EXPACT ｜スタートアップ支援｜新たな挑戦に、旗を掲げよう。｜Seed Impacts, Harvest Changes.｜

スタートアップとは、単に「創業したばかりの会社」や「ITを使っている会社」ではありません。
新しい価値のつくり方を発明し、それを大きく広げることで、社会や産業の仕組みを変えようとする企業です。

「ベンチャー企業」は、日本で広く使われている言葉です。英語の venture には、冒険的な試みやリスクを伴う事業という意味がありますが、「ベンチャー企業」という表現は日本独自の使われ方をしている和製英語に近いものです。

経済産業省の有識者会議では、ベンチャーを、新しく事業を興す起業だけでなく、既存企業を含めて新たな事業へ果敢に挑戦する概念として捉えています。

それでは詳しく解説していきます。

はじめに

「起業」とひとことで言っても、その形はさまざまです。

地域に根ざして着実な収益を積み上げる事業もあれば、新しい技術やビジネスモデルで、これまでにない市場をつくろうとする事業もあります。後者を語る際によく登場するのが、「スタートアップ」と「ベンチャー企業」という言葉です。

似た言葉として使われがちですが、両者は完全に同じ意味ではありません。特に生成AIが急速に普及した現在、スタートアップに求められる役割も大きく変化しています。

AIを使って業務を効率化するだけでは、もはや差別化になりにくい時代です。これから重要になるのは、AIを活用して顧客・地域・産業が抱える本質的な課題を解き、仕事や市場の構造そのものを変えていくことです。

本記事では、スタートアップとベンチャー企業の違いを整理したうえで、AI時代にスタートアップが果たす役割、資金調達環境、地域から挑戦する意義について解説します。

スタートアップとは何か

経済産業省は、スタートアップを一般に次のような企業として整理しています。

• 新しい企業であること
• 新しい技術やビジネスモデルというイノベーションを持つこと
• 急成長を目指すこと

つまりスタートアップとは、単に「創業したばかりの会社」や「ITを使っている会社」ではありません。

新しい価値のつくり方を発明し、それを大きく広げることで、社会や産業の仕組みを変えようとする企業です。

たとえば、地域で飲食店を開業し、顧客においしい食事を提供することは非常に価値のある事業です。一方で、食品ロス、需給予測、配送、店舗運営、顧客データをAIでつなぎ、食品流通の仕組みそのものを変えるサービスを全国へ展開するなら、よりスタートアップらしい挑戦になります。

スタートアップは、完成した正解を実行する組織ではありません。まだ答えのない問いに対し、顧客や市場から学びながら、正解そのものをつくっていく組織です。

ベンチャー企業とは何か

「ベンチャー企業」は、日本で広く使われている言葉です。英語の venture には、冒険的な試みやリスクを伴う事業という意味がありますが、「ベンチャー企業」という表現は日本独自の使われ方をしている和製英語に近いものです。

経済産業省の有識者会議では、ベンチャーを、新しく事業を興す起業だけでなく、既存企業を含めて新たな事業へ果敢に挑戦する概念として捉えています。

実務上は、スタートアップよりも広い概念として使われることが多いでしょう。既存の市場やビジネスモデルを基盤にしながら、専門性、技術、販売力、独自の工夫によって成長を目指す企業も、ベンチャー企業と呼ばれます。

