🐴 (馬)

Takaaki Umada / 馬田隆明

自由と連帯と安全保障のためのテクノロジー（とスタートアップ）

イーロン・マスクの言動や思想になじめない人たちが増え、別のEVを探し始めている人が増えてきているようです（WSJ）。しかし一方で、Teslaの車の乗り心地や充電ネットワーク、自動運転技術をはじめとする利便性は他と比べてかなり高いため、乗り換えようとしても中々代替がありません。

SNSプラットフォームも同様の問題を抱えています。XやFacebookと同様の機能を持つプラットフォームは他にあれど、既にいる多数のユーザーや、ユーザー間のつながりは替えの効かないものです。BlueskyやMastodonなどの代替SNSが一時注目を集めたものの、ネットワーク効果の壁を超えられていません。

これらのサービスは使われれば使われるほど、ユーザーは逃れづらくなります。たとえば運転すればするほどデータが溜まり、自動運転は性能を上げます。SNSも使う人が増えるほど価値が増します。

これらのサービスを使い続けることは、表面上は自分の意思決定です。しかし、半ば強制的な形で選択を迫られており、自由な意思決定であるとは言えないでしょう。

 

我慢できる範囲内であればまだ良いかもしれません。しかし、そうでなくなること、たとえば大切な何かを手放さなければならない、という状況も十分に考えられます。

そんなとき、自らの意思を捨てずに済むようにするためには、代替手段や他人に影響できるだけの力を持っておく必要があります。私たちが自由を守るためには、あるいは守りたいと思っているものを守るためには、守るための不断の努力が必要であり、守れるだけの武器や防具が必要だということです。

そうした武器や防具の必要性が増しつつある今、スタートアップもそうしたものを作り上げていく一部の役割を担う、そして個社もそうした役目を考えるべき時代になりつつあるのではないかと思い、本稿を書いています。

 

安全保障の議論の変化

安全保障という言葉を頻繁に聞くようになって数年が経ちました。当初は中国やロシアといった専制国家 vs リベラル民主主義国家の様相を示していましたが、2025年現在、リーダーシップを取っていたアメリカの大きな転換もあり、その構図は大きく変わりつつあります。そのため、大国のアメリカに過剰に頼らないバランスや多極化を見据えた安全保障を巡る動きが始まっています（Economist）。

日本も同様の議論がされ始めています。例えば、もし日本近郊で軍事衝突があったとき、アメリカが「中国もしくはロシアに領土を渡さなければ、自動運転の車を止めるぞ」「GPSを提供しないぞ」と言われたとき、代替手段がなければその条件を飲まざるを得ないかもしれません。実際に、そしてウクライナではStarlinkの提供の撤回がまさにそう使われそうになりました。

私たちが脅されるのは決して直接的な軍事力だけではなく、経済が武器化する時代にもなっています。

そして、安全保障とは軍事や経済の話から、徐々に社会思想を守る話にもつながりつつあるように思います。確かに安全や武器は手段であり、守りたいものがあったはずで、その一つが思想なのだろうと思います。

私たちが当然のように享受していた自由や権利、安全というものが、徐々に脅かされ始めているということなのでしょう。

 

スタートアップだからこそできる役目

国際情勢がこのように変わっていく中で、そのためにスタートアップが何かしらのリスクを取って、技術や事業を開発していく役目が新たに加わりつつあるのではないかと思っています。

様々な事業形態がある中で、スタートアップという特殊な器が社会から期待されている役目や社会に果たしうる役目は、以下の3つのいずれか、もしくはその複数であるように思います。

  • 他では取れないリスクを取る（大きく成長しうる可能性に賭ける）
  • より長期の動きを見据えながら動く
  • 短期的な不確実性（とそれによる機会）に対して機敏に応える

これらの特徴は、現在の社会情勢においても、いくつかの役割を果たし得ます。

たとえば、自動運転の技術を日本のスタートアップが作ることができれば、他国がどう出てこようと、プランBを持つことができます。あるいは、他国の産業では代替不可能な事業や技術を作ることができれば、それを交渉材料にすることもできるかもしれません。

2つめの長期間の課題も同様です。気候変動の問題に対して大きく寄与する事業を作ることができれば、それは多くの国で欲しがられるものとなるでしょう。そして3つめの、時代の時々の要請に応じたものを素早く提供することもできれば、様々な課題に対応できます。

実際、ここまで例に挙げたTeslaゃStarlink（SpaceX）はスタートアップとも言えます。

経済を武器として使ってくる人たちがいるのであれば、こちらも強い経済や先端的な技術を作っていく必要があります。そしてスタートアップはその一翼を担うことができますし、日本においてその役目の一部を期待されているように思います（ただし、戦略の核とするにはやや不安定な器ではあります）。

そのためにはやはり、より大きく、意味のある事業を、そして未来の世界に必要な事業を作っていく必要があるように思います。

 

開かれた社会とそのテクノロジー

一方で、一国で全てを行うのは、日本のような比較的大きな国であっても難しいものです。特に資源の少ない日本にとって、すべてを自国で賄うのは現実的ではありません。エネルギーや食料だけを見てみても、国内で完結することは難しいでしょう。

安全保障というと、「すべてを自国で賄おう」という考えが先行してしまいがちですが、恐らく日本はアメリカ等の大国とは違い、たくさんの国々や人々と協調していきながら生きて行かざるを得ません。

「自立とは依存先を増やすこと」という東京大学の熊谷先生の話が日本では有名ですが、国際政治学においても、相互依存の複雑なネットワークが形成されることで、単一の依存関係による脆弱性が軽減されることがジョセフ・ナイやロバート・コヘインによって唱えられています。

（ただし、上述の『武器化する経済』の中で、ヘンリー・ファレルとアブラハム・ニューマンが指摘するように、その相互依存関係を武器化することも起こっています。実際に昨今の関税などでダメージを食らいやすいのは、相互依存性の高い同盟国や友好国です。そうでない国とは経済的にすでに分離されているためです。）

アメリカの例からも明らかなように、同盟国も内政によって方針が変われば思想も変わります。政権交代によって各国の政策が大きく変わる可能性を考慮すると、特定の国だけに依存するのではなく、国益や価値観を共有する複数の国々と多層的な協力関係や戦略的な相互依存関係を構築・管理していくことが必要だということです。

そうした関係を構築していくためには、私たちは適切に開かれている必要もあります。ある程度同じ思想を持つ同盟国と連携しながら、資源や情報、データなどを共有することです。さらに異なる思想を持つ国とも、協調可能な領域では協調するといった適切な距離感も必要でしょう。

そしてそれを実行するためには、自国を守りつつ、他国に貢献する技術や事業が必要不可欠です。

 

技術や事業で仲間を作る

ここで言う技術や事業は、他国を攻撃するような技術や事業ではなく、また軍事的に守るための技術や事業ではなく、むしろ民間の経済活動です（防衛的な技術や事業は議論が別途必要でしょう）。

経済という文脈で、資源のない日本にとって、国際社会で交渉のカードとなりうるのは、科学技術やこれまで溜まった金融資産、コンテンツなどの文化です。日本のアニメや日本食などのソフトパワーは既に世界的に認知されていますが、先端技術においても同様の価値を創出できるポテンシャルをまだ持っています。

世界に通用する技術を開発し、国際的な課題解決に貢献することで、「頼られる国」になることができます。実際、日本の半導体製造装置メーカーや素材企業が持つ高度な技術は、グローバルサプライチェーンにおいて代替困難な価値を提供しています。

そうした輸出できる技術は、国家の課題や世界の課題の解決にも通じる技術であり、成功すれば経済的にもリターンがあるはずです。

例えば、優れた気候変動対策の技術を持っていれば、国際交渉の材料となるだけではなく、気候変動を課題だと考える国々との連帯を強化することができます。あるいは思想的なリーディングポジションを取ることもできるでしょう。

（その意味において、第7期科学技術イノベーション基本計画の中に安全保障の議論が入ることは、産業政策と科学技術政策、そして世界各国との連帯を見越した安全保障が統合される議論であってほしいと願っています。）

そしてそんな中、スタートアップがその器の特長を活かして、自国の自律性を守る技術や、他国との連帯を可能にする事業を作っていくことで、自国や他国に貢献する、ということはもっと意識されても良いのではないかと思います。

言い換えれば、「国や国際関係から見たときに、これはどのような意味を持つ事業なのか」「自国や他国に欲されている事業は何なのか」ということをスタートアップ側がより考えていく必要がある時代なのではないかと思っていますし、私の周りのスタートアップではそうした議論が徐々に増えているようにも思います。

 

リベラルな国際秩序における日本の位置づけ

リベラルな国際秩序に属する先進国の中で、日本はまだ比較的安定した位置にいます。アメリカは二大政党の分断が激しく、欧州は民主主義的価値観が維持されているものの、極右政党が複数の国で勢力を伸ばしつつあります。

一方日本は、幸いにして、良くも悪くも変化はそこまで大きくなく、自由民主（リベラル・デモクラティック）をその名に冠する自由民主党（自民党）がまだ与党の立場にいますし、第二党である立憲民主党もリベラルな立場を取っています。

自民党は創立時には『日本保守党』になりそうだったようですが、それでも立党時には「外交の基調を自由民主主義諸国との協力提携に置いて」と述べ、現在の綱領にも「正しい自由主義と民主制の下に」と明記されています。

変容し続けるであろうリベラルな国際秩序の中で、リーダーシップが不在となりつつあります。それは短期間かもしれませんが、そうであったとしても、日本は適切に動くことで、国際的によりよいポジションを取りやすい位置にいるように思います。

 

国益に資するより多くのスタートアップと競争

ただし、それを実現するためには実弾となりうるような事業が必要です。

その事業を短期間に作っていくときに、スタートアップはその役目を果たしうるのではないかと思っています。どんなに難しかろうと、リスクを取って自動運転やLLMを作りに行くこと、あるいは気候変動対策技術を作りに行くことなどです。

そうした責任を積極的に負う器とならなければ、スタートアップはずっと経済の傍流のままとなってしまいます。

そしてスタートアップが「時代」に機敏に反応するものであれば、今まさに日本は国外も国内も沢山の「この時代ならではの課題」を抱えており、取り組むべきことはたくさんあります。

国内を見てみれば労働力不足等が上がるでしょう。それを不足を圧倒的に解消することで、私たちはよりイノベーティブな仕事により取り組むことができます。

そして国外を見てみれば、私たちが大切にしたい思想（たとえば自由民主主義）を土台に持つ社会や自由を維持していくこと、あるいは国や国民が自律的であるためにやるべきことが浮かびつつあります。

そうした課題にスタートアップの一部は取り組んでいかなければなりません。

そしてそれは決して各領域で、日本で一社だけ、という状況ではあってはいけないのだと思います。

国は1社だけを応援することはできません（大企業の補助は実質的に1社応援をやっているようには見えますが…）。それに中国の各企業も、国内市場での競争があってこそ、世界的な競争力を持つ企業が現れています。

国が狙いすました一社を勝たせるのではなく、適切な競争環境を作り、そこで切磋琢磨するように仕向けることが、世界で本当に勝つスタートアップを生んでいくはずです。

そしてそれは競合同士の戦いに勝つためではなく、時代との戦いに勝つためでもあるはずです。

 

自由と連帯のためのスタートアップ

「長いものには巻かれろ」という言葉の通り、強い人に傅くほうが賢いと思う人もいるでしょう。あるいは「強い者に刃向かうほうが馬鹿だ」という立場を取る人もいると思います。

しかしもしそうでない立場を取るなら、この記事で言えば自由で開かれた社会を守りたいと思うなら、努力が必要です。

特定の国や事業への過度な依存から脱却し、複数の選択肢を持つこと、そして他国にも貢献するこそが、私たちの自由を担保します。

そのためにも、世界に通用する技術を開発し、価値観や国益を共有する国々と協力関係を強靱にしていくことが大事であり、そこに日本のスタートアップは貢献しうるし、その役目を取りに行くところが増えたほうが良い、あるいは増えてほしいと個人的に願っています。

それは単なる経済的価値の創出だけでなく、社会的・政治的価値を持つ技術や事業を作る役割を担い、より大きな意味を持つ事業を見据えていく、ということでもあるでしょう。

 

気候変動への対策が私たちの世代の一つの問題でした。それに加えて、自由民主主義の維持やリベラルな国際秩序の擁護もまた、私たちの世代が取り組むべき問題なのだろうと思います。

すでにたくさんの現状分析はなされており、今は実行の段階に入ってきているように思います。その実行の先駆者として、多くのスタートアップの挑戦が出てくることを期待していますし、そうなるように何かしら活動をしていければと思います。

テクノ・メリオリズム（テクノ改善主義）

テクノオプティミズム（技術楽観主義、テクノ楽観主義）や効果的加速主義という言葉をしばしば見るようになりました。

こうしたテクノオプティミズムの背景には、「テクノロジーの進歩により、社会はより良くなっていく」という信念があるように思います。その信念が強い場合、「テクノロジーが進歩することによって、ほぼ全ての問題が解決できる」という考えや、加速主義的な思考にも近づいていきます。

ただ私は、そこまでテクノロジーに対して楽観的にはなれない人間です。テクノロジーにはリスクもありますし、ときには規制も必要だと思っています。それに富の再分配には政治も必要で、技術ですべてを解決できるとは思っていません。しかし同時に、テクノロジーが多くの問題を解決してきたことには敬意を感じ、今後もテクノロジーの発展には強く期待しています。

テクノオプティミスト（テクノ楽観主義者）や効果的加速主義者の持つ、「テクノロジーの進歩でほぼ全ての問題を解決できる」という極端な考えには与しないものの、テクノロジーの進歩については希望を持っている、という立場を取る私のような人間にとって、自らの立場をテクノ楽観主義や加速主義と位置づけることはかなり躊躇することでした（あまり一緒にされたくない、という意味でも）。

そこで見つけたのが「メリオリズム」という言葉です。

 

メリオリズム

メリオリズム (Meliorism) は改良主義や漸進的改善主義と言われます。melior は「より良い」を意味するラテン語です。

メリオリズムは、ウィリアム・ジェームズやジョン・デューイなどのプラグマティズムの系譜の考え方であり、ユートピアのような完全な理想的な状態には到達できないかもしれないけれど、人々の意識的な努力によって徐々に改善はできる（より良くなりうる）、と信じる立場です。辞書では「世界は改善する傾向があり、人間はその改善を助けることができるという信念」とも整理されます。

メリオリズムは、楽観主義でもなく、悲観主義でもなく、その間に位置づけられます。革命的で破壊的な変化を求めるものではなく、漸進的な進歩を求めます。ポパーの社会工学的なアプローチにも近いとも言えるでしょう。そして進歩主義の理想から、エリート主義的な特権を取り除き、庶民と正面から向き合う考え方とも言われています。

このメリオリズムと技術との掛け算、テクノメリオリズム（テクノ改善主義 - techno meliorism）という概念が、「技術によってより良い世界を実現することはできる」という今現在の自分の考えに適したものではないか、と現段階では思っています。

（※ 漸進的な改善では解決できない問題もあるので、全てにおいてこの立場を取るわけではないのですが…）

 

意思

振り返ってみれば、テクノオプティミズムは、テクノロジーさえ良くなれば、あとは放っておいても世界は良くなるものである、という考えがあるように見えています。

一方、テクノメリオリズムは、「そういうものである」という考えではなく、世界を良くしていくという考えを持ったうえで、テクノロジーを使っていく、という意思を含意できるように思います。

丸山真男の言う、「である」のではなく、「する」ことに近いかもしれません。丸山真男は『「である」ことと「する」こと』（『日本の思想』に所収）で、日本の社会を民主主義「である」と見做して、放っておいても維持されるものであると捉えることに注意を促し、普段の民主化によってかろうじて民主主義でありうること、そして主体的に点検や吟味をして維持「する」ことの重要さを説いています。

シェイクスピアでいえば「To be or not to be」ではなく、「To do or not to do」という問いである、という丸山の整理は、それをより分かりやすく説明しているでしょう。

同様に、「技術によって世界は良くなるものである」という単なる楽観ではなく、「技術によって世界を良くする」という意思を持って取り組むことが重要ではないでしょうか。

 

そうした意思を持って取り組むことが重要であるとすれば、なおさら、オプティミズムに留まるのではなく、メリオリズム的な立場を取って行動することが、より求められている時代になっているように思います。

なぜ DARPA は成功するのか？

（本ドキュメントは Ben Reinhardt 氏による Why does DARPA work? の翻訳です。目次は最下段にあります。本翻訳は参考訳であり、原文を参照してください。）

どうすればもっとSFを現実にすることができるでしょうか？

何かをやりたいなら、通常は過去にそれを成功させた人々を研究するのが良いでしょう。「このアウトライアー（外れ値）の生産関数とは何か？」と問うことで、出発点を提供できます。

DARPAはSFを現実に変える世界のアウトライアー組織です。1958年以来、気象衛星、GPS、パソコン、現代ロボット工学、インターネット、自動運転車、音声インターフェースなど、多くの技術の原動力となってきました。しかし、主に防衛技術の領域に限定されています – DARPAスタイルのアイデアでもその範囲外のものがあります。どのような模倣可能な属性がDARPAの突出した結果に貢献したのでしょうか？領域に依存しない「ARPAモデル」とはどのようなものでしょうか？そのモデルを応用して、他の領域で同様に大きな結果を生み出す組織を構築することは可能でしょうか？

DARPAがどのように機能するかを説明する記事は数多くありますが1、簡単に言えばDARPAはこのように機能します。約100人のプログラムマネージャー（PM）が5年程度の任期で「人間とコンピュータの共生」のようなハイレベルなビジョンを追求するためのプログラムを作成・運営します。これらのプログラムでは、大学や大小の企業の研究者に資金を提供し、様々な規模の研究プロジェクトを行います。プロジェクトに取り組むグループは総称して実行者 (performer) と呼ばれます。最高権限は国防長官に最終的に報告するディレクターにあります。

DARPAは防衛研究におけるイノベーションのための非常に強力なモデルを持っており、抽象的な「ARPAモデル」が他の領域でも同様の結果をもたらすと信じています。この記事では、DARPAがなぜうまく機能するのかを詳細に説明します。その説明を使って、私の能力の限りでプラトン的なARPAモデルを探り、説明します。また、このモデルを応用する可能性についていくつかの含意も抽出します。ちなみに、私はまさにそのような模倣に取り組んでおり、将来のエッセイでは、このモデルが民間資金によるコンテキストで実行された場合にいかに強力になり得るかを説明します。

このドキュメントの使い方

このドキュメントは厳密なエッセイというよりも原子的なノートのコレクションのように機能します – いわばDARPAをテーマにしたタパス（小皿料理）です。セクションの順序はガイドラインにすぎないので、飛ばし読みしても構いません。全体を通して、このような内部リンクが出てきます。これらのリンクはARPAモデルの相互関連性を示す試みです。

あなたの時間と関心に合わせて、2つの独立した部分があります：要約と全文です。要約は全文の要点を捉えて圧縮することを目的としています。要約の各セクションは、対応するより深いレベルのセクションに内部リンクしているので、より多くの情報やニュアンスが必要な場合は、そこから得ることができます。

これが単に興味深いと思うだけの広い読者層よりも、行動を起こす意欲のある少数の人々に読まれることを望みます。その意味で、TwitterやHacker Newsでこれを共有したいと思った場合は、代わりにそれに基づいて行動を起こす1人か2人の友人と共有することを検討してください。ご協力いただきありがとうございます！

要約

プログラムマネージャー

結局のところ、ARPAモデルは優秀なプログラムマネージャーに依存しています。なぜそうなのでしょうか？PMは自分自身で考え、構造化されていない環境で抽象化の階層を上下する必要があります。それに加えて、彼らの仕事の多くはネットワーク構築であるため、効果的なコミュニケーターおよびコーディネーターである必要があります。さまざまな高変動産業で「優れた人材」を作る抽象的な資質は、多くの不確実性の下で物事を成功させる能力に帰着するというパターンがあります。そのパターンを考えると、優れたDARPA PMとなる人材は、優れたヘッジファンドのアナリストやスタートアップの初期従業員などにもなるでしょう。したがって、PMになる人々の動機を掘り下げることが重要です。PMを優れたものにする正確な詳細を知ることで、他のすべての高変動産業と全く同じ人材を追いかけることを防ぐことができます。「人材」が「専門的訓練」の暗号ではない場合、それはその役割や産業がシステム化されていないことを意味します。したがって、ここや他の場所での「ARPAモデル」についての話にもかかわらず、実際に存在する以上の構造をプロセスに帰属させている可能性があることを念頭に置く必要があります。

DARPAのプログラムマネージャーは、研究者とディレクターの両方から制御とリスクを引き離します。PMはプログラムを立ち上げる前に一つの公式チェックポイントしか持たないことでディレクターから制御を引き離し、素早くお金を動かす能力によって実行者から制御を引き離します。PMは高リスクなプロジェクトの集合体として低リスクのプログラムを設計します。100のプログラムのうち5〜10のみが変革的な研究を成功させ、プロジェクトの10%のみが早期に終了します。実行者からプログラムマネージャーにリスクをシフトすることで、DARPAは他のモデルでは対処できないシステミックな問題に取り組むことができます。

