生産的な不確実性 (2/3)
生産的な不確実性
一般的に、不確実性は避けなければならないものです。自分の行動の結果を予測できなければ、計画を立てたり管理したりするのが難しくなります。また、あなたのビジネスの提案が不確実であることを他の人が知れば、あなたの製品を計画に入れることをためらうでしょう。しかし、不確実性は競争の盾にもなり、超過価値を生み出すことができます。その場合、それは生産的な不確実性です。イノベーションは新しいものであるため、通常、ある種の不確実性を伴います。創業者は、不確実性が生産的で、成功の可能性が最も高いイノベーションのサブセットを選択しなければなりません。
不確実性に生産性があるものとないものがあるのはなぜでしょうか？すべてのビジネスは、最初に抱えた不確実性を最終的に軽減しなければなりません。この軽減がいつ、どのように展開されるかによって、不確実性が生産的かどうかが決まります。高いレベルでは、高成長の可能性を秘めた技術系スタートアップが直面する不確実性には2つの基本的な原因があり、それらは異なる方法で軽減されます。この2つのタイプとは、新規性の不確実性と複雑性の不確実性です。
新規性の不確実性
これまでにないことをするとき、誰もその結果を予測できないことがあります。予測には、帰納的または演繹的な推論が必要です。新規性の不確実性は、どちらもない場合に生じます。例えば、空気力学の理論が十分に理解されていなかったライト兄弟は、1903年に開発したフライヤーが地面から離れるかどうか、実際にやってみるまでわかりませんでした。これが新規性の不確実性です。
新規性の不確実性には、次のような質問が生じます：
・その技術はうまくいくのか？
・私たちが作ろうとしている製品で動作することを証明するには、どれくらいの時間と費用がかかるか？
・商用レベルの生産が可能であることを証明するには、どれくらいの時間と費用がかかるのか？
・出来上がった製品の品質はどれくらいか？
・時間をかけてその品質を向上させることができるのか？
・役に立つためには、どの程度の品質が必要なのか？
などなど。
不確実性が高い場合、これらの質問の多くに答えることができません。新しい技術が不確実な場合、それは一般的に新規性の不確実性です。
複雑性の不確実性
多くの複雑なシステムが何をするかを予測することは不可能です。システムは、相互に作用する多くのエージェントから構成されており、それぞれが確実に知ることのできない独自のルールに基づいて意思決定を行い、その意思決定へのインプットの一部は他のエージェントの意思決定の結果となります。例えば、19世紀後半の「電流戦争」では、エジソンの直流とウェスティングハウスの交流のどちらが最終的な標準となるかは、技術的、社会的、経済的な利害関係によって決まります。このようなシステムの意思決定は繰り返し行われ、経路に依存するため、客観的に最良の結果があるとは限らず、仮にあったとしてもそれが勝利につながるとは限りません。エジソンもウェスチングハウスも、複雑性の不確実性に直面していました。
複雑性の不確実性には、次のような質問が生じます：
・この製品を欲しがる人は誰で、何人いるのか？
・彼らは何のためにそれを使うのか？
・何に使うのか分からない中で、どのようなデザインがベストなのか？
・何に使われるかわからない中で、どうやって納得して買ってもらうか？
・どのくらいの価格なら買ってもらえるのか？
・必要な付属品を作ったり、製品を顧客のワークフローに統合するために、誰がパートナーになってくれるのか？
・サプライヤーは我々のことを真剣に考え、我々のためにインプットをカスタマイズしてくれるだろうか？
・この分野の既存の企業が我々と競争することになるだろうか？
・メディアや政府、社会全体の反応はどうだろうか？
などなど。
新しい技術を使っているかどうかにかかわらず、新しい市場の進化を予測する際には、複雑性が障害となります。
不確実性への対応
スタートアップが製品の導入と販売を成功させるためには、不確実性を長期的に軽減する必要があります。不確実性は、顧客、従業員、サプライヤーを遠ざけます。ビジネスの資金調達コストも高くなります。さらには、計画を立てることが不可能になり、経営にも支障をきたします。スタートアップの目標の一つは、創業時に直面する不確実性を軽減することです。
新規性に起因する不確実性は、行動によって軽減することができます。つまり、「うまくいくのか」という疑問には、実際に作ってみて、うまくいくかどうかを確認することで答えることができるのです。新規性による不確実性を解消して得られたものは安定しており、その上にさらに学習を重ねることができる基盤となります。ライト兄弟は空を飛んだ後、全く同じことをすれば再び空を飛べると確信していました。
