インタビュー
ミハイル・タベル、Taver Capital Partners の創設者兼マネージング・パートナー – インタビュー・シリーズ
ミハイル・タベルは、著名な金融グループや産業企業の高位管理職で20年以上の経験を持つ、ベテランの投資家です。また、投資と戦略コンサルティングにも従事しています。
ミハイルは、産業セクターの大手企業に対して250以上のM&Aとプライベート・エクイティ取引を成功裏に結び付けました。また、IPO、LBO、直接投資、プライベート・エクイティ、M&Aなどの分野で深い専門知識を持っています。彼の投資活動は、採鉱や製造などの重工業にも及んでいます。また、CFA、ACMA、CGMAの資格も持っています。
Taver Capitalの創設者兼マネージング・パートナーとして、ミハイルは、グローバルなAI企業への投資に特化した国際的なベンチャー・キャピタル・ファンドを運営しています。彼は、ディープテックとAI駆動のスタートアップへの投資プロセスについて深い理解を持っています。
あなたは、AIがまだニッチと考えられていたときにAI投資の先駆者でした。AI技術に最初に惹かれたのは何ですか？また、Taver Capitalを設立してから、AI投資に対するあなたの視点はどのように変化しましたか？
私がAIを選択したのは、将来性があると考えていたからです。しかし、AIは急速に進化し、ほぼすべての業界で採用されるようになったため、ニッチという観点では間違っていました。AIは、主流技術になりました。以来、AIの進化に伴って、私の投資家としての視点も変化しました。
当初、AIが私の投資の対象となる技術として注目されたとき、私はテクノロジー内の一般投資家からAI内の一般投資家へと転換する必要性を感じました。これが、私がAI駆動のテクノロジーへの先駆的な投資家の一人となるきっかけでした。現在は、AI内の次の約束のあるニッチを見つけるために、AI内の一般投資家から転換する時期です。私の経験や、重工業での仕事から、工業用AIがその分野であると考えています。AIの潜在性に対する私の認識は変わりません。AIは、効率を高め、ビジネスを変革するツールであると常に考えていました。しかし、AIの統合によってより高い収益が得られる場所については、ほとんどのAI中心の投資家が注目していない分野、例えば製造、採鉱、その他の業界が適していると考えています。
工業用AIの機会と課題について説明してください。投資の潜在性の観点から、工業用AIは他のAIアプリケーションとどのように異なりますか？
私は、AIがこの分野の企業に新たな生命を与え、成長を促進することができると考えています。伝統的な産業である製造、エネルギー、採鉱は、長年にわたって停滞していますが、AIはこれを変える潜在性を持っています。
例えば、鉱物の採鉱を考えてみましょう。現在、銅、ニッケル、リチウムの発見率は史上最低レベルであり、発見に関連する支出は史上最高レベルです。したがって、採鉱業界は大きな変化の潜在性を持っています。この信念に基づいて、私はオーストラリアのEarth AIに投資しました。Earth AIは、鉱山会社がより迅速に、安価に、かつ環境に優しい方法で鉱床を見つけることを助ける、鉱物探査テクノロジーを開発しました。
もう1つの例は、イスラエルのCeptionです。Ceptionは、建設現場や産業用プラントでAIシステムを導入して、生産性、持続可能性、安全性を高めています。CeptionのSaaSモデルであるMineCeptは、3Dマッピングと精密視覚位置付けテクノロジーを使用して、作業現場の安全性と運用効率を高めています。
上記の例で示されているように、AIへの投資は企業が数十億ドルの費用を節約するのに役立ち、会社の収益に良い影響を与える可能性があります。しかし、重工業へのAIの適用は、スタートアップにとっても資本集約型の取り組みです。開発資金は余裕を持って、長期的な視点で計算する必要があります。利益は段階的に得られる可能性があります。例えば、採鉱では、長期間利益が出ないかもしれませんが、突然2000万ドルの利益が出た後、再び利益が出ない可能性があります。これを考慮する必要があります。長期的なプロジェクトであるため、創設者とチームは戦略的な思考、戦略的なアプローチを持っており、結果がすぐに得られないことを受け入れる必要があります。
しかし、投資家は、いくつかの理由で工業用AIへの投資をためらいます。まず、工業用デープテック投資は時間がかかりすぎて価値がないと考えています。AIプロジェクトが機能するかどうかを判断するには約5〜6年かかるため、一部の投資家は躊躇します。これは事実ですが、投資家はプロジェクトを選択する際により慎重になる必要があります。
また、業界は規模が大きいため、伝統的にプライベート・エクイティの遊び場となっています。ベンチャー・キャピタルは長い間これを避けてきました。したがって、ベンチャー・キャピタルは重工業についてあまり知らず、創設者とどうやってコミュニケーションをとるかもわかりません。SaaSのような分野での投資の経験から、工業業界の特徴や、利害関係者とどうやってコミュニケーションをとるかについての理解が不足しています。したがって、工業業界に深く潜り、利害関係者とどうやってコミュニケーションをとるかを学ぶことが重要です。