スタートアップはベンチャーの一種と考えることができますが、すべてのベンチャー企業が急成長型のスタートアップであるわけではありません。

スタートアップとベンチャーの違い

両者には明確な法的定義があるわけではありません。そのため、以下はあくまで事業の性質を理解するための整理です。

観点	スタートアップ	ベンチャー企業
主な目的	新市場の創出、急成長、産業変革	新規事業の成長、収益力の向上、事業拡大
ビジネスモデル	新技術や新しい仕組みで、未解決の課題に挑む	既存の市場・モデルを基盤に独自性を加える
市場の前提	市場が未成熟、または存在しないことがある	顧客・市場・勝ち筋が比較的見えやすい
成長の進め方	仮説検証を高速で繰り返し、急速な拡大を狙う	着実な顧客獲得・収益改善・組織拡大を重視
収益性	初期は赤字でも、将来の大きな拡大へ投資することがある	比較的早期の黒字化や安定収益を重視しやすい
資金調達	エンジェル、VC、事業会社、補助金等を組み合わせる	売上、融資、補助金、出資などを柔軟に使う
EXIT	IPO・M&A・事業売却などを早期から設計しやすい	IPOだけでなく、事業承継、M&A、長期経営も選択肢
代表例	AI、ロボティクス、宇宙、気候テック、バイオ、SaaS等	専門サービス、地域DX、EC、製造、観光、店舗・事業承継等

優劣ではありません。スタートアップが社会に新しい選択肢を生み出す一方で、ベンチャー企業や地域の中小企業は、雇用、取引、暮らし、地域経済を継続的に支えます。

重要なのは、自社がどのような価値を提供し、どの速度・資本政策・成長戦略を選ぶのかを明確にすることです。

AIが変えたスタートアップの前提

生成AIは、スタートアップの「つくる力」と「試す力」を大きく変えました。

従来は、企画、デザイン、開発、翻訳、調査、営業資料、顧客対応、データ分析などに、相応の人数と時間が必要でした。現在は少人数のチームでも、生成AIを活用することで、試作品をつくり、顧客に見せ、改善するまでの時間を短縮できます。

生成AIは、企業の生産性、イノベーション、起業活動に影響し、業務の自動化・補完や新規参入の障壁低下につながる可能性があるとOECDも指摘しています。

しかし、ここには注意すべき点があります。

「生成AIを使っている」こと自体は、競争優位ではありません。多くの企業が同じ基盤モデル、同じクラウド、同じAIツールを使えるためです。

AI時代に強いスタートアップは、AIそのものではなく、AIを次の要素と結び付けています。

• 現場に根ざした顧客課題の理解
• 継続的に取得できる独自データ
• 業界固有の専門知識と例外処理
• 顧客の既存業務・基幹システムへの深い統合
• 導入効果を示すROIと継続利用の仕組み
• セキュリティ、説明責任、責任分界を含むガバナンス

AI時代にスタートアップが担う5つの役割

1. 解くべき課題を定義する

AIは回答案やアイデアを生成できます。しかし、AIは「誰の、どの不便を、どの順番で解くべきか」を自動的に決めるわけではありません。

スタートアップの最初の仕事は、技術を売ることではなく、現場に入り、まだ十分に言語化されていない課題を見つけることです。

たとえば製造業では、「AIで品質検査を自動化する」と考える前に、熟練者不足がどの工程で品質・納期・安全・教育に影響しているのかを理解しなければなりません。

重要な問いは、「AIで何ができるか」ではなく、「誰のどの意思決定や業務を変えることで、どんな成果を生むのか」です。

2. AIを現場で使える形に実装する

高性能なAIモデルがあっても、現場で使われ、業務に定着しなければ価値は生まれません。

スタートアップには、AIをデモや試験導入で終わらせず、データ、既存システム、権限、業務フロー、責任分界、人材育成まで含めて実装する役割があります。

例えば、建設現場向けAIを考えてみましょう。写真を解析する機能を提供するだけでは、現場の課題は解決しません。図面、工程表、日報、安全記録、協力会社とのやりとり、発注者への報告につなげ、確認・承認・例外対応のプロセスまで設計して初めて、継続利用される事業になります。

3. 小さく試し、速く学ぶ

スタートアップには、仮説検証を高速に回す強みがあります。

大企業や行政は、豊富な資本、顧客基盤、社会的信頼を持つ一方、既存事業との調整、稟議、セキュリティ、制度対応などに時間がかかることがあります。スタートアップは、小さな市場や顧客群で試し、失敗から学び、改善・転換を繰り返すことができます。

AIによってプロトタイプづくりの速度が上がった現在、この力はさらに重要です。ただし、「速くつくる」だけでは不十分です。速く顧客に使ってもらい、効果と問題を測り、より良い提供形態へ変えることが求められます。

