ニューヨークのUberドライバーの収入は、1時間あたり50ドル以上です。ニューヨークは物価が高いですが、非常に柔軟性の高い仕事を考えると、これはかなり良いトレードオフだと考えています。しかし、大変な仕事で、交通状況も厳しいです。

私の立場からすると（これはあくまで私の主観ですが）、超人的な安全性が本当に必要です。私にとって超人的とは、人間よりも優れているという意味ではなく、人間の5倍優れているという意味です。データを見ると、Waymoはほぼそのレベルに達していると思います。カメラだけでそこまで到達できるかどうかは、私には100％分かりません。この技術をゼロから構築している企業のほとんどは、認識に関連する冗長性を確保するために、カメラとLiDARを採用しています。テスラが実現できれば、大いに期待しています。どうなるか見てみましょう。時が経てば分かるでしょう。

10年後にはすべてのトヨタ車に自動運転ソフトウェアが搭載されるでしょう。これは比較的実現可能性が高いと思います。トヨタ車を購入し、寝ている間にUberに乗せて配車すれば、信じられないほどの需要があり、1日あたりXドル稼ぐことができます。

ドミノ・ピザはUber Eatsの競合相手です。なぜなら、ユーザーが直接Domino’sのアプリにアクセスすることがあるからです。同時にパートナーでもあります。人々は、自分が味方なのか敵なのかといったドラマチックな駆け引きを求めているのだと思います。しかし実際には、彼らは私たちと協力しています。コーペティション（協調競争）とも何とでも呼びましょう。

平均的なWaymoの1日あたりの移動回数は、平均的なドライバーよりも99%も生産性が高いことが分かっています。

現在、マリオットはホテルを所有していません。ホテルを所有するのはREITと呼ばれる事業体です。

まずは実際に試してみることが大事なのに、経済的なメリットをあれこれ考えることに多くの時間を費やしてしまいます。良い体験になるのか、そうでないのか？

多くのイノベーションが停滞しているのは、企業がまず経済性を優先しようとするからだと思います。まずは体験を、そして経済性を。いいですか、もし私が1年間悪い取引をしたとしても、誰が気にするでしょうか？私はあなたと再交渉します。私は今後10年間、何かを作り上げていきます。1年目のテイクレートが5%か20%かで成功か失敗かは決まりません。それは前例となる可能性があり、前例は危険です。だからこそ、私は手数料をゼロにすることを提案します。試してみましょう。どんな体験ができるのか見てみましょう。付加価値が何なのかを測ってみましょう。そうすれば、経済性は自然と良くなるでしょう。

Uberの配車を依頼すると、基本的に市場にあるすべての車とその行き先、そして空車かどうかを精査する必要があります。お客様に最適な車を選び、30秒以内に料金を算出しなければなりません。到着予定時刻は4～5分以内としたいため、決定に要する時間はごくわずかです。

そのため、実行されているアルゴリズムは非常に高速に動作する必要があります。1秒間に数千万回の予測を行っています。マッチングして、あとは実行するだけです。そのためには、特定のアーキテクチャと大量のコンピューティング能力が必要です。Eatsの場合、料理を作るのにかかる平均時間は10分から12分です。つまり、マッチングにはもっと多くの時間をかけられるということです。

しかし、私たちも同じように計算しなければなりませんでした。配達員はどこにいるのか？どの配達員とマッチングさせるべきか？料金はどう設定すべきか？配達員側でマッチングを行う時間ははるかに長く、そのためマーケットプレイスの再計算には2、3分かかっていました。Eatsでは、配達を引き受けられる配達員に入札することになります。例えば、料理が冷めてしまう前に3回入札できるとします。最初の入札は6ドルかもしれません。もし相手が断ったら、2回目の入札は7ドルかもしれません。もし相手が「いや、どうしても料理を届けたい」と言ったら、3回目の入札は10ドルかもしれません。チームを切り替えると、Ridesチームは「いやいや、この再計算は15秒でできますよ」と言いました。

今では10回の入札が可能になりました。つまり、6回から7回、そして10回へと入札額が減るのではなく、6ドルから6.50ドル、6.75ドル、そして7ドルへと減っていくのです。つまり、コンピューティング、アルゴリズムのスピード、そして意思決定のスピードのおかげで、最終的な取引単価は下がるのです。

今やっていることの結果を変えるために、何を信じなければならないかということです。つまり、同じことを続けても、ほんの少しだけ改善すれば、約束の地にたどり着けるのでしょうか？時間がかかりすぎるだけでしょうか？

私が使っているフレームワークの一つは、「一方通行のドアか、それとも双方向のドアか？」というものです。これはAmazonの典型的な例です。ジェフ・ベゾスが導入したと思います。素晴らしいフレームワークです。