シリコンバレーの起業の父ポール・グラハム新作：どうすれば超線形リターンを実現できるか？
TechFlow厳選深潮セレクト
シリコンバレーの起業の父ポール・グラハム新作：どうすれば超線形リターンを実現できるか？
10倍の成長は非線形である。大きな成長にはより多くの努力が必要ではなく、むしろより少ない努力で、しかしより優れたやり方を必要とする。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著：Paul Graham
整理：有新Newin
Paul Graham は今日、相変わらずのボリューム満点の万字以上の長文を発表した。彼は線形的な成長では過剰なリターンを得ることはできないと述べており、超線形のリターンは「自分の努力」と比例するものではない。これは以前私が読んだ『10x is easier than 2x』という本とも通じる部分があるため、ここでもおすすめしておきたい。2倍の成長は線形的であり、さらに成長するにはより多くの努力が必要になる。つまり、より一生懸命働くことであって、より賢く働くことではない。一方で10倍の成長は非線形的であり、大きな成長にそれほど多くの努力は必要ではなく、むしろ少ない努力で、ただしより良いことを成すことが求められる。
Paul はまた、現代はかつてのように有名な組織や機関に所属しなければ必要なリソースを得られず、飛躍的な成長ができない時代ではもはやないと指摘している。今や、20世紀の芸術家や作家のように自由を持つ人が増えている。初期費用があまりかからない野心的なプロジェクトも多く存在する。特に Indie Maker にとっては、ソーシャルメディアで public に構築（build in public）することで製品の初期段階での立ち上げや顧客獲得が可能である。これは Magineer が当初から信じてきたことでもある。
その他にも、Paul は超線形リターンが得られる分野を見つける方法や、どのような人物がそのようなリターンを得られるのかについて語っている。少数のプレイヤーだけが他を圧倒する分野を探せ。全員のパフォーマンスがほぼ同じになる分野では、超線形リターンはまず期待できない。最初の成果は確かに些細なものだろうが、超線形リターンの報酬カーブは極めて急激に上昇する。ここでも再びシリコンバレーの有名な信条を強調している――「スケールしないことをやれ（Do things that don't scale）」。最初はごく一部の顧客に集中し、口コミによって指数関数的な成長を得ることができる。学習、研究、投資においても同様である。
いろいろ言われているが、私にとって最も響いたのは次の言葉だ：「work」を「job」と同一視してはいけない――好奇心に駆られるべきであり、職業主義に従うべきではない。すべきことだけをするのではなく、自分の好奇心に自由を与えるべきだ。
以下、全文：
子供の頃、私は世界で最も重要な事実の一つ――すなわち、成果に対するリターンが超線形的であるということ――を理解していなかった。
教師やコーチたちは暗黙的に、リターンは線形的だと教えてくれた。「あなたが得るのは、」何度も聞いたことがある、「あなたが注ぎ込んだものと同じだけだ」と。善意からの発言ではあるが、それはほとんど真実ではない。もし自分の製品が競合の半分ほどの品質しかなければ、顧客も半分得られるわけではない。顧客はまったく得られず、事業は破綻するだろう。
ビジネスにおいて、パフォーマンスのリターンが超線形であることは明らかだ。これを資本主義の欠陥だと考える人もいるが、ルールを変えればそうはならないだろうと言う。しかし、超線形的なリターンは、私たちが作ったルールの産物ではなく、世界そのものの特徴なのだ。名声、権力、軍事的勝利、知識、さらには人類への貢献においてさえ、同じパターンが見られる。これらすべての面で、豊かな者はますます富んでいく。
超線形リターンという概念を理解していないなら、この世界を理解することはできない。野心があるなら、絶対に理解すべきだ。なぜなら、それがまさにあなたが乗るべき波だからである。
超線形リターンが生じる状況は多くあるように見えるが、私の知る限り、それは二つの基本的な理由に帰着する：指数的成長と閾値（しきいち）である。
最もわかりやすい超線形リターンの例の一つは、何かが指数的に成長する場合だ。たとえば、細菌培養。一度成長が始まれば、それは指数関数的に増えていく。しかし、それを培養するのは簡単ではない。つまり、上手な人と下手な人の間の結果の差は非常に大きくなる。
