※本記事は、世界経済フォーラム（WEF）第56回年次総会（ダボス会議2026）のセッション「What it Takes to Build」の内容を基に作成されています。セッションの詳細および動画は https://www.youtube.com/watch?v=47vkf49s41E でご覧いただけます。
登壇者は、メディア・マーケティングエージェンシーFlight Story CEOおよびポッドキャスト「Diary of a CEO」ホストのSteven Bartlett氏、AIネイティブ企業Sierra共同創業者兼CEOであり、Salesforce元社長兼共同CEO・Meta元CTO・QuipおよびFriendFeed創業者でもあるBrett Taylor氏、そしてモデレーターとしてThe Information創業者のJessica Lessin氏の3名です。
本記事では、セッションの内容を要約・編集しております。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生じ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覧いただくことをお勧めいたします。世界経済フォーラムの詳細については http://www.weforum.org/ をご参照ください。
1. セッション紹介と登壇者の起業家的原点
1-1. モデレーター Jessica Lessin による冒頭挨拶と登壇者プロフィール
Lessin： 皆さん、こんにちは。The Informationの創業者、Jessica Lessinです。本日は「What it Takes to Build」セッションにお集まりいただき、大変嬉しく思います。これから2人の素晴らしい起業家をお迎えし、AIという新時代を目前にした今、創業者や起業家たちが何を考えているのか、その本質に迫っていきたいと思います。
まず一人目は、Brett Taylorです。Brettはエンタープライズ向けAIネイティブ企業Sierraの共同創業者兼CEOで、創業約2年にして、昨年11月時点で年間経常収益1億ドルを達成しています。主にカスタマーサービスソリューションを中心に事業を展開しています。Sierraの前はSalesforceの社長兼共同CEOを務め、またMetaのCTO、さらにQuipとFriendFeedの創業者でもあります。シリコンバレーで10年以上にわたってキャリアを積んできた方です。
そしてもう一人は、Steven Bartlettです。Stevenはメディア・マーケティングエージェンシーFlght Storyのアです。そしてもちろん、ポッドキャスト「Diary of a CEO」のホストとしても広く知られています。本日はお二人にご参加いただき、誠にありがとうございます。
1-2. Steven Bartlett：雇用不可だったから起業——学校退学から上場企業創業、メディア事業への転換
Lessin： Stevenさん、まずあなたから伺いたいのですが、起業家としてビジネスを築こうと思ったきっかけは何だったのでしょうか。メディア業界は今、激動の時代を迎えていますが、何があなたを突き動かしてきたのですか。
Bartlett： 正直に言えば、最初の動機は「他に選択肢がなかった」ということです。私はそもそも雇用可能な人間ではありませんでした。学校には通えませんでしたし、むしろ退学処分になりました。ただ、その後「未退学」にもなりました。Keystage 5の主任だったSprankle先生が言うには、私が学校に多額のお金をもたらしたからだそうです。それが幼い頃に気づいた自分の素質でした——「お金を稼げる」という感覚です。
ビジネスと心理学、この2つの授業だけは出席していました。大学には1回だけ講義に出席しましたが、それが最初で最後の講義になりました。18歳で起業家となり、それ以来ずっと世界中を旅しながら会社を作り、株式市場に上場させ、シリコンバレーでも働きました。
ここ5年ほどは、クリエイターエコノミーにおけるメディア会社の構築に集中しています。これは以前から自分がやるべきだとわかっていたことでした。自分でコンテンツを作り始めたとき、これこそが自分の本領だと確信したのです。15年間インターネット上でオーディエンスを育ててきた経験があったからこそ、自分はこれが得意だと思えました。人の役に立てる、報酬にもなる、そして何より楽しい——その3つが揃っていました。
Bartlett： 5年前、当時27歳のとき、前の会社を離れ、「最後の挑戦はメディア会社を作ることだ」と決めました。今はホールディングカンパニーであるSteven.comとその傘下のFlight Storyがその実現形です。そして今、AIによって「代替不可能なほど人間的なもの」の価値が高まっていくこの時代に、クリエイティブなメディア会社を作ることは非常に良いタイミングだと思っています。
1-3. Brett Taylor：「未来を予測する最良の方法はそれを発明すること」——ChatGPT登場と起業の決断
Lessin： Brettさんはいかがでしょうか。Salesforceの社長兼共同CEOというポジションから、なぜまた現場に戻って新しいものを作ろうと思ったのですか。
Taylor： 上場企業のCEOというポジションを離れるのは、なかなか大仕事です。私はそれを決算発表のタイミングで公表しました。そしてちょうど数週間後、偶然にもChatGPTが発表されました。別の会社を始めたいという気持ちは元々あって、それは単純に私が技術を生み出すことが好きだからです。
私が人生の指針にしている言葉があります。Xerox PARCのAlan Kayの言葉で、「未来を予測する最良の方法は、それを発明することだ」というものです。新しいテクノロジーが現れると、自分もその形成に関わりたいという衝動を抑えられません。
