民間版 ARPA (PARPA) 設立マニュアル ～不可能を必然に変える方法～ (2)

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。）

民間版 ARPA (PARPA) 設立マニュアル ～不可能を必然に変える方法～ (1)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 C…takaumada.com

民間版 ARPA (PARPA) 設立マニュアル ～不可能を必然に変える方法～ (3)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 C…takaumada.com

• パートII：ARPAを模倣することは価値があり可能である - 迷路のレイアウト
• なぜベル研究所ではなくDARPAを模倣しようとするのか
  • DARPAが追求しないDARPAスタイルのアイデアがあります
  • DARPAモデルは政府外で存在できるでしょうか？
  • 21世紀のDARPAの模倣は民間であるべきです
• DARPA類似組織が考慮する必要がある事項
  • DARPA類似組織は複数の実験を同時に行うことができ、また行わなければなりません
  • DARPA類似組織はプログラムマネージャーに執着する必要があります
  • 研究をしたことがある人が研究を担当すべきです（より一般的には、あることをしたことがある人がそのことを担当すべきです）
  • DARPAを模倣しようとする人は誰でも、長期間にわたって多くの不快感と向き合う意志が必要です
  • 大きなものは小さく始めることが重要です
  • 組織のミッションの恩恵と禍い
  • 最先端技術には特注の販売チャネルがあります
  • 産業研究所の靴を履く
  • DARPA類似組織は、イノベーション組織とその資金工場との通常の関係を逆転させる必要があります
• DARPA類似組織ではお金はどのように機能するのでしょうか？
  • DARPAはプラスのリターンを得ることができるでしょうか？
  • DARPA類似組織が影響を阻害することなく価値を獲得するのは困難です
  • 異常な結果を生み出すための最小有効予算はありますか？
  • 収入
  • 技術ライセンス
  • スピンオフ企業
  • 従来の慈善資金調達（寄付）
  • 慈善投資
  • メンバーシップモデル
  • 政府助成金と契約
  • 政府助成金
  • 政府契約
  • コンサルティング
  • ミトコンドリア作戦：既存のマネーファクトリーの独立的な部門になる
  • 大きな元本の利息から運営資金を調達する基金は、DARPA類似組織にとって理想的な資金調達メカニズムのように思われます
• 推測
  • 探索的プログラム組織
  • より良い研究開発を可能にするプログラム設計の学問分野を創造できます
  • プログラム設計はレゴの組み立て説明書を作ることに似ています
  • 優れたシミュレーションはロードマッピングツールの「なぜ今なのか」になり得ます
  • DARPA系組織は憲法とチェック・アンド・バランスを使用して、長期間にわたって高い変動性の結果を生み出すことができます
  • 従業員所有権はDARPA系組織が長期的インセンティブを整合させることを可能にし得ます
  • DARPA系組織は最先端技術の販売チャネルを確立できるかもしれません
  • R&D インセンティブ SPAC
    • ライセンス

パートII：ARPAを模倣することは価値があり可能である - 迷路のレイアウト

なぜベル研究所ではなくDARPAを模倣しようとするのか

ベル研究所はその時代の産物であり、今日もはや存在しない一連の独特な条件の産物でした。一方、DARPAは今日の世界でうまく機能することができるようです。その最大の障害は、おそらく政府の一部であることに伴う制約です。

ベル研究所を複製するための「検索空間」はより制限されており、かつ大いに探索されているため、DARPAモデルで遊ぶ余地がより多くあると私は疑っています。ベル研究所には独特なモデルがありませんでした。彼らには確かに最高の物語がありますが、他にもいくつかの素晴らしい産業研究所がありました。多くの組織が「次のベル研究所」を作ろうと試みました。適切な外部条件なしに既存の企業の一部としてそれを試みた組織は、現代の企業R&Dの制約の下で潰されました。そして、それを別個の実体として行おうとした組織は 健全な産業研究所に必要な三つの条件 に対処しませんでした。 おそらく、我々は今日でも素晴らしい産業研究所を持っています。ただし、原子ベースの分野ではありません 。

ベル研究所のクローンとは対照的に、DARPAモデルの政府外の模倣は稀です。多くの組織がDARPAモデルにリップサービスを払いますが、全く似ていません。DARPAを構築しようとして、スカンクワークスを構築することになりがちです。真剣な模倣のように見える組織のうち、 Actuate （社会的善のためのソリューションR&D）と Wellcome Leap （健康のためのソリューションR&D）は、この1年間で本格的に始まったばかりなので、それらについて多くを語ることは困難です。 Ink & Switch は、ソフトウェア世界でDARPAモデルを成功裏に模倣しているようです。探索すべき組織的な白地がまだたくさんあります。

同時に、この見かけの白地は、失敗した試みの墓場に向かって「真の非政府DARPAモデルは一度も試されたことがない！」と叫ぶのと同じかもしれません。静かに死んだか、彼らのモデルとDARPAのモデルの間の関連性を明示的に描かなかったDARPAを模倣する組織があったかもしれません。もう一つの現実的な可能性は、DARPAモデルが政府の文脈外では単に機能しないということです。しかし、証拠は、プライベートなDARPA-riffが不可能ではなく、実際に可能かもしれないことを示唆しています。このセクションを読んだ後、あなたも同意することを願っています。

要約すると、今日の世界でDARPAを複製することは可能のようですが、ベル研究所がそうであったものになることを可能にした条件を意図的に再現することは可能ではないようです。

DARPAが追求しないDARPAスタイルのアイデアがあります

DARPAを模倣することが不可能である重要な理由は、実際のDARPAがすでにその構造的制約内に適合する隣接可能性のすべての部分に取り組んでいるということです。すべてのDARPAプログラムは米国の防衛優先事項に結び付く必要があります。しかし、ほぼあらゆる技術が何らかの形で防衛優先事項に結び付けることができます。例えば：ヒューマンコンピュータインターフェースは指揮統制のため、医学は負傷した兵士と退役軍人の障害者を助けるため、改善された学習技術は軍人の訓練を助けることができ、新しい材料とエネルギー生成技術は戦場に展開でき、軍をよりエネルギー安全にすることができ、基礎物理学はワープドライブ駆動の戦艦を可能にするかもしれません！

したがって、DARPAがすでに潜在的にインパクトのあるDARPAスタイルのプログラムを試したであろうと結論することは非常に合理的です。これが真実であれば、より少ないリソースと影響力で類似のプログラムを実行しようとすることは愚かです。

幸運なことに、証拠はこれがそうではないことを示唆しています。おそらく安っぽいアナロジーですが、DARPAがすべての潜在的に素晴らしい技術プログラムを引き受けると仮定することは、Googleが潜在的に価値のあるソフトウェア製品に向かうと仮定するのと同じ思考の線です。

一つの証拠は、単に防衛設定での適用が不十分であるという理由でプログラムアイデアが拒否されたという元PMの証言です。「DARPAが拒否した良いアイデア」のリストがあれば素晴らしいでしょうが、DARPAはまだ米国国防総省の一部なので、それらの提案について直接尋ねることは困難です。 ¹²¹

もう一つの証拠は、多くのプログラムがギリギリのところで存在に至ったという話です。彼らの話はしばしば、献身的なPMが数回の拒否や差し迫った予算削減を通じて粘り強く彼らのために議論することを含みます。¹DARPAの選択プロセスが実際にはほぼすべての最終的に実行可能なアイデアをサポートするのに素晴らしいが、最初にそれらすべてを試練にかけるということ かもしれません 。これは可能性が低いようです。代わりに、DARPAプログラムの多く、特に軍事外で特に興味深いものが、ギリギリで線を越えたとすれば、その線を越えなかったものも同じかそれ以上に多くあります。

DARPAが他の政府機関よりも制約が少ないことで有名である一方で、それでも米国政府官僚制の一部です。そのため、DARPAには他の方法では実行可能なプログラムを除外する可能性のある多くの制約がまだあります。DARPAは社内で研究を行わないため、全く新しい組織を立ち上げることを必要とするプログラムを追求することはできません。それでも政府の調達、雇用、給与慣行を使用する必要があり、これらすべてが潜在的なプログラムを妨害する可能性があります。

結局のところ、DARPAが追求しないDARPAスタイルのアイデアがあるという主張を支持する唯一の確実な証拠は、それらを成功裏に設計し実行することです！

DARPAモデルは政府外で存在できるでしょうか？

DARPAモデルを模倣することが 可能 であるという事実を確立することに加えて、その模倣が政府外で存在できるかどうかを尋ねることも重要です。 IARPA や最近発表された英国のARPA、ARIAのような組織でのみDARPAモデルを成功裏に模倣することが可能なのでしょうか？ ²

この質問に満足のいく答えを出す良い方法はありませんが、同型の質問でより進歩を遂げることができるかもしれません：

何かが政府の文脈でのみ存在できる理由は何でしょうか？

言い換えれば、組織が政府の一部である必要がある「ハード」な理由と「ソフト」な理由があります。ハード理由は、政府なしでは文字通り 回避できない 理由です。ソフト理由は、政府なしでは 非常に困難 に思えるが可能な場所です。私たちが見つけることができる理由がソフトなもののみであれば、DARPA-riffが政府外で存在できると結論せざるを得ません。

イノベーション組織が政府の一部である必要がある二つのハード理由があります。最初は、組織の中核的な仕事が、核兵器や生物兵器に直接変えることができるような管理技術を含むことです。これらの場合、政府の一部でなければ、ある政府が、さまざまな程度の力で、あなたが全く存在しないことを確実にします。 ¹²⁴ 組織が政府の一部である必要がある二番目のハード理由は、国民国家の力なしには可能に集約できるよりも多くの資本を必要とする場合です。オリジナルの月面着陸は、政府資金なしでは達成できなかった作業の良い例です ¹²⁵ — NASAの予算は1965年と1966年に米国連邦予算の4%でした。

他のすべての理由はソフトに感じられます。イノベーション組織が政府の一部でありたいと思うソフト理由は、列挙するのに有用であるよりもおそらく多いでしょう。いくつかをリストアップします。

• 作業が人々の権利（プライバシー、財産など）を侵害することを含む。
• 作業がリターンを獲得する可能性をほとんど持たずに高価である。
• 作業が公共財または国民国家の規模でのみ価値を獲得できるアウトプットを作成する。
• 政府権威の重みが作業を著しく進歩させることができる。
• 組織が企業の一部として見つけることができない継続的な予算を必要とする。
• 組織が国立研究所のような政府所有の設備やリソースを利用する必要がある。

DARPAモデルを模倣する組織は絶対にいくつかの（すべての？）ソフト理由の対象になります。しかし、私はそれがハード理由のどちらにも対象にならないと主張します。兵器研究を行うのは実際のDARPAがあり、実際のDARPAを運営するのに必要な数字は大きい（FY2020で36億ドル）ですが、政府資金なしで達成することは不可能ではありません。

政府の一部であることは確かに成功を阻む一部の制約を緩和することができますが、それは他の多くの制約を 課します 。DARPAを政府機関でないことなく成功裏に模倣することは極めて困難かもしれませんが、DARPAを政府機関 として 模倣することは極めて困難です — ただし異なる方法でです。元DARPA長官Regina DuganとArati Prabhakarの二人の行動は、この結論を裏付けているようです — 彼女らは両方とも非政府のARPA模倣に取り組んでいます。Duganは Wellcome Leap の責任者であり、Prabhakarは Actuate を始めました。私は彼女らの暗黙の結論に同意し、政府支援なしで実行可能であることに加えて、21世紀のDARPAの模倣はプライベートであるべきであると主張します。

21世紀のDARPAの模倣は民間であるべきです

政府外でDARPA-riffを構築することが可能であるという証拠の背景で、私はより攻撃的な主張をしたいと思います：21世紀のDARPA模倣組織は自発的組織であることができるだけでなく そうあるべき です。これには二つの主要な理由があります。第一に、現代の官僚制は、説明責任と高分散組織が成功するために必要な不透明性の間に難解な緊張を導入します。第二に、政府の独立性は、政府組織ができないことをする能力を活用することによって、いくつかの分野で（実際の）DARPAよりも良くやる戦闘チャンスを組織に与えます。

もしほとんどの人に「政府が使うお金について説明責任を負うことを望みますか？」と尋ねたら、彼らはおそらく「もちろん！」と答えるでしょう。自由民主主義では、政府は名目上国民に対して説明責任を負います；できるだけ、私たちのお金がどのように使われるかについての透明性と監視を要求します。政府の透明性は良いことですが、それはまた、おそらく不透明性がDARPAの異常な成功にとって重要であるという事実と直接対立します。³ もし私たちが痛いほど正直であれば、素晴らしい結果につながる行動は、しばしば事前には悪いアイデアのように見えたり、私たちの公平感を傷つけたりします。選出された政府が公平であることを要求することは完全に合理的です。しかし、ゲームをより公平にすることはその分散を減少させ、多くの活動を除外します；60年代にARPAが運営していた方法は現在では決して許可されない でしょう 。これらの二つの相反するが正しい見通しは、高分散の結果を生み出そうとする政府組織を岩と硬い場所の間に置きます。このゴルディアンの結び目を切り抜ける方法は、最初に政府をその位置に強制しないことです。

DARPAは完璧ではありません。⁴ 高分散の結果のような一部のマイナス面はモデル自体に構造的に結び付いていますが、他のものは政府組織であることの産物です。政府組織として、DARPAは公平性の空気を持つ必要があります — 彼らはほとんどのプログラムに対してオープンコールを発行し、決定を下す前にすべての選択肢を考慮したことを実証する厳格なプロセスを経て、正当な機関と働き、公正な市場価格以上でも以下でもない価格を支払っていることを示すなど、リストは続きます。紙の上では、これらはすべて良いことですが、それらはまた、プライベート組織にとって潜在的に機会を残すより遅く、より制約されたプロセスを作り出します。プライベート組織は、給与、株式、その他のインセンティブで遊ぶはるかに多くの柔軟性を持っているため、政府組織が引き付けるのが困難な才能をタップできる可能性があります。うまくいけば、このリスト（拡張することができる）は、政府組織の手の届かないDARPAモデルの潜在的改善があるという説得力のある証拠です。

DARPA類似組織が考慮する必要がある事項

DARPA類似組織は複数の実験を同時に行うことができ、また行わなければなりません

複数の組織実験を並行して実行することは、一度に一つのことだけを変えるべきだという一般的な知見に反しています。 ¹²⁸ これは成功するビジネスを構築する上では絶対的に正しいことです。しかし、人々は数十年にわたって、人事管理から経営や従業員報酬に至るまで、組織運営に関するかなりオープンな ¹²⁹ 実験を数百万回試してきました。その結果、組織のHRやデザインのやり方が気に入らないとしても、基本的な組織構造やビジネスのベストプラクティスはかなり効果的なものになっています。研究組織は同時に、実験の数が大幅に少なく（設立された企業の数と設立された大学研究室の数を比較してみてください）、選択圧力も弱く、フィードバックループもゆるやかでした。

具体的に言うと、DARPAをベースにした組織を作ることが価値があり可能だと同時に信じながら、一度に一つのことだけを変えるべきだと考えるなら、ジレンマに陥ることになります。ARPA-EやIARPAのような新しい政府組織を作ることに限定されてしまうでしょう。DARPAモデルを政府外で応用することが可能だという論点を受け入れるなら、その単一のシフトだけで、好むと好まざるとにかかわらず、複数のこと（まずは法的構造と資金調達）を再考することを強いられます。その時点で、既存の構造にしがみつくことは、知恵というよりも足かせになる可能性があります。なぜなら、そもそもそれらの構造を良いアイデアにしていた前提がもはや成り立たないからです。

マサチューセッツに新しい植民地を設立することと、火星に設立することは、再考する必要のある事項の数という点で大きく異なります。環境的に、マサチューセッツはイギリスとかなり似ているので、多くのことを同じに保つのは理にかなっています。確かに、天候に対処するために異なる作物を使いたいかもしれませんが、それでもほぼ同じ道具を使い、同じ方法で農業を行い、同じ方法で家を建てたいでしょう。植民地の全体的な目的であった極端な宗教的要素でさえ、最終的には平均に回帰しました。一方、火星は地球上の どことも 異なります（南極を除けば）。以前とほぼ同じ方法でそこに住もうとするなら、死んでしまいます。

そのため、DARPA類似組織は生き残るためにいくつかの制度的実験を行う必要があります。それに加えて、組織の文脈でのみ実行できると思われる多くの実験があります。DARPA類似組織の目標は、パラダイムシフトをもたらす技術をより多く可能にするだけでなく、新しい制度モデルを実証することでもあるため、実験台になることがその役割の一部であるべきです。21世紀の研究管理における実験のための実験室と言えるでしょう。

これは、過去の匂いがするからといってすべてを捨て去ることを推奨するものでは ありません 。チェスタートンの柵は重要です！代わりに、先人から学ぶことが重要です。ベル研究所やDARPAからの貴重な教訓があなたを納得させたことを願っています。しかし、強い不均衡状態では、各構成要素をそれ自体のメリットで評価し、おそらく歴史や組織的景観の異なる部分から構成要素を取ってくる必要があります。

このバランスを取ることは、スキュラとカリュブディスの間を航海するようなものでしょう。一方には余計な実験があり、他方には同じ古いインセンティブが同じ古い結果を導くことがあります。この試練を前にして、触れるべきではない実験と構造的構成要素の全体的な分類法があることを指摘したいと思います。DARPAモデルの一部には、変更すると組織を「DARPA類似組織」と呼ぶことさえ困難になるような部分があります。これらの不変の考慮事項に加えて、 必ず 実行しなければならない実験があります。国防総省の予算なしにお金がどう機能するかを理解することは、最も明白なもののひとつです。他の実験はより「任意」なものです。成功と失敗の違いを生むかもしれませんし、気を散らすものかもしれません。

DARPA類似組織はプログラムマネージャーに執着する必要があります

DARPAモデルと権限を与えられたプログラムマネージャーの関係は、ヒドラとその多くの頭の関係のようなものです。頭はヒドラの一部であり、その業務を担う部分であり、その特徴的な特性のひとつです。

「 なぜDARPAは機能するのか？ 」では、DARPA PMについて詳しく説明していますが、要点は復習として、また権限を与えられたPMが いじってはいけない 核心的なものであることを強調するために、繰り返す価値があります。「委員会を通じてプログラムを管理するのはどうですか？」いいえ。「実行者が単にグラントを申請して相互に調整するのはどうですか？」いいえ。「お金が無駄にならないことを確実にするために、より厳格な承認プロセスはどうですか？」いいえ。「人々がキャリアプログラムマネージャーになれるとしたら？」いいえ。言いたいことはわかるでしょう。

プログラムマネージャーの重要性は、DARPAの外れ値的な結果を再現しようとする人は誰でも、適切なプログラムマネージャーを採用することに完全に執着する必要があることを意味します。適切なプログラムマネージャーを獲得するには、そのような人々が誰であるかと、彼らを参加させる方法の両方を理解する必要があります。

プログラムマネージャーは、単に一般的に高品質な人である必要はなく、特定の特性を示す必要があります：好奇心、低いエゴ、人々をまとめるのが得意、コミュニケーションが得意、そして話すことよりも実行することの比率が高いことです。

DARPA類似組織は、良いプログラムマネージャーを参加させるために困難な作業を行う必要があります。新しい組織は蓄積された威信に依存することはできませんし、民間組織は政府組織ができるような愛国的本能を利用することもできません。そのため、創造的である必要があります！PMを採用するための投機的なアプローチのひとつは、専門知識を持っているが伝統的に認定されていない人々を受け入れることです。このパターンは、深層学習や暗号学などのソフトウェア関連分野では珍しくありません。そこでは人々が独立して習熟度を築き、伝統的な機関を通らずに真の最先端の仕事をすることができます。ソフトウェア以外では、認定されていない研究専門知識はより稀です。それを開発するには、主に伝統的な機関に存在するより専門的な機器と暗黙知が必要だからです。しかし、認定されていない専門知識はソフトウェア以外にも存在し、生物学などの分野の民主化に関する予測が実現すれば、時間とともに見つけやすくなるかもしれません。認定されていない専門家に対する見る目を養うことは実を結ぶかもしれません！

DARPA類似組織には、他では見つけることのできないキャリアの機会があり、それは優秀なPMになるであろう人々の一部にアピールすることを願っています。論文を作成したりホッケースティック型の成長数値に仕事を調整したりする必要なく、技術を世界に送り出すことに極度の自律性を持って取り組む機会はそれほど多くありません。技術的パラダイムを変えることに燃えており、そのようなシフトを実現する能力と引き換えに給与、威信、安定性をトレードオフすることを厭わない、極めて有能な人々が少数（それほど多くは必要ありません）いると推測しています。もちろん、そのようなピッチはしばしば苦い失望につながるので、賢い人々は当然それに懐疑的です！その場合、そのような約束を実際に果たす場所になることが組織の立証責任となります。

しかし、特定のアイデア以上に、DARPA類似組織は常に自分自身に問いかける必要があります：どうすればPMが働きたがる場所になれるでしょうか？

研究をしたことがある人が研究を担当すべきです（より一般的には、あることをしたことがある人がそのことを担当すべきです）

雇用されると、PMはプログラムを成功させるか失敗させるかの重要な権限を持ちます。この権力は、DARPA類似組織を構築する人に「研究を担当するのに優れた人の条件は何か、そのような人をどうやって見つけるか？」という質問を非常に真剣に考えさせるべきです。この質問は、イノベーションシステム全般を気にかける人にとっても重要です。過度に関与する資金提供者、研究プログラムの詳細を運営するMBA、その他のコントロールプロジェクトのミスマッチはあまりにも一般的だからです。

「あることを担当する」というのは曖昧な概念です。しかし、その核心には、そのことの運命を直接コントロールする能力があります。プロジェクトや人が承認資金を得るかどうかを決定し、プロジェクトがどの程度うまくいっているかを判断し、そもそも何をすべきかのアイデアを思いつくことの組み合わせです。

特に研究では、良いアイデアと悪いアイデアを区別したり、開始後のプロジェクトの進捗状況を判断したりするために使用できる指標は非常に少ないです。指標が「すべてがうまくいっています！」と示唆している場合でも、研究者は自分自身を騙したり、間違ったことを最適化したり、核心的な問題を見落としたりすることは簡単です。その結果、研究を担当する人が行う必要のある決定には、指標を剥がして、その下で何が起こっているかを探ることができる理解のレベルが求められます。

指標を超えて見ることを可能にする「理解」は、そのことのアフォーダンスを直感することと大いに関係があります。つまり、多くの明示的および暗黙的な入力を無意識に統合し、システムへの異なる介入の効果を感じることができるほど豊かなパターンの織物を築き上げているということです。このプロセスは、ほぼ定義上、抽象化することが困難です。もし私たちがそれを脱抽象化することが得意だったら、それを指標に入れることができるでしょう！

説明のために、研究とは全く関係のない例を使います：ジムマネージャーです。ジムで勤務中のマネージャーが自身もウェイトリフターであるかどうかは、彼らが靴下でデッドリフトをする人々にどう反応するかで常にわかります。靴下でのデッドリフトは一般的な慣行です。名目上は、重い重量を持ち上げながらバランスを取る際に床を可能な限り「感じる」ことを可能にするためです（また、何年も前に有名なウェイトリフターがそれを推奨したためでもあります）。ジムでは全員が靴を履かなければならないという規則も一般的な慣行です。靴は重いものを足に落とした場合のダメージを軽減できますし、全員が靴なしで歩き回っているのを気持ち悪いと感じる人もいるでしょう。 ¹³⁰ マネージャーがあまりリフティングをしていない場合、靴下でデッドリフトをしている人をすぐに止めるでしょう。規則に反しているからです！（ここで、指標は良いことと悪いことについての規則に他ならないことに注意してください。）マネージャーがリフティングの経験がある場合、一般的には もし その人が何をしているかわかっているように見え、それを正当化するのに十分な重量を扱っているなら、靴下でのデッドリフトを許可するでしょう。その人は自分を傷つけることはないでしょうし、ある重量を超えると靴でもダメージを止めることはできません。この単純な例でさえ、いかに早く非解読性に遭遇するかに注目してください！「何をしているかわかっているように見える」とはどういう意味でしょうか？それは単に筋肉の大きさやチョークを使うかどうかの問題ではありません。バーに重量をどう載せるか、どう身体を保持するか、目の中の意図、つまり指標として全く認められないことです。研究はジムよりもはるかに複雑です！