スタートアップ企業も指数的に成長することがあり、そこでも同じパターンが見られる。高い成長率を達成できた企業と、そうでない大多数の企業が存在する。その結果、質的に異なるアウトカムが生まれる：高成長率の企業は非常に価値を持つようになり、低成長率の企業は存続さえできなくなる。
Y Combinator は創業者に対して、絶対値よりも成長率に注目するよう勧めている。これにより、初期段階でまだ数字が小さいときに落胆することを防げる。また、何に集中すべきかの判断にも役立つ。成長率を指針として使えば、会社の育て方が明確になる。だが最大の利点は、成長率に注目することで、自然と指数的に成長するものに向かうことにある。
YC は創業者に対して、「成長率は“あなたの努力”に見合ったものだ」と明言はしないが、事実はそれに近い。もし成長率がパフォーマンスに比例するなら、時間 t のパフォーマンス p に対するリターンは p^t に比例する。
数十年考えてきたにもかかわらず、この式は今でも私を驚かせる。
自分の成果がどれだけ優れているかに依存するとき、あなたは指数的成長を得ることになる。しかし、私たちの遺伝子も習慣も、それに対応してはいない。誰もが自然に指数的成長を理解できるわけではない。毎日倍々に米粒をもらうという王様の話を、初めて聞く子どもは皆、驚くだろう。
私たちが自然に理解できないものについては、対処するための習慣を発展させるが、指数的成長に関してはあまり習慣がない。人間の歴史を通じて、指数的成長は稀だったからだ。理論的には放牧が一例になりうる：持っている動物が多いほど、子孫も増える。しかし実際には、牧草地の面積が制限要因となり、計画的に指数的成長を実現することは難しい。
もっと正確に言えば、普遍的に適用可能な計画はない。領土を指数的に拡大する方法は一つある――征服だ。支配する領土が多ければ多いほど、軍隊は強くなり、新しい領土の征服も容易になる。だからこそ、歴史には帝国が数多く登場する。しかし、帝国を作ったり運営したりする人は極めて少なく、その経験は習慣に大きな影響を与えなかった。皇帝は遠くて恐ろしい存在であり、自分の人生のモデルとはなりえない。
産業化以前では、指数的成長の最も一般的な例は学術研究だったかもしれない。知っていることが多ければ多いほど、新しいことを学ぶのが容易になる。そのため、当時も今も、特定のテーマにおいて他の人より遥かに知識が深い人が存在する。しかし、これも思考習慣に大きな影響を与えなかった。皇帝が領土を征服するという考えは繰り返されるかもしれないし、そのため帝国がもう少し増えるかもしれないが、産業化以前にはそのようなタイプの帝国はほとんど実際的な影響を持たなかった。
この状況は過去数世紀で変化した。今や、帝王は領土の帝王を打ち負かせる爆弾を設計できる。しかし、この現象は依然として新しく、私たちはまだそれを完全に消化していない。当事者ですら、自分が指数的成長の恩恵を受けていることに気づいている人は少なく、他の状況から何を学べるかを問う人もほとんどいない。
超線形リターンのもう一つの源は、「勝者がすべてを得る（winners take all）」という表現に体現されている。スポーツの試合では、パフォーマンスとリターンの関係はステップ関数になる：勝ったチームは、わずかに勝ったとしても、完勝したとしても、同じ勝利を得る。
ステップ関数の原因は競争そのものではなく、結果の中に閾値があることにある。競争がなくても、こうしたものは得られる。唯一の参加者であっても閾値が存在しうる。定理の証明や標的の命中などが例だ。
注目すべきは、超線形リターンの状況はしばしば両方の源を併せ持ち、閾値を超えることで指数的成長が引き起こされることだ：戦闘に勝った側は通常、被害が少なく、将来の勝利の可能性が高まる。そして指数的成長は、閾値を超えるのを助ける：ネットワーク効果のある市場では、十分に速く成長する企業が潜在的な競合を排除できる。
名声は、超線形リターンの二つの源を組み合わせた興味深い例だ。名声は指数的に成長する。なぜなら、既存のファンが新たなファンを連れてくるからだ。しかし、それがここまで集中する根本的な理由は閾値にある：一般の人々の頭の中では、「Aリスト」に入れる枠は限られている。
