PalantirやSpaceX, airbnb等に投資する ピーターティール氏率いる『FOUNDERS FUND』のマニフェスト。

最高にエモくて素敵なので、時間あれば日本語にも訳したいなぁと出た頃からずっと思ってました。年末年始使って訳してみましたので、ぜひご一読ください。(有志なので間違い箇所あればぜひ教えてください)

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目次：
---Part 1 ~導入編~ ---
A. はじめに

---Part 2 ~セクター編~ --（←イマココ）
B. 宇宙航空と輸送
C. バイオテクノロジー
D. 先進機器、ソフトウェア
E. エネルギー
F. インターネット

---Part 3 ~結論編~ ---
G. 結論

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Part 1 ~導入編~ はこちら

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この記事はFOUNDERS FUNDの元パートナーであるBruce Gibney氏によって記されたFOUNDERS FUNDのマニフェスト"What happened to the future?"を翻訳したものです。有志で翻訳したので誤りがございましたらご連絡ください。

This article is a Japanese version of ”What happened to the future?” written by Bruce Gibney. All credit goes to FOUNDERS FUND/Bruce Gibney.

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B.宇宙航空と輸送

1961年には、Alan Shepardが宇宙に降り立った最初のアメリカ人となりました。1969年には、Neil Armstrongが月面に最初に降りた人となりました。1972年以降、私たちは月に戻ってはいませんし、2011年の最終シャトル飛行を持って有人宇宙活動を開始して以来、初めて米国は人を軌道に乗せる能力がなくなるでしょう。(未来を定義している産業にとって、宇宙は上手くいっているとは言えません。

宇宙を利用する上で主な障壁になっているものの1つは、必要な物質を軌道に乗せるために相当なコストがかかることです。1 キログラムあたり約19,000ドル（軌道によりますが）で、これは1960 年代以降ほとんど変わらない価格です。非常に高い金額で宇宙空間に臨むことへの需要の価格弾力性は基本的に横ばいで、行くべき人々（政府、電気通信事業者）も、ほとんど誰もが選択しません。輸送コストが下がってくれば、宇宙空間の経済的可能性はより完全に実現されるでしょう。

あなたがアップルストアに行くたびに500ドルの費用がかかると想像してください。そんな状況下でこれらのデバイスが毎年急速に良くなったとしても、あなたはコンピュータと電話をそれほど頻繁に交換したくないでしょう。職場で、ジムで、どこにいても最も安く購入できる方法に簡単にありつけるのであれば、より多くのものを消費することでしょう。

打ち上げコストを下げる方法を見つけることは、それ自体が有利なだけでなく、宇宙産業の大きさと可能性を大幅に高め、西へ切り開く鉄道のその後の日の姿となります。NASAは、発売費用が概ね1桁安くなれば、商業市場が大幅に拡大すると見込んでいる。SpaceXはその規模の価格帯までコストを削減するために順調に進んでいるようです。そうしたこと自体が非常に貴重な会社にすることでしょう。
それが成功すれば、電気通信から発電、高精度微小重力の加工や製造まで、宇宙でやるべきことがたくさんあるはずです。資金のある投資家がその技術革新に資金供給をする準備ができていれば。

もう一つの主要な改善を要する領域は、距離の暴虐を克服することです。より安価で迅速に移動できる交通機関は、貿易と富の創出の主要な潤滑油となりました。ほぼ2世紀にわたって、テクノロジーは輸送を絶えず改良してきました。残念なことに、過去30年の間に、輸送技術については急進的な進歩はありませんでした（飛行機のDVDユニットは素晴らしいですが、革命的ではありません）。例えば、大西洋を横断するための移動時間は、産業革命の当初以来短くなるよりむしろより長くなってしまっています 。

C.バイオテクノロジー

医学は過去60年間にわたり、1952年のDNA構造の発見と1960年代の情報技術の発達という2つの急進的な発展の恩恵を受けてきました。生命のコードの発見は、コンピューティング技術と相まって、人間の寿命の質と長さを根本的に向上させると予想していました。しかし、平均寿命は以前ほど早く伸びてはいないし、一部の地域ではむしろ短くなっています。さらに悪いことに、毎年導入される新薬の数、特に重要な新薬（FDAの優先審査制度で判別可能）は驚くほど少なく、四半世紀の平均を大きく下回っています。バイオテクノロジーは急速には進歩することができないと、言っているわけではありません。

"バイオテクノロジーは既に1つの革命を起こしています。それは確かに別のものを作り出すことができるということです。"