私たちの指標主導の世界では言いにくいことですが、良いジムマネージャーも研究マネージャーも直感に依存しています。このセクションはより正確には「研究に対する直感を持つ人が研究を担当すべきです」と題するべきでしょう。しかし、あることに対する誰かの直感を把握することは極めて困難です。たとえあなた自身がそのことに対する直感を持っていたとしてもです。そのため、楽しいメタ状況で、私たちは「直感」のためのより解読可能なヒューリスティックを見つける必要があります。

「あることをしたことがある」ということは「このことについて直感を持っている」という合理的なヒューリスティックです。もちろん常に真実ではありません。あることをしたことがある人が常にそれについて直感を持っているわけではありませんし、そのことをしたことがない人でも時として直感を築くことができます！直感を持っているか極度の運によってのみ達成できる実績がある場合は助けになります。もちろん、実績のどの部分が直感なしに達成できるかを蒸留するには直感が必要です。直感は底まで亀です。

「落とし穴！」は何が「そのことをしたこと」として数えられるかを決定することで現れます。ラットの脳での実験をして生物学研究室で働いた人は、生物学を「したこと」がある人として数えられるでしょうか？分子遺伝学プロジェクトを担当すべきでしょうか？DNAオリガミプロジェクトはどうでしょうか？ここで、経験は単なるヒューリスティックであるという事実に戻り、過去の経験と将来の仕事の間でどれだけの直感が共有されているかを解きほぐそうと試みる必要があります。ここで避けるべき罠は、時として誰かが過度に専門化し、通常は彼らの経験にかなり近い分野で、あることを担当するのに より不適格 になってしまうことです。例えば、脂質二分子膜に取り組んでいる生物学の終身在職権を持つ教授は、CRISPRベースのプログラムを担当するのに terrible かもしれませんが、比較的経験の少ない人の方が得意かもしれません。 そこでの 罠は、その論理を極端に取って「経験は重要ではない！」と宣言することです。このセクションから何かを持ち帰るとすれば、経験は 重要 ですが、重要な唯一のことではないということを願います。

もちろん、ある時点で、誰かがいくつかのことを担当する必要があり、彼らがすべてをしたことがあるはずはありません。この避けられない緊張をナビゲートするコツは「減衰委任」だと私は推測しています。つまり、誰かの直感が少ないほど、より重く委任すべきであり、または逆に言えば、より関与しないようにすべきです。関与を大まかに3つのレベルに分けることができます：バイナリのゴー/ノーゴー決定、進捗測定とコース修正、そしてプロセスの直接的な支援です。これらのそれぞれは、前のものよりもかなり多くの直感を必要とします。

DARPAを模倣しようとする人は誰でも、長期間にわたって多くの不快感と向き合う意志が必要です

ソリューションR&Dの結果が世界に影響を与えるまでには長い時間がかかります。それに加えて、DARPA類似組織がそれに取り組む場所から実際に使用されるまでの間に、多くの主体が技術に触れる必要があることが多いため、通常帰属は混合されます。私はこれをあなたの脳に焼き付けたいと思っています。なぜなら、DARPA類似組織の最も可能性の高い失敗モードは、それに取り組んでいる人々やそれを支援している人々の何らかの組み合わせのフラストレーションであり、結果を殺すタイムスケールの圧縮や組織を完全に放棄することにつながると推測するからです。

すべてのデモの母は1968年に行われました。J. C. R. リックライダーがDARPAに参加してから6年後のことです。パーソナルコンピューティング技術は、このデモからXerox Altoでのプロトタイプシステムまでさらに5年かかり、（数え方によっては）その後Apple Lisaでの商業製品になるまでさらに10年かかりました。ARPAプログラムの開始から人々が購入できる棚の製品まで21年です。同様に、現代の自動運転を始動させたと言える最初のDARPA Grand Challengeは2004年に行われ（そして間違いなく失敗でした。車はコースを完走できませんでした）、2021年のこの執筆時点で、自動運転車はまだ主流ではありません。17年以上経っています。

スタートアップ世界の人々はしばしば自分たちのタイムスケールを誇りにしています。最初の資金調達からIPOまでの平均は約10年です。ここで私たちが見ているタイムスケールはその2倍以上で、IPOまでではなく、顧客向けの製品まで（仮にその仕事が製品として終わったとしても！）で、おそらく完全に他の誰かのものとして帰属されるかもしれません。リレーマラソンを走るようなものです。もちろん、一部の科学者は目を回しています。「それは何でもない」と彼らは言い、過去30年間取り組んできた実験を調整しています。

不確実性に加えるのは、ソリューションR&Dの大きな部分が、ゴールに到達することではなく、ボールを転がし始めることだという事実です。この役割は重要ですが、帰属を曖昧にします。これは歴史的に、DARPAが国内最高のCS学部の一部にシードを提供した方法で見ることができます。DARPAは、ユタ大学CS学部 ⁵ から出てきたすべてのもの（そして、そうすべきではないと主張もできます！）に対してクレジットを得ることはありません。DARPAのお金はしばしば、NSFが資金提供する意志を持つまで研究のリスクを軽減する役割を果たします。ほぼ設計によって、DARPA類似組織が関わったことに対して誰がクレジットに値するかについて議論があるでしょう。

耐え難いタイムラインと帰属の不確実性に加えて、DARPAをベースにすることは 奇妙なもの に取り組むことを伴います。あなたは成功例を聞いたことがありますが、DARPAは定期的にどこにも行かない風変わりなことに資金を提供しています。「彼らは そんなこと に私の税金を無駄遣いしている？」と思わせるようなことです。ワープドライブ。リモートコントロール昆虫。音波による核融合の生成。スーパーソルジャー血清。ただし、DARPAがテレパシーのヤギ殺害研究とは何の関係もなかったことは注目すべきです。時間が経つにつれて、DARPA所長たちはDARPAが弱められて通常のR&D組織に変えられないよう戦わなければなりませんでした。

良いDARPA類似組織の支援者にとって避けられない不快感の大きな部分は、これらの属性のいずれもが低いパフォーマンスの言い訳として使用される可能性があることです。「不確実性を解決するためにより多くの時間が必要なので、明確な結果を示していません」は真実である場合も偽である場合もあり、それを言っている人でさえ違いがわからないかもしれません。時間がかかるだけのプログラムとどこにも行かないプログラムの間の線は、しばしばそれに取り組んでいる人以外には非解読的です。帰属と奇妙さについても同様です。ここに私たちがナビゲートしなければならないもうひとつのスキュラとカリュブディスがあります。信頼以外にここでのコンパスはありません。

大きなものは小さく始めることが重要です

私が知る限り、人々の頭に本当に残る大きなものはすべて、最終的に到達した規模よりも最低でも一桁小さな規模から始まっています。これは企業、組織、プロジェクト、運動など、あらゆるものに当てはまります。

対照的に、誰かが巨大なもの――大規模なファンド、初日から話題になる企業、「世界を変える運動を始めるのだ！」と宣言する運動、「新しい分野を創造するのだ！」と宣言する新分野――を始めるときは、結局のところ期待外れに終わるようです。

大きなものが小さく始まるときにより成功しやすい実用的な理由がいくつかあります。最も大きな理由（これらは完全に独立しているわけではありません）の3つは、期待、勢い、そして信頼です。

何かが小さく始まると、期待を上回る能力を持ちます。期待を上回ることは、期待を満たすことよりも人々の頭に残ります。小さな期待でさえ上回ることは記憶に残るのです！対照的に、何かが大きく始まると、最初から大きな期待があるため、それを上回ることは困難です。

小さなものは勢いが少なく、それによって多くの迅速な微調整を行い、問題を解決してより良い方向に進むことができます。勢いが少ないと、変更のコストが下がります。これは同じ速度で動いているカヤックとクルーズ船の違いのようなものです。正しい方向に進んでいることが分かっているなら、クルーズ船に乗りたいでしょうが、初日からすべてを正しく行える人はほとんどいません。複数回の進路修正を行った後にのみ、低勢いのカヤックをクルーズ船に変えたいのです。

方向転換に関連する勢いのコストはいくつかの形で現れます。方向転換のコストは、人々の間の調整関連の取引コストとして現れる可能性があります：何かに関わる人が多いほど、何かを変更しようとするときに発生する調整コストが増加します。コストは評判の面で現れる可能性があります：あなたがしていることに注目している目や期待が多いほど、異なることをすることを選択したときに引き起こす混乱や評判への損害が大きくなります。コストは文字通りの資本コストとして現れる可能性があります：役に立たなくなる高価なハードウェアや、間違った場所であることが判明した場所の大きなオフィスを購入する場合です。

小さく始めることで信頼を構築することができます。信頼の構築は、大部分において誰かや何かが有能で信頼できることを確認するプロセスです。ある程度それは単に「経験を積む」ことです。進路修正に使用する同じ迅速で小さな行動は、（有能に行われれば）多くの信頼確認ループを作成できます。信頼できる有能な小さな行動の歴史は、より大きな信頼の飛躍のための強固な基盤を提供します。一方で、最初から人々に大きな信頼の飛躍を求めることは、しばしば疑念や足を引っ張る行為につながり、それが今度は最大の組織でさえ機能不全に陥らせる可能性があります。

DARPA風組織の文脈では、これは「世界を変えるぞ！」と叫びながら門から出て、その声明に見合った巨大な軍資金を調達することの危険性についての警告です。まず不具合を解決し信頼を構築することなく、です。これは大規模な野心に対する禁止令ではありません！冷静に考えると、小さく始めるという訓戒は、後で対処するDARPAモデルの「ポートフォリオ」的な性質と組み合わせると緊張を生み出します。

組織のミッションの恩恵と禍い

野心の話で言えば、組織のミッションについて簡潔に話す価値があります。

組織のミッションは厄介なものです。一方では、それらは感動的な結集点となり、取るべき行動と取るべきでない行動のための強力なフィルターとなることができます。他方では、現実を曖昧にし、人々がそれを稼ぐことなく自分自身について良い気分になることを可能にする、気を散らす言葉の山となることもあります。

人々がミッションに焦点を当てすぎているのか、少なすぎるのかは不明です。ほとんどのミッションステートメントは、人々が頭を下げて行動で語ることを犠牲にして固執するでたらめです。この現象は（少なくとも私においては）ミッションについて考えたり話したりすることを完全に避ける反動を促します――「まずは努力を通してミッションについて考える贅沢を稼ごう」。私はまだこの見解に共感していますが、同時に、ミッションにいくらかのサイクルを費やすことはおそらく価値があります。人々は組織のミッションを、その組織が実際に何をするかの代理として使用するため、ミッションなしでは組織の有用なメンタルモデルを簡潔に伝えることは困難でしょう。DARPA風組織の構築のような、長いフィードバックループを持つ新しいことをしている場合、そのモデルを構築することは特に困難です。すべての組織には暗黙のミッションがあるため、明示的にするかどうかにかかわらず、ミッションは存在するのです。

良いミッションは、行動と人々の両方に対する強力なフィルターにもなります。あなたは任意の行動やプロジェクトについて「これはミッションに適合するか？」と問うことができ、もっともらしく「いいえ」という答えを出すことができる具体的な答えを導き出すことができるはずです。誰にでも良く聞こえるミッションを作ることは魅力的です――私たちは皆愛され、愛らしくありたいのです。結果として、ほとんどのミッションは議論の余地なく何でもカバーできるほど曖昧です。それらは物事を除外することを可能にしません。どんなミッションも誰にでもアピールするべきではありません。組織は自分たちの内部と外部の個人を区別する必要があり、誰にでも良く聞こえないミッションはそれを助けることができます。

SpaceXとベル研究所のミッションは、広範囲だが識別力のあるミッションの良い例です。ベル研究所のミッションは「科学と工学の進歩でベルシステムを支援する」でした。SpaceXのミッションは「人類を惑星間種族にする」です。両方とも大規模な活動範囲をカバーしていますが、同時に、それらの傘の下に適合しない多くの活動があります。両方とも一部の人々にはアピールし、他の人々を完全に背けさせるでしょう。

最先端技術には特注の販売チャネルがあります

ソフトウェアと治療薬以外では、新しい技術がエンドユーザーの手に渡るための良いデフォルトの道筋はありません。 ¹³² それが以前に存在したものに似ていないほど、それを購入または販売する方法の前例は少なくなります！技術の販売方法を見つけること¹³³ は、そもそもそれを開発することに匹敵する挑戦となることがあります。これは、主要な目標がお金を稼ぐことではなくても心配する価値のある挑戦です。なぜなら 貨幣化された経済では、製造技術を最終的に誰かが購入する必要がある からです。販売チャネルに関する質問は、技術創造に緊張をもたらします――技術をエンドユーザーにとってより有用にするためにできること（例えば、どの性能指標に焦点を当てるか）がありますが、エンドユースに過度に焦点を当てることは、技術を時期尚早な局所最適に押し込む可能性があります。

対照的に、ソフトウェアと治療薬には確立された販売チャネルがあります。この規則に対する2つの（明白な）例外として、それらは説明的であり、おそらく他の技術の販売チャネルを改善する方法のヒントを与えてくれます。人々は十分長く十分な量のソフトウェアを販売してきたため、ソフトウェアを普及させるための確立された戦略があります：「土地と拡張」、企業営業、管理されたインスタンスを販売しながらのオープンソース化など。個々の消費者と企業は、新しいソフトウェアを取得しテストする方法について合理的なメンタルモデルを持っています。これは、すべてが試されている、ソフトウェア販売が簡単である、またはソフトウェアがすべて同じであるということではありません。しかし、例えば石油処理プラントの新しい種類の水素フィルターなど、ソフトウェア取引の両側には未知の未知数が少ないのです。

FDA承認プロセスは、治療薬開発者と資金提供者が通常の膠着状態を解決することを可能にする、非常に明確なマイルストーンのセットを提供します：「どれだけのお金をくれるかを教えてくれたら、明確なマイルストーンを教えよう」「どれだけのお金をくれるかを教えてくれたら、明確なマイルストーンを教えることができる」。代わりに、交渉は「フェーズ1を通過するのに$Xが必要だ――それをやったら、フェーズ2を通過するのに$Yをくれることに同意してくれるか？」「もちろん」となります。 ¹³⁴ この比較的直接的な（しかし依然としてリスクの高い！）研究室から市場への道筋は、FDA を通過した治療薬の信じられないほど低い市場リスクに依存しています。保険会社は治療薬の大部分を支払い、承認プロセスを通過したと仮定して、特定の治療薬をどれだけ購入しどれだけ支払うかについて定期的に合意します。治療薬に焦点を当てるより伝統的なVCの仕事の大部分は、このプロセス全体を円滑にすることです。

技術の販売方法を見つけることは、そもそもそれを作ることと同じくらい複雑になることがあります： 組織のどの人/どのメンバーが実際にお金を使っているのか？それが良いアイデアだと誰を説得する必要があるのか？彼らはそれが機能することをどう知るのか？契約はどのようなものか？第三者を通す必要があるのか？ これらすべての質問は、開発プロセスに微妙な触手を伸ばします。これらの触手は多くの不快な質問を提起します：材料費はどの程度低くする必要があるのか？これは何とインターフェースする必要があるのか？これは製品であるべきなのか？（「スタートアップを構築する」こと自体がチャネル設計の選択です。）技術の販売チャネルについての不確実性は、そもそもどれだけのサポートを受けることができるかに影響します。人々は、トンネルの終わりに明確な光がある製薬開発のような不確実な作業をサポートすることをはるかに喜んで行います。

技術を作っている人々は、しばしば販売チャネルが必要とする注意を払う帯域幅を持っていません。この限られた帯域幅は別の緊張を生み出します：技術を構築している人々が、それを普及させる ¹³⁵ ことにおいて何の役割を果たすのかということです。一方で、「技術を構築して壁越しに放り投げる」というアイデアには深刻な欠陥があります――開発における小さな微調整が使いやすさに大きな影響を与える可能性があり、関与した創造者は成功した普及に不可欠である可能性があります。他方で、間違った時期に普及関連の質問を押し付けることは、せいぜい気を散らすものであり、最悪の場合、技術を「有用」だがその完全な可能性に到達することを阻まれる局所最適に押し込む可能性があります。

新しい技術の普及の挑戦について、実際に構築されるまで心配することを先送りしたくなるものです。その本能は合理的ですが見当違いです。なぜなら普及についての（不）確実性がフィードバックして技術開発を妨げたり助けたりするからです。数十億ドルの開発費用がかかる薬は、治療薬に確立された販売チャネルがあるからこそ作ることができるのです。資金調達の利用可能性と構築されるものの間にはフィードバックループがあります！VCドルの80%がソフトウェアと製薬に向かう⁶ことは、それらの分野でのより多くの作業に不変的につながり、販売チャネルをさらに確立し、将来のソフトウェアと製薬投資の不確実性を減らします。逆に、「たとえ機能しても、どうやって販売するか（またはそれが影響を与えることを可能にするか）について何のアイデアもない」という感情は、人々が開発作業に資金を提供することや、そもそも技術を機能させるための努力を注ぐことを躊躇させます！

DARPA風組織が販売チャネルのジレンマに対処するために行うことができる多くの可能な実験について、私は確信を持っていないため、それらについては「推測」セクションでさらに説明します。しかし、影響を与えたいと思うDARPA風組織は、何らかの方法でジレンマに対処する必要があることについては確信しています。

産業研究所の靴を履く

これまでに何かを確立したとすれば、DARPA風組織は かつて産業研究所が埋めていたニッチの少なくとも一部 を埋める必要があるということです。その役割を受け入れて、重要な問いかけをする必要があります：DARPA風組織はそのニッチのどの側面を埋めるのに適しているのか？どこが弱いのか？強みを最大化し弱みを最小化するために構造的に何ができるのか？

1. 産業研究所は、専門化される前の汎用技術での作業を可能にしました。

汎用技術での作業には、DARPA風組織が「ニッチに焦点を当てる」という（正確な）一般的なスタートアップの知恵に対して明示的かつ不快に押し戻すことが必要になります。 ¹³⁷ 同時に、どんな技術でも最終的には初期のニッチを見つける必要があるため、プログラムは最終的な応用について何らかの正確な仮説を持つべきです。直感に反しますが、技術がどのように使用されるかを考えることと潜在的な局所最適の罠の間のこの緊張は、健全な組織の気圧計の一つかもしれません。それがあまりにも一方向に傾かないことを保証するためです。この不安定なバランスを維持するには、目標を正しく組み立てるための多くの作業が必要になります。この時点ではおそらく陳腐ですが、トランジスタの開発は汎用-特定の線を歩く良い例です。それには正確な目標がありました――電話のリピーターとスイッチで有用だと思われる真空管の固体代替品を見つけること――しかし、誰もより効率的なリピーターとスイッチを作ることだけに作業を制約しませんでした。

2. 産業研究所は、ターゲットを絞ったいじり回しを可能にしました。

DARPA風組織は、低リスクの萌芽プログラム、単一の組織的傘の下でプログラムを迅速に立ち上げたり閉じたりすること、そしていくつかの「フリーラジカル」を持つことを通じて、ターゲットを絞ったいじり回しを可能にすることができます。

DARPAは低リスクの萌芽プログラムを使用して、プログラムアイデアの最もリスクの高い部分を「酸性テスト」します。 ⁷DARPA風組織がその戦略を直接恥知らずにコピーできない理由はありません。コツは、「何が起こるか見てみよう」という明示的な態度で臨むことです。誰もが萌芽が何も生み出さないよりも有望なプログラムにつながることを好むだろうが、現実は異なる計画を持っているかもしれないということを認識することが重要です。その好みが圧力に変わることを防ぐ方法は、否定的な結果が持続的な影響を与えないことを明示的に確実にすることです。具体的には、否定的な結果はプログラムマネージャーの他の実験を実行する能力に絶対に影響してはならず、外部研究者の組織全体との関係に影響してはいけません。 ¹³⁹

「なぜDARPA風組織が全く必要なのか？各プログラムを別々に実行すればいい」と問いたくなるでしょう。プログラムの組織的傘は、ターゲットを絞ったいじり回しを複合的な長期的利益に変えることができます。 ¹⁴⁰ いじり回しの結果は、しばしば有益な失敗や暗黙知の形で現れます。これらのいじり回しの結果は蒸発しやすいものです。各プログラムが別々の組織だったとすれば、プログラムが目標に向かって進むのに役立たない偶然の発見を追求することは気を散らすものになるでしょう。誰かがそれらの発見を記録するかもしれませんが、そうする相対的なインセンティブはほとんどないでしょう。 ¹⁴¹ 傘構造は、プログラムの主要部分で発見された偶然の潜在的サイドクエストを「パイプライン」の始まりにフィードバックし、おそらく独自のプログラムになることを可能にします。

DARPA風組織は、いじり回すことが仕事である人々を明示的に持つことによっても、ターゲットを絞ったいじり回しを可能にすることができます！これらの「フリーラジカル」 ⁸は、特定のプロジェクトに所属していない有能な個人である可能性があります。彼らはPMがプログラムを設計し、実験を行い、または組織内の誰も考えたことがない分野を研究することを助けることができます。この役割を「プレPM [X]-in-residence」のような雰囲気を持つものとして想像することができます。この役割は、ラジカルがミッションクリティカルなことを何もしておらず、潜在的にPMになる可能性があるという意味でインターンシップに似ているでしょうが、その結果への期待はありません。この役割は、はるかに多くの独立性を含み、教育的コンポーネントが少ないという意味でインターンシップとは異なるでしょう――この役割の人々はすでに熟練しているでしょう。それはまた、プロジェクト間の「フリーラジカル」が半導体製造技術から太陽電池まであらゆるものに重要な役割を果たしたベル研究所の物語の常のテーマと韻を踏みます。⁹ しかし、この種の役割は守られる必要があるでしょう：それは効率性に反しており、リソースの無駄になりやすいものです！

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高い協働研究作業を可能にしました。

DARPA風組織は、異なる世界と分野の間の橋渡しになることができます。萌芽プログラムは、PMが定期的な非公開会議を開催し（人々が良い結果を見せびらかすだけでなく本当の問題について話すことができるように）、異なる実行者が互いを知ることを確実にすることによって、多様な実行者のセットをゆっくりと結集することを可能にします。¹⁰ J.C.R.リックライダーはこれの名人でした――インタラクティブコンピューティングの異なる側面に取り組むPIだけでなく、それに取り組む大学院生のための定期的な会議も開いていました。プログラムが進歩するにつれて、DARPA風組織が明示的に人々を単一の組織に結集するなら、これらの協働をさらに強化することができます。

プログラムマネージャー間の相互作用は、全く異なる分野間で高い協働環境を作り出すことができます。プログラムマネージャーは幅広い専門的・技術的経験から引き出すことができ、またそうすべきです。この多様性は、正しく設定された文化的期待と組み合わせることで、このニッチの側面を埋めることに大きく貢献することができます。例えば、ベル研究所では、「彼らはドアを閉めて作業してはいけませんでした。必要に応じて、ランクや部門に関係なく、同僚への支援を拒否してはいけませんでした。」 ¹¹

現実的には、DARPA風組織は黄金時代の産業研究所ほどこの役割をうまく果たすことはできないでしょう。当初は外部化された研究を中心とするプログラムは高い協働環境を困難にする可能性があり、「浮遊している」人々の数も同じではないでしょう。しかし、DARPA風組織は今日の学術界やスタートアップよりもはるかにこのニッチの部分をうまく埋めるでしょう。

4. 産業研究所は、技術の異なる準備レベル間での円滑な移行を可能にしました――彼らは新規性と規模の両方を気にかけていました。

これは厄介です。DARPAの小さなサイズが実際にその成功の鍵であるなら、DARPA風組織は極めて投機的なプロジェクトに取り組む大勢の人々と大きな製造チームの両方をサポートすることによって産業研究所のように行動することはできません。

プログラムが独自の組織に芽を出すことができるように設定されたスキームは、引き渡しの相手側の組織になることによって問題に対処することができます。進歩するにつれて、プログラムはプロジェクトの緩い集合から、彼らが開発した技術を世界に送り出すことを目的とする独立した組織に移行することができます。スタートアップとして販売するか、非営利として人々が採用することを助けることによって。

もちろん、多くの技術は既存の組織に吸収されることでより効果的になります；これは新しいプロセスに特に当てはまります。¹²引き渡し問題への別の重要なアプローチは、技術が引き渡される可能性のある組織を初日（またはそれ以前！）から関与させることです。

