Revolut創業者Nik Storonsky氏が語る、「会社を機械として設計する」経営 ― 38カ国展開、100カ国で首位を目指す理由
英国発のデジタルバンクRevolutの創業者兼CEO、Nik Storonsky氏が、起業家向けポッドキャストに出演しました。動画のタイトルは「Building a $115 Billion Fintech Giant」です。インタビュアーは、起業家の伝記を読み込んでいるポッドキャスターで、創業者や経営者の発想を掘り下げる聞き手として話を進めます。
約67分の対談では、競争観、規制との向き合い方、組織設計、AI活用、VCとの関係、広告戦略、将来の大型投資まで話題が広がりました。この記事では、その内容を6つのテーマに整理します。
なお、本稿は番組での発言を整理したものです。数字は本人の発言で、一部は自動書き起こしの崩れから推測した箇所があります。投資判断などに使う場合は、原典の確認をお勧めします。
1. 競争観と、グローバルバンクという野心
1-1. 「競合ではなく、自分に勝つ」
Storonsky氏は、幼少期から競争心が強く、水泳やボクシングなどのスポーツに取り組んでいたと語りました。何をするにも「1番になりたい」性格で、2番だと強く悔しがるそうです。
一方で、経営における競争観は、意外に冷静です。同氏は、競合を見るより「自分をどう打ち負かすか」を考えると述べています。毎日ほぼ100%の力で動いていれば、競合に負けても自分を責める必要がないというのが、同氏の考え方です。
インタビュアーは、Shopifyの創業者が「自社を買収した新しい経営者の視点で見直す」と話していたことと重ねました。
1-2. 「ジェイミー・ダイモンの夕食を狙う」
話題になったのは、JPMorganのJamie Dimon氏に関する発言です。米国進出について聞かれ、「昼食ではなく夕食を狙う」と答えたそうです。
Storonsky氏の説明は次のとおりです。昼食は小さく、夕食は大きい。つまり、個人向けのリテール事業だけでなく、法人向けや、将来的には投資銀行業務まで狙うという意味です。投資銀行も依然として手作業が多く高コストで、「もっと安くできるはず」と述べています。
1-3. 事業の現状と目標
同氏は、約12年前の出発点を説明しました。最初は、海外で銀行間レートに近い為替で使えるカードでした。その後、信用、取引、暗号資産、法人口座へ広がり、現在は銀行の全サービスに加えて、宿泊予約やeSIMの購入といった非金融サービスも提供しています。
目標は、「少なくとも100カ国で1位のグローバルバンク」になることです。現在の展開は38カ国前後で、多くの国で銀行免許を持っています。新規市場は、1〜2年ごとに10〜15市場のペースで追加する計画です。
同氏は、各国に10〜50の銀行が乱立し、市場が分散していることを好機と見ています。国ごとに優れた商品を、より安く提供できるはずだという主張です。
2. 規制と銀行免許:最大の失敗から学んだこと
2-1. 「電子マネー免許」から出発した判断
Storonsky氏が「最大の失敗」と語ったのは、銀行免許を後回しにしたことです。創業当初は、電子マネー免許と決済免許という軽い免許で始めました。銀行免許は取得に3〜4年かかるのに対し、電子マネー免許は1年程度で取れるためです。創業者としては、速く動くための合理的な選択でした。
2-2. 顧客数が増えてから申請した代償
ところが、顧客が数百万人に増えた段階で銀行免許を申請すると、規制当局の姿勢は慎重になりました。顧客ゼロの会社に免許を出すなら、リスクは小さい。顧客が数百万人いる会社に出して問題が起きれば、「なぜ事前に規制しなかったのか」と当局が批判されるためです。
同氏によると、英国で700万〜800万人規模の顧客を抱える会社が銀行免許を申請したのは、前例がありませんでした。取得までに約5年かかったと述べています。
2-3. 米国フィンテックへの見方
Storonsky氏は、銀行免許が信頼を得るために必須だと考えています。給与の受け取り先にし、資産を預け、株式やETFを取引してもらうには、顧客に「銀行と同じ程度に信頼される」必要があるという理屈です。
