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この番組は、地方の開発会社とコンサル会社が協力して作ったAI企業で、AI駆動開発とAI駆動経営のワクワクドキドキな経験談、実践談をお届けする番組です。
お届けするのは、株式会社Method Hub、共同創業の鶴子、りょうです。
二人でお届けします。
三回目です。
三回目ですね。
こだわりできました。
リスナーが3人くらいかな、今。
もうちょい言ってんじゃないですか。
もうちょっと、俺たちの会社だけで布教しよう。
もうちょっと身近でいけるんですよ。
3。
身内にいる撮影のアシスタントしてくれる岡田さん。
20人くらいいけるかな。
まず20を目標にして。
せっかく話してるから。
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コメントって来るのかな。
誰だよ。
YouTubeとラジオたまに来る。
そうなんすか。
みんな匿名だからなぜ誰から来てるか分からない。
お便りとかも。
確かにお便り結構読んでますもんね。
お便りとか憧れるけどな。
来てほしいですね。
さてさて。
3回目?
3回目ですね。
先週はAIが特に中小企業に何をもたらすんだっけ?
みたいなことをワーワーワーワー言ってましたと。
これがそのままMethodHubのコンセプトになっていくわけですけれども。
ここのコンセプト固めましたよの回。
と喋ろうかなと思って。
いよいよMethodHubのコンセプトが。
もともと社名違ったんですよ。
そうなんですよね。
MethodHubではなかったんですよね。
なかった。
ナレッジハブ。
そう、ナレッジハブ。
俺はもう本当にナレッジハブでいくもんだと思ってたから。
でもこれは僕もそう思ってたんで。
どっちかというと突き上げがあってね。
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何でしたっけ?
語幹?書いた?
文字にした時に。
ナレッジってすごい文字すごいじゃないですか。英語にすると。
ノーエッジみたいな感じですね。
で、ハーブでしょ。
見た目の座りも悪いし、書くのむずいし。
っていうので、却下が入りましたね。
そうでしたよね。
そうそう、覚えてるわ。
ナレッジハブナレッジハブって言って急にMethodHubに変わったから。
みんなはてながら噛んだ。
あの瞬間。
メソッドの方が一般的な交互ではないから、結果用説明機能ではあるんだけど。
そうですね。だって俺も最初ナレッジで来てたから。
ナレッジの蓄積じゃんって思ってたから。
でも結果としてはメソッドハブに愛着は湧いてますけどね。
まあまあやんね。
そうそうそうそう。
書くと座りがいいんですよね、メソッドハブって。
確かに確かに。
結果としては良かったと思いますけど。
あの時は言うと混乱は生じましたよっていう話ですね。
で、何でしたっけ。
コンセプトはという話。
あ、そうかコンセプトですね。
先週までに話してたことなんだよね、そのままのことだと。
そうですね。
要は中小企業にとってのAIがもたらす価値の一つとして、
単純にチャッピー君たちが何でも教えてくれるっていうことよりは、
食わせる情報がそもそもあればどこでAIが活躍すると。
その食わせる情報っていうのが自社特有の秘伝のたれ的なものだったりとか、
社長の頭の中にしかないものだったりとか、
そういったものをきちんと情報として貯めておくと。
これがたとえ非構造的だったとしても、
AIは構造的に理解してくれる。
そうですね、確かに確かに。
なんでAIが羽ばたけるよという、
これをそのままコンセプトにしたんですよね。
なんかあの時ってちょっと思い出したのが、
このAI時代、アプリケーションの層で戦ったらダメな場にしなかったですか。
なんかそんな話はありましたよね。
アプリケーションのレイヤーで戦っちゃダメだよね、議論。
あった。
やった記憶あるでしょ。
あったあった。
一番下にインフラ、そのNVIDIAみたいな。
そうそうそうそう。
サンゴ回とかそういうデータセンターとか、
そういう必要なインフラ系の企業があって、
その上にファウンデーションモデル、
LNNを出してるアンソロピックとかチャットGPTみたいな会社があって、
そのAPIを使ったアプリケーション、
ウェブアプリケーションというか、
AIアプリ、プロダクトの層があって、
一番上にソリューションの層があって、
そういったAIを使ったサービスを提供するっていう層があって、
06:04
っていうのは誰が買う層があって、
そうですよね。
誰だったっけ?忘れちゃった。
鶴さんからその話を受けた時に、
その通りだなって思うんだけど、
要はアプリとかソリューションの層があってるかわかんないけど、
その層って、前回から話しましたけど、
コモディティ化すると一般化しちゃうから、
その層で戦ったらダメよねって話です。
じゃあどこで戦うねんっていう話になって、
どういうデータにアクセスできるか、
そこを持つのが大事だよねっていう話ありましたよね。
