事業拡大にはつながらない機会に傾倒し、小さなビジネスや店舗のコンサルタントに変わってしまう。

大企業は、提供する新商品や新サービスの真の価値より収入に固執しがちである。
その結果、不適切な価格設定となる。

CC BY-NC-SA 2.0: via Flickr by thewoodenshoes

ユースケース

  • 私たちは大企業に対し、スタートアップを評価し、投資に最適な時期を決めるのを助けることができる。
  • 私たちは大企業の社内スタートアップを評価し、効果的な購買や構築の決定を助けることができる。
  • 私たちのフレームワークを、ビジネスの進行や制御システムの測定の指標とし、企業買収後の向上プロセスを促進する。

世の中では、70%から95%の買収が失敗している。この大きな数値は、スタートアップに大企業の財務、人事、プロダクト、マーケット、ビジネスモデルを取り入れようとして生まれた不和が原因である。買収されたとき、ほとんどのスタートアップはこれらの点に対して確信がなく、大企業の持つ、これらの一つにでも順応させようとするあまり、会社の成長を止めてしまったり、潰してしまったりする。

たとえば、親会社は、ビジネスモデルがなく、たくさんのユーザを持つスタートアップを見込み客の獲得に使いたいのかもしれない。その結果、スタートアップのプロダクトを最初の価値目標から離れさせてしまい、ユーザベースを失い、チーム内に大きなビジョンの対立を生みかねない。

私たちのフレームワークは親会社がスタートアップの開発ステージを計るのを可能にし、スタートアップが成熟し安定に必要なレベルに達した時に統合することで、これらの企業病を解決できる。

競争のプレッシャーは増え続けるので、どの大企業もイノベーションがますます生命線となってきている。イノベーションがストップすると、会社の寿命のカウントダウンが始まる。スタートアップ・ゲノムは無限の命を保証するわけではないが、より健全な生活のために、インフラやツールを作ろうとしているのだ。

(本稿は、Sandhill.com にも掲載されました。)

【via Startup Compass】 @startupcompass

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