4. 産業と地域の構造を再設計する

AI時代の有望なスタートアップは、業務の一部を効率化するだけではありません。データとAIを用いて、業界の価値連鎖や地域の資源のつながり方を変えます。

領域	従来の課題	AI時代のスタートアップがつくる変化
製造業	熟練者不足、品質ばらつき、保全の属人化	設計、検査、保全、技能継承をデータで接続する
物流	人手不足、積載率、配車、例外対応の複雑さ	需要予測、配車最適化、現場連携を統合する
農林水産業	天候、担い手、選別、販売予測、物流	生産・選果・需給・販路を一気通貫で最適化する
医療・介護	記録負担、情報分断、人材不足	文書・記録支援、情報整理、個別対応を補助する
観光	情報の分散、回遊不足、多言語対応	個別旅程、予約・送客、混雑対策、地域分析をつなぐ
防災・行政	職員不足、情報伝達、相談・申請対応	多言語案内、問合せ対応、状況整理、判断補助を行う

地域にとってのスタートアップは、東京の成功モデルを再現する存在ではありません。地域の産業、自然、文化、顧客、大学、行政、金融機関などが持つ資産を、新しい事業として組み替え、全国や海外にも展開できる形へ変換する存在です。

5. 信頼できるAIを社会実装する

AIには、誤情報、偏見、著作権、個人情報、営業秘密、サイバーセキュリティ、説明責任などのリスクがあります。

特にAIエージェントが、メール送信、予約、基幹システム更新、発注、決済などを自律的に行う場合、誤作動は直接的な損失や信用問題につながり得ます。

経済産業省と総務省は、2026年3月31日にAI事業者ガイドライン第1.2版を公表しました。このガイドラインでは、AIエージェントやフィジカルAIを含む技術進展を踏まえ、開発者・提供者・利用者に求められる取組が整理されています。

AIスタートアップにとってガバナンスは、後から追加する法務対応ではありません。大企業、自治体、医療・金融・製造などの重要顧客に導入してもらうための、プロダクト品質と営業力の一部です。

最低限、次の事項を事業設計に組み込む必要があります。

• AIに任せる処理と、人が確認・承認する判断を分ける
• 入力データの権限、利用目的、保存期間、二次利用、削除を管理する
• 誤出力や不適切な行動を検知し、停止・修正・説明できるようにする
• 利用履歴や判断の根拠を確認できるログを残す
• 顧客にAIの利用範囲と限界を明示する

2026年の資金調達環境

AIへの期待を背景に、国内スタートアップの資金調達は回復の兆しを見せています。ただし、資金が市場全体に均等に流れているわけではありません。

2026年上半期の国内スタートアップ資金調達総額は3,779億円で、前年同期比12％増でした。一方で、50億円以上の大型調達は780億円と前年同期の345億円から大幅に増えたのに対し、50億円未満の調達額は前年同期比1％減となりました。

つまり2026年の市場は、「AIに資金が集まる」のではなく、AIで明確な事業優位と大きな成長可能性を示せる企業に資金が集中する市場です。

投資家が重視するのは、次のような要素です。

• 継続して収集・活用できる独自データがあるか
• 顧客の業務フローに深く入り込めているか
• 売上、品質、安全、時間などで導入効果を説明できるか
• 一社向けの受託で終わらず、再現可能なプロダクトとして広げられるか
• 基盤モデルの進化で簡単に代替されない優位性があるか
• セキュリティ、知財、個人情報、AIの安全性に対応できるか

大きな調達を目指すスタートアップほど、「AIを使うこと」ではなく、AIによって顧客の成果、産業の構造、利益の出し方をどのように変えるかを明確に示す必要があります。

スタートアップに必要な資金とEXIT

スタートアップは、研究開発、採用、プロダクト開発、営業、海外展開などに先行投資を行うため、初期には赤字になることがあります。

そのため、資金調達は単なる資金不足の解消ではなく、仮説検証と成長を加速するための手段です。

主な資金源には、以下があります。

• 自己資金・売上
• エンジェル投資家
• ベンチャーキャピタル
• 事業会社からの出資・協業
• 金融機関からの融資
• 補助金・助成金
• クラウドファンディング
• 地域金融機関や自治体との連携

