YC W26デモデイの詳細な振り返り：200社が明らかにした起業の真実

2026.04.30

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YC W26デモデイの詳細な振り返り：200社が明らかにした起業の真実

データ、パターン、そして将来の創業者が知っておくべきすべてのこと。

2026.04.30 - 04:16:20

创业

Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察

データ、パターン、そして将来の創業者が知っておくべきすべてのこと。

著者：Rathin Shah

翻訳編集：TechFlow

TechFlow解説：これは単なるDemo Day観察レポートではありません。著者は現地で199社のピッチを聞き終えた後、データと事例をもとに、現在のAIスタートアップが抱える本質的なロジックを明らかにしています。なぜ60％の企業が「AIに全力投入」するのか？なぜ「copilot」という概念がほぼ消滅したのか？また、収益化が最も速い創業者が、なぜ「元勤務先に売り込む」戦略を取るのか？さらに重要なのは、一見人気のある分野の裏に潜む致命的なリスク、そして誰も注目していないが、次世代の伝説的企業を生み出す可能性を秘めた空白領域について指摘しています。

私はYC 2026年冬期Demo Dayに参加しました。登場企業は199社。以下は、私が得たすべての観察結果——データ、パターン、そして今後創業する皆さんが知っておくべきすべてのことです。

創業者への核心的教訓

市場／課題の提示に関して

1. AIはカテゴリではなくインフラストラクチャである。このバッチ（選考通過企業グループ）の60％が「AIネイティブ」、さらに26％が「AIエンパワード」、わずか14％のみが非AI企業である。問うべきは「あなたはAIを使っていますか？」ではなく、「あなたのAIは、基礎モデルが開箱即用で実現できないことを何を成し遂げているのか？」である。

2. 「補助」ではなく「代替」。中心的なテーマは「AI従業員」であり、copilotでもアシスタントでもない。「我々は［高額な人件費を要する職種］をエンド・ツー・エンドで完全に代替します」というのが定番のピッチ文言であり、価格設定はその人物の給与の一部に過ぎない。Copilotは補助だが、Agentは行動を起こす。業界はすでに前進している。

3. 自分の専門分野における「Claude Code」を見つける。あらゆる職種には、AIが現在生成可能な構造化されたアウトプットが存在する：契約書、CADファイル、財務モデル、手術計画、仕様書など。時給100～500ドル以上で、既存のツールが10～30年間使われ続け、かつ明確な検証ステップを持つ職種を探せ。広大な可能性を持つ分野の例：税務計画、土木工学、経営コンサルティング、臨床試験、特許出願、音楽制作。

4. サービスモデルを検討する。このバッチの約20％が、AIネイティブなサービス企業（法務、採用、会計、保険など）を立ち上げており、成果報酬型の料金体系ながらソフトウェア並みのマージンを実現している。彼らはこのバッチで最も急速な収益成長を示しており、その成功パターンは次の通り：まずサービスから始める→収益とデータを獲得→自動化をリリース→プラットフォームへと進化させる。

5. B2Bが主導。AI AgentはB2Bの知識労働者を代替する。87％がB2B企業、消費者向けはわずか14社（約7％）にすぎない。現在のAI能力は、商業ワークフローと完璧にマッチしている。これは優れたビジネスチャンスではあるが、このバッチで伝説となる企業はむしろ「異端児」——ウラン鉱山探査企業、月面ホテル、ロボットカウボーイ、寄生虫由来医薬品企業など——である可能性が高い。

6. データフィードバックループを構築する。顧客とのあらゆるインタラクションが、自社製品をより良くするはずである。LegalOSは1万2,000件のビザ申請データで訓練→承認率100％。雇用が発生するたびに、精度が完璧に向上していく。データフィードバックループがないなら、あなたはただのラッパーにすぎない。

7. 一般論的なAIラッパーを構築してはならない。「あらゆるものにAIを適用」する戦略は、「年俸8万ドルの特定職種をAIで代替」する戦略に敗れる。魅力的でない業界に深く踏み込め。最大の機会は、あなたが決してカクテルパーティーで紹介しないような業界にこそ隠れている。

8. 消費者向け企業の不在は、むしろ機会のシグナルである。教育関連企業ゼロ、消費者向けソーシャルゼロ、メンタルヘルス／フィットネス関連ゼロ、政府テクノロジー関連ゼロ。歴史的に資金調達が最も少ないカテゴリほど、驚異的なリターンを生み出してきた。AIネイティブなエンターテインメント、ソーシャル、教育分野を突破する創業者は、そのカテゴリを独占するだろう。

