Method Hubへの社名変更とコンセプト
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共同創業の鶴と、りょうです。
2人でお届けします。
3回目です。
3回目ですね。
リスナーが3人くらいかな、今。
もうちょっと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普及しよう。
もうちょっと身近で言ってんじゃないですか。
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人くらい減るかな。
まず20人を目標にして、せっかく話してるから。
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YouTubeの方もね。
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あとコメントも必ず。
絶対。
コメントとかに来るのかな。
YouTubeとラジオたまに来る。
そうなんですか。
みんな匿名だから、マジで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。
来てほしいですね。
さてさて。
3回目?
3回目ですね。
先週はだから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、
メソッドハプ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。
これ喋ろうかなと。
いよいよメソッドハプのコンセプトが。
もともとね、社名違ったんですよ。
そうなんですよね。
メソッドハブではなかったんですよね。
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行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。
どっちかというと付き上げがあってね。
何でしたっけ?
語感?書いた?
文字にしたときに、
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、
急にメソッドハブに変わったから、
みんなハテナが浮かんだ、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というものに愛着は湧いてますけどね。
まあ今やんね。
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。
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。
だからコンセプトはという話。
そうか、コンセプトですね。
独自データを蓄積してAIを活かす
先週までに話してたことなんでね、そのまま。
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あるほどAIが活躍すると。
そうですね。
その食わせる情報と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。
で、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ので。
そうそうそうですね、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、
AIのレイヤー構造と独自データの価値
このAI時代、アプリケーションの層で戦ったらダメだったりしなかったですか。
あー。
なんかそんな話はありましたよね。
アプリケーション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。
サンドウォーカー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、
LLM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という層があって、
っていうのは誰が買う層があって、
そうですよね。
そう。
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、
あってるかわかんないけど、
その層って、前回に話しましたけど、
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、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、確かね。
そう。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、
どうなんですか、どういう見立てしてんすか、
みたいなことを聞いた時に、
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話を聞いたんですよ。
その人は?みたいなことを聞いた時に、
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くらいだったのかな。
で、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彼らは。
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、
要はその領域に特有のデータにアクセスできるかどうか。
結果データを持ってい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、
スッと空落ちした。
これまでヒーカリに思ってたっていう、
この経緯があったこそ、その話が来て。
だからやっぱ、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、
っていうようにスケールするかどうかという目線の人たち。
アプリが儲からんよっていう話じゃなくて、
スケールの話ってことね。
あんまり話半分で聞いてほしいんですけど、
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だった。
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どうかでやりすぎみたいなのですごい大問題になってきて、
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。
どこで何をしたかっていう。
回力をするっていうので日報を書くっていうのが、
かなりちゃんとしたルーティンになって、
今やってたんだけども、
ここの書く、帰ってきてから書くっていうのがすごいなってて、
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といて、
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見つける、
みたいなプロダクトをAI企業が作って、
それがすげえ試験上達できて、
みたいなことがアメリカでは起きるけど、
同じことを日本で同じようなスタートアップをやろうとすると、
だいたい規制になってくる。
俺もアメリカだからできるんだよなっていう感じがめっちゃしましたね。
だいたいぶっ潰されるか、
大手のSIしかそこに集めてないか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。
これも日本を変えるスケールの話でおっしゃってる。
確かにそうなんですよね。
どこまでいってもまだ日本というのは、
大手、ベンダー、メーカーとかが、
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、
何かあったときの保証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。
確かにあったな、そんな話。
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。
当時出たなって言ってる人がいっぱいいて、周りに。
業務から自然に知識を集める仕組み
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、
俺らが当時言ってたのは、
それってやっぱり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、
そういうのがユーザーにとってはいいんだろうね。
そんなプロダクト作れるといいよね。
プロダクト?サービス?
でも確かにそういう話はした記憶がありますね。
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う。
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、
確かに同時から大事にしてたような気がしますね。
普段使ってるツールを繋げてラグ化する。
普段使って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、マニュアルクラブだったね。
マニュアルクラブ!
懐かしい!
未成24年の後半ぐらいから俺がVZEROで戦ってたよ。
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、
それを業界独自にちょっと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、
マニュアルクラブとね。
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手出してもいいじゃん。
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。
改めメソッドハブ。
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、そうだったと思います。
どうしても溜めるところを自然にやるっていうのと、
あとは聞き出すところもそうですね。
こうやっていくっていうのも含めて、
やっぱベースとなるのはナレッジ自身だと思うので、
そこがコンセプトだった気がしますね。
当時のね。
DoDoDo・SaySaySayとAI実験場
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?
