CAIOの役割と担当領域
こんにちは、株式会社メント代表の木村です。
mento.fmは、メントに関わるメンバーがメントの事業や組織についてありのままを語っていく番組です。
今回は、僕が初めてファシリテーターとして担当させていただきまして、この方とお話ししていきたいと思います。
今回のゲストは、CAIOの杉浦大輝さんです。よろしくお願いします。
よろしくお願いします。
今回はメントFM初のシリーズ、AIシリーズ第1弾としてお届けしていきたいと思います。
シリーズ爆散しましたね。
はい。いよいよですね。
いよいよですね。
このシリーズではですね、メントがどうAIと向き合っていくのかと、
そしてそれを担う人の思いや裏側を掘り下げていきたいなと思っております。
じゃあ早速なんですけれども、自己紹介という形で杉浦くん、ぜひお願いします。
杉浦大輝と申します。
メントには2022年に入社して、この2025年の5月からCAIOとしてAIに関する責任者を務めています。
メントのコーチングプロダクトであったり、そして今現在開発しているチームだったり、
管理職を支援するというプロダクトでのデータ、AIのロードマップの策定だったり、機能の開発であったり、
それ以外にも社内におけるAI活用といった、AIを中心とした仕事をしています。よろしくお願いします。
AIの重要性と増加するCAIO
ありがとうございます。
ということで今回はですね、AIシリーズ第1弾なので、5月よりCAIOとして就任してくれた杉浦さんとですね、
対談形式で、その舞台裏というところですね、コーチング、管理職、マネジメント領域において、
AIをどういうふうに活用していくのか、こんなお話がしていけたらと思っております。
早速なんですけど、CAIOってそもそも何する人なんでしょうかというところから話していければと思います。
本当そうですよね。CTOとかCOOとかCHROとかっていわゆるCXO職、つまりチーフ何々みたいな言葉の中で、
あまりCAIOって聞いたことないんじゃないかなと思います。
このCXOっていわゆる日本語に直すと最高何々責任者って言葉はあるかなと思うんですが、
そこに単純に当てはめると最高AI責任者になるかなというふうに思っています。
なので自己紹介でも述べたんですけど、社内外におけるAIとデータの活用のための戦略を策定して、
実行推進責任を持つというところが私の役割かなと思っています。
そうですよね。とはいえAIの勃興自体が本当にここ1年2年というところで急速に変化していく中で、
AIが大事だってなる会社が今増えている、まさに増えているという状況なので、
我々が発表してからCAIOを置く会社が増えているななんて。
そうなんですよね。
別に我々がどうこうというよりは本当にタイミングなんだなっていう感じだなと思っていて。
本当にそうですね。あまり聞いたことがないっていうふうに僕は言ったと思うんですけど、
でも最近はこのオープンAIだったりGoogleだったりの生成AIの対等もあって、
海外企業ではかなり増えてきた触手かなと思いますし、
本当に直近で大手企業スタートアップに限らず日本でも一気に増えてきた印象ありますよね。
最近で言うとデジタル庁が主導して各省庁にCAIO、最高AI責任者の役割を置こうというところで、
かなり普及してきた感じもするんじゃないかなと思います。
そうですね。やっぱり身近なスタートアップの会社さんも結構ここもいたんだみたいなところでCAIO就任する会社さん増えてきているので、
やっぱり会社経営の中でAIというものが本当に大きな存在になっているんだなというのを感じるんですが、
まさに我々も今回シリーズBで資金調達を4月に発表したんですけれども、
その時に経営体制の刷新というのも同時にしました。
新経営体制とともに杉浦君にCAIOに就任してもらったんですけれども、
やっぱりメントを経営していく中でもAIというものがやっぱりここからメントの競争戦略上絶対に欠かせないものであり、
そこをリードしてくれる役割って本当に大事だなと思っていたので、
AIによるマネジメント革新
ある意味では必然というかこのタイミングでCAIOを置くというのは当然のこととして意思決定したなというような感覚ですかね。
