Deep Tech スタートアップとは何か

ディープテックスタートアップの定義や概要、特徴について解説しています。シリーズの最初のスライドです。

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1. Takaaki Umada / 馬田隆明 東京大学 FoundX（インセプションプログラム） https://foundx.jp/ Deep Tech スタートアップ入門 (1) Deep Tech スタートアップとは何か
2. Q. 2 ディープテック スタートアップ とは？
3. 「ディープテック」かつ「スタートアップ」 3 ディープ テック スタート アップ
4. スタート アップ まず「ディープテック」側から説明 4 ディープ テック
5. ディープテックとは 定義は Deep Tech: The Great Wave of Innovation などを参照した 5 ディープ テック 研究開発を要するような 「深い」レベルの技術。 主に以下の特徴を持つ。 • 論文や特許になるぐらいの 先端的な研究開発を行う、 もしくはそのような自社技 術を基にした事業を行う • 多くの場合、ソフトウェア だけに留まらない（センサーやア クチュエータを使う。ただし最先端の場合はソ フトウェアだけで Deep Tech とされる場合も）
6. ディープテックの領域の例 Deep Tech 系のプログラムやコンテストで挙げられる Deep Tech の領域は以下の通り。「重めの産業領域」が多い。 The Fellowship — Activate Global Challenge – Hello Tomorrow (hello-tomorrow.org) 6 Activate.org の採択領域 Hello Tomorrow の領域 農業 化学 計算機 電気 製造 輸送 建築 防衛 エネルギー＆ 環境 ヘルスケア＆ 医療機器 データ & AI 高度な計算 & 電子機器 宇宙 サステナブル 建築&インフラ 医療バイオ テック & 創薬 Industry 4.0 & 自律機械 産業バイオ テック & 素材 食糧 & 農業 CO2 循環経済
7. ただし Deep Tech かどうかは技術の先進性で決まる。 以下はビジネスごとの Deep Tech かどうかの判断例。 ビジネス 論文執筆や特許化 可能な技術開発 ソフトウェア以外 Deep Tech PEM 型水電解装置の開発 〇 〇 〇 大学での無線給電の研究成果を活か したハードウェア 〇 〇 〇 自社で開発した「最先端の」AI を 用いたセキュリティ対策技術 〇 × 〇 メタバース上での一般的なアプリ × × × ブロックチェーンを使った分散型 アプリ × × × 二酸化炭素排出量の会計 SaaS × × ×
8. 再掲: ディープテックとは 定義は Deep Tech: The Great Wave of Innovation などを参照した 8 ディープ テック 研究開発を要するような 「深い」レベルの技術。 主に以下の特徴を持つ。 • 論文や特許になるぐらいの 先端的な研究開発を行う、 もしくはそのような自社技 術を基にした事業を行う • 多くの場合、ソフトウェア だけに留まらない（センサーやア クチュエータを使う。ただし最先端の場合はソ フトウェアだけで Deep Tech とされる場合も）
9. 次に「スタートアップ」側を説明する 9 ディープ テック スタート アップ
10. スタートアップとは Startup = Growth 10 スタート アップ 短期間に急成長するように 設計された新しい事業。 主に以下の特徴を持つ。 • 多くの人が欲しがるものを 作る • それをすべての人に届ける ※ スタートアップは新興企業全般を指す用語である ものの、本シリーズでは VC 投資の対象となるよう な事業を解説するため、Paul Graham にならって、 スタートアップの言葉をより狭い意味で使っている。
11. スタートアップとスモールビジネスは異なる スモールビジネスは着実に成長するビジネスでの起業であり、 スタートアップは短期間で急成長する起業という違いがある。 11 スモールビジネス スタートアップ 利益 時間 利益 時間
12. スモールビジネスとスタートアップの例 スタートアップとスモールビジネスの一例は以下の通り。 12 スモールビジネスの例 市場はすでに出来上がっており、既にビジ ネスモデルなどが検証されているビジネス。 • 花屋 • 飲食店 • 人材派遣 • ソフトウェア受託開発 など スタートアップの例 市場の不確実性が高く、本当に成功するか 当初分からなかったビジネス。 • 1970 年代の Intel などの半導体企業 • 1980 年代の Microsoft や Apple などの ソフトウェア企業 • 2000 年代の Google や Facebook など のネット企業 • 2010 年代の Airbnb や Uber など ※ 時代によってスタートアップに最適な領域は変わる
13. Q. 13 どれぐらい 急成長すれば良いのか？
14. A. 14 1 年間で 3 ～ 100 倍成長 📈
