田島 聡一／Genesia Ventures
@soichi_tajima
Genesia Ventures, Inc. Founder and General Partner／日本・インドネシア・ベトナム・インドの創業初期のスタートアップに投資しています。資金調達のご相談は以下のURLよりお問い合わせください。
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「日本の産業競争力を、どうすれば最大化できるのか」。
シード期のスタートアップに投資し、各地の地域創生にも関わらせていただく中で、ずっと考えてきた問いをnoteにまとめました。
技術革命によって、起業家の発生源は東京から全国の大学・高専・研究所へと広がり、地方は「実証の場」として位置づけが変わりつつあります。生成AIで起業と学びのハードルが下がり、日本成長戦略やSBIRの強化など、官民連携の支援体制も整ってきました。
一方で、起業家が生まれてから次の世代を育てるまでの歩み（バリュージャーニー）は、さまざまな段階で途切れがちです。その根にある構造に対して、五つのシフトを提案しています。
・平均から、尖りへ
・孤立から、産業との共創へ
・地元完結から、オールジャパンへ
・バックミラーから、フロントガラスへ
・単発から、循環へ
地域創生を、地方の振興策ではなく、日本の産業競争力を最大化する成長戦略として捉え直す。イノベーションに関わるステイクホルダーがそれぞれの利害や垣根を越えて本気で日本の産業競争力の最大化に向けて動き出す。そんなきっかけになれば嬉しいです。自治体、金融機関、大企業、大学の皆さまとも、ぜひ意見交換させてください。
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「世界で自社しかできない技術」という説明を時折聞くことがありますが、技術の模倣が難しくても、
・顧客が他の手段で代替できてしまう
・補完資産（量産・販売網など）を持つ側に利益を持っていかれる
こうしたケースはディープテックで特に起きやすいと感じています。
「技術的な独占は、競争優位の必要条件でも十分条件でもない。」
この視点は、実際事業を推進する上でとても重要だと思います。良かったら是非読んでみてください。
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生成AIの進化によって、広義のHR、M&A、不動産をはじめとする数多くのマッチングビジネスは、この10年で競争軸そのものが大きく変わると考えています。
これまでのマッチングは、人間が扱いやすいように設計した「業界」「職種」「エリア」「価格帯」などのカテゴリーを前提としてきました。しかし生成AIは、そのようなカテゴリーを前提とせず、個々の要素や文脈、意図まで理解した上で、最適な組み合わせを導き出せるようになります。
AIは人間が作った分類そのものを溶かし、「カテゴリー同士をつなぐ世界」から、「要素同士を直接マッチングする世界」へとマッチングのあり方を根本から再定義していくのではと考えています。
もし、このような変化を前提に新しいマッチングの仕組みを構想されている起業家の方がいれば、ぜひプロフィールのリンクからご連絡ください。
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