AIエンジニアリング、ベンチャーキャピタル、オープンソースの革新を解き明かす | アレッシオ・ファネッリ | グラスプトーク #28
* この記事は、「Unlock AI Engineering, Venture Capital, & Open Source Innovation | Alessio Fanelli | Glasp Talk #28」を翻訳し、公開するものです。
Glasp Talk第28回のセッションです！
Glasp Talkでは、さまざまな分野の著名人との親密なインタビューを通じて、彼らの本音、経験、そしてその背後にあるストーリーを深く掘り下げます。
本日のゲストは、Decibel Partnersのパートナー兼CTOであり、人気AIエンジニアリングポッドキャスト＆ニュースレター「Latent Space」の共同ホストであるアレッシオ・ファネッリさんです。アレッシオさんは、ソフトウェアエンジニアリング、ベンチャーキャピタル、オープンソース開発の豊富なバックグラウンドを持ち、AIとエンジニアリングの分野で影響力のある役割を果たしています。技術系の創業者に焦点を当てたベンチャーキャピタル投資や、オープンソースプロジェクトを通じたAIコミュニティへの貢献により、AI主導の革新を推進しています。
このインタビューでは、以下の内容が語られます：
イタリアでPlayStationと遊んでいた少年時代から「Latent Space」を共同設立し、ベンチャーキャピタルの重要な存在となるまでの彼の歩み。
AIとエンジニアリングがどのようにテック業界を変革しているのかについての洞察。
新進の創業者へのアドバイス。
ベンチャーキャピタルファームを構築する際の経験と課題。
AIスタートアップをスケールさせる上での難しさ。
AIがプロダクト開発において果たす進化する役割についての見解。
AIエンジニアリングの未来についての展望。
アレッシオさんは、技術革新が急速に進む現代のテックエコシステムにおいて、AI、ベンチャーキャピタル、オープンソース貢献の重要性について独自の視点を共有します。AIとエンジニアリングが交差するダイナミックな世界を探求し、その未来を学びましょう！
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書き起こし
Glasp: 皆さん、こんにちは！Glasp Talkの別のエピソードへようこそ。本日は、アレッシオ・ファネッリさんをゲストに迎えられてとても嬉しいです。アレッシオさんは、Decibel Partnersのパートナー兼CTOであり、人気AIエンジニアリングポッドキャスト＆ニュースレター「Latent Space」の共同ホストでもあります。ソフトウェアエンジニアリング、ベンチャーキャピタル、オープンソース開発の豊富な経験を持ち、AIとエンジニアリングの世界に大きな影響を与え続けています。
Alessio: ありがとうございます。
Glasp: アレッシオさんは、シードやシリーズAラウンドに投資することに焦点を当てたベンチャーキャピタル業界の重要なプレーヤーでもあります。また、オープンソースプロジェクトを通じてコミュニティに貢献し、AIエンジニアリングに関する知見を共有しています。本日は、ベンチャーキャピタルでの道のり、AIやエンジニアリングへの情熱、そしてテック業界で活躍を目指す新興の創業者たちへのアドバイスについてお話を伺います。本日はお越しいただきありがとうございます。
Alessio: はい、こちらこそありがとうございます。私の個人ウェブサイトに基づく「Magic: The Gathering」のオーバーレイについて触れるかなと思っていましたが、触れられませんでしたね。でも、とても良い紹介でしたので、今後のバイオとして再利用させていただきます（笑）。
Glasp: ありがとうございます！さて、アレッシオさんはDecibel Partnersで働きながら、「Latent Space」の共同ホストも務められていますが、どのようにしてDecibel Partnersのパートナーとなり、「Latent Space」を共同で立ち上げるに至ったのか、その背景とストーリーを教えていただけますか？
Alessio: はい、では簡単に説明します。私はイタリアのローマで生まれ育ちました。コンピュータやコーディングを学び始めたのは、PlayStationを改造しようとしたのがきっかけです。家族がゲームをたくさん買う余裕がなかったので、「PlayStationをハッキングして、好きなだけゲームをダウンロードできる」という発想に興味を持ったんです。その後、大学時代にオープンソースの会社を立ち上げました。Google Nestの代替品のようなもので、独自のハードウェアとソフトウェアを開発し、それをオープンソースとして公開しました。ユーザーは自分で組み立てることも、完成品を購入することもできる仕組みです。この経験を通じて、オープンソースとそのビジネスモデルについて多くを学びましたが、同時にハードウェア開発の大変さも思い知りました。
その後、YC（Y Combinator）系の初期段階の企業でエンジニアリングをリードし、7年前に「Six for Five Ventures」というベンチャーキャピタルファームに参加しました。そこで、VC（ベンチャーキャピタル）向けのデータドリブンなソーシングプラットフォームの構築を手がけました。当時、ベンチャーキャピタル業界はネットワーク主導型で、創業者やその友人のネットワークを通じて投資機会を見つけるのが一般的でした。しかし、ソフトウェア開発コストが大幅に下がったことで、多くの企業が資金調達前にプロダクトを持つようになったんです。そこで、Product HuntやGitHub、Twitterのようなプラットフォームを活用し、人気が出始めているプロダクトを早期に見つけて投資するというアイデアを実現しました。
