ベンチャー投資における機械学習の活用方法

過去 20 年間にわたり、Veronica Wu は多くの大きな技術的変化の始まりを目撃してきました。北京で生まれ、米国で教育を受けたウー氏は、いくつかの大手米国テクノロジー企業（アップル、モトローラ、テスラ）の中国支社で上級戦略職を歴任した。 2015年、彼女は中国最大のベンチャーキャピタルおよびプライベートエクイティ会社の一つであるCSCグループのシリコンバレー支社であるHone Capital（旧CSC Venture Capital）のマネージングパートナーに任命されました。彼女はすぐにHone Capitalをシリコンバレーの活発なプレーヤーに育て上げ、同社の最も注目すべき投資は、シード段階の投資のためのテクノロジープラットフォームであるAngelListを通じて資金を調達したスタートアップ企業への4億ドルの投資であった。マッキンゼーのチャンドラ・グナナサンバンダム氏とのインタビューで、ウー氏は米国と中国のテクノロジー投資環境の違いについて説明し、Hone Capitalがどのようにしてデータ主導のアプローチを開発して潜在的なシード取引を分析し、有望な初期結果を達成したかを説明しています。

The Quarterly: Hone Capital の初期に直面した課題と、AngelList に出会った経緯について教えてください。

ヴェロニカ・ウー：かつて中国科技招商投資管理グループのCEOであるシャンシャン・シャン氏が、国際ビジネスを立ち上げたいと私に話してくれたことがあります。当時、私はまだベンチャーキャピタルに携わっていませんでした。私は彼らが何をしているのか、そしてシリコンバレーのベンチャーキャピタルの世界に入るのがいかに難しいかを知っていた。シリコンバレーに参入して成功した外部資本はごくわずかだ。その理由の一部は信頼性の問題です。会社を立ち上げようとしている起業家にとって、シリコンバレーの人々が信頼の実績を築いているのに、次のラウンドに外国企業が来るかどうかはどうやってわかるのでしょうか。

私たちにとっての疑問は、「信頼のネットワークを構築するために、最も重要な取引を獲得するにはどうすればよいか」でした。幸運なことに、マッキンゼーの元同僚の一人が、ベンチャーキャピタル投資の分野では興味深いトリックになり得る AngelList というプラットフォームを紹介してくれました。すぐに私は、彼らがどのようにしてトップエンジェル投資家のオンラインエコシステムを構築し、精査されたシード取引を安定的に生み出したかについてさらに詳しく知ることができました。このプラットフォームにより、私たちは非常に多くのつながりのある人々にアクセスできるようになりました。私たちがどのようにつながるか知らなかった人々や、私たちがより洗練されるまでは長期的なパートナーシップを検討すらしなかった人々もいます。そこで私たちは、AngelList を VC コミュニティにすぐに参入できるチャンスだと考えました。

私たちは、AngelList の膨大なデータの可能性も目の当たりにしました。早期シード取引についてはあまり耳にしないので、これに関する情報を得るのは困難です。私はそれを採掘可能なデータの金鉱だと考えています。そこで私たちは賭けに出て、AngelList と提携して、お得な取引を獲得できる可能性を実際に高めることができるかどうか試してみることにしました。ここまでは順調ですね。とても嬉しいです。取引件数が大幅に増加しました。当初は週に約 10 件の取引を行っていましたが、現在は 20 件近くに達しています。しかし、平均すると、私たちは取引を拒否する前に 80% の取引だけを検討していると言えます。しかし、AngelList チームが構築した取引の多様性は、まさに驚くべきものです。

The Quarterly: 機械学習モデルはどのように作成しますか? データからどのような興味深い洞察が得られますか?

Veronica Wu: 私たちは、Crunchbase、Mattermark、PitchBook のデータなど、幅広いソースから収集した過去 10 年間の 30,000 件の取引のデータベースから機械学習モデルを作成しました。私たちの過去のデータベースにある各取引について、チームがシリーズ A ラウンドで資金を調達したかどうかを調べ、各取引の 400 の特徴を調査しました。この分析を通じて、将来の成功を最も確実に予測できるシード取引の 20 の特徴を発見しました。

このデータに基づいて、当社のモデルは、投資家の過去のコンバージョン率、調達した資金総額、創設チームの経歴、コンソーシアムが主導する専門分野などの要素を考慮して、検討する各取引に対する投資推奨を生成します。