最高のプログラムマネージャーはシステム的バイアスに気づき、そこを攻めます。例えば、すべての有限要素モデリング文献が局所的に静的な状況を前提としていることに気づき、「動的だったらどうなるか？」と問うことです。「最高のプログラムマネージャーは木々の中に入っても森を見ることができる。」明らかに、この資質はかなり曖昧ですが、2つの正確な質問につながります：

  1. 学問分野におけるシステム的バイアスを発見できる人をどのように見つけるか？
  2. 学問分野におけるシステム的バイアスを見つけることをどのように体系化できるか？

最初の質問は、異端者や専門家ではない専門知識を持つ人々を探すべきであることを示唆しています。2番目の質問は、学問分野とその前提をマッピングするための構造化されたフレームワークを構築することを示唆しています。

DARPAプログラムマネージャーの仕事の大部分は、集中的なネットワーク構築です。DARPA PMは、単にそれらに接続するだけでなく、文字通りの意味でネットワークを作成します。PMは、影響を与えたい分野に隣接するアイデアに取り組んでいる様々な人々に会い、小さなワークショップで彼らを集め、どの可能性が不可能ではないのか、そしてそれらを可能にするために何が必要かを掘り下げます。PMは実行者デー (perfromer days) をホストします—プログラムのさまざまな部分に取り組んでいるすべての人々のための小さなプライベートカンファレンスで、実行者は何がうまくいっているか、何がうまくいっていないか、そしてPMに依存しない接続を構築することについてアイデアを交換することができます。J.C.R. Licklider2はここで模範です。彼は人間中心のコンピューティングに興味を持つすべてのクレイジーな人々を集めました。さらに、彼は最初のコンピュータサイエンスの研究室グループの作成も支援しました。PMはまた、政府、学術界、スタートアップ、大企業などの異なるクラスの組織の人々のネットワークを構築します。これらの接続は、テクノロジーが研究室から棚に移る道を滑らかにします。

DARPA PMは自分自身で考え、好奇心を持ち、自我が低い必要があります。なぜこれが重要なのでしょうか？賢く意見のある人々に囲まれているとき、簡単な選択肢は、それが雄弁でよく考えられているからという理由で彼らが言っていることを100％受け入れるか、それがクレイジーに聞こえたり自分の先入観に反するという理由で完全に拒否することです。自分自身で考えることで、これらの罠を避けることができます。PMは好奇心が必要です。なぜなら、学問分野の完全な像を構築するには、誰も尋ねていない質問を問うための本物の好奇心が必要だからです。大きな自我は、プログラムマネージャーがプログラムのすべての部分に自分の意志を押し付け、好奇心やトップダウンの問題とボトムアップの解決策の利点を殺してしまうでしょう。

DARPAはプログラムマネージャーとして雇う人材に関して非常に柔軟です。DARPAが通常の政府の雇用規則や手続きをバイパスできるような法的規定があります。雇用の柔軟性が重要なのは、PMが需要の高い種類の人々であるため、彼らはフープを飛び越えたくないかもしれないからです。官僚制度は規則を通じて一貫性を確保します - 最小限の官僚制度は、ひどいプログラムマネージャーを雇うことに対するセーフガードがないことを意味するので、「Aプレイヤーは Aプレイヤーを雇い、Bプレイヤーは Cプレイヤーを雇う」という原則が非常に重要です。

DARPAのプログラムマネージャーは4〜5年の任期を持っています。この一時的な性質は多くの理由で重要です。一時性は、PMが安全に行動したり、権力ゲームをしたりする誘惑から守ることができます。なぜなら、明確な目的は一つだけ - プログラムを機能させること - だからです。成功しても失敗しても、あなたは去ります。明示的に一時的な役割は、多くの選択肢を持つ人々を引き付けることができます。なぜなら、彼らは大きな影響を与え、その後何か別のことをすることができるからです。ほとんどの人が最終的に去るという知識と、それがいつになるかという不確実性の間に暗黙の緊張はありません。定期的なプログラムマネージャーの交代は、アイデアの交代も意味します。

なぜ人々はDARPAのプログラムマネージャーになるのか？キャリアとお金の観点から見ると、プログラムマネージャーであることはかなり厳しいように思えます。しかし、ユニークな利点もあります。それは、学術界の保守的な性質にイライラしている人々のためのアウトレットを提供します。大量の監視なしで多くのお金をコントロールする見通しは、一部の人々を引きつけます。愛国心は間違いなく要因であり、政府外で複製するのは難しいです。PMになることで、あなたが何をしたかを知っている小さなエリートグループの尊敬を得ることができます。最後に、世界に出したい特定の技術的ビジョンがあり、DARPAはユニークな方法でそれを実現するためのエージェンシーを与えてくれるかもしれません。

インセンティブと構造

不透明性はDARPAのアウトライアーとしての成功に重要です。議会とDoDは、PMがどのようにお金を使い、プログラムを運営しているかについてほとんどデフォルトの監視を持っていません。不透明性は、簡単な勝利を目指したり、外部の力によって批判されることを避けるインセンティブを取り除きます。もちろん、不透明性も列挙しきれないほど多くの方法で悪用される可能性があるので、問うことが重要です：DARPAはどのように人々に不透明性を悪用しないようにインセンティブを与えているのか？DARPAの小さなサイズとフラットな構造は、ピアプレッシャーがポジティブな方法で機能することを可能にします。有限の任期は、人々に完全に成功したいと思わせるか、まったく気にしないようにさせます。前者は、意欲的なプログラムマネージャーに権限を与えるときに起こります。

政府のDARPAへの影響は、不透明性とディレクターによってバッファリングされています。不透明性は特にDAPRAにとって重要です。なぜなら、議会のような多くの意見を持つお金の供給源は、「安全に行動する」というインセンティブを悪化させるからです。委員会は中央値の結果につながり、委員会に受け入れられるような行動を確保することは、委員会がそれらの行動を決定するのとほぼ同じくらい悪いです。意見のあるディレクターは、DARPAを（まだ）誰も求めていない長期的なアイデアに集中させる要石です。その歴史のいくつかの時点で、ディレクターはDARPAが解散されたり、より「通常の」R&D組織として軍に吸収されるのを防ぐために戦いました。

DARPAは複数レベルのトップダウン問題生成とボトムアップ解決生成を行います。ある意味で、PMは「ボトムアップ」のアイデア生成として機能します - しばしばプログラムのアイデアを作成し、コミュニティからプロジェクトのアイデアを募集します。他の面では、PMは研究者に明確に定義された問題に取り組むよう促す「トップダウン」の力として機能します。DARPAは「トップダウンとボトムアップのどちらが良いか？」という常に重要な質問を、両方を行うことで完全に回避します。

DARPAにおけるほとんどの人々の一時的な性質は、アイデアを再訪することを可能にします。明らかに、組織の記憶は個人よりも長く続きますが、特定のプログラムに関する記憶はすぐに消えます。任意のプログラムを実行しているPMは1人だけで、人々は他の人の仕事よりも自分の仕事にはるかに多くの注意を払います。特定のアイデアに関するこの一時的な記憶により、それらは過去の荷物に対処するのではなく、それ自体の長所に基づいて判断されることが可能になります。アイデアを再訪する能力により、DARPAは「未活用のレオナルドのアイデア」 - 時代に先駆けた良いアイデア - を探索することができます。

DARPAは比較的小さくてフラットです。2020年4月現在、DARPAはスタッフ124人と3層の管理層を持っています。その数はダンバー数の周辺 - 組織内のすべての人を一人が知るのに十分な小ささです。小さな組織は「グループプロジェクト」がないことを意味するので、すべてのPMは彼らが取り組んでいるプログラムに直接責任を持ち、サボる人をつくれません。小さなサイズはまた、多くの人を雇う圧力を取り除くことでPMの質を高く保つのに役立ちます。

DARPA従業員は、彼らが得られる可能性があるものと比較してあまり多くの給料を得ていません。2017年、プログラムマネージャーの推定給与は約90,000ドルで、ソフトウェアエンジニアリング以外でも経験豊富な技術PhDが期待できる170,000ドル以上と比較されます。低賃金には肯定的な議論と否定的な議論があります。肯定的な議論は、それがお金のためだけにそれに入り、役割を「ただの仕事」として扱う人々を選別するということです。一方、低賃金は、自分の価値に対して何らかの下限を考えている人々を選別する可能性があります。

DARPAのウェブプレゼンスを持つ人々に対する嫌悪は、彼らが非対称なキャリアリスクを避ける方法かもしれません。元PMによると、DARPAは重要なウェブプレゼンスを持つ人々を雇うことを避けています。21世紀においては、それは注目に値し、具体的すぎるため、掘り下げる価値があります。強いウェブプレゼンスを持つ人々は、ステータスゲームをプレイすることに焦点を当てる傾向があるか、少なくとも彼らのキャリアが彼らのアウトプットの公的認識に依存することを理解している世界にいます。何かをシャットダウンするのが簡単だと知っていれば、始めるのも簡単になるので、インターネットプレゼンスが少ないということは、大規模な発表や期待が少ないことを意味します。もちろん、説明はまた、DARPAが物事を秘密にしておきたいため、あまりにもうるさい人々を好まないということかもしれません。

DARPAは組織内で研究を行いません。研究を外部化することのいくつかのわずかな利点は以下の通りです：

  • DARPAが比較的小さくフラットであることを可能にします。
  • 実際の最先端の研究には、貴重な機器や知識が必要な場合があります。世界に一つか二つしか存在しない多くの機器や暗黙知があり、それらを購入したり雇ったりするよりも、有限のプロジェクトを通じてアクセスする方が簡単です。
  • 任意のプログラムには正確に一人の責任者がいるため、強力な説明責任を可能にします。
  • 内部政治なしに、同じ目的に取り組む複数のチームをプログラムマネージャーが持つことを可能にします。
  • 方向を変えるときに誰かを解雇したり、人々のための新しい仕事を見つけたりする必要がありません。
  • 組織にフルタイムで働きたくない人々にプロジェクトに取り組んでもらうことができます。

プロセス

DARPAには多くの緊密なフィードバックループがあります。フィードバックループは初日から始まります - DARPAでの「オンボーディング」は、主に口頭での伝統とシャドーイングを含む非公式なプロセスです。非公式なオンボーディングは通常、ベストプラクティスではありませんが、それはほとんどの組織がダンバー数に自分たちを制限していないからです。プログラムマネージャーは、プログラム設計を磨く過程で他のPMから重要な非公式のフィードバックを得ます。PMは研究者と非公式な会話を持ち、小さなワークショップに彼らを招き、仮説を検証するために小さな迅速なプロジェクトに資金を提供します。これらの活動は、研究者とPMの間だけでなく、研究者同士の間にもフィードバックループを設定し、時には新しい研究コミュニティを生み出します。

DARPAプログラムの初期探索段階は約150万ドルです。このお金のほとんどは小さなシードリングプロジェクト (seedling project) に向けられます。これらのシードリングプロジェクトは、アイデアが不可能ではないこと、そして実際に範囲内で可能であることを確実にするのに役立つように設計された小さな助成金または契約です。興味深いことに、これはスタートアップの大きなシードラウンドや学術研究室を設立するのに必要な金額と同じ範囲にあります。

DARPA PMはシードリングプロジェクトを使用してプログラムアイデアの最もリスクの高い部分を「耐酸試験」します。シードリングは3〜9ヶ月のプロジェクトで、費用は5万ドルから100万ドルであり、プログラム設計中に「コンセプトを『不信』から『単なる疑念』へ移行させる」ように設計されています。予算が約50万ドル未満である限り、シードリングプロジェクトに費やされるお金についてはほとんど監視がありません。シードリングは問題の解決策を見つけるためのものではなく、仮説を検証または反証するために設計されています。

DARPAの各プログラムは技術評議会によって技術的に厳しく精査されます。技術評議会 (Tech Council) は、提案されたプログラムの領域および隣接領域における技術的専門知識を持つ人々で構成されています。技術評議会ピッチミーティングは高いレベルを意図していますが、評議会メンバーは何についても深い技術的質問をすることができます。 技術評議会は、プログラムの技術的健全性についてディレクターに助言する以外の権限を持っていません。純粋に諮問的な技術評議会は、委員会による決定を避け、すべての責任をディレクターとPMに明確に保持するため、良いアイデアのように思えます。

DARPA PMがプログラムを作成するために使用する「フレームワーク」は、技術評議会を精神的にモデル化することです。この質問について私が追及したPMによれば、PMがプログラム設計のガイドとして使用するフレームワークに最も近いものは、「プログラムの領域とその隣接領域の両方における本当に賢い専門家のグループに、このアイデアがなぜうまくいくのかを正確に説明できること」です。フレームワークにはあまり構造がありませんが、PMに非常に固定された最終目標を与えます。

DARPAはPM間と実行者間の両方でクロスポリネーションを促進します。DARPAのすべての人は何らかの技術分野で深い経験を持っており、互いに立ち寄って専門分野について質問し合う文化があります。この文化的特徴は特別です。なぜなら、全員が自分のプログラムに取り組んでいるため、全員が自分のことだけに専念することは簡単だからです。DARPA資金を受け取る実行者は、様々な非公開ワークショップで互いに研究を共有することが求められます。この共有は価値があります。なぜなら、彼らは皆、同じ問題のさまざまな側面に取り組んでおり、学術界では通常、作業が公開された後でのみ共有することが奨励されるからです。

DARPAは他の組織の人々のためのリスク軽減の役割を提供します。DARPAは3つのグループにとって画期的なアイデアに取り組むリスクを軽減します：研究者、企業、および他の資金提供者です。研究者は助成金提案に関する不確実性がそれほどありません。PMはより微妙に、技術的ビジョンの周りにコミュニティを構築することで、研究者が既成の道から外れて働くリスクを軽減します。DARPAは小企業が既成の道から外れて働くリスクを軽減します。製品（大企業または政府のいずれか）に顧客がいることについて、より自信を与えるからです。大企業にとって、アイデアが実現可能であり需要の証拠があることを示すためのバランスシート外の作業は、彼らが自社のR&D資金を使い始める程度までアイデアのリスクを軽減します。以前のDARPA資金調達は、NSFのようなよりリスク回避的な助成金提供組織がそれに資金提供を始める程度までアイデアのリスクを軽減することができます。

DARPA実行フレームワークは、ビジョンが不可能ではないことを示し、そのビジョンが可能であることを示し、そして実際にそれを存在させることに要約されます。このフレームワークの実行は各プログラムで異なりますが、抽象化のはしごをいくつか下りる価値はあります。最初のステップの終わりに、PMは世界がどこに行くことができるかの具体的なビジョン、「理論上」それが既知の物理学に違反しないという証拠、そして技術評議会（プログラムの領域と隣接領域の技術専門家のグループ）の精査にそれを提出する前に行いたい実験の正確なリストを持っているはずです。2番目のステップの終わりに、PMはビジョン創造が可能であるというデモンストレーションベースの証拠と、そこに到達する方法のロードマップを持っているはずです。PMはプログラム設計プロセス全体を通じて、プログラムが評議会によって承認される可能性について非公式のフィードバックを得ます。

資金調達

DARPAは国防総省予算の約0.5％で、そのうち約12％が基礎研究です。DARPAの予算の多くは実際に武器や車両システムの組み立てに費やされています。そのため、実際に「基礎研究」に使用されているのは約4億ドルに過ぎません。これらの生の数字は疑問を投げかけます - アウトライアーの結果を生み出すための「最小有効予算」はあるのでしょうか？もしそうなら、それはいくらですか？

DARPAはお金よりもアイデアに制限されています。この抜粋は大切です：「私は本当にお金に制約されているとは感じませんでした」と（元DARPA所長の）テザーは言います。「私はむしろアイデアに制約されていました。」実際、航空宇宙エンジニアのヴァーン（ラリー）・リンは1995年から1998年までDARPAの所長でしたが、クリントン政権が短命な技術再投資プログラムに資金を提供するために予算を「危険なレベル」に引き上げた後、議会に予算を縮小するよう成功裏にロビー活動を行ったと言います。「組織が大きくなると、より官僚的になる」とリンは2006年のインタビューで語りました。なぜDARPAはアイデアに制限されているのでしょうか？可能性のある理由：高リスク・高報酬の軍事応用の甘いスポットに該当するアイデアの数が限られている；スケールする準備ができていないアイデアにより多くのお金を注ぐことは役に立たない；そして彼らは分散のビジネスに従事していない。DARPAは明確な防衛応用があるプログラムにのみ取り組んでいるため、彼らのアイデア制限は彼らの成功を複製しようとする試みに対して破滅を告げるものではありませんが、ARPAモデルがその効果的な規模に上限があることを示唆しています。

DARPAは行き詰まる奇妙なことに資金を提供します。DARPAプログラムの成功率は5〜10％で、ジェットパック、ミミズロボット、音波による核融合の作成、スパイダーマンの壁登り、爆弾探知蜂などが含まれています。分布の一方の裾だけを切り取ることはできません。

DARPA PMが資金を再配備することは比較的簡単です。DARPA PMは実行者との契約に資金引き上げの能力を組み込んでいるため、うまく機能していないアプローチから資金を迅速に移動し、機能しているアプローチに移すことができます。簡単に再配備できる資金は、リスクの高いものを始めるオーバーヘッドを下げ、DARPAを他の資金提供機関、慈善団体、ベンチャーキャピタルと区別します。

プログラムマネージャーは多くのオーバーヘッドなしでお金を配備する能力を持っています。シードリングプロジェクトでは、約50万ドル以下であれば、プログラムマネージャーは単に小切手を書くことができます。過去には、ディレクターがお金を承認した後、PMの支出についてほとんど監視がありませんでした。これはJ.C.R. Lickliderが1年だけで全国にコンピューティンググループを「ジョニー・アップルシード」のように広められた方法です。現代のプログラムマネージャーはより大きな小切手を書くためにディレクターからの承認を得る必要がありますが、それでもNSFのような他の資金提供機関と比較して速く、オーバーヘッドが低いです。 多くのオーバーヘッドなしでお金を配備する能力は、より小さな小切手を書く価値があること、より多くの協力者への扉を開くこと、そして単に速く動くことなど、多くの理由で重要です。小さな摩擦でも大きな影響を与えることがあります。

ARPAモデルのアレンジ

ARPAモデルの構造的アレンジは驚くほど少ないです。しばしば、人々が組織をDARPAと比較するとき、彼らは単にその組織が高リスク高報酬の用途に触発された研究を可能にすることを望んでいるという意味です。これらの組織のうち、ARPAモデルの構造をアレンジしようとしているのはほんの一部です。米国政府はDARPAの模倣者を2つ構築しました：IARPA（国家情報局のARPA）とARPA-E（エネルギー省のARPA）。IARPAは名前に恥じないかもしれません - ノーベル賞を受賞した量子研究と論争を呼ぶ予測研究の両方に資金を提供しています。ARPA-Eはそれほど優れた結果を持っていません。英国政府はARPAの構築を浮上させましたが、具体的なものは出てきていません（訳注: この記事の後、2021年に ARIA の構想となり、2023 年から ARIA が稼働しています）。民間セクターでは、Google ATAPはDARPAに似ており、何をしてはいけないかについての教訓を学ぶのに十分であり、Wellcome Leapは健康に焦点を当てたARPAモデルの完全な実装のように見えます。

DARPAを構築しようとして、スカンクワークス（闇研究組織）を構築することは簡単です。研究組織を始める際の支配的パラダイムは、慈善財団でない限り、内部化されたR&Dを行うことです。実際には、R&D組織は外部化と内部化の間のスペクトル上にあり、DARPAが一方の端にあり、ロッキードのスカンクワークスが他方の端にあります。スカンクワークスを構築することには本質的に何も問題はありません - それは単にトレードオフが異なり、「XのためのDARPA」という声明が誤解を招くことを意味します。

ほとんどのDARPAクローンは大きすぎるか、重いプロセスで始まります。DARPAは小さく非公式に始まりました。何年もの間、10人未満でした。大きく始めると、しばしば重いプロセスが生じます - 人々は自分のお金がうまく使われることを確認するための保証を求めます。 大きな期待と精査で大きく始めると、愚かに見えることを実行するのが難しくなります。サイズに関係なく、DARPAのすべてのプロセスを直接コピーすると良い結果につながりません。多くのプロセスは、DARPAの正確な状況に合わせて何年もかけて構築されました。

歴史

DARPAは時間とともに変化してきました。DARPAのアウトライアー的なアウトプットのほとんどは、1972年にAPRAがDARPAになる前に起こったので、以前の暗黙のルールの成文化でない限り、1972年以降に導入されたものを捨てたくなります。しかし、1972年以降3世界は変化したので、DARPAがより効果的に世界で運営できるようにするためにいくつかの調整が行われたかどうかを検討する価値があります。

