私たちの世代は、子どもの頃から数多くのアドバイスを受けてきました。どの学科に将来性があるか、どの仕事に将来性があるか、周りの人はみんな自分なりの答えを持っていました。その多くは善意によるものでしたが、その道を歩むなかで、私たちはどれほど自分の望む道を選んできたでしょうか。

最近、自己認識について語る動画を見ました。そのなかで、あまりに自然にできてしまうことは、自分では能力だと思わず、誰にでもできることだとさえ思ってしまう、という話がありました。いろいろな人から何度も「これ、すごく得意だね！」と言われて、ようやく、それが自分の強みだったと気づく。この指摘には、とても共感しました。私たちは自分に足りないものに目を向けることに慣れていて、すでにうまくできていることを見落としがちだからです。

いちばんわくわくするのは、テクノロジーの進歩によって、自分の強みを伸ばす機会が増えていることです。以前なら、アイデアが浮かんでも、プログラミングができない、一緒に取り組む人が見つからないといった理由で、そのまま心のなかにしまい込んでいたかもしれません。今はさまざまなツールがあり、多くのことをまず自分で試せます。条件がすべて整うまで待つ必要はないのです。

しかも、少しでも形にしてみると、「自分は本当にこれが好きなのだろうか？」という問いへの答えも、もっとはっきり見えてきます。実際にやってみて初めて、「あ、自分にもこんなことができるんだ！」と気づくこともあります。多くの場合、そうやって少しずつ進む方向が見つかっていくのだと思います。

だから私は彼らに、これから先はきっと多くの変化があり、不安に思うこともあるだろうけれど、どんな仕事が取って代わられるのかという話ばかりしていては、あまりにもったいないと伝えました。私たちの手元にはこれだけ多くのツールがあり、これまで頭のなかに留めておくしかなかったことを、実際に形にする機会も増えているのです。彼らが本当にやりたいことを見つけたとき、そこからどんな新しいものが生まれるのか、私はとても楽しみです。

どの学科を選べば将来有望なのか、私には確かな答えを示すことはできません。けれども、これほど若いうちから、自分がどんな人間になりたいのかを考え始められる。しかも、自分でやってみるためのツールまである。それはとても幸運なことだと思います。だからこそ私は、次の世代の未来に、むしろいっそう期待を抱いているのです。

この1年で台頭してきたAIエージェント（AI Agents）は、この仕組みを揺るがし始めています。すでにすべてをAIに任せられる仕事もあり、今後は、仕事をすべてAIに任せるケースがますます増えていくでしょう。企業にとってのAIの役割も変わりつつあり、ツールであると同時に、「まったく新しい労働力」にもなりつつあります。

「カスタマーサポート」は、わかりやすい例です。これまで企業は、従業員の生産性を高めるためにカスタマーサポート用のソフトウェアを購入してきました。しかし、AIが業務の一部を直接担えるようになれば、その価値を判断する際に、従来なら支払う必要があった給与を比較対象にするのは自然なことです。

法律や会計などの専門サービスでも、同じような変化が起き始めています。だからこそ、私はAI市場は非常に大きいと考えています。その市場は、従来のソフトウェア市場にとどまらず、労働市場にも広がりつつあるからです。一部のベンチャーキャピタルがAI企業の価値を見直し始めているのも、こうした考え方に基づいています。投資家が見るのは、企業がソフトウェアに年間いくら使っているかだけではありません。これまで人に給与を支払って任せていた仕事のうち、どれだけをAIで代替できるかにも目を向けており、それがAI企業の評価額を大きく押し上げています。

ただ、AIが新たな労働力になると、企業は人とAIに仕事をどう割り振るかを考える必要があります。例えば、新しい業務が発生したとき、人員を増やすのか、AIに任せるのか、それとも両者で取り組むのか。企業は今も、従業員の能力や経験に応じて業務を割り振っています。意思決定が必要なものは経験豊富な従業員に、比較的簡単なものは経験の浅い従業員に任せています。

