Fire Crackerの紹介
Location Weekly Japanです。今週は、Fire Crackerの米澤さんにお越しいただきました。
米澤さん、よろしくお願いします。
はい、よろしくお願いします。
では早速、会社紹介と自己紹介をお願いします。
はい、Fire Cracker株式会社の米澤と申します。会社は札幌にありまして、業種はITコンサルティングになります。
業務としては、大企業さんに対して業務効率化をやっていますと。
その方法として、これまでSaaSと呼ばれているシステムの導入とかだったんですけど、今はもうべっきり生成AIの活用推進ので支援をしております。
はい、よろしくお願いします。米澤さん、会社立ち上げて何年ぐらいですか?
創業が2021年の4月なので、今年の4月で丸5年になります。
おお、まあコロナ禍だったじゃないですか。
はい。
そこで起業したっていう背景とかあったりするんですか?
もともとこの今の会社起業する前に渋谷の方で共同創業をやってまして、その時は僕がCTOと呼ばれている代表とエンジニアの2人で起業していて、僕はエンジニア側だったんですね。
で、コロナが来て当時、今のようにZoomが普及して、これは一気に普及した時に、僕出身が札幌近郊なんですけど、地方に帰っても勝負できるかなと思って、それで起業したっていうのがあります。札幌に帰ってきてですね。
やっぱりコロナで業績が難しくなったとかっていうのはあったんですか?
どっちかというと、やっぱり自分が代表としてやりたいっていう気持ちが強くて、ちょっともともとの代表のポジションを奪ってしまうというか、やっぱり自分が代表でやるべきだなと思って帰ったっていうのがありますね。
なるほど。で、実際に札幌に戻られて起業されてというところだと思うんですけれども、なんかその起業支援っていうような内容なんですかね?その辺少しイメージつくように教えてもらっていいですか?
企業さん支援なんですけど、基本的に中小企業の方々を支援してますと、その中小企業の方って中にIT部門とかなかったりとか、あまりITに詳しくなかったりするので、そのスポットというか3ヶ月とか半年とかで、こういった業務が非効率なので、こういうふうに改善していきましょうということで入っていくことが多いですね。
でもそういうことみんなやりたいけど、なかなかそういう営業って難しいかなと思うんですけど、なんかどんな感じで営業展開とかされてらっしゃいますか?
SaaSから生成AIへの移行
これまでは僕は紹介ベースで仕事をいただくことが多かったっていうのもありますけど、本当に去年から社員が入って営業活動が大事になったかなと思ってますと、同時に本当に2025年の去年がAIが一気に進化した年だったので、今AI一本でやっていくっていうので訴求していく。
それで最近はセミナー活動とかもやってまして、そこからの流入とか。そもそもAI導入推進したいけど、なかなか上手くいってないっていう企業さんを見つけて支援しているってところです。
なるほど。先ほどSaaSを導入するみたいなのが創業当時やってらっしゃったことだった。それが今SAIの導入推進になっているという話でした。
SaaS、何でしょうね。10年前ぐらいから右向いても左向いてもSaaSだったじゃないですか。SaaSやってないと上場できませんみたいなのがVCに結構。当時私もベンチャーとかやってたので、まずSaaSですよね。
SaaSの売り上げ×7みたいな、そういうキーワードがずっとみんなやってたかなと思うんですけど、一気にパラダイムシフトしましたかね、やっぱり。
そうですね。僕自身2017年ぐらいにSaaSのキングなのか、Salesforceと出会って、そこで会社にいる時代にSalesforceが目にそがってて、これはいいぞと。
それまでは僕がエンジニアで自分でシステムを作って、画面を1つの項目変えるだけでも1日2日かかっているというのが、Salesforce使うと数分でできるっていうのがあって、すごく感動した記憶があります。
それで2010年後半はSaaSがすごく流行ったなと思いました。でも最近シフトしてるっていうのは、ある程度SaaSも結構競争が終わってきてというか、この領域はこのSaaSとか決まってきて、そこの穴を埋めていくのが今AIで結構できてしまうとかっていうので、SaaSがAIに変わっただけとも僕の中では思っていて、
僕自身はAIが普及する前にSaaSどうにあったので、アプローチは一緒だなと思いながらやってます。
そういう意味で、生成AIについてこれから導入支援を含めて今展開していらっしゃるというところですけど、以前ちょっとお話をお伺いしてて結構面白かったなと思ったので、ぜひその辺の話を今日もお伺えたらと思うんですけど、生成AIのビジネス導入の可能性についてっていうところをざっくり教えてもらっていいですか。
今、生成AIで何してるのっていうご質問いただくんですけど、大きく2つありますね。
1つ目は今までのようにSalesforce導入とかとあんまり変わってなくて、業務非効率のところを見つけて、例えばAIでいくと、議事録作成とかも今はAIで一発でできてしまうんですけど、こういうところはAI使いましょうとか。