15. スタートアップは数年で数百倍の成長を目指す 以下はスタートアップの成長の指標として有名なものは以下の もの。いずれも 1 年で数倍の成長を目指す。 図は Battery Ventures の指針 から 15 週次 5 ～ 10% 成長 Paul Graham による指針。 一週間で 5% ぐらいが良い成長率、10% ならかなり良い成長率。 もしこの成長率が続けば、 • 週次 5% 成長なら一年間 13 倍 • 週次 10% 成長なら一年間で 142 倍 の成長を遂げることになる。 T2D3 (SaaS) Battery Ventures の指針。 T2D3 は Triple, Triple, Double, Double, Double の略。年間売り上げが3倍、3倍、2 倍、2倍、2倍になるような成長を遂げるこ と。5 年で 72 倍になる。
16. ※ ただし Deep Tech は売上の上がり方が違う 「徐々に急成長する」のではなく突然売上が出るような事業も あるため、成長速度よりも最終的な成長規模で見たほうが良い。 A financial argument for deep tech | by Ian | Cantos Ventures | Medium 16
17. Q. 17 最終的にどれぐらいの 成長すれば良いのか？
18. A. 18 具体的には ぐらいを一つの基準にする 📅 10 年後の時価総額が 2000 億円 (PER 30 倍として利益は 66 億円)
19. A. 19 具体的には ぐらいを一つの基準にする 📅 10 年後の時価総額が 2000 億円 (PER 30 倍として利益は 66 億円) 📅 15 年後の時価総額が 1 兆円 (PER 20 倍として利益は 500 億円)
20. 20 自社の周辺に 産業 を作るぐらいの規模で 成功するのがスタートアップ （例: Salesforce 導入支援コンサル、Airbnb ホスト向けサービスなどなど…）
21. 起業のうちほんの一部がスタートアップ 21 起業全体 スタートアップ （恐らく全体の 1% もない）
22. 22 スタートアップは 起業の中でも 「応用問題」
23. スタートアップは起業の中でも「応用問題」に近い スタートアップは資本政策をうまく使ってビジネスを起こす、 起業の「応用問題」なので学ぶことは多くなる傾向にある。 23 普通の起業で考えること • 顧客の課題 • 解決策 • 売上やコスト • 組織
24. スタートアップは起業の中でも「応用問題」に近い スタートアップは資本政策を活用して急成長することが多く、 起業の「応用問題」なので学ぶことが多くなる傾向にある。 24 普通の起業で考えること • 顧客の課題 • 解決策 • 売上やコスト • 組織 スタートアップで考えること • 顧客の課題 • 解決策（技術を活用することが多い） • 売上やコスト • 組織（急激に大きくなることが多い） • 市場 • 資金調達や資本政策
25. スタートアップという起業形態に向いている事業 スタートアップでなくとも素晴らしい事業は存在するし、ほと んどの事業はその類。しかしスタートアップとして行うことが 最適な事業もある。事業の向き不向きを考えて選択する。 Realising the Deep-Tech Entrepreneurial Talent of Europe.pdf (europa.eu) などを参考 25 多くの起業 スタートアップ 市場のリスク 低い 高い 技術のリスク 低い 高い 市場までの時間 短い 長い 参入障壁 低い 高い 利益が出るまでに 必要な資金 数千万円程度 （融資で調達可能な程度） 数億円以上 戦略上必要な 事業成長の期間 長く時間をかけても良い 短期間で規模拡大が必要
26. 26 起業や新規事業のほとんどは スタートアップではない
27. 27 90% 以上の起業や新規事業は スタートアップという 起業形態には向いていない 無理に事業をスタートアップの枠に当てはめないほうが良い
28. スタートアップとは Startup = Growth 28 スタート アップ 短期間に急成長するように 設計された新しい事業。 主に以下の特徴を持つ。 • 多くの人が欲しがるものを 作る • それをすべての人に届ける ※ スタートアップは新興企業全般を指す用語である ものの、本シリーズでは VC 投資の対象となるよう な事業を解説するため、Paul Graham にならって、 スタートアップの言葉をより狭い意味で使っている。
29. ディープテックかつスタートアップであること 29 ディープ テック スタート アップ ここ
30. Deep Tech かつスタートアップであることが条件 Deep Tech とスタートアップの両方の条件を満たすものが 「Deep Tech スタートアップ」。 30 ビジネス Deep Tech スタートアップ Deep Tech スタートアップ AI を使った受託開発ビジネス 〇 × × 最先端の AI を使った製品ビジネス 〇 〇 〇 メタバース上でのアプリ × △ × ブロックチェーンを用いた製品開発 × 〇 × ロボットの開発を伴う大きな市場の事業 〇 〇 〇 ロボットの開発を伴う小さな市場の事業 〇 × × 大きな市場での医療機器開発 〇 〇 〇 小さな市場での医療機器開発 〇 × ×
