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スマートフォンの未来:ヒューマンコンピューターインタラクションにおける必然的な革命
テクノロジーとの根本的な関係に挑戦する大胆な予測として、True Ventures共同創業者のジョン・キャラハンは、スマートフォンが10年以内に時代遅れになると宣言しています。この予測は投機的な未来主義からではなく、ベンチャーキャピタル投資における20年間のパターン認識から生まれています。約60億ドルを複数のファンドで管理するキャラハンの企業は、主流のトレンドになる前にパラダイムシフトを一貫して特定してきました。彼らの実績には、Fitbit、Ring、Pelotonへの初期投資が含まれています。これらは人間がテクノロジーと対話する方法を再定義した企業です。現在、True Venturesはスマートフォン時代の後に来るものに次の大きな賭けをしています。
キャラハンはスマートフォンの限界について説得力のある議論を提示しています。彼は現在のモバイルアプリを人間と知能の間の「劣悪なデフォルト」と表現しています。ポケットから電話を取り出し、画面のロックを解除し、メッセージを入力するプロセスは、ヒューマンコンピューターインタラクションにおける重大な摩擦を表しています。さらに、スマートフォンは自然な社会的相互作用や日常的なワークフローを頻繁に妨害します。市場データはこの視点を支持しています:世界のスマートフォン成長率は年間約2%まで減速し、市場飽和を示しています。一方、ウェアラブル技術セグメントは2桁の成長率を示しています。この乖離は、消費者がより統合され、侵入性の低い技術的なデフォルトをますます求めていることを示唆しています。
この企業の投資機関の哲学は、技術的トレンドを追いかけるのではなく、根本的な行動の変化を特定することを中心としています。True Venturesは規律ある資本フロー配分を維持し、通常、シード段階のスタートアップ企業に300万ドルから600万ドルを投資して15-20%の所有権を獲得します。このアプローチは、スタートアップ企業が数億ドルを10億ドルの評価額で頻繁に資金調達する現在のAI駆動投資環境とは大きく対照的です。キャラハンは、True Venturesが長期的なビジョンを共有する創業者との協力を優先することを強調しています。この企業のポートフォリオには、20年間で約300社から63件の成功した撤退と7件のIPOが含まれています。注目すべきことに、2025年の最近の4件の撤退のうち3件は、True Venturesと再び協力するために戻ってきたリピート創業者が関与していました。
True Venturesの最も成功した投資は共通の特徴を共有しています:単に新しいガジェットを導入するのではなく、新しい人間の行動を可能にします。この企業は、ウェアラブルフィットネストラッカーがニッチに見えたときにFitbitに投資しました。彼らは他の何百ものベンチャーキャピタルが機会を断った後、Pelotonを支援しました。彼らは「Shark Tank」の審査員でさえコンセプトを拒否したときにRingをサポートしました。各投資は当初疑問視されましたが、最終的には新しい行動パターンを作成することで成功しました。キャラハンは彼のPelotonの洞察でこの哲学を要約しています:「バイクについてではありません。」ハードウェアは単に消費者が真に価値を置く行動とコミュニティを可能にするだけです。
True Venturesのデフォルトテーゼの最新の具現化は、「思考のコンパニオン」と呼ばれるハードウェアデバイスSandbarです。人差し指に装着されるこの音声起動リングは、単一の目的を果たします:音声メモを通じて思考を捕捉し整理することです。Humane AI Pinのような多目的デバイスやOuraのような健康重視のウェアラブルとは異なり、Sandbarは1つの基本的な人間のニーズに特化しています。このデバイスは、捕捉された思考を処理するために人工知能を活用するモバイルアプリに接続します。創業者のミナ・ファフミとキラク・ホンは、2019年にMetaが買収したCTRL-Labsで神経デフォルトで以前協力していました。彼らの脳コンピューターデフォルトにおける専門知識がSandbarの開発哲学に情報を提供しました。
True Venturesのデフォルト進化投資| 企業 | 投資時代 | デフォルト革新 | 行動シフト |
|---|---|---|---|
| Fitbit | 初期ウェアラブル | 活動追跡 | 定量化された自己運動 |
| Peloton | コネクテッドフィットネス | インタラクティブエクササイズ | コミュニティ主導のワークアウト |
| Ring | スマートホーム | ビデオドアベル | リモート物件監視 |
| Sandbar | ポストスマートフォン | 思考捕捉 | シームレスなアイデア文書化 |