最初のファンドは700万ドルでしたが、その後4,000万ドル、1億6,000万ドル、さらに4億ドル規模のファンドを立ち上げました。そしてサンフランシスコのSouth Park（私たちが出会った場所ですね）にオフィスを開設しました。その後、2年ほど前にDecibelに移りました。Decibelでは、技術系創業者が技術的プロダクトを作ることに特化した投資を行っています。私たちは少数の企業に集中して投資し、それらを支援するためのリソースを集中的に活用しています。
また、「Latent Space」を始めたきっかけは少しランダムなものでした。共同ホストのSwixとは以前から知り合いで、彼がデベロッパーツール投資のためのDiscordコミュニティを立ち上げた際に交流を深めました。そして2022年10月、OpenAIのオフィスで開催されたハッカソンでの経験がきっかけとなり、ポッドキャストを立ち上げることにしました。当時はまだChatGPTが登場する前でしたが、OpenAIの最新APIや製品について話し合い、「この技術についてもっと多くの人に知ってもらいたい」と思ったんです。最初のエピソードは2023年2月にリリースされ、現在までに1,750万回以上のダウンロードがあります。
AIの進化がいかに速いかを感じる瞬間が多く、たとえば「Suno」のような新しいプロダクトが短期間で国際的に広がる様子を目の当たりにしています。AIがもたらす可能性について話すのは非常に楽しく、意義深い経験です。これが私の背景とこれまでのストーリーです。どの部分でもさらに深掘りできればと思います！
Glasp: ありがとうございます。素晴らしい背景ですね。そして、そういえば、ポッドキャストの冒頭で流れるSuno生成のAI音楽、とても気に入っています。
Alessio: あれは賛否両論なんですよ。「好きだ」と言ってくれる人もいれば、「もうやめてほしい」と言う人もいます（笑）。でも、何かが議論を呼ぶというのは良いことですから、続けています。大多数の人は気に入ってくれていると思います。
Glasp: 私も好きです！さて、興味があるのですが、AI分野で多くの方をインタビューしてきた中で、どうやってゲストを見つけて、連絡を取り、インタビューする人を決めているのですか？
Alessio: その点については、私とSwix（共同ホスト）でも完全に意見が一致しているわけではありません。たとえば、マーク・ザッカーバーグをインタビューするべきかという話題では、私は「すでに彼のインタビューは多すぎるからやめよう」と言いますが、Swixは「もっと良い質問をすれば新しい話が聞けるかもしれない」と言います。
ゲスト選びには大きく2つの観点があります。一つは、その人がどれだけ頻繁に自分の活動について話しているか。多くのインタビューを受けている人から新しい話を引き出すのは難しいんですよね。もう一つは、あまり注目されていないけれども興味深い人物を見つけること。そのバランスが重要です。
たとえば、SunoのMikeyをポッドキャストに招いたときは、彼らの早期モデルで生成した曲を誰かがツイートしているのを見て、「これは面白い」と思ったのがきっかけです。彼らは以前は金融データを扱っていたのに、今ではAI生成音楽を作っている。それには何か面白いストーリーがあるはずだと思ったんです。
また、私たちは技術系なので、他のインタビュアーには難しい話題に踏み込むことができます。たとえば、ジョージ・ホッツやクリス・ランナーのようなゲストの専門性は非常に高く、技術的な背景がないと良いインタビューが難しい。大手メディアでは「資金をどう使うのか？」といった表面的な質問しかされないことが多いですが、私たちは「Pythonのガベージコレクション」など、彼らの本質的な話を引き出すことを目指しています。
さらに、AI業界では注目を集めたけどすぐに消えてしまうツールも多いので、慎重にゲストを選び、信頼性のある人物やプロジェクトだけを取り上げるようにしています。
Glasp: 興味深いですね。ところで、ゲストを招待する際に料金を受け取ったり、有料で出演させたりすることはありますか？
Alessio: いいえ、ゲストに出演料を請求することも、広告を出すこともありません。それをやると公正なインタビューができなくなりますから。また、広告主がいると、その企業について正直に語れなくなるリスクがあります。私たちのポッドキャストは、次の日に仕事で使えるような内容を提供するのが目的なので、商業的な影響を排除しています。
Glasp: 準備についてもお伺いしたいのですが、1回のインタビューにどのくらい時間をかけて準備されていますか？
Alessio: それはゲストによります。たとえば、よく知っているゲストの場合は10～20時間くらい、技術的な内容が多い場合は30～40時間の準備をすることもあります。リサーチや内容の整理には、ObsidianやReadwiseを活用していて、以前から読んだ記事や情報を一元管理しています。
Glasp: Obsidianやそのほかのツールについても興味がありますが、日常的に使用している生産性ツールやナレッジ管理ツールには何がありますか？
Alessio: 私はいろいろなツールを使っていますが、Obsidianは日常的なノート作成で欠かせないツールですね。執筆については特にこだわりはなく、書ける場所で書く感じです（笑）。たとえば、Obsidianを使うこともあれば、画像が多い場合はGoogle Docsを使って、それをSubstackなどに移行する方が楽なのでGoogle Docsを選びます。時には直接Substackで書くこともあります。だから、執筆に関してはあまり「これだ！」という決まった方法はありません。
注釈やハイライトにはReadwiseを使っています。そういえば、以前Glaspを試したことがあるのですが、当時の話を少し忘れてしまいました。ただ、当時はYouTubeのハイライトや動画コンテンツからのノート作成に特化していた印象がありますね。私は動画をリサーチに使うことがほとんどないので、そこが少しフィットしなかったかもしれません。動画の場合、私はその動画全体を抽出してテキスト化し、それをObsidianに取り込んでから内容を整理するという別のワークフローを持っています。