私たちが得た洞察の 1 つは、シリーズ A に到達できなかったスタートアップの平均シード投資額は 50 万ドルであるのに対し、シリーズ A に到達したスタートアップの平均投資額は 150 万ドルであるということです。 したがって、チームが 150 万ドルの基準を下回る資金を受け取った場合、そのアイデアは投資家から十分な関心を集めておらず、時間をかける価値がない、または良いアイデアだが成功するにはさらなる資金が必要であるという兆候です。創業者の経歴の分析から得られるもう 1 つの洞察は、異なる大学を卒業した 2 人の創業者と契約を締結する可能性は、同じ大学を卒業した 2 人の創業者と契約を締結する可能性の 2 倍であるという事実を示しています。これは、視点の多様性が強みであるという見解を裏付けています。

The Quarterly: チームが取引を進めたいと考えているものの、データから当初の結論を再検討したほうがよいと示唆されたという状況に遭遇したことがありますか?

ヴェロニカ・ウー：実はつい最近、私たちの分析で成功率が 70 ～ 80 パーセントと示された事例に遭遇したばかりです。 しかし、最初に調査したとき、このビジネスモデルは意味をなさないものでした。表面的には利益が出ているようには見えず、多くの規制上の制約を受けています。それにもかかわらず、指標は印象的です。そこで私はリード投資家にこう言いました。「この取引について、そしてそれがどのように機能するかについて、もっと詳しく教えてください。」

彼らは規制上の制限を克服する独創的な方法を見つけ、顧客がほとんど費用をかけずに入手できる独自のモデルを作成したと彼は説明した。そこで私たちは、機械学習と人間の直感や判断力を組み合わせて、見逃していたであろう洞察を生み出します。データ モデルをより信頼し、それに完全に依存しないようにする必要があります。それは本当に人とツールの組み合わせです。

四半期レポート: 機械学習モデルのパフォーマンスはどうですか?

ヴェロニカ・ウー：私たちは事業を開始してまだ1年ちょっとなので、私たちが注目する業績指標は、ポートフォリオ企業がシード段階からシリーズAまで継続的に追加資金を調達しているかどうかです。新興企業の大多数は倒産し、追加資金を調達できないため、これは企業の将来の成功を示す重要な初期指標であると私たちは考えています。私たちは2015年にシード段階の企業の事後分析を実施しました。ベンチャー支援を受けたシードステージの企業全体の約 16% が、15 か月以内にシリーズ A の資金調達を行っていることがわかりました。対照的に、当社の機械学習モデルによって投資を推奨された企業のうち 40% が追加資金を調達しました。これは業界平均の 2.5 倍であり、当社の投資チームがモデルを使用せずに選択した企業の追加資金調達率と非常に似ています。しかし、当社の投資チームによる人間によるアドバイスと機械学習モデルのおかげで、最高のパフォーマンスは業界平均の約 3.5 倍であることがわかりました。これは、機械学習によって強化された意思決定がベンチャーキャピタルにおける大きな進歩を意味するという、私が固く信じていることを実証しています。

The Quarterly: シリコンバレーに拠点を構えようとしている他の中国企業にアドバイスはありますか?

Veronica Wu: 成功は主に現地の管理チームに権限を与えるかどうかにかかっていると思います。中国では、本社の決定を待たなければならないため、資金調達の決定が常に遅いと感じています。ご存知のとおり、シリコンバレーでは優れたスタートアップはすぐに注目されてしまうため、彼らはスタートアップにとって理想的なパートナーとは言えません。海外からの決定を2か月待つと、彼らはあなたのお金を必要としないので、あなたなしでラウンドを終了します。シリコンバレーに投資に来る人の中には、「私は大金を持っている。投資に参加してすぐに取引を成立させたい」という間違った考え方を簡単に持つ人もいます。しかし、シリコンバレーにはすでにたくさんのお金が集まっています。優れた起業家は、資金がどこから来るのか、潜在的な投資家が適切なパートナーであるかどうかについて、よく理解しています。彼らの期待通りに彼らと協力できない場合は、あなたは除外されるでしょう。

The Quarterly: 中国のベンチャーキャピタル企業と協力しようとしているアメリカ人の創業者に、どのようなアドバイスをしますか?