超線形リターンの二つの源が結合する最も重要なケースは学習である。知識は指数的に増えるが、そこに閾値もある。自転車の乗り方を学ぶのがその一例だ。なかには機械工具のような閾値もある：一度読み書きができれば、ほかのあらゆるものをより早く学べるようになる。しかし最も重要な閾値は、新しい発見を意味するものだ。知識はフラクタルのようで、ある知識領域の境界を押し進めると、時にまったく新しい領域を発見する。そうなれば、その中にあるすべての新しい発見を最初に手にできる。ニュートンがそうだったし、ダーウィンやデカルトもそうだった。
超線性リターンが得られる状況を探すための一般的なルールはあるだろうか？ 最も明らかなのは、「複利が働く仕事」を求めることだ。
仕事は二通りの方法で複利を生む。直接的に複利を生む場合と、教育を通じて複利を生む場合だ。前者は、あるサイクルでうまくやれば、次サイクルでもうまくやれるようになること。インフラの構築、顧客基盤の獲得、ブランドのマーケティングなどで起きる。あるいは、仕事が自分を教育してくれる場合もある。なぜなら、学ぶことは複利を生むからだ。後者の場合、非常に興味深いのは、過程の中で自分はうまくやれていないように感じたり、即座の目標を達成できなかったりしても、多くのことを学んでいれば、それでも指数的成長を遂げているということだ。
これがシリコンバレーが失敗に寛容な理由の一つでもある。シリコンバレーの人々は無条件に失敗を許すわけではない。失敗から学んだときだけ、彼らはあなたに対して信頼を続ける。だが、学んでいるなら、それはむしろ良い選択肢だ：たとえ会社が思い通りに成長していなくても、あなた自身は成長しており、最終的には結果につながるはずだ。
実際、学習に基づかない指数的成長は、学習と密接に絡み合っており、例外ではなく規則として捉えるべきだろう。これによりもう一つのヒューリスティックが生まれる：常に学び続けよ。学んでいないなら、おそらく超線形リターンへの道にはいない。
しかし、学ぶ内容をあまりに最適化しすぎず、価値があるとわかっているものだけに限定しないように。学びながら、何が価値を持つのかまだわからない。あまり厳格にすれば、外れ値を見逃してしまうだろう。
では、ステップ関数のほうはどうか？ 「閾値を探せ」や「競争を探せ」という有用なヒューリスティックは存在するだろうか？ ここが厄介なところだ。閾値があるからといって、そのゲームがプレイに値するとは限らない。ロシアンルーレットをすれば、確かに閾値のある状況にいるが、最善の場合でも何の利益もない。同様に「競争を求めよ」も無意味だ。賞品が競争に値するものでなければどうなるか？ 十分に速い指数的成長があれば、リターン曲線の形状と規模の両方が保証される。なぜなら、あるものが十分に速く成長すれば、初めは些細でも大きく育つからだ。しかし閾値は形状だけを保証する。
閾値を利用する原則には、そのゲームがプレイに値するかどうかを検証するテストを含める必要がある。以下に、それを実現する原則を示す：平庸でありながら人気のあるものに出くわしたら、それを置き換えるのは良いアイデアかもしれない。たとえば、人々が好まないのに買っている製品を提供する企業があるなら、より良い代替品を作れば、人々はそれを買うかもしれない。
有望な知識の閾値を見つける方法があれば理想的だ。ある問題の先にまったく新しい領域があるかどうかを、どうやって知ることができるだろうか？
おそらく、これを正確に予測することは永遠にできないだろう。しかし、その報酬はあまりに貴重なので、ランダムな予測よりわずかにでも優れた予測方法があれば非常に役に立つ。そして、そんな方法を見つける希望はある。ある程度、研究課題が新しい発見をもたらさないと予測することはできる：それが合理的だが退屈に見えるときだ。実際に新しい発見をもたらす問題は、神秘的に見えるが、重要ではないように思えることが多い。（もし神秘的で、明らかに重要なら、すでに多くの人が研究している有名な未解決問題だろう。）したがって、ここで有効なヒューリスティックは、職業主義ではなく好奇心に従うこと――すべきことだけをするのではなく、自分の好奇心に自由を与えることだ。
野心ある人にとって、パフォーマンスが超線形リターンをもたらすという展望は、わくわくするものだ。幸運なことに、この分野は二方向に拡大している。超線形リターンが得られる仕事の種類が増えているだけでなく、リターンそのものも大きくなっているのだ。
二つの理由があるが、密接に関連しており、ほぼ一つ半の理由と見なせる：技術の進歩と、組織の重要性の低下。
