著者：スティーブ・ブランク翻訳：深潮 TechFlow深潮ガイド：この記事の著者、スティーブ・ブランクはシリコンバレーの起業界で非常に有名で、「リーンスタートアップの父」と呼ばれ、《四段階の起業法》（The Four Steps to the Epiphany）を書き、カスタマー・ディベロップメントの方法論を提唱しています。エリック・リースの『リーンスタートアップ』は彼の理論を基に発展したものです。彼はスタンフォード、バークレー、コロンビア大学で起業の授業を教え、米国国立科学財団のI-Corpsプログラムも彼の方法論を土台に構築されています。スティーブ・ブランクは最近、投資した創業者とコーヒーを飲みながら、相手が6年間ひたむきに取り組んできたが、外の世界がすでに変わっていることに気づいていなかったことに気づきました。それを受けて、この記事を書きました。核心的な見解は非常にストレートです。もしあなたの会社が2年以上設立されているなら、あなたのビジネスプランはほぼ確実に時代遅れになっています。AIは開発速度、チーム規模、価格設定モデル、競争障壁を再構築しており、2024年のシナリオに固執している創業者は次の資金調達にたどり着けない可能性が高いです。起業中またはテクノロジーとベンチャーキャピタル界に関心のある読者にとって、遠く海の向こうからの生の観察は読む価値があります。以下は全文の翻訳です。もしあなたの会社が2年以上設立されているなら、多くの当初の仮定はすでに成立しなくなっている可能性があります。手を止めてください。コードを書いたり、製品を作ったり、採用したり、資金調達したりしている場合でも、まず周囲で何が起きているかを確認してください。さもなければ、会社は死にます。コーヒー一杯が引き起こす不安私はちょうどクリスとコーヒーを飲みました。クリスは私が6年前に投資した創業者で、それ以来彼はひたすら努力を続けてきました。彼がやっていることは：1）複雑な自律システムの問題、2）既存の市場で、3）ユニークなビジネスモデルを用いて。クリスは今、第一回の大規模資金調達を準備しています。彼の投資家向け資料を見て気づいたのは、彼が黙々と取り組んできたこの数年の間に、外の世界が天と地ほど変わっていることです。彼が5年かけて築いた自律システムのソフトウェア壁垒は、次第に特別ではなくなりつつあります。ウクライナの自律無人機や地上車両の登場により、数十、あるいは百以上の企業が生まれ、より大きなチームや資金を持ち、同じことをやっています。クリスは長らくニッチな市場の顧客採用を獲得しようと努力してきました（この市場は確かに破壊されるべきですが、既存のプレイヤーが支配しています）。一方で、隣接する市場の自律技術需要は爆発的に拡大しています。それは国防です。過去5年間で、VCの国防スタートアップへの投資はゼロから毎年200億ドルに急増しています。彼の製品は、論争の多い環境下での後方支援や医療輸送に完全に適しています。しかし、彼は国防市場のこれらの機会について何も知りません。クリスのチームは確かに高度なシステム統合を行いました（既存の飛行プラットフォームと深く連携させることで、彼の提案は多くの競合品と差別化されています）が、ビジネスはありますが、当初想定していたものとは違います。クリスと話した後、私は気づきました。多くの2年以上の創業企業は、ビジネスプランがすでに時代遅れになっており、技術スタックやチーム構成もおそらく古くなっているということです。最近あまり外を見ていなかったなら、以下のことを見逃しているかもしれません。何が変わったのかVCの資金はAIに大きく流れています。2025年までに、AI関連のプロジェクトはVC総投資額の3分の2を占める見込みです。つまり、あなたがやっていることがAIに関係していなければ、より小さな資金プールを争うことになります。AI非関連のスタートアップは、次の質問に答える必要があります：資金に余裕のあるAIネイティブの競合が、なぜあなたの市場を直接奪わないのか？ソフトウェア創業者にとって、AIはコスト、速度、人力の旧式の公式を根底から書き換えています。Claude CodeやOpenAI Codexのようなツールを使ったVibe Codingでは、最小限の実用的な製品（MVP）は数日、あるいは数時間で作成可能となり、数ヶ月かかる必要はなくなります。これにより、MVP自体があなたのチームの能力を証明するものではなくなっています。これらのツールは開発チームの構成も変えつつあります。エンジニアは減少し、タイプも変わっています。今や「ビジネスプロセスエンジニア」や「深度技術エンジニア」といった区分が生まれています。かつては開発チームがやっていた作業も、今や数人で済むこともあります。