リスクを負うこと
95誰かが下振れを所有しなければならない——リース契約に署名し、融資を保証し、給与を諦める。リスク負担は1755年のカンティロンによるこの仕事の原初的な定義であり、まさにソフトウェアにはできないことだ。アルゴリズムには失うものが何もない。
起業は自動化と奇妙な関係にある。この仕事のあらゆる業務はさらに自動化されうるのに、仕事そのものはほぼ自動化不可能である。というのも、その中心には機械には抱えられない何かがあるからだ——リスクを選び、結果に責任を負う人物であること。AIは計画を起草し、試作品を作り、広告文を書ける。しかしリース契約に署名し、最初の採用者の信頼を勝ち取り、個人として破産することはできない。
より近い将来の変化は、存亡に関わるものではなく競争に関するものだ。AIがソフトウェア、コンテンツ、分析のコストを圧縮するにつれ、かつて資金を得たスタートアップを守っていた参入障壁は、誰にとっても一斉に崩れ落ちる。希少な資産は機械が生み出さないもの——流通網、信頼、規制上のアクセス、そして何を作る価値があるかという判断力——へと移っていく。
非常に低い
Share of the work a machine could do
業務単位で見れば、創業者の一週間の多くは自動化可能だ——調査、マーケティング文案、経理、初期のコード。しかしこの役割はそれらの業務の総和ではない。法的に責任を負うリスクを引き受け、見知らぬ人々に金とキャリアを賭けるよう説得し、本物の不確実性のもとで決断することだ。いかなるAIシステムも会社の下振れリスクを所有できず、いかなる法域もAIを会社の指揮者と見なさない。自動化が実際にもたらすのは参入コストの低下であり、歴史的にそれは常により多くの起業家を意味してきた。より少なくではない。
Scored from the tasks, not the job title. Lower is safer.
Jobs AI cannot take →What machines cannot take
信頼と説得
90最初の顧客、最初の社員、投資家は、エビデンスがまだない段階で人物に賭けている。その信頼の移転——面と向かって築かれ、評判を賭けたもの——はすべての会社の創立取引であり、生成されたテキストでは動かない。
本物の曖昧さの中での判断
86まだデータセットが存在しないときに何を作るべきかを決めること——市場の答えが取り出せる場所にあるのではなく、作り出さねばならないとき——は、過去のデータで訓練されたモデルが最も弱い領域である。
法的・受託者的な人格性
82会社は世界中どこでも人間の取締役、署名者、責任者を必要とし、契約、責任、詐欺に関する法はすべて人物を指し示す。書類に記された起業家の名前は、いかなる自動化も取り除けない負荷を担う法的事実である。
人を集め率いること
76見知らぬ人々の集まりを、悪い四半期を生き延びるチームに変えること——基準を設定し、対立を吸収し、誰を雇い誰を解雇するかを決めること——は頑固なまでに対人的な仕事であり続けており、小さな会社ではそれを創業者から切り離すことはできない。
What they already take
経理、事務、定型的な法務
80自動化された経理、給与計算、税務申告、テンプレート化された法人設立書類は、かつて専門家を雇う必要があった事務作業の大半をすでに吸収しており、AIエージェントはこれを定型的な契約書レビューやコンプライアンスへも拡張しつつある。
マーケティングコンテンツと広告
74広告文、SNS投稿、商品画像、動画、キャンペーンのターゲティングは、プラットフォーム自身によってますます生成・最適化されている——メタとグーグルはいずれも、経営者はマーケターではないという理由でまさに中小企業に自動キャンペーン商品を売り込んでいる。
市場調査と分析
68競合調査、市場規模の推計、アンケート分析、顧客インタビューの要約——かつてはアナリストの数日分の仕事だった——が今や汎用AIツールから数分で出てくる。創業者に残る仕事は、その整った答えを疑うことである。
初期のプロダクトエンジニアリング
60AIによるコード生成とノーコードプラットフォームは今や、標準的な製品であれば、かつて技術系共同創業者を必要とした稼働する試作品や出荷可能な初期ソフトウェアさえも生み出せる。新規技術、ハードウェア、規制対象分野は依然として抵抗する。
How the work is changing
同じ野心、小さなチーム
かつて50人の社員を必要とした会社が5人で立ち上がる。サム・アルトマンを含む業界の著名人は、初の10億ドル規模の一人企業について公然と推測している。創業者の調整の負担は、人を管理することからツールを指揮することへ移る。
始めるのは安く、守るのは難しく
誰もが週末で製品を作れるようになると、製品そのものが参入障壁ではなくなる。防御力は流通、ブランド、コミュニティ、独自データ、規制上の立ち位置——時間をかけて蓄積される資産——へと移動し、これは先行者よりも経験ある事業運営者に有利に働く。
非技術系創業者が出荷する
看護師、教師、農家、弁護士といったその分野の専門家が、エンジニア共同創業者なしにますます自らのソフトウェア事業を構築できるようになり、この30年間を支配してきた工学系卒業生を超えて、テック企業を創業する層が広がっている。
新しい資本の配管
2012年の米国JOBS法で合法化された株式型クラウドファンディング、レベニュー・ベースド・ファイナンス、ローリングファンド、ソロ・キャピタリストが、従来のベンチャーピッチを超えて資金調達の経路を増やしている。同時にAI主導のデューデリジェンスは投資家により早く、より速い決断を促している。
New jobs branching off
フラクショナル・エグゼクティブ
経験豊富な事業運営者が、CFO、CMO、CTOとしての週の一部を複数の小さな会社に同時に売る——スタートアップが常勤の役員を雇うには身軽であり続ける時代を背景に急成長する職業である。
クリエイター起業家
先に読者や視聴者を築き、後から会社を作ること——ニュースレター執筆者、ユーチューバー、ポッドキャスターが注目を製品、講座、ブランドに変換する。2010年代にプラットフォームの収益化が成熟する前には存在しなかった創業の道である。
ベンチャースタジオ運営者
プレイブック、資本、共有スタッフを提供するスタジオの中で、連続的かつ並行的に会社を興す専門家たち——1996年のアイデアラボから、今日世界中の数百のスタジオまで、創業プロセスそのものを制度化している。
エコシステム・ビルダー
アクセラレータープログラム、パリのステーションFのようなスタートアップキャンパス、政府のスタートアップ支援機関、大学のベンチャーオフィスといった起業のインフラを運営すること——創業がもはや偶然ではなく仕組みになったからこそ存在する給与制の職業である。
Outlook
歴史的なパターンは一貫している。有限責任、クラウドコンピューティング、アプリストア、オープンソースソフトウェアなど、開業コストが下がるたびに起業家の数は増え、リターンは単に作れる人ではなく、流通させ守れる人に集中してきた。AIはこれまでで最も急激なコスト低下であり、このパターンが逆転すると考える理由はない。
本当の不確実性は創業者が生き残るかどうかではなく、実行が豊富にある世界で創業とは何を意味するのかということだ。ボトルネックが完全に判断力——問題を選び、信頼を勝ち取り、資本を配分する力——へと移る世界は、経験と評判に報いる。それはツールがより民主的になる一方で、成功する創業者の実効年齢や経歴を静かに引き上げるかもしれない。
どのシナリオも取り除けないのは、1755年にカンティロンが描いた人物である。他人のために確実性を買い取り、自らは不確実性を引き受ける者。機械はその人物を取り巻くあらゆることに非常に長けてきている。しかし、その人物そのものに近づいてはいない。
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