9. ハードウェアが復活した。このバッチの18％がハードウェア要素（ロボット、ドローン、ウェアラブル、宇宙技術など）を含む。これは直近のバッチと比較して顕著な増加である。SpaceX／Tesla出身者が設立した実体製品企業は、このバッチで最も差別化された存在である。

流通チャネルに関して

10. 流通チャネルは前提条件であり、後付けの考えではない。成長上位15社のうち60％は、創業者自身のネットワークまたはYCネットワークを通じて顧客を獲得している。もし最初の20社の顧客を獲得するために「流通チャネルをどうするか」を考えなければならないなら、あなたは市場を間違えている。

11. 最初の市場は元勤務先である。GTM（Go-to-Market）戦略として最も支配的な手法（B2B企業の約35％）は、創業者が長年にわたり業界で働いた後に退職し、自身の人脈網に再び売り込むというパターンだ。彼・彼女の名刺入れこそが流通チャネルなのである。

12. PE（プライベート・エクイティ）によるM&Aチャネルは大きく過小評価されている。Ressl AIとRobbyは独立して、PE支援のM&A買収側が利益改善ツールを切望していることに気づいた。1件のPE取引＝50～200の拠点を意味する。

13. すでに流通ネットワークを持つ市場を選ぶ。GTMで苦戦する企業は、ほとんどが「まず製品を作り、その後で販売方法を考える」という順序で動いている。勝者は「すでに接触できる人は誰か？彼らが切望しているものは何か？」という問いから始める。

チームに関して

14. 創業者と市場のマッチングは、収益化スピードを最も強く予測する因子である。自分が今自動化しようとしている業務を実際に経験した創業者は、数日で契約を成立させられる。それ以外の創業者は数か月を要する。Proximitty（3週間未満で70万ドルのARR）：CEOはマッキンゼーの銀行リスクコンサルタント。Corvera（4週間で3万3,000ドルのMRR）：CEOはCPGブランドを運営していた。

15. 共同創業者との関係性こそが、あなたの護城河である。このバッチの46％は2人チームである。最も強いチームは長年一緒に働いてきた者たち——元同僚、大学の同級生、兄弟姉妹、あるいは過去に何度も共同創業した仲間——で構成される。もし共同創業者と一緒に何かをリリースした経験がないなら、起業において最も重要な部分をまだ検証できていないことになる。

16. 専門分野の知識は学位よりも重要である。最も説得力のある創業者は、問題を自ら経験してきた者である：歯科医が手術用AIを構築、航空機整備責任者が機械工具を開発、ロビー活動家が政策AIを立ち上げる。いわゆる「元大手企業出身」は基本条件であって、差別化要因ではない。

ピッチに関して

17. 狂気じみた結びの言葉が極めて重要である。199社が1日にピッチを行う中で、あなたは人々が酒を飲みながら語り合う存在にならねばならない。「最初のAIオスカーはMartiniによって授与される。」「2032年の月面ホテルを今すぐ予約できます。」あなたのビジョンは、具体的で、反証可能で、引用可能な形で提示されねばならない。

避けるべきもの

18. 差別化されていないAgentインフラを避ける。8～10社がAgentの監視／テスト／圧縮を目的とした企業を設立している。しかし、基礎モデルプロバイダーがこうした機能をネイティブに提供するようになるだろう。「［既存のDevOpsツール］but for AI agents」という説明で自分を表せるなら、それは危険領域である。

19. データによる護城河のないAIネイティブサービスを避ける。収益化は最も速いが、防衛性は最も低い。コア技術は数週間で複製可能である。従来の企業は12～18か月以内にAIを採用するだろう。独自のデータや埋め込み型流通チャネルがなければ、護城河は非常に薄い。

20. 商品化されたワークフローのラッパーを避ける。AIが明確に定義されたタスクを実行する場合、GPT-5が6か月以内に同様の機能をネイティブに提供する可能性がある。