ヴェロニカ・ウー：創業者は、中国資本を受け入れるかどうかを検討する前に、まずさまざまなトレードオフを理解しなければならないことに留意することが重要です。中国の投資家は、多くの場合、利益の大部分を獲得し、取締役会に参加して会社に対して発言権を持ちたがる。企業がこのような権限を放棄することは、良くも悪くも企業の方向性に重大な影響を及ぼす可能性があるため、良いことではないかもしれません。自由と自律性を主張するのは賢明です。

言い換えれば、中国の投資家は中国を非常によく理解しているということです。中国の市場は非常に異なるため、創業者は中国の投資家からの提案に耳を傾けるべきです。中国では消費者行動が大きく異なるため、大手外資系消費財企業が中国に進出しようとして失敗するケースが多いのです。一例としては、米国の Match.com が挙げられます。彼らのモデルは米国では非常にうまく機能しているが、中国ではそれほどうまく機能していない。同じことをした中国のスタートアップ企業がありましたが、彼らはビジネスモデルを変えました。興味のある人に関する情報を見つけることができますが、さらに詳しく知りたい場合は 3 元または 5 元を支払う必要があります。現在、中国の消費者は、何に対してお金を払っているのかを直感的に理解したいと考えていますが、サービスがすぐに利用できることがわかると、実際に喜んでお金を払います。手数料が非常に低いため、ユーザーは何も感じず、どのくらいの頻度でログインしているか、どのくらいの金額を使っているかがわかりません。この中国企業のユーザー一人当たりの平均収益を見てみると、実はMatch.comの収益よりも高いのです。したがって、中国の消費者の好みや行動に合わせてモデルを変革し、この市場について直接の知識を持つ企業と提携する必要があることを理解すると有益です。

The Quarterly: 中国とシリコンバレーのテクノロジー投資の違いをどう見ていますか?

ヴェロニカ・ウー氏：ベンチャーキャピタルは中国にとって新しいものですが、米国にはより成熟したモデルがあります。つまり、中国の人材プールはまだ十分に活用されていないということになります。初期の段階では、多くの中国のプライベートエクイティ会社がさまざまな指標を検討し、優れた経験を持つ企業を見つけ、関係やチャネルを利用して取引を確保し、株式を公開し、その後3〜5倍の投資を行っていました。 2000年から2010年までの10年間で、このモデルに基づく取引が急増しました。しかし、ほとんどの中国企業はベンチャーキャピタルについて十分に認識しておらず、2005年から2010年にかけて行われた主要な取引の多くはアメリカのベンチャー企業によって買収された。たとえば、アリババとテンセントは米国から資金提供を受けています。ほぼすべての初期段階の取引は、外国のベンチャーキャピタリストと締結されました。

中国はまだ学んでいる途中だと思います。 2年前、誰もがベンチャーキャピタルに参入したいと思っていましたが、実際にそのためのスキルを持っていませんでした。その結果、スタートアップ企業の評価額​​は法外なものとなっている。昨年、すべてのことに賭けることはできないし、インターネット上のニュースがすべて良いチャンスであるとは限らないことが人々に認識され、バブルは少しはじけた。

クォータリー：ベンチャーキャピタルは巨大な破壊的勢力を解き放ったが、なぜその運営モデルはほとんど変わっていないのだろうか？

ヴェロニカ・ウー：これは典型的なイノベーターのジレンマです。つまり、成功をもたらすアイデアは、失敗をもたらす可能性もあるということです。私がモトローラで働いていたとき、携帯電話に関して最も重要なことは、通話品質を確保し、通話が切れないようにすることでした。当時、アンテナ技術者はどの電話会社でも最も重要な人物でした。 2005 年、当社の最も優秀なアンテナ エンジニアの 1 人が Apple 社に引き抜かれました。しかし、わずか3か月後、彼は戻ってきました。 「あの人たちは携帯電話の作り方を知らない」と彼は言った。モトローラでは、アンテナ エンジニアがアンテナを最適化するためにこれやあれをする必要があると言った場合、設計者はアンテナに合わせて製品設計を変更します。 Apple ではその逆が当てはまります。設計者はこう言います。「この設計で機能するアンテナを作ってください」。 iPhone のアンテナには確かに問題があるが、もう誰も気にしていない。良い携帯電話の定義は変わりました。ベンチャーキャピタルの世界では、常に最良の取引を獲得できる少数の人々によって成功がもたらされてきました。しかし、新しいプラットフォームによって取引の成立が容易になり、投資決定は人間の洞察と機械学習ベースのモデルを組み合わせて行われるようになるため、ベンチャーキャピタルのパラダイムシフトが起こると私たちは考えています。