50年前、野心的なプロジェクトを行うには、組織の一員になることがより必要だった。必要なリソースを得る唯一の手段であり、同僚を持つ唯一の方法であり、配布チャネルを得る唯一の手段でもあった。したがって、1970年には、ほとんどの場合、あなたの名声は所属する組織の名声に依存していた。名声は正確な予測因子だった。なぜなら、組織に属していなければ、ほとんど何も成し得ないからだ。もちろん例外もあり、とりわけ芸術家や作家は、安価な道具を使い、一人で働き、独自のブランドを持っていた。しかし、彼らでさえ、観客に届けるために組織に依存していた。
組織主導の世界は、パフォーマンスのリターンのばらつきを抑制した。しかし、私の生涯の中で、この世界は大きく弱まった。今や、20世紀の芸術家や作家のように自由を持つ人が増えている。初期資金があまり必要ない野心的なプロジェクトが多く、新しい学び方、稼ぎ方、同僚の見つけ方、観客へのアプローチの方法も多い。
古い世界はまだ存在しているが、歴史的な基準から見れば、変化のスピードはすでに驚異的だ。特にリスクを考慮すればなおさらである。パフォーマンスのリターン以上に根本的な変化を想像するのは難しい。
組織の抑制がなくなると、結果はより多様化する。もちろん、全員がより良くなるわけではない：優れた人はさらに良くなり、劣った人はさらに悪くなる。これは覚えておくべき重要な点だ。超線形リターンに身を晒すことは、誰にでも向いているわけではない。多くの人にとっては、集団の一員としての方がうまくいく。では、誰が超線形リターンを追求すべきか？ 二種類の野心家だ。自分は優れていると知っていて、変化の大きい世界で純益が増えるとわかっている人、そして特に若い人たちで、リスクを取って挑戦し、答えを見つけ出せる人。
組織から移動する先は、単に現在の居住者の脱出先ではない。多くの新たな勝者は、組織が決して受け入れなかっただろう人々だ。したがって、機会の民主化は、組織が内部で行うどんなバージョンよりも、より広く、より本物のものになる。
このような野心の解放に誰もが満足しているわけではない。これはいくつかの既得権益を脅かし、いくつかのイデオロギーと矛盾する。しかし、野心ある個人にとっては、これは朗報だ。どう活用すべきか？
パフォーマンスの超線形リターンを活用する最も明白な方法は、並外れて優れた仕事をすることだ。曲線の末端では、わずかな追加努力が見返りの大きい取引になる。特に、その領域の競争が少ないからだ――卓越した仕事をするのは難しいだけでなく、その展望があまりに畏怖を抱かせるため、挑戦する人が少ない。つまり、優れた仕事をすることは割の良い賭けであるだけでなく、挑戦すること自体が割の良い賭けなのだ。
仕事の質に影響する要因は多く、突出した存在になりたいなら、それらのほとんどを正しくこなす必要がある。例えば、非常に優れた成果を出すには、その仕事に興味を持っている必要がある。勤勉さだけでは不十分だ。したがって、超線形リターンの世界では、自分の興味を理解し、それを活かせる仕事を見つけることがさらに重要になる。自分の状況に合う仕事を選ぶことも重要だ。たとえば、本質的に大量の時間と労力を要する仕事なら、若くて子どもがいないうちにやるのがますます価値を持つ。
優れた仕事をするには相当なノウハウがあり、単に一生懸命やるだけではない。ここでは一パラグラフを使って、その秘訣を提示しよう。
あなたが先天的に得意で、深く興味を持つ仕事に取り組め。自分のプロジェクトに集中する習慣を身につけよ。それが何であれ、やりがいがあり情熱を感じるものであればよい。一生懸命働け。ただし、過労しないように注意せよ。これにより、最終的に知識の最前線まで到達できる。遠くから見ると、その最前線は滑らかに見えるが、近くで見れば隙間だらけだ。その隙間に注意し、探求せよ。運が良ければ、そのうちの一つがまったく新しい領域へと広がるだろう。リスクはできるだけ多く取れ。時々失敗しないなら、あなたは保守的すぎるかもしれない。最高の同僚を探せ。すぐれた品位を養い、最高の模範から学べ。正直であれ、とりわけ自分に対して正直であれ。運動し、健康的な食事と睡眠を心がけ、より危険な薬物は避けること。迷ったら、好奇心に従え。好奇心はあなたを欺かない。何に注目すべきかを、あなた自身よりよく知っている。
もちろん、もう一つ必要だ――運。運は常に要素であり、組織の一員ではなく独立して働く場合、運はさらに重要になる。運に関する格言もいくらか意味はあるが、本当にコントロールできない運の要素もある。解決策は、何度も試みることだ。これもまた、早期にリスクを取る理由の一つだ。