Taver Capitalは、FacebookやMitekによる買収を含む数多くの成功したexitを達成しています。AIスタートアップに投資する際に、将来のexitの成功を示す可能性のある重要な要素を考慮する際に、どのような点に注目しますか？
まず、創設者が本当に何をしているかを確認します。これは彼らが何を言っているかだけではなく、具体的な数字で裏付けられているかどうかです。2つ目は、私のネットワークを通じて、新しい候補者を肯定的に評価し、推薦してもらいます。業界の専門家が何かを馬鹿にしたり、不可能だと言ったり、機能しないと言ったりする場合、それが良い兆候である可能性があります。同様に、製品が最初のステップを踏み出した後、業界の内側から無意味な理由でスタートアップを激しく批判する場合もそうです。
創設者のチームに対するデューディリジェンスを行うだけでなく、スタートアップが持続可能な成長と長期的な収益の可能性を持っているかどうかを分析します。如果、市場のトレンドに基づいて短期的な利益を追求しているだけの場合、長期的な価値がないため、投資しません。長期的に価値を提供できる企業を優先します。
また、企業が従来のビジネス慣行に従っているかどうかを評価します。創設者は市場と企業の運営について明確なビジョンを持っている必要があり、財務、運営、従業員の士気を慎重に管理する必要があります。堅実な財務モデルは、企業の成功と成長を確保するために不可欠です。また、戦略的な意思決定プロセスが透明性と管理性を持つように、明確な行動計画を持っているかどうかを考慮します。さらに、内容よりも形式を重視しません。ビジネスの初期段階では、実質がスタイルよりも重要です。見た目の良い製品は確かに注目を集め、関心を引き付けることができますが、最終的には製品の品質がビジネスの成功を決定します。
Taver Capitalは、地元の専門知識を活用して、世界中で投資しています。多様な市場での複雑さをどのように管理していますか？地元の洞察はあなたの投資決定にどのような役割を果たしていますか？
私は中学校の頃から、多文化的な環境に身を置いてきました。したがって、創設者とつながることは、私にとって難しいことではありません。言語の違いなど、創設者とつながる上で障壁はありません。誰かと話すことができるので、スタートアップを見つけるのに問題はありません。
さらに、さまざまな国にポートフォリオ・カンパニーを持つことは、具体的な利点をもたらします。まず、いつでも誰かと話すことができます。真剣に言うと、ビジネスの観点から、多様化は追加の安全保障です。私はコロナ禍の際にこれを明確に感じました。ある国では厳しいロックダウンが行われていましたが、他の国では仕事は通常通り行われていました。例えば、アメリカでは厳しいロックダウンが行われていましたが、オーストラリアでは仕事は通常通り行われていました。興味深い経験でした。
現実は、同じことがどこでも起こるということですが、時期は異なります。したがって、ポートフォリオを多様化することで、地政学的および地元経済のリスクを軽減できます。
AIが、特に産業部門を含む、経済景観をどのように変えるかについて、どのように見ていますか？
成長と改善が見られるでしょう。重要なのは、この成長がより持続可能になるということです。つまり、よりクリーンで環境に優しいものになるということです。Taver Capitalのポートフォリオ・カンパニーであるEarth AIについて話したように、テクノロジー駆動のアプローチは、電気自動車と再生可能エネルギー革命に不可欠な発見をターゲット化、テスト、検証するための主要なブレークスルーを表しています。
これは現在、重要です。クリティカル・メタルを再生可能エネルギー転換に供給するためのレースが進行中です。新しい発見の数は過去10年間で73%減少しています。また、古い鉱床の開発は、環境に優しくない方法で行われることが多くなっています。AI駆動の発見は、銅やニッケルなどの「クリーン・エネルギー」ミネラルが不足しているにもかかわらず、探査への投資が著しく増加している現在、重要です。Earth AIは、従来の方法よりも100倍以上速く、費用効率よく、ニッケル、銅、亜鉛、バナジウムの鉱床を特定しています。
また、産業4.0について見てみましょう。産業4.0は、製造技術における自動化とデータ交換のトレンドであり、IoT、AI、クラウド・コンピューティング、データ・アナリティクスなどのデジタル・テクノロジーの産業プロセスへの統合を包含しています。産業4.0は、より相互接続された、効率的な、自律的な意思決定が可能な「スマート・ファクトリー」の創出で顕現しています。
AIの導入により雇用が減少するという懸念に対して、私は、失業が増加することはないと思います。私たちはすでに3回の産業革命を経験しています。私の意見では、人間はただ単に生産性を高めているだけです。
AIスタートアップに投資する際に、どのような主要な資質やメトリクスを探していますか？どのような革新やチームの特徴が際立っているように感じますか？
重要なのは、創設者がすでに一緒に仕事をする能力を証明し、実際にそうしていることです。これは通常、明らかです。如果、創設者が家族である場合、それを危険信号と見なします。なぜなら、1人の創設者に問題がある場合、もう1人の創設者にも問題がある可能性があるからです。リスクを2倍にすることになるからです。
