2024-11-04 14:29

内山英俊 株式会社unerry 代表取締役社長 part2

電気、ガス、水道、unerry:グローバルインフラ企業を目指し


2015年の創業から上場を経て、前年比40%以上の売上成長を続けるunerry。さらに今年、同じくLBMA Japan会員企業のブログウォッチャーと“共創”=業務提携をしました。さらなる成長が期待される中unerryが今、注力しているのが唯一無二のリテールメディアサービスの提供、データを活かした街づくりの領域、そしてグローバルビジネスです。

データ面でのインフラ企業を目指し、電気・ガス・水道・unerryを掲げる想いを聞かせていただきました。

サマリー

株式会社unerryの内山社長が同社の成長や新たなビジネス展開について語っています。特に、ビーコンやGPSを活用したデータ分析サービスの進展、そしてブログウォッチャーとの提携を通じた互恵的な関係の構築に言及しています。内山社長はまた、生成AIやロケーションAIの進化がデータ分析に与える影響について解説し、学生に数学の重要性を説いています。さらに、うねりがインフラ企業としてデータ利用の普及を目指す今後の展望についても話しています。

unerryの成長とビジネス展開
Location Weekly Japanです。今週は2度目の登場となりますけれども、
unerryの内山さんにお越しいただきました。内山さんよろしくお願いします。
内山 よろしくお願いします。
一年3、4ヶ月ぶりぐらいですかね、このポッドキャストを始めた2回目ぐらいに来ていただいて、
お話しいただいてからっていう感じなんですけれども、
せっかくなんで自己紹介、会社紹介お願いします。
はい、改めまして株式会社unerry代表の内山と申します。よろしくお願いします。
unerryは2015年の創業の会社で、LBMAの創設以来加盟をさせていただいて、
今、理事もさせていただいている人間です。
unerryはもともとビーコンから始まった会社なんですけれども、
今ではGPSもビーコンもいろんなデータをグローバルで4.2億IDのスマホの位置情報というものを取得していまして、
それを分析サービスから広告サービス、システムソリューションサービスっていうこの3つの事業体を立てるということによって、
平均40%以上の成長し、2022年に上場もさせていただいているという会社です。
主なお客様は工事さん、外食さん、街づくりの事業者さん、商業施設さんから観光庁と、
あとメーカーさんですね、消費税メーカーさんとかいうところで主なお客様で仕事をさせていただいております。
はい、よろしくお願いします。
40%成長サラッと言いましたけど、すごいことではありますけどね。
サラッと大変ですね。
40%で成長していったら、もうそろそろ社員の名前全部言えなくなってきた頃ですか?
まだいけます。全員会を僕が触ってやってます。
2回ぐらいは全員とワンワンやってるんで、12年はまだ言えますけど、3年後はどうかなって感じですね。
難しいでしょうね。なるほど。
そんな絶好調のうねりさんですけど、最近のトピックスというか、こんなことあったよみたいなのがあればぜひアップデートください。
一番でかいのは、最近ブログウォッチャーさんと業務提供させていただいたってことが非常に大きいかなと思います。
川島さんもずっと競争、共に作るっていう意味での競争っていうことをずっと打ち出されておりましたし、
ブログウォッチャーさんとはもう6年ぐらいかな、いろんな形でお話をさせていただく中で、
一般的な見方としては競合に当たるという風な見方が今まで多かったんじゃないかなというふうに思うんですけれども、
事業としては少し手を結びつつずっと仕事をやっていたんですが、
よくよく考えたら、お客様のためとか市場のためとか考えたら、
もうちょっと一緒にやれる幅を増やした方がいいんじゃないかっていう話から始まって、会話をずっと繰り返す中で、
実はお客さんのデータの取得のポリシーがほとんど一緒で、
いろいろ話してみると技術もかなり近しいと。
我々スマホの一応アプリから取っているのでSDKを配布してやっているんですけれども、
それもあまり被りがなくて、でもやっている事業体は全然違うっていうので、
