最近、ポール・グレアムによる 2019 年の記事「The Lesson to Unlearn」を読み、感動しました。 Y Combinator の創設者である Paul Graham は、Airbnb や Dropbox などのユニコーン企業に投資しただけでなく、より重要なことに、彼の見解の多くは起業家界全体に深い影響を与えています。彼は「シリコンバレーのゴッドファーザー」と呼ばれています。この記事で彼は、学校で学ぶ最も重要な教訓はまさに忘れるべき教訓であると主張しています。
忘れるべきものは何でしょうか？実は、 「受験力＝本当の実力」なのです。
学校では、「成績が良い = 生徒が良い = 学習能力が高い」という論理に慣れています。しかし実際には、テストの点数と実際の学習には何の関係もないのかもしれません。
特に大学では、多くの人がこれを理解しているかもしれません。
過去問を勉強して出題パターンを把握する
原則を理解するのではなく、テストのポイントを暗記する
深く考えるのではなく、答えるスキルを練習しましょう
限られた時間の中で、最高の「入出力比率」を追求する
試験前のpptと過去の試験問題は常に最も重要です。今年は先生が突然問題を変えるので、私たちは非常にイライラするかもしれません。コースをソフトウェア システムにたとえると、私たちは実際にその試験部分を解読しようとしてきました。つまり、学生時代、私たちは皆ハッカーでした。学校としてはこの指標だけが頼りです。
ポール・グレアムは率直にこう言いました。つまり、大学入学でテストされるのは、あなたがあるグループの人々の好みに合うかどうかです（したがって、大学入学でテストされるのは、あなたがあるグループの人々の好みに合うかどうかです）。
この問題は明らかに世界中に存在します。優れた学校であればあるほど、生徒はより強力になります。十分に賢くなくてハッキングができない場合は、良い学校に行くことはできません。
もっと率直に言うと、数値化できるものはすべてハッキングできますが、難易度が異なります。以前にジョークがあったように、十分な属性がある限り、誰でも最初になれるのです。
ハッカー思考の罠
受験教育批判にとどまるならば、この記事の視点は目新しいものではない。実際、「ハッカー思考」は、多くの人が学校で、そしてその後の仕事で良い結果を達成するのに実際に役立ちました。
重要なのは、私たちが既成の軌道から外れて新しい価値を創造しようとするときに、この考え方がどのような影響を与えるのかということです。
特に製品を作るとき、私たちは無意識のうちに「ハッキング」できるシステムを探していることがよくあります。この考え方は賢いように思えますが、実は危険です。
Paul Graham は典型的な事例を紹介しました。あるプロダクト マネージャーは、1 か月でユーザー数を 2 倍にした方法を誇らしげに披露しました。しかし、3 か月後にはユーザーの 90% が失われてしまいました。
これは私たちがよく知っている「試験前の暴行」の単なる再現ではないでしょうか？ 「リーン スタートアップ」で言及されている重要な点は、実際のユーザーの増加と偽のユーザーの増加を区別することです。もっと率直に言うと、自分がどれだけの能力を持っているかを知る必要があります。友達には嘘をついても構いませんが、自分には嘘をついてはいけないのです。
なぜこの種のハッカー思考が製品分野で失敗するのでしょうか?製品のライフサイクルは「試験」では終了しないため、ユーザーは成績を与える教師ではありません。この種の考え方は、製品の長期的な価値を損なうだけでなく、イノベーションの本当の機会を逃す原因にもなります。
もちろん、このとき「副業でお金を稼ぎたいだけだけど、そこまで複雑に考える必要があるの？もう稼いでいるはずだ」という人もいるかもしれません。
ここで現実が厄介になるので、この問題については次のセクションで説明します。
AI 製品のジレンマ: 収益と製品力
お金を稼ぐことは製品の強さとはまったく関係がありません。いわゆる「負の相関関係」さえあります。これは AI 製品ではさらに顕著です。
現在のAI起業家界を見てみましょう。さまざまなメディアへの露出、資金調達のニュースが行き来し、さまざまな才能のある若者が生まれています。しかし、製品の均一性は深刻です。
まず、AI製品の敷居が大幅に下がったことです。 ChatGPTの登場以来、GPT APIを単純にパッケージ化した様々な製品が次々と登場し、AI+all things製品が後を絶たない形で登場してきました。
