建設ロボットではなく「ゼネコンそのもの」を作る:All3のフルスタック戦略をFoundXが読み解く

皆さん、こんにちは。FoundXです。

同じくFoundXの富田です。雑談というところでニュースですが、最近フスターアップさんが出したスタートアップ企業に対する意識調査の結果をちょっとご紹介できたらと思います。

彼らがやってたこととして、1都3県の18歳から59歳までの男女合わせて5000人くらいにインターネット調査をして、スタートアップ企業に対してどういう意識がありますかっていうのをアンケートしたということだったそうです。

結果として、本当に一部だと思うんですけど、スタートアップの勤務経験の有無で結構スタートアップに対するイメージで差が出てたっていうのが調査の結果で、勤務経験の有無で違いの出た項目としては、スタートアップの経営の安定性のイメージ、経営安定してるよね、してないよねっていう安定性のイメージと、福利厚生の充実、それから給与の水準っていうところが違いが出たようで、全部、勤務経験があると経営も安定してるし、福利厚生も充実してるし、給与水準も高いよねっていう方になっていたそうです。

あとはスタートアップ企業の情報を見聞きする機会が増えたっていうのも、勤務経験ありの方が勤務経験なしよりも30%ぐらい高くなっていたようです。

なので、思ったこととしては、働いていると、やっぱり知る情報が違ってくる。中に入らないと分からない情報が多いっていう話だなとも思います。採用のところにもRJP、リアリスティック・ジョブ・プレビューみたいな考え方があって、入る前にちょっと悪い話とか大変なとこも聞いとくと、実際働いた時のショック減るよねみたいな話もあるんですけど、そういった感じで、ちょっと働いてみないとわかんない情報とか、ちょっと触れてみないとわかんない情報っていうのもあるんだろうなというのを思いました。

一方で、友達が働いてたりすると、実際の給与の話とかもするだろうと思うので、だんだんスタートアップで働く人とか、そのお友達というか知り合いの方が増えていくと、スタートアップへのイメージっていうところでは良くなっていくのかなというのを思ったので、そういういい企業を増やしていけるといいなと思いました。

そうですね。意外と普通というか、どうですか?スタートアップへの印象みたいなとこで言うと。スタートアップにも限らず、やっぱり触れてみないとわかんないことって多いなと思います。

私も官僚の皆さんがどう働いてるかとか、政治家の方がどう働いてるかとか、近くにいないと全くわかんないんで、40ちょっと前になってようやくわかったみたいな感じだったんで。

確かにそうですね。確かにそういう意味だと、個人としてはどうなるんですかね。色々な立場の人と喋ろうみたいになりますけど。そうですね。いいスタートアップが増えて、結果としてスタートアップの認識も変わっていくといいなというのを思いました。というところで、アイデアキャストのコーナーに移っていけたらと思います。

FoundX Review Startup IdeaCastですが、海外のスタートアップのアイデアをAIを使って分析して紹介する番組です。これからアイデアを考える方のご参考になればという風に思います。最初にディスクレーマーですが、AIを活用して情報を整理しているので、一部の情報は古かったり間違ったりしている場合もあります。ファクトを重視される場合は必ずご自身で調べていただくようお願いいたします。このポッドキャストはあくまでそこからアイデアの参考情報とか考え方を引き出すことを主な目的としています。

そしてですね、今日紹介するのがAll3です。なぜこのAll3を選んだんでしょうか?

これは、建設のテックスタートアップなんですけど、ロボットも使ってはいるんですけど、ロボットを作ってるっていうのではなくて、建設のバリューチェーン全体を全部置き換えるみたいな、自分がゼネコンになるみたいな、かなり野心的なことをしているなというのが面白いなと思って選びました。

このまま、All3の簡単なご紹介に移れたらと思うんですが、All3ですが、建設ロボット企業ではなくて、建設に関わるバリューチェーン全体を統合したような会社になります。AIで設計して、部材とかはオフサイトで製造して、それを現場のロボットで施工するっていうように、フルスタックでまとめて再設計するようなテック企業になっています。

建設領域自体は、労働力不足とか住宅も足りないとか、脱炭素の圧力もある、建設のコストも上がってるっていうようなところで、かなり変わらなきゃいけない圧力が強い。そこに加えて、技術が50年ぐらい前からあまり変わっていなくて、AIとかロボティクスの適用余地も大きいっていうところから、面白い領域になっているなと思います。

