Y Combinator の考え方を中心にした技術系スタートアップの資金調達 & ピッチ入門のドキュメントです。
ネットで検索すると「良いピッチのスライド構成」や「資金調達の仕組みの解説」などは色々出てくるのですが、「起業家側がどういうタイミングで、どうやれば資金調達の交渉がうまく進むのか」みたいな記事はあまりなかったので、まああってもいいのかなと思って書きました。Y Combinator や Paul Graham の考え方が中心です。
Y Combinator の考え方を中心にした技術系スタートアップの資金調達 & ピッチ入門のドキュメントです。
ネットで検索すると「良いピッチのスライド構成」や「資金調達の仕組みの解説」などは色々出てくるのですが、「起業家側がどういうタイミングで、どうやれば資金調達の交渉がうまく進むのか」みたいな記事はあまりなかったので、まああってもいいのかなと思って書きました。Y Combinator や Paul Graham の考え方が中心です。
リーンアナリティクスの概要を30分で理解できるようスライドを作成しています。実際に社内プレゼンでは30分で終わりました。
リーンアナリティクスの前提となるリーンスタートアップについても簡単に説明しているため、前提知識がない人でも一通り理解できると思います。
なにかご不明の点があれば、以下までご連絡ください。
info@sikmi.com
You can get an overview of LEAN ANALYTICS in 30 minutes. Actually the in-house presentation was the end in 30 minutes.
Due to the brief description of THE LEAN STARTUP that is the premise of LEAN ANALYTICS , and I think that it can be understood one way in humans there is no prerequisite knowledge .
If there is any questions something , please contact the following .
2/23 にピッチの練習にお付き合いさせていただくことになったので、その準備用資料です。
どのようなピッチが一般的に良いとされるのか、様々な見方があるとは思いますが、今回は例によって Y Combinator のやり方 (How to Start a Startup: CS183B) を踏襲しています。また Paul Graham のエッセイなども参照しています。
フォーカスするためには、たぶんどうやってフォーカスするか(前回)に加えて、何にフォーカスするかを決める必要があって、今回は後者、つまり「フォーカスポイントを決める」方の話です。
スタートアップの初期は Y Combinator 的に言うところの Do things that don’t scale (スケールしないことをしよう)をはじめとした明確なフォーカスポイントがあると思います。ただ次第に自分たちでフォーカスポイントを決めなければいけなくなってきて、そのときにどのようにフォーカス先を意思決定すれば良いのか、どうすれば良い意思決定ができるのか、という問いが出てきて、その際に方法論の必要性が生じます。
そこで意思決定の方法論を検討するのですが、スタートアップのような情報不足や資源の制約下では、ゲーム理論をはじめとしたいわゆる規範的な normative 意思決定理論よりは、行動経済学や認知心理学の記述的な descriptive 意思決定からのアプローチが良いのかなと思い、Kahneman をはじめとした行動経済学の研究成果をベースにしています。
リーンアナリティクスの概要を30分で理解できるようスライドを作成しています。実際に社内プレゼンでは30分で終わりました。
リーンアナリティクスの前提となるリーンスタートアップについても簡単に説明しているため、前提知識がない人でも一通り理解できると思います。
なにかご不明の点があれば、以下までご連絡ください。
info@sikmi.com
You can get an overview of LEAN ANALYTICS in 30 minutes. Actually the in-house presentation was the end in 30 minutes.
Due to the brief description of THE LEAN STARTUP that is the premise of LEAN ANALYTICS , and I think that it can be understood one way in humans there is no prerequisite knowledge .
If there is any questions something , please contact the following .
2/23 にピッチの練習にお付き合いさせていただくことになったので、その準備用資料です。
どのようなピッチが一般的に良いとされるのか、様々な見方があるとは思いますが、今回は例によって Y Combinator のやり方 (How to Start a Startup: CS183B) を踏襲しています。また Paul Graham のエッセイなども参照しています。
フォーカスするためには、たぶんどうやってフォーカスするか(前回)に加えて、何にフォーカスするかを決める必要があって、今回は後者、つまり「フォーカスポイントを決める」方の話です。
スタートアップの初期は Y Combinator 的に言うところの Do things that don’t scale (スケールしないことをしよう)をはじめとした明確なフォーカスポイントがあると思います。ただ次第に自分たちでフォーカスポイントを決めなければいけなくなってきて、そのときにどのようにフォーカス先を意思決定すれば良いのか、どうすれば良い意思決定ができるのか、という問いが出てきて、その際に方法論の必要性が生じます。
そこで意思決定の方法論を検討するのですが、スタートアップのような情報不足や資源の制約下では、ゲーム理論をはじめとしたいわゆる規範的な normative 意思決定理論よりは、行動経済学や認知心理学の記述的な descriptive 意思決定からのアプローチが良いのかなと思い、Kahneman をはじめとした行動経済学の研究成果をベースにしています。
Y Combinator & スタンフォード大学「スタートアップの始め方 (CS183B)」受講ガイド - Summary of How to Start...Takaaki Umada
Y Combinator が Stanford University で実施した「スタートアップの始め方 (How to Start a Startup)」講座の復習用&ガイド用ドキュメントです。
Paul Graham, Peter Thiel, Marc Andreessen 他、豪華講師陣による「スタートアップや事業との向き合い方」は、すべてのスタートアップ関係者の方々に聞いていただきたい内容になっています。
いつも働きすぎの CEO におくる、スタートアップの成功のための心と体の健康管理入門Takaaki Umada
私の近くにいるスタートアップの CEO やスタートアップで働く方々は、その多くが働きすぎじゃないかと思うぐらい、昼夜問わずに働いています。そんな彼らに健康であり続けてほしいと思うので、参考情報を中心に書きました。
多くのCEOが同じような不安や抱えていることを知り、またそれを克服する方法がある程度あるということを知っているのは、長期的に見てスタートアップの成功に利するものかと思います。
Y Combinator 風の3分ピッチテンプレートです。初期のスタートアップには以下の構成をお勧めしています。
1. Problem
2. Solution
3. Market Size
4. Traction
5. Unique Insight
6. Business Model
7. Team
UTokyo 500k 用のテンプレートとして作成しました。
最近 Y Combinator は「ハードテックスタートアップ」に注目しています。スタートアップシーンの将来を考えるとき、 Y Combinator の投資先はある種の先行指標になると思っているので、今回はハードテックスタートアップについて 2016 年現在の状況を簡単に解説しました。
是非 Sam Altman による MIT での講演 How to Start a Hard Tech Startup も合わせてご覧ください。
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが,その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる.一般に,複数物体を同時に組み立てる際は,対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる.ただし,この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし,部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる.この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により,治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた.すなわち,環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して,組み立て作業条件を検討している.本研究ではこの方策に基づいて,複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする.このとき,対象物のロバスト性を考慮することで,仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する.作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ,簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す.さらに,作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する.
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
25. SXSW では実はこんなこともしていました。是非 Microsoft をうまく使ってください。
25
Startup Support from Microsoft @ SXSW
US とのつなぎ 海外展開の支援 その他
• Microsoft Ventures のシリコ
ンバレーオフィスやドイツ、
フランスの拠点でのデモや
イベントの実施の機会の提
供等の話
• Microsoft Ventures 本社の人
間との展示ブース巡回
• SXSW の MS プライベート
パーティーへのご招待
• ここには書けない支援活動
とかもやっていました