ほぼ誰でも AI 製品を迅速に開発できます。ご覧のとおり、シェル API を備えたチャットボット、さまざまな AI ライティング アシスタント... これらの製品は開発サイクルが短く、コストが低いです。
さまざまな大きなモデルが登場しましたが、パフォーマンスの違いはすべてダイアログ ボックス内のチャットです。使用しているモデルを言わないと、何も分からないかもしれません。これは、上位層のアプリケーションの均一性というより深刻な問題につながります。
一般的に誰もが AI についての知識が不十分だった初期の頃、そのため市場やユーザーは表面的な仕掛けにだまされやすくなってしまいました。これらの商品は、初期段階で(通常は融資を通じて)大きな利益の波をもたらす可能性があります。
このタイプの「即金」商品には、当面のニーズと浅いニーズを捉えるのが得意であるという共通の特徴があります。ホットスポットを追いかけているようなものです。さらに、パッケージ化するために多数のマーケティング手法が使用されています。この情報爆発の時代では、このような話題の商品が注目を集めて収益化するのは確かに容易です。
しかし、問題も明らかです。
置き換え可能性が高い:誰でもできます。そうでなければ、毎日大きなモデルのアップグレードで置き換えられることを心配する必要はありません。
ライフサイクルが短い:ホットスポットは通過するとすぐに冷却されます。
ワンショット取引:多くの製品は精査に耐えることができませんが、実際には機能しません。
彼らの問題は誰もがよく知っているにもかかわらず。しかし、AI アプリケーションの価値について真剣に考えているチームは、短期的にその価値を証明するのは難しいでしょう。これらの製品はすぐにコピーされ、パッケージ化されるため、短期間でより多くの注目と収益を得ることができます。多くの場合、これらのチームはそのような申請を行うことを余儀なくされます。
私はよく起業家や他の AI 開発者に「この製品を作る目的は何ですか?」という質問をします。
副業としてお金を稼ぎたいだけであれば、いわゆる「ハッカー思考の罠」はそれほど重要ではないかもしれません。しかし、本当に価値のある製品を構築することが目標である場合、短期的な利益を追うだけではあまりにも浅はかです。
立ちながらお金を稼ぐ
立ち止まって「良い製品」を作るには、多くの製品アイデアと観察が必要かもしれませんが、途中で失敗する可能性があります。お金を稼ぎたい場合は、「人気の製品」を作りましょう。費用は低いように見えますが、それは可能です。お金。
では、立ったままお金を稼ぐことは可能でしょうか？
このような製品を素晴らしい製品と呼びます。通常、次のようないくつかの条件を満たす必要があります。
1. 野心
本当に課題解決とユーザーの利益を目指した製品であり、天井が高い製品です。単純なケース製品でも問題は解決できますが、その上限も非常に低いです。
2. 長期的な思考
短期的には、彼らは賢くなく、いたずらをせず、すぐに結果を追求しないかもしれません。
3. 究極のユーザー価値
重要なのは、優れた製品は常に、ユーザーがこの製品から本当に利益を得られるのかという1 つの中心的な質問に焦点を当てていることです。
私たちはよく、B面製品はお金を払った人を満足させさえすればよく、ユーザーの意見は重要ではない、と冗談を言います。しかし、本当に優れた製品には、ユーザーがメリットを実感する必要があり、口コミによって自然発生的な成長がもたらされます。
最後に書きます
Paul Graham は、投資を獲得する最善の方法は、VC を説得する方法を学ぶことではないと信じています。
なぜなら、VCがあなたに投資する理由は非常に単純で、それは良い投資だからです。
通常はユーザー数で判断しますが、どうやってユーザーを獲得するのでしょうか？さまざまなチャネルを通じて露出することが重要ではなく、本当に優れた製品を持っていることが重要です。良い製品があれば、すべてが簡単になります。ユーザーは積極的にその情報を広め、投資家は積極的にその製品を検索し、市場は肯定的なフィードバックを与えます。
もちろん、すべての製品が優れた製品になるわけではありません。設計の初日から優れた製品にならない運命にある製品もあります。
誰もが優れた製品をデザインしたいわけではありません。
誰もが優れた製品をデザインできるわけではありません。
誰もが優れた製品を購入できるわけではありません。
そして大型モデル時代の名品は今も夜明け前の闇に隠れているかもしれない。