彼らとしては、建設の一工程を改善するだけではなくて、設計とか製造、施工まで一体で変える必要があるというところから、設計から製造まで全部自分たちでやるってようなところに取り組んだそうです。

そしてですね、まず彼らの課題ですね…あ、全体像ですね、についてお話しできたらと思います。ごめんなさい。彼らがやってることとしては、建設のバリューチェーン全体をフィジカルAIで完全に置き換えるというところになります。ここでフィジカルAIって言っているのが、AIが設計するだけではなくて、ロボットとか工場を通じて物理世界の建設作業までを実行するっていうようなところを意図しています。

背景にある構造変化ですが、3点挙げられます。1点目が労働者不足ですね。建設労働者が欧州だけでも420万人ほど不足するっていうところも言われています。また2点目として、ESG規制の強化と脱炭素の圧力があります。3点目として、技術的なところで、1950年代から変わっていない建設業の労働生産性といったところがあります。

ここでAll3ですが、既存のバリューチェーンに部分的に入るのではなくて、全体を再設計するっていうような発想で取り組んでいる会社です。ただ、今の段階はまだこれからという段階なので、長期的にこの全体を置き換えるところを狙っているところになります。

昔もこうした全体の垂直統合をしていくみたいな建設とかあったと思うんですけれど、今回この完全に置き換えるっていうのは本当にできるんですかね?

いや、そうですね。過去の失敗の例とかもあって、彼らもそれは踏まえたようでして、なのでそこで良くしているっていうようなところもあるみたいではあります。ただ、その完全に置き換えるっていうのは今の長期的なビジョンとして言っているものになるので、これから段階的に実現していくってことになるかなと思います。

あとは、これも後で出てくるかもしれませんが、既存のゼネコンさんがDXを進めるだけだとダメなんでしょうか?

あ、そうですね。そこで言うと、彼らの仮説として、既存のプロセスをデジタル化するだけだと、結局その会社ごとの分断っていうのは残っていくので、根本的なコストとか工期の削減には限界があるんじゃないかという風に捉えているようです。

では、彼らの相対している課題について、顧客についてお話しできたらと思います。最初の初期の顧客ですが、都市部の複雑な土地とか、汚染によって開発がなかなか進まない土地とか狭小地、そして不整形地で住宅の開発を行うような不動産のデベロッパーになります。

顧客の課題ですが、ロボットが欲しいではなくて、ROIが合わないような土地をどう事業化するかといったところになります。既存のプレハブっていうのもあるんですが、そこだと標準化されたような土地とか建物には向くんですけれども、都市部の複雑だったり、狭小の狭いような敷地とかだと、なかなか合わない、自由度も低くなりますし、収益性も下がったりしますってところです。じゃあ、建物をその土地に合わせて作ればいいじゃないと言っても、なかなか工期が長期化してしまうと、そうすると資本コストとか金利の負担とか販売が遅れるとかっていったところのリスクにもなってきます。

また、建設の業界だと、長期的に生産性の改善が遅いような業界で、まだまだ技術的な発展がそこまで進んでいないというか、まだこれから望まれているってところになっているそうです。

なるほど。データを見ると確かに、売上に対して1%以下のR&D投資みたいになってるんですね。

そうですね。自動車が4.5%ってことなので、R&Dの投資っていうのが小さくて、それもあって生産性をどんどん高くしていくってところがまだまだこれからのところなのかなと思います。

なるほど。電力系も昔はそうしたR&D投資が少なくて、今すごい投資が来てるので、もしかしたらそういうのに建設系もなってくのかもしれないですね。

そうですね。変わる可能性もあると思います。

一方で、顧客が気にする指標ってのはどういうところがあるんでしょうか?

