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28種類のHRテクノロジー Aグループ　「求職者（個人）寄り」×「ソーシング」テクノロジー 01. Career Advice and Coaching　キャリアのアドバイスやコーチング 02. Social CV and Resume Builder　効果的なレジュメ作りをサポート 03. Job Search Organizer　求人情報や応募手続きを一括管理 04. Social Networks　SNSを利用した求人・求職活動をサポート 05. Employer Reviews　企業に関する口コミ情報や評価 06. Referral Tools　リファラルプロセスを自動化 Bグループ　「求職者寄り」×「エンゲージメント」テクノロジー 07. Video Interviewing　録画やライブで面接を効率化 08. Interview Management Tools　面接日時・工程を管理する面接管理ツール 09. Crowd Sourced Recruitment　多数のフリーランサーに業務を分割して委託 10. Matching Systems　募集要件と求職者をマッチング Cグループ　「企業寄り」×「採用」テクノロジー 11. Vendor Management Systems　非正規労働力を管理 12. Freelance Management Systems　フリーランサーを管理 13. Recommendation and Reference　候補者の身元照会や信用調査を代行 14. ATS-Staffing Companies　スタッフィング会社用の応募者追跡システム Dグループ　「企業寄り」×「ソーシング」テクノロジー 15. Job Boards　求人・求職サイト 16. College Recruiting　新卒採用に特化したサービス 17. Job Marketing and Distribution　複数のジョブボードに求人情報を一括掲載 18. Job Board Aggregators　オンライン上の求人情報を集約する検索エンジン 19. Social Search　オンライン上の情報から人材を評価して候補者を発掘 20. Candidate Relationship Management（CRM）　採用候補者を管理 21. Temporary Labor Marketplace　高度専門職、フリーランサーへの業務委託 22. Brand Creation and Management　企業の採用ブランド構築および運用サービス Eグループ　「企業寄り」×「エンゲージメント」テクノロジー 23. e-Staffing　専門職などの採用候補者を厳選してショートリストを作成 24. Recruitment Marketplace　企業とリクルーターや人材紹介会社の関係をサポート 25. Psychometric Assessment　採用候補者の心理や性格特性を測定 26. Skill Assessment　プログラミングなど職種特定のスキルを測定 27. Resume Parsing Software　求職者のレジュメを解析 Fグループ　「企業寄り」×「採用」テクノロジー 28. ATS-Corporations　企業人事向けの応募者追跡システム

Atomicは一般的なファンドとは異なり、自分たちで事業のアイデアをもち（200超の事業アイデアがリスト化されているともいわれている）、それらを実装するために最適なアントレプレナーをピックアップし、出資し、さらには人材までも手配する、いわば“実装工場”なのだ。

従来、保険会社は保証プール金の残高がそのまま利益に直結するため、顧客への請求返還を抑えようと必死になる心理が働いていました。顧客側からするとお金を支払っているのにサービスが十分に提供されないジレンマに陥ります。シーソーゲームの縮図である「公共財ゲーム」の仕組みができてしまっていたのです。 そこでLemonadeは収益軸を保険料から一律20%しか取らないことで、プール金の残高を最大化させようとする保険会社のインセンティブを壊しました。 加えて顧客に興味のあるチャリティー団体を選択させ、同じ関心のある会員同士でグループを作らせます。同グループ内の会員がもし、1年間保険を請求しなかった場合、翌年の保険料を割引し、さらにそのチャリティー団体に対して寄付する座組みを作りました。これによってユーザーの道徳的な心理をうまく使い、不当な保険請求を防ぐ効果を生み出しているとされています。