あと大きいところでいくとサポート業務ですね。電話を受けて今までの内容とかも理解して返すんじゃなくて、クライアントから問い合わせあった内容をAIに聞いて、そのAIの回答を返すっていうので済んじゃうような業務が出てきて、そういった単純な業務の効率化っていうところをDXに近いですね。
そこをやっていくのが1つ目です。これよりも実は今やっている2個目の部分がとても大きくて、2個目は対システム開発会社に対してAIを推進していくっていうことが今結構メインになっていて、っていうのはさっき言ったサポート業務がAIでこれだけ効率化されますとか、議事録作成がこれだけ効率化されるっていうのがあるんですけど、今のこの2026年のこのシーンでAI活用して一番効率化されるのってシステム開発の領域なんですよ。
ですけど、想像以上にシステム開発の会社さんとかプログラマーエンジニア会社さんでAIの推進がうまくいってないっていうところがあるので、そこを支援していくってことが多いですね。
プログラミングとAIの役割
なんか一見聞くとシステム開発プログラミングっていうと、ある程度AIで書いてくれるよね、だけど全部が全部正解かどうかわかんないからやっぱり人の手で書かなきゃねみたいな話は今年何度か聞いたことがあったんですけど、そうでもないですか?
そこの観点もあるんですけど、どっちかというと組織変革に近いというか、ちょっと別な領域でいくと、多分電卓があった頃でExcelが登場した頃って同じ世界観だったんですよ。
仮に会計事務所さんとかって電卓しか使ってこなかった20年とか30年ずっとそれでしたって時に急にExcelが出てきました。
電卓よりどうやら3倍、5倍、10倍効率がいいですという時に、多分最初の2、3年ってそこまでExcelが普及してなかったんじゃないかと思っていますと、今のその2、3年が今かなと思っていて、支援してる会社さんも競争してる会社ですので、
その中で先にAIを使う、昔でいうとExcelを使うっていうのを早く進めたいっていう会社さんに対してやってるので、なかなかこの電卓からExcelの移行も当時苦しなかったなと思っているのを今支援しながら思っています。
なるほど。じゃあ具体的にどういった部分、せっかくなんでシステム開発会社の生成や活用における業務効率化みたいなところの大筋というか概略を教えてもらっていいですか。
そうですね。ちょっと先に別な、電卓からExcelの会計事務所さんがそうなったであろうって話からいくんですけど、
単純に大きく2個あると思っていて、1つ目は今まで電卓でやってきたから単純にExcelが覚えられないとか、使いにくいから今までの通りやっちゃうっていうのが1つ目にあるかなと思っています。
そのあたりはExcelの使い方はこうですよっていうような形でじわじわ広めている状況ですと。
2つ目は会計事務所さんであれば、いわゆる税とか会計とかのそれなりのルールがあると思うんですよね。
なのでそれなりのルールがあって、それに基づいてExcelを使っていくっていうことが必要だと思うんですよね。
それを組織全体でインストールするというか、この人はこういう会計ルールでやっている、でも違う人はこういう会計ルールでやってるってなると、同じExcelでも結構違った結果になっちゃうと思うんですよ、当時って。
それをちゃんと今、しかもExcelが当時と違うのはExcelが日々毎月進化してしまっている状況なんですね。
なので1年前のExcelの仕様で使っているのと、今のExcelの仕様を使うとまたそこで数倍差が出てくるので、
今だとこういうチームでここ使いましょうっていうのをインストールしていくっていうのがあって、
それのプログラミング版っていうのがざっくりわかりやすく伝えるとそうなるのかなと思います。
ちょっと伝わるかは自信ないですが。
まあ雰囲気は多分わかったかなと思うんですけど、ちょっと具体的に踏み込んで、
プログラミングにおける生成AIの活用っていうのをざっくり教えてもらえていいですか。
そうですね、今までの業務でいくと、ドキュメントを読み込んでこうやって実装しましょうと、
そこからいろんな言語を使ってコーディングと言われている文字を書いていくっていうのがやってました。
それが合ってるかどうかを残してテストするっていうのが順番だったんですね。
ですけど、じゃあAI使ったらどうなるかというと、
ドキュメントは読まずにまずそのままAIに全部読ませると。
それでこう作りたいっていうのがあって、こう作りたいんだけどこうしたいっていう指示が結構コツがあって、
その指示を正しくすると一気にソースコードが出来上がるっていうようなのが今のAIの開発シーンなんですけど、
ちょっと口にしてしまうと結構シンプルなんですけど、その微妙なドキュメントを読ませすぎてもいけないし、
例えてあまり少なすぎてもよくないとか、あるいはその指示がこれだとよくないとかっていうのがあったりするので、
その辺りのチューニングがかなり難しいかなと思う。
なるほど。実際にコーディング自体はもう人間がやらなくていいですよねっていう話。
どちらかというと重要になってくるのは、こう作りたいっていう指示の出し方というかプロンプトの書き方みたいな、なんかそんなイメージですか?
