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ハードテック スタートアップのトレンド (2016 年版)

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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。

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ハードテック スタートアップのトレンド (2016 年版)

  1. 1. ハードテック スタートアップのトレンド (Y Combinator 編) Takaaki Umada / https://medium.com/@tumada/ October 24th, 2016 1
  2. 2. 2 スタートアップのトレンドを知るには?
  3. 3. スタートアップのトレンドの最先端に気付くには、スタートアップの⽴ち上げを⽀援して いる「アクセラレーター」に⼊っているスタートアップを⾒てみると良いのではないかと 考えています。 3 ”アクセラレーター” に注⽬してトレンドを把握する VC からの投資 アクセラレーター & インキュベーター サイドプロジェクト等 VC からの投資を受けるような スタートアップのトレンドの先⾏指標 スタートアップの時間軸
  4. 4. 4 世界トップのアクセラレーター
  5. 5. 5 Y Combinator は超有名スタートアップを続々輩出
  6. 6. 6 Y Combinator は 3 〜 5 年後に有名になる(かもしれない) 優良スタートアップに投資
  7. 7. 7 たとえば…
  8. 8. 8 ドローンのプラットフォーム(ソフトウェア)を開発 • 2013 年 の冬バッチに参加 (YC への参加⾃体は 2012 年秋頃に決定済み) • 2013 年に Andreessen Horowitz 他から投資 • 2014 年に KPCB 他から投資 • 2016 年に Next World Capital 他から投資
  9. 9. 9 例) 2013 年に Airware に投資 (2016 年を⾒据えて)ドローン最⼤⼿の DJI は 2013 – 16 年に急成⻑
  10. 10. 10 例) 2013 年に Airware に投資 (2016 年を⾒据えて) ここで投資決定 Y Combinator は ドローン市場が急成⻑前の段階で Airware に投資決定済み
  11. 11. 11 Y Combinator は 3 〜 5 年後に有名になる(かもしれない) 優良スタートアップに投資
  12. 12. https://blog.ycombinator.com/hard-tech-startups 12 そんな Y Combinator は、ここ最近 「ハードテックスタートアップ」 への注⽬を増している ※ハードテックとは「技術的にできるかどうかまだ疑問が残るもの」 「通常アトムとビットの両⽅を含む、達成の難しい技術」を指す
  13. 13. 13 Sam Altman “Hard Tech is Back” Y Combinator は ハードテックスタートアップに関する 記事を 2016 年に複数回投稿
  14. 14. 14 2016 年 4 ⽉ MIT でハードテックスタート アップの始め⽅に関する講演
  15. 15. ⼀部の⾞種にアタッチメントを付けることで 半⾃動運転を可能にする、いわゆるハード テックスタートアップ • 2013 年に創業 • Y Combinator W14 に参加 • 2016 年 3 ⽉に GM が買収することを発 表 (報道によれば 10 億ドル以上) 15 YC 投資企業の Cruise が 10 億ドル以上で GM に買収
  16. 16. 1. エネルギー 2. AI 3. ロボティクス 4. バイオテック 5. ヘルスケア 6. 薬 7. 教育 8. ⼈間拡張 9. VR/RA 10.輸送と住居 11.One Million Jobs 12.プログラミングツール 13.ハリウッド 2.0 14.多様性 15.エンタープライズソフ トウェア 16.ファイナンシャルサー ビス 17.コンピュータセキュリ ティ 18.グローバルヘルス 19.Underserved Communities 20.⾷料と農業 21.マスメディア https://www.ycombinator.com/rfs/ 16 Y Combinator の投資テーマもハードテック系が多め
  17. 17. https://www.cbinsights.com/blog/frontier-tech-startup-funding-q1-2016/ 17 実際に Frontier Tech と呼ばれる分野への投資が急増 しており、投資⾦額は 4 年で約 35 倍に (Drone, AR/VR, Space Tech 等が Frontier Tech)
  18. 18. 18 は、 実際にどんな ハードテックスタートアップに 投資しているのか?
