自己紹介とprimeNumberの変遷
濱本
こんにちは。primeNumberです。
この番組は、データとAIであらゆる企業の データドリブン経営を推進するテクノロジーカンパニー
株式会社primeNumberがお送りするポッドキャストです。
濱本
前編は、私、マーケティング本部の濱本が、 primeNumber CIOの山本さんに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
まず簡単に自己紹介の方をお願いできますでしょうか。
山本
取締役執行役員CIOを務めております山本健太です。
CIOというのは、チーフイノベーションオフィサーの略でして、 データテクノロジーに関するSaaSプロダクトの事業推進、
およびR&Dの領域を統括しています。
primeNumberと私の関係でいきますと、 共同創業者として創業時から代表の田邊とともに事業推進してまいりました。
長らくプロフェッショナルサービスの領域を リードしていたんですけれども、
プロダクト側に役割が最近移りまして、 昨年の夏頃からですね、
今は先ほど申したようなプロダクト事業全体の 統括といった立場になっています。
濱本
田邊さんと一緒に創業当時をするメンバーということで、 それこそ昨年の11月に丸10年経ちましたけれども、
おそらくきっと考え深い、 われわれには知らない何かが思いがあると思うんですけど、
その辺どう感じていらっしゃったんですか。
山本
ありがとうございます。
そうですね、10年目だからどうこうというわけではないんですけれども、
とはいえやっぱり何というか会社の景色といいますか、 かなり変わってきた感じは実感しております。
われわれってそもそも立ち上げ時期で 受託開発が中心であったりとか、
特に何というかSaaSのプロダクトありきで 立ち上がった会社ではなかったりはするので、
そこから最初のシリーズへの資金調達というタイミング、 あの前後でTROCCOリリースをさせていただいてといったところで、
SaaS企業に見え方として転換していったのが 一度目の転機だったとは思うんですけれども、
今primeBusinessAgentだったりとか、 AIソリューションの提供といったところ、
マルチプロダクトラインといったところもそうですし、 プロフェッショナルサービスのところも、
よりAIを活用した支援といったところに 変わっていくみたいなところで、
少し事業の立て付けが変わっていく、 ある意味第三創業期みたいなタイミングにちょうど差し掛かっているので、
10年目とそのタイミングがちょうど重なったなというのは、 今の感覚としてはあります。
濱本
そういった意味では会社の成長に合わせて、 山本さんの役割とかお立場も徐々に変わってこられて、
今はイノベーション本部という形で、
見てみれば私たちの提供価値を考えて、 どういうふうなものを世に出していくか、
イノベーション本部の役割と最新技術への取り組み
濱本
こういったところを中心になっていらっしゃると思うんですけれども、
改めてイノベーション本部の役割みたいなものについて、 簡単にご紹介いただいてもいいですか。
山本
イノベーション本部はTROCCOやCOMETAといった データテクノロジーのSaaSを活用して、
お客様がデータ活用によって得られる事実価値を最大化する、 そういったミッションを持ったような組織になっています。
中にどういった機能があるかといいますと、
私の統括するイノベーション本部の中に、 プロダクトマネジメント、セールス、
カスタマーサクセス、サポート、デザイン、 こういったチームがいまして、
そこで本部一丸となってプロダクト事業を前に進める、 推進するといったところをやっています。
加えまして、新規のR&Dを担うデータイノベーション推進室という、
これは役員直下の組織なんですけれども、 これも両方見ています。
こちらは以前から生成AI中心とした最新技術のプロトタイピングとか初期検証、 こういったところになっていたんですけれども、
直近でいうと、弊社の新プロダクトであるBusinessAgentとか、 そちらとか周辺のAIソリューション、その辺の開発とか提供、
こういったミッションに今はフォーカスをして活動している組織になっています。
濱本
そういった意味では、山本さんは責任者としてCIOというお立場ではありますけれども、