創設チームは、幅広い知識を持っている必要があります。これは、必ずしも学位を意味するわけではありません。創設者が特定の分野で高等教育を受けたことが重要ですが、スタートアップが活動する分野に限定される必要はありません。これにより、創設者は創造的に考え、ビッグ・ピクチャーを把握しながら詳細に焦点を当てることができます。
この二重の能力により、創設チームは、目標とする市場と顧客のニーズについて明確で独特のビジョンを持ちます。顧客について話すと、私は、創設者が顧客のフィードバックを聞き、考慮する能力を重視します。実際には、顧客だけではなく、一般的に誰かの意見をオープンに聞くには、多くの勇気が必要です。したがって、これは私が強く考慮するもう1つの側面です。
最後に、先ほど述べたように、投資を決定する前に、スタートアップの財務モデルを慎重に検討します。私は、持続可能な成長とスケーラビリティのための堅実な基盤を持つことが重要であると信じています。
AIは進化を続けています。AIの中で最も興奮するのはどのような新興分野ですか？特定のトレンドやテクノロジーは、次の10年で重要になるでしょうか？
私は、AIを超えて、工業用AIを超えて、業界全体を見ています。現在、業界では多くの開発が進行中です。新しいアイデアの出現や支援が必要な分野を見つけるために、オープンな心で見る必要があります。例えば、モデル・トレーニングのエネルギー効率は現在のトピックです。ビッグ・テック企業は、AIイニシアチブにより排出量が増加しているため、多くのバッシングを受けています。これは、AIの中で新しいアイデアや新しい解決策が必要なセグメントの例です。
もう1つの分野は、セキュリティと倫理です。例えば、Appleのいくつかの機能は、DMAの要件によりヨーロッパでは利用できないことがあります。また、DefenceTechセクターの成長を予測しており、これにより民間産業の開発が促進されます。しかし、これら2つは密接に結びついています。AIを政府プログラムに導入する際には、倫理的な考慮が必要です。
あなたの豊富な経験に基づいて、AI分野に進出しようとしている起業家にアドバイスを与えます。避けるべき一般的な落とし穴はありますか？
AIだけに焦点を当てるのではなく、ビジネスを行いたい分野に参加することが最善です。石油業界、書籍出版、鋳造、またはその他の業界に関係なく、AIは単なるツールであり、AI自体のために追求する必要はありません。AIは、ビジネスの効率を高めるテクノロジーとして機能すべきです。
Earth AIへの投資を考えると、AIは、特にクリーン・エネルギーや鉱物探査などの分野での持続可能性への取り組みにおいて、どのような役割を果たす可能性がありますか？
AIは、これらの分野にいくつかの方法で貢献できます。リソース管理の最適化、予測メンテナンス、環境モニタリング、鉱物探査の強化などです。
全体として、AIは大規模なデータの処理と分析を可能にし、スマートな意思決定と運用の効率化を実現します。これにより、探査と抽出の方法がより効率的で環境に優しいものになります。
例えば、私が前に述べたように、Earth AIは、新しい鉱床を従来の探査者やボーリング業者よりも迅速に、かつ効率的に発見します。Earth AIは、ゼロ・ディスターブランス・マッド・システムとモバイル・ロジスティクス・システムを特徴とする独自のボーリング・ハードウェアを使用し、作業の環境への影響を大幅に軽減します。
現在および将来の規制がAI投資に与える影響について、どのように見ていますか？AIスタートアップは、これらの規制の地雷を効果的に回避するために、どのような点に注意する必要がありますか？
一般的なトレンドは、米国とヨーロッパでの規制がより厳格になっていることです。これは、AIや関連技術が急速に発展しているため、規制の監督が必要だからです。これは、すべての業界で起こっているプロセスです。各業界は何らかの形で規制されています。違いは、伝統的な業界の企業は規制に慣れているのに対し、AIは規制への道を歩み始めたばかりということです。
私は、一般的にこれにはメリットがあると考えています。市場がより組織化され、体系化されるからです。しかし、現在の規制や提案された規制の文章は、まだ多くの解釈の余地を残しています。これは懸念を引き起こします。確かに、規則を慎重に研究し、施行を観察する必要がありますが、AIスタートアップについて主観的な判断が行われ、どのスタートアップがより厳格な規制の対象となるかについて決定が下される可能性があることは、懸念すべき兆候であり、予期せぬ結果をもたらす可能性があります。
これは、AIの開発が、規制が異なるアプローチを採用している国、または革新的なアイデアを奨励する国への移行につながる可能性があります。規制が少ないか、業界に適した規制を持つ国は、開発者を引き付けるでしょう。規制が厳しい国は、開発を阻害する可能性があります。
スタートアップに対する私のアドバイスは、さまざまな国の現行法規を監視し、規制が少ないか業界に適した規制を持つ国を検討することです。また、規制が緩い国で運営することも検討してください。特に、米国で運営することを計画している場合には、規制の変化に注意する必要があります。
詳細な回答ありがとうございます。読者がもっと学びたい場合は、Taver Capitalを訪問してください。
