Conyac で依頼された翻訳結果を公開

[英語から日本語への翻訳依頼] それよりも、次のステージに到達しようとする際に起こりそうな状況について予測することのほうが実行は可能だ。その予測の大部分は、似たような領域を進む多くの企業...

翻訳依頼文
Rather what is feasible is predicting the probability of reaching the next stage. A large part of that is avoiding stepping on the many landmines and pitfalls that many companies who have tracked similar territory have fallen prey to. It is these patterns that startups can uncover by finding poor performing benchmarks in the Startup Compass and that we’ve begun to index in the Investor Compass with more than automatic 50 due diligence tests. In this sense, it could be argued that, success, at least in part, exists in the negative space of failure. In response, many have rebutted that breakthrough companies are defined by the rules of convention they brake. Yet, if companies are breaking rules, they shouldn’t be doing so unwittingly, and that is what we can help them recognize. Furthermore, innovation does not come from entirely throwing out the proverbial rulebook of convention. Rather, innovative companies bet their success on flipping a few key assumptions on their head, and keep the much of the rest fairly standard. At the same time we should not underestimate the power of data to enable new novel applications. Every new industry that data flows into it seems to disrupt. The game of baseball changed when Billy Beane brought in the quants. Wall Street is now run primarily by high frequency trading algorithms designed by quants. Why hasn’t data disrupted the startup world yet?

1) We haven’t been measuring the right metrics.

Most attempts to quantitatively analyze startups have failed because people have tried to apply the same financial models to startups that are traditionally used for large publicly traded companies. But startups are not small versions of large companies. This is the dollhouse fallacy at work. Revenue growth doesn’t count as progress for startups. The Startup Genome describes progress for a startup as evolving through 7 developmental stages on the path to becoming a large company: Discovery, Validation, Efficiency, Scale, Sustain, Conversation, Decline. In the the first 4 stages of a startup’s lifecycle, the metrics that are most relevant for measuring progress are the ones that describe how customers interact with the product. Only after the scale stage has a businesses stabilized enough for financial models to behave properly. 2) It’s been difficult to access, aggregate and analyze the right metrics.

Currently the Startup Genome Compass gets this customer interaction data through a survey, but we don’t plan to for much longer. A big wave has been brewing that is now beginning to crest. Today, nearly every single software application a startup uses lives in the cloud. Soon all of this data will be easily accessible through APIs. This is a trend the Startup Genome will be doubling down on. Over the next year we will build APIs that will allow startups to automatically share data with us from Google Analytics, Salesforce, Quickbooks and many other applications. In return we will offer companies ever more precise insights for how they can run their company better and be more successful. Once this data stream is unlocked a new world of data driven business will soon be upon us. To hit these product milestones the Startup Genome is now raising a seed round on angel list. If you work with startups as an investor, advisor or service provider you can sign up for the private beta of the Investor Compass here. And if you are entrepreneur you can invite your stakeholders to stay up to date on your progress here.

Let us know how you use it and how you would like to see it evolve. We look forward to exploring this possibility space with you.
kenny2030 さんによる翻訳
それよりも、次のステージに到達しようとする際に起こりそうな状況について予測することのほうが実行は可能だ。その予測の大部分は、似たような領域を進む多くの企業が犠牲となっているたくさんの地雷や落とし穴をいかにして避けるか、ということになる。Startup Compassからパフォーマンスが振るわないベンチマークを発見することによって、スタートアップ企業はそのパターンを発見することができる。そして我々はInvestor Compassにより、自動で行われる50回のデューデリジェンスよりもたくさんのデータをインデックス化し始めている。この意味において成功というものは、少なくとも部分的には、失敗という否定的なものの中に存在する。それに対して多くの人は、成功した企業というものは彼らが破った慣習に則ったルールによって定義されるのだ、と反論する。
だが、もし企業がルールを破っているならば、彼らは知らずにうっかり破ってしまうべきではないし、そしてこれこそ企業が認識する上で我々が助けとなれることなのだ。さらに、イノベーションは慣例についておなじみのことが書いてあるルールブックを全部放り捨てたからやってくるというわけではない。むしろ、革新的な企業は頭の中にある主要な2、3の仮定をひっくり返してみることにその成功を賭ける。そして、それ以外についてはかなりの部分において標準を守るのだ。
それと同時に、我々はいままでにない新しいアプリケーションを実現するデータの力を低く見積もるべきではない。新しくデータが流れ込んでくるようになった業界はすべて、混乱しているように見えるものだ。野球の世界ではビリー・ビーンが統計的な手法を持ち込んでから変化が起きた。ウォールストリートでは現在、主に統計的手法によりデザインされた高頻度取引のアルゴリズムに基づいて運営されている。なぜスタートアップの世界では今のところデータが混乱をもたらしているのだろうか?

