※本記事は、Y Combinatorが開催する「Startup School 2026」における、Patrick Collison氏(Stripe共同創業者・CEO)とHarj Taggar氏(Y Combinatorパートナー)の対談セッション「Patrick Collison: Is AI Breaking the Lean Startup Playbook?」の内容を基に作成されています。動画は https://www.youtube.com/watch?v=5d6y3poKwK4 でご覧いただけます。本記事では、対談内容を要約・再構成しております。なお、本記事の内容は登壇者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルの動画をご視聴いただくことをお勧めいたします。
1. AI時代における知識・学習のあり方
1.1 Harjとの再会とLisp方言「Chroma」
Harj： このセッションを始めるにあたり、まず個人的な話から入らせてください。私とPatrickは20年ほど前に出会い、一緒に会社を始めた仲です。あの頃のPatrickといえば、高校時代に自作したLispの方言「Chroma」を作ったことが、当時の彼の最も印象的な功績だったと私は思っています。
Patrick： その節はありがとうございます。当時はLispが本当に好きで、高校生の時にのめり込んで作ったものです。今この会場にLispプログラマーの方はいらっしゃいますか。おお、一人だけ反応がありましたね。想定していたよりも多い反応です。
1.2 コンパイラの比喩とソースコードの行方
Harj： ここで聞いてみたいのですが、今の16歳がChromaのような自作Lisp方言を作りたいと思ったら、Claudeにプロンプトを打つだけで実現できてしまう時代です。それでもPatrickは、当時の自分がそうしたように、彼らに手を動かして作ることを勧めますか。それとも、それはもう意味のない行為になってしまったのでしょうか。
Patrick： 正直なところ、私自身もよく分からず考え続けています。かつてはアセンブリや機械語を書き、命令を最適化し、メモリ上のレイアウトを自分で組み立てることが本当に楽しい作業でした。しかし今ではコンパイラがそれを代わりにやってくれるので、私たちはその作業を特に惜しんでいません。同じように、ソースコードを書くという行為そのものも、いずれ惜しまれなくなり、私たちはその抽象化の階層を超えて、直接Claudeに指示を出す段階に移行していくのかもしれません。とはいえ、感情面ではやはり自分の手でコードを書くことを恋しく思っている自分がいます。
1.3 大学生は何を学ぶべきか
Harj： 今回、多くの学生たちと話していて感じるのは、彼らが本当に知りたいのは「大学で何を学ぶべきか」ということだと思います。第一原理から自分で導き出す努力をどれだけすべきで、どこからAIに任せてよいのか、その線引きについてPatrickの考えを聞かせてください。
1.4 仮説:知識は「キャッシュ」である
Patrick： 私はこの問題を「キャッシュ」という概念で捉えています。Jeff Deanが示した、あらゆるプログラマーが知っておくべき帯域幅とレイテンシーの数値表のようなものです。システムを設計する際には、コンポーネント間の参照速度がそれぞれ大きく異なることを踏まえる必要があります。L1キャッシュからの読み出しとRAMからの読み出し、さらにネットワーク越しの読み出しとでは速度がまったく違います。
知識についても同じことが言えると考えています。もちろんエージェントに何かを計算させたり調べさせたりすることは可能ですが、それは自分の認知のL1キャッシュにその知識が入っている状態に比べればはるかに遅い行為です。頭の中にすでにある知識であれば、Super WhisperやタイピングでAIとやり取りするよりもずっと多くの思考の往復を、脳内だけで完結させることができます。ですから、モデルの能力を全面的に認めたとしても、当面は神経による直接的な想起の方が圧倒的に速いという状況が続くはずだと私は考えています。
1.5 認知能力への高いプレミアム
Patrick： 実際に、StripeであれAIラボであれ、企業が実際にどのような人材を採用し評価しているかという「顕示選好」を見れば、依然として認知能力そのものに極めて高いプレミアムが置かれていることが分かります。したがって、モデルの恩恵がすでに飽和しているという確たる証拠が出るより前に、こうした人間の認知能力を軽視するのは時期尚早だと私は考えています。