複雑性からくる不確実性は、学習によって完全には軽減できません。なぜなら、システムが毎回異なることをするときに何をするかを「学習」することはできないからです。（完全ではないと言ったのは、実際のシステムには、ほとんどの場合、行動する範囲があり、それに依存すると「ブラック・スワン」の可能性があるにもかかわらず、それを学習することができるからです）。軽減策としては、不確実な問題についてシステムが均衡に達するのを待つか、自分が何をしているのかという物語を作るなどして、システム自体を修正するという形を取らなければなりません。システムが何をするかというあなたの不確実性は、あなたが何をするかという他のすべてのエージェントの不確実性に反映されるため、エージェントが認識する不確実性を軽減することで、エージェントはより予測しやすくなり、結果として不確実性が実際に減少します。複雑なシステムを修正するその他の方法としては、例えば、契約、基準、共通理解などによって相互作用を標準化することで、エージェント間のフィードバックのばらつきを減らすことができます。システムに合わせて自社を修正するのではなく、自社に合わせてシステムを修正することが、「実現してほしい未来を創造する」ことになるのです。これらのことについては、別の記事で詳しくご紹介します。
なお、すべての新規性やすべてのシステムが不確実性を生むわけではありません。起業家は、不確実性を生み出すものを見つける必要があります。
不確実性からモートへ
不確実性こそが無制限の競争を遠ざけているのですから、スタートアップが不確実性を軽減したところで、他のモートを築かない限り競争にさらされることになります。スタートアップの戦略には、不確実性の管理と軽減、そしてモートの構築という2つの要素が必要です。どのモートを利用できるかは、スタートアップが解決しようとしている不確実性が、新規性の不確実性なのか、複雑性の不確実性なのかによって大きく異なります。
この分析では、簡単にするために、一般的に新技術企業は主に新規性の不確実性を持ち、新市場企業は主に複雑性の不確実性を持つとしています。必ずしもそうとは限りませんが、この分析はそれらにも十分応用可能です。
新技術企業のモート
新技術は商品化されると保護するのが難しいです。技術革新者は自分のアイデアを特許で保護することを望むことが多いですが、特許に価値があるのは、競合他社が容易に代替となる技術革新を見つけられない場合に限られます。
急速な技術進歩が可能な社会では、一つの技術革新が必要不可欠なものにはなりません。しかし、その理由は、個々のイノベーションが絶対的に重要でないからではなく、そのような社会では代替となるイノベーションを容易に生み出すことができるからです。多くのイノベーションを生み出せる能力があるからこそ、一つのイノベーションを使い捨てにすることができるのである。
――ネイサン・ローゼンバーグ『Inside the Black Box: Technology and Economics』p.29
一つの技術革新に未来を賭ける企業にとって、これは悪いニュースです。
モートが特許でなければならないとすると、保護できる技術は限られてきます。技術革新の初期には、非常に基本的で単純なアイデアがあるため、特許が広く曖昧なものになり、ほとんどの競合他社を排除することができる場合があります。例えば、エジソンの電話機の特許や、ジェームズ・ワットの蒸気機関の特許などです。また、特許は、多くの医薬品のように、コストのかかる試行錯誤によって発見されたものにも有効でしょう。試行錯誤には前もって費用がかかりますし、医薬品は製造するための限界費用が低い傾向にあるため、製品化されると規模の経済が働きます。そのため、競合他社が代替品を作るインセンティブが低くなります。また、新たに導入された医薬品は、商品化後すぐに多額のキャッシュフローを生み出すことができるため、導入した企業は多額の費用をかけて特許を守る余裕があります。（もちろん、試行錯誤には初期費用がかかるため、政府の助成金や大学、既存の企業が資金を提供することが多いです。このような資金源から生まれたスタートアップは、創業前にその価値の多くを生み出しているのです。）