時には一人で十分です。データはかつて差別化と防御壁の源でしたが、今や公開データ源を商品化する基礎モデル（ChatGPT、Gemini、Claude）が登場しています。図注：モデルTとフェラーリアジャイル開発の概念も再考を要します。従来のボトルネックは：この製品を構築・リリースできるかどうかでした。今のボトルネックは：何をテストすべきかを知っているかどうかです。ユーザーに十分速くアクセスして学習できるかどうかです。アジャイルはもはやシーケンシャルなプロセスではありません。AIエージェントは同じ、あるいはそれ以下のコストで複数の事柄を並行して実行できます。あなたは今、同じビジネスの複数のバージョンを同時にテストしたり、異なるビジネス方向を同時に試したりできます。五つの価格モデル、十のマーケティングメッセージ、二十のUXフローを同時に試せるのです。そして、「ユーザーインターフェース」はもはや画面だけではなくなり、テストの目的は「AIエージェントに期待通りの結果を出させるpromptを見つけること」になるかもしれません。図注：UIからAIエージェントへの変化ボトルネックはもはやエンジニアリング能力ではなく、判断力や顧客の期待結果に対する洞察力、配信能力に上がっています。AIエージェントはすべてのソフトウェアカテゴリーを書き換えるAIエージェントは、あなたが作るソフトウェアも含めて、すべてのソフトウェアカテゴリーを変革します。今日のソフトウェアアプリはこう動作しています：ユーザーに情報を提示し、その後、ダッシュボードやアラート、ワークフローツール、レポートを通じて操作させる。しかし、顧客はソフトウェアを買うのは、何か仕事を完了させるためであって、複数の画面を見るためではありません。本当に仕事を完了させることこそが、AIエージェント（OpenClawのようなツールで調整される）が自主的に実現することです。これが意味するのは？もしあなたの製品が今、「次に何をすべきか」を伝えるだけなら、AIエージェントは最終的にその「次の一歩」をユーザーに代わってやってしまいます。競合の製品がタスクを自動完了し、あなたの製品がまだユーザーのクリックを待っているなら、あなたはもはや競争力を失います。次世代のアプリは単に情報を表示するだけではなく、従業員のように行動します：工事依頼を解決したり、会議を予約したり、販売リードを絞り込んだり、自動補充を行ったり。製品が「ソフトウェア＝インターフェース」から「ソフトウェア＝結果」へと変わるとき、価格も席数ごとの料金から結果に基づく料金に変わります：工事依頼一件、会議一回、リード一件のクローズごとに。（Product/Market Fitの追求は、AIエージェント/顧客成果適合の追求に変わります。最小実用製品（MVP）は最小納品成果（MPO）に変わるでしょう。この話題は次の記事で詳しく触れます。）ハードウェアも逃れられないハードウェア創業者にとっても、変化は同様に激しいです。ハードウェアは依然として物理法則、資本、サプライチェーン、製造サイクルの制約を受けており、金属の切削やプロトタイプの製造、チップの製造を避けることはできません。しかし、AIはより早く悪いアイデアを淘汰できるようにします。物理的なプロトタイプを作る前に、多くの設計変種をシミュレーションし、デジタルツインを作り、より早く、安価に仮説をストレステストできるのです。結果として、学習と発見の速度が加速します（時には失敗に向かう速度も速まる）。スタートアップにとっては、早く失敗することがむしろ優位です。AIがシステムの一部として組み込まれると、製品自体も変わります。カメラにAIバックエンドを付けると、そのカメラは監視システムや振動センサー、機械故障予測システムに変わります。ロボットは工場の労働者に変わります。防御壁はハードウェアだけではなく、何を感知できるかと、それに基づいてAIがどのように意思決定や行動を行うかに移ります。沈没コストの罠2025年以前に設立された企業は、通常、コストの高いカスタマイズされたソフトウェア開発に最適化された技術スタックを持っています。アジャイル開発やDevSecOpsは効率的にしますが、それらはシーケンシャルに動作し、チーム規模もその構造に合わせています。数年かけて「独自コードと機能の防御壁」を築いた企業は、AIが彼らの大部分の技術スタックを商品化していることに気づき始めています。これにより、資金調達中のスタートアップは困惑します。ビジネスモデルが部分的または完全に時代遅れになっている可能性があるからです。製品やProduct/Market Fitを追い求めているとき、これらの変化は見えにくいです。技術スタック、製品機能、ユーザーインターフェース、従業員数といった沈没コストは、あなたが変革を拒む理由になり得ます。