現在も一番前でいろいろなものを試されているような、 テクノロジー大好きっ子みたいな私は見えている。
この間も最近メディアを賑わせているClaudeで、 TROCCOのところのいろんなPoCというか試しをやっていらっしゃいましたよね。
山本
そうですね。Claude Codeはもうここ半年以上かなりがっつり触っておりまして、
そこの中で最近でいくと、TROCCOの設定情報とか、要するにデータパイプラインの構築みたいなところを、
全部AIに任せてできるんじゃないのみたいなところを試したりをして、 それの関連の発信とかもさせていただいたんですね。
濱本
その辺もすごく興味あるので、また後ほど掘り下げさせていただきたいと思いますが。
primeNumber改めてですけれども、主力サービスであるクラウドETLのTROCCO。
私たちのコアな製品だと思いますけれども、 改めて10年経って私たちの主力サービスのTROCCO、
どのようなサービスコンセプトで、どのような方向性を目指していらっしゃるのか、 この辺を改めてちょっとご紹介いただいてもいいでしょうか。
山本
TROCCOは、わかりやすく言うとクラウドETLというような メッセージングもさせていただいているんですけれども、
全体のケイパビリティをもう少し踏まえると、 データオーケストレーションSaaSという位置づけとかコンセプトになるかなというふうに、
私は捉えています。
データオーケストレーションと言っているので、 データの入り口から出口までをまるっと管理できるといったところが、
TROCCOの強みかなと思います。
入り口というのはデータを収集するところですし、 そこから使える状態に持っていて、
出口というのが実際の活用する現場のところですね。
ダッシュボードもそうですし、アプリケーションに返していくだったりとか、 アクションをうながすようなシグナルを与えるとか、そういった部分ですかね。
そこの中でデータを活用する人だったりとか、 あるいはその仕組みを作る人の右腕になる。
データを使ってこういうことがやりたいよというお客様に対して、 やりたいことをつまずかないで実現できる。
スムーズにゴールに向かえる。 こういったことを大事にしているようなサービスです。
主力製品TROCCOのコンセプトと目指す方向性
濱本
業種・業態を問わずに、いろんな方々にTROCCOって使われていらっしゃると思うんですけれども、
今特にこういった領域、その領域というのは機能でも業界でもいいんですけれども、
どういった領域に注力してTROCCOという製品を成長させようとしているか。
プロダクトのマイルストーンで言えるところ、言えないところあると思うんですけれども、
言える範囲で結構ですので、その辺ちょっと教えていただいてもいいでしょうか。
山本
データ基盤とかデータエンジニアリングみたいなテーマでいくと、
やっぱりデータの消費者、データの利用者が、 これまでは人、データアナリストが中心だったところが、
AIも日常的にデータを参照する、それを使ってAIが自律的に分析するといったような環境が、
わりと当たり前になりつつあるかなと思っていますので、
我々のミッションとかこれから大事にしていくところとしては、
そういった人にもAIにも優しいデータ環境というものが前提として求められると。
それを支えるためのサービスといったところですね。
そういうニーズに寄り添ったビジネス展開をしていくというのが当面フォーカスするポイントかなと思っています。
濱本
人とAIといったところで、最近の注力ポイントだと思うんですけれども、
もう一つTROCCOのケイパビリティを広げるといった意味では、
我々のようなスタートアップの企業であるとか、または中堅中小企業の皆様、
こういった方々で、なかなかデータエンジニアとかアナリストのリソースが多くないところ、
こういったところに非常に多く使われていたと思うんですけれども、
去年からSelf-Hosted RunnerとかCDCとか、
比較的大手の企業様の情報システム部門がいらっしゃるような方々、
こういったところもサービス提供のスコープに入ってきているような気がするんですけれども、
こういったところもこういった感じで進めていきたいみたいなところってございますか。
山本
エンタープライズ領域への対応といいますか、
そこに求められる機能拡充というところは、ここ最近かなり力を実際に入れてきています。
