本記事は Ben Reinhardt 氏による "Shifting the impossible to the inevitable: A Private ARPA user manual" (2021 年 4 月) の翻訳です。原文は Creative Commons Attribution 4.0 International License で公開されています。翻訳者による参考訳としてお使いください。（※ 日本語で23.7万文字あります。長すぎてはてなブログの文字数上限を超えて投稿できなかったため、分割しました。そのためリンクが一部おかしくなっている可能性があります。）

• はじめに
• この文書は誰のためのものか？
• 予備事項
  • 目的
  • 事務的事項
  • 機関設計はアイデア迷路を航行することです
• 第I部：問題と可能性 - 迷路の境界と内部のミノタウロス
• 重複する機関的制約がいくつかのクリエイティブワークのクラスを除外しています
  • ソリューションR&Dの端を感じ取る
• 過去において、産業研究所はイノベーション・エコシステムの特定のニッチを満たしていました
  • 産業研究所は特化する前の汎用技術の開発を可能にしました
  • 産業研究所は的を絞った手探り作業を可能にしました
  • 産業研究所は高い上限を持つスムーズなプロジェクトの立ち上げを可能にしました
  • プロトタイピングには製造が部屋にいる必要があります
• 健全な産業研究所には3つの条件が必要です
  • イノベーション組織にはマネーファクトリーが必要です
  • イノベーション組織はマネーファクトリーと整合している必要があります
  • 整合性には存亡の脅威が必要です
  • 高価な研究は効果的であるために必要なサポートを維持するために、最終的に組織レベルで存亡の脅威に対処する必要があります
• 産業研究所は、20世紀前半から中期にかけて果たしていた役割をもはや果たしていません
  • AI研究は産業研究所の衰退の例外です
• 産業研究所がかつて占めていた役割は依然として満たされる必要があります
• 既存の制度構造は不適切です
  • 学術界は科学的探究を中心に回っています
  • 学術的制約
  • スタートアップは成長を中心に回転します
  • スタートアップの制約
  • 学術界にとってはエンジニアリング重視すぎ、スタートアップにとっては研究的すぎるものについての誤解
• 発明と発見の文脈における利益、価値捕獲、インパクトの関係とは何でしょうか？
  • 利益は実用的理由とイデオロギー的理由の両方で重要です
  • 利益は組織を自己触媒化させます
  • 貨幣化された経済では、最終的に誰かが製造された技術を購入する必要があります
  • 市場規律は両刃の剣です
  • 市場規律からの分離は洞窟ダイビングのようなものです
  • DARPAの多くの異常な成果は、誰も求めていなかったものでした
  • 利益最大化は、影響力がその技術の可能な限り広い普及に依存する技術を阻害する可能性があります
  • 私たちは、すべてに功績を与えるには多すぎる巨人の肩の上に立っています
  • 研究から価値を獲得することは困難です
  • 現在の価値獲得メカニズムは粗雑です
  • 特許は本質的に知的財産が他の知識と組み合わされることを妨げます
  • 価値獲得は影響を阻害する可能性があります
  • 価値獲得によって阻害されるであろう創造の特徴づけ
  • 価値獲得によって阻害される可能性のある創造物はどの程度一般的なのでしょうか？
• 法的構造は組織能力にとって決定的に重要です
  • 法的構造は組織においてお金がどのように機能するかという問題と密接に結びついています
  • 従来の非営利構造は、重要な資本の塊を必要とし、長期間にわたって不確実な結果を生み出す組織にとって悪いアイデアです
  • 法的構造に関する第一原理は存在しません
    • ライセンス

 

はじめに

どうすれば、より多くのサイエンスフィクションを現実にすることができるでしょうか？

歴史上の成功した例外的事例を参考にするのは良い出発点です。 DARPAがなぜうまく機能するのかを深く掘り下げた後 (日本語訳はこちら)、私は次の質問をしました：DARPAを生み出した世界とは大きく異なる世界で、どうすればDARPAの狭い道筋を辿ることができるのか？

この文書は私の答えです。この文書は、権限を持ったプログラムマネージャーと外部化された研究を活用する営利・非営利のハイブリッド組織について説明し、その実現への道筋を提供します。その組織は、スタートアップにとっては研究的すぎ、学術界にとってはエンジニアリング的すぎる技術を導く役割を果たします。他の組織ができない、またはやりたがらない仕事を引き受け、ゲームチェンジングな技術への障害を正確にマッピングし、それらを軽減する方法について正確な仮説を立て、それらの計画を実行するプログラムを調整します。

この提案は単独で成り立つものではありません。証拠と論証の基盤が必要です。この基盤は、技術創造における価値獲得の役割から、現在は存在しない産業研究所の歴史的役割、組織の持続性の戦術、運営資金調達の詳細など、多くの分野にわたります。

単一の組織だけでサイエンスフィクションを現実にすることはできません。したがって、この文書は、他の人々がDARPAの変形版や、まだ想像できない他のイノベーション組織を構築するためのユーザーマニュアルとしても機能します。

桁違いに進歩を生み出すのが得意なエコシステムが存在する 可能性 があります。
—タイラー・コーエン、パトリック・コリソン、 我々には新しい進歩の科学が必要だ

重要なメッセージ

1. かつて産業研究所が占めていたイノベーションエコシステムの重要なニッチが埋められていません。
2. 現在のイノベーションエコシステム——学術界、スタートアップ、現代の企業R&D——では不十分です。
3. DARPAのモデルを変形した民間組織がこのニッチを埋めることができます。
4. 民間版 ARPA（Private ARPA: PARPA）は一連の仮説のリスクを軽減し、その名前の元となった組織のようになる前に3つの主要な進化段階を経ます。
5. イノベーション組織を構築する道には多くの緊張関係とインセンティブの罠があります。これらを可能な限り正確に記述することで、PARPAや他の組織が安全にそれらを乗り越えることができるかもしれません。

マスタープラン

簡潔に言うと、PARPAのマスタープランは以下の通りです：

1. 体系的で（したがって再現可能な）方法で、直感に反する研究プログラムを作成し、ストレステストを行う。
2. その信頼性を使って、一握りの研究プログラムを実行し、他では起こり得ない結果を生み出す。
3. その信頼性を使って、より多くの研究プログラムを実行し、効果的な次のステップに「卒業」させる手助けをする。
4. 棚ぼたをエンダウメントに注ぎ込むことで、この全サイクルを最終的に自己触媒的にする。

イノベーションエコシステムにおける制度的制約

異なる制度は、イノベーションと関連する特定の活動セットを可能にします： 学術界は新しいアイデアを生み出すのが得意です； スタートアップは高いポテンシャルを持つ製品を新しい市場に押し出すのが得意です； そして企業R&Dは既存の製品ラインを改善します。これらの制度が合わさって「イノベーションエコシステム」を構成しています。

すべての制度構造には、特定の活動にうまく、または全く取り組むことを妨げる制約があります。 各制度が可能なすべての活動の地図上で何らかの領域を占めていると想像してください——その制度は、カバーする活動に取り組むのに適しており、その領域の端や外側の活動には適していません。複数の制度によってカバーされる活動もありますが、 どの 制度によってもカバーされない活動もあります。これらの活動は、既存の制度構造によって「制約されて」起こらないのです。

欠落している活動

DARPAは、ベル研究所、デュポン実験ステーション、GE研究所などの黄金時代の産業研究所とともに、現代世界の中核にある多くの技術——トランジスタやプラスチックからレーザーや抗生物質まで——を開発しました。 これらの研究所はすべて特定の活動を可能にしました が、それらは 現代のエコシステムでは大きく制約されています。

黄金時代の研究組織がこのような変革的な技術を生み出すことを可能にしたものは何でしょうか？

最も重要なことは、これらの組織が同時に以下のことを行ったことです：

1. 汎用技術が専門化する前に、それらに関する作業を促進した。
2. 特に他では利用できない機器や資源を使った「標的を定めたいじくり回し」を可能にした。
3. 有用な専門知識を持つ多様な個人間の協力を育成した。
4. 異なる準備レベル間での技術の滑らかな移行を導き、製造と研究を組み合わせて新規性と規模を創造した。
5. 極めて長期または未知の時間枠を持つプロジェクトを支援した。

簡潔に言うと、彼らはドナルド・ストークスの パスツールの象限 で記述されるすべての象限での同時活動を可能にしました：

なぜベル研究所ではなくDARPAなのか？

歴史的に独特な制度構造を持つ政府軍事研究組織であるDARPAよりも、ベル研究所の方がより明白な模倣のモデルに思えるかもしれません。しかし、 より詳しく見ると 、 黄金時代の産業研究所は、今日では簡単に複製できない特定の条件を必要としていた ことが示唆されます。企業R&Dの衰退は構造的なものでした——それは状況の変化の必然的な結果なのです。

緊張関係、罠、その他のトピック

イノベーション組織を構築する道筋には、多くの根本的な緊張関係とインセンティブの罠があります。これらを可能な限り明示的かつ正確に探求することで、PARPAや他の組織がそれらを安全に乗り越えることができるかもしれません。この文書には、中心的な質問を巡る多数の仮説、理論、直感ポンプが含まれています： 新しく影響力のある知識と技術を創造するプロセスはどのように機能するのか？そして、それをより良く、より多く行うにはどうすればよいのか？

その過程で、 イノベーション組織とその資金源との関係、 フロンティア技術における販売チャネルの課題、 ミスマッチしたバクストン指数が研究の影響を台無しにする可能性、 既存の制度の外で働くことに興味を持つ研究者を見つける方法、 DARPA変形版やその他の新しいイノベーション組織のための投機的戦術、 現状では繁栄しそうにない遠大な技術の例、 などについて議論します。

しかし、この文書に3つの中心的トピックがあるとすれば、それは以下です：

1. 資金の仕組み がイノベーション組織内でインセンティブ、活動、潜在的成果の範囲を決定します。
2. 法的構造 がイノベーション組織の可能性の範囲に深く影響します。
3. 価値獲得 は、すべての成功したイノベーション組織の重要な綱渡りです——研究は高コストなので資金不足は組織の死を意味しますが、価値獲得は仕事の完全なポテンシャルを殺す可能性があります。

制度設計はアイデア迷路の航行

「アイデア迷路」の航行は、不確実性の下での一連の逆転困難な決定を含むプロセスの有用な類推です。 この文書は、DARPA変形版を構築する人が直面するであろう多くの潜在的分岐点、それらについての考え方、そしてどちらの道を選ぶべきかを記述しています。

実際、この文書を読む全プロセスが迷路に似ているかもしれません。各結論に至った知的経路を辿ることができます。そして迷路のように、最も興味深いまたは物議を醸す部分に飛んで、文書を通じて自分自身のコースを描くことをお勧めします！

（さまざまなタイプの読者に向けたカスタマイズされた材料をハイライトする「ガイドツアー」が利用可能です。あなたは建設者ですか？観察者ですか？学者ですか？）

プロジェクトを最も簡潔な形式で見たい場合は、 2ページの要約がここで利用可能です。 これには構築を始めるのに必要なすべてのナットとボルトがあります。しかし、興味があり、「アリアドネの糸」の各織り方を追いたい場合は、どうぞ読み進めてください。

この文書は誰のためのものか？

この文書は5つのタイプの読者を対象としています。ペルソナを選択すると、そのペルソナのための「ガイドツアー」が作成され、最も興味深く価値のあるセクションがハイライトされます。

1. 「建設者」 ：新しいイノベーション組織を創造することの重要性をすでに信じており、その信念に基づいて行動を起こしたいと考えています。
2. 「支援者」 ：社会的または金融的資本で新しいイノベーション組織を支援したいと考えています。あなたは慈善家、政府のメンバー、または資本家——金銭的リターンを求める投資家や技術的リターンを求める組織の代表——かもしれません。
3. 「愛好者」 ：「世界でより創造的な科学と技術を可能にするにはどうすればよいか？」という質問に興味があります。しかし、おそらくまだ建設者や支援者になる立場にはないかもしれません。
4. 「学者」 ：イノベーションとその仕組みに学術的興味があります。歴史家、経済学者、または政策専門家かもしれません。
5. 「観察者」 ：世界について学び、新しい思考方法に出会うことを楽しむ好奇心旺盛な人です。研究や新興技術の世界とのプロフェッショナルなつながりがあるかもしれませんし、ないかもしれません。

これらのカテゴリのどれも当てはまらない場合、または関連するガイドが不十分な場合は、いつでも 独自の冒険をチャート できます（これにより「ガイドツアー」のハイライトが削除されます）。

予備事項

目的

この文書は3つの構成要素の組み合わせです：特定の組織の設計；新しい組織構造の幅広い提案と関連する「研究」アジェンダ；そして「新しく影響力のある知識と技術を創造するプロセスはどのように機能するのか？」および「それをより良く、より多く行うにはどうすればよいのか？」という質問に取り組む、制度、インセンティブ、歴史、理論のゲシュタルトの統合。

この文書が果たそうとしている3つの役割——分析的統合、幅広い提案、特定の組織設計——を分離するのが伝統的です。しかし、この場合、それらはあまりにも密接に絡み合っています。そのうちのどれかを分離すると、明らかなギャップを残すか、根拠のないレベルの確実性を投影することを強いられるでしょう。統合は明らかに幅広い提案と特定の組織仮説の両方を推進しています。研究アジェンダの大部分は、特定の組織設計自体と切り離せません——「DARPA変形版で資金はどのように機能するのか？」から、優れたシミュレーションがプログラム設計分野の「なぜ今なのか？」になり得るという仮説まで。同時に、特定の組織の（確かに壮大な）目標の1つは、統合の結論のいくつかを変えることです；統合を他の部分に結合することで、「世界はこのようになっている」だけでなく「このようになり得る」とも言うことができるのです。

この文書の重要な目標は、そもそも新しい組織の存在を主張することです。プロジェクトの周りに組織構造を時期尚早に作ることには多くの欠点がある可能性があるため、「公式の」組織構造なしには必要なことを達成できないという議論に証明責任が重くかかっています。新しい組織の文脈でのみ行えると思われる多くの実験があり、それらが幅広い提案が探求したい最も興味深い質問のいくつかを構成するということを論じます。

避けられない緊張関係を指摘し探求することは、この文書の中核テーマの一つであり、重要な役割です。イノベーション組織はメッシーナ海峡に満ちており、トレードオフの一方に集中しすぎるとスキュラがあなたを奪い、もう一方に舵を切りすぎるとカリュブディスが破滅へと吸い込む準備をしています。これらの緊張関係は、しばしばインセンティブと関係があります。これらの緊張関係において、混乱した運命を避ける唯一の方法は、まず迫りくる危険を知り、次にそれらの間の狭い道を航行することです。これは常に不快で、絶え間ないコース修正を必要とします。これらの緊張関係は、この文書の存在そのものにも現れています：良いアイデアがあると思うなら、それらに行動することで示すべきです；同時に、アイデアを広めることも、他の人々がそれらに行動することを可能にするなら価値があります。しかし、アイデアに行動することとそれらを説明することはしばしば対立します！これらの相反する優先事項は、単一の組織ではなく新しいモデルの爆発が必要なこの文脈では特に真実です。この文書の究極の目標は変化をもたらすことですが、野獣の性質上、一般化可能な知識も特定の組織設計も、それ自体では十分ではないと私は疑っています。通常、人々はスペクトラムの一方または他方の端に行き着きます——政策提案を公表するか、手本によって導こうとするか（これは人工物さえ生み出しません）。

最後に、この文書は信頼を築くことを意図しています。新しいことを行うには信頼が必要であり、研究は他の分野よりも多くの信頼を必要とします。これらのアイデアの多くには「閉じた形」の解や正しい答えがないため、私が合理的な結論に達したということをあなたに納得してもらう唯一の方法は、そこに至るプロセスを案内することです。うまくいけば、私が本当に宿題をしていることを示し、行動の背後にある思考を案内することで、その信頼を築くことができるでしょう。良いR&Dソリューションには、多くの不快な真実と嫌なトレードオフが埋め込まれています。それらを直視するには、生の論理に加えて信頼が必要です。

事務的事項

リンク。 この文書の他の場所で行った議論に依拠する場合は、 このような内部リンクを使う よう努めています（これはまさにこのセクションに戻ってきます）。内部リンクをクリックすると、ジャンプ元のセクションへのリンクが右上隅に表示されるので、自分の場所を見失うことを心配する必要はありません。外部リンクは 実際にこの文書に戻るこのリンクのように見えます。 テキストで直接参照している文書の名前など、リンク先が痛いほど明らかな場合にのみ使用するよう努めています。

ガイドツアー。 この文書は長く、誰もが異なるセクションから多かれ少なかれ価値を得るでしょう。上のセクションでペルソナを選択すると、目次のいくつかのセクションの見出しがハイライトされ、そのペルソナの「推奨パス」で他の見出しがグレーアウトされます。何も消えることはありません。 独自の冒険をチャート を選択することで、ハイライトを取り除くことができます。

金銭記法。 歴史的な金銭価値に言及する際は、$(2021)1Bが2021年ドルで10億ドルを示すように、2021年ドルに換算しています。

脚注とサイドノート。 この文書にはサイドノートとポップアップ脚注の両方があります。サイドノートはトピックを拡張するための外部参照用で、脚注は余計な余談用です——それらを読まなくても何も失いません。

遊び心。 この文書は深刻な主題を扱っています（私にとって、これは 最も 深刻な主題の一つです）。深刻さを伝えるために陰鬱で権威的な調子を取るのは簡単で、しばしば期待されます。しかし、アインシュタインの光線からファインマンの皿、シャノンの一輪車まで、遊び心は良い仕事の妨げになるどころか、その成分かもしれないことを示唆しています。そのことを念頭に置いて、時には少し遊び心があり不遜であることを自分に許し、それがあなたの目にこの文書の深刻さを損なわないことを願っています！

機関設計はアイデア迷路を航行することです

「アイデア迷路」を航行することは 私の知る限り、Balaji S. Srivastanが スタンフォード大学のスタートアップコース でアイデア迷路の概念を導入し、Chris Dixonが 自身のブログ でそれを広く知られるようにしました。 不確実性の下で一連の取り返しがつきにくい決定を伴うプロセスの強力な比喩です。アイデア迷路は通常、スタートアップや起業家が会社を創設するために航行する決定の文脈で現れます。「企業と消費者のどちらに売るべきか？最初にWebアプリケーションとiPhoneアプリのどちらを構築すべきか？」などです。スタートアップと関連づけられているにもかかわらず、アイデア迷路の比喩を特定の領域に限定するものは何もありません。エンジニアリング、研究、またはこの場合のように新しい機関構造の構築においても使用できます。

抽象的なアイデアと具体的なアイデアの両方が機関構造について語る上で不可欠です。アイデア迷路の比喩をクレタ島の迷宮の完全な神話まで拡張することで、この二つの間の知的な接着剤として機能することができます。一方では、なぜ新しい構造が必要なのか、そして具体的な詳細に関係なく適用される包括的な考慮事項について話すことが重要です。これは迷路を外側から見ることのようなものです。その境界はどこにあるのか？なぜ存在するのか？内部にはどのような危険が潜んでいるのか？同時に、具体的な実装の詳細について話すことも同様に重要です。これらは迷路の分岐点であり、それらに到達したことをどのように知るかということです。抽象的な考慮事項は人々が自分自身の結論に達することを可能にするために重要ですが、詳細がなければ、困難なトレードオフを欲求不満な「読者への練習問題」として残すことは簡単です。

この作品は、ますます具体的な質問に取り組む三部構成の構造を持っています。答えようとする最初の質問は：なぜ迷路が存在し、その境界はどこにあるのか？二番目の質問は：迷路のレイアウトはどのようなものか？そして最後に：迷路を通る私たちが図表化しようとする具体的な道筋は何か？

なぜ迷路が存在し、その境界はどこにあるのか？

迷路を航行することが目標である場合、それを世界の設備として扱い、外側からの見た目やその歴史を無視することは簡単です。しかし迷路には存在理由があります。ミノス王がミノタウロスを封じ込めるために迷宮を建設させたことを忘れてはいけません！機関構築の文脈で迷路の境界を記述することは、私たちが設定した範囲とその範囲を形作る世界の制約を理解することです。歴史は、私たちを殺して食べるために内部に潜んでいるものを知らせてくれます。

迷路の外側はフラクタルです。ズームインするたびに、探索するべきより興味深い詳細があります。そのため、「なぜこの問題が存在するのか？」や単に「問題があるのか？」という質問の輪郭だけに焦点を当てるという罠に陥りやすいです。これらに答えることは価値ある目標ですが、それは私たちの目標ではありません。私は迷路の外側とそれがなぜ存在するのかを説明することに作品のかなりの部分を費やしますが、それは迷路の内部とそれを通る道筋について仮説を立てるのに有用だと感じる限りにおいてです。このアプローチは、その厳密さの欠如によって一部の人々を欲求不満にし、余計な情報によって他の人々を欲求不満にするでしょう。すべてのセクションがすべての人のためのものではありません！

迷路のレイアウトはどのようなものか？

迷路の内部レイアウトは、特定のニッチに取り組む組織を構築しようとする人が直面する無数の決定に対応します。分岐点、曲がり角、行き止まりのある迷路のレイアウトは、それに入る前に確実に知ることは不可能です。その場合でも、実際に横断した分岐点と距離だけを確信することができ、それも注意深く記録を保った場合に限ります。しかし、可能なレイアウトをスケッチすることはできます。この種の仮説立ては重要で、特に公的に過小評価されています。主な理由は、迷路を通る道が一つだけではないからです！どの決定が正しいと思うかを説明することに加えて、他の冒険者が迷路に入ることを奨励し、できる限り彼らを装備させたいと思います。

実験結果がどうなるかだけでなく、それがなぜ起こるのかについての仮説を提示することも良い実践です。決定ポイントを抽象的に記述することは確かに少しヘッジです！私たちの具体的な実装が失敗したとしても、それがモデル全体の非難として立つことがないよう願っています。

私は、DARPA風の組織を構築する人がおそらく直面するであろう潜在的な分岐点とそれらについてどう考えるべきかを、どちらの分岐が正しいと思うかを説明する前に、作品のかなりの部分を費やして説明するつもりです。

迷路を通って私たちが図表化したい道筋は何か？

最後に、迷路を通る実際の道筋があります。どの組織も単一の黄金の糸しか辿ることができず、各分岐点で一つの具体的な設計決定を行います。私が構築した迷路の図に基づいて、どの選択が正しいと思うかを提示します。これは最も具体的な部分であり、間違っているか変更が必要である可能性も最も高いです。二つの理由で書くのが神経をすり減らしました。第一に、「これをやれば効果があると思う」と具体的に述べることは、証明可能に間違っている恐ろしい可能性にあなたを開放します。世界について一般的な記述をする場合、例がなぜ反証として数えられないかについての修飾語を常に指摘することができます。「私はXをやろうとして、Yが起こることを期待している」と言う場合はそうではありません。具体的な道筋を提示することが神経をすり減らす第二の理由は、人々が最も具体的な現れに基づいてアイデアを評価する傾向があるからです。そのため、人々がいくつかの説得力のある逸話に基づいて全体のイデオロギーを受け入れるのと同じように、彼らは一つの愚かな選択に基づいて全体の道筋、またはおそらく私が提示した全体の議論を拒否する可能性があります。