また、スタートアップは資金調達の早い段階からEXITを意識します。EXITとは、創業者や投資家が保有する株式を売却し、事業価値を資金として回収・還元するための出口戦略です。

代表的な選択肢は、IPOだけではありません。

• IPO：株式上場を通じて株式の流動性を高め、社会的信用と成長資金を得る
• M&A：事業会社等へ売却し、顧客基盤・販売網・技術・人材と統合して成長する
• スモールM&A：地域や特定分野での事業承継、買収、経営者交代を実現する
• セカンダリー：既存株主が持分の一部を他の投資家へ譲渡する
• 自己株式取得・買い戻し：企業が成長後に投資家の株式を買い戻す

地域のスタートアップやベンチャー企業にとっても、IPOだけを唯一の成功と考える必要はありません。持続可能な黒字経営、地域企業とのM&A、事業承継、全国展開、海外展開など、事業の特性に合った成長・EXITの選択肢を初期から設計することが重要です。

中高生・学生・若手社会人へ

スタートアップで働くことは、華やかな成功だけを意味するものではありません。

正解のない問いに向き合い、顧客に会い、仮説をつくり、失敗し、改善する。その過程で、事業づくり、営業、マーケティング、プロダクト開発、資金調達、採用、組織づくりなど、幅広い学びを得られます。

向いているのは、必ずしも特別な技術を持つ人だけではありません。

• 社会や地域の「なぜ不便なのか」に疑問を持てる人
• 変化を面白がり、学び続けられる人
• 完璧な答えがなくても、まず小さく行動できる人
• 異なる専門性の人と協働できる人
• AIを使いながらも、人にしかできない問い・判断・共感を大切にできる人

AI時代だからこそ、人が担うべき役割は「答えを速く出すこと」から、「良い問いを立てること」「信頼をつくること」「責任を持って意思決定すること」へ、より重要性を増しています。

EXPACTが支援する理由

EXPACTは、挑戦するスタートアップ・ベンチャー企業が、必要な人材・資金・知識・ネットワークにアクセスできる環境をつくりたいと考えています。

特に地方には、製造、一次産業、観光、ヘルスケア、防災、物流、エネルギーなど、AIや新しい事業モデルで解くべき課題と、世界に展開できる現場資産があります。一方で、起業家、投資家、事業会社、大学、行政、地域金融機関が十分につながらず、良い挑戦が資金・仲間・最初の顧客に届かないこともあります。

EXPACTは、資金調達支援、補助金活用、事業計画・ピッチ資料の作成、広報、採用、事業開発、コミュニティ形成などを通じて、企業の成長段階に応じた支援を提供します。

目指すのは、単に起業数を増やすことではありません。地域から生まれた挑戦が、最初の実証で終わらず、有償導入、継続利用、事業成長、そして次の挑戦へつながるエコシステムをつくることです。

まとめ

スタートアップは、新しい技術やビジネスモデルによって、社会や産業の未解決課題に挑み、急成長を目指す企業です。ベンチャー企業はより広い概念であり、既存市場での新規事業や、着実な成長を目指す挑戦も含みます。

AI時代にスタートアップが担うべき役割は、AIを使うこと自体ではありません。

• 誰のどの構造課題を解くのかを定義する
• AIを現場の業務・データ・意思決定に実装する
• 小さく試し、顧客から高速に学ぶ
• 産業や地域の価値連鎖を再設計する
• 安全性、説明責任、信頼を備えたAIを社会実装する

AIによって、少人数でも大きな価値を生み出せる時代になりました。
しかし同時に、汎用的なAIを使うだけでは競争優位をつくれない時代でもあります。

これから強いスタートアップになるのは、AIを手段として、顧客の成果を変え、地域や産業の未来を変え、使うほどにデータ・知見・信頼が蓄積していく事業をつくれる企業です。