さらに、自分で作ったツールもたくさんあります。たとえば、AIメールクライアントを作りました。これはAIでしかメールを返信できない仕組みで、基本的には事前に設定したボタンを押すだけでメールを処理するものです。たとえば、「スケジュール調整」ボタンを押せばカレンダーを見て返信メールを生成し、「興味がない」というボタンを押せばそれに応じた返信を送ります。メール50通のうち、本当に考えて丁寧に返信しなければならないのは5通くらいで、残りの45通は非常に基本的な返信で済むことが多いですよね。このツールは、時間効率の面で非常に効果的です。
また、小規模なポッドキャスター用ツールも役立っています。他にも、企業を見つけるための内部ツールや、新しいスタートアップを調査するためのAIリサーチエージェントも開発しました。このエージェントは、類似企業を調べて要約を作成したり、ウェブサイトの情報を集めて興味深い点を抽出したりするのに役立ちます。
最近では、Cursorのようなツールのおかげで、自分専用のシンプルなツールを簡単に作れるようになっています。スタートアップを立ち上げるほどではないけれど、自分だけのニーズを満たすツールを作るという感じです。たとえば、私のAIメールクライアントは、競合するスーパーヒューマンには及ばないかもしれませんが、私にとってはスーパーヒューマンよりも使いやすいです。
私は特にObsidianのプラグインやカスタマイズ可能なツールに注目しています。コーディングの知識がなくても、自分専用のプラグインを簡単に作れるようになることで、ワークフローが大きく変わると思います。
今後、重要なのはデータの抽出や管理だと思っています。たとえば、Glaspにおいても、すべてのハイライトを一元管理できる中央リポジトリの構築が重要になるでしょう。ただハイライトを管理するだけでなく、それらを整理し、自分なりに学べる方法をカスタマイズできる仕組みが求められると思います。
Glasp: AIとUX全体についても興味があります。たとえば、ユーザーがUIをカスタマイズしたり、時間とともにUIが再生成されたりすることについて、皆さんはどのように考えているのか気になります。こうした技術が進化する中で、製品開発の方法をどのように考え直していますか？
Alessio: おっしゃる通り、AI UXはとても興味深い分野ですよね。また、ユーザーがUIをカスタマイズできる機能があると素晴らしいと思います。人それぞれ好みやニーズが異なりますからね。たとえば、中央集約型でハイライトやノートを管理し、それをユーザーが自由に使えるようにするのはいいアイデアだと思います。一部の人はObsidianやNotionで利用したいかもしれませんし、UIがもっと柔軟になる未来がくるといいですよね。私もその点には完全に同意です。
Glasp: そうですね。また、将来的にはオープンソースでコミュニティベースのフラグ機能や仕組みがもっと利用できるようになると良いと思います。ただ、現時点ではまだその基盤はありません。でも将来はそうなるといいですね。さて、先ほどObsidianを使っているという話をしていただきましたし、Glaspについても触れていただきありがとうございます。ところで、情報源としてどんなものを利用していますか？YouTubeはリサーチには使わないとおっしゃっていましたが、どのようなポッドキャストやニュースレター、Twitterアカウントをフォローしていますか？
Alessio: 良い質問ですね。私は「誰をフォローしている」というよりも、いろいろな情報を読むことが多い感じです。私はどちらかというと「紹介ベース」で情報を得るタイプですね。たとえば、私たちのLatent Space Discordには、多くの人がいろいろな情報を投稿してくれます。Swix（共同ホスト）は間違いなく世界最高のコンテンツアグリゲーターなので、毎日彼からさまざまなリンクをもらいます。それらが私の情報源の大半を占めています。
ただ、時々それらを読むのが遅れることもありますね。読むべきか迷う場合はキューに入れておきます。そして数日経って「これ別に読まなくてもよかったかも」と気づくことも多いんです。私はFOMO（取り残されることへの恐怖）はあまり感じないタイプで、「今みんなが話題にしていることを知らないといけない」とは思いません。それよりも、「自分にとって本当に重要で役立つもの」に集中しようとしています。そのような内容であれば、今日読んでも明日読んでも、2日後に読んでも、興味深いことには変わりありません。
たとえば、論文や講義のように1時間くらいかかるコンテンツの場合、「本当にこれは自分が気にするべきものか」を確認する良いテストになることがあります。
ポッドキャストについては、自分自身のポッドキャストの準備に時間がかかるので、他のポッドキャストを聞くのが難しいこともあります。ただ、「Acquired」というポッドキャストはよく聞きますね。ストーリー主導で非常に長い内容ですが、区切りやすいので便利です。たとえば、今朝の散歩中に20分聞いて、後で30分聞く、といった形で分割して楽しめます。一方で、インタビュー形式のポッドキャストは途中で止めるのが難しいこともあります。
結局のところ、SNSが情報源としては一番大きいですね。そこで重要なものを選んで後で読むという感じです。すべてを読む時間は絶対にありませんから、どれを読むべきか取捨選択することが大事です。
Glasp: なるほどですね。ちなみに、先ほどおっしゃっていた「読むリスト」はどこで管理しているのですか？たとえばObsidianで管理しているのでしょうか？
Alessio: そうですね、私は通常、Readwiseのキューにアイテムを入れるようにしていますが、Safariの「リーディングリスト」機能も使います。なぜなら、普段iPadで読むことが多いので、これだとデバイス間で簡単に同期できるからです。時には、自分宛てにメールを送ったり、Obsidianのタスク拡張機能を使って「読むべきタスク」として追加することもあります。特に本当に読みたいものがあるときは、そこにタスクとして入れておき、必ず消化するようにしています。