秘密鍵と公開鍵のマジック それでは、「Find My」がどのように機能するのか、アップルの説明に従って解説していこう。 所有するデヴァイスで「Find My」を設定する（ただし、2台以上のアップル端末が必要になる点に注意してほしい）。すると秘密鍵が生成され、エンドツーエンドの暗号化通信によって設定したデヴァイス間で共有される。 それぞれのデヴァイスは同時に公開鍵も生成する。通常の暗号化方式と同じで、この公開鍵もデータの暗号化に使われる。ただし、秘密鍵がなければ複合できない。この公開鍵が「ビーコン」のようになり、それぞれのデヴァイスから周囲のアップル端末に向けてBluetooth経由で発信される。 公開鍵は定期的にローテーションし、新しいものに切り替わっていく。ここでは数学の“魔術”が駆使されており、新しい公開鍵によって暗号化された位置情報は前のものとは相関性がないが、秘密鍵があれば複合が可能であることには変わりない。アップルは公開鍵の変更頻度は明らかにしなかったが、公開鍵が切り替わる仕組みのために、第三者が特定のデヴァイスを追跡することは難しくなっている。 MacBookが盗まれた場合、犯人がインターネット接続を遮断しても、デヴァイスはBluetooth経由でビーコンを発信し続ける。そして犯人のそばにいる誰か（MacBookの所有者とはまったく関係のない第三者）のiPhoneがビーコンを検知すると、位置情報を確認し、そのデータをMacBookの発している公開鍵で暗号化する。公開鍵には個人を特定できる情報は含まれていないほか、定期的に変わるため、第三者のiPhoneではMacBookがそれより前にどこにあったかはわからない。 第三者のiPhoneは、暗号化された位置情報およびMacBookの公開鍵のハッシュをアップルのサーヴァーにアップロードする。ハッシュは識別子として機能する。なお、アップルは秘密鍵をもっていないため、位置情報を復号することはできない。 所有者が盗まれたMacBookの位置を特定したいときは、2台目のデヴァイス（仮にiPadだとしよう）を使う。最初に書いたように、このiPadはMacBookと秘密鍵および公開鍵を共有している。iPadが公開鍵のハッシュをサーヴァーにアップロードすると、アップルがサーヴァーにある大量の位置情報のなかから、このハッシュと適合するものを探し出す。 ここで問題になるのは、公開鍵は定期的に変わるため、MacBookのハッシュとiPadのハッシュが一致しない可能性がある点だ。アップルはこれについて詳しく説明していないが、ジョンズ・ホプキンズ大学のグリーンは、iPadは過去の公開鍵のハッシュをすべてアップロードするのではないかと指摘する。 アップルはハッシュが合う暗号データをiPadに送信し、iPadは秘密鍵を使ってこのデータを復号する。こうして、盗まれたMacBookがどこにあるかが明らかになる。一方、アップルは複合された位置情報を取得することはない。また、ハッシュ値は不可逆変数なので、公開鍵のハッシュを使ってデヴァイスの移動履歴を収集することもできない仕組みだ。

そこで私が学んだことは一つ。 「マーケットを正確に把握できれば、商品の質は多少低くても、めちゃくちゃ儲かる」である。 要は「商品の質を高める」よりも「成長マーケットに飛び込む」ほうが100億倍重要なのだ。 成長マーケットで商売をしていなければ、どんなに良い商品でも買い叩かれ、利幅は薄くなる。

ニュースサマリ：ドイツ拠点のコマースプロバイダ「Gambio」が推進するブロックチェーン活用の加盟店アライアンス「GAMB」が好調の様子だ。分散元帳技術を使ったデジタルマーケットプレースで、VentureBeatが伝えるところによると、現在75カ国以上に2万5000件以上のアクティブストアを持ち、年間で10億ドル規模の流通総額を処理する規模に成長しているという。 話題のポイント：ドイツのソフトウェア大手Gambioが推進するブロックチェーンベースのマーケットプレース「GAMB」の話題です。Amazonや楽天を代表とする中央集権型のモデルでは、小売店は豊富や機能や集客装置を使える代わりに手数料や顧客データを献上するなどの弊害がありました。分散型モデルではこういった小売店に属すべき権利を求めない、というのが利点です。