そうですね。1から10まで人間がやる必要があったんですけど、
最終的にこうなるだろうって言われているのは、最初の1と最後の10だけをやるようになるって言われていて、
その途中の2から9の工程は全部がAIやるようになるっていう風になると思っています。
その1ってのが今おっしゃったようにこう作りたいっていう指示。
で、最後の10がチェックですね。ちゃんと指示取り出来てるかっていうチェックのその2つだけやるようになるって言われています。
なるほど。チェックでも自分で書いたからこそ、またはなんか他に書いてた人がコーディングチェックをするみたいなところで意味があると思うんですけど、
ある意味なんでしょう。バーっとソースコードがあって、このソースコードなんかおかしいとこ教えてみたいなのは、
正々堂で出来そうな気がするんですけど、10番のチェックを自らやる必要があるってのはどういう観点なんでしょうか?
そうですね。ちょっと料理で表現していくと結構最近やっていて、今って料理も1から10、仮に自分でそういうの出来ますと。
エンジニアリングの効率化
でも、その1がカレーライス作りたいなと思った時に、1が材料準備じゃないですか、きっと。
じゃがいもとかご飯とかスパイス、カレーのスパイスとかって思うんですよね。で、その10のチェックが多分味見だと思うんですよ。
その味見って多分、料理人がこう作りたいっていうのがあったはずで、で、味見してその通りだっていうのをチェックしないことにはやっぱり正解か分からないって思うんですよね。
そのチェックができるかどうかってすごく大事で、料理に行くと多分そこが大事なので、それはでもエンジニアリングもあんまり変わらないのかなと思っています。
なるほど。で、実際に今まで1から10までやっていて、例えば1人月かかっていましたということを、今回1と10だけやればいい、あとはSSAIができるってなったら、これはどのぐらいでできるようなもんなんでしょうか?
これちょっと一般論になりますけど、やっぱりとある領域においては10倍になるって言われていて、で、実際に足元支援している会社さんでも、とある人は3倍、5倍っていうのは全然満たしている領域ですね。
なるほど。3倍、5倍になってくるっていうと、ちょっと変な話、じゃあ、受託開発を考えてみたときに、もらえるお金が3分の1、5分の1になっちゃうってことですかね、そうすると。
そこはまた難しいかなと思っていて、じゃあ料理がコスト80%上げになったから、急に商品の価格も80%上げになるとは思わなくて、そこはだんだんじわじわ下がっていくとは思っていますね。
そこは緩やかに進んでいくっていうところ。で、ちょっと冒頭の話になるんですけど、なので先に、あくまでも競争で決まっていくので深くって。
なので先に効率化をして、そこで差分で利益を稼ぎたいっていう企業さんを支援しているって状況です。
エンジニア文脈で言うとだいぶ人も少なくなってきていて、日本国全体の人口が減っている、労働人口がどんどん減っているっていう中で人手不足っていうのはどこでもそうかなと思うんですけど、
それに対してこういった施設を使えば、そんなに今まで必要だったエンジニアいらなくなるよねっていう話に直結しますかね、そうすると。
半分イエス半分ノーかなと思っていて、半分イエスですといらなくなるっていう領域は、今までExcelの列でいくとA列からB列にコツコツ移すっていう作業をやってたようなエンジニア、
そこの別にロボットも良かったよねっていうところは結構いらなくなってしまうっていう、そっちの方に向かっていくっていうのは感じていますと。
そこはさっき言った工程のうちの2から9の部分かなと思っていて、こういうものが欲しいとか、これで合っているっていうチェックをするっていうエンジニアもやっぱり必要で、そこは残り続けるかなと思っていますね。
半分イエス半分ノーっていうところで。
ありがとうございます。
なんかコンピュータサイエンスを勉強している学生もいると思うんですけど、例えば高校生ぐらいからそれやり始めて、大学1年生でもあるかもしれないですけど、