ARPAは1972年に政府内外の軍事支出に対する監視の増加のためDARPAになりました。マンスフィールド修正案は明示的にARPA資金を直接的な軍事応用に限定し、議会にその支出についてより多くの監視権を与えました。この修正案は、政府内外の軍に対する態度の広範な変化の一部でした。政府内では、ARPAプログラムマネージャーが基本的に価値があると思うものに何でもお金を使えることに対する不快感が高まっていました。残念ながら、分布の一方の裾だけを切り取ることはできないので、これらの制約はDARPA結果の分散を減少させ、ポジティブとネガティブの両方に影響しました。テクノロジーは非常に広く適用可能であるため、賢いプログラムマネージャーは「防衛」の傘の下で何でも取り組むことができると考えるかもしれませんが、元プログラムマネージャーとの対話から、DARPAが十分に防衛関連でないために追求しないDARPAスタイルのアイデアが確かに存在します。

ARPAからDARPAへの移行は焦点の変化かプロセスの変化か？プロセス論は、1972年以降の監視と摩擦の増加がDARPAのアウトライアー結果を生み出す能力を殺したというものです。焦点論は、特に軍事用であり、より広い適用性が少ないため、DARPAから出てくるものの多くを単に見たり、評価したりしないというものです。焦点対プロセスの問題は、現在のDARPAの仕組みから学ぶべきものがあるかどうかを決定するので重要です。（最近の）元プログラムマネージャーがDARPAでの時間について話すときに出てくる内臓的な興奮は、単なる貨物カルトではない現在の組織から学ぶべき多くのことがあることを示唆しています。

結論：DARPAの非公式プロセスに注目し、公式プロセスを精査してください。ほとんどの場合、他の組織と比較してDARPAのプログラムマネージャーの仕事の仕方の奇妙なところ、組織のインセンティブと構造、資金調達、プロセスの一般的な形に関しては、ほとんど変化がありませんでした。したがって、現代の組織を研究することは無価値ではありません。公式プロセスの変更がDARPAのアウトライアー的なアウトプットのほとんどが1972年以前に起こった理由であるかどうかに関係なく、それらは確かに役に立ちませんでした。したがって、DARPAのアウトライアーの成功を複製したい場合は、DARPAの非公式プロセスに注目し、ほとんどの場合、公式プロセスを無視することが理にかなっています。公式プロセスは監視を増やし、信頼への依存を減らすために導入されます。公式プロセスは、組織外の人々が人々ではなくプロセスを信頼することを可能にします。公式プロセスを無視することは、組織の成功がより人々への信頼に依存することになります。この信頼依存性は、DARPAの成功を複製しようとする組織が組織外の資金提供者や協力者からの信頼から始めることが不可欠であることを意味します。信頼依存性はニワトリと卵の状況を作り出します - 定義上、新しいモデルと組織は実績を持っておらず、新しいゲームを作る可能性が最も高い人々は他のゲームで勝っていない人々です。

 

メタディスカッション：アウトライアーの複製とDARPAの生産関数

このドキュメントは、DARPAの歴史やどのようにARPAモデルが機能するかについての入門書ではありませんが、両方を参考にしています。人々は両方について何千もの言葉を書いてきました4。このドキュメントは、事実を偏りなく提示したり、世界や機関についての一般的な論文を主張するためのものではありません（ただし、いくつかの示唆はあります）。この分析の目的は、DARPAが巨大なアウトライアーであることを認識し、そのアウトライアーの結果に貢献した模倣可能な属性を解明し、より多くのアウトライアーの結果を可能にする組織をより多くつくるという明確な意図でそれらを統合することです。何よりもこの分析は、未知の政策立案者がアクションを起こすためにインターネットの海に投げ入れられるためではなく（それも素晴らしいことですが）、私自身の行動を導くためのものです。

アウトライアーの性質は、データに基づく分析ができないことを意味します。おそらく論争を招くことですが、最も広いストロークを除いて、アウトライアーは異なる方法でアウトライアーであるため、アウトライアー間のパターンを見つけようとすることは愚かなことだと思います。代わりに、私は特徴的に思える特性を掘り下げ、それらがなぜアウトライアーの結果につながる可能性があるのかを尋ねます。結局のところ、これはストーリーテリングです。しかし、物語は強力です。もちろん、このアプローチを行き過ぎて、アウトライアーについての何でも奇妙なことが彼らの成功に貢献したという物語を作るのは簡単です：「スティーブ・ジョブズは一つの服装しか着ていませんでしたが、これは彼が極端な集中力を持つことができたからです。」私はまず、なぜその部品が組み合わさってアウトライアーのパフォーマンスにつながるのかに焦点を当てることで、ストーリーの誘惑を避けようとします。アウトライアーを複製しようとする多くの人々は、複製したい部分を選び出すことで失敗します。第二に、ここでの目標は、キュートな理論を作成することではなく、機能する何かを作る方法を見つけることです。アクションを可能にしたいという欲求が、私に知的に正直であることを促すことを願っています。

アウトライアーを複製しようとすることは愚かなことでしょうか？すべてのアウトライアーは異なる方法でアウトライアーであるため、表面的には答えはイエスのように思えます。具体的には、多くの人々がデザインと完璧主義を強調することで次のAppleを構築しようとして失敗しました。人々はDARPAを複製しようとさえしています。IARPA、ARPA-E、およびその他は明示的にDARPAをモデルにしています。

アウトライアーの複製を試みる際に犯すことができる3つの間違いがあります：

  1. なぜそれらが重要なのか、またはそれらの効果の大きさを理解せずに特性を選り好みすること
  2. 役に立たないほど抽象的なレベルでコピーすること
  3. 組織全体を丸ごとクローン化しようとすること

アウトライアーを正確にコピーしたり、広いストロークでだけコピーしようとする代わりに、目標は、それがどのように機能するかを深く理解し、その理解をもとに自分の状況に合わせてアレンジすることであるべきです。役立つならば、アウトライアーの属性で構成されるジェンガタワーを想像してみてください。すべての属性が重要というわけではありませんが、相互に関連した方法で多くのものが重要です。私たちは各ブロックをつついて、どれが構造的であるかを確認する必要があります。他のアウトライアーをコピーすることでアウトライアーになった人は少ないですが、他のアウトライアーに弟子入りすることでアウトライアーになった人は多くいます（ベン・グラハムとウォーレン・バフェット、エジソンとフォードなど）。組織のアウトライアー分析は、一種の組織的な弟子入りとして考えることができます。

証拠はまた、難しいことではありますが、アウトライアーの成功を複製することは不可能ではないことを示唆しています。IARPAはおそらくかなり成功していると言えます - デビッド・ワインランドのノーベル賞を受賞した量子コンピューティングの研究はIARPAによって後援され、IARPAは量子コンピューティングにおいてARPAがパーソナルコンピューティングに対して果たした役割を担う位置にあると私は推測します。ARPA実行フレームワークはビジョンが不可能ではないことを示し、ビジョンが可能であることを示し、その後それを存在させることに要約されるため、ARPAモデルのアレンジが不可能ではないというIARPAの証明点は良い第一歩です。

この文書内では、内部リンクに大きく依存しています。部分的には、リンクは選り好み失敗ケースを避けるために、異なるコンポーネントがどのように相互に関連しているかを示す試みです。カーゴカルト的抽象化を避けるために、各コンポーネントがなぜ重要なのかを説明しようとしています。「ただなぜなら」という側よりも、推測する側に誤る方がましです。これらの深く相互にリンクされた説明は、私自身や他の人が、コンポーネントがどこで変更され、全体を丸ごとコピーして機能することを期待せずに、異なるアプリケーションに合わせて調整できるかを見ることを可能にします。

あなたが私の分析を信頼して、結論に直接スキップしたい場合はここにあります。それらも大量にリンクしているので、😕と思うものに深く掘り下げることができます。

私は「リスク」という用語を大まかに使っています - それは主に「目標を達成できない可能性」の省略形です。

経済学者タイラー・コーエンはポッドキャストでゲストに「生産関数」について質問する習慣があります - 彼らはどのようにして素晴らしいことをするのでしょうか？これはDARPAの生産関数を抽出する試みです。

プログラムマネージャー

ARPAモデルの説明はすべて、それがプログラムマネージャーに関するものであることで一致しています。

結局のところ、ARPAモデルは優秀なプログラムマネージャーに依存しており、これは他の分野での「才能」への執着を反映している

DARPAがどのように機能するかについて人々と話していると、「DARPAは素晴らしいプログラムマネージャーに依存している」という言葉が繰り返し聞かれます。これが単にスーツケースハンドルワードでない（そしておそらくそうではない）と仮定すると、なぜこれが当てはまるのでしょうか？

PMはプログラムを設計し実行する際に多くの構造を得ません。元DARPAのPMから引き出すことができた「プログラム設計フレームワーク」に最も近いものは、彼らが頭の中で技術評議会をおおよそモデル化し、その「モデル技術評議会」が投げかける質問に答えるように活動を組織するということです。すでに指摘したように、最高のDARPAプログラムマネージャーは、ある分野の文献全体を見て、システム的バイアスに気づくことができる人です。これには、構造化されていない環境で自分で考え、抽象化のはしごを上下する非常に強い能力が必要です。もっとスーツケースハンドルワードを混ぜるなら、PMは良いコミュニケーターとコーディネーターである必要があります。なぜなら、彼らの仕事の多くはネットワーク構築だからです。

異なる高変動産業で「優れた才能」を作る抽象的な資質が、多くの不確実性の下で物事を成功させる能力に帰着するというパターンがあります。DARPAのPMはその説明と強くパターンマッチします。その観察からの2つの結論：

  1. 優れたDARPA PMになる人材は、ヘッジファンドのアナリスト、スタートアップの初期従業員なども務めるでしょう。したがって、PMになる人々の動機を掘り下げることが重要です。PMを優れたものにするより正確な詳細を知ることで、他のすべての高変動産業と同じ人材だけを求めることを避けられます。
  2. 「才能」が「専門的訓練」の暗号でない場合、それはその役割や産業がシステム化されていないことを意味します。したがって、ここや他の場所での「ARPAモデル」についての話にもかかわらず、実際に存在する以上の構造をプロセスに帰属させている可能性があることを念頭に置く必要があります。

DARPAのプログラムマネージャーは研究者とディレクターの両方から制御とリスクを引き離す

制御

PMはプログラムを立ち上げる前に一つの公式チェックポイントしか持たないことでディレクターから制御を引き離し、素早くお金を移動させる能力によって実行者から制御を引き離します。方向性と目標に対する制御は、実行者—実際に研究を実行し自分の手で構築する人々—とディレクター—VCファームやDARPAなどのイノベーション組織を運営する人々—の間のスペクトルに位置します。

実行者制御のスペクトルの端にある組織はハワード・ヒューズ医学研究所（HHMI）のような組織で、本質的に「実行者の皆さん、ここにたくさんのお金があります。どうぞ！」と言います。

スペクトルの反対側には、大統領が直接方向性に関与するNASAの有人宇宙計画のようなディレクター制御があります（だからこそNASAは8年ごとに10年計画を作成します）。

制御スペクトルの両端は、適切な状況で素晴らしい結果をもたらすことができます。実行者制御は、良い直感を持った人がいじくり回すよりも良い方法がない真の探索的研究に効果的です。ディレクター制御は、アポロ計画やマンハッタン計画のようなシナリオで効果的です。議会、学術界、軍、企業など、極めて異なる組織から大量のリソースと整合性が必要な場合に効果的です。

ある意味で、DARPA PMは制御スペクトルに第二の軸を追加し、実行者とディレクターの両方から制御を引き離します。PMはプログラムを立ち上げる前に一つの公式チェックポイントしか持たないことでディレクターから制御を引き離し、素早くお金を移動させる能力によって実行者から制御を引き離します。DARPA PMが資金を再配備することは比較的簡単ですが、プログラムマネージャーから資金を引き上げることは難しいです。ARPAモデルは「トップダウン」または「ボトムアップ」のバケットにきれいに分類されません。代わりに、PMはDARPAが複数レベルのトップダウン問題生成とボトムアップ解決生成を行うことを可能にします。

リスク

制御を集中させることに加えて、プログラムマネージャーはリスクも集中させます。プログラムマネージャーは理想的には、リスクが比較的低リスクのプロジェクトの統合にあるプログラムを作成します。このアプローチは、実行者が最もリスクを負い、それらのリスクがポートフォリオに集約される通常の資金提供機関やVCポートフォリオアプローチとは異なります。DARPA PMはシードリングプロジェクトを使用してプログラムアイデアの最もリスクの高い部分を「耐酸試験」します。そのため、メインプログラムに入るときには、彼らは実行者に支払う内容が可能であることにかなり自信を持っているはずです。科学政策研究者のアンナ・ゴールドスタイン5は指摘します。組織はリスクを受け入れ、PMはディレクターが技術評議会のアドバイスに基づいてプログラムを承認するときにそれを引き受けます。プログラムマネージャーが助成金を出すときではありません。

実行者ではなくプログラムレベルでリスクを想定することはどれほどうまくいくのでしょうか？折り畳むべき時を知るは、個々のARPA-Eプロジェクトの10％のみが早期に終了すると主張しています。その数字は、プログラムの技術的に積極的な性質と比較するとかなり低いように思えます。プログラム失敗率についての公式な数字はありませんが、それは間違いなく10％よりもはるかに高いです。助成金と比較する良い方法はありませんが、「高リスク」研究をサポートするために設計されたNSFプログラムは約10％の成功率を持っていました（成功は変革的な研究を生み出すと定義されていました）。高いプロジェクト成功率と低いプログラム成功率は、プログラムマネージャーがリスクをプログラムレベルにシフトできることを示唆しています。なぜこれが重要なのでしょうか？実行者からプログラムにリスクをシフトすることで、DARPAは他のモデルでは対処できないシステミックな問題に取り組むことができます。

最高のDARPAプログラムマネージャーはシステミックバイアスに気づく

「最高のプログラムマネージャーは木々の中に入っても森を見ることができる。」

元PMによれば、DARPAのアウトライアーの成功は、学問分野の文献全体を見てシステミックバイアスに気づく能力を持つプログラムマネージャーに依存しています。プログラムマネージャーのこの本質的だが漠然とした属性は、結局のところ、ARPAモデルが「本当に優れた」プログラムマネージャーを持つことに依存している理由の一つです。

幸運なことに、この忠告はより正確な2つの質問を掘り下げることを可能にします：

  1. 学問分野におけるシステミックバイアスを発見できる人をどのように見つけるか？
  2. 学問分野におけるシステミックバイアスを見つけることをどのように体系化できるか？

学問分野のシステミックバイアスを見つけることができるタイプの人を見つける：

  • フィールドで専門知識を示しているが、そのフィールドの専門家として認められていない人を求めます。専門家を3つのカテゴリに分けるなら - 深い知識を持つ人、プラットフォームを持つ人、権力を持つ人 - 2番目または3番目の人々と重複しない最初の領域にいる人々を求めます。
  • あるいは、ドメインの認められた専門家であるが、そのドメインの機関のフリンジメンバーや部外者である人々を探すことができます。異端者を見つけてください。
  • システミックな学問分野のバイアスに気づいた実績を持つ人を見つけようとすることができます。この方法は少し危険に感じます。なぜなら、特異な分野では、すべてに問題を指摘する人が単にいくつかのヒットを得る可能性があるからです。

これらの属性はすべて、PMが紙の上で少し「奇妙」に見える人々であることを意味し、DARPAがプログラムマネージャーとして雇う人材について信じられないほど柔軟であることが重要である理由を強調しています。

ある分野でシステミックバイアスを見つけるための可能なシステム：

  • 一見愚かな「なぜ」という質問をすべてに尋ねる。
  • 前提を明示的にする。前提を明示的にすることは難しいです。なぜなら、制約と前提は文献で直接観察できないからです。

ARPAをアレンジしようとする組織が、これらのことをより簡単にするツールを構築する可能性があります。このアイデアは前例のないものではありません - DARPA自体がプログラム設計を強化するプログラム（メタプログラム？）を持っており、それがPolyplexusプロジェクトにつながりました。方向性は正しいですが、改善の余地がたくさんあります。

DARPAプログラムマネージャーの仕事の大部分は集中的なネットワーク構築に焦点を当てている

技術開発における国家の役割の再考：DARPAと埋め込まれたネットワークガバナンスの事例はDARPAのプログラムマネージャーが「ブローカー」や「境界を超える人」—比較的つながっていない人々のクラスターを結びつける人々の専門用語として機能することを指摘しています。DARPA PMはネットワークに接続するだけでなく、文字通りの意味でネットワークを作成します。

集中的なネットワーキングの考え方は重要です。DARPAプログラムマネージャーはネットワーク構築の明確な目的を持っています—まず、ある領域で明確なターゲットを生成し、次にそのターゲットに向かう道筋を求め、そして計画への小さな調整ができるだけ摩擦なく行われるように、それらの道筋を実行している人々がお互いについて知っていることを確認します。いつか役立つかもしれないという期待を持って、不確定な方法でネットワークを構築することは簡単です。多くの人々はこのようにネットワーキングを行っています。

「ネットワーキング」は単に「生活によって目の前に押し出されない人々との関係を構築する」という専門用語であり、PMはプログラムを作成し実行するあらゆる段階でこれを行う必要があります。実際には、これは戦術的にどのように見えるのでしょうか？

最初のステップ—ある物事が不可能ではないことを示す際、PMは影響を与えたい領域に隣接するアイデアに取り組んでいる（理想的には）すべての人と友達になり、何が可能かについての感覚を得る必要があります。現実的には、PMはこのアクセスを得ることができるのは、彼らが資金提供の可能性をもたらすからです。PMはまた、どの可能性が不可能ではないのか、そしてそれらを可能にするために何が必要かを掘り下げるために、これらの人々を小グループに集めます。PMが仕事をうまくこなしていれば、ワークショップの人々はすでにお互いを知っているわけではなく、自分たちでアイデアを突き続けるでしょう。プロセスの2番目のステップ—物事が実際に可能であることを示す—は、最初のステップで構築されたネットワークを活用して、迅速にシードリングプロジェクトを実行します。

プロセスの3番目のステップでは、PMはユニークなソリューションを彼らの方向に送るためにネットワークに大きく依存しています。PMは実行者デー—プログラムのさまざまな部分に取り組んでいるすべての人のための小さなプライベートカンファレンス—をホストします。これらのカンファレンスは、人々がやっている間に彼らがやっている仕事について話すことを強制します。これは不快かもしれませんが、人々が難しい問題への解決策を共有し、より多くのつながりを形成できるようにします。これにより、すべての人が最も輝いているグループがやっていることをコピーしようとするため、結果の間に問題のある相関が生じる可能性があると想像できますが、この時点ですべての実行者は彼らが試みているアプローチにロックインされています。

DARPAのPMは、手動の設計された偶然性システムの役割を果たしていると考えることができます。この役割において、彼らは適切なタイミングで適切な人々を結びつけ、彼らがお互いに助け合うインセンティブを与えます。

ドリームマシンの中で、M.ミッチェル・ウォルドロップはJ.C.R.リックライダー6がいつも異なる大学グループを飛び回っていたことについて語っています。人間中心のコンピューティングに興味を持つことは狂っている、と思っていたすべての人々を集めることに加えて、彼はいくつかの新しい研究室グループの設立も支援しました。今日、新しい教授が始めるには約150万ドルが必要です。興味深いことに、新しい教授にファンディングする以外に、構造化された方法でラボをシードすることに専念する組織を私は見たことがありません。彼らはいずれにしてもそれらのアイデアに取り組んだでしょう。

PMはまた、異なるクラスの組織—政府、学術界、スタートアップ、大企業—の人々のネットワークを構築します。異なる垂直方向の接続はDARPAが時間とともに変化した方法の一つです—1960年代には、大企業はより学術的なR&D部門を持っており、スタートアップはほとんど存在しませんでした。学者、スタートアップ、大企業を結びつけることで、現代のDARPA PMはサフィ・バハカルの「技術ではなく移転を管理せよ」という忠告の代理人となっています。つまり、技術が最初に作られることを確実にするよりも、異なるグループや組織間の技術移転を管理することの方が重要です。このPM役割の変化は重要です。私が何度も見てきたSF的な技術の前に立ちはだかる2つの理由は、まず：実際の製造や高資本投資を必要とする技術が研究室からスタートアップのプロトタイプへ、またはスタートアップのプロトタイプから実際にスケーラブルに製造された製品へのギャップを飛び越えられないこと、そして2番目に：それ自体ではVC支援のスタートアップ全体を正当化しないが素晴らしい多くの技術があることです。技術が構築されている間に異なる組織クラス間の接続を構築することで、両方の問題に対処できるように思えます。

ある意味で、プログラムマネージャーは、顧客と話し、彼らのニーズをモデル化するテクノロジー企業の製品マネージャーのように行動します。DARPAにとって軍は顧客ですが、違いは「製品」が購入できるもの（TRL 9）ではなく、軍の他の部門がそれをスケールアップするのに十分に証明されたものであるということです。

DARPA PMは自分自身で考え、好奇心を持ち、自我が低い必要がある

はい、表面的にはこれは陳腐な言葉のように聞こえますが、ARPAモデルの多くはプログラムマネージャーを中心に回っているため、性格特性が実際になぜ重要なのかを掘り下げる価値があります。