Taylor： ですから、前職を離れながら、大規模言語モデルが経済にどのような影響を与えるか、そしてどこにチャンスがあるかを、第一原理から徹底的に考え始めました。インターネットの発明と同様に、大きなチャンスがあると確信していました。1996年や95年のWired誌の表紙を振り返ってみると、コマース、検索といった予測の多くは実際に正しかった。ただ、どの企業がそれを実現するかはわからなかった。Googleだって1998年まで創業されていませんでした。それでも、その影響力はほぼ自明でした。LLMについても同じことが言えると思います。何かが私たちを驚かせ、何かは予測通りになる。そのうちの一つが、顧客体験・カスタマーサービスの領域でした。
2. 事業戦略：垂直特化とクリエイターインフラ
2-1. Sierra の顧客体験特化戦略——LLMが「最後のアナログチャネル＝電話」をデジタル化したという洞察と垂直特化の論拠
Taylor： 私がカスタマーサービスという領域に着目した理由は、LLMが「最後に残ったアナログチャネル」をデジタル化したと確信したからです。その最後のアナログチャネルとは、電話です。数億人の顧客を抱える企業であっても、これまでは電話でその全員と会話することなど経済的に不可能でした。冗談めかして言うのですが、私がSundar Pichai（GoogleのCEO）に直接電話するほうが、Googleのカスタマーサービスに繋がるよりもはるかに簡単です。それは私が特別だからではなく、構造的な問題です。顧客一人あたりの平均収益が月10ドル程度だとすれば、1回の電話対応に10ドルかかるわけですから、企業は経済的にその会話を成立させることができない。しかし今はそれが可能になりました。AIによって、これまで存在しなかった機会が実際に生まれているのです。パイそのものが大きくなっている。そういう技術的瞬間のひとつだと感じました。
Lessin： 多くのAI企業が水平展開、つまり幅広い領域を対象にしている中で、Brettさんは非常に特定の領域を選んでいますね。その判断についてもう少し聞かせてください。また、今後他の領域に展開することは考えていますか。
Taylor： 私はAIエージェント、特に垂直特化型に強く可能性を感じています。少し昔の話をすると、1997年頃に銀行がウェブサイトを作ろうとして数千万ドルを費やし、ログインフォームすら実装できなかったという記事を最近見つけました。今なら私たちの誰もが20分でvibe codeできますし、この会話の録画をアップロードするだけでAIがやってくれます。それほど簡単になっている。
今、抽象的なエージェント構築ツールを作っている企業が非常に多いのですが、私の見立てでは、それらは将来コモディティ化すると思っています。ちょうどウェブサイト制作がコモディティになったように。ただし、Shopifyはコモディティではありません。Shopifyは小売業者が店舗を構えるのを助けているわけで、それは具体的なビジネス課題の解決です。今の私たちはエージェントのMaslowの欲求階層でいえばまだ一番下の段階にいて、エージェントをうまく機能させること自体が難しい。でもそれは必ず解決されます。そこに会社としての持続的な価値があるかどうかはわかりません。一方で、企業のビジネス課題を実際に解決することには明確な価値があります。IVRシステムを置き換えてAIエージェントに電話を取らせることも、ソフトウェアを書くAIエージェントも、契約書をレビューするAIエージェントも、どれも具体的に価値があります。
Taylor： 私が本当に期待しているのは、たとえば財務監査のような一見地味に聞こえる領域に精通した起業家が、そこにAIエージェントを作るケースです。企業はそういった業務に何億ドルも費やしているのですから。Harveyという法律テックの会社がいい例です。The Informationが以前、法律テック企業を取り上げたことがあったか思い出せませんが、それはかつて良い市場ではなかったからです。でも今、AIが実際に弁護士の仕事をこなすようになったことで、非常に面白い市場になっています。同じことが多くの異なる市場でも起きると思います。垂直特化は過小評価されています。私たちがサービスを提供している市場は数千億ドル規模の支出がありますから、それで十分です。今のところ、あえて広げるつもりはありません。
2-2. Flight Story のクリエイターインフラモデル——CO₂管理・ABテスト・視聴データ活用まで
Lessin： Stevenさん、クリエイターを支援するビジネスという話をもう少し掘り下げてください。どんなチャンスを見出して、何を構築しようとしているのですか。
Bartlett： クリエイターというのは、インフラに比して不釣り合いなほど大きな影響力を持っています。「Diary of a CEO」は毎月7000万人がダウンロードしていますが、理論上は5〜6人のチームで運営できる。従来のメディアのリーチと比べると、これは非常に異質な数字です。こうしたクリエイターたちは絶大な影響力を持っている一方で、商業インフラも、チームを運営するための組織インフラも、投資収益や製品収益といった新たなビジネスラインも、まだ構築できていません。私たちが提供しているのはそのインフラです。IPを共同所有しながら、クリエイターの商業ビジネスとオーディエンスの成長を支えるインフラを提供しています。
Bartlett： 具体的には、社内で開発したテクノロジーを使い、クリエイターがコンテンツのクリエイティブをスケールでABテストできるようにしたり、コンテンツを公開前に1000人に視聴してもらってリテンション曲線のデータを返してもらったりといったことをしています。そして、収録時の部屋のCO₂濃度まで管理しています。これが認知パフォーマンスに影響するからです。私たちは「ガスを殺すこと」に極端なほどこだわっています。
Lessin： CO₂濃度を測るとは驚きました。この部屋は大丈夫ですか？
Bartlett： 今は悪くはありませんが、これから悪化するでしょう。私が計算する指標は、部屋の容積に対して何人いるかです。たとえば小さな部屋で3時間誰かとインタビューしていて、空気が入れ替わらない場合、最初は400ppm（百万分率）だったCO₂濃度が2000ppmに達することがあります。1000ppmを超えると、ビール1杯飲んだ状態に近い認知の鈍化が起きると言われています。だから私はCO₂濃度に非常に敏感になっています。本当に細かく気にしています。
