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2026年第3四半期、欧州のスタートアップ投資額は約4兆円に達し、前年同期比77%増、4年ぶりの高水準を記録しました。しかし、その約75%はAI関連への投資。巨額の資金が一部の企業に集中する構造は、北米市場とも共通しています。
今回は、Crunchbase NewsとPitchBookのレポートをもとに、欧州のスタートアップ投資動向を解説します。Mistral AIやNscaleの大型調達、ドイツで存在感を増す防衛テック、国別・ステージ別の投資状況から、出口市場やVCファンド組成の実態まで。さらに朝倉が、欧州は「北米のミニチュア版」なのかという視点から両市場を比較し、日本が目指すべきAI活用の方向性について考えます。
▼ 今回のトピック
欧州スタートアップ投資額は約4兆円、前年同期比77%増
AI関連投資が全体の75%を占める欧州市場
Mistral AI、Nscale、Helsing、Quantum Systemsの大型調達
防衛テックへの投資拡大とドイツ企業の存在感
英国・ドイツ・フランスを中心とした国別投資動向
レイター・アーリー・シードの資金調達状況と北米との比較
上場市場の停滞と、企業買収が中心となる出口戦略
VCファンド組成の厳しさと資金調達期間の長期化
朝倉が指摘する「欧州は北米のミニチュア版」という市場構造
日本が目指すべきAI戦略──基盤モデルの開発か、既存産業への応用か
▼ 参考文献
スピーダスタートアップ情報リサーチ
https://jp.ub-speeda.com/solutions/startup/
Europe Posted Its Strongest Quarter In Q3 In 4 Years, As Its Venture Ecosystem Expands Beyond The UK(Crunchbase News)
https://news.crunchbase.com/venture/q3-2026-europe-strong-quarter-ai-uk-germany-france/
Q3 2026 European Venture Report(PitchBook)
https://pitchbook.com/news/reports/q3-2026-european-venture-report
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■概要欄:
2026年第3四半期、北米のスタートアップ投資額は約14.6兆円。前四半期比35%減となったものの、前年同期比では50%増加し、依然として巨額の資金が市場に流れ込んでいます。その約3分の2を占めるのがAI関連投資。創業間もない企業がシード段階で数百億円を調達するなど、従来の資金調達の常識が変わりつつあります。
今回は、Crunchbase NewsとPitchBook・NVCAのレポートをもとに、2026年第3四半期の北米スタートアップ投資動向を解説します。ステージ別の資金調達、大型買収・新規株式公開、VCファンド組成の状況を整理しながら、朝倉が指摘する「セクター単位で働くべき乗則」、ソフトウェア中心から資本集約型へと変化する投資構造、そして巨額の資金が必要となるAI時代におけるVCの役割を考えます。さらに、AIインフラのボトルネックとなる電力問題や、日本のスタートアップが取るべき戦略についても議論しています。
▼ 今回のトピック
北米スタートアップ投資額は約14.6兆円、前四半期比35%減の背景
Databricks、Crusoeなどの大型資金調達
シード段階で数百億円を調達するAI・ロボティクス企業の登場
AI関連が投資額の約3分の2を占める市場構造
大型買収が続く一方、新規株式公開は低調
VCファンド組成額の増加と大手運用会社への資金集中
朝倉が指摘する「企業間」から「セクター間」へ広がるべき乗則
AIに投資しないリスクと、AIに集中するリスク
ソフトウェア中心から、設備投資を伴う資本集約型ビジネスへの転換
巨額の投資資金が必要な時代に、VCはどのような役割を担うのか
AIの成長を左右する電力・データセンター・半導体への投資機会
米国とは異なる、日本のスタートアップの戦い方
▼ 参考文献
スピーダスタートアップ情報リサーチ
https://jp.ub-speeda.com/solutions/startup/
North America's Startup Funding Falls In Q3 As AI Giants Eye The Public Markets(Crunchbase News)
