発電所を建てずに電力を確保するGridCAREの戦略：既存の送電網に隠れた空き容量を探す

皆さん、こんにちは。FoundXの馬田です。同じくFoundXの富田です。ちょっと雑談なんですが、ちょっとすいません。また論文の話をさせてください。今回はですね、起業家の年齢の話をできたらと思います。

たまにですね、FoundXに興味ある方で、何歳ぐらいの人がプログラムに参加してる人が多いんですか?みたいなご質問もあるので、年齢に興味ある方がいらっしゃるのかなというので選んだんですが、いくつか研究はありますと。

アズレさんっていう方の「Age and High-Growth Entrepreneurship」っていう論文だと、アメリカなんですが、アメリカの起業家でですね、高成長を達成する確率っていうのが46歳から60歳で割と高い状態が続くとか、50歳で起業する起業家の方は30歳よりも1.8倍ぐらい高成長を達成しやすいみたいなところで、年齢が高いと成長する企業になりやすいっていうような研究もありますと。

一方で、メタ分析ですね、ツオさんっていうのかな、チオさんたちの「Age and Entrepreneurial Career Success」っていうような論文だと、メタ分析した結果、その年齢と総合的な成功の関係っていうのは弱い正の相関だそうなので、強いて言えばプラスぐらいの感じだったそうですと。ただ、年齢が高い起業家の方は企業の規模とか財務的な成功とか主観的な成功とかでやや有利っていうところだったそうですと。で、企業の存続には年齢差はなかったそうですと。

なので、起業家って言うと若いっていうようなイメージもあるとは思うんですが、若いことが起業の成功の必要条件っていうところにはならないので、年齢が高いからものすごい有利っていう話でもないし、若いから有利っていう話でもないよみたいなのがメタ分析としてあったというところで、あまり年齢は気にせず、起業にもし興味があればチャレンジするっていうのはありなのかなと思った次第でした。

ですね。年齢に関係なく是非ご応募いただきたいですね。

そうですね。お待ちしております。年齢が高い方だと、長く過ごされてきた業界で起業する場合だと知識も信頼もネットワークもあるので、それをうまく活かせるっていったような話もあるので、高いこと自体がネガティブになるっていう話ではないなというのは個人としても思います。

というところで本編に移っていきたいんですが、IdeaCastのコーナーに移ります。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になります。これからアイデアを考える方のご参考になればと思います。

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や考え方を引き出すことを目的としています。

というところで今日ですが、GridCAREというスタートアップをご紹介したいと思います。

なぜこのスタートアップを選んだんでしょうか?

そうですね、今まで、電気が足りないなら作ればいいじゃないみたいなところのスタートアップをご紹介することが多かったんですけど、今回はですね、そうではなくて、いや、もう実はあるんだけど、まだ見えてないだけなんだよ、可視化されてないだけなんだなみたいなところのスタートアップで、別軸で取り上げたいなと思って、ご紹介できたらと思います。

というところなんですが、GridCAREですが、今話したようにAIデータセンターの電力不足という課題に対して、発電所を新しく作っていくんじゃなくて、ソフトウェアとかAIを使って既存の送電網の隠れた空き容量っていうのを見つけ出して、データセンターへの接続期間をですね、年単位かかるよっていうところから、ぐっと短くして月単位に短くしていくようなスタートアップになっております。

というところで全体像です。GridCAREですが、一言で言うとAIインフラ構築の最大のボトルネックである電力をソフトウェアで即座に解決するというところになります。伝統的な電力インフラですね、銅線とかコンクリートとかも箱で拡張していくってところについては、とても時間がかかっていきますが、AIを活用してですね、今あるもので、まだ空き容量があるというところを、どこに空き容量があるかというのをソフトウェア的に見つけ出すことができるそうで、これによってですね、データセンターの稼働までの時間を劇的に短縮するというところになっております。

ちなみにこの後で話があるかもしれませんが、可視化されてないだけみたいなところは、具体的には何が可視化されてないんでしょう?

