未来所需要的初创企业与中小企业生态系统

在支持 Climate Tech 初创企业的过程中，我深切体会到，高增长初创企业以外的企业群体同样重要。

比如，假设高增长初创企业造出了性能优异的太阳能电池板。要让它真正普及开来，就必须自己建造能够生产的工厂，或者找到合作伙伴来代为生产。要铺设电池板，各地还需要工务店（当地的建筑施工企业）和负责安装的人。如果没有这样的人，就必须培养他们。有时还需要投入人力，在当地细致地达成共识。

这些事情恐怕不可能全部由自己公司来完成。因此，周边需要各式各样的企业。在地区达成共识的过程中，NPO 也能发挥作用。如果这些企业和组织没有出现，高增长初创企业的成长速度也会放缓。

事实上，在欧洲，甚至出现了培养热泵安装技术人员的初创企业；美国能源部也投入了约 75 亿日元规模的资金，支持 NPO。

生态系统

在讨论初创企业生态系统时，通常会列举大学、投资人、大企业¹和政府等。例如下面这张 MIT REAP 的图。

不过，对于这些周边领域的中小企业和 NPO 的存在，人们很少提及。

我想其原因大概在于，在迄今为止作为初创企业核心的 IT 领域，并不需要太多这样的合作伙伴（当然也有代理销售和部分业务外包）。

然而，观察 Climate Tech 等涉及硬件的初创企业，我深切地感到，只有许多企业共同参与，才能成就一番大事。例如在日本，航天类初创企业周边经常能听到名字的精密仪器企业，就发挥着重要的作用。

如果初创企业的版图将从 IT 领域逐步扩展到其他领域，那么如何构建包括这些中小企业在内的生态系统，或许就会成为新的议题。

用同心圆看生态系统

要诞生被称为 decacorn（超级独角兽）的初创企业，周边需要有大量支撑它的企业群体。反过来说，在成长到 decacorn 规模的企业周围，也会产生许多企业和就业岗位。我想，这就是所谓创造产业，也就是创造“生态系统”。

如果想用图来表示这个生态系统，我认为可以按市值的数量级，用同心圆来表示²。

每一个橙色的点代表一家企业。

正中央是成为参天大树的业务，市值超过约 1 万亿日元，其周围有若干 1 万亿日元至 1000 亿日元的业务，再往外是 1000 亿日元至 100 亿日元、100 亿日元至 10 亿日元、10 亿日元至 1 亿日元的业务。

各自发挥各自的作用，整体作为生态系统运转，从而形成一个庞大的产业，这就是这张图的看法。

实际上，据说像 Salesforce 这样的平台企业，在销售额 (ARR) 超过 1000 亿日元前后、平台功能开始变得复杂的时候，咨询顾问等周边业务便会应运而生。

把销售额 1000 亿日元换算成市值，做一个相当简化的计算：销售额 1000 亿日元，利润率 50%，则利润为 500 亿日元，若 PER 为 20，市值约为 1 万亿日元。也可以说，正是因为出现了这种销售规模和市值的企业，周边才会涌现出各种各样的业务。

以近来备受关注的生成式 AI 为例，可以这样整理：以 OpenAI 等为生态系统中心的大树，一家万亿日元级别的企业突然出现在正中央，其周围有若干规模较大的企业 (Perplexity 等)，再往外是基于 AI 的 SaaS 企业，更外围则是接连不断地出现的承接定制化开发的外包业务和教育业务等。（也许圆心其实是 NVIDIA）

在这样的生态系统中，自己想要构建什么样的业务，想做的业务在这个同心圆中处于什么位置，我想最好在一定程度上有所认识。

从政策和支持方来看的同心圆

在很多情况下，大部分利润都会集中到处于中心的企业。之所以会被称为“数字佃农”，是因为包括日本在内的美国以外的国家，在数字领域没能占据中心位置。

另外，正如 SpaceX 和 Tesla 催生了许多相关企业那样，通过孕育出位于中心的企业，其周围会出现许多新的大型初创企业，也更容易产生高附加值的就业。因此，我认为孕育出作为中心的巨型高增长初创企业，对于国家和地区的溢出效应来说也很重要。不过，要让这一切成立，周边的业务是必不可少的。

话虽如此，我也感到各自的培育方式和支持方式有很大的不同。

我自己支持的是有可能成为中心部分的高增长初创企业，其他部分并不在我的支持对象之内。因为支持的方法不同，资金和时间上的资源也不够。但我觉得，要孕育高增长初创企业、打造所谓的产业，就需要这类企业群体，因此对于自己没能涉足这一块，我感到十分遗憾。

话虽如此，如果无法孕育出作为中心部分的高增长初创企业，也就不会对周围的企业群体产生溢出效应。而另一方面，如果没有周围的企业，也无法孕育出作为中心的企业。孕育这一系列的企业群体，或许可以称为产业政策。不过，随着高增长初创企业的领域逐渐扩展到纯软件之外，我认为，从事高增长初创企业工作的这一方，也应该思考整体上应当构建怎样的生态系统。

附录: 就业

这有点偏离正题，但我认为也应该注意溢出效应的质量。

例如，下表是美国各行业的就业乘数（当就业增加一定数量时，最终会带来该数量几倍的就业增长）。

从就业增长的角度来看，有几个行业预计会产生较大的溢出效应。这个页面上写有更详细的职业类别。

一般来说，可贸易部门（制造业和高科技）的就业乘数较大³，而非贸易部门（服务业和建筑业）则往往较小。

此外，新产生的就业也有集中在特定地区的倾向。Netflix 在城市地区创造了就业，却减少了全美乃至全日本的录像带租赁店的就业。另外，也有观点认为，由于自动化等的推进，制造业已不像过去那样创造优质的就业了。

另一方面，在劳动力不足已经显现的日本，我觉得单纯地评价“创造就业”变得越来越困难（短期内有时也有价值……）。

有价值的是“创造大量高附加值的就业”。“创造低附加值的就业”，意味着把宝贵的劳动力夺去投入低附加值的工作，因此从中长期来看，甚至可以被视为带来负面影响。

从这个意义上说，我认为最好在一定程度上看清会对哪些产业产生溢出效应。下图是日本按行业和企业规模划分的劳动生产率。

重要的是，作为溢出效应而产生的就业，究竟是哪个行业的就业。

创造被称为富裕中产阶层的就业，对于政治和生活的稳定也很重要。为此，不可或缺的视角包括：为了创造大量高附加值的就业而选择支持哪些行业；目前生产率较低的就业（例如旅游业）如何提升其价值，或者最多能提升到什么程度（例如旅游业属于劳动密集型，所以难以提升）。绿色就业会暂时占据这一位置，但恐怕过上 30 年，合适的职业又会发生变化。我认为，在考察溢出效应时，也应当着眼于这些方面。

脚注

1. 查看 https://reap.mit.edu/assets/REAP_Ideal_Team.pdf 等资料，Corporate 似乎指的是大企业。 ↩

2. 我认为市值并不代表一切，但在观察溢出效应时很方便，所以采用了它。 ↩

3. 莫雷蒂的《工作的新地理学》等书很有名，但也有观点认为其乘数是否过大。 ↩