私は今後、AIにも同じような役割分担が生まれると考えています。簡単な例を挙げると、近所に買い物に行くだけなら、毎回ランボルギーニに乗る必要はなく、トヨタの車で十分です。企業も同様に、最も高価で、最も能力の高いAIをすべての業務に使う必要はありません。複雑な推論が求められるタスクもあれば、基本的な作業をこなすだけでよいものもあります。これから企業がAIを使ううえで重要になるのは、その仕事にどの程度の能力を持つAIが必要で、いくら支払うのが妥当なのかを的確に判断する力です。

ソフトウェア企業の料金体系も影響を受けるでしょう。SaaSは長年、利用人数に応じて料金を設定してきました。しかし、これまで50人で処理していた業務を、今は10人がAIを活用してこなせるのであれば、利用人数に応じた料金では、製品が生み出す価値を反映しにくくなります。企業が購入するものが、次第に「ツール」から「仕事を完了させること」へと変わっていけば、課金の単位も自然と変わります。今後は、実際に完了した仕事の量に応じた料金体系が増える可能性があります。成果を測りやすいサービスでは、成果に直接連動する料金体系が採用されるかもしれません。

現在のAIの進歩の速さを見ると、AIはおそらく近いうちに職場のあらゆる領域に入り込み、新たな「機械の労働力」となるでしょう。そして、これまで想像しにくかった問題も生まれてきます。

例えば、企業が従業員を1人雇う場合、給与だけでなく、雇用に伴う税金なども負担する必要があります。企業が人を雇う場合と、同じ仕事をAIに任せる場合とでは、コスト構造が大きく異なります。すでに、将来はAIの使用量に応じて課税し、その税収で人間の税負担を軽減してはどうか、という提案まで出ています。この構想が実現可能かどうかは、まだ何とも言えません。ただ、AIの「労働」に課税すべきかどうかという議論が始まったこと自体が、AIの役割の変化を表しています。

もう一つ、近いうちに直面するのは、企業はこれからどのような人を雇うべきなのか、という問題です。AIがより多くの基礎的な業務を担えるようになれば、企業が必要とする人員数も職種も変わり、採用条件も変わっていきます。これから企業が学ぶべきなのは、おそらくAIの使い方だけではなく、まったく新しい労働力をどう管理するかということです。

これまでのファンドの投資家には、世界を代表する機関投資家や財団のほか、上場企業、ファミリーオフィス、事業で成功を収めた起業家、富裕層の個人投資家などが名を連ねています。

Fund VIは引き続きアーリーステージ投資に注力し、インフラ、開発者向けツール、エンタープライズソフトウェア、ヘルスケア、フィジカルAI（Physical AI）、ロボティクスなどのAIネイティブ（AI-native）領域を投資対象としています。 ポートフォリオ企業であるロボティクス・スタートアップのsudo aiは、設立から約2年で評価額が20億米ドル近くに達し、ユニコーン企業の仲間入りを果たしています。

心元資本の創業者兼マネージング・パートナーであるMatt Cheng（鄭博仁）は、次のように述べています。「10年を経た今、自分がなぜアーリーステージ投資を選んだのか、これまで以上に確信しています。卓越した起業家とともに、不確実性の中で進むべき方向を見いだし、最終的に一つの産業を変えていく。それこそが、私が努力を続ける最大の原動力です。」

 インフラから産業応用まで、AI領域に幅広く投資

AIは、さまざまな産業を再構築する基盤プラットフォームになりつつあります。こうした技術変革の中、心元資本は、新たなテクノロジーを活用して市場を再定義する起業家を継続的に発掘しています。2024年以降、同社が投資してきたAIネイティブ企業は、インフラ、開発者向けツール、エンタープライズソフトウェア、ヘルスケア、フィジカルAI、ロボティクスなど、多岐にわたります。