31. Deep Tech ベンチャー ≠ Deep Tech スタートアップ Deep Tech “ベンチャー” と呼ばれる企業の多くは、VC 投資の 対象となるような「スタートアップ」ではない。 31 Deep Tech ベンチャー企業 研究を用いた、通常の起業での事業化。 大きくなることをそこまで狙わないため、 売上は 1 億円に届かないことも多い。自社 周辺に産業を作るのではなく、産業の一部 として一定の役割を果たす。 「大学発ベンチャー」のほとんどはこちら （それが良いかどうかは別問題）。 ※「ベンチャー企業」は和製英語で、日本では起業全般を指す ものとして用いられてきたため、本スライド群ではスタート アップとは区別して用いている。 Deep Tech スタートアップ 急成長を狙う事業化。 最終的に急成長を狙うことが重要であり、 活動レベルではベンチャー企業と区別がつ かないこともある（特に初期）。 技術によってはスタートアップではなく、 ベンチャー企業が向いている場合もある。
32. 32 競争優位性が深い技術にあり かつスケールする起業が Deep Tech スタートアップ
33. Deep Tech スタートアップの成長の例) Solugen 合成生物学と化学を用いた過酸化水素製造の Solugen というス タートアップ。MIT の研究者らが「化学産業の脱炭素」に向けて 2016 年に設立。ただし当時はラボレベル。 ハードテック＆バイオテック起業家へのアドバイス - FoundX 33 2016 年 ビーカーでのプロトタイプ
34. Deep Tech スタートアップの成長の例) Solugen Solugen は 2017 年に YC に入り、2017 年に約 5 億円、2018 年に約 20 億円、2019 年に約 35 億円、2021 年に約 400 億円 を調達し、急成長を行う。創業 3 年後には化学プラントを建設。 ハードテック＆バイオテック起業家へのアドバイス - FoundX Solugen - Funding, Financials, Valuation & Investors (crunchbase.com) 34 2016 年 ビーカーでのプロトタイプ 2019 年 化学プラントを自社で持つ 3 年後
35. まとめ: Deep Tech スタートアップの定義 本稿で扱う Deep Tech スタートアップとは以下の2つの条件を 満たす企業のこと。 35 (1) Deep Tech 最終的に技術自体が競争優位性となる事業 のこと。主に以下の要件を満たす（ただし 例外もある） • 論文出版や特許獲得ができる程度に研究 開発を行ったり、自分たちのそうした研 究をベースとしている • 多くの場合、ソフトウェアだけに留まら ない (2) スタートアップ 短期間に急成長するものとして設計された 事業体 利益 時間
36. ※ Deep Tech の中でも創薬と医療機器は少し異なる Deep Tech の中でも 創薬/医療機器は成長の仕方が異なるため、 別物とされる場合もある。 2021: The year of Deep Tech | Dealroom.co 36 IT 確立した技術で新しい市場 を探し、PMF を狙う。市場 リスクは大きい。 Deep Tech 実用化のための R&D が長 く、市場リスクも技術リス クも大きい。 創薬/医療機器 技術リスクは大きいが承認さ え取れれば市場リスクは小さ い。Deep Tech の一部。 R&D 投資 買収/JV R&D 初期展開 成長 シード アーリー レイター 価値 価値 価値 テスト フェーズ 発見 フェーズ 規制承認 実用化 のための R&D 期間が長い PMF 探索 フェーズ
37. 39 最先端の技術を使っていても Deep Tech スタートアップ とは限らないので注意 🚦 （スケールする事業かどうかが大事！）
38. Deep Tech スタートアップでは「ない」もの 以下のような起業は、いずれかの条件を満たさないため Deep Tech スタートアップではない。 40 (1) ディープテックではない • AI やブロックチェーンなどであっても 既存の仕組みの利活用が中心のもの • 論文化に値する技術開発を伴わない、も しくは論文や知財になっているような技 術を用いていない (2) スタートアップではない • 研究開発を行っていても、売上が年間 1 億円程度しかない • 最先端の AI を扱っていても受託開発が 中心（一時的に行う場合はある） スタートアップ ではあるけれど ディープテック ではない スタートアップ ではない ディープテック ではあるけれど
39. Deep Tech スタートアップでは「ない」例 より具体的な例としては、以下のようなものは Deep Tech ス タートアップではない。 41 (1) ディープテックではない例 二酸化炭素排出量の会計 SaaS Climate Tech の多くは Deep Tech だが、 SaaS はそうではない可能性が高い ブロックチェーンの応用 自社で研究をしないのであれば該当しない 一般的になっている AI 技術の応用 論文などを自分で書いたり、知財を獲得し ていないと該当しない (2) スタートアップではない例 最先端の AI を使った受託開発 最先端の技術を使っていても、スケールし ないビジネスはスタートアップではない 小規模な医療機器開発 数か所の病院にしか売れない、数千万円の 機器の製造販売はスタートアップではない