ただ、ものすごく構造化されたやり方を持っているわけではありません。私の考えでは、構造が必要なのは「学んだ内容を保持すること」に対してであって、「何を読むべきかを決めること」にはあまり構造は必要ないと思っています。どちらかといえば、その時々で「今自分が読むべきものはこれだ」と直感的にわかることが多いです。
Glasp:なるほど、興味深いですね。ところで、あなたはDecibel PartnersというVCでCTOを務めていらっしゃいますが、VCでCTOという役職は初めて聞きました。非常に興味があります。以前お話しされていたように、社内でリサーチエージェントや自動化ツールを開発しているとのことですが、具体的にCTOとしてどのような業務を行っているのですか？たとえば、コードを書いたり、エンジニアを雇ったり、採用支援をしたりしているのでしょうか？
Alessio: そうですね、私たちが使用しているツールの100%は私が開発したものです。外部の開発者やコントラクター、ジュニアエンジニアは雇っていません。これが良い制約となっています。ベンチャーキャピタルでは、実際に構築が必要なものはそれほど多くありません。VCの業務は、ある意味では繰り返し的なプロセスですし、毎回車輪の再発明をする必要はありません。むしろ、特定の業務を少しでも効率的に進めるためのツールを作ることに焦点を当てています。
ただ、そのツールがどのようなものであるべきかを理解するのは、投資家でないと難しいです。たとえば、私がベンチャーキャピタルで働き始めたとき、エンジニアとして「これが役立つだろう」と思ったツールは、実際には投資家にとって役立たないことが多かったんです。これが理由で、ツールの設計や目的を他人に説明したり、委託したりするのが難しいことがあります。
たとえば、私たちのソフトウェアには「企業を無視する」ための2つの異なる方法があります。一つは、「この企業を完全に無視する」オプションで、もう一つは「今は関心がないけれど、何か興味深いことがあればまた考える」というオプションです。これは、まだ会ったことのない企業をトップ・オブ・ファネル（最初の段階）で効率的にフィルタリングするためのものです。
具体的には、ウェブ全体をスキャンし、大量のプロジェクト（たとえばGitHubやTwitterなどで毎日15,000～20,000件）をスクリーニングし、カテゴライズするためにLLMs（大規模言語モデル）を使用しています。その際には、処理速度を重視して4.0 Miniのような軽量モデルを使用しています。その後、これらのデータを私たちパートナー全員の前に提示します。そして、非常にシンプルで使いやすいUIを使って迅速に意思決定を行います。
VCを始めたばかりの人であれば、企業を評価するための包括的な情報を揃えたツールを作りたくなるかもしれませんが、実際には「最低限の情報だけで意思決定ができる」ことが重要です。必要最低限の情報をもとに意思決定し、その企業を興味深いと判断した場合はショートリストに送ります。その後、大規模モデルを使用してさらに詳細な分析やリサーチを行います。
また、初期採用者のデータベースも管理しています。彼らは頻繁に転職したり、役職が変わったりします。単に役職の変更を追跡するだけでなく、たとえば「どの技術スタックを使っているのか」といった情報も追跡しています。このような情報を求人情報やその他のデータソースから抽出するためにツールを使用しています。
7年前に私がこの業界に入ったとき、世界中でこうした取り組みをしているVCは4～5社程度しかありませんでした。現在では数十社に増えていますが、それでも「内部で実際にソフトウェアを開発している」VCはまだ少ないです。多くのVCでは、Salesforceをベースにダッシュボードを構築しているのが一般的です。一方で、一部の企業では本格的にソフトウェアを開発しています。
しかし、生産性ツールは使い勝手が非常に重要です。ただ情報を提供するだけでなく、そのツールが業務の制約や特性にどれだけフィットしているかが鍵です。どのVCも異なる方法で仕事を進めていますから、汎用的なソフトウェアを購入してもそれぞれのニーズに完全には応えられません。
これが私の役割の一部ですが、基本的にはすべてのコードを書いています。CursorのようなAIモデルがなければ、現在の10分の1の成果しか出せていないと思います。AIのおかげで、仕事が非常に効率化されています。それに、ツールを実際に使うことで、投資判断にも良い影響を与えています。
Glasp: なるほど、それは本当にすごいですね。あなたがすべてのコードを書いているなんて。そして、技術的なバックグラウンドをお持ちなので、スタートアップを評価する際にその技術を深く理解できると思います。その観点で、スタートアップを見るときに何を基準に評価しているのでしょうか？「この技術は本当に面白い」と思うポイントはどこですか？きっと基準が高いと思います。
Alessio: そうですね、最初の基準は、「自分で1週間で作れるかどうか」です。それができる場合、その会社には投資しません。そういう会社はたくさんあります。
Glasp: たとえその会社に多くのユーザーがいて、急成長していてもですか？
Alessio: はい、それでも投資しません。特に今の時代、技術のハードルは非常に低くなっています。たとえば18カ月前、たくさんのスタートアップが「マーケティング用コピーや営業メールを自動生成します」と言っていました。こうした会社は非常に急成長していましたが、技術を理解している人から見れば、「この技術はあと12カ月もすれば誰でもウェブ上で簡単に使えるようになる」と分かるんです。
私が最初に見るポイントは、「その会社が、大規模言語モデル（LLM）ができないことを可能にしているかどうか」です。たとえば、LLMが今までできなかったことを可能にするワークフローやツールを構築しているかどうかです。単にチェーン・オブ・ソート（考え方の連鎖）を作るだけでは会社としては十分ではありません。通常、データが非常に特殊な分野で活動している会社が多いですね。