小規模なDARPA類似組織では、スムーズな移行には探索的研究者と製造業者の両方との長期的な関係 ¹⁴⁷ が必要になります。理想的には、これらの関係は、より利益重視ではなく学問分野の多様性を重視したFlagship Pioneeringを彷彿とさせる、比較的体系化されたパイプライン ¹⁴⁸ の一部となることができるでしょう。パイプラインの一端では、有望な研究を発掘し、その周りでプログラムをスムーズに構築する手助けをしてくれる人々が必要です。もう一端では、成果を「製造」することを手助けできる信頼できるつながりが必要です。このパイプラインをどのように構築するかは未解決の問題です。多くの地道な作業を必要とすることは避けられませんが、MIT Media LabやSanta Fe Instituteのようなパートナーのコンソーシアムを作ることで体系化できるかもしれません。

5. 産業研究所は、プロセス改善のためのデフォルトの顧客と製品のためのデフォルトの規模を提供していました。

ニッチのこの部分は前の部分と強く結びついており、同様の可能性と課題を伴います。プログラム終了時のスムーズな技術移転は、基本的にデフォルトの顧客と規模に類似したものを必要とします。DARPA類似組織が独自のWestern Electricを持つことはありません。しかし、質の高い仕事の実績を持つ持続的な組織であれば、すべてのプログラムが「卒業」の準備ができたときにゼロから始める必要がない状況に入ることができます。

6. 産業研究所は、しばしば正確な問題のセットと、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ていました。

これは、DARPA類似組織が絶対に進出できるニッチの一部ですが、かなりの意識的な実験が必要になります。正確な問題を生成し解決策をフィルタリングするフィードバックループは、DARPA類似組織に構造的に組み込まれているわけではありません。同時に、プログラムの卒業に関するその他の優先事項が二重の役割を果たすことができます。さらに、多くの独立研究組織と同様に、DARPA類似組織は外部組織が新しいツールやプロセスを実装するのを助けるコンサルティング業務を行うことができます。フィードバックの生成に加えて、この種のコンサルティングは大きな組織を顧客になる方向に後押しすることができ（上記の#5を参照）、代替収入源を提供することができます。先ほど述べたように、DARPA類似組織はMIT Media Labと同様のコンソーシアムを設立することもでき、これは組織がその他の組織と話し合うデフォルトの理由を与えることになります。多様な業界経験を持つ新しいPMの一貫した流れは、もう一つのフィードバックループを作り出すことができます。

7. 産業研究所は、人々が科学的事業に参加しながら、アカデミアに対する一流の代替手段を提供していました。

これは困難です。単一のDARPA類似組織は、一部の人々にとって、一部の時間において、アカデミアの代替手段を提供できるかもしれませんが、エコシステムを変えることはできません。しかし、私たちは 非常に 大きな夢を描き、DARPA類似組織やその他の新しいタイプの研究組織のエコシステムから代替手段が現れることを想像することができます。 ¹⁴⁹ DARPA類似組織のプログラムは、特にその初期段階では、学術的な仕事に大きく依存する可能性が高いです。その結果、産業研究所ほどアカデミアの代替手段を提供することはうまくいかないでしょう。学術的な所属を能力の代理として使用する代わりに、学術外の研究者と協力することで、アカデミアに対する その他の 代替手段を支援することもできますし、そうすべきです。

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ていました。

比較的短い任期のPMがモデルの中核部分であるため、DARPA類似組織で長期プロジェクトを支援することは困難だと予想するかもしれません。しかし、DARPAには、プログラムを開始したPMの任期を超えてプログラムが継続する強い前例があります。DARPA類似組織が同じことをできない理由はありません。議論の余地はありますが、PM間の引き継ぎは、多くの学術研究室よりも継続性を維持できるかもしれません。学術研究室では、ほとんどの作業が5-6年の任期を持つ大学院生によって行われ、彼らはスムーズな引き継ぎに対するインセンティブがほとんどない場合があります。 ¹⁵⁰ または、従業員が悪名高く日和見的で、誰かが3年以上留まることが驚きである可能性があるスタートアップよりも優れているかもしれません。

しかし、時間とともにうまくいけば緩和されるであろう、組織がその初期段階で直面する制約も考慮することが重要です。DARPA類似組織は構造的に長期プロジェクトに取り組むよう設定されていますが、最初のプロジェクトが結果を示すのに6年以上かかることは、おそらく良いアイデアではありません。状況の現実は、新しい組織には実績がないため、人々は（合理的に）それに対してより忍耐力がないということです。組織の評判は重要です。資金提供者、潜在的な従業員、協力者が組織を物事を成し遂げることができないものとして見始めると、 ¹⁵¹ それは自己実現的予言になる可能性があります。

9. 企業研究所は、パスツールの象限での作業を可能にしていました 。

ここで言うことはあまりありません。これは、DARPA類似組織が歩もうとすべき綱渡りです：スタートアップには研究的すぎ、アカデミアには工学的すぎるものです。

DARPA類似組織は、イノベーション組織とその資金工場との通常の関係を逆転させる必要があります

研究組織は通常、その資金工場に 従属 しています。Bell LabsはAT&Tに、PARCはXeroxに、DARPAは国防総省と議会に、学術研究室は助成金提供者に従属していました。この関係は、高品質で最終的にインパクトのある研究の生産に逆行する多くのインセンティブを生み出します。具体的な摩擦の多くは、ミスマッチしたBuxton指数 — エンティティが計画を立てる期間の長さ — にさかのぼることができます。 Buxton指数は、E.W.Dijkstraの「 学術事業の強み」 に由来します。 研究は、選出された役人、四半期収益、またはLP資金調達ラウンドの自然なビートよりも長い時間署名を持っています。

この関係を逆転させたらどうでしょうか？収益を生み出すエンティティ（資金工場）が「親」組織である代わりに、イノベーション組織が親になるのです。

まず、親と子または従属組織の区別が何を意味するかを問う価値があります。最終的には、それは権力に関することです — 誰の優先事項が優先されるのでしょうか？最も極端な意味では、一つの組織または別の組織を破壊する行動の選択がある場合、どちらが優先されるのでしょうか？組織間の権力について話すことは、組織内で実際に何があなたを解雇させたり昇進させたりするかについて話すのと同じように不快です。 ¹⁵³ この権力は通常、子が親の外部にある場合は契約の形を取り、内部にある場合は予算の形を取ります。ある程度、権力は単にどの組織が最初に来たかの関数です。親組織が子が現れる前に生き残ることができたなら、それは子なしでも生き残ることができるという明確な証拠です。 ¹⁵⁴

「ああ、そうです！イノベーション組織と資金工場の関係を逆転させれば問題が解決します！」と言いたくなりますが、それは魔法的思考です。関係を逆転させてもミスマッチしたBuxton指数は解決されません。どちら側が権力を行使するかが変わるだけです。その関係は、何が起こり何が存在できるかについて 異なる 制約のセットを作り出すでしょう。逆転は十分に稀で、多くのケーススタディがありませんが、完璧主義的思考や行き詰まっているプロジェクトを終了することへの躊躇のために、プロジェクトが出荷されないことを想像することができます。

主要な利益生成エンティティを親組織としないことは、少し無意味に感じられます。なぜなら、そうでなければ、資金工場が作られる前の運営資本はどこから来るのでしょうか？これを「ブートストラップ問題」と呼びましょう。課題は、現金を生み出す子供たちを作る作業ができるよう組織に十分少ない制約を置きながら、同時にできるだけ早く何としてでも現金を生む子供たちを生み出すことに向けてインセンティブを歪めない 一時的な 資金源を見つけることです。

様々な成功度で逆転を達成した組織の例があります。Flagship Pioneering、Ink & Switch、Idealab、TandemLaunchは、すべて親組織でありイノベーション組織でもありながら、彼らがスピンアウトする会社が資金工場です。目を細めて見ると、Howard Hughes Medical Instituteもこのパターンに適合します — その資金は財団から来ており、財団が従属組織です。HHMIは特に注目に値します。他と異なり、その生存は会社をスピンアウトすることに依存していないからです。我々が述べたように、会社をスピンアウトすることは両刃の剣です。一方で、会社は強力な技術普及メカニズムですが、他方で、価値がその創造者によって捕獲された場合、世界にとって劇的に少ない価値を創造するであろうイノベーションの重要なクラスがあります。

これらの組織はそれぞれどのようにブートストラップ問題に対処したのでしょうか？Flagship Pioneering、Idealab、TandemLaunchとその同類 — 「研究的スタートアップスタジオ」 — は、明示的に高成長で、ベンチャー投資可能なスタートアップを作ることを目的としています。この目標により、彼らは営利投資資本でブートストラップすることができます。それはまた、短い時間スケールで高成長スタートアップになることができるプロジェクトに向けて彼らにインセンティブを与えます。Ink & Switchは、投資、「友好的投資」、 ¹⁵⁵ および彼らの研究の異なる分野の実装について会社とのコンサルティングの組み合わせでブートストラップしてきました。Howard Hughes Medical Instituteは、すでに巨大な基金の上に座っていることから始めることでズルをしました。要点は、高成長スタートアップになりたくないかもしれないものに取り組みたい場合、イノベーション組織がその運営資本を従属組織から一貫して得ることができるポイントに到達するための確立された道筋がないということです。ブートストラップ問題への異なる可能なアプローチをチャート化することが、次のセクションの焦点です。

DARPA類似組織ではお金はどのように機能するのでしょうか？

研究は高価です。DARPAの2020年予算は36億ドルでした。¹³長期的には、原子ベースの技術に取り組むDARPA類似組織は多額の資金を必要とするでしょう。お金がどのように機能するかは、インセンティブと組織能力を形作る主要な力なので、非常に真剣に取り組む価値があります。

資金源の長所と短所を考える時、それらが組織を「理想的な」行動方針からどれだけ大きく吹き飛ばす可能性があるかという観点から考えることが重要です。これは「お金はすべてを汚す！」と言っているのではありません。お金は、独自のアジェンダを持つ組織外の人々から来ると言っているのです。（そうでなければ、彼らは組織の一部になっているでしょう！） ¹⁵⁷

このセクションでは、資金調達の多岐にわたる可能性の道筋と、それを取り巻くメタ考慮事項の両方を探ります。

DARPAはプラスのリターンを得ることができるでしょうか？

ネタバレ注意：現在存在する価値獲得メカニズムを考慮すると、答えはノーだと思われます。

利益は実用的な理由と思想的な理由の両方で重要です。最も重要な理由の一つは、利益によって機関が自立することができるということです。定常状態において、DARPAを参考にした組織は自立できるでしょうか、それとも常に外部からの資金を必要とするでしょうか？

これは不合理な質問ではありません。技術は最終的に商業化され普及する必要があり、実際に人々の生活に影響を与えるためです。 つまり、最終的には市場の製品として登場することになります 。しかし、 製品が元の技術を作成した人々から非常に多くのステップを経ているため、その関連性はほとんど見えず、まして価値を技術の創造者に還元することはできません 。

DARPA類似組織が自立できるかどうかという質問に対処する一つの方法は、「（実際の）DARPAはプラスのリターンを得られたでしょうか？」と問うことです。

この質問に答えるのは困難です。DARPAは社内で研究を行わないため、彼らが資金提供したすべての研究は最終的に他の組織によって行われました。外部委託された研究は希薄な記録しか残さず、明確な価値獲得メカニズムもありません。DARPAがプログラムから直接価値を獲得できたとしても、それらのプログラムが影響を与えたのは、DARPAが価値を獲得しようとしなかった からこそ かもしれません。さらに、DARPA資金による研究にさかのぼることができる価値あるものは、通常多くの他の研究と組み合わされています。この研究の混合は、DARPA研究に関連するすべての売上高を追跡でき、DARPAがその一部を獲得できたと仮定しても、その金額の固定パーセンテージは terrible assumption です。

これらの障害を考慮すると、より扱いやすい質問は「DARPAはどれだけの金銭的価値を費やし、創造したか？」です。この質問に答えることさえ困難です。DARPAがプロジェクトに最初や最後に関与することは稀であり、さらに彼らの支援がどれだけ貢献したかは不明です。創造された価値の会計を考慮した上で、「異なるシナリオにおいて、創造された価値のうちどれだけが『獲得』され得たか、その効果は何だったか？」について検討することができます。

私が提示する数字は、大雑把な概算計算です。実際には、DARPAの全規模の成果の厳密な会計は完全な研究プロジェクトです。政府がそのようなプロジェクトを委託していないことに驚いていますが、あちこち探してもそれを見つけることはできませんでした。

DARPAのコストは単純明快です。2020年のDARPAの予算は36億ドル（2020年基準）でした。設立以来、予算はほぼ安定していました。ただし、最初に巨大な急増がありました。これは、最終的にNASAとなるものや様々なミサイルプログラムを当初担当していたためです。一定の予算を仮定すると、DARPAは63年の歴史で2210億ドル（2021年基準）のコストがかかりました。

DARPAの成果は複雑です。まず簡単なところから始めると、株式市場です：S&P 500のどの企業がDARPA技術によって存在し、彼らの価値はどれくらいでしょうか？リストと関連する計算は こちら で見ることができます。合計は約11兆2000億ドル（2021年基準） ¹⁵⁸ になります。これはDARPAの総コストより2桁大きい数字です。明らかに、DARPAはその価値のほぼ全てに責任があるわけではありませんが、どのパーセンテージを使用すべきかは不明です。YCombinatorのDoorDashのIPOでの（大雑把に推定された）1.7%の株式保有 ¹⁴ は大雑把な基準点です。多くの中核技術の最終的な責任にもかかわらず、控えめに見積もってDARPAは1桁少ない0.2%を「所有」していると仮定しましょう。これはDARPAの所有分225億ドルとなり、DARPAに費やされた総額より1桁 少ない ということになります。これは驚くべきことです！

もちろん、この計算は大幅な過小評価です：公開企業のみをカウントし、支払われた可能性のある配当を無視し、DARPAに極小の所有権を与え、DARPAに帰属するものについて非常に杜撰です。同時に、民間企業（特に高く評価されている多くの自動運転車会社があります）や配当が大きな違いを生むとは懐疑的ですし、既存の価値獲得メカニズムを考えると、DARPAがはるかに多くを所有するとは思えません。強い証拠はありませんが、この225億ドルという数字は、DARPAが創造した価値の量を全く代表していないと強く疑っています。現実には、DARPAが創造した価値の大部分は簡単に測定できないかもしれません。GPSとインターネットによって可能になった現代の活動、喜び、驚きはどれだけの価値があるでしょうか？DARPAが資金提供した不明瞭な研究の上に何が構築されたでしょうか？どれだけのキャリアに影響を与えたでしょうか？巧妙なのは、価値を測定できなければ、確実にそれを獲得することもできないということです。

DARPA類似組織が影響を阻害することなく価値を獲得するのは困難です

DARPA類似組織が影響を最大化したいなら、価値獲得を試みることが悪手である可能性が高い理由が3つあります。

第一に、 利益最大化の組織構造が、その影響がそれらに依存する技術を阻害する方法がいくつかあります 。価値を獲得しながら影響を阻害する落とし穴を避けることはほぼ不可能でしょう。

第二に、営利組織の市場は非常に効率的です。従来の企業設立の障壁である初期費用、人材、長期資本は大幅に下がりました。ソフトウェア、グローバルサプライチェーン、クラウドラボ、ラボスペースと設備のレンタル能力により、原子ベースのビジネスを始めるコストさえ大幅に削減されました。 ¹⁶⁰ シリコンバレーへの敬意はグローバルになったため、スタートアップを始める能力を持つ人々は情報と許可の両方を持ってそれを実行しています。これまで以上に多くの初期段階VCがあり、SpaceXや他の「ハードテック」企業の魅力的な成功により、 わずかでも 巨大な利益になりそうなものは資金調達できることを意味します。実際、営利組織を作る障壁は非常に低いため、人々は企業を始めるべきでない時にも始めている可能性があります。営利組織の効率的な市場は、最も影響力のある仕事が不採算であることを意味します。

最後に、そしておそらく最も重要なことに、多くの重要なイノベーションは悪い投資です。DARPA類似組織ができる最も影響力のあることの一つは、このカテゴリーのプロジェクトを支援することです。

これらのより広範な点とは別に、DARPAは効果的で模倣する価値があるように見える特定のことを行いますが、同時に価値獲得をより困難にします。

外部委託研究はDARPAモデルの重要な構成要素です¹⁵。これにより最小限の常勤スタッフ、プロジェクトの迅速な立ち上げや終了、希少な才能と機械へのアクセス、並行した異なるアプローチの結合が可能になるからです。しかし、 研究から価値を獲得することが困難である だけでなく、外部委託研究から価値を獲得することは特に困難です！

DARPAの中間組織としての役割 ¹⁶ は、より広範なイノベーションエコシステムの接着剤として機能するもので、妙に重要に感じられます。この役割はまた、価値獲得と奇妙に相互作用します。目標が コミュニティ ¹⁶³ を開始することなら、多くの団体がイノベーションから価値を獲得できると感じる必要があり、純粋な営利ベンチャーとの協力に脅威を感じたり躊躇したりするかもしれません。

異常な結果を生み出すための最小有効予算はありますか？

大きなことは小さく始めることが重要です。DARPAの結果を複製しようとする多くの試みは大きく始めすぎます。 ¹⁷そのため、次のように問うことは理にかなっています：異常な結果を生み出すための最小有効予算はありますか？DARPAの予算の10分の1で始められますか？100分の1？1000分の1？

遭遇する2つの低予算の境界があります：単一の「成功した」プログラムを得るために実行する必要があるプログラム数と、その成功の実行可能な機会を持つためのプログラムあたりの予算です。

概算計算では、各プログラムが寛大に見積もって10%の成功確率を持つ場合（DARPAは5-10%のプログラム成功率を持ちます）¹⁸ 、少なくとも1つのプログラムが成功する50%の確率を得るためには少なくとも7つのプログラムを実行する必要があります。 この 数値付録 を参照。 これらのプログラムを連続して実行するか並行して実行するかは、利用可能な資金によります。しかし、完全なプログラムの実行に5年かかる場合、連続して実行すると、組織の実行可能性を実証するだけでも10年以上かかる可能性があります（いくつかの失敗したプログラムが早期に終了すると仮定）。そして、これは「10億ドルのIPOまで10年」ではありません。「本当に有望な技術を世界に送り出すまで10年、それがさらに10年で測定可能な影響を生む可能性がある」ということです。連続してプログラムを実行する馬鹿げたタイムラインを考慮すると、実行可能性を実証するためだけでも、並行してプログラムを実行することが重要です。小さく始めることと、実行可能性を実証するために並行して複数のプログラムを実行することの必要性は、DARPAを参考にすることに内在する中核的な緊張の一つです。

最小プログラム予算の質問は困難です。まず、いくつかの比較数値を見てみましょう。2018-2020年において、組み立てと生産に焦点を当てていないDARPAプログラムの中で、最小予算は200万ドル、最大予算は3140万ドル、平均予算は1200万ドルでした。 ¹⁹パーソナルコンピュータの誕生に関わったARPA IPTO部門は、1962年に4700万ドル（2020年基準）の予算で始まりました。 ²⁰ ARPA-Eは年間2億から3億ドルの間で変動し、常時約50のプログラムを運営しているため、プログラムあたり約400-600万ドルになります。IARPAの予算は機密です。プログラムは年間数百万ドルを下回っても効果的でしょうか？両方向に議論があります。一方では、確実に官僚的非効率性がそれらの予算を必要以上に押し上げていると主張できるでしょう。他方では、DARPA類似組織が行うことが最も価値のある仕事の種類は比較的大きな予算を必要とし、そうでなければ他の機関で起こるかもしれないということかもしれません。反対する強い理由がない限り（それは我々にはありません）、DARPAよりも大幅に少ない費用で影響力のあるプログラムを運営できると仮定するのは無責任に思えます。救いは、プログラムが完全な予算で始める必要がなく、1年か2年かけて増額できることです。

では、異常な結果を生み出すための最小有効予算はありますか？絶対にあります。その数値は、プログラムが失敗する頻度の期待値とそれらのプログラムが関わる仕事の種類に大きく依存します。最小有効予算の現実を受け入れると同時に、金銭中毒を避けるためにできるだけ小さく始めるために使用できる異なる戦略があります。パートIIIでは、（一つの）実行可能なアプローチが明示的な進化形態とトランシェの組み合わせであると主張します。

収入

DARPA類似組織にはフリーキャッシュフローが必要です。人々に給料を支払い、ラボスペースを借り、機器と試薬を購入し、規制当局に閉鎖されないよう弁護士を雇い、プロセスで爆破したものを再建するために支払う必要があります。このお金がどこから来るかを把握することは、外部制約のスキュラと組織死のカリュブディスの間の狭い道です。確立された資金源に過度に傾くと、その課す制約により、通常のスタートアップ、非営利組織、コンサルティング会社などとは異なることができなくなります。反対方向に過度に傾くと、すべての自由は価値がなくなります。組織を閉鎖する必要があるからです。歴史の岩場には、この試練を通り抜けることに失敗した組織の砕けた残骸が散らばっています。Magic Leapは前者の典型例であり、Willow Garageは後者の例です。他にも多くありますが、中傷を避けるため、意味深な沈黙でお任せします。

どの収入源に対しても3つの大きな考慮事項があります：それが組織の初期に使用できる一時的な源泉か、定常状態の収入を提供できるかということ、どの桁数の提供が期待できるか（数千？数万？）、そしてそれがどれだけ再現可能かということです。最後の点は考慮する価値があります。理想的には、DARPA類似組織は再現可能な制度モデルになるからです。

このセクションでは、「DARPA類似組織のフリーキャッシュフローはどこから来るのか？」という多岐にわたる分岐点での潜在的な方向性を説明します。言い換えれば、DARPA類似組織が その金銭工場 を構築するために使用できる異なるツールは何でしょうか？

技術ライセンス

特許からのライセンス料は、技術を創造する組織にとって直接的な収益方法です。特許のライセンスにより、技術の商業化よりも技術の創造に集中できます。ライセンスはまた、必ずしも良いスタートアップにならない成果物から収入を生み出せる組織の創設を可能にします。大きな組織の既存の製造、専門知識、サプライチェーンから恩恵を受けるプロセスや技術です。

いくつかの組織はライセンス収入からかなりの金額を稼いでいます。2008年から2012年にかけて、IBMは年間10億ドル以上のライセンス収入を得ました。 ²¹ Intellectual Venturesの主要なビジネスモデルはライセンスを中心に展開しています。大学も別の例です。 ライセンス収入に関する2015年の記事から ：

ノースウェスタン大学が収入リストのトップで3億6000万ドルでした。この数字は、Lyricaとして販売されている神経障害性疼痛をコントロールするために使用される化合物への残りのロイヤリティ権の売却によって押し上げられました。調査における他の大きな稼ぎ手には、ニューヨーク大学の2億1500万ドル、プリンストン大学の1億4200万ドル、コロンビア大学の1億1500万ドル、UCシステムとスタンフォード大学がそれぞれ約1億800万ドル、テキサス大学システムの4900万ドルが含まれました。

これらの例はすべて良い研究を行っています！しかし、いくつかの問題があります。大学のライセンス収入の大部分は薬物ライセンス契約からのものです。IBMと大学の両方とも、ライセンス収入よりもはるかに多くを研究に費やしています。ほとんどの技術移転オフィスは収益性がありません。²² カナダのすべての大学を合わせても、ライセンス収入は6200万ドルにすぎません。²³ そして、Intellectual Venturesが支払いを受けるために取る必要がある手順は、彼らにかなり不愉快な評判をもたらしました。

結局のところ、特許は法律を通じて執行される必要があります。それを行う唯一の方法は訴訟を通じてです。理想的には、人々は積極的にライセンス料を支払うでしょうが、悪意や怠慢により、しばしばそうしません。その結果、特許ライセンス料に依存するあらゆる組織は、特許侵害を常に監視し、特許権を執行するために訴えを起こす準備ができている（高額な）弁護士のスタッフも必要とします。この不幸な必要性が、Intellectual Venturesがパテントトロールとして非難される理由です。非独占的ライセンスを使用することで侵害を減らすことは可能かもしれません。しかし、非独占的ライセンスは、複数のライセンシーからの手数料を含めても、通常独占的ライセンスよりもはるかに価値が低いです。

