第66回

ビジネスセンスを重視した地域

　しかし，シリコンバレー以外の場所での試みは，シリコンバレーを越えるほどの大きな成果がまだ出ていない．細かいところでは法律の整備，たとえばアメリカ並みのストックオプションの配布であるとか，ベンチャーキャピタルやエンゼル投資家がキャピタルロスを税金控除額として使えることなど，いろいろな違いがある．筆者の見解では，シリコンバレーには相応のプロが集まりやすく，ビジネスセンスのある人の密度が高いという点を感じる．これは，とくにエンジニアでもただ単にエンジニアリングが優れているのでなく，ビジネスセンスがかなりあると感じられる．もちろん他のプロ，たとえばベンチャーキャピタル，知的所有権の専門弁護士，人事コンサルタント……すべてテクノロジ関連のビジネスにかなりの知識と理解が豊富だし，ビジネスセンスも長けている人たちが多い．

ビジネス的知識を常にレベルアップさせる

　それにとどまらず，本格的に興味をもつエンジニア達もまた多い．そして会社の業績を発表しているプレスリリースにしっかりと目を通したり，それによる業界紙やウォール街の反応を細かくチェックすることが当たり前となる．アニュアルレポートの内の財務報告書もしっかりと読めて，経理・財務に詳しいエンジニア達も多い．社外の第三者的存在からの会社の評価や，将来性の情報を集めているわけだ．

　また，たいていのシリコンバレーの企業では，社員にオーナー的精神と運命共同体であるという意識を感じてもらうために，社内に情報をかなりオープンにしていることが多い．社内向けの業績説明会やデータの発表が頻繁に行われる．かなりオープンな会社であれば，この種の情報で自分の仕事と業績がどのように直結しているか，かなり理解を深めることができる．

　以前に筆者の勤めたことのある会社では，だいたい四半期ごとに事業部全員を集めて説明会があった．朝食まで用意してくれて，情報開示以外にその四半期の各部署の社員表彰式の場などに使われており，2〜3時間は使ったけっこうなイベントだった．社員全員が株主なので，ミニ株主総会のような感じで，上層部による質疑応対もていねいに行われる．最近聞くところによると，Webキャストなども使われているようだ．これによって，社内と社外でピックアップできる自社の評価でエンジニア達は自分の勤めている会社について判断することが多い．しかし，矛盾があったり，社外の評価があまりよくないと，やはり転職を考えるという方向に考えが向いていくようだ．会社を辞める/辞めないはさておいて，ビジネス的な基本知識やベースとなる決算書の解読方法などを確実に身に付けられるのだ．

風土的な要素

　東部のエンジニアは，一社で勤め上げるとまではいかなくても，しっかりと結果を出してから辞めるというケースが多いと思う．地道に積み上げたスタイルのエンジニア達が多いし，平均的に優秀なエンジニア達が多い．一方のシリコンバレーでは，きっかけやチャンスを重んじて勝負に出るケースが多いようだ．だから引き際も早く，前述の社内外の評価をベースに他のチャンスを求めるという風土がある．まあ，ただ単に腰が軽いともいえるが，扱っている情報量で見ると，同じアメリカでもシリコンバレーは過剰かもしれない．

　結果として，情報収集力，コネ作りやきっかけ作りのパフォーマンスは非常に高いと思う．しかし，大きなデメリットもあり，エンジニアのスキル面ではもともと賢い人は情報を消化していってどんどん賢くなるが，それほどできの良いエンジニアでない人は地道にやるしか純粋なエンジニアリングのスキルがレベルアップしないかもしれない．シリコンバレーではできの良いエンジニアは本当に凄いが，そこそこのエンジニアやあまりレベルの高くないエンジニアも多く，エンジニアの層が厚いといつもいわれている．早い転職のペースは一長一短というところだろうか？

元エンジニアが多い土地柄

　そのほかに，広報担当の会社のスタッフや人事派遣・斡旋の会社でも元エンジニアが多い．いずれも顧客がかなり技術的に複雑な製品を扱ったりするからだ．たとえば人事派遣・斡旋会社でも，クライアント企業の技術と業界を熟知している元エンジニアが担当するケースが多い．ベースとなるエンジニアの知識が高いので，クライアント企業もあまり細かいことを言わずに済む場合が多い．これらの元エンジニアが多数であることもシリコンバレー独特なところではないだろうか？　他の場所，アメリカ国内でも少ない傾向だと思う．

日本のエンジニアもビジネスセンスを！

　日本発では，シーズをベースにしたベンチャーが良いとされるケースが多い．つまり大学で，あるアルゴリズムをベースに製品化をしてビジネス展開をしていこうというアイデアだ．目新しいアルゴリズムだと，たしかに学界での評価は高いかもしれない．しかし，商品化となるとただ作ればよいというものでもないと思う．たとえば，優れたシミュレータのアルゴリズム（エンジン）があったとしても，既存のデータを取り込む部分の作り込みが必要となる．また，アルゴリズムを実験するプロトタイプができたとしても，実際の顧客のデータを使った設計フローで実証されなければ使い物にならない．意外と外部からデータを取り込むインターフェースやデータベースの作り込みの部分で時間と労力を使うケースが多い．

　また，最終製品を取り巻く市場状況も成功を左右させる．たとえば，どんなに優れた新しいプロセッサを開発したとしても，それだけでなくファームやソフトを開発する環境を用意したりするのは当たり前だし，どの市場にまず売り込むかによっても大きく戦略は変わる．これからプロセッサを売り込むといっても，ウィンテル系が市場を制圧しているPC向けに売り込んでいくのは非常に難しい．エンジニアとしてシーズでビジネスを展開していきたい気持ちは大きいと思うが，肝心なのは，そのシーズを取り巻く環境をどうおさえていくかであろう．