現場の様子

199回のピッチ。YCのオーブン（育成プログラム）から生まれた新鋭スタートアップには、独特の香りがある。興奮、高エネルギー、そして決して退屈しない空気。

印象に残った瞬間のいくつか：

月面初のホテルを提案するスタートアップ——ホワイトハウスからの招待状と5億ドルの意向書付き

自律型ドローンで牛の群れを放牧する「ロボットカウボーイ」

デモ中にリアルタイムで自社のピッチ資料を生成するAIデモ企業

衛星画像のデモ中に、イラン・テヘランまで随意にズームインした企業（会場全体が静まり返った）

Martiniの創業者が「最初のAI制作映画のオスカーはMartiniが受賞する！」と締めくくり、投資家たちを白眼で見させるか、支票帳を取り出すかのどちらかに追い込んだ

ハードウェアデモエリアは熱気に包まれていた：ロボット、ドローン、生命科学用タンパク質を搭載した顕微鏡、車載レーダー。触れて確かめられる、現実の物理的製品。これは単なるSaaSダッシュボードのバッチではない。

199回のピッチを聞き終えると、個別の企業ではなく、パターンが見えてくるようになる。以下が私の発見である。

宏観的数字

総企業数：199社

ビジネスモデル：

B2B：174社（87％）

B2C：14社（7％）

B2B2C：11社（6％）

製品タイプ：

純粋ソフトウェア：163社（82％）

ハードウェア＋ソフトウェア：24社（12％）

純粋ハードウェア：12社（6％）

AI分類：

AIネイティブ（AIそのものが製品）：120社（60％）

AIエンパワード（既存ワークフロー＋AI）：52社（26％）

非AI：27社（14％）

牽引力（トラクション）：

推定中央値ARR：約5～10万ドル

推定中央値成長率：約30～50％／月（MoM）

ARR＞100万ドルの企業：約5％

収益ゼロ：約50％

主要業界：B2Bソフトウェア（59％）、産業（15％）、医療（10％）、フィンテック（8％）、消費者（4％）。

消費者向け企業は14社のみであり、YC公式では7社のみが「消費者向け」と分類されている。残りは企業向けと表示されているが、実際には消費者向け製品であり、B2B、医療、フィンテックに分類されている。

トップ10のテーマ

1. AI Agentによる職務全体の代替

中心的なテーマ。copilotではなく、完全な代替である。

Beacon Health：事前承認業務を行う事務職員を代替

Perfectly：採用担当者をエンド・ツー・エンドで代替

Lance：マリオット／ヒルトン／ハイアットなどの50以上のホテルのフロントを代替

Mendral（Docker共同創業者）：DevOpsエンジニアを代替

Canary：QA（品質保証）を代替

「copilot」フレームワークは、2025年初頭のピッチの約4％からW26では1％へと減少した。

2. 「X分野のClaude Code」

Claude CodeおよびCursorは、Agent型AIがコード生成に有効であることを証明した。W26の創業者は、同じパラダイムを構造化されたアウトプットを生成するあらゆる職種に応用している：

REV1：機械エンジニア向け（3D→2D図面）

Avoice：建築家向け（仕様書、文書作成）

Synthetic Sciences：科学研究者向け

Maywood：投資銀行家向け

Alt-X：不動産審査向け（Excel内での直接作業）

Cardboard：動画編集者向け

Mango Medical：手術計画を数分で生成（従来は数日）

3. AIネイティブな専門サービス（「サービス事業、ソフトウェア経済学」）

既存企業向けのツールを作るのではなく、それらと競争するAI企業を立ち上げる：

4つのAI法律事務所（Arcline、General Legal、Vector Legal、LegalOS）

AI採用代理店（Perfectly）

AI会計（Balance）

AI保険ブローカー（Panta）

AI政策コンサルティング（Fed10：元ロビー活動家3人が創業）

Pantaは明言する：「ソフトウェア経済学に基づくサービス事業」。成果報酬型であり、ソフトウェア並みのマージンで運営される。AIが人間の80％を処理し、人間が20％を担うからだ。Arclineには50社以上のスタートアップ顧客がいる。LegalOSはビザ承認率100％を達成。

懸念材料：人間が関与するため、マージンは60～80％に制限される。責任は現実に存在する。護城河に関する疑問：コア技術が「LLM＋ドメイン固有プロンプト＋人間による最終確認」ならば、それを模倣することを妨げるものは何か？新たな回答：サービスから始める→自動化をリリース→プラットフォームへと進化させる。サービスは楔であり、ソフトウェアが護城河である。