一部の読者にとって、これは最も興味深い部分でしょう。具体的で実行可能な計画です。他の読者にとって、これは最も退屈な部分でしょう。

異なる学問分野は通常、迷路の一部に一度に焦点を当てます。歴史学と経済学の研究は通常、なぜ迷路が存在し、その境界は何かにのみ焦点を当てます。政策提案は通常、迷路のレイアウトに焦点を当てます。起業家は通常、迷路を通る具体的な道筋に焦点を当てます（しかし、それらについて書くのは振り返ってからです）。チェスタートンの柵 *1 は、一度に一部に焦点を当てることがおそらく良い実践であることを示唆していますが、この特定の状況では、他のものなしには各部分が弱いと感じられます。世界の状態を記述することは、それが行動を支援していなければ、成長する停滞文献の山に追加するだけでしょう。境界によって提供される文脈がなければ、迷路のレイアウトを評価するのは困難でしょうし、具体的な計画がなければ、誰かに何かをするよう求める別の呼びかけのように感じるでしょう！そして境界とレイアウトがなければ、提案された道筋を「まあ、それは賢い／愚かに見える」以上に評価することや、共通の枠組みからそれをどう改善できるかについて議論することは不可能でしょう。

第I部：問題と可能性 - 迷路の境界と内部のミノタウロス

このセクションでは、以下のことを納得していただきたいと思います：

1. 過去において、産業研究所はイノベーション・エコシステムの特定のニッチを満たしていました。
2. 特に原子の世界において、産業研究所はもはや20世紀前半から中期にかけて果たしていたニッチを満たしていません。
3. 産業研究所がかつて占めていたニッチは依然として満たされる必要があり、産業研究所のような組織がそれを満たすことは期待すべきではありません。

重複する機関的制約がいくつかのクリエイティブワークのクラスを除外しています

異なる機関はそれぞれ、私たちが「イノベーション」と関連づける特定の活動セットを可能にすることに長けています：学術界は新しいアイデアの生成に優れています；スタートアップは高い潜在力を持つ製品を新しい市場に押し出すことに優れています；企業R&Dは既存の製品ラインの改善において比類がありません。まとめて、新しい知識と技術の創造に役割を果たす機関は「イノベーション・エコシステム」を構成します。 「イノベーション」と「イノベーション・エコシステム」という用語は、しばしば欲求不満を引き起こす スーツケース語 です。しかし、「アイデアが新しいインパクトのあるアイデアや技術になるプロセスを集合的にカバーする活動を可能にするすべての機関」の略語を持つことは有用です。 これらの機関を構成する組織は大きく異なりますが、それらを集合的に「イノベーション組織」と呼ぶのに十分な共通点を共有しています。

明らかに、各機関があらゆるタイプの活動に優れることはできません。各機関構造には、特定の活動にうまく、または全く従事することを妨げる制約のセットがあります。多くの要因がこれらの制約を形作り、それらは事実上「インセンティブ」と同義です。各機関がすべての可能な活動の地図上のある領域を占めていると考えることができます。その機関はカバーする活動に取り組むのに適しており、その領域の端や外側の活動に取り組むのには適していません。いくつかの活動は複数の機関によってカバーされていますが、一部は何の機関によってもカバーされていません。これらの活動は既存の機関構造によって「制約されて」起こりません。例えば、必ずしも製品や新しい論文を生み出さない、地味で長期的な ⁴ プロジェクトは、ベンチャー資金によるスタートアップ、企業R&D、慈善事業、学術界の範囲を同時に超えています。ベンチャー資金によるスタートアップは、より短いタイムラインまたはより多くの製品フォーカスのいずれかをサポートできます；企業R&Dは活動が魅力的であるか製品に焦点を当てていることを望むでしょう；慈善事業はそれらが魅力的であることを望むでしょう；学術界は新規性と論文を押し進めるでしょう。

もちろん、これらの特性を持つプロジェクトが既存の機関構造によってサポートされた反例はあります！「SpaceXが存在するので、イノベーション・エコシステムは問題ない」というような議論をすることは常に可能でしょう。抗生物質は、人々が時々抗生物質なしで感染症を生き延びることができるにもかかわらず、非常に優れています。同様に、いくつかのプロジェクトが通り抜けることができるとしても、より多くの制約された活動を可能にしようとすることは価値があります。

機関的に制約された活動は、世界が現在歩んでいるより素晴らしい軌道に乗ることができるという感覚について考える有用で正確な方法です。 ⁵

大停滞 *2 について議論したり、研究、学術界、科学、物理的イノベーションの何らかの組み合わせが壊れているという事実を嘆いたりする代わりに、機関的制約のレンズを通して見ることで、起こることを期待しているが欠落しているか貧弱な活動のクラスについて具体的に話すことができます。次に、これらのギャップを作り出している機関的制約は何かを問うことができます。「私の空飛ぶ車はどこにあるのか？」 *3 と問う代わりに、「空飛ぶ車を可能にする活動は何か、そしてそれらを阻止している機関的制約は何か？」と問うべきです。 ⁸   この分析は、既存の機関のインセンティブを調整する具体的な方法や、異なるインセンティブセットを持つ新しい機関を創設することを指摘することで、これらのギャップに対処するのに役立ちます。問うべき重要な質問は：どのようなインセンティブが機関がこれらの活動を可能にすることを妨げているのか？既存の機関内でインセンティブをシフトすべきか、それとも新しい機関を構築すべきか？新しい機関が同じインセンティブの罠に陥らないようにするにはどうすればよいか？

このレンズを通してイノベーション・エコシステムを見ることは、私たちが「研究」や「イノベーション」の傘の下にまとめる多くの異なる活動があり、それらを改善する多くの方法があることを示唆しています。無限に分割可能な多数がありますが、主にそれらが頻繁に混同され、私が明示的に「この作品はこれらのうちの一つについてですが、他についてではありません」と言いたいので、私はその三つのクラスターを簡潔に記述します。

物事が改善される可能性がある一つのクラスターは、私が「科学的プロセスの破綻」と呼ぶかもしれないものです。ここでは、再現性危機や科学がいくつかの科学的認識論のうちの一つではなく政治やその類似物で判断されるなどの問題が見られます。 *4

改善のための別の分野は、パラダイムシフトする研究を可能にすることです。少し決まり文句ですが、1920年の人が1970年の建設された世界をほとんど認識できないであろうという事実に何かがありますが、1970年の人は今日の車、飛行機、建物やその能力にそれほど驚かないでしょう。建設された世界は多くのパラダイムシフトを経験していません。同様に、物理学者は50年後でもまだ弦理論に取り組んでおり、生物学の信じられない進歩にもかかわらず、支配的な生物学的パラダイムとしてのDNAの構造と中心性に取って代わったものはありません。この物語がコンピューティングのようなあまり目に見えないパラダイムシフトを無視しているとか、19世紀後期から20世紀中期が物理的イノベーションの領域において大きな外れ値であった可能性があるという正当な議論があります。私はこれらの議論が、私たちがより良くできるという主張と両立しないとは思いません。

パラダイムシフトを可能にする活動を大まかに二つの異なるモードに分けることができます。最初のモードはパラダイムシフトする科学です。ここでの感情は「アインシュタインは特許庁に閉じ込められているだろう」というものです。私たちは、量子色力学から一般相対性理論、DNAの二重らせん構造まで、1950年代や60年代まで見られたような、世界をどう理解するかのパラダイムシフトを生み出している自由な研究の健全なシステムを持っていないようです。二番目のモードはパラダイムシフトするエンジニアリングです。「私の空飛ぶ車はどこにあるのか？」私たちは物理的能力を根本的に変える新しいシステムを構築できないようです。科学とエンジニアリングの境界線はもちろん曖昧で、多孔質で、フィードバックループに満ちています。

これらの分野を区別することは単なる意味論的練習ではありません。行動を可能にするために重要です。多くの類似点と因果関係を共有しながら、各分野は異なる活動と心構えを優先します。素朴な例として、パラダイムシフトする科学はおそらく、時には数十年にわたってアイデアを徹底的に追求する偏執的な個人に依存しますが、同じモードはパラダイムシフトするエンジニアリングには有害でしょう。なぜなら、それはより多くの実用主義と協調を必要とするからです。アインシュタインと一般相対性理論対ポラビジョン、ポラロイドの失敗した家庭映画システムを考えてください。 ポラビジョンは製作に10年と5億ドルかかりました。*5 これらの分野それぞれに取り組むことは重要ですが、分業が必要です。すべてのことをしたいという誘惑にもかかわらず、「研究を修正する」ことは、制約空間の異なるニッチに対処するための多くの新しい機関（私はスケールしないと疑っています）を必要とするでしょう。さらに、読みやすいニッチは「科学を救う」人についての模倣的な内紛を防ぐのに役立ちます。このすべてを考慮すると、より多くのパラダイムシフトする科学を可能にすることは非常に重要ですが、パラダイムシフトするエンジニアリングを可能にするイノベーション・エコシステムのニッチに焦点を向けるため、作品の残りの部分には現れません。

ソリューションR&Dの端を感じ取る

パラダイムシフトするエンジニアリングを可能にする活動の束についてどう考えるべきでしょうか？その束は信じられないほど曖昧です。絶対に実在しますが、捉えにくく、縁がぼやけており、文脈に依存します。ニュートンやアインシュタインと関連づける自然の探究よりも製品と結果に焦点を当てているが、同時にエジソンやジョブズと関連づける商業製品への鋼のような目の焦点を持たないような何かが明らかにあります。これらの対照的な歴史的人物を呼び起こすことは、Donald StokesのPasteur's Quadrantの概念を思い起こさせます。*6 Stokesは心構えを優秀に捉えていますが、実際の機関活動やそれらを可能にする方法に焦点を当てていません。より核心に近いところで、DARPA長官のArati Prabhakarは私たちが目指すものの精神を「ソリューションR&D」の説明で捉えています：

ソリューションR&Dは、複数の領域からの研究の糸を、使用と実践の現実からの教訓とともに織り合わせ、プロトタイプを実証し、ツールを開発し、説得力のある証拠を構築します。イノベーションシステムのすべての部分に到達し、それらを接続するため、ソリューションR&Dは、研究と実装のいくつかの初期要素が整ったら、システム全体をより速く押し上げる強力な方法です。それをうまく行うには、大胆な目標への執拗な焦点と、創造的実験に関わる高いリスクを管理する能力を組み合わせた管理アプローチが必要です。 「 In the Realm of the Barely Feasible 」より。

「ソリューションR&D」は確実に私たちが興味を持っているニッチの優れた用語です。「パラダイムシフトするエンジニアリングを可能にする活動の束」と言い続ける必要はありません（それは印象的な語数につながるでしょうが）。しかし、雲、科学、ポルノなどの他の曖昧なもののように、名前は私たちが話している活動の重要な特性、それらがなぜ望むほど一般的でないか、そしてそれをどう変えるかについての理解をさらに進めるのにあまり役立ちません。

おそらく欲求不満なことに、曖昧だが非常に現実的なものを把握するための最良の戦略は、それらを厳密に定義することではなく、「端を感じ取る」ことです。人々は白紙の状態で何を望むかを記述することは下手ですが、それを見たときに何を望むかを知ることはかなり得意です。システムR&Dで「そう、それだ！」を引き起こすものを考慮すると、私たちは一貫して20世紀前半から中期の産業研究所、特にベル研究所に戻ってきます。

過去において、産業研究所はイノベーション・エコシステムの特定のニッチを満たしていました

ソリューションR&Dは曖昧ですが、端を感じ取り、現在起こっていないようにみえる偉大な研究所で起こったような種類のことを見ることで、それを感じ取ることができます。産業研究所（ベル研究所とPARC自体を含む）は依然として存在しますが、 もはや20世紀前半から中期にかけて果たしていたニッチを満たしていません 。何が変わり、なぜかを理解することは、ニッチをより広く理解することの一部です。20世紀前半から中期は多くの高く評価された産業研究所*7、GE研究所（1900年設立）、デュポン実験ステーション（1903年設立）、コダック研究所（1912年設立）の拠点でしたが、ベル研究所（1925年設立）はパンテオンでそれらを頭一つ抜いて立っています。このセクションの特性と重要な活動のほとんどは、主にベル研究所の記録から引き出され、他の研究所の記録によって補完されています。このベル研究所への焦点は、確かに部分的には街灯効果のためです。人々はベル研究所をはるかに広範囲に記録しています。しかし、ベル研究所の成果がそのような外れ値だったからでもあります。個人やスタートアップの特異な成功とは異なり、今日欠落しているソリューションR&Dを可能にする活動の一貫したセットが産業研究所全体で共有されているように見えるため、私はこれをやることに安心感を覚えます。

ここでのコツは、良いソリューションR&Dを可能にする活動の「普遍的」特性と、ベル研究所がそれらの特性を実装するために使用した特定の戦術と戦略セットを区別することです。新しい21世紀の文脈で同じ特性を達成するために異なる戦術を使用する必要があるかもしれないので、二つを区別することは重要です。文脈に関係なく戦術を盲目的に従うことは効果がなく、カーゴカルト的です。

私は 産業研究所がソリューションR&Dニッチを満たすことを可能にした九つの特性 を特定しました。

1. 産業研究所は、汎用技術が専門化する前にその研究を可能にしました。
2. 産業研究所は、特にそうでなければアクセスできない機器や協力者との標的を定めたいじり回しを可能にしました。
3. 産業研究所は、学術界やスタートアップよりも大きく多様なグループの人々の間での高協力研究を可能にしました。
4. 産業研究所は、異なる準備レベル間での技術のスムーズな移行を可能にしました。新規性とスケールの両方を気にかけました。
5. 産業研究所は、プロセス改善のデフォルトの顧客と製品のデフォルトのスケールを提供しました。
6. 産業研究所は、しばしば正確な問題セットと解決策が実際にそれらの問題を解決するかどうかについてのフィードバックループを提供しました。
7. 産業研究所は、人々が科学事業に参加し続けることができる学術界に対する一流の代替手段を提供しました。
8. 産業研究所は、6年以上の時間スケールでプロジェクトの継続的な作業を可能にしました。トランジスタを作る作業は8年かかり（第二次世界大戦によって作られたギャップのため）、それを大量製造可能にするのにさらに8年かかりました。
9. 産業研究所は、Pasteur's Quadrant *8での作業を可能にしました。人間の繁栄（と利益）のためにそれらの現象を利用することを目的とした自然現象への探究です。

もちろん、例外は数多くあります。今日、これらの特性の多くを体現する非産業研究所組織が存在し、すべての黄金時代の産業研究所が常にこれらすべてのことを行っていたわけではありません。私は以下でこれらのポイントのいくつか（すべてではない）を展開します。

産業研究所は特化する前の汎用技術の開発を可能にしました

特化は新技術との複雑な関係を持っています。新技術はあらゆる面で古い技術ほど優秀になることはありません。 ¹⁵ このパレート優位性の欠如により、最先端技術は特に価値のあるニッチ市場から始める必要があります。技術が 何らかの 特化なしにニッチ市場でうまくやることは稀です。技術がその最も強力または汎用的な用途への最も直接的な道筋を想像するとき、 ¹⁶ ニッチに適合するための特化作業は、この道筋からの大小さまざまな迂回を必要とする場合があります。これらの迂回は、技術開発から企業のマーケティングや販売チャネルの構築まで、あらゆることの形を取ります。ニッチからニッチへと移ることは不可欠ですが、ニッチに行き詰まったり、完全に異なる開発経路に飛び移ったりすることもあります。彼について何と言おうと、イーロン・マスクはニッチ間の経路を描くことの達人です：ロードスター → 高級セダン → 大衆向け自動車；NASA補助金付きLEOロケット → GEOロケット → 再利用可能GEOロケット → スターシップ。より多くの時間とリソースがあれば、「最適な」ニッチの順序を選択したり、最も近いまたは最も明白なものに飛び込むことを強制されるのではなく、まだ知られていないニッチを探索したりすることができます。 より抽象的に言えば、汎用技術は開発の 余裕 を必要とします。*9 言い換えれば、 市場規律からの切り離しを洞窟ダイビングに例える なら、産業研究所は追加の酸素ボンベのような役割を果たしていました。

産業研究所による明白に汎用的な技術への取り組みは、現代のスタートアップとは対照的です。大学院生や教授からの発表で、「私たちは[素晴らしいこと]を行う可能性のあるこの素晴らしい技術を発明しました。しかし、そこに到達するには多くの作業が必要なので、[素晴らしいこと]とは完全に無関係な[領域]で[まだ多くの特化と会社設立を必要とするやや情けないこと]を行う製品を構築する会社を立ち上げています」というようなものを見る回数を数えられません。通常は失敗が運命づけられていると確信していますが、歴史とスタートアップの制約を考えると、残念ながらそれが最善の選択です。第一に、多くの成功したスタートアップは 実際に 小さく、軽蔑されるニッチから始まったように見えます — テスラ（奇妙な金持ち）、NVIDIA（ゲーマー）、PayPal（eBayのビーニーベイビー？）、アップル（愛好家）、Twitch（ライフライブストリーミング）、アマゾン（本）...リストは続きます。しかし、これらの奇妙なニッチのそれぞれは、重要な経路からの大きな迂回を必要としませんでした。 ¹⁸ 第二に、「ニッチから始める」は 理由のある スタートアップの民間の知恵です。歴史は、ローンチと同時に次のプラットフォームや汎用技術になろうとしていたスタートアップの死骸で溢れています。General Magic、NeXT、Quibi、Atrium、Rethink Robotics、そしてMagic Leap。壮大な野心を持って始まった他の多くは、生き残るためにニッチに這い入ることを余儀なくされました — ここでは名前は挙げません。同時に、スタートアップ投資家は 巨大な 潜在的リターンを見たがります。「ニッチが10億ドル市場になる説得力のある物語を見つける」ことは、技術を板挟みにします。¹⁹

ほとんどの場合、より良いニッチを見つけたり開発したりするために必要な作業を学術的環境で行うことは実現可能ではありませんでした。その作業は依然として「研究」を必要としますが、集中力と システム工学も必要であり、これらは両方とも学術界が多くの理由でサポートしないものです 。

もちろん、私や他の人々がこれらの技術の多くの潜在能力を過大評価していただけかもしれません。しかし、産業研究所で何年も「居続けた」後にのみ大きな影響を与えた技術の例は、そうでないことを示しているようです。トランジスタ、公開鍵暗号、パイレックス、ソーラーパネル、そしてグラフィカルユーザーインターフェース（および一般的なパーソナルコンピューティング）が思い浮かびます。産業研究所は、技術が「有用な」ニッチで実現可能な地点まで到達するための作業を行い、そもそもそのニッチを見つけることを可能にする環境を提供しました。

ほとんどのスタートアップよりも長い時間スケール、少ない存続リスク、より大きな予算をプロジェクトに提供することに加えて、産業研究所がスタートアップや学術界では提供しない良いニッチを技術が見つけるのを助けた特定の方法がいくつかあります。

技術をまだ理解しようとしているとき、部屋にどのようなスキルセットが欲しいかは明確ではありません。産業研究所は、人々がさまざまなプロジェクト間を漂い、緩やかに協力関係を作ったり壊したりすることを促進しました。ベル研究所は特にこれらのフリーラジカルを可能にするのが得意でした：

「太陽電池はただ起こった」と彼[カル・フラー]は言いました。それは従来の意味での「チーム研究」ではありませんでしたが、「研究所の方針が協力するために上司の許可を得ることを要求しなかったため」可能になりました。「研究所では、助けてくれる人に直接行くことができました。」 ジョン・ガートナーの 『アイデア・ファクトリー』 より

スタートアップで同じ効果を得るには、複数の分野に深く入り込んだ魔法的な個人（T字型個人ではなくM字型個人？）を見つけるか、最終的に役に立たない可能性のある人々を雇う必要があります。スタートアップにはそのような余裕がありません。

産業研究所の余裕からのもう一つの配当は、予期しない何かに気づき、「ふむ、それは変だ」と言って、その異常を突き止める余地があることです。おそらく最も有名な余裕の配当は、アーノ・ペンジアスとロバート・ウッドロー・ウィルソンが衛星通信実験を行うためにホルムデル・ホーン・アンテナを使っていたときの宇宙マイクロ波背景放射の発見です。彼らは、再較正や清掃に反応しないように見える測定の持続的なノイズに気づきました。最終的に、彼らは理論家と連絡を取り、彼らが見たノイズを（まだ非常に仮説的な）ビッグバンの予測された反響と結び付けました。より低い余裕（より「効率的」な）組織では、ペンジアスとウィルソンは、修正できないように見えると判断することを超えて、神秘的なノイズを掘り下げる帯域幅を持っていなかったでしょう。

現代の企業R&Dは汎用技術への取り組みを可能にすることが悪くなっています。ベル研究所には、多くの現代組織の「デモか死か」の圧力とほぼ正反対の文化がありました。企業の上層部にデモを作成する必要性は、スタートアップを汎用技術を開発するのに悪い場所にするのと同じニッチに特化する圧力を生み出すかもしれません。これを見る一つの方法は、企業R&Dの 管理 が時間とともにどのように変化したかを問うことです。

産業研究所は的を絞った手探り作業を可能にしました

それは楽でした。これらのものと遊ぶのは簡単でした。それはボトルのコルクを抜くようなものでした：すべてが楽に流れ出ました。私はほとんどそれに抵抗しようとしました！私がやっていることに重要性はありませんでしたが、最終的にはありました。私がノーベル賞をもらった図表や全体的な事業は、そのぐらつく皿での手探り作業から生まれました。

—リチャード・ファインマン、 『ご冗談でしょう、ファインマンさん』

黄金時代の産業研究所の多くの物語は、研究者が文字通り多くのことを試してみることを中心にしています。「ねえ、私たちはこの新しい化学物質を思いついたが、何に有用か？」スタートアップの世界では、それはしばしば「問題を探している解決策」として軽蔑されます。しかし、おそらく多くの重要な技術はこのように始まりました — それらは問題に対するホールインワンの解決策ではありませんでした。特殊な知識と設備を必要とする状況で、この「的を絞った手探り作業」が起こる場所がもはやないようです。

的を絞った手探り作業が起こりうる分野は、より健全であるように見えます。この対比は、宇宙技術と比較したソフトウェアを見ると顕著です。現代のソフトウェア（そして徐々に生物学）は、多くの場合、手探り作業には安価で民主化された技術が必要であることを示唆しています。産業研究所はその要件を緩和することができたかもしれません。デュポンや3Mの産業研究所についての物語には、常に多くの「ただやってみる」ことが含まれています。

「的を絞った手探り作業」の「的を絞った」部分に注意を向けることが重要です。一般的な認識に反して、ベル研究所やPARCは研究者に何でも好きなことに取り組む自由な手綱を 与えていませんでした 。比較的少ないマイルストーンがあり、研究者は隣接性を探索するのに管理からの十分な余裕がありました。しかし、人々はAT&Tの大陸にまたがる通信システムに利益をもたらすであろう高レベルの目標に取り組むことを明示的に求められていました。