ありがとうございます。
AIをはじめとしてデータというのはこの人事というところの領域に、
HRの領域においてすごいど真ん中だなと思って2022年にメント参画したんですけど、
入社して1年もしないうちにちょうど半年ぐらいだったと思うんですけど、
チャットGPTが出てきて、この3年の中でAIの進化ってとんでもないスピードなわけじゃないですか。
やっぱりそうするとこのメントのビジョンを達成していくってなると、
このAIを普通にプロダクトに組み込むとかちょっとおまけでAIを使っていくだけじゃ全然間に合わないなと思っていて、
プロダクトに限らずやっぱり前者的に、それこそマーケティングだったり経営とか含めた時にも、
営業もそうですよね、そういったような経営イシューとして捉えて加速させていく必要がある。
改めてAIにベッドするとかAIを使い倒していくんだっていうような会社としての覚悟がやっぱり今回の意思決定というかCAIOを作っていくぞというところに現れてる感じですよね。
まさにですね。それこそ2022年に杉浦くんが入社してくれたタイミングって、やっぱり直感として我々のビジネスデータ大事だよねとか、
当時でいうと機械学習みたいな呼び方をすることが一般的だったかなと思うんですけれども、
機械学習がやっぱり我々の差別性につながるんだ。特にこの定性的な領域というか、人とか人の感情だったり、話す言葉とかですね。
この辺の領域ってやっぱり超難しいんだけど、ガイウェイにデータで再現性をもたらせた時のインパクトすごい大きいよねみたいな話をして仲間になってもらったわけだけど、
こんなに早く来ると思わなかったよね。
いや本当にそうですね。なんか私もこれは読み間違えてたすら思うんですけども、もう3年あるいは2年ぐらい先かなと思ってた世界がその時ど真ん中に来たっていうところで、
これはメントとしてのいい意味での追い風だなってすごい思いましたよね。我々って今使っているコーチングっていうところもそうですし、
未来に扱っていくデータっていうのは非常に質的な定性的なデータであるんですが、そのデータって扱いにくい非構造化データと言われてるんですが扱いにくいとか扱うのがすごい難易度が高いっていうところだったんですけど、
このChatGPTというかこの生成AILLMと言われているものが一気に成長してきたことによってそれらのデータを我々のようなスタートアップであっても高精度で扱えるようになってきたんですよね。
だからこそ我々としては非常に追い風なんだろうなって思いますね。
そうですね。やっぱこのCIOに杉浦くんになってもらうっていうことに際して、CIOっていろんな会社で来たいと思うんですけど、ただ専門性があればいいじゃないと僕は思っていて、
かなり専門性が求められる領域ではあるんだけれども、やっぱりそのAI単体で価値が出るものではない。それはAI単体で価値が出せるのは本当にごく一握りのオープンAIのような存在だと思っています。
いいモデルを作ればそれが価値になるというようなビジネスを展開する会社さんはそれでいいと思っているんですけど、やっぱり我々みたいなサービスレイヤーを持っている会社たちはそれをいかにビジネスの中に組み込んでいくかということとか、
業務プロセスの中に社内的にも組み込んでいくのかっていうところで、めちゃくちゃ高度なコミュニケーション能力が求められると思っているんですよ。
これをやっぱりできる人って本当に一握りだと思っていて、僕は杉浦くんがメントに入ってくれて、AIの専門家としてだけではなくて、それこそカスタマーサクセスのマネジメントみたいなものも本当に努力作やってきてくれて、
チームの信頼を圧倒的に勝ち得ているっていう、この背景があって初めて成り立つ就任だったんじゃないかなというふうに思っていたりします。
ありがとうございます。やっぱりデータだけを知っているとかAIだけを使っていてもやっぱり事業価値には繋がらないというのはずっとこれまでの経験でも思っていたところなので、