PMは自分自身で考える必要があります。なぜなら、結局のところ、彼らが話すすべての人はパズルの一部しか持っておらず、PMはそれらの部分を組み合わせ、最終的な絵の実現可能性を正確に主張する必要があるからです。賢く意見の強い人々に囲まれているとき、簡単な選択肢は、彼らが言っていることが雄弁でよく考えられているからという理由で100％受け入れるか、それが狂っているように聞こえたり、あなたの先入観に反するという理由で完全に拒否することです。自分自身で考えることで、これらの罠を避けることができます。

PMは好奇心が必要です。なぜなら、学問分野の完全な像を構築するには、誰も尋ねていない質問をするための本物の好奇心が必要だからです。さらに、プログラム実行中の「偶然性のハッチ」では、アイデアのためのオープンコールが常にあるため、プログラムマネージャーはランダムな外部のソリューションに対してオープンである必要があります。多くの人々は自分が好奇心旺盛だと虚偽的に主張していますが、私の直接の経験から、DARPA PMは最も狂ったアイデアについて彼らにアプローチする人々と真剣な議論をします。

DARPAプログラムに取り組んでいる科学者は通常、PMを誇りを持って「彼らのアイデア」に資金を提供していると表現します。同時に、外部からDARPAプログラムを見ている人々は、プログラムを明らかにPMのアイデアとして表現します。高い自我は、プログラムマネージャーがプログラムのすべての部分に自分の意志を押し付け、好奇心とトップダウンの問題とボトムアップの解決策の利点を殺してしまうでしょう。

DARPAはプログラムマネージャーとして雇う人材に関して信じられないほど柔軟である

ほとんどの政府の役割とは異なり、プログラムマネージャーとして雇用される可能性のある人々の種類に対する厳しい要件はなく、DARPAが通常の政府の雇用規則や手続きをバイパスすることを可能にする法的規定がある程度まであります。これが重要なのは、PMは需要の高い種類の人々であるため、彼らが利用可能なときに人々を正確に得る能力や彼らの制約を回避する能力が必要だからです。さらに、PMの学問分野における体系的バイアスに気づき、それを指摘する能力は、確立された構造と衝突する可能性が高い属性であり、したがって資格証明が少ない可能性があります。

雇用の柔軟性は、プログラムマネージャーの基準が非常に高く、彼らのスキルレベルに比べて報酬がかなり低いため、仕事が上手でかつ喜んでやる人を見つけるのが単純に難しいため、重要です。そのような状況で唯一の柔軟性は、資格と経歴にあります。

官僚制度は規則を通じて一貫性を確保するため、ひどいプログラムマネージャーを雇うことに対するセーフガードはありません。ガードレールがないという事実は、「Aプレイヤーは Aプレイヤーを雇い、Bプレイヤーは Cプレイヤーを雇う」という原則にDARPAが非常に依存していることを意味します。これは諸刃の剣です。雇用規則が存在する理由の一つは、自分と似た人を雇おうとする人々の傾向と戦うためです。その傾向は、DARPAが過去に影響を受けた組織的な近親交配につながります。

DARPAプログラムマネージャーは4〜5年の任期を持つ

明示的に一時的な任務ツアーは、DARPAが他の方法では得られなかったであろう素晴らしいPMを獲得できる一つの方法かもしれません。人生に多くの選択肢がある場合、数年間で最大の影響を与え、その後他のことをすることを期待して明示的に設計されたポジションに就くことはより受け入れやすいです。

プログラムマネージャーの一時的な性質は、明確な目的は一つだけ—プログラムを機能させることであるため、彼らが非対称なキャリアリスクの影響のほとんどに対して免疫性を持つようにします。彼らはまだ、信頼する人々に不釣り合いに助成金を与えるというバイアスを受けています。親しみやすさのバイアスは、助成委員会が確立され、知られている研究者に助成金を与えるよう押し進めます。しかし、私の直感では、信頼と露出に対するバイアスは、彼らのお金が「よく使われた」ことを示す能力について心配するよりも解決可能な問題です。

抽象的に言えば、プログラムマネージャーの明確に一時的な性質により、DARPAはプログラムマネージャーとの整合性を維持することができます。なぜなら、異なるゲームをプレイする人々の間の整合性は有限の時間スケールでは起こることができますが、無限のスケールではめったに起こらないからです。多くの組織とは異なり、ほとんどの人が最終的に去るという知識と、それがいつになるかという不確実性の間には暗黙の緊張はありません。

人と組織はすべて、ステータスと力を得る異なる方法を持ついくつかのゲームをプレイしています。おそらく、PMの一時的な性質について、長期的なゲームをプレイしたり、それらを操作する方法を見つけたりすることを許さないものがあります。プログラムマネージャーが単に一時的であるだけでなく、一時的にゲームを変えているという事実には何かがあります。プログラムマネージャーになる学者は論文を発表することを心配しなくなります。プログラムマネージャーになる軍の将校は直属の上司に感銘を与えることを心配しなくなります。完全に異なるゲームをプレイすることで、目の前の仕事に集中できるようになります。

比較的頻繁なプログラムマネージャーの交代は、アイデアにも交代があることを意味します。

プログラムマネージャーの一時的な性質は、プログラムマネージャーが5年以上滞在していたため、90年代になってようやく成文化されました。この成文化は、プログラムマネージャーの一時的な性質が単なる歴史的アーティファクト以上のものであることを示唆しています。

推測すると、人々が明示的に短い任期を持っていることを知っている文化には、実際に品質を維持する何かがあるかもしれません。数十年にわたって同じ文化を維持している研究室グループ（おそらく軍の部隊？）、そして友愛会でこれを見ることができます。世代間の文化は定常波のようなものです。

なぜ人々はDARPAプログラムマネージャーになるのか？

キャリアとお金の観点から見ると、プログラムマネージャーであることはかなり厳しいように思えます。昇進はなく、キャリアの安定性もなく、他の場所でより多くのお金を稼ぐことができ、ワシントンDCに移る必要があり、そして退職後に自分が何をしたかを誇示することはできません。

考えられる理由

  • 人々は学術界の漸進的/保守的な性質にイライラします。元PMのベン・マンは、これが彼が参加した理由だと述べました。
  • 大量の監視なしでたくさんのお金をコントロールする見通しは、一部の人々を魅了します。これは、良いPMになる人のプロフィールが、高度に技術的だがVCに魅力を感じる人かもしれないことを示唆しています。もちろん、多くのお金をコントロールすることが彼らが興味を持つ唯一の理由である人々をフィルタリングする必要があります。
  • 愛国心—多くのPMはその役割を自分の国に奉仕する方法と見なしています。明らかに、この選択肢は単一の政府に関連付けられていないARPAモデルの実装には利用できませんが、他の人が自分の国に奉仕するのと同じ方法で何らかの原因に奉仕したいと思う人々を見つける可能性を提起します。
  • 一部の人々は明示的に一時的な性質を好むかもしれません—それは刺激的で、高いインパクトのある休憩やピボットとして機能することができます。
  • 世界に出したい特定の技術的ビジョンがあり、DARPAはユニークな方法でそれを実現するためのエージェンシーを与えてくれます。
  • PMになることで、あなたが何をしたかを知っている小さな同僚グループの尊敬を得ることができます。多くの人々は、知らない多くの人々からの認識よりも、彼らが尊敬する人々からの尊敬によって動機づけられます。

インセンティブと構造

政府のDARPAへの影響は不透明性とディレクターによってバッファリングされている

ほとんどすべての政府機関と同様に、DARPAは行政府に答え、議会から資金提供を受けています。

米国政府には、任期レベルの時間スケールに大きく影響される部分が多くあります。例えば、NASAは何らかの奇妙な理由で8年ごとに10年計画を立てています。いくつかのDARPAプログラムは少なくとも2012年か2013年から2020年まで運営されており、行政の境界を成功裏に越えたことを意味します。しかし、任期スケールのインセンティブは崩壊し始めたかもしれません - 2001年から、DARPAディレクターは大統領政権と同期し始めました。

DARPAプログラムマネージャーは研究者とディレクターの両方から制御を引き離すため、国防総省自体はDARPAが実行しているプログラムを直接制御していません。しかし、国防総省はDARPAディレクターに対して、2000年代のテロ対策や反乱戦争、あるいは1970年代初頭のジャングル戦争のように、現在軍にとって関連性のある分野に取り組むよう圧力をかけています。

意見のあるディレクターは、DARPAを（まだ）誰も求めていない長期的なものに集中させ続けるための要石です。その歴史のいくつかの時点で、ディレクターはDARPAが解散されたり、より「通常の」R&D組織として軍に吸収されるのを防ぐために戦いました。このディレクターへの秘密のメタ依存性は、ディレクターの政治化の増加がDARPAに潜在的に有害である可能性を生み出し、DARPAが長期的な破壊的な仕事から離れつつあるという証拠があり、それはおそらくディレクターの政治化と関連しています。

当初、議会はARPAに一括して資金を提供していましたが、時間が経つにつれて、その年に達成する予定のことを含む各プログラムの予算を要求するようになりました7。計画には「人間-機械システムとシステム・オブ・システムにおける協調的問題解決パフォーマンスの最適化のための設計ツールの開発を進める」といった声明が含まれているため、これがばかげていることはわかります。2003年、議会は「全情報認識プログラム」—9月11日の後に続いた高価な監視プログラム—を調査し、事実上資金提供を停止しました。

抽象的に言えば、不透明性は重要に思えます。なぜなら、もしあなたのお金の源があなたの肩越しに常に見て、あなたがしていることを判断しているなら、あなたは良く見える行動を取るようになるからです。議会のような多くの意見を持つお金の源は、委員会に受け入れられるあらゆる行動を確保することは、委員会がそれらの行動を決定するのとほぼ同じくらい悪いため、「安全に行動する」というインセンティブを悪化させます。委員会による決定は中央値の結果につながります。議会がプログラムの詳細をより深く掘り下げるのと同時に、ますます多くのDARPAプログラムが機密扱いになっています。これは完全な推測ですが、DARPAの物事を不透明に保ちたいという欲求と、おそらく増加する政治化に関連する信頼の崩壊により、議会が監視を望むという欲求との間の緊張を示唆しています。

時間が経つにつれて、DARPAはより不透明でなくなり、ディレクターは現政権とより結合するようになりました。DARPAの非公式プロセスに注目し、公式プロセスを無視することが重要だという議論を受け入れると、不透明性はDARPAのアウトライアーの成功に重要であるという結論につながり、DARPAのディレクターは重要です。

不透明性はDARPAのアウトライアーの成功に重要である

不透明性は、簡単な勝利を目指したり、外部の力によって批判されることを避けるインセンティブを取り除きます。報告要件もまた、雇用から方向転換、奇妙なことを試みる、迅速に動くなど、すべてのことに摩擦を加えます。

もちろん、不透明性は悪用される可能性もあります：何も達成せず、愚かなプロジェクトや不必要な費用にお金を投入したり、特別な関係を持つ実行者に契約を与えたり、あるいは単純に盗んだりすることができます。不透明性は列挙し防止するには多すぎる方法で悪用される可能性があり、それはより良い戦略が人々にそれを悪用しないようインセンティブを与えることを意味しています。

DARPAはどのように人々に不透明性を悪用しないようインセンティブを与えていますか？

DARPAは比較的小さくフラットであるので、実際に全員が全員を知ることが可能です。これは全員が他の全員が何をしているかを知っており、ピアプレッシャーのメカニズムが不透明性が悪用されないことを確実にするために働くことができることを意味します。

DARPAプログラムマネージャーは4〜5年の任期を持っているので、彼らはそのパフォーマンスに関係なく退任します。私の経験では、有限の任期は人々に完全に圧倒させるか、まったく気にしないようにするかのどちらかです。圧倒することへの欲求を押し進める一つの方法は、単に自己動機づけされた、高い誠実さを持ち、彼らがやっていることを本当に気にかける人々を見つけることです。もちろん、この戦略は素晴らしいプログラムマネージャーが必要であることに更に重みを加えます。一時的な任務を最大限に活用するために人々を動機づける別の方法は、彼らができるだけ効果的になれるようにすることです。効果的なPMの重要性は、いかに小さな摩擦も最小限に抑えることが重要であるかを強調しています - プロセスは千の切り傷を通して効果を殺すことができます。この観察は、過剰規制が実際に、PMがより効果的でないと感じることで負のフィードバックループをもたらし、それが一時的なポジションの行動スペクトルの別の端に彼らを押し、それが過剰規制の必要性を増加させる可能性があることを示唆しています。明らかにそれは極端なシナリオですが、不透明性の必要性を強調しています。ある意味では、それは囚人のジレンマのようなものです。

名目上、ベンチャーキャピタリストはキャリーがあるため不透明性を悪用しないようインセンティブを与えられています。プログラムマネージャーにはそのインセンティブがありません。

ですから、プログラムマネージャーの立場になってみてください：あなたは昇進できず、5年で退任し、成功しても失敗しても、あなたが何をしたかを誰も知らず、そして素晴らしいことに取り組んでいる完全なボーラーたちに囲まれています。あなたはお尻に座って文字通り何もしないか、あるいは全力を尽くして何か素晴らしいものを作ろうとするかのどちらかです。賭けをヘッジしたり、実際には働いていないのに働いているように見せる理由はないようです。

大きな問題はこうなります：どのようにして人々がそのような状況に最初から入るようインセンティブを与えるのか？率直に言って、あなたが組織の一部になったら素晴らしい行為をするためのインセンティブは、参加するための説得力のあるセールスピッチにはなりません。

DARPAは複数レベルのトップダウン問題生成とボトムアップソリューション生成を行う

DARPAは常に重要な質問「トップダウンとボトムアップのどちらが良いか？」を、両方を行うことで完全に回避します。

ある意味で、プログラムマネージャーは「ボトムアップ」コンポーネントです。DARPAは誰かを雇うときに最初のトップダウンパスを行います。ディレクターまたは退任するPMは通常、スロットを埋めるためだけに誰かを雇ったり、彼らが素晴らしいからスタッフとして持ちたいと思ったりするのではなく、漠然とした領域や問題に取り組む誰かを探しています。そして、プログラムマネージャーはハイレベルな問題領域に対するより明示的な解決策を提案し、ディレクターによって承認されます。

他の方法では、プログラムマネージャーはトップダウンの問題とボトムアップの解決策の「トップダウン」コンポーネントです。彼らが初期のプログラム設計を行っているとき（つまり、それが不可能ではないことを示し、可能であることを示し、それを行うステップ1と2）、彼らは可能な解決策についての多くの研究者と話し、プロジェクトのアイデアを求めます。実際の実行フェーズでは、計画とそれを実現する人についてのアイデアがありながらも、彼らはまだ誰でも応答できる広範な呼びかけを出し、少なくとも名目上は他のボトムアップソリューションへの扉を開いています。

DARPAにおけるほとんどの人々の一時的な性質はアイデアを再訪することを可能にする

DARPAプログラムマネージャーは4〜5年の任期を持っています。同様に、2001年以前は、ディレクターたちもそれほど長く留まりませんでした。明らかに組織の記憶は個人よりも長く続きますが、DARPAは比較的小さくフラットであるため、どのプログラムも運営しているPMは一人だけであり、人々は他の人の仕事よりも自分の仕事に注意を払うため、特定のプログラムに関する記憶はすぐに消えます。失敗したプログラムについてのこの一時的な記憶は、「以前に試されたこと」のプログラムを作成する際の摩擦を減らし、DARPAが「未開発のレオナルドのアイデア」や「平易な視界のある宝石」—良いが時代より先のアイデア—を探索する可能性を高めます。

元プログラムマネージャーはこう述べました：プログラムマネージャーが成功したプログラムを開始し、後に過去の失敗したプログラムとほとんど同じだと発見した複数の例があると。もし、失敗を見た人々が十分にいたら、プログラムマネージャーは自分のプログラムの妥当性をその独自の根拠だけで主張するだけでなく、失敗したプログラムによって投げかけられた影に対処しなければならなかったでしょう。もちろん、過去に失敗したことを試みることは、彼らが失敗したのに対してなぜあなたが成功するかを明示的に指摘する限り合理的ですが、小さな摩擦が大きな影響を与えることがあります。本質的に、特定のアイデアに関する一時的な記憶は、過去の荷物に対処するのではなく、それ自体の長所に基づいて判断されることを可能にします。

特定のプログラムに関する短い組織記憶が、人々が恐ろしいアイデアを何度も試みることにつながる可能性は十分にあります。例えば、ある種の政府形態でそれを見ることができます。もし高い認識論的基準（技術評議会、他のPMからの非公式フィードバック、およびシードリングプロジェクトを行う能力によって強制される）があり、失敗に外部性がなければ、物事を何度も試みることには制限されたダウンサイドがあります。さらに、組織の記憶は短いですが、それほど短くはありません - 完全な交代は約5年ごとに一度だけになり、それは世界の制約が変化するのに十分な時間です。

ある意味で、プログラムに関する短い組織記憶は、帝国中国のような集中システムとは対照的に、ルネサンスヨーロッパのような連邦システムが破壊的な変化が完全に減衰するのを防ぐ方法の時間的バージョンのようなものです。8

DARPAは比較的小さくフラットである

2020年4月現在、スタッフは124人で3層です。その数はダンバー数の周辺 - 一人が組織内のすべての人を知るのに十分な小ささです。それは明示的にそのように設計されているわけではありませんが、ディレクターが進行中のすべてに曖昧に注意を払い、組織内のすべての人が他のすべての人が取り組んでいることについての曖昧なコンテキストを持つことができる適切な数として現れたと私は推測します。3つの層があります - ディレクター、オフィスディレクター、そしてプログラムマネージャー（いくつかの副ディレクターが加わっています）。文化的かつ物理的に、DARPAはすべての人が話し、アドバイスを求めることができるように設定されているため、アイデアの相互受粉のための多くの能力があります。

DARPAのサイズは内部政治を最小限に抑えるのに役立つかもしれません。政治の収益は大きな組織でより高くなります。なぜなら、直接的な説明責任が少なく、任意の一人が結果を変える多くのエージェンシーを持っていないからです。潜在的な影響力の低さは、結果を生み出すよりもあなたを好きになってもらうことがより価値があるようにします。反対に、DARPAでは、どのプログラムも、したがってどのプログラムマネージャーも潜在的に産業を創造することができます。小さな組織は「グループプロジェクト」がないことを意味するので、すべてのPMは彼らが取り組んでいるプログラムに直接責任を持ち、サボる人をつくれません。

小さなサイズはまた、PMの質を高く保つのに役立つと私は推測します。雇える人に柔軟性があり、かつ多くの人を雇う圧力がある場合、品質は通常低下する傾向があります。柔軟性の部分は不可欠であるため、より多くを雇う圧力がないことが重要になります。

小さなフラット組織のダウンサイドは、ディレクターの力をチェックするものが何もないようには見えないため、彼らがプログラムや人を好まない場合、それは終わりです。これが政治化が危険である理由です。政治化は、ディレクターが組織外の要因と目標を整合させること、そしてPMが組織の名目上の目標よりもディレクターと整合することを優先させることにつながるでしょう。

DARPA従業員は、彼らが得られる可能性があるものと比較してあまり多くの給料を得ていない

2017年、DARPAディレクターの推定年収は76,000〜130,000ドルで、プログラムマネージャーは90,000ドルと推定されています。DARPAは政府の残りの部分と比較して給与に関して余裕がありますが、それでも大手テクノロジー企業と同じ報酬を提供することはできません。

適切な資格を持つ人々はもっと稼ぐことができるでしょう。ソフトウェアエンジニアリング以外でも、経験豊富な技術PhDは合理的に170,000ドル以上を期待できます。残念ながら、高変動産業で「優れた才能」を作るものは、単に多くの不確実性の下で物事を成功させる能力に帰着します。

疑問が生じます - これは60年代の業界平均とより比較可能でしたか？米国労働統計局の公報によれば、1960年に産業界の博士号を持つ数学者は約11,000ドル、政府では8,955ドルを稼ぐことができました。それは今日の96,000ドルと78,000ドルです。そう、ギャップははるかに小さかったようです。

低賃金には肯定的な議論と否定的な議論があります。肯定的な議論は、それがお金のためだけにそれに入り、役割を「ただの仕事」として扱う人々を選別するということです。一方、否定的な議論は、低賃金が自分の価値に対して何らかの下限を考えている人々を選別するということです。60年代以降のギャップの拡大がこの後者のポイントを悪化させたと私は推測するしかありません。

低賃金は、「なぜ人々はDARPAプログラムマネージャーになるのか？」という質問をさらに重要にします。

DARPAのウェブプレゼンスを持つ人々に対する嫌悪は、彼らが非対称なキャリアリスクを避ける方法かもしれない

現在および元のDARPA PMやディレクターをインターネットで見つけようとすると、困難を極めるでしょう。DARPAは重要なウェブプレゼンスを持つ人々を雇うことを避けています。21世紀においては、それは注目に値し、具体的すぎるため、掘り下げる価値があります。

非対称なキャリアリスクは、「安全な」ことをすることのダウンサイドに上限があることを知っている一方で、「リスクのある」ことをすることのダウンサイドには上限がないときに発生します。したがって、あなたが退任した後、いずれにせよあなたの行動について判断されないことを知っているならば、組織的な文脈でよりリスクのある動きをする方が合理的です。