この的を絞ることは、研究者がどれほどの自由を持っていたかを称賛する記述とは対照的です。確認することはほぼ不可能ですが、産業研究所で完全に自由な手綱を持っていたと自分自身を描く研究者は信頼できない語り手であると疑っています。私の勘では、彼らが完全に自由な手綱を持っていると感じたのは、研究所の管理者が、彼らが選択することは何でもある窓内にあるほどに研究所の目標と十分に一致した興味を持つ人々を雇うのが得意だったからです。もう一つの代替案は、彼らが 少数の 人々に自由な手綱を与え、個人的な記述は天才からのものであるということです。クロード・シャノンは両方の可能性を示しています — 彼は絶対に自由な手綱を与えられた天才でした。つまり、ベル研究所の管理がコミュニケーションに関連していると規制当局に正当化できない「機械的マウス」のようなプロジェクトに取り組み始めるまでは。

今日、多くの人々は暗黙的に的を絞った手探り作業が大学で起こると仮定しています。学者は確かに アイデア で手探りしますが、技術応用でそれを行うインセンティブは少ないです。新しい技術を100の特定の応用に1年間変更したことについて本当に論文を書くことはできません。学術研究室が技術応用で手探りするときでさえ、的を絞るシステムはしばしば次善です。しばしば、学者は特定の産業パートナーのために特定の応用に取り組んでいるか、彼らは事実上全布から使用例を作り上げています。これは学者に陰を投げかけるのではなく、学術界が適切な量の的を絞ることを可能にするフィードバックループの種類を可能にするように設定されていないことを指摘するためです。

汎用技術を動作させることは、実際には汎用性と特殊性の反復サイクルです。2つの結合したモードを考えることができます：多くの特定の応用で汎用ツールをテストすることと、汎用ツールを動作させるために多くの特定のコンポーネントをテストすることです。Xerox PARCのGUIの仕事は前者のモードの良い例です — 彼らは日常の仕事にそれを使用することで汎用システムをストレステストしました！エジソンの工房（おそらく元祖産業研究所）は多くの「やってみる」ことをしましたが、反対の方法で、彼らは一般的な応用を念頭に置いて（照明、録音、電話での声の拾い上げ）、その法案に合うものを見るために千の材料を試しました。

2つのモードは強く結合しています。特定のことを行う方法を理解するために千のことを試しているとき、521番目のものは意図された目的には良くないが、別のことには素晴らしいかもしれないと気づくかもしれません。しかし、その実現は、その勘（通常は勘であるため）を探索する余地なしに簡単に扉の外に投げ出される可能性があります。スタートアップ、学術界、そして21世紀の企業R&Dは、その勘を突き止めることを可能にするインセンティブ面で設定されることは稀です。ソフトウェアスタートアップでこれが起こるのを 見る ことはありますが、それはソフトウェアで的を絞った手探り作業をするのが はるかに 簡単だからです。おそらく、これがソフトウェアで停滞をあまり見なかった理由の一つかもしれません。

多くの現代の企業R&D研究所とは対照的に、グーグル・ブレインは同じことをしているように感じます。そしておそらくそれが、はるかに「健全な」企業R&D組織のように感じる理由です。実際、純粋なAIの仕事の多くは、この的を絞った手探り作業のように少し感じます。ただし、実際に実験的製品にするためのさらなる一歩を踏み出しません。

死の谷は、技術開発についての議論で繰り返し現れる概念です。*10それは曖昧で過負荷ですが、常に「完成」したと感じる開発段階とその自然な次のステップとの間に、期待よりもはるかに多くの、または異なる仕事が密かにある状況を指します。しばしば、これは概念実証とプロトタイプの間、またはプロトタイプと製造プロセスの間です。私はその概念を特に有用だとは思いませんが、的を絞った手探り作業が死の谷での「居続け」と同等かもしれないという考えは生成的に感じます。 *11

産業研究所は高い上限を持つスムーズなプロジェクトの立ち上げを可能にしました

黄金時代の産業研究所の一般的なパターンは、個人または小チームがしばらく何かと手探りし、その後数人をパートタイムで巻き込み、それが有望さを示せば、そこから進めるというものでした。1939年から1947年まで、ベル研究所でトランジスタに取り組んでいたのは12人未満でしたが、 ²³ 2年以内に、複数のチームにわたる何十人もの人々が、それらを大規模に製造する方法とAT&Tのシステム内でそれらがどこに適合するかを理解していました。産業研究所は、研究が小さく始まり、その後拡大することを可能にし、有望な実験からプロトタイプ、エンドユーザー品質の製品への技術準備曲線に沿ってスムーズに移行することにおいて独特でした。

これらのスムーズな立ち上げは、学術研究室とスタートアップの両方とは対照的です。プロジェクトは学術研究室で絶対に小さく始めることができますが、助成金の動態と出版圧力の両方のために、すぐに上限に達します。 ²⁴ 個々の助成金が一桁台の百万ドルの大台を破ることは稀で、これは小さなチームしかサポートできません。ほとんどの助成金が個別の仕事をサポートしたがるため、助成金を組み合わせて単一のプロジェクトに資金を提供するのは困難です。注目すべきことに、これらの助成金の動態は、助成金に依存する国立研究所やその他の非大学組織が同じ制約下にあることを意味します。助成金が学術研究室への入力であるなら、出版物が出力です。学術キャリアは引用に基づいて構築されますが、拡大されたプロジェクトに必要なより大きなチームは引用を希薄化するか、仕事が出版するのに十分に新規ではありません。

小企業は学術研究室と同じ上限を持ちませんが、仕事が短期的な利益を生み出さない限り、スムーズに拡大することは困難です。残念ながら、最も興味深い仕事の一部は利益よりも相当な時間先行します（最終的に収益性があるとしても）。そのため、その仕事を追求するために、小企業は高成長スタートアップに変身する必要があります。スタートアップは学術界とは逆の問題を抱えています：彼らは規模に関して困難な 下限 を持っています。彼らは急速に成長することが期待されています — スタートアップが常に雇用していなければ、それは赤信号です。

理想的には、学術研究室とスタートアップの組み合わせがこのスムーズな拡大を可能にし、プロジェクトが十分に成熟したときに学術界からスタートアップへと蛹化することを可能にするはずです。しかし、学術研究室で到達できる場所とスタートアップを始めるのに必要なもの間には、しばしば隙間があります。ここで死の谷が再び ²⁵ 頭をもたげます！

スムーズにプロジェクトを拡大する文脈で、グーグル・ブレインと（以前グーグルとして知られていた組織の）Xを比較することは示唆的です。グーグル・ブレインには、さまざまなスケールのプロジェクトで、一度にいじくり回されている多くの異なることがあります。対照的に、Xは「アイデアを素早く殺す」ことを誇りにしていることで有名です。 *12『アトランティック』。 厳しい早期ゲート処理プロセスは、トランジスタからナイロンまでの革新につながった種類の長期燃焼早期作業を防ぎます。厳しい早期ゲート処理プロセスはスタートアップにとっては良い動きですが、おそらく企業R&Dの利点を浪費します。

簡単な研究の脱線！ さまざまな組織でのプロジェクトサイズのヒストグラムをプロットすることは魅力的でしょう。私の仮説は、最良のソリューションR&Dを行っているように見える組織は、素晴らしく滑らかな減衰を持つだろうということです — 多くの小さなプロジェクト、いくつかの大きなプロジェクト、そして間に多く。多くの組織が中間に穴を持つと疑っています。おそらくそれは統計的現象として現れる死の谷です。

プロトタイピングには製造が部屋にいる必要があります

「製造」は、大規模にものを生産する人々の暗号です。

発明の最初のバージョンが一貫して動作すれば、振り返って多くのそれらを作ることができると考えるのは簡単です。しかし、何かが作られる 方法 は、そのコストに大きな影響を与えます。熟練した職人が手で形作った金属片は、同じ金属片を鋳型で鋳造したものよりも はるかに 高価です。時には前者を後者に変えるのは簡単です。しかし、時にはほぼゼロから物事を再設計する必要があります。

これら2つの状況の違いは、製造経験のない人には明白でないことがよくあります。スケールアップを簡単または困難にする多くの明白でない設計選択があります。たとえば、長方形の切り抜きの完璧な直角のコーナーは、CADモデルでは完全に無料（そしてデフォルト！）ですが、精密に機械加工するのは 極めて 困難です。しばしば、切り抜きの内側のコーナーが完璧な直角である必要は実際にはありませんが、その許容差を組み込むには、機能を変更することなくそれに適応するために設計の他の部分をシフトする必要があります。これらの設計シフトは、プロトタイピング中に行えば非常に簡単です。しかし、全体システムがおおよそ完成すると、製造に焦点を当てた設計シフトは、他の多くのコンポーネントも再設計することを必要とする連鎖効果を持つことがあります。これは、企業が製品のプロトタイプやコンセプトバージョンを勝ち誇って見せびらかすことと、実際に顧客の手に何かを渡すことの間に異様に長いギャップがあるときにしばしば起こっていることです。

スケールアップの障害が明白でないだけでなく、それらはしばしば暗黙の知識です。上記の例のような「切り抜きの底の精密な角度を避ける」という理解可能な経験則の代わりに、多くの経験を持つ人が設計を一目見て、「うーん、いや、それは悪いアイデアだ」と言うでしょう。彼らがすべきこととしてはいけないことの明示的なリストをあなたに与えることができたわけではありません — ほとんどの暗黙の知識は理解できず、たとえそれを聞き出すことができたとしても、リストは無限に長いでしょう。

部屋に製造がいることの重要性は、ハードウェアだけでなくソフトウェアにも適用されます。同じアルゴリズムの異なる実装は、うまく並列化できたり完全に壊れたりする可能性があり、機能的なコードは巨大なセキュリティホールを残す可能性があります、など。

健全な産業研究所には3つの条件が必要です

次のような質問をするとパターンが見えてきます：黄金時代の産業研究所は、今日の企業R&Dとどのように異なるのでしょうか？ 企業R&Dは、かつてのような印象的な成果や威信をもはや持っていないように見えます。

黄金時代の産業研究所は、3つの条件を共有していました：

1. 独占企業によって運営されていました。
2. 明らかに高いポテンシャルを持つ技術に取り組んでいました。
3. その技術は会社にとって1つ以上の存亡に関わる脅威に対処していました。 ²⁷

詳しく見てみましょう：

1. 独占企業によって運営されていました。

より具体的には、高利益製品から独占的利益を抽出していた企業によって運営されていました。ゼロックスはコピー機の分野で唯一の存在でした（信じられないかもしれませんが、コピー機は今日のExcelと同じくらい多くの企業にとって不可欠でした）。デュポンはテフロンやライクラなどの有名な素材をコントロールし、コーニングはパイレックスやシリコーンを持ち、そしてもちろんAT&Tは電話網をコントロールしていました。

2. 明らかに高いポテンシャルを持つ技術に取り組んでいました。

研究所が取り組んでいた技術は、研究者が技術的に実現できれば、親会社がそれを販売できるという強い確信を生み出していました。「真空管を1000分の1の電力で動作するものに置き換えることができれば、もちろん人々はそれを使うでしょう」「加熱して冷却しても割れないガラスを作ることができれば、もちろん人々はそれを使うでしょう」といった具合です。

なぜ今では、そのような範疇に入る技術がはるかに少なくなっているのかは明確ではありません。原子レベルでの低い枝の果実を摘み取ってしまったのかもしれません。人々が何を作れるかについて、より悲観的になっているのかもしれません。タイムラインが短縮され、そのタイムライン内に高ポテンシャル技術が存在しないのかもしれません。人々が技術ではなく製品の観点で考えているのかもしれません。または、企業が範囲を縮小し、「親会社が販売できるもの」に該当する技術がはるかに少なくなったのかもしれません。

3. その技術は会社にとって1つ以上の存亡に関わる脅威に対処していました。

研究所が取り組む技術が会社の存亡に関わる脅威に対処していなければ、条件1と2だけでは不十分です。この3つ目の条件はしばしば無視されますが、おそらく最も重要です！産業研究所が偉大な研究所と関連付けられる大規模なインパクトを持つためには、発明と広範囲なインパクトの間の巨大なギャップを埋めるために、親組織からの積極的な支援が必要です。誰かが技術を世界に普及させるために積極的な努力を払う必要があり、会社が普及作業を行う強い圧力を感じなければ、その技術は停滞してしまいます。

企業にとって、新しい高利益製品のために中核組織能力を活用することは、新技術が存亡の脅威に対処する最も分かりやすく一般的な方法の1つです。製品は時間とともに商品化され、企業は高い評価を維持するために成長を続ける必要があります。したがって、新技術は低利益と成長鈍化という存亡の脅威に対処できます。しかし！その技術が中核能力と一致していなければ、それを活用するには大幅な組織変更が必要となり、これは異なる（少なくとも認識される）存亡の脅威をもたらします。そのため、組織の中核能力と一致する技術のみが存亡の脅威に対処します。この中核事業との整合性は、産業研究所の存在を可能にするだけでなく、既存の製造・流通チャネルを活用できる技術がよりインパクトを持ちやすいため、産業研究所の影響力向上にも貢献していた可能性があります。

ゼロックスPARCのレーザープリンターとパーソナルプリンターへの取り組みの異なるダイナミクスが示唆に富んでいます。PARCはパーソナルコンピューティング作業のインパクトで伝説的ですが、構造的には、そのインパクトのほとんどは起こるべきではありませんでした。PARCのパーソナルコンピューティング作業は、ゼロックスの中核事業と結びついて いませんでした 。異なる技術には異なる組織が必要であり、ゼロックスはパーソナルコンピューティングを中心とした 事業 を拡大・構築するようにセットアップされていませんでした。それがインパクトを持ったのは、スティーブ・ジョブズの「襲撃隊」とビル・ゲイツが素早く後に続いたという、狂気じみた偶然の連続があったからに過ぎませんでした。

一方、レーザープリンターはゼロックスの中核事業と一致していました。ゼロックスは既にプリンターとコピー機を販売していました。レーザープリンターは革命的な新技術でしたが、実質的にはそれらの既存製品のより良いバージョンでした。ゼロックスは比較的少ない変更で、管理構造、製造装置、販売チャネルを活用してレーザープリンターを普及させることができました。

中核能力との整合性という観点から見ると、ベル研究所は実質的にズルをしていました。AT&Tの中核能力は「コミュニケーション」のフルスタックだったため、電話柱の腐敗を防ぐ化学から、より多くの通話を各線に収容可能にする情報理論まで、すべてが実際に会社の中核事業と結びついていました。トランジスタはAT&Tのシステムに直接統合され、より高速で安価なサービスを可能にする潜在能力を持っていました。より高速で安価なサービスはAT&Tにとって存亡に関わる優先事項でした。なぜなら、改善を続けなければ、米国政府が彼らを解体する口実を与えることになるからです。

存亡の脅威という基準が、Google BrainとかつてGoogle Xと呼ばれていた組織の違いの大きな要因だと思います。より優れた機械学習技術は、Google Cloudサービス、検索、Gmail等に直接結びついています。一方、ドローン配送や自動運転車は潜在的に大きなビジネスになる可能性がありますが、基本的にGoogleの中核事業とは直交しています。

これらの基準は、産業研究所を超えて、より広くイノベーション組織に適用されると思われる、抽象的だが重要な概念を簡潔に探求するための出発点を提供します。

イノベーション組織にはマネーファクトリーが必要です

イノベーション組織は、その成果物をフリーキャッシュフローに依存することができません。彼らをそもそもイノベーション組織たらしめている中核的な要素は、ナイト的不確実性*13に満ちた、必ずしも製品ではないものを創造することです。したがって、彼らには一貫した外部資金源、つまり マネーファクトリー が必要です。 ²⁹ これらの外部資金源は、反復的な株式投資から親組織からの予算、基金、助成金、契約、その他まで、何でも構いません。

すべての組織に資金源が必要なのではないでしょうか？そうです。標準的な普通のビジネスにとって、その資金源は単に商品やサービスを生産してそれを販売することから得られる収益です。そのキャッシュフローは成果物と直接結合しています。多くの組織は、これらのキャッシュフローを（ある程度の割引を伴って）将来から現在に引き寄せるために金融ツールを使用します。これらのツールは、成果物からの異なるレベルの分離を導入します — まだ密接に結合した短期ローンから、緩く結合した株式投資まで。後者のケースは成果物から非常に分離されているため、株式投資は一般的な頼みの綱のマネーファクトリーです。

イノベーション組織と他の組織の間には、資金調達を成果物から分離することを強制する2つの主要な違いがあります：大幅に長いサイクルタイムと、成果物に関するはるかに大きな不確実性です。さらに、その成果物は必ずしも直接販売できる製品ではありません — プロトタイプ、プロセス改善、または単に インパクトを阻害することなしには収益化が困難なもの かもしれません。

歴史的に、実際に新しいアイデアが世界で価値のあるものになるまでには長い時間がかかります。 ³⁰ この開発時間は、プロジェクトが信じられないほど価値あるものになるとしても、それを創造する組織が長期間流動性を欠くことを意味します。しかし、イノベーション組織と他のビジネスの違いは、タイムスケールだけでなく、不確実性についてでもあります。大規模なエネルギーや インフラプロジェクトは収益を上げ始めるまでに数年かかる場合がありますが、そこに到達するために必要な資金の量はかなり予測可能です。 ³¹ そのため、理論的には一括の資金でプロジェクトを完了でき、 一貫した 現金源は必要ありません。報酬を得るまでにかかる時間の不確実性に加えて、新しいタイプの作業は、実際にリターンを 生み出すかどうか の不確実性、または 純粋な利益が目標でない場合、そのリターンを求めることが良いアイデアかどうか の不確実性のために、他の長期プロジェクトとは異なります。

組織が過去の組織に似ているほど、一連の先行指標に基づいて将来のパフォーマンスをより正確に予測できます。対照的に、何か新しいものを創造しているときに、成功指標がどうあるべきかは全く明確ではありません。他の長期タイムスケール組織とは異なり、イノベーション組織は指標のセットに 決して 収束しない可能性があります！一貫して明らかに異なる新しいものを創造しようとしているなら、それらを評価する新しい方法が一貫して存在するということは、ほとんど同義反復的です。

その固有の不確実性にもかかわらず（そして部分的にはそれゆえに）、イノベーション組織は資金調達が一貫性に加えて 安定 している必要があります。安定性は金額と同じくらい重要かもしれません。今は資金があるが、それが続くかどうか分からない場合、人々のインセンティブは狂ってしまいます。解決策は組織ではなく個々のプロジェクトに資金提供することかもしれないと思われるかもしれません。残念ながら、不確実なタイムスケールは、特定のプロジェクトに対してワンショット資金提供を行うことが極めて困難であることを意味します。 ³² イノベーション組織は我がままです：彼らは一貫しない結果のために一貫したキャッシュフローを望みます。この観点から、多くの合理的な人々が、彼らが必要とする方法で彼らに資金提供することを躊躇する理由が理解できます。

イノベーション組織のマネーファクトリーは、不確実なタイムスケールや判読困難な先行指標だけでなく、資金の一部が必然的に「無駄」になるという事実も扱う必要があります。歴史は、どの研究プロジェクトが（現金またはインパクトの意味で）非常に価値あるものになり、どれが失敗作になるかを予測することに、人々が驚くほど悪いことを示しています。事態を複雑にしているのは、成功や失敗の期待がフィードバックして、プロジェクトを傷つけたり または 助けたりする可能性があるという事実です。 ³³

要約すると：イノベーション組織は、重大なナイト的不確実性と判読困難な成功指標を持つ長期プロジェクトをサポートするために、安定したキャッシュフローが必要です。その多様性にもかかわらず、これらの共通特性により、イノベーション組織の資金源をマネーファクトリーのアイデアにまとめることが有用になります。

イノベーション組織はマネーファクトリーと整合している必要があります

イノベーション組織とそのマネーファクトリーの間の整合したインセンティブは、イノベーション組織が圧倒的な監視を避け、長期プロジェクトに取り組む能力を持つ唯一の方法です。 同じゲームをプレイすることが、極めて長いタイムスケールで人々が整合する唯一の方法です。 そのため、イノベーション組織が長期的に生き残るつもりなら、マネーファクトリーと同じゲームをプレイする必要があります。整合性は、お金をコントロールする人々にとって明確で、彼らにとって受け入れられるタイムスケールである必要もあります。宇宙の謎への深い研究は米国政府の長期的利益になるかもしれませんが、ほとんどの政治家にとって重要なタイムスケールは彼らの任期です。ベル研究所が異常値になれた理由の1つは、AT&Tの政府認可独占と通信全般に対する管轄権が、彼らが本当に幅広い研究と整合していたことを意味していたからです。

マネーファクトリーが資金不足であるほど、より厳密な整合性が必要になります。AT&T、Microsoft、Googleが独占資金で潤沢な時、彼らは人々が何でも好きなことを弄り回すのを喜んで許可します。株価が下がると、最初にカットされるプログラムは、中核製品との最も信憑性の薄いつながりを持つものです。高価な研究は、サポートを維持するために、最終的に組織レベルで存亡の脅威に対処する必要があります。同様に、ARPAは、政府内外での軍事支出への監視の強化により、1972年にDARPAになりました。

整合性には存亡の脅威が必要です

イノベーション組織がそのマネーファクトリーと整合するとは実際に何を意味するのでしょうか？町の守衛に立ち向かった時の混沌中立バードが何をするかを決めていない時、人々はしばしば「整合性」を曖昧なスーツケース語として使います。しかし、それを無意味になるまで詰め込む必要はありません — 有用な概念として、それは率直な質問に要約されます：この関係を維持することは、何らかの存亡の脅威を食い止めているのか？

ジェームス・カースの「有限ゲーム」と「無限ゲーム」の概念で整合性について考えることが有用です。*14各人と組織は異なるゲームをプレイしています — 世界を探求するゲームであれ、利益を最大化するゲームであれ。存亡の脅威とは、あなたのゲームを破綻させる可能性があるものです。率直に言えば、異なるゲームをプレイしている2つのエンティティが同じ目標を持つ唯一の方法は、その共有目標が達成されなければ、一方または両方のゲームが終了する場合です。つまり、その目標が存亡の脅威に対処する場合です。産業研究所と企業の（著しく単純化された）ケースでは、企業はしばしば「利益最大化」ゲームをプレイしています。研究所はしばしば「素晴らしい技術を創造する」ゲームをプレイしています。実際には、研究所の中間目標が企業の利益最大化を直接助けるか、企業がそのゲームを続けることを可能にする（例えば、独占禁止訴訟を逸らすことによって）場合にのみ、両者は整合できます。

もちろん、「存亡の脅威」は極端な用語であり、異なるエンティティにとって異なることを意味します。存亡の脅威を、本当に終わらせたくないものを終わらせる可能性のある出来事または一連の出来事として考えることができます。この「脅威にさらされているもの」は、異なる文脈で大きく異なる可能性があります。企業にとっては、重要な収益源や事業そのものかもしれません。個人にとっては、あなたの人生や単にキャリアの軌道かもしれません。明らかに、何が存亡に関わるかは相対的であり、脅威の重要性には連続性があります。

抽象的ですが、この概念は、2つのエンティティがどの程度「整合」しているかを大まかに分析し、それについて率直な会話をすることを可能にするため、有用だと思います。

高価な研究は効果的であるために必要なサポートを維持するために、最終的に組織レベルで存亡の脅威に対処する必要があります

整合性には存亡の脅威が必要 で、 イノベーション組織はマネーファクトリーと整合している必要がある なら、研究努力がサポートを維持するために存亡リスクに対処する必要があるということになります。それが実際に何を意味するかを掘り下げてみたいと思います。