結局2社が手を取り合うことによってデメリットはほとんどないねっていう結論に至りました。
やっぱりそういうものはLVMへの競争っていうコンセプトがあったので話し始めたっていうのはあったので、
ブログウォッチャーとの提携
これがやっぱり一つのLVMの大きな流れになったらいいなというふうに思ってやらせてもらっています。
なるほど。この提携、プロジェクト名とかあるんですか?
プロジェクト名はあるんですけど、あまり言えないです。
何か言えるようなのつけてくれた?
そうですね、確かに。推進してた時はありましたね。
なるほど。どうですか、実際この発表されてみてインパクトというか。
双方のお客さんからどちらかを選ばなくていいんだねっていうお話をいただいたってことがまず一番でかいと思います。
あと現状、お客様になってないところにおいても2社検討してたんだけど、
どっちでもいいんだねっていうふうに言っていただいたりとかもしましたので、
結果的に双方の利益にはつながっているかなというふうには思います。
なるほど。それに対して他の事業者からすると、
2社が手を組んだのはすごい脅威なんじゃないかっていうそんな印象もあるのかなと思うんですけど、
その辺はいかがですか?
そうですね、実際我々の競合っていう人たちってあまり我々としては認識をしていないっていうふうに思っていて、
特にLBMAにご加盟いただいている方は競合、一部では何かバッティングするところはあるかもしれないんですけれども、
少しずつずらしながら市場全体を広げていくっていう観点がすごく重要なのかなっていうふうに思っていまして、
その意味ではガチンコの競合っていうものよりも、今回LBMAで打ち出させていただきましたが、
オープンなアライアンスにしていくっていうことを、仮に競合だというふうに思っていただいている事業者さんがあったとしたら、
よりオープンな取り組みなので、ぜひご一緒したいというふうなメッセージを明確に打ち出しているというふうにご理解いただけると嬉しいです。
なるほど。そんなこともありつつですけど、どうですかね、この先見据えて次にうねりが打っていく一手二手について教えていただければ。
今後のビジョンとディテールメディア
はい、いくつかあるんですけども、一つはやっぱりディテールメディアっていう分野ですね。
ディテールメディアっていうのは小売事業者さんが自社の持っているデータを活用して、または店頭とかを活用してメーカーさんに対して価値貢献することによって、
店頭またはデータを一つのビジネスにしようという、メディア化してビジネスにしようという取り組みがディテールメディアになりますけれども、
そこにおいてうねりのような事業者がどう活用されていくのかっていうところが、本当に重要な競争領域の一個になります。
いい戦いはしているかなというふうに思っているんですけれども、リテールメディアって結構でかいので、大手の広告代理店さんとか新興企業がいっぱい参入してきているということで、
戦国時代の様子を呈しているという非常に面白い領域で頑張ります。
位置情報ということでいうと、ほぼ選択肢が我々以外にないという形にも今なってきているので、ユニークなプレイヤーではあることは間違いないなとまず思っています。
1番目がまちづくりの領域なんですけれども、ここは本当に従前からの企業さんがいっぱいいる中で、うねりがほとんどやってきていない領域なので、かなり伸びしろがあるなと思っているのがスマートシティの領域、まちづくりの領域で。
3番目が僕らが今一番頑張らなきゃいけないと思っているのが、まさにグローバルビジネスのところで、今、北米とかアジアに展開していますけれども、
日本から始まった会社がグローバルでこの一条法のレイヤーを1枚、レイヤーマスターみたいな形で取れる企業があるとしたら、うねりはその有力な一者なんじゃないかなってまず思っているんですよね。
そこはただ技術は一緒でも国は違うし、収集感も違うので、なかなか大変だなって思っています。僕は直接コミットして頑張ろうと思っています。
上場したら海外みたいなのがベンチャーのというか上場した人たちみんなそれ言うじゃないですか。でもうまくいってる人ほとんど見たことないんですけど、どうですかそんな観点でうねりさんうまくいきますか。