そうですね、いくつかあるようなんですが、1点目がまず建設のコストですね。そして工期っていったところが大きいみたいです。あと、工期と関連はすると思うんですけど、どれだけたくさん売れるか、販売できる面積っていうのがどれぐらいかってところになるかなと思います。

彼らが提供しているような解決策についてです。先ほどもお伝えしてるように、全体を変えますっていうところをAll3はやっていますが、やってることとしてはAIが設計して、工場で部品を作って、ロボットが現場で組み立てるといったところになります。なので構成としては、まず設計の部分ですね、ここがAIの設計になる。2点目の部品を工場が作るってところでは、ロボティクス、ロボット工場ってところになって、そして3点目の組み立てというところについては、現場のロボット、Mantisと呼ばれるようなロボットを使って組み立てるところになっています。

まずAIの設計っていうところについては、敷地の条件とか規制とか高さの制限、それからコスト、そして製造の適合性っていうのを考慮して、ロボットで製造施工していくっていうところにつなぎやすいような、ロボットが製造しやすいような設計をAIがやっていくってところになっているそうです。

そしてロボット工場のところでは、小さな工場がありまして、そこで木材の部材を0.2mm精度で、彼らが言ってるところでは0.2mmの精度で製造ができるそうです。3点目の施工というところではMantisといった四つ足のロボットがありまして、YouTubeとかでもAll3が動画出してるので見ていただいたら分かるんですけど、ちょっと蜘蛛っぽいような、ちょっと可愛い感じのロボットになっています。このロボットが現場で設置とか仕上げとか検査を行うようなロボットになっています。持てる重量が100で、リーチが4mあるという風に言っているそうです。

こういった全体の設計を通じて、工期も最大50%、建設のコストも最大30%削減、そしてライフサイクル全体で排出されるような温室効果ガスも最大25%削減ができるという風に彼らとしては謳っているところになります。

なるほど。ロボット単体の性能で勝負するというよりは、ロボットに合わせて施工モジュールとかを作り、それをAIが開発するみたいな、そんな感じなんですね。

そうですね。おっしゃるように、重要なのがロボット単体ではなくて、ロボットが施工しやすいように建物側も設計するっていうところになっているようです。

なるほど。とはいえ、工期50%短縮とかコスト30%削減っていうのはできるんですかね?

いやあ、一応、今の時点ではAll3の試算とか目標っていうような状況になっていて、まだ建物を作っているっていうところではなくて、これから作る。今年確か着工とかだったと思うので、これから作るっていうところになっているそうです。

あとMantis、四つ足のロボット、Mantisなので多分カマキリかなと思うんですけれども、なんで4脚のロボットなんでしょうね。

あ、そうですね。おそらく簡単なところだと…パッと出てこない。やばい。4つ足の理由としては、建設の現場が段差とかでこぼことか階段とか不整地とか狭い空間が多いっていうところで、車輪タイプよりは四つ足の方がそういった場所に適用しやすいってところがあるみたいです。でもあんまりカマキリっぽくもない感じなんですけどね。見てた感じ。でも動きがすごい虫とか海の生物っぽくて、ちょっと気持ち悪くて面白いなと思います。

では彼らが相対している市場についてです。先ほどもお伝えしているように、彼らが向き合ってる市場としては建設市場になるので、TAMとしては大きくなっているところになります。世界の建設市場だと6.7兆ドルっていったところになっています。SAMとしては欧州の住宅不足の市場になります。最初に入っていく市場としては、ドイツの都市部の集合住宅開発っていったところを初期の市場としています。ここだと、ドイツだと住宅の供給目標と実績のギャップっていうのがあるようでして、年間目標40万戸に対して、提供できたのが22.5万戸ってところで、すごくギャップが大きくなっているような市場だそうです。

この市場が成長するドライバーとして3点挙げられていて、1点目が規制ですね。グリーンビルディング、環境配慮型建築の認証とかESG投資の圧力っていうのが1点目、2点目として、AIとかロボティクスの実用化、技術の進歩が2点目、3点目のドライバーとして重要ですね、都市への人口集中っていったところが挙げられています。

日本とよく似てる感じしますね。そうですね。本当にそうですね。

一方でこのESG投資の圧力みたいなところもありましたけれど、これはどういう風にスタートアップに影響していくんでしょう?

そうですね。私も知らなかったんですけれども、デベロッパーが建てる際に資金調達をしていくっていう時に、環境負荷の低いプロジェクトは有利な条件で資金が集められるそうで、なのでそういったことがあると、より低炭素の工法でやるっていうところの需要が高まるそうです。

そして彼らのビジネスモデルについてお話しできたらと思います。All3はシステムを作ってるし、ロボットも作っているんですが、そういった会社ではなくて、建設プロジェクトごと取るような会社になります。なので顧客としては不動産デベロッパーで、支払いはプロジェクト単位の契約に近くなっています。彼らが謳っているところとしては、フライホイールというのを謳っていて、案件を処理するほど設計データとか製造ノウハウ、現場のロボットの運用データが蓄積して、次の案件のコストと精度が改善するところを狙っているそうです。

