Adi Prasad、TeslaとCloudKitchensでの教訓をMatterのAIファクトリーにもたらす

Why it matters

Matter is testing whether a founder can combine Tesla-style manufacturing engineering with CloudKitchens-style capital discipline to build profitable, software-driven US factories.

Adi Prasad (@adiprasad27) は、著名なオペレーターたちがどのように企業を構築したかを10年にわたって研究してきた。彼は現在、その教訓を Sunnyvale, California にある54,000平方フィートの工場を運営するAI製造スタートアップ Matter で試している。

2026年7月31日に Business Insider に掲載された as-told-to エッセイ で、Prasad は Tesla、Apple、CloudKitchens、Rivian でのキャリアを意図的な徒弟期間だったと述べている。35歳の創業者は、重大な技術的・事業的判断が間近で下される職を選び、それらの運用習慣を Matter に持ち込んだと語った。

Prasad の道筋はスタートアップのファイナンスよりも製造から始まった。彼は Manipal Institute of Technology で機械工学を学んだ後、2015年に MIT で製造の修士号を取得した。彼の MITの修士論文 は、UV-LED 液体クロマトグラフィ検出器向けの光学ベンチの機械設計（振動、熱管理、製造性、コストを含む）を検討したものだった。

彼は2015年に Tesla に入社し、同社車両の最も難しい組立の一つである Model X の Falcon Wing ドアの量産体制の拡大に取り組んだ。Prasad によれば、当時の Tesla はまだ小規模で、Elon Musk (@elonmusk) と会議で発表を行い、Musk が工学上の問題を根本的な物理的・経済的制約まで単純化するのを間近で見ていたという。

「私はこれらの会社に入ったのは、そこで一生働きたいからではありません」と Prasad は Business Insider に語った。「それらは起業というはるかに大きな計画の最初の一歩に過ぎませんでした。」

工場とバランスシートにわたる徒弟制度

Prasad が Musk について語る要点は第一原理（first-principles）による思考にある。彼は、Musk が慣習に基づく説明に疑問を呈し、なぜある工程や要件が存在するのかをチームに確立させようとしたと述べた。教訓は実務的なもので、技術的な野心は攻めた生産および事業計画に資するものでなければならないということだった。

Tesla の後、Prasad は Apple で製品品質マネージャーとして1年間働いた。その後、彼は自身の説明によれば CloudKitchens の最初の100人の従業員の一人として参加し、元 Uber 最高責任者 Travis Kalanick のもとで配達専用の商業用キッチン事業に携わった。

Kalanick は Prasad の運営教育に別の側面をもたらした。Prasad は、Kalanick がゼロベース予算（zero-based budgeting）を通じて組織を絞り込み、費用と優先事項をゼロから正当化することを要求するのを目の当たりにしたと語った。この投資収益率に対する規律は、工場スペース、設備、労働、ソフトウェア開発が資本を巡って競合する Matter での資源配分に現在影響を与えている。

この組み合わせは、Prasad が構築する事業に合致している。自律化された製造は深いエンジニアリングを必要とする一方で、受託製造は稼働率、歩留まり、納期実績、コスト管理で成り立つ。創業者は説得力のある自動化論を持っていても、設備購入の順序が悪かったり工場が十分に活用されなかったりすると損失を出し得る。

Prasad はその後 Rivian で働き、2025年に Harvard Business School で MBA を修了した。卒業後にベイエリアに移り、Matter に専念している。MIT の Spring 2026 mechanical engineering publication には、Prasad と Adi Ranjan が Matter の共同創業者として記載されている。

3月の Matter に関するプロフィール では、Prasad は Charly Mwangi と Aish Varadhan も共同創業者として挙げている。彼は、Tesla、Rivian、Apple、Intel での工場・製造に関する経験と、Ranjan の Cardinal Robotics の初期の仕事を合わせたグループだと説明している。

この広がりは重要だ。なぜなら Matter は生産能力を販売しようとする一方で、その能力を段階的により自律化するためのソフトウェアを開発しているからだ。これは顧客獲得、工場設計、調達、品質システム、ロボティクス、機械学習にまたがる運用上の挑戦である。

Matter は生産の最終段階から始める

Matter の現在の商業的な足がかりは、Prasad の長期ビジョンよりも狭い。Matter は、自社をロボティクスや複雑な電気機械製品の最終組立、テスト、パッケージングを扱う米国の製造パートナーと説明している。ウェブサイトによれば、Matter は初期設計やパイロットビルドから量産に至るまで顧客を支援するという。

Prasad は、MatterOS を設計、調達、自動化、品質、工場運営をつなぐソフトウェア層だと説明してきた。3月には、Matter が複数の意向表明書とロボティクス、コンシューマーハードウェア、エネルギー分野での設計段階での製造プログラムを進行中だと述べていた。これらは同社側の主張であり、その顧客の名前はその説明では明かされていない。

この順序は、Matter に製造サービスを運営しながら生産データを収集する手段を与える。各組立の実施は、繰り返し発生するエンジニアリング作業、品質の失敗、ソフトウェアが自動化できる工程上の判断を露呈させ得る。Matter はそれらのシステムを他社が運営する工場に未検証のソフトウェア層を販売しようとする代わりに、自らが管理する工場内で活用できる。

Prasad はその論点を「アメリカの製造業を『労働の問題ではなくソフトウェアの問題として』再構築する」と要約している。この枠組みは Matter を低マージンな受託製造のカテゴリから、物理的AIのベンチャー投資市場へ移行させることを意図している。Matter は依然として、そのソフトウェアが工場運営の経済性を変えることを証明しなければならない。

Sunnyvale の施設が最初の物理的な試験場だ。Prasad は Business Insider に対し、その工場は稼働中であり、Matter にはその運営に携わる20人以上がいると語った。工場の有効な指標は具体的なものになるだろう：製品をどれだけ速く立ち上げられるか、設備を顧客間でどれだけ頻繁に再利用できるか、生産ロットを通じて品質がどれだけ改善するか、MatterOS がどれだけの人的エンジニアリング作業を削減できるか、などである。

これらの問いは、なぜ Prasad が Musk と Kalanick から学んだ教訓を組み合わせているのかを説明している。第一原理に基づく工学は、受け継いだ工場の仮定を取り除くことができる。ゼロベース予算は、野心的なハードウェアスタートアップがすべての機械、機能、拡張計画を必須とみなすのを止めさせる。

Prasad は20代を、スケールする企業の内部でこれらの規律を学んで過ごした。Matter は彼がそれらを自分自身の反復可能な製造システムに変えられることを示さなければならない場所である。