ウェブプレゼンスを持つ人々は、ステータスゲームをプレイすることに焦点を当てる傾向があるか、少なくとも彼らのキャリアが彼らのアウトプット評価の公的認識に依存することを理解している世界にいます。インターネットの人々は、しばしばエンゲージメントを最大化するゲームをプレイしています。そのため、インターネットの人であることは、潜在的なPMが「他の人はこれについてどう思うだろうか？」と心の奥で考えるであろうという信号として受け取られる可能性があります。

人々はなぜそれが起こったかの理由を知っている場合、狂ったことをより肯定的に判断する可能性が高いです。したがって、あなたが気にする人々がインターネット全体ではなく少数の同僚グループである場合、それはただやってみるインセンティブを増加させます。

さらに、インターネットプレゼンスが少ないということは、大規模な発表や期待が少ないことを意味します。何かをシャットダウンするのが簡単だと知っていれば、始めるのも簡単になります。これをピーター・ディアマンディスとXプライズのような、巨大な発表と大きな期待があり、期待が満たされないときに素早く機関の不信につながる可能性があるものと比較してください。私の印象では、煙から火への比率が増加し続けているため、ほとんどの人はもはやXプライズを真剣に受け止めていません。

もちろん、より単純な理由として、DARPAは単に物事を静かに保ちたいため、うるさすぎる人々を好まないのかもしれません。不透明性はDARPAのアウトライアーの成功に重要です。しかし、物事を静かに保つことに何かがあるのかもしれません。物事を静かに保つなら、あなたが何かをするつもりだと公に発表することでロックインに対処する必要がありません。

DARPAは社内で研究を行わない

DARPAが研究をどのように外部化するかについての文献は膨大にありますので、研究を外部化することのいくつかの微妙な利点を掘り下げてみたいと思います：

  • DARPAが比較的小さくフラットであることを可能にします。
  • 実際の最先端の研究には、まれな機器や知識が必要な場合があります。世界に一つか二つしか存在しない多くの機器や暗黙知があり、それらを購入したり雇ったりするよりも、有限のプロジェクトを通じてアクセスする方が簡単です。
  • 任意のプログラムには正確に一人の責任者がいるため、強力な説明責任を可能にします。
  • 内部政治なしに、同じ目的に取り組む複数のチームをプログラムマネージャーが持つことを可能にします。
  • 方向を変えるときに誰かを解雇したり、人々のための新しい仕事を見つけたりする必要がありません。
  • 組織にフルタイムで働きたくない人々にプロジェクトに取り組んでもらうことができます。

もちろん欠点もあります：

  • 成果物が確実に作成されること、適切な人々を最初に見つけること、他の組織の管理オーバーヘッドを支払うこと、そしてプロジェクトに取り組むよう説得することにおいて、より高い取引コストがあります。あらゆる場所でコース的トレードオフがあります。
  • DARPAはプロジェクト中に作成された「知的排気」をコントロールしていないため、直接的な技術普及ができず、それが生み出す価値を捕捉できません。

ARPAをベル研究所、ロッキード・スカンクワークス、またはゼロックスPARCと混同するのは簡単ですが、それらは根本的に異なります。なぜなら、R&D組織は外部化と内部化の間のスペクトル上にあり、DARPAは外部化の端に完全にある一方、他の組織は内部化の端にはるかに近いからです。DARPAを複製すると主張する人々の一般的な罠は、彼らの仕事の大部分を内部化することです。

DARPAには多くの緊密なフィードバックループがある

初日から新しいプログラムマネージャーと他のプログラムマネージャーの間にはフィードバックループがあります。DARPAでの「オンボーディング」は、主に口頭での伝統とシャドーイングを含む非公式なプロセスです。非公式なオンボーディングは通常、ベストプラクティスに関しては避けるべきですが、ほとんどの組織はダンバー数に自分たちを制限していません。プログラムマネージャーは、プログラム設計を磨く過程で他のPMから重要な非公式のフィードバックを得ます。このフィードバックには、あるものが組織にとって「範囲内」であるかどうか、および設計が十分に正確であるかどうかが含まれています。高品質な非公式フィードバックは他のPMが実際に気にかけることに依存しているため、これはDARPA PMが自分自身で考え、好奇心を持ち、自我が低くなければならない別の理由です。

プログラム設計中にPMと研究コミュニティの間には複数レベルのフィードバックループがあります。最も緊密なループは、個々の研究者やグループとの非公式な会話であり、彼らがPMがプログラム設計に組み込むことができる領域のブロッカーや可能性をどのように見ているかについてです。次にPMはワークショップを使用して、それらの可能性の間にフィードバックループを設定します - アイデアは良いかもしれませんが、熱心な支持者は埋める必要がある大きな穴を見過ごす可能性があります。最後に、小さなプロジェクトは、PMがそれらをプログラム設計に組み込む前に、それらの可能性の最もリスクの高い部分を世界に対してテストします。ワークショップもまた、希望的に新しいアイデアと（理想的には）新しい研究コミュニティを作成するプログラム領域に焦点を当てた以前に接続されていなかった研究者グループ間にフィードバックループを設定します。

PMはまた、業界の異なる部分 - 学術界、スタートアップ、大企業 - の間にフィードバックループを設定します。分野全体の研究者とこれらのフィードバックループを設定することが、DARPAプログラムマネージャーの仕事の大部分が集中的なネットワーク構築である理由です。

フィードバックループにより、PMはプログラムの実行中に必要に応じてプロジェクトを調整、中止、または開始することができます。プロジェクトに取り組んでいる実行者との頻繁な接触により、実行者とPMの両方がプロジェクトの目標に小さな調整を加えるべきかどうか、そしてそれがプログラムの残りの部分にどのように波及するかについての決定に新しい情報を組み込むことができます。PMはまた、この情報を使用してプロジェクトを完全に中止するか新しいものを開始するかを決定します。失敗したプロジェクトもフィードバックループの一部です：「（実行者の）失敗は議論をトリガーし、最初の質問は目標が正しく指定されたかどうか、そしてすでに行われた研究の光の中でそれらがどのように再定義されるかについてです。」

ARPAモデルはまた、高品質のPMと研究協力を維持するために長期的なフィードバックループを使用します。Aプレイヤーは Aプレイヤーを雇い、Bプレイヤーは Cプレイヤーを雇うので、高品質なプログラムマネージャーは他の高品質なプログラムマネージャーが参加したいと思わせます。DARPAとの低摩擦の相互作用と、実行者が他の方法ではできないことをできるようにする資金提供は、コミュニティからのアイデアを継続的にもたらします。

PMの採用さえも、組織と外部世界の間のフィードバックループの一部です。PMはDARPAが探索したい特定の領域を探索するために雇用されます。まだ誰も必要としないテクノロジーに取り組んでいるにもかかわらず、DARPAは世界の変化に対応する必要があります - 新しい可能性（テクノロジープッシュ）や新しいニーズ（テクノロジープル）のいずれであっても。外部世界と採用の間のこのバッファリングは、DARPAディレクターが重要である方法の一つです。

資金調達

DARPAは国防総省予算の約0.5％で、そのうち約12％が基礎研究である

DARPAの予算の多くは実際に武器や車両システムの組み立てに費やされています。そのため、実際に「基礎研究」に使用されているのは約4億ドルに過ぎません。

これらの生の数字は2つの質問を提起します：

  1. 研究組織がお金工場の予算の小さな部分であることは不可欠ですか？つまり、アウトライアーを生産する組織は、より大きな組織への小さな付属物としてのみ存在できますか？この繰り返されるパターンを見ることができます。
  2. アウトライアーの結果を生成するための「最小有効予算」はありますか？もしそうなら、それはいくらですか？

DARPAはお金よりもアイデアに制限されている

DARPAを動かすものから：

「私は本当にお金に制約されているとは感じませんでした」と（元DARPA所長の）テザーは言います。「私はむしろアイデアに制約されていました。」実際、航空宇宙エンジニアのヴァーン（ラリー）・リンは1995年から1998年までDARPAの所長でしたが、クリントン政権が短命な技術再投資プログラムに資金を提供するために予算を「危険なレベル」に引き上げた後、議会に予算を縮小するよう成功裏にロビー活動を行ったと言います。「組織が大きくなると、より官僚的になる」とリンは2006年のインタビューで語りました。

（ちょっと立ち止まって、これに驚嘆しましょう 😮）

官僚制を避けるという明示的な欲求と、お金と人の限界効用が低いことは、DARPAの小さなサイズが重要である別の理由です。

なぜDARPAはお金よりもアイデアに制限されているのでしょうか？

  • いつでも、S曲線の変曲点にちょうど当たるスイートスポットに該当するアイデアは世界にそれほど多くありません - 協調した努力がそれらを離陸軌道に乗せるのに十分な可能性がありますが、誰もがリソースを投入しているほど明白ではありません。
  • ほぼ定義上、それがビッグHの難しい問題（つまり、より多くのエンジニアリング努力だけでなくブレークスルーが必要なもの）であればあるほど、お金をつぎ込むことは役に立ちません。
  • スタートアップとは異なり、DARPAは分散のビジネスに従事していません。スケールするものがある場合、定義上、より多くのお金 = より多くの結果となります。
  • アイデア市場に関する何か - 人々があるものが良いアイデアであることに気づくと、DARPAのお金はあまり役に立ちません。

VCファームも同様の効果を経験します - 物事をスケールさせるビジネスに従事しているにもかかわらず、ファンドが大きくなるにつれてパーセンテージリターンが低くなる傾向があります。

おそらくDARPAにも効果的な資金調達の下限があるでしょう。それはどのようなものでしょうか？

DARPAは行き詰まる奇妙なことに資金を提供する

どこにも行かず、後から見ると時々愚かに聞こえる多くのDARPAプログラムがあります。このリストは、特に「5歳に説明するように」英語で、いくつかのプログラムがどれほど奇妙に聞こえるかを示すことを目的としています。分布の一方の裾だけを切り取ることはできないため、これらの奇妙なことに資金を提供することはアウトライアーの結果を得るために不可欠です。

  • ソノフュージョン - 音波を通じて核融合を作成する。（とても奇妙だったので実際にお金の浪費で調査されました）
  • コンピューターに多くの論文を読ませ、癌の代謝経路を攻撃するためのメカニズムを提案させることによって癌を解決しようとすること
  • 昆虫を介して植物に遺伝子修飾ウイルスを届けること
  • 生物学的環境における量子効果
  • 遠隔制御の昆虫
  • ジェットパック
  • ミミズロボット
  • 衛星の乗っ取り/リサイクル
  • 植物性物質をジェット燃料に変えること
  • ストレスを軽減するための化学的介入
  • 光子に情報をエンコードすること
  • 文字通り完全なメメックスを構築しようとすること（覚えておいてください、メメックスはコンピューターサイエンスの哲学者の石です。）
  • 中枢神経系インターフェース
  • スパイダーマンのように垂直な壁を登るテクノロジー
  • 爆弾探知蜂

プログラムマネージャーは多くのオーバーヘッドなしでお金を配備する能力を持っている

シードリングプロジェクトでは、約50万ドル以下であれば、プログラムマネージャーは単に小切手を書くことができます。

現代のプログラムマネージャーは、より大きな助成金を書くためにディレクターからの承認を得る必要があり、オープン助成金の募集や政府のウェブサイトなどの公式の政府の媒体を通じて作業する必要があります。😭 しかし、PMは助成金提案を読む唯一の人物であり、お金が配分された後にそれを配備する前に誰かと確認する必要はありません。このプロセスは、助成金申請について文字通り審議する委員会があるNSFのような他の資金提供機関と比較して、まだ速いです。大企業や大学でさえ、大金を使う前にリクエストを提出する必要があります。

過去には、ディレクターがお金を承認した後、PM支出についてほとんど監視がありませんでした。これはJ.C.R. Lickliderが1年だけで全国にコンピューティンググループを「ジョニー・アップルシード」のように広められた方法です。ARPAからDARPAへの移行は、軍事支出に対するより多くの監視と結びついており、それは不可避的により多くのオーバーヘッドを導入しました。

多くのオーバーヘッドなしでお金を配備する能力は、より小さな小切手を書く価値があること、より多くの協力者への扉を開くこと、そして単に速く動くことなど、多くの理由で重要です。PMがサイズに関係なく小切手を書くことが同じ量の痛みであり、実行者が任意の量のお金を申請するのが同じ量の痛みである場合、その下にはお金が労力に値しない閾値があるでしょう。小さな摩擦でも大きな影響を与えることがあります！オーバーヘッドが高いということは、より大きなプロジェクトのみが発生することを意味します。より大きなプロジェクトはより多くの時間がかかり、より真剣なものであるため、すべてのプロジェクトが大きければ、ブレークスルーにたどり着くための2つの重要な要素：フィードバックループと遊びを殺すでしょう。高オーバーヘッドの公式助成金申請は、助成金プロセスがどのように機能するかを理解していない人々や助成金を書くのが恐ろしく下手な人々（両方とも良い仕事をする能力と無関係）など、多くの潜在的に有用なコラボレーションを排除します。

素早く動く能力は重要です。なぜなら、しばしばお金は明かりをつけたままにすることや研究室に大学院生を置くことに向けられているため、組織が素早くお金を得ることができない場合、彼らは異なるプロジェクトに取り組み、後でお金が利用可能であっても利用できなくなるからです。速いお金により、PMは新しい情報に素早く行動してプログラムの軌道を調整することができ、それが成功する可能性を高めることができます。また、常に道のでこぼこを乗り越えなければならない場合には得られない「勢い」の感覚についても何か把握しがたいものがあります。

もちろん、お金を迅速に配備する能力はPMの誠実さと判断の両方に高い信頼を必要とします。お金を使うことへの制限は、信頼の限界に達したときに発生します。オーバーヘッドは合理的な理由で存在します - お金は横領される可能性があり、人々は常に目的のためにお金を使うので、お金を提供している人はそれがうまく使われていることを知りたいと思います。これは「本当に素晴らしいPMを持つ必要がある」に戻るもう一つの理由です。

DARPA PMが資金を再配備することは比較的簡単である

DARPA PMは実行者との契約に資金引き上げの能力を組み込んでいるため、うまく機能していないアプローチから資金を迅速に移動し、機能しているアプローチに移すことができます。資金調達が迅速に引き上げられる可能性があることを知っている場合、人々はリスクの高いことに取り組むことをためらうと予想されるでしょう。アンナ・ゴールドスタインは、プロジェクト内で目標がシフトする可能性があるため、プログラムの実際の部分はリスクが低いと指摘しました。代わりに、PMはプログラム全体が失敗するリスクを負います。

簡単な資金引き上げが常にDARPAの一部だったのか、それとも成果物に関する公式プロセスの一部として導入されたのかは明確ではありません。しかし、それはARPAモデルの一部と考え、2つの理由で複製する価値があるように思えます。

第一に、何かをシャットダウンするのが簡単だと知っていれば始めるのも簡単なので、簡単に再配備できる資金がどこにも行かないかもしれない奇妙なものに資金を提供する意欲を高めることは理にかなっています。

第二に、純粋な助成金提供組織やベンチャーキャピタルのようなお金を提供する他の機関とDARPAのコントラストを高めます。全米科学財団やハワード・ヒューズ医学研究所のような長期的な助成金を提供する組織は、提案を非常に慎重に検討する必要があり、それが委員会による死を引き起こすか、研究者の経験への信頼に頼る必要があります。いずれにせよ、それはアイデア空間の大部分をスライスします。ベンチャーキャピタリストは、会社に18ヶ月以上の資金を提供するための小切手を書きます。このタイムスケールは、明らかにうまくいっていない会社に多くの埋没コストを抱える可能性があることを意味します。その可能性は合理的にリスク回避につながり、それが不可避的に発生すると、苦労している会社を助けようとして時間とリソースを燃やす可能性があります。

機械的に、DARPAは大部分の研究に助成金ではなく契約を使用し、契約にはほぼ不可能な目標を設定することで、簡単に再配備できる資金を設定します。実行者が目標を達成しない場合、契約をキャンセルするかどうかはPMの裁量に委ねられています。

プロセス

DARPA実行フレームワークは、ビジョンが不可能ではないことを示し、そのビジョンが可能であることを示し、それから実現することに要約される

このフレームワークの実行はケースごとに異なり、それがPMが非常に有能である必要がある理由であり、自分自身で考え、信頼できる能力が必要です。しかし、抽象化のはしごをいくつか降りて、これが何を意味するのかを見ることには価値があります。

1. そのものが不可能ではないことを示す

このステップの終わりに、PMは世界がどのように進む可能性があるかの具体的なビジョン、「理論上」それが既知の物理学に違反しないという証拠、および技術評議会の前に置いてハイルマイヤーの問答に従わせる前に行いたい実験の正確なリストを持っているはずです。J.C.R リックライダーの「人間-コンピュータ共生」は具体的なビジョンの古典的な例です。戦術的には、PMはまずドメイン内の研究者と彼らが取り組んでいることについて話し、可能性をドメインがどこに向かう可能性があるかというビジョンに統合することでこの点に到達します。彼らはまた、小さなグループの研究者を集めて、互いのアイデアを磨き、主要な制約がどこにあるかを理解します。物理法則によって課された巨大な制約はその場でプログラムを殺す可能性がありますが、数十万ドルでテストし解決できる不確実性があれば、PMはそれを行います。

2. そのものが可能であることを示す

このステップの終わりに、PMはビジョンの実現が可能であるというデモンストレーションに基づく証拠と、そこに到達する方法のロードマップを持っているはずです。証拠とロードマップは善意ある専門家による精査に耐える必要があります。戦術的には、PMは小さなグループの研究者を集めて、パズルのピースがどのように見えるか、どれが最もリスクが高いか、どこが未知であるか、最大のリスクを解決するためにどのような実験ができるかを正確にマッピングすることでこの点に到達します。実験なしではより精度を得られない場所を見つけ、シードリングプロジェクトの一部としてそれらの実験を行います。PMはロードマップに沿って最大のブロッカーがどこにあるかを示し、同じブロッカーを取り除くために取ることができる異なるアプローチを考え出します。

3. そのものを可能にする

これはPMがプログラム内で時間とお金の大部分を費やす場所であり、複数のプログラムマネージャーの任期を通じて続く可能性があります。このステップの間、PMは問題のための異なる部分とアプローチに取り組むために異なるグループに資金を提供します。PMは、異なる部分に取り組んでいるグループが、公式と非公式の両方のチャネルを通じてコミュニケーションを取り、行き詰まりを最小限に抑え、新しいアイデアを最大化することを確認します。PMは頻繁に調整し、うまく機能していないアプローチを中止し、出てくる新しいアプローチに資金を再ルーティングします。

DARPAプログラムの初期探索段階は約150万ドル

このお金のほとんどは小さなシードリングプロジェクトに向けられます。これらのシードリングプロジェクトは、アイデアが不可能ではないこと、そして実際に範囲内で可能であることを確実にするのに役立つように設計された小さな助成金または契約です。興味深いことに、これはスタートアップの大きなシードラウンドや研究室を設立するのに必要な金額と同じ範囲にあります。

DARPA PMがプログラムを作成するために使用する「フレームワーク」は、技術評議会を精神的にモデル化することです

この質問について私が追及したPMによれば、PMがプログラム設計のガイドとして使用するフレームワークに最も近いものは、「プログラムの領域とその隣接領域の両方における本当に賢い専門家のグループに、このアイデアがなぜうまくいくのかを正確に説明できること」です。簡単に言えば、PMは技術評議会の精神的モデルに対してプログラムを設計します。

評議会が許容するリスクの量は、オフィス（部局）とその役割に大きく依存します。例えば、防衛科学オフィスは戦術技術オフィスよりもはるかにリスク許容度が高いです。戦術技術オフィスは実際にプロトタイプを構築し、それを軍に引き渡しますが、防衛科学オフィスはより思索的なプロジェクトに取り組んでいます。

PMはプログラム設計プロセス全体を通じて、プログラムが評議会によって承認される可能性について非公式のフィードバックを得ます。このフィードバックが、他の多くの分野のアドバイスの場合のように意見を持つ馬鹿からではなく、評議会の良いモデルである人々からのものであることが重要です。私は、設計プロセス中のこの結果なしだが緊密なフィードバックループが重要だと思います。

フレームワークにはあまり構造がありませんが、PMに非常に固定された最終目標 - ハイルマイヤーの問答に答えること - を与えます。DARPAが初期の成功を多く収めた後まで問答集が作成されなかったという事実にもかかわらず、問答集の有用性の証は、それが以前の非公式プロセスの形式化であり、注目する価値があると私に思わせます。

非構造化フレームワークは、DARPA PMが賢く自己動機づけされていることに依存しています。ほとんど明示的なガイダンスがなく、フィードバックループは自己動機づけに依存しているからです。これはまた、「素晴らしいPM」がシステム全体の基盤であるもう一つの理由です。