4. Agent時代のインフラストラクチャ

技術スタックの各レイヤーが、Agentのために再構築されている：

Agentic Fabriq = 「AgentのOkta」

Sponge（元Stripe暗号部門責任者3人） = Agentの金融インフラ

Moda／Sentrial = Agent信頼性のDatadog

Salus = 実行時ガードレール

21st（140万人の開発者） = AIファーストUIのReactコンポーネント

Zatanna = LLM以前のSaaSを、Agentが照会可能なデータベースへ変換

リスク：基礎モデルプロバイダーがこれらの機能をネイティブに提供するだろう。このレイヤーでは約30％の競合重複が確認されており、過密状態であることがわかる。

5. 「魅力的でない」業界における垂直AI

最大のROI（投資対効果）は、テクノロジーが無視してきた業界にある：

Zymbly：航空機整備の文書作業を自動化（5分の修理に45分の文書作業が必要）

GrazeMate：自律型ドローンで牛の群れを放牧する「ロボットカウボーイ」。ピッチ時は思わず笑ってしまうが、創業者が6,000頭の牛を飼育する牧場で育ったと知ると、話は別だ。

OctaPulse：養魚業向けコンピュータービジョン

Squid：送配電網計画の課題解決（年間7600億ドルの非効率、依然としてExcelを使用）

これらの創業者は非常に深いところまで掘り下げている。Scout Outの創業者は建設業界の4代目。LegalOSの共同創業者は移民専門の家族経営法律事務所で育ち（12歳から1万人時間以上）、Zymblyの共同創業者はバージン航空の航空機整備責任者。最高の機会は、あなたがカクテルパーティーで決して紹介しないような業界にある。

6. 実体AI／ロボティクスの復活

このバッチの18％がハードウェア要素を含む：

Remy AIおよびServo7：人間のデモンストレーションから学習する倉庫ロボット（倉庫の80％がゼロ自動化）

Origami Robotics：ロボットハンド

RoboDock：MVPを60日で展開し、Waymoから10万ドルの契約を獲得

Fort（元テスラエンジニア3人）：力トレーニングを追跡（Whoop／Ouraでは未実現）

Pocket：3万台以上を出荷、年間化収益2700万ドル

ハードウェアデモエリアは、当日最も活気のある場所だった。

7. 国防・国家安全保障

Milliray（オックスフォード／セント・アンドリューズ大学博士3人）：NATO向けドローン探知レーダー（バッチ内で47万ドルの売上）

Seeing Systems：英国ロイヤル・マリーンズ向けAI打撃ドローン

DAIVIN!：米国特殊作戦部隊向けタンクレス潜水装備

国防予算は巨額、契約期間は長期、信用は民間にも転用可能。

8. データこそが護城河

誰もが同じ基礎モデルを持つ時代において、専有データこそが主な防御手段である：

Shofo：世界最大規模のインデックス化動画ライブラリ

Human Archive：スタンフォード／バークレー大学を中退し、アジアに移住して数千世帯からヒューマノイドロボット用データを収集

LegalOS：1万2,000件の成功ビザ申請→承認率100％

パターン：顧客とのインタラクションごとに製品が向上する。データフィードバックループがないなら、あなたはただのラッパーである。

9. ハードテク／宇宙

最も大胆なピッチ。GRU Spaceは2032年までに月面初のホテルを建設中。ピッチ時には会場の空気が一変した：半分は彼らが狂っていると思い、もう半分は本当に実現しうると感じた。5億ドルの意向書、ホワイトハウスからの招待状、10億回以上の閲覧数。Beyond Reach Labsは、軌道上にサッカーコートサイズの太陽光発電アレイを建設（2030年までに電力需要が500倍増）。TerranoxはAIを用いてウラン鉱床を発見（1件の発見で2～7億ドルの価値）。

Ditto Biosciencesは最も斬新な主張かもしれない：寄生虫は人類の免疫系を制御するタンパク質を、数百万年にわたって進化させてきた。DittoはAIを用いてそれらを特定し、自己免疫疾患治療薬を設計する。進化はすでに問題を解決済みであり、彼らは単にその答えを読み取っているだけだ。

10. AIネイティブな研究・科学

Talking Computers：AI科学者チームを展開（ARRは100万ドル超）

Aemon（双子の兄弟、20歳前にICLR／EMNLPで論文発表）：10ドル未満の計算コストでNP困難な数学問題で世界記録を樹立、Google DeepMindを凌駕