ライセンス料への重度の依存は、インセンティブを歪める傾向があります。IBMの内部ステータスゲームは特許の公開にあります。人々は何かを機能させることよりも、出願する特許の数に基づいて昇進します。業績指標としての特許は、プロジェクトが特許可能な状態に達した時点で放棄されることにつながります。私も他の組織で個人的にこれを経験したことがあります。

ライセンスへの強迫観念は、研究者と組織の間の利益相反も引き起こします。研究者が価値のある何かに取り組んでいると考えた場合、それを秘密にし、組織を離れ、自分が創造したもので自らのベンチャーを立ち上げ、ライセンス料を支払うことなく利益を得るインセンティブがあります。このような秘密裏の行動方針は完全に合理的です。ライセンス料は、それを支払わなければならないあらゆる組織、特にスタートアップにとってデッドウェイトロスだからです。この効果は、研究の一部またはすべてが外部化されている場合に特に起こりやすいようです。

ライセンス料ベースの収入戦略が導入し得る組織的問題に加えて、特許はイノベーションに多くの摩擦をもたらします。歴史を通じて、異なる団体が保有する複数の特許に依存するシステムが構築されることを特許が妨げた例があります。航空は間違いなく最も悪名高い例の一つです。特許は、創造者によって価値が捕捉された場合、世界にとって劇的に少ない価値を創造するであろうイノベーションのクラス全体を阻害します。

これは、DARPA類似組織が決して何も特許を取得すべきではないということではありません。しかし、それはケースバイケースで行われ、特許が技術に資するという強い理由が必要でしょう。例えば、ライセンスを供与する良い理由は、技術が追加の資金調達を可能にすることであり、そうでなければできないことです。要点は、特許が偽りの収入を創出する方法である可能性はあるものの、ライセンシングはDARPA類似組織にとって悪い主要収入戦略だということです。

スピンオフ企業

技術を創造する組織がお金を稼ぐもう一つの明白な方法は、その技術を商業化するためにスタートアップをスピンオフし、それらに投資し、買収やIPOなどの流動性イベントからの収益を使って運営資金を調達することです。

スタートアップスタジオの普及は、スピンオフを支持する強力な証拠だと思うかもしれません。しかし、ほとんどのスタートアップスタジオは（合理的に）技術的リスクの低い企業アイデア、つまり十分に検証されたソフトウェアの道筋、直接消費者モデルなどに焦点を当てています。もちろん、注目すべき例外もあります。Idealab、Flagship Pioneering、Deep Science Ventures、TandemLaunchなど、いくつか挙げることができます。²⁴これらの組織はそれぞれ重要な技術的リスクを負いますが、ベンチャー規模のリターンを創出し、捕捉する必要性により、彼らができる仕事の種類が制限されます。大多数の場合、研究指向のスタートアップスタジオは、医薬品（およびその他の医療技術）、ソフトウェア、または電子機器など、明確な販売チャネルと製品パイプラインを持つ問題のクラスに取り組むことに制約されています。また、主に単一の学術研究室によってリスクが軽減された仕事に焦点を当てています。

企業のスピンオフに基づく収入源には多くの利点があります。「シリコンバレー」という言葉を聞いたことがある人なら誰でも知っているように、高成長スタートアップの株式は本当に大きな上昇余地を持つことができます。一つの成功したスピンオフからのお金で多くの他のスピンオフに資金提供できます。スピンオフはインセンティブの調整にも役立ちます。プログラムマネージャーが企業のCEOになる可能性がある場合、DARPA類似組織は、賢くて才能のある人々が「それは良いが、スタートアップを始めてずっと多くを稼ぐことができる」と言う状況を避けることができるかもしれません。スピンオフのもう一つの利点は、長期的には、研究が知識または製品とプロセスのいずれかの方法で世界に影響を与えることです。企業は、製品やプロセスをできるだけ広く普及させることがインセンティブである（大部分において）実体です。したがって、世界に広めたい新しい技術を創造している場合（棚に置かれるのではなく）、最終的にはその周りに企業を創設することはおそらく良いアイデアです。

同時に、スピンオフベースの収益は多くの制約を導入します。最大のものは、すべてのプログラムが企業になることを目指している場合、組織がその価値を捕捉しようとすると世界にとって劇的に少ない価値を創造するであろうことから遠ざかるインセンティブを持つ危険性です。スピンオフに焦点を当てることは、短期的な勝利を生み出すことができることや、スピンアウトした後に容易に資金を調達できることに取り組むインセンティブを歪める可能性があります。スピンアウトはフォローオン資本を調達できた場合にのみ成功し、清算時にのみ収入に変わるため、資金調達可能で短期的な勝利がより予測可能な収入源です。

スピンオフを主要収入源として使用することは、流動性の問題も生み出します。すべてのインセンティブ問題を回避し、価値ある企業にもなり得る最大限に重要な仕事を行うことができたとしても、民間および公開市場の状況を考慮すると、これらの企業はおそらく何年間もリターンを生み出さないでしょう。その状況では、外部ソース、おそらく株式投資家から運営資本を得る必要があります。これらの投資家は市場を上回る自分たちのリターンを望み、最初に取り組むプログラムまで伝播する圧力をかけます。VCファンドに投資するのと同じ種類の投資家からの圧力は、これらのファンドが受けているのと同じ圧力を生み出します。理解ある長期的な投資家がいても、任意のプログラムがどのように企業になることができるかの正当化が必要でしょう。しかし、人間の能力と驚異を最大化する未来の一部には、良い企業にならないものもあるかもしれません！

ケーススタディ：Intellectual Ventures

Intellectual Ventures（IV）は、技術ライセンシングとスピンオフからの収入を組み合わせたユニークな構造を持っています。

IVの4つの部門のうち3つ（Invention Science Fund、Intellectual Ventures Lab、Deep Science Fund）は、内部特許とスピンオフの創出に焦点を当てています。これまでのところ、彼らが創設した企業は7億ドルのベンチャー資金を調達しており、²⁵これは彼らの総価値をおおよそ50-100億ドルの間に位置づけます。IVが投資家を思いとどまらせるほど大きすぎる株式シェア（おそらく20%未満？）を取らなかったと仮定すると、彼らのシェアは10-20億ドルになります。これは外部から投資された50億ドルよりもはるかに少なく、創設者のNathan Myhrvoldによって最初に投入された金額がいくらだったかは誰にもわかりません。特許の購入とライセンシング事業（つまり、トロール部分）によって大幅に補助されている可能性が高いです。興味深い未解決の質問は、IVがスピンオフだけで自己資金調達できるかどうかです？

従来の慈善資金調達（寄付）

金銭的リターンへの希望なしの寄付は、影響を持つために公共財である必要があるものに資金提供する明白な方法のようです。

寄付ベースの収入の最大の利点は、組織が恥じることなく利益を生み出さないことに取り組むことができることです。利益から切り離す能力は、行動の自由における公平に自明な後押しです。より微妙な利益は、（非政治的な）非営利団体は下心が少ないと認識されるため、外部の研究者や組織がより協力的になる可能性があることです。

完全に従来の慈善活動によって資金提供されている成功した、または有望な研究組織がいくつかあります。その中にはAllen AI Institute、Howard Hughes Medical Institute（HHMI）、Santa Fe Institute、Gates Foundation、Chan Zuckerberg Initiative、Wellcome Leapがあります。¹⁷⁴後者の3つは「研究資金提供」と「研究実行」の境界を曖昧にしていますが、DARPAもそうです。研究機関自体ではありませんが、XPRIZE Foundationは、奇妙な新しいモデルを開拓した慈善的に資金提供されたイノベーション組織の良い例です。同時に、Willow Garageのような多くの組織の運命は、パラダイムシフトする、高く評価された、先見の明のある仕事をすることが、組織に燃料を供給するのに十分な寄付をもたらすのに十分でないことを示しています。

投資家や顧客に縛られないことは多くの自由を生み出しますが、寄付ベースの収入は多くの制約を伴います。

人々はお金を手放すことを好みません。さらに、躊躇は金額に対して超線形になる傾向があります（そのお金が表す総富の割合に関係なく）。何でもの資金調達は困難です。そのお金に潜在的なリターンがない場合はなおさらです。

企業が（うまくいけば）数回の資金調達ラウンドの後に収益性に到達する一方で、寄付ベースの収入は決して資金調達ゲームから逃れることはありません。VCやヘッジファンドのような投資家は似たような状況にありますが、彼らと慈善団体の違いは示唆的です。寄付ベースと投資ベースのファンドの間の主要な違いは、後者が「過去の実績は将来の結果を示すものではありません」という決まり文句にもかかわらず、将来の投資を促進するために使用できる明確な指標（通常は内部収益率）を持っていることです。等しく明確な指標を持とうとする寄付資金組織は、必然的にGoodhartの法則の犠牲になります。¹⁷⁵指標なしでお金を調達することは、あなたが完全に人々の感情に左右されることを意味します。率直に言って、ほとんどの人は自分自身を良く見せ、良い気分にさせるために慈善活動にお金を与えます。

指標なしでお金を調達することは、組織に多くの「寄付者管理」をさせることになります。時間とお金（チャリティボール、誰か？）に加えて、お金を求めるたびに進歩を示す必要があります。年に1〜2回です。¹⁷⁶ほとんどの寄付者は詳細に立ち入ることができない、または望まないため、これらの進歩報告書は、中核使命から注意をそらしたり、さらに悪い場合には、光るデモを作成するプログラムに向けて組織全体を偏らせることができる光るデモの形を取る必要があります。

寄付ベースの収入は、特に経済の低迷に脆弱です。経済と連動した資金調達は、ほとんどの研究者が代替可能でないため、長期研究にとって特に危険です。研究者を解雇して、より多くのお金があるときに彼らを雇い戻すことはできません。研究室は異なる資金源を見つけ、才能のある人々は常にどこかで需要があります。できたとしても、プログラムは大きな打撃を受けるでしょう。研究の性質上、中断したところから正確に再開することは不可能です。

寄付者と寄付の規模、および関連するトレードオフを考慮することも重要です。スペクトラムの一端には数ドルを寄付する個人があり、もう一端にはWellcome LeapやAllen AI Instituteのような、単一の巨大な財団によって資金提供される組織があります。

用語についての簡単な余談：これまで、寄付資金組織について話すときに「非営利」と「慈善団体」という用語を避けることができました。これらの用語は、口語的意味も持ちながら、税金や許可される活動を中心とした多くの意味を伴う法的指定でもあるため、扱いにくいものです。これらの意味は、（小文字のn）非営利（利益の最大化を求めていない組織）と（大文字のN）非営利（米国税法第501(c)(3)条の下で法人化された組織）の間で使い分けることが雑になるほど、行動を歪めます。皆の混乱を避けるために、「慈善団体」、「非営利団体」、「財団」を法的意味で使用し、そのような使用法を思い出させるために大文字にしようと思います。

多くの小規模寄付者のスペクトラムの端は、組織を短期主義または制約されたサイズのいずれかに押しやる傾向があります。多くの小さな寄付に依存する慈善団体が常に寄付を求めていることに気づくでしょう。誰もがWikipediaの年次バナーを見たことがあります。多くの人がハロウィンにUNICEFのためにペニーを求めることを覚えています。現金不足でなくても、慈善団体は法的地位（および自分自身と寄付者のための関連税制優遇措置）を維持するために、「小規模寄付者」¹⁷⁷から収入の33%を得る必要があります。²⁶「はい、私たちは昨年と同じ実験で苦労しています」は研究では一般的な出来事ですが、寄付について人々を興奮させる良い方法ではなく、慈善団体をより短い時間軸とより派手な結果に向かわせます。

小規模寄付者はまた、あらゆる寄付ベースの資金調達から期待される経済連動よりも資金調達をさらに予測不可能にします。少数の大規模寄付者がいる場合、連絡を取り続けることができ、少なくとも今年寄付を考えているかどうかの事前通知を得ることができます。

PatreonやGitHub Sponsorsのようなプラットフォームを通じた寄付に収入が依存する「独立研究者」が数人います。これらの人々は、より長期的な資金調達の安定性を支持して、法的慈善団体であることの税制優遇措置と資金調達要件を放棄します。経験的に、このアプローチは個人をサポートすることはできるようですが、チームや大きな資本要件を持つ仕事はできません。しかし、資金調達迷路のこの隅は未探索のようで、メンバーシップモデル、または似たようなものと生産的に組み合わせることができるかもしれません。

慈善スペクトラムの少数の巨大寄付者の端は、大きな財団によって支配されています。創設者によって直接制御されている少数の財団を除いて、ほとんどは専門経営者によって制御されています。専門的に管理された財団は通常、非対称キャリアリスクの罠に陥ります。経営者は失敗するリスクのあるものに資金提供することで罰せられますが、成功するリスクのあるものに資金提供することから得られる上昇余地は比較的少ないです。その結果、財団は明確な指標、アップデート、そして彼らが提供するお金のリスク軽減を見たがります。実際には、専門的に管理された財団に奇妙な新しいことをさせることは驚くほど困難です。

小規模寄付者と専門的に管理された財団の問題を考慮すると、一般的な決まり文句は次のとおりです：「賢明で長期的思考をする億万長者を数人見つければ大丈夫！」これはいくつかの理由で怠惰な思考です。

1. 2020年現在、世界には2,095人の億万長者しかいません。億万長者であることは、賢明で長期的な思考ができる可能性をそれほど大きく変えるものではありません😱。そのため、賢明で長期的な思考ができる億万長者はそれほど多くないのです。
2. 賢明で長期的な思考ができる億万長者の元には、すでに無数の人々がお金を求めて殺到しています。なぜなら、他の人々も同じことを考えているからです。
3. その結果もあって、多くの賢明で長期的な思考ができる億万長者は、すでに自分たちの慈善事業のお金を財団に振り分けています。
4. 帳簿上で10億ドルの価値があるということは、その人が実際に寄付できる10億ドルを銀行口座に持っているということではありません。
5. お金の認識は、持っているお金の量の単純な割合ではありません。数千万ドルは、どう考えても大金です。
6. 1人の人物がプロジェクト全体に資金提供している場合、その人は（当然のことながら！）そのプロジェクトに対して何らかの所有権を感じる傾向があります。その人によっては、この態度は、不透明性と独立性から恩恵を受ける組織にとって問題となる可能性があります。 ²⁷
7. 単一の資金源ということは、資金提供者が撤退を決定した場合、組織にとって単一障害点となることを意味します。これは珍しくない出来事です。要点は、裕福な個人からの資金調達を検討することが悪いアイデアだということではなく、それが唯一の計画であることが悪いアイデアだということです。

（法的に指定された）非営利団体は、非営利ステータスを失うことなく（そして寄付者に予期しない税負担をかけることなく）できることとできないことについて、数多くの要件と制約の対象となります。慈善団体における年間小口寄付者要件は、その一つに過ぎません。非営利団体が行ってはならない複数の不明確な行動の存在は、R&D目標を達成するために何が必要かが事前に不明で、迅速に動きたい組織にとって特に問題となります。

お金を寄付する人々は一般的に、そのお金が個人を豊かにするために使われることはないと期待しています。しかし、どの研究が公共財を生み出すべきか対私的財を生み出すべきかは、事前には不明確です。時には、技術がインパクトを与える最良の方法は、民間の営利企業の一部としてであることもあります。この緊張関係は慎重に扱う必要があります。

慈善投資

慈善投資は寄付と投資の間のグレーゾーンに位置し、DARPA的組織にとって間違いなく調査する価値があります。「慈善投資」は2つの方法で実現できます：財団が「慈善使命」に使うお金から収益を生む投資を行う場合 ¹⁸⁰ 、または基金からリスクの高い投資を行う場合です。 ¹⁸¹ どちらの場合も、財団は財団の使命に沿った投資を行うために、通常のルールを曲げています。通常の状況では、財団は「プログラム」資金を501(c)(3)組織（「大文字のN」の非営利団体 ¹⁸² ）への助成金提供にのみ使用でき、基金は「非リスク」 ¹⁸³ の投資のみを行うことができます。

寄付者助言基金を活用する可能性は、DARPA的組織が慈善投資について考慮すべきもう一つの理由です。寄付者助言基金（DAF）は財団の「奇妙な弟」のような存在です：両組織とも裕福な人々が慈善的にお金を使うための手段ですが、財団は創設者により多くの管理権を与える一方で、より多くの間接費と制約があります。DAFは初期資本が少なくて済むため、裕福だが名前を知られていない程度の裕福な人々に訴求します。私たちの目的にとって最も大きな違いの一つは、財団とは異なり、DAFには支払い要件がないことです。その結果、配当を集めながら、いずれは慈善事業に使われる予定のお金が大量に眠っています。²⁸仮説は、（資金以外の指標を評価するスタッフが少ないことも一因として）慈善投資がDAF資金を研究プロジェクトと結びつける方法だということです。 ²⁹

DARPA的組織が慈善投資を活用する能力は、その組織構造との複雑な相互作用です。財団の慈善支出から行われる収益を生む投資（プログラム関連投資、またはPRIとも呼ばれる）は、いくつかのメカニズムを通じて実現できます。これらのメカニズムには、営利組織への直接的な「回収可能助成金」や、中間非営利団体を通じた資金提供が含まれます。 ³⁰ DARPA的組織が営利組織として構成されている場合、回収可能助成金から直接収入を得ることができます。非営利として構成されている場合、すでに独自の組織として発展した研究の仲介者としてのみ機能できます。これらの異なる資金提供手段の正確な法的要件によっては、直接助成金や融資では、プログラムを包括組織から独立した組織にする必要があり、より進歩した（初期段階を過ぎた）プログラムに適している可能性があります。

慈善投資は主にプログラムごとに行う必要がある可能性が高いです。資金は各資金提供者の特定の使命に合致する必要があるため、プログラムと資金提供者をマッチングするために、継続的な時間と労力の投入を必要とする多くの調整作業が必要になる可能性があります。多くのプログラムは、慈善事業の目的が「問題」に焦点を当てる傾向がある一方で、DARPA的プログラムは「より悪く」ではなく「より素晴らしく」に焦点を当てる傾向があるため、どの目的にも合致しない可能性があります。プログラムごとの資金調達では、包括組織は、どこにも進まない可能性のある初期段階の取り組みなど、本格的なプログラムではないもののために異なる資金源を見つける必要があります。特定目的の慈善投資は、DARPAがより多くのリスクを取ることを可能にする異なるプログラム間での資金の流動性も制限します。³¹

これらはすべて推測的なものです。技術ライセンス、スピンオフ、寄付というかなり確立された道筋とは対照的に、慈善投資は比較的新しいものです。核となる仮説は、投資の一部を回収できる可能性があれば（より多くの良いことに資金提供できるため）、DAFや財団がより多く寄付する可能性が高いということです。 Prime Coalition はこの分野の先駆者の一つです。彼らは回収可能助成金を使って営利企業のエクイティ資金調達を行っています。目を細めて見ると、DARPA的組織は、スタートアップスタジオがVCファームに対して持つのと同じ関係を、Prime Coalitionの構造に対して持つことができます。

メンバーシップモデル

DARPA的組織は、他の組織が「ビジネスネットワーク」の一部となるために支払いを行うメンバーシップモデルから、ある程度のフリーキャッシュフローを生み出すことができます。このネットワークでは、特別なイベントへのアクセス、研究への優先権、そしてその実装支援を得ることができます。 MIT Media Labの資金調達コンソーシアム は、このアプローチの最も著名で（成功した）例です。

（適切に管理されれば）相対的な運営の自由は、メンバーシップモデルの最大の利点である可能性があります。投資のような金銭的ROIを提供する必要がなく短期的な流動性を提供でき、長期メンバーシップを購入するよう組織を説得できれば、慈善事業よりも変動が少ない可能性があります。

お金に加えて、メンバーシップモデルはより多くの技術を世界に送り出すのに役立つ可能性があります。技術開発における最も失敗しやすいポイントの一つは、技術がR&Dに焦点を当てた組織から、マーケティングと製造に焦点を当てた組織に移行する必要がある時です。マーケティングと製造能力を持つ大きな組織をループに巻き込み、すでに「買い込ませる」 ¹⁸⁸ ことで、多くの摩擦を減らすことができます。メンバーシップモデルは、一部の製薬投資家の主な役割がFDA承認プロセスから買収まで円滑なパイプラインとして機能することと同じように、 特注の販売チャネルを持つフロンティア技術 を導くのに役立つ可能性があります。プログラムが文字通り取り組んだ技術のマーケティングと製造組織に なる こと以外では、 ¹⁸⁹ DARPA的組織は、メンバーシップモデルの有無にかかわらず、インパクトを最大化するためにスムーズな移行を実現するため外部組織とのインターフェースが必要です。

メンバーシップモデルのあまり試されていないバージョンは、大企業を超えて個人にも拡張することです。この拡張メンバーシップモデルは、慈善事業と、より大きなものの一部になることを可能にするという意味での「製品」提供の間のハイブリッドのようなものです。どれだけの人がSpaceXメンバーになりたがるでしょうか？おそらくたくさんです！最も近い類似例は、おそらくPatreonを通じて活動資金を調達する独立研究者です。 ³²個人メンバーシップをめぐっては、多くの未開拓で潜在的にエキサイティングな道筋があります：ポイントシステム、寄付を個別の作業単位や購入に結びつけること、研究自体への共同体参加など。最大の未解決の問題は、小規模な個人メンバーシップの集積が小さなチーム以上のものに資金提供できるかどうかです。SpaceXメンバーになりたがるすべての人にとって、彼らは単一のスターシップテスト打ち上げの資金を調達することさえできるでしょうか？

残念ながら、メンバーシップモデルは単独では運営資金を調達することができない可能性があります。MIT Media Labはおそらくこのモデルを使用する最も成功した組織で、その運営予算は4,500万ドルのみです³³（平均的なDARPAプログラム約4つ分）。DARPA的組織がもっと良い結果を出せる可能性は低いです。さらに、ROIが曖昧な支出は、困窮時に組織予算から最初にカットされることが多いため、メンバーシップベースの収入はそれほど安定しません。悪名高いことに、Media Labのインセンティブは、最終的にどこにも行かない派手なデモを常に出すことに向かわせます。メンバー管理—イベントの開催、未完成のプロジェクトを魅力的に見せること—は時間とリソースを消費する可能性があります。

これらの制約は、メンバーシップモデルが確実に有望な収入源である一方で、おそらく他の収入源と組み合わせるべきであることを意味します。

政府助成金と契約

21世紀のDARPA的組織は民間であるべき である一方で、政府は多くの民間組織に助成金と契約の両方を提供しています。DARPA的組織はそれらを活用できるでしょうか？

政府助成金

政府助成金の利点は、比較的* ¹⁹² 少ない条件が付いていることです。名目上、政府は直接的な金銭的ROIを気にしません ¹⁹³ し、長い時間軸で行動できます。政府は実際に公共財から価値を捉えることができるため、彼らのインセンティブは名目上 ¹⁹⁴ 、インパクトのある技術の創出を目標とする組織と整合しています。政府はまた膨大な金額を展開するため、DARPA的組織の運営予算は他の支出と比較して法外なものではありません。

複数年の政府助成金は、年次や半年次で心配する必要がある寄付よりも安定していますが、多くの場合一回限りの事象です。その結果、政府助成金に収入を依存する組織は、それらの助成金の申請と管理に相当な時間を費やす必要があります。

また、具体的にどの助成金について話しているのかという問題もあります。 小企業技術革新研究（SBIR）助成金 は一つの明らかな答えです。これらの助成金は、商業化の可能性を持つ民間R&Dに資金提供することを明確に設計されています。しかし、SBIRからのお金は、それを得るために費やす時間にほとんど見合わないことが多いです：「（100万ドル未満の）申請書は10ページ程度かもしれませんが、企業はそれを完成させるために少なくとも80時間のフルタイム労働を予算に計上すべきです。」 ³⁴ したがって、SBIRは...最適とは言えません。つまり、申請する適切な助成金を探すことさえ仕事になるということです。

