スタートアップが「スロットマシン」をプレイするときの最善の戦略は何か？

初期段階のスタートアップは、ブレークスルーを模索するために非常に危険なものを試みますか、それともそれを最大限に活用するために現在の状況と知識を活用しますか？

初期段階のスタートアップは確かに前者を実行するように設計されていますが、平均的な人々は不安定な状況のスタートアップが繰り返し直面することに不快を感じます。 私達は探索の費用を無視することはできません。 チームに大きな圧力がかかる可能性があります。

私の仮説では、確固とした製品を伴うスタートアップは、それを伴わないスタートアップよりも頑強な傾向があります。 確固とした製品により、探索コストを削減することができます。 初期段階のスタートアップは探索マシンであり、探索自体の効率化と十分な試行回数は目標を達成するための重要な要素です。

確固とした製品は、参画者の感情的側面に関する問題を解決します。 参画者の不安や疑念は、ビジネスを停止させる最も危険な要因の1つです。 チームのパフォーマンスは、参画者が状況がどのように含まれているかを参画者がどのように見ているかに依存しています。 参画者がそれが絶望的であると考えるならば、それは再考の時です。

スタートアップはUCB（Upper-confidence bound）戦略をとるべきです。 UCBは不確実性に対して楽観的であり、もっともらしい最良の選択肢を選択し続けるアルゴリズムとして知られています。UCBのもとではあなたはあたかも状況が可能な限り自分にとって気の利いたものであるかのように仮定します。

実際には、選択肢について十分な情報をもたないため、選択肢から得られる利得を正確に見積もることはできません。 私たちは探索空間を調べ上げることによってもっと学びそして私達の将来の見積もりを改善しなければならない。

不確実性が高いオプションは通常、多くの新しい知識をもたらします。 スタートアップの失敗からの報酬が期待できます。 スタートアップが失敗したらすぐに新しい知識を共有することが望ましいですが、スタートアップは互いに競合しているため、情報を完全に共有することはできません。

チームが一連の失敗の後に十分な能力を失いやすいので、私は大部分のスタートアップが彼らが狙った分野で包括的な探索プロセスを決して終えられないと思います。 それで、私は非常に小さなチームが混沌とした状況の可能性を減らして、ランダムな世界で速く動くことの目的のために初期の探査に有利だと考えているのです。