導入事例の背景
はい、こんにちは。今回はですね、株式会社SkillCanvasがmiiboのAPIを活用したその導入事例について、一緒にちょっと深く見ていきたいと思います。
はい、お願いします。 まず、出発点なんですけど、スキル要件の定義、これに平均で2週間、長いと1ヶ月以上もかかっていたっていう、結構大きな課題があったみたいですね。
そうなんですよ。資料にもありますけど、この最初の設定の重さですかね、これが商談の場で、導入大変そうだなっていう印象を与えちゃってたみたいで。
ああ、なるほど。
それでお客さんがちょっと荷の足を踏んじゃう、そういうケースが多かったっていうふうに書かれてますね。
サービス自体は良くても、入り口でつまずいちゃうと。スキルベースの採用支援プラットフォームとしては、これはかなり痛いボトルネックですよね。
まさにその通りです。
今回のポイントは、AIの専門エンジニアがいらっしゃらない中で、どうやってこの状況を打開したのか。スキル要件の作成を即時生成っていう、もう劇的なレベルまで変えた具体的なプロセス、あとその成果ですね。
特にスタートアップならではのリソースの制約、これをどう乗り越えたのか、その工夫に迫っていきたいなと。
ちなみにAPIっていうのは、簡単に言うとソフトウェア同士が情報をやり取りするための接続口みたいな、そんなイメージでいいんですかね。
はい、それで大丈夫だと思います。スキルキャンバスさんは、このAPIをすごくうまく使ったというわけですね。
なるほど。
まず課題の確信なんですけど、資料には、R&D担当、つまり研究開発の加藤圭一さんの言葉としてですね、やっぱりこの時間のかかる要件定義がお客さんのやりたいっていう気持ちを問いでしまっていたと。
ああ、そうか。
うん。
生成AIの活用っていうのは当然視野には入ったらしいんですけど、やっぱりAI専門のエンジニアがいない。
そこがまず大きいですよね。
それと自社でAIの基盤、インフラですね。これをゼロから作って運用していくリスク。特にその後のメンテナンスとか、そういう体制への懸念が大きかったみたいですね。
なるほど。作れたとしてもその先維持していくのが大変かもしれないと。
そういうことです。そこで出会ったのが、同じインキュベーション施設、スプラウンドっていうところの交流会で知ったビーボだったということなんですね。
交流会がきっかけだったんですね。
ええ。ここで重要だと思うのが、ビーボを単なるAIツールとしてじゃなくて、BaaS、バックエンドアズサービスですね。これとして活用した点なんですよ。
BaaSですか?
はい。これはサーバーの管理とか、AIモデルの運用とか、そういうちょっと複雑で手間のかかる裏側の仕事をもうビーボに任せられるっていう意味合いですね。
ああ、なるほどなるほど。
これによってスキルキャンバスさんは自社でAIのインフラを持つ必要がなくなったと。
それは大きいですね。そのおかげで開発のプロセスが何か信じられないほどシンプルになったって書いてありましたけど。
そうなんですよ。
このスキル要件AI、まあ中小スキル要件バディって呼ばれる機能ですか?
これの実装がmiiboからAPIの使用書、つまり接続口の使い方説明書みたいなものをもらっただけで、もう開発を始められたって本当ですか?
ええ、まさにそう書かれてますね。バックエンド、つまりサーバー側の開発はもう一切不要だったって強調されてます。
すごいですね。
で、驚くべきはプロダクトマネージャーである加藤さん自身がですね、プロンプトの設計、これはまあAIにどういう指示を出すかということですね。
はいはい。
それから帰ってきたデータの処理、そして画面表示の部分の開発まで、これをわずか数週間で完了させたと。
プロダクトマネージャーの方が数週間で?