インセンティブを歪める条件は比較的少ないものの、政府助成金には資金の使用方法について多くの制限があります。ほとんどの政府助成金は使途指定されています—特定のプロジェクトに使うか、給与や設備などの特定の目的のためです。 ¹⁹⁶ 支出制限は、仕事を完了するために必要なことを何でもできるようにしたい場合に明らかに問題となります。DARPA的組織が特定のプログラムに結びついていない助成金をかなり得ることができる可能性は低いです。また、組織が取り組んでいることを既存の政府資金優先事項に合わせるために歪めるか、それらの優先事項を変更するよう人々を説得するために多くの作業を行う必要があるでしょう。

政府助成金はまた、100万ドル未満または1億ドル超の範囲に分かれる傾向があり、どちらもDARPA的組織にとって最適ではありません。非標準的な助成金規模を狙うには多くの作業が必要です。また、この奇妙な制度構造が重要で資金提供に値するということを政府の人々に説得する必要があります。言い換えれば、多くのロビー活動（より率直に言えば、レントシーキング）が関わることになります。

政府契約

政府契約は、より明確に定義された成果物を伴う助成金のようなものです。製品販売とは異なり、支払いは前払いであり、「成果物」は製品のように洗練され独立したものである必要は必ずしもありません。成果物は研究の成果や概念実証である可能性があります。

SRIインターナショナル は、収入が主に契約に基づくイノベーション組織の優れた事例研究です。SRIは、DARPAの多くの勝利に共同で責任を負っていると言えるでしょう。ダグラス・エンゲルバートは、SRIで「すべてのデモの母」につながる研究を行いました。そして、多くの価値ある高く評価される組織をスピンオフしています。³⁵同時に、SRIは以下の制約の主要な例でもあります。

契約には、助成金と株式資金調達の両方に対する利点があります。研究契約は、製品につながらない可能性がある研究を可能にしながら、助成金よりもはるかに大きくなる可能性があります。契約からの資金の使い方に関する制限は少なく、その資金の少なくとも一部は研究を行う前に入金されるため、必要な人材を雇用し、設備を購入することができます。

主要な収入源として契約に依存することで、組織は崇高な目標があるにもかかわらず、政府請負業者にますます似てくるよう推し進められます。政府契約ゲームを始めると、最も抵抗の少ない道は政府請負業者になることです。この可能性を念頭に置いても、政府契約に取り組む際に軽微な組織的歪みなしに進めることは不可能です。どの契約が利用可能かに注意を払い、入札し、管理するために時間と労力を費やす必要があるため、契約は簡単に時々機会主義的に行えるものではありません。

契約はかなり予測不可能です。例えば、SRIインターナショナルは定期的な好況と不況のサイクルがあり、特定のプロジェクトで働くために多くの人を雇用し、その後契約がなくなると解雇する必要があります。もし作業の多くが外部化されれば、予測不可能性は若干問題が少ないかもしれませんが、長期プロジェクトにとっては依然として問題となるでしょう。

明らかに、契約の最大の問題は、何に取り組むかをあまりコントロールできないことです。最良のシナリオでは、すでに行う必要があることや、その研究の軽微な拡張について既存の募集を見つけることができます。あまり良くないシナリオでは、とにかく行うつもりだったことの契約を取得するためにロビー活動を行うか、契約を獲得するために行っていることを大幅に変更する必要があります。繰り返しますが、問題は前者を行うための組織インフラを維持するために、おそらく後者の少なくとも一部を行う必要があることです。

すべての落とし穴にもかかわらず、Otherlabや他の多くの小規模エンジニアリング会社のような組織は、助成金と契約を組み合わせてやりくりしています。しかし、彼らの研究はしばしば散漫で不完全に感じられます。異なる契約や助成金を追求する必要性により、拡張可能な画期的成果につながる可能性のある深い長期的研究を行うことが困難になります。

コンサルティング

DARPA類似組織は、大規模組織にプログラム設計を販売し、それらを実装するためのコンサルティングサービスを提供できます。類似のモデルを持つ組織がいくつかあります。Lux Researchは、技術分野に関する高品質レポートとそれらについて質問する能力に対して数万ドルを請求しています。プログラム設計がDARPA類似組織の中核部分になるという仮説が正しければ、大規模組織が興味を持つ可能性のある成果物をすでに作成していることになります。

コンサルティングベースの収入源には、特にDARPA類似組織の初期段階で多くの利点があります。プログラムを実装する前に早期現金を生成でき、投資家や寄付者からの相対的な運営自由度を維持できます。プログラム設計が重要で世界にとって良いものである場合（すべてがそうであることを願います！）、大規模組織が実際にプログラムを実行するかどうかに関係なく、ウィンウィンです。もし彼らがそれをうまく実行すれば、プログラム設計プロセスが機能することの安価な実証となります。もし実行しないか、実行が不十分であれば、後でプログラムを実行することもできます（組織やプログラムアイデア自体への評判への悪影響がないと仮定して）。製造能力を持つ大企業に知識を販売することは、フロンティア技術のオーダーメイド販売チャネル問題に対処する可能性があります。大規模組織がプログラム設計を完全に受け入れなくても、それでもアイデアに慣れ親しんでもらう「パイプライン」を想像できます。このように、コンサルティングとメンバーシップモデルの間には曖昧な境界があります。

コンサルティングベースの収入には多くの欠点があります。最大の欠点は、コンサルティングでは本格的な定常状態のDARPA類似組織を支援するのに十分な現金を提供できないことです。とはいえ、プログラム設計が機能することを実証しながら収入を得る良い方法である可能性があります。コンサルティングは小規模組織の典型的な罠です。クライアントはしばしば非生産的な方向に引っ張ることができ、販売に相当な時間を費やす必要があります。もう一つの危険は、この収入源がDARPA類似組織を、高利益率産業に隣接する「ホット」な分野で働くことに特に敏感にすることです。この危険は、取り組むべき最も重要なことが、低利益率産業に隣接する地味な分野である可能性があるため、特に陰湿です。

ミトコンドリア作戦：既存のマネーファクトリーの独立的な部門になる

これまで繰り返し述べてきたように、DARPA類似組織は、かつて産業研究所が埋めていたイノベーションエコシステムのニッチを埋めることになります。企業内で作られる新しい産業研究所はおそらく実行可能ではありませんが、外部組織が高品質ソリューション研究開発を支援するプロセスと文化を維持しながら、企業の産業研究所になることは可能かもしれません。長期生存に向けたこの戦略が「ミトコンドリア作戦」です：透過性のある障壁と独自の文化的・運営的DNAを維持しながら、より大きな組織に吸収されることです。

もしそれを得るために組織を去勢する必要がないなら、利益はかなり明確です。イノベーション組織にはマネーファクトリーが必要であり、すでに大きな利益を上げている大企業より良いマネーファクトリーがあるでしょうか？大きな組織からの予算は、事実上、基金からの配当です。

間違いなく、DeepMindはミトコンドリア作戦の素晴らしい例です。 ¹⁹⁸ AI研究所である彼らは2014年にGoogleに買収されましたが、買収された大部分の企業とは異なり、高品質の長期研究を行うための相対的独立性を維持しています。 ¹⁹⁹ 数年ごとにヒットを続け（AlphaGo、AlphaFold）、彼らの研究の一部が親会社を直接支援する限り（彼らの研究の一部はGoogleのデータセンターをより効率的にします）、Alphabetは約10億ドルの予算を大幅に補助することを厭わないようです。³⁶しかし、Alphabet—DeepMindの関係が健全な産業研究所の3つの基準を満たしているという事実は、ミトコンドリア作戦が他の（より低利益率で、明確に整合していない）領域で達成できるかどうかについて懐疑的にさせるべきです。

長期的には同じ制約下にありますが、ミトコンドリア組織と自社育成ラボの重要な違いは、パックが向かう場所でスケートする能力かもしれません。「通常の」産業研究所は初日から存在意義を正当化する必要があります—「ステークホルダーの賛同」などです。対照的に、ミトコンドリア組織はその正当化を最終的に必要とするだけです。DeepMindは正式には2010年に開始されました—AlexNetがAIハイプの雷に稲妻として作用する2年前です。2012年以前のAI研究に対する態度の心構えに身を置くことは困難ですが、「AI冬」という用語が存在するのには理由があります。十分に言えば、2010年に本格的なAI中心の研究所を創設する企業があったとは考えにくいでしょう。 ²⁰¹ この枠組みは、ミトコンドリア作戦が機能するための重要な要件が、DARPA類似組織の焦点が将来的に高利益率企業の優先事項とどのように整合するかについての強力な論説であることを示唆しています。

DARPA類似組織は初日からミトコンドリア作戦に頼ることはできません。オデュッセウスの放浪中も、他の収入源の一つに依存する必要があります。しかし、一部の収入源は最終的に吸収されるのにより適している可能性があります—メンバーシップモデルやプログラム化されたコンサルティングは、どちらもますます真剣になり、2つの組織が真剣に交際し、関係を成就させることを決定するまでになる可能性があります。

ミトコンドリア作戦を試みることは、失敗モードに満ちているようです。基本的に未来を予測する必要があり、それは困難です。（ただし、それを発明することによって行う場合は簡単です。） ²⁰² 組織が生存するために取る必要がある措置が、企業にとって受け入れがたいものにする可能性があります。逆のことも起こり得ます！そして、DeepMindはうまくやっていますが、歴史は買収者の研究開発部門になると思っていたが、運命が他のことを用意していた組織で溢れています。

大きな元本の利息から運営資金を調達する基金は、DARPA類似組織にとって理想的な資金調達メカニズムのように思われます

最終的に、DARPA類似組織は自己触媒的である必要があります。長期間にわたって計画し行動できる唯一の方法は、核となる目標から注意をそらさない予測可能で長期的な収入を通じて運営資金を調達することです。残念ながら、これらの基準は「定常状態」運営のための多くの資金源を除外します。それらすべてを満たす唯一の方法の一つは、基金を構築することかもしれません。

これまで探ってきた収入源の大部分は、長期的にDARPA類似組織に資金を提供するのに適していません。収入が予測可能であるためには、少数の個人や大きな群衆の気まぐれで消えることはできません—そのため、助成金、慈善活動、契約は定常状態の資金源として実行可能ではありません。技術ライセンシングとメンバーシップモデルは、定常状態の運営を完全に資金調達するのに十分な収益を生み出すことができません。製品やサービスの作成と販売は、予測可能な長期収入を作り出すことができます。しかし、その目標が部分的にスタートアップには十分製品指向でないものを可能にすることである場合、販売ベースの収入が核となる目標から注意をそらすことを避けるのは困難に思われます。同様に、投資スピンオフベースの収入源が、より大きく、より近い将来の出口でより多くのものをスピンオフするインセンティブを作ることを避けるのは非常に困難でしょう。スピンオフベースの収入は定常状態で機能する可能性がありますが、それだけに頼ることはVCと同じインセンティブ体制に入ることになります。ミトコンドリア作戦は明示的に定常状態のオプションの一つですが、かなり狭い条件のセットを必要とします。

DARPA類似組織にとって魔法のように理想的な定常状態収入源は、その利息から運営資金を調達できる基金です。基金は、外部のステークホルダーへの最小限のへつらいで、ほぼ無限の時間的地平線を作り出すことができます。もちろん、その地点に到達するには長い時間がかかり、不可能かもしれません！

永続的基金には、異なる研究パラダイムを可能にする先例があります—ロックフェラー財団、ハワード・ヒューズ医学研究所、ウェルカムトラストはすべて素晴らしい研究を行ってきました。

DARPA類似組織の理想的な定常状態予算はどのくらいでしょうか？いくつかのアンカーポイントとして、DARPAの2020年予算は36億ドルでした³⁷。 ベル研究所の1974年予算は2021年ドルで28億ドルと奇妙に似ていました。 ³⁸  研究組織がスケールしないということが真実であるなら、これらの歴史的逸話は、一桁の10億ドル予算が効果的な研究組織の上限である可能性を示唆しています。この議論は確かに大雑把ですが、長期DARPA類似組織予算の上限にとって有用なアンカーを提供します。積極的に野心的に、約10億ドル/年としましょう。この数字はDARPAやベル研究所の完全に進化した形態よりも少ないですが、2021年ドルで3億ドルのベル研究所の1930年予算よりも多いです。³⁹

大雑把な計算によると、10億ドルの予算を達成するために、投資資本に対して4%の配当を仮定すると、250億ドルの基金が必要になります。これは馬鹿げているが、考えられないほど大きな数字ではありません。比較のために、ハーバード、イェール、スタンフォードは2019年時点でそれぞれ410億ドル、310億ドル、290億ドルの基金を持っています。 Wikipediaのこちらのリストをご覧ください。 ハワード・ヒューズ医学研究所は2020年に212億ドルの資産を持っていました。⁴⁰  確かに、これらは世界最大の基金なので、そこに到達できる可能性は信じられないほど低いです。しかし、10億ドル予算を支援できる基金を構築するという長期目標が困難だが不可能ではないという証拠として立っています。 ²⁰⁸

基金ベースの資金調達でさえ落とし穴がないわけではありません。基金ベースの資金調達の恩恵と弊害は、フィードバックループを緩やかにすることです。その結果、新世代の人々（特に専門的な管理者）が引き継ぐにつれて、組織が本来の目標から切り離される可能性があります。この問題は避けられないものではありませんが、その明確な可能性は、長期的に焦点を当てたガバナンス構造と世代間文化の重要性を強調しています。

緩いフィードバックループのもう一つの潜在的なデメリットは、ミッション重視の組織が自分たちのミッションを達成に近づいたときに、逆のインセンティブに陥るリスクがあることです。よく仕事をして店を閉めるのではなく、ミッション重視の組織は関連性を保つために問題の広がりを誇張したり、仕事を怠けたりすることになる可能性があります。幸い、DARPA流の組織にとっては、潜在的にゲームチェンジングだが他では支援されない可能性のあるプロジェクトが尽きることを心配していません。

もう一つの軽微な考慮事項は、基金ベースの資金調達の安定性の裏側として、迅速に規模を拡大できないことです。DARPA流の組織は資金制限よりもアイデア制限を受ける可能性が高いため、これは重大な制限とは思われません。 ⁴¹逸話的に、DARPAの長官がかつて議会に予算を 減らす よう求めたことがあります。それに伴う期待の重さで押しつぶされないようにするためです。

もちろん、最大の問題は：そもそもどのように基金を構築するかです。

3つの理由から、資金を一度に取得する可能性を除外しましょう。1つ目は明らかなものです：ポケットにそれほど大きな資金を燃やしている人は、すでにその計画を持っています。2つ目は、大きなことは小さく始めることが重要だということです - 組織は大量の資金を展開するプレッシャーなしに、問題を解決し文化を発展させる柔軟性が必要です。3つ目は、そのサイズの基金を創設する能力を持つほとんどの人は（合理的に！）組織をほぼ直接的に管理したいと思うでしょうし、それは頭痛の種につながる可能性が高いということです。 ⁴²

一つの大きな資金調達イベントを除外するということは、DARPA流の組織が時間をかけて基金を構築する必要があることを意味し、このセクションで探求した他の資金源に依存することになります。意識的な予算規律のプロセスを通じて、組織は資金を蓄えることができ、時々の棚ぼたによって助けられる可能性があります。繰り返しますが、基金は到達不可能かもしれない目標ですが、それを目指さなければ確率がゼロになる低確率イベントの一つです。

推測

探索的プログラム組織

一つの潜在的な実験は、各プログラムが独自の半独立実体 — 探索的プログラム組織（EPO）になることです。それを、研究プログラムがDARPAが調整する完全に外部化された研究と、 ロッキード・スカンクワークス のような組織の内部化された研究との間をスムーズにスライドできるようにする法的実体として想像できます。

DARPAは社内で研究を行いません。外部化された研究には、特に高リスクプログラムの初期において利点があります。B級プレイヤーに対するバッファーとして機能し、全面的に投入することなく暗黙知と専門機器を活用でき、その他の利点もあります。外部化された研究には、研究が成熟するにつれて増加するデメリットもあります。研究プログラムの異なる部分間の依存関係は、プログラムが成熟するにつれて増加する傾向があり、関与する全員が同じ屋根の下にいない場合、調整コストが増加します。グループプロジェクトをやったことがある人なら誰でもこれを経験したことがあります：「あなたは経路計画の方法を見つけて、私はモーターとの通信方法を見つける」から始まりますが、実際に経路計画にモーターが必要になったときに分業が破綻します！これらのトレードオフは、プログラム全体を通じて内部/外部研究の一定の正しいレベルがないことを意味します。DARPAが移行において複雑な記録を持つ理由の一つは、純粋な外部化研究がプログラム内の異なるプロジェクトを単一のシステムに統合することを困難にするためかもしれません。

プログラムの初期において、外部化された研究は確信を構築するために重要です。外部化された研究により、プログラムは世界で1つか2つの場所にしか存在しないかもしれない希少なスキルや機器にアクセスできます。特定の分子を合成する技術を完成させた研究者が1人だけかもしれません。外部化された研究により、プログラムはパートタイムでしか働きたくない人や、博士号の修了など他のコミットメントを持つ人々を活用できます。会社設立の大きな障壁の一つは、創設者が100%参加する必要があることで、そうでなければ奇妙で曖昧な不確実性があることです。多くのDARPAプログラムは、初日から自己完結型の組織である必要があったなら、これらの調整コストによって潰されていたでしょう。

プログラムの終了時には、内部化された作業がプログラムの異なる部分をまとめ、技術を商業化したり、他の人が使用できるように「カプセル化」したりするために重要です。可能ではありますが、成功した分散型製品化の例はほとんどなく、 最終的には誰かが技術を購入する必要があります 。

初期段階では、EPOはプログラムマネージャーが外部化された研究を調整するDARPAプログラムに似ているかもしれません。プログラムが成熟するにつれて、実行者は学術研究室や他の組織からEPOで直接働くために移ることができます。この内部化により、個々の部分がリスク除去された後のシステム統合に関する調整コストが低下します。物理システムを扱っているときに誰かのデスクに行って「これを見て」と言える能力には重要な何かがあります。実際、プログラムマネージャーはEPOの初期CEOであり、外部資金活動からの成果と人材を徐々に内部化していきます。

プログラムに入る前に、それがどのような価値を創造するかを知ることは困難です。一部の研究プログラムは製品に似たものを創造し、一部は価値ある知的財産を創造し、一部は明確な捕捉方法のない価値ある知識を創造するだけです。もちろん、多くのプログラムは良い話以外には何の価値も生み出しません。 EPOの構造は、一時的であり、その生涯の終わりにいくつかの選択肢の一つに変換することで、この現実を認識しています。

その生涯の終わりに、EPOは以下のことができます：

1. さらに数年の外部研究でプログラムをはるかに良い場所に導ける場合、別の生涯のために更新する。
2. 製品が視野に入る地点に達した場合、利益重視のC法人またはLLCに変換する。
3. EPOの焦点が長期研究と調整を必要とするが製品を生産しない場合、EPOの研究ミッションの推進に焦点を当てた非営利団体に変換する。
4. EPOが製品に統合されない価値ある知的財産を生産した場合、知的財産のライセンシング組織に変換する。
5. または（実際には最も可能性の高いケース）EPOは期限切れ後に特に何もしない。

多くのEPOはうまくいかないでしょう。継続的に多様なコミットメントと一時的な性質のため、それは大丈夫です。投資家に大量の資金を投入したり、人々に初日から仕事を辞めたりするよう求めているわけではありません。高い失敗率は、EPOが最大生涯5年で毎年更新されるように構造化されるべきことを示唆するかもしれません。うまくいかないことが明らかになった後、何年もの間リソースを吸い続けるゾンビEPOは望ましくありません。

EPOはDARPAプログラムができないPMにインセンティブを与えることができます — ビジョンを現実にすることに専念する組織のリーダーになる能力です。ある意味で、PMからEPOリーダーへの移行は、パーソナルコンピューターにおけるロバート・テイラーの役割を体系化するでしょう：ARPAの情報処理技術オフィスを運営した後、テイラーはPARCでインタラクティブコンピューティンググループを立ち上げ、ARPAプログラムで働いていた人々をそこで働くよう募集しました。

EPOは死の谷を橋渡しできるかもしれません。DARPAとARPA-Eの両方の大きな「失敗」モードは、プログラムが成功裏に終了したときに技術のフットボールを誰も受け取らないことです。この引き継ぎが職務記述書の隙間に陥ることが多いため、特に悪質で、誰かがそれを実現するために限度を超えなければなりません。 Loonshots という本で、サフィ・バーカルは「技術ではなく移転を管理せよ」という簡潔な格言を使って、この引き継ぎが技術開発自体ではなく、多くの有望な技術が死んでいく場所であることを強調しています。ARPA-Eには商業化チームがありますが、プログラムの個々の部分を商業化しようとするだけで、それらを単一の実体に調整することはしません。EPOの性質により、そのギャップを完全に除去します；プログラムがフットボールを受け取る新しい組織に なる のです。モジュール化された外部研究から調整された内部化研究への継続的なスライダーにより、「パイプライン」のより下流の分野の人々もプロセスに関与できます。例えば、製造の人々がプロトタイプ設計中に部屋にいれば、プロトタイプが製造される可能性がはるかに高くなります。

EPOはおそらく新しい法的構造を必要とします。

EPOの親組織

EPOが独立組織として機能することを想像できます；集中研究組織 (Focused Research Organization) ⁴³に似ていて、最初は分散構造を持つものです。しかし、EPOは、それらを立ち上げ、組織間関係や暗黙知など組織の一貫性から利益を得る曖昧なものを維持できる傘組織があることで、大幅により効果的になるでしょう。言い換えれば、EPOはDARPA流組織の補完であり、置き換えではありません。

DARPA流組織は、EPOを立ち上げるために重要です。EPOの開始にはおそらく関与するプログラム設計プロセスと、それが価値があることを示すための散発的な実験が含まれます。その作業を行う別の組織が必要です。さらに、DARPA PMはしばしば複数のプログラムを同時に手がけますが、これは傘組織として機能するDARPA流組織なしには困難でしょう。親組織が構築できる文化、プロセス知識、組織外関係、組織信頼は無形ですが、最終的にはノウハウと資金の両面で各個別EPOが成功する可能性を高めることができます。

任意のEPOが失敗する可能性が高いため、傘組織はプログラムのポートフォリオを作成し、それらの間で資金をシフトするために重要です。ポートフォリオアプローチにより、資金提供者は任意の個別EPOよりもはるかに高い見返りの可能性で親組織に資金を投入できます。各EPOが独自の資金を調達する必要があるとすれば、多くの時間とリソースがかかり、資金調達される可能性が最も高いもの、つまり成功の可能性が高いまたは大きく誇張された分野で働くよう奨励されるでしょう。

問題

DARPA（したがってDARPA流組織）が協力する民間企業や研究室は、人々がEPOに参加するために去ることに問題を持つかもしれません。「これは人々が去ることにつながるかもしれない」ということで、他の組織はそもそもあなたと働くことを躊躇するかもしれません。研究室の一時的なメンバーである大学院生とポスドクは明らかな例外です。

知的財産の所有権も問題になるでしょう。企業と大学は、コラボレーションから生まれる知的財産を保持できることを知っているため、少なくとも部分的にDARPAと働くことを厭いません。同時に、大企業は大学や小企業と常に働いており、おそらく満足のいく知的財産取り決めを持っているので、これは解決不可能な問題とは思われません。

より良い研究開発を可能にするプログラム設計の学問分野を創造できます

研究プログラムの管理方法については多くの文献がありますが、そもそもそれらを設計する方法についての思考は非常に少ないです。

プログラム設計は研究計画と不可分に結びついています。研究を計画するという考えは、一部の人々を少し吐き気がするかもしれませんが、 ⁴⁴我慢してください。ウィトゲンシュタインの帽子をかぶって、⁴⁵言葉が重要であることを提案します；人々が実際に反対しているのは 成果物 周りの研究の スケジューリング であり、これは 目標 周りの研究の 計画 とは大きく異なります。

すべての研究はある程度目標の周りで計画されています。「この液体をこの他の液体に入れて何が起こるか見る」でさえ計画です。この状況では、目標はそれらの2つの液体を混ぜたときに何が起こるかを見て報告することです。これは愚かな例ですが、構築するためのベースケースを提供します。化学物質を混ぜる化学者はおそらく単に何が起こるかを見る以上の大きな計画を持っています；計画はおそらく最も多くの熱を生成する組み合わせを理解したり、発熱反応がそもそもなぜ存在するのかを理解したりするなど、より大きな目標を追求するために多くの化学物質の組み合わせを混ぜることを含んでいるでしょう。