DARPAの各プログラムは技術評議会によって技術的に厳しく精査される

技術評議会は、提案されたプログラムの領域と隣接領域の技術的専門知識を持つ人々で構成されています。技術評議会ピッチミーティングは非常に高いレベルを意図していますが、評議会メンバーは何についても深い技術的質問をすることができます。技術評議会は、プログラムの技術的健全性についてディレクターに助言する以外の権限を持っていません。純粋に諮問的な技術評議会は、委員会による決定を避け、すべての責任をディレクターとPMに明確に保持するため、良いアイデアのように思えます。

PMはシードリングプロジェクト、ワークショップ、精密なロードマッピングを使用して、ミーティングに入る前にアイデアの「リスクを軽減」しているはずです。技術評議会のミーティングが私に説明された方法は、あなたがだますことができず、プログラムのあらゆる面を掘り下げるのに十分な技術的経験を持つ人々で満たされた部屋での大学セミナーのようなものです。人々が自分がいかに賢いかを示す必要性を感じたり、単にプレゼンターを破壊したりするだけの場合、このような種類のことは簡単にネズミの穴に落ちる可能性があるため、ミーティングが自我のない、プログラムをできるだけ良くすることに明確に焦点を当てていることが重要です。技術評議会が「理解する」必要があるということは、それが他のPMで構成されるべきであることを示唆しています。

DARPA PMはシードリングプロジェクトを使用してプログラムアイデアの最もリスクの高い部分を「耐酸試験」する

シードリングは3〜9ヶ月のプロジェクトで、費用は5万ドルから100万ドルであり、「コンセプトを『不信』から『単なる疑念』へ移行させる」ように設計されています。これは、約150万ドルの初期探索段階で、約12のシードリングを実行することを期待していることを意味します。

予算が約50万ドル未満である限り、シードリングプロジェクトに費やされるお金についてはほとんど監視がありません。PMはお金を事前に承認してもらう必要はなく、より大きな後期のプロジェクトとは異なり、DARPA PMはシードリングのためのオープンな募集を使用する必要はありません。本質的に、PMは彼らが望む誰にでも行き、「これを行う必要がある」と言うことができます。ゼロの監視により、彼らは非常に迅速に動くことができます。お金を使うことへの制限は、信頼の限界に達したときに発生するため、この低監視の支出は、DARPAが優秀なPMへの高い信頼に依存するもう一つの理由です。

シードリングは問題の解決策を見つけるためのものではなく、仮説を検証または反証するために設計されています。シードリングのアイデアはプログラムマネージャーまたは実行者のいずれかから来る可能性があります。いずれにせよ、アイデアはプログラム設計中のPMと研究コミュニティの間のフィードバックループの一部です。

DARPAはPM間と実行者間の両方でクロスポリネーションを促進する

DARPAのすべての人は何らかの技術分野で深い経験を持っており、他の人に専門分野について尋ねるために立ち寄る文化があります。元PMがこの雰囲気を説明した方法は、奇妙にもその全盛期のベル研究所に帰属する雰囲気と似ていました。文化はまた、PMが自分のプログラムを他のPMと議論することを奨励しています。この文化的特徴は特別です。なぜなら、全員が自分のプログラムに取り組んでいるため、全員が自分のことだけに専念することは簡単だからです。PMが競争的に感じることも簡単でしょう。DARPAの小さなサイズは、おそらく他の人が取り組んでいることを気にしないPMとあまりにも気にするPMとの間のこの微妙なラインを歩くのに役立ちます。私はDARPA文化のこの説明に同意しないいくつかの説明を読んだことがあり、代わりにPM間のほとんど交流がない状況を描いています。私は直接元PMと話すことから直接聞いた説明により重きを置いているので、この不一致を異なるオフィスまたは異なる時間のいずれかで文化が異なることに起因させます。

DARPA資金を受け取る実行者は、様々な非公開ワークショップで互いに研究を共有することが求められます。彼らはすべて同じ問題の異なる側面に取り組んでいると思われるので、これは価値があるように思えます。共有にはオープンサイエンスのいくつかの側面がありますが、はるかに焦点を絞ったグループの間で行われます。理想的には、非公開ワークショップは知識から利益を得る可能性のある人々を集め、初期のコミュニティを破壊する可能性のある観光客や便乗者を締め出します。強制的な早期共有は、すべてが最初にポストするシステムである通常の学術界と対照的です。そのシステムでは、人々は（合理的に）スクープされることを心配しているため、同僚に情報をピペットで少しずつ与えることを奨励します。

DARPAは他の組織の人々にリスク軽減の役割を提供する

DARPAは3つの大きなグループにとって画期的なアイデアに取り組むリスクを軽減します：研究者、企業、そして他の資金提供者です。

DARPAは明らかに、研究者がアイデアに取り組むための資金を得ることができるかどうかのリスクを軽減します。研究者は助成金提案に関する不確実性がそれほどありません。なぜならプログラムマネージャーは多くのオーバーヘッドなしでお金を配備する能力を持っているからです。資金提供者が「それは素晴らしく聞こえます！しかし、上司に確認する必要があります/私たちの予算はそれを許可していません」と言う一般的な状況の代わりに、PMが「それは素晴らしく聞こえます」と言えば、おそらくあなたは資金を得ることを意味します。計画を立てる能力は大きなことです。PMはまた、技術的ビジョンの周りにコミュニティを構築することで、研究者が既成の道から外れて働くリスクをより微妙に軽減します。コミュニティは秘密に重要です。なぜなら、ピアレビューと引用システムは、他の人々が興味深いと思うことに取り組むことを人々に奨励するからです。したがって、学者が狂ったことに取り組むための資金を得ることができたとしても、ほとんどの人はそれに取り組まないでしょう。なぜなら、結果を発表して引用してもらうことができないからです。コミュニティをブートストラップすることで、PMは研究者に同僚を与えます。

DARPAは小企業が既成の道から外れて働くリスクを軽減します。製品に対する顧客 - 大企業または政府 - がいることについて彼らにより自信を与えるからです。最良のケースでは、将来の調達の約束は、DARPAからのお金の上に自分のお金を使うようにスタートアップを奨励する賞のように機能します。「フロンティアテック」を構築するスタートアップは、生産をスケールアップする必要がある段階でよくつまずきます。プロセスの早い段階で小企業と大企業の協力を奨励することで、DARPA PMはスケールアップリスクも削減します。このように、DARPA PMはバイオテクノロジーのVCと同様の方法で行動し、特殊なスキルを持つ小企業と生産能力を持つ大企業の間の関係を仲介します。さらに、他の顧客はしばしばDARPA資金をスタートアップの技術の第三者検証と見なします。DARPA検証は、誰かが製品を購入するまであなたの製品を誰も購入しないという鶏と卵の問題を打破するために重要である可能性があります。

創業者から：「DARPA資金には、技術の検証を第三者に伝えるという付加的な利点があります。」

大企業にとって、アイデアが実現可能であることを示すためのバランスシート外の作業と需要の明確な証拠は、彼らが自社のR&D資金を使い始める程度までアイデアのリスクを軽減します。企業はできるだけR&Dをバランスシートから外したいと考えています。例えば、DARPAはIBMとIntelと協力してナノフォトニクスを開発し、その後企業はそれらをR&Dプログラムとして引き継ぎました。

「DARPAの部分は大きかったですが、IBMが自分のお金を使うための検証でした。」彼は続けます、「Intelの部分も同様です。Intelは確かにそのプロジェクトを見て、そしてIntelは最終的にそれを内部的に資金提供しましたが、DARPAが3回、4回と彼らに戻って、これは重要なことです、これは重要なことですと言った事実は、取締役会に届き、十分に高いレベルに達して、彼らはこれを行うための部門を設立しました。」

ほとんどの助成金提供組織はそれらをできるだけリスク軽減しようとします9。以前のDARPA資金は、研究グループに技術の重要な部分を十分にリスク軽減するのに必要な資金を提供し、より慎重な助成金提供組織からのフォローオン資金を得ることができます。

教授から：「一度DARPAから資金を得たら、問題を解決し、などすると、すぐにNSF提案を提出します。その時点であなたのアイデアは世界に知られており、人々はあなたを知っており、あなたは1つか2つの論文を発表しています。そしてNSFの人々は、ええ、ええ、これは良いことだと言います。」彼は続けて、より広い米国政府システム内でのDARPAの位置を区別し、「NSF資金は通常、第二波で来ます。DARPAは初期資金を提供します。」結果として、彼は結論付けます、「DARPAは主要なアイデアの選択に大きな役割を果たします」（研究コミュニティに存在するより広範なアイデアの中から）。

改善の余地

DARPA分析は聖人伝のようになりがちです - このドキュメントも例外ではありません。明らかにDARPAには欠点があります。すべての結論に断りを入れるのではなく、問題を主題別にグループ化し、それらのグループを使用してARPAモデルを使用する組織がオリジナルを改善できる可能性のある場所を提案する方が生産的であるように思えます。

DARPAの主な目的は軍事技術を開発すること

DARPAの「D」は「国防（Defense）」を表しています - 最終的にDARPAの明示的な目的はDoDをサポートすることです。「D」の追加の前でさえ、ARPAは軍事目的に特化していました。J.C.R.リックライダーが個人用コンピューティングとインターネットの種をまいていた同時期に、ウィリアム・ゴーデルは静かな飛行機やボート、エージェントオレンジ、AR-15ライフルを製造するためのARPAプログラムを管理していました。J.C.R.リックライダーのコンピュータ作業でさえ、コンピュータが月と侵入爆撃機の艦隊の区別がつかなかったことで米国が核交換を開始しそうになった事件と、JFKが米軍のより良い指揮統制の概要を望んだことへの対応として始まりました。ほとんどの場合、DARPAから生まれた非軍事技術は幸運な副産物でした。

ARPAモデルをDARPAの軍事的焦点から抽象化することができますが、長期的にはインセンティブが勝利し、最終的に資金源と一致しないイノベーション組織は無力化されるか破壊されるため、その焦点を念頭に置くことが重要です。パラダイムシフトをもたらす長期的な仕事へのコミットメントに関係なく、親組織の側面はどんなイノベーション組織の焦点にも漏れ出します。

その日の軍事的環境は常にDARPAの焦点を駆動してきました：ベトナム、冷戦、オフショアリングが米国自身の軍事技術を構築する能力を排除することへの懸念、そしてテロリズム。DARPAは、ブラックミラーというショーが反ユートピア的な未来を描くために使用してきた多くの技術の源です - キラードローン、監視AI、歩行ロボットなど。

この焦点の漏れはARPA-E、エネルギー省（DOE）のARPAでも見ることができます。DOEには本当に一つの明快な使命がありません - かつては「核優位性を確保する」でした（歴史的な補足 - DOEのすべての国立研究所は元々核兵器プロセスの異なる部分を最適化および発展させるために設立されました）。ARPA-Eも同様に少し混乱しています - エネルギーコストを下げようとしているのでしょうか？より早く再生可能エネルギーに移行しようとしているのでしょうか？エネルギー産業を助けるか、それを覆すのでしょうか？

2つの結論です。第一に、DARPAの軍事的焦点は、範囲外のアイデアがあることを意味します。元PMは明示的に、DARPAはアイデアに制限されているが、DARPAが追求しないARPAモデルに適したアイデアがあることを確認しました。第二に、権威と資金の源は、ARPAモデルを踏襲しようとする人にとって重要です。

ARPAモデルは高分散である

迅速に動き、奇妙なパラダイムシフトプログラムに取り組むことを組織に可能にするのと同じメカニズムは、大規模な無駄と詐欺も可能にします。J.C.R.リックライダーとウィリアム・ゴーデルの並行したストーリーは剣の両刃を示しています。両者とも60年代のARPAプログラムマネージャーでした。両者とも世界を変える可能性のある技術の精密で壮大なビジョンを持っていました。両者ともDARPAディレクターが承認した後、監視されないアクセスを資金に持っていました。しかし、リックライダーが現代のコンピューティングとフィールドとしてのコンピュータサイエンスの助産師役を務めた一方で、ゴーデルはベトナムに無効な化学的残虐行為を解き放ち、セキュリティ国家の基礎を築き、FBIに逮捕され横領で有罪判決を受けました。

ARPAとの協働体験も高分散です。一次および二次的な経験の両方がARPAが時には素晴らしいパートナーであり、時には髪を引き裂くほど苛立たしいことを確認しています。リックライダーのような人を期待して来たのに、標準的な政府官僚制に近いものを得ることもあります。おそらくここが、顧客への執着という現代の「イノベーション」でモデルを実際に改善できる場所かもしれません - 高品質なプログラムは高品質な実行者との継続的な関係に依存しているため、協働が楽しいことは最も重要であるべきです。

不快なことに、ARPAモデルの高分散は、分布の一方の裾だけを切り取ることができない場合です。どんなガードレールもプロセスを遅くするか、PMを制約し、可能な欠点と潜在的な大きな利点の両方を減少させるでしょう。満足のいかないことですが、金の卵を産むガチョウを殺さない唯一の解決策は「文化と良い人々」です。この事実を直接認めることで、ARPAモデルを踏襲する組織のすべての人が潜在的な欠点を直視することができます。「大きな力には大きな責任が伴う」はプログラムマネージャーにとって素晴らしい格言です。

DARPAは多くの古典的な政府組織の罠に陥る

DARPAは常に他の人や私が通常説明する「理想的な」APRAフレームワークに固執するわけではありません。DARPAプログラムはより通常の政府R&Dプログラムのように見えることもあります - 軍は何かを必要とし、それでディレクターにアイデアの周りにプログラムを始めるように指示します。ディレクターはアイデアを実行するプログラムマネージャーを見つけます。プログラムマネージャーはプログラムの方向性についてほとんど入力がないプロジェクトマネージャーのようになってしまいます。このやり方は比較的まれで、軍事システムプロトタイプに焦点を当てたオフィス（TTOとDSO）で他の場所よりも多く発生します。

DARPAは雇用や資金の使い方についての広範な政府規則にいくつかの例外を認められていますが、DARPAはまだ多くの「愚かな政府規則」に従います。情報がどれほど機密でなくても、Google DocsやZoomを使用することは許可されていません。現代のDARPAは依然として、助成金を公式の政府助成金申請ウェブサイトを通す必要があります。助成金申請ページは涙を誘うものです。PMに連絡するには、ウェブフォームに記入してPMの秘書にメモを送り、その秘書は1ヶ月後にPMと話す時間を設定するかもしれませんし、しないかもしれません。この摩擦がPMが受け取る偶然のアイデアの数を減らすことしか想像できません。IARPAは国家情報機関のARPA組織ですが、ウェブサイトに直接メールアドレスを掲載しているため、「あまりにも多くのメールを防ぐため」は有効な言い訳ではありません。個人的な経験から、少なくとも一部のDARPA従業員は緊急性に関係なく週末を神聖な仕事メール時間外として扱います - これは人々が結果にほとんど関わりを持たない大きな官僚組織に関連付ける行動です。

そして最終的に、政治はまだ忍び込みます。最大の例は、ベトナムの結果として軍に対する見方の変化のおかげで起こった1972年の変化でした。DARPAの歴史を通じて、新しい大統領は時々DARPAディレクターを交代させ、2001年からDARPAディレクターは大統領政権と同期し始め、これは時間の経過とともに政治が増加していることを示唆しています。

ARPAモデルは近親交配につながる可能性がある

雇用する際の最小抵抗の道は、あなたが知っている人を雇うことであり、人々は自分のような人を知る傾向があります。この人間の傾向と雇用の柔軟性が組み合わさると、DARPAはすでにDAPRA圏内にいる人々 - 政府プロジェクトに取り組む研究者、軍人、そして一般的に「ワシントンDCの人々」 - をプログラムマネージャーとして採用する傾向があります。

孤立性の一つの結果は、個人的な経験から10、DARPAとシリコンバレーの間には大きな文化的ギャップがあることです。このギャップには、法的組織構造、資金提供者の期待、ストーリーテリングの重要性、コミュニケーションスタイルなどが含まれます。ベンチャーキャピタルとスタートアップがますます重要な技術分散メカニズムになっているため、文化的ギャップはDARPAの技術移転能力を損なっています。明示的に言えば：私のポイントは「スタートアップ文化」をより多く持っていないことでDARPAを批判することではなく、文化的な孤立が技術分散を妨げる可能性があることを示すことです。

文化的な近親交配は、DARPAが可能な限り最高の実行者と協力する能力を妨げる可能性もあります。理想的には、プログラムマネージャーはプログラムを貢献できるかもしれないすべての人の目にとまるような引き網を投げることができますが、現実には貢献できるかもしれない多くの人々は完全に気づいていません。発表はまだ主にDARPA「領域」の人々によって取り上げられています。私はこのギャップについての個人的な経験があります - DARPAが衛星を捕獲して転用するプログラムを実行していたのとまったく同じ時期に、非協力的な衛星を操作するための技術に取り組んでいましたが、助成金の呼びかけが閉じた後までそれについて聞きませんでした。

「迅速性のために信頼できる人々と一緒に働く」と「彼らが仕事に最適でなくても友人にお金を与える」の間には細い線があります。PMが間違いなくこのラインを越えた例があります - 総合情報認識プログラムはPMの元同僚が運営するコンサルティング会社にお金を注ぎ込みました - DARPAは驚くほどスキャンダルから免れています。

ARPAモデルのアレンジは、おそらく「異なる世界」からの変わり者や人々を求めるために明示的に努力することによって、潜在的な近親交配問題に対処することができるでしょう。

DARPAには移行に関して混合した記録がある

ARPAモデルには、技術が研究室から実世界に出るという明示的な意図があります。明らかにDARPAはパラダイムを変えるような技術を政府、大企業、スタートアップに成功裏に移行させてきたので、モデルの設計は無価値ではありません。しかし、多くのDARPA技術はまだ「死の谷」11に陥っており、成功した移行でさえしばしば滑らかではありません。

DARPAの歴史は「そしてプログラムの終わりに、軍や産業界は「それはかっこいいけど、今のやり方が好きだ」と言った」というストーリーで斑点がついています。あるいはもっと悪いことに、彼らは「それは素晴らしく見える」と言って技術の所有権を取りますが、それをスケールアップするための作業を完全に停止します。これらのケースのいくつかでは、外部組織が考えを改めることがあります：DARPAは80年代にUAVの開発に資金を提供し、海軍はそのプログラムを引き継いでから中止しましたが、DARPAは90年代に軍事パラダイムがシフトするまで開発を続けました。光電子工学についても同様のストーリーがあります。反事実的な状況は難しいですが、これらの一般的な「瀕死」のストーリーは、既存のパラダイムと衝突して消えてしまったプログラムが多くあることを示唆しています。

各移行の失敗は、不幸な家族がそうであるように、独特です。いくつかの失敗モードは韻を踏んでいます：

  • 技術は素晴らしいですが、大企業の製品ラインにうまく当てはまらず、投資家はそれが10年未満で莫大な価値の会社につながる可能性があるとは考えられません。
  • 技術に取り組んだ人々は優れた研究者ですが、ひどい起業家です。政府プロジェクトを探し、実行するのが上手なスキルは、製品を構築して販売するのが上手なスキルとかなり異なる場合があります。
  • プログラムの一部は一箇所に集まりません。プログラム内の各プロジェクトはパズルの一部であり、ほとんどの場合、それらは単独よりも一緒にいる方がはるかに価値があります - マウスはGUIなしではあまり役に立ちません。最大の影響を与えるためには、プログラムが終了した後、それらの部分は最終的に一つの家を必要とします。パーソナルコンピューティングがそのような成功物語だったのは、ARPAがガスペダルから足を離したとき、リチャード・テイラーがその部分をPARCに社内に持ち込むことができたからです。推測ですが、バイドール法によって大学が政府のお金で作成した研究に対するライセンス料を徴収することができるようになり、それぞれが自分の取り分を望む複数の大学からライセンスを取得したい人を潜在的に干上がらせる可能性があるため、部品をまとめることはより難しくなったかもしれません。
  • DARPAはしばしば誰も望んでいないと思うアイデアに取り組んでいます。プログラムは需要がない根本的な理由に対処できない場合があります。ある意味で、DARPAプログラムは洞窟ダイビングのようなものです - 安全性/市場から切り離す必要がある場所に行きたいが、有限の時間内に酸素/需要のある場所に到達する必要があります。どこに到達する必要があるかを誤算したり、目標が移動したりする可能性があります。
  • DARPAは確立されたパラダイムに反するプログラムに取り組んでいます。パラダイムを変えることは誰かの仕事を危険にさらしたり、単に支持者が喜んでやる以上の仕事かもしれません。

これらの失敗モードの多くは、「人々が欲しいものを構築する」と「パラダイムをシフトする能力のあるものを構築する」の間の緊張を示しています。

移行は、ARPAモデルを踏襲する組織がDARPAよりも大きな改善を行える可能性のある領域です。まず、DARPAは真空の中に存在しないことを認識することが重要です。その処分にある技術分散のメカニズムは、それを取り巻く世界の制約に従います。1970年代にはゼロックスのような大企業、防衛請負業者、または政府研究所を意味していました。これらの組織の制約はシフトし、VC支援のスタートアップも重要なメカニズムになりました。DARPAはこの新しい環境に適応するために取り組んできました - 2017年には商業化チームを作るほどです。しかし、個人的な経験からすると、適応はぎこちないものでした。私には良い答えはまだありませんが、「今日（または明日の）環境への移行を念頭に置いて設計された組織はどのようなものだろうか？」と問うことは重要です。