https://news.crunchbase.com/venture/q3-2026-north-america-startup-funding-falls-ai-exits-data/
Q3 2026 PitchBook-NVCA Venture Monitor
https://nvca.org/wp-content/uploads/2026/10/Q3-2026-PitchBook-NVCA-Venture-Monitor.pdf
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面接で一番印象のいい人が、本当に一番できる人とは限らない。組織が大きくなるほど、採用・評価・マネジメントの判断は難しくなります。アプリ課金基盤を提供するRevenueCatの共同創業者兼CTO、ミゲル・カランサは、約100人の組織をつくる中で得た学びを「100の教訓」としてまとめました。
今回は、その100項目から3つの教訓を取り上げます。経営幹部の採用、面接評価が割れる候補者の扱い、評価における「中間層」の問題です。あわせて、起業家と経営者に求められる資質の違い、人は自分の得意領域でしか他者を評価できないという構造、カルチャーフィットと好き嫌いの境界について話しています。後半は、フィードバックが言いにくくなった時代に「あえて指摘してくれる人」がなぜ貴重なのか、という話にも広がっています。
▼ 今回のトピック
RevenueCatとは:iOSとAndroidをまたぐアプリ課金・サブスクリプションの基盤
「100人の組織をつくって学んだ100の教訓」とは
経営幹部の多くは自己演出に長けている。本当に「つくれる人」は稀
面接だけでなく、時間をともに過ごして考え方や人との接し方を見る
起業家(0→1)・事業家(1→10)・経営者(10×10)は別の資質
規模化した組織で評価されやすい「政治力」と、面接での見え方
強い賛成が複数あり反対が1票ある候補者は、全員が賛成の候補者より面白い
合議制か、一人の強い推しか:投資の意思決定との共通点
人は自分の得意領域でしか他人を評価できない
カルチャーフィットは、単なる好き嫌いになっていないか
「ほどよく良い」の積み重ねでは、エッジは見えない
ハイパフォーマーでもローパフォーマーでもない「線上の人」が一番扱いにくい
課題を言語化できない評価者と、手を打てないまま続く状態
ハラスメントへの配慮と「優しいマネジメント」で、指摘しにくくなった現場
「言わない方が得」なインセンティブ構造と、あえて指摘してくれる人の価値
AIも周囲も本音を言わない時代に、若手はしつこいくらいフィードバックを求めにいく
▼ 参考文献
スピーダスタートアップ情報リサーチ
https://jp.ub-speeda.com/solutions/startup/
100 Lessons From Building a 100-Person Org
https://miguelcarranza.es/100-lessons
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「それ、欲しいです」「ぜひ使ってみたい」。顧客インタビューでそう言ってもらえたのに、いざ売ろうとすると誰も買わない。不満を口にしながら、何年も同じやり方を使い続ける。起業家ロブ・スナイダーは、こうした状況について「痛み(Pain)は需要(Demand)ではない」と指摘します。
今回は、Forbesに掲載された記事「What Founders Often Get Backward About Sales」を取り上げます。スナイダーが新著『The Power of Pull』で提唱する考え方を軸に、顧客の「困っている」がなぜ購買につながらないのか、本物の需要を見極めるPULLフレームワークとは何か、営業をプロダクト開発の一部と捉えるとはどういうことかを紹介しています。後半では、朝倉のマッキンゼー時代の「本音・建前分析」や予防医療の例から見せかけの需要の構造を掘り下げ、iPhoneやTikTokのようなプッシュ型の領域や、サム・アルトマンが語ったYC時代の助言への反省にも話を広げています。
▼ 今回のトピック
「Pain is not demand」:困っていることと、需要があることは別物
「文句を言うこと」と「乗り換えること」は違う
本気度を測るのは発言ではなく行動:予算の確保、担当者の設置、複数社の比較
「便利そう」と答えるコストと「買う」コストの非対称性
創業者の思い込みが、都合のいい発言だけを拾わせる
顧客が実際に買う理由は、もっと地味でシンプル
営業はプロダクト開発の一部:早く売ろうとすることで需要の有無が見える
