AI時代における競争の主戦場とプレイドの戦略
Product AI Talks。この番組は、ITスタートアップで、事業作り、プロダクト作りに取り組まれている経営層の方をゲストにお招きし、
昨今のAI対等も踏まえた、AI時代のプロダクト戦略を深掘りする番組です。
番組へのご意見・ご感想は、Xでハッシュタグ、PA Underbar Talksを付けてお寄せください。
本日は株式会社プレイド、代表取締役 CEO 倉橋健太さんとの後編。
コメンテーターのデルタXファンド、代表パートナー山崎良平さんとともにお届けします。
アプリケーションレイヤーからデータレイヤーまでを一気通貫で持ち、顧客理解を深めてきたプレイド。
けれど、AIがソフトウェアの在り方そのものを変えていく今、
初の重心はより深いデータレイヤー、セマンティックレイヤーへと移していかなければならない。
倉橋さんはそう語ります。
エンドユーザーとの接点やマネタイズのモデルはこれからどう変わっていくのか。
そして、人が担うプロフェッショナルサービスは、AI時代にどんな役割を果たしていくのか。
後編では、AI時代にプロダクトと事業をどう進化させていくのか、その確信に迫っていきます。
ホストは私、グロービスキャピタルパートナーズ、プリンシパルの工藤真由でお届けします。
それでは本日も株式会社プレイド、代表取締役 CEO 倉橋健太さんともにお送りいたします。
倉橋さんよろしくお願いいたします。
よろしくお願いいたします。
前編では、ファーストパーティーデータというところを活用した、ある種顧客のコンテキスト、Yのデータですよね。
なんでこのお客様は他者じゃなくて自分を選ぶのか、みたいなところをいかに可視化していって、
それがAI時代にどういうふうに提供できる価値として変わっていくのか、みたいなところを中心にお話をいただきました。
そういう中で、改めてAI時代ってどういうふうにプロダクトも変えていってるのか、変えていくべきなのか、みたいなところも後編では深掘りしてお伺いしたいなと思っているんですが、
まず1点目のご質問として、プレイドさんの本筋の価値っていうのはあるし、ファーストパーティー、カスタマーデータ、顧客のコンテキスト側にはあると思いつつ、
エンドユーザーとの接点そのものっていうのもAI時代、どんどん変わっていくと思うんですね。
お客様の消費体験とか購買体験っていうところ。
エージェント経由になるところもあると思いますし、より対話型へと移っていくようなところもあるのかなと思ってるんですけれど、
そういった中でカルテの特にAIエージェント側のフロントエンドの価値っていうのはどういうふうに変わっていくのかなっていうのも気になっていたりはして、
このあたり、倉橋さんとしてエンドユーザーの購買行動の変化をどんなふうに予測していらっしゃるのかとか、
そこに対する事業内の意味合いをどういうふうに捉えられているのかって教えていただいてもよろしいでしょうか。
はい、ありがとうございます。プレイドの事業って、要はデータを分析して、何がしかのアウトカムを出すとこまでが事業。
そのサイクルをしっかりと回るようにするっていうのが我々の提供価値なんですよね。
なので、今触れていただいたエンドユーザー、カスタマーサイドの環境変化みたいなものと、事業者側、企業としての活動の変化。
この両方やっぱり避けては通れない話だなというふうにいつも思ってます。
前編でもお話しした通り、データを分析して、例えば経営戦略に影響させるとか、
例えば現場でマーケティングシナリオを作るとか、カスタマーサポートの体験をよくするとか、
そういったことをプロダクト上でできるようにしているわけなんですが、今まではSaaS的になんですが、
例えば今後、AIから我々のプロダクト、もしくは我々のデータ基盤であったりコンテクストAIのレイヤーに対して直接的にアクセスをし、
そこからインサイトを抽出して、例えば我々プレイド製じゃない他のプロダクトだったり環境でそれを使うとか、
もしくはAIからダイレクトにユーザーに対しての施策だったり分析を、我々のプロダクトのファンクションを持って実行するとか、
こういったことは当然にできるようになってくるということだと思います。
なのでデータもしくはセマンティックレイヤーの話とアプリケーションレイヤー、
これがこれまである種ワンパッケージになって、これでベストなスイートモデルみたいなのがSaaSの王道だったんだと思うんですけども、
それらが多層的にかつ内外がコネクトされていく、そういった利活用の構造に変わっていくっていうのは一つ間違いないことなのかなと思っています。
一方でその時にも結局活動するっていうのは何か成果を生むために行うということなので、
成果への影響力が大きな要素がどこにあるのかっていうのはすごく重要なんだと思っていて、
我々はその大きな仮説としてファーストパーティーカスタマーデータ、
もしくはファーストパーティーカスタマーデータにいろいろなオープンデータをくっつけることで、
オープンデータ側のバリュームを上げていく、こういった我々のコンテクストレイヤーのバリュームっていうのが、
おそらく違いだったりユニークネスの厳選になるだろうというのが大きな仮説ですね。
