本レポートは、2021年11月8日にARK社のHPに公開された、英語による「Newsletters_#294」の日本語訳です。内容については英語による原本が日本語版に優先します。また、情報提供のみを目的としたものです。
今週、GM社の自動運転車部門であるCruiseは、人間の乗客に初めて完全な無人運転車を提供し、人材を募集するためのライブイベントを開催しました。この週、Cruiseはいくつかの発表を行ないました。カリフォルニア州の規制に従い、夜10時から朝6時までの間に自動運転のテストと提供を行なうようですが、商業化の時期は確約しませんでした。また、自律走行車用の2つのチップを設計し、自律走行のエコシステムを可能な限り自社で構築するとしています。ARKの調査によると、自律走行車戦略の成功には、垂直統合が不可欠です。
Tesla社の対面での「Autonomy Day」や「AI Day」とは対照的に、Cruiseのオンラインリクルーティングイベントでは、洗練されたマーケティングプレゼンテーションで自動運転戦略の詳細が説明されましたが、私たちの見解では、その内容は不十分でした。例えば以下に示すスライドでは、Cruiseのチップ性能の向上を数字ではなく矢印で示しています。対照的に、Tesla社のAutonomy Dayのプレゼンテーションでは、性能向上の目安を1秒あたりのフレーム数で示し（次頁図参照）、プレゼンテーションの中には技術的な詳細も多く含まれていました。Cruiseは近い将来、商業化する可能性があり、その基盤となる技術が素晴らしいものであることを示唆してはいますが、ARKは、GM社の巧妙なマーケティングが、はたして世界で最も難しいAIプロジェクトの1つを成し遂げるために必要な希少人材をうまく引き寄せているのかについては疑問に思っています。
出所： Cruise Under the Hood 2021: 交通の未来を切り拓く – Origin
上記は過去のものおよび予想であり、将来の運用成果等を約束するものではありません。
先日、Concert Genetics社が主催する、医師、出資者、診断ラボ、製薬会社などのマルチステークホルダーによるサミット「Genetic Health Information Network Summit（GHINS）」に参加しました。オンコロジーに特化したパネルでは、腫瘍診断治療における障害とその解決策の可能性について議論しました。
腫瘍診断治療は、がんの種類ではなく、特定の分子の欠陥を標的とするもので、精密医療の中心となるものです。例えば、乳房と肺の腫瘍に同じDNA変異がある場合、腫瘍医は両方に同じ薬を処方します。
腫瘍診断治療の一つである免疫療法は、患者自身の免疫システムをがんに対抗させる治療法です。免疫療法の対象となる腫瘍診断バイオマーカーとしては、TMB（遺伝子変異量）とMSI（マイクロサテライト不安定性）が最もよく知られています。免疫療法は、一部のがん種には顕著な効果がありますが、多くの腫瘍医は、その結果がより稀ながんには一般化しないのではないかと考えています。
残念ながら、TMBとMSIはどちらも標準化されていません。商業ラボでは、TMBとMSIの測定値に一貫性がなく、治療法や結果が異なってしまいます。さらに、腫瘍診断用バイオマーカーは、多くの希少がんでは有効ではないようです。もちろん、臨床試験では、希少がんは、希少であるがゆえに過小評価されることが多く、希少がんを専門とする腫瘍学者が腫瘍診断治療に懐疑的であるのは当然のことです。もう一つの腫瘍診断用バイオマーカーであるNTRK融合体は、特に血液サンプルでは検出が難しく、偽陰性の懸念があります。
遺伝性のBRCA1/2変異も腫瘍診断バイオマーカーであり、いくつかの腫瘍タイプでPARP阻害療法の処方につながっていますが、多くの商業ラボは、遺伝性の変異と腫瘍特異的な変異の両方に大規模に対応する能力を持っていません。
このように、腫瘍診断治療を広く普及させるための課題は、臨床試験による証拠が乏しいこと、分析の妥当性、インフラの標準化が進んでいないことなどが挙げられます。
私たちは、これらの課題の多くは解決可能であると考えています。商業ラボは、腫瘍の種類に応じてTMBやMSIなどのバイオマーカーの測定と分析を標準化し、RNAやタンパク質など生物学の直交層を含める必要があります。これとは別に、大規模な研究機関は、その規模を活かして、希少ながん患者を腫瘍診断のための臨床試験にマッチさせるべきです。最後に、遺伝性疾患の検査を行なっているラボは、遺伝カウンセリング、家族のフォローアップ検査、教育などのボトルネックに対処するためのインフラに投資すべきです。
OpenAIとNVIDIAの過去のデータにライトの法則を適用したところ、ハードウェアとソフトウェアの両方のイノベーションの組み合わせにより、AIトレーニングのコストが9ヵ月ごとに約50％ずつ低下していることがわかりました。AIのハードウェアとソフトウェアへの支出の予測に基づくと、この急激な減少率は今後10年間続くと考えられます。
高いコンピューティングコストは、AIの基礎モデルへの投資を妨げる要因となっていましたが、トレーニングコストの低下が続けば、それも解消されるはずです。その結果、より多くの企業が大規模なモデルをより頻繁に再トレーニングするようになり、AI研究が非常に盛んになると考えられます。この重要な投資は、人工知能の可能性のフロンティアを広げることになるかもしれません。
先週、Cash Appは、ピアツーピア決済、デビットカード、Boost、口座振替のサービスを13歳から18歳の10代の若者に提供すると発表しました。親、または保護者はアカウントを承認する必要があり、子供の取引を追跡することができるようになります。Square社のCEOであるジャック・ドーシー氏によると、米国で年齢の壁を低くすることで、Cash Appのアドレス可能な市場が2,000万人拡大するとのことです。アーティストやブランド、eスポーツチームとの提携など、長年にわたる巧みなマーケティングにより、都市部の若者文化に浸透しているCash Appは、米国の10代の若者にとって自然な形で受け入れられているようです。
ベンチャーキャピタルは、次のフィンテック分野でのニッチ企業を求めて、家族やティーンエイジャー向けの金融サービスを提供する新興企業に数百万米ドルを投じています。昨年12月、Step社はCoatue、Stripe、Charli D‘Amelioから5,000万米ドルを調達し、そのわずか4ヵ月後には、既存の投資家、ウィル・スミス氏、ステフィン・カリー氏などからさらに1億米ドルを調達しました。2020年9月にはGreenlight社が2億1,500万米ドルを調達し、最近ではTill社がメリンダ・ゲイツ氏のベンチャーファンドPivotal Venturesから500万米ドル、Copper社が430万米ドルを調達しています。
アプリの情報出版社であるSensorTowerによると、これらのファミリー向けの戦略の中には苦戦しているものもあるようです。チャーリー・ダミリオ氏のようなインフルエンサーとのマーケティングパートナーシップのおかげもあり、Step社は月間アクティブユーザー数（MAU）を2020年8月の8万人から2021年4月には130万人にまで押し上げましたが、それ以降は50万人を失い、Greenlight社と同程度の規模である約80万人にまで落ち込んでいます。
当社の見解では、Cash Appの有機的なピアツーピア決済プラットフォームと7,000万人以上の年間アクティブユーザーのネットワークは、短期的なインフルエンサーとのパートナーシップやその他の資本集約的な有料マーケティングキャンペーンよりも強力な顧客獲得戦略を可能にしています。
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