そのため、ChimeやCash Appのように銀行免許を取らなかった米国企業は、大きな事業には育たないという見方を示しました。低所得層などの特定層には届いても、「プライム層(中高所得層)」には届かず、採用者が1〜2%のアーリーアダプターから、さらに4%程度の友人・家族の層へ広がる段階で止まるという意見です。
同氏はアイルランドを例に挙げました。同国ではRevolutが成人の約80%に使われており、国内の銀行が少なく、質も低かったことが一因とのことです。他の市場では、英国とフランスが約20%、スペインなどが30〜40%程度だと述べています。
2-4. 欧州の厳しい環境が鍛えた
同氏は、欧州の規制環境が事業の収益性を押し下げていたと説明しました。
インターチェンジ(カード手数料)は約0.2%で、米国の約1%より低い
信用供与や金利には規制があり、自由に貸せない
国ごとに銀行を作る必要があり、現地拠点や現地規制への対応が求められる
雇用法が厳しく、採用に慎重さが必要
その結果、Revolutは粗利率がマイナスの状態から始まり、3〜5年続いたのち、最終的に80%の粗利率まで最適化したそうです。同氏は、この環境で培った「あらゆる課題に頭を使う」習慣が、より緩やかな市場での競争で強みになると考えています。
3. 「プロ経営者」への見方と、組織の設計思想
3-1. 創業者とプロ経営者の違い
Storonsky氏は、大手銀行の多くは創業者が率いておらず、経営者が数年で入れ替わると指摘しました。経営者の目標は、会社の改善よりも自分の職を守ることになりがちで、結果として会社にとって最適でない判断をするという主張です。
自分については、会社と自分が「一体」であり、利害が100%一致していると述べました。規制当局から「リスクを取りすぎではないか」と言われた際には、「会社が成功し生き残ることに最も動機づけられているのは自分だ」と返すそうです。そのため、プロの経営者や取締役会より、むしろ無謀なリスクは取らないという理屈です。
3-2. 会社は「入力と出力のある機械」
同氏は、会社を「機械」にたとえます。入力(組織、人、プロダクト)があり、出力(人が使う優れたプロダクト)がある。その機械を観察し、うまく動かなければ部品を変えるという考え方です。
実例として、次のような流れを挙げています。
10〜30人の少人数の時期:ボトルネックは意思決定の速度
チームが増えて速度が落ちたとき:小さな独立チームを同じプラットフォームで動かすよう変更
規制対応が詰まったとき:規制担当の部署を新設
採用が追いつかなくなったとき:採用プロセスを整備
ボトルネックを見つけて解消し、また次のボトルネックに向かう。その繰り返しが組織づくりだという説明です。
3-3. トレーダー出身の「数値で見る」文化
Storonsky氏は、起業前にトレーダーだった経験から、リスク管理と「あらゆるものの数値化」を身につけたと語りました。多くの組織では、評価が人の直感に基づいていて、その直感はしばしば間違っているという見方です。
同氏によると、KPIで評価すれば、組織の政治が消えます。個人もマネージャーも、目標を達成したかどうかが客観的に分かるためです。かつて勤めた銀行には、この仕組みがなく、政治が多かったと振り返っています。
4. 新規事業は「トレーダー式」に選別する
4-1. 「ベット」のステージ管理
Revolutは高速でプロダクトを出す会社ですが、ある時点で、出したものの成果を追えていないと気づいたそうです。そこで、新規事業を「ベット」と呼ぶ段階管理を導入しました。
流れは次のとおりです。
ボトムアップまたはトップダウンで、ベット(新規事業案)が出る
委員会で、取り組む意味があるかを議論する
承認されれば、最大10人ほどの専任チームを組む
9〜18カ月でプロダクトを作る
発売後は、粗利益(GP)の伸びで評価する
4-2. 成長率で伸ばすか打ち切るか
過去10年で約50件のベットを立ち上げたそうです。上位10件は、月次で10〜20%成長し、毎月100万〜300万ドルのGPを継続して生み出しています。
運用ルールは明快です。同期のベットの中で下位25%に入るものは終了させます。伸びているベット(上位は最大25%)には、チームを1つから2つ、3つへと増やし、やがて部門、主要な事業ラインに育てます。
Storonsky氏は、自分の直感も信用していないと述べました。過去に何度も外したため、どのプロダクトを作るかは「アルゴリズム的に」判断するという考え方です。