具体的に同社の強みは大きく3つ。1つは返品制度を設けたマーケットプレイスを運営することで、冒頭で説明したバイヤーの持つコストと仕入れリスクの問題を的確に解決している点。 明確なバリュープロポジションを持っていれば、投資家への説得力も増します。加えて、米国の見本市は128億ドルの市場規模を誇ります。しかし、見本市市場への参入やディスラプトを起こそうとしているスタートアップは聞いたことがなく、急成長することができれば市場を寡占できる可能性を秘めていると感じます。 2つ目は、AI企業として市場ポジションを確立している点です。画像認識を通じてセレクトショップが醸し出す雰囲気やテイストを解析する技術は、バイヤーが商品を選別するプロセスを自動化しているともいえます。 単に返品制度を設けたマーケットプレイスを運営していては、返品時に発生する手数料や多少傷ついた商品が返品された場合の減価償却費の埋め合わせを運営側が負担する必要が出てくることでしょう。 しかし、仮に返品プロセスを行う中でいくらか運営側が金銭負担を強いられたとしても、返品データは機械学習を用いてマッチング精度を高まる重要なデータ源となるためIndigo Fairにとって失うものはありません。つまり、データ精度を上げるための開発コストだと認識すれば、健全なAIマーケット運営戦略を立てることができるのです。 事実、AI精度の高さを裏付ける数値として、招待企業限定のβ版にも関わらず、1,000万ドルの流通総額を達成させた実績を残しています。 3つ目は在庫を持たないビジネスモデル。AIを使った商品レコメンド機能を使って、セレクトショップの仕入れプロセスを自動化させたIndigo Fairのモデルは「セレクトショップ向けAmazon」の地位を確立しつつあります。

Spliceは、4700万ドルの資金を調達し、このまったく新しい音楽経済にパワーを与えている。デジタル楽器ソフトやサンプル音源パックは、一般的に高価で、無料お試し期間が設定されていないものも多いため、その95パーセントが海賊版として出回っているとMartocciは見ている。これは衝撃的な話だ。カニエ・ウエストですら、人気のSerumデジタル・シンセサイザーを不正ダウンロードして捕まっている。 一方、Spriceでは、月7ドル99セントの利用料で、最大100サンプルまでの著作権フリーの音源がダウンロードでき、それを自分の作品に使うことができる。Spotifyで音楽を聴くよりも安い。Spliceは、音源がダウンロードされた回数に応じて、その提供者に代金を支払っている。その総額はすでに700万ドルを超えている。

なぜわたしはこの2人のセールスパーソンを、「仕事ができる人」だと思ったんだろう。 海外在住のわたしに海外展開している商品を勧めたから？ サイズを伝えていないのにぴったりのものを持ってきたから？   たしかに、相手の希望を先回りして叶える能力は、仕事においてすごく重要だ。 でもそれだけではなく、「判断を任せるさじ加減」が絶妙だったのもまた、大きかったと思う。   時と場合によって、選択肢をたくさん用意して他人に判断を任せたほうがいい状況と、自分が判断して進めた方がいい状況がある。

「Lumi」はEコマース及びサブスクリプションボックス事業者向けに、梱包作業のアウトソーシングを請け負うサービス。 2009年創業、ロサンゼルス拠点 。2018年2月に約900万ドルの資金調達を発表しました。 これまでサブスクリプションボックス業者は各自で梱包業者を探す必要がありました。 そこで「Lumi」は全米の梱包工場をネットワーク化し、利用者はダッシュボードを使って全米各地の工場を指定するだけで梱包プロセスの発注が可能になりました。

私がGoogle時代に学んだもっとも重要な点は「解決法を探す前に、問題を徹底的に理解することが重要」ということだった。 何であれ問題を見たら、解決法をゼロから考えることが重要だ。エンジニア（多くの場合、同時にファウンダーでもある）は既存の解決法に引きずられてはならない。これまでにこれこれの対策が取られてきたなどいう情報にはまず目をつぶることだ。自分自身が理想と考える解決法を編み出すことが大切だ。それを得たならば、既存の手法を検討し、どれを用いることができるか、どこを改良すればいいのかを考える手順となる。 スタートアップが既存の大企業をひっくり返し、そのサービスで自らの地位を確立するためにはこれが必須の条件となる。AmazonはAWSというIaaSをスタートさせることによって、ハードウェアのリースと処理のアウトソーシングの王者としてエンタープライズITに君臨してきたComdiscoを倒産させた。スタートアップに席巻されたくない大企業にはこれが教訓になった。たとえばFacebookは現在もサーバーからデータセンター、カメラまで独自のインフラ開発に全力を投じている。 往々にして「ゼロから考える」ことは目先の成長を犠牲にする場合がある。動きの速いシリコンバレー企業にとっては、その意味で「苦い薬」だが、長期的な持続可能性を考えたとき避けては通れない。即効性はあるもののその場限りの対応は結局のところ複雑性と処理コストを加速度的に増大させるというはるかに重大なリスクを持ち込むことを意味する。Googleはあらゆるウェブ・サービスに適用可能な柔軟性と単純性を目標としてGFSを開発した。それに対してYahooの複雑なインフラは、一時的に成功を収めたものの、長期的にはYahooのビジネスに今日見られるような限界を持ち込む原因となった。

