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濱本
こんにちは、primeNumberです。後編は引き続き、私、マーケティング本部の濱本が、primeNumberCIOの山本さんに、いろいろまたお話を伺っていきたいと思います。
山本さん、どうぞよろしくお願いします。
山本
よろしくお願いします。
濱本
では、後半はちょっと事業の話について、いろいろ伺っていきたいと思うんですけれども、
私たち、ビジネスの始期が11月1日ですので、FY26というビジネス期が第一クォーターが終わりまして、第二クォーター始まっているんですけれども、
FY26から三つの事業に分かれてビジネスを展開していまして、その一つ、プロダクト事業の責任者という顔も山本さん持っていらっしゃると思うんですけれども、
改めて、私たちの事業が三つに分かれていった背景ですとか、その中でプロダクト事業がどういう役割を担っているのか、この辺のところをちょっとご解説と言いますか、ご説明いただけますでしょうか。
山本
我々コーポレートビジョンとして、あらゆるデータをビジネスの力に、といったところを掲げているんですけれども、そのキーワードが示す通りと言いますか、
データを利用する人を支援しようと考えると、ほぼ全企業になってしまうというところがありますよね。
そうなってくると、そこに当てるソリューションだったりとか、ぼやけてしまいますよねといったところがございますので、そこに対して解像度を上げていこうであったりとか、
まずお客様に適切な提案をしていこうといったところ、こういった考え方のもとにお客様をセグメンテーションするといったようなところを市場の捉え方として言っています。
セグメンテーションするというところを考えるときに、一つは横軸として企業規模の軸があります。
あと縦の軸で言いますと、ユーザーさんがどういった役割を担っているかといったところで、IT部門のデータに直接触っている方々といったような切り方と、
もしくはLOBですね、より現場寄りの軸があるかと思います。
その二軸で考えたときに、我々のサービスをマッピングしていくと、いくつか当て方が変わってくるといったところがある。
まずプロフェッショナルサービスを提供する事業といったところがあるんですけれども、こちらはエンタープライズのお客様を中心に支援をしているといったところなので、
企業規模の軸のところで少し分類ができるというところ。
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山本
加えて縦の軸のところで分けていくと、主にデータであったりとかIT部門、そういったユーザーさんを中心に向き合っているといったところで、
私が見ているTROCCOとかCOMETAとか、SaaSの事業がありまして、
加えてLOBの方々向けにはprimeBusinessAgentという業務カットのAIソリューションを提供していますので、
提供する部分と、さらにそこに伴走していくといったところですね。
こういったサービスを提供する部門として、その三つの事業で組織としてもフォーカスを分けながら走り始めたのが今期になっています。
濱本
となると、山本さんが担っていらっしゃるプロダクトの事業は、先ほどおっしゃったような、
例えばデータエンジニアの方であるとか、アナリストの方であるとか、もしくはIT部門でデータ領域に関わっていらっしゃる方とか、
どちらかというとデータに対して認識を持っていらっしゃるような方々。
そういった方々が目の前のお客様になるという感じですかね。
山本
そうですね。直接のエンドユーザーでいきますと、そういった方が多いかなと思います。
濱本
最近だとAIっていうのは、データの専門家だけじゃなくて、事業部門の方々まで幅広くAIで何とかしたい、
何とかビジネスにうまく活用したい、こういう思いが強い方々が多いと思うんですけれども、
我々も当然データの会社ですので、AIとはすごく密接な間柄にある会社だというふうに認識しているんですけれども、
改めてこのプロダクト事業において、AIっていうトレンドというか技術、どういった形でフォーカスされているのか、
その辺を山本さんからちょっとご解説いただいてもいいでしょうか。
山本
AIとデータでいきますと、一つは前半でも少し触れたような、データの利用者がAIになっていくといったところは確実にありますし、既に始まっていることですね。
それを一つ体現したようなプロダクトとして我々のCOMETAというところもありますけれども、
いろんな仕組みでデータ基盤がAIから参照されるようになってきますので、
そのユースケースに耐えうるデータ基盤といったところをどう簡単に作っていくか、あるいは保っていくかの部分ですね。
特に後者を保っていくといった部分、運用の部分、Ops、オブザーバビリティみたいな部分がAI時代なのでますます重要になってくるというのが一つ考え方になってきます。
濱本
最近だとメディアでも聞くようになってきましたけれども、結構初期から私たちAI-Readyなデータをどう提供していくんだっけとか、
AI-Readyという言葉を社内でもよく使っていたと思うんですけれども、
改めてこのプロダクト事業においてそのAI-Readyにしていくといったところはどういう文脈で山本さん結構考えていらっしゃるんですか。