改めてずっと事業価値を出すために何でもやるっていうスタンスだったと思うんですけど、この技術の発展とともにいよいよAIも組み合わせて、そしてこれまでの何でもやってきた、それこそカスタマーサクセスとしてお客さんの声を聞いてきたっていうところと合わせていよいよ今からインパクトを大きく出していくぞ、さらに出していくぞっていうフェーズなのかなって思いますね。
本当そうっすね。じゃあそのいかにメントの事業にAIでインパクトを出していくのかっていうところについてお話もしていきたいなと思っているんですけど、やっぱりこうマネジメントサクセスっていう領域を我々定めてコーチングを一つの武器としながらマネージャーの支援をしていくっていう、あるいはチームをより活性化させていくっていう事業を作っていく中で、
どのようにAIをプロダクトに組み込んで、AI中心に物事を進めていくのか、この辺りの構想をぜひ教えてください。
ありがとうございます。我々こうコーチングだとかマネジメントサクセスっていう中なんですけど、やっぱりこのマネジメント領域ってテクノロジーの介入がめちゃめちゃ少なかった領域だなと思っているんですね。
もっと正確に言うと、介入できなかった、あるいは部分的にプロセス的にしか介入できなかったってところだと思っています。
というのも何でかっていうと、やっぱりこのマネジメントって非常に難易度が高い領域で、難易度が高いっていうのは何かっていうと難しさというのもあるんですけど、チームだったり会社ごとにやってることが全然違くて、
非常に個別性が高い。その上でしかも一緒に働くのは人ということで、人の内面だったり感情といったようなソフトなものを扱う必要があるっていうところで、個別性が非常に高かった領域だったと思うんですね。
だからこそ単純にアプリケーションを導入すれば解決するというような性質のものでもないっていうところだと思っています。
本当そうですよね。いわゆるSaaSってすごい本質を紐解いていくと、いわゆるリレーショナルデータベースのラッパーというか、それを人が操作しやすいようにアプリケーションとして包んだような状態。
それが業務を効率化してくれたりとか、人が繰り返し作業をやらなくていいようにしてくれたりとか、そういう類のものかなと思うんですけど、これとマネジメントっていうのが非常にまた相性が微妙だなと思っている。
そうですね。
だってリレーショナルデータベースを組めるような、そんな定型化された業務多くないじゃないですか。っていうことですよね。
そうですね。やっぱりマネージャーの皆さんって、我々お客さんにインタビューするんですけど、例えば営業のマネージャーの方だと、メンバー全員のカレンダーを見て、今メンバーはどこにいるのか。
そのメンバーはここにいるから、ここの近くの喫茶店に行ってメンバーと話そうだったりだとか、メンバー全員のスラックを見てる、チーム図を見ながら、この人は今何に困ってるんだっていうのをやってたりすると思うんですけど、
そういったものっていうのはやっぱり、これまではエンゲージメントサーベイで何ポイント取りましたとか、そういったところでは絶対売れなかったようなデータを使って皆さんはマネージメントしているなところがあるので、やっぱり再現性が低かったとか、やっぱり個別性が高いというところで、全然やっぱり難易度が違うなと思いますよね。
本当そうですよね。だから、やっぱり否定系なものであり、リアルタイム性が大事だったりとか、人の感情とかそういう機微みたいなものを扱っていく領域だからこそ、なかなかソフトウェアが入り込めなかった。
けれども、やっぱりAIの登場、LNMの登場によって、あれ、ここもソフトウェアとかシステムが入り込めるじゃん、とか入ったら価値が出るじゃんっていうふうに、ちょうどなってるのが今ここ。
そうですね。それこそさっきいろんなマネージャーさんの話しましたけど、一個一個のメンバーのカレンダーだったり、一個一個の発言の情報って、まず非構造化データ、テキストデータって言われるものだったり、カレンダーの情報だったりっていうところでやや扱いにくいです。
マネジメント支援の可能性
しかも、その一個一個の情報には、あまり一個一個だけでは価値がないんですよね。っていうところをきちんと統合することによって、マネージャーは自分の頭で統合して、メンバーにどう声をかけようっていうふうにやっているんですけど、そこをようやくプロダクトとして扱えるようになってきた。AIが扱えるようになってきたっていうところですよね。
なんか、あえて聞くんですけど、っていう環境が整いましたって中で、このマネジメント支援の領域ってやろうと思えば、別にどんな会社さんでもできると思うんですよ。
その中で、メントがここをやる意味とか、メントがやったらなかなか他の会社ができないようなことってどこにあるんだろうって多分聞いてる人は思うんじゃないかなと思うんですけど、杉浦君はどう思うんですか。
そうですね。やっぱりそれは本当にいろんな会社がやりたがると思うんですけど、我々しかできない理由っていうのは間違いなくあると思っていて、それがやっぱりプロコーチっていうようなパートナーがいるっていうところかなと思っています。
どれだけ例えば人の感情がAIを使ってわかるようになったとか、解釈をしてくれるようになったとしても、最後行動を起こすのは人です。それがマネジメントの領域だと思ってるんですけど、わかってもできないっていうのがまたマネジメントの領域でもあるかなと思っていて、
それのある意味後押しをするだとか、それに対する葛藤を抱えながら実際の行動に起こしていく、行動を変えていくっていうところをやっているのが我々がずっとチャレンジしてきたコーチングという領域かなと思っていて、
なのでデータがあるだけではなくて、解釈があるだけではなくて、最後行動に起こせるっていうところを持っているのがメントかなと思っていて、それこそが私たちの強みになる。そして他の会社ができないポイントなんじゃないかなと思います。
本当そうですよね。さらに言うと、この時代に新しいプロダクトをガンガン作っていくってなると、もはやAIを既存のシステムに乗せるんじゃなくて、AIをど真ん中にというか、AIオリエンテッドだったりAIネイティブみたいな考え方になってくると思うんですけど、
その時代のものづくりって、どんなことが求められているかとか、何を気をつけなきゃいけないと思ってますか?
いいですね。このAIネイティブっていうところはまだどこも正解がないところだと思いますし、それでいて我々はAIネイティブなものを作らないと使われないなというふうに思っています。
なので、AIネイティブとそうじゃないものっていうのは、やっぱりAIがおまけかどうかみたいなところだと思っていて、やっぱりAIが真ん中にあるっていうところが重要だと思っています。
その一つっていうのが、やっぱりAIをタスクのために使う。つまり、例えば文書生成をさせるとか、文書の要約だけをさせるだったら、これはまだおまけの機能だったりすると思うんですけど、そうではなくて伴奏してもらう。
これはまだ結構言葉としては訂正的でふわっとしていると思うんですけど、本当にこのチームにマネージャーにメンバーがいるところにAIが伴奏していくっていうのを地で作る必要があるっていうところかなと思います。
なので、例えばですけど、仕事を始めてから終わるまでずっとAIが横にいながら仕事をする感覚というのをプロダクトで作ることができるかというのが、プロダクト、AIネイティブな体験を我々が作るということかなと思いますね。
いやまさにですね、結局本質、体験が変わるかっていうことだろうと思っていて、なんだろう、このソフトウェアのあり方っていうものが大きくAIによって変わっていく中で、
やっぱりソフトウェアの表現云々ではなくて、その存在によって人の生活とか普段の行動が大きく変わるほどのインパクトを体験として作れているかっていうことが、AIネイティブオアノットを決めている気がしていて、
なんか、ちょっと便利だねとか、かゆいところに手が届くぐらいのレベルではない?いやマジでそんなことできるんですか?みたいな、やっぱりこれができるポテンシャルがあるのがLLMの力だと思うんで、やっぱり物を作っていく上でもそのレベルまで突き詰めて体験を作り込めているのかというのが問いとして立つのかななんて僕自身は思っていたりします。
本当にユーザー体験という言葉でくくってしまうと簡単なものかもしれないですけど、それが一番重要になってくる。そしてさらにそこにどんなデータがあるのか、どんなデータをコンテキストとして我々が持っているのかというのが重要になってくるので、なんか我々実はこのユーザー体験を考える上で重要なのはSFをみんなで見るっていう体験なのかもしれないなとすら思います。
