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**「なぜ大手企業は失敗を繰り返すのか――スタック誤謬（2016）」**

2026/01/07 1:53

**「なぜ大手企業は失敗を繰り返すのか――スタック誤謬（2016）」**

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要約▶

Japanese Translation:

(すべての重要ポイントを組み込んだもの)**

## 要約

この記事は「スタック落とし込み誤謬（stack fallacy）」について説明しています。これは、自分自身の技術の上にソフトウェア層を追加することが取るに足らないという誤った信念です。  
主な例として以下が挙げられます。

- **データベース企業**は SaaS アプリを「ただのデータベースアプリ」と見なす傾向があり、新市場で過剰自信に陥ります。
- **VMware vs. AWS**：AWS は仮想マシン技術上で動作しているにも関わらず、VMware が対抗できないという事例は誤謬の一例です。
- **Oracle vs. Salesforce**：両社ともデータベース上で動作するのに対し、Oracle は CRM で Salesforce を打ち負かせません。
- **Apple のハードウェア成功**は、写真共有や地図といったシンプルな消費者向けアプリを構築する際の難しさによって相殺されます。
- **IBM & Microsoft OS**：IBM は PC ハードウェア上のソフトウェア層を過小評価し、Microsoft が支配的になる余地を作りました。
- **Larry Ellison の ERP 移行**：PeopleSoft と Siebel の買収は、上位レイヤーを誤判定した結果として混合的な成果をもたらしました。
- **Google のソーシャルネットワーク試み**：豊富なメールグラフデータを保有していたにもかかわらず、ソーシャルネットワークの構築に苦労しました。「作ることが取るに足らない」という考えはしばしば誤解を招きます。

成功へのボトルネックは通常、技術的スキルよりも顧客洞察の欠如です。  
スタック下層で革新する方が容易なのは、企業が自然にそのレイヤーの顧客であり、技術スキルを取得しやすい一方で市場知識を得るのは難しいためです。

**結論**：プロダクトマネジメントは「何を作るか」に焦点を当てるべきであり、「どのように作るか」だけでは不十分です。持続可能なイノベーションには、深い市場調査とユーザー中心設計が不可欠です。  
この記事では、Skyflow の共同創業者／CEO である Anshu Sharma をシリアルアントレプレナーおよびエンジェル投資家としても引用しています。

本文

スタック誤謬は、数多くの企業が新市場を狙って失敗する原因となっています。データベース会社がアプリは簡単だと考えたり、VM ベンダーがビッグデータは容易だと思い込んでいる場合、それはスタック誤謬に陥っている証拠です。

スタック誤謬とは、「自分の層の上にあるレイヤーを構築することは簡単だ」という誤った信念です。
（イラストクレジット：XKCD）

数学者は自然界全体を数理的に記述できると信じることが多く、物理学すら応用数学であるという錯覚に陥ります。ビジネスの世界にも同様の幻想があります。

スタック誤謬 ― 「ただのアプリ」

データベース企業は SaaS アプリを「単なるデータベースアプリ」とみなし、容易に構築・競争し市場で勝利できると過信します。歴史は、Amazon がクラウド IaaS 市場を支配している一方で、下層技術を開発するベンダーが競争に苦労していることを示しています。VMware は AWS と対抗できず、AWS 全体が仮想マシン技術（VMware のコアコンピタンス）上に構築されているにもかかわらず勝てません。Oracle も Salesforce を CRM SaaS で打ち負け、Salesforce を「ホステッドデータベースアプリ」としか見なしていないためです。

TechCrunch イベント
サンフランシスコ | 2026年10月13日〜15日

Apple はチップやプログラミング言語などを自社開発し垂直統合を進めていますが、フォト共有やマップといった単純なアプリを構築するのは非常に難しいです。過去にも類似した例が多くあります：IBM は Microsoft に OS 市場を支配させ、1990年代にラリー・エリソンは SAP が ERP（プロセス自動化）で大金を稼ぐと予想しましたが、彼にとって ERP はテーブルとワークフローの集まりに過ぎず、数億ドルを投資して市場を掌握しようとしても混合結果でした。最終的に Oracle は PeopleSoft と Siebel を買収することでアプリ市場へ参入しました。