そしてこのコストの構造なんですが、従来の建設だと人件費とか工期、それから外注費っていったように変動費が高くなってしまっています。一方でAll3はロボットとか工場とかAIのプラットフォームっていったような固定費っていうのは大きくなっていくんですが、稼働率が上がるとその限界費用を下げられる可能性があります。一方で逆に稼働率が低いと固定費の負担が重くなってしまうところもありますが、なのでスケールすると強いんですけれども、スケールする前はとても重たいようなモデルになっているそうです。

そういう固定費が重いモデルでキャッシュフローをどうやって回してんでしょうね。

いや、そうなんですよね。資金調達ももちろんなんですけど、最初に自己資金もかなり投下していて、40億ぐらいだったかな、投下していて、初期に巨額の資金を入れていますっていうのと、それから過去の失敗から学んだみたいなお話したと思うんですけど、それで言うと、工場がとっても失敗したところだと大きかったっていうところを、彼らとしてはそれを改善しようっていうのがあったそうで、なので部材を製造するような工場っていうのは分散型で小さいので、設備投資が少なくて済むっていう工夫をしているそうです。

そのデベロッパーから見ても、実績のないスタートアップに発注するのかみたいなところが結構あるなと思うんですが、その辺どうしてるんでしょう?

いやあ、そこはおそらく苦労、工夫されているところだとは思うんですが、彼らが謳っているメリットですね、大幅な工期の短縮、それによるIRRの向上、それから建設が難しいような土地でも事業化ができますっていったようなリターンが魅力になっているかなと思います。

そして、彼らの取っているような戦略ですね。ここについてお話できたらと思います。まず、従来型の建設のバリューチェーンですが、設計士が設計して、構造エンジニアがまた計算して、それが構造部材の工場に、そしてそれがゼネコンに伝わって、そして専門下請けに伝わるっていったように分断しています。そうすると、設計の意図とか製造の制約、そして施工現場の制約っていうのが別々に管理されるので、手戻りとか責任の所在を分けるのが難しいっていうような問題が発生します。

All3はですね、完全垂直統合型モデルを取っています。AIで設計して、Mantisが組み立てる、そして部材も自社で内製するってところになっています。なので全部統合します。一方で一部外部も活用するようでして、コンクリートの基礎とか一部の工事とかは外部のものを利用するってことのようです。彼らの理想像としては、建築物がソフトウェアのようにコンパイルされて、現場とロボットを通じて自動で出力される世界っていうのを狙っているそうです。ここでコンパイルっていうのの意図としては、設計データが製造の指示とか部材接合手順、ロボット動作に変換されるといったところになります。

もう垂直統合をすることで、いわゆる既存のゼネコンとか設計事務所とはもう完全にコンペになるって感じですかね。

そうですね。競合になります。なので、すごい戦い方だなと思うんですけど、彼らにロボットとかAIを売りますというのではなくて、土地と資金を持ってるデベロッパーに直接アプローチするっていうような形になっているようです。

あとはロードマップ、これすごい大きなものだと思うんで、ロードマップがあると思うんですが、ロードマップ通りに進まない最大のリスクっていうのは一体何なんでしょうか?

そうですね。それを多分今から通じていくところであると思うんですが、まだ実際に建てられた建物があるっていうわけではないそうです。なので、今考えられるものとしては、ロボットが現場で想定通りに動かないっていう技術リスク、それから国とか自治体ごとに認証とかがまた変わってくるので、そこがきちっと降りるかっていうような規制のリスクっていうのが大きいものとして考えられているようです。

彼らの取っているというか、取ろうとしているロードマップについてです。まずフェーズ1では、技術検証のところで、ドイツの市場でMantisとAIのプラットフォームの実証を行っています。今年の後半に最初の商業ビルが着工されるそうです。ドイツで実証している意味としては、住宅不足が深刻、そして環境規制とか建築の規制も厳しいっていったところで、ここで解決できれば他のところでも証明になるっていったところで実証しているようです。