どうして数年分の努力を捨てられるのか？私たちのVCはこの方向に投資したのだ。顧客はまだUIを求めている。チームはこのロードマップを信じている。顧客はまだ準備できていない。（クリスは典型的な例です。彼は非常に印象的なものを作り出しました。おそらく競争力もありますが、そのビジネスモデルは変える必要があります。）一部の沈没コストは資産です。深い専門知識、顧客関係、独自データ、苦労して取得した規制承認、物理的な統合などです。これらは保持すべきです。クリスの飛行プラットフォームの統合もその一例です。真の負債となる沈没コストは、遅いソフトウェアサイクルのために構築された大規模なエンジニアリングチームや、席数ごとの料金モデル、機能ではなく結果に基づく製品ロードマップです。これらは「テーブルの死んだムース」（Dead Moose on the table）と呼ばれるもので、問題は明白ですが、誰もそれを指摘したがりません。生き残る創業者は、自分のやっていることを見て、「もし今日のツールと市場で再起業するとしたら、何をするだろうか？」と問いかけられる人です。すでに特定の方向性で資金調達をしている場合、この問いは居心地が悪いかもしれません。でも、投資家が次のラウンドに投資しないと言い、あなたが時代遅れの計画のまま閉鎖に追い込まれるよりは、ずっとましです。まとめ2024年（あるいはそれ以前）のシナリオに従って2026年のレースを走ることはできません。資金調達、技術、ビジネスモデルはすべて変わっています。アジャイル開発は並行開発に変わりつつあります。Product/Market Fitの追求は、AIエージェント/顧客成果適合の追求に変わります。MVPはMPO（最小納品成果）に変わるでしょう。沈没コストの心態はあなたを倒産させる可能性があります。防御的な防御壁は、独自データ、顧客結果の深い理解、規制のロックイン、または正式な調達プロジェクト（Program of Record）にまだ存在するかもしれません。もしあなたが安心して眠れているなら、それはあなたが何が起きているのかを理解していない証拠です。生き残る創業者は、オフィスを出て状況を見極め、変革し、軌道修正を行います。
シリコンバレーの起業の父、スティーブ・ブランク：AI時代において、2年以上のスタートアップはすべて再出発を考えるべきだ
著者：スティーブ・ブランク
翻訳：深潮 TechFlow
深潮ガイド：この記事の著者、スティーブ・ブランクはシリコンバレーの起業界で非常に有名で、「リーンスタートアップの父」と呼ばれ、《四段階の起業法》（The Four Steps to the Epiphany）を書き、カスタマー・ディベロップメントの方法論を提唱しています。
エリック・リースの『リーンスタートアップ』は彼の理論を基に発展したものです。彼はスタンフォード、バークレー、コロンビア大学で起業の授業を教え、米国国立科学財団のI-Corpsプログラムも彼の方法論を土台に構築されています。
スティーブ・ブランクは最近、投資した創業者とコーヒーを飲みながら、相手が6年間ひたむきに取り組んできたが、外の世界がすでに変わっていることに気づいていなかったことに気づきました。
それを受けて、この記事を書きました。核心的な見解は非常にストレートです。
もしあなたの会社が2年以上設立されているなら、あなたのビジネスプランはほぼ確実に時代遅れになっています。AIは開発速度、チーム規模、価格設定モデル、競争障壁を再構築しており、2024年のシナリオに固執している創業者は次の資金調達にたどり着けない可能性が高いです。
起業中またはテクノロジーとベンチャーキャピタル界に関心のある読者にとって、遠く海の向こうからの生の観察は読む価値があります。
以下は全文の翻訳です。
もしあなたの会社が2年以上設立されているなら、多くの当初の仮定はすでに成立しなくなっている可能性があります。
手を止めてください。コードを書いたり、製品を作ったり、採用したり、資金調達したりしている場合でも、まず周囲で何が起きているかを確認してください。さもなければ、会社は死にます。
コーヒー一杯が引き起こす不安
私はちょうどクリスとコーヒーを飲みました。クリスは私が6年前に投資した創業者で、それ以来彼はひたすら努力を続けてきました。彼がやっていることは：
1）複雑な自律システムの問題、
2）既存の市場で、
3）ユニークなビジネスモデルを用いて。
クリスは今、第一回の大規模資金調達を準備しています。彼の投資家向け資料を見て気づいたのは、彼が黙々と取り組んできたこの数年の間に、外の世界が天と地ほど変わっていることです。