当時そうだ、思い出した。
カナダとかシリコンバレーとか、
カナダも実はAI早かったんですよ。
そのあたりでAI企業にばっかり投資してるVCさんと、
ディスカッションをしてて、
どういう見立てしてんすか?みたいなことを聞いたときに、
とにかく独特のデータを持ってるなと思ったところに投資してるって聞いたんですよ。
その後は?みたいなことを聞いたときに今の話が出てきて、
もう要はLMファンデーションモデルの層っていうのは、
中国かアメリカで巨大資本のものを言う世界になってきてるから、
ここに追いつきましょうみたいなのはかなり難しい。
上積みモデルみたいなものも当時出る直前ぐらいだったのかな。
その上に乗っかるアプリケーションレイヤーも、
汎用的であれば人気が出れば出るほど、
マルチモダル化するって言って、
ファンデーションモデル提供してる会社がもうそれやれるようにしちゃうから、
潰されていく。
なので、バーティカル領域で特有のアプリ、
つまり汎用モデルたちが見向きもしないような、
特化した業界のアプリケーションを出していく必要があるんだけれども、
それが成立するかどうかっていうのは、
要はその領域特有のデータにアクセスできるかどうか、
それを調理できる。
結果データを持ってる会社をっていう話をされてました。
その話はもう本当その通りやなっていうところは、
これまでヒカルに思ってたっていう経緯があったこそ、
そんな話が来て、
地の蓄積というか、そこが本セクトに僕はなったんじゃないかなって気はしましたけどね。
でもその人に言われたのは、
アプリケーションも日本だと難しいかもしれない。
そうなんでしたっけ?
ちなみにVCなんで、
それこそスケールが何百億とか、
永遠単位でスケールするかどうかという目線の人たちなんで、
アプリが儲からんよっていう話じゃなくて、
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スケールの話ってことね。
だからあんまり話半分で聞いてほしいんですけど、
アプリも全然僕らもやってるし、やっていいんですけど、
世界を変えるほどのアプリケーションみたいなものの話ね。
アメリカでは実際にどういう企業がアプリを作ってバーンといってるかっていうと、
その当時おっしゃってたのは警察官の仕事があって、
アメリカのお巡りさんの大事な仕事って、
日中どういうルートでパトロールをして、
どういう取り調べをして、
どの人とどういう会話をして、結果どうだったかっていうのを、
夕方日報として書くっていうルーティン業務があって、
それは昔黒人の人を間違って射殺したかなんかやりすぎみたいなので、
すごい大問題になるみたいなのがありましたね。
あれ以来めっちゃ厳しくなって、
一日中警官が何をしたかっていうのを、
かなりちゃんとしたルーティンになって、
帰ってきてから書くっていうのが普通になってて、
個人差あるしね、これ。
それを胸のあたりにカメラとマイクつけておいて、
一日中普通に過ごせば、夕方デスクに帰ってきたら、
日報がほぼできてるみたいなプロダクトを営業企業が作って、
それがすげえ試験上達できて伸びてるみたいなことがアメリカでは起きるけど、
同じことを日本で多分、
同じようにチェックソーでスタートアップをやろうとすると、
大体規制になっちゃう。
絶対そう。
今俺もアメリカだからできるみたいな感じがめっちゃしましたね。
そう。
だから大体ぶっ潰されるか、
大手のSIしかそこにアクセスできないみたいなことが起きるから、
日本だとアプリケーションレイヤーは、
そういう独特の理由から難しいみたいな。
なるほどね。
これも日本を変えるスケールの話でおっしゃってる?
はいはい。
確かにそうなんですよね。
どこまでいってもまだ日本っていうのは、
大手、ベンダー、メーカーとかが、
そういう国の機関の大きなところのシステムというものはやりますし、
それなりの裏付けとか、何かあったときの補償みたいなものまで含めてやるのが、
それは今もそうかなという気がしますね。
そうそう、それ思い出したわ。
なんか確かになったな、そんな話。
だから何にせよ、その方たちとの会話とかも共有してたので、
出たなってなって。
そう、出たなってなって。
で、当時出たなって言ってる人がずっぱりいて、周りの人。
で、だから社長にインタビューしまくって、
頭の中開かなきゃいけないから、
だからそれを文字として残してとかっていうことにチャレンジしようとする企業もあったんだけど、
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俺らが当時言ってたのは、
それってやっぱされる方も苦痛だよね。
めっちゃ苦痛。時間もかかりますよね、お互いね。
さっきの警官の話じゃないけど、
いつも通り日中過ごして、いつも通りのシステムをいつも通りに使ってたら、
勝手に判断だったりとか、やった仕事とかが溜まっていって、
それがラグとして、データプールとして使われるみたいなのが、
ユーザーにとってはいいんだろうねみたいな。
そんなプロダクト作れるといいよね。
ですね。
プロダクト?サービス?