本当そうだよね。わかる。自分つまんないなって思うのはちょっと常識的な範囲でここぐらいになるでしょうみたいな落とし所を無意識に作ってしまうみたいなのって長くプロダクト開発していると起きるなと思っていて、これ今大学生が考えた方がいいんじゃないかって思うより、暗黙のここができるラインってやっぱり起きがちだなと思っていて。
だからこそどうなったらめちゃくちゃ楽になるかとか、どうなったら目を向いて驚くかみたいな、やっぱりその基準を自分たちの中に置き続けてチェックし続けるというか、自分たちの作ろうとしているものを見返し続けるみたいなのはめっちゃ大事だなって思う。
そうですね。やっぱり僕らがこれまで関わってきたプロダクトの延長で考えないっていうことがとにかく重要なんだろうなってすごい思いますね。
続いてなんですけど、僕らは事業もそうなんですが、結構大事にしているビジョンとして夢中を普通にするという言葉があります。AIでいかに夢中を普通にしていくのか。CIOとしてのビジョンをぜひ教えていただきたいと思うんですけれども、いかがでしょうか。
ありがとうございます。僕この普通にするっていう言葉をちゃんと考えると、普通になってるっていうのは当たり前になっているっていうことだと思うんですけど、例えばそれはもう僕としてはデータを使って再現性を高めるっていう話だと思っていて、ある意味で言うと普通になってるって蛇口をひねれば水が出るっていう話だと思うんですけど、
それと同じような形で、このMENTというプロダクトを使ったらマネジメントサクセス、つまりチームあるいはマネージャーあるいはそこにいるメンバーというのが持続的にそして再現性高く成長できるパフォーマンスしているっていう状態なんじゃないかなと思っています。
なのでどういう状態だと人は夢中になるのか。これ非常に複雑な条件だなと思っているんですけど、我々が使っている質的なデータとか量的なデータも含めたときに大量なデータを使ってどうやって再現性を高めていくのかというのがCAIをとして作るべきビジョンなのかなというふうに思ってますね。
いいですね。そうなんですよね。めっちゃ言われるのが、コーチングってすごくいいですけどスケールしなくないですかって。何回聞かれたかわからないんですよね。
データ活用と再現性の向上
無限に聞かれますよね、商談でも。
いやスルシーとか思いながらやってきてるんですけど、一方で確かに1対1の営みっていうのには限界があって、スマートフォンを通じて提供するサービスは一瞬で数千万人にリーチすることができるみたいな。
そこと比べると確かに普通にするって時間かかるし本当にできるのみたいな話って、そう言われて叱るべきだなという客観的な目もあると思ってます。
やっぱり個別性が高く一人一人に寄り添っていくという体験をいかにスケールするかという意味で、やっぱりAIの登場って先列だったなと思っていて、
まさにこの普通にするというところに対してAIがインパクトを出してくれるんだなっていうのを今の話を聞いていても改めて感じますね。
そうですね。やっぱり再現性っていうのは僕言ったことだと思うんですけど、今のりさんが言ってくれたっていうのは普及させる、それを全員に伝えるっていうところだと思うんですけど、
何があったとしても人が関わるよりも、ある意味で言うとプロダクトが関わる、AIが関わる方がコスト的な意味で言っても全然違うと思っているので、
その普及をさせていくっていう側面においてもこのAIとかデータっていうのが非常に重要なところになるようなって思いますね。
そうですね。いい時代だなと。夢見たことが結構できると思ってて。
人間の直感に従うことが結構できるような感じというか、こうなってくれたらいいよねっていうことを割とそのままアウトプットできるみたいな、指示してアウトプットできるみたいな。
それができないからソフトウェアという領域をうまく確立して、その中での常識みたいなものの中に人間が従うみたいな感覚で多分これまで作られてきていて、