超線形リターンの典型例としては、おそらく科学が挙げられる。それは学習という形で指数的成長を持ち、パフォーマンスの極端な端、すなわち知識の限界に閾値が存在する。
これにより、科学的発見における不平等が生じ、最も階層化された社会における富の不平等さえも霞むほどになる。ニュートンの発見は、彼と同時代のすべての人の発見を合わせたよりも重要だったかもしれない。
これは明らかに思えるが、詳細を述べておくのも有益だろう。超線形リターンとは不平等を意味する。リターン曲線が急であればあるほど、結果のばらつきは大きくなる。
実際、超線形リターンと不平等の相関は非常に強く、これによりもう一つの方法が得られる：少数の大勝者が他すべてを凌駕するような分野を探せ。なぜなら、全員のパフォーマンスがほぼ同じになる分野では、超線形リターンはまずあり得ないからだ。
少数の大勝者が他すべてを凌駕する分野にはどのようなものがあるか？ 明らかな例を挙げよう：スポーツ、政治、芸術、音楽、演技、監督、執筆、数学、科学、起業、投資。スポーツでは、外部から課せられた閾値によって現象が起きる。ほんの数パーセント速ければ勝てる。政治では、権力の成長は帝王時代とほぼ同じだ。他のいくつかの分野（政治を含む）では、成功は名声によって大きく左右され、名声自体が超線形的成長の要素を持つ。しかし、スポーツと政治、および名声の影響を除いた場合、顕著なパターンが浮かび上がる：残った分野は、独立した思考がなければ成功できない分野のリストと完全に一致する――つまり、自分の考えが正しいだけでなく、斬新でなければならない分野だ。
これは明らかに科学に当てはまる。すでに誰かが述べたことと同じ意見を発表しても意味はない。投資でも同様だ。大多数の投資家がその企業がうまくいかないと考えている場合にのみ、それがうまくいくと考えることが価値を持つ。誰もがうまくいくと考えていれば、株価はすでにそれを反映しており、あなたは儲けられない。
これらの分野から他に何を学べるだろうか？ すべての分野で、初期の努力投入が必要だ。超線形リターンは初めは些細に見え、このペースでは何も成し遂げられないように感じる。しかし、遠くの端では報酬曲線が極めて急激に上昇するため、そこまで到達するために非常手段を講じる価値がある。
スタートアップの世界では、この原則は「スケールしないことをやれ（do things that don't scale）」と呼ばれている。最初のごく少数の顧客に極めて注意深く対応すれば、理想的には口コミによって指数的成長を開始できる。しかし、この原則は指数的成長するすべてのことに適用できる。学習もそうだ。何かを学び始めたばかりのとき、人は混乱する。しかし、足掛かりを得るために最初の努力を払う価値はある。なぜなら、学べば学ぶほど、それはますます簡単になっていくからだ。
超線形リターンの分野には、もう一つより微妙な教訓がある：「work」を「job」と同一視してはいけない。20世紀の大部分の期間、両者はほぼすべての人にとって同じだったため、私たちは生産性を「仕事があること」と同一視する習慣を受け継いでいる。今でも多くの人にとって、「your work」という言葉は職業を意味する。しかし、作家、芸術家、科学者にとっては、それが現在取り組んでいる・創作していること全体を意味する。こうした人々にとって、仕事とは職から職へと持ち運ぶものであり、職があっても、それは雇い主のためにするものだけでなく、自分自身の思考体系の一部でもある。
少数の大勝者が他すべてを凌駕する分野に入るには、気が引けるだろう。意図してそうする人もいるが、必ずしもそうする必要はない。十分な才能を持っており、好奇心を十分に追いかけさえすれば、自然とそのような分野にたどり着くだろう。あなたの好奇心は退屈な問題に興味を持たせないし、興味深い問題は往々にして超線形リターンを生む分野を創出する。
超線形リターンの分野は決して静的ではない。実際、最も極端なリターンは、その分野を拡張することで得られる。したがって、野心も好奇心もあなたをその分野に導くが、好奇心のほうがおそらくより強力だ。野心は既存の山を登らせようとするが、十分に面白い問題を深く掘り下げれば、その問題が足元で山となるかもしれない。
TechFlow公式コミュニティへようこそ
Telegram購読グループ：https://t.me/TechFlowDaily
Twitter公式アカウント：https://x.com/TechFlowPost
Twitter英語アカウント：https://x.com/BlockFlow_News