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山本
基本的にはデータアナリストの頭の中にある暗黙知といったものをできるだけAIに渡せるコンテキストに落としていく、
こういったところの仕組みを提供し続けていくことかなというふうには思っています。
これって昔から属人化を防ぐみたいなキーワードではある意味当たり前のことだと思うんですけれども、
人対人の場合って引き継がれる人にも相当なリテラシーとかスキルが必要になってくるということになる部分が、
引き継ぎ先がAIになってくると、そこの部分ってモデルは高性能なものが皆さん同じように使えますとなってくるので、
どういう形にコンテキストをまとめればいいか、メタデータを揃えればいいかといったところのレールをちゃんと用意してあげれば、
本当に誰もが高度なAIによるデータ活用の体験というところを実践できるところまで来ているかなというふうに思いますので、
そこのユースケースにフォーカスして支援していくというかサービスを伸ばしていくというのが重要な考え方かなと思っています。
濱本
私もマーケティング活動をしていて、多くの企業が最近AIをビジネスにも活用したいと、
何らかをテーマに定めてPoCをやってみようということで、やってみたんだけど思う通りの結果が得られなかったとか、
そのPoCの段階でつまずかれて、それなんでかって掘り下げていくとやっぱりデータが問題だねっていうような話で、
メディアの記事でもちょくちょく最近見るようになったと思うんですけど、
そういうようなお客様からも結構このプロダクト事業、そのAI-Readyなデータ作りたいとか基盤作りたいとか、
このようなニーズっていうのも今現場で結構増えてらっしゃるもんなんですか。
山本
そうですね。やはりそのデータ活用っていったところと、
AIによるデータ活用っていったところっていうのはもうほぼほぼセットで語られるテーマにはなってきているというところですね。
山本
今キーワードとして出ていたPoCってところも、
AIの話で言うともうPoCって言葉がもう自動でくっついてくるぐらいセットで語られることだと思ってるんですけど、
やっぱりPoCは重要なんですよね。PoCは重要ですが、PoCで終わらせないためにどうするかみたいなところはやっぱりあるかなと思ってます。
考え方としては、私がコンサルしてたときの進め方とかも大体そんな感じなんですけど、
どの技術を検証したいみたいなスコープではなくて、やっぱり解決したい課題のスコープを小さく絞って、
そこを実現することで小さい成功体験をできるだけ早く得るみたいなところが一番大事なのかなと。
このツール使ってみたいみたいなところで言うとその先に繋がらないので、
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山本
どっちかっていうと課題ベースでそこに対してこのAIの使い方がハマるよねみたいな、
その順番で組み立てていくっていうのが一番現実的かなっていうのは実感としてもあります。
濱本
あとAIで言うと、最近よくSaaS is Deadという言葉がもうあちこちで、
IT業界からはみ出してAnthropicショックだとかよく聞くようになりました。
その背景にはAnthropic社が提供されているClaudeがすごく高性能になって、
いろんなSaaSで提供されてたようなものが自分たちですぐ内製で作れちゃうじゃないかみたいな、
こういう話が出てきていると思うんですけれども。
primeNumberの中ではAIですとかいろんな最新のテクノロジー、
その辺の検証って山本さんがいち早くされていらっしゃると思うんですけど、
今のこのメディアでにぎわっているAIに関する話、どのように捉えていらっしゃいます?
山本
そうですね。我々をSaaS is DeadのSaaSとして括るのはちょっと違う気はしているので、
まずそこに立ち位置の違いっていうのは実際あると思っています。
我々はAIが働きやすくなる環境を作ってあげるみたいなところなので、
全然相互補完だよねっていうところはまずありますね。
山本
そうですね。Anthropicの昨今のショックみたいなところの話でいくと、
私昨年からずっとClaude Codeを触っているので、
SaaSが築いてきたモート（Moat）って別にGUIだけじゃないよねみたいなところがありますし、
裏側のデータベースの持ち方みたいなところ。
ある業務に対して最適化されたデータの持ち方をしているからこそ、
広くベストプラクティスっていうのを比較的安価に提供できるっていったところが、
どんな業界向けのSaaSでも強みだと思うので、
そこの部分って何も壊れてないですよねっていうのはフラットな見方としてはあると思います。
逆にそういった観点での強みっていったところを磨き込めてないサービスっていうのは、
当然見直しを図られるとは思いますし、
ポイントポイントではやっぱり課題解決する範囲が小さいと、
じゃあこれってAIで作ればいいじゃんみたいなところは、
私自身も考えますし、当然お客さんも考えるといったところなので、
より複雑な課題に向き合っている、より大きなスコープに向き合っているかどうかっていったところが、
かなりSaaS各サービスの分水嶺というか運命の分かれ目にはなってくるかなと思いますね。
濱本
逆にユーザー企業の立場からしたときに、