 

ARPAモデルのアレンジ

ARPAモデルのアレンジについて話すとき、ARPAモデルを精神的にアレンジする組織と構造的にアレンジする組織を区別することが重要です。精神的アレンジ（または単に精神的韻）は、高リスク、おそらくパラダイムを変える、目標に焦点を当てた研究を可能にした、または努力した組織です。人々はしばしばDARPAを過去の偉大なR&D組織 - ベル研究所、ゼロックスPARC、ロッキード・スカンクワークスなど - と混同します。DARPAがこれらすべての場所で研究に資金を提供し、組織するのを助けたという事実は助けになりません。私はDARPAに精神的に触発されることをすべて支持していますが、私たちはDARPAの構造がアレンジする価値があるという仮説を掘り下げているので、この分類に入る組織は無視します。

私の知る限り、00年代後半より前にDARPAを構造的に踏襲する試みはありませんでした。このタイミングはそれ自体が興味深く、研究パイプラインで何かがうまく機能していないという認識の芽生えの結果であるという純粋な推測があります。しかしそれは別の機会の別の話です。これらのARPAアレンジを成功または失敗として評価することは難しいことです。それらはすべて13年未満であり、ARPAスタイルのプログラムは通常、結果を生み出すのに5年以上かかり（そして影響を与えるにはさらに長くかかることが多い）、期待される成功率は100のプログラム中5〜10であるためです。私は彼らが成功っぽく「感じる」かどうかに触れますが、主に標準的なARPAモデルからの逸脱、それが文脈の中で意味をなすかどうか、そして私たちがデルタが時間の経過とともにより多くの成功または失敗につながると予想するかどうかに焦点を当てるべきです。

ARPAモデルを踏襲する試みは驚くほど少ない状況です。米国政府はDARPAの模倣者を2つ構築しました：IARPAとARPA-Eです。英国政府はARPAの構想を浮上させました。民間セクターでは、Google ATAPは話題にするのに十分な程度DARPAに似ており、Wellcome Leapは健康に焦点を当てたARPAモデルの完全な実装のように見えます。

IARPA：インテリジェンスARPA

I(ntelligence)ARPAは2007年に運営を開始し、国家情報局によって運営されています。2020年現在17人のプログラムマネージャーがおり、これはDARPAの6つのオフィスのうちの1つとほぼ同じサイズです。一見すると、それはARPAモデルのすべての部分を持っています：権限を与えられたプログラムマネージャーが高リスク高報酬の外部研究を調整しています。

DARPAとの違い

IARPAは明示的に商業化をゼロにしています - すべての技術移転は情報機関に対してです。これはDOD機関だけでなく、大企業やVC/スタートアップエコシステムにも移転するDARPAとは対照的です。

IARPAはプログラムから生まれる技術のテストと検証に予算の約4分の1を費やしています。IARPAがコンピュータセキュリティとコンピューティング全般に焦点を当てていることを考えると、この支出は理にかなっていて興味深いです。他の技術に対するテストと検証への焦点はどのようなものでしょうか？研究室を離れようとする技術の一つの失敗モードは極端な脆弱性（理想的な状況でのみ機能するなど）であり、検証メカニズムは短期的にはよりコストがかかるかもしれませんが、長期的にはより堅牢な技術につながる可能性があります。

IARPAはコンテストやトーナメントを研究生成のためのファーストクラスツールとして使用しています。DARPAはいくつかのトーナメントを実施してきましたが、それらは大きな成功だったと言えます - グランドチャレンジとアーバンチャレンジは自律走行を研究の目新しさから潜在的な産業へのフェーズチェンジを触媒しました。DARPAロボティクスチャレンジは期待外れでしたが、⅔は高リスクプログラムにとっては素晴らしいことです。外れ値の結果にもかかわらず、DARPAトーナメントは例外であり、ルールではありません。この違いの理由は明確ではありません - コンピューティングベースのトーナメントは調整と標準化がより簡単かもしれないか、単に文化の問題かもしれません。いくつかの経済学者は、賞は研究資金調達メカニズムとして十分に活用されていないと指摘しており、DARPAのPMになぜ賞のメカニズムをより頻繁に使用しないのかを直接尋ねたとき、答えは「わからない」でした。IARPAの定期的なトーナメントの使用、DARPAの頻度は低いが影響力の高いトーナメント、および反対の証拠がないことは、賞がARPAモデルを踏襲する組織が探索するのに有用な場所かもしれないことを示唆しています。

驚くべきことに、IARPAはDARPAよりも研究についてより機密扱いを少なくしています。IARPAのプログラムのほとんどは機密扱いされていませんが、DARPAプログラムの約1/3は機密扱いされています。IARPAはまた米国外の組織にも資金を提供しています。できるだけ多くのリソースを利用することは有用であるように思えるので、私の直感ではこれは有用な変更です。

IARPAはプログラムを着手する前に、潜在的な情報機関の「顧客」がいることを確認する方針を持っています。これは良い意図に見えますが、それは情報機関が既に変えるべきだと感じていない限り、IARPAがパラダイムを変えることができないことを意味します。

IARPAの結果

2020年中旬現在、IARPAには37の進行中のプログラムと26の完了したプログラムがあります。10％の成功率では、それらのうち少なくとも1つが成功する確率は95％です。

IARPAは2007-2010年の期間にアメリカの量子コンピューティング研究の重要な部分に資金を提供しました。これには2012年に物理学のノーベル賞を受賞したデビッド・ワインランドの研究も含まれています。しかし完全に薔薇色というわけではありません - IARPAは、他の政府組織に資金を提供したくなかったため、NISTの研究者（ワインランドを含む）への資金提供を打ち切りました。彼らがその資金提供を再開したのか、それとも彼らが資金を提供して後に打ち切った研究のノーベル賞に功績を主張しているのかは明確ではありません…

「2009年現在、IARPAはアメリカ合衆国の量子コンピューティング資金源の大部分を提供していると言われていました。」

IARPAはまだ何か産業を始めましたか？いいえ、しかし量子コンピューティングが人々が考えるほど大きな話題になれば、IARPAがそれについての物語で大きな役割を果たすと私は推測します。

真面目ではないメモ。IARPAプログラム名のこのリストを見て、指輪物語と神話のオタクたちよ、喜べ：Ithildin、MAEGLIN、SIMARILS、Amon-Hen、Odin、ATHENA、ICArUS、Mercury。

ARPA-E：ARPA-エネルギー

ARPA-E(エネルギー)は2009年に運営を開始し、エネルギー省によって運営されています。2020年現在、20人のプログラムマネージャーと約1億8000万ドルの予算があります。これはほぼDARPAの一つのオフィスと同じサイズです。IARPAのように、ARPAモデルのすべての部分が書面上にあります：権限を与えられたプログラムマネージャーが高リスク高報酬の外部研究を調整しています。

DARPAとの違い

ARPA-EはIARPAとは反対の移転スペクトルの端にあります：IARPAが資金提供部門のみに技術を引き渡すのに対し、ARPA-Eは主に民間企業がプログラムのアウトプットを採用しスケールアップすることを目標としています（DARPAは両方を行います）。エネルギー省は実際にエネルギー技術を構築したり展開したりしないため、商業化を通じた移転は理にかなっています。ARPA-Eは商業化を目指してARPAモデルをいくつかの方法で適応させました：商業化チーム全体を持ち、スタッフの弁護士を持ち、プログラムに着手する前にエネルギー産業によって技術がどのように実装されるかを明示的に考慮します。これらの適応は論理的ですが、ARPAモデルの足を撃ってしまう可能性があります。商業化に関する追加の装置は、ARPA-EをDARPAよりもフラットでなくします - PM以外のスタッフがPMよりも多く、DARPAが小さくフラットであることの利点を削減します。

DARPAがDOD予算の一部として議会から資金提供されているのに対し、DOEは直接ARPA-Eプログラムに資金を提供しています。直接のプログラム資金調達は、DOEがARPA-Eが実行するプログラムとお金の使い方についてより多くの発言権を持つことを意味します。資金源のこの微妙な違いは、ARPA-EをDOEからより独立性が低くし、不透明性とそのディレクターによって提供される政府政治機構とDARPAの間のバッファを無効にする可能性があります。ARPA-EはDOE以外の事業体への移転を目指しているため、DOEの監視強化は、ゲームに参加していない事業体がリスクの高い活動に大きな発言権を持つという素敵な状況の一つにつながる可能性があります。

ARPA-Eは明示的にメトリクス駆動です。このアプローチは確かに現代の感覚と一致していますが、私の直感では、メトリクスは胎児期の技術を妨げる可能性があります。メトリクスは最適化しているものがわかっているときに素晴らしいですが、街灯効果 - 測定できるものを最適化する - を引き起こす傾向があります。技術がどのように機能し、何に適しているかをまだ理解している段階で、何を最適化しているかわかりますか？リックライダーの個人用コンピューティングプログラムのメトリクスは何だったでしょうか？エネルギーは関連するメトリクスが非常に少ないため、メトリクス駆動のアプローチが奇妙なことを試みることを減らさない可能性がありますが、私は懐疑的です。

ARPA-Eはプロセスが軽くありません。私は採用に関する柔軟性のなさについて直接話を聞いています：「仕事のほとんどが国のさまざまな部分にあるにもかかわらず、フルタイムでワシントンにいなければならず、さもなければすべての会議に招待されない」、そしてツールについて「すべてに政府発行のラップトップを使わなければならない」。この柔軟性のなさは、DARPAの非公式プロセスに注目し、公式プロセスを無視するべきであり、DARPAはプログラムマネージャーとして雇う人に関して信じられないほど柔軟であるという結論に反しています。

結果

ARPA-Eの影響に関するほとんどの報告は、彼らが資金提供したプロジェクトの数を強調し、具体的な成果は目立って欠けています。吠えなかった犬のような状況のように感じます。アウトライアーの結果に最も近いのは、1366という名前の太陽電池会社が19.6％の効率性に達した研究に資金を提供したことでした。

ARPA-Eはまた残酷な領域で運営しています：エネルギー産業は部分的に多くの利害関係者に責任を負っているため、悪名高く保守的です：様々な種類の投資家、政府、顧客、そしてエネルギー会社が運営している地域の顧客ではない住民。

その他

多くの国には、記者が時折「Xの DARPA」と呼ぶ軍事R&D組織があります（例えばイスラエルのDDR&D：防衛研究開発局やシンガポールの防衛科学技術庁（DSTA））。これらの組織は先進的な軍事技術に取り組んでいますが、自前の研究所を運営し、より直接的な顧客として軍を持っており、DARPAよりもロッキードスカンクワークスに近いものにしています。

Google ATAP

元DARPAディレクターのレジーナ・デュガンは、DARPAの構造を踏襲するためにGoogle Advanced Technology And Projects（ATAP）を明示的に組織しました。ATAPは新しい現象を探索することを恐れない高リスク高報酬のプログラム中心の研究を行いますが、権限を与えられたプログラムマネージャーと外部化された研究は含まれていません。これら2つの欠けているコンポーネントは、それを真のDARPAの踏襲と見なすことを困難にします。それはスカンクワークスにはるかに似ています。

Wellcome Leap

健康研究に資金を提供することに専念する英国の財団であるWellcome fundは、2020年5月にLeapと呼ばれる新しい部門を発表しました。オンラインで入手可能な乏しい情報から、Wellcome Leapは権限を与えられたプログラムマネージャーが高リスク高報酬の外部研究を調整する組織になっているようです。私が把握できる限りでは、これは少なくとも書面上では、私的事業体がプラトン的ARPAモデルに最も近づいたものです。その潜在的な結果については、楽観的な理由と懐疑的な理由の両方があります。CEOのレジーナ・デュガンは元DARPAディレクター（ちなみにGoogle ATAPを始めた人物）です。Leapは名目上、そのプログラムが実を結ぶのに時間がかかり、失敗の可能性が高いことを認めています。うまくいけば、それが持っている良いことは、初日から大きな（3億ドルの）資金プールを持っていることによって妨げられないでしょう。

英国ARPA

2020年中旬現在、英国ARPAについて多くの話がありましたが、明らかな行動はあまりありません（訳注：前述のとおり、現在はARIAとなっています）。英国首相の首席顧問であるドミニク・カミングスは英国ARPAについて何度も書いており、2019年末の女王のスピーチでこのアイデアが取り上げられました。多くの人々がオンラインで意見を述べており、政府はそれがどのように機能するかについての情報を求めています。個人の権限付与と非合意アプローチのアイデアに基づく組織にとって、これは赤旗かもしれません。

DARPAを構築しようとしてスカンクワークスを構築することは簡単である

組織を始める支配的なパラダイムは、あなたが政府や慈善財団でない限り、内部化されたR&Dを行うことです。実際には、R&D組織は外部化と内部化の間のスペクトル上にあり、DARPAが一方の端にあり、ロッキード・スカンクワークスが他方にあります。外部化された研究は助成金と契約を通じて作業することを伴い、内部化された研究はすべてを社内で行うことです。スカンクワークスを構築することには本質的に何も問題はありません - それは単に異なるトレードオフがあり、「X向けのDARPA」という声明が誤解を招くことを意味します。

ほとんどのDARPAクローンは大きすぎるか、重いプロセスで始まる

DARPAは小さく非公式に始まりました。何年もの間、10人未満でした。

大きく始めると、しばしば重いプロセスが生じます。人々は常に目的のためにお金を使うので、前もって多くのお金があればあるほど、それに付随する期待も大きくなります。一つの失敗モードは、資金提供事業体が実績の低い組織を信頼せず、お金がよく使われることを保証するために重いプロセスを要求することです。

大きく始めると不透明性が難しくなり、不透明性はDARPAのアウトライアーの成功に重要です。大きな期待と精査で大きく始めると、愚かに見えることを実行するのが難しくなります。スポットライトはまた、組織に魅力的に見えることに取り組むよう奨励し、それが真のアウトライアー的なアウトプットを生成することを難しくします。覚えておいてください：何かをシャットダウンするのが簡単だと知っていれば始めるのも簡単になり、その逆も同様です。

文化と信頼を築くには時間がかかります。大きな組織は、すべての人を連携させるために文化と信頼、またはプロセスのいずれかが必要なので、重いプロセスなしに大きく始めると、単に混乱に終わるでしょう。私が把握できる限り、このポイントと前のポイントは大まかにGoogle ATAPで起こったことです。

サイズに関係なく、DARPAのプロセスをすべて直接コピーすることは良い結果につながりません。多くのプロセスはDARPAの正確な状況に合わせて何年もかけて構築されたものであり、前述のように、DARPAの非公式プロセスに注目し、公式プロセスを無視するべきです。

DARPAは時間とともに変化してきた

「『DARPAとは何か』についての単一の答えはなく、またあるべきではありません - そして誰かがあると言ったら、彼らはDARPAを理解していません」

—リチャード・ヴァン・アッタ

 

変化を説明し、それらがDARPAのアウトライアー的なアウトプットの変化に影響を与えたかどうかを議論することは重要です。興味深いことに、DARPAの時間の経過に伴う変化の大部分は、より明示的なプロセスを追加することを含んでいました。最大の変化は、政府内外での軍事支出に対する監視の増加のために、1972年にARPAがDARPAになったときに起こりました。これは次の質問を提起します：「ARPAからDARPAへの移行は焦点の変化だったのか、それともプロセスの変化だったのか？」

以前に暗黙のルールだった成文化でない限り、1972年以降に導入されたものはすべて捨て去りたくなります。しかし、1972年以降世界は変化しました12ので、DARPAがより効果的に世界で運営できるようにするためにいくつかの調整が行われたかどうかを検討する価値があります。

DARPAのアウトライアー的なアウトプットのほとんどは1972年以前に起こった

部屋の中の最初の象はDARPAの歴史です。DARPA「ベストヒット」タイムラインを見るだけでも、驚くほど影響力のある技術について、1972年の前後の違いはかなり明白です。

1972年にARPAがDARPAになる前：

  • 気象衛星
  • フェーズドアレイレーダー
  • GPSの前身
  • コンピューターマウス
  • アレシボ天文台
  • シェイキー・ザ・ロボット（基本的にロボット工学を分野としてスタートさせた）
  • すべてのデモの母（基本的に個人用コンピューティングを始めた）
  • ARPAnet（基本的にインターネットを始めた）
  • ガリウムヒ素（レーザーを可能にした）
  • TCP/IP（インターネットにとってかすかに重要）

1972年以降：

  • PAL（Siriの前身）
  • ビッグドッグロボット
  • アーバンチャレンジ（基本的に自律走行車をスタートさせた）
  • 小型化されたGPS受信機

これは現代の組織から学ぶべきことがあるのか、それとも完全に歴史的な記述に頼る必要があるのかという疑問を提起します。1972年以降の創造物のいくつかもまだかなり重要です - 自律走行車と音声技術の両方がまだその可能性に達していないと言えるでしょう。さらに、認識されたアウトライアーの低下の一部を明確な軍事応用があるものに焦点を当てるというDARPAの議会命令に帰することができます。DARPAは時間とともに変化してきたものの、変化のほとんどは公式のプロセスの変更だったので、公式プロセスよりも非公式プロセスにより注目するなら、1972年以降のDARPAからも価値ある学びがあります。

ARPAは1972年に政府内外での軍事支出に対する監視の増加のためにDARPAになった

マンスフィールド修正案は明示的にARPA資金を直接的な軍事応用に限定し、議会にその支出についてより多くの監視権を与えました。この修正案は政府内外の両方でより広範な態度変化の一部でした。政府内では、ARPAプログラムマネージャーが基本的に価値があると思うものに何でもお金を使えることに対する不快感が高まっていました。残念ながら、分布の一方の裾だけを切り取ることはできないので、これらの制約はDARPA結果の変動性を、肯定的なものも否定的なものも間違いなく減少させました。テクノロジーは非常に幅広く応用可能であるため、賢いプログラムマネージャーは「防衛」の傘の下で何でも取り組むことができると考えるかもしれませんが、元プログラムマネージャーに話を聞くと、十分に防衛関連でないためDARPAが追求しないDARPAスタイルのアイデアが確かに存在します。

また、1973年に経済が落ち込み、これが議会がお金の見返りに何を得ているかについてより心配するようになった一因となりました。彼らはJ.C.R.リックライダーのようなプログラムマネージャーが明確なリターンのないお金を使って飛び回ることを望みませんでした。この歴史的なメモは、長期的なプロジェクトを実行するためには、イノベーション組織がお金の工場と一致していなければならないという点を強調しています。そうすることで、良い天気の資金 - 経済が良いときだけ、または彼らが人気のあるものに取り組んでいるときだけ流れるお金の源 - に依存しなくなります。

政府の外では、1970年代初頭に軍に対する一般的な意見が変わり、これが選出された当局者に圧力をかけ、ARPAとの協働に対する態度を変えました。意見の変化により、大学の研究者は軍のお金を受け取ることをより躊躇するようになりました。また、高品質の人々が組織に参加したいと思わなくなった可能性もあり、これはおそらく今でも続いていると言えるでしょう。軍のために働くことに対するスティグマは、なぜ人々はDARPAプログラムマネージャーになるのかという質問に追加の重みを与えます。

時間の経過に伴う変更のリスト

  • 1993年より前のある時点で、DARPAは正式な3段階開発システムにシフトしました。判決：これを形式化されたプロセス変更として無視しましょう。

  • ハイルマイヤーの問答13は1975年に導入されたため、それは60年代や70年代初期のアウトプットには貢献していません。実際、ドミニク・カミングスはアウトプットの低下をその構造と結果への暗黙の焦点に帰しています。両方の議論があります。一時的なプログラムマネージャーのような多くの明示的なDARPAルールは、以前の暗黙のルールの成文化にすぎないので、問答集は非公式のルールオブサムテストだった可能性があります。さらに、ハイルマイヤー自身は液晶ディスプレイを可能にする現象を発見したエンジニアだったので、彼はおそらく真の発明と発見のプロセスを理解していました。一方、彼はマクナマラのために計画に取り組み、非常にトップダウンのメンタリティを信じていました。判決：私はこれに注目するかどうか迷っています - それがブラッジョンとして使用されない限り、思考フレームワークとして役立つ可能性があるように思えます。
  • 現在、DARPAマネージャーは数ヶ月ごとに実行者に対して実行/中止チェックを行います。プログラムマネージャーはかつて実行者に対してより明示的な監視を行っていませんでした。うまく機能していないものからお金を迅速に移動する能力は重要だと思います。
  • 1960年代、DARPAプログラムマネージャーは公式の政府システムを通じて助成金のオープン募集を行いませんでした - 彼らは単に望む人にお金を与えました。判決：これは純粋な公式監視です。
  • 1960年代には、DARPAプログラムマネージャーは4〜5年の任期を持つという公式方針はありませんでしたが、公式方針はプログラムマネージャーがあまりにも長く滞在し始めたときの非公式ルールの成文化にすぎませんでした。判決：技術的にはプロセスの追加ですが、これは非公式ルールの成文化にすぎません。
  • 現在、DARPAの各プログラムは技術評議会によって技術的に厳しく精査され、その後ディレクターに承認するかどうかについてアドバイスします。1960年代、そのプロセスはプログラムマネージャーとディレクターとの間の短いミーティングで、彼らが何をしたいかを説明するものでした。判決：これは難しいものです - プログラムマネージャーとの会話から、技術評議会は彼らがすることを制限せずにPMのための明確な目標を可能にするため、役立つように聞こえます。
  • 2001年、DARPAは主契約者になれる人を誰でも（研究所やスタートアップを含む）から大企業のみに変更しました。判決：これも難しいものです - 技術開発における国家の役割の再考：DARPAと埋め込まれたネットワークガバナンスの事例は、これは企業のR&Dが減少し、スタートアップが製品を生産に移すのが難しいという事実に対する調整であり、DARPAの新しい役割の一つがほぼシステムマネージャーとしてのものだという議論をしています。この変更は、DARPAが賢明な方法で変化する世界に適応した方法として注目する価値があるかもしれません。
  • 2001年以降、DARPAディレクターは大統領政権と同期し始めました。これは組織の政治化にシフトがあったことを示唆しています。判決：明らかにこれは悪いことのように見えます。

これらを合わせると次の質問が提起されます...