成功と失敗 「成功」の定義の仕方と、「失敗」を経験した時の反応にも差がある。 成長率が高い起業家は、失敗を経験した時こそモチベーションをさらに上げて、同じ失敗を繰り返さないように素早くアクションを取る。先日も支援先の急成長起業家に、組織に関する問題を指摘したところ、彼らはすぐに改善に向けて行動を始めた。後日、ある程度時間が経過した後で再度組織を評価したところ、問題視していたポイントが見事に解消されていた。その一方で、成長率が低い起業家は、失敗を経験した時点でモチベーションが低下してしまい、真正面から問題に立ち向かうことができず、問題がいつまでも改善されない。

Y Combinatorの2014年冬季を卒業したUnbabelは、AI/機械学習を利用し、約55000名の人間翻訳者のネットワークを併用しながら、メールやチャット、Webサイトなどのテキストを翻訳する。ただし翻訳結果ではなくAPIによるユーザープロダクトとの統合という形で提供され、すでにSalesforce, Zendesk, WordPress, Mailchimpなどのエンタープライズソフトウェアで利用されている。

[Service/ファイナンス] Fair.com Seed VC ($16M) CRV, Foundation Capital, Javelin Venture Partners and Sherpa Capital 個人の与信に応じた中古車を定額（月額）で使用できるアプリ。 ローン、リース、レンタルとも異なる新たな車の所有形態。クレジットスコアなど個人の与信に応じた予算内で使用できる中古車のオプションが提示され、その中から自分の好きな車種を選択できる。ユーザーは車を購入することなく（Fair.comが所有）、月額のサブスクリプションサービスで、好きなだけ使用することができる。他の車種に乗り換えたい場合は、5日前に連絡すればすぐに返却可能。運転免許証と銀行口座、電子署名のみで、アプリで全ての手続きが完結するため、ユーザーはFair.comが提携している近くのディーラーに取りに行くだけ。6年以下、走行距離70,000マイル以下の中古車に限定されている。既に15のディーラーと提携し、900車種以上が使用できるとのこと。2016年に中古車販売マーケットプレイスのBeepiを買収したことでも知られている。 2016年創業、本社はサンタモニカ。CEOはTrueCarのScott Painter、共同創業者のGeorg BauerはTeslaや BMWの元幹部。今回調達した$16Mは全米にサービスを拡大する費用に活用するとのこと。

マイニングの会社「Coinhive」は、サイトコンテンツの収益化を促進し、ページに表示させる広告の数を減らせるようにするためにブラウザベースのマイニングソフトを制作しました。マイニング処理に必要なのは、パソコンのほんのわずかな演算処理能力を短時間使わせるだけです。 ただ、ハッカーはユーザーの同意なしにパソコンのCPUを勝手に使い続ける、似たようなマイニングソフトを作成しました。複数のサイトからマイニングをし続けていると、パソコンが遅くなる可能性があります。

Scale – 人間の労働力に最適化したAPIを提供 ScaleはAPIを介して、多数の人材に向けて繰り返し型タスクの完了をリクエスト可能にする。Mechanical Turkでは品質管理上の問題があるし、業務プロセスのアウトソーシングはAPI経由で呼び出せないうえ、そうした大手アウトソーサーはスタートアップとの協業には不向きだ。たとえばHouzzの開発者はScaleを使って、自サイトの物件リストから重複と価格のミスマッチを洗い出した。Teespringの場合はユーザー生成コンテンツのモデレーションとカテゴリ分けにScaleを使っている。Scaleは前週比40％の成長を見せ、売上総利益は50％以上となっている。コンピューターが細かい作業をすべてこなすのは無理だが、これでこなせない仕事を人間に頼めるようにはなった。