Harj： では、Patrick個人として、あるいはStripeのCEOとして、エージェントに任せれば十分こなせるであろう作業であっても、あえて自分自身でやる、つまり自分のキャッシュから引き出すようにしていることはありますか。
1.6 自分で書き続ける理由
Patrick： 文章を書くことについては、今でも必ず自分でやっています。哲学的な理由もありますが、それ以上に実質的な理由として、モデルが書く文章のスタイルがどうしても好きになれないというのがあります。興味深いことに、これらのモデルはヤコビ予想の証明のような、途方もない知的偉業をこなせるだけの能力を持っています。それにもかかわらず、心から素晴らしいと感じるLLM生成のエッセイにはまだ出会ったことがありません。もしかすると、文章という領域は効用関数を明確に定義しにくいため、強化学習によって狙い通りに磨き上げるのが難しい分野なのかもしれません。
私は、対人的なコミュニケーションや文章を書くという行為は、人間が現実という多次元的な空間の中で筋道立てて思考するための、極めて根源的な営みだと考えています。そして、どこか言葉にしづらい部分ではありますが、モデルはまだその点において何かが欠けているように感じます。実際、GmailにせよWhatsAppにせよ、あらゆるツールが今や定型化された文章の候補を提案してきますが、私はこれまでの人生で、そうした提案をただの一度も採用して送ったことがありません。
2. 大学中退からStripe創業までの道のり
2.1 MITでの2度の中退
Harj： 続いてStripeの創業初期の話を伺いたいと思います。Patrickは元々MITに在籍していましたが、そこを離れてStripeを始めています。当時どのようにその決断に至ったのか、また今この会場にいる大勢の大学生たちに向けて、どう考えるべきかを聞かせてください。
Patrick： 私は少し珍しい経歴を持っていて、大学を2度も中退して会社を始めています。まず知っておいていただきたいのは、それは決して後戻りのできない決断ではないということです。実際に中退してから大学に戻ることもできます。私自身、1年目の1学期を終えたところでHarjと一緒に会社を始めるために中退しました。それはとても楽しい経験で、2年ほど経ってから一度MITに戻り、もう1年在籍しました。そしてその後、再びStripeを始めるために中退しています。
大学に入る前、私は多くの学生と同じように、自分の将来像として学者になることを思い描いていました。物理学が本当に好きで、Feynmanの本を全部読んでいましたし、この方向で研究を続けていくのだと考えていました。ただ、アイルランドで育った私は、スタートアップという選択肢について、それまでほとんど考えたことがありませんでした。
2.2 中退時の「緊急性」の感覚と反省
Patrick： 私が学生だった、いわば「先カンブリア時代」のような当時は、スタートアップは今よりもずっと知られていない存在で、キャンパスの中でもほとんど話題になっていませんでした。ですから、私が中退すると言ったとき、周囲の人々はそれを非常に奇妙なことだと受け止めていました。
総じて言えば、もし大学生活を楽しんでいるのであれば、卒業まで続けることには何の問題もないと思っています。私自身、当時は強い「緊急性」の感覚に駆られていましたが、今振り返ると、それはいくぶん不要なものだったと感じています。もし大学が自分にとって楽しいものでなく、物理学のすべてを本当に学びたいと思えないのであれば、それは単にその人に合っていないというだけのことです。多くの親は、中退することが自分の評判に一生の傷を残す非常にリスクの高い行為だと考えていますが、私が知る限り、そのことを実際に気にした人には一度も出会ったことがありません。ですから、中退する必要はないと同時に、中退することのコストも極めて小さいものだと考えています。
Harj： その「緊急性」とは具体的にどのようなものだったのでしょうか。何かを成し遂げなければという焦りだったのでしょうか。