ARPAからDARPAへの移行と時間の経過に伴う変化は、焦点の変化かプロセスの変化のどちらが大きかったか？

ARPAからDARPAへの移行には、明示的な軍事プロジェクトへの焦点の変化と、より公式なプロセスと監視の両方が含まれていました。DARPAのアウトライアー的なアウトプットのほとんどが1972年以前に起こったため、この移行はアウトプットの低下がDARPAのプロセスの変化とその焦点のどちらの機能であったかという疑問を提起します。スペクトルの両端に対する議論があります。

プロセス論は、1972年以降の監視と摩擦の増加がDARPAのアウトライアー結果を生み出す能力を殺したというものです。プログラムが待機している顧客を持つことへの需要の増加と、ハイルマイヤーの問答や技術評議会のようなもので具現化された支出の精査の増加の両方が、プログラムマネージャーを妨げます。小さな摩擦が大きな影響を与える可能性があり、分布の一方の裾だけを切り取ることはできないため、この議論は間違いなく価値があります。

焦点論は、特に軍事用であり、より広い適用性が少ないため、DARPAから出てくるものの多くを単に見たり、評価したりしないというものです。

焦点対プロセスの問題は、今日のDARPAの仕組みから学ぶべきものがあるかどうかを決定するので重要です。1972年以降に起こったプロセスの変化がアウトライアー的なアウトプットの低下の直接の原因である場合、今日のDARPAプロセスを分析することは無価値です。焦点のシフトがアウトライアー的なアウトプットの低下の原因である場合、今日のDARPAからの教訓は価値があります。現実には、おそらく両方の混合です。

DARPAでの時間について彼らと話したとき、（最近の）元プログラムマネージャーから出てくる内臓的な興奮は、現在の組織から学ぶべき多くのことがあり、それは単なるカーゴカルトではないことを示唆しています。同時に、DARPAの時間の経過に伴う変化の大部分は、より明示的なプロセスを追加することを含んでいました。私たちはこれら2つのアイデアをどのように解決できるでしょうか？私は解決策としてDARPAの非公式プロセスに注目し、公式プロセスを無視することを提案します。

アウトライアー的なアウトプットの変化に対する焦点でもプロセスでもない理由の一つは、DARPAがより良い選択肢を持っているか、明示的に軍事的なことに取り組みたくないという理由で、素晴らしい人々を集めることができないかもしれないということです。もしこれが当てはまる場合、ARPAモデルが素晴らしいPMに大きく依存しているため、アウトプットに深刻な影響を与えるでしょう。しかし、DARPAにはまだ超高品質の人々がいるので、これがすべての変化を説明することはできません。

DARPAの非公式プロセスに注目し、公式プロセスを無視する

ほとんどの場合、他の組織と比較してDARPAのプログラムマネージャーの仕事の仕方の奇妙なこと、組織のインセンティブと構造、資金調達、およびプロセスの一般的な形に関しては、ほとんど変化がありませんでした。したがって、現代の組織を研究することは無価値ではありません。公式プロセスの変更がDARPAのアウトライアー的なアウトプットのほとんどが1972年以前に起こった理由であるかどうかに関係なく、それらは確かに役に立ちませんでした。したがって、DARPAのアウトライアー成功を複製したい場合は、DARPAの非公式プロセスに注目し、公式プロセスを無視することが理にかなっています。

通常、公式プロセスは監視を増やし、信頼への依存を減らすために導入されます。公式プロセスは、組織外の人々が人々ではなくプロセスを信頼することを可能にします。公式プロセスを無視することは、組織の成功がより人々への信頼に依存することになります。

この信頼依存性は、DARPAの成功を複製しようとする組織が組織外の資金提供者や協力者からの信頼から始めることが不可欠であることを意味します。信頼依存性はニワトリと卵の状況を作り出します。なぜなら、定義上、新しいモデルと組織は実績を持っておらず、新しいゲームを作る可能性が最も高い人々は他のゲームで勝っていない人々だからです。

未解決の質問

この分析は多くの質問を開きます - 特に異なるノブとそれらを回したときに何が起こるかについて。ここでは最も緊急なものがいくつかありますが、他にも多くあります。

外部化された研究と内部化された研究の間のパレート・フロントはどこにあるか？

DARPAは社内で研究を行いません。これにはいくつかの利点があります。しかし、ミッション重視の研究の領域でさえ、ロッキードスカンクワークス、ベル研究所などの例は、内部化された研究が優れた結果を生み出す可能性があり、明確な利点があることを示しています。内部化された研究はある種の取引コストを下げ、学問分野間のより緊密な協力を可能にし、製造への移行をスムーズにし、価値の捕捉を容易にします。内部化対外部化の仕事が二項対立ではなくスペクトルであるという事実が状況を複雑にします。私の直感では、外部化された研究の利点が支配的な作業のある種のクラスと、内部化された研究の利点が支配的な作業の別のクラスがあるでしょう。私はその線がどこにあるかについて良い答えを持っていませんが、それは取り組むべき重要な質問です。

研究組織がお金の工場の予算の小さな部分であることは不可欠か？

DARPAは国防総省予算の小さな一部です。同様に、他の有名な研究組織は大きな「お金の工場」に付属し、その予算の小さな部分を表す傾向があります—その最盛期に、ベル研究所の予算はAT&Tの収益のわずか5％でした。対照的に、私の感覚では、十分に資本化された独立した研究重視の組織でさえ、長期的な研究努力を妨げる可能性のある絶え間ない圧力を感じています。今、多くの企業ラボは注目すべきものを何も生み出していないので、より大きなお金を作る組織に付属していることは長期的な結果を生み出すために確かに十分ではありません。そのお金の工場が必要かどうかを理解することが重要です。

なぜARPAはいくつかのチャレンジ以外で助成金の代わりに賞を使用しないのか？

賞（プライズ）はARPAモデルと自然にフィットするように思えますが、DARPAはDARPAグランドチャレンジやロボティクスチャレンジのようないくつかの例を除いて賞を使用していないようです。具体的には、賞はオープン募集や並行プロジェクトを超えて、トップダウンの問題とボトムアップの解決策というテーマに沿ったもう一つの道のように思えます。IARPAがコンペティションを大量に使用していることは、この質問が価値あるものであることを示唆しています。賞を思いとどまらせる可能性の一つは、ほとんどのDARPAプロジェクトがIARPAの主にコンピュータベースのプロジェクトよりも資本集約的であり、資本要件が不確実な支払いに向けて作業することを人々がためらう原因になる可能性があることです。もう一つの可能性は単に伝統と政府のルールです。前者なのか、後者なのか、あるいは他の何かなのかを知ることは、ARPAモデルをアレンジするつもりなら価値があります。

ARPAモデルが機能するための最小有効予算はあるか？

成功する大きなものは通常小さく始まり、DARPAの結果を複製しようとする多くの試みは大きすぎるか、重いプロセスで始まります。だから、こう尋ねるのは理にかなっています：DARPAの予算の10分の1で始められるでしょうか？100分の1は？1000分の1は？ここには2つの予算の下限があります：成功を得るために実行する必要がある並行した高リスクプログラムの数と、その成功に向けて実行可能な見込みを持つためのプログラムごとの予算です。

概算の計算によれば、各プログラムが寛大に見て成功確率10%だとすると、少なくとも1つのプログラムが成功する確率を50%にするためには、少なくとも7つのプログラムを実行する必要があります。

最小プログラム予算の問題はより複雑です。いくつかの比較数値を見てみましょう。2018年から2020年にかけて、組立や生産に焦点を当てていないDARPAプログラムの中で、最小予算は2百万ドル、最大予算は3,140万ドル、平均予算は1,200万ドルでした。パーソナルコンピュータを生み出したARPA IPTOディレクトレイトは、2020年のドル価値で4,700万ドルの予算で始まりました。ARPA-Eは年間約2億から3億ドルの間を行き来し、常時約50のプログラムを実行しており、これはプログラムあたり約4百万から6百万ドルになります。IARPAの予算は機密扱いです。プログラムが年間数百万ドル以下でも効果的でしょうか？両方の議論があります。一方では、確かに官僚的な非効率性がこれらの予算を必要以上に押し上げていると主張できるでしょう。他方では、ARPAモデルに倣った組織が取り組むべき最も価値のある種類の仕事には比較的大きな予算が必要かもしれません。そうでなければ、他の資金調達メカニズムによって拾われるでしょう。

ARPAモデルはインターネットをどのように活用できるでしょうか？

DARPAプログラムマネージャーの仕事の大部分はネットワーク構築に焦点を当てています、そしてインターネットは史上最大のネットワーク構築ツールの一つです。しかし、DARPAはウェブ上での存在感が強くなく、DARPAがウェブ上で存在感のある人々を避ける傾向は、非対称なキャリアリスクを回避する方法かもしれませんというアイデアは、インターネット活用が低い正当な理由があることを示唆しています。しかし、Polyplexusプロジェクト、アイデアを生み出すオンラインコミュニティを育成するDARPAの取り組みは、DARPAがもはやこのトレードオフのパレート最適点にいないことを認識し、そのモデルを実行するためにインターネットをより効果的に利用できるかもしれないことを示唆しています。インターネットは、PMが分野の最先端で働いている人々を見つけ、実行者間のコミュニケーションを促進し、最先端の技術のギャップを見つけるのに役立つ可能性があります。インターネットを活用するためのARPAモデルの変化はどのようなものでしょうか？

結論

Advanced Research Projects Agencyモデルは、世界クラスのプログラムマネージャー（PM）の能力と効果を最大化するために設立された組織のモデルであり、彼らは外部研究を調整して、他の方法では実現しない技術（プログラム）を生み出します。

このモデルは時間とともに変化してきましたが、それでも異常な結果を時間をかけて生み出してきたので、現代のDARPAに注目する価値があります。公式プロセスよりも非公式プロセスに重点を置いています。PMが成功するためには特定の特性が必要です：自分自身で考える能力、好奇心、低いエゴ、ビジョン、そして不確実性の下で行動する能力です。PMはまた、信頼できる必要があります。なぜなら、このモデルは彼らが資金を迅速に展開する能力と必要に応じて再配分する能力に依存しているからです。これらのPMは一時的な任期を持ち、これによりアイデアの入れ替わりを可能にし、インセンティブを調整し、DARPAが人材を採用することを可能にし、そうでなければ採用できないような人材を確保します。PMのモチベーションについて深く考える価値があります。なぜなら、彼らはこのモデルの中核だからです。

組織的には、DARPAは小さく、フラットで、不透明です。トップダウンとボトムアップのアプローチを組み合わせるように設定されており、異なる規模のフィードバックループを通じて実施されます。お金より、アイデアが限られています。DARPAのプロジェクト設計と実行フレームワークは、まず正確な技術的ビジョンが不可能ではないことを示し、次にそれが可能であることを示し、最後にそれを可能にすることに要約されます。多くの暗黙的なツールに加えて、PMはこれらのステップを集中したネットワークの構築とシードリングプロジェクトによる仮定のリスク軽減を150万ドル未満の探索的トランシェで行い、テクノロジーカウンシルとして知られるディレクターへの諮問グループにプログラム設計を提示する前に実行します。

DARPAは世界において重要な「中間的」役割を提供しています。それは相互交流を促進し、奇抜なアイデアのリスクを軽減します。民間、学術、政府組織の両方のためにです。

相互に連結する部分の数は膨大ですが、この分析は希望を与えるべきです - これらの教訓のどれも魔法ではなく、時代の人々の代替不可能な構成に依存していません。DARPAを真似ることは信じられないほど難しいでしょう。おそらく「DARPA級の難しさ」とでも言えるでしょうか？

付録：DARPAの異常な成功を再現するための結論 - 特に軍事や政府の文脈外で

冒頭で述べたように、このドキュメント全体の目的は行動に情報を与えることです。ここではそれらの行動がどのようなものであるべきかについての詳細な分析は行いませんが、DARPAの異常な成功を再現するためのいくつかの大まかな質問と考慮事項を残しておきたいと思います。

まず最初の質問は、もちろん「ARPAモデルを真似る価値はあるか？」です。はい。元PMとの会話で、彼らは明示的に多くのプログラムアイデアがDARPAの軍事焦点の範囲外であるため棚上げされ（そして多くの場合忘れられている）と指摘したことは注目に値します。むしろ、今こそこれが必要なのです。

ARPAは政府組織である必要がありますか？プライベートARPAを作ることは可能ですか？不可能であることを示すものは何もありませんが、まず解決すべきいくつかの部分があります。

いくつかの不快な真実：

  • ARPAモデルを真似ようとする人は、長い間多くの不快感と共に過ごす意志が必要です - 最高のARPAプログラムは多くの場合、実を結ぶまでに10年以上かかります。
  • 短期的な栄光のためにはできません。不透明性はDARPAの異常な成功にとって重要であるため、業界標準の派手な発表はできません。
  • セクシーになる前に物事に取り組む必要があります。組織の全ポイントは、セクシーでないものをセクシーにすることであり、最新のハイプトレインに乗ることではありません。
  • DARPA型の成功を複製しようとすると、シリコンバレーの教義に反する複数のことを行う必要があるかもしれません：
  • 価値の獲得は非常に難しいか不可能かもしれません。外部化された研究はモデルにとって構造的であり、価値の獲得は主に組織内で行われる作業に対して行われます。中間的な存在としてのDARPAの役割は奇妙に重要に感じられます - これもまた価値の獲得には不向きです。これはまた、ARPAの真似が通常のファンドやスタートアップのようには見えないことを示唆しています。
  • 計画は重要であり、システム管理という暗黒の技術を復活させる必要があるかもしれません。
  • 小さく始める必要性と、それを成功裏に実行するための最小サイズがあるという事実の間には不快なトレードオフがあります。小さく始めて数プログラムの設計だけを行い、それが完了したら、それらの設計されたプログラムを使用して実行するためのお金を持ち込むという状況を想像できます。しかし、それは組織をセクシーでなく奇妙なプログラムで判断される立場に置くでしょう。素早く実行を開始する能力を妨げるでしょう。企業や研究者がプロセスの早い段階でPMと真剣に関わる理由の一つは、PMが「それを実行できる」と知っているからです。たぶん段階的な解決策があるかもしれません。

政府機関外でDARPAの成功を模倣しようとする人にとっての大きな考慮事項は、「お金はどのように機能するか？」という問題です。理想的な状況は、組織がそれ自体のお金工場であることですが、ARPAモデルの構造的に重要な部分を保存しながらそれを達成することは不可能かもしれません。もう一つの大きな考慮事項は、高品質のPMと連携するためのインセンティブと、大企業、小企業、学術界の潜在的な実行者があなたを真剣に受け止めるためのインセンティブをどのように設定するかです。これらの考慮事項は、政府外でARPAの成功を再現するには、真に新しい組織構造が必要かもしれないことを示唆しています。

また、モデルを発展させることができる刺激的な場所もあります。より構造化されたロードマッピングフレームワークを構築することで、プログラム設計がさらに効果的になる可能性があります。潜在的なPMに前もってバイナリな決定を下すのではなく、「レジデンシー」を行うことで、プログラム設計期間中に信頼を構築できるかもしれません。プログラムの設計と実行を切り離すことさえ可能かもしれません。それが不可能ではなく、実際に可能であることを示すことによってプログラムのリスクが軽減された後、別の組織がそのプログラムを実行する意思があれば、さらに素晴らしいシードを蒔くことができます。これらはほんの一部の可能性です！もし私と一緒に次のステップに取り組みたいなら、連絡してくださいまたは単に情報を確認してください。

 

 

参考文献

  1. Anna Goldstein, Michael Kearney, Pierre Azoulay, and Erica Fuchs. Funding Breakthrough Research. URL
  2. Regina Dugan and Kaigham Gabriel. "Special Forces" Innovation: How DARPA Attacks Problems. URL
  3. Anna Goldstein and Michael Kearney. Know When to Fold 'Em: An Empirical Description of Risk Management in Public Research Funding. URL
  4. Jeffery Mervis. What makes DARPA tick URL
  5. Jeffery Mervis. What else makes DARPA tick. URL
  6. Eric Fuchs. Cloning DARPA Successfully. URL

  1. Mark Micire. DARPA vs NASA – Podcast. URL

  1. Dominic Cummings. On the ARPA/PARC 'Dream Machine', science funding, high performance, and UK national strategy. URL
  2. Erica Fuchs. Rethinking the role of the state in technology development. URL
  3. Caroline Wagner and Jeffery Alexander. Evaluating transformative research programmes: A case study of the NSF Small Grants for Exploratory Research programme. URL
  4. Annie Jacobson. The Pentagon's Brain. URL
  5. M. Mitchell Waldrop. The Dream Machine. URL
  6. Safi Bahcall. Loonshots.
  7. William Bonvillian, Richard Van Atta, and Patrick Windham. The DARPA Model for Transformative Technologies, n.d. https://www.openbookpublishers.com/product/1079.
  8. Anna Goldstein. Funding Breakthrough Research – Podcast. URL.
  9. 元DARPA PM、ディレクター、および実行者との多くの記録されていない会話。

謝辞

この文書について的確なフィードバックと励ましをくださった方々に心より感謝します：Andy Matuschak、Sam Arbesman、Martin Permin、Rebecca Xavier、Jason Crawford、Luke Constable、Mark McGranaghan、Cheryl Reinhardt。また、多くの面倒な質問に答えてくださったMark Micire、Anna Goldstein、Erica Fuchs、Michael Goldblatt、その他の方々にも感謝します。

このウェブサイトのスタイリングとインターフェースは、主にAndy MatuschakとMichael Nielsen著「思考のための変革的ツールをどのように開発できるか？」https://numinous.productions/ttft、サンフランシスコ（2019年）から派生しています。

脚注

  1. 概要としては、The DARPA Model for Transformative Technologiesの2〜11ページがDARPAの歴史、12〜23ページが組織の機能について説明しており、気に入っています。（無料のPDF版もあります！） ↩
  2. ARPA所長/PMで、伝説のデモおよび間違いなくパーソナルコンピューティングの責任者 ↩
  3. https://wtfhappenedin1971.com/で素晴らしいグラフィカル表現を参照してください ↩
  4. 概要としては、The DARPA Model for Transformative Technologiesの2〜11ページがDARPAの歴史、12〜23ページが組織の機能について説明しており、気に入っています。（無料のPDF版もあります！） ↩
  5. Funding Breakthrough Researchの著者 ↩
  6. ARPA所長/PMで、伝説のデモおよび間違いなくパーソナルコンピューティングの責任者 ↩
  7. Alan Kayの金の卵を産むガチョウを殺す方法を参照してください。 ↩
  8. これは技術の歴史における共通のテーマです。簡単に言えば、ヨーロッパに単一の支配者がいなかったことで、ティコ・ブラーエは他の支配者を大いに怒らせた後も新しい支配者のもとで研究を続けることができましたが、中国では皇帝を怒らせた天文学者は研究を止めるか死に直面するかの選択しかありませんでした。詳細については、Joel MokyのLever of RichesおよびSafi BahcallのLoonshotsを参照してください ↩
  9. 主に非対称なキャリアリスクと委員会のおかげで ↩
  10. これは別の機会に話す別の物語です ↩
  11. 死の谷とは、技術が論文に発表するほど新規性や興味深さがないので研究者が「押し進める」ことを望まず、同時に誰もそれをユースケースに「引き込む」ことを望まないという状況です。 ↩
  12. https://wtfhappenedin1971.com/で素晴らしいグラフィカル表現を参照してください ↩
  13. すべてのプログラムに対して6つの質問をします：
    1. 専門用語なしで何を提案していますか？
    2. 今日はどのように行われていますか？
    3. あなたが提案しているアプローチの新しい点は何ですか？
    4. 誰が気にしますか？
    5. どれくらいの時間がかかりますか？
    6. いくらかかりますか？
    7. 成功を確認するための中間および最終試験は何ですか？
    （https://www.darpa.mil/work-with-us/heilmeier-catechism） ↩

変更履歴

  1. 2020年6月18日：質問だけでなく、オープンな質問についても拡張しました

ライセンス

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