Salvatore Minettiは、Fountech.VenturesのCEOです。同社は、デープテックおよびAIスタートアップのベンチャービルダーおよび投資家として機能しています。アメリカ・テキサス州オースティンとイギリス・ロンドンに拠点を置く同社は、アイデアの提案、開発、商業化、資金調達の各段階でスタートアップを支援しています。
サルバトーレ・ミネッティ、Fountech.Ventures CEO深層テクノロジー分野への関心は近年増加しており、特に投資家コミュニティにおいて顕著です。深層テクノロジー分野の中で最も注目される分野は、人工知能（AI）です。米国ベンチャーキャピタル協会のデータによると、2019年には米国 alone で1,509のAI企業が19.98億ドルを調達しました。この数字は将来増加する予定です。実際、COVID-19の課題に対処するためにAIスタートアップが約束するものは、この分野への投資をさらに促進する可能性があります。この分野に進出しようとするベンチャーキャピタリスト（VC）にとって、AIスタートアップへの投資を評価することは難しい課題です。以下は、最も優れたAIタレントをサポートするために考慮すべき重要な点です。真の深層テクノロジー技術の特定投資家が直面する最初の障害は、真正に革新的なソリューションと、単にそのように見せかけるものを区別する方法です。AIは自身の成功の犠牲者となり、多くのスタートアップは投資家の前で魅力的な商業的オファーを提示し、「AIによって推進される」と主張していますが、実際にはコアビジネス内で高度なテクノロジーを使用していません。さらに、投資家は、初期段階のビジネスがAI市場で自己を確立しようとする際に直面する制約を念頭に置く必要があります。機械学習、公開ライブラリ、事前トレーニング済みモデル、およびAPIは、起業家やスタートアップが参入障壁を低減するのに役立ちました。ただし、これらのツールセットのみを使用して製品を立ち上げる会社は、すぐに多数の競合他社と競合することになります。当然、これは投資家にとってリスクとなります。これを軽減するために、VCは、科学と応用の両レベルで革新を起こしているスタートアップを探すべきです。これらのAI企業は、目的のために新しいAIを発明し、基盤となるインフラストラクチャーを構築しながら進化させます。これには、第三者APIを単に再利用するアプリケーションレベルの会社と、コアに強力でユニークな研究を持つ会社を区別することが含まれます。実際、真の深層テクノロジーは新しいものであり、現在使用されているテクノロジー以上の重大な進歩を表します。この分野に以前経験がない人にとって、AI企業をスクリーニングし、真の革新者と区別する能力について心配するかもしれません。対策は複数あります。深層テクノロジーに早期に触れ、AIタレントを効果的に評価するために、VCは自社の技術力を内部に構築することを検討することができます。実際には、適切な技術的専門知識を提供するために、Ph.D.を雇用することを意味します。そうすることで、投資家は製品や市場のトラクションが存在する前に会社をスクリーニングする能力を創出します。または、パートナーにそれを行うよう依頼することもできます。VCは、すでに内部の科学者と深層テクノロジーに関する堅実な理解を持つ投資家と共同で投資することで、投資先をより適切に選択し、初期段階で適切な技術サポートを提供することができます。創設チームで探すべき特性と特徴は何か基礎となるテクノロジーは、AIスタートアップを評価する際に重要な要素です。投資家は、製品が真正に革新的であり、市場のニーズを効果的に満たしており、長期的に商業的に実行可能であることを確信する必要があります。これには、解決策の背後にあるアーキテクチャーも考慮する必要があります。データ入力の増加に応じて拡張できるか、スケーラブルであるかどうかを確認する必要があります。上記のすべての点を確実に考慮するために、投資家は重要な役割が適切な経験と知識を持つ人によって占められていることを確認する必要があります。チームのシステムアーキテクト、データエンジニア、データサイエンティスト、DevOpsエンジニアはすべて、適切な資格と以前の分野での経験を示す必要があります。明らかな技術スキルを超えて、AIはアルゴリズムとデータだけではありません。人も含まれます。したがって、VCは、創設チームが示す特性と特徴に注意を払う必要があります。特定の基準に従う必要はありませんが、AIベンチャーの成功を決定する可能性のある特性は以下のとおりです。最初に、相対的な強みと弱みを認識する能力があります。創設者は魅力的なビジョンとそれを実現するための技術的な知識を持っているかもしれません。しかし、多くの若い会社と同様に、創設者は、一般的な障害を克服するための適切なビジネスセンスが欠けているかもしれません。高性能のAIチームは、既存のスキルギャップを埋めるために適切なタレントを募集し、ヘルプを求める意欲を示す能力を示します。会社の文化は、革新への追求を反映するべきです。同僚、顧客、専門家からの批判的なフィードバックを求める意欲は、技術的な課題とビジネス上の課題を克服し、チームが大きな絵を描くのに役立ちます。最も重要なのは、優れたチームは、競争的なAI分野でのあらゆるベンチャーにとって不可欠な、ポジティブな態度を示すことです。困難な状況でも成果を上げる決意は、AI会社をスケールアップできるチームとできないチームを区別するでしょう。