ロボティクス分野では、Sudo AIは、エンボディドAI（Embodied AI）および3Dビジョン分野を代表する研究者で、PointNetの共同著者でもあるHao Suと、シリアルアントレプレナーのRobin Hanによって共同創業されました。同社のロボットシステム「sudo R1」は、シミュレーション環境での学習により、実世界の操作データに依存することなく、未知の物体にも安定して対応できます。これにより、ロボットの大規模な実用化に向けた重要なボトルネックを打破しています。心元資本は、同社の最初期の機関投資家です。

心元資本はまた、GitHubの元CEOであるThomas Dohmkeが創業した開発者向けプラットフォームEntireにも早期から投資しています。同社は今年初め、6,000万米ドルの資金調達を完了し、開発者向けツールのスタートアップとして史上最大規模のシードラウンドを記録しました。

第6号ファンドはまだ投資活動の初期段階にありますが、心元資本による投資後、ポートフォリオ企業が調達した追加資金は累計5億米ドルを超えています。そのほかの主な投資先には、AIを活用した特許テクノロジープラットフォームのPatlyticsや、ヘルスケア・医薬品開発分野のMax AI、Generation Lab、therapiAIなどがあります。

 10年にわたりともに歩み、次世代の起業家を支え続ける

心元資本は2015年に設立され、世界でもいち早くSolo GP（単独GP）モデルを採用したベンチャーキャピタルの一つです。設立以来、世界で200社を超える企業に投資しており、 Hims & Hers、Flexport、Calm、Paidy、91APP、Astranisなどにも早期から投資してきました。このうち、Hims & Hersはニューヨーク証券取引所に上場し、91APPは台湾の店頭市場（TPEx）に上場しています。また、PaidyはPayPalに27億米ドルで買収されました。心元資本は、世界の数十社に及ぶユニコーン企業の最初期の機関投資家でもあります。

第6号ファンドは、心元資本にとって次の10年の始まりとなります。Matt Chengは次のように述べています。「この10年間を通じて、まだ答えが見えていない段階で一人の起業家を信じ、ともに歩み続けることが、アーリーステージ投資の重要な一部であるという確信をさらに深めました。次の10年も、私たちは『Stay early（早期にこだわる）』という姿勢を貫き、最も優れた起業家たちとともに、私たちが実現したい未来を築いていきます。」

「主権」は、おそらくAI時代において最も貴重なものでありながら、最も容易に放棄されてしまうものでもある。Figmaは少なくとも独自の技術と顧客基盤を持っているため、たとえ打撃を受けても反撃の余地は十分にある。本当に夜も眠れないのは、おそらく製品全体を大型モデルで覆っている企業だろう。彼らにとって、大型モデルは生命線なのだ。価格を上げたり、類似製品を発売したりすれば、おそらく倒産してしまうだろう。

会話の中で、このような深い統合は通常、段階的に実現されることに気づいた。まずプラットフォームのモデルが使用され、次にデータとプロセスが段階的に追加され、最終的には製品体験さえも複雑に組み込まれるため、それを削除しようとすると、すべてを削除しなければならなくなる。当初、AIはまるで翼のようにビジネスを急速に発展させてくれていたが、ビジネスとの結びつきが深まるにつれ、いざ変更しようとした時には単一のプログラムを変更するだけでは済まず、深刻な場合には製品の大部分を解体しなければならないことが判明する。私たちが気づかないうちに、あの翼は手錠になっていたのだ。

しかし最近になって、人々はこの問題を真剣に受け止め始めた。オープンソースモデルに切り替えて、完全に制御できる独自のシステムを構築した人もいれば、今日簡単に手放したデータが明日には敵対勢力になり得ることを知っていたため、重要なデータを取り戻し始めた人もいる。

これはシリコンバレーが現在経験している集団的な覚醒なのかもしれない。創業者たちは「レバレッジ」と「独立性」のバランスについて再考し始めているのだ。大規模モデルは依然として非常に効果的な手段であるが、この手段をどのように制御するかは、すべての起業家が最初のコードを書く前に理解しておかなければならないことなのである。