そうですね、時間帯ごとの需要の波とか、局所的な変電所と送電線の空き容量っていうところを指しているそうです。で、従来だと年間の最大ピークがどこかっていうような、1番まずい時がいつかみたいなワーストのシナリオだけで一律に計算したり制限かけてたりしていたんですが、なので平時の、そういったものがない平時の量っていうのがちょっと見えづらくなっていたという状況のようです。

では、彼らが取り組んでいる課題についてです。話したところとも重なるんですが、AIのですね、ハードウェア、GPUとかですね、6ヶ月から12ヶ月ぐらいで手に入って、しかも高速に進化していくっていうところですと。一方で電力を引くための伝統的なインフラの工事には5年から7年以上かかるとも言われています。ですので、不動産の開発業者やハイパースケーラーにとっては、土地であったりGPUっていうのを確保しても、数年間電気が来ないという状況に陥ってしまっていますと。

で、この時間のずれっていうのがAIの企業にとっては死活問題ですと。なぜなら、それを待っている間にAI自体の競争に負けてしまう可能性があるからというところです。加えてですね、アメリカのデータセンターの電力需要っていうのが、2030年までに134GWぐらいまでに倍増するという風にも言われていて、あともう数年後にそんなになるってところで、待ってるだけだと間に合わないというところになっていますと。

で、代替手段として、新規の送電網を作るであるとか、原子力であったり、SMRであったりっていうような新しい発電の方向もあるんですが、それに対しては実用化までに10年っていうのが必要になってくるので、今ある足元のニーズにちょっと間に合わないというところで、そういう課題があるという状況になっています。

その例えば5から7年ぐらい待たなきゃいけないみたいな伝統的なインフラ工事の間、データセンターの開発をしている人たちとかは何やってんですかね?

要は、GPUであったりとか土地はあるけど繋げないので、遊休資産になってしまっているという状況ですし、あとは環境負荷が高いようなディーゼル発電機であったり、ガス発電機っていうのを自前で置いて、なんとか稼働させるっていうケースもあるようです。

じゃあこの課題をどのように解決するかというところです。まず前提になるんですが、アメリカの送電網ですが、ピーク時であったり緊急時に備えているので、年間を通じた稼働率がですね、平均30%にとどまっているそうです。なので、70%空いてるというとちょっと極端なんですが、空いていて、全てが使えるわけではないんですが、この中で一部をうまく使うことができるんじゃないかというところに着目したのが彼らのGridCAREになります。

で、GridCAREですが、3つのステップでソリューションを提供しているそうです。まず1つ目のステップがPowerFinderと言っていて、物理ベースのAIモデルでですね、億を超えるようなシナリオを解析して、どこに空き容量があるかを探すそうです。で、次のステップとしてPower Activationとして、単に繋ぐだけではなくて、年に数十時間、それこそやばいピンチの時はデータセンター側の消費を落とす、その時は蓄電池を使うといったような条件付きで接続するような契約をまとめていくそうです。

で、その後のステップとしてPower Operationsというところで、接続してからも24時間監視を行って、契約した約束通りに電力を制御したり最適化するという風にステップで提供しています。なので、空きを探すっていうところだけではなくて、契約の設計から運用までを全部引き受けるといったような解決策になっています。

確かに政策でもそういう話を聞いたことありますね。データセンターをやるんであれば、途中で止めてもいいよみたいな契約を飲んでくれたらオッケーを出すみたいな。ただデータセンター側って、電力を落とす条件、パワーが落ちちゃうっていうところに応じてくれるものなんですかね。

そうですね。以前はですね、やっぱりおっしゃるように、ずっと止まらない24時間365日絶対止まらない電力っていうのを求めていたそうですと。ただ、待ち時間がやっぱり長いっていうところもあるので、今は5年とか7年、8年待つくらいなら、年に数十時間は蓄電池でなんとかするので、今すぐ繋いでくれっていうぐらいにまで切羽詰まってるそうなので、そういった柔軟な条件を取り入れるようになっているそうです。