40. 起業の中で Deep Tech スタートアップはかなり希少 42 起業全体 スタートアップは 起業のほんの一部 Deep Tech スタートアップは さらに一部
41. 43 Deep Tech は難しい
42. 44 Deep Tech は難しい スタートアップは難しい
43. 45 Deep Tech スタートアップは 「難しい×難しい」 😫 Deep Tech は難しい スタートアップは難しい
44. 46 でも面白い 🔬🧪🧬🧫⚗️ 🩺💊⚖️🔭🛠️
45. Deep Tech スタートアップの 特徴 47
46. Deep Tech スタートアップの特徴 Deep Tech スタートアップには、IT 系とは異なるいくつかの特 徴がある。 48 (1) リスクの 取り方が 違う ⚠️ (2) お金の取り方 と使い方が 違う 💰 (3) 何かと 時間が かかる ⌛ (4) ビジネス サイドが かなり重要 💱
47. 49 (1) リスクの取り方が違う
48. 50 事業のリスクを 「技術リスク」 「市場リスク」 の 2 つで考える
49. 大きく二つの種類のリスクがある スタートアップは市場リスクと技術リスクの「1 つ」もしくは 「両方」を選ぶ。 51 ⚙️ 技術リスク 解決策に必要なものが技術的に実現可能か どうか分からない場合、技術リスクがある と考える。 急激な技術の変化があったとしても、その 技術が本当に作れるかどうかはまだ分から ない。 🛒 市場リスク 市場に受け入れられるかどうか分からない 場合、マーケットリスクがあると見做す。 • ニーズや課題があるか • 市場は大きいか（急成長するか） • 規制 技術リスク 市場リスク 技術リスク 市場リスク
50. Deep Tech スタートアップは主に技術リスクを取る Deep Tech スタートアップは技術リスクをほぼ必ず取る。 52 ⚙️ 技術リスク 解決策に必要なものが技術的に実現可能か どうか分からない場合、技術リスクがある と考える。 急激な技術の変化があったとしても、その 技術が本当に作れるかどうかはまだ分から ない。 🛒 市場リスク 市場に受け入れられるかどうか分からない 場合、マーケットリスクがあると見做す。 • ニーズや課題があるか • 市場は大きいか（急成長するか） • 規制 技術リスク 市場リスク 技術リスク 市場リスク
51. リスクの 2 つの軸によるマッピング 「技術リスク」と「市場リスク」の二つの軸で整理する。 53 技術リスク 市場リスク
52. スモールビジネスではリスクが両方小さめ スモールビジネスは両方のリスクが小さく、うまく価値が提供 できれば維持可能なビジネスになりやすい。 ※ リスクは個別の事業によって異なります 54 技術リスク 市場リスク スモールビジネス の領域 👨‍💼コンサル 📰メディア 🍆八百屋
53. IT 系スタートアップは主に市場リスクを取る IT 系は技術的に作れることが分かっている上で「顧客に課題が あるか」「市場が大きいか」が分からないという事業が多い。 ※ リスクは個別の事業によって異なります 55 技術リスク 市場リスク 📱アプリ 🌎Web/SaaS 👨‍💼コンサル 📰メディア 🍆八百屋 スモールビジネス の領域
54. 創薬やエネルギーなどは技術リスクが高め 創薬や医療機器は良いものを低コストで「作ることができれば」 売れて、かつ市場も大きいため、技術リスクが主体となる。 ※ リスクは個別の事業によって異なります 56 技術リスク 市場リスク 🩺医療系 💊創薬 📱アプリ 🌎Web/SaaS 👨‍💼コンサル 📰メディア 🍆八百屋 💻半導体 ⚡エネルギー スモールビジネス の領域
55. スモールビジネス の領域 技術リスクも市場リスクも両方高い場合もある 技術リスクと市場リスクの両方が高い領域もある。 57 技術リスク 市場リスク 🩺医療系 💊創薬 🤖ロボット系 📱アプリ 🌎Web/SaaS 📕規制系 🧰新ハードウェア 👨‍💼コンサル 📰メディア 🍆八百屋 💻半導体 ⚡エネルギー
56. Deep Tech は技術リスクが高い領域の総称 Deep Tech の領域は主にこの上の部分に該当する。 58 技術リスク 市場リスク 🩺医療系 💊創薬 🤖ロボット系 📱アプリ 🌎Web/SaaS 📕規制系 🧰新ハードウェア 👨‍💼コンサル 📰メディア 🍆八百屋 💻半導体 ⚡エネルギー スモールビジネス の領域 Deep Tech 領域
57. 技術リスクだけが高い領域は投資家はそれなりにいる 創薬やライフサイエンスを専門とする投資家がそれなりにいる。 59 技術リスク 市場リスク 🩺医療系 💊創薬 🤖ロボット系 📱アプリ 🌎Web/SaaS 📕規制系 🧰新ハードウェア 👨‍💼コンサル 📰メディア 🍆八百屋 💻半導体 ⚡エネルギー スモールビジネス の領域 「技術的に作れさえすれば市場はある」 領域には投資家もそれなりにいる