作れるから作っちゃおうかっていうものでもないと思うんですけれども、
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濱本
AIを用いて内製する、いやいやこれはもう既にあるSaaSでやった方が効率的であるとか、
この辺の内製で作るか、それともあるものを使うか、
この辺ってユーザーからするとどう考えた方がいいと思いますか。
山本
そうですね、基本的にインターフェースはどんどん境目がなくなってくる。
画面で触ろうが、AIで触ろうが、どちらでもいいっていう世界にすでに成りつつあると思うんですけれども、
結局我々みたいなサービスもそうですし、多くのSaaSが引き受けていたジョブっていうのって、
運用とか保守だったりとか、安定性だったりとか、機能改善が
セントラルで行われて、全ユーザーにその恩恵が享受できる、
そういった仕組みだとは思っていて、それをAIのアシストを得たとしても、
各社が自前でやるっていうのは、世界全体で見たときに非効率なんですよね。
っていうところは確実にあるかなと思いますので、そういった部分、各社共通でこれやってるんだから、
明らかに共通のサービス使ったほうが安いですよね、高品質ですよねっていう部分と、
ここは自社のコアのロジックだから、内製化したほうがノウハウが自分たちで溜まっていきますし、
質としてもいいものができるっていう部分。
そこの事業のコアに近いか遠いかみたいなところで選んでいくっていうのが、
ベストプラクティスというか、あるべき姿なのかなとは思います。
濱本
IT部門をはじめとした技術者は、社内のビジネスの理解とか目利きだとか、
そういった考えが結構重要になってきますよね。
山本
まさにそうですね。
本当に自分たちの事業を何とか構造として捉えて、
ここは譲れない強みなので、内製化して作り込もうであったりとか、
そういう捉え方をしていくっていうのが大事だと思います。
濱本
今期からそのように事業が3つに分かれていったということですけれども、
その中で山本さんが管掌されているプロダクト事業、
これがprimeNumberにとってどのような役割を今後果たしていくべきか、
この辺のところの考えをちょっと聞かせていただいてもいいでしょうか。
山本
全社としては、先ほどお話ししたように3事業のセグメンテーションというところがあって、
そのすべてのケイパビリティを駆使してお客様の課題と向き合っていく、
そういった位置づけになるわけなんですけど、
その中でもTROCCOとCOMETAっていうプロダクト事業のところに関しては、
そういったサービスラインアップのデリバリーの価値の一つとしても非常に効いてくる重要な役割になってますし、
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山本
そう考えると結局全事業に効いてくるような役割になってくるかなと思っています。
全社事業のコアとして位置づけてまして、
山本
以前からTROCCOもCOMETAもすごくホリゾンタルな、裾野の広いサービスだと思ってますので、
それの良さを最大限に使って直接お客様に届けていくところもそうですし、
デリバリーの裏側として使っていく、両方で事業に貢献していく、
そういった位置づけになるかなと思います。
濱本
会社としては3つの事業に分かれて運営してますけれども、
特にTROCCO、COMETAをはじめとしたプロダクトにおいては、
全ての事業の土台というかベースでいろんな使われ方を事業によって、
その使われ方がグラデーションによって変わってくる、こんな感じなんですかね。
山本
そうですね。やっぱりこのプロダクトがあるからこそ、
例えばデリバリーの質も上がると思いますし、
逆にデリバリーの中で得たフィードバック、濃いフィードバックといったところを
プロダクト改善していって、より広く伝えていく。
こういったところが相互に回り続ける中で、
サービスが良くなっていくというのが、primeNumberらしい成長かなと思ってます。
濱本
それでは、そろそろ時間もあれですので、最後にということで、
プロダクトの事業を通じて、世の中にあるいろいろな課題、
お客様にどのように貢献していきたいか、最後にそのような思いを教えていただけますでしょうか。
山本
全社としても、あらゆるデータをビジネスの力に変えるというのを掲げてますけれども、
私自身もそこにすごく共感をしています。
もう少し別の表現をすると、データって本当に日常的に、
使いたい時にすぐ手元にあるという状態が、やっぱり理想かなと思っているので、
それを実現していくといったところですね。
データ準備のところを、工数とか苦労をなくしていく、
ところを挑戦していきたいと思っています。
その先にある世界としては、我々が日本中、世界中のあらゆる企業の、
山本
ある意味ビジネスインフラと言いますか、
いろんな企業の成功の裏側に、我々がデータという観点で、
それを支えているんだよ、そういう存在になるというのが、
我々が目指していることですし、成し遂げたいことというふうに考えています。
濱本
最後はグローバルな話になっていきましたけれども、
primeNumberとして、全社でそのような目標に向かって進んでいきたいと思いますので、
引き続き山本さんよろしくお願いします。
山本
よろしくお願いします。
濱本
ではお忙しい中ありがとうございました。
山本
ありがとうございました。