では、彼らの市場についてです。ターゲット市場として、TAMとしてのアメリカのデータセンターの電力需要というところを挙げています。現在が約60GWなんですが、2030年までに134GWぐらい、倍増するような見込みになっているそうです。で、成長ドライバーとしてはもちろんAIもあるんですが、それだけではなくてですね、工場であったり、自動車の電動化であったりとか、再生可能エネルギーの導入拡大っていうのが起きているところで、グリッドの運用、送電のですね、運用がすごく複雑化しているというところにもなりますと。

で、データセンターの話になるんですが、需要が増えているのに電力は引けないので、データセンターの建設プロジェクト自体も物理的に止まっちゃってるっていうような状況になっていて、緊急性が高いような状況になっているそうです。

この100GWを超えるような需要に対して、GridCAREってどこまでカバーできるんでしょうね。

そうですね、GridCAREのソフトウェアだけで全て解決できるという話ではもちろんないですと。発電所であったり、送電線を、既存のものをちゃんと拡張していくという必要はあるんですが、GridCAREは今すぐ使えるような容量っていうのを掘り起こすことにつながるので、インフラの増強がですね、完了するまでの数年間のつなぎを担うようなところになっていくようです。

今捨てられているようなものに新しく値段をつけていくのが、ビジネスモデル的には美味しそうだなと思いつつ。この今需要が増してることに対して、GridCAREの価格設定とかってどういう風になってんでしょうか?

そうですね。結構やっぱりペインが深いってところがあるので、価格設計としては強気な価格を設定できるそうですと。数年間早く稼働できるぐらいだったら、データセンターは巨額を払うってところなので、成果報酬として強気の価格にできているということみたいです。

彼らのビジネスモデルについてです。データセンター、電力会社、一般消費者の三方良しのエコシステムを作るというところになっていますと。実際の収益源としてはですね、データセンター側からですね、解放された電力容量に応じた成果報酬で得ているという風に見られます。

で、じゃあそのエコシステムのそれぞれにとって、どういうメリットがあるのかというところですが、データセンターにとっては、数年間の待機期間をギュっと短縮して、機会損失がですね、何百億というようなところの機会損失を防げるというところです。で、電力会社にとっては、新しい送電線を引くためのCAPEX、設備投資をですね、しなくても、既存の設備のままで電気をたくさん売れるというところで稼働率が向上するので、収益性が上がると見込まれますと。

で、一般消費者にとってもいい話でして、なぜかと言うと、送電網というような大きな固定費ですね、データセンターがたくさん電気を使って負担してくれるので、結果的に一般家庭の電気代が5%ほど安くなる、あるいは値上げの抑制ができるっていうような試算もされているそうです。

一般的に、いわゆる一般消費者の電気代って下がるとは言われてない気がするんですけど、逆にAIのせいで高騰するみたいな。なんで下がるんでしょうね。

そうですね。上がるっていう風に言われているのは、新しい発電所であったり、送電線っていうのを急いで作ると、その工事費がですね、電気代に上乗せして高騰するリスクがあるという点かなと思いますと。ただ、GridCAREがですね、追加の工事なしで大口の需要が受け入れられることがあるので、按分することで電気代を下げる方向に寄せるっていうようなロジックとしては、そういうものが立ってるようです。

電力会社はGridCAREには何か払うことはないんですかね?