58. 技術と市場の両方のリスクが高い領域は投資が難しい 両方のリスクが高いと、どんな投資家でも投資はしづらい。 60 技術リスク 市場リスク 🩺医療系 💊創薬 🤖ロボット系 📱アプリ 🌎Web/SaaS 📕規制系 🧰新ハードウェア 👨‍💼コンサル 📰メディア 🍆八百屋 💻半導体 ⚡エネルギー スモールビジネス の領域 技術リスク×市場リスクの 両方が高いと難しい領域💀
59. 61 Deep Tech スタートアップの取る ”技術リスク × 市場リスク” は 大企業の研究開発部門よりも高い （大企業の人から見たら「うまくいかないだろう」というものに取り組む） そうでなければスタートアップという形態を 選ばなくても良い（選ばないほうが良い）
60. 62 Deep Tech スタートアップは 高い技術リスクを特に取る
61. 63 Deep Tech スタートアップは 高い技術リスクを特に取る 技術リスクには 主に 2 種類ある
62. 2 つの技術リスク: 科学的リスクと工学的リスク 技術リスクにも大きく科学と工学の 2 つのリスクがあり、事業 やフェーズによって技術リスクの大きさは異なってくる。 64 “科学的” 技術リスク 主に初期に大きなリスク 例） • 物理的に実現可能かどうか • 現象に再現性があるか • 危険性がないか “工学的” 技術リスク 初期から後期まで関わってくるリスク 例） • 製造時の再現性や歩留まり • 環境の影響（温度、湿度など） • 耐久性や安全性 実験をして確かめる お金をかけて試行錯誤をしながら 最適解を見つける
63. 65 技術リスクの検証には 多くのお金💰が必要
64. 66 (2) お金の取り方と 使い方が違う
65. スタートアップは赤字を掘る スタートアップは初期に赤字を掘って、将来の急激な成長を目 指すことが多い。IT 系スタートアップも数年赤字を掘る。 67 利益 時間 IT 系スタートアップ
66. Deep Tech スタートアップの赤字は IT 系よりも 金銭的に深く、時間的に長く掘ることが多い。 68 利益 時間 Deep Tech Deep Tech スタートアップは長く深く赤字を掘る IT 系スタートアップ
67. 赤字の種類が違う Deep Tech はどのフェーズでも設備投資が必要で、お金がかか りがち。 69 IT 系: 人件費と販管費 ソフトウェアの場合、初期は主に人件費。 一定規模を超えると、営業やマーケティン グなどでの販管費が多くなる。 設備投資がほとんどない。 Deep Tech: 研究開発や量産 研究開発や量産のための赤字が発生するこ とが多い。 どのフェーズでも設備投資が必要で、大き くなればなるほど設備投資が大きくなる。 スケールする際にも生産費用が必要。 技術リスクの検証のためにも初期からお金 が必要で、多様な人材が必要になる傾向に あるため、人材採用にもお金がかかる。
68. 資金調達も複雑になりがち Deep Tech スタートアップは、VC からの出資だけではなく、 様々な資金調達手段を組み合わせて補填する（特に助成金） 70 貸付による 融資 株式による 出資 起業への 助成金
69. IT 系と Deep Tech 系の資金調達活動の違い IT 系のスタートアップは主に出資で賄い、Deep Tech 系は全て の資金調達活動を行うことが多い。 71 IT 系: 主に出資 (+ 融資) 主に VC からの出資を使いながら、創業融 資などを組み合わせることが多い。助成金 はテーマに合致しないことが多いため、活 用の機会は少ない。 Deep Tech: 全部使う VC からの出資に加えて、原料調達のため に融資を使ったり、テーマに合致するもの は助成金を使ったりする。ただし助成金は 資金用途の融通がつきづらいなどのデメ リットもある。 貸付による 融資 株式による 出資 起業への 助成金 貸付による 融資 株式による 出資 起業への 助成金
70. 特に政府などからの助成金を活用することが多い Deep Tech 系は市場の中で評価されづらいため、それを補うた めに政府系が助成金で支援することが多い。 72 貸付による 融資 株式による 出資 起業への 助成金
71. 助成金を活用することが多い 初期は政府系の助成金を活用することが多い。下記は mRNA ワ クチンの BioNTech の例。初期に約 10 億円の助成金を活用。 2021: The year of Deep Tech | Dealroom.co から 73
72. Deep Tech は助成金をよく使う 助成金を良く使う結果、IT 系に比べて資金に関するステークホ ルダーが多くなる傾向にある。 75 大学 大規模な研究プロジェクト を大学で行ってから事業化 することも多い。 GAP ファンドなど、大学の 中で橋渡しのためのお金が 提供される場合もある。 政府 & 自治体 NEDO や AMED といった 政府系団体からの助成金を 申請することが多い。 各地方自治体で Deep Tech 向けの助成金は提供される ことがある。 財団 ゲイツ財団や三菱UFJ技術育 成財団など、民間や公益財 団から助成を受けることも ある。
73. 76 助成金申請&処理に必要な 公募要領の読解力と 申請時の文章力と 検査対応の事務処理能力が 問われる （いずれにせよ CEO はコミュニケーション能力がとても重要）