Patrick： そうですね、人生は短いという単純な感覚が根底にありました。それに加えて、私も含め多くの人が、高校時代を駆け抜けるようにして過ごし、大学に入ってからも同じように、当然のようにそれを駆け抜けようとする傾向があると思います。私にもその側面がありました。また、これはMarc Andreessenも似たようなことを語っていますが、私はシリコンバレーにおけるスタートアップの機会というものが、儚く一時的なものだと思い込んでいました。もし今すぐ行動しなければ、3年後、4年後にはもうその機会は失われてしまうのではないかと考えていたのです。
2.3 気づき:シリコンバレーの機会は尽きない
Patrick： しかし今振り返ってみると、あの直感は間違っていたと感じています。シリコンバレーには、この数十年にわたって一貫して、そして確実に機会が過剰なほど存在し続けてきたという事実があります。ですから、私が中退を急いだ理由は、主にこの二つの要素、つまり人生の短さへの感覚と、機会が失われるのではないかという誤った危機感だったと思っています。
2.4 「permanent underclass」論への反論
Harj： 最近、学生たちと話していてよく耳にするのは、彼らが大挙して中退したがっている理由の一つに、「今すぐ中退して会社を始め、お金を稼がなければ、自分は永久に下層階級に固定されてしまうのではないか」という不安があるということです。この会場の皆さんも、そうした「permanent underclass」に取り残される不安を持つべきなのでしょうか。
Patrick： 人類はこれまでずっと、あらゆることがまもなく終わりを迎え、社会が永続的に作り変えられてしまうという、いわば千年王国的な考え方に対して強い親和性を持ってきたのだと思います。実際、『The Winged Gospel』という優れた本があります。それによれば、航空機の発明の後、人々は人類という種そのものが新しい時代に突入し、もう何一つ元には戻らないのだと考えていたそうです。もちろん航空技術はかなり大きな出来事ではありましたが、当時の熱狂的な支持者たちが思い描いていたような社会学的な書き換えには至らなかったと私は考えています。
未来を予測すること、特に将来の出来事を予測することは非常に難しいものですが、それでも私は、「今が会社を始める最後の数年間だ」という見方については、あえて逆の立場を取りたいと思っています。
2.5 決済という具体的な課題
Harj： 話を戻して、Stripeの創業の経緯について伺いたいと思います。インターネットが重要であり、お金も重要である、その二つを組み合わせるというのは、初日の時点から一見して良いアイデアのように思えます。実際に人々にStripeを始めたいと話したとき、皆が「これは明らかに良いアイデアだ」と言ってくれたのでしょうか。
Patrick： それが実は少し奇妙な経緯をたどっています。私たちがYCから学んだことの一つは、非常に具体的で説明しやすい顧客課題に焦点を当てることの重要性でした。実在しない、あるいは頭の中で想像しただけの顧客課題を思い描くことは簡単にできてしまいますが、それは実際にお金を払ってくれる人が肌身で感じている課題とは限りません。私たちはAuctomaticという以前の会社を一緒にやっていく中で、インターネット上でお金の移動や決済を扱うことがいかに煩わしいかという課題に繰り返し直面していました。
一方で、既存の決済手段はどれも人気がなく、時代遅れで前近代的なものでした。銀行に直接出向いて、ラテン語で書かれた書類に記入しなければならないような有様で、とにかくすべてがひどい状態でした。その意味では、誰もが現状に不満を持っていたという点で、明らかに良いアイデアに見えました。
2.6 周囲の懐疑と創業の決断
Patrick： ただその一方で、二人の若者が金融サービスの会社を始めるというのは、それ自体がいかにも馬鹿げたことにも見えました。当時「フィンテック」という業界区分そのものがまだ存在していなかったのです。私たちはまさに、トレンチコートを着て大人のふりをした二匹のリスのような存在で、業界について何一つ知らないまま飛び込んでいったようなものでした。実際に私たちが会いに行き、売り込みをかけた銀行や提携先候補の多くは、面と向かって笑い飛ばすことこそしなかったものの、机の下でセキュリティを呼ぶボタンを探しているのではないかと思うほど、私たちの提案を非現実的なものと見なしていました。