たとえば、私たちはBrightwaveという会社に投資しました。これは金融リサーチ用エージェントを開発している会社で、創業者の一人はDatabricksでDotlyを構築したMatt Conover、もう一人はデリバティブ取引を行っていたBrandonです。彼らのアイデアは、「PDFから質問に答えるのは楽しいけど、それでお金を稼げる人はいない」というものです。彼らは、ヘッジファンドや投資銀行、投資アドバイザーが新しい市場のリサーチを行うのを支援するツールを作っています。
彼らの製品は、単に「何が起こったのか」を伝えるのではなく、「何が起こる可能性があるのか」「どのようなリスクや機会があるのか」を示します。彼らは異なるスキルや個性を持つモデルをファインチューニングし、さまざまな分野で活用しています。
もう一つ例を挙げると、Dropzoneという会社があります。これはAIエージェントを使ったセキュリティ分析を行っています。大企業では、ストックアナリストが何千ものアラートを確認する業務を行っています。Dropzoneは、これを自動化するエージェントを開発しました。これにより、90%のケースをモデルが処理し、残りの10%だけ人が対応する仕組みになっています。
このようなデータは、トレーニングコーパスには存在しないことが多いです。攻撃の種類は頻繁に変化し、複数のシステムのデータを扱う必要があります。さらに、用語も非常に専門的で、適切なガードレール（安全策）が必要です。ChatGPTでメールをコピーして「これはフィッシングですか？」と尋ねることはできますが、それでは不十分なことが多いです。
インフラストラクチャ層に関しても投資をしています。たとえば、E2Bという会社はコードインタープリタAPIを提供しています。この6カ月間で約600万のサンドボックスが起動されており、非常に多くの利用があります。
LLMのエコシステム（LLMOS）の中で、LLMに必要なツールを構築するのがこれらの会社です。これらのツールは、エージェントのビジネスロジックとは直接関係ありませんが、必要不可欠なものです。
VCの仕事を自動化しようとしたら、結局投資は一件もできなくなるでしょう。なぜなら、どの企業にも投資しない理由が必ずあるからです。特にアーリーステージではそうです。経験を積むことで、直感的に判断できるようになります。
たとえば、「この会社が開発した技術は本物か？」ということを確認します。初期のAIスタートアップでは、「私たちはメールコピーライターを作りました」と言いながら、実際にはGPT-3 APIをそのまま使っているケースが多かったです。こうした場合、詳細を掘り下げると「本当にファインチューニングを行うつもりなのか？」と疑問に思うことがあります。
それで、まあ、状況が崩れ始めるような感じになりますよね。なので、少し探偵のように、何が本当で何がそうでないのかを見極める必要があります。すべてが完璧というわけではありません。シードステージの企業に投資する場合、大半は失敗する可能性が高いです。ただ、自分の戦いを選ぶことが重要です。私にとって重要なのは、「市場がその製品に興味を持たないリスクがある企業」には絶対に投資しないということです。
私が投資する企業のほとんどは、「もし問題があるとすれば、それは私たちがそれを作ることができない、つまり技術的に非常に難しい」という場合です。ただし、それを実現すれば、誰もがそれを使うようになるでしょう。それは既存の代替品よりもはるかに優れているか、既存のものが非常にひどい場合に当てはまります。一方で、「マーケティングがうまくいくことを願っているだけ」というような企業には投資しません。それは私のやり方ではありません。長い話を短くまとめると、明確な答えはありませんが、これが私の考え方やプロセスの一部です。
Glasp: なるほど。それでいうと、投資しなかった、もしくは見逃したけれども成功した企業はありますか？
Alessio: ええ、たくさんありますね。ちょっと何が良い例か考えますね。実際、こういうことがあります。ある企業が良いと思っても、「価格が高すぎる」とか「少しリスクがある」と思って見送ってしまうことです。今ではそういうことはしません。企業が気に入ったら、価格が非常に高くない限り、投資するようにしています。小さな差のために逃すことは避けたいです。
たとえば、ある会社がありました。それはYC（Y Combinator）の企業で、私はWhatsAppで創業者とやり取りしていました。「ピッチデッキなどを送ってもらえますか？チームが見たがっています」と頼んだんです。すると彼は、「ピッチデッキを作る必要なんてないよ。どうせ投資してくれる人がいるから」と言ったんです。それを聞いて私は、「まあ、それは多分正しいね」と思いました。
これは私が以前働いていた別のファームでの話ですが、大きなファームだと投資するためのプロセスが多くあります。たとえばパートナーミーティングに行く必要があったり、いろいろな段階を経る必要があります。その企業はラウンドを50ミリオン後の評価額で調達しようとしていましたが、「その規模で、その価格で、さらにピッチデッキもない」という状況では投資はできませんでした。
その後、その会社は40億ドル規模の企業として発表されました。もし投資していれば、大きな利益を得られていたでしょう。こういったことは最悪の見逃し事例ですね。「面白いと思ったけど、結局やらなかった」というケースが一番後悔します。
一方で、「これ無駄だな」と思った会社がピボットして成功することもあります。それもまた現実です。ただ、ベンチャーキャピタルの仕事を考えると、私が年間に行う投資は2件程度です。非常に多くの企業と出会いますが、すべてに投資することは不可能です。これはこの仕事の性質上仕方ありません。
重要なのは「見逃すことに対して平気になること」です。成功した企業を一度も見逃さなかったとしたら、それは「成功する企業に投資する機会が一度もなかった」ということです。それなら、別の仕事をするべきですね。でも、仕事をしているときはこういった感覚になるものです。
それでも見逃したときは悔しいですが、「少なくともその会社を見つけられた」という事実が慰めになります。見逃しが一度もないというのは、逆に問題を示しているかもしれません。