簡単な余談：私は、イノベーション組織がどのようにして継続的に資金を獲得し続けるかの現実に焦点を当てるつもりです。議論は簡単に「痛み止め対ビタミン！人々に何が欲しいかを聞いていたら、彼らは『より速い馬』と言っただろう。人々が欲しがるものを作れ！物理学は製品にならなければ価値があるのか？」などの方向に行く可能性があります。これらは「研究組織は何をすべきか？」という問題であり、それ自体重要です。しかし、あまり議論されない問題は「研究組織は 生き残るために 何をすべきか？」です。

このセクションのヘッダーが「研究組織 ³⁵ はサポートを維持するために存亡の脅威に対処する必要がある」であればよいのですが。この声明は単純で大胆でもあります。存亡の脅威に実際に対処していないためにサポートに苦労した研究組織の例はたくさんあります（DynamiclandやBP Venture Researchが思い浮かびます）。しかし、それはまた真実でもありません：サポートを維持しているが効果的でない状態を続けている研究組織の大きなクラスがあります（ベル研究所はまだ存在しています！）。そのため、おそらく「効果的な研究組織は存亡の脅威に対処する必要がある」がより正確です。これは、ARPA-EとDARPAの違いや、ベル研究所が規制当局を食い止めなくなった後に衰退した理由を説明するでしょう。

しかし！存亡の脅威に対処しなかった効果的な研究組織の例は多くあります。実際、ほとんどの偉大な科学者は実際に存亡の脅威に対処しようとしていませんでした — ガリレオ、ニュートン、ラザフォード、アインシュタインなど。彼らは単に、パトロンやサイドハッスルから十分な資金をかき集めて続けることができました。Patreonでスポンサーされた現代の同世代も似ています — 私は数人の研究者をサポートするためにいくらかのお金を寄付していますが、彼らは私にとっての存亡の脅威に対処していません。注目すべきパターンは、これらの例がすべて個人または小グループであることです。ああ！これは、おそらく効果的な研究が「捨て金」で機能できる曖昧な閾値があり、その上では人々が研究に費やされたお金を何かを「買う」ものとして見始めることを示唆しています — この点を「高価」と呼ぶことができます。

このアイデアのもう1つの潜在的なアキレス腱は、研究組織が効果的であると外部の私たちを説得する作業が、しばしば組織が行う最も存亡問題対処的でない 作業 であることです：ベル研究所でのトランジスタ、DARPAでのインタラクティブコンピューティングなど。しかし、トランジスタを発明していたのと同時に、ベル研究所はAT&Tに数十億ドルを節約するより良いワイヤーシースを発見していましたし、DARPAがリックライダーが米国全土でインタラクティブコンピューティンググループを育成していたのと同時に、世界のどこでも核爆発を検出する方法を研究していました。この緊張関係は注目に値します。なぜなら、個々のプロジェクトを組織レベルでの存亡の脅威への対処の重要性とあまりにも密接に結びつけないことが重要だからです。

そのため、正しい声明はおそらく、 高価な 研究はサポートを維持するために 最終的に 組織レベルで 存亡の脅威に対処する必要がある、というものです。これはかなり曖昧な言葉の寄せ集めですね？十分に重要なので、各部分を掘り下げる価値があります。

研究が「高価」であるとはどういう意味でしょうか？

「高価」を区切る線は相対的で滑りやすいですが、確実に線は存在します。大部分において、それは心理的なものです。高価なものを買うことは、立ち止まって考えさせます。その結果をはるかに気にかけます。あなたの富のレベルは確実に何が高価で何がそうでないかに影響しますが、1対1の関係からは程遠いものです。キャベツの価格が0.69ドル/ポンドから0.89ドル/ポンドに上がることで苦悩する人が、500ドルの電話を考えずに買うでしょう。この同じ現象は、企業、政府、投資家、慈善家にも起こります。

「最終的に」は何を含むでしょうか？

ほとんどの組織には、弄り回すための猶予期間があります。しかし、高価とそうでないものの境界と同様に、この猶予期間の長さは極めて曖昧で、一瞬の通知で変更される可能性があります。通常、企業や投資家が製品からこれほど遠い作業をサポートする理由が混乱する時、あなたが何かを見逃していることを意味するのではありません。ハンマーが落ちようとしていることを意味します。ほとんど言い表せませんが、突然猶予期間の終わりにぶつかったスタートアップや新しい研究所から得られる独特の感覚があります — ウィリー・ウォンカのチョコレート工場のような感じからACMEチョコレート改善会社のような感じに変わります。

「最終的に」はまた、組織が維持する必要があるヒットの頻度についての疑問を提起し、これはそれらのヒットがどれほど大きく、それらが対処する存亡の脅威が実際にどれほど存亡に関わるかの関数のようです。DARPAは5-10%のプログラム成功率を持っており、軍事的優位性が米国政府にとって 非常に重要 であるため、これで逃れられると思います。一方、ほとんどの慈善団体は半年ごとの資金調達シーズンごとに進歩を示す必要があります。

なぜ存亡の脅威は組織レベルで対処される必要があるのでしょうか？

組織 がそのマネーファクトリーに対する存亡の脅威に対処する必要があります ³⁶ （個々のプロジェクトではなく）。効果的な研究組織は、存亡の脅威に対処しているという認識を維持するのに十分な率で存亡の脅威に対処するプロジェクトのポートフォリオを構築するようです。

このポートフォリオアプローチは、いくつかの理由で重要です。特定のプロジェクトが存亡の脅威に対処するかどうかには不確実性があり、しばしば、何らかの作業を行うか、プロジェクトを揺りかごで絞め殺すことなしに、その質問に事前に正直に答えることはできません。*15 さらに、資金提供者の存亡の脅威に直接対処するプロジェクトと、最も興味深いまたは世界的にインパクトのあるプロジェクトは、しばしば分離しています。AT&Tはトランジスタや携帯電話から圧倒的に利益を得ませんでしたし、ゼロックスもGUIから利益を得ませんでした。VCポートフォリオで勝者が負け組の代金を払うのと同じように、整合性がプロジェクトレベルではなく組織レベルで考慮される場合、整合した作業は非整合作業をカバーできます。

組織が十分な頻度で整合した成果を生み出すことができれば、理想的には信頼（そして資金）が権力の階段を 下向きに 流れる信頼できる階層を創造することができます。議会はDARPA長官を信頼し、長官は副長官を信頼し、副長官はプログラムマネージャーを信頼します。プログラムマネージャーは、プログラムを開始するために議会の許可を得る必要はなく、副長官の許可を得るだけで済みます。 ³⁸ これが、不透明性がDARPAの外れ値的成功にとって重要な理由です。議会が事前に資金提供することのない狂気のアイデアに取り組むことができますが、その不透明性を維持するために、組織として継続的に成果を上げることで信頼を更新し続ける必要があります。

これが現れる別の方法は、契約や助成金を通じて自己資金調達を行い、そのお金を使って内部研究を資金提供する契約研究組織を通じてです。

産業研究所は、20世紀前半から中期にかけて果たしていた役割をもはや果たしていません

過去において、産業研究所はイノベーション・エコシステムの中で特別な役割を果たしていました。2021年の時点で、企業のR&D組織は ³⁹ もはやその役割を果たしていないという強い感覚があります。しかし、これらの組織（Xerox PARC や Bell Labs を含む）は依然として存在しているため、これらがもはやソリューションR&Dの役割を果たしていないという強力な論拠が必要です。

私は、アウトプットとインプットの両方を見ることで論を進めていきます。産業研究所は、かつて生み出していた現実世界での成果をもはや生み出していません。しかし、この論証には因果関係の問題があります。実際にはラボが同じ役割を果たしているのに、交絡因子がアウトプットの減少を引き起こしている可能性があります。この交絡因子は、一般的な停滞を引き起こしているのと同じものかもしれません。例えば、もし我々が本当に有限の量の低い果実を摘み取ってしまい、ロバート・ゴードンが正しく、19世紀後期から20世紀中期にかけての成長の爆発が一回限りの出来事だったとしたら。私が論じたいのは、その代わりに、 産業研究所を可能にした条件 が、特に 優れた仕事をする ためには、もはや存在しないということです。

多くの例外があります！特にAI研究は、産業研究所の衰退に対する明らかな例外ですが、世界中で多くの潜在的に素晴らしい企業R&Dプロジェクトが進行しています。 ⁴⁰ 例外 こそが ルールだと論じることもできます。つまり、健全な産業研究所の恩恵を受けるであろう技術がより少なくなっただけかもしれません（低い果実の交絡因子を思い出してください）。決定的に証明することは不可能ですが、私が論じたいのは、 産業研究所がかつて占めていた役割は依然として満たされる必要がある ということです。

先ほど議論した役割の特徴 を見ていきましょう：

• ほとんどの産業研究所は、もはや汎用技術に取り組んでいません。 この傾向は、ネイサン・マイアボルドがMicrosoft Researchについて書いた設立メモに体現されています。*16その中で、彼は明確にMicrosoft Researchを最先端研究ではなく、高度な製品開発に焦点を当てました。この傾向は、かつてGoogle Xとして知られていた組織でも見られ、彼らはアイデアを迅速に廃棄し、その後特定の製品に焦点を当てることを誇りとしています。製品開発への傾向は、企業R&Dをスタートアップが満たすのと同じ役割へと押し進めています。
• 産業研究所は、もはや狂気の概念実証から製造製品への滑らかな移行を可能にしていません 。研究所は、メイン組織から非常に分離されているため、スタートアップに対する優位性がないか、非常に密接に統合されているため、新しいものは何でも潰されてしまいます。最初のケースでは、プロジェクトがラボからメイン組織に移行する体系的な方法がありません。代わりに、市場に出る製品が直面するのと同じ「チャンピオンを見つける」プロセスと特注の上り坂の戦いを経る必要があります。これらの障壁は、学術プロジェクトがスタートアップへのスピンアウト・パスで直面するのと同じ死の谷を作り出します。二番目のケースでは、ラボはメイン組織と密接に結合しているため、漸進的改善以外には取り組むことができません。*17
• 前の点を反映して、 産業研究所は、緊密なフィードバック・ループを持つ潜在的にゲームチェンジングな技術にもはや取り組んでいません 。彼らは、洒落たデモや論文につながる見せかけの仕事か、汚い漸進的な仕事のどちらかをやっています。理由を推測すると：技術改善は、もはやほとんどの企業にとって存亡に関わる必須事項ではありません。緩和された独占禁止と活発なスタートアップ・エコシステムのため、今日、企業がM&Aを通じて新しい技術を取得することははるかに簡単です。現代の企業はまた、20世紀中期のAT&Tとは非常に異なる圧力に直面しています。AT&Tは、より良い技術を創造することで大きな利益を得ていました。なぜなら、それが拡大への主要な障害であり、また、公益に資しているように見えなければ、独占禁止のハンマーがいつでも降りてくる可能性があったからです。 *18
• 産業研究所は、もはやアカデミアに対する一流の代替手段を提供していません 。大手AI研究所と、おそらく超伝導に関するIBM研究を除いて、産業研究所で働くことが教授になることと同じくらい学術的に名声があるという分野はほとんどありません。ゲームチェンジング技術からの移行と同様に、私は威信の低下を、最先端の科学技術がもはや企業にとって存亡に関わる懸念ではないという事実に帰着させます。存亡の脅威がないことで、最高で最も野心的な研究者を雇用し維持する理由がほとんどなくなり、Aプレイヤーがいない下向きスパイラルが生まれ、AプレイヤーがAプレイヤーを雇い、BプレイヤーがCプレイヤーを雇うという事実にラボが脆弱になります。 ⁴⁴ さらに、製品開発により焦点を当てるインセンティブの変化は、科学的企業への参加から離れる文化的変化を生み出しています。 *19
• 産業研究所は、もはや5年以上の時間スケールでの継続的な作業を可能にしていません 。企業の短期主義に関する多くの文献がありますが、それを詳しく掘り下げることはしません。要するに、5年以上のタイムラインで研究を行うリソースを持つほとんどの企業は、四半期収益への焦点、競争、株主が企業に本業に専念するよう押し付ける圧力、そしてM&A機会の利用可能性の組み合わせを通じて、投機的な5〜10年プロジェクトから阻害されています。企業は、プロジェクトがキャンセルされたり、そもそも開始されなかったりするという明白な意味だけでなく、長期研究をサポートできません。より陰湿で一般的な失敗は、有望なプロジェクトが最終的にコア企業の一部になる方法についての計画レベルがないため、キャンセルされなくても、永遠にぐずぐずと続くということです。
• ほとんどの場合、 産業研究所は、もはや自然現象を深く探求してそれを活用しようとしていません 。産業研究所は単純に、 科学 をそれほど行っていません。これは、産業研究所がその目的のために科学的発見を追求したことがあるということではありませんが、過去には、科学的発見と企業の健全性との間に直接的な関連性があると認識していました。この認識はほとんどの場合正確だと思います！パスツールの象限からの移行は、単純に我々が活用可能な現象を使い果たし、残っているものはすべて、人間の時間とサイズのスケールで違いを生むには大きすぎるか、小さすぎるか、あまりにも曖昧であるからかもしれません。あるいは、この移行は、企業とその製品の性質の変化に帰することができるかもしれません。より専門化され、新しい現象の活用にあまり依存しなくなったのです。

AI研究は産業研究所の衰退の例外です

AI研究は、グローバルに重要で最先端の仕事が行われる場所としての産業研究所の衰退という傾向に逆らっています。目を細めて見ると、Facebook AI Research、Google Brain、DeepMind、そしておそらくOpenAI ⁴⁶ のような組織は、全盛期のBell Labs、Xerox PARC、その他の伝説的産業研究所と強い類似性を持っています。この類似性がこれらのラボでは存在するが他の場所では存在しない理由を理解することは、「新しいBell Labsを創造する」ことが他の分野で合理的な目標であるかどうかを理解するために価値があります。

AI研究には大規模なリソースが必要になることがあります。この場合、それはモデルを訓練し、訓練用の大規模データセットを作成するための数千ドルの計算能力です。これらのリソース要件は、大学のほとんどのラボで利用可能なリソースでは人々が単純にできない探索的研究があることを意味します。その結果、産業AI研究所は、Yann LeCunやSamy Bengioのような分野の巨人がそれぞれFAIRやGoogle Brainに参加するなど、アカデミアに対する一流の代替手段となっています。同様の効果が、20世紀前半に教授を大学から引き離して産業研究所に引き込みました。

同時に、AI研究所を運営する企業は（合理的に）、この研究が研究コストに見合う価値を生み出すことを期待しています。機械学習は、Bell LabsがAT&Tの「システム」を直接改善したのと同じように、上記のすべての企業のコア製品ラインを直接改善することができます。さらに、AIは長いが無限ではない時間スケールで大規模な価値を約束します。OpenAIのビジネスモデルは、彼らが遠くない将来に文字通り無限の価値を創造するという仮定に暗黙的に基づいています。

彼らの研究と金を稼ぐ工場との間のこの整合性により、現代のAI研究所は高く評価される仕事を行い、それが金の無駄のように見えることなく、アカデミアと密接に協力することができます。Bell Labsは、しばしば大学との協力の下で、9つのノーベル賞につながった仕事の拠点を提供しました。今日、AI会議は、量だけでなく質においても、企業AI研究所からの仕事が支配的です。

Bell Labsでのエレクトロニクスの仕事と同様に、AI研究は、最終的にそれを生産することになる人々と同じ場所に複数の分野があることの恩恵を受けます。「X向けのAI」を作成するときは、一般的に[X]の専門家が周りにいることが役立ちます。スケールでMLアルゴリズムを訓練し実装するには、アルゴリズムを作成しプロトタイプを作ることとは異なるスキルセットが必要です。企業AI研究所は研究エンジニアを雇用する予算を持ち、また研究者が世界最高のインフラストラクチャおよび本番エンジニアの一部と話すことを容易にします。この動学は、Bell LabsとWestern Electricとの密接な関係とほぼ並行しており、効果的に 「プロトタイピングには製造が部屋にいる必要がある」 のソフトウェア版です。

おそらく最も不快な類似点は、高マージンで金を印刷する独占企業としてのAT&Tの地位と、GoogleやFacebookの類似した状況との間のものです。 ⁴⁷ AI研究所は、成功した産業研究所が独占的利益を持つ大企業がある分野でのみ存在できるという、より多くの証拠を提供します。化学および物理学関連分野での産業研究所の衰退は、それらの製品のコモディティ化によって引き起こされた可能性があります。GE、DuPont、Kodak、その他の株価は、少なくとも彼らがもはや独占として認識されていないことを示唆しています。しかし、独占利益→高品質の企業研究は全体のストーリーではありません。なぜなら、Boeing や、おそらくAmazonから多くの高品質な非製品研究が出てきているのを見ないからです。 ⁴⁸ おそらく欠けている違いは、企業が大幅により良い技術から利益を得ると認識しているかどうかです。AT&Tは、より良い技術を創造することで大きな利益を得ました。なぜなら、彼らには政府との協定があり、システムをより良くし続け、公益に資する研究を行う限り、解体されることはないというものだったからです。もし政府が協定なしに彼らを独占のままにしていたらという反実仮想を想像します。GoogleとFacebookには政府との（公に知られている）合意はありませんが、間違いなくGoogleの広告に燃料を供給された利益は、最高の検索エンジンを持ち続けることに依存しています。人々は検索の品質を超えてGoogleに忠誠心を持っていません。同様に、広告主は、より悪い広告ターゲティングを持っているか、子供たちがTikTokやSnapなどの別のプラットフォームに移行するとすぐに、Facebookを見捨てるという議論を立てることができます。

マイクロソフトは、このレンズを通して検討するのに興味深い獣です。未確認ですが、Microsoft Research（MSR）は、Bell Labsと同じように公的提供として始められた可能性があります。いずれにせよ、彼らは明確にPARCよりも製品に焦点を当てた仕事をすることを意図し、マイクロソフトの金のなる木はWindowsとOffice Suiteでしたが、どちらもMSRの仕事からそれほど恩恵を受けませんでした。MSRはその後かなり軽視され、中国展開などのスタントに使われました。しかし、マイクロソフトのコアビジネスはクラウドサービスに向かってシフトし始めており、これらは 確かに AI研究の恩恵を受けており、GPT-3のようなもので、AI研究が現在実際に脅威にさらされているOffice Suite製品を強化できることが明らかになってきています。この変化は、OpenAIとのパートナーシップ*20と同時に起こっており、目を細めて見るとAT&TとBell Labsの関係に少し似ています。Amazonは、この合理的なストーリーにとって挑戦であり続けています。なぜなら、Amazonも大規模なクラウドビジネスを持っているにもかかわらず、それほど多くの投機的AI研究を（公に）行っていないからです。

この物語は不快な真実を示唆しています。企業の短期主義のために衰退するのではなく、投機的企業R&Dは、独占的利益を持つ企業が彼らの運命が高潜在技術と密接に結びついていると認識することに依存している可能性があります。この三つ組（独占利益＋明確に高潜在技術＋その技術が企業のコアビジネスに結びついている）は、政策や文化的変化によっても作り出すことはできません。この三つ組は、「なぜBell Labsは複製されていないのか？」という質問に対する最も直接的な答えであり、「新しいBell Labsを創造する」試みがプレイブックにあまりにも忠実に従おうとすれば失敗に運命づけられていることを示唆しています。同時に、独占借地人の存亡の脅威を解決する高潜在性を明確に持たないが、その価値を実現するためにかつて健全な産業研究所によって提供された環境とリソースを必要とする、信じられないほど価値のある技術があると強く疑っています。

産業研究所がかつて占めていた役割は依然として満たされる必要があります

過去において 産業研究所がイノベーション・エコシステムの中で特別な役割を果たしていた ことが真実であり、 産業研究所は20世紀前半から中期にかけて果たしていた役割をもはや果たしていない ことが真実だとしても、その役割が依然として存在するか、それを満たそうとすることが良い ⁵⁰ アイデアであるとは必ずしも従いません。我々が人間の能力をソリューションR&Dの役割を無関係にした点まで押し進めた可能性があります。もし我々が本当に活用可能なすべての現象を解明しているなら、Bell Labsが全力であっても印象的なアウトプットは出ないでしょう。しかし、私はそうではないと疑っています。

「産業研究所がかつて満たしていた役割は依然として価値があるか？」という質問に肯定的に ⁵¹ 答えることは難しいです。ソリューションR&Dの性質の一部は、価値のある仕事がしばしば明白ではないということです。もし隣接可能 *21 の領域で論争の余地なく価値のある領域を指すことができれば、それはもはやソリューションR&Dでもないと言えるでしょう。ですから、明確に価値のある、取り組まれていない特定のソリューションR&D領域を指摘することは困難です。代わりに、私は、役割が空席になった理由が価値がないからではないと信じるべき ではない という二重否定論証でこの質問にアプローチしようと思います。それは少し複雑だと認識しています。それは、対象を直接描写することはできないが、他のすべてを埋めることによって彼らの存在を示唆するネガティブスペース絵画のようなものです。

まず、ソリューションR&Dの役割が価値がないのは、かつて産業研究所によって収穫されていた低い果実をすべて摘み取ってしまったからだという考えを真剣に受け止めましょう。確かに、我々が電子と、その前の蒸気を活用したのと同じように新しい物理現象を活用の対象として解明してから多くの年が経っています。 ⁵³ 我々が活用可能な現象を使い果たし、残っているものはすべて、人間の時間とサイズのスケールで違いを生むには大きすぎるか、小さすぎるか、あまりにも曖昧である可能性があります。もしそうなら、発見の企業は発明の企業から切り離され、やるべき大きな発見プロジェクトがあるとしても、それらは純粋に好奇心のためのものになるでしょう。もしそうなら、可能な新しい発明はすべて、科学に境界を接する分野での多くのいじり回しを必要とすべきではありません。この論証は妥当です。結局のところ、科学ベースの製品を持つ企業はまだラボを持っています：3M、Corning、Kodak、その他。もし摘むべき果実があったなら、これらのラボがそれらを摘んでいると期待するでしょう。代わりに、彼らはそれぞれのS曲線の頂上で踊り、新しいものを生産していないように見えます。DuPontがかつて伝説的だったR&D部門を解体したこと *22は、この世界の新しい状態への譲歩と見ることができます。

しかし、産業研究所がかつて果たしていた役割をもはや果たさない世界が、枯渇した隣接可能性よりも、経済的・文化的要因の変化によって駆動された力によって作られたという証拠もあります。

企業R&Dにおける科学の衰退 では、国際競争の激化と株主からの専門化圧力により、企業が企業R&Dの範囲を縮小し、より直接的に製品に関連する業務へとシフトせざるを得なくなったと論じています。マイクロソフトリサーチのメモは、この範囲のシフトの証拠です。管理者たちは、ベル研究所やPARC型のR&D組織が実際にはビジネスにとって素晴らしいものではないことに気づいたのです。純粋に財務的な観点から産業研究所を放棄することは、社内開発ではなく新技術を獲得するM&A機会が多く認識されている場合にも理にかなっています。研究所がもはや独占維持のための平和の申し出として機能しなくなった場合、この決定はさらに支持されます。