いや全くまだ現状は始めたばっかりというのもありますけれども、まだまだ全然うまくはいってないですね。
ただやっぱり初期のお客様はとても感触が良くてですね。初期のお客様で本当にいろんなお客様がいるんですけれども、勝ち筋っていうものがかなり見えてきたなっていうのがやっぱり現状です。
それは確かに日本の動き方とはちょっと違うかもしれないなとは思いました。
楽しみにしています。ちょっとじゃあ質問のあれを変えますね。一条法じゃないうねり全く関係ないところで今注目しているサービスソリューション技術とかなんかあったりします?
そうですね。うねりが直接はまだ関係してないかもしれないけどっていうことで言うと、このオープンAIがこの前じゃないですけど数年前に発表した論文でスケーリングローっていうのがあるんですけども、
要はこの計算量とあとデータの量とデータのバリエーションですねっていうものが多ければ多いほど精度がどんどん高まっていくっていうのがあるんですよね。
それがスケーリングローっていうのがあってあんまりこう日本でそういう言葉を聞かないのでなんか感覚的に理解してないかもしれないんですけれども、
要はそのデータの幅とデータの量がむちゃくちゃでかい企業ってどんどん強くなるっていうことを体現している企業はすごく少ないなっていうふうにまだ思っていまして、
そういう意味で言うとやっぱりオープンAIとかサカナAIとかああいうところっていうのはそのスケーリングローっていうことを正しく忠実に実行している企業だというふうに思っていまして、
そこはさすがだなというふうに思っているとこです。
データ量。
おだしょー そうです。データ量。データの幅。
データの幅。
おだしょー 計算量。
まあでもなんだかんだで今そこはもう取り組んでるんでしょうね。その裏側ではね。観点で言うと。
おだしょー そうですね。やっぱりそういう意味で言うとグローバルで4.2億IDまで来たっていうこととか、
あとやっぱり位置情報だけじゃだめだと思うんですよね。位置情報とどんなデータを掛け合わせるか。データの幅ですよね。
どんなデータを掛け合わせるとより価値化がつながるのかみたいなところ。
パワーメーターの数をどんだけ増やすのかっていうところの勝負領域に入ったなというふうには見ています。
なるほど。
おだしょー どうですかね。分析っていう観点で見たときに、多分いろんな事業展開されてて、
それぞれ何らかの形でそのデータ分析っていうことをしていらっしゃるんだと思うんですけど、
データ分析の進化
なんかその質ってこの5年10年で変わってきてるんじゃないかなと思うんですけど、
最近の分析観点、その生成AIがあったりとか、ロケーションAIとかっていうのが変わってくると、
その分析をすること、またはする人っていう観点でどう変わってきたんだなってあったりします?
そうですね。分析で言うと、やっぱり一番でかかったのはオープンAI、生成AIですね。
やっぱり一番でかくて、あまり知見のない人でもある程度データ突っ込むと、
それっぽいデータ分析がなされていくっていうのは、
データに対するリテラシーが低くてもある程度できるようになったっていうのはかなりでかいっていうふうに思います。
ただもう一個あるのは、この前なるほどなと思ったんですけど、
バイトダンサーのB2Bの企業でバイトプラスさんっていう企業があって、
日本でもかなり展開してて、ワークショップに一緒にやってるところがあるんですけども、
よくTikTokって数億パラメーター、数十億パラメーターのデータに基づいて、あるいはリアルタイムでレコメンドしてるんですよね。
パラメーターの数、さっき言ったデータのスケーリングローを忠実に実行して、
さらにそれをリアルタイムでやるっていう仕組みができているのが、僕はすごい新しいなと思っていまして、
今までリアルタイムでできないけど、データをバーッと集めて分析して、
そこからMAとかにナレッジと仕入れて、シナリオを決めて配信するっていうところから、
完全にそれがリアルタイムになったってところは結構大きな変革なんじゃないかなとは思います。
何を学生は勉強したらいいですかね?そういうことを考えた時にっていうのは、
ちょっと一個最近引っかかってるテーマで、私も大学生の娘がいるんですけど、
学校ではチャットGPT利用禁止みたいな。