WatsonとCrickがDNAの構造を発表してから25年経たずに、ベンチャーキャピタリストのRobert Swansonと生化学者Herbert Boyerが創設したGenentech社は、誰も信じられないほど迅速かつ安価にインスリンを開発しました。 そしてAIDSのロビー活動からの圧力を受けた1980年代のFDAの承認プロセスの大きな革命の中で、当局は多くの病気のために膨大な数の重要な新薬を承認するように機敏に行動しました。しかし、イノベーションと規制効率の革命は持続されていません。

バイオテクノロジーは既に1つの革命を起こしています。それは確かにバイオテクノロジーが別のものを作り出すことができるということです。現在、バイオテクノロジー（またはバイオテクノロジーへの投資など）に直面する3つの主要かつ関連する障害があります。データの欠如、労働者の生産性、及び治療発見に対する古くさいアプローチです。最初の大きな問題は、ゲノム治療法の開発に必要な知識体系を提供する遺伝的配列決定が非常に遅く、高価で、そして不正確であることです。

現在の配列決定（蛍光を使用した）方法は、より大きなゲノムの約95％しか配列決定することができず、そこに到るまでにかなりの時間がかかり、相当なコストがかかります。2番目の問題は資本の強度です。コンピュータモデリングの助けを借りても薬が動物あるいは人間に投薬した際にうまく機能するかを企業が実際に提示するまでには膨大な時間と費用がかかるだけです。
最終的な問題は、創薬の開発スピードが非常に遅いことです。基本的に、発見はまだ規律あるプロセスとしてではなく、推測を賢明に行うことによって進行します。そして、研究者たちがデータを共有する良い方法がありません。これらの抱える問題を克服できるバイオテクノロジー企業は、投資家や社会にとって大きな価値を生み出します。

D. 先進機器、ソフトウェア

計算能力（ムーアの法則に代表される）や記憶容量（クライダーの法則）、データ伝送（例えば、バターの法則）及び他の物理的実施形態のコンピューティングの指数関数的成長はよく知られています。同様に、コンピュータの使い勝手の発展性は幾分遅く感じられ、ソフトウェアの方がより強力であるものの、改善の速度はハードウェアの場合ほど速くはないようです。それにもかかわらず、ブルームバーグやレクシスを使用している人は誰でも証明することができるように、私たちが収集するデータの量が、人間自体が処理する能力を明らかに凌駕することが容易に分かります。これを見る1つの方法は、（チップ上のトランジスタの密度によって測定される）計算能力の増加と生産性の変化を比較することです。コンピュータ・プロセッサーと同じくらい迅速かつ一貫して改良された技術はほとんどなく、（過剰に固められている）生産性統計におけるコンピューティングの影響を検出することは困難です。しかしこれは、ハードウェアの高速性が向上することを示す一方で、ソフトウェアが遅れている可能性があることも示しています。

私たちは確かに一般的な人工知能に近づくものを何も持ち合わせていません。30年前には未来を予想する人々が驚くほど不足していました。

確かにかなり最近まで、安定したオペレーティングシステムを見つけることは困難でした。最も壮大なレベルでは、現在の最先端技術よりはるかに強力で使い易い分析ソフトウェアが必要です。ほとんどの分析プラットフォームは非常に難解であり、習熟するためにはプラットフォームで長年経験を積んだことを必要としていますが、それでも分析の質は粗悪なままです。ごく少数の人間にしか分析することのできない大量のデータを収集することは、社会にとって良くないことです。

難易度の順を上げていくと、ロボット工学はもう１つの未達成領域を表します。産業用ロボットは、それらが行うこと（自動車の部品を溶接するなどの）に対して非常に優れたものですが、非常に高価であり、用途が限られています。最先端において、歩行のようなより一般的な問題を解決するのではなく、バイオリンを弾いたり、無意味に微笑んだ不格好な演劇を演じるような、超特定能力を備えた虚栄心のロボットを作り出すことに過度に集中しています。また、実用的で便利なロボットを低価格で作ることに専念しているメーカーはほとんどありません。これは本物のロボット革命にとって不可欠なことですが。※4

※4.100万台を超える産業用ロボットがあります。しかしその大部分は、他の先進国よりもロボットをより多くの人に見てもらうのに人口統計的な制約がある日本にあります。
(例：産業用ロボットの数は100万台未満であり、その大部分は日本にあります。この国は人工統計上の制約のために(=老人が多く介護が必要な高齢者が多いので)、ロボットを他の先進国よりも必需品とみなしています)