それがまたより直感的な世界に変わってきているので、ソフトウェアが助けられる人が増えていくと思うんですよね。どんどんどんどん。それがまさに普通になっていくことだなって思ったり。
めちゃくちゃいいですね。やっぱり例えばECサイトだったりとかいろんな検索サイトはこう使わなきゃいけないっていう使い方とかを規定してたものだと思うんですけど、
それがいよいよこう使いたい、こういうことがしたいっていうある意味意思さえあれば使えるようになっていくっていう世界だと思うので、それがいよいよ僕らとかこの時代から作れるようになっていくなっていう感じがしますね。
本当そうっすね。ITリテラシーって言葉が消えるんじゃないかと思ってて。
面白いですね。
なんかそれってすごいちょっと高いところから見た言葉だなと思うわけですよ。ITに親和性の高い人から見たときにそうでもない人に対して使う言葉じゃないですか。
でも今起きてることってチャットGPTに主婦が本番のメニュー考えてって言うみたいなのをむしろ当然のように使っていたりとか、そういうセグメントの人たちの方がむしろ利用頻度が高いみたいな話も現象として起きていると思う。
これ面白いですよね。
めちゃくちゃ面白いと思うんですよね。
なんか使い方が本当に伴奏っていう使い方なんだろうなと思っていて、常に横にいて話を聞いてくれる、あるいはいろんなアドバイスをもらえるっていうような使い方をしてますよね。
AIによってテクノロジーとの距離みたいなものがグッと縮まるし差がつかなくなるみたいな現象が起きているので、すごいチャンスだなと改めて思うし、
その時にエンジニアリングみたいな、ある意味でテクノロジーに近いところから置き換わっていくとかそこは変化が起きているのもそうなんだけど、そこってほっといても良くなるというか領域かなと思ってたりするんで、
そこはそこですごい大事にしながらも、テクノロジーとの親和性がそんなに高くないところにいかにこの直感的な体験みたいなものを通じてAIを組み込んでいくのかみたいなのが、結構社会を変えてくれると本質なのかなって思ってたりしますね。
そこをきちんとメントはプロダクトを作って届けていく必要があるなと思っていて、その大事なところがやっぱり裏返しになるんですけど、マネジメントの難易度、個別性の高さというところとどういうデータを入れていくのか、どういうデータを蓄積していくのかかなと思っています。
なので、いろんな背景情報をきちんと知っていればAIは割と妥当なことを返してくれるっていう状態まで来たんだと思ってるんですけど、そういう背景情報がない中だとなんですかね、ハルシネーションというかやっぱりやや一般的なことを言ってしまうっていう世界かなと思うんですけど、そこに対してどうやって僕らがデータを貯めていくのかっていうところがやっぱりプロダクト作りのポイントだし、
それをどう再現性を高められるように作っていくのかっていうのが僕らのプロダクト作りとして面白さになりますよね。
いや本当にそうですね。じゃあなんか、まあっていうプロダクトでやりたいことはもうめっちゃ沸き上がってきてると思ってて、どう実現していくのかみたいなことを考えたときにCAIOとして今困ってることなんかあります?
困ってること、いやもう困ってることだらけだなと思っているんですけど、この構想は確かにできそうだねとか、未来として素敵だねっていうのはあるんですけど、やっぱり会社によっても事業によっても、あるいは人によってもチームによってもシチュエーションによっても全然違うっていうのがこのマネジメントの領域かなと思っているので、
AIの役割と重要性
この個別性の高さっていうのをどうやって再現性の高さに添加していくのかっていうのがやっぱり重要かなと思っています。そのためには単純にLLMを使うだけじゃもちろんダメで、どうやってデータを蓄積していくのか、どうやって使いやすい形でデータを蓄積していくのかもそうだし、どういうふうにLLMとコミュニケーションを取った上でプロダクトに実装していくのかっていうところが、
まだまだ実用っていうところで言うと、ハードルが高い部分だと思うので、それを実現に、現実に落としていくってところはまだまだやりがいがあるところですよね。
何でも助けてくれる人がいたら、近くにいたら何助けてもらいたいですか?
