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スタートアップのアイデア選定ガイド

 スタートアップのアイデア選定ガイド

ディープテックのアイデアが思いついたときに、それがスタートアップになりうるのかどうかを考える際のガイドです。「リスクが高いもの」「人が欲しがるもの」「スケールするもの」の三つの観点で条件を整理しています。

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Takaaki Umada / 馬田隆明

September 01, 2022
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Transcript

  1. ビジネスには主に技術リスクと市場リスクがある 様々な事業が異なるリスクを取っている。 6 技術リスク 市場リスク 🩺医療系 💊創薬 🤖ロボット系 📱アプリ 🌎Web/SaaS

    📕規制系 🧰新ハードウェア 👨‍💼コンサル 📰メディア 🍆八百屋 💻半導体 ⚡エネルギー スモールビジネス の領域
  2. 急激な変化と不確実性によって生まれる機会を活かす 以下のような変化の兆しがあれば、スタートアップとして挑戦 すやすい時期が来ている可能性がある。 9 ⬆️ 性能の向上 一部の技術の性能が向上す ることで、できなかったこ とができるようになる。 例)CPU、通信帯域

    🔃 社会情勢 社会情勢が急に変わること で、ニーズや価値のものさ しが変わる。 例)経済安保、COVID-19 ⬇️ コストの低下 費用や学習コストが大幅に 低下することで、これまで と違う使い方が可能に。 例)太陽光発電、機械学習 ↔️ 政策転換 政策や規制が変わって可能 なことが増えたり、お金が 流れ込んだりする。 例)規制、脱炭素 ⤴️ 普及 デバイス等が短期間で急激 に普及することで人々の生 活や行動が変わる。 例)スマートフォン ↗️文化の変化 社会規範や文化が変わって 過去はやりづらかったこと が普通になる。 例)シェアリング
  3. 技術の変化だけではなく、社会の変化にも目を向ける 科学であれば技術の変化が新しい機会をもたらすが、ビジネス の場合は技術と社会の両方から機会を得ることもできる。 10 ⬆️ 性能の向上 一部の技術の性能が向上す ることで、できなかったこ とができるようになる。 例)CPU、通信帯域

    🔃 社会情勢 社会情勢が急に変わること で、ニーズや価値のものさ しが変わる。 例)経済安保、COVID-19 ⬇️ コストの低下 費用や学習コストが大幅に 低下することで、これまで と違う使い方が可能に。 例)太陽光発電、機械学習 ↔️ 政策転換 政策や規制が変わって可能 なことが増えたり、お金が 流れ込んだりする。 例)規制、脱炭素 ⤴️ 普及 デバイス等が短期間で急激 に普及することで人々の生 活や行動が変わる。 例)スマートフォン ↗️文化の変化 社会規範や文化が変わって 過去はやりづらかったこと が普通になる。 例)シェアリング 技 術 の 変 化 社 会 の 変 化
  4. Deep Tech が課題解決のときに注意するべきこと ディープテック・スタートアップは解決策が決まっていて、 課題を選ぶ場合が多い。その際に注意するべきことは以下。 17 ① 顧客の具体的な課題を選ぶ メディア等で指摘される社会課題や、抽象 的な市場の課題ではなく、お金を払ってく

    れる「顧客の課題」を選ぶこと。 論文だと「••という社会課題を解決でき るかもしれない」などでも構わないが、ビ ジネスの場合は、顧客の具体的かつ直近の 課題でなければ対価を貰えない。 ② ベストな解決策になる 自社の技術や製品が課題解決できたとして も、「その他のたくさんの解決策の中で、 これがベスト」と評価されなければ選ばれ ない。 「確かにその技術で課題は解決できるけれ ど、他の技術のほうがより安く、より多く 解決できる」のであれば、顧客は別の技術 を使う(そしてそういうことは Deep Tech ではとても多い)
  5. 18 SISP はとても大変 課題を探している解決策 (Solution in Search of a Problem)

    Deep Tech スタートアップは 課題を探している解決策になりがち。でも……
  6. 「スケールする」ための条件 スケールするためには、「スケールのしやすさ」と「スケール したときに十分に大きくなるか」を考える必要がある。 22 ① スケール自体の容易さ ソフトウェアの場合、複製にコストがほと んどかからないため、技術面では比較的楽 (もちろん難しいことも多い)。 Deep

    Tech の場合は、スケールするために 様々な要素(戦略や技術コスト等)を勘案 しなければならなくなり、スケールそのも のが難しく、そのための時間もかかる。 ② スケール後の最大値 スタートアップは、当たる可能性が小さく ても、当たったときの最大値が大きい必要 がある。 市場規模や売上の推定を事前に行っておく ことで、スタートアップとなれるかがある 程度検算できる。
  7. 特にスケールしたときの最大値には気を付ける 23 ① スケール自体の容易さ ソフトウェアの場合、複製にコストがほと んどかからないため、技術面では比較的楽 (もちろん難しいことも多い)。 Deep Tech の場合は、スケールするために