彼が5年かけて築いた自律システムのソフトウェア壁垒は、次第に特別ではなくなりつつあります。ウクライナの自律無人機や地上車両の登場により、数十、あるいは百以上の企業が生まれ、より大きなチームや資金を持ち、同じことをやっています。
クリスは長らくニッチな市場の顧客採用を獲得しようと努力してきました（この市場は確かに破壊されるべきですが、既存のプレイヤーが支配しています）。一方で、隣接する市場の自律技術需要は爆発的に拡大しています。それは国防です。
過去5年間で、VCの国防スタートアップへの投資はゼロから毎年200億ドルに急増しています。彼の製品は、論争の多い環境下での後方支援や医療輸送に完全に適しています。しかし、彼は国防市場のこれらの機会について何も知りません。
クリスのチームは確かに高度なシステム統合を行いました（既存の飛行プラットフォームと深く連携させることで、彼の提案は多くの競合品と差別化されています）が、ビジネスはありますが、当初想定していたものとは違います。
クリスと話した後、私は気づきました。多くの2年以上の創業企業は、ビジネスプランがすでに時代遅れになっており、技術スタックやチーム構成もおそらく古くなっているということです。
最近あまり外を見ていなかったなら、以下のことを見逃しているかもしれません。
何が変わったのか
VCの資金はAIに大きく流れています。2025年までに、AI関連のプロジェクトはVC総投資額の3分の2を占める見込みです。つまり、あなたがやっていることがAIに関係していなければ、より小さな資金プールを争うことになります。AI非関連のスタートアップは、次の質問に答える必要があります：資金に余裕のあるAIネイティブの競合が、なぜあなたの市場を直接奪わないのか？
ソフトウェア創業者にとって、AIはコスト、速度、人力の旧式の公式を根底から書き換えています。Claude CodeやOpenAI Codexのようなツールを使ったVibe Codingでは、最小限の実用的な製品（MVP）は数日、あるいは数時間で作成可能となり、数ヶ月かかる必要はなくなります。これにより、MVP自体があなたのチームの能力を証明するものではなくなっています。
これらのツールは開発チームの構成も変えつつあります。エンジニアは減少し、タイプも変わっています。今や「ビジネスプロセスエンジニア」や「深度技術エンジニア」といった区分が生まれています。
かつては開発チームがやっていた作業も、今や数人で済むこともあります。時には一人で十分です。データはかつて差別化と防御壁の源でしたが、今や公開データ源を商品化する基礎モデル（ChatGPT、Gemini、Claude）が登場しています。
図注：モデルTとフェラーリ
アジャイル開発の概念も再考を要します。
従来のボトルネックは：この製品を構築・リリースできるかどうかでした。今のボトルネックは：何をテストすべきかを知っているかどうかです。ユーザーに十分速くアクセスして学習できるかどうかです。アジャイルはもはやシーケンシャルなプロセスではありません。AIエージェントは同じ、あるいはそれ以下のコストで複数の事柄を並行して実行できます。あなたは今、同じビジネスの複数のバージョンを同時にテストしたり、異なるビジネス方向を同時に試したりできます。五つの価格モデル、十のマーケティングメッセージ、二十のUXフローを同時に試せるのです。そして、「ユーザーインターフェース」はもはや画面だけではなくなり、テストの目的は「AIエージェントに期待通りの結果を出させるpromptを見つけること」になるかもしれません。
図注：UIからAIエージェントへの変化
ボトルネックはもはやエンジニアリング能力ではなく、判断力や顧客の期待結果に対する洞察力、配信能力に上がっています。
AIエージェントはすべてのソフトウェアカテゴリーを書き換える
AIエージェントは、あなたが作るソフトウェアも含めて、すべてのソフトウェアカテゴリーを変革します。
今日のソフトウェアアプリはこう動作しています：ユーザーに情報を提示し、その後、ダッシュボードやアラート、ワークフローツール、レポートを通じて操作させる。しかし、顧客はソフトウェアを買うのは、何か仕事を完了させるためであって、複数の画面を見るためではありません。本当に仕事を完了させることこそが、AIエージェント（OpenClawのようなツールで調整される）が自主的に実現することです。
これが意味するのは？
もしあなたの製品が今、「次に何をすべきか」を伝えるだけなら、AIエージェントは最終的にその「次の一歩」をユーザーに代わってやってしまいます。競合の製品がタスクを自動完了し、あなたの製品がまだユーザーのクリックを待っているなら、あなたはもはや競争力を失います。