4-3. チームを10人以内に抑える理由
チームの上限が10人なのは、バックエンド3〜4人、フロントエンド2〜4人、プロダクトオーナーとデザイナー各1人で、おおむね10人になるためです。複雑さによって多少増減するものの、原則として10人を超えないといいます。
ただし、AIの登場でこの設計は変わりつつあります。同氏は、これからのチームは2〜3人でよいと述べました。1人の開発者がフロントエンド、バックエンド、データサイエンスまで担えるためです。
5. AIが変えるRevolutの働き方
5-1. すでに起きていること
Storonsky氏が挙げたAI活用の実績は次のとおりです。
カスタマーサポートの約90%を自動化(以前は5,000人超)
エンジニアの開発速度が30%向上
翻訳やクロスセル(関連商品の提案)もLLMで実施
同氏は「まだ始まったばかり」と述べています。
5-2. 「フルスタックAI社員」という賭け
同氏が次の目標に挙げたのは、「フルスタックAI社員」です。チャットツールに指示を出すのではなく、通話に参加し、メールとSlackのアカウントを持ち、社内のバックオフィスシステムにアクセスして仕事をする存在を指します。現在の技術で実現可能であり、いずれ大半の企業が行き着くと予想しています。
5-3. イノベーションを全社に標準化する
同氏は、1つのチームで見つけた革新を全社に広げることが、自分の強みだと語りました。
例として、デザインの進め方を挙げています。従来はFigmaでフレームを作っていましたが、あるチームがデザインシステムをコードレベルでLLMに読み込ませ、プロンプトでフローを生成していました。成果物はFigmaのフレームではなく、ノートPCやシミュレーター上で動く実際のインターフェースになります。作業が3〜4倍速いことを確認し、全デザイナーに展開しているそうです。
また、組織の標準化は、アニメの「同じ装備を使う軍隊」にたとえ、チームごとに自転車や武器を作り直さないのが重要だと説明しました。
5-4. 直属の部下は50人超、中間管理職は不要
直属の部下は約50〜52人で、重要プロジェクトではデザイナーや開発者とも直接話すとのことです。賢く自走する人を採用すれば、管理は不要で、方向を示して全体の同期を取るだけでよいという考え方です。
情報を上下に受け渡すだけの中間管理職には、否定的でした。方向を変えたか、ロードマップ達成の近道を見つけたか。そうした付加価値がなければ、役割が理解できないと述べています。
6. 人材、投資家、広告、将来の大型投資
6-1. 「自走するミサイル」を採用する
同氏は、人材を4つに分けて説明しました。
優秀な人:目標を自分で設定し、自分で到達する(同氏は「自走するミサイル」と呼ぶ)
良いが突出はしない人:目標を伝えれば、反復なしで到達する
平均的な人:目標を伝え、毎週の対話で方向づける必要がある
平均以下の人:時間をかけても目標に届きにくい
直属の部下を増やすには、管理に使う時間を最小化する必要があります。そのため、平均的な人にも退職を求めることがあると述べました。共感を重視しすぎると、「勝つこと」より「共感」を優先してしまい、人事の判断が鈍るというのが同氏の見方です。
6-2. 経験豊富な幹部が機能しなかった
最初の5年間で、経験豊富な幹部を50人超採用したものの、残ったのは2人だったそうです。理由は2つ挙げています。
過去に成功した人でも、環境や競争が変わると、今の会社で通用するとは限らない。
経験豊富な幹部を採用する際には、「逆選択」が働く。本当に優秀な人はすでに起業したか、引退しているため、市場に出てくるのは、キャリアの進みが速くなかった人が多い。
自身の採用基準は、同世代の上位1%に入る成長を示した人を、25〜30歳の段階で採ることです。
6-3. VCは「チアリーダー」、取締役会には入れない
投資家との関係では、厳しい意見が目立ちました。同氏は、VCを「サッカーのチアリーダー」にたとえ、プロの選手の代わりに試合に出ようとするのは災難のもとだと述べています。
背景は、創業初期の欧州にあります。当時はVCが少なく、プライベートエクイティ系の投資家が中心で、清算優先権、取締役席、創業者の議決権の削減といった不利な条件を受け入れる必要があったそうです。同氏は、VCの多くは自ら事業を作った経験がなく、助言が会社に合わなかったと振り返りました。