そうですね。公開されてる情報だと、主な収益はデータセンター側からの成果報酬に重点を置いているようです。これは電力会社側に参入するハードルを下げるための戦略なんじゃないかなと考えられます。

では、彼らの戦略についてです。これまでのデータセンター開発ですが、まずいい土地を買う、それから電力会社に接続を申請するというような順番でしたと。その結果として電力が引けずに数年間待たされるような事態も発生していました。で、GridCAREがこのプロセスを逆転させるというところで、まずGridCAREのシステムで空き容量のある場所を探すと。で、その見つかった場所の土地を買うという風なアプローチになっていくようです。

こういった情報の非対称性を解消することで、GridCAREがプラットフォーマーとしてポジションを確立していくということを狙っているようです。で、将来的にはデータセンターだけではなくて、EVの充電インフラであったり、工場の電化であったり、柔軟な需要を最適に按分するような社会基盤を目指しているそうです。

例えば電力先行で場所を探すみたいなことになると、通信用の光ファイバーとか水資源とか、他のインフラ要件って満たせるものなんでしょうか?

そうですね。もちろん電力だけが問題になっているわけではないので、GridCAREのツールのPowerFinderのところだと、電力の空き容量ももちろんなんですが、それだけではなくて、回線とか水とか気象とか許認可の状況っていったような条件もですね、レイヤーとして重ねて検索できるようになっているそうで、なのでそういった条件も組み合わせて自分に合う土地を探せるってことみたいです。

あと、将来的にGridCAREが目指す、その柔軟な電力負荷の最適配分みたいなところって、具体的にはどういう世界観なんでしょう?

そうですね。例えば送電網が逼迫したというような瞬間に、データセンターのAIの推論のジョブですね、それを別の地域に逃して、同時に地域のEVの充電を一斉に緩めると、工場のヒートポンプの出力を下げるって言ったように、グリッド全体でリアルタイムでオーケストレーションしていくような世界観だそうです。

では彼らのロードマップについてです。市場参入の順番がですね、結構戦略的に選んでいるなというところでして、まず最初のターゲットだったんですが、オレゴン州の電力会社をターゲットにしたそうですと。で、ここがですね、データセンターが密集しすぎて、電力がとても逼迫しているという、ペインが強いような市場だったそうですと。で、ここでですね、400MWの容量を解放するというような成功を収めたそうですと。

で、次に拡販として、東海岸のですね、電力会社のNational Gridさんと連携して、ニューヨーク州などでですね、650MWの空き容量を特定したそうですと。なので、これによって、特定の電力会社だけではなくて、他の地域でもモデルが通用するというところを証明したような形になりますと。で、今ですが、10以上の市場ですね、合計2GWを超えるようなプロジェクトを進行中で、グローバルへの展開も視野に入れているそうです。

400MWってすごいですね。

そうですね。

電力業界って一般的に保守的だと言われると思うんですけれど、なんでこのスタートアップの技術を導入したんでしょう?

そうですね。地域住民であったり、政治からもですね、データセンターを誘致して欲しい、経済成長ですね、っていうところと、でも電気代は上げないで、かつ止めずに停電もさせずに動かして欲しいっていうようなプレッシャーがあったようで、なので既存のやり方だと、この状況を打破できないというところが、1つ理由としてあったようです。

では、彼らのですね、モートと競合についてです。チームの話とも重なるんですが、GridCAREがなぜ勝てるのかというところで、技術自体も強いんですが、電力業界とのですね、信頼関係が強いというところになっているのと、彼らはスタンフォード大学からのスピンアウトなんですが、そことのネットワークというところになってはいますと。

で、一応競合とのマッピングというところでですね、横軸にですね、資本の多さと、縦軸に導入スピードを取っているんですが、彼らは最初に必要な資本が小さくて導入スピードも早いというところに位置していますと。既存のですね、従来型のインフラ増強とかSMRとかだと、必要な資本も大きくて導入スピードも遅いというところで、資本も必要だし、時間も必要っていうところになりますと。