  19. 19. 19 移動 Cruise Automation 既存の⾞を半⾃動運転にする画 像解析技術とハードウェア。 2013 年創業。2016 年に GM に約 10 億ドルで買収。 Auro Robotics ⼤学キャンパス内に特化した⾃ 動運転⾞の開発と販売、ならび に管理システムの提供。事前に 環境の 3D マップを作ることで 正確な運転が可能に。 Varden Labs Univ. of Waterloo の学⽣らが 作った⾃動運転のスタートアッ プ。新しい⽅式の⾃動運転⾞の 開発。年間 5 万ドルで提供。
  20. 20. 20 航空宇宙 Boom 超⾳速旅客機の設計と製造。11 ⼈の社員で、 バージングループと 5,000 億円相当のオプショ ン契約済み。シミュレーションの効率化と新し い素材によって実現。 Bagaveev Corporation 3D プリンタを活⽤しながら、ナノサテライト⽤ の液体ロケットを開発するスタートアップ。
  21. 21. 21 ドローンの応⽤ Apollo Shield 怪しいドローンを近づけさせな いデバイスとコントローラを提 供。 Raptor Maps 農地の AB テストをセンサやド ローンを使って実施。効果的な 農薬の使い⽅などを⽰唆する。 エーカーあたり $11 という サービスモデル。 Iris Automation ドローンの障害物検知に特化し た画像解析技術の提供。
  22. 22. 22 次世代コンピューティング Rigetti 量⼦コンピューティング⽤プロセッサ。シミュ レーションを使ってプロトタイピングを反復す ることで性能の向上を狙う。 Reduced Energy Microsystems 低電⼒消費のマイクロプロセッサ。⾮同期のプ ロセッサで、従来のプロセッサの 2, 3 倍効率的 になるケースも。
  23. 23. http://jp.techcrunch.com/2015/08/24/20150818hardware-demo-day/ 23 ロボット Gecko Robotics 発電所の検査を代⾏するロボッ ト。⼈間の危険をなくし、発電 所を⽌める期間も 7 ⽇から 1 ⽇に削減できる。なお設備の点 検には年間 150 億ドルのコス トがかかっている。 Bistrobot サンドイッチを作るロボット… というか製造機。結構⼈気らし い? Robby 歩道を通って⼾⼝まで無⼈で運 ぶ⾃動配達ロボット。⼈間に⽐ べて配達コストが 1/5 程度に なる。MIT Ph.D らが起業。
  24. 24. 24 ロボットの応⽤ Iron Ox 温室⽤のロボットの開発し全⾃ 動のグリーンハウスを作る。農 業の⽣産コストの 1/3 以上に なる⼈件費を削減。レタル、バ ジル、チンゲンサイなどで実証 済み。Google X から⼈材採⽤。 Opentrons バイオの実験を⾃動化するため の安価なロボット($3,000) の開発と販売。NYU 出⾝。 Transcriptic バイオテクノロジのラボの AWS。様々な実験が API 経由 で可能。
  25. 25. 25 医療系 Athelas ⽩⾎球の数を⾃宅で計測できる ようになるデバイスとサービス の提供。Deep Learning を 使った解析を⾏う。 unima 低コスト (1 ドル) で迅速 (15 分) に感染検査ができる。⾎液 を専⽤の紙に垂らして、その結 果をスマホで撮って送ると検査 してくれる。 Cofactor Genomics RNA 診断を⾏うスタートアッ プ。RNA のほうが⾷べ物や⽣ 活環境によって動的に変わるの で、健康のバロメータとして利 ⽤しやすいとのこと。
  26. 26. 26 薬 Perlara 希少疾患の治療薬の発⾒の⾃動 化を⽬指す。CRISPR を使って 遺伝⼦配列を編集し、検証して 病の治療法を探す。 Atomwise Deep Learning を使って新薬 発⾒のコストを低下。エボラの 治療薬の証拠の発⾒などの実績 も。 Multiply Labs 3D プリンタを使って、⾃分に 今必要なビタミンの⼊ったサプ リメントを作ってくれる。