ですから、決済という課題は、皆が本当に必要としていたという意味では明らかに良いアイデアであると同時に、誰もそれを真剣に受け止めてくれなかったという意味では悪いアイデアにも見える、そういう二面性を持っていたと言えます。それでも最終的に私たちを救ったのは、このアイデアが極めて具体的で実在するユーザーの課題に根ざしていたという事実だったと思っています。
Harj： 実際に製品を作るためには、通常のソフトウェア企業とは異なり、銀行との提携先を確保する必要があったと思います。若い創業者二人として、最終的にどのようにして銀行の信頼を得たのでしょうか。
Patrick： その質問には直接お答えできないのですが、代わりにこの場で改めて思い出したことをお話しさせてください。私たちがStripeを始めることを決めたのは、John(創業パートナー)と私が大学で一緒に過ごしていた頃のことです。彼はまだ1年生で、私たちは2009年にBerkeleyで開催されたStartup Schoolに参加しました。それはとても良い経験だと感じ、その後Potreroで寿司を食べて、歩いて帰る道すがら、私たちはそれまでずっと温めていた決済に関するアイデアについて話し合っていました。まさにそのStartup Schoolの夜、寿司を食べての帰り道に、Stripeを始めることを決めたのです。あの時どこの道を歩いていたか、そしてお互いに何を言ったかを今でもはっきりと覚えています。私たちは「まあ、どうせそこまで難しくはないだろうから、やってみよう」と言い合ったのです。
Harj： つまり教訓としては、今夜Potreroに寿司を食べに行けば、次のStripeが始まるかもしれないということですね。
Patrick： そういうことになりますね。ただし同時に、こうした「究極のヤクの毛刈り」には気をつけるべきだとも言っておきたいです。私たちは大学に通いながら片手間で、数か月あればできるだろうと考えていました。それが、気づけばもう17年近く前の話になっています。
2.7 銀行パートナーとの信頼構築
Harj： 当時のPatrickは、公開ローンチまでにかなり長い時間をかけたという点でも珍しい存在だったと記憶しています。特にYCの世界では「早くローンチし、素早く反復する」というのが基本的な流儀ですが、Patrickはそうしませんでした。なぜそのようなやり方を選んだのか、聞かせてもらえますか。
Patrick： その経緯については、次のセクションで詳しくお話ししたいと思います。
3. Stripe立ち上げ期:リーンスタートアップからの逸脱と再考
3.1 公開ローンチまで2年を要した理由
Harj： 先ほどの質問を改めて伺いたいのですが、Patrickは公開ローンチまでにかなり長い時間をかけたことで知られています。特にYCの世界では「早くローンチし、素早く反復する」というのが基本的な流儀ですが、なぜそのような一般的なやり方を取らなかったのか、詳しく聞かせてもらえますか。
Patrick： 私たちが本格的にStripeに取り組み始めたのは、Startup Schoolの翌週からです。ただ、大学に通いながらだったのでフルタイムではありませんでした。フルタイムで働き始めたのは2010年の夏で、公開ローンチは2011年の9月でした。つまり最初のコードを書いてから、ほぼ2年という時間が経っていたことになります。
2年間ローンチを待つというのは、今考えるとおかしなことのように聞こえるかもしれません。実際、もし当時YCのミーティングに毎週参加していたら、間違いなく厳しく叱責されていたと思います。多くの分野では、それはおそらく間違ったやり方でしょう。ただ、私たちの領域では、セキュリティや提携先、資金移動、インフラ、信頼性といった、あらゆる面での準備を整える必要がありました。しっかりとしたセルフサーブの体験をスケールさせるための前提条件やインフラを整えないままでは、とても製品を広げていけるとは思えなかったのです。
3.2 気づき:最初の顧客とのジャストインタイム開発
Patrick： それでも私たちが完全な暗闇の中で手探りを続けていたわけではなかったのは、ごく初期から本番環境のユーザーがいたことが救いになったからだと思っています。最初のコードを書いたのが2009年の秋で、最初の本番ユーザーを獲得したのが2010年の1月でした。つまり、取り組み始めてからわずか2か月ほどの時点でのことです。