そうですね。なんだろうなぁ。のりさんは何だと思います?何でも助けてくれる人がいたら。これ俺も後で考えますけど。
CIOとして助けてくれる人がいたらだよね。
1個はやっぱり思ったことを、思い浮かんだことを形にするっていうところに、やっぱりどうしてもギャップが生まれるじゃないですか。
それは時間もかかっちゃったりとか、思った通りに実現できないっていうこともあると思うんですよ。
やっぱりその形にしていく部分で、圧倒的なスピード感と、自分たちが想像しているのをさらに超えてくるようなアウトプットみたいなものを出してくれるスペシャリストが近くにいてくれたら、めっちゃ楽しく働けるだろうなみたいな。
それを聞いて思うのは、想像力に爆発している人と一緒に働けるとこの時代っていうのは非常に面白いだろうなと思っていて、それをさらに実際に作るっていうところまで落とし込める人というのがいいよなって思いますよね。
やっぱりいるじゃないですか、世の中には引くほど手早い人とか手を動かして、もうできちゃったの?みたいなマジシャンみたいな人っていると思っていて、やっぱりそういう人の存在ってありがたくて、やっぱり作ってみないとわからなかったりとか、形にしてみていい悪い判断できる、初めてできる世界でもあると思っているし、
その時に肝は結局ああだこうだ考えても仕方がないので、いかに触れるものを素早く自分たちの手元に作るかっていうことだと思うので、そこはやっぱり大事だなというか、助けてほしいなと思う部分だよね。
この早いAIが進化していくという波の中で、無邪気に乗りこなそうとする人かもしれないですね。作ってみましたとかやってみましたっていうのをめちゃくちゃ早くやれる人っていうのが、それが刺激となっていろんなプロダクトを作っていくところになるだろうなと思ったんで。
確かにね。スクラップ&スクラップ&スクラップ&ビルドぐらいの感じ。
それぐらいかもしれないですね。ずっと壊してるぐらいの感じかもしれない。
ニコニコやれる人だよね、それをね。
そうですね。
そんな感じかな。あとは何だろう。CAOとして、これは絶対に自分の中でぶらしたくないとか、信念として大事にしたいみたいな思ってることあります?
ありがとうございます。2つぐらいあって、1つはやっぱりAIはあくまでやっぱりHowだと思ってるんですよね。なのでやっぱり事業にど真ん中で刺さるインパクトのあるAIってなんだろうっていうのをやり続けるかなっていうお話が1点。
もう1点が生データっていうものにきちんと当たり続けるっていうことだと思っていて、どんなにLLMが良かったとしてもそこからインサイトを導いたりだとか、そこに対して深い洞察を得るっていうところに関してはやはり生データを見ることしか得られないかなと私は思っているんですね。
なのでユーザーインタビューを100人200人聞くっていうところから結局私たちは何を作るべきなのかみたいなことを考えていることもあったりするので、やっぱりその生データを見続けることっていうのはぶらさないところだなと思います。その上でやっぱりインパクトを出すっていうところですね。
MENTでの働き方の変革
確かに。ありがとうございます。じゃあ最後にこれからMENTに入ろうかなどうしようかなって悩んでいる人、気になるなって思っている人たち、あとは特にAI領域でチャレンジしたいなと思っている人たちにぜひメッセージをいただければと思います。
はい、これはいろんなところでも言っていますし、誇張でも何でもないんですけど、MENTはAIを使ってそしてデータを使って結構直接的に人の行動変容を支援する、もっと言ってしまえば人を幸せにするとか人を夢中にするという会社かなと思っています。
MENTのこの構想が実現した先にはやっぱり日本の人たちの働き方が大きく変わるかなと思っています。そしてそれはもっともっと夢中で働く人とか生き生きと働く人、幸せな人というのが増えると僕は確信しています。
そういう人に対して今日も話してきたんですけど、MENTで扱うデータとかこれから扱っていこうとしているデータっていうのは非常に貴重だと思っています。
し、貴重なデータを持っているだけに留まらず、我々は行動を変えるためのAIだったり最高のパートナーであるプロコーチもいるかなと思っています。
なのでAIとかデータに関わる職種、領域にしてにとってこれまでのMENT、これからのMENTっていうのは一番面白いし一番価値を出せる環境なんじゃないかなと思います。
なのでぜひ一度話を聞いてみたいって思ってもらえるといいんじゃないかなと思います。
ありがとうございます。
じゃあそろそろですね、まだまだ話したいことはあるんですがお時間なので、
今日はMENTのCAIOの杉浦さんとCAIO就任の部隊裏やコーチング管理職領域におけるAI活用についてお話をしてきました。
杉浦さんありがとうございました。
ありがとうございました。
現在MENTでは様々な職種のメンバーを募集しています。
この番組を聞いてご興味を持っていただけましたら番組概要欄にある採用サイトよりご応募お待ちしております。
またSpotify、Podcastなどのアプリでお聞きの場合はぜひ番組のフォローをお願いします。
それではまた次回もお楽しみに。ありがとうございました。
ありがとうございました。