これは、ロボットが必要とするコンテンツが、生成型AIが必要とするコンテンツとは全く異なるためである。大規模な言語モデルは、インターネット上のテキスト、画像、動画を通して世界を理解できるが、ロボットは操作方法を学習する必要がある。同じ動画で、誰かがテーブルにカップを置く様子を映した場合、生成型AIは「誰かがトレイにカップを置いた」と認識できるが、ロボットは、どの方向から手を近づけるべきか、滑り落ちないようにどれくらいの力を加えるべきか、しっかりと握れているかの判断方法を知る必要がある。この情報はオンラインデータには表示されず、Webクローラーを使って大量に取得することもできない。

多くの人は、情報が不足しているのだから、もっと情報を集めるべきだと直観的に考える。しかし、ロボット学習の分野における最近の研究では、ロボットの能力を真に制限するのは、必ずしもデータ量ではなく、データが十分な数の異なる環境から得られたものであるかどうかであることが明らかになっている。研究によると、同じシナリオでは学習の反復回数を増やし続けても、モデルのパフォーマンスはすぐにボトルネックに陥るとされている。逆に、対象物、環境、運用シナリオの多様性が増す限り、データ量が大幅に増加しなくても、汎化能力はより速く向上する。

この結果は理解し難いものではない。カップを手に取るという同じ動作でも、今日はガラスのカップでも、明日はステンレスのカップになるかもしれず、テーブルは今日は平らでも、明日は誰かがぶつかるかもしれないからである。人間はこうした微妙な変化に日々触れているため、ロボットにとってこれがどれほど難しいことなのかを意識していない。

そのため、多くのスタートアップ企業は、ロボットにますます多様な状況を経験させようと試みている。最も直接的な方法は、人間の作業全体を記録するというものである。多くの企業は遠隔操作（Teleoperation）を幅広く活用している。人間がロボットを制御し、関節の角度、力の加え方、操作プロセスなどをすべて記録することで、ロボットがより多くの異なる操作方法を経験すればするほど、現実世界への適応力が向上することを期待している。

また、ロボット自身に経験を蓄積させるという方法もある。Nvidiaが最近リリースしたASPIRE学習システムは、各タスクの失敗理由を分析し、制御プログラムを修正した後、成功した方法を「スキルライブラリ」に保存するというものである。ロボットは、次回同様の状況に遭遇した際に、自ら修正を行うことができるようになる。

3つ目のアプローチはさらに独創的で、非常にリアルな仮想世界で直接、極限的なトレーニングを行うというものだ。心元資本が出資するアメリカのスタートアップ企業・SUDO AIは、純粋なシミュレーション手法を採用しており、ロボットを現実世界に直接展開する前に、仮想環境内で素材、照明、背景、配置方法の無数の組み合わせに繰り返し対応させることができる。

今年6月に米国で開催されたCVPRカンファレンスで、このロボットは聴衆からランダムに質問を受けた。透明な物体、金属、柔らかい素材、さらには小さな錠剤まで、難なく拾い上げることができた。聴衆からの突発的に見える質問は、実はシミュレーション環境で何度も練習されていたものだった。SUDO AIは今年、まさにこの道筋に賭け、20億米ドルを超える企業価値で新たな資金調達ラウンドを達成した。

近年、大規模言語モデルの成功により、十分なデータさえあればAIは向上し続けるという見方が広まっている。しかし、ロボット開発は正反対である。現実世界の最も困難な点は、その予測不可能な変化にある。ロボットにとって、完璧な実験室で完璧な動作を1万回繰り返しても、実際の応用には結びつかない。ランダムな環境で1万通りの異なる課題を経験し、混沌の中に秩序を見出すことによってのみ、真の解決策を見つけることができるのである。

親は子供のためならお金を惜しまないにもかかわらず、資本市場において、教育関連企業は最も稼ぎが悪いのである。今年上半期、世界の資金の約80％がAI分野に流入したが、教育テクノロジー分野全体が獲得した資金はAI分野への資金のほんの一部に過ぎず、過去10年間で最低水準にまで落ち込んだ。