3. AI活用の最前線——実験と仮説の積み重ね
3-1. AI翻訳実験と視聴離脱予測実験——スペイン語視聴者28%達成とLLMによる80%精度の離脱予測
Lessin： Stevenさん、ビジネスを構築する上でAIがどのような役割を果たしているか、新しく考えている事業も含めて教えてください。
Bartlett： AIはもう、あらゆるところに、あらゆるものに関わっています。私たちは本当にフロンティアを押し広げようとしています。特にメディアビジネスにおいては、基盤となるモデルの改善速度が自分たちに独自の優位性をもたらす、あるいは一定期間「ブルーオーシャン」を生み出してくれる領域に、積極的に賭けています。
その好例が、2年前に始めた翻訳実験です。長尺のクリエイターコンテンツを他の言語に翻訳できるかどうかを試みました。発想の出発点はシンプルで、英語だけに絞っていれば世界の約10%にしかリーチできていない、ということです。ではAIは今、3時間の会話を翻訳できる水準にあるのかと。ただ、これは一見簡単そうに見えて実はそうではありません。たとえばスペイン語では、3時間の会話が3時間10分になります。スペイン語の単語は英語より長いため、映像と音声がずれてしまう。そのずれがわずかでも違和感を生めば、リスナーは聴くのをやめてしまう。それどころか、逆効果になりかねない。
Bartlett： 18か月間、この実験を続けました。その間はずっと、高コストの実験が片隅で続いているだけの状態でした。しかし18か月後についに「離陸」が起きました。6か月前まで、私のオーディエンスにスペイン語話者はほぼゼロでした。それが今月、オーディエンスの28%がスペイン語で聴いています。先日Danielにそのグラフを見せたのですが、2年間ほぼ横ばいで、そこから急激に跳ね上がっています。翻訳は私たちがビジネスとして実施した施策の中で、成長という観点で最も重要なものになりました。それは世界の残りの90%を解放しているからです。
次に私が取り組んでいるのは、長尺コンテンツをChatGPTやGeminiのような大規模言語モデルに入力して、編集前の段階で「どこで視聴者が離脱するか」を教えてもらえるかどうかを検証することです。これは過去に作った何千本もの動画と実際のデータがあるので、検証が可能です。どれほど予測精度が高いかを実際に確かめられます。
Bartlett： 先週、この実験を自分自身でやってみました。日曜日に公開した30分の動画をGeminiに入力して「どこで視聴者が離脱すると思うか」と聞いてみました。動画は日曜日に公開していたので、実際のデータがすでに手元にありました。Geminiの予測は完璧でした。「18分あたりにこの人物が出てきてこの発言をしたとき、視聴者を失うでしょう。リテンションにとって最悪の展開です。カットすべきです」と言ったのです。残念ながら、すでに公開してしまっていたのでどうにもなりませんでしたが、精度としては約80%です。私のテーゼに戻れば、「基盤モデルの改善速度が独自の優位性をもたらす領域に賭ける」ということです。今からこのプラットフォームを構築し始めれば、おそらく12か月程度の大きなアドバンテージを持てるでしょう。
3-2. AIポッドキャスト自律生成実験——7か月の開発を経て人間と区別できないリテンション曲線を達成
Lessin： そうした取り組みは、コンテンツ制作において結局は全員が同じことをやるようになり、底辺への競争になってしまうのではないかという懸念もありますが、いかがでしょうか。
Bartlett： 約1年半前に実施した実験の話をしましょう。AIが私の声を合成し、ポッドキャストの原稿を丸ごと書き、さらにサムネイル画像まで自動生成して、人間がまったく関与せずに公開できるかどうかを試みました。これを聞くと単純そうに聞こえますが、6〜7か月かけてようやく「まともなもの」に仕上げました。
そして約7か月後、もしその3本のリテンション曲線——どれだけの人が1時間の番組を最後まで聴いたかを示すグラフ——を並べて見せたとしたら、どれが私の番組で、どれがPaulというクリエイターの番組で、どれがAIが生成した番組かを、あなたには見分けられないと思います。3本のグラフがほぼ同一だからです。
Bartlett： つまり、もし私のオーディエンスが「私」とAIの組み合わせを求めているなら、それでいいのです。やり方に対して感傷的になってはいけません。特に、Robert Kurzweilのような人物が変化の速度はこれからも加速し続けると予測している世界では。私が思う、メディア会社やあらゆる企業にとって最も重要なスキルは、実験の速度です。正解は以前よりも速く変わっていきます。ポッドキャストの正しい作り方も、正しいプラットフォームも、正しい編集方法も——すべての正解が変わり続ける。では競合より先に正解を見つけるにはどうするか。答えは明白で、より多くのことを試すことです。より多くのフィードバックを得ることです。
3-3. Brett Taylor のAI活用——コード生成・戦略批評・エージェント分析と「エンジニアとしてのアイデンティティ」を手放すこと
Lessin： Brettさんはどうですか。AIが創業者・CEOとしての働き方をどのように変えましたか。
Taylor： 私はまず自分をエンジニアだと認識しています。そしてエンジニアというのは、AIによって最も影響を受けている職種だと思います。私たちはコードを「書く」仕事から、コードを生成するマシンを「操作する」仕事へと移行しました。これは全く異なる職業です。非常に謙虚にさせられます。自分の仕事に強くアイデンティティを結びつけている人間にとって、機械が自分よりも客観的にうまくやってのけるものを目の当たりにするのは、相当に難しいことです。最も速いLLMよりも速くタイピングすることはもうできません。それはもう差別化されたスキルではない。