見逃しというのは常に起こりますし、そういうものなんです。少し具体例を挙げると、たとえばYC（Y Combinator）の企業の一つでの出来事です。その創業者とWhatsAppでやり取りをしていたときのことですが、私は「チームがピッチデッキを見たいと言っているので、送ってくれませんか？」と聞きました。すると彼は、「ピッチデッキなんて作る必要ないよ。どうせ誰かが投資してくれるから」と言ったんです。その瞬間、私は「ああ、それは多分正しいね」と思いました。
ただ、その当時私が働いていたファームでは、大きな企業だったので投資のプロセスが非常に構造化されていて、パートナーミーティングを経なければならなかったりしました。その会社は50ミリオン後の評価額で資金調達を希望していましたが、その規模、その価格、そしてピッチデッキもない状況では投資できなかったんです。その結果、投資を見送りました。
その後、その企業は40億ドル規模の会社になりました。もしその時に投資していれば、非常に大きなリターンを得られていたでしょう。こういったケースは、やはり見逃しとしては悔しい部類に入りますね。特に、自分自身が「これは面白い」と思っていながら、結局やらなかったケースは後悔が大きいです。
一方で、最初に「これは無駄だな」と思った会社がピボットして大きな成功を収めることもあります。これもまた現実です。ただ、ベンチャーキャピタルの仕事というのは、私の場合年間で2件程度の投資しか行いません。多くの企業に会いますが、その中ですべてに投資することは物理的にも不可能です。
ですから、重要なのは「見逃すことに対して平気になること」です。もし成功した企業を一度も見逃したことがないのであれば、それは成功する企業に投資するチャンスが一度もなかった、つまり十分な機会を得られていないということになります。それなら、この仕事をするべきではないですね。
見逃したときはもちろん悔しいですが、「少なくともその企業に気づけていた」という事実が慰めになります。たとえ見逃してしまったとしても、それはこの仕事の一部です。それに、企業に対する評価はしばしば不確実性を伴います。特に初期段階のスタートアップでは、ほとんどの場合失敗するのが普通です。しかし、その中でも選択肢を絞り、何が本当に重要で、どこにリスクがあるのかを見極めることが、この仕事の核心部分だと思っています。
Glasp: なるほど。それで、ちょっとお聞きしたいのですが、創業者の資質に関してです。技術的な能力やアイデアが重要だという話がありましたが、AIがどんどん進化している中で、アイデア自体がどれほど重要なのか、またそれ以外に創業者を見る際に重要なポイントは何でしょうか？たとえば、「この人には何か特別なものがある」と思うポイントについてお聞きしたいです。
Alessio:
良い質問ですね。実は数日前に会議で話したことがありました。あるソブリンファンドの人が「エンタープライズソフトウェアはどのように進化していくと思いますか？」と聞いてきました。そのとき私は「理論上、十分に優れたモデルがあれば、あらゆるUIをいつでも再生成できるので、そもそもエンタープライズソフトウェアが存在する理由は何だろう？」と答えました。
これは極端な話ですが、ほとんどの人はそこまでやらないと思います。それでも、インターフェイスを構築する技術的なスキル自体の重要性は低くなると思います。インターフェイスがもっと柔軟で変化しやすくなるからです。むしろ重要なのは「エルゴノミクス（使いやすさ）」です。つまり、「特定の市場に対するユニークなアイデアや洞察を持っているかどうか」です。
たとえば、あなたが「Glaspはもうやめて、パイロット向けのアプリを作ることにしました」と言ったとします。そのとき私は「なぜ？パイロットについて何を知っているの？」と聞きます。コードを書くこと自体は簡単です。しかし、彼らが何を必要としているのかを知っているかどうかが重要です。
さらに、アイデアと洞察は別物です。洞察というのは「自分がその分野の人々をどれだけ深く理解しているか」です。たとえば私の場合、私はベンチャーキャピタル業界の内部をよく理解しています。この業界にいない人よりも、この分野について深く理解しています。これが洞察です。一方で、アイデアというのは「その洞察を基に実際に何をするか」です。
AIの時代においては、洞察のほうがアイデアよりも価値があります。洞察があれば、その周りで試行錯誤を繰り返しながら適切なプロダクトの形を見つけることができます。しかし、アイデアだけでなぜそれが有用なのか分からない場合、それを繰り返し改善するのは難しいです。
たとえば、AIで生成された写真のような製品を考えてみてください。それは良いアイデアかもしれません。なぜなら、それでお金を稼いでいる人もいるからです。しかし、それが耐久性のあるビジネスになるかというと、そうではありません。ほとんどのサービスは同じようなもので、他と差別化する洞察がほとんどないからです。
たとえば、将来はカスタマーサポート担当者がすべてAIエージェントに置き換えられるかもしれません。そうすると、これらの人々は非常に優れた対人スキルや問題解決能力を持っていますが、その才能を他の分野で活用するためのプラットフォームが必要になります。こういった考え方は、特定の製品アイデアではありませんが、「これからどのようなトレンドが進化するか」という洞察に基づいています。
コードを書くこと自体は確かに簡単になっていますが、「そのコードが何をすべきか」を決めるのは簡単ではありません。アイデアだけでは限界があります。たとえ一時的な成功を収めても、それは一過性の流行に終わるかもしれません。たとえば、12カ月前にはAI生成写真が流行していましたが、現在ではそれをやっている人はあまり見かけません。
だからこそ、「自分がどのようなユニークな洞察を持っているか」を考えることが重要です。それが人々の働き方や運営方法に関するものでもいいし、将来のトレンドに関するものでも構いません。洞察があれば、それを基に進化し続けるプロダクトやサービスを構築することができます。
とはいえ、良い会社を作るのは本当に難しいことです。
Glasp: そうですね。その通りです。ところで、少し質問ですが、デザインについてどう思いますか？デザインやUIの力を信じていますか？