じゃあ、資本が高いけれども導入スピードが早いようなVPP、仮想発電所とはどう違うかというところだと、VPPだとソフトウェア的ではあるんですが、データセンターが求めるような大きな規模、GWクラスを満たすにはちょっとスケールが小さいというか、そもそも関与するフェーズ自体が違うっていうことみたいですと。VPPだと日常の需給の運用になるんですが、GridCAREだとそういったところではなくて、もう少し上流の系統の計画であったり契約ってところに関わってくるので、そこで差別化というか、違うものになっているということのようですと。

なので、結果としてGridCAREがですね、ソフトウェアのみのものでありながらも、数ヶ月ぐらいの高速でGWクラスの容量を解放できるようなポジションに位置できるといったところになっています。

なるほど。競合会社は、今も説明があったと思いますが、具体的にもうちょっと何が違うのかっていうとどういうところでしょう?

そうですね、キャスエナジーさんとかっていう、SaaSの会社さんとかもあるんですが、そこだと電力会社向けのプラットフォーム提供に重心がありますと。一方でGridCAREは、そこだけではなくて、事前の探索、どこが空いてる、空きそうかみたいな探索から入っていって、データセンター側から成果報酬を得るっていうような案件を作っていくような側面が強いので、よりごいを狙えるような構造に見えるかなと思います。

スタンフォードのネットワークを活かすって、どう活きたんでしょう?

そうですね、創業メンバーの方がですね、スタンフォードのBits & Wattsという、この後もお話するんですけれども、そういったイニシアティブがあって、どういったイニシアティブかというと、再エネの普及とかEVの増加とかデータセンターの増加っていったような変化に対して、AIソフトウェアを使って電力網もスマート化するっていうようなミッションを持ったプログラムとかイニシアティブがあって、そこの関連の話になってきますと。

で、Bits & Wattsっていうところのプログラムにですね、全米の主要な電力会社がスポンサーだったり会員として参加していたそうで、つまり既存のリレーションがあったので、そこが最初の顧客獲得の強力な手助けになったそうです。

では、彼らの参入戦略です。先ほどですね、馬田さんも言っていたように、電力会社がちょっと保守的なので、これをどういう風に味方にしていったというか、組み入れていったかというお話になります。電力会社がですね、絶対に停電を起こしてはいけないというような使命があるので、スタートアップの技術っていうのは結構警戒されやすいところになりますと。

なのでGridCAREは、パイロットテストということはせずにですね、90日以内にあなたのデータを使って答えを出しますという風に提案するそうですと。で、ステップ1として既存の系統データをもらうと。で、それでGridCAREが裏で始めていって、で、ステップ2として90日間でAIが解析すると。で、ステップ3として、もし空き容量が見つかったら電力会社の収益が上がると。でも見つからなくても、やれることは全部やったんですっていうのは規制当局に説明ができるので、電力会社にとってはリスクが少ないものになっているそうで、なので突破というか入りやすかったということのようです。

電力会社は結構その重要な系統データって出してくれるものなんですかね。

いや、もちろんそれは難しいと思っていて、系統データがですね、サイバーセキュリティ的にも大変重要なインフラの情報になるので、高いハードルがありますと。なので、全然知らない人たちではなくて、スタンフォード大学の教授って言ったような権威、信頼があるところが機能したんじゃないかなと思います。CEOの方もですね、インタビューのところで、パイロットの実証実験はしなくて、大変な問題を持ってきてくれれば90日以内に答えを出すので来てくださいっていうような風に話しているそうです。すごい自信があるということですね。

そして彼らの起業プロセスについてです。チームがちょっと強いんですが、CEOのですね、Amit Narayan氏という方が、半導体設計ソフトウェアの起業経験もありますし、それから電力ソフトウェア企業の創業と売却の経験もあるそうですと。なので彼は需要側の知見と、供給側、電力網側の知見の両方の知見を持ったような方になっているそうですと。

で、CTOのRam Rajagopal氏は、スタンフォードの教授で、電力とAIの研究をリードするような世界的な権威になっているそうです。で、この方は今GridCAREの事業に専念するために大学から2年間休職許可を得て、CTOとしてフルコミットしているような状況だそうですと。で、このお二方のですね、知見が合わさることで、AIに必要な計算インフラと電力網の限界っていうのが衝突するっていうのを早めに予見できたということみたいですと。