Taylor： 実務レベルでは、AIを戦略の批評に使い、コードの記述に使い、私たちが開発したエージェントの分析に使い、クライアントが自社エージェントのパフォーマンスを分析する際にも使っています。あらゆることに影響を及ぼしています。ただ私がここで強調したいのは、エンジニアとしての自己認識の話です。AIによって仕事の内容がリアルタイムで目の前で変わっていく情報労働者が非常に多くいます。コードが得意であること、Excelが得意であること、電話でのカスタマーサービスが得意であること——それらはその人のアイデンティティの一部になっています。
Taylor： Stevenさんのコンテンツに対する「初心者のマインド」は、私には非常に印象的です。AIが「番組のその部分をカットすべきだ」と言ったとき——たとえあなたがその部分を気に入っていたとしても——それは非常に傷つきやすい瞬間だと思います。上書きすることもできる。でも、それが私たち全員が生きていく世界です。本当の意味でAIネイティブになるということは、そのアイデンティティを少し手放し、AIが得意なことはAIに任せることだと思います。それは私たちの人間性を奪うものではありません。むしろ、これらのエージェントのオーケストラ指揮者になることが新しい仕事であり、それを受け入れられれば非常にやりがいのあるものです。ただし、前の2回の起業とは全く異なる仕事ではあります。
4. AIが変えるソフトウェア開発と産業構造
4-1. コード生成AIの技術的進化——限界費用100分の1以下とSaaSの構造的崩壊
Lessin： コーディングの変革についてもう少し話しましょう。技術に詳しくない人にはなかなか実感しにくい部分だと思いますが、今まさにエンジニア以外の人たちにも影響が及び始めていますね。少し先を見据えて、私たちが見落としていることは何でしょうか。
Taylor： まず、業界の外にいる方に向けて今何が起きているかを説明しましょう。少し前まで、ソフトウェアはプログラミング言語で書かれていました。英語やフランス語よりも構造化された言語で、「もしAならばB」というコンピューターへの命令の集合です。AIモデルが英語やスペイン語を生成できるように、プログラミング言語も生成できます。最初に人々がやったのは、チャットではなく、コードを書くよう命令することでした。
コードを生成することには、英語の生成よりも実はやりやすい面があります。コンパイラでコンパイルして、エラーがあるかどうか確認できます。実際にプログラムを走らせて、意図通りに動くかどうか確認できます。つまり、AIエージェントがそれを自律的に繰り返しながら、動くまでコードを書き続けることができる。これはまさに、コンピュータープログラマーがここ数年やってきたことそのものです。
Taylor： 特にここ3〜6か月で、フロンティアラボのモデル品質に明らかな変曲点がありました。OpenAIの会長として言及しますが、Codexはすでに長時間稼働するタスクでもかなりの能力を持つ水準に達しています。またCursorという素晴らしい会社が、AIエージェントがウェブブラウザをゼロから完全に自律的に書いている動画を公開しました。その動画がどこまで演出されているかはわかりませんが、私は実際にそうだったと思っています。Google ChromeやSafariを開発するのに必要なエンジニアリングリソースを考えると、確かに本当に驚愕すべきことです。もちろんプロダクション品質ではありませんが、私たちが全く新しい世界にいることを示す一例です。
これがビジネスに何を意味するか。ほとんどのビジネスにおいて——新興メディアであれソフトウェアビジネスであれ——これまで最も希少で高価なリソースはソフトウェアエンジニアでした。コーディングブートキャンプが生まれ、「全員がコードを学ぶべき」という時代が来た。そして今突然、それはコンピューターができることになりました。ソフトウェアの限界費用は100分の1以下に下がったと言っていいと思います。
Taylor： では、コードを書くことを生業にしている産業にとって何を意味するのか。「毎日使っているSaaSアプリを全部vibe codeで作れるのではないか」と多くの人が考え始めています。ただ私はそれは単純化しすぎだと思います。ほとんどの企業はソフトウェアを作って保守したいわけではなく、単に自分たちの問題を解決したいだけです。しかし、AIエージェントとのソフトウェアの関わり方は根本的に変わります。たとえばマーケティングオートメーションツールを考えてみてください。ツール自体が製品ではありません。そのツールが生み出すオーディエンスや、営業チームへのリードこそが製品です。もしAIエージェントがその仕事を代わりにやってくれるなら、ブラウザ上のフォームや入力フィールドは本質的に無価値になります。
Taylor： そうなると問いはひとつです。そのマーケティングオートメーション会社が自社を置き換えるAIエージェントを作るのか、それともスタートアップがやってきて会社ごと置き換えるのか。これがまさに今市場で起きていることです。ソフトウェア株が前年比30〜40%下落している理由は、個別企業への批判ではなく、市場が「あなたたちのうちどれが生き残るかわからない、様子を見る」と言っているからです。テクノロジーがこれほど破壊的であれば、企業のビルドかバイかの意思決定におけるコスト構造が完全に逆転してしまいます。
4-2. 起業家にとっての「前と後」——ゲートキーパーの消滅とスタートアップのアジリティが優位に立つ時代
Lessin： スタートアップという観点から見ると、今はどんな時代なのでしょうか。
Taylor： これは起業家にとって非常に刺激的な時代です。私はこれまで3つの会社を立ち上げてきましたが、最初の会社ではサーバーを物理的に構築してコロケーション施設に設置していました。次の会社ではAmazon Web Servicesが存在していたので、それが不要になりました。そして今は、いわゆる「寝室の中の一人」がソフトウェアエンジニアリングエージェントを使うだけで済む時代になっています。これは素晴らしいことです。