その時点での製品はまだごく未熟で、できることも非常に限られていました。最初の本番顧客は、Twilio Northという会社のRoss Boucherという人物で、当時のStripeにできたのはカードに課金することだけでした。Rossがカードに課金すると、当然のように「自分のすべての請求履歴を確認するにはどうすればいいのか」といった、極めて妥当な質問をしてきます。そこで私たちは簡単なダッシュボードを作りました。次に彼は「支払いを返金したい」と言ってきたので、返金機能を作りました。さらに数週間後には「そろそろ自分のところにお金が入ってくるのか」と尋ねてきたので、それも妥当な要望だと考え、その機能を実装しました。
こうして、私たちの開発はまさに「ジャストインタイム」な形で進んでいきました。ごく早い段階から本番顧客がいて、その後、非公開ベータの間にも顧客数を毎月着実に増やしていき、公開ローンチに至るまでの全期間を通じて、毎週のように実際の顧客からのフィードバックや要望、新規ユーザーの流入がありました。
3.3 現実からの学びを重視した意思決定
Patrick： 私たちは、自分たちが頭の中で想像したり外挿したりした構想ではなく、現実そのものから学びを得ていたのです。こうした継続的な「現実からの学び」の流れがあるのであれば、必ずしも「とにかく早くローンチせよ」という原則に従う必要はないのではないかと私は考えています。Harjはこの点について、YCのパートランとしての見解はいかがですか。
Harj： それは良い質問ですね。一般論としてのアドバイスというもの自体が、あまりにも一般化されすぎているという問題があると思います。特にスタートアップの世界では、例外こそが法則を証明するようなところがあります。ですから、失敗した場合のコストが高い領域であれば、ほぼ間違いなく、より時間をかけて構築する必要があるということになると思います。
3.4 AI時代により野心的な初期プロダクトを目指すべきか
Harj： これは少し話が逸れるかもしれませんが、気になっている点があります。コーディングエージェントの登場によって、ソフトウェアを安く速く作れるようになった今、人々はもっとこの道を積極的に選ぶべきなのでしょうか。つまり、最初にローンチするバージョン1の製品において、もっと野心的であるべきなのか、それとも、まず狭く焦点を絞った状態から始め、人々が本当に求めているものが分かってから拡張していくという、従来通りの優れたプロダクト設計のあり方をなお貫くべきなのか、どちらだと思いますか。
Patrick： 良い質問ですね。おそらくAIの時代においては、この点についてYCの方がむしろ専門家と言えるかもしれませんが、私の考えを述べたいと思います。従来型のリーンスタートアップの教義というのは、まさに今おっしゃったようなもので、Googleの広告を買うところから始めて、ある隙間を見つけ、そこから積極的に拡大していくというものでした。
3.5 仮説:ニッチ探索型リーンスタートアップの限界
Patrick： ただ、私は次のように考えています。そのやり方は、これからはるかに競争が激しくなり、市場そのものがすでに徹底的に耕され尽くされた状態になっていく可能性が高いと思うのです。インターネットは20年前にこうした考え方が生まれた頃と比べて、はるかに大きな場所になっています。ですから、他の誰もまだ占有しようとしていないような、大きく分岐した出発点を選ぶことの方が、むしろ理にかなっている場合があるのではないかと思います。つまり、AIの時代においては、より積極的に「他とは相関しない」独自の立ち位置を取る必要があるということです。
3.6 「反リーンスタートアップ」的な成功企業たち
Patrick： これは興味深い視点だと思うのですが、過去10年で最も成功した企業の多くを見てみると、それらの多くは実は非常に「反リーンスタートアップ」的だという特徴があります。各種のAI研究所自体もそうですし、Andurilなどもそうです。挙げていけばきりがありません。多くの企業がこうした性質を持っているのです。
ですから、より正確に言い直すならば、20年前にはあの「リーンスタートアップ」的なやり方がほとんど唯一の選択肢だったのだと思います。それは当時利用可能な資本の量が限られており、また、様々な可能性や能力を備えた組織を立ち上げること自体が、今よりもずっと大変だったからです。AIが存在しなかった当時と比べ、今では多くのことがはるかに容易になっており、だからこそ、最初からもっと積極的で野心的な取り組みを立ち上げることができるようになっているのだと考えています。
4. Schlep Blindnessと仕事への充実感