次世代のアプリは単に情報を表示するだけではなく、従業員のように行動します：工事依頼を解決したり、会議を予約したり、販売リードを絞り込んだり、自動補充を行ったり。製品が「ソフトウェア＝インターフェース」から「ソフトウェア＝結果」へと変わるとき、価格も席数ごとの料金から結果に基づく料金に変わります：工事依頼一件、会議一回、リード一件のクローズごとに。
（Product/Market Fitの追求は、AIエージェント/顧客成果適合の追求に変わります。最小実用製品（MVP）は最小納品成果（MPO）に変わるでしょう。この話題は次の記事で詳しく触れます。）
ハードウェアも逃れられない
ハードウェア創業者にとっても、変化は同様に激しいです。ハードウェアは依然として物理法則、資本、サプライチェーン、製造サイクルの制約を受けており、金属の切削やプロトタイプの製造、チップの製造を避けることはできません。しかし、AIはより早く悪いアイデアを淘汰できるようにします。物理的なプロトタイプを作る前に、多くの設計変種をシミュレーションし、デジタルツインを作り、より早く、安価に仮説をストレステストできるのです。結果として、学習と発見の速度が加速します（時には失敗に向かう速度も速まる）。スタートアップにとっては、早く失敗することがむしろ優位です。
AIがシステムの一部として組み込まれると、製品自体も変わります。カメラにAIバックエンドを付けると、そのカメラは監視システムや振動センサー、機械故障予測システムに変わります。ロボットは工場の労働者に変わります。防御壁はハードウェアだけではなく、何を感知できるかと、それに基づいてAIがどのように意思決定や行動を行うかに移ります。
沈没コストの罠
2025年以前に設立された企業は、通常、コストの高いカスタマイズされたソフトウェア開発に最適化された技術スタックを持っています。アジャイル開発やDevSecOpsは効率的にしますが、それらはシーケンシャルに動作し、チーム規模もその構造に合わせています。数年かけて「独自コードと機能の防御壁」を築いた企業は、AIが彼らの大部分の技術スタックを商品化していることに気づき始めています。これにより、資金調達中のスタートアップは困惑します。ビジネスモデルが部分的または完全に時代遅れになっている可能性があるからです。
製品やProduct/Market Fitを追い求めているとき、これらの変化は見えにくいです。
技術スタック、製品機能、ユーザーインターフェース、従業員数といった沈没コストは、あなたが変革を拒む理由になり得ます。どうして数年分の努力を捨てられるのか？私たちのVCはこの方向に投資したのだ。顧客はまだUIを求めている。チームはこのロードマップを信じている。顧客はまだ準備できていない。
（クリスは典型的な例です。彼は非常に印象的なものを作り出しました。おそらく競争力もありますが、そのビジネスモデルは変える必要があります。）
一部の沈没コストは資産です。深い専門知識、顧客関係、独自データ、苦労して取得した規制承認、物理的な統合などです。これらは保持すべきです。クリスの飛行プラットフォームの統合もその一例です。
真の負債となる沈没コストは、遅いソフトウェアサイクルのために構築された大規模なエンジニアリングチームや、席数ごとの料金モデル、機能ではなく結果に基づく製品ロードマップです。これらは「テーブルの死んだムース」（Dead Moose on the table）と呼ばれるもので、問題は明白ですが、誰もそれを指摘したがりません。
生き残る創業者は、自分のやっていることを見て、「もし今日のツールと市場で再起業するとしたら、何をするだろうか？」と問いかけられる人です。
すでに特定の方向性で資金調達をしている場合、この問いは居心地が悪いかもしれません。でも、投資家が次のラウンドに投資しないと言い、あなたが時代遅れの計画のまま閉鎖に追い込まれるよりは、ずっとましです。
まとめ
2024年（あるいはそれ以前）のシナリオに従って2026年のレースを走ることはできません。資金調達、技術、ビジネスモデルはすべて変わっています。アジャイル開発は並行開発に変わりつつあります。
Product/Market Fitの追求は、AIエージェント/顧客成果適合の追求に変わります。MVPはMPO（最小納品成果）に変わるでしょう。
沈没コストの心態はあなたを倒産させる可能性があります。
防御的な防御壁は、独自データ、顧客結果の深い理解、規制のロックイン、または正式な調達プロジェクト（Program of Record）にまだ存在するかもしれません。
もしあなたが安心して眠れているなら、それはあなたが何が起きているのかを理解していない証拠です。
生き残る創業者は、オフィスを出て状況を見極め、変革し、軌道修正を行います。