これコンセンサスなんだけど。
特訓量さんが。
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。
なの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、
おそらくこの番組の後に紹介していくと思うんですけど、
DoDoDoっていうプロダクトだったり、
SaySaySayっていうプロダクトだったり、
SaySaySayっていうプロダクトが作られていく。
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生んでいくわけですけれども、
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、
僕らお互いクライアントワークしてるじゃないですか。
Pulseはシステム開発をお客様に。
僕らはコンサルだったり採用してるんで、
いろんなことやってるクライアントワークですよ。
いずれにしても。
ここでAIをペタぶりにできないじゃないですか。
できない。把握が。
分かる。
ある一定、信用しないといけないけど、
これまでやっちゃったやり方もありますしね。
当時、2025年の初期にプロードコードが出始めて、
ブラウザのAIの時代じゃない。
ローカルで動かすんだ。
カーソルとかプロードコードとか、
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、
これもうよだれ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、
アクセルペタ踏みでやるっていうのはやっぱりリスクあるっていう。
なんかあった時に説明が出てない。
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、
メソッドハブのプロダクト使いながら。
余裕でペ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。
コアセンサスでしょ。
やったやった。
これめっちゃいいなっていう。
このアクセルペタ踏み実験上とメソッドハブを見なせるんだと。
確かにいろいろ失敗もする。
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。
それは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、
一体お客さん先に、
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じゃないですか。
この辺は最低ガードしておいた方がいいとか、
ここは今できるんだが、
できるんだと思うぐらいだから、
ちょっと一旦はその手前でみたいなこととか、
そ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ほしいなって思ったりもする。
なんとなくわかります。
そこにいろんなものが乗っかっていき始めた瞬間、
プロダクト改善と周辺資料の自動化
アクセル踏める感じする。
わかるわ、それ。
実際にお客さんがついてる状態で起きる何がしたいのも、
いっぱい学習したいわけ。
僕らは。
すると、お客さんが仲良いお客さんで5人ぐらい、
っていう状態を1年ぐらい掘りたい。
めっちゃわかる。
思っちゃったりもする。
わかるわ、それ。
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てほしいとかね。
結構ね、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
そこのね、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
仕様なのかっていうのもなんでし、
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っていうことを
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を変えないといけないのに
場合によっちゃ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
みたいな、で、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、そうだね。
で、こういう多分自動化予知みたいなのがいっぱい他にもありますね。
何の話やねんって。
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。
せいせいせいドゥドゥドゥとかめっちゃ面白いんですけどね。
また次の機会かもしれないですけど、
使ってほしいんだが、みたいなね。
85点から顧客提供品質へ
当初のコンセプトはあらゆる地を資産化できるじゃん。
あらゆるナレンジ。
ナレンジのソースチって言うじゃないですか。
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。
絶対こう何かをサンボリー続けるという、なんか
あれいつまでやんのかな?
あ、ちょっとやめて。
嫌な足かすりすぎた。
すげぇ足。この番組も何でしたっけ?
ハウハウハウハウハウハウ。
足かせついてるやん、この番組も。
手かせ足かせだよね。
あらゆる地を資産化できる。なのでナレッジハブ、メソッドハブというコンセプトで、後々は後付けだけど、AIベタグリでグン回す実験場。
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、その話もしたいわー。
そうしたいことがめっちゃある。その部分、AIでグン回すところと、お客様に出すとこちゃうねん問題ね。
そうなのよ。
この辺はちょっとぜひしたいですね。
だから、ドゥドゥドゥとかセイセイセイとかって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、しゃべりますか?
そうですね。
ちょっとだけダイジェストで言っておくと、僕みたいな座高エンジニアが腕ブンブン回しながら、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。
まあまあ。
残り15点埋めるのに数ヶ月はやっぱりかかるし、すぐじゃ絶対無理っていう。
なかなかね、そこに。
おかげがね。
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、これを読み出すというところは、やっぱりまだあったんですよね。
まだですよね。
みたいな感じで、メソッドアップが。
アップしたよっていう感じですよね。
これぐらいでいいですか?
うん。めちゃくちゃいいと思います。
もう22分喋ってるから。
15分猫ネイルで22分喋ってるから。
素晴らしい。楽しい。
全然、なんか俺はもう楽しく喋ってましたけど、無邪気に。
全然何よりですね。
いいなあ。
ということで、今週の良いハウスハウスハウスでした。
お届けしたのは、メソッドアップ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。
![[3] 使ってもらえるとうれしいね](https://image.listen.style/img/CoazSOVLhcG5dBTuoKdLgMRtBIFBGB7_D8vGzpEgz2M/resize:fill:80:80/aHR0cHM6Ly9pbWFnZS5saXN0ZW4uc3R5bGUvcC8wMW0wN3gyZXFxNDFncHE3a21id3AxNHludC9pbWFnZXMvUjVWZ2JKbDNnNklPVjZzVWU1TGxFSjVJaHlXcjdPaXhUcGdqTzd4cC5wbmc.avif)