4.1 地味な業務と知的充実感の両立
Harj： YCの世界、そしておそらくスタートアップ業界全体において、Patrickは「schlep blindness」という言葉を広めた人物として知られています。Stripeは表面的には、多くの煩雑な作業を伴うようなビジネスには見えませんでしたが、少なくとも知的に最も面白いと思えるような仕事ばかりではなかったはずです。Patrickは物理学に対する学問的な関心を持ち、明らかに知的探求心が強く、様々なことに興味を持つタイプの人だと私は思っています。Stripeがこれほど大きな会社に成長していく中で、そうした知的な報酬という点で、諦めなければならなかったものと、逆に得られたものはそれぞれどのようなものだったのでしょうか。
Patrick： どんな会社にも、それ自体としてはあまり報われない、あるいは本質的にそれほど面白くない業務がたくさんあります。例えば給与計算のシステムを整えるためだけに会社を始める人などいません。そして企業向けの金融サービスを構築するとなれば、そうした種類の、もっと専門的で込み入った作業がさらに数多く存在します。
ただ、私自身はこの点においてStripeに関して非常に幸運だったと感じています。これはあらかじめそこまで深く考えておく必要はないかもしれませんが、まとまった額の資金調達をする前には、一度きちんと考えておくべきことだと思っています。人はどうしても、失敗する可能性やその対処法について自然と心配してしまうものですが、私はそれとは逆の問いを立てるべきだと考えています。つまり「もし成功したらどうなるのか」ということです。
4.2 気づき:「成功したらどうなるか」を問う
Patrick： 資金を調達し、顧客がつき、従業員を抱えるようになった状態を想像したときに、その仕事を10年、17年、あるいは30年続けたいと本当に思えるかどうか、それを楽しめるかどうかを問うべきなのです。OracleのLarry Ellisonなどは、もうすぐ半世紀近くその仕事を続けていることになるはずです。
Stripeの場合、私は心からこの仕事を気に入っています。なぜなら、私たちは世界で最も興味深く革新的な企業群と共に仕事をしているからです。
4.3 Stripeが支える起業のエコシステム
Patrick： 実際、デラウェア州で設立される法人のうち25%は、Atlasを通じてStripe経由で立ち上げられています。そして私たちは、そうした企業の創業からその後の成長まで、あらゆる段階を通じて彼らと提携し、フィードバックや要望を受け取りながら、ShopifyやOpenAIのような突出した成功企業に至るまでの道のりに関わることができるのです。
私はこれまで、Stripeの顧客に会って「退屈だ」と感じたことが一度もありません。あらゆるビジネスは、世の中のある側面がどのように機能しているのか、ある市場がどのように動いているのかについての、一種の応用理論だと言えます。あるいは、新しいモデルを掲げる新しい会社であれば、何らかの反証可能な仮説に基づいていると言えるかもしれません。PGが着目していた通り、確かにStripeには数多くの地味な作業があります。しかしStripe全体を俯瞰したとき、私はそれを非常に興味深いものだと感じています。つまり、Stripeというビジネス全体は、私にとって「schlep blindness」の本能とはむしろ正反対のものになっているのです。
4.4 参加者への無料Atlas提供
Patrick： ちょうどAtlasの話が出たところで、この場をお借りしてお伝えしたいことがあります。今回のStartup Schoolに参加している皆さん全員に、無料でAtlasによる法人設立サービスを提供しています。もし今晩の夕食の場で私たちがそうだったように、何かを創業したいという衝動に駆られたなら、ぜひ[email protected]までメールを送ってください。無料で利用できるリンクをお送りします。
5. AI時代の競争環境とスタートアップの未来
5.1 大手ラボに潰される懸念への回答
Harj： Patrickはこのテーマについて、非常に独特な視点を持っていると思います。というのも、大手モデルプロバイダーである各種のAI研究所とも仕事をしていますし、現場で急成長しているAIスタートアップとも仕事をしているからです。昨日この場でも何度も話題に上りましたし、実際にYCの各バッチの中でもよく出てくる懸念なのですが、「自分のアイデアが大手ラボによって踏み潰されてしまうのではないか」という不安があります。Patrickの視点から、この点についてどう考えるべきか聞かせてください。