具体例として、最も優秀な部下の解雇を求められたと話しています。同氏は拒否し、投資家は引き下がりました。以降は、各ラウンドでVCを取締役会から外し、損失を受け入れてでも条件を調整してきたと述べています。現在、取締役会にVCはおらず、「事業を作った経験のあるオペレーター」を置くのが最善という考えです。
起業家への助言として、株主間契約書に注意を払い、投資家を「純粋な財務投資家」にとどめ、議決権や意思決定への関与を持たせないことを挙げました。
6-4. 自らVCを立ち上げた:Quantum Light
同氏は、投資家との対立への苛立ちが、独立系ファンド「Quantum Light」の立ち上げの動機になったと語りました。きっかけは、コロナ禍で株価が上がった時期に、330億ドルの評価額で投資した有名投資家との争いでした。直近の投資家という立場を理由に、株主間契約書の変更を拒まれたそうです。
ファンドの特徴は次のとおりです。
判断は人ではなく、機械学習モデルによる統計的な投資
モデルが30〜40社を選び、2〜3年かけて同額ずつ投資
創業者向けの運営ノウハウ(採用、評価、プロダクト拡大)を提供
Revolutが大企業の顧客として、販売面でも支援
第1号は2億5,000万ドルのシリーズB向けで、全額投資済み。IRRは約56%
第2号は5億ドルで、機関投資家も参加
初期は資金の20〜25%が自己資金で、残りは他の創業者
モデルの特徴として、投資元のパートナーの年齢を変数に入れており、30〜40歳のパートナーが投資した会社が最も成績が良いと述べました。ただし、年齢だけで決まるわけではなく、変数の1つにすぎないとしています。
6-5. 7年間ゼロだった広告費と「空港買い占め」
同社は、最初の7年間、広告費をかけていませんでした。コロナ禍では、旅行向けの事業が中心だったため、売上が約70%減ったそうです。
その後、マーケティングに本格投資するにあたり、まず「最も広告費を使い、かつ最も慎重に使う業界」を探し、ゲーム会社に行き着きました。ゲーム会社の広告予算は10億ドル規模にのぼります。そこで、ゲーム業界のマーケターを採用し、パフォーマンス広告、LTV、投資回収の管理を学びました。
銀行免許を得てからは、信頼の獲得が課題になりました。実店舗のないデジタルバンクは、HSBCやJPMorgan Chaseより信頼されにくいためです。そこで、デジタル広告より安く「インプレッション」を稼げる物理空間に目を向け、欧州の空港の広告枠をほぼ半数分買い占めたと説明しています。Barcelonaには「体験型店舗」も開きました。Appleのような店舗で、商品を体験してもらう狙いです。
6-6. 大型投資の構想:自前のLLMとデータセンター
同氏の長期構想は、銀行事業で大きなキャッシュフローを生み、それを「ムーンショット」に投じることです。銀行業は既存商品の作り直しにすぎず、本当は金融以外のテック領域に挑みたいと語りました。
すでに「Pragma」という基盤モデルを、取引データで学習させています。Revolutは1日に約3,000万件の取引を処理しており、取引に基づくトランスフォーマーモデルを、不正検知、与信、投資など幅広い用途に使える可能性があるといいます。さらに先には、自前のデータセンターでモデルを訓練する構想もあるものの、現時点ではリソースが足りないとのことです。
6-7. 「止められない機械」の競争優位
同氏は、JPMorganに対する優位を次のように説明しました。
JPMorganは米国向けで、国外に関わりがある顧客には、Revolutが補完する。
Revolutは、米国にいながら欧州やオーストラリアで口座を開き、国をまたいだ即時送金ができる。
収益構造は、JPMorganが与信中心なのに対し、Revolutはサブスクリプション、取引、手数料が中心。与信は、まだバランスシート上は小さい。
買収で各国の銀行システムを積み上げてきた大手銀行と違い、Revolutは1つの台帳と1つのシステムを、設定を変えて各国に展開する。
この構造により、国が増えても必要な人員が少なく、価格を下げられると説明し、「時間とともに、止められない機械になる」と結びました。