最も重要な変化のひとつは、ゲートキーパーの排除です。不人気だが実は優れたアイデアのために大量の資金調達が必要な場合、それを実現することは非常に難しかった。しかし今はそれが変わりつつあります。Christopher Nolanの例で考えてみましょう。私の理解では、彼は多くの映画のアイデアをかなり早い段階から持っていたのですが、200億円規模の映画を映画学校を出たてで作ることはできませんでした。有名になって初めてそれが可能になった。でも今後は、「Inception」のようなアイデアがあれば、視覚効果のコストがもはや障壁にならない時代が来るかもしれない。それは非常に刺激的なことです。
Taylor： そしてこういう時代に、スタートアップのアジリティは優位性になります。破壊的なテクノロジーが登場すると、既存企業の優位性が逆に足かせになる。スタートアップの機動力が強みになる。ビジネスモデルの破壊とテクノロジーの破壊が同時に起きています。ですから今ほどテクノロジー企業を立ち上げるのに面白い時代はないと私は思っています。すべての堀が——比喩が何であれ——水が干上がっているか、橋が架けられてしまっている。あらゆるものが変わりました。それは会社を作るには非常に面白い時代です。
Bartlett： 私もまったく同感です。そして今の時代の本質を一言で表すなら、「謙虚さ」だと思います。Brettさんが言ったように、AIに自分のコンテンツのどこをカットすべきか指摘されて、それに従えるかどうか。自分のアイデンティティを仕事に結びつけすぎると、正解にたどり着けない。今まさに多くの人がそこで躓いています。次世代のスキルは、謙虚さ、やり方への無執着、成長マインドセット、そして自分のアイデンティティが正解への到達を妨げないような変化への対応力だと思います。
5. 「自分を殺す」イノベーション戦略と組織文化
5-1. 「やり方への無執着」を組織に埋め込む——二チーム構造と実験・失敗チームの制度化
Lessin： Stevenさん、あなたたちは自分たちを破壊することを自慢しているように聞こえます。多くの創業者と話してきましたが、これは2026年型の創業者の謙虚さというか、かなり異質なスタンスですよね。
Bartlett： 私は自分がやっていることに対して、意図的に「無執着（unromantic）」でいるようにしています。先ほどチームへのSlackメッセージを書いていたのですが、まさにそのテーマについてでした。「何をやるか」ではなく「どうやるか」に対して無執着であるということです。自分のオーディエンスのために何をしたいかはわかっています。ただ、その方法に感傷的になってはいけない。ポッドキャスターとして、人々が聴いてくれることに感動するのは簡単です。でもまさにその感傷が、歴史的に見て自分の終わりを告げるものになる。イノベーターのジレンマが描くように、やり方にしがみついていれば、やがてブルドーザーに轢かれます。
Bartlett： だから私には2つのチームがあります。ひとつはメインビジネスのチームで、クライアントにサービスを提供し、これまでやってきたことを続けています。もうひとつはFlight Xチーム、今はStudio Steveと呼んでいますが、このチームの使命はメインビジネスを殺すことです。持続的イノベーションと破壊的イノベーションを分離しているわけです。誰かが必ず自分を殺しにくる。それは寝室で今まさに作業している、成功にも慣習にも大きなチームにもクライアントの要求にも縛られていない、若くて無垢な誰かです。だから私は自分がその「寝室の人」であり続けようとしています。
Bartlett： そしてその文化を組織に埋め込むために、「実験・失敗チーム」を設けています。責任者の肩書きは「Head of Experimentation and Failure（実験と失敗の責任者）」です。このチームがやることは、科学的に厳密な実験の進め方を全社に教えることです。ひとつの変数を除いてすべてをコントロールし、仮説を立てて全社に公開し、検証して、それが正しかったかを測定する。そしてすべての人間に「もっと早くやれ」と発破をかけます。より多く試し、より多くのフィードバックを得る。これが競合より先に正解にたどり着く唯一の方法です。Jeff Bezosが2015年の株主への手紙で書いたように、「地球上で最も失敗できる場所でなければならない」——それが私の会社のDNAです。Slackチャンネルを見れば、まさにそれが体現されています。
Lessin： 広告がこれからもビジネスモデルであり続けると思いますか？オーディエンスが非常に速く動けるようになり、他の誰かが素早くオーディエンスにリーチできるようになれば、広告ビジネスも揺らいできますよね。
Bartlett： 広告はビジネスの一部に過ぎません。今まさにLinkedInのCEOと将来のビジネスモデルについて話していたのですが、メディアにとって非常に興味深い局面にいると思っています。15年前、私を含むクリエイターたちはオーガニックリーチが高かったFacebookに殺到し、オーディエンスを所有していると思い込んでいました。しかし実際に起きたことは、毎年前年比でオーガニックリーチが50%ずつ失われていくことでした。Lad Bibleも、競合も、私も、みんなそうでした。
5-2. オーディエンス主権の確立——アルゴリズム依存からデータ直接所有への転換戦略
Bartlett： これを延長して考えると、「ああ、私はこのオーディエンスを所有しているのではなく、借りているだけだ」ということに気づきます。そして今、TikTok、LinkedIn、Instagram、YouTubeに見られる「インタレストアルゴリズム」の時代においては、フォロワーが何人いるかはもはや関係ない。私に5000万人のチャンネル登録者がいることは関係ない。今日投稿したものが、そのことに興味を持っている人々にとってその日の最高のコンテンツであるかどうかが問われる時代です。
そういう世界では、主権に対するニーズがますます高まります。クリエイターたちはまだそれを真剣に考え始めていませんが、アルゴリズムなしで直接リーチできる環境に、自分のオーディエンスを本当の意味で所有する必要があります。だからSubstackが多くの人にとって非常に魅力的になっています。自分のデータを所有できるからです。