PULLフレームワーク:Project/Unavoidable/List/Limitations
マッキンゼー時代の「本音・建前分析」:「いい」と言うものと実際に使われるもののズレ
予防医療に見る「あった方がいいが、顕在化していない」ニーズの難しさ
リーン・スタートアップと、誰も必要としないものを作り込んでしまう悪夢
プル型とプッシュ型:iPhoneやTikTokは課題解決からは生まれない
法人向けビジネスとプル発想の相性
サム・アルトマンが語った「YCで伝えてきた助言」への反省と、大きく始めるという選択肢
▼ 参考文献
スピーダスタートアップ情報リサーチ
https://jp.ub-speeda.com/solutions/startup/
What Founders Often Get Backward About Sales
https://www.forbes.com/sites/rodgerdeanduncan/2026/09/01/what-founders-often-get-backward-about-sales/
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大学は、何を提供してきたのでしょうか。教育に加えて、入学そのものが選抜の証になり、学歴というブランドが社会へのシグナルになる。そして、そこで出会う仲間がネットワークになる。アメリカでは学費が高騰し、AIで若手の仕事が減るとも言われるなか、その対価として高い学費を払う意味が改めて問われています。
今回は、米国の著名VCアンドリーセン・ホロウィッツ(a16z)が2026年9月に発表した「The Horowitz Andreessen Academy」を入口にしています。学位を出さず、成績より「これまで何を作ったか」で若者を選ぶこの学校の仕組みを整理しました。そのうえで朝倉が、大学の機能を分解して捉え直し、なぜVCがアクセラレーターではなく学校という手間のかかる形を選んだのかを考えます。ティール・フェローシップや、日本の京都先端科学大学、神山まるごと高専との比較も交えて話しています。
▼ 今回のトピック
a16zが発表した「The Horowitz Andreessen Academy」とは:学位を出さない、1年間・約50人の学校
率いるのはUdemy・Maven共同創業者、総額4,200万ドルを調達した営利企業
成績・試験・宿題なし:自分で決めるプロジェクト「Pursuit」と、創業者が教える短期コース
サンフランシスコのキャンパス、海外でのプロジェクト、テック企業でのCo-opで組む1年間
選抜は「これまでの実績」:成績より、何を作ってきたか
「何でも知れる時代」から「何でもできる時代」へ:オンラインだけでは築けない関係と、集まる場所の意味
初年度は学費無料、2028年からは一流私大並みの学費をとる2年制を構想
大学の機能を分解する:教育、選抜、ブランドによるシグナリング、友人のネットワーク
高騰するアメリカの学費と、AI時代に問われる大学の費用対効果
ビジネススクールは「転職予備校」、大学は多くの学生にとって「就職予備校」なのか
a16zの狙いは人材獲得か:アクセラレーターやYCの競合ではなく、学校という形を選んだ意味
よりきちんとした枠組みを持つ「ティール・フェローシップ」という見方
実学を前面に出す京都先端科学大学と、「就職できるかどうか」という学生の本音
起業家育成を正面から掲げる神山まるごと高専と、表立っては掲げないa16zアカデミー
「躊躇する人はお呼びでない」:飛び込めるかどうか自体が選抜になる
「大学に行っても仕方ない」が共有される地域カルチャーと、新しい教育のかたち
▼ 参考情報
Selected Startup Pitch 2026 Fall
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000008.000116422.html
スピーダスタートアップ情報リサーチ
https://jp.ub-speeda.com/solutions/startup/
'We believe in college': inside Andreessen Horowitz's $42m unaccredited academy that will charge Harvard prices without degrees
https://fortune.com/2026/09/22/a16z-horowitz-andreessen-academy-college-alternative-tuition-biyani/