で、プラスして、先ほどもお話ししたように、AIアルゴリズムだけではなくて、Bits & Wattsというようなプログラムを通じて、電力業界のトップの方たちと、政策規制当局へのパイプがあるというところから、そこが武器になって入っていきやすかったということのようです。

ちなみにさっきの半導体設計の知見っていうのが言われましたけど、それが電力の最適化に何が活きるんでしょうか。

ちょっと私も知らなかったんですけれども、半導体チップの中のとてもレベルの小さな配線と、マクロな電力網の潮流の計算っていうところが、モデリングのアプローチ、物理学的なアプローチってところが似てるらしくて、でNarayanさんがその類似性に気づいて、このチップ設計のアルゴリズムを電力に転用できるんじゃないかというところで応用したそうです。本当か、どこまでか分からないですけど、すごいなってところですね。

ただ、もちろん彼らもですね、いきなり0からスタートしたってところだけではなくてですね、プロダクトを作る前に、電力会社であったりデータセンターの開発者ですね、50件から180件ぐらい顧客インタビューを行って、課題の解像度っていうのを高めて起業したということで、すごい、過去の起業経験も活きてらっしゃるチームだなというのは思います。

こういう教授とかこういうシリアルアントレプレナーでも、これぐらいやっぱりインタビューしてるんですね。

そうですね。知ってるから大丈夫とかじゃないっていうのはすごいですよね。ちゃんと行動するっていうのは勉強になるなと思います。

で、彼らの学びと初期の歩みについてです。初期の仮説として、データセンターがですね、24時間365日絶対に停止できないので、柔軟な電力制限、ピーク時に需要を落とすといったような制限には応じないだろうという風に一般的に思われていたんですが、実はですね、AIの計算、特に学習であったりバッチ処理であったりってところだと、処理の時間をずらしたり、別のデータセンターに処理を移動させたりしやすいっていうところで、意外と柔軟な負荷だというところに気づいたようですと。

なので、彼らの最大の学びとしては、数年の待機期間をスキップできるようなインセンティブがあればですね、データセンター側も蓄電池だったり自家発電っていうのを用意して、柔軟な系統運用に協力するというところが大きな学びになったそうです。

このモデルが成立するために、どういった契約が必要なんでしょうか?

そうですね。年間何時間、60時間とかまでは、予告されてから何分、5分とか1分以内に電力の使用量を何MW下げるっていったような、明確なペナルティと義務があるような柔軟な接続契約ってところでガッチリ固めるってところが重要になってくるみたいです。

で、こういった柔軟運用についてはですね、ビットコインのマイニング企業Crusoeともですね、先行して柔軟運用していて、そういったノウハウもですね、AIデータセンターの方にも応用されつつあるというような背景というか状況があります。

そして、彼らが獲得した資源についてです。資金調達については2025年にですね、シードで1350万ドルですね、Temasek傘下のところから調達をしていますと。で、1年後の2026年5月にですね、Sutter Hill Venturesとかジョドアからですね、6400万ドルのシリーズAを調達したような形になりますと。

で、成功要因としては、シリコンバレーの伝統的な投資家の方とかも、計算能力、コンピュートではなくて電力、パワーがAIの進歩のボトルネックであるという風に認識して賭けたというところが大きな要因になっているかなと思います。で、実績としてもですね、既に1GW以上の容量を解放して、顧客に100億ドルを超えるような経済価値を創出しているという風に発表しています。

約1年でシードからシリーズA、早いですね。

早いですよね。なので評価されたポイントとしてですね、理論的にはそうだよねっていう理論だけではなくて、電力会社にですね、400MWの接続経路を確定させるっていったような、実際にですね、動かしたようなトラクションが出たというところが、評価されたポイントなのかなと思います。