サービス。でも確かにそういう話をした記憶がありますね。
やっぱね、自分と違うこととか、
インタビューされるときって必ずしもやったこと全て覚えてるわけじゃないし、
僕らが今ウロウロ声で喋ってる、
そうそうそうそう。
毎日インタビューされるのはドックだし、
しかも時期によってやってることも違えば、
考えてることだって変わるわけですから、
なかなかそれだけだと解決までに至らないよねっていう話とかもありますしね。
確かに。
そういうのはあるよね。
自然と今やってる延長線上に溜まっていくみたいなものは、
確かに当時から大事にしてたような気がしますね。
普段使っているツールを繋げてランク化する。
普段使っているツールではちょっと足りない何かが欲しいよ。
当時マニュアルシステム?
そう、マニュアルクラフトね。
マニュアルクラフト。
あぁ、懐かしい。
2024年の後半ぐらいから俺がVZEROで戦ってたやつ。
それが初手。
なんかね、
同じようなサービスみたいなものがもともとあって、
それを業界独自にやってみようっていうところがコンセプトでスタートしたのがあった。
ちょっとソリューションの名前忘れましたけど、
マニュアルクラフトね。
マニュアルを貯めて知識を積んでいくみたいなものでね。
だからそういう意味においてアプリケーションでやりてえなしてもいいじゃん。
という風に言ってたんですよ。
あくまでお客さんが普段使っているアプリを使ってもらうんだけど、
ここがピンポイントで欲しいよって言われたら、
それはそれで提供してくれる。
そういうコンセプトのアプリも提供するんだが、
本当の目的はナレッジのハブを作っていくんだ。
改め、レソットハブ。
そうですね。
そんな感じでコンセプトが決まってきたってところですかね。
はい、そうだと思います。
どうしてもためるところを自然にやるっていうこと。
あとは聞き出すところもそうですね。
そういうのをやっていくっていうのも含めて、
やっぱりベースとなるのはナレッジ自身だと思うんで。
そこがコンセプトだった気がしますね。
当時のね。
今僕が思っているコンセプトがまたちょっと変わってきてるんですよ。
なになに?ここで?
まあ、やっぱりこれはコンセンサスなんだけど。
あの、もう特訓量さんとは。
いや、なんかあの、
15:01
っていう感じでスタートして、
結局入り口は普段通り仕事してもらうっていう話なんで、
とっ語りがいるじゃないですか、僕らが入り込んでいく。
なんでプロダクトを作ったわけですよ。
それが、たぶん後々、
気分は変わらないと思うんで、
おそらくこの番組で後に紹介していくと思うんですけど、
Do Do Doっていうプロダクトを育ったり、
Say Say Sayっていうプロダクトを育ったり、
Say Say Sayっていうプロダクトが、
まあ、作られていく。
それを普段通り使ってもらう。
そこからスタートしてっていうことで、
プロダクトを育んでいくわけですけれども、
なんかそれをやり始めたぐらいから、
これもう一個いいなと思ったのが、
今、僕らお互いクライアントワークしてるじゃないですか。
パルスはシステム開発をお客様に。
僕らはコンサルだったりとか採用してるんで、
いろんなことやってる。
クライアントワークです、以前しても。
ここで、AIをベタブリできないじゃないですか。
できない。
ワークだから。
分かるよ。
やっぱりある一定、
信用しないといけない。
これまでやってたやり方もありますしね。
当時、2025年の初期にプロノコードが出始めて、
で、ブラウザのAIの時代じゃないと。
ローカルで動かすんだ。
カーソルとか。
プロノコードとか。
アンチグラビティ。
Googleのアンチグラビティとか。
ローカルで動く仕組みができ始めて、
これもうヨダレ垂らして使いまくりてぇと思ってるんだけど、
マジ何するか分かんない。
レベルになってきたから。
それを普段使いで対クライアントワークに対して、
アクセルベタ踏みでやるっていうのは、
やっぱリスクあるっていう。
なんかあった時に説明があった。
思い出があった時に、
メソッドハブっていうビークルめっちゃ便利って思い始めて、
メソッドハブのビークル使いながら。
余裕でベタ踏みしてる自分がいることに気づいて。
あったあった。その話やったやった。
コンセンサスでしょ。
やったやった。
で、これめっちゃいいなって言うから、
このアクセルベタ踏み実験場とメソッドハブを見なせるんだと。
で、確かにやる失敗もする。
で、失敗したことがまた次の糧になるし。
っていうのを、
クライアントワークでここまで使ったらリスクないんだ、
こういう使い方いいんだっていうのを勉強して、
自分たちのクライアントワークに活かすっていうコンセプトとしても
めっちゃ機能してるなと。
それ真面目に機能してません?