よく考えてみると、これは非常に異例なことだ。かつては著名な教師から学ぶために多額の費用を費やす必要があった知識が、今ではAIのおかげで、ほぼ誰でも手に入れることができるようになった。このような状況下では、教育はますます儲かるビジネスになるはずだが、現実は全く逆である。

しばらく考えてみた結果、私は気づいた。AIは知識を容易に入手できるようにするが、すべての人に「学びたいという欲求」を与えるわけではない。ツールは効率を加速させることしかできず、どれほど強力であったとしても、人の知識欲を呼び覚ますことはできない。

近年、多くの教育テクノロジーチームが製品の改良に力を注いでおり、ツールが十分に優れていれば、人々は自然と学びたくなるだろうと考えている。しかし、それは本当なのだろうか？創業者と話をした後、AI以前は学習の障壁は「知らないこと」であったが、今では本当の障壁は「知りたくないこと」であることに気づいた。

人生で一番一生懸命勉強した時期を思い出してみると、それは学生時代ではなかったであろうか。その勤勉さは、ほぼ完全に外部からの圧力によってもたらされたものだった。そのため、試験が終わると、多くの人は生涯二度と本を開かない。なぜなら、私たちの学習を真に促すものは、おそらく常にランキング、親の期待、そして外部からの評価だからである。

では学びたいという欲求は、どこから来るのだろうか？子供たちを見れば答えは明白だ。子供たちは試験に強制されることなく、1日に何百もの「なぜ？」を質問している。そして、本当に理解したいことについて質問しているからこそ、最も早く学ぶことができるのである。この原則は、成長しても変わらない。自分が心から関心のある事柄をきっかけに「学ぶ」ならば、自然とモチベーションが湧き上がってくる。

AIは私たちに膨大な知識の宝庫をもたらし、誰もが知識の億万長者になることができるようになった。しかし、たとえ莫大な金山を持っていても、学ぶ意欲がなければ、どれほど裕福であろうとも、貧しい人と何ら変わりはない。私たちがこの黄金の山を手にすることができますように。そして、学ぶ原動力となる、あの最も貴重なモチベーションを決して失うことがないことを願っている。

起業家精神の本質は、過去には存在しなかったものの、市場ニッチが存在する解決策を絶えず探し求めることにある。新しいビジネスモデル、戦略、製品を試す前に、適切なリスク分析を行うことは当然必要なことである。しかし、あらゆるリスクを過剰に分析してしまうと、たとえリスクが小さくても、どんな新しい提案や取り組みであっても、リスクを取らないための理由を何百も見つけてしまい、最終的には行動を起こすことを躊躇してしまう。

しかし、あらゆる機会にはリスクが伴うものである。

私が知っている成功した起業家たちを例に挙げよう。彼らの多くは、事業の初期段階で信じられないほどのリスクを冒している。羨ましいほどの高給と安定した生活を捨てて起業したり、誰も注目していない新しいアイデアを提唱したり、言葉も通じない全く新しい市場で事業を展開したり。リスク分析の観点から言えば、上記のどの決定も最善の選択ではなかったのである。しかし、振り返ってみると、もし彼らがリスクを受け入れる勇気を奮い起こしていなかったら、その後に訪れた機会はおろか、最終的に成し遂げたような大きな成功も決して得られなかったであろう。一見すると突飛に思えるそれらの決断こそが、後に彼らがさらに大きな成功を収めるための鍵となったのだ。

実際、私はこの考えを起業家だけでなく、若い人たちや知り合いの友人たちにもよく話している。ほとんどの場合、私たちが受ける教育や習得する知識は、リスクを回避する能力を高めるように設計されている。その結果、多くの人々は比較的安全な選択肢を繰り返し選ぶこととなる。目先の損失はないものの、幸運だけを求め不運を避けようとするこうした繰り返しの選択は、徐々に揺るぎない枠組みを形成し、ますます選択肢の少ない、狭く行き詰まった未来へと導いていく。

リスクを受け入れることを選択すれば、失敗する確率は50％であるものの、成功する確率も50％ある。しかし、何も行動を起こさなければ、リスクは0で、成功する確率も0である。

もしかしたら、次に遭遇するチャンスにおいて、あなたは一度勇気を出すことが求められるのかもしれない。

こうなると私たちは皆疲れ果て、高いプレッシャーと不安が蓄積され、最も重要なことに集中できなくなり、「ボールが来たら打つ」というような忙しい集団になってしまう。

私も、常に忙しい状態が続くと、時々とてもイライラすることがある。しかし最近、シリコンバレーの著名なベンチャーキャピタリストと話をする機会があり、彼が人生における集中力とリズムを取り戻すための方法を教えてくれて、私は大いに刺激を受けた。

このシリコンバレーで著名な投資家は、資産総額100億ドルを超える上場企業を2社設立することに成功した。彼は高く評価されている連続起業家であるだけでなく、現在60億米ドルを超える資金を運用する成功したベンチャーキャピタリストでもある。論理的に考えれば、彼の生活は私よりも忙しいはずなのに、私が会った彼はとてもリラックスしており、慌てている様子もなく、それでも毎日運動したり家族と過ごしたりする時間を確保していた。

私は彼に、そんな多忙な生活の中で、どのように仕事と休息のバランスを保っているのか尋ねた。彼はこう言った。「マット、とても簡単なことだよ。朝起きたら、まずスマホをチェックするのは自分に禁じている。代わりに、今日優先すべき重要なことは何かを考えるようにしているんだ。それから起き上がり、それを実行に移し、メールやメッセージへの返信は1日に2回だけにしている。」

「それだけ？！」彼の答えがあまりにシンプルだったので、私は信じられない思いで彼を見つめた。

「それだけだよ。」彼は決然とした目で、質問にこう反論した。「スマホの通知機能が、常に注意をそらすように仕向けられていることに気づいてる？赤い点がマークされた通知は、不安感を植え付け、最も重要なことよりも、常に最も緊急なことに意識を向けさせるように仕向けるんだ。これこそが、最大の罠だと思わないかい？」

これに触発され、私も彼に倣うようになった。返信の頻度とリズムを徐々に調整していくうちに、私は今この瞬間に集中できるようになり、作業の順序が乱れることも少なくなっただけでなく、新たな気づきも得た。それは、ほとんどの依頼は実際には私の即座の返答や決定を必要とせず、最終的には解決できるということである。

メッセージの送信が非常に容易になったためか、人々は問題が発生した際に、答えや解決策を探すよりも、まずメッセージを送ることに慣れてしまったのかもしれない。しかし、返信スケジュールを明確に定めておけば、緊急ではあるものの重要でない多くの事柄は自然と濾過されるのだ。

集中力を取り戻すのに役立つ日々の練習をここに紹介した。忙しい皆さんが生活のリズムを取り戻すのに役立つことを願って！

私はこう答えた。「ウォルト・ディズニー氏だね。」

ジャーナリストの友人は、私がそんな風に答えるとは思っていなかっただろう。彼は少し驚いたようで、まだ私の答えを理解しようとしていた。私はこう付け加えた。「なぜなら、彼は私に、想像できることは何でも可能であり、私たちに課せられる唯一の限界は、自分自身の想像力だけだと教えてくれたんだ。」

小学校5年生のとき、初めて日本のディズニーランドに足を踏み入れ、情熱的に手を振るミッキー、豪華なお城、驚くべきジェットコースター、楽しいスモールワールドと、まるで魔法の世界に足を踏み入れたような気分だったことを今でも覚えている。テレビの中にしかないようなものが、すべて目の前にあるかのように感じられた。その瞬間、私は想像力のパワーの大きさを感じ、「想像できれば、必ず叶う」という信念がこの時から私の心に深く根付いた。