74. ただし資金の出し手自体の「数」は相対的に少ない 家族やクラウドファンディングは使わない傾向 (Different Funds) カテゴリ 資金の出し手 日本の IT 系 エコシステム 日本 のDeep Tech エコシステム 海外の Deep Tech エコシステム 政府助成 大学 × 〇 〇 政府・自治体 △ 〇 〇 民間助成 コンテスト賞金 × △ 〇 財団 × △ 〇 篤志家 × △ 〇 民間支援 エンジェル投資家 〇 △ 〇 クラウドファンディング 使わないことが多い △ × アクセラレーター/Fellowship 〇 △ 〇 民間出資 Catalytic Capital × × 〇 VC (アーリー) ◎ △ ◎ VC (ミドル・レイター) 〇 △ ◎ CVC ◎ △ ◎ 企業本体投資 △ 〇 〇 民間融資 銀行など 〇 〇 △
75. ※ 投資されるお金は後半になるほど相対的に小さい Deep Tech スタートアップは初期の資金調達の額は大きいもの の、後半は IT 系に比べると相対的に小さくなる傾向にある。 https://differentfunds.com/research/deeptech-deal-funnel-part-2/ 79
76. 80 Deep Tech スタートアップは お金をうまく使う & 集める 必要がある
77. 81 Deep Tech スタートアップは 技術だけではなく ファイナンスの知識も IT 系より必要な傾向にある （起業数が少なく「型」化されていないことも影響している）
78. 82 (3) 何かと時間がかかる
79. Deep Tech スタートアップは長期戦 Deep Tech スタートアップは長期戦になりがち。 83 IT 系スタートアップ 利益が出るまでが短い (約 3 ～ 5 年) ただし、利益を再投資に回して急成長する ため、赤字が続く（成長への投資を止めることで、 利益を出そうと思えば出せる） 5 10 15 年 利益 5 10 15 年 利益 Deep Tech スタートアップ 利益が出るまでが長い （約 10 年） そのため Deep Tech 系の VC はファンド 償還期限を長くする傾向にある （＋日本の東証は赤字や新規性の高い企業に対して厳 しいため、Deep Tech 企業は上場しづらい）
80. 時間がかかる要因は技術、ビジネス、組織など Deep Tech スタートアップは様々な要因で時間がかかりやすい。 84 技術開発の時間 IT 系に比べて仮説検証に時 間がかかる傾向にあり、技 術の開発や商用化にも時間 がかかりがち。 資材調達が必要で、世間の 動向の影響を受けやすい。 技術開発が進まないため事 業が進まないこともある。 セールスの時間 技術が需要や課題とマッチ していると限らない。 B2B が多く、意思決定が遅 くなりがち。また既にある 業務プロセスに入れること が多いため、セールスサイ クルも長くなる。 組織構築の時間 必要な人材が伝統的大企業 にいる傾向があり、急激に 人を増やすことが難しく、 IT 系ほど組織拡大が容易で はない。
81. 例）ゴリラガラスの事業化の時間のかかり方 ゴリラガラスはスマートフォンで使われている強化ガラス。 発明から普及までかなりの時間がかかった。 https://youtu.be/oj9xGbH9aUU Glass Works: How Corning Created the Ultrathin, Ultrastrong Material of the Future | WIRED 85 歴史 1952 年 - 科学的な発見が行われる 1960 年代 – コーニング社が Project Muscle と いう活動でガラスの強度を高める取り組みを実施 1971 年 – 売上ほぼ 0 円 (自動車会社等に売ろうとした ものの誰も欲しがらなかったのでプロジェクトを棚上げ) 2007 年 – 売上 25 億円 (iPhone に採用) 2016 年 – 売上 1000 億円
82. 88 長く時間がかかる分 Deep Tech は より大きなアップサイド を狙う必要がある
83. ラピッドグロースではなく、ハイパーグロース狙い Deep Tech スタートアップはハイパーグロースを狙わなければ、 スタートアップとして投資リターンを出しづらい傾向にある。 89 利益 1 兆 1000 億 100 億 10 億 1 億 5 10 15 年 5 10 15 年 ラピッドグロース 利益が出るまで 5 年 最大利益は数十億円 ハイパーグロース 利益が出るまで 10 年以上 ただし中長期の利益は数百億円 利益 1 兆 1000 億 100 億 10 億 1 億
84. 90 「成功すれば世界を変える」 というビジネスである必要性 （投資家にとって 50 倍以上のリターンが出せるか、など）
85. 92 (4) ビジネスサイドが かなり重要
86. Deep Tech はビジネスサイドがかなり重要 技術だけではなくビジネスサイドもかなり重要になるのが Deep Tech スタートアップの特徴でもある。 93 ① B2B が多い ② 変数が 多い ③ 組織が 複雑