特許がなければ、新しい技術はそう簡単には守れません。そのため、新技術を持つスタートアップが不確定要素を解決し、その技術を顧客に紹介すると、既存企業は注目します。特にそのスタートアップが既存企業の顧客に販売している場合はなおさらです。これらの顧客が新技術に価値を見出せば、既存企業はすぐにその技術をコピーするか、代替品を見つけるでしょう。そうなると、スタートアップはより優れたリソースを持つ競合他社に直面し、超過価値を生み出す機会が制限されてしまいます。このような模倣はすぐに起こるため、スタートアップには他のモートを築く時間がありません。
時間があれば、スタートアップは新技術や特殊なノウハウ（密接に保持された知識や暗黙知）を中心に規模の経済を築くことができます。特殊なノウハウがモートとして機能するのは、Genentechのように、販売する製品が技術そのものではなく、その技術を使用した結果である場合です。ジェネンテックの最終的なモートは、特許ではありませんでした。特許を持っていても競合から守ることはできません。本当のモートは、自社の技術を使って新しい製品を作り続けるための暗黙知の構築にありました。既存の大手製薬会社の多くが、自社の技術をスケールアップできるかどうかの不安を抱えており、すぐに競合することができなかったため、Genentechにはこの知識を構築する時間がありました。いずれにしても、多くの新技術企業が成功するためには、これらのモートを構築する時間を確保することが必要です。
新市場企業のモート
新市場に参入する企業は、主に複雑性の不確実性に直面します。複雑性の不確実性は、システムが何らかの平衡状態に達するまでの時間を乗り切るか、システムと協力してその複雑性を減らすことで軽減されるため、これらのスタートアップにはさまざまな種類のモートを築く機会があります。
新技術製品の導入が、その不確実性のほとんどを解決したことを意味するならば、その製品の発売は、競合他社にとってのスタートラインとなります。しかし、新しい市場では、スタートアップが製品を投入しても、必ずしも不確実性が解消されるわけではありません。顧客、サプライヤー、社会の反応が均衡を取ろうとするため、不確実性はその後もしばらく続く可能性があります。この間、スタートアップはモートを築くことができます。製品の製造と販売を開始することで、競合他社が参入する前に、ブランド、規模の経済、ネットワーク効果などを構築することができます。市場が成熟し、既存企業が参入できるようになったときには、スタートアップはすでに安泰かもしれません。
アマゾンが創業したとき、人々が実際に本を見たり、手に取ったり、書店の専門家によるキュレーションを受けずに本を買いたいと思うかどうかは不明でした。発売後、市場があることが明らかになっても、その市場がどの程度の規模になるかはまだ不明でした。そのため、バーンズ＆ノーブルのような既存企業が新しい市場を全面的に受け入れることができず、アマゾンにはブランドを構築するための時間が与えられていました。
市場に参入する前であっても、スタートアップがシステムの不確実性を低くするために努力するならば、他の人ではなく自分自身のために不確実性を低くすることで可能になります。契約、基準、ナラティブなどはすべて、潜在的な競合他社よりもスタートアップに適したようにカスタマイズすることができます。システムの硬直性は、持続可能な競争優位性の主要な源泉の1つです。システムを硬直化させることで複雑性の不確実性を取り除くことができるため、スタートアップはこの点を利用してモートを築くことができます。
例えば、Netflixが動画配信を始めたとき、複雑性の不確実性に直面しました。コンテンツ所有者の反応はどうなのか、Netflixが自社のコンテンツをライセンスすることに同意してくれるのか？この不確実性は、ストリーミング権の契約を結ぶことで解決しました。この契約により、他のストリーミング企業が競合することは難しくなりました。このような戦略では、複数のスタートアップ企業が協力して、古いやり方を廃した新しいビジネスのやり方を導入することもあります。
この2つの戦略は排他的なものではなく、新しい市場に参入した多くの企業が両方の戦略を用いています。
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原文：Productive Uncertainty
著者：Jerry Neumann
免責事項
当該和訳は、英文を翻訳したものであり、和訳はあくまでも便宜的なものとして利用し、適宜、英文の原文を参照して頂くようお願い致します。当記事で掲載している情報の著作権等は各権利所有者に帰属致します。権利を侵害する目的ではございません。
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