私たちの化学者の友人は、良い仕事をするために特定の成果物を持つ必要も、それを必要ともしていません。例えば、彼女が望むほど多くの熱を生成する混合物を見つけることは文字通り不可能かもしれません。それができたとしても、桁違いに多くの混合物をテストしたり、それを行うために全く新しい合成技術を発明する必要があるかもしれません。特定のスケジュールで働くよう要求することは愚かでしょう。成果物とスケジュールは、20世紀の科学の拡大と制度化の副産物として研究に起こった商品化プロセスの人工物だと思います。⁴⁶

計画と目標設定（スケジュールと成果物とは別の）が任意の種類のR&D作業に必要であるなら、いくつかの疑問が生じます。どのような種類の目標を設定し、どのような時間スケールでどのような種類の作業を計画すべきでしょうか？作業を並列化すべきか直列化すべきでしょうか？どのような文脈で？ブレークスルーを妨げる主要な制約は何でしょうか？どのレベルの忠実度が創造性を抑制し、どのレベルがブレークスルーを作るための焦点を提供するでしょうか？どのツールが焦点を最大化し、抑制を最小化し、どのフレームワークが良い仕事と悪い仕事の違いを作ることができるでしょうか？私は、これらの疑問とその同類、「プログラム設計」と呼ぶかもしれないものが、嘆かわしいほど理論化されていないと仮定します。

大きな頭の質問に加えて、客観的真実は私たちが研究的プログラムの設計にかなり不得手だということのようです。ほとんどのプログラムは、研究者がすでに取り組んでいたものの漸進的拡張を中心的テーマに向けて少し押しやった、曖昧に関連するプロジェクトの寄せ集めのように感じられます。ほとんどの技術ロードマップは究極の委員会の産物のように感じられます；すべてを言っているように見える一方で、困難な決定を下すのに役立たない当たり障りのない文書です。 いくつかの例外があります！ 国際半導体技術ロードマップ はかなり良いです。巨大な産業全体が 実際に 調整された研究に依存しているからだと思います。 私たちが実際にプログラム設計において 悪化 したかどうかは未解決の問題です。確固たる立場をとるために、私は「はい、私たちは悪化した」と言います — 逸話的に、F-35やSLS開発をアポロと比較してみてください。この学問的衰退は合理的なインセンティブによるものでしょう — プログラム設計が機能するために必要な分野が少なくなったのです。議論として、ソフトウェアが支配的な「イノベーションベースの産業」になり、科学ベースの製造とは異なり、長期間の視野のプログラム設計から大幅に利益を得ない（それによって害を受けることさえある）のです。

私たちがプログラム設計において悪化したかという問題は、より重要な問題の重要な前段階です：私たちはプログラム設計をより良く行うことができるでしょうか？ ²¹⁶ 悪化したなら、より良くできるという強い証拠です。しかし、私たちが常にそれが不得手だった（または密かに得意だった？🤔）かどうかに関係なく、より良くできると思います。

プログラム設計が理論化されていない理由の一つは、それが得意な人々が忙しすぎてそれを適用するのに、時間と努力をかけてそれを理解しやすくすることができないからです。 ²¹⁷ 研究コーチはいません。プログラム設計はまたサイロ化から深刻に苦しんでいます — 各組織（または個人！）が車輪を再発明しているようです。これは標準化を目指すべきだということではありません；プログラム設計は常に非常に文脈依存でしょう。しかし、ベストプラクティスのベースラインとそれらのベストプラクティスの上に構築するためのフレームワークを目指すことは可能に思えます。

学問分野が参考にできる多くのインスピレーションがあります。プログラム設計学問分野の大きな部分は、熟練した実践者がすでに アダム・マーブルストーンの " 気候技術入門 "や ホセ・ルイス・リコンの " 長寿FAQ "のようなものを作成するために使用するプロセスを理解しやすくしようとすることでしょう。リコンは" 長寿FAQ：制作過程 "で自分のプロセスをうまく解き明かしています；なぜ一部の人々がこのプロセスが得意で一部がそうでないかを理解することに焦点を当てた研究の一線を想像できるでしょう。アダム・マーブルストーンとエド・ボイデンは彼らの記事" 発見の設計 "でより構造化された発見の可能性をほのめかしました。

歴史も掘り下げる場所です — 衝撃的に速い結果 を持つ研究隣接プロジェクトを人々はどのように管理したのでしょうか？結果の一部は関与した個人に依存していましたが、初期の宇宙プログラムを管理するために開発されたツールには移転可能な知識があるという予感を振り払うことができません。 ⁴⁷" 磁気閉じ込めによる核融合発電 " 報告書 の作成者たちは、異なる可能性とトレードオフについてどのように考えたのでしょうか？ ²¹⁹ もちろん、歴史研究の価値は前述の悪化したかどうかの問題に依存します。

より良いプロジェクト管理（プログラム管理とは対照的に）の方法について多くの関連する作業が行われています。研究的プログラム設計は単にプロジェクト管理の一部だと議論することさえできるでしょう。私は、標準的なプロジェクト管理技術（シックスシグマ⁴⁸  、マトリックス管理⁴⁹など）は、研究プログラムに固有の不確実性、時間スケール、分裂した専門知識を扱うために多くの修正が必要であり、プロジェクト管理の単純な拡張を超えた何かについて話していると議論します。TRIZ ⁵⁰、 ウィグモアチャート 、 ワードリーマップ のような全範囲の方法論があり、真実の断片を持っているように感じられますが、大部分は大企業や法科大学院のような緩いフィードバックループを持つ分野でコンサルティングの仕事を得るために使用される成功の事後説明です。したがって、あらゆる良い学問分野のように、プログラム設計は偽科学と神秘主義に強く隣接して始まるでしょう！ ²²³

優れたプログラム設計において重要だと思われるいくつかの分野について、これまで書かれた先行研究をあまり見つけることができませんでした（ 非常に 目を凝らして見ない限り）。それらは、技術的な制約とトレードオフについて体系的に考える方法、実際に意思決定を支援し新しい可能性を明らかにできるような制約と可能性を視覚的に表現する方法、そしてプログラムを作り上げる際の戦術的心理学です。これらの分野はすべて、人々がすでに行っていることですが、場当たり的な方法で行われています。「あ、長距離のバッテリー駆動商用飛行はできません。バッテリーが重すぎるから」といったことを誰かが言うとき、彼らは暗黙のうちに多くの制約と仮定をまとめています。どのようなバッテリーについて話しているのか？その出力密度は？どの部品が重量のどの割合を占めているのか？有用であるためにはどのくらいの期間、どれほどの出力が必要なのか？飛行機の推進システムについて何を仮定しているのか？これらすべての部品の自由度は？それらの間の依存関係は？これらの部品のいずれかを改善するのはどれほど困難で、どの程度改善でき、それがシステム全体にどのような影響を与えるのか？同様の質問は、あらゆる技術にとって重要です。こうした複雑な質問の多くは、一度にすべてを頭の中に保持することも、ましてや他の誰かの頭の中に移すことも不可能です。そのため、思考の枠組みと表現ツールが必要なのです。

そして、そもそもその知識を掘り起こすという、驚くほど人間的で十分に議論されていないプロセスがあります。おそらく議論を呼ぶかもしれませんが、私は人間の知識の大部分は符号化されていない、特に知識のフロンティアにおいてはそうだと確信しています。その結果、プログラム設計の多くは実際には応用心理学なのです。プログラム設計者として、あなたは人々に自分の専門分野について、おそらくこれまでにない方法で話してもらい、より大きなプログラムのアイデアに対する興奮を生み出すよう促すだけでなく、 誰が 話すべき適切な人物なのかを見つけ出し、そもそも彼らにあなたと話してもらわなければなりません！プログラム設計のこの部分は、営業とユーザーリサーチの組み合わせに似ています。「どのような作業を行う必要があるか？」という質問と同様に（あるいはそれ以上に！）重要なのは、「誰がその作業を行うのに最適か？」という質問です。実際、非常に興味深いことに、不確実性の高い取り組みにおける良い結果は、関与する特定の個人に大きく依存するという強い文化的合意があるようですが、人々が研究プログラムを提示する際、「誰がこの作業を行うのに最適か？」という質問への答えはほぼ完全に欠けています。

プログラム設計の分野を作り出すことができるというこの仮説全体が簡単に間違っている可能性があることを認識することが重要です。おそらく研究を導くことは芸術を創造することにより似ているのかもしれません。特定の技法について話すことはできます（ 芸術 ：ステンシル、絵の具の混合、陰影； プログラム設計 ：専門家との対話、予算編成、主張の評価）が、プロセス自体は文脈に依存しすぎ、全体的すぎて、分野が提供するであろうツールや抽象化を通じて改善することができないのかもしれません。おそらくより危険なのは、形式化が計画や目標の領域から離れて、スケジュールや成果物の領域に踏み込み、実現しようとしている作業を束縛してしまう可能性です。

プログラム設計の形式化に対するもう一つの強い反対論は、真の問題はラムズフェルド的な「未知の未知」であり、作業を進める過程で遭遇するまでは発見不可能または思いつかないものだということです。パラダイムシフトは、定義上、それが起こる前にはある程度想像不可能です。実務者の直感よりも良い仕事ができるという推定は、せいぜい愚かな脳力の無駄遣いであり、最悪の場合、実際に有用な作業から人々を積極的に遠ざけることになるかもしれません。「地図の端から道筋をどう描くか？」は有効な質問です。

健全なプログラム設計の分野がもたらす可能性のある利点は巨大なものになり得るように思われます。そのため、潜在的な失敗モードを明示的に認識した上で取り組むのであれば、潜在的な利点はそれに値します。プログラム設計は、そうでなければ存在しないであろうプログラムの存在を助け、無駄な追求を防ぎ、直感に反する可能性を開放する可能性があります！

コツは、リスクの高い実験を行うために ²²⁴ 、プログラム設計を分野として、プログラムを運営する組織に組み込む必要があることです。実用技術は真剣な仕事をしながら開発されなければならず、⁵¹組織的な本拠地がなければ、プログラム設計は真剣な使用の文脈から切り離されてしまうでしょう。それは、実践の他の学術的またはコンサルタント主導の分野と同じ運命をたどることになるでしょう。これらの分野は理論上では素晴らしく聞こえるため、誰かがそれらを実装したいと思うのですが、その実装には非常に多くの制限、不完全な情報、引き延ばされたフィードバックループがあるため、プロジェクトの成功や失敗のうちどれだけがその分野に起因するのかが不明瞭です。より良いプログラム設計を開発することは、複数の組織実験を実行することが常識に反するにもかかわらず、 DARPA系組織が複数の実験を同時に行うことができ、また行わなければならない 理由の一つです。

プログラム設計はレゴの組み立て説明書を作ることに似ています

「プログラム設計」は非常に曖昧な用語です。DARPA系組織にとってのその中心性を考えると、それについて理解を深めることに時間を費やす価値があります。多くの曖昧なものと同様に、プログラム設計について考える最良の方法は、拡張された類推を通してかもしれません。もし子供の頃にレゴセットを組み立てなかったなら、読書を一旦中断して、一つ購入し、組み立ててから再開することをお勧めします。

現代の研究機関は多くの原子的な貢献を生み出す傾向があります。これらの貢献は、それ自体では有用ではないが、より広いシステムの一部として有用になるであろうことを直感できるという意味で、レゴブロックに似ています。しかし、ほとんどのレゴブロックと同様に、そのブロックが最終的にどのような素晴らしいものの一部になり得るかはすぐには明らかではありません。（そして実際、それは多くのものの一部になり得るのです！）巨大なレゴブロックのバケツでさえ、何を作るべきかをすぐには示唆しないことがよくあります。このブロックのバケツが多くの分野の状態です。その説明は極端すぎます。状況はむしろ、箱の前面にある絵と、箱に入っていたブロックを多くの無関係なものと混ぜ合わせたような状態です。思想的リーダーや大きなアイデアを持つ人々は、常に異なる箱の絵について話しています。誰もが自分のブロックが宇宙船の一部であるという漠然としたアイデアを持っています。しかし、レゴセットを組み立てたことがあるなら、説明書のすべての中間ステップを見るまで、各部品がどこに収まるかが明らかになることはめったにありません。

プログラム設計の目標は、これらの中間ステップを作り出すことです。例えば、茶色と灰色の部品がフランジ付きの大雑把な形をしており、何にも見えない、痛々しいほど地味なステップ72。ステップ72が箱に描かれた素晴らしい宇宙船につながることを知るのは 困難 です。確実に宇宙船には見えません。 

ステップ34を実現するのは困難です。箱に描かれたものの見えない内部、利用可能な部品、理想的に持ちたい部品、そしてどの代替が許容されるかを想像する必要があります。（内部部品として、ネオングリーンのブロックを灰色のものの代わりに使用しても実際には問題ありません。）本当に必要な部品が存在しない場合は、自分で作るか、誰か他の人に作ってもらう必要があります。そして、すべての部品を集める必要があります。実行可能な計画をまとめたからといって、人々がそれらの行動を取るとは限りません！

理想的には、できるだけ多くのステップが比較的自己完結型の「モジュール」であるべきです：宇宙船のコックピット部分、二次着陸艇、脱出ポッド。現実の生活では、これは単独で有用であるか、少なくとも興奮するマイルストーンやデモンストレーションである中間目標に対応します。有用な中間ステップの利点と、有用な中間ステップへの過度の集中が最終的な結果に与える可能性のある危険性との間の緊張について、多くの言葉が書かれるべきです。振り返ってみると、技術開発を見て、どれだけ多くの段階的に有用なステップがあったかを忘れることも（合成プラスチックは偶然に調理される前は印刷業者によって気の利いた液体として使用されていました）、何かの 役に立つもの になる前に技術にどれだけの作業が投入されたかを忘れることも（トランジスタは最初の完全に使用不可能なポイントコンタクトデモンストレーションまでに8年の作業が必要でした）簡単です。

明らかに、この類推はそこまでしか押し進めることができません：研究重点のプログラムには、レゴ組み立て者なら髪をかきむしるようなステップ間のギャップが必然的にあります。箱の前面の絵がぼやけていたり間違っていたりするかもしれません。現実の生活では、部品は単純にはめ込まれるだけではありません。技術は人とは独立して存在しないため、インセンティブ、政治、エゴに対処する必要があります。その他にもあります。

研究プログラムの部品はレゴよりも生物学的構成要素に似ているという反対類推でこの類推に合理的に反対することができるでしょう。生物学的プロセスの個別の構成要素ははるかに多くの「主体性」を持っています。適切な環境を作り、それを振ったり電気ショックを与えたりすれば、それらは自己組織化します。⁵²パラダイムシフト的な作業が計画できない場合や、イノベーションエコシステムが「方向的に」正しく、既存のチャネルに沿ったより多くの資金と作業が必要なだけの場合、生物学的類推はレゴ類推よりもはるかに適切でしょう。

現実は両方の類推の組み合わせだと思います。研究プログラムでは、レゴ建設とは異なり、すべての単一ステップを配置することはできないため、ステップ間の「生物学的」自己組織化が不可欠になります。これらの類推は証拠や世界の予測的記述ではなく、思考ツールとして意図されていることを心に留めてください。しかし、うまくいけば、レゴ類推は挑発的です。それで遊ぶことは、プログラム設計全体の必要性を説明するより具体的な方法であり、シミュレーションや理解しやすい中間ステップの可能な役割などの拡張を示唆します。

優れたシミュレーションはロードマッピングツールの「なぜ今なのか」になり得ます

新しい技術や分野は、理論的には良いアイデアであることが多いのですが、実際には実現不可能です。なぜなら、それらは十分でない他の技術の上に構築されているからです。ガソリン車と比較可能な電気自動車は、電子工業がリチウムイオンバッテリーの飛躍的発展をもたらすまでは実際には実現可能ではありませんでした。「なぜ今なのか？」は、誰かが新しい技術や分野を提案するときに尋ねるべき良い質問です。良い答えは最終的な成功を示唆することができます。もちろん、特定の「なぜ今なのか」を持たない成功した創造物の多くの例は、質問への悪い答えが失敗を予測しないことを意味します。シミュレーションは新しいプログラム設計分野の「なぜ今なのか」の質問への答えかもしれません：タンパク質から都市まであらゆるものをシミュレートする我々の能力は21世紀に爆発的に増加し、シミュレーションは内部的に一貫し外部的に一貫した方法で、まだ存在しない可能性を正確に説明する独特の能力を持っています。

シミュレーションは、ソフトウェアとハードウェアの両方の改善のおかげで、20世紀後期と21世紀初期を通じて継続的に改善されてきました。 ²²⁷ ゲームや映画は可能性の限界を押し上げ、より良いアルゴリズム、プロセス、ツールを奨励してきました。グラフィックス処理ユニット（GPU）の改善は、より良いシミュレーションを直接可能にし（世界は大規模並列です！）、機械学習の改善を促進しました。機械学習は最近、AlphaFoldやFermiNetのようなシミュレーション能力を解放し始めています。 ⁵³

シミュレーションを使用すると、長期目標技術から 正確に 逆算することができます。この「逆伝播」は、今日可能なことから始めて何を構築するかを情報として利用することができます。ある意味で、この役割は、ケーススタディとして使用したり、単に技術がどこに向かい得るかの正確なビジョンとして使用したりする際のサイエンスフィクションが果たす役割に似ています。しかし、シミュレーションはビジョンよりもはるかに正確であり、コンパスだけでなく地図にもなり得ます。それらは障害を表面化し、どのルートが生産的でどのルートが罠である可能性があるかについて直感に反する提案をすることができます。

例えば「原子レベルで精密な製造」を取り上げてみましょう。「それが機能しない理由はない」と言う一派がありますが、「機能する」とは実際にどのようなものかの明確な例を示しません。「それは分子の働き方ではない！」と言う別の一派がありますが、支持者と同様に、それ以上根拠のあることは言えません。そのレベルの議論では、二つのグループは必然的にお互いを理解せずに話すことになり、技術的に訓練された部外者でさえ彼らの議論を評価することが困難になります。ある意味で、それは合意後の政治的議論に似ています。両グループがシミュレーションの背後にある仮定と方法について合意できれば、ある計画や別の計画の実現可能性に対して多かれ少なかれ客観的な証拠を作り出すことが可能になるでしょう。そして、シミュレーションは研究者 ²²⁹ が正確な課題について反復することを可能にするでしょう。

さらに楽観的には、シミュレーションは非研究者の貢献も可能にするかもしれません！目を細めて見ると、ビデオゲームは単に正確性ではなく楽しさのために最適化されたシミュレーションです。 Foldit と Kerbal Space Program の間のどこかにある多くの［ゲーム？ツール？］を想像することができ、それらは非専門家が可能性空間を探索し、専門家の思考に直交するアプローチを表面化することを可能にします。

もちろん課題もあります。いくつか挙げると：異なるシミュレーションをインターフェースすることは困難です。シミュレーションが現実からどこで乖離するかを知ることは困難です。シミュレーションとモデルは実際のシステムの重要な側面を捉えることにしばしば失敗します。あらゆる知的ツールと同様に、シミュレーションは適切にも不適切にも使用され得ます。人々はしばしば、そのシミュレーションの背後にある仮定を示すことなく、またそれがどのように物理的に実装される可能性があるかとの関連なしに、アイデアが「シミュレーション内で」機能すると主張します。ですから、これはシミュレーションが今すぐすべての問題に対処できると言っているわけではありません。しかし、シミュレーションが潜在的に解放し得る問題の空間は、過去数年間（2021年現在）で大幅に拡大しています。

DARPA系組織は憲法とチェック・アンド・バランスを使用して、長期間にわたって高い変動性の結果を生み出すことができます

DARPAモデルは緩衝されていないシステムです。化学において、緩衝されていないシステムは酸や塩基に反応して全体のpHを急速に変化させます。DARPAでは、個々の貢献が結果に巨大な影響を与えることが容易です。緩衝されていないシステムには多くの利点があります。最も注目すべきは、主体性の高い個人が最小限の摩擦で迅速に行動することを可能にすることです。同時に、緩衝されていないシステムは全体を破壊する壊滅的な失敗に陥る可能性が高いようです。効果的なソリューションR&Dを行うために、DARPA系組織は長期的な機関である必要があります。高い変動性の出力の可能性を損なうことなく、長期的な機関を維持できるチェック・アンド・バランスを組み込むことは可能でしょうか？

研究組織の領域をはるかに超えて見ると、米国を比較的堅牢な機関にしたアメリカ憲法の核心的要素がいくつかあることは注目に値します。 ²³⁰ 米国の建国者たちは機関の長寿について多く考えており、彼らの経験から学ぶ価値があります。思考実験として、6年生の公民の授業に戻りましょう。（米国で学校に通わなかった読者の皆さん、実際にはあまり見逃していません。）私たちは政府の異なる部門の役割を検討し、企業統治とDARPAの構造にある異なる構成要素のレンズを通してそれらを試すことができます。生産的なチェック・アンド・バランスのセットを生成する代わりに無駄な摩擦を生成する場所を明示的に呼び出すために、各役割のバクストン指数（実体が計画を立てる期間の長さ）に特別な注意を払います。理想的には、これらの緊張を無駄な摩擦を生成する代わりに生産的なチェック・アンド・バランスのセットとして使用することができます。

政府の異なる部門としての異なる役割

実際にプログラムを実行する人々として、プログラムマネージャー（PM）がアメリカの 行政府 に類似していることはかなり明らかに思われます。行政府と同様に、彼らはおそらく最も低いバクストン指数を持っています。覚えておいてください、PMの任期は4〜5年です。PMはまた、行政府の役割と同様に、機関の外向きの部分でもあります。

司法府 の役割は、ある種の複数人からなる取締役会（これはDARPAマネージャーが通常持つ「ディレクター」の肩書きと気まずい並置になるので、今のところ単に取締役会と呼びます）によってよく果たされるように思われます。司法府と同様に、取締役会が組織の日常業務から最も遠く離れていることは理にかなっています。また司法府（および他の取締役会）と同様に、無期限の任期制限を持つ数人で構成されることが良い出発点であるように思われ、それが最も高いバクストン指数と最も低い変動性の両方を与えます。委員会によって下される決定が中央値の結果につながるという事実を私たちに有利に使うことができます。

それは取締役（たち）を 立法府 として残します。最初は、この関連は二院制立法府と多くても数人（そしておそらく一人だけ—少なくとも最初は）を並置しているため、少し奇妙に思えます。しかし、一歩下がって立法府を法律を書く内向きの部門として見ると、関連はより意味を持ちます。取締役はPMと取締役会の間のどこかにバクストン指数を持ち、法律にほぼ類似する文化と手順、お金、その他の内部機能の設定に責任を持つでしょう。

パズルの最後のピースは憲法と法体系です。ほとんどの企業には憲法がありますが、それは通常形式的なものです。代わりに、DARPA系組織は調整メカニズムとして憲法を真剣に受け取るべきです。組織の生活の早い段階で書かれたルールを持つことは常識に反します。しかし、機関の長寿を可能にするメカニズムとして、摩擦の源として導入するほど価値があるかもしれません。多くの迅速に動く組織は、それでも非常に文書中心の文化を持っています。このアプローチをさらに一歩進めて、メモが法体系を構成すると言うことができるでしょう。

部門間のチェック・アンド・バランス

チェック・アンド・バランスは二つの原則に基づくべきです：1. デフォルトでは、組織の長期的な目標達成能力を害しない限り、人々は物事を行うことを許可されるべきです；2. 各部門は他の各部門をチェックできるべきです。

取締役会がCEO（この場合は取締役）を任命することは標準的です。この慣行は私たちの枠組みに適合します。有権者がいないため、取締役会は効果的に、そうでなければ立法府のメンバーを選出するであろう利害関係者の代表です。司法と同様に、取締役会は組織の書かれた憲法に 明示的に 反する行動に介入して停止することができるべきです。この非標準的な能力は、彼らに行政府と立法府の両方をチェックする多くの力を与えますが、非常に制約された方法でのみそれを使用することが許可されます。

ほとんどの企業では、取締役会にはCEOを解任する能力があります。それはDARPA系組織でも同様であるべきでしょうか？それは取締役のインセンティブを歪める巨大な力を取締役会に与えます。私の直感では、それは可能であるべきですが、最後の手段の行動である必要があり、恣意的でない（つまり、憲法に基づく）必要があるという意味で弾劾に似るべきです。