そうなんです。普通AI機能を追加するってなると、専門チームが何ヶ月もかけることも珍しくない中で、これはまあ異例のスピードと言っていいと思いますね。
いやー、そりゃすごい。既存の開発計画とかを圧迫せずに実現できたっていうのは、スタートアップにとってはものすごく大きいですよね。
劇的な成果と今後の展望
ミーボのCEOの加藤さんも、API仕様をお渡ししただけで、気づいたらフロントエンドが完成していたって、その速さに驚いたっていうエピソードも載ってるくらいですから。
へー。
それに、必要な場面では構造化されたデータをCSV形式で出力させるみたいな、なんかすごく血に足の付いた工夫も面白いなと思って。
ああ、確かに。必ずしも常に複雑な連携が必要ってわけでもないと。実践的ですね。
そうですね。そして、その成果なんですけど、これが本当に劇的だったみたいで、商談の場でお客さんが持ってきた求人票から、もうその場でリアルタイムにスキル要件の叩き台が生成されるようになったと。
その場でですか?
ええ。これが、じゃあちょっとやってみましょうかっていう前向きな会話の流れを生み出して、結果的に制約率の向上につながったって報告されてますね。
わあ、それはすごい変化だ。だって以前は最長で1ヶ月以上かかってたものが、その場でできるようになったわけですからね。ちょっと想像するだけでもインパクトの大きさがわかります。
それに、スキルにそんなに詳しくない営業担当の方でも使いこなせるようになって、ユーザー層の拡大にもつながったとも書かれています。
なるほど。使いやすさも向上したんですね。
まさに、この事例って限られたリソースの中でAI機能をすごく迅速に、しかも低リスクで実装する新しい開発スタイルを示唆していると思うんですよ。
新しい開発スタイル?
ええ。ヘルシーな開発のフォーメーションっていう表現が資料の中で使われてるんですけど、これはなかなか言い得て妙だなと。
ヘルシーな開発フォーメーションですか。面白い表現ですね。
API一つで実験的な機能を、しかもプロダクトマネージャー主導で本番サービスに組み込めたっていうのは、これは特筆すべき点ですよね。
ということは、これって単に開発が早くなったっていうだけじゃなくて、スタートアップにおいて誰がどういうふうにAIを使ってイノベーションを置かせるのか、その可能性自体を広げたっていうふうにも言えそうですね。
ああ、まさにそこが確信かもしれませんね。そのインフラ管理みたいなことから解放されて、アイディアを持っている人が直接しかも迅速に形にできるBaaSとしてのAPI活用がそれを可能にしたすごく良い例だと思います。
いやーなるほど。というわけで今回は、スキルキャンバス社がmiiboのAPIを使ってAIエンジニア不在っていう制約を乗り越えてですね、スキル要件の作成時間を劇的に短縮したという事例を深掘りしてきました。
ええ、そのBaaSとしてのAPI活用によってインフラの心配なくですね、プロダクトマネージャー自身が中心となってAI機能を迅速に実装して、それがちゃんと制約率向上っていう直接的なビジネスの成果に繋がった。この流れが非常に重要でしたね。
これはリソースが限られている多くのスタートアップにとって、AI活用のハードルをぐっと下げるヒントになるんじゃないでしょうか。
そう思いますね。
あなたにとっても、AIって難しそうだなとか、専門家がいないと無理だよなって感じている部分があれば、こういうAPI活用の道があるんだっていうのはちょっと心強いかもしれませんね。
本当にそう思います。最後にですね、スキルキャンバス社は今後AIの差別化要因として、独自データの蓄積と活用に力を入れていく方針だそうなんです。
ほう、独自データですか。
はい。これを踏まえて、一つあなたに考えてみていただきたい問いがあるんです。
もしこのようにAI開発のハードルがぐっと下がったとしたら、あなたのビジネスとか、あるいは業務の中に眠っている、まだ光が当たっていない独自のデータ、これには一体どんな価値が隠されている可能性があるでしょうか。
なるほど。眠っているデータ。
そのデータを活用することで、どんな新しい発見とかサービスとかが生まれる可能性があるか。少し想像を巡らせてみるのも面白いんじゃないかなと思いますね。