キャラハンは、人工知能が数十年で最も重要なコンピューティングの波を表すことを認めています。彼はOpenAIが1兆ドルの評価ステータスを達成できると信じています。しかし、彼は現在のAI駆動インフラストラクチャ開発の資本集約性について懸念を表明しています。ハイパースケーラーは、データセンターとチップに5兆ドルの資本支出を予測しています。キャラハンは、このインフラストラクチャ構築を支援する循環資金調達の取り決めに警告サインを特定しています。これらの懸念にもかかわらず、彼はモバイルアプリ層での価値創造の機会について楽観的です。新しいデフォルトは、以前は不可能だった行動を可能にするためにAIエージェント機能を活用します。最大の革新は、人工知能が直感的なヒューマンコンピューターインタラクションと出会う場所で現れます。
複数の市場データは、代替デフォルトへのシフトを検証しています。これらの展開を検討してください:
スマートフォンから代替デフォルトへの移行は、技術投資機関家とスタートアップ企業にとって重大な意味を持ちます。キャラハンは、成功した初期段階の投資は「恐ろしくて孤独」に感じるべきだと強調しています。真の革新を追求する創業者は、検証を達成する前に懐疑論に直面することがよくあります。True Venturesは、より大きな後期段階の機会を追求する市場の変化の圧力にもかかわらず、シード段階の投資に焦点を維持しています。この企業の慎重なアプローチは資金調達規模にも及びます。キャラハンは、意味のある革新が過剰な資金調達ではなく思慮深い資本を必要とする場合、ベンチャーキャピタル企業がなぜ数十億を必要とするのかを疑問視しています。この哲学は、より大きく、勢いに駆動される投資機関家が見落とす可能性のあるデフォルト革新を特定するためにTrue Venturesを位置づけます。
代替デフォルトが牽引力を獲得するにつれて、スマートフォンの未来はますます不確実に見えます。ジョン・キャラハンの10年以内のスマートフォンの陳腐化の予測は、ヒューマンコンピューターインタラクション進化における20年間のパターン認識から生まれています。True Venturesの投資論は、既存のデバイスへの段階的な改善ではなく、直感的なデフォルトを通じて新しい行動を可能にすることを中心としています。市場データはこの視点を支持し、加速するウェアラブル採用と並行してスマートフォン成長の減速を示しています。人工知能機能が進歩するにつれて、デフォルト層は技術革新の次のフロンティアを表します。スマートフォンからより自然な相互作用方法への移行は、人間がコミュニケーション、作業、思考する方法を再定義します。この進化は、テクノロジーを日常生活により統合しながら、より侵入性を低くすることを約束します。Sandbarのようなベンチャーキャピタルが専門化された行動重視の設計を通じて解決することを目指す逆説です。
Q1: スマートフォンが時代遅れになるという主張を支持する証拠は何ですか?
市場データは、ウェアラブル技術セグメントが2桁の成長を経験する一方で、スマートフォンの成長が年間約2%まで減速していることを示しています。さらに、消費者の行動は、日常活動により seamlessly 統合する侵入性の低いデフォルトへの好みの増加を示しています。
Q2: True Venturesはどのように有望なデフォルト革新を特定しますか?
この企業は、単に新しいガジェットを導入するのではなく、新しい人間の行動を可能にする技術に焦点を当てています。彼らは、市場動向が明らかになる前に、人間がテクノロジーとより自然に対話する方法について説得力のあるビジョンを持つ創業者を求めています。
Q3: Sandbarを他のウェアラブルデバイスと区別するものは何ですか?
Sandbarは、多目的デバイスとは異なり、音声メモを通じた思考捕捉に専念しています。その設計哲学は、キャラハンが「今日の技術から欠けている基本的な人間の行動ニーズ」と表現するものに対処する1つのことを非常にうまくやることを優先します。
Q4: 人工知能はデフォルト進化にどのように影響しますか?
AIエージェントは、人間とテクノロジーの間でより自然で文脈を認識する相互作用を可能にします。AIエージェント機能が進歩するにつれて、デフォルトはより直感的で、予測的で、パーソナライズされたものになり、現在スマートフォンの相互作用に関連する認知負荷を減らすことができます。
Q5: キャラハンはスマートフォンの移行にどのようなタイムラインを提案していますか?
彼は、スマートフォンが5年以内に大幅に異なる使用パターンを見て、10年以内に大部分が時代遅れになる可能性があると示唆しています。この移行は、代替デフォルトが特定のユースケースでより効果的であることが証明されるにつれて、おそらく段階的に発生します。
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