  27. 27. 27 ヘルスケア Bikanta 蛍光性のナノサイズのダイヤモ ンドを体内に⼊れて、ガンを発 ⽣箇所で退治する。 uBiome 体内細菌の検査を 89 ドルなど で個⼈に提供する。標本分析ロ ボットと機械学習アルゴリズム が強み。 Immunity Project ウィルスを⼀切含まず冷蔵保管 を必要としない AIDS ワクチン で、コストの軽減や⽣ワクチン に⽐べてリスクが少ない(とさ れている)。データ解析技術を ⽤いている。
  28. 28. 28 合成⽣物学 Lygos イースト菌を使って糖から化学 品を作ることで、⽯油を使わず、 さらに⽣産コストの削減を可能 にする。 Ginkgo Bioworks 微⽣物から⾹料や調味料を⽣み 出すことが DNA 合成コストの 低下により可能に。既に $154M の資⾦調達済み。⽇本 では味の素とも契約。 Industrial Microboes メタンなどの天然ガスを⼯業⽤ 化学物質に変える微⽣物を設計 する。天然ガスは糖の ¼ のコ ストで調達可能。 20n 化学物質を⽣産する微⽣物を遺 伝⼦⼯学によって作り出すソフ トウェアを開発する。アセトア ミノフェンを作り出すバクテリ アなどの実績あり。
  29. 29. 29 エネルギー Oklo 新しい種類の原⼦炉の開発。 Helion Energy 核融合炉の開発。 Supply 電波を使った無線給電。最初は iPhone ⽤の無線給電カバーと ベースステーションの販売。
  30. 30. 30 太陽光発電 Oolu アフリカの孤⽴した地域にもオ フグリッドの太陽光発電を届け るスタートアップ。⽉額 6 ド ルの課⾦でメンテナンスから バッテリーの交換までをカバー。 (通常は 10km 程度の道のりを ロバに乗って充電場所に⾏かな ければならない) SunFarmer 発展途上国で持続可能なソー ラーパネルを学校や政府所有の 建物に置き、病院施設や学校に 送電する⾮営利団体。 Bright 新興国でのソーラーパネルの導 ⼊のためのソフトウェアの開発 と電⼒の資産化を⾏う。パネル の導⼊⾃体は無料で、ユーザー にはサブスクリプションでサー ビスを提供する。まずはメキシ コから開始。
  31. 31. 31 Y Combinator は 様々なハードテックスタートアップに 投資を始めている
  32. 32. 32 Y Combinator は 様々なハードテックスタートアップに 投資を始めている = 今後ハードテックスタートアップが来るかも…?
  33. 33. なぜ今 ハードテックスタートアップ なのか 33
  34. 34. 34 ハードテックスタートアップに注⽬が集まる背景を 改めて考える
  35. 35. http://reactionwheel.net/2015/10/the-deployment-age.html 35 著名 VC の Fred Wilson が推薦する 技術発展の理論に関する本 「技術⾰新と⾦融資本: バブルと⻩⾦時代のダイナミクス」 by Carlota Perez
  36. 36. 36 Perez によれば、 今は情報技術の Deployment Period (展開期)
  37. 37. 過去 240 年間には「産業⾰命」「蒸気機関と鉄道」「鉄と重⼯業」「⽯油と⾃動⾞と⼤ 量⽣産」「情報⾰命」の 5 つの技術⾰命が約 50 年周期であったとされています。 http://reactionwheel.net/2015/10/the-deployment-age.html 37 5 つの技術⾰命 1771 1829 1875 1908 1971 1. 産業⾰命 2. 蒸気機関と 鉄道の時代 3. 鉄と重⼯業の 時代 4. ⽯油と⾃動⾞と ⼤量⽣産の時代 5. 情報⾰命 ? 1829 1873 1918 1974
  38. 38. それぞれの技術⾰命には導⼊期があり、投機が過熱してバブルが起こりますが、そのおか げで⼀気に技術のインフラが整います。 38 技術⾰命には導⼊期があり、導⼊期にインフラが整う 1771 1829 1875 1908 1971 運河狂時代 (UK での猛烈な運河の建設) 鉄道狂時代 (UK での猛烈な鉄道の建設) ロンドンのグローバルマーケットの インフラの建設 狂騒の⼆⼗年代 ドットコムと インターネット狂時代 ? 1829 1873 1918 1974 導⼊期 (+バブル) 1. 産業⾰命 2. 蒸気機関と 鉄道の時代 3. 鉄と重⼯業の 時代 4. ⽯油と⾃動⾞と ⼤量⽣産の時代 5. 情報⾰命