今日、健全な産業研究所が必要とする三つの条件を満たす企業はほとんどなく、満たしている企業は原子ベースの技術よりもビットベースの技術に存亡をかけて結びついています。科学に基づく製品を持つ企業で研究所を依然として持っている企業は、もはや大規模な高利益率の利益を支配しておらず、より保守的な作業を強いられ、新しい高利益率のS曲線を解き放つための隣接可能性への十分な押し込みができていません。原子ベースの技術に焦点を当てた健全な産業研究所の条件が再び発生する可能性はありますが、これらの条件を作り出すには、まず多くの他の偶発的なことが起こる必要があるため、すぐには起こらないでしょう。例えば、ある企業が分子機械の高利益率の応用を習得し、その優位性を保つために原子レベルで精密な製造の領域へとさらに押し進める必要がある世界を想像することは可能です。しかし、その企業が今日から始めたとしても、健全な産業研究所を作ることができる段階に到達するまでには10年かかるでしょう。

政府研究所についてはどうでしょうか？これまであまり話していませんが、政府研究は基本的にアメリカ株式会社の企業R&Dです。産業研究所が探索できる隣接可能性の価値ある部分があるなら、政府研究所がソリューションR&Dのニッチを埋めることを期待すべきではないでしょうか？イエスでもありノーでもあります。米国政府は技術的に健全な産業研究所の条件を満たしています。独占企業であり、米国で創造された価値から利益を得ています。予想されるように、アメリカが存亡の脅威を感じる分野では、国立研究所やその他の政府研究機関は実際に健全な産業研究所のように見えます。しかし、国にとって存亡のリスクに研究で対処できる分野は、あなたが思うよりも少ないのです！「整合性には存亡の脅威が必要」というレンズを通して国立研究所を見ると、すべてがより理解できます。国立研究所 ⁵⁵ は核兵器や軍事能力全般に関連する仕事で優れています。おそらく少しシニカルに言えば、国立研究所が行う他のすべては、あったら良いものですが、政府にとっての存亡の脅威には対処していないと言えるでしょう。

ソリューションR&Dが到達できる隣接可能性の領域を枯渇させてしまったという厳しい可能性を排除することは不可能です。しかし、肥沃な土壌があったとしても、産業研究所（アメリカ株式会社のものを含む）がそれを耕作していないという強い証拠があります。この場合、他の機関が大胆にその空白に足を踏み入れることが求められます。

既存の制度構造は不適切です

20世紀後期から21世紀初頭にかけて、産業研究所は学術界と新しい「スタートアップ」の組み合わせにますますその地位を譲りました。この変化は、科学出版物のデータ（学術界では急激に増加したが企業では着実に減少し、研究的な作業が学術界に集約されたことを示唆している）や合併・買収の数（これも急激に増加し、大企業がますます初期段階のエンジニアリング作業をスタートアップに外注していることを示唆している）で見ることができます。*23より厳密ではないが、より力強い変化の見方は文化的パターンマッチングによるものです。つまり、かつて産業研究所で見つけることを期待していたであろう種類のプロジェクトが、今では学術研究所かスタートアップにあるということです。多くの人々が暗示的または明示的に、学術界とスタートアップの間で ⁵⁷ ソリューションR&Dのニッチが満たされていると信じています。私も以前はそう信じていましたが、学術界やスタートアップのどちらの制約にも適合しないプロジェクトが多くあることに気づきました。「学術界には重すぎるエンジニアリングで、スタートアップには研究的すぎるもの」は、これらのプロジェクトの一つのクラスの略称です。 ⁵⁸ この用語を解釈することで、スタートアップと学術界の組み合わせでは、かつて産業研究所が果たしていたニッチを占めるには不十分であることを納得してもらいたいと思います。

学術界は科学的探究を中心に回っています

簡単な余談 ：「学術界」は曖昧な用語です。厳密には大学を指すわけではありません。代わりに、私は「学術界」を、論文、引用、そして同じゲームをプレイしている他の人々からの一般的な称賛に対してポイントを得るインセンティブゲームをプレイしているすべての人々と機関をカバーするために使用しています。この意味では、学術界に部分的に参加することができます。制度的なつながりを超えてほとんど参加していない教授もいれば、研究とは全く関係のない仕事をしているにもかかわらず、学術界のインセンティブに駆り立てられている人々もいます。

学術的モデルは科学的探究を中心に構築されています。学者は情報を抽象化の階段の 上へ 移動させることで報われます。 http://worrydream.com/LadderOfAbstraction/ を参照してください。 あなたの理論や技術がより一般的であるほど、より多くの称賛を受けます。残念ながら、学術的な報酬システムは、有用な製品を作るために必要なエンジニアリング設計作業と対立しています。

ラディカル・アバンダンス において 、エリック・ドレクスラーは科学的探究とエンジニアリング設計の対照的なダイナミクスを捉えたこの信じられないチャートを提示しています。簡単に言うと、科学的探究は情報が具体的なものから抽象的なものへと流れるプロセスで、理想的には抽象的なモデル（より一般的であるほど良い）に結果します。エンジニアリング設計は情報が抽象的なものから具体的なものへと流れるプロセスで、理想的には物理的システム（より有用であるほど良い）に結果します。これらのプロセスのどちらも他方に「先行」するわけではありません。 ⁶⁰

抽象化の階段を下ることは、科学的探究を支援するために設定された学術的インセンティブと衝突します。その結果、学術エンジニアは作動システムへの一歩としてではなく、一般的なエンジニアリング原理や設計概念を検証する唯一の目的のために、概念実証の作成をデフォルトとしています。作動システム全体は読者の演習として残されます。概念実証、一般原理、設計は重要です！しかし、それらは世界の有用なものから長い道のりがあります。文脈として、概念実証はNASAの技術準備度スケールの9段階中の第3段階です。*24 より重要なことは、概念実証は通常、エンジニアリング設計のプロセスを継続するためのお金と努力を引きつけることで技術が勢いを得るには十分ではないということです。ここで再び死の谷が頭をもたげます。

学術エンジニアリングが抽象化の階段の頂上に焦点を当てているため、実装からのみ得られるフィードバックループは稀です。設計は要件リスト上のすべてのボックスをチェックできます（これは論文には素晴らしいことです）が、有用なシステムになることには完全に失敗する可能性があります。 ⁶² この例で私のお気に入りは、「プロトタイピングには製造現場の存在が必要」の例に戻ります。切り抜きの完璧な直角がCADモデルでは完全に無料（そしてデフォルト！）であることを思い出してください。しかし、正しく機械加工するのは 極めて 困難です。これらの奇妙に重要な実装の詳細は、通常、より高いレベルの抽象化には存在しない暗黙知です。それは「抽象化されてしまう」のです。

新奇性は抽象化の階段を上るための重要なツールですが、有用なエンジニアリング設計の歯車にスパナを投げ込む可能性があります。あなたの目標が抽象的な知識である場合、既存の理解によって完全に捉えられているものは何でも価値がありません。その結果、学術的な作業は常に「ここでの新しいアイデアは何ですか？」によって判断され、「それは機能しますか？」ではありません。一方、信頼性と成功を最大化するエンジニアリングの経験則は、システムを機能させるために可能な限り少ない新しいものを使用することです。この緊張は、学術エンジニアが一部のアイデアに取り組まない、または不必要に派手な技術を取り付けることを意味します。古いアイデアを溶接してつなげて何かを機能させることは素晴らしいエンジニアリング実践ですが、一般的な学術的洞察を作らず、したがって論文、昇進、終身在職権につながりません。

結局のところ、アイデアは単一の心から出てくる必要があります。科学的探究の頂点にある抽象的モデルは、効果的には十分に正当化されたアイデアにすぎません。科学神話は、理論がゼウスの頭からアテナのように単一の偉大な心から飛び出すパラダイムをさらに固めています。ニュートン、アインシュタイン、キュリー...その結果、 ⁶³ 学術文化は個人の認識を重視し、チームの成果を重視しません。学術界では、引用と（特に筆頭）論文著者権が王国の通貨です。これらの地位と報酬メカニズムは、人々が自分の仕事の各部分が認識されることを確実にするよう押し進めます。多くのエンジニアリングプロジェクトは、誰が何をしたかを覚えることなく、頭を下げて行われる必要があるセクシーでない作業を行うという意味での「チームワーク」を必要とします。これは学者がセクシーでない作業をしないと言っているわけではありません。 ⁶⁴ しかし、それは論文に値するものに結実する必要があります。

多数の著者を持つ学術論文の数は増加していますが、論文当たりの「評価通貨」の量はほぼ一定であるため、著者の数が増加するにつれて著者当たりのキャリア資本は減少します。*25 学術界のインセンティブをプロフェッショナルエンジニアリングと対比してください。プロフェッショナルエンジニアリングでは、報酬（地位と金銭の両方）は通常プロジェクトの人数に関係なく一定です。誰かが「私はファルコン9ロケットの建設を手伝いました」や「私の装置はパーサヴィアランス・ローバーに搭載されています」と言ったとき、誰も「ああ、でも他に何人の人も作業しましたか？あなたは筆頭著者でしたか？」とは聞きません。重要でない部品を一つテストしただけであっても、それは本能的にクールです。「それは機能しますか？」が最大の認識源である場合、それを機能させるために必要な数だけの人々をプロジェクトに参加させるインセンティブがあります。

学術的制約

パターンマッチングを構築するためには、学術界の到達範囲の曖昧な端を定義する制約を明示的に列挙することが有用です。当然、このリストは独自の記事が必要で、これらの点のいくつかについてはすでに触れましたが、繰り返す価値があります。

多くのエンジニアリング作業は新奇ではありません。 研究セミナーで十分な時間を過ごせば、「私たちの作業は...であるため新奇です」と「はい、でもそれは本当に新奇ではありませんよね？」の多くの変化形を必然的に聞くことになるでしょう。「新奇」という言葉は学術界でアイデアの鈍器として使用され、多くのクラスのアイデアを排除します。

新奇性フィルターによって破棄されるもの（非網羅的リスト）：

• 古い「解決された」問題への新しいアプローチ。
• すでに実装されたアイデアのより良い実装。
• 分野が通常気にかけるものとは異なるメトリックに沿った効率の改善。
• 既存技術のスケーリング。
• 一般的な原理や目的ではなく、特定のアプリケーションのために何かを作ること。
• すでに概念実証に到達したもののさらなる作業。
• いくつかのすでに存在するアイデアを単一のシステムに統合すること。

1. エンジニアリングは常に多くの引用を得るわけではありません。 作業が公表されるほど新奇であっても、引用の少ないアイデアは無名のまま苦しみます。「価値があるが多くの引用を得ない物事があるか？」と問うのは妥当です。絶対にあります。学術研究室に住みたいが多くの引用を得ないであろう価値あるプロジェクトには以下が含まれます：

• 「私たちは何かをしました！」以外に強い結論のない、より大きなビジョンへの中間ステップであるプロジェクト
• 理論重視の分野でのエンジニアリング作業、またはエンジニアリング重視の分野での理論作業。より一般的には、分野が価値があると思わない分野での作業。
• 主流から遠く離れたアイデア。悪意のない人々でさえ、しばしば左フィールドからのアイデアが価値があるのか、完全にクラックポットなのかを掘り下げて確認する帯域幅を持っていません。通常は後者なので、デフォルトの答えはノーです。（以下の主流から遠すぎる歩みについてのポイントを参照してください。）

エンジニアリングは単に「それは機能しますか？」と問います。学術界では、承認されたやり方から遠すぎるアイデアを公表するのは困難です。 クーンのパラダイムは一連の質問とそれらに答える規則を概説します。*26アイデアは、異なる質問をしている場合、またはパラダイムが規定する方法とは異なる方法で成功を測定している場合、受け入れられたパラダイムから遠すぎて逸脱する可能性があります。Boydenら による拡張顕微鏡の作業*27は良い例です。「顕微鏡の解像度をどれだけ良くできるか？」と問う代わりに、彼らは「構造を維持しながらサンプルをどれだけ大きく拡張できるか？」と問いました。 ⁶⁸ また、学問領域の箱にきれいに収まらない作業を公表するのも困難です。 *28 それは学問領域Yのジャーナルに公表するには学問領域Xに似すぎていますが、学問領域Xのジャーナルに公表するには学問領域Yに似すぎています。この状況は当然トリッキーです。なぜなら、確立されたパラダイムの外に出るアイデアの多く（ほとんど？）はクラックポットだからです。

研究に必要な資金すら調達できなければ、論文を書くのは困難です。 現在の資金調達の優先順位に合わせる必要性は、学術界において特に有害です。なぜなら、ほとんどの助成金プロセスは政治と委員会に依存しているからです。委員会の性質上、中間的な結果につながるため、委員会が仲介する助成金は、魅力的でない異端的な研究に資金を提供することはめったにありません。論文を書く理由の一つは、このゲームを続けることです。そのため、論文が資金調達の優先順位に合致した研究を継続する能力を示唆していなければ、それを書く動機は少なくなります。

博士課程の学生や未終身雇用の教授の範囲内でないプロジェクトは、論文につながる可能性が低いです。 大学院生は学術科学工学における労働力です。安価な労働力と引き換えに、大学院生は4〜7年の期間内に、学術キャリアの次の段階に進むのに役立つ研究を生み出すことを期待しています。 ⁷⁰ 終身在職権を持つ教授なら、10年かかって完全に失敗する可能性のある狂気じみたことに取り組むことを厭わないかもしれませんが、合理的な大学院生がそれに取り組むことはないでしょうし、学生の最善の利益を考慮する指導教員がそれを求めることもないでしょう。キャリアのために高いインパクトを持つ論文を生み出そうとする博士課程学生の動機は、他のすべての制約を増幅させます。科学分野の博士課程学生は研究助成金を通じて資金の大部分を得るため、彼らの研究は特に助成金関連の制約の影響を受けやすくなります。

構造化データや再利用可能なコードを成果とするプロジェクトは、論文に適していません。 学術論文は科学的探究のプロセスを中心に構築されており、データ収集とコード作成は抽象的なモデルや理論を生み出すためのサービスに過ぎません。より一般化可能であるほど良いとされています。高品質で再利用可能なデータセットやコードを生み出すことには、それらが生み出す価値にもかかわらず、ほとんど報酬がありません。

多くの協調を必要とするプロジェクトは、論文につながる可能性が低いです。 学術界は個人の能動性を重視します。これは良いことですが、プロジェクトが効果的にモジュール化できない場合、プロジェクトの責任者でない限り貢献として認められない、面倒な協調作業が多く必要になります。そもそも学術界に入る大きな理由は、上司を持つことを避け、自分のやりたいことを自分のやり方でやりたいからです。明らかに、LHCのような例外はありますが、それは実験素粒子物理学者がパラダイムに固定されており、他に選択肢がない状況です。

協調への嫌悪感は、特定の学問分野に収まらないプロジェクトや、異なる研究室で構築されたコンポーネント間の統合を必要とするプロジェクトに特に大きな打撃を与えます。特定の規模のプロジェクトは、その性質上協調を必要とします。

スタートアップは成長を中心に回転します

スタートアップとは、急速に成長するように設計された会社です。新しく設立されたというだけでは、会社がスタートアップになるわけではありません。スタートアップが技術に取り組んだり、ベンチャー資金を調達したり、何らかの「出口」を持ったりする必要もありません。唯一本質的なことは成長です。私たちがスタートアップと関連付ける他のすべては、成長から派生しています。

—ポール・グラハム、「スタートアップ = 成長」 http://paulgraham.com/growth.html .

学術界が科学的探究を中心に回転するのと同様に、スタートアップは成長を中心に回転します。私たちの文脈では—ソリューションR&Dのニッチを埋めること—この成長への焦点は、いくつかの系として帰結します。明らかに、これは技術に取り組む会社について話していることを 意味します 。そして、ソフトウェア主導のスケーラブルビジネス「テック」だけでなく、実際の技術です。テクノロジースタートアップは、初日から製品を販売することで開発資金を調達することはできません。すると会社は、多額の資産を持つ人が経営している場合や、前払いで支払う何らかの途方もない政府契約がある場合などの特別な状況を除いて、投資を受ける必要があります。そのような投資を行うのは、機関投資家のVCと個人のエンジェル投資家だけです。VC資金を調達することは、スタートアップを何らかの「出口」を持つことにコミットさせます。したがって、私たちの目的では、「スタートアップ」は「VC資金を受けたスタートアップ」を意味し、それに伴う制約も含みます。 ⁷²

スタートアップと成長の結合は、合理的な疑問を提起します：低成長の中小企業はどうでしょうか？先ほど述べたように、 イノベーション組織の性質により、外部の資金工場に依存する必要があります 。中小企業が自主的なR&Dを行う場合、その結果にフリーキャッシュフローを依存することはできません。会社が資金調達を行う場合、高成長スタートアップと見なしていなくても、これから詳しく掘り下げるスタートアップの制約すべてに暗黙的に縛られます。会社が投資を避け、創設者が非常に裕福でない場合（例：SpaceX）、会社は何らかの初期収益が必要です。より多くの開発を行う必要がある自力で立ち上げた会社の一般的な動きは、コンサルティング業務を行って収益を生み出し、それを開発に投じることです。非常に利益が高くない限り、コンサルティングアプローチは開発に費やせる時間と資金を厳しく制限し、おそらく永続的に引き延ばす可能性があります。SBIR助成金は別の選択肢ですが、比較的小規模（数年間で100万ドル程度）で、中小企業が次の助成金まで苦労するコンサルティングと同じ効果があります。一部のプロジェクトは前進するために一定の閾値を超える努力が必要です！ 

スタートアップの制約

学術界の制約と同様に、このリストは独自の記事に値します！このリストは、特にソリューションR&Dの文脈でのスタートアップの制約を列挙することを意図しています。

スタートアップは、プロジェクトの成果が合理的な期間内に大規模で競争力のある投資収益率を生み出す方法について、説得力のあるストーリーが必要です。 スタートアップ投資のロングテール性により、ベンチャーキャピタリストは、ポートフォリオ内の投資が潜在的にファンドを回収できると信じる必要があります。しかし、優れた収益を持つだけでは十分ではありません—最高の収益が必要です！つまり、VCは絶対的なベンチマークを達成する必要はありませんが、LP（つまり、 彼らの 投資家）の資金について株式市場などの他の資産と競争する必要があります。株式市場が絶対的に好調であれば、LPはテックスタートアップのようなより高いリスクの資産に投資する動機が少なくなります。その結果、VCはROIを最大化するためにあらゆる手段を講じる必要があり、これには元本をどれだけ成長させたかだけでなく、その成長にかかった時間も含まれます。その結果、VCが今度はLPが以前に持っていた役割にいるという「一段階下位」で同じダイナミクスが展開されます。多くの原子ベースの技術は、ソフトウェアスタートアップと同等か、より高いリスクを持ちますが、より多くの資本と長い期間を必要とします。冷酷な数字は、しばしばSaaSビジネスをより良い投資にします。

スタートアップは迅速に動く必要があります。 J.C.R.リックライダーは1962年に、私たちが「現代コンピューティング」と考えるものを構築することになるARPAプログラムの作業を開始しました。おそらくそれが導いた最初の真の「価値獲得」イベントは、1980年のアップルのIPOでした。この軌跡はスタートアップとしては持続不可能だったでしょう。プロジェクトの評価額が屋根を突き抜けて上昇し続ける場合には柔軟性がありますが、VCファンドの構造は5〜7年の期間での収益を押し進めます。ベンチャーの期間は、プロジェクトが特定のアプリケーションに焦点を当てることを余儀なくされたり、設定した技術目標を達成する前に買収されたりすることにつながることがよくあります。焦点や買収自体に問題があるわけではありませんが、技術がその潜在能力を発揮できないことにつながる可能性があります。

スタートアップは自分たちが生み出す価値を捕獲する必要があります。 市場は素晴らしいものですが、十分に賢ければ人々が生み出す価値を常に捕獲できるという経済法則はありません。*29イノベーションには複数の人が必要です。しばしば、発見や発明からお金を稼ぐ方法を見つける人は、それを創造した人ではなく、同じ組織にいることすらありません。

より大きなシステムやプロセスの一つまたは複数のコンポーネントを変更するイノベーションは、しばしば悪いスタートアップになります。 より大きなシステムのコンポーネントを改善または変更しようとするスタートアップには、2つの選択肢があります。そのシステムを運営する人々に変更を採用するよう説得するか（特定の実体がシステムを運営していない場合は特に困難）、変更を組み込んだシステム全体を自分たちで構築するかです。明らかに、変更は最終的に起こる必要がありますが、多くのパラダイムシフト（特に複雑なシステムにおいて）は、少なくとも従来の指標では、初期的にパフォーマンスを 低下 させます。変化は、新しいパラダイムが古いやり方に追いつくために必要な時間とリソースがある場合、または人々が新しいパラダイムが良好に機能する新しい指標に注意を払う場合に起こります。後者は通常、新しいパラダイムが実際に動いているのを見て、従来の指標がシステムの重要な特徴をすべて捉えていなかったことを理解した場合にのみ起こります。これらの選択肢はいずれも、牽引力の兆候を得る前に重要な時間とリソースを必要とするため、スタートアップが実現するのは困難です。潜在的な顧客（システムを運営する人々やその出力を消費する人々）が、そのアイデアがそうでなくなる直前まで愚かだと主張するため、その時間とリソースを得るのは困難です。

一部のイノベーションは単純に製品化が困難です。 プロセスイノベーションはしばしばこのカテゴリーに入ります*30 —特に新技術に依存するものではなく、基本的に同じツールで同じことを行う新しい方法に依存するもの。例えば、ベッセマー法は同じ坩堝を使用しましたが、異なる材料を入れました。社会的プロセスの変化（ トヨタの改善方法 など）は製品化がさらに困難です。これらの状況では、価値の大部分は一般的にエンドユーザーに発生します。明らかなアドバイスは、エンドツーエンドの事業を行う会社を立ち上げて、既存企業を凌駕することでしょう。これは理論的には機能するはずですが、ゼロから再発明する必要がある極めて複雑な製品（旅客機をより良く作る方法がある場合など）や、新しいプロセスを使用するだけで大規模なロビー活動が必要な厳しく規制された業界の現実にしばしば直面します。スタートアップは通常、これらのシナリオに取り組む時間やリソースを持っていません。代替アプローチは、変更管理コンサルティングの役割を引き受けることですが、これは通常、VC資金を得るのに十分な価値を捕獲せず、早期に利益を上げる必要があります。さらに、コンサルティングは、すでに議論したブートストラップの問題に真正面から取り組むことになります。

スタートアップは市場、チャネル、技術リスクのすべてに取り組むべきではありません。 新しい技術パラダイムは通常、技術、市場、チャネルリスクの3つすべてに直面します。同時に、技術を代替手段と競争できるレベルまで開発し、誰がそれを使いたいかを把握し、どのように購入するかを確立する必要があります。3つすべてが途方もない課題です。

これらのリスクのうち複数を取る会社に投資するのは良いアイデアではないというのが、VCの間では一般的な知恵です。 *31この経験則は見当違いではありません。組織がこれらのリスクのうち2つ、ましてや3つに取り組もうとすると、失敗の可能性が 劇的に 上がります。スタートアップは1つだけ（または たぶん 2つ）に取り組むべきです。治療薬に焦点を当てたスタートアップが存在できる理由は、チャネルや市場リスクがほとんどないからです。研究室から製薬会社による買収まで、確立されたパイプラインがあり、保険会社はFDA承認を通過し、大きな病気をターゲットとする薬剤に対して支払いを保証されています。