使ったかどうかっていうのをトレーシングして、逆利きするツールを教授が使ってるみたいな。
それが発覚したら単位取れませんみたいな。そんな世の中になってきてるというか。
思いつつ、自分は自分でも企画書を書くときチャットGPTではなせなくなっちゃってるような。
そんな世の中で、ロケーション領域において、そういうことをやっていきたいなとか、
将来そういう職業の選択肢もあるのかなみたいなことを学生だったりが考えた時に、
何をどんな感じでやっとけばそこに行き着けますかねっていうのがコメントいただけると。
まず1個だけ言えるのは、ウネリーでインターンするっていうのが一番いい。
今学生むっちゃいるんですよ。むちゃくちゃ来るんですね、インターンで。
データないから僕らで行きましょう。それはぜひ聞いていただきたいっていうのが1個あるんですけども、
それの中でもお伝えしてるのが、とにかく重要なのは数学なんで、
数学を学ぶっていうことが、何をやるにしても機械学習とかの前の前の前に一番大事なのってやっぱ数学なんで、
それを学ぶっていうことが一つだと思います。
もし余力があれば、日本だと情報工学、アメリカだとコンピューターサイエンスの一番最初の部分で、
例えばハーバードのCS50っていう授業がオンラインで取れるんですよ。EDXっていうサービスで受けられるんですけども、
そういうものを受けるだけでコンピューターサイエンスの一番最初の授業っていうのがあって、
データ構造とかアルゴリズムとかデータベースとかコンピューターのラングイッチって何みたいなところを結構初期でやるんですけど、
それを受けて興味あるところを学ぶっていうだけでも全然違うんで、
ぜひそこを学んでいただけると、さっき言ったスケーリングローが何で大事なのかとか、
あと、この僕らの位置情報って、僕らだけでも月間1000億件近くのデータ量があるんで、
アルゴリズム1個間違えるとむちゃくちゃ時間かかるし、うまく組めばそれが0.1秒でできるみたいな、
その違いとかっていうことを肌勘で理解していただけるんじゃないかなって思います。
なるほど。ありがとうございます。数学って何で勉強するんだっけ?みたいなことしか聞いてこなかった中。
大平 世代ですよね。
いやあ、ついに数学の時代が来ましたねって感じですかね。
大平 ついに来ましたよ今、数学の時代です。数学さえやってたら何とでもなる。
うん、いいですね。それはぜひみんなに、学生に伝えていきたいところですね。
大平 僕は数学にやってたんですけど。
ちょっと我々の時代はね、しょうがないですね。はい、ありがとうございます。
うねりの今後の展望
最後に今後の展望というか、この先1年、2年の展望をぜひお聞かせください。
大平 今、僕らは社内でも掲げてるんですけれども、電気、ガス、水道、うねりっていうのを打ち出してるんですね。
その位置情報だけじゃなくて、僕らが関連しているデータっていうものは、うねりっていう会社は派手な会社じゃないし、
でも、どこの町に行っても、どこの店に行っても、どんな情報に触れていても、
実は我々のデータが使われてるんだっていう状態をいかに目指すのかっていうのが重要だというふうに思ってます。
それはみんなうねりを使ってると思わないかもしれないけれども、実は裏側でうねりが動いている。
それはまさにインフラ企業だと思うんですよね。
皆さんが今日電気つけてくれてありがとうって電力会社に言わないと思うんですけれども、
でも止まった時にむちゃくちゃクレーム言うと思うし、さらに災害とかが発生した時に電気が止まって、
それが電気再開した時にやっぱみんな泣いて喜ぶと思うんですよね。
そういう企業でありたいというふうに私たちは思っていまして、
うねりがインフラ企業としてしっかり機能するっていうことを、
我々はこの1年、2年でしっかり目指していきたいというふうに思ってます。
ありがとうございます。
ぜひまたそのぐらいの時期に、1年後、2年後ぐらいに進捗をお聞かせいただければと思います。
ありがとうございます。
今日はうねりの内山さんにお話を伺いました。どうもありがとうございました。
ありがとうございました。
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