ブロックチェーン、AI、複合現実の新興企業の転換点
公開: 2018-06-27スタートアップの失敗はさまざまな要因に起因する可能性がありますが、スタートアップが大企業を構築できるようになる可能性のあるいくつかの転換点があります
スタートアップは、過去数年間、大成功を収めただけでなく、ビジネスの様相を変えたいくつかの新しい企業によって、大きなサクセス ストーリーを目にしてきました。
しかし、スタートアップが成功するたびに、数えきれないほどのスタートアップがそれを大きくすることに失敗しています。
起動の失敗には、さまざまな要因が考えられます。 私たちは、特定のテクノロジーのスタートアップが大きなビジネスを構築できるようになる可能性のある転換点を分析しようとしました。
ブロックチェーン
誰もが、ビットコインやさまざまな暗号化形式の通貨に最も懐疑的であったとしても、ブロックチェーンの革新を支持する良いことを言っています。 ただし、ブロックチェーン技術が構築されてから長い時間が経過しており、その主要なアプリケーションはまだ見られません.
ブロックチェーンはビットコインの基盤となるテクノロジーであるため、その主な用途は支払いシステム、または進化するにつれて価値の保存であると言えます。 真正性の検証、分散ストレージ、分散型取引プラットフォーム、スマート コントラクト、不変の台帳など、ブロックチェーンの他のユース ケースはすべて試されましたが、成功していません。
銀行革命
ビットコインのような暗号通貨が、仲介者を必要とせずに価値を交換するための費用のかからない即時の方法として登場したとき、誰もがこれが銀行業に革命を起こすだろうと考えました. しかし、残念なことに、憶測と貪欲が支配したため、物事は期待どおりにうまくいきませんでした.
ビットコインは、機能通貨になる代わりに、デジタル ゴールドのマントを引き受けました。 「銀行革命」の誇大広告も、採用が世界中で拡大したにもかかわらず、取引手数料と完了するまでにかかる時間が増加したため、大幅に衰退しました.
銀行でさえ、少なくとも当面の間、デジタル通貨に負けるという彼ら自身の恐れが後退したため、楽に呼吸を始めています.
基盤となるブロックチェーン テクノロジーは、テクノロジーに精通した人々だけでなく、すべての人にとって安全でセキュアでなければなりません。 政府が支援する銀行システムは、FDIC 保証、ACH の可逆性、身元確認、監査基準などのさまざまな形態の証券を提供し、仮想通貨では現在対処されていない問題が発生した場合の調査システムがあります。
Bitfinex や Coincheck などの最近のハッキングは、暗号通貨の取引がまだ安全ではないことを示しています。特に、技術に精通しておらず、最も脆弱な人にとっては、ハッキングやスパムのリスクが高くなるためです。
ブロックチェーン ベースのサービスが対処しなければならないその他の主要な課題の 1 つは、スケーラビリティです。 システム全体で毎秒数千のトランザクションを処理し、ネットワーク内のすべてのノードで元帳全体を複製するという課題は非常に困難です。
また、デジタル ビジネスを強化し、プログラム可能な経済の基盤を築く複数の分散型台帳プラットフォームもあります。 プログラム可能な経済への道のりは長いですが、TCP/IP がインターネット エコシステム全体に対して行ったのと同様の統一されたフレームワークが実現するまでは、長い道のりです。
スマート コントラクトのような他のユース ケースも興味深いものです。これは、集中化されたサード パーティの必要性を完全に排除できる世界規模のコンピューティング ネットワークを作成するためです。 しかし、最近の DAO 事件でスマート コントラクトがまだだまされる可能性があることが証明されたため、スマート コントラクトにはまだ長い道のりがあります。
ブロックチェーンは、現代生活のほぼすべての分野に適合させることができると誰もが信じていますが、ブロックチェーン技術の登場からほぼ 10 年が経過した今でも、ブロックチェーンを乗っ取って現職者を脅かしている分野はありません。
そのアプリケーションのアイデアは素晴らしいですが、このゲームを変えるテクノロジの実行はまだ遅すぎます。 1億米ドル以上の資金を調達したが、まだ製品開発の初期段階にあるブロックチェーン企業は約9社あります。
人工知能 (AI)
AI は、e コマース、ヘルステック、エドテック、フィンテックなどのさまざまなビジネスで採用されていますが、いくつかの固有の課題に直面しています。 AI の使用を主張するスタートアップは数多くありますが、残念ながら、成功して持続可能なビジネスを構築するスタートアップはほとんどありません。
最大の課題の 1 つは、企業が実際に AI を使用して問題を解決しているかどうかを明確に特定することです。 ほとんどの企業が機械学習を使用している可能性がありますが、必ずしも AI 企業としての資格があるとは限りません。
資格を得るためには、システムは自己学習アルゴリズムに基づいており、絶え間ない自己改善によって独自の決定を下すことができる必要があります。 AI システムを成功させるためには、NLP、ディープラーニング、関連技術などの他の技術を適切に組み合わせる必要がありますが、AI 分野に参入するほとんどのスタートアップはそれを認識していません。
さらに、すべての AI スタートアップは、物理学、数学、認知、コンピューター サイエンスのスキルを持ち、多くの数学と問題解決のスキルを備えた複雑なモデルを構築できる、テクノロジーに重点を置いた創業者を必要としています。 特に人材が不足している場合は、AI 企業を構築するのに多大な忍耐が必要です。 シリコン バレーのビッグ 5 は、この才能に最高額を提供しています。
あなたにおすすめ:
起業家は、「Jugaad」を通じて持続可能でスケーラブルなスタートアップを作成することはできません: Cit...