    様々な要素(戦略や技術コスト等)を勘案 しなければならなくなり、スケールそのも のが難しく、そのための時間もかかる。 ② スケール後の最大値 スタートアップは、当たる可能性が小さく ても、当たったときの最大値が大きい必要 がある。 市場規模や売上の推定を事前に行っておく ことで、スタートアップとなれるかがある 程度検算できる。 最大値を初期から 意識しておく
  8. 100 億円達成のために必要な顧客単価と顧客数 年間売上 100 億円を目指すなら、どの程度の顧客単価と顧客数 が必要かを計算してみる。 The Angel VC: Five

    years later: Five ways to build a $100 million SaaS business (christophjanz.blogspot.com) 25 顧客単価(年) 必要な顧客数 スタートアップの例 顧客層 100 億円 1 社 SpaceX 政府、エンタープライズ 10 億円 10 社 Palantir 政府、エンタープライズ 1 億円 100 社 Workday エンタープライズ 1000 万円 1000 社 Snowflake 中~大企業 100 万円 10,000 社 Slack 小~中企業 10 万円 100,000 社 Mailchimp 個人~小規模企業 1 万円 1,000,000 人 Spotify 個人 1000 円 10,000,000人 デバイスあたりのライセンス 個人、デバイス 100 円 100,000,000 個 デバイスあたりのライセンス デバイス 10 円 1,000,000,000 個 デバイスあたりのライセンス デバイス
  9. 顧客単価ごとに異なる難しさがある The Angel VC: Five years later: Five ways to

    build a $100 million SaaS business (christophjanz.blogspot.com) 26 顧客単価(年) 必要な顧客数 スタートアップの例 顧客層 100 億円 1 社 SpaceX 政府、エンタープライズ 10 億円 10 社 Palantir 政府、エンタープライズ 1 億円 100 社 Workday エンタープライズ 1000 万円 1000 社 Snowflake 中~大企業 100 万円 10,000 社 Slack 小~中企業 10 万円 100,000 社 Mailchimp 個人~小規模企業 1 万円 1,000,000 人 Spotify 個人 1000 円 10,000,000人 デバイスあたりのライセンス 個人、デバイス 100 円 100,000,000 個 デバイスあたりのライセンス デバイス 10 円 1,000,000,000 個 デバイスあたりのライセンス デバイス 営業を雇えないが、顧客にとっては高価格で難しい価格帯 業務委託なら稼げてしまうが、スケールしづらい価格帯
  10. ※ 大学発企業は約 20% しか売上 1 億円を超えてない ほとんどの大学発ベンチャーは売上 1 億円を超えていない。 どういった企業になりたいか次第だが、スタートアップを狙う場合は注意する。

    大学発ベンチャー(METI/経済産業省) 28 2021 年の売上 大学発ベンチャーで一番多いのは 1000 ~ 5000 万円未満の売上の企業。 売上の経年変化 しかも 1 億円以上の売上の企業の割合は 全体の中で年々減少傾向にある。 (※ 企業の報告数は 330 から 430 で毎年変わっている) 22% 21% 18% 18% 17% 0% 10% 20% 30% 2017 2018 2019 2020 2021 売上 1 億円以上の大学発ベンチャーの割合 (%) 79 21 32 15 109 38 57 1 0 20 40 60 80 100 120
  11. まとめ: アイデア選定の 3 つの条件 それぞれの問いに Yes と答えられれば、スタートアップになり うる。 スタートアップのアイデア、プロダクト、チーム、実行力 パート1

    /スタートアップ = 成長 30 リスクの高い アイデア 人が欲し がるもの スケール するもの 他の人が恐れるぐらい 十分にリスクの 高いアイデアか? 最終的に スケールするか? 顧客の課題に対す る解決策であり、 ベストなものか?
  12. FoundX - 東京大学のスタートアップ支援プログラム 32 東京大学 FoundX は東京大学 産学協創推進本部の下部組 織です。東京大学 本郷キャンパスの近くに

    3 つの施設を構 え、起業志望者向けのプログラムを複数提供しています。 投資は行いませんが、無償での個室貸与やプログラムの提 供、起業家コミュニティへの参加を支援します。 🔥 興味 情熱 Fellows (9 か月) Founders (9 か月) 👨‍👩 ‍👧 ‍👦 共同創業者 の説得 💰 有利な 資金調達 🤝 フル コミット 🏆 ビジネス 実績 📝 初契約 初売上 💻🤖 製品開発 と改善 💲 助成金や コンテス ト 賞金の獲 得 Deep Tech 起業ゼミ (9 か月) ➰ 試行 錯誤 🌱 アイデア の種 💡 検証された アイデア 📚 起業家の 基礎知識 &スキル 🔨 プロト タイプ 🙎 顧客イン タビュー
  13. プログラムの対応表 33 Deep Tech 起業ゼミ (毎月 10 日締切) Deep Tech

    系で アイデアを探している 卒業生・研究者の個人 技術を持っていて 助成金を獲得したい 研究者の個人 Fellows Program (毎月 10 日締切) Deep Tech 系のみの支援 アイデアを持っていて 資金調達をしたい 卒業生のチーム Founders Program (3/1, 6/1, 9/1, 12/1 締切) アイデアは何でも OK (Deep Tech から B2C まで全てが対象)
  14. スライド著者 & FoundX 運営 馬田隆明 (東京大学 FoundX ディレクター) University of

    Toronto 卒業後、日本マイクロソフトでの Visual Studio のプロダクトマネージャーを経て、テクニカルエバンジェリス トとしてスタートアップ支援を行う。スタートアップ向けのスライド、 ブログなどの情報提供を行う。 サイト: https://takaumada.com/ 34 スタートアップの 方法論の基礎 Amazon (2017年3月) 起業環境の重要性と アクセラレーター の設計方法 Amazon (2019年4月) スタートアップの 公共や規制との 付き合い方 Amazon (2021年1月) スタートアップに ついてのスライド Slideshare SpeakerDeck