真の一般的な人工知能は最高レベルのコンピューティングを表しています。一般的な人工知能が到来するかどうか、そしていつそれが近い将来、人間の知能の構成要素を複製することができるマシンになるかということはあまり重要ではありません。私たちは音声認識で合理的に上手くやっており、上手くいけば視覚的なパターン認識もすることができるようになるでしょう。より高いレベルでは、機械学習はまた、より知的なゲームAIからワトソンまであらゆるものを創造する可能性を秘めた、別の魅力的な可能性を示しています。

私たちはAIの多くのバージョンをサポートする計算力を持っていますが、強力なAI（たとえ一般的なAIでなくても）の開発がおそらく歴史における技術的進歩の中で最も重要で収益性の高いものであるとすれば、この分野は比較的資金不足のままです。

E.エネルギー

富とエネルギー消費量との相関は非常に高く、因果関係がどちらの方向に進むのかに関わらず、物質的に快適になる未来の世界はより多くのエネルギーを使用するものになるでしょう（集合体の中で確実に）。残念なことに、従来のエネルギー源は非常に問題があり、政治的および環境的なコストに絡み合い、特に石油の場合には手に入る場所が限られており、地質的に、かなりの制約があります。代替エネルギー源は絶大な可能性がありますが、エネルギーは現実的なコストが上昇しているのが示すように、より多くのエネルギーをより安価に発生させる技術はほとんど進展がありません。※5

※5.エネルギーコストの上昇は多くの要因を反映する可能性があります。外部要因が内在していますが、一般的な事柄として、新しいエネルギー源がより安価であるとしても、またはそれらの外部性が少ないとしても、またはその両方のために、実際の進歩は下向きに傾斜するでしょう。

多くの資金がクリーンテクノロジーに注がれています。効率改善に重点を置いた投資は財政的問題としては上手くいきましたが、実際にエネルギーを創出する代替技術への投資は、特に良いリターンをもたらした訳ではありませんでした。

これは、多くの企業が間違ったモデルを追求していることが原因であると考えています。企業は、顧客が切り替えを急ぐ程遥かに優れている製品（一般的にはそうであってほしいのですが）ではなく、既存の製品とほぼ同じくらい効率の良いもの、質の高いものを目指しています。

おそらく、Amazonがレンガ作りやモルタル塗りの店に入るよりもやや不便で、似たような価格の商品を提供したと想像してみてください。あなたはそれを使用しますか？おそらくしないでしょう。物理的な小売業者よりも、選択と利便性が大幅に向上したとき、人々はAmazonに集まっただけかもしれません。私たちが必要とするのは、従来のエネルギー源と同じかそれ以上のエネルギー源を低価格でかつ大規模に開発している企業です。残念なことに、そのようなハイスペックなエネルギー源を研究している企業はほとんどなく、その代わりに、ほんの少しの改善を長年確立された代替技術（風力や太陽光）に加えていますが、物理的な制約があるため、そうした要件は満たすことができないでしょう。しかし、代替手段や案を私たちが発明できないと考える理由はありません。

F.インターネット

ベンチャーの投資先が、少数の同じ消費者向けインターネット企業（及びそのクローン）にますます集中するようになっても、逆説的に、インターネットは死んでいる、というのがベンチャーキャピタルの間での通説である。もちろん、ウェブバッシングの問題は、インターネットがこれまでに作り上げた最も強力なテクノロジーの1つであり、私たちが商用化を開始してから20年を過ぎて、その潜在能力を使い果たしてしまったという考えは、電球が開発されたから、もう電気についてこれ以上やるべきことは残っていない、と言うくらい馬鹿げています。

Facebook、Spotify、YouTubeなどを展開する企業は、pets.comの後にも世界があることを実証しています。

クラウドやその他のコンピューティング技術の進歩は、新規ビジネスの開始と運営のコストを大幅に削減し、より大きなリターンの機会を生み出します。一般的な問題として、インターネットに重点を置いて素晴らしいパフォーマンスをする企業は、(パフォーマンスを発揮するインターネット企業は、インターネットを真剣に考える企業であり) 情報を転送するテクノロジーの大きさや、他に代替できない利便性の水準において、これらの利点を資金に変換する計画を持っています。彼らはおそらく、今日存在するどの企業にも見えません。すべての偉大な企業であり、インターネットなどのようなものは独特な会社をつくります。

Part 3 ~結論編~ に続く （投銭サポートしてくれたら喜びます😂😂←）