メタバースがインドの自動車産業をどのように変革するか
反営利条項はインドのスタートアップ企業にとって何を意味するのか?
Edtech スタートアップがインドの労働力のスキルアップと将来への準備をどのように支援しているか...
今週の新時代のテック株：Zomatoのトラブルは続き、EaseMyTripはスト...
インドの新興企業は資金調達を求めて近道をする
適切なチームはシステムをスケーリングするための中核であるため、才能の (ない) 利用可能性は、AI スタートアップのスケールアップにおける大きな阻害要因です。
潜在的な顧客の問題を理解し、データを取得するために、潜在的な顧客を深く理解することも重要です。 データへのアクセスが鍵です。 データが利用可能になったら、クリーニング、構造化、およびラベル付けを行う必要があります。 適切に構造化されたデータがなければ、モデルをトレーニングできません。 データの品質が十分でない場合、人力で修正するには多くの資本と時間が必要です。
AI はあらゆる分野で多くの可能性を秘めていますが、アプリケーションをどこから始めるべきかをより明確にする必要があります。 また、AI スタートアップの妊娠サイクルは長く、通常、収益が発生し始めるまでに最大 2 年かかることがあります。理論上のアイデアと実際の製品アプリケーションとの間のギャップを埋める必要があります。
自動運転車は、AI が最大の影響を与えることが期待される分野の 1 つです。 すでに 70 億米ドル以上がトップ VC や巨大な自動車メーカーによってこの分野に投資されていますが、自動運転技術における AI は、まだコンピューティングが 60 年代にあった場所です。
つまり、この技術はまだ初期段階にあるものの、モジュール化されておらず、さまざまな部品がどのように組み合わされるかはまだ決まっていません。 最近のテスラ車の事故や Uber の墜落事故は、費用対効果が高く保守可能なハードウェアを使用して大規模に製造および展開できる AI ベースのシステムを開発することが困難であることを示しています。
障害の影響は致命的であるため、AI モデルのトレーニングには大量のデータ セットが不可欠です。 Waymo、GM、Lyft、Uber、Intel などの企業、さらにはレンタカー会社の Avis でさえ、これを認識し、潜在的なライバルとパートナーシップを結び、データとサービスを共有して真の自動運転車とインフラストラクチャを構築しようとしています。それをサポートします。
過去数十年にわたり、AI は誇大広告と幻滅のサイクルを経験してきましたが、最近、ビジネスの世界で勢いを増し始めています。 顧客により良いサービスを提供する能力については、議論の余地はありません。
確立されたビジネスは、一夜にして変化するものではありません。特に、理解するのが難しく、支援しようとしている人々に脅威と見なされるテクノロジーが関係している場合はなおさらです。 AI システムの構築と展開には、望ましいビジネス成果、ターゲットを絞ったユースケース、データ資産、アルゴリズム、大規模コンピューティング、プロセス統合、変更管理、インセンティブ調整、エグゼクティブ サポート、および説明責任に関する健全な戦略が必要です。
興味深い岐路に立っていますが、ナビゲーションや、Siri や Alexa などのパーソナル アシスタントなど、私たちの日常生活では当たり前のことになりつつあります。
複合現実
仮想現実と拡張現実は、しばらく前から存在している他の 2 つの大きな技術的混乱です。 多くのスタートアップが次の VR 革命の一部になろうとしており、AR/VR 市場への予想される期待は非常に大きいため、他の多くのスタートアップが来ると予想されています。
バーチャル リアリティの出現は 2012 年に始まりました。これは、Palmer Luckey の Oculus Rift デバイスの Kickstarter キャンペーンによるものです。 それ以来、VR エコシステムが盛んになり、テクノロジーが注目を集め始めました。 調査会社は、今後数年間の大きな数字を予測し始め、誇大宣伝サイクルのピークに達しました.
