受験する学校選び２

スルーなさったら良いだけでは？

ＡＩ、量子、バイオ等の領域において、科学的発見が早期にビジネスへと転換され、その収益が巨額の投資として再び科学へと還流するサイクルが加速している。

科学とビジネスの近接化と呼ぶべき時代に突入している。大学の基礎研究の成果が、スタートアップなどを通じて早期かつ大規模に事業化、投資へと結びつく局面が増加。

大学の基礎研究の成果を大学発スタートアップが技術に転化し市場を開拓していく。

大学発スタートアップは6222社。2024年の5074社から1146社増加。増加数、起業数ともに過去最高を更新している。

方向性としてはその通りですが、ここでも起業数の増加と科学とビジネスの接続強化は分けて考えた方がいいと思います。

大学発スタートアップが6222社まで増えたことは、研究成果の事業化という意味では重要な変化です。ただ、社数の増加はあくまでインプット側の指標であって、どれだけ研究成果が市場に移転され、成長資本を獲得し、企業として生き残り、産業構造を変えたかというアウトカムとは別です。

寧ろ本当に重要なのは、大学が何社起業したかではなく、研究→知財→起業→VC→顧客→スケール→IPO・M&A→再投資という循環がどれだけ太くなっているかでしょう。

そしてここに日本の弱点があります。起業件数を増やす政策は比較的容易ですが、ディープテックは研究者を起業家にするだけでは成立しません。技術評価、知財戦略、経営人材、リスクマネー、規制対応、初期顧客、量産化、M&Aまで一気通貫で必要になる。

つまり大学発スタートアップ6222社という数字は、科学とビジネスの近接化を示す材料ではありますが、それ自体が日本のイノベーション能力の向上を意味するわけではないと思います。重要なのは社数ではなく、その中から次の産業を作る企業が何社生まれたかです。

1番日本のスタートアップに欠けているのは経営陣のリクルートノウハウでは？アメリカ、中国では企業の新陳代謝が働いています。大企業を抜いていくベンチャー企業が多くあります。東大codや東北大ゲートウェイにはそこに期待したいですね。

かなり重要な論点だと思います。ただ、経営陣のリクルートノウハウだけを最大の欠落要因と見ると少し狭いと思います。

日本のディープテックで本当に難しいのは、研究者をCEOにするか外部経営者を連れてくるかという話ではなく、技術の分かる研究者、事業を作れる経営者、資本を呼べるCFO、事業開発人材を、企業の成長段階に応じて組み替えられることです。特に技術系スタートアップは、創業時に最適な人材と、シリーズB以降に必要な人材が全く違う。

米中で企業の新陳代謝が強いのも、単純にリクルートが上手いからではありません。失敗した企業から人材と資本が次の企業へ移動し、VC、M&A、IPO、大企業による買収、ストックオプションなどを通じて、その移動が経済的に合理化されている。つまり人材市場だけでなく、資本市場と企業市場まで含めた新陳代謝の仕組みです。

だから東大CoDや東北大ゲートウェイに期待するなら、起業家を育成すること以上に、研究者と経営者を接続し、成長段階ごとに経営陣を入れ替え、失敗した人材まで次の挑戦へ還流させる仕組みを作れるかでしょう。

結局、スタートアップ政策の勝負は起業家を何人作ったかではなく、人材と資本が企業間をどれだけ高速で移動できる経済を作れるかだと思います。

バブル崩壊まで日本が成功してきたモデルは、

大学が基礎研究の成果をあげ、
国研や企業の基礎研究所が基礎研究の成果を技術に変える死の谷、橋渡し機能がうまく機能し、

次々と新しい技術を開発してきたことにある。

しかし、今はテックなど科学とビジネスの近接性により、

大学の基礎研究の基礎研究の成果を
大学の学生等がスタートアップで起業し、技術に転化し、それを一気に市場にひろめていく。

スタートアップが昔の国研や大企業の基礎研究所の役割を担い、一気に市場を広げていく。

このため、スタートアップ起業家はずば抜けた能力と人格を兼ね備え、あらゆるネットワークや情報を駆使できる人材、組織のみが勝ちあがる。

VCは成功した起業家や国の金などで何とかなるものの将来を見据える目利き能力が不可欠。ソフトバンクの起業家のように、中国人起業家に投資してほしいと言われて数千万円程度の投資が、数千億に変える起業家を見いだせたことが大きい。

VCだろうがソフトバンクだろうが、投資する起業家が真にのびるかどうか、のびる企業に金が集まりユニコーンとなっていく。結局投資家も目利き力だし、起業家も先を見据える能力が不可欠ということ。

確かにその通りですね。日本にそのループが欠けているのは分かりますが、サムアルトマンはリクルートノウハウあったのでは？LLMはそもそもGoogleの論文ですし、アンソロピックはOpenAIから派生した企業です。スタンフォード大学が良かったのかそれとも中高時代が良かったのか分からないですが。

かなり重要な変化だと思います。
バブル崩壊までの日本の技術革新は、大学が基礎研究を担い、国研や企業の中央研究所がその成果を技術へ橋渡しし、さらに事業部門が市場へ展開するという分業が比較的うまく機能していました。いわゆる死の谷を、国研や大企業の研究所が埋めていたわけです。

ところがAI、量子、バイオなどでは、科学とビジネスの距離そのものが急速に縮まっています。大学の研究成果を学生や研究者が大学発スタートアップとして技術化し、VCから資金を調達して、そのまま市場へ持っていく。かつて国研や大企業の中央研究所が担っていた橋渡し機能の一部を、今度はスタートアップが担う構造です。

そうなると、起業家に要求される能力の水準も変わります。単に会社を作れる人では足りない。科学を理解し、技術の将来性を読み、優秀な人材を集め、資本を呼び込み、顧客を開拓し、研究開発と事業化を同時に進める必要がある。しかも本人の能力だけでなく、大学、研究者、VC、大企業、海外人材などのネットワークを組織化する能力まで問われる。

VCも同じです。資金そのものは政府資金や成功した起業家の資金などで供給できますが、希少なのは目利きです。過去の実績ではなく、まだ市場になっていない技術と人間を見て、10年後に巨大企業になる可能性を評価する能力です。ソフトバンクが中国の起業家への数千万円規模の投資を巨額の価値へ転換できたのも、結局はこの目利きが働いたからでしょう。

だからスタートアップ政策を起業数や支援組織の数だけで評価するのは違うと思います。最終的には、優れた起業家を見つける人、優れた起業家を育てる人、優れた起業家に資本を集める人、そしてその人材を世界中から集められる組織が勝つ。

昔は研究所が死の谷を埋めていた。今はスタートアップがその役割を担い始めている。だからこそ、起業家と投資家の目利き力が国家の技術競争力そのものになりつつある、という話だと思います。