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大企業と組めた、という発表はスタートアップにとって大きなニュースになります。ところが、実際に巨大企業同士の提携を動かし、そして畳んだ側の経営者は、提携の多くはうまくいかないと率直に語ります。
今回は、セコイア・キャピタルのポッドキャスト「Long Strange Trip」に出演したゴールドマン・サックス会長兼CEO、デビッド・ソロモンのトークから、アップルカードを含む個人向け金融事業の撤退判断を取り上げます。始めたときの前提は変わっていないか、同じ人と資金を別の事業に使ったほうが成果は大きくないか。全体の売上の5%に満たない事業が経営の時間を奪っていたという話から、提携が続く条件、そして150年以上続く組織がカルチャーをどう維持しているのかまでを話しています。
▼ 今回のトピック
2019年のアップルカード提携から、2026年1月のJPモルガン・チェースへの移管発表まで
デジタル預金基盤は成功した。それでも消費者向け金融事業を縮小した理由
売上の5%未満の事業が、社内外の注目と経営陣の時間を奪っていた構造
新規事業の判断:「可能性があるか」ではなく、これから人と資金をどこに置くのが最も効率的か
大企業との提携の多くはうまくいかない──文化も期待も違う相手と組むということ
提携で見るべき二つ:両者の利害が一致し続けるか、問題が起きたときに誰が決めるか
有名企業と提携できたこと自体を成果と考える危うさ
カルチャーは自然に維持されない──450人のパートナーを25人ずつ、15か月かけた合宿と、CEO自身が重ねた夕食
議論:CVCと本体の力関係、担当者交代で消える約束、スイングバイIPOへの慎重論
前任者の否定から入るのが組織の本質──中国の歴史書と同じナラティブ
カルチャーはしつけに近い。誰が褒められ、誰が罰せられるかを設計する
「Long-term greedy」──強欲を否定せず、時間軸で分けるという考え方
▼ 参考文献
スピーダスタートアップ情報リサーチ
https://jp.ub-speeda.com/solutions/startup/
Sequoia Capital「Long Strange Trip」EP.04 「Goldman Sachs CEO David Solomon: What Startup Founders Get Wrong About the CEO Job」
https://sequoiacap.com/podcast/goldman-sachs-ceo-david-solomon-what-startup-founders-get-wrong-about-the-ceo-job
Goldman Sachs「Goldman Sachs Announces Agreement to Transition Apple Card Program to Chase」(2026年1月7日)
https://www.goldmansachs.com/pressroom/press-releases/2026/goldman-sachs-announces-agreement-to-transition-apple-card-program-to-chase
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強みを尖らせ、弱みは得意な人を採用して補えばいい。経験より伸びしろを見て、若い人材を抜擢すればいい。スタートアップの世界ではよく語られるこの考え方に、150年以上続く金融機関のトップは静かに異を唱えます。
今回は、セコイア・キャピタルのポッドキャスト「Long Strange Trip」に出演した、ゴールドマン・サックス会長兼CEOのデビッド・ソロモンのトークを取り上げます。「最も賢い人である必要はない、十分に賢ければいい」という人材観、簡単に答えが出る問題はCEOまで上がってこないという51対49の意思決定論、そして自分がCEOになれた理由に運とタイミングを数える姿勢。創業者に求められる能力と、巨大な伝統企業のCEOに求められる能力は、どこで分かれるのかという話をしています。
▼ 今回のトピック
取り上げる素材:セコイア・キャピタル「Long Strange Trip」エピソード4(2025年12月公開)
「十分に賢ければいい」──知的能力だけでは大きな組織は率いられない
51対49の判断:簡単に答えが出る問題は、そもそもCEOまで上がってこない
経験の価値が最も現れるのは、物事がうまくいかなくなったとき
強みを伸ばすか、弱みに向き合うか──シリコンバレーの通説への異論