フェーズ2では、建設のコストを最適化する。そして住宅プロジェクトの扱う量を増やしていく。また、部材とかモジュールとかロボットの運用を改善していくところになります。ここでは、もうすでに10万平米を超えるような住宅プロジェクトをパイプラインとして持っているようでして、そこに対して建物を作っていくところをやっていくそうです。次のフェーズ3としては、コンクリート基礎を除く地上部分の全てを完全ロボット化していくところを狙っているそうです。

これは商業ビルから始めるんですね。

そうですね。ごめんなさい。ここがどうして商業ビルからっていうところは調べきれてないんですけれども。

とはいえ、その後住宅に行って、ドイツという厳しいところで成功させれば他のとこにも行けると。

そうですね。そこを狙っているようですね。ただ、いきなり欧州全体に行けるかっていうと、そこはやっぱり徐々に段階的に適用していくことが必要みたいですね。国ごとの規制とか認証とか保険とか、あとは慣行、商慣行っていうのもあるみたいなので、そこはだんだん国を変えて対応していくってことは必要になってくるようです。

彼らの競合とモートについてです。競合の軸としては、単一のタスクか、もしくは汎用的なものかっていうところと、適用できるのが標準化なのか、カスタムしたところかってところですが、カスタム×エンドツーエンドっていうところになっているようで、もうなんか欲張りないいとこ取りじゃんみたいな感じではあります。多くの建設ロボティクスだと、例えばMonumentalとかDusty Roboticsっていったところだと特定の工程の自動化に強いんですけど、Mantisはより一般的とか広い幅で対応できるところになっているようです。また、他の01とかだと、建設のプロセスの統合とか3Dプリントっていったところで近いような領域にもいるんですが、All3だと部材も作るし、ロボットで組み立てるし、設計も統合するよっていうような、全部やるよみたいなところが違ってくるっていうことのようです。

モートについては、細かいのは置いといて、結構技術的な要素が多いという風にAIは整理しています。Mantisが汎用性が高いとかですね、ソフトウェアとロボットを直結するようなデータ層の完全統合とかっていったところを挙げていますが、ただここだとまだこれから、それがモートとして機能するかっていうところは検証していくっていうようなところになっているようです。

その独自のコネクターっていうところがあると思うんですけど、その技術的な優位性っていうのはどういうところなんでしょう?

そうですね、彼らも独自のコネクターを持っているようなんですが、その優位性としては、建設現場で組み立てた時にあるあるだと思うんですが、ちょっと数mmずれるっていうところがあるそうで、それをロボットの力のセンサーだけに頼らずに、ハードの形状、コネクターで物理的に吸収するような仕組みになっているそうです。なのでロボットの率が上がるっていったところになっているようですね。

色々技術的なところもありそうですが、モートは最終的にこういうのを全部自分たちで運用していくところになるんですかね。

おっしゃる通りですね。なので、1つの技術とか特許っていうわけではなくて、運用ノウハウとかそういうの切り出しではなくて、全体のものですね。AIの設計のデータとか、コネクターであるとか、ロボットの運用とか規制の対応とか施工の実績っていったところを全て組み合わせたようなところがモートに繋がってくるだろうと思います。

彼らの初期ターゲットなどについてお話できたらと思います。初期のターゲットはですね、ドイツの都市部における不動産デベロッパーでした。このターゲット顧客のミクロな課題としては、不規則な土地、アクセスの悪い土地、狭小地だとプレハブは導入しにくくて、ROIが合わないってところになっていたようです。それに対して、MVPとして木質ハイブリッド集合住宅っていうところを建てるということによって、これから建っていくのかなと思うんですが、そこによって狭小地でもロボットを展開しやすくするってところで、B2Bのパートナーシップを得ていくようですね。PMFの確認の指標として、これから建てるような実際の商業サイトにおいて、従来の工期から50%短縮、コスト30%削減っていったように彼らが目標として言っているところを実際に達成して、引き渡しを完了するところを、これからやっていくことのようです。

中層木質ハイブリッド集合住宅って、そうした建築物って火災とか遮音性とか、割とそうした規制をクリアできる材質なんですかね。

ここはかなり気になるポイントですよね。実際に壁の1つだったそうです。欧州だと、木造中層階の規制の緩和っていうのは進んでいるそうなんですが、国ごとにやっぱり認証が変わってくるようで、それをどう突破するかっていうのは難しいポイントのようですね。

あと、初期のターゲットが不動産デベロッパーということでしたが、結構セールスサイクルみたいなところが長くなりそうだなって感じはしたんですが、どうでしょう?