Ndea：ZapierのMike KnoopとKeras創設者François Cholletが共同創業、明確に「革新できるAGI」を構築する

創業者：429人のパターン

人口統計：

約60％が移民／国際出身

男性86％、女性14％

トップ校：UCバークレー（約45人）、スタンフォード（約35人）、MIT（約20人）、ウォータールー（約15人）

55％がコンピューターサイエンス専攻、45％が他専攻

背景：

約30％が元大手企業出身

約25％が過去に起業経験あり

約12％が金融／トレーディング（Citadel、Jane Street、Jump）出身

SpaceX出身のみで約12人、そのほとんどがハードウェア・航空宇宙分野で活動

チーム：

46％が2人チーム、15％が単独創業

最も一般的な原型：異なる専門性を持つ2人の技術系共同創業者（約35％）、いわゆる「ハッカー＋セールス」の古典的組み合わせではない

19％の企業が少なくとも1人の博士号保有者を創業者に擁する

出会い方：約35％が大学の同級生、約25％が元同僚、約15％が過去に共同創業した仲間、約10％が家族／兄弟姉妹

専門分野のエキスパートとしての創業者が最も説得力を持つストーリーである：Adrian Kilian（歯科医→Mango Medicalの手術AI）、Robbie Bourke（25年間航空業界→Zymbly）、Pamir Ehsas（OpenAIの外部法務顧問→Arcline）、Conor Jones（英国国立電力網で長年勤務→Squid）。

いくつかの観察：

深い専門知識＋構築能力を持つ技術系共同創業者＝このバッチで最も強い企業

最も成功したチームは、過去に一緒に企業を立ち上げ・売却した経験を持つか、現在解決しようとしている同一の問題に、同じ企業で並んで取り組んだ経験を持つ

31％の企業が少なくとも1人の博士号保有者または研究者を創業者に擁し、主に医療／バイオテクノロジー、ハードテク、AIインフラストラクチャ分野に集中

彼らが市場を見つける方法

B2B（このバッチの88％）

「私が実際にこの痛みを経験した」（約40％）：最も強力なパターン。End Closeの創業者はModern Treasuryで6年間、1兆ドルを超える支払い処理を担当。Squidの創業者は英国国立電力網で長年勤務。彼らには顧客発見など不要であり、彼ら自身が顧客なのだ。

「私が構築しようとしているものを代替するプラットフォームを、私が作った」（約20％）：Docker共同創業者がMendralを構築。TikTokのMLサイエンティストがPerfectlyを構築。彼らはアーキテクチャを熟知し、AIがどこで飛躍的な変化をもたらすかを理解している。

「50回の対話ラッシュ」（約15％）：体系的な発見プロセス。Ritivelはコードを書く前に50回以上の製薬企業との対話を実施。Ressl AIはコンサルティングから始め、取引には最も多くの「つなぎ作業」があることを発見した。

「インフラストラクチャの予言」（約15％）：論理に基づく主張。「もしAgentが存在するなら、認証が必要になる」→Agentic Fabriq。リスク：2～3年先の未来に向けて構築すること。

「研究→商用化」（約10％）：CellType（イェール大学教授＋DeepMind）、Valgoの共同創業者は実際に安全クリティカルシステムの教科書を執筆。

B2C（このバッチの7％）

「私がユーザーそのもの」（約50％）：Fortの創業者はウェアラブル機器に不満を持つウエイトリフター。Doomersionの創業者はショート動画を閲覧し、言語学習を行い、それらを融合させた。

「フォーマット変換」（約25％）：既存の行動＋新しいメディア。Pax Historia：戦略ゲームへの愛＋AIによる歴史再現。

「ハードウェアによる楔」（約25％）：実体製品により、ソフトウェアでは再現できないデータ循環を創出。

根本的な教訓：成功したW26企業のどれもが、ハッカソンや「もしAIでこれをやったら…」というアイデア出しで誕生していない。すべてが、深い個人的経験または情熱的な顧客発見から生まれている。

彼らが流通チャネルを見つける方法

データは明確である：創業者ネットワークは、成長最速のB2B企業にとって#1の成長メカニズムである。成長率上位15社のうち60％が、創業者ネットワークまたはYCネットワークを通じて初期顧客を獲得している。