では、日本市場への応用についてですと、ちょっと思考実験的ですけれども、AIに挙げてもらいましたと。で、GridCAREのアプローチはですね、日本市場にも応用できるようなポテンシャルがあるんじゃないかという風に整理していますと。日本でもですね、千葉県などではですね、データセンターの接続待ちが深刻化しているそうでして、国もですね、コネクト&マネージといったような条件付き接続といった制度を導入し始めているそうです。

で、こういった背景があって、いくつか案を考えてもらったんですが、案Aとしては、産業用EVフリートを挙げています。配達トラックなどのEVでですね、予測はしやすいけれども、規模があまり大きくならないんじゃないかというところを言っています。で、案Bとしては、系統用蓄電池×データセンターというところで、国の補助金も活用してデータセンター併設の巨大な蓄電池をグリッドの調整力として使うようなアプローチになっていますと。で、案Cとしては、地方の再エネというところで、九州であったり、北海道であったり、太陽光が余って出力制御をされている地域にデータセンターを置いて、電力が余ってる時だけ計算を回していくようなモデルはどうかというのを言っていますと。

重要なポイントとして、ツールを売るんじゃなくて、GridCAREのように見つけた容量ベースで成果報酬を得るっていうようなビジネスモデルをですね、日本の制度の中でどのように構築できるかっていうのが大事なんじゃないかということみたいです。

なかなか日本では難しそうな感じもしますが、もし日本でGridCAREみたいなビジネスを立ち上げる場合、どういったプレイヤーとかステークホルダーを巻き込めばいいんですかね?

そうですね。電力ネットワーク会社、一般送配電事業者っていうのももちろんなんですが、制度設計になるような経産省であったり、電力広域的運営推進機関であったり、それから実際に電力が欲しいようなAI事業者とかクラウドベンダーっていったところを巻き込むので、一社というよりはもう少しコンソーシアムを組んでっていうような動きが必要になってくるかなと思います。

では最後にまとめです。スタートアップの戦い方として面白かったポイントをまとめています。1点目ですが、ハードの制約をソフトで解くというところです。発電所を作ると10年かかるっていうような重厚長大な課題をですね、データとAIによる可視化で数ヶ月間でハックできるというところです。

で、2点目です。全員が勝つモデルの設計というところで、誰かから価値を奪っていくんではなくて、使われていない固定資産の稼働率を上げることで、データセンター、電力会社、それから消費者、全員が三方良しのモデルになっていくというのは、重要な設計かなと思います。

で、3点目ですが、信頼をですね、テクノロジー化するというところで、最新のAI技術を使っているだけだとインフラ業界はなかなか動かないので、90日間のリスクフリーな提案であったり、スタンフォード大学の権威であったり、物理学に基づいた検証可能なモデルであったりと、頑固な業界を動かすために信頼をテコにしていくっていうところはポイントだったかなと思います。

面白いポイントとして、大きな資源がですね、もうすでに投資して見過ごしているインフラの中にあるというのは、他の業界にも使えるような視点なのかなと思いました。以上、今日はGridCAREをご紹介しましたが、いかがでしたでしょうか?

いや、理想的なワット・ビット連携だなと思いました。

そうですよね。こういう動きができるようなチームとかも必要だろうし、システム全体で作っていかなきゃいけないものだなと思いました。

では今日はこちらで終了となります。FoundX Review Startup IdeaCastですが、今後も皆さんのアイデアのために最新のスタートアップをご紹介していきます。ご興味のある方ですね、是非チャンネル登録、高評価お願いいたします。またFoundXの各種プログラムですね、応募者の方を募集していますので、周りに起業を考えている方、ご興味のありそうな方がいらっしゃったらですね、FoundXをご紹介いただけると大変嬉しいです。ではまた次回よろしくお願いいたします。ありがとうございました。

ありがとうございました。