Patrick： 予測というのは総じて難しいものですし、確かに各ラボは非常に有能で実力のある組織です。ただ、ここで少し切り分けて考える必要があると思います。それは「急速に進化するAIの能力そのものがそれを引き起こすのか」、それとも「ラボという組織自体がそれを引き起こすのか」という違いです。
5.2 仮説:組織の実行力には限界がある
Patrick： 20年ほど前を振り返ってみると、Googleについても同じような感覚がありました。私たちがAuctomaticをやっていた頃、私たちの会社に限らず、あらゆる会社にとって常につきまとう問いが「もしGoogleがこれをやったらどうする」というものでした。Googleは全能であるかのように見えましたし、極めて優秀な人材を大量に抱え、資本やサーバーなど、あらゆるリソースへの実質的に無限のアクセスを持っているように見えました。
しかし、人間の組織というのは複雑なものであり、100もの異なる優先事項を同時に強力に推し進め、その間に生じるあらゆる問題や干渉に対処していくことは非常に困難です。実際、Googleは特定の分野では非常にうまくいっていますが、たとえ基本的な物理的能力の面でGoogleにそれができたとしても、あらゆることを成し遂げてきたわけではありません。ですから、そうした懸念の実際の実績は、まだら模様であるというのが私の見立てで、総じてこの種の恐れは過大評価されてきたと考えています。
その一方で、より具体的な論点として、ラボそのものの話は脇に置くとしても、モデル単体、あるいはエージェント的な能力が、長期的にはある種の垂直領域やタスクを不要にしてしまうという可能性はあります。これはモデルの能力に関する各人の予測次第で変わってくる話ですが、確実にそうしたケースは起きるでしょうし、一部の領域ではすでに実際に起きています。
5.3 気づき:起業数急増を示すStripeデータ
Patrick： Stripeのデータを見てみると、この場にいる皆さんにとって重要だと思われる点があります。それは、わずか1年前と比べても、今の方がはるかに多くの新しいビジネスが立ち上がっているということです。5年前と比べれば、さらにその差は歴然としています。実際、昨年から今年にかけての相対的な変化は、これまで観測してきた中で最も大きな年間変化率になっています。
例えば2019年から2020年にかけては大きな増加が見られましたが、これはCOVIDの影響であり理解しやすいものでした。あの時、2020年の2月から4月にかけて、新規ビジネスの前年比成長率はおよそ50%程度まで加速したと記憶しています。それに対して、今この瞬間で見ると、Stripe上で新たに立ち上がるビジネスの数は前年比でおよそ2倍、正確にはそれよりやや少ないくらいの水準まで伸びています。これもまた、私たちがこれまで見てきた中で最大の相対的な伸びです。
これに対しては「結局、雑にAIで作られただけの、いわゆるvibe-codedな軽薄なプロダクトが増えただけではないか」という見方もあるかもしれません。数が増えただけで、実際に成功しているのかという疑問です。しかし実際には、中央値で見た事業の成績も、1年前より今年の方が良くなっています。さらに、事業を売上のある一定の閾値、例えば100万ドル、500万ドル、1000万ドルといった水準まで到達させられる確率を階層別に見ても、いずれも改善しています。Atlasで法人設立を行った新規企業について、売上到達までの時間も短縮傾向にあります。
こうした客観的な指標をあらゆる角度から見ても、今は起業するのにこれまでで最も良い時期であるように思われます。もちろん状況は今後変わっていく可能性もありますし、5年後の世界がどうなっているかは分かりません。ただ、今日、2026年の7月26日の時点で話をするなら、Stripeのデータが示唆しているのは、これまでで最も良い時期だということです。
5.4 企業と消費者の受容性の変化
Harj： これはYCの各バッチでもまったく同じ傾向が見られます。企業はこれまでにないスピードで成長できるようになっています。