Salvatore Minetti、Fountech.Ventures CEOによる人工知能（AI）の約束は、過去10年間で多くの投資家の想像力を確実に捕らえました。強い公衆の関心によって推進されたこの技術は、世界の大きな問題を解決する可能性を持つソリューションを提供するために、実際的な力となりました。他の新興技術と比較して、AI企業は2019年に世界的に最大の投資カテゴリとなり、Tech Nationによると23億ドル以上の資金を確保しました。しかし、AI企業は単に投資だけでは真正に繁栄しません。実際の問題は、スタートアップの不足ではなく、成長企業の不足です。この分野を真正に前進させるには、最も革新的な企業を長期的な成功に向けて育てる努力を強化する必要があります。そうすれば、企業は強力な企業になることができます。これにより、次の質問が生じます。AI企業がスタートアップ段階を超えて成長することを妨げている障害は何ですか？「真の」AI企業の特定「AI」というタグが至る所で使用されていることは秘密ではありません。企業は、この用語を使用して投資を確保しようとしています。問題は、AIが中核にある企業ではない会社が、セクター全体の進歩を妨げていることです。進歩的なソリューションの開発を妨げています。セマンティクスに関するこれらの問題により、投資家は、どの企業が「真の」AIを使用しているか、どの企業が使用していないかを判断することが困難になります。実際、MMC Venturesの最近の報告書によると、ヨーロッパのAIスタートアップの5分の2は、製品のいずれにもAIを使用していません。こうした例は、用語の誤用がどれほど広範囲にわたっているかを強調しています。間違った製品やサービスの意味を混同することは、過剰な支出や不適切な実行につながるだけでなく、企業の最終的な衰退につながります。企業は、より明確で焦点のある企業に競争で負けます。投資家は、この運命を避けるために、プロセスの初期段階で企業を慎重に検討する必要があります。これは、企業に重要な質問を投げかけることで実現できます。たとえば、「この企業はAIの使用から競争上の優位性を得ていますか？」、「この企業はセクターを前進させますか？」。このようにして、リソースをより有意義に使用できます。技術的なソリューションと真正の競争上の優位性を持つ企業にリソースを集中できます。スタートアップの躓きディープテクノの分野では、野心的な若いチームは、革新的な製品を設計して作成するために必要な決心と技術的専門知識を持っています。ただし、強力な概念だけでは、新しいビジネス・ベンチャーの成功を保証することはできません。技術に過度に焦点を当てると、進歩を妨げる可能性があります。AIスタートアップの明確な指標の欠如は特に課題です。どのような「良い」AI企業かを測ることは困難です。AIの周りのハYPEとその人気の増加により、激しい競争が生じ、創設者は直面する障害に特に敏感である必要があります。いくつかの基本的な点は、すべてのビジネスに重要です。例えば、企業家は、大きな問題に取り組んでおり、それを解決する最良の立場にあることを示す必要があります。さらに重要な点は、ビジネスがその解決策に対して良い金額を支払うようにする必要があることです。AIスタートアップは、より伝統的な同等の企業と同じ障害に直面する可能性があります。CB Insightsの別の報告書によると、起業家が上昇途中に失敗する最も一般的な理由は、製品に対する市場のニーズの欠如、適切なチームの欠如、および他のビジネスとの競争です。最初の要素には特に注意が必要です。多くのテクノロジー・スタートアップの弱点は、製品を構築し、誰かがそれを望むことを希望することです。適切なステップを最初から取らないと、最終製品はターゲット・マーケットの注目を集めることができません。AIビジネスには、考慮すべき追加の要素があります。チームは、AIが使用しているデータに真正に価値を追加していることを示す必要があります。AIはデータのパターンを説明したり、正確な説明を導き出したり、重要な傾向を特定したり、情報の使用を最適化したりするのに役立ちますか？そうでない場合は、本当にAIスタートアップとして自分たちを売り込むべきではないか疑問に思う必要があります。リソースを無駄に使って、真正に問題を解決するAIを使用していないソリューションを構築してマーケティングするリスクがあります。最終的には、企業は自分のビジョンを失い、自分たちが想定していたマークに達することができません。さらに、曖昧なテクノロジーへの投資をリスクするVCはほとんどないため、資金を確保することも困難になる可能性があります。若いチームは、財務の側面でもロードブロックに直面する傾向があります。AIスタートアップは、最初から十分な資金がないか、必要以上に多くのキャッシュを焼きます。持続可能な成長を達成するには、企業は開発予算の先を見越した計画を立て、時間の試練に耐えるスケーラブルな商業モデルを作成する必要があります。当然、これはビジネス・ノウハウが限られている場合、容易なことではありません。AIスタートアップを成功に導くこれらのミスステップの多くは、スタートアップが適切な指導とビジネス能力で短所にあるという事実に帰着します。実際、多くの企業は、共通の躓きを乗り越えるために、追加の専門知識が必要です。したがって、企業の創設者は、ギャップを埋めるために第三者アドバイザーと協力することが基本です。若いチームは、未知の領域を乗り越えるために、メンターが必要です。また、法的、財務的、物流的ガイダンスも必要です。最終的には、プロジェクトに単に資金を提供するだけでは不十分です。スタートアップAI企業を商業的にスケーラブルなプロジェクトへの道に導く、より包括的なモデルを提供することが不可欠です。ビジネスのより基本的な側面に対する専門的なサポートとアシスト、さらに才能、資本、ピア・ネットワークへのアクセスを提供することで、先駆的なAIテクノロジーを前進させることができます。