  39. 39. ただし投機バブルの影響で景気後退が起こり、失望が広がると⾔われています。 39 導⼊期の投機過熱のバブルによって景気後退が起こる 1771 1829 1875 1908 1971 運河狂時代 (UK での猛烈な運河の建設) 鉄道狂時代 (UK での猛烈な鉄道の建設) ロンドンのグローバルマーケットの インフラの建設 狂騒の⼆⼗年代 ドットコムと インターネット狂時代 1793 -97 1848 -50 1890 -95 1929 -43 2000 & 2007-8 景気後退 ? 1829 1873 1918 1974 1. 産業⾰命 2. 蒸気機関と 鉄道の時代 3. 鉄と重⼯業の 時代 4. ⽯油と⾃動⾞と ⼤量⽣産の時代 5. 情報⾰命
  40. 40. その後、揃った技術のインフラを使って、その技術の応⽤が広がって技術の⻩⾦期に⼊り、 その技術から富が⽣まれます。 40 展開期はその技術のゴールデンエイジで多くの富を⽣む 1771 1829 1875 1908 1971 運河狂時代 (UK での猛烈な運河の建設) 鉄道狂時代 (UK での猛烈な鉄道の建設) ロンドンのグローバルマーケットの インフラの建設 狂騒の⼆⼗年代 ドットコムと インターネット狂時代 イギリスの躍進 ビクトリア朝のブーム ベル・エポック(ヨーロッパ) 進歩主義時代(US) 戦後の⻩⾦期 ? 1829 1873 1918 1974 1. 産業⾰命 2. 蒸気機関と 鉄道の時代 3. 鉄と重⼯業の 時代 4. ⽯油と⾃動⾞と ⼤量⽣産の時代 5. 情報⾰命 1793 -97 1848 -50 1890 -95 1929 -43 2000 & 2007-8 景気後退 展開期(⻩⾦期)
  41. 41. そして今、情報技術は富を⽣むゴールデンエイジを迎えているのではと⾔われています。 41 情報技術は展開期へ: 情報技術から富が⽣まれる時代に? 1771 1829 1875 1908 1971 運河狂時代 (UK での猛烈な運河の建設) 鉄道狂時代 (UK での猛烈な鉄道の建設) ロンドンのグローバルマーケットの インフラの建設 狂騒の⼆⼗年代 ドットコムと インターネット狂時代 1793 -97 1848 -50 1890 -95 1929 -43 2000 & 2007-8 景気後退 イギリスの躍進 ビクトリア朝のブーム ベル・エポック(ヨーロッパ) 進歩主義時代(US) 戦後の⻩⾦期 ? 1829 1873 1918 1974 1. 産業⾰命 2. 蒸気機関と 鉄道の時代 3. 鉄と重⼯業の 時代 4. ⽯油と⾃動⾞と ⼤量⽣産の時代 5. 情報⾰命
  42. 42. つまり以下のような流れで技術は普及していくということになります。 1. その技術の重要なファクターが突然安くなり始める 2. 新しいインフラが作られる 3. バブルの痛みを伴いつつも、イノベーションの⾃由奔放な時代が訪れる 4. バブルが崩壊し景気後退が起こる 5. 技術の再評価が⾏われる 6. 新しい技術を使って⽣産性が向上し、統合と展開が進む http://reactionwheel.net/2015/10/the-deployment-age.html 42 技術⾰命の発展と普及の流れ
  43. 43. 導⼊期と展開期では、それぞれ技術の⽤いられ⽅が異なると⾔われています。 http://reactionwheel.net/2015/10/the-deployment-age.html 43 導⼊期と展開期の違い 導⼊期 展開期 創造的な破壊 創造的な構築 新しいマーケットの探索 マーケットの統合と拡⼤ 古いパラダイムとの戦い 新しいパラダイムの広域での受容 と応⽤ サプライ側からの “プッシュ” デマンドからの “プル” ⾦融資本 ⽣産資本 経済の限られた少ない領域での成 ⻑ 社会の広い範囲での成⻑
  44. 44. http://reactionwheel.net/2015/10/the-deployment-age.html 44 情報技術は今 シナジーのフェーズ?