Patrick： 少なくとも今のバッチにおいてはそうですね。昔、HarjとMerが最初に事業を始めていた頃は、年間経常収益が100万ドルに達するというのは非常に大きな出来事でした。そのくらいの規模に達した会社があれば、周囲もそのことを知っていて「あの会社は100万ドルの収益に達したらしいよ」という話題になったものです。それが今では、そうした反応はもうありません。
Harj： ええ、今では最初の月でそれくらいの感覚になってしまいますね。
Patrick： ここにいる皆さんにとっては、それはやや誇張した話に聞こえるかもしれません。ただ、少なくともYCのライフサイクルの初期、いわゆるDay 0からDay 90くらいの段階について言えば、今それを牽引しているのは、企業がスタートアップから積極的に製品を買おうとするようになったという、新しい傾向だと思います。バッチの中にいる企業でも、こうした大型契約を結べるようになっています。
Harj： Patrickが持っているデータから見て、企業が1から10、10から100へと急激に成長曲線を描いていく背景には、他にどのような要因があると考えていますか。
Patrick： それはまさに今おっしゃった力学そのものだと思います。あらゆる場所の企業が、新しいことを試すことに対して、以前よりもはるかに機敏になっています。そして企業は、時代遅れで古びたやり方に取り残されることに対して、本当の意味での恐怖を感じるようになっています。
通常の時代であれば、あなたが新興のスタートアップで、何かをこなすための独自の仕組みを持っていたとしても、大企業のCIOやCTOに売り込もうとすれば、彼らは「あなたの仕組みはまだ実証されていない」「2年後にはもう存在していないかもしれない」といった、ごく当たり前の反対理由を挙げて話を聞きたがらないものでした。しかし今では、現状維持というやり方自体が実は非常に高いリスクを伴うのだということを、企業側も理解するようになっています。ですから、新しいことに挑戦することにもリスクはあるものの、この現状維持という道自体もかなり危険なものに見えているのです。そのため、スタートアップにとって、自分たちの製品をかなりの規模でいきなり採用してもらえる機会は、これまでになく大きくなっていると私は考えています。
最近の多くのYC企業がこのことを実証していますが、これは非常に広範に見られる力学だと思います。Stripeはコンシューマー企業ではありませんが、これと似たような現象がコンシューマー側にもあると思っています。消費者はAIに対して複雑な感情を抱いていて、データセンターの存在自体は歓迎していないかもしれませんが、プロダクトそのものには強く惹きつけられています。そこには一種の魅了されたような感覚があり、新しいものを試すことへの前向きな姿勢や開放性が生まれていると感じます。
5.5 仮説:経済は分散化に向かう
Harj： もう少し広い視点で伺いたいのですが、Stripeが持つデータを踏まえて、この12か月ほどの間に、AI全般についての何らかの見方が変わったということはありましたか。
Patrick： AIが経済の非常に大きな部分を、ごく少数の企業が飲み込んでしまうような、覇権的で中央集権的、そしてすべてを支配してしまうような力になるのではないかという恐れがあります。実際、AIの最前線に立つ多くの企業はこれまで非常に好調な成果を上げてきましたし、今後もそうした企業は間違いなく好調を続けていくと思います。
しかし、Stripeで見えているデータを踏まえると、他の企業が新しく事業を始めたり、この新しい能力を活用したり、あるいは既存企業が事業を作り直したりしている、その熱量と勢いを見る限り、私は同じようには中央集権化を心配していません。今後、何千もの勝者が生まれてくることになると考えています。
私たちは決定的な予言をしないように努めていますし、未来はあらかじめ決まっているわけではありません。ただ、私たちが観察できるトレンドラインに基づけば、私たちはより分散化された世界、そしてより広範な繁栄をもたらす世界に向かっているのだと考えています。
5.6 締めくくりとYCへの謝辞
Harj： 本当にありがとうございました。今日はここまでとさせていただきます。Patrick、この場に来ていただき本当にありがとうございました。
Patrick： こちらこそ、お招きいただきありがとうございました。最後に一つだけ申し添えさせてください。StripeはYCなしには存在しなかった会社だということを、ここで言わずにはいられません。
Harj： それでは、皆さんまたお会いしましょう。