B2Bモデル：

「元勤務先の同業者に売る」（約35％）：Fed10の元ロビー活動家3人、彼らの名刺入れこそが流通チャネル

「YCを発射台とする」（約25％）：Cardinalは40社以上のYC企業にアウトバウンドを提供、Palus Financeは数週間で33社を契約

「オープンソース」（約10％）：21stは140万人の開発者を擁し、インフラ層にのみ有効

「PEによるM&Aチャネル」（約8％）：1件の取引＝50～200の拠点

「体系的なアウトバウンド」（約15％）：限定された買い手リストで、定量可能な課題を有する

「楔型製品」（約7％）：狭い切り口で入り、そこから広げていく

B2C：製品そのものが流通チャネルである。Doomersionは2週間で1万5,000ダウンロードを達成（有料マーケティングゼロ）。Pax Historiaは数万DAUを達成、有機的成長。ハードウェア創業者は、実体の存在が口コミを生むと賭けている。

最大の収穫：GTMで苦戦する企業は、ほとんどが「まず製品を作り、その後でどう売るかを考える」という順序で動いている。勝者は「すでに接触できる人は誰か？彼らが切望しているものは何か？」と問い、それを実現する製品を構築する。

優れたピッチの分析

7つの構成要素が、忘れがたいピッチと曖昧なピッチを分ける：

1. フック（引きつけ）

3つの原型が有効：

衝撃的なデータ：「新薬を市場に出すには50万日かかる。我々はそれを5日に短縮したい」（Rhizome AI）

再フレーミング：「あなたがアップロードしたすべてのファイルは、1974年のプロトコルを使っている」（Byteport）

「私が課題そのもの」：「私はModern Treasuryで6年間、1兆ドルの支払い処理のための調整作業を構築した」（End Close）

2. 課題（抽象的ではなく、具体的に）

「技術者は半分の時間を文書作業に費やしている」（Zymbly）は、「我々はバックオフィスワークフローを自動化する」よりも優れている。

3. チーム（一文で信頼を築く）

「AndreaがDockerの第一行のコードを書いた」（Mendral）。「我々のチームが、インターネット上のすべてのHTTPS接続を保護するMPIC標準を発明した」（Crosslayer Labs）。

4. 市場（単に巨大であるだけでなく、避けられない必然性）

「衛星の電力需要：2030年までに500倍増加」（Beyond Reach Labs）。最も強い市場ピッチは、「なぜ今なのか？なぜ避けられないのか？」を説明するものであり、単にTAM（総市場規模）が大きいということではない。

5. 牽引力（絶対値よりも速度）

「0から4週間で3万3,000ドルのMRR」（Corvera）は、時間枠を伴わない「10万ドルのARR」よりも優れている。

6. 独自の洞察

「寄生虫は人類の免疫系を制御するタンパク質を進化させた。我々はその答えを読み取っている」（Ditto Bio）。「保険会社は自律システムの保険料を算出できない。なぜなら、過去の請求データが存在しないからだ」（Valgo）。

7. 狂気じみた結びの言葉

「最初のAIオスカーはMartiniによって授与される。」「2032年の月面ホテルを予約できます」（GRU Space）。

曖昧なピッチ：抽象的な「AI for [業界]」、課題と無関係なチーム経歴、そして（特に重要）狂気じみた結びの言葉がない。

競合重複：YCの多重投資

約30％の企業が、このバッチ内で直接の競合企業を持っている。真に高い重複を示すのは約5％のみ。

高重複：LLMコンテキスト圧縮（Token Company vs. Compresr）、医療・法務文書（Wayco vs. Docura Health）、ロボットデータ（Human Archive vs. Asimov）

中程度：スタートアップ法務（Arcline vs. General Legal vs. Vector Legal）、AI SRE（IncidentFox vs. Sonarly）、Agent監視（Sentrial vs. Moda）、事前承認（Ruma Care vs. ClaimGlide vs. Beacon Health）

これが示すもの：YCは企業ではなく市場に投資している。3つのスタートアップ法務企業＝市場は現実的で、十分に大きいので、複数の勝者が共存できる。デモデイで見た限りでは同一に見える2社も、シリーズA段階ではまったく異なるものになっているだろう。最も差別化された企業は、一切の重複がない：Terranox、Zymbly、GrazeMate、Ditto Bio。いずれの場合も、創業者の専門分野の知識こそが護城河である。