  45. 45. 先程例⽰した多くのハードテックスタートアップが情報技術の発展を活⽤しています。 45 多くのハードテックスタートアップも情報技術を活⽤
  46. 46. Y Combinator ではかつて B2C 中⼼ だったのが、今は Enterprise/B2B のスタートアップが多くを占めつつ あります。 なお最新のバッチの平均年齢は 28.8 歳でした。 http://themacro.com/articles/2016/09/common-misconceptions-about-applying-to-yc/ 46 B2B スタートアップの増加も技術の展開期だからこそ? 44 30 21 13 7 5 4 3 Y Combinator W16 Enterprise/B2B Hardware Consumer Biotech Fintech Devtools Marketplace Nonprofit
  47. 47. Photo by Joi https://www.flickr.com/photos/joi/2757536235/sizes/o/in/photostream/ 47 Software is Eating the World. ソフトウェアが世界を⾷い尽くす - Marc Andreessen
  48. 48. 48 情報技術の進歩を⽀える重要な要素
  49. 49. 「半導体の集積率は 1.5 年で 2 倍になる」 「物理的限界が近づいてもパラダイムが変 わってムーアの法則は維持される」 49 情報技術の発展を⽀えるムーアの法則
  50. 50. 50 PC のコストは指数関数的に低下
  51. 51. 51 ソフトウェアのコストも指数関数的に低下
  52. 52. 52 そして計算能⼒の向上により アプリケーションの性能も指数関数的に向上
  53. 53. 53 ただし Deployment Period (展開期) は 投資家にとって⼤きな投資リターンを⽣まないため やり⼿の⾦融屋は新しい技術に投資を始める
  54. 54. 54 幸い、情報技術意外の技術もコストが下がり サイクルタイムも早まりつつある
  55. 55. 55 ゲノム解析のコストは 15 年で 1/100,000 に (ここ 10 年はムーアの法則よりも速くコスト低下)
  56. 56. 56 ソーラーパネルのワット数あたりの値段は下がり ソーラーパネルの導⼊は指数関数的に向上
  57. 57. 57 「IT × 新しい技術」の ハードテックスタートアップが 徐々に伸び始めている…?
  58. 58. 58 ※急激な変化は最初はゆっくりのように⾒える
  59. 59. http://cdixon.org/2015/05/12/exponential-curves-feel-gradual-and-then-sudden/ 59 指数関数的に急激な成⻑は 最初はゆっくりと、その後突然伸びるように感じる
  60. 60. 60http://petapixel.com/2015/04/09/this-is-what-the-history-of-camera-sales-looks-like-with-smartphones-included/ たとえば 1933 年 – 2014 年のカメラの台数が急成⻑
  61. 61. http://petapixel.com/2015/04/09/this-is-what-the-history-of-camera-sales-looks-like-with-smartphones-included/ 61 どれぐらい急成⻑かというと 省略しなければこう: ここ数年で⼀気に変化
  62. 62. http://www.kpcb.com/blog/2014-internet-trends 62 写真がシェアされる数も 「徐々に→急に」
  63. 63. https://www.blackrockblog.com/2015/12/11/economic-trends-in-charts/ 63 近年、テクノロジの普及スピードが上がり、 急激な変化が短期間に起こっている
  64. 64. 64 技術の急激な変化や普及は スタートアップの新たな機会に
  65. 65. 別の⾔い⽅をするなら、賃⾦中央値の 伸びの停滞と雇⽤の⼆極化は、創造性ゆ たかな起業家にとって⼤きなチャンスで ある。⼀⽅には中間的スキルを持った膨 ⼤な数の労働者、もう⼀⽅にはどんどん コスト安になるテクノロジー。この⼆つ をうまく組み合わせた新しいビジネスモ デルを開発できるなら、価値を⽣み出す ことができるだろう。機械と競争するに はいまが最悪の時期だとすれば、 才能ある起業家に とって、いまは最⾼ のタイミングなので ある。(機械との競争 p. 112) 65
  66. 66. 66 ハードテックで未来を創るスタートアップがトレンドに?

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