Bartlett： 私はチーフデータオフィサーを採用しました。その人のミッションは今後100日間で、データウェアハウスの構築とエンリッチメントプロセスを整備し、5000万人のオーディエンスをアルゴリズムが介在しない環境に引き込めるようにすることです。これが今の最優先事項です。インタレストアルゴリズム時代における最大の実存的リスクに対処するためです。
Lessin： The Informationを12年前に創業したとき、サブスクリプションコミュニティを構築するなんて狂気だと思われていました。でも結果的にはうまくいきました。ニュースビジネスへの示唆もありますね。
Taylor： メディアだけでなくあらゆる産業において、この話は共通しています。プラットフォームに依存した顧客接点は、気づいたときには手元に残っていない。自分で直接所有できる顧客との関係性を持つことの価値は、これからますます高まると思います。そしてそのためのインフラが今まさに整いつつある。Stevenさんが言ったように、チーフデータオフィサーを置いてデータを体系的に管理するというアプローチは、メディアに限らずあらゆるビジネスが参考にすべきことだと思います。
6. 資金調達・出口戦略と業界の過熱感
6-1. Brett Taylor：客観的にバブルの中にいる——過剰資本・過多競合とドットコムバブルとの比較
Lessin： スタートアップの話をするなら、出口戦略や資金調達市場の話も避けて通れません。Brettさん、まだ創業から間もないですが、今のシリコンバレーの状況を見渡したとき、豊富な資本があることは確かですが、それも変わり得る。資金源や流動性への道筋をどう見ていますか。
Taylor： 私たちは客観的に見てある種のバブルの中にいると思います。どういうことかというと、資本が非常に潤沢なため、誰に資金が渡り、誰には渡らないかという選別がほとんど機能していない状態です。その結果として——少し奇妙に聞こえるかもしれませんが——各市場に競合が多すぎるという状況が生まれています。基盤モデルを作っている会社が多すぎる。ソフトウェアエンジニアリングエージェントを作っている会社が多すぎる。カスタマーサービスAIエージェントのスタートアップが多すぎる。資本が絞られてくれば、おそらく大規模な統合が起きるでしょう。大きな修正は起きてほしくありませんが、資本が徐々に縮小していけば勝者が見えてくる。
Taylor： ただ、それが健全だとも思っています。あの、buy.comとAmazon.comにそれぞれ全力投球していた場合では、ドットコムバブルへの見方が全く違ったはずです。今回も同じことが起きると思います。勝者と敗者が両方出てくる。そして本当に興味深いのは、バリュエーションの話です。カテゴリーを制し勝者となった企業のバリュエーションは、実際に正当化されると思っています。Cursorを例に取れば、その収益水準は私の知る限り前例がない。私たちも7四半期で年間経常収益1億ドルに達しましたが、もし創業時にそう言われていたとしたら信じられなかったでしょう。それほど、この領域への需要と提供される価値が巨大だということです。
Taylor： CodexやCursor、あるいはClaudeのような製品の市場を考えてみてください。ソフトウェアを生成することの市場規模はどれほどか。それはほぼ計算不可能です。そういう意味では、高バリュエーションが正当化されるケースは確かにある。ただ全体としては過剰な状態にあり、最終的には統合が進むと思います。いつかはわかりません。おそらく今の状況はドットコムバブルでいえば1997年あたりにいる可能性があります。最終的にはそういった着地になると思いますが、私はそれが健全だと思っています。これがシリコンバレーの自然な干満のリズムだと思います。
Lessin： その転換点は何が引き金になりますか。6か月前も同じことを言っていたし、その3か月前も同じだった。いつまでも変化を待ち続けているような気がしますが、大きなマクロイベントが必要なのでしょうか。
Taylor： 大きなマクロイベントがなければ、時間の経過とともに自然と勝者が見えてくると思います。後期ラウンドの投資になれば、希望と夢はもはや投資メモの一部ではなくなる。それだけで選別が進む可能性はあります。また、インフレが上がって金利が上がれば、パンデミック後のように市場は修正されます。今は地政学的な要因による不確実性も非常に高く、そのどれもが連鎖的にマクロ経済に波及し得ます。そちらの方が個別企業よりもはるかに大きな影響力を持っています。それが最も起きやすいシナリオだと思います。そして修正が来ても、全員が大丈夫だと思います。今多くのイノベーションが起きていることは良いことで、最終的には勝者の後ろにより多くの資本を集約する必要があるでしょうが、急ぐ必要はない。市場はそういうものです。
6-2. Steven Bartlett：黒字経営を維持しながら将来のIPOを展望——MrBeastの先行事例への注目
Lessin： Stevenさんはどうですか。これまでどんなところから資本を調達してきましたか。また今後の展望は。
Bartlett： 少し資本は調達しましたが、ビジネスはずっと黒字でした。ですから目標はずっと黒字を維持し続けることです。将来のある時点で公開市場に出ることを考えているかもしれません。興味深いのは、最も近い比較対象がMrBeastだということです。彼がBeast Holdingsで今やっていることはそれに向かっています。私はBeast Holdingsの投資家でもありますが、彼はおそらく今後18か月以内に公開市場に進むと思います。クリエイター主導のメディア企業を公開市場がどう評価するか、という意味で非常に興味深いケーススタディになるでしょう。
Bartlett： 実際、MrBeastが言っていたのですが、中国を除くと世界の33人に1人が彼の動画を毎回視聴しているそうです。そうなると当然、個人投資家としても非常に興味深いオーディエンスが生まれます。こうしたクリエイター企業は、膨大な組み込みオーディエンスを最初から持っているわけですから、公開市場での扱われ方は非常に興味深いものになるでしょう。私はまず彼に山を越えてもらって、矢を受けてもらってから、その後に何が起きるかを見ようと思っています。
Lessin： 賢いですね。