TROCCO提供当初からそんなに変わらないコンセプトではあるんですけれども、
やっぱり基幹システムのライフサイクルとか改善サイクルといったところと、
分析基盤のニーズの対応性だったりとか、
そこに対してアジャイルにデータモデルを組み替えていくみたいなところのスピード感って全然違うかなというふうに思っているので、
そこは餅は餅屋といいますか、基幹のデータを分析に適した環境に持ってきて、
そこでスピーディーに分析ニーズに応えていきましょうみたいなところは割と普遍的なテーマかなというふうに思っていて、
そこの部分に大きなニーズがもともとあったところに対して、
データ基盤の重要性とビジネスへの貢献
山本
最近でいうとさらに我々もカバーできる領域が増えてきたので、
改めて向き合っていったような状況です。
濱本
私たちマーケティングなんですけれども、山本さんといえば、
私たちいろんなウェビナーを配信しているんですけれども、
一番の人気ウェビナーといっていいのがデータ基盤入門実践だと思っていて、
TROCCOをご採用いただくお客様、
やはりいろんな入り口はあると思うんですけれども、
やっぱり最終的にはデータを分析したり活用したりするときに、
データ基盤というものが重要だぞと、
ここを何とかするためにTROCCOだったりCOMETAを採用される、
濱本
こういったケースが非常に多いと思うんですけれども、
とはいえデータ基盤という言葉を知らない方もそれなりにいらっしゃると思うんですが、
改めてこのデータを使ったりビジネスの力に変えていくために、
データ基盤ってこんなに大事なんだぞみたいなところって、
山本さんなりのお考えってありますでしょうか。
山本
そうですね、データ基盤って自分たちもよく言ってますけど、
かなり広い言葉でして、
データベースのいち形態であったりとか、
データウェアハウスも広義のデータベースですし、
エクセルやスプレッドシートも別にデータベースですって言えばデータベースだとはまず思いますと、
データが分析するために全量を解釈するっていうのは、
人もAIも無理ですよというところがあったときに、
何かしらの切り口でデータをサマライズして、
それって切り口を決める時点で解釈が入ってるんですけれども、
いろんな切り口で解釈を入れながら、
データを理解しようとするという営みがあると思うんですよね。
それに最適化されたデータ環境というのがデータ基盤だと思っています。
要するに顧客データみたいなものが、
toBでも何万件とかあるでしょうし、
toCだったら何百万件とかあるでしょうというところ。
そこの例えば行動履歴みたいなところでいったら、
全然数千万行とかのデータになるのが普通だと思うんですけれども、
それを人も読めないですし、AIも読めないですよねと。
そういったところを考えたときに、
例えばこのユーザーに絞って行動を見てみたいだったりとか、
購買の傾向を見てみたいみたいなところだと思ったときに、
それがすぐできる環境っていうところがあるかないかで言うと、
データ活用までのゴールまでの距離とか時間というのが、
まるっきり違いますよねというところがあるので、
そこの部分をできるだけ圧縮する。
データ活用に対してデータ準備の部分の摩擦をゼロにしていくというところ。
そこの一番重要な技術というのがデータ基盤かなというふうに思っています。
濱本
そういった意味ではデータ分析とかデータ活用とか、
こういったところをしたい。
このレベルのニーズは業務部門のあまりデータに詳しくない人でもあるじゃないですか。
AIデータプラットフォームCOMETAの機能と活用事例
濱本
その人たちがいざやろうとすると、いろんなデータがないとか、
あるんだけど何か思っているのと違う結果が返ってきたとか、
そういった壁によくぶつかると思うんですけれども、
そういったところの摩擦をなくそうと思ったら、
やっぱりそのデータと実際にデータから返ってくる結果の間に、
データ基盤というものがある方が絶対的に有利だという話ですよね。
山本
まさにそうですよね。
今おっしゃっていただいたような、
じゃあデータが合ってるんだっけだったりとか、
どこにデータがあるんだっけとかって、
普通にぶつかるべきでない壁なんですよね。
そんな壁には別に向き合う時間がもったいなくて、
本来であれば事業をどうしたいだったりとか、
商品をどう良くしたいとか、
そういうことにフルパワーを割きたいですよねというところがあるので、