結局のところ、技術の採用を推進するために必要な作業は、特定のパフォーマンスレベルまで持っていくこととはしばしば大きく異なります。作業の優先順位が創設する組織のタイプを決定します。スタートアップが技術の構築に関するものだと考えたがりますが、実際は技術の販売と特定の市場への採用に関するものであり、それをより良く行えるようにするものです。

学術界にとってはエンジニアリング重視すぎ、スタートアップにとっては研究的すぎるものについての誤解

学術界とスタートアップの両方の制約の外にあるものの例として、風変わりなアイデアや長期プロジェクトを使用するのが一般的です。この信念は有害です。なぜなら、両方ともサポートを得ている例が多数あり、人々はそれらの例を、学術界やスタートアップに適合しないもの全体のクラスが存在しないという証拠として持ち出すからです。

• 長期プロジェクトは一貫したマイルストーンを達成 し 、成功した場合に作り出す価値の多くを捕獲できる 場合に サポートを得ます。
• 風変わりなアイデアは、パラダイムをあまり脅かさない 限り 、 または 誰かがそれでお金を稼げると思う場合にサポートを得ます。
• 多くの人や協調を必要とする研究プロジェクトは、最終的な成果物が全員が名前を連ねることができる論文である 限り 。
• いくらかのエンジニアリング努力を必要とする研究プロジェクトは、エンジニアリング努力が以前に行われたことに似ている 限り ：より大きな望遠鏡/粒子加速器/線形加速器/宇宙探査機などの構築。

発明と発見の文脈における利益、価値捕獲、インパクトの関係とは何でしょうか？

研究的活動の制度的な場に関するあらゆる問題の大空に潜んでいるのは、利益と価値捕獲の問題です。学術的な仕事は通常利益に無関心で、しばしば仕事の価値を捕獲することと衝突する形で「オープン」であることをデフォルトとします。スタートアップの仕事は最終的に利益を上げる必要があるため、価値を捕獲 できる 仕事をデフォルトとします。既存の制度構造から外に出ることで、可能なトレードオフの眩しい配列が生まれます。利益は人々を動機づけ、仕事に資金を提供しますが、インセンティブとフィードバックループを歪める可能性があります。価値捕獲は利益を生み出しますが、普及と仕事の種類を制約する可能性があります。文脈はこれらのトレードオフをすべて弱めます！

技術的な仕事が生み出す素晴らしさ、喜び、驚きの量を最大化したい場合（これを恐ろしいが有用な短縮形で「インパクト」と呼びます）、利益と価値捕獲に対する正しいアプローチは何でしょうか？この話題は急速にイデオロギー的に飽和状態になります—利益を儀式的に不純なものと見なす人もいれば、それを正当な報酬や美徳ある行動の重要な指標と見なす人もいます。

私はこのイデオロギーのスペクトラムから直交的に歩み出て、次の質問を解き明かしたいと思います：発明と発見の文脈において、利益、価値捕獲、インパクトの関係は何でしょうか？この質問への攻撃は単なる怠惰な哲学ではありません。新しい種類のイノベーション組織でお金がどのように機能するかを理解するなどの実際的な障害を回避しながら、高レベルの方向感覚を与えることで、アイデアの迷路をナビゲートするためのコンパスになる可能性があります。

利益は実用的理由とイデオロギー的理由の両方で重要です

実用的には 、 利益は組織の長期性と堅牢性を高めます。なぜなら、組織が行うことに対して直接的に報酬を得ていることを意味するからです。 ⁷⁶ 言い換えれば、 利益は組織を自己触媒化させます 。利益は、組織が行っていることを継続し、おそらくもっと多くのことを行うための最も直接的な方法です。組織が良い仕事をしている場合、利益は彼らが継続するための最も直接的な方法です！

利益はまた、プロジェクトに取り組む機会費用を下げます。2021年の時点で、重要なソリューションR&D作業を行うスキルを持つほとんどの人は、報酬とステータスの両方の観点から、常に はるかに 良い機会を持っています。彼らはスタートアップを始めて大きな成果にサイコロを振るか、大手テック企業で働いたり、金融のポジションを得たり、 ⁷⁷ 経営コンサルタントになったりできます—これらはすべて、給料が巨額になる可能性があり、威信にまったく打撃がない場所です。非営利団体や政府組織は、厳しい予算と慣習のため、通常給与規模が大幅に削減されています。逸話的に、放棄された給与は、人々がDARPAプログラムマネージャーになることを阻む最大の抑制要因の一つです。多くの人々が重要な仕事をするために高い給与を 実際に 放棄しますが、多くの人はその不快感を長く維持できません。他の優秀な人々にとって、機会費用は高すぎます。利益により組織はより高い給与を支払うことができ、それがまた機会費用を削減します。より多くの活動が利益を上げることができれば、優秀な人々がより多様なことに取り組む機会費用を下げることができます。

イデオロギー的には、 世界をより良くする組織や人々が報酬を得ることに正義感があります。「良いことをすることはそれ自体が報酬」というのは間違いではありませんが、利益性が価値創造とより密接に一致していればすばらしいでしょう。ペロトン（特定の企業を名指しで批判するのではなく、例として挙げるだけ）のような会社が、主にスクリーン、GUI、インターネット接続などの技術によって数十億ドルで評価される一方で、それらの技術を最初に作成した人々が特に裕福でないのは、少し「おかしい」ようです。逸話的に、ロバート・メトカーフは百万長者になった唯一の元PARC従業員だと思います。私の知る限り、ベル研究所の従業員で、そこで行った仕事から非常に裕福になった人はいません。 ⁷⁸

世界改善活動からの利益を可能にする（または少なくとも悪く言わない）ことは、利益の実用的およびイデオロギー的利益の両方を解き放つ鍵です。しかし、利益が手段的目標なのか内在的目標なのかについては、（おそらく生産的な）緊張があります。手段的目標としての利益は「最終的には私たちはより素晴らしいものを求めており、利益は人々にそれらのものを作ることを奨励する重要なツール」という立場です。内在的目標としての利益は「利益は素晴らしいものを作ることに対する正当な報酬」という立場です。後者は問題的に「作られたあらゆる価値は捕獲できるし、すべきである」という立場に滲み出る可能性があります。

世界により多くの素晴らしいものを可能にすることを主に気にかける私たちは、この最後の点について警戒すべきです。なぜなら、それには「したがって、価値を捕獲 できない 場合、何かを見逃しているか、そもそもそれだけの価値がなかった」という系が付いてくるからです。おそらくあなた方のほとんどは、極端な系を明示的に信じていないでしょう。しかし、それは言説に暗黙的に浸透する傾向があるので、私はそれに反対する議論にかなりの時間を費やすつもりです。しかし、その前に、利益は金羊毛のような最終目標ではありませんが、ミダスの手のような完全な罠でもないことを論じたいと思います。利益は組織の長期性と技術が世界に全く普及するために重要であることを認識することが重要です！

利益は組織を自己触媒化させます

自己触媒反応は、少なくとも一つの自分自身の反応物を生成する（化学）反応です。

自分自身の反応物の一部を生成することで、自己触媒反応は他の反応よりも維持しやすくなります。議論の余地はありますが、生命そのものが一つの巨大な自己触媒反応です。利益性のある組織は自己触媒反応です。なぜなら、組織を継続させるために必要な重要な成分であるお金を生産するからです。実際、利益性のある組織は自分自身の 資金工場 になります。自己触媒組織はより堅牢で、最終的に型破りな行動を取るためのより多くの余地を持ちます。

利益は組織に可能な限り自分の運命をコントロールする権限を与えます。利益性のあるビジネスは、生き残るために使える多くの異なる「手」を持っています。景気悪化を乗り切るために現金準備を積み上げることができます。現金を調達するために株式を売ることができます。変化する需要に合わせて製品を変更することができます。必要に応じて成長または縮小することができます。これらの手はすべて、最小限の規制制限やサードパーティの許可で可能です。これらの手は組織の長期性を高めることができ、それがまた、そうでなければテーブルから外れる長期プロジェクトに取り組むことを可能にします。さらに、より大きな利益率は、型破りな行動のためのシステム内のより多くの余裕につながります。低マージン組織は（合理的に）船を揺るがすことを避けます。なぜなら、すぐに利益性を失う可能性があるからです。一方、高マージン組織は失敗した実験を余裕で行うことができます。

一方、利益以外のソースから運営資金を調達している場合、組織の成果以外のことを気にかける一つまたは複数の実体に義務を負います。これらのソースには、債務の購入、株式の売却、寄付の勧誘などがあります。理想的には、この状況でもインセンティブが一致していますが、「刈り取り機能」 *32 —人々が昇進や解雇される本当の理由、しばしば語られない理由—が他のインセンティブを支配します。結局のところ、株式投資家は株価が上がることを気にかけ、債務者は返済されることを気にかけ、寄付者は良い気持ちになることを気にかけます。

組織が利益性を持たずに自己触媒化する唯一の方法は、何らかの形で、元本の利息から運営資金を調達するのに十分大きな軍資金を蓄積することです。世界で最も長寿の組織のリストを見ると、それらは圧倒的に、人々が望む商品（通常は食べ物やアルコール）を作って販売する利益性のある会社と、基金を持つ大学です。 *33

柔軟性と長期的な生存能力に加えて、利益は組織と外部世界との間に極めて厳密なフィードバックループを作り出します。 *34 間違いなく、冷たく固いキャッシュは、グッドハートの法則*35 の対象とならない数少ない指標の一つです。もし組織の目標が純粋に製品やサービスを販売することであれば、文字通りの詐欺行為を除いて、利益は操作が困難な指標なのです。

実際の利益ほど有用ではありませんが、最終的な収益性を目指すことは、依然として組織の寿命に貢献することができます。実際的には、収益性を目指している（またはそれ以上に、すでに収益を上げている）場合、資本を調達することがより容易で、組織的リスクも少なくなります。多くの人は、お金を寄付ではなく投資だと考えてもらえる場合、より気軽に資金を提供してくれます。そして明らかに、利益がより確実で現在に近いほど、その資金に対して支払う必要のあるコストは少なくなります。ARPAのような組織について議論する際、私は「投資できますか？」という質問を何度も受けましたが、「寄付できますか？」と聞かれることはほとんどありませんでした。もちろん、最終的な収益性を目標とすることも、組織の寿命という観点から裏目に出る可能性があります！

コツは、組織の目標と人々が実際にお金を払ってくれるものとの間で、うまくバランスを取ることです。私たちは、これを成し遂げた組織を称賛する傾向があります。それらは、Apple、SpaceX、Zapposのような有名企業になります。彼らが同じ目標を持つ非営利団体よりも、魅力的な電子機器、宇宙飛行、インターネット靴販売の提供により適していることは非常に明らかです。組織の目標が「可能な限り多くのお金を稼ぐ」であれば、整合性を取ることは簡単ですが、21世紀の組織では、何らかのミッション「を果たしながらお金を稼ぐ」ために設立されることが多く、そうでないケースが一般的です。これを読んでいる皆さんの大部分は、おそらく後者のカテゴリーに属していると思います。利益を称賛する人々と利益を非難する人々の間の根本的な意見の相違は、組織の目標と収益性を整合させることがどの程度実現可能かという点にあると私は考えています。スペクトラムの一端または他端に引きずられるのは簡単です。つまり、ほぼすべての状況で利益と他の目標を整合させることが可能だという見方、または利益が必然的に他の目標から注意をそらすという見方のどちらかです。複雑なシステムにおけるほとんどの二分法と同様に、答えは「場合による」のです。

貨幣化された経済では、最終的に誰かが製造された技術を購入する必要があります

利益は、技術を世界に送り出すための不可欠な部分でもあります。技術がそれを構築していない人々によって使用される唯一の方法は、それが販売されるか無償で提供されるかのどちらかです。前者の状況の方がはるかに一般的です。どちらの状況でも、技術は「製品化」される必要があります。つまり、組織外部の人々にとって理解可能で有用なものにされる必要があるのです。もしそれがオープンマーケットで販売される予定であれば、「商業化」もされる必要があります。つまり、そもそも販売することが理にかなうほど安価で魅力的なものにされる必要があるのです。経験的に、利益追求組織は商業化を上手く行うための、はるかに強いインセンティブを持っています。その結果、利益は技術を世界に送り出すプロセスのほぼ常に一部となっています。

もちろん例外もあります。主要な例外は、技術が組織内部で完全に作成され使用される場合に起こります。Googleで使用されている内部ツールの多くは、完全に内部で作成、製造、使用されています。オープンソースソフトウェアのような他の例外は、分類がより困難です。企業同士が技術の物々交換取引を行うこともあります。在宅製造は完全にこのモデルを破綻させます。（ただし、これは恐らく貨幣化された経済が少なくなる傾向というだけで、ルールの例外ではないと言えるでしょう。）

軍事機関がGoogleのような内部技術を作成し、技術の不動の推進力として市場の外に存在するという認識が一般的です。アメリカ政府版の内部技術創造は、Googleのものほどクリーンではありません。政府は、特別に必要とする技術を作成するために使用するR&D研究所を所有しています。しかし、政府はR&Dの多くと製造のすべてを外部企業に委託しています（製造工場を所有して予算を与えるのとは対照的に）。 ⁸³ つまり、軍事技術でさえも最終的には購入されるのです。軍に販売する企業は 自分たちの 請求書を支払う必要があるため、コストは重要です（ただし、コストプラス契約はこれを歪めます）。もし軍が商品のコストよりも 少なく 支払えば、企業は倒産してしまうでしょう。米軍は年間数千億ドルを支出していますが（2019年には9340億ドル）、無限の資金があるわけではありません。したがって、それらは弱いものの、市場規律の力が軍事技術に作用していると私は主張します。同じ品質でより安価になれば、より多く使用されることになるのです。

この見方が正しければ、貨幣化された経済において、商業化は技術が採用される道筋における 必須の ステップであることを意味します。一部の技術者 ⁸⁴ の間には、商業化はただお金を稼ごうとする人々のための劣った活動だという暗黙の感覚があります。代わりに、それはサイクルの重要な部分として見られるべきです。

市場規律は両刃の剣です

市場は、商業化と利益に関するあらゆる思考の流れに暗黙的に絡み合っています。もちろん、それらは商品を売買する場所です。

より良いソリューションR&D（そしてより一般的には発明と発見）を可能にすることを考える上で、市場について最も興味深いことは 市場規律 です。誰も知らない狭い技術的定義ではなく、私は口語的で曖昧な意味で使用します：「彼女は全く新しいコンピューティングエコシステムを構築したかったが、市場規律により既存製品の劣った模倣品をリリースせざるを得なかった」；「市場規律に抵抗して、彼女は皆が愚かだと思ったが結果的に素晴らしいものになった技術を構築した」；「市場規律により、組織は効率的で優秀な製品製造マシンへと鍛え上げられた。」市場規律は組織を強く効率的にすることができますが、最終的に生産的な創造性を押し潰すこともあります。規律はスパルタ人がペロポネソス戦争でアテネ人を打ち負かすことを可能にしましたが、私たちはスパルタだけで構成された世界を望んでいるでしょうか？

市場規律からの分離は洞窟ダイビングのようなものです

なお、私は洞窟ダイビングをしたことがありません。私はそんなにクールではないのです。

市場規律は、Y Combinatorのモットー「人々が欲しがるものを作れ」に体現されています。お金を稼ぐ前でも市場規律に従うための良いヒューリスティックです。逆説的に、「もし人々に何が欲しいかを聞いたら、『もっと速い馬』と答えただろう」という、ヘンリー・フォードの偽の引用のような多くの反対格言があります。この逆説の解決策は、「将来のある時点で人々が欲しがるものを作れ」です。長期的には、「有用な」仕事の下流で誰かが何かを購入する必要があるため、定義上、彼らはそれを欲しがる必要があるのです！しかし、人々が欲しがるものを 作っていない 間中、リソースを燃焼させています。その時の問題は：人々が将来欲しがるものは何なのか、そして技術やアイデアはそこに到達するまで生き残ることができるのか、ということです。

洞窟ダイビングは、このプロセスの素晴らしい類比のように感じられます。洞窟を通っている間、酸素を使用しています。次の空気溜まりに到達する前に酸素がなくなれば、死んでしまいます。いつでも市場に対してテストできる製品で作業することは、通常のダイビングのようなものです。いつでも空気を求めて浮上できますし、減圧症にならないようにタイミングを正しく取る必要があるかもしれません。

類比を酷使することになるかもしれませんが、洞窟ダイビングから引き出せる興味深い概念がいくつかあります。道のりが長いほど、より良い計画が必要になります。短いホップで目指している場所が見えるなら、それほど計画する必要はありません。たくさんの空気溜まりがあることを知っているなら、より多くの探索をする自由があります。同様に、技術に多くの市場「出口ランプ」があるなら、より多くの探索を行うことができます。ソフトウェアは独特に再利用可能であり、これがアジャイル製品開発がソフトウェアでは意味をなすが、他の状況では意味をなさない理由の説明を提供するかもしれません。どこに向かっているかの正確なアイデアを持つことは非常に重要です。正確な方法を知らなくても、向かっている場所への方向感覚を保つ必要があります。

DARPAの多くの異常な成果は、誰も求めていなかったものでした

DARPAは、確立されたパラダイムに反するプログラムに取り組みます。DARPAは、軍事と産業の両方から求められていないものに取り組んできました。多くの場合、一つのやり方に慣れてしまった人々は、それを変えるために介入してくることを求めておらず、または積極的に変化に抵抗します。

これの3つの例は以下の通りです：

1. ドローン ：DARPAは80年代にドローンプログラムを持っていました。DARPAはプログラムを海軍に移管し、そこで中止されましたが、DARPAは軍事パラダイムが変化し、突然ドローンが非常に有用になるまでドローンの研究を続けました。

2. 光エレクトロニクス ：この場合、光学多重化を求めていなかったのは企業でした。AT&TとIBMは多重化に取り組んでいましたが、予算削減があり、その価値を見出していませんでした。DARPAは1985年から2005年まで（20年間！）光エレクトロニクス研究を支援しました。

3. パーソナルコンピュータ ：すべてのデモの母*36の要素のほとんどを誰も求めていませんでした。協力的なショッピングリストや音声通話の代わりに、軍は核兵器や戦闘で何が起こっているかを司令官が理解するのに役立つコンピュータを求めていました。

要点は、ARPAプログラムに通常の「人々が欲しがるものを作れ」という格言を適用して「顧客検証」を求めることはできないということです。この欠如したフィードバックループは厄介です。なぜなら、最終的には人々が欲しがるものを作る必要があるからです。

利益最大化は、影響力がその技術の可能な限り広い普及に依存する技術を阻害する可能性があります

利益重視の組織は、自分たちが作り出す価値をできるだけ多く獲得しようとするインセンティブを持っています。結局のところ、スタートアップの評価額と企業の株価の両方は、理論的には将来のキャッシュフローと利益に基づいています。もちろん、利益最大化組織は無思慮な強欲モンスターではありません。多くの状況で、短期的な利益を放棄することは、実際により長期的な収益につながることがあります。理想的には、これらの組織は、影響を最大化 することによって 価値を最大化するトレードオフ曲線上のある点に位置することができるでしょう。利益最大化の組織構造は、技術をサポートする最良の方法でもあります！

しかし、営利企業が他の願望にもかかわらず技術の進歩を阻害する可能性のある4つのメカニズムがあります。

1. 専門化： 一般的に、営利企業が単一の製品と特定の市場やニッチから始めることは良いアイデアです。この良いビジネス慣行は、R&D部門を持つ大企業以外では、開発作業の大部分が特定のタスクのための技術の製品化に焦点を当てるべきであることを意味します。プラットフォームを構築したり すべてのことを行ったり することから始めたいと考えるスタートアップは、栄光を求める炎の中で消えていく傾向があります。特定のタスクのために技術を専門化することは、本質的に悪いことではありません！小さなニッチから始めて、時間の経過とともにより大きくより大きなアプリケーションにジャンプしていく、一般性を高める狭い道を歩むことも可能です。イーロン・マスクはこれの達人です。しかし、企業がそれらのニッチの一つで行き詰まることを避けることはほとんどありません。特に、ニッチがより一般的な技術でのR&Dをサポートするのに十分な利益をもたらさない場合はなおさらです。この状況は、大学のスピンオフ技術に常に起こります。多くの場合、特定のパフォーマンス閾値に到達するためにはより一般的な開発が必要ですが、会社を構築するためにニッチで行き詰まってしまいます。私は、マルチマテリアル3Dプリンターからバイオセンサー、家庭用ロボットまで、あらゆるものがこの罠に陥るのを見てきました。

2. 投資家からの圧力： 技術に取り組む営利企業は、通常、開始後少なくとも数年間は利益を上げないため、投資家が必要です。これらの投資家には独自のインセンティブがあり、技術の影響を最大化することは一般的に最も重要なものではありません。投資家は出口の特定のタイムラインを持っていたり、新しいラウンドを調達するために 自分たちの 投資家に成長を示す必要があったり、または技術がどこに向かうべきかについて影響を最大化することと矛盾する意見を持っていたりする可能性があります。（もちろん、どんな資金源にもそれ独自の圧力がついてきます！）

3. 価値の獲得： 営利企業は、自分たちが作り出す何らかの価値を獲得する必要があります！技術の重要な部分を公開することで重要な価値を放棄 しながら 、投資家を満足させ、汎用技術の開発に資金を提供することができる率でお金を稼ぐことができる組織は稀です。私は後で、 その価値が創造者によって獲得されていれば、世界にとって大幅に少ない価値を生み出すであろう重要なイノベーションのクラスが存在する と論じます。

4. スピード ：組織は、上記に列挙されたすべての罠を検出し、利益の最大化を試みることを放棄し、投資を受けず、技術作業の大部分を公開し、非独占ライセンス料とコンサルティング作業を通じて収益を得ることができます。残念ながら、この戦略は、特に収益性の高い契約がある時にできる作業に汎用開発を制限することで、取り組んでいる技術を別の方法で阻害する可能性があります。その結果、技術開発は這うような速度まで遅くなります。多くの航空宇宙技術が、この特別な罠で行き詰まっているように見えます！

私たちは、すべてに功績を与えるには多すぎる巨人の肩の上に立っています

1 からアップルパイを作りたいなら、まず宇宙を発明しなければなりません。
—カール・セーガン

発明につながる実現をもたらした職場で使用しているプロセスについて、生垣越しに会話をした隣人は、何らかの価値を獲得すべきでしょうか？彼女は確実にその成功に貢献しました。最初の概念実証を動かすために、ワイヤーをちょうど正しい方法でねじる方法を知っていた技術者はどうでしょうか？

そして、罠がどこにあるかを示す骸骨の山を残したすべての失敗したプロジェクトはどうでしょうか？

ソフトウェア企業が技術スタックを調べて、使用しているオープンソースプロジェクトとそれらに貢献した人を列挙することは可能かもしれません。しかし、各プロジェクトが価値のどの部分に貢献するか、プロジェクトの各貢献者がどの程度貢献したか、そして他の百万の考慮事項について、依然として膨大な不透明性があります。そして、ソフトウェア以外では、さらに複雑になります。

