アンドリュー・ヤンが次の大きなスタートアップの機会は生活費の削減だと考える理由

Mark Cubanは「Cost Plus Drugs」を急進的な前提で構築した。医薬品を原価で販売し、ボリュームと信頼で利益を得て、節約分を消費者に直接流す。アンドリュー・ヤンはそのモデルを見て、シンプルだが爆発的な質問を投げかけた。他にどのような産業が同じ破壊の対象になるのか？アンドリュー・ヤンは、次の大きなスタートアップの機会は生活費の削減だと考えており、その答えは住宅、食料、教育、燃料、交通、メディア、ワイヤレスに及ぶ。これはニッチではない。日々の経済生活全体の構造そのものだ。

何が起きたのか

TechCrunchのEquityポッドキャストの最近のエピソードで、起業家で元米国大統領候補のアンドリュー・ヤンは、従来のスタートアップの戦略を逆転させるテーゼを展開した。ベンチャー資金を受けた企業のほとんどは価値を抽出するために構築されている。プレミアム価格を設定し、ユーザーをロックインし、マージンを拡大する。ヤンはその逆を主張している。消費者にお金を返すことを核とした価値提案を持つビジネスを構築することだ。

インスピレーションはMark Cubanの「Cost Plus Drugs」だった。透明性のある原価に近い価格で後発医薬品を販売する企業だ。この企業は製品のイノベーションで既存企業を上回ることではなく、信頼による価格設定で既存企業を上回ることで、米国医薬品業界の真の破壊者となった。ヤンはそのテンプレートを見て、他のカテゴリーにマッピングし始めた。

TechCrunchのレポートによると、ヤンのリストには住宅、教育、食料、燃料、交通、メディア、ワイヤレスが含まれている。これらは隣接市場ではなく、家計予算の主要な支出項目だ。暗黙の議論は、これらの各セクターが非効率性、レント・シーキング、規制の捕捉の層を蓄積しており、特にAIで駆動されたよく設計されたスタートアップが体系的に解体できるということだ。

ヤンのフレーミングは慈善事業というより、ビジネスモデルのイノベーションについてだ。「Cost Plus Drugs」は非営利団体ではない。利益を生み出す。洞察は「コスト・プラス」モデルが、既存企業がそれほど肥大化しているため、リーン運営で控えめなマージンでも既存企業を劇的に下回ることができるとき、商業的に実行可能になるということだ。スタートアップの機会は利他主義ではなく、制度的非効率性に対する裁定取引だ。

この瞬間が以前の「破壊」修辞の波と異なる理由は、今日の創業者が利用できる基盤となるインフラストラクチャーだ。AIはほぼすべてのサービスビジネスのユニット経済学を変える。サービス提供のコストが桁違いに低下すると、原価で販売することは単に可能になるだけでなく、戦略的に優位になる。

アジアにとって重要な理由

ヤンのテーゼは米国の消費者体験を中心に構成されているが、構造的な洞察は直接アジアに翻訳される。場合によってはさらに強力に翻訳される。生活費危機は西洋に限定されたものではない。シンガポール、ソウル、東京の住宅購入力はサンフランシスコのものと同じくらい深刻だ。食料インフレはジャカルタからムンバイまで家計予算を打撃している。インドネシアやフィリピンなどの市場での通信料金は、キャリア間の名目上の競争にもかかわらず、所得水準に比べて頑固に高いままだ。

アジアテックはコスト意識の高い消費者向けに構築する長い歴史を持っている。スーパーアップモデル全体（Grab、Gojek、WeChat）は、価格ポイントが適切であれば、アジアの消費者がデジタルサービスをより速く採用するという認識の上に部分的に構築されていた。東南アジアのライドシェアリングは、アプリがタクシーより見栄えが良かったから勝ったのではない。より安く、より予測可能で、より利用しやすかったから勝ったのだ。