Bartlett： 私たちは黒字経営を維持する、それが目標です。それだけです。
7. 次世代起業家へのアドバイスと質疑応答
7-1. ソロ起業の魅力と限界、共同創業者の価値——「決して諦めるな」は悪いアドバイスである
Nathaniel（聴衆）： オーストラリアで次世代の起業家やイノベーターを育成する教育会社を運営しています。AIの助けを借りて、一人で10人分の仕事ができるソロ起業家の台頭を目の当たりにしています。先ほど謙虚さや自己破壊の重要性についてお話がありましたが、次世代の若い起業家にとって、成功の最大の決定要因になると思うものは何でしょうか。
Taylor： 今から会社を起業することがいかに刺激的か、という話をさせてください。私はこれまで3つの会社を作ってきましたが、最初の会社ではサーバーを物理的に構築してコロケーション施設に設置する作業を誰かにやってもらっていました。次の会社ではAmazon Web Servicesが存在していたのでそれが不要になり、そして今は冗談めかして言えば「寝室の子どもがソフトウェアエンジニアリングエージェントを使うだけ」という時代になっています。これは素晴らしいことです。
Taylor： 私が最も面白いと思うことのひとつは、ゲートキーパーの排除です。不人気だけれど実は優れたアイデアのために大量の資金調達が必要な場合、これまではそれを実現することが非常に難しかった。Christopher Nolanの例で考えてみましょう。私の理解では、彼は多くの映画のアイデアを早い段階から持っていましたが、200億円規模の映画を映画学校を出たてで作ることはできませんでした。有名になって初めてそれが可能になった。でも今後は、「Inception」のようなアイデアがあれば、視覚効果のコストがもはや障壁にならない時代が来るかもしれない。それは極めて刺激的なことです。
Taylor： ただひとつ注意を促したいのは、チームの価値についてです。AIエージェントがそれをやってくれるかもしれないという意見もあるでしょう。でも私は、寝室を出るべき瞬間というものがあると思っています。偉大なものの多くは、世界を変えようと一緒に動機づけられた人々のグループによって生まれました。シリコンバレーで創業者に助言するとき、私はよく共同創業者を見つけることを勧めます。ひとつには、起業は極めて孤独だからです。デフォルトは失敗です。自分のリビングで膝を抱えて孤独に座っているよりも、共同創業者と一緒にソファで絶望を共有していれば、そこから出口を見つけられることがある。コードを生成することが難しかったわけではありません。プロダクト・マーケット・フィットを見つけることが難しかったのです。そのパートナーがいることの価値は、いくら強調しても足りないくらいです。
Bartlett： 起業家によく与えられるアドバイスで、私が本当に悪いと思うものがあります。それは「絶対に諦めるな」というものです。今朝ジムの壁にも書いてありました。これはひどいアドバイスだと思います。悪いアイデアを持つことは避けられないことです。では、そのひどいアイデアにどれほど長く居続けるか。それが人々の人生の多くを無駄にしているのです。ビジネスだけでなく、関係でも、結婚でも同じです。
Bartlett： 私自身を振り返ると、学校に行き、そこで1回講義に出て、あるスタートアップを始めて、その後突然やめて、また別のものを始めてそれが上場企業になり、そしてIPOロードショーの10日前に別の大きな株式市場への鞍替えをやめる判断をしました。素早く撤退することは非常に優れたスキルです。何百人もの創業者や起業家にインタビューしてきましたが——それが今の私の仕事でもあるわけですが——彼らも人生の中でそういう瞬間を持っています。客観的に見ると「なぜそんな馬鹿げた決断をしたのか」と思えるような、突然何かをやめた瞬間が。そしてそれが転機になっていることが多い。
7-2. 採用・文化テストの実践と、今もし別の事業を建てるなら何を建てるか
聴衆： もし今建てているものを建てていないとしたら、いわゆる「寝室の中の子ども」として、何を建てますか。
Taylor： 最後の質問だけ短く答えます。退屈なビジネスプロセスのAIエージェント化に取り組んでいる起業家が、まだ十分にいないと思っています。エージェント構築ツールを作っている人は多いのですが、私がよく挙げる例を使えば、世界中のすべての上場企業は四半期が終わると、決算発表まで約3週間の期間があります。その間、監査法人が財務諸表を監査し、弁護士がすべての契約書を確認します。CFOが決算報告書にサインして投資家に電話するとき、それが不正ではないことを確認するプロセスです——過去に一部の上場企業で問題になったことですが。そういった作業のほぼすべてをエージェントで代替できます。
Taylor： でも今それをやっている人がいるかどうか、私にはわかりません。なぜなら、収益認識のルールや契約に精通した知識と、AIエージェントを構築できる技術力のベン図の重なりに、誰も存在していないからです。でも実際にはそこに非常に大きな価値があると思います。AIエージェントの価値は今後10年で、今は手動でやっているプロセスを自動化することにあります。AIに興奮している人たちと、そのプロセスを理解している人たちが、今はまだ同じ部屋にいない。そういう難解なビジネスルールを理解していて、vibe codeを学べる人たちに期待しています。私たちは応用AIの本当に初期段階にいて、多くの価値がこれから10年で解放されていくと思います。
Bartlett： 私が今とは別に建てるなら、IRL（リアルな場）のコミュニティイベントだと思います。自分の本領と同じコードを打つからです。AIの時代において、ある種の疲弊が起きてくると思っています。その兆候はすでに見え始めていると感じます。人々は本質的にリアルな場での繋がりを求めるようになる。フットボールクラブを買ったり、フェスティバルを開催したり、IRLで何かをやることは、これから非常に注目されると思います。
Lessin： 採用や文化についてはどうですか。