創造に関わる人々の多様性は、根本的に解決不可能だと私が考える矛盾につながります。

一方では、一人の人間またはある階級の人々がイノベーションの功績を受けるに値しません。iPhoneには、ジョブズ と アイブ と Appleのすべてのエンジニアとデザイナー と Xerox PARCのチーム と トランジスタを発明したすべての人々 と それを安価にしたIntelや他の場所のすべての人々 と ゴリラガラスを作ったCorningのすべての人々 と... が必要でした。

一方で、功績は人々のモチベーションを高め、私たちの人間の脳が世界を理解することを可能にするために本当に重要です。

研究から価値を獲得することは困難です

知識は非競合的です。あなたの飛行機建造に関する知識は、私が飛行機の建造方法を知ることを妨げません。知識がもはや秘密でなくなれば、一般的に非排他的にもなります。その結果、多くの研究は公共財に似ています。 ⁸⁶

同時に、価値の獲得は研究のインセンティブと資金提供にとって重要です。組織レベルでは、最終的にリターンを生む可能性がある場合、研究に資金を提供することがより容易になります。個人レベルでは、お金は地位と生活の質の両方に結びついています。研究を行うスキルを持つ人々は、多くの場合、収益性の高い選択肢を持っています。したがって、他のすべての条件が等しければ、研究からの価値を獲得することは有用です。残念ながら、他のすべての条件は等しくありません。

公共財の価値を獲得する主要な方法は、それを民営化することです。しかし、研究の民営化は巧妙です。現在の価値獲得メカニズムは粗雑です。研究から価値を獲得するためには、それを特許化して特許を強制するか、その周りに製品を構築する必要があります。研究者と研究組織は、コンサルティングの仕事や講演料に転換できる信用と地位を通じて、自分たちが作り出す価値の一部を間接的に獲得することもできます。これらの価値獲得メカニズムはすべて、異なる種類の摩擦を導入します。その摩擦は、研究からの価値獲得を試みるべきではないということを意味するわけではありませんが、価値獲得が研究とその影響に与える効果を考慮することが重要であることを意味します。私が言いたいことを示すために、各メカニズムを掘り下げてみます。

特許

特許は製品に直接関わる研究にのみ適用されますが、最終的に特許可能な研究につながる、異なる人々と組織による多くの作業（と失敗）があります。率直に言って、 私たちは、すべてに功績を与えるには多すぎる巨人の肩の上に立っています ので、研究への道を開くすべての人々が特許からキックバックを得ることは不可能です。大規模なR&D研究所は、この作業の一部を償却しますが、スタートアップとアカデミアの現代システムは作業を分割し、最終的な特許に直接貢献したり、スタートアップを立ち上げたりする、チェーンの最後にいる人々に報酬を重み付けします。最終製品に向けて報酬を重み付けすることは、その最終的な粘り強い押し上げを奨励するのには優れていますが、 標的を定めたいじくり回し を阻害します。研究プロジェクトは、本当に価値のあるものを作るために 他の 研究と組み合わせる必要があることも考慮してください。特許の全体的なポイントは、知的財産を他の知識と組み合わせることに「通行料」を作ることです。「物事を少なくしたいなら、それに税金をかけろ」という諺があります。単一のライセンス料は痛みを伴うが合理的である可能性がありますが、組み合わさることで発明をもはや価値のないものにし、ゆりかごで殺してしまう可能性があります。

最後に、特許で価値を獲得することは、非常に非効率的である可能性があります。理想的な状況では、特許取得プロセスを組み込んだ製品を構築している誰かがあなたのところに来て、二人が交渉してライセンス契約を結び、毎年小切手を送ってくれます。世界は理想的ではありません。多くの場合、あなたの特許を侵害している人々を 見つけて 、支払わなければ訴えると脅迫する必要があります。標準的な弁護士のアドバイス ⁸⁷ として、何かを構築する際は先行技術を 探さない ことです。なぜなら、偶然に何かを再発明した場合の責任を減らすからです。誰かが実際にあなたの特許をライセンスしに来ても、ライセンス条件の交渉は残酷になる可能性があります。標準的な条件は存在せず、特にスタートアップにとって、既に困難な仕事をさらに困難にする製品の収益性に対するドラッグシュートを作る可能性があります。ライセンス契約が署名された後も、会社があなたに支払うべきロイヤリティを支払っていることを確認し、少なく支払っている場合は訴える必要があります。多くの発明者が特許をめぐって人生の多くを法廷で過ごし ⁸⁸ 、チャールズ・グッドイヤー ⁸⁹ のような一部の人は、とにかく貧困のまま死んでしまいます。

製品

研究から製品で価値を獲得するためには、研究が単一の製品を ⁹⁰ その代替手段よりも優れたものにする必要があります。残念ながら、製品が新技術の品質だけで成功することはほとんどありません。その代わりに、製品は企業と結びついているため、研究自体や製品以外にも、研究者が獲得する価値に影響を与える多くの要因があります。市場、販売チャネル、利益率、資金調達、認知度などが、製品とは無関係に企業の成否を左右するのです。

製品化可能な研究に至るまで長く曲がりくねった道のりがあるように、その研究を成功裏に製品化するまでも長く、曲がりくねった、そして狭い道のりがあります。間違いなく、研究を製品化する作業は、研究そのものと同等かそれ以上に価値があります。残念な結果として、最高の技術が必ずしも勝つとは限らないのです！そして勝ったとしても、企業価値に占める研究の価値の割合は往々にして小さいのです。

脱線：医薬品は通常、「研究から価値を獲得する」代表例として挙げられます。しかし、医薬品は製品化可能性において独特です。新しい分子を研究室の科学者まで辿ることは容易であり、それらの分子は特許取得が可能です。薬物は研究から製品に至るまでに比較的少ない作業しか必要としません。薬物を市場に投入する際に、デザインの美学、使いやすさ、ユーザーペルソナについて心配する必要はありません。スケーリング、製造、調整はもちろん困難であり、無視すべきではありません。薬物が謳い文句通りの効果があれば、市場リスクはほぼゼロです — 人々は死にたくないからです。標準化されたFDA承認プロセスと製薬・保険複合体により、チャネルリスクもほとんどありません。これらすべては、医薬品が研究から価値を獲得する最良の例ではないかもしれないということを言っているのです。

間接的価値獲得

研究者はまた、その研究から恩恵を受ける可能性のある企業にコンサルティングを行い、講演料を得て、本を売り、そして単純に社会的地位を獲得することで、研究から価値を獲得することもできます。これは知識をできる限り広く普及させることを奨励するという点で良い面もありますが、同じ力が誇張、センセーショナリズム、最悪の場合は偽造（再現性の危機を参照）も奨励します。間接的価値獲得はまた、研究者が自分自身ですべての功績を独占しようとすることを推し進めます。研究そのものに対する独占を作り出そうとする代わりに、研究者は研究の功績に対する独占的レントを獲得することができるのです。

獲得不可能な価値は実際に価値があるのでしょうか？

研究が価値ある製品や特許につながらなければ、それ自体が価値がないという暗黙の（そして時には明示的な）見方が一般的にあります。

注意！この節全体は、もちろん、研究の目的は価値があることだという大きな立場を採用していますが、これは真実ではありません！単一の命も救わず、GDPの1ドルも生み出さない知識や発見（カタツムリの性生活はどのようなものか？ビッグバンの前に何が起こったのか？ ⁹¹ ）が依然として非常に重要である理由についてのより大きな議論を避けることにします。代わりに、「価値ある研究」という制限された枠組みにとどまることにします。

研究が価値あるものになるためには、何らかの方法で製品になる必要があります。覚えておいてください、収益化された経済では最終的に誰かが製造された技術を購入する必要があるのです。しかし、研究が最終的にそれらの製品になるまでには多くの経路があります。それらの経路の一部は、研究者がより良い価値獲得メカニズムで価値を獲得することを可能にするかもしれません；私は他の経路の価値は本質的に獲得不可能であると論じたいと思います。

多くの異なる製品を少しずつ良くするような研究がたくさんありますが、その改善は特許取得とライセンス供与のオーバーヘッドに見合うものではありません。同時に、それらは独立した製品になるほど十分にモジュール化されていません。数年間で数万の企業に100ドルを節約する製造の調整を想像してみてください。価値はありますが、どちら側でもライセンス供与するには十分ではありません。その状況はより良い価値獲得メカニズムによって改善されるかもしれないと想像できるでしょう。ただし、現在の物理的・文化的技術を考えると、価値創造を十分に明確にするオーバーヘッドが支配的になり、有用な価値獲得を妨げるのではないかと私は懐疑的です。 ⁹²

影響力のある研究の中には、答えを見つけることは信じられないほど困難だが、一度見つかると解決策が驚くほど単純である問題への解決策を作り出すものがあります。この状況は多くのデザイン作業やベストプラクティスに当てはまります。間違いなくこれらを特許取得することはできるでしょうが、それを使用した全員を追跡して訴訟を起こす作業には膨大なリソースが必要であり、おそらく人々が打撃を受けて最初からそれを使用しないことにつながるだけでしょう。より良いメカニズムがここで役立つかどうかは疑問ですが、iTunes Storeが海賊行為を大幅に減少させたのと同じように、より良いメカニズムがキックバックを与えることを容易にするかもしれないという議論はできるでしょう。

私たちは多すぎる巨人の肩の上に立っているため、彼らすべてに功績を与えることはできません。この文のように、研究はしばしば回り道をたどり、時には誰を基盤にしているかも明確でなかったり、非常に長い時間を通じて彼らから離れているため、彼らが創造する価値の一部を獲得することが不可能だったりします。50年前の論文の助けを借りて製品を構築した場合、著者の相続人にロイヤルティを払うのでしょうか？失敗という問題もあります：彼らの失敗からの教訓があなたの成功につながった場合、研究グループは価値の一部に値するでしょうか？どれくらい？彼らがあなたに実験ノートを手渡した場合と、会議後のバーで鼻の前部の人間の脂で針にグリースを塗ることがいかに重要かを話しただけの場合とで違いはあるでしょうか？*37

これは厳密には獲得不可能性ではありませんが、もしその価値が創造者によって獲得されていたなら、世界に対してドラスティックに少ない価値しか創造しなかったであろう革新の重要なクラスがあります。また、明らかに価値のある作業で決してお金にならないものもたくさんあります。最も洗練されたIP メカニズムでさえ、ノーマン・ボーローグ — その農業研究が間違いなく10億人以上の命を救った*38 — を億万長者にすることがどのようにできたでしょうか？

より良い価値獲得メカニズムが役立つかもしれませんが、真に公共財である研究に資金を提供し、報酬を与えるためのより良い社会技術も必要です。

現在の価値獲得メカニズムは粗雑です

研究から価値を獲得する直接的な方法は、それを特許取得するか、その周りに製品を構築する（そして営業秘密を活用する）ことです。他の可能性はより間接的で信用ベースです：コンサルティング、講演料、または評判を活用してより後に有利なポジションを得ることです。

特許

特許には、処理に数年かかる可能性のある高額な申請、執行のための訴訟、違反を監視する努力が必要であり、極めて流動性の低い市場につながります。その上、特許取得できない価値ある仕事が山ほどあります。

特許で価値を獲得することはしばしば非効率的です。理想的な状況では、特許取得されたプロセスを組み込んだ製品を構築している誰かがあなたのところに来て、あなた方二人がライセンス契約を交渉し、彼らが毎年あなたに小切手を送ってくれます。世界は理想的ではありません。しばしば、あなたは特許を侵害している人々を見つけて、支払わなければ訴訟を起こすと脅す必要があります。何かを構築する際の標準的な弁護士のアドバイスは、何かを再発明してしまった場合の責任を減らすため、先行技術を探さないことです。誰かが実際にあなたの特許をライセンスしに来たとしても、ライセンス条件をめぐる交渉は残酷になる可能性があります — 標準的な条件はなく、特にスタートアップにとっては、既に困難な仕事をさらに困難にする製品の収益性へのドラッグシュートを作り出す可能性があります。ライセンス契約が署名された後も、会社があなたに支払うべきロイヤルティを支払っているかを確認し、もし彼らがあなたをけちっているなら訴訟を起こす必要があります。多くの発明家が特許をめぐって人生の多くを法廷で過ごし、時にはそれにも関わらず溝で死んでしまうことがあります。

特許の制限に光を当てる2つの歴史的事実に注目する価値があります。特許は、よく検討された既に構築された機械的発明の説明から、弁護士によって書かれたソフトウェアからバイオテクノロジーまでのあらゆるものの性急に検討された説明へと変化しました。米国で発行された特許の数は、特許庁が開設されて以来4桁増加しています — 1791年の33件から2019年の354,430件まで。 ⁹⁵ 特許審査官の数はそれほど増加していません。その上、特許は発見や発明のための価値獲得ツールとして作られたのではありませんでした。代わりに、特許は君主が議会を通さずに一時的独占を付与することで収入を増やす方法として始まりました。*39もちろん、現代の特許システムは明示的に革新を奨励することを意図しているので、これは歴史的逸話以上のものではないかもしれません。

さらに、特許は本質的に知的財産が他の知識と組み合わされることを妨げます。特許の組み合わせ防止の性質は、プロセスやシステムに関する作業のギャップに対処するために（自然に技術的組み合わせを必要とする）それらを使用しようとする場合、特に問題となります。

製品

製品が研究から価値を獲得する粗雑な方法である最初の理由は、現代の製品のほとんどが異なる技術とデザインの融合だからです。そのため、研究が部品を大幅に改善したとしても、それが必ずしも大幅に優れた製品に変換されるとは限りません。

第二に、製品は本質的に企業と結びついているため、製品の成功（価値獲得の観点から）は本質的に企業の成功と結びついています。この結合は、製品自体（研究ベースの部分は言うまでもなく）以外にも、製品の成功に影響を与える多くの他の要因があることを意味します。市場、販売チャネル、利益率、資金調達、認知度などがすべて、製品とは無関係に企業の成否を左右します。「最高の技術が必ずしも勝つとは限らない」というのは理由があることわざなのです。

「しかし、独自の新技術は会社を成功させる堀を作るだろう！」ジェリー・ノイマンの「生産的不確実性」は、スタートアップにとって発明が生み出すであろう「過剰価値」のアイデアで、純粋技術に対して説得力のある議論をしています。

もしスタートアップが設立される前に堀が存在する（例えば特許）なら、不確実性がなければ、この特許はスタートアップがそれから得ることができるものと少なくとも同じくらいの値段で売ることができるでしょう。

より広く言えば、製品主導の価値獲得は、革新をスタートアップや企業の制約に従わせることを強制します。これらすべては、製品が価値を獲得する悪い方法だと言っているのではなく、多くの制約と偶発的要件に従うため、価値ある技術と製品によって価値を獲得できる技術との対応関係が弱いということを言っているだけです。

特許は本質的に知的財産が他の知識と組み合わされることを妨げます

A、B、Cのコンポーネントを持つシステムを想像してください。それぞれが異なるエンティティによって所有されています。単体では1単位の価値がありますが、システムでは10単位の価値があります。間違いなく、システムに追加された最後の単位の価値は実際には8です。各IP所有者が8単位の支払いを求めて持ちこたえるゲーム理論的状況が発生します。別の状況は、システムの価値が5であるが、A、B、Cがすべて恣意的に価格を2に設定することです。

この状況は、異なるアプリケーションが多くなるほど悪化します。

特許からのこの組み合わせ的ドラッグが、製薬・化学以外のほとんどの産業において、特許が革新に対する正味のドラッグである理由です。*40化学薬品や薬物は通常、特許と製品の間に1対1の対応関係があります。一方、半導体やソフトウェアは単一の製品に数十の特許を持つことができます。

非独占ライセンスはどうでしょうか？非独占ライセンス下のIPは公共財にはるかに近いものになります。非独占ライセンスには他の問題があります：価値の獲得が少なくなり、執行のために依然として訴訟と監視が必要です。

価値獲得は影響を阻害する可能性があります

私たちはしばしば、個人や組織が自分たちが創造する価値を獲得することについて話します。しかし、価値獲得についての会話は、より多くの革新を奨励するための手段的目標から、本質的目標：人々が創造する価値に対して正当に報酬を受けるべきだという目標へとシフトする可能性があります。実用的な観点から、本質的目標としての価値獲得は幻想であり、その重大な欠点を指摘したいと思います。

本質的目標としての価値獲得では、あなた（または少なくとも市場）がすべてに価格をつけることができる必要がありますが、それは真実ではありません。ノーマン・ボーローグは間違いなく10億の命を救いました。それらの命の価値は何でしょうか？彼の仕事から最も恩恵を受けた人々は世界で最も貧しい人々の一部だったため、GDPへの貢献は微々たるものです。それでも彼らの命には価値があります。宇宙がどのように始まったか、または海底に住む奇妙なブロブフィッシュについての知識の価値は何でしょうか？おそらく遠い将来、ビッグバンの研究がワープドライブにつながり、ブロブフィッシュが老化の治療法につながるかもしれないと議論することもできるでしょう。私は、この知識がGDPに1セントも貢献しなくても重要だという信念を振り払うことができず、「ドル相当」を見つけるいかなるメカニズムも馬鹿げているでしょう。市場は素晴らしいですが、機能するために特定の条件が必要です。それらの条件がすべてに対して満たされるかは明確ではありません。

本質的目標としての価値獲得への信念は人々の焦点を歪めます。価値獲得が本質的目標だと信じるなら、それらのメカニズムが価値ある行動を奨励する最も効果的な方法かどうかを考慮せずに、価値獲得メカニズムに焦点を当てることが理にかなっています。価値獲得を本質的に良いものとして見ることは、誰かまたは何かが価値を獲得できない場合、それは最初から価値がなかったに違いないという立場を奨励します。もし尋ねられれば、多くの人は明示的にこれを信じているわけではありませんが、注意を払えば、それが暗黙的に会話や論理に忍び込むのを見るでしょう。

価値獲得によって阻害されるであろう創造の特徴づけ

2つの注記：

1. 「公共」によって、私は許可なしにコピーすることが違法でない技術を意味します。必ずしも「オープン」であることを意味するわけではありません（ただし、それはより公共的にします）。また、政府によって資金提供されたことを意味するわけでもありません（ちなみに、政府は多くの民間発明に資金を提供しています）。
2. 新しい用語の導入を避けるために、漠然とした発見/発明/潜在的革新タイプのものを説明するために「創造」という用語を使用します。*41

価値獲得によって阻害される創造と民営化によって加速される創造との間の漠然とした境界線をどのように考えることができるでしょうか？

この問題に経験的にも理論的にもアプローチできます。どちらのアプローチにも欠陥があります。経験的には、どんな立場をも支持する逸話があります。理論的には、どちらの側でも議論を立てることができ、最終的な結論は「それは状況による」のようなものです。私はこの理論的アプローチに焦点を当てて、価値獲得によって阻害されるであろう創造の特徴を概説し、経験的アプローチに頼って、これらの特徴を持つ潜在的革新が世界でますます一般的になっていると論じます。*42

インセンティブとコストを無視すれば、科学的・技術的知識はより公共的であればより多くの影響を持つでしょう。知識がより公共的でアクセス可能であれば、より多くの人がより多くの実験を試すことができ、より多くの頭脳が本当の問題に集中することができます。技術の創造は組み合わせプロセス(技術の本質：それは何であり、どのように進化するかと「一つのプロセス」を参照。))であり、公共の知識はより多くの組み合わせを可能にします。

それは大きな「もし」です。インセンティブは存在し、研究は高価になり得ます。

そのため、知識を私的に保持することと公共にすることの両方に良い議論があります。私たちは、リソースを最適な使用に分配する全知の支配者によって統治される社会主義パラダイスにも、すべてに対して摩擦のない市場が存在し、価値を創造者に完全に分配する世界にも住んでいません。そのため、「創造は私的か公共かでより多くの影響を持つだろうか？」という質問への答えは「それは状況による」です。私たちの仕事は、答えを一方または他方に傾ける要因を把握することです。

重要な質問の一つは、技術がそれ自体で価値があるか、他の技術との組み合わせで価値があるかということです。そして、後者の場合、他の技術はいくつあるでしょうか？単分子薬物は低組み合わせ技術の素晴らしい例であり、飛行機は高組み合わせ技術の素晴らしい例です。特許は本質的に知的財産が他の知識と組み合わされることを妨げるため、創造の価値の大部分が組み合わせ的に生成される場合、特許は問題となるでしょう。特許を構成技術を含むことに対する税と考えることができます；何かに税をかけることは一般的に、他のすべてが等しければ、それを少なくする良い方法です。いくつかの大きな、明らかに価値のある可能な組み合わせしかない場合、IP（特に非独占ライセンス）はまだ合理的かもしれません。特許の組み合わせ課税メカニズムは、「多くの組み合わせ可能性」が公共であればはるかに多くの影響を持つであろう創造の一つのヒューリスティックかもしれないことを示唆しています。

合成可能性*43の問題もあります — 組み合わせを行うことはどれくらい簡単でしょうか？技術の「組み合わせ表面積」はどれくらい大きく、それを他のものと組み合わせるために内部をどれくらいいじる必要があるでしょうか？創造が小さな表面積を持ち、かつ/または非常に合成可能である場合、私的製品として多くの影響を持つことができます。例えばボルトを取ってみてください。それらは他のものと組み合わせて何か新しいものを作る時にのみ価値があります。しかし、それらは小さな組み合わせ表面積を持ち（ほぼ常にねじ込み式のものに対して物を保持するために使用します）、それらを修正する必要はほとんどありません（もしそうなら、おそらく何か間違ったことをしているでしょうが、私はあなたに売るアングルグラインダーを持っています）。よく設計されたAPIも極めて合成可能です。低表面積で合成可能な創造は、最大に近い影響を達成できる良い私的製品になります。

私的財として重大な影響を創造できる創造の特徴を逆転させることは、価値を獲得しようとした場合に大幅に少ない影響しか創造しないであろうもの種類を示唆します：多くの他のものとの組み合わせによって不確実な価値を生成し、大きな組み合わせ表面積を持ち、これらの組み合わせを実現するために頻繁に内部修正を必要とする創造です。

価値獲得によって阻害される可能性のある創造物はどの程度一般的なのでしょうか？

価値を獲得しようとすることで影響力が阻害されるような創造物のクラスが存在するとしても、疑問は残ります。実際のところ、このような創造物はどの程度一般的なのでしょうか？自分たちの創造物から価値を獲得しようとする人々は、世界に 膨大な 価値を生み出してきました。ですから、それ以外のものはコーナーケースなのかもしれません。私は、それらが20世紀を通じて一般的であり、ますます複雑化する技術によってさらに一般的になっていると主張したいと思います。

注意事項 ：この極めて実証的なアプローチには、2つの明白な問題があります。第一に、 すべて の技術を検討することはできないため、不可避的にチェリーピッキングが生じます。第二に、反実仮想は困難です。ある技術が公的であったり私的であったりした場合により多くの、またはより少ない影響を与えたであろうことを「証明」する方法はありません。これらの問題を念頭に置くと、実証的アプローチは、公的であることに依存する非自明なヒューリスティックのセットが存在するという主張を 反証 しようとするのに最も有用でしょう。反証が弱く感じられるなら、それはおそらくその主張に対する最良の実証的証拠なのです。