ベア・スターンズ時代のメンターから叩き込まれた自己省察
突出した能力で会社を作る創業者と、戦略・人材・顧客・株主・リスクを見る巨大組織のCEO
「コンパスを北に向け続ける」──場の空気に反して「やらない」と決めた元CEOポールソンの場面
2015年に交代が起きていれば、自分はCEOではなかった──成功を能力だけで説明しない姿勢
議論:外野から20点、30点に見える意思決定の裏にある制約条件
「できない理由が100個ある」で開き直らず、少しでも差を詰める努力がジャッジメント
尖るか、全体を整えるか──スタートアップと大企業の人材観は神学論争か
▼ 参考文献
スピーダスタートアップ情報リサーチ
https://jp.ub-speeda.com/solutions/startup/
Sequoia Capital「Long Strange Trip」EP.04 「Goldman Sachs CEO David Solomon: What Startup Founders Get Wrong About the CEO Job」
https://sequoiacap.com/podcast/goldman-sachs-ceo-david-solomon-what-startup-founders-get-wrong-about-the-ceo-job
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シード投資では「チームを見る」「創業者を見る」と言われます。実際、投資家に聞けばほとんどがそう答えます。では、その判断は本当に、その後の成果に結びついているのでしょうか。
今回は、2025年2月に公表されたワーキングペーパー「Venture Capital Start-up Selection」(Young Soo Jang / Steven N. Kaplan)を取り上げます。米国中西部のプレシード・シードに投資するVC1社から、2015年から2021年までに検討した8,815件の案件記録すべての提供を受け、投資した会社だけでなく「投資しなかった会社をどう評価していたか」という、通常は外に出てこない情報まで含めて分析した研究です。チーム・市場・プロダクト・Exitの4項目につけられた点数と、その後の調達額を突き合わせると、チームの評価は最初のまとまった調達までは効くものの、そこから先の大型調達を見分ける材料にはなっていませんでした。この結果を「騎手か、馬か」という古典的な論点に接続しながら、見送り理由の分析、そしてAI時代に評価の重心がどこへ動くのかまで話しています。
▼ 今回のトピック
「チームを見る」というシード投資の通説を、どう検証したのか
8,815社 → 366社 → 114社という選別のファネル
その後100万ドル以上を調達した割合:24%、61%、88%が意味すること
VCが点数をつけていた4項目(チーム/市場/プロダクト/Exit・次回調達)
チーム評価は初回調達には効き、1,000万ドル超の調達は説明しない
プロダクト評価は、大型調達と生存の両方を予測する
市場は単独では弱いが、プロダクトと重なると効果が跳ね上がる
見送り理由の分析:「面白くない」719社と「バリュエーションが高すぎる」195社の対照
他のVCから紹介された案件の歩留まりが最も高かった
騎手(経営チーム)か馬(事業)か──カプランが2009年から追い続けている問い
資金調達は美人投票である、という現実と、ティールの問いの難しさ
AI時代にプロダクトの差別化が効きにくくなると、評価の重心はどこへ動くか
スタートアップ自体を評価しての見送りと、ファンドの投資条件による見送りは性質が違う
日本のVCで、同じ調査はできるのか
▼ 参考文献
スピーダスタートアップ情報リサーチ
https://jp.ub-speeda.com/solutions/startup/
VENTURE CAPITAL START-UP SELECTION
https://www.nber.org/papers/w33483
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GoogleやDeepMindを支えてきたトップ研究者たちが、いま相次いで大企業を離れ、新しい人工知能企業を立ち上げています。
しかも、その会社には設立直後から10億ドル規模の資金が集まり、数十億ドルから100億ドル規模の企業価値が付くケースまで現れています。投資家は、まだ売上も事業実績もほとんどない会社の何を評価しているのでしょうか。
今回は、Googleの中核的な人工知能研究を長年支えてきた研究者による「Discovery Loop」をはじめ、DeepMind出身者を中心に起きている人材移動と起業ラッシュを取り上げます。