87. ① B2B であるがゆえにビジネスが大事 Deep Tech は B2B が多いため、業界知識やセールスの知見が 必要になってくることが多い 94 深い業務 & 業界理解が必要 製品がどう使われるかといったワークフ ローや製造プロセスへの理解が必須とな る。 顧客候補やサプライヤーなどとパートナー シップを組むことも多く、業界知識や業界 のコネクションが必要になることも多い。 規制業界であることも多く、その場合は法 律への理解も必要になる。 セールスやサポート体制の構築 B2B の製品の多くは、技術の良し悪しだけ ではなく、サポート体制やサービスなども 重要になる。 またエンタープライズセールスや B2B マー ケティングの必要性も増し、その方法論や コネクションが必要になってくる。 （※創薬や素材などは技術の強さ＝事業の強さなので例外）
88. ② ビジネスの変数も多い Deep Tech は IT 系に比べると、コスト計算なども必須となり、 ビジネスの変数も多くなる傾向にある。 95 資金の出し手 SaaS Deep Tech 利益率（粗利） 80% 様々 コスト構造 販管費＋人件費 様々 ビジネスモデル 月額/従量課金 様々 参入障壁 低い 高い 技術的専門性 様々 高い
89. ③ 組織設計が大変になりがち Deep Tech は組織構造上、運営も大変になることが多い （しかも組織運営の知見は業界によってバラつきが多く、IT 系ほど型化されていない） 96 複数拠点を持ちがち 本社を都心に置きつつ、工 場や研究所等、国内で複数 拠点を持つ傾向にある。グ ローバル展開をするなら海 外にも支店を置くこともあ る。 多様な人材が必要 技術者であっても、機械、 電気、ソフト、生物、化学、 医療の中から複数の領域を 採用する必要がある。また 研究と開発と製造などで役 割を分けることもある。 バックオフィスも多めにな る傾向にある。 年齢層も高めになり、組織 制度設計も大変になりがち。 文化の構築が大変 様々な会社から年齢層高め な人たちが中途採用で集ま る傾向にあるため、企業文 化を作るのが IT 系より難し くなることが多い (IT 系は ある程度文化の共有ができ ている)
90. 97 Deep Tech スタートアップは 技術だけではなく ビジネスの知識も IT 系より必要な傾向にある
91. 99 Deep Tech だからこそ 市場やビジネスサイドに 物凄く気を付ける
92. ※ ただしビジネス知識は走りながら学べる スタートアップ養成機関の Y Combinator 曰く… • Deep Tech スタートアップの最初の数年は一般的な「ビジネス」をする わけではない • ビジネススキルはその数年の過程で身に着けていくことができる • Y Combinator に入った Deep Tech スタートアップの創業者の多くはビ ジネスの経験がない • ビジネスパーソンはビジネスを過剰に難しく語るが、そんなに難しくない 結論として「ビジネスは (学ぶ意欲さえあれば) やりながら学べる」 （※ビジネスパーソンとチームを組むという手もある） 大学の研究を使ってスタートアップを始める方法 (Y Combinator) by FoundX Review 100
93. 101 とはいえ Deep Tech スタートアップは 本当に難しい
94. 予想より辛いことも多い 多くの Deep Tech 起業家は「予想よりも大変だった」と言う。 103 ⌛ 時間 • 研究開発だけで はなく、事業開 発に関わる時間 が長い • 申請書にかける 時間は多い • 予想以上に時間 がかかる 💰 お金 • 常にお金には苦 しむ • 研究に使えるお 金ばかりではな い 👪 人 • 人や組織に関す る問題にも取り 組む必要がある • 研究職以外の人 との付き合いも 増える • 周りに同領域の 起業家がいない 💻 その他 • IT 系スタート アップとの進捗 の差が重圧に • 英語と日本語で 資料を用意する のが大変
95. それでも Deep Tech スタートアップを始める理由 104
96. Deep Tech スタートアップを始めた理由 Deep Tech 系起業家からよく聞く理由は以下のようなもの。 様々な理由が複合してそのキャリアを選んでいることが多い。 105 ⭕ 研究を社会に還元できる 研究成果を論文で公開する だけではなく、実際に社会 の中で使われるものにでき る ⭕ 技術で社会を変えられる 科学技術を用いて生活やビ ジネスを明らかに良くでき る ⭕ 研究費よりもお金がつく 若手であれば、研究費より も大きなお金（数億円）を 取って自分の意思で研究開 発を進めることができる ⭕ グローバルで戦える 技術は文化に依存しづらい ため、IT に比べるとグロー バルでの勝負をしやすく、 日本の次世代産業を作れる ⭕ 個人としてのお金 楽しいことをしながら、成 功すればお金持ちになれる 可能性がある (※ただし単にお金 持ちになることだけが目的なら、別の手 段を選んだ方が楽、という意見が多い) ⭕ 科学や技術が好き 科学や技術が好きで、自分 のやりたいことを仕事にで きる
97. 107 Deep Tech スタートアップは ビジネスの総合格闘技 難しいけれどやりがいはある
98. 108 やっていきましょう