19世紀後期から20世紀初期のイノベーションエコシステムは、私的なイノベーションだけで進歩の炬火を前進させることができるという最も強力な証拠の一つです。それは巨大な技術変化の時代でした——加硫ゴム！自動車！飛行機！電気！電話！これらのほぼすべてが私的な営利企業によって創造され、特許が取得され、販売されました。

しかし、これらのイノベーションの多くは、構成技術が公知となったときにのみ主流となりました。1880年代と1890年代に自動車特許の爆発があり、1900年代と1910年代に自動車 生産 の爆発がありました。これは特許の20年の存続期間の終了とほぼ一致しています。安全ガラスが1905年に特許を取得し、1926年に標準的な自動車装備となったことは示唆的です。もちろん、これは完全に相関関係である可能性があり、発明と普及の間の時間的ギャップは、実行による学習が起こるのに必要な時間だっただけかもしれません。

これらの技術はいずれも、分解することによってその仕組みを理解できないほど複雑ではありませんでした。また、機関的な支援なしには個人がアクセスできない前払い資本コストを必要としませんでした。これらの属性は、ほぼデフォルトで、技術が販売されるとすぐに公知となることを意味していました。十分に低いコストと複雑さ、そして複数の国で同時に特許を取得し執行するコストとを組み合わせると ¹⁰² 、私的な営利組織が技術を創造していた一方で、技術自体は事実上公的だったということを意味していました。単一の組織が全世界でその影響を鈍らせることは事実上不可能でした。

19世紀後期の多くの「カリスマ的」 *44術は、比較的小さな機能的表面積を持つ「最終財」でした。自動車はあなたとあなたの物を速く移動させ、電話は他の誰かと話すことを可能にし、飛行機は物を空中で移動させます。電気でさえ、主に物を照らしたり回転させたりするために使われていただけでした。さらに、これらの技術を ある程度 市場性を持つのに十分なレベルにするには、社内で作成できる比較的低複雑度の構成部品を使用できました。これらの構成部品が特許や単なる秘密のために私的である状況では、構成要素がより公的になるまで発明の影響は抑制されました。典型的な例は、ライト兄弟の飛行機のための結合翼反り制御/方向舵制御に関する特許です。*45 これは間違いなく 文字通り学術的な議論があります。*46

要するに、産業時代の技術はほとんど、私的であることによって阻害されると予測される基準を満たしていません。基準に近づく技術（飛行機制御など）に対する厳格に執行された特許は、特許が有効だった米国において影響を阻害したようです。

では、どの技術が価値獲得の試みによって阻害される基準を満たす であろう のでしょうか？20世紀初頭に始まった化学工学の時代は良い狩場のようです。化学とそれらを作るスケーラブルなプロセスは、最終製品であることは稀で、多くの異なる目的のために調整することができます。

ハーバー・ボッシュ法は最もカリスマ的な化学プロセスの一つです。これはまた、銃口を突きつけられた非独占的ライセンスを通じて公開されたことが判明しています。 大地を豊かにする からの引用だと：

ハーバー・ボッシュ法の最初の海外移転は、敗戦したドイツが1919年に署名しなければならなかったヴェルサイユ条約の結果でした。その条項により、BASFはフランスに年間生産能力10万トンのアンモニア工場の建設をライセンスする義務を負いました。

他の化学プロセスに関するライセンス慣行を識別することは、完全に（価値のある！）研究プロジェクトになるでしょう。しかし、重要なプロセスの歴史を概観すると、複数の企業がそれらを市場に持ち込んだという言及が繰り返し見られるようです。 *47 さらに、作業の重要な部分は、大学や産業研究所で行われていたかに関わらず、特許ではなく学術論文に掲載されました。 *48 産業研究所が発表した論文の数は、少なくともイノベーションに至るステップの多くが今日よりも公的だったことを示唆しています。

1980年のバイ・ドール法により政府、学界、技術の関係が根本的に変化する前は、連邦政府の資金による研究に対する独占的ライセンス権を持つことは困難だったことは注目に値します。1980年以降、状況は逆転し、研究機関がデフォルトで連邦政府資金による研究の成果に対する独占的権利を持つ世界になりました。この変化は、新しい汎用物理技術の明確な不在とほぼ一致しています。明らかに、直接的な因果関係はせいぜい推測に過ぎません。同時に、それを無視することも不誠実に感じられます。反実仮想は困難です。

コンピュータ時代は、創造者が価値を獲得することに失敗したからこそ影響力を持った技術の逸話で満ちています。アラン・ケイは、ゼロックスPARCで創造された技術が何兆ドルもの価値を創造したと論じています。 *49ゼロックスがマウスやGUIを使用するあらゆる製品を徹底的に訴えていた世界を想像してみてください。その世界では、マウスとGUIははるかに影響力が小さかっただろうと私は疑っています。

反実仮想として、もしAT&Tがベル研究所のすべての非電話特許を無料でライセンスすることを要求されていなかったらどうなっていたでしょうか？2つのもっともらしいシナリオが起こりえました：AT&Tが半導体市場で独占を持つか、ウィリアム・ショックレーが技術に対する独占的ライセンスを持つかのいずれかです。前者の状況では、半導体は中核事業に付随する技術が歴史的に扱われてきたのと同じ方法で扱われた可能性が高いです：周辺化され、その約束を実現する機会を奪われる。永続的に高価な軍事装備品として。代わりにショックレーがAT&Tと独占的ライセンスを交渉した場合、ショックレーは悪名高く恐ろしいマネージャーであり、ショックレー半導体は1968年に廃業したことを考慮してください。反逆の8人はフェアチャイルドを設立するために去ることは決してなかったでしょうから、ショックレー半導体は持続したかもしれませんが、フェアチャイルドから生まれたイノベーションは起こったでしょうか？ホエルニのプラナープロセスはどちらの状況でも創造され採用されたでしょうか？貧弱な管理は奇妙なパラダイムシフトのアイデアを殺すのが得意です。現代の技術スタック全体が存在しなかった可能性があります。

Linuxは今や文字通り火星探査車を動かしています。それはどれほどかけがえのない影響を与えたでしょうか？もしリーナス・トーバルズがそれが創造した価値を獲得しようとしていたら、LinuxはWindowsの劣化版以外の何になりえたでしょうか？

結論

多くのアイデアは、人々が創造者に支払うことなくそれらをコピーできる からこそ 大きな影響を与えています。価値を獲得するあらゆるメカニズムには、多かれ少なかれ組み込まれた摩擦があります。この摩擦は、イノベーションの普及を制限する可能性があります。

価値を獲得しようとすることを支持する強い論拠は、価値獲得がそもそもイノベーションを動機づけ、資金を提供するということです。価値獲得は「すべての価値を獲得するか、まったく獲得しないか」という二進法ではなく、どれだけ獲得し、どのように獲得するかという問題です。間違いなく、Google（および他の多くの企業）は獲得した以上の価値を創造しており、もしその創造者が価値を獲得しようとしなかったら より少ない 価値を創造していたかもしれません。 利益は本当に重要なのです！ しかし、これらの企業は一般的に、 特に模块的でないメカニズムを通じて不確実な先験的価値を生成する大きな表面積を持つ イノベーションから利益を生み出していません。

現在の価値獲得メカニズムは粗雑です 。より良い価値獲得メカニズムによって、あらゆるイノベーションができるだけ多くの価値を創造 し 、その創造者が報酬を受けることができる世界を創造することが可能かもしれません。しかし、貢献を追跡し、公正な分け前以上を保持している人々から強制的にお金を抽出するために、システムに 何らかの 摩擦を導入することなく（特に非デジタル技術において）価値を獲得することは不可能に思えます。 ¹⁰⁹

最後に、潜在的に阻害されるイノベーションのクラスは、技術の複雑さが増し、技術開発がますます長い研究パイプラインに依存するようになるにつれて、より一般的になるようです。これらすべての考慮事項を踏まえると、影響と価値獲得の間を航行することは、まさにスキュラとカリュブディスの状況であることは明らかです。他の回避不可能な緊張関係と同様に、「常に注意を払い、進路を修正する！」以外に「正しい」答えはありません。

楽しみのために、公的または私的であった場合により多くまたはより少ない影響を与えたであろうと思われるイノベーションの潜在的に議論の余地のある2×2マトリックスを残しておきます。

法的構造は組織能力にとって決定的に重要です

私たちは直接言及しませんでしたが、法的構造は利益と価値獲得の議論全体を通して表面下に潜んでいました。 誰 が正確に価値を獲得し、利益が どのように 個人に動機を与えるかは、すべて法的構造の問題です。多くの人々は暗黙的または明示的に、法的構造はプログラミングにおける「シンタクティックシュガー」に似ていると信じています：最終的に組織の成果にほとんど影響を与えない表面レベルの特徴です。私は代わりに、法的構造は組織能力と密接に結びついていると論じたいと思います。

煮詰めて言えば、法的構造は組織におけるお金と明示的な権力の流れを確立する契約です。そのように提供されると、法的構造が組織能力と密接に結合していないわけがありません。政府はこれらの契約に対する外部強制機能として機能し：一部を許可し、他を禁止し、人生の2つの必然性の一つ（税金）を評価するためにそれらを使用します。税金は実際に、十分なお金を持ってそのお金で違いを生み出すことができる人々や組織が自分たちのお金で何をするかを決定する上で大きな役割を果たします。税金はしばしば、違いを生み出すのに十分なお金を持つ人々や組織のインセンティブにおいて大きな役割を果たします。

歴史的に、新しい法的構造は新しいクラスの活動を可能にしてきました。1600年代の株式会社の創設は、東インド会社のようなより大きくよりリスクの高い私的ベンチャーを可能にしました。*50そして間違いなく北アメリカでの多くの英国入植を可能にしました。19世紀中期の有限責任会社の創設は、最初に英国で、次に米国で鉄道ブームを可能にするのに役立ちました。*51 2020年には、SPACが上場を、そうでなければ起こらなかったかもしれないいくつかの非ソフトウェア技術企業にとって合理的な選択肢にしました。

Entrepreneur First は、非従来型の構造を使用して新しい戦略的動きと成果を解放する組織の素晴らしい例です。彼らは部分的に投資会社ですが、彼らのコホートは従来のVC会社構造が提供するよりもはるかに多くの運営資本（例えば、より多くの従業員）を必要とします。そこで、LPを持つ通常のVC用のクローズドエンド・ファンドに加えて、EFは株式を発行し、EFのほとんどの人を雇用し、クローズドエンド・ファンドと「共同投資」する独自の投資家を持つC-corpも持っています。この非従来型の構造により、EFは通常のVCファンドよりも運営集約的になることができ、もし彼らの投資が十分に成功すれば、LPをまったく必要としなくなることを選択できるという副次的効果があります。最終的に、組織は運営がC-corpが保有する清算された投資のみによって資金提供される自己触媒サイクルになる可能性があります。 Y Combinator も類似の構造を持ち、この追加の柔軟性を使用して現在は廃止された YC Research のような実験を行っています。この追加の長期運営柔軟性は、通常のVCファンド構造では不可能でしょう。なぜなら、ほとんどのVC会社は管理手数料で運営資金を調達し、すべての利益をLPに返すからです。これがすべてのテック投資家にとって厳密により良い構造ではないことを明確にしたいと思います。トレードオフがあります。しかし、それはEFとYCが構造なしにはできないことをしているという範囲で、 EFとYCにとって より良い構造です。

新しい法的構造が組織能力に大きな影響を与えるなら、質的に異なることをしようとする組織が法的構造を真剣に受け止めるべきではないでしょうか？明らかに、法的構造でイノベーションすることなく素晴らしい新しいことを成し遂げた多くの組織があります。これは反実仮想が困難である別の場所です。構造的制約がそもそも存在しないことを引き起こした組織について推測以上のことはできません。他の組織は、より主流の行動に微妙に強制されたかもしれません。しかし、歴史的前例と法的構造で創造的になれる驚くほど多くの方法は、少なくとも限界において、新しい法的構造が新しい組織能力を可能にする余地が多くあることを示唆しています。

法的構造は組織においてお金がどのように機能するかという問題と密接に結びついています

法的構造は、どこからお金を得ることができ、それで何ができるかに影響を与えます。私たちが使用する言葉でさえ、資金調達と組織の両方の意味を持っています。「非営利」は、資金が利益に対するリターンを期待しない人々からのものであることを意味し、法律の下での特定の指定でもあります。同様に、「株式の売却」は特定の法的構造を意味し、また資金が特定の期待のセットとともに来ることも意味します。

組織におけるお金の仕組みは、列挙するには多すぎる微妙な方法で組織のインセンティブに波及します。例えば、株式を作ることにより、有限の時間スケールで返済する必要のないお金を調達することができます（これは長期的思考を動機づけることができます）が、組織の一部の所有権を外部株主の手に置きます（彼らは創設者が行ったであろうとは異なる決定を推し進めることができます ¹¹² ）。他人があなたの組織を所有することを避けたいが、外部投資家からお金を調達したい場合は、LLCとして組織することができますが、そうするとそのお金を利息付きで返済する時限爆弾を開始します。非営利ステータスにより、人々が税金で控除でき、リターンを期待しないお金を調達することができますが、何にお金を使うことができ、使わなければならないかについて多くの要件が伴います。これらの例は、表面を例示的に引っかくことのみを意図しています—誰かが本当に 組織インセンティブの大きな本 を書くべきです。

結合の例として、DARPA風組織の資金調達について考えてみましょう。研究から価値を獲得することは困難なので、合理的な最初の本能は慈善的資金調達を検討することです。慈善的資金調達は、人々が寄付するお金に対して税額控除を期待し、「いや、真剣に、私たちはあなたのお金を使って金持ちになるつもりはありません」ということを「非営利」がシグナルするという両方の理由で、組織を法的に非営利にするよう押し進めます。 ¹¹³ しかし、それで話は終わりではありません。なぜなら、純粋な影響の観点から、最良の手段はおそらくスタートアップがその技術の一部を前進させることだからです。スタートアップの最終的な利益の一部をDARPA風組織でのさらなる作業の資金調達に使用し、営利投資を活用することは極めて有用でしょう。人々は、リターンが得られると思えば、はるかに大きな小切手を書く意欲があります！しかし、標準的な非営利構造は、株式を発行する（これは営利投資をチャネルする通常の構造的方法です）能力に多くの制約を課します...

従来の非営利構造は、重要な資本の塊を必要とし、長期間にわたって不確実な結果を生み出す組織にとって悪いアイデアです

非営利組織は慈善団体または財団のいずれかとして組織することができます。それぞれには異なる制約がありますが、両方の場合において、非営利構造は財やサービスを提供していた場合よりも、お金を与えてくれる実体の気まぐれに左右されやすくなります。それは単にレバレッジの問題です。

法的に指定された慈善団体により、寄付者は寄付を税控除として控除することができます。しかし、慈善団体は収入の33%を寄付から得る必要があり、これらの寄付は総資金の2%未満をそれぞれ提供する「小口寄付者」から来る必要があります。これらの規則のため、慈善団体は年次または年次未満の基準で資金を調達し、その短い時間スケールで人々に寄付する理由を与えることを強制されます。長期間にわたる不確実な結果は、短い時間スケールで人々が寄付を奨励するような種類の更新に適していません。「ええと、前回お金を求めたときにしていた実験をまだやっています。」短い資金調達時間スケールはまた、キャッシュフローが非常に不安定になりうることを意味し、これは長期研究にとって明白な問題を提起します。研究者を解雇して、資金調達条件が良くなったときに1年後に彼らを雇い戻すことは実際にはできません。

法的に指定された財団は、慈善団体の定期的な小口寄付の要件を持たないため、大勢の人々の気まぐれにそれほど影響されません。定期的な小口寄付の代わりに、財団は少数の寄付者に多くのお金を寄付するよう説得する必要があります。大きな小切手には常に条件が付いています。小切手のサイズはより大きいかもしれませんが、しばしば時間をかけて分配されるため、不満な寄付者は撤退し、組織を困窮状態に陥らせる可能性があります。これらの寄付者はまた、より低い税控除を受けるため、組織に対してより多くの所有感を感じ、したがってその方向性をより制御することができます。だから財団への制約は慈善団体とは異なりますが、寄付者を満足させる必要があり、これは組織を慈善家の優先事項に合致するより短期的で魅力的なプロジェクトに向かわせる可能性があります。

確かに、私は慈善団体と財団の両方でインセンティブがどのように働くかの最悪のシナリオを概説しました。しかし、人々は常に目的のためにお金を使います。慈善の場合、その目的は（ナスやインデックスファンドのようなより単純な製品とは対照的に）複雑で脆弱な「製品」です。プロジェクトの趣味は、資本に対するリターンの欲求よりも気まぐれです。人々は通常、お金が「より多くのお金」よりもより定義が曖昧な財を購入しているときに、より密接な関与を望みます。

慈善活動が寄付者の期待に応えない行動を取ることは簡単です。言い換えれば、慈善活動がそのお金の工場と整合しなくなることは簡単です。この簡単な不整合により、長期プロジェクトのために寄付のみに依存することは危険になります。残念ながら、研究の性質は、安定した長期資金を必要とし、 かつ しばしば期待に応えないことを意味します。要するに、構造的制約により、従来の非営利構造は、重要な資本の塊を必要とし、長期間にわたって不確実な結果を生み出す組織にとって不安定な基盤となります。

法的構造に関する第一原理は存在しません

免責事項：私は弁護士ではありません。

ほとんどの組織の法的構造が、いくつかの基本的なモデルからそれほど逸脱していないことにお気づきでしょう。新しい企業は、株式を売却する予定であればバニラC-corp、そうでなければLLC（および米国外での同等の形態）になる傾向があります。慈善的な意図を持つ組織は、501(c)(3)指定の慈善団体や財団になる傾向があります。VC企業は、数名のメンバーが一般パートナーシップを形成するLLCになる傾向があります。この一般パートナーシップは、他の投資家とのリミテッドパートナーシップであるクローズドエンド・ファンドを作成します。

結局のところ、法的構造は単なる契約であり、1つまたは複数の課税対象事業体の内部および間でのお金の流れと意思決定の方法を決定するものです。私たちは一般的に、これらの税務指定の観点から組織を考えます：LLC、C-Corp、501(c)(3)などです。 ¹¹⁵ 組織の主要な説明の一つとして税務指定を使用する私たちの慣習は、税金が非常に重要であるという事実を示唆しています！税務指定は、取締役会の必要性などの組織構造に要件を課し、入ってくるお金に何が起こるか（例えば、C-corpとその株主の両方が課税される；LLCの株主のみが課税される）と、組織が何にお金を使うことができるか（501(c)(3)は公式の使命に関連することにのみお金を使うことができる）の両方を決定することができます。

これらの契約は組織のアウトプットに大きな影響を与えます。この影響により、適切な法的構造を見つけることが重要になります。さらに、法的構造は多くの人が想定するよりもはるかに柔軟性があります。

人々は法的構造を元素や素粒子物理学のように暗黙的に扱う傾向があります ¹¹⁶ — 水素、ヘリウム、炭素が電子、陽子、中性子から構成されているのと同じように、明確な選択肢のセットとして。全くそうではありません。実際には、関係するすべての当事者が同意することをいとわない任意の契約を書くことができます。問題はその後何が起こるかです — 全く問題ない場合もあれば、政府があなたを訴えて存在を消し去り、刑務所に送る場合もあります。法律のセットが与えられれば、何が境界内で何が境界外かを判断できるはずのように思えます。実際には、弁護士にとって、法的構造が合法的かどうかを、実際に試してみて訴えられるかどうかを見ることなく事前に知ることは極めて困難です。正当な法的構造を導き出すことができる第一原理は存在しません。 ¹¹⁷ 複合材料が良いアナロジーです：よく研究されたまたは単純な例を超えると、真に新規な材料がどのように機能するかを予測することは極めて困難です。

この読み取り不可能性は、人々がすでに安全に実証されている法的構造に固執する傾向がある根本的な理由です。（材料でも同じことが言えます！）リミテッドパートナーシップがほぼすべての小規模投資会社に使用されているのは、慎重に考え抜かれた構造だったからではなく、捕鯨業界で先例があったからです。そこではコモン・ローによって基本的に作り上げられていました。デラウェア州のC-corpがあらゆる場所にあるのは、部分的には、それらの背後に非常に多くの判例法があり、受容性の線が他のどの選択肢よりもはるかに明確だからです。

よく知られた構造に固執することは、いくつかの強化フィードバック・ループを作り出します。ほとんどの弁護士は非標準的な構造を提案することにさえ躊躇します。なぜなら、新しい構造のアフォーダンスを直感的に理解する経験がないからです。これはそのような経験を持つ弁護士をさらに少なくします。人々は（合理的に！）非標準的な構造に資金提供することを躊躇します。一般的に、訴訟、驚くほど高い税金、またはその他の驚きのリスクを避けるための作業は価値がありません。標準的な構造に固執するという支援者からのこの圧力は、逆選択効果を生み出します：人々が資金提供に興味を持つものは伝統的な構造に向かって押しやられ、誰も資金提供したくないもののみが奇妙な構造に残り、非標準的な法的構造を使用する組織のほとんどが怪しいという良い推測を作り出します。型破りな法的構造と怪しい組織の関連付けは習慣の溝をさらに深く掘り、何か違うことをすることへの躊躇を増し、サイズ-フィット-オール法的構造にもかかわらず成功した組織のより多くの例を作り出します。この生存者バイアスは、直面した制約のために失敗したか、始まりもしなかった反実仮想的な組織をすべて無視します。 ¹¹⁸

これらすべてがかわいい秘伝の知識のように見えるかもしれませんが、法的構造の柔軟性と読み取り不可能性の組み合わせには、いくつかの重要な結果があります。法的構造は、組織でのお金の働き方、組織が取ることができる行動、そして展開できるインセンティブの問題と密接に結びついています。慈善的な資金を使って公共財を生み出すことができるが、より多くのものを生み出すために彼らが創造する価値の一部を獲得することができる組織をもっと欲しくないでしょうか？あるいは、企業のように見えるが、暗黙的に永続するのではなく、クローズドエンド・ファンドのように有限の寿命を持つ組織でしょうか？

OpenAIのキャップド・プロフィット/非営利構造*53は、他の方法では不可能な方法で自分たちの状況に合わせて法的構造で遊び、インセンティブを形作る組織の素晴らしい例です。彼らはAI研究者に最高の報酬を支払うことができる必要がある一方で、同時に彼らの名目上の使命は、強力なAI技術が株主価値を最大化するためにそれを使用するインセンティブを持つ組織によって獲得されることを防ぐことです。 ¹²⁰

同時に、異なることをするために異なることをすることは、めったに良いアイデアではありません。チェスタートンの柵に注意を払う価値があります。ほとんどの場合、特に契約法と税法を十分に理解してソフトな制約で遊ぶ弁護士のコストを考慮すると、標準的な法的構造を使用する方が簡単です。古い法的構造は、組織がその目標を達成する能力に対する大きな障壁を提供することはめったになく、単に不便なだけです。継続的な変化が離散的な違いにつながる可能性がある状況です — 標準的な構造からの小さな不便は、最終的に千の切り傷による組織の死（または脱線）を引き起こすでしょうか？

DARPAの模倣については、答えはイエスだと私は主張します。

 

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