アメリカの立法府の行政に対するチェックと同様に、お金が取締役のPMに対する主要なチェックになるでしょう。これが機能するためには、信頼とコミュニケーションが両方向に自由に流れる必要があります。取締役の取締役会に対するチェックは書かれたルールを通してであり、取締役会は書かれたルールに反する行動のみを停止するよう制約されているためです。取締役に取締役会に対する明示的なチェックを与えることは、通常の企業構造から逸脱する一つの場所です。

PM/行政府は、他の二つの部門に対する公式なチェックを持つために、非標準的なツールを必要とするでしょう。通常、従業員は組織に参加または離脱することを選択する以外に公式なチェックを持ちません。彼らの地位が明示的に一時的であるにもかかわらず、PMには他の誰とも同程度に機関に買い込んでもらいたいのです。おそらくそれ以上に。彼ら自身の権力のレバーを持つことは、その買い込みにとって重要です。

PMが取締役と取締役会に対するチェックを持つべきであることを考えると、それらはどのように見えるべきでしょうか？米国政府では、行政府が新しい判事を指名します。PMが新しい取締役会メンバーを指名することは型破りですが、組織内の最低と最高のバクストン指数の間に興味深い結合を作り出します。希望は、PMが それを理解する 人々を指名することでしょう。現場にいた人でなければ、そこにいることがどのようなものかを 理解する のに必要という意味で。取締役会メンバーの選出は、短期的な任期にもかかわらず長期的なPMの買い込みを得るメカニズムでもありえます。「卒業した」PMがすべての取締役会メンバーの選択に参加するか、卒業生のみが選択できる卒業生を代表する単一の取締役会職位があることができます。より広く、従業員所有権はDARPA系組織が長期的インセンティブを整合させることを可能にするかもしれません。

取締役に対するPMのチェックもアメリカのシステムに似ることができ、そこでは行政府が立法府に対する拒否権を持っています。おそらくPMは提案されたルール変更と（特に）新しいPMの両方に対する拒否権を持つべきです。人々のグループ内での拒否権の実装は、単一のPMが他の人々を説得して自分に従わせようとする政治に簡単につながる可能性があるため、注意が必要です。

膠着状態の回避

膠着状態は、堅牢なチェック・アンド・バランスシステムを持つ組織の主要な失敗モードです。このスキームで最も膠着状態になりやすいと思われる明らかな場所は、PMの拒否権と文書ベースの意思決定です。PMが取締役に何かをするよう強制しようとして、文字通りすべてのルール変更と潜在的な新しいPMを拒否する状況を想像できます。同様に、皆が書かれた先例と憲法を使って、話し合いと信頼の代わりにお互いを威圧し阻止する状況も想像できます。

前者の場合、取締役と取締役会の間の合意が拒否権を覆すことを可能にするような、このチェックに対するチェックがありえます。後者の場合、良い結果をもたらす場合にルール破りの行動を可能にする「許可ではなく赦しを求める条項」のようなものを提案することができます。これらの両方は良いアイデアかもしれませんし、他にも同様の修正があるかもしれませんが、この種の思考には限界があります。

結局のところ、人々のグループが長期的な組織世代にわたって高い変動性の結果を生み出すような方法で協力することを 保証する ルールのセットを作ることはできません。効果的な行動は常に信頼とコミュニケーションに依存するでしょう。この信頼とコミュニケーションを より可能性の高い ものにできる構造的要素がいくつかあります：組織を小さく保つこと、正確な使命を維持すること、すべての職位を優秀で勤勉で実用的な人々で満たすこと。しかし、組織内の人々が建物を維持するのと同じ方法で組織を絶えず維持することにコミットしなければ、すべての構造的要素は無価値になります。意図性と信頼は避けられないのです！

従業員所有権はDARPA系組織が長期的インセンティブを整合させることを可能にし得ます

DARPA系組織はプログラムマネージャーに夢中になる必要があります。残念ながら、人々を優秀なPMにする多くの属性は、他の多くの役割においても彼らを優秀にします。潜在的PMである人々には多くの選択肢があります。DARPAとは異なり、DARPA系組織は人々に国に奉仕する方法を提供せず、少なくとも初期の頃は、テクノロジーや金融の仕事ほど支払うことはできないでしょう。

需要の高い人々への重い依存は、なぜ人々がその役割を引き受けるのか、そして彼らのインセンティブが組織のものと一致するようにする方法について真剣に考えることが重要であることを意味します。DARPA系組織がこの質問に構造的に対処できる多くの方法があります。「従業員所有権」は、企業に関わるすべての人に長期的成功に向けて働くよう奨励することに大いに貢献するかもしれません。もちろん、その用語は非常に曖昧なので、それを分解し、実装がどのようなものかを考えてみましょう。

経済的利害を通じた従業員所有権

従業員所有権の一つの意味は、潜在的な経済的上昇の利害をすべての人に与えることです。DARPA系組織はおそらく 全体的に 利益を上げることはできませんが、それは従業員にとって経済的上昇がありえないことを必ずしも意味しません。

DARPA系組織は最終的に会社をスピンアウトする可能性があります。もしそうするなら、営利実体を通じてそれらの会社の株式を保持する可能性があります。従業員はこの実体の株式を持つことができます。株式は、異なるPMが獲得し創造する価値の量のスムージング機能として作用し、PMの特定のプログラムだけでなく組織の長期的成功への買い込みを作り出すことができます。逸話的に、Entrepreneur Firstのグローバルファンドのわずかな数の株式でさえ（それが人生を変えるほどの金額にはならないであろうことをほとんどの人が理性的に理解していました）、組織とその長期的結果への気遣いの感覚を作り出しました。

営利DARPA系子会社における流動性を処理する最良の方法は、まだ未解決の問題です。従業員が営利子会社の株式を持っている場合、何らかの方法でそれらの株式は最終的に現金に変わる必要があります。子会社は公開することができますが、ここで述べるには理由が多すぎて、それは悪いアイデアです。別の選択肢は、PEやVCファンドに似た固定期間ファンドにすることです。これは長期的価値の創造と不整合なインセンティブを作り出すように思われます。両方の伝統的選択肢がテーブルから外れているということは、状況が絶望的ではないことを意味しますが、より多くの作業が必要です。

非営利組織が501(3)(c)ステータスを維持するために満たすべき最初の要件は、従業員プールと衝突する可能性があります：「免税ステータスを申請する組織は、実質的でない程度を超えて、それ自体以外のいかなる個人や組織の私的利益や私的便益にも奉仕することはできません。」この要件はおそらく、OpenAIがすべての従業員が営利子会社の従業員になるように構造化されている理由です。DARPA系組織は同様のことを行うことができ、営利子会社がほぼすべての人を雇用し、彼らを非営利実体に契約することができます。

どのように行われるかに関係なく、いかなる従業員価値獲得メカニズムも、それらの従業員自身がどれだけの価値を獲得したかを無視することが重要です。具体的には、人々により確実に獲得可能な価値を創造できると思うプログラムではなく、より不確実な（しかし潜在的に巨大な）獲得不可能な価値について働くよう人々を押し進めるインセンティブを心配しています。

異なるPMが獲得する価値の量の間には避けられない不平等があるでしょう。いくつかのプログラムはおそらく成功した会社につながるでしょう。会社を立ち上げる作業を行う人々は、必然的に報酬の大部分を手に入れるでしょう。成功した会社を始めることには、それが構築される技術をはるかに超えることがあるため、その価値の重要な部分が単に研究を行うのではなく会社を構築する人々によって獲得されることは合理的に思われます。いくつかのプログラムは完全な失敗を生むでしょう。いくつかのPMは高給のコンサルティング業務や素晴らしい仕事につながる作業を行うでしょう。いくつかのプログラムは獲得することが不可能な巨大な価値を創造するでしょう。従業員価値獲得メカニズムがこれらの不平等を排除することは不可能です（そうすべきでもありません）が、それらを 緩和する ことを試みるべきです。

金銭的報酬に対する私のモデルは、ほとんどの人にとって ²³¹ それは「多いほど良い」という厳格な問題ではなく、「公平」と感じる閾値があり、それを超えると他のインセンティブがはるかに重要になるということです。

支配による従業員の所有権

経済的利害に加えて、人々は組織の方向性に発言権を持つことで、その機関の長期的成功により深く関与していると感じる傾向があります。

組織が従業員の所有権を実装する最も顕著な方法は、協同組合モデルを通じてです。⁵⁴大まかに簡略化すると：協同組合が取締役会に答える経営チームを持つ代わりに、協同組合の従業員 が 経営チームであり、取締役会との連絡を取る代表者を選出します。DARPA系組織を「研究集団」とする考えには、感情的に魅力的なものがあります。

DARPA系組織は協同組合モデルをそのまま採用することはできないでしょう。協同組合は農場や小売店のように、比較的短期間で具体的な成果を販売する組織である傾向があります。しかし、憲法制度におけるPMが行政府を構成するという考えは、協同組合と驚くほど似ています。どちらの場合も、「メンバー」が取締役会に参加する人物を選択します。違いは、憲法モデルには3つの独立した部門があるのに対し、協同組合には2つしかないことです。この第3の部門（理事/立法府）は、通常の協同組合よりも長期間とより多くの曖昧さに対処するために重要であると私は考えています。

PMの短期間の在任期間のため、支配型所有権には若干の奇妙さが生じます。

PMがDARPA系組織との長期的なつながりを感じていない場合、彼らの自律性のレベルにより、自分にとっては良いが組織にとっては悪い方法で行動することが容易になります。これは、キャリアの後半で活用できる実績を残す可能性が高いように、よりリスクの低いプログラムを引き受けるような形で現れる可能性があります。または（PMが強い支配型所有権を持つ場合）組織に遥かに少ない余裕を与える昇給を推進することもあるでしょう。横領のように明らかに悪いことではない多くの行動がありますが、それらが広まれば、組織は急速に膝をつくことになるでしょう。短期間の在任は、この種の問題を増幅する可能性があります。

大学は、機関と短期在任の個人との間のつながりを作り出すことの良いケーススタディです。主に〜5年間（大きなばらつきあり）在学する学生で構成されているにもかかわらず、大学は安定した世代間文化を維持し、卒業生に卒業後も機関の長期的健全性について関心を持つよう説得することの両方を成し遂げています。この例により、「なぜ大学はこれほど制度的かつ文化的に安定しているのか？」と問うことが価値あることになります。長期的な賛同を作り出す一つの可能性は、大学がしばしば卒業生代表をガバナンスの一部として持つのと同じように、「卒業した」PMの代表者として明示的に取締役会メンバーを置くことです。

DARPA系組織は最先端技術の販売チャネルを確立できるかもしれません

新しい物事の秩序において主導権を握ることほど、手に負えず、遂行するのが危険で、成功の見込みが不確実なことはありません。なぜなら、革新者は古い条件の下で成功してきたすべての人々を敵に持ち、新しい条件の下で成功するかもしれない人々においては冷淡な支持者しか持たないからです。
—マキャベリ、 君主論

もう一つの重要な組織実験は、新しいタイプの技術を世界に送り出すより良い方法を見つけることです。

最先端技術には特注の販売チャネルがあります。新しい技術を世界に送り出そうとする人々は、それを不適切だが確立されたチャネルに押し込む（「このジェットパックをSaaSソフトウェアのように販売しよう！」）か、ゼロから新しい販売方法を作り出すかの組み合わせを常に行う必要があります。後者は技術にまったく新しい失敗ポイントを導入し、時には技術自体を作ることと同じくらいの創意工夫を必要とします。このプロセスをより苦痛でないものにすることは、大きな影響を与えるでしょう。

推測的に、DARPA系組織は制度的知識の蓄積、信頼性、そして継続的な関係を通じて、新技術の問題のある普及関連の不確実性に対処できるかもしれません。

知識の蓄積

長年にわたり、スタートアップの世界はソフトウェアの販売方法について文化的な知恵を築き上げてきました。DARPA系プログラムから出てくるかもしれない大きく異なる技術についても同じことが起こるでしょうか？汎用テレロボティックプラットフォームは分子ファクトリーとは信じられないほど異なり、それらはどちらもミューオン触媒核融合プロトタイプとは全く似ていません。

大きな技術の違いにもかかわらず、DARPA系組織が明示的にそれを目指せば、異なる技術に対する制度的パターンマッチングを蓄積できると私は考えています。この直感は、数十の「ディープテック」スタートアップの立ち上げを支援しようとした個人的な経験に大きく基づいています。水素フィルターから食料品店ロボットまで、あらゆるものにおいて成功する販売チャネル構築に再現可能なパターンの兆候がありました。正直に言うと、その糸を引っ張ってそれがどこに向かうかを調査するのに十分な時間を費やしませんでした。

制度的信頼性

信頼性は技術普及において重要です。人々（したがって組織も）は、疑わしいと思っているものでも、信頼する名前がついていれば、少なくとも試してみる意欲がより高くなります。もちろん、技術がうまく機能することが重要です！しかし、信頼性は最初の足がかりになることができます。個々の学術研究室が大学全体からの信頼性を得ることができるのと同じように、個々のプログラムや人々はDARPA系組織の確立された組織的評判に頼ることができます。

継続的な関係

技術普及は必然的に多くの他の組織に依存します：製造業者、規制当局、再販業者、広告主...リストは続きます。そして人々は、以前に一緒に働いたことのある人々と働くことを好みます。人々が新しいベンチャーを立ち上げる業界のインサイダーに賭ける傾向がある大きな理由の一つは、彼らの既存の関係が摩擦を減らし、成功する可能性を高めるという仮定があるからです。同時に、新しい技術パラダイムはしばしばアウトサイダーからもたらされます。変化を抑制する邪悪な陰謀に見えるもの ²³³ は、アウトサイダーが適切な関係を持っていないことでも説明できます。

傘下組織レベルで広範囲の他の組織の人々との関係を維持することで、この問題を回避することが可能かもしれません。代替案は、各プログラムに技術的作業に加えて新しい関係を開発するか、それらを持つ誰かを見つけることを強制することです。さらに推測的に、これらの関係は、外部組織（製造業者や流通業者）がプログラム成果の最初の機会を得るコンソーシアムの一部である実際の契約において成文化される可能性があり、MITメディアラボのモデルと似ています。

これは紙面上では良く聞こえるかもしれませんが、実際には信じられないほど困難なアイデアの一つです。 ARPA-Eには技術市場化チーム全体があります が、それでも成果は様々です。

R&D インセンティブ SPAC

推測セクションの一部を純粋に荒々しい推測にすることが許されていますよね？よし、始めましょう：技術を目標ポストを越えるようインセンティブを与えるように設計されたSPACを作ることが可能かもしれません。⁵⁵

通常、SPACは比較的幅広い委任（「高い潜在能力を持つテック企業を見つける」）を持つか、特定の会社を上場させるために作られます。代わりにSPACの委任が特定の技術マイルストーンのセットを追求することだったらどうでしょう？例えば、特定のサイトで特定の速度より速く、特定のナノメートル数の精度で任意の化学反応を作り出す能力（これは、広く言えば、原子レベルで精密な製造に向かう会社の仕様になるでしょう）。

実質的に、R&D インセンティブ SPAC（RDISPACは口に出しやすいですよね？）は技術に対する非政府の先進市場コミットメントのように機能する可能性があります。先進市場コミットメントは、政府が実質的に「これらの仕様を満たすものを作れば、1個あたり$Xで、N個買うことを保証する」と言うことです。 ⁵⁶最近の記憶で最も有名な先進市場コミットメントは、COVID-19ワクチンに対する米国政府のアプローチです。もちろん、RDISPACは、投資が先進市場コミットメントのように自動的に顧客に翻訳されないため、先進市場コミットメントとは異なるでしょう。

SPACが探しているマイルストーンは非常に慎重に検討される必要があります。最高の技術が常に勝つわけではないので、技術能力が長期的に収益性のあるビジネスに翻訳されるという強い論拠が必要です。製薬会社がこの問題を回避するのは、特定の条件セットについてFDA承認を得る薬物を作れば、保険会社がそれに対して支払うことが基本的に保証されているからです。しかし、他のケースでは、新技術には特注の販売チャネルがあります。かなり読み取りやすいプロセスの代わりに、誰も見たことのないもののための販売チャネルを作ることは、ほとんど魔法のような説得を必要とします。VCが（正確に）スタートアップの創設チームについてそれほど気にかける理由の一つは、企業の成功の多くが技術とは関係がなく、販売と市場創造にすべて関係しているからです。⁵⁷技術ベースのSPACが良い投資であると論じ、その買収条件が技術マイルストーンのみに基づいていることの両方をどのように行うかは、未解決の問題のようです。さらに、SPACからの現金注入は、技術をかなり継続的なビジネス改善を見ている場所に導くことができる必要があります。SPACが技術会社を買収し、株価が下落すれば、それ以上資金を調達できる可能性は低いです。

技術準備レベル（TRL）の観点から話すと、⁵⁸RDISPACは3（概念実証）、6（関連環境でのプロトタイプ）、または8（実環境での製品版）のいずれかを対象とする可能性があります。RDISPACがTRL 3または6を対象とする場合、技術は実際にVCが資金提供するスタートアップであることをスキップするでしょう。RDSPACがTRL 8を対象とする場合、民間資金を調達してビジネスを構築する必要がありますが、明確な出口オプションとしてのSPACの存在により、資金調達がより容易になることが期待されます。

RDISPACはより健全な技術創造エコシステムに貢献する可能性があります。DARPA系組織のように、技術プロジェクトを立ち上げ、初期資金を支援する作業を行っている組織は、SPACも管理する可能性があります。私たちはすでに、Lux Capitalのようないくつかの技術重視のVC企業がこの道を歩むのを見てきました。DARPA系組織がSPACの管理を支援する利点は、管理手数料がより多くの技術創造に直接向けられることです。パイプラインの始まりと終わりの両方を運営することは、「クローズドループ」技術開発システムを可能にし、技術の発芽を支援する組織が、デッドウェイト持分やライセンス料を取ることなく、その価値の一部を捕獲できるかもしれません。

もちろん、クローズドループスキームは詐欺を潜在的にインセンティブ化する可能性があります！詐欺はそれ自体が悪いことに加えて、正直な行為者に対してさえもメカニズム全体を毒する可能性があるため、詐欺について前もって考えることが重要です。正確で、 外部から検証可能な 買収条件は、詐欺を防ぎ、投資家と目標を射撃する組織との間の整合性を作り出すことができます。ある意味で、正確な買収条件は、特定の能力を持つ技術が存在すればどれほど価値があるかについての会話に焦点を当てることができます。これは完全に私の偏見ですが、これらの会話は正確で理解しやすいロードマップの価値をさらに高めるでしょう。

もちろん、事前に価値が不明だった多くの技術（パーソナルコンピュータ、自動車など）があるため、RDISPACは万能薬ではありません。

明らかに答えのない質問の群れがあります。考えてみると面白いものには以下が含まれるかもしれません：

• このようなものに対する一般の関心をテストする方法はありますか？
• 公開されたR&D資産は伝統的にうまくいっていません — 人々は何かが低ボラティリティである時に買って保有することは問題ありませんが、R&Dは高ボラティリティである傾向があります。これを回避する方法はありますか？
• SPAC投資の条件は何ですか？技術マイルストーンを達成してもまだ大きなビジネスリスクがあるため、これは市場のほとんどのものよりもはるかに高いリスクになるでしょう。
• 技術ベースのSPACが良い投資であると論じ、その買収条件が技術マイルストーンのみに基づいていることの両方をどのように行うことができますか？推測的に、RDISPAC管理はまた、政府や企業からの先進市場コミットメントを並べる下準備もできるでしょうか？

繰り返しますが、これは誇大宣伝に満ちたトレンドに対する荒々しい推測です。他のすべての推測と同様に、それが機能するかどうかを確信することは困難ですが、考える価値のある種類のことです。

---

1. 「長期」は大まかに「5年以上」を意味します。 ↩

2. 私の根拠のない個人的な意見ですが、全要素生産性のような高次の指標に関する分析が、このような役に立たない一括りにつながっていると思います。 ↩

3. はい、これははるかに魅力に欠ける質問です。そして、この特定のケースでは、この本は制度的制約について掘り下げていますが、多くの人はそうしません。 ↩

4. カニンガムの法則を援用して、私が間違っていることを願って、これを非常に積極的に述べます。 ↩

5. この考えは誤謬かもしれません。おそらく、技術の「究極の段階」というプラトン的なものは存在せず、技術が進化する先は、それが通過する必要があった異なる特殊な形態によって不可避的に影響を受けているのです。 ↩

6. これらの大学発スピンオフが成功リストとは異なる理由について、私はいくつかの都合の良い話を作ることができます。リストの多くは深く新しい技術ではなく、創設者たちは優秀で成功への正確な道筋を描いていました。ソフトウェアとチップで新しいニッチに参入するのは簡単です。彼らは運が良かった。私が馬鹿だ、などです。しかし、経験的証拠は、新しい（本当にクールな）技術を中心に構築されたニッチを求めるスタートアップの多くが、その技術の潜在能力の実現を助けることに失敗していることです。 ↩

7. 私はVCとスタートアップを軽視しようとしているわけではありません。このシステムから生まれた素晴らしいものはたくさんあります。私が主張しているのは、「実行可能なスタートアップでなければ、長期的に世界にとって素晴らしいものになることはできなかった」という考えの誤りです。 ↩

8. ただし、この期間は世界大戦によって中断されたため、本来よりも長くなったと思われます。 ↩

9. ここでは、産業研究所との対比を描くのに十分な程度に、学界の制約に軽く触れるだけです。詳細は後で！ ↩

10. 「死の谷」の「次元」についてもっと時間をかけて考える価値があります。なぜなら、ここでの「ランプ」という表現が示唆するほど、人数の問題ではないからです。 ↩

11. 条件3は元々「研究所が取り組む技術が会社の中核事業に結びついていない場合、1+2では不十分である」でした。しかし、これは完全に正しくありません。中核製品に関する技術作業が事業の実存的リスクと何の関係もない状況があります（例：Salesforce）。同様に、技術作業が中核製品とほとんど関係ないが実存的脅威に対処する状況もあります（例：ベル研の華やかな研究が規制当局による独占解体を防ぐ）。 ↩

12. 一部の人は「金の泉」という用語を使います。それは印象的ですが、少し魔法的すぎると思います。金の工場で十分神秘的です。 ↩

13. 技術開発を高速化する方法を見つけることは非常にインパクトがあります。なぜなら、この初期仮定を破り、金の工場への依存を弱めるからです。同時に、技術のR&Dと普及のタイムスケールは奇妙に堅牢に見えるため、プロセスを高速化したと主張する人には立証責任があります。 ↩

14. もちろん、このようなプロジェクトが予算とスケジュールを大幅に超過することについての文献全体があります。 ↩

15. ただし、より良いプログラム設計が役立つ可能性があります！ ↩

16. 誰かが完全な2×2の研究を行ったら興味深いでしょう：成功の期待がプロジェクトを助けた状況と害した状況、そして失敗の期待が同じことをした状況です。 ↩

17. これらの議論は一般的にイノベーション組織に適用されると思いますが、ここでは研究組織に範囲を少し絞りたいと思います。 ↩

18. または少なくとも実存的脅威に対処していると認識される必要があります — 純粋に優れたマーケティングに基づいて資金調達を成功裏に維持している組織は多数あります。このマーケティングがなぜ機能するかに注意を払う価値はありますが、私は虚偽の口実を演じるのが下手で、世界にそれらが少なくなることを望むので、それ以外は無視します。 ↩

19. これは1960年代のARPAには非常に当てはまりますが、DARPAにはそれほど当てはまりません。時間の経過とともに、議会はDARPAプログラムに対してより直接的な監視を行うようになりました。とはいえ、他の政府研究よりもオーバーヘッドは少ないです。 ↩

20. それらがラボと呼ばれるべきかどうかも不明です！ ↩

21. ロッキード・マーチンはポータブル核融合炉に取り組んでいるとされています。 ↩

22. 怒りのメールを書く前に、私はすべての産業研究所のすべてのチームが今やCプレイヤーだと言っているわけではありませんが、学術的なキャリアパスにいるほとんどの人が産業研究所を大学の一流の代替選択肢と見なしていないことは否定できません。 ↩