Alessio: デザインについて言えば、私にとってはUIというよりもUX（ユーザー体験）が重要だと思います。たとえば、見た目が美しくても、それがユーザーに余計な手間を強いるなら意味がありません。必要な情報を推測できる仕組みになっているとか、そのような配慮が重要です。
これが洞察が重要な理由にもつながります。ユーザーが本当に何をしたいのかを理解する必要があるんです。たとえば、医師向けのソフトウェアを作る場合、見た目（UI）ももちろん大事ですが、それ以上に「多くの時間は立って移動していて、キーボードは使わず、タッチスクリーンを操作している」という状況を理解することが重要です。こうした背景を理解してUXを設計することが本当に重要です。
今日のデザインの基準は非常に高くなっています。たとえば、Tailwind CSSを使って簡単に美しいUIを作ることができる時代です。ですから、最低限のデザインでも以前よりはるかに良いものになっています。それでも、「少ないほうが多い」場合もあります。シンプルなUIで、良いUXを提供して、ユーザーの邪魔をしない設計が理想的です。これがObsidianが優れている理由でもあります。Obsidianには何も余計なものがありません。ただ書き込みを始めて進めるだけです。
Glasp: 納得です。そして時間も迫ってきていますが、最後にもう少しお聞きしたいことがあります。これまでに89回のインタビューを行ったと言われましたよね。それに加えて、Speaksや他の対話の経験もあると思いますが、AIの専門家として、現在のAI分野の進化をどのように見ていますか？たとえば、今後数年間、5年後、10年後にAIがどのように進化すると思いますか？また、将来的にどのような役割を果たしたいですか？
たとえば、現在のようにベンチャーキャピタリストとしてエコシステムを支援し続けたいですか？それともオープンソースのコントリビューターとして貢献を続けたいですか？あるいは、将来的に自分自身の会社を立ち上げることを考えていますか？
Alessio: そうですね、最近では5年先の予測ですら難しすぎると思います。ただ、確実に言えるのは、モデル自体がどんどんプラットフォーム化しているということです。たとえば、基本的な例を挙げると、GPT-4のようなモデルは単にトークンを生成するだけではなくなっています。出力が単に次のトークンを生成するだけでなく、「私の目標は推論することだ」といった期待にも応えられるようになっています。そして、業界全体で「チェイン・オブ・ソート」について深く知る必要がなくなってきていて、その部分はモデルに取り込まれているわけです。OpenAIも「evals」や「モデル蒸留機能」などを導入しています。
それによって、モデル周辺で小さなツールやプロダクトを作ることが、創業者にとってますます魅力的ではなくなってきています。というのも、OpenAIのようなモデルラボは、1ミリオントークンで2ドルを稼ぐだけではなく、それ以上の多くの価値を提供しなければならないからです。たとえば、AWSがランタイム、データベース、認証など様々な機能を持っているように、モデルラボもそのようなプラットフォームになる必要があるわけです。
さらに、今日や将来的には、ソフトウェアそのものよりも「AIで仕事をしてもらう」ことが求められるようになると思います。これにより、仕事がなくなることを心配する人もいるかもしれませんが、例えば、小さなビジネスを運営している人たちは、通常もっと多くの能力や人手があれば、もっと多くのことができると感じています。AIはこれらの小規模なビジネスがより多くのことを達成する手助けをすると思いますし、それが特定のニッチ分野にも良い影響を与えると考えています。
特にアメリカでは、この10〜15年、ブランド力の集中化が進んでいました。例えば、小売業やスポーツなどで、以前はチームが主役だったのに、今では個々のプレイヤーが注目を集めるようになっています。しかし、AIの力で多くの人が少ないリソースで多くのことを達成できるようになれば、この傾向が変わる可能性があります。例えば、私たちのポッドキャストでは、AIのおかげでAI生成の楽曲や高品質なサムネイルを作成したり、トランスクリプトやチャプターを作成することができています。これが私たちのポッドキャストをより大きく、人気のあるものにしています。同じように、AIは様々な分野で、私たちが今は想像もしていないような新しい可能性を切り開くでしょう。
さらに、今日の人々はソフトウェアそのものを購入するのではなく、「何かをしてくれるエージェント」を求めています。これによって、企業の作り方自体も変わっていくと思います。ですので、私が言えるのは、長期的な5年先の予測をするのではなく、もっと短いスパンでの適応を目指した方がいいということです。
Glasp: それは確かにそうですね。ところで、例えばOpenAIがこのままのポジションを維持すると考えますか？それとも、GoogleやAmazonのような他のプレイヤーが台頭してくると思いますか？
Alessio: 今のところ、面白いことに、現在のモデルがいる地点と、よりAGI的なものとの間にはあまり余地が残されていないと思います。現在のモデルは、メール生成、文書レビュー、Q&A、コーディングなど、平均的なエンタープライズタスクに非常に優れています。そして、ここから次に本当に意味のある進化は、これらのタスクを完全にエンドツーエンドで、人が一切関与せずに実行できるようになることだと思います。ただ、その段階に至るにはもう少し時間がかかるでしょう。あと数年くらい先だと思います。そして、その時点で誰が勝つのかが見えてくると思います。誰もそこにたどり着けなければ、他の全員が追いついてくるという感じになるでしょうね。