しかし現実には、 VR 市場は成長を続けていますが、期待されたほどの大きな数字には達していません。 現在、Microsoft、Google、Facebook、Apple、Valve など、すべての主要なテクノロジー企業がそれに賭けています。 Unity の CEO である John Riccitiello 氏は、VR は 2019 年に離陸し始めると述べていますが、私たちが見ているように、混乱からまだ数年です。
この予想よりも遅い成長の主な理由の 1 つは、VR の価格が非常に高いことです。 Oculus Rift、HTC Vive などの高品質の VR ヘッド マウント デバイスは高すぎ (600 ～ 900 ドル)、適切なエクスペリエンスを提供するには強力な PC を搭載する必要があります。 それに加えて、VR 対応の PC も高価 (1000 ドル) であり、経験の複雑なコストが採用を妨げています。
現在利用可能な仮想シミュレーションも完璧ではありません。 VR での視覚体験のエミュレーションはあまり良くなく、ユーザーの脳はまだピクセルを見て、それが現実ではないことを理解しています。 また、既存の HMD では、ユーザーが外部カメラを取り付けたり、システムを調整したり、多くのケーブルを処理したりする必要があります。 これは、一般のお客様が使用するのは困難です。
もう 1 つの主な要因は、非常に貧弱なコンテンツです。 現在、バーチャル リアリティ向けの AAA ゲームはありません。 利用可能なゲームのほとんどは、市場を成長させるためにヘッドセット プロデューサーの助けを借りて作成されたインディー スタジオのものです。
VR が VR ハードウェアの価格を大幅に引き下げる必要があります。 これによりバイヤーが引き付けられ、それがより多くのソフトウェア プロデューサーを引き付け、クリティカル マスに達した後にのみ、大規模なスタジオは高品質のアプリケーションの作成を開始することに興味を持つようになります。 シミュレーション酔い、家の中のスペース、ユーザーがヘッドセットを顔に何時間も装着していることに対する (不快な) 不快感など、採用にはまだ課題があります。
私たちの見解では、VR は、B2C が本格化する前に、B2B 分野でより多く採用されるでしょう。トレーニング、MRO、ヘルスケアには、VR で対処できる説得力のあるユースケースがあります。
価格、大量採用、使いやすさなどの課題に対処することが期待されるモバイル VR には、独自の制約があります。 モバイル バーチャル リアリティ アプリケーションが直面する最も明白でよく議論されている課題は、同等のデスクトップ PC と比較して、電力バジェットと熱の制約がはるかに限られていることです。
モバイル チップは、適切なオクタコア CPU 配置と注目すべき GPU パワーを搭載できますが、前述の電力消費と熱の制約により、これらのチップをフル チルトで実行することはできません。
VR 業界が拡大するにつれて、最も明るいスポットの 1 つは、いわゆる「スタンドアロン」ヘッドセットになる可能性があります。 これらは、スマートフォンにテザリングも接続もされていないデバイスです。 むしろ、彼らはコンピューティングと通信システムを統合しています。 Google と GameFace Labs の両方が、そのようなシステムに取り組んでいると考えられています。
Nvidia、ARM、AMD などの企業は、テザリングされていないデバイスで制限されているメモリ帯域幅に既に取り組んでいます。 統合された GPU は、圧縮技術を使用して 50% の帯域幅を節約できます。 また、広く 5G と呼ばれる次世代のモバイル ネットワークの登場により、VR および AR テクノロジーの可能性が最大限に引き出されます。
現在の 4G ネットワーク規格は、帯域幅、遅延、および均一性の制限により、VR/AR の普及を大幅に抑制しています。 高品質の VR および AR エクスペリエンスを処理するには、大量のデータが必要です。 これはローカル アプリケーションでは問題ありませんが、データがリモートで供給される場合、ネットワークに負荷がかかる可能性があります。
これは、5G の大幅に高速な速度と低遅延が助けになるところです。 専門家は、5G によってスループットが 10 倍改善され、レイテンシが 10 倍減少し、トラフィック容量が 100 倍改善され、ネットワーク効率が 4G よりも 100 倍改善されると予測しています。
VR と一部の技術が重複する拡張現実は、VR とは異なり、異なる目的を果たします。 拡張現実は、私たちの生活様式を完全に変えると予測されており、スマートフォンから AR メガネを着用するようになる可能性があると予想されています。
現在の世代のARメガネは時期尚早であり、顧客にとっては使用できないことに言及する必要があります. 技術的には VR に大きく遅れをとっていますが、コンテンツの課題がないため、技術が成熟すれば、はるかに早く採用されることが期待できます。
結論として、これらのテクノロジーの混乱は、人間の生活を大きく変える可能性を秘めています。 データがイノベーションの大半を促進するデジタル時代では、企業はデータのプライバシーなどの問題について、より大きな責任を負う必要があります。 個人情報の不正使用に関する Facebook とケンブリッジ アナリティカが関与した最近の事件は、イノベーションの暗黒面に関する世界的な議論につながっています。
中国は、企業がプライバシーを気にせずに膨大な量のデータにアクセスできるため、AI 技術の大国になりつつあります。 さらに、国内市場が大きいため、中国の新興企業は急速に規模を拡大し、世界秩序を脅かす可能性があります。 スペクトルの反対側にあるのは、GDPR 規制に反映されている個人データのプライバシーを重視する EU です。
ただし、すべての主要国が独自のデータプライバシー法について話し始めていますが、データの所有権と責任についてはまだ灰色の領域があり、進化には時間がかかります. したがって、これらのテクノロジーがその可能性を実現し、大きなビジネスを構築することを保証するために、規制当局、イノベーター、および一般市民の間で適切なバランスが取られることが期待されます。
[この記事は、Exfinity Venture Partners のマネージング パートナー兼 CIO である Shailesh Ghorpade と、Exfinity Venture Partners のアソシエイトである Mohit Babu の共著です。]