23. この時点で、OpenAIはMicrosoftのベル研究所相当のものに漠然と似ています。 ↩

24. はい、GoogleとFacebookは技術的にはAT&TやStandard Oilの完全な意味での独占ではありませんが、その利益率と規模の特徴は似ています。 ↩

25. シアトルの特色でしょうか？ ↩

26. 何かを良いものにする哲学については掘り下げません。私は恥じることのない探求主義者ですが、功利主義的な議論も作れるとかなり確信しています。 ↩

27. 「実証主義的」という意味での「ポジティブ」であり、「イエス！科学！」という意味ではありません。 ↩

28. 「細胞！DNA！」とあなたは叫ぶかもしれません。電子を操作することから得た恩恵ほど、DNAを操作することから恩恵を得たとは言い難いです。生物学には確かにその可能性がありますが、核物理学にもありました... ↩

29. これは、DOE自体と同様に、核兵器を概念実証から製造製品へスムーズに移行させる唯一の目的で元々作られました！ ↩

30. ベンチャーキャピタル、インキュベーター、国立研究センターなど、それらのエコシステム内の機関を広く含みます。 ↩

31. 他にもたくさんあります！ ↩

32. 実際、エンジニアリング設計の底から科学的探究の底へ矢印を描き、科学的探究の頂上からエンジニアリング設計の頂上へ同じことをして、自分の尻尾を食べる神話の蛇であるウロボロスを作ることは正確でしょう。 ↩

33. これはもちろん学界の外でも起こり得ます！しかし学界では、現実という冷酷で硬い壁にぶつかることなく、永遠に続けることができます。 ↩

34. そして自己強化的な文化的進化を通して。 ↩

35. 特に：細胞培養や30年以上古い機器での作業を含む大学院の研究を参照してください。 ↩

36. 「でも発表されて、今では多くの引用があります！」とあなたは言うでしょう。はい、出版と資金獲得に何年も苦労した後で。ここには重い生存バイアスがあります。なぜなら、何かが出版されなかった状況では、指し示すものがほとんどないからです。 ↩

37. 博士号の訓練を受ける大学院生の数と、彼らが埋めるべき学術ポジションの数との間に、ますます大きなギャップがあるという事実にもかかわらず！ ↩

38. 常に例外はあるでしょう！ ↩

39. 基本的に全世界が21世紀初頭の時点で貨幣経済です。その事実の良し悪しについては全く別のウサギ穴がありますが、その議論は避けて、貨幣経済を所与として扱います。 ↩

40. これは新しい現象ではありません。ニュートンは人生の最後の数十年を物理学ではなく王立造幣局で働いて過ごしました。 ↩

41. シャノンは株式市場で大きな利益を上げましたが、誰もが知る限り、情報理論を使ってそれを行ったわけではありません。 ↩

42. 事態を複雑にするのは、多くの小規模請負会社が米国政府のためだけに働いているため、あらゆる意図と目的において政府の一部である可能性があることです。 ↩

43. 私の過去の自分も含めて。 ↩

44. \<サイドノート> Scientific Knowledge as a Global Public Good - Contributions to Innovation and the Economyを参照してください。 ↩

45. 私は弁護士ではありません。これは法的助言ではありません。 ↩

46. ライト兄弟は有名に特許訴訟に多くの時間を費やしました。 ↩

47. 加硫ゴムの発明者の一人であるチャールズ・グッドイヤーは一連の法廷訴訟に敗れ、自分の発明からほとんどお金を得ませんでした。 ↩

48. 技術が十分にモジュラーで、簡単に販売され、他の多くの製品に組み込まれる場合、それはまだ単なる製品です。 ↩

49. はい、おそらくこれらのもの（または何でも）を研究することが価値があるというマニアックなシナリオを思い付くことができるでしょう。私の要点は、研究がまったく生み出す価値に基づいて研究を正当化することは不完全な立場だということです。 ↩

50. 私が間違っていることを示してください！ ↩

51. これは米国の人口増加の2桁大きいです。 ↩

52. それは（そして今でも）巨大なコストと苦痛でした。 ↩

53. 特許のライセンス料を支払っていない人を訴えるのと同等です。 ↩

54. これは良いことでも悪いことでもないことに注意してください — 少なくともシリコンバレーのサークルではデフォルトの反応がそうですが。 ↩

55. ただし、認知的不協和を引き起こすことに、法的な意味以外のすべてで大きな利益を上げている非営利団体もあれば、利益を最大化することを全く求めていない営利団体もあります。 ↩

56. S法人やベネフィット法人のような、あまり使われない税務指定は、空間と時間の両方で変化します。例えば、2020年末時点で、ベネフィット法人は米国50州のうち35州で認可されています。それらは一部の州には存在しますが他の州には存在せず、立法によって存在したり時には存在しなくなったりします。 ↩

57. つまり、亜原子粒子以前の素粒子物理学です — 今では下へ向かってすべて混乱しています。 ↩

58. 実際に線がどこにあるかを越えるまでわからないという性質は、法律においてより広く真実です。米国のようなコモン・ロー国の一部の法学者は、より多くの判決が線がどこにあるかをより良く理解させてくれるため、法律が挑戦されることを良いことだと考えています。 ↩

59. 確かに、人々の法的構造で遊ぶことへの不本意によって存在しないよう制約された組織の数はゼロかもしれません。しかし、それは巨大かもしれません。反実仮想は難しいです！ ↩

60. これがどの程度単なる話であるかは議論の余地がありますが、私はデフォルトで信頼し、それが私の論点を助けます。 ↩

61. 元PMたちは、可能性があったプログラムアイデアについて話すことを（理解できることに）まだ躊躇しています。 ↩

62. そしてそれでも、あなたがどの政府の一部であるかによります。 ↩

63. 月面着陸は1960年代には政府資金なしには達成できなかったことを注意したいと思います。何かが政府レベルの資金を必要とするかどうかは、そのものの固有の性質ではなく、その時の作業の性質、社会の相対的富、そしてその富の集中に依存します。60年代には、NASAは多くの新しいことをする必要があり、米国は今ほど裕福ではなく、その富はそれほど集中していませんでした（億万長者が少なかった）。 ↩

64. これを平衡点周辺の局所領域で多項式近似が有効であるのと同じように考えるのが好きです。 ↩

65. あなたの古い会社がいかにめちゃくちゃだったかについて話すほど楽しいことはほとんどありません。 ↩

66. これらの人々はクライミングジムを訪れるべきではありません。 ↩

67. これらの人々に対する良い言葉がありません。「エンドユーザー」は非常に臨床的に聞こえ、「消費者」のような代替案は、洗練されていない大勢の人々を連想させます。 ↩

68. 組織の誰/どのメンバーが実際にお金を使っているのか？それが良いアイデアだと誰を説得する必要があるのか？顧客はそれが機能することをどうやって知るのか？契約はどのようなものか？第三者を通す必要があるのか？これらはもちろんあらゆる製品にとっての質問であり（イノベーションを招きます！）、しかしより確立された種類の製品には、より標準的な答えがあります。 ↩

69. 明らかに、もっと多くの交渉が含まれますが、双方にとってはるかに簡単な会話です。 ↩

70. この言葉も不十分に感じますが、「技術をエンドユーザーに届ける」ために一般的に使われる言葉です。私は少し雑に「販売」と「普及」の間を行き来します。 ↩

71. 少なくともプログラムレベルでは。 ↩

72. 実験が負の結果をもたらさないようにすることを明示的に確実にする反実仮想を描くために：失敗した苗木実験の後、PMが暗黙的または明示的に何かを超えることによって自分自身を「償還」する必要があることを想像できます。同様に、失敗した実験を実行した実行者に対する組織の態度は、暗黙的に「まあ、彼らは良い人だが、少し無能だ」に移るかもしれません。 ↩

73. フロスのようなものとは対照的に、人々は「ええ、本当にそれをすべきです...後で」という感じです。 ↩

74. これは、システムの個々のコンポーネントを最適化することがしばしばシステム自体と対立するという、より一般的な原則の例です。 ↩

75. 「関係」という用語は通常スーツケース語なので、ここでは可能な限り具体的になるよう努めます。 ↩

76. ああ！とても多くのスーツケース語！ ↩

77. 少し先走りますが、これが複製可能な制度モデルが重要である主要な理由です。 ↩

78. 「私は論文を書くのに忙しいです。これが私のラボのコンピューターです — すべてが入っています。がんばって！」 ↩

79. 事前に期待を設定したとしても、人々は絶対に忍耐力を失います。一般的な感情に基づくと、ブルーオリジンにジェフ・ベゾス以外の資金提供者がいたら、彼らが文字通り紋章に亀を持っているという事実にもかかわらず、資金を失っていたでしょう。 ↩

80. ピーター・ヴァン・ハーデンバーグは、これを組織の「死神機能」と詩的に名付けています。 ↩

81. ただし、もちろん、状況が変わってこれがもはや真実でなくなった可能性があります。 ↩

82. 「友好的投資」とは、私が慈善活動と投資のある種の重ね合わせである非専門投資家からの投資と呼ぶものです。つまり、明確なタイムラインで一定レベルの成長を見ることを暗黙的または明示的に望んでいる専門投資家とは異なり、友好的投資はオプションのようなものです — 資産が何かの価値になれば、素晴らしい！そうでなければ、失望しますが🤷‍♂️。もちろん、友好的投資は常にいつでも非友好的になるリスクがあります — 典型的な例は、スタートアップ投資の経験のない友人や家族から最初のスタートアップ資金を得る起業家です。多くのエンジェル投資は友好的投資と考えることができます。 ↩

83. もちろん、組織内の個人も自分自身のアジェンダを持っています。 ↩

84. 会社の評価額は大まかにべき法則に従うため、トップ20の会社だけを取り上げました。そのため、下位200社の合計はトップ20よりもはるかに少なくなるでしょう。 ↩

85. 極めて高価または希少な機器には明らかな例外があります。 ↩

86. この用語がいかにスーツケース的であったとしても。 ↩

87. これらのうち、サンタフェ研究所だけが大きな寄付金を持っていないことは注目に値します。 ↩

88. 「測定が目標になると、それは良い測定でなくなる。」 ↩

89. 慈善団体は営利ファンドのようにコミットメントを固定できません。 ↩

90. ここでの「小口寄付者」とは、個々の寄付者が総資金の2%未満を提供することを意味します。 ↩

91. 財団は法的に、毎年資産の少なくとも5%を慈善的使命に向けて支出することが要求されています。 ↩

92. 法的に、財団は「過度にリスクの高い投資」をすることは許可されていません。 ↩

93. これらすべての法的な策略がなぜ重要なのかがわかり始めていますか？ ↩

94. はい、私は馬鹿げた数の引用符を使っています — これは法的構造に第一原理がないという事実のさらなる産物です！これらの言葉はすべて法的指定ですが、どのものがそれらに入ったり出たりするかは曖昧です。 ↩

95. もちろん、コンソーシアムのメンバーは、そこから出てくるすべてのものに自動的に「買い込まれる」わけではありません。 ↩

96. ネタバレ：推測的に、これは良いアイデアです！ ↩

97. 報告要件を超えて、それらは確かに太い糸です。 ↩

98. ただし、21世紀初頭のアメリカでは、政府が投資ファンドであるかのように、納税者に直接リターンを得ることについて多くの議論があります。 ↩

99. もちろん、政府は皆それぞれ自分のアジェンダと地理を持つ個人で構成されています。 ↩

100. これが制限のないお金が教授にとって金のような理由です。 ↩

101. 大部分が内部化された研究を除いて、DeepMindは基本的にAIに焦点を当てたDARPAの模倣です。 ↩

102. DeepMindは技術的には独自のリーダーシップ、予算などを持つAlphabetの子会社です。 ↩

103. Google Brainのタイムラインがこれを裏付けています：2011年にGoogle X内の小さなプロジェクトとして始まり、2013年頃に本格的な組織になりました。 ↩

104. 「未来を予測する最良の方法は、それを発明することだ。」—アラン・ケイ ↩

105. 例えば、数字がアマゾンの時価総額より大きく出てくるような「不可能な」状況に対して。 ↩

106. はい、「より良い」は曖昧な言葉です。プログラム設計の文脈では、それはより速く、より安く、より成功裏に、そうでなければ存在しないプログラムを可能にし、成功と失敗の両方でより多くの知識を生み出すことの組み合わせを意味します。 ↩

107. 実践を補完することを意図した多くの分野が同じ運命をたどります！ ↩

108. 私は彼らに尋ねるために彼らを追跡しようとしましたが、彼らは皆連絡がつかないか死んでいるようです。もし彼らの誰かを知っているなら、私たちを連絡させてください！ ↩

109. 参照：錬金術、占星術、体液に基づく医学。 ↩

110. ポパー的な意味で。 ↩

111. 特に核爆発のシミュレーションは、デジタルコンピューターの最初の応用の一つでした。 ↩

112. そして理想的には非研究者も！下記のFolditを参照してください。 ↩

113. 最近の（2021年の）出来事にもかかわらず、これがそうであると主張します。 ↩

114. もちろん例外はあり、そのような人たちは金融業界で働きます。 ↩

115. 時々起こります！ ↩

116. 「ビジョン」と「ビジョナリー」が著しく過負荷なスーツケース語になっていることを最初に認めたいと思います。残念ながら、それは私が話していることについての正しい言葉でもあります。「鮮明な絵」と「共有目標」を試しましたが、うまくいきませんでした。また、この注の内容から非循環的に定義することも困難です。願わくは、この過度の注が、精密なビジョンをこの言葉の通俗的使用から十分に区別するのに役立つでしょう！ ↩

117. 「何に取り組んでいますか？」は興味深い質問です。それに対する正当な答えとして何が数えられるかは滑りやすいです。「ウェブページの読み込み時間を速くすることに取り組んでいます！」のような、明らかに正当な答えがあります。残念ながら、「新しい制度構造に取り組んでいます」は一般的に非正当です。おそらく、質問者がその答えが伴うであろう日々の活動の種類を想像できるかどうかにかかっているのでしょうか？ ↩

118. もちろん、取り組んでいることを大幅に変更するスタートアップの例は多数あります。ただし、いつの時点でも、良いスタートアップは取り組んでいることを正確に知っている傾向があります。 ↩

119. これは、すべてのソフトウェアエンジニアやデータサイエンティストが代替可能だと言っているわけではありません！ スタートアップが一歩でも前進する能力が、世界最高のソフトウェアエンジニアを雇うことにかかっていないということです。 ↩

120. 「もし実装してくれる人を見つけることができれば」世界を変える素晴らしいアイデアを持っているのに何を話しているかわからない人はたくさんいます。 ↩

121. あなたの頭に即座に浮かんだ反例は、顕著性バイアスの結果です。自分の手の届かないことに取り組みたいと公然と言う人を思い出すのは簡単ですが、それについて決して話さない人を思い出すことは明らかに困難です。 ↩

122. 私は学歴主義は悪いものだと思っており、ほとんどの人が本当に努力すれば最終的にほとんどのことを習得し直すことができると思います。しかし、指導なしにゼロから始めて技術的に困難な非ソフトウェア研究プロジェクトで成功することは...ありそうにないようです。 ↩

123. 専門知識と野望の間の緊張が再び！ ↩

124. ハイルマイヤー教義の質問4を参照：「誰が気にしますか？成功すれば、どのような違いを生むでしょうか？」 ↩

125. 私はスピンアウトよりも会社の「芽吹き」によって喚起されるイメージを好みますが、慣例は強いものです。 ↩

126. ただし、実際にはめったにそうしません。 ↩

127. 1974年のベル研と2020年のDARPAは不気味なほど似た予算（2020年ドルで36億ドルと28億ドル）を持っています — 明確な因果関係はありませんが、示唆的です。 ↩

128. DARPAまで遡ることができる技術に中核事業が依存しているすべての会社が、収益のほんの少しのパーセントをDARPAに与えれば、DARPAを何倍も資金調達することになるでしょう。（そして、ある意味で、米国では税金を通じてそうしています。） ↩

129. あらゆるメトリクスと同様に、これは不完全でしょう。4年間の奉仕と20万ドルを変換することは実際には不可能です。両方とも不可欠で交換不可能です。 ↩

130. DARPAの模倣は実行可能性を実証するために少なくとも7つのプログラムが必要ですが、フォーム2に移行したら、残りのプログラムを設計することができます。 ↩

131. 「潜在的な民間資金研究プログラム...」と「潜在的な研究プログラム...」という少し異なる表現でメールを送ると、大幅に異なる返信率を受け取りました。 ↩

132. 推測的に、ドナルド・ブラベンのBRAVERIスケールのようなより量子化されたもので、ハイルマイヤー教義を改良することが可能かもしれません。 ↩

133. これらの利益が発揮されるためには、ある程度の余裕も必要です。もし誰もが自分のプログラムだけに110%の時間を集中して過ごしているなら、プログラムに関連しない相互作用はすべて精神的に高くつきます。 ↩

134. これが必ずしも構築すべき正しいものだと言っているわけではないことに注意してください。しかし、有望に見えます。 ↩

135. 先行指標と目標そのものの間のこの区別は、もちろんグッドハートの法則の根源です。先行指標がそれらの示すものを追求することなく、それらすべてを追求するには指標が多すぎることによって、先行指標が目標になるという罠を回避できることを願っています！ ↩

136. ゼロックスPARCは技術的にはまだ存在していますが、1983年のリーダーシップ変更後、おそらく異なる組織に変貌しました。 ↩

137. Pは「プライベート」を表しますが、お望みなら「驚異的」や「驚くべき」を表すと考えることもできます。 ↩

ライセンス

この作品はクリエイティブ・コモンズ 表示 4.0 国際ライセンスの下でライセンスされています。これは、適切に帰属表示していただければ、作品を自由にコピー、共有、構築していただけることを意味します。詳細については、以下のライセンスリンクをクリックしてください：

脚注

1. 例えば、 The DARPA Model for Transformative Technologies: Perspectives on the US Defense Advanced Research Projects Agency でのDARPAのドローンプログラムの歴史を参照してください。 ↩

2. 「 A new UK research funding agency 」を参照してください。 ↩

3. 「 Why Does DARPA Work ?」を参照してください。 ↩

4. 「 Why Does DARPA Work? 」の「改善の余地」セクションを参照してください。 ↩

5. ユタ大学CS学部は、 ユタティーポット のような初期のコンピュータグラフィックス作業で有名です。PixarファウンダーのEd Catmullは、この伝統の直接の子孫です。 ↩

6. NVCA 2017年鑑 を参照してください。 ↩

7. 「Why Does DARPA Work？」の「 DARPAは萌芽プロジェクトを使用してプログラムアイデアの最もリスクの高い部分を「酸性テスト」する 」のセクションを参照してください。 ↩

8. 化学では、 フリーラジカルは不対価電子を持つ原子、分子、またはイオンで、それらを極めて反応性の高いものにします。 ) ↩

9. 再び The Idea Factory を参照してください。 ↩

10. 「Why Does DARPA Work？」の「 DARPAプログラムマネージャーの仕事の大部分は焦点を絞ったネットワーク構築である 」のセクションを参照してください。 ↩

11. 再びThe Idea Factoryから。 ↩

12. 「 Fundamental Manufacturing Process Innovation Changes the World 」を参照してください。 ↩

13. 「 国防総省会計年度（FY）2020年予算見積もり 」を参照してください。 ↩

14. 「 Running the Numbers on Y Combinator's Best Year Yet 」を参照。 ↩

15. 「Why Does DARPA Work?」の「 DARPAは社内で研究を行わない 」セクションを参照。 ↩

16. 「 Rethinking the role of the state in technology development: DARPA and the case for embedded network governance points 」を参照。 ↩

17. 「Why Does DARPA Work?」の「 ほとんどのDARPAクローンは大きすぎるか重いプロセスで始まる 」セクションを参照。 ↩

18. 「 DARPA—Enabling Technical Innovation 」を参照。 ↩

19. 「 Department of Defense Fiscal Year (FY) 2020 Budget Estimates 」および スプレッドシート形式はこちら を参照。 ↩

20. 「 ARPA Does Windows: The Defense Underpinning of the PC Revolution 」を参照。 ↩

21. 「 If Patents Are So Valuable Why Does IBM's Intellectual Property Revenue Continue to Decline 」を参照。 ↩

22. 「 Benchmarking of Technology Transfer Offices and What It Means for Developing Countries 」を参照。 ↩

23. 「 Canada needs a national overhaul of university IP policies 」を参照。 ↩

24. Deep Science VenturesとTandemLaunchについては、それぞれ「Idea Machines」ポッドキャストのエピソード19とエピソード30を参照してください。 ↩

25. https://www.intellectualventures.com/spinoutsを参照してください。 ↩

26. HowStuffWorksには合理的な説明があります。 ↩

27. 「Why Does DARPA Work?」の「 不透明性はDARPAの突出した成功にとって重要 」の章を参照してください。 ↩

28. 「 ゾンビ慈善事業：富裕層は数十億ドルを寄付者助言慈善団体に蓄えているが、それは支援を必要とする人々に届いていない 」（有料記事）を参照してください。 ↩

29. 詳細については「 寄付者助言基金：科学・工学分野のイノベーションを支援する未活用の慈善手段 」を参照してください。 ↩

30. 異なる制約に基づくPRIの様々な実現方法のより詳細なフローチャートについては、「 財団：科学・工学分野のイノベーションを支援する慈善投資の新興実践の探求 」を参照してください。 ↩

31. 「Why Does DARPA Work?」の「 DARPAのPMにとって資金の再配置は比較的容易 」の章を参照してください。 ↩

32. このアプローチのより詳細な説明については、「 独立研究者としての2020年の反省 」を参照してください。 ↩

33. http://catalog.mit.edu/mit/research/mit-media-lab/ を参照してください。 ↩

34. 「アメリカのシードファンド」、30億ドルのSBIRプログラムにアクセスする方法 」を参照してください。 ↩

35. Intuitive Surgical、E-Trade、Symantecなどが含まれます。完全なリストについては このWikipediaページ をご覧ください。 ↩

36. 「DeepMindの収益は6億4900万ドルの損失に矮小化される」をご覧ください。 ↩

37.   「国防総省会計年度（FY）2020年予算見積もり」をご覧ください ↩

38. 「AT&Tの終わり」をご覧ください（これには無料アカウントログインが必要かもしれません）。 ↩

39.   アメリカ産業研究の形成：GEとベル1876–1926における科学とビジネスをご覧ください。 ↩

40.   HHMI財務諸表をご覧ください。 ↩

41. " DARPAを動かすものは何か ?"を参照してください。 ↩

42. 制限のない寄付についてのポール・グラハムのエッセイ を参照してください。 ↩

43. " 科学、技術、医学を加速させる集中研究組織 "を参照してください。 ↩

44. " 人を資金提供し、プロジェクトではない I：HHMIとNIH長官のパイオニア賞 "およびこれに関する同シリーズの他の部分を参照してください。 ↩

45.   Farnam Street の" ウィトゲンシュタイン：現実は我々が使う言葉によって形作られる "を参照してください。 ↩

46.   このプロセスとその結果の良い説明については" 拘束されない研究の衰退 "を参照してください。 ↩

47. アポロの秘密 または 管理のためのPERTガイド を参照してください。 ↩

48.   シックスシグマ はモトローラのプロセス改善プロセスです。 ↩

49.   マトリックス管理 は1950年代に航空宇宙産業によって作られた、現在では支持されていないプロジェクト管理アプローチです。 ↩

50. そして突然発明者が現れた：TRIZ、発明的問題解決理論 を参照してください。 ↩

51.   「 思考のための変革的ツールをどのように開発できるか？ 」を参照 ↩

52.   ミラー・ユーリー実験 を参照。 ↩

53. 「 AlphaFold：科学的発見のためのAIの利用 」と「 FermiNet：第一原理からの量子物理学と化学 」を参照。 ↩

54.   正直なところ、協同組合がどのように機能するかについての優れたリソースを見つけることができませんでした。私にできる最善は このオハイオ州立大学のサイト でした。もしより良いものをご存知でしたら、ぜひ教えてください！ ↩

55.   大まかに簡略化すると、SPAC（特別目的買収会社）は民間会社と合併する公開上場のシェル会社で、実質的にIPOなしでそれらを上場させます。 ↩

56. Anton Howesは先進市場コミットメントについて良いTwitterスレッドを ここに 持っています。 ↩

57.   「 生産的不確実性 」を参照してください。 ↩

58.   技術準備レベルのより詳細な説明を ここで 見てください。 ↩