しかし、アジアに特に重要な第二の層がある。ヤンが特定するセクターの多くー住宅、教育、食料と健康に隣接するヘルスケアー は、アジア政府が規制当局または直接提供者として深く関与しているセクターだ。これは異なる種類の破壊の表面を作成する。機会は常に既存企業を置き換えることではない。時には公共システムの横または下に位置する効率的な民間層を構築することだ。

教育を考えてみよう。ベトナム、韓国、インドなどの市場では、民間の家庭教師と試験対策産業は、公共教育システムが高リスクのボトルネックを作成するため、巨大だ。AI原生の教育提供へのアプローチ（パーソナライズされた、オンデマンド、原価で価格設定）は、現在質の高い指導へのアクセスに対してプレミアムを支払っている数億人の学生に到達できる。これはアジアの規模を持つヤン型の機会だ。

アジアテック創業者への深い指摘：ベンチャー規模のリターンの次の10年は、エンタープライズ顧客向けの次の高級SaaSプロダクトを構築することから来ないかもしれない。東南アジア、南アジア、およびそれ以降で中産階級に入る5億人のための無慈悲に効率的な消費者インフラストラクチャーを構築することから来るかもしれない。ヤンは設計原則を指摘している。アジアの創業者は、他のどこにも存在しない規模でそれを適用するための市場を持っている。

開発者にとっての意味

何を構築するかについて考えている開発者にとって、ヤンのフレームワークはトレンドレポート以上のものを提供する。それはフィルターを提供する。彼のリストの任意のセクターを見て、次のように尋ねよう。そこにあるべきではないマージンはどこに行っているのか？この価値チェーンのどの部分が、誰もより安い代替案を構築していないという理由だけで存在するのか？

AIはここでの重要な実現要因であり、具体的な方法で計算を変える。食料を取ろう。コスト・プラスの食料品またはミールキットサービスは、薄いマージンの悪夢に聞こえる。AIで駆動される需要予測、動的調達、ロジスティクス最適化なしではそうだろう。これらのツールを使用すると、廃棄物が減少し、調達が改善され、消費者に「返す」マージンは実際には既存企業によって獲得されたことはない。それは誰も修正する手間をかけなかった非効率性から単に抽出されたのだ。

MonstarXのようなプラットフォーム上で構築している開発者にとって、この種のテーゼは優先順位を決める。コスト削減スタートアップは高速な反復サイクルが必要だ。価格設定モデル、調達構成、配送ロジスティクスを絶えずテストしている。サプライチェーンAPI、決済システム、政府データベース、ロジスティクスプロバイダーに接続する必要がある。インフラストラクチャー層はプロダクト層と同じくらい重要だ。

データの角度もある。すべてのコスト・プラスビジネスは透明性で実行される。原価で自信を持って価格設定するには、実際のコストを正確に知る必要がある。つまり、このスペースの創業者は初日からロバストな内部データパイプラインを構築する必要がある。原価計算は派手ではないが、モデル全体の基礎だ。ビジネスをリアルタイムのコスト可視性のために計測する方法を理解している開発者は、この次の波での不可欠な採用者と共同創業者になるだろう。

規制の側面も重要であり、特にアジアでは重要だ。住宅、食料、通信、燃料での構築は、複数の管轄区域にわたる複雑なコンプライアンスの風景をナビゲートすることを意味する。AIはここで役立つ。コンプライアンスチェックの自動化だけでなく、規制の変更を監視し、それに応じてプロダクト動作を適応させることだ。規制を（合法的に）エンジニアリングされるべき技術的問題として扱う創業者は、それを純粋に法的コストセンターとして扱う者よりも速く動く。

実用的な出発点：ヤンのリストのセクターを見て、特定の市場で最も断片化され、不透明な価格設定を持つものを特定する。東南アジアでは、それは貨物ロジスティクスまたは農業サプライチェーンかもしれない。南アジアでは、それはヘルスケア診断または職業教育かもしれない。モデルは同じだ。アプリケーションはローカルだ。そのローカルな特異性は実際には堀だ。