おっしゃる通り長くなるようです。なのでAll3ですが、実はシリアルアントレプレナーの方が始めたような企業になっておりまして、創業者のネットワークとか自己資金を活用して、初期のパイロット顧客と開発段階から連携するような形を取っているようです。今ちょっと創業者のお話になったので、続けて創業者のお話できたらと思います。

創業者ですが、ロディオン・シシコフさんと、スロバ・ボチャロフさんっていったお2人になります。お2人ですが、ロシア発で、宅配サービスのSamokatの共同創業者として知られるそうです。このSamokatですが、15億ドルの規模のエグジットをされたそうです。5年間でですね、そういったところを達成したそうです。その後にですね、別のところでも宅配サービスを起業して、廃業したっていうところもあったようなんですが、その経験を経てAll3を起業するに至ったってことのようです。

創業の経緯としては、小売とか物流領域で培ったシステム全体の最適化っていったような考え方をですね、50年間生産性が変わっていないような建設業界に持ち込むっていうところになっているそうです。チーム構成としては、建設業界の常識に縛られないようにというのもあるみたいで、ソフトウェアとかハードウェア、ロボティクス、システムエンジニア、色々な領域の人で構成していることのようですね。

その配達の物流のスタートアップみたいなところって、建設業にどういったところが生きるのかパッと思いつかないんですけど、どういうところでしょう?

いや、そうですよね。パッと全然違うんじゃないかというのは思うんですけれども、AIが整理したところだと、需要の予測とか在庫の最適な配置、それから小型の拠点の分散運用っていったような、サプライチェーンをどうマネジメントするかとか効率化するかっていうところが、特に分散型の工場の運用につながっているようですね。

そうすると本当、技術じゃなくって、その技術を持ってきてインテグレーションするっていうところが強い会社って感じですね。

あ、おっしゃる通りですね。なので、建設業界の知識とかが彼ら自身にあるっていうところでもなかったので、チームには引き入れているようでして、100名ぐらいですね、建設業界の専門家の方を含めていらっしゃるようで、構造エンジニアとか建築士とか各国の法律に精通した人材っていうのも今のチームにはいらっしゃるようです。

彼らの初期の学びについてです。彼らの初期の仮説としてはですね、現場に単一タスクのロボットを導入すれば効率化ができるという風に思っていたそうです。ただですね、検証する中で、単一タスクを自動化しても前後の人間依存の工程がボトルネックになってしまうっていったところに気づいたようで、なのでバリューチェーン全体を統合しないと意味がないっていうところになって、フルスタックのモデルに大転換を遂げたっていうことのようですね。

あとはステルスの期間がかなり、2年ぐらいかな、あったようで、自己資金で頑張ったところになるんですが、その際にコンセプトからMantisの開発までを行ってたようですね。

フルスタックに転換するのは結構リスクですね。

いやあ、普通できないわなって思います、これは。なので、ロディオン・シシコフさんとかのエグジットから得たような自己資金があったからこその部分はあると思います。いや、これは最初からどうやったらできたんだろうっていうのはちょっと思うところではあります。

彼らの得たような資金調達とか資源についてです。まず、先ほどから創業者が初期に投資しているっていうところもお伝えしているんですが、これの規模が45億円ほど、30ミリオンドルぐらいっていう風に報じられています。そして、2026年の4月にですね、シードのラウンドとして2500万ドルほど調達したそうです。なのでハードウェアとかソフトウェアとか工場とか、それから現場の実証もやっていくところなので、SaaSより重たくなっていて、規模も大きいものになっていますね。現在ですが、従業員が100名ほど、100名以上かいらっしゃるみたいで、フィジカルAIの商業展開の本当に少し前、直前にいるっていうような状態になっているようです。

これは創業者資金がない起業家にはそんなに参考にならないんですかね?どうなんでしょう?

いやあ、本当にその金額はすごいので、それを真似するっていうのは難しいとは思うんですが、ただ彼らがですね、ステルス期間にやっていたこととしては、実際にロボットを作るとか、あとはAIのプラットフォームを作るっていったところをしていて、パイプラインとして10万平米を超えるような住宅っていうのを受注もしていたってことのようなので、そういった意味では外部から調達する前にものを作るとか顧客の候補を得るっていったところは学べるというか、取り入れることはできるかなと思います。

じゃあ、あと今回25ミリオンを調達したということですが、これはなんでなんでしょうか?