彼らが挑んでいるのは、単に性能の高いチャットボットを作ることではありません。仮説を立て、実験し、結果を分析し、次の仮説を生み出す――これまで人間の研究者が行ってきた「発見のループ」そのものを人工知能で自動化しようとしています。
もし人工知能が、自ら実験し、自ら学び、さらに次の技術を生み出すようになれば、技術革新の速度そのものが変わるかもしれません。
朝倉と森が、AI界の「DeepMindマフィア」と呼ばれる動き、スター研究者になぜ巨額資金が集まるのか、そして人工知能が自己発展していく世界は本当に始まるのかを議論します。
▼ 今回のトピック
Google・DeepMindを支えてきたトップ研究者たちの相次ぐ独立
「DeepMindマフィア」と呼ばれる起業家ネットワーク
Discovery Loopが目指す、人工知能による研究プロセスの自動化
仮説・実験・検証を人工知能が繰り返す「発見のループ」とは
David Silverら、スター研究者による新会社設立の動き
設立直後の人工知能企業に10億ドル規模の資金が集まる理由
投資家が見ている「研究テーマ」「人材を集める力」「巨額資本を使う力」
人工知能研究の主戦場は、大規模言語モデルの先へ進むのか
「人間にしかできないのは問いを立てること」という前提は崩れるのか
人工知能が新しい技術を生み出す「自己発展」の可能性
Kevin Kelly『テクニウム』から考える、技術を一つの進化システムとして見る視点
人工知能の進化は、人類史や産業構造をどこまで変えるのか
▼ 参考情報
スピーダスタートアップ情報リサーチ
https://jp.ub-speeda.com/solutions/startup/
Googleのジェフ・ディーン氏、独立してAI実験を大規模自動化する新会社Discovery Loop設立
https://www.itmedia.co.jp/news/article/2608/06/2000000408/
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VCの投資成績は、優れた「目利き」の結果なのか。それとも、たまたま良い企業に出会った「運」なのでしょうか。
今回は、1996年から2025年までの米国ベンチャーキャピタル業界を対象に、10万人を超える関係者のキャリアと投資実績を分析した研究を取り上げます。
データを見ると、VCの利益は驚くほど一部の投資家に集中しています。一方で、一度成功した投資家は、その後も成功する確率が高い。さらに、Forbesの「Midas List」に入るような評価を得た投資家は、その後、有望企業へ投資できる確率まで上昇していました。
つまり、VCの世界では「実力か運か」という二択ではなく、最初の成功が評判やディールへのアクセスを生み、そのアクセスが次の成功につながるという好循環が存在する可能性があります。
さらに興味深いのが、VC業界で「昇進する人」と「実際に投資で成果を出す人」の条件が必ずしも一致しないことです。新卒からVCに入るキャリア、名門大学の学歴、起業経験などは、それぞれ昇進と投資成績に異なる影響を与えていました。
朝倉と森が、米国VC業界のキャリア構造、日本との違い、そして「チャンスが次のチャンスを呼ぶ」仕事の構造について議論します。
▼ 今回のトピック
米国VC業界10万人超を分析した研究とは
トップ1%の投資家に利益が集中するVC業界の構造
過去に成功したVCは、本当に次の投資でも成功しやすいのか
新卒からVCに入り、パートナーまで昇進するキャリアは一般的なのか
昇進する人と、投資成績を残す人の条件が一致しない理由
名門大学の学歴はVCの成功に関係するのか
成功した起業家は、投資家になっても強いのか
Forbes「Midas List」入りで、その後のディールアクセスは変わるのか
VCにおける「目利き」と「良い案件へのアクセス」の違い
米国VCと日本VCのキャリア市場・人材流動性の違い
最初の成功が次の機会を呼ぶ「好循環」は、VC以外の仕事にも存在するのか
▼ 参考文献
スピーダスタートアップ情報リサーチ
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Human Capital in Venture Capital: Evidence From 100,000 Venture Capitalists
https://www.nber.org/papers/w35501
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