なぜ私たちはスタック誤謬に陥り続けるのか？

スタック誤謬は人間性から生まれます――私たちは「知っているもの」を過大評価します。大規模データベース企業で働いており、CEO が「Intel や SAP と競争できるか？」と尋ねたとき、多くの人が関係者はレシピオブジェクトを構築できてもチップを作れるとは想像しません。しかし、上層ビルディングブロックに慣れていると ERP アプリを構築できると信じやすいです。

成功のボトルネックはツール知識ではなく、顧客ニーズの理解不足にあります。データベースエンジニアはサプライチェーンソフトウェアの顧客が何を望んでいるかほとんど知らず、それを雇用することはできますが、コアコンピタンスではありません。驚くべきことに、下層から上層へイノベーションするよりも、逆に上層から下層へ進む方が簡単です。

理由は、あなた自身が下層の自然な顧客であるためです。Apple は理想的な未来マイクロプロセッサに何を求めているかを知っていました――構築するスキルは持っていませんでしたが、顧客ニーズは十分に理解されていました。技術スキルは購入または習得可能ですが、市場ニーズの深い理解を買うことは非常に困難です。そのため、Apple が半導体チップを作るのは地図アプリよりも容易だったのは不思議ではありません。

Google・Facebook・WhatsApp

Google はメールグラフと検索インタレストデータを所有していましたが、「単純」に見えるソーシャルネットワークで成功することに苦労しました。これはスタック誤謬の完璧な皮肉です――上層に構築できるものはあるが、何を作るべきか分からない場合が多い。プロダクトマネジメントは「何を作るか」を知る芸術です。

スタック誤謬は、企業が明らかなことに失敗し続ける理由を示しています――それは「何」が「どのように」よりも 100 倍重要であるという事実です。

Anshu Sharma
Skyflow の共同創業者兼 CEO、シリアルアントレプレナー、エンジェル投資家。

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2026/01/01 15:15

**球状ヘビ**

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2026/01/07 6:10

プロバイオティクス摂取後の口腔マイクロバイオームシーケンス研究

## Japanese Translation: > 本研究では、BioGaia の市販オーラルプロバイオティクス「Prodentis」（*Limosilactobacillus reuteri* の2株を含む）が、30日間の自己投与試験中に口腔内で定着できるかどうかを検証しました。事前・治療中・治療後、および停止から1週間後の4つの唾液サンプルを Oxford Nanopore 技術と Plasmidsaurus を用いて解析しました。*L. reuteri* のリードは検出されず、最も近い一致は約91 % の類似度に留まりました。これは定着がなかったか、または検知限界以下のレベルであったことを示唆しています。 > 口腔マイクロバイオームは変化しました：Prodentis を中止した後、*Streptococcus salivarius* が全細菌に対して <2 % から約20 % に上昇しました。同時に *S. mitis* は急激に減少（≈15 % → 1 %）し、総合的な Streptococcus の割合はほぼ一定のままでした。これは *S. salivarius* がニッチを占有して置き換えたことを示唆しています。さらに *Veillonella tobetsuensis* は 2.1 % から 5.7 % に増加し、成長する *S. salivarius* が生成する乳酸に支えられた可能性があります。いずれのサンプルにも赤複合体（P. gingivalis, T. forsythia, T. denticola）は検出されませんでした。 > シーケンス解析は便利で費用対効果が高く、4サンプルに対して総額 240 ドルで済みました。高品質な ONT リード（中央値 Q 23、約1,500 nt）が得られました。この結果は口腔プロバイオティクスの定着検出の難しさを浮き彫りにし、短期間でも製品がマイクロバイオームを再構築できることを示しています。Prodentis は風味が良く、一時的な口腔健康効果を提供する可能性がありますが、本実験ではプロバイオティクス株の定着は検出されませんでした。将来的には、より高用量や代替投与システムを試し、定着と長期的影響を評価する研究が期待されます。

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**ハッカー全員へ：お金の仕組み（2024）**

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