そこにフォーカスするための必須の環境として位置づけられるのかなと思っています。
濱本
TROCCOについていろいろ教えていただきましたけれども、
我々にはもう一方、COMETAというプロダクトがありますけれども、
改めてCOMETAについても、
どういった製品で、どういったお客様にご利用されていらっしゃるのか、
この辺ちょっとお伺いしてもよろしいですか。
山本
はい。COMETAについては、
AI データプラットフォームというタグラインで展開をさせていただいているサービスになります。
中身の話をすると、いわゆるデータカタログですね。
データウェアハウス上の各テーブルとかデータといったところの、
どういう意味があるのかといった情報を整備する機能といったところと、
そのメタデータを活用して、
自然言語分析ですね。
AI に対して自然言語で問いかけをすると、
正しいデータを分析して返してくれる。
こういった機能をセットで提供しているようなサービスになっています。
濱本
お客様の中では、
どういった役割の方々がCOMETAを使っていらっしゃるイメージなんですか。
山本
まずはデータ基盤を整備する人といったところに対して、
メタデータを例えば付与していくとか、
まとめ
山本
データをきれいに見えるようにしていくといったところって、
ものすごく泥臭い作業ではあるので、
あまり自分でやりたくない領域ですよね。
そこをAIでアシストして、
簡単にデータ全体の見通しが見えるようにするというところを、
まずは支援をしますと。
加えて、先ほどの自然言語分析のところでいくと、
ここは本当にユーザーの裾野が広いですと。
当然データアナリストの方、日常的にSQLを書いているかもとか、
もちろんそれを使うことによってかなり工数圧縮ができますし、
データマートとかメタデータとかが整っていれば、
全然非SQLユーザーといったらあれですけれども、
LOBの方だったりとか、
本当に現場でデータを今すぐ使いたいといった、
様々な部署の方も直接データを見に行けるといったところ、
整えられたダッシュボードだけではない、
様々な切り口で自らデータを見に行くといったところが、
実現できるようになっているといった形ですね。
濱本
例えば私もマーケティング本部で、
マーケティングのオペレーションをやっているメンバーがいるんですけれども、
私はいろんな形でデータを見たいので、
オペレーションの人が忙しい忙しくないに関わらず、
こういったレポートを作ってというのを、
ずっとリクエストしちゃうんですけれども、
そういった人たちが結構柔軟に、
そういう分析にはどういうデータが必要で、
それがどこにあるんだろうみたいな形で、
結構対話で使っているようなイメージ、
そこで検証しているようなイメージがあるんですけど、
こんな使い方が多いんですかね。
山本
そうですね、私のそれこそ見ているチームの中でも、
セールスのマネージャーの山下さんも、
本当に毎日COMETAを触って、
そこの中で商談履歴だったりとか、
セールスの実際の活動状況だったりとか、
山本
そこのデータ全部うち揃っているので、
そこに対してどんどん分析をかけて、
そこで次のアクションといったところを提示する、
施策を考えるといったところをやっていますし、
山本
PdM側もそうですね、
プロタクトマネージャーも今のサービスの利用状況だったりとか、
そういったデータをCOMETAを使って、
ガンガン分析をかけて、
そこから次の改善の種を探すであったりとか、
そういった活動をかなり日常的にやっているといった状況です。
濱本
イメージとしてはお話を伺っていると、
アドホックにバンバンデータ分析をトライする、
新たなデータ分析のインターフェイスみたいな、
こんなイメージありますよね。
山本
まさにそうですね。
ダッシュボードを誰かに作ってもらって、
そのワンクッションって摩擦なので。
濱本
時間かかりますしね。
山本
そうなんですよね。
そこをワンストップできるってすごくいいんじゃないかと思っていますね。
濱本
山本さんありがとうございました。
前半は山本さんの自己紹介から、
今やっていらっしゃるイノベーション本部、
どういったところにフォーカスしていらっしゃるのか、
主力製品であるTROCCO、
こういったところの現在の歩み方について、
いろいろお話を伺ってきました。
ありがとうございました。
山本
ありがとうございます。