いや、そうですね。自己資金でまだ行けたんじゃないかみたいなのはあるかもしんないですけど、商業案件を着工するための運転資金っていうところと、それから信用ですね。VCの後ろ盾があるってことによるデベロッパーへの信頼感とか、採用へのプラスっていったところを得るためだったと考えられています。

では日本に応用するならというところで、AIにも考えてもらいました。3点挙げています。まず日本の背景としては、ドイツと近いところであるんですが、建設の人手不足、それから地震が多い土地なので耐震基準が高くなっていること、そして都市の構造としては狭小地がとても多くなっているところになります。

なので、案としてあげているA案は、大手のゼネコンとジョイントベンチャーモデルを唱えていて、ここだと耐震とか許認可のハードルを突破しやすいし、顧客の基盤も得やすいよっていうところを言っていますが、ただデメリットとして、スタートアップらしい速度は出ないんじゃないかと言っています。B案としては、木造中層特化に、ある程度自由度は下がっちゃうんですけど、自動化するようなプレハブを建てるっていうのがいいんじゃないかっていうのも唱えています。ただこうすると耐震とか防火とかへの対応が重たくなってしまうってところはデメリットとして挙げています。C案としてソフトウェアとロボットに特化するところも挙げています。ここだと既存のサプライチェーンにも入りやすいんですが、ただフルスタックだからこそ生まれる価値っていうのがちょっと取りにくいんじゃないかなっていうのも言っているところですね。

もし日本のスタートアップがこのAll3と同じようなことをしたとしたら、逆に勝てるポイントとかあるんですかね?

いやあ、そうですよね。その日本だからっていうところではなくなってしまうんですが、耐震設計とか申請とか狭小地の種類が違うとか、防火防災みたいな、そういった規制とかローカルの知識になってくるかなとは思うんですが、ただ欧州でもそれは同様だと思うので、どこまでそれが壁になるかは分からないなと思います。

あとは日本のゼネコンもIT化結構されて、熱心に取り組まれてますが、そうした時にこのAll3みたいな企業って入り込む隙があるんでしょうか?

そうですね。既存のゼネコンだと、現場を効率化することっていうところに注力しています。ただ、設計から部材を作る、そしてかつそれをロボットで組み立てる前提で行うのは組織の構造上難しい。どうしてもバリューチェーン的に会社が分かれてしまっているってところがあるので、そこに隙があるっていったところになるのかなと思います。

では最後にまとめになります。今回のまとめとして、1点目としては、フルスタックで全部破壊しようというか、ルールごと変えてしまうというか、既存のプロセスごと変えてしまうってところが、大きな産業を変える時には鍵になるかもしれないところになります。2点目としては、異業種の思考の転用ですね。物流とか小売のモデルを建築に持ち込むとどうなるかってところを考える点が、そうですね。3点目としてはフィジカルAIの証明というかになります。これからですね、ソフトウェアだけではなくて物理の世界で動くようなAIとハードウェアの融合っていうのも大きな事業機会になり得るというのが3点目のまとめになります。なので、今すぐ実践できるアクションとして挙げているものが、自身が属する業界のバリューチェーンを書いてみて、これを隣り合うような2、3の工程を統合するとどういったことができるかっていうのを考えてみるのは面白いポイントかなと思います。

では、All3の紹介は以上となりますが、どうでしたか?

そうですね、フルスタック好きですね。これでもなかなかできないよなと思いながら、我々は結構フルスタックを挙げることが多いなとは思います。でも、大きな産業でどこか1つ改善するんではなくて、AIとかソフトウェアの時代にそれに合わせてワークフロー自体を変えていくところは、他の業界にも学べそうなところがありそうだなと思いました。

そうですね。何か他の業界とか業種に適用できると、より大きな価値を生み出すこともできるかと思うので、何かご参考になればという風に思います。はい、では今日はこれで以上となります。FoundX Review Startup IdeaCastですが、今後も海外スタートアップのアイデアを起業のアイデアとして、ヒントとしてご紹介していきますんで、よければ高評価とチャンネル登録をお願いいたします。また、FoundXではですね、起業する方に向けたプログラムを各種提供しておりますので、周りにご興味のある方いらっしゃったらご紹介いただけたら大変ありがたいです。では今日はここで以上となります。ありがとうございました。

ありがとうございました。