Bartlett： 明白なことを言わずに、何かユニークなことをお伝えしようと努力しています。私たちの文化テストシステムは、入社時に受ける33問のシナリオベースの設問で構成されています。そのシナリオは、私たちが組織に求めるコアな属性を測るためのものです。たとえば「紙の壁を押す」というものがあります。制約に見えているものが、実は制約ではないかもしれないという信念を持ち、実際に壁を押して確かめることができるかどうかです。
Bartlett： 具体的なシナリオはこういうものです。「クリスマスイブに、クライアントから自分のアカウントにログインできないとテキストが届く。パスワードを持っている担当者はハネムーン中だ。あなたはどうするか。」私たちが信じているのは、文化的な整合性の最良の予測因子は、オフサイトのホワイトボードに書かれた「野心」という言葉ではなく、実際の行動だということです。だから言葉ではなく、シナリオに対してどう振る舞うかを採用時に見ています。
8. AIと思考力——書くことの価値の再発見
8-1. 取締役会レポートをAIに書かせない理由と、毎日140文字を投稿し続けた7年間の習慣
Bartlett： 先ほどのセクションで触れたこととも繋がりますが、次世代の起業家に向けて、明白ではない気づきをひとつお伝えしたいと思います。今朝別のパネルに出席したのですが、そこにいたあるCEOが「息子がコンピューターサイエンスをやめてクリエイティブライティングをやりたいと言い出して失望している」という話をしていました。でも私はその瞬間、クリエイティブライティングこそ思考の代替指標だと思いました。全員が同じツールを持っていても、同じ成果を得られているわけではありません。なぜなら、ツールを持っていることはいいアイデアを持っていることを意味しないからです。
Bartlett： たとえば私が先ほど言った、「30分のエピソードをGeminiに入れて視聴者がどこで離脱するかを予測させる」というアイデアひとつ取っても、それは過去15年間にわたって収集した7〜8個の異なる参照点から生まれています。リテンションが最重要指標であること、編集の重要性、その他さまざまな要素への理解が積み重なって、初めてそのアイデアが出てくる。AIを持っているだけでは、そのアイデアは出てこないのです。
Bartlett： だから私が自問しているのは、多くの人が思考の責任をAIに委ねてしまうこの時代に、どうすればその思考力を保てるかということです。そして書くことは、読むことと同様に、幅広い参照点から思考を練る非常に優れた方法です。私が人生で最も重要なことのひとつだったと思っていることがあります。21歳のとき、「毎日午後7時に140文字のツイートを投稿する」と決めたことです。それが意味したのは、毎日こういう一日を過ごして、午後6時になるとパートナーが「さあどうぞ」と言う。それは「1時間どこかへ行って、ツイートする何かを考えてきなさい」という意味です。
Bartlett： 一見するとそれは些細なことのように思えます。でも物理学者のRichard Feynmanが言っているように、何かを理解したければ、まずそれを学ぶ。そして10歳の子どもでも理解できるくらいに蒸留する。140文字で。それを世界に向けて投稿して、フィードバックをもらう。私は6〜7年間、毎日この作業をしていました。その日の会話の中から、140文字に蒸留できる何らかの真実を見つけ出す作業です。自分のアイデアをチームに伝える能力、自分自身を理解する力、自分のトラウマや行動パターンを理解すること——それらすべてを加速させたのが、この書いて蒸留して共有するプロセスでした。そして副産物として100万人のフォロワーができましたが、それは実はこのプロセスがもたらした最も価値の低いものです。
8-2. 「クリエイティブライティングは思考の代替指標」——どの作業はAIに任せ、どの作業は自分で考えるべきか
Taylor： まったく同意します。私たちの会社では、スライドではなく取締役会への手紙を書いています。そしてその手紙をAIに書かせることは絶対にしません。なぜなら、手紙を書く目的はまさにStevenさんが言ったこと、つまり自分自身のビジネスに対する思考を明確にすることだからです。その作業をAIに委ねることは、その目的そのものを台無しにしてしまいます。ドキュメントは明晰さの副産物です。それ自体が目的なのではなく、自分の思考を整理した結果として生まれるものです。
Bartlett： そのテンションがまさに重要だと思います。AIの時代に書くことが「より楽な選択肢があるからやらない」という方向に向かう中で、書くことに投資することは大きなヘッジになります。AIに何かをプロンプトすることさえ、思考できなければできないわけですから。
Lessin： 私自身、今日の朝にAndy Jasseにインタビューをする部分と、AIに任せる部分を分けて考えていました。20年間のテクノロジー報道の蓄積や、聞きたい質問への自分なりの視点を持って臨む部分は、本当に自分で準備しなければならない。でも、トランスクリプトを受け取ってクリップを選び、ツイートを提案してもらうといった作業はAIに任せられる。そうすることで、次のインタビューの準備や、今この会話に集中できる時間を作れる。あるいは、2年前に彼にインタビューしたときとどう違うかという振り返りを書く時間も。会場の空気感、あのときと今の彼の様子の違い——Amazonの今のAIへの自信がどれほど増しているかを感じる、そういった部分はAIには書けません。
Taylor： そのバランスこそが大事だと思います。AIに任せることで節約した時間を、自分にしかできない思考に集中するために使う。それが「AIをどう使うか」の本質的な問いだと思います。
Bartlett： まさにそうですね。どの作業について自分が痛みを伴う思考のプロセスを経るべきかを見極めること、そしてどの作業はAIに任せるべきかを判断すること——私自身もその二律背反の中で生きています。たとえば求人票を書くのであれば「AIに作ってもらえばいい」と言いますが、自社のビジネスの方向性を考えることは、自分で苦しんで考えるべきことです。どの仕事においても、この振り分けを意識的にやることが、これからの時代に最も重要なスキルのひとつになると思います。