1) 我々は正しい指標を使って測定していない。

定量的にスタートアップを分析する試みの多くは失敗している、なぜなら人々は大きな株式公開企業に対して伝統的に使われてきたのと同じ金融モデルをスタートアップに適用しようとするからだ 。しかしスタートアップは大企業がそのまま小さくなったものではない。
これはドールハウスの過ちという陥りがちな間違った見方だ。収益の成長はスタートアップにとって進歩とは見なされない。Startup Genomeはスタートアップにとっての進歩とは、大企業へと成長する課程における7つの段階、すなわち発見、検証、効率、拡大、維持、保全、下降を経て発展するものだと説明している。スタートアップのライフサイクルにおける始めの4ステージでにおいて進歩を測定するのにもっとも適した指標は、どれくらい顧客がその製品とやりとりを行ったかを表すものだ。拡大ステージの後になって、やっと事業は金融モデルが適切に働くのに十分なほど安定するのである。
2) 正しい指標を入手して、情報を集約し分析することが難しい。

今のところ、Startup Genome Compassは調査を行うことでこうした顧客が行ったやりとりについてのデータを手に入れている。しかし我々はこのやり方をずっと続けるつもりはない。起ころうとしているビッグウェーブは今や頂点へと達しようとしているのだ。
今日、スタートアップが利用しているほとんどすべてのソフトウェアアプリケーションはクラウド上で動作するものである。まもなく、このデータにはすべてAPIを通して容易にアクセスできるようになる。このトレンドにStartup Genomeは大きく賭けることになるだろう。今後1年間、我々はスタートアップ企業がGoogle Analytics、Salesforce、Quickbooksそして他の多くのアプリケーションから得ているデータを自動的に我々と共有することを可能とするAPIを作る予定だ。データ提供の見返りとして、我々はよりうまく企業を運営するため、そしてより大きく成功するためのこれまで以上に正確な洞察を企業へ提供する。いったんこのデータストリームが利用できるようになれば、ビジネスがデータに基づいて動くという新たな世界がすぐに我々のもとへ到来する。こうした画期的なことを実現するため、Startup GenomeはAngelListで現在シードラウンドの資金調達を行っているところだ。
もしあなたが投資家、アドバイザー、あるいはサービス提供者としてスタートアップに協力しているならば、ここからプライベートベータバージョンのInvestor Compassに登録することができる。そしてもしあなたが起業家ならば、ステイクホルダー達があなたの進歩について最新情報を得ることができるように彼らをここから招待することができる。

そして、これをどのように利用しているか、そしてどのように進化してほしいかについてぜひ我々に知らせて欲しい。あなたと共にこの可能性にあふれた領域を探索できることを心待ちにしている。

Conyac で翻訳した結果

依頼文字数
3605文字
翻訳言語
英語 → 日本語
金額 (スタンダード依頼の場合)
8,112円
翻訳時間
3日
フリーランサー
kenny2030 kenny2030
Starter (High)