私は、起業から投資までの経験を振り返ると、起業家にとって想像力がいかに重要であるかということにも気づいた。

つまり、成功している企業は、創業から成熟段階まで成長するのに、通常約10年はかかるのだ。この10年間の変化は非常に大きいはずである。最終的に成功という夢が人々の習慣を変え、さらには世界を変えるほどであれば、10年前にはそれはほとんどクレイジーに聞こえたに違いない。

iPodが登場する前、1,000曲をポケットに入れて持ち運べるとは誰も考えていなかった。ChatGPTが登場するまでは、対話ウィンドウがこれほど万能になるとは誰も思っていなかった。十分な想像力がなければ、起業は型を破り、現状を打破する次の偉大な企業になることはできないのである。

あらゆる課題に直面する起業のプロセスにおいて、想像力は起業家があらゆる段階で未知のものを探索するよう導いてくれる。会社が2人のパートナーから20人、200人、さらには2,000人の従業員に成長するとき、作りたい製品を前に進める方法がないとき、すべての決定に想像力が必要である。なぜならその時点では、誰も正しい答えを持っていないからである。興味深いことに、そのような瞬間に、予期せぬ成功の解決策が数多く誕生する。

かつリーダーシップとマネジメントの観点から見ると、想像力は、起業家が感動的なビジョンを描き、求心力を集めて、共通の目標を持つ企業文化を作り、志を同じくする人材をチームに引き付けるのにも役に立つ。

だからこそ、私は、想像力が起業における超能力であると信じている。また、すべての起業家に、心を開いて大胆に想像することを推奨する。おそらく10年後には、それらの想像が誰も予測だにしなかった現実になっているかもしれないのだ。

最近、プロテニスプレイヤーになってアメリカの大学リーグでプレーしたいのか、それとも普通の大学に進学したいのかについて、よく考えていることだと思う。多くの人が君にアドバイスをくれるだろうし、中にはテニスの選手は普通の大学を卒業できないと言う人や、さらには君の代わりに進路を決めようとする人もいるだろう。

数年後、君が中国と米国にまたがるベンチャーキャピタリストとなり、投資会社を率いて、世界2大市場でアーリーステージへの投資を行っていると想像するのは難しいことだろうね。2019年、君は累計約400時間の飛行時間と27万5,000km以上の飛行距離を記録する。様々な業界や市場の起業家や企業と頻繁に会合を開き、共に課題に取り組み、持続可能な解決策を見出すこととなる。さらに、エンジェル投資は成功率が4％未満と非常に難しいにもかかわらず、君が創立した心元資本は設立5年目で米国上場企業を2社、ユニコーン企業を5社、買収した企業を20社以上抱えることとなる。

これらすべては、多くの善意ある人々が成功への正しい方向へ導いてくれたにもかかわらず、君が自分の道を選んだからに他ならない。

18歳の君は、自分を信じて、自分の道を切り開かなければならない。18歳の一年を過ぎると、より困難な選択に直面することになるものの、自分を信じ、好奇心と純粋さをもって最も難しい課題にも挑戦し続ける限り、君は徐々に多くの不可能と思えるような困難を克服し、自身も周囲の人々も心から認める大切なパートナーへと成長していくこととなる。

そして、この過程を通して、常に善良な人であり続けることを忘れないでほしい。テニスをするにしても、勉強するにしても、働くにしても、あるいは信じられないことに、世界最大かつ最も現実的な金融市場でベンチャーキャピタリストになるにしても、自分の価値観を堅持し、自分自身とパートナーを信じ、知性、学習能力、勤勉さに加えて、優しさと共感の心を持ち続けなければならない。なぜなら、私たちにとって最も大切なことは、大きな賞を獲得したり、金銭的な報酬を得たりすることではなく、自分自身が最も好きで最も尊敬できる人間になることであるからだ。

18歳になった君が、新しい年を迎えるにあたり、これらのメッセージを心に留め、勇気を持って夢を追い求めてくれることを願っている。そして今後も、他者を励まし続け、自身の決断に対する揺るぎない信念、そして困難な問題に果敢に挑戦した後に見出す無限の可能性を共有してほしい。