99. Deep Tech スタートアップを 始めるために 109
100. 情報収集 まずは簡単な情報収集から始めると良い。 110 Web で情報を集める Deep Tech スタートアップ の情報を集める。たとえば FoundX Review や VC の ブログなど。 • FoundX Review のハードテッ ク記事 / Climate Tech 記事 • ANRI note • IDATEN Ventures Blog • ディープテックを追え 知り合いに聞く 知り合いで起業している人 やスタートアップで働いて いる人に聞いてみると、 色々と参照先を教えてくれ ることが多い。 イベントに参加する Deep Tech 系のイベントを 探して参加してみる。なん となくの興味で受動的に参 加しても構わない。 技術を持っていない人は学 会などに参加してみるのも 一つの手。
101. Deep Tech のエコシステムに関わってみる もう少し深くスタートアップのことを知りたい場合は、能動的 に動いてみる。 111 プログラムに参加 Deep Tech 系の学習プログ ラムや起業支援プログラム （数か月のもの）に参加し てみる。 FoundX だと Deep Tech 起 業ゼミなど。 コンテストに参加 すでに技術があるのであれ ば、賞金の当たるスタート アップ系のコンテストに応 募してみる。 手伝いをしてみる Deep Tech スタートアップ で業務委託やインターンな どで手伝いをしてみる。 募集サイトがいくつかある。 一度 Deep Tech スタート アップに転職して、その様 子を間近で見てみる。
102. Deep Tech 起業の支援をうまく使う 各組織からの支援をうまく使うことで、最初の一歩を踏み出し やすくなる。 112 大学の支援 研究者や卒業生の場合、大 学での支援をうまく使う。 東京大学だと FoundX やイ ンキュベーション施設など。 政府系の支援 いくつかの国・自治体系の プログラムや支援などもあ るので、参加を検討する。 EIR (お金をもらいながら起 業準備をする) などの仕組 みも整備されつつある。 VC の支援 日本でも Deep Tech を支 援する VC が徐々に増加し ており、相談すると良い場 合もある。
103. Deep Tech スタートアップ入門シリーズを公開 (予定) 以下のトピックなどで Deep Tech 用のスライドを今後公開予定。 参照先として活用してください。 • 傾向と対策 • ステージ別指針集 • アイデア • 戦略とビジネスモデル • 製品開発と技術開発 • 顧客開発と市場開発 • 資金調達と資本政策 • 組織開発と採用……など 113
104. プログラムに入るなら…… FoundX の紹介 114
105. FoundX - 東京大学のスタートアップ支援プログラム 115 東京大学 FoundX は東京大学 産学協創推進本部の下部組 織です。東京大学 本郷キャンパスの近くに 3 つの施設を構 え、起業志望者向けのプログラムを複数提供しています。 投資は行いませんが、無償での個室貸与やプログラムの提 供、起業家コミュニティへの参加を支援します。 🔥 興味 情熱 Fellows (9 か月) Founders (9 か月) 👨‍👩 ‍👧 ‍👦 共同創業者 の説得 💰 有利な 資金調達 🤝 フル コミット 🏆 ビジネス 実績 📝 初契約 初売上 💻🤖 製品開発 と改善 💲 助成金や コンテス ト 賞金の獲 得 Deep Tech 起業ゼミ (9 か月) ➰ 試行 錯誤 🌱 アイデア の種 💡 検証された アイデア 📚 起業家の 基礎知識 ＆スキル 🔨 プロト タイプ 🙎 顧客イン タビュー
106. プログラムの対応表 116 Deep Tech 起業ゼミ (毎月 10 日締切) Deep Tech 系で アイデアを探している 卒業生・研究者の個人 技術を持っていて 助成金を獲得したい 研究者の個人 Fellows Program (毎月 10 日締切) Deep Tech 系のみの支援 アイデアを持っていて 資金調達をしたい 卒業生のチーム Founders Program (3/1, 6/1, 9/1, 12/1 締切) アイデアは何でも OK (Deep Tech から B2C まで全てが対象)
107. スライド著者 & FoundX 運営 馬田隆明 (東京大学 FoundX ディレクター） University of Toronto 卒業後、日本マイクロソフトでの Visual Studio のプロダクトマネージャーを経て、テクニカルエバンジェリス トとしてスタートアップ支援を行う。スタートアップ向けのスライド、 ブログなどの情報提供を行う。 サイト: https://takaumada.com/ 117 スタートアップの 方法論の基礎 Amazon (2017年3月) 起業環境の重要性と アクセラレーター の設計方法 Amazon (2019年4月) スタートアップの 公共や規制との 付き合い方 Amazon (2021年1月) スタートアップに ついてのスライド Slideshare SpeakerDeck
108. 118 https://foundx.jp/ ご応募お待ちしています 😊