Startups.RIP：5,700社以上の失敗したYCスタートアップから学ぶデータベース

Mon, 23 Mar 2026 00:00:00 +0000

「資金調達の翌日にCTOが辞めて、コードが書けないCEOだけ残った」——こんな生々しい失敗談が5,700社以上も集められたデータベース Startups.RIP が話題になっている。

Startups.RIP とは

Startups.RIP は、Y Combinator（YC）出身の失敗・買収されたスタートアップ1,737社以上について、研究レポート、再構築プラン、技術仕様をまとめたプラットフォームだ。「Dead YC Startups, Alive Ideas」をコンセプトに、2005年から現在までのYCスタートアップを網羅している。

作者の Oscar Hong 氏が、失敗したスタートアップを分析する中で「アイデアが悪かったのではなく、タイミング・市場・技術が準備できていなかっただけ」というパターンを発見し、このデータベースを構築した。

主な機能

失敗要因の詳細分析

単なる失敗リストではなく、各スタートアップについて以下の情報が整理されている:

失敗の要因分析: なぜ事業が停滞・終了したのか
何がうまくいっていたか: 失敗の中にも成功要素はある
バッチ情報・創業者情報: YCのどのバッチ出身か、誰が創業したか

現代技術での再構築プラン

各スタートアップについて、2026年の技術スタックで再構築するならどうなるかという「ビルドプラン」が用意されている:

現在の市場分析: 当時と今で市場がどう変化したか
コア機能の設計: 何を中心に据えるべきか
Go-to-Market 戦略: 現代のチャネルでどう展開するか
DBスキーマ・API設計: 技術的な実装の青写真
AIに実装させる場合のプロンプト: 生成AIを活用した開発アプローチ

アイデアの進化の可視化

失敗したスタートアップと、その後成功した類似サービスの比較機能もある:

Posterous → Substack
Parse → Supabase

こうした「アイデアの進化」を視覚的に追えるのは、起業を考えている人にとって非常に参考になる。

技術的な背景

Startups.RIP 自体は Next.js（TypeScript）+ Tailwind CSS で構築されている。興味深いのは、このデータベースの調査・分析に Claude Agent SDK が Deep Research エージェントとして使われている点だ。AIを活用して大量のスタートアップ情報を体系的に整理するという、まさにAI時代ならではのアプローチといえる。

活用方法

このデータベースは以下のような場面で役立つ:

起業準備: 似たようなサービスを考えているなら、過去の失敗から気をつけるべきポイントがわかる
技術選定の参考: 再構築プランに含まれる技術スタックやDB設計は、実際の開発の参考になる
市場調査: 特定の領域でどんなスタートアップが失敗し、なぜ失敗したかを俯瞰できる
読み物として: 純粋にスタートアップの栄枯盛衰を追うだけでも面白い

まとめ

失敗したスタートアップのデータベースは Failory や CB Insights など他にもあるが、Startups.RIP の特徴は「再構築プラン」まで踏み込んでいる点だ。単に「なぜ失敗したか」だけでなく、「今ならどう作るか」まで提示することで、失敗を次の挑戦への具体的なヒントに変えている。

月商100〜300万の作り方は2パターンしかない — 「1本で100万」vs「20万×5本」

Thu, 12 Mar 2026 00:00:00 +0000

株式会社SWIFT代表の井口亮平氏（@Ryohei_Iguchi）がX（旧Twitter）で公開した記事が、月商100〜300万円を目指すフリーランスや小規模事業者にとって示唆に富む内容だったので紹介する。

2つのパターン

月商100〜300万円を作る方法は、突き詰めると 2パターン しかないという。

パターン1: 100万を1本取る

高単価案件を1本受注する戦略
例: コンサルティング、システム開発、ハイエンドなクリエイティブ制作
メリット: クライアント管理がシンプル、1案件に集中できる
デメリット: 案件が途切れたときのリスクが大きい、営業コストが高い

パターン2: 20万を5本積む

中単価の案件を複数積み上げる戦略
例: 月額制のSNS運用代行、サブスク型サービス、定期的な制作案件
メリット: 収益が安定しやすい、1案件がなくなっても致命傷にならない
デメリット: マルチタスクの管理能力が必要、スケーリングに限界がある

どちらを選ぶべきか

どちらが正解というわけではなく、自分のスキルセットや事業の性質に合ったパターンを選ぶことが重要だ。

専門性が高い人 → パターン1（高単価×少数）が向いている
オペレーションが得意な人 → パターン2（中単価×複数）で安定収益を作りやすい

実際には、パターン2で安定した基盤を作りつつ、パターン1の高単価案件を狙うハイブリッド型が現実的なアプローチになることも多い。

エンジニア・フリーランスへの示唆

エンジニアやIT系フリーランスの場合:

パターン1: 技術顧問、アーキテクト案件、受託開発
パターン2: 保守運用契約、技術メンター、複数社への業務委託

月商300万円を超えるには、いずれのパターンでも「自分が動く」だけでは限界が来る。仕組み化やチーム化を見据えた設計が、次のステージへの鍵になる。

参考

元ツイート（X記事）
株式会社SWIFT — X運用のプロフェッショナル集団

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