真面目に。
これ真面目に僕機能してると思ってて、
お客さん先に、まずAIでどこまでできて、
どこが危ないみたいなところも含めて、
めっちゃ解像度高く話せるんじゃないですか、今。
この辺は最低ガードしといた方がいいとか、
ここは今できるんだが、
18:00
できるんだと思うくらいだから、
ちょっと一旦はその手前でみたいなこととか、
この微妙なところのニュアンスとかも語れるし、
これは僕もめちゃくちゃ良かったと思います。
いよいよプロジェクトもリリースし始めてるじゃない。
お客さん、もうちょっと増えておいて欲しいなって思ったりもした。
うん。なんとなくわかります。
そこにいろんなものが乗っかけてき始めた瞬間、
アクセル踏める感じするよね。
わかるわ。
実際にお客さんがついてる状態で起きる何が、みたいなのも、
いっぱい学習したいわけ。
僕らは。
お客さんが仲良いお客さんで5人くらいっていう状態を、
1年くらい掘りたいと思っちゃったりもする。
わかるわ、それ。
あ、プロダクトの回収際ってこういうこと起きるのかと。
プロダクト回収したら、
これもこれも伴って全部変えなきゃいけないところを、
全部ハーネスで実装したりとかね。
見えてる世界に対することもあれば、
見えてない我々の営み的なところでの改善も、
そこのミニマムで最初始めるところで、
だいぶやれることって増えてきてるから、
もう少し磨きたいみたいな気持ちってことでしょ。
それはめちゃくちゃわかる。
ユーザーから不具合報告が来たっていうことをきっかけに、
開発、これはそのユーザーさんの不具合報告は本当に不具合なのか。
仕様なのか。
不具合だったら直さなきゃね。
じゃあ直します。
で、直したら、
そのバージョンアップしましたということを、
ユーザーさんにお伝えしないといけないのでどうしますか。
これが変わるということは、
提供しているマニュアルも変えなきゃいけない。
場合によってはプライバシーポリシーとか利用規約もバージョン上げないといけない。
営業資料も変えないといけないみたいな、
連動してくるものを全部自動化したいじゃないですか。
わかるわ、それ。
ここいう自動化予知みたいなのがいっぱい他にもありまして、
お客さん増えてほしいんですけどね。
増えてほしい、もちろんね。
使ってほしいんですけどね。
もちろん。
Say Say Say Do Do Doとかめっちゃ面白いんですけどね。
また次の機会かなみたいなのを言うんだと思うんですけど、
使ってほしいんだが、みたいなね。
当初のコンセプトはあらゆる地を試算化できるじゃん。
あらゆるナレンジ。
そう、そう。
だから、うちのホームページのトップはチッチッチッって。
絶対何かをサンボで続けるという、
あれいつまでやるのかな?
21:03
嫌な足枷がすぎちゃう。
すげえ足…この番組も何でしたっけ?
ハウハウハウハウハウ。
足がついてるやん、この番組も。
手枷足枷だね。
あらゆる地を試算化できる。
なので、ナレンジハブ、メソッドハブというコンセプトで、
後々後付けだけど、
AIペタグリでぶん回す実験場。
そうですね。
お客様に出すからにはね、最後しっかりとね。
いや、その話もしたいわ。
したいことがめっちゃある。
その部分、AIでぶん回すところと、
お客様に出すとこちゃうねん問題ね。
この辺はぜひしたいですね。
だから、
ドゥドゥドゥとかセイセイセイとかで、
プロダクトが何なのかっていうと、
開発プロセスみたいなので、
喋りますか?
そうですね。
ちょっとだけダイジェストで言っとくと、
僕みたいな座高エンジニアが、
腕ぶんぶん回しながら、
85点ぐらいのやつを一瞬で作るんだな。
そこからお客様にきちんとしたものを出すっていうところまで、
残り15点を埋めるのに、
数ヶ月はやっぱかかるし、
すぐじゃ絶対無理っていう。
なかなかね、そこにお金がね。
できてる感じになるんですけどね。
使えるんだよ、これは。
これは使えるの?
使えるんだけど、
これを世に出すというところは、
やっぱまだあったんですよね。
まだですよね。
みたいな感じで、
メソッドアホが、
ちゃんとしたよっていう感じですよね。
これぐらいでいいですか?
めちゃくちゃいいと思います。
もう22分喋ってるから。
15分で行こうねーよって。
素晴らしい。
俺はもう楽しく喋ってましたけど、
無邪気に。
全然何よりです。
いいなあ。
ということで、
今週の良いハウスハウスカウントでした。
お届けしたのは、
メソッドアホの鶴と、
りょうでした。
ありがとうございました。
ありがとうございました。