始めたら急に生成AI出てきてもうプログラミング2から9いらねえぞって言われたときに、そんな学生はどうしたらいいでしょうか。
そうですね。自分自身が実はコンピュータサイエンス大学の出身だったので、今僕が大学選ぶんだったら情報系は選ばないかもしれないっていうのは、
情報系を勉強したからこそ言える話であって、勉強してなければ深くいかずとも浅くまではやった方がいいかなと思っているっていうところですと。
ですけどやっぱりそのコンピュータサイエンスの重要さが今後増える、続けることはなくて、減っていく分また違った領域が重要さが増していくかなと思っていて、
個人的には人間でしかできないこととかみたいな、道徳みたいな部分が大事になってくるとかなんとなく思っているところです。
人文学ですかね。
そうです。人文学とか歴史、哲学の重要性は増していくと思ってますし、本当にちょうど最近のニュースでもグーグルがそういう人を採用してるとかっていう噂も聞くので、やっぱりそういう方向にいくのかなと思ってます。
地方の未来と展望
なるほどね。結局さっきの話に戻ると、プロンプトにどれだけいいプロンプトを書けるか、要は指示ができるかっていうと、
それが実際に作るものがアウトプットとしてどうあるべきかみたいなところが、実際にテクニックが必要ないんであれば、本質的なことを指示できることっていうのが重要になってくるっていうのを考えたときに、
じゃあそれは倫理的にどうなんだとか、人道的にどうなんだとか、そういった観点で物事を考えられる人材っていうのが、ある意味新しい時代のエッセンシャルワーカーになるのかもしれないなというのはちょっと今お話伺ってて思いました。
本当におっしゃる通りかなと思っていて、やっぱりこういうのが料理に近くなってきていて、こういう料理がいけてるよね、ちゃんと信じられて、それが実際にいけていて、
そのイメージさえできればそれが叶うっていうのがすごく短縮されていってるので、美意識というか、のが磨かれる人が重要になっていくとか、そんなのも感じてます。
なるほど。ありがとうございます。どうですか、北海道に戻られて5年経ちますけど。
やっぱり地方ならではの苦しさみたいなのあったんですけど、結構その生成AIの登場で、かなり今後地方は面白くなっていくっていうのはすごく感じています。
自分なりの根拠としては、結構その頭脳労働が都市に集まる傾向で、やっぱり地方って一時産業、二次産業中心だと思うんですよ。
その頭脳労働がかなり生成AIに代替されていってるなと思っていて、なので頭脳労働はAIでいいと。
なので、よりいわゆる第三次産業の重要性が薄れていって、で、二次、第二次産業、一次産業が重要になったときに、これ今後地方のほうが来るんじゃないかなとか思っています。
でも北海道もやっぱり資源が多い町なので、なんでAIかける地方、北海道ってのは結構これから面白くなってくるなと思ってます。
いいですね。そこはぜひ盛り上げていっていただきたいですね。北海道の企業さん含めてありがとうございます。
そしたら最後に今後の展望をお話しいただけますか。
弊社としてはITコンサルティングとかAIやってるんですけど、実は長期的にはもうAIに、僕らはAIにできることをやり尽くす極めるっていうのはあって、その先にAIでできないことをやろうっていうのがすごく軸にあります。
それは自分自身が好きなのもあるんですけど、自分自身がロックバンドが大好きで、なのでそのライブイベントの授業とかをやっていきたいっていうのがあって、そのチーム作りもそれ前提にチーム組成して、
ITコンサルって札幌にもいろいろ素晴らしい会社さんがいて、そっちで働くよりもこの会社で自分たちがライブイベントが好きで、みんなとやりたいっていう状況を作るっていうのが展望ですね、今のところ。
面白い。ぜひ実現していってください。
ありがとうございます。今日はファイアークラッカーの米澤さんにお話を伺いました。米澤さん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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