ただ、Dev Dayでサム（Altman）が、モデルは非常に短期間で非常に優秀になると強調していましたから、もしかしたらOpenAIが先行し続けるかもしれません。でも、彼らはさらに何十億ドルも調達しなければならないので、当然彼は自分たちのモデルが大幅に進化すると言わざるを得ないわけです。ですので、結論を出すのは難しいですが、明らかに勝者は一社だけではないと思います。例えば、OpenAIがAnthropicよりも10倍優れているという状況は想像しにくいですよね。結局、この分野の人々はお互いに知り合いが多すぎますし、かなりの部分で重なり合っています。そして、人々が他の会社やプロジェクトに移動するのをよく見かけますよね。こういったことがあると、大きな差が生まれるのは難しいんじゃないかなと思います。
Glasp: そうですね、確かにそう思います。私も、幹部やコアメンバーが別の会社やGoogle DeepMindなどに移動しているのを見ました。このような移行は毎回目にしますね。
Alessio: そう、それがまさにポイントです。
Glasp: そうですね、では、実はあなたの1周年記念ブログを読みました。その中でいくつか質問を挙げていましたが、最後にこの質問をあなたにしてみたいと思います。今日、みんなに覚えておいてほしいメッセージが1つあるとしたら、何ですか？
Alessio: 私が伝えたいメッセージは、「結果があなたにとってどうでもいい議論はやめよう」ということです。特にAIにおいて、人々は「AIは本物かどうか」といった議論をよくしますよね。でも、それがあなたの人生に影響を与えるから聞いているのか、それともただ議論したいだけなのか、という話です。もし誰かが「AIは役に立たない」だとか「これは無駄だ」と言いたがる人がいたら、その議論が自分に何の影響も与えないのであれば、私はそういった会話を避けるようにしています。なぜなら、それは時間の無駄だからです。それに何の利益もないし、その人は良い意見を持とうとするインセンティブもないからです。
そして、もし自分が他の人と違う意見を持っていると思ったときは、それを活かして何か行動を起こすべきです。例えば会社を作るための洞察を得るように、自分が何かにおいて他の大多数と意見が異なると思うなら、その意見を活かして自分が得をする行動を起こすべきです。他の人を説得しようとはしないことです。多くの人が「AIは流行りではない」とか「AIは本当にすごい、全てを変える」といったことを主張しますが、何も行動を起こさない。それもまた無駄です。Twitterで議論するのではなく、自分を助けるような何かを作ればいいのです。だから私が伝えたいのは、「何かを作るか、あるいは話して時間を無駄にしないで」ということです。誰もあなたのメッセージを読む時間なんてありませんからね。
Glasp: すばらしいメッセージですね。まさに「作り手であれ」という感じですね。では、最後の質問です。すみません、これが本当に最後です。Glaspは、人々が学んでいることやリーディングしていることをデジタルレガシーとして残せるプラットフォームですが、将来の世代に向けて、どのようなレガシーやインパクトを残したいと考えていますか？
Alessio: そうですね、2つぐらいあると思います。1つは、より広い世界に向けて、「もっとオープンにやることが許される」ということを示すことですね。例えば、ショーンも「公に学ぶ」ことを強く提唱していますし、Glaspも同じですよね。無料プランを利用すれば、公開のハイライトを共有することでプロダクトを無料で使えますよね。だから、人々がそれを実践することをもっと促したいです。特に私の業界、ベンチャーキャピタルの世界では、人々は非常に秘密主義的です。そして、彼らは何か特別でユニークなことをしているかのように見せようとします。でも、私が伝えたいのは、「自分がしていることをもっとオープンに共有して、それでも成功できる」ということなんです。それが本当にユニークなものでなくても問題ありません。私にとって、それが最も大きなポイントです。「私はそれを共有して、それでも成功できた」という実例を示すことで、大きな影響を与えることができると思います。
そして、もう一つは、反対ではないんですが、別の観点として、私はイタリアで育ちました。イタリアは、世界で最初にChatGPTを禁止した国の一つなんです。あまりテクノロジー先進国ではありません。だから、そういった意識を変えることが、私が残したいと思うことの一つです。「変化は良いことであり、テクノロジーはあなたにとって良いものだ」ということを人々に伝えたいのです。それは難しいことですが、私にとっては学びを公にすることよりも、そういったことの方が大きなレガシーになるでしょう。というのも、多くの人々はすでに公に学ぶということに賛同しているからです。でも、正直言うと、これはあなたたちがこのポッドキャストをしようと言ったときに、一番難しい質問だなと思いました。だから、みんなもっと自分が何をしたいか、何を残したいかを考えるべきだと思います。ちなみに、これまでにこの質問に答えたことがありますか？ポッドキャストやオンラインで書いたりしていますか？
Glasp: はい、何度か答えたことがあります。なぜなら、私たちのプロジェクト、つまりGlaspは、私自身の生死に関わる経験から生まれたアイデアだからです。20歳のとき、硬膜下血腫になり、体の左側が麻痺しました。そのとき私はほぼ死にかけていて、本当に怖かったです。でも、死ぬ前に、他の人たちのために何かを残したいと思いました。それが私が他人に貢献しているという感覚を持てるきっかけになると思ったからです。それ以来、それをどう実現するかを考え続けてきました。そして、あなたが言ったように、「公に学ぶ」というアプローチを取ることも一つの方法だと思いました。私は多くのことを学び、多くの本を読みましたが、なぜ学んだことやインスピレーションを共有できないのだろう？と考えました。そして、もし誰もが自分が学んだことや知恵を他人と共有するならば、世界はどうなるのだろう？といつも思っていました。だから、私は人々にそうしてほしいと思っています。それが、私がやりたいことです。
Alessio: それは素晴らしい使命ですね。
Glasp: ありがとうございます。そして、美しい回答や洞察に満ちた答え、そして経験を共有していただき、本当にありがとうございました。
Alessio: こちらこそ、ありがとうございました。とても楽しかったです。
Glasp: 本当にありがとうございました。