我々はそこをセンターにしながら接続性を上げていくことで、
我々のある意味での影響力だったり貢献価値っていうのを大きくしていく。
SaaSとしての提供からやっぱりカスタマーコンテクストOSとしてのプレイドの位置づけに変えていくというのが、
まさに今行っていることだったりします。
ちなみに最初我々ってデータを使ってウェブサイトとかアプリ上で、
ファースパーティーのウェブサイトとかアプリの体験を良くするみたいなことをやってたんですね。
ウェブ接客とかやられてましたよね。
そうなんです。ウェブ接客って言ってたんですよ。
ちなみにあれもウェブ接客って商標を僕ら作って取ったんですけど、もうみんなさん使ってくださいってやってたんです。
結局そうやって市場ってできていくんだと思うんですね。あんまり投じずに。
ウェブ接客ってそういうふうにオープンにやって進めているときに、
ただ実はこれ前編でもお話ししたように、ユーザー顧客理解だったり顧客理解の総合が市場理解になるので、
こいつが本丸であると。なので色々なアプリケーションを持って我々事業を展開していき、
最初はここで売り上げが立っているんだが、これを持ってセマティックレイアウトやデータレイヤーのバリューをどんどん引き上げていくと。
ミラーに対してのですね。ここがある意味AI時代にバリューに一気に転換するときに、
我々のセンターピンというか重心をある意味このミドルレイヤーに引き下げるというようなことは、
一番最初からもう戦略として置いてたんです。なので今フロントのアプリケーションとしてのカルテみたいな、
マーケティングオートメーションの進化系みたいなやつからですね。これはもちろんエージェント含めて今後もあるが、
データだったりセマティックレイヤーここにですね、競争の重心を一気に移しにいこうということを今考えていて。
まさになので一つ目はそういうふうに世の中にとっての重要性というのが、そういったレイヤーに今まさに移り変わっていってるタイミングなのかなと思っています。
マネタイズモデルとアウトカム課金
これがB2Bレイヤーの部分です。
ちょまど ありがとうございます。
それってもともとも本当にこのセマティックレイヤーに価値を置こうと思われたのか、やっぱりパッと見るとAIエージェントみたいなアプリケーション層も自分で持たれてて、
それでMCPも開放するって、ここバッティングしそうな気もするんですけれど、そこの思想ってAI時代に改めて変えにいったのか、
もともとそこを構想されてプロダクトのリリース順だったりだとか、プロダクト作りみたいなところに取り組まれたのかでいくとどんな感じなんですか?
具体的にMCPみたいなものが出てくるとか、どんな具体構造で世の中が作られるかみたいなところまでさすがに予想できてないんですけど、
ただやっぱりウェブ接客を出してて、2010年代半ばから後半あたり、実際フロントで何かしらデータを用いてアクションできること時代が違いを生んでたんだと思うんですよ。
ウェブサイト上では例えばウェブ接客とレコメンデーションエンジンとかサーチとかそういうものがあったり、アプリ上でも似てますよね。
で、メールだったりLINEだったり、ここもコミュニケーションチャンネルってものすごいどんどん広がっていってますから、
このチャンネルでパフォーマンスを上げるってところにやっぱり世の中の目が向いてる時代だったんだと思います。
そうやってマルチチャンネルでのいわゆるマーケティングオートメーションみたいなものが、今ってもう当たり前の時代になってきてるんだと思います。
そうなると結局じゃあどこがユニークバリューになるんですかってなると、間違いなく僕はデータレイヤーになってくると、もしくはセマンティックレイヤーになってくる。
これはもう一番最初からまさに言語化して、なのでアクショングラフだっていうふうに置いてやってきてたということですね。
なので究極的にはフロントはもしかしたらもっともっと分散する可能性はありますが、そこのプロダクトも一定作り続けるし、
ただ我々の大きなエコシステムという観点において言えばコンテクスレイヤーをオープンに開放していくというのも非常に重要だろうということで、
大枠は想定通りかなと思ってますけどね。
ありがとうございます。
ここまでまさに最初のアプリケーションでまずしっかり利用価値のあるものを提供して、結果的にデータが集まってきて、
ファーストパーティーデータを貯めていったことが結果このいわゆるサードパーティークッキーとかが難しくなってきた時にすごく価値が出たりとか、
ここまでの過去10年非常にこう自体がハマってきていらっしゃったんじゃないかなと思ってるんですけど、
先ほどその成果に対してどれだけ貢献しているかってお話があったんですが、
例えば今のマネタイズモデルで言うとMAUベースで課金されてるっていうのが何か種なのかなというふうに外部から見て受け止めていたんですが、
今後そのもしくは昨今よく言われるですね、そのアウトカム課金だったりとか、ビジネスモデル自体が変わっていくかもしれない、
そういったご認識とかってあったりされるんですか。
事業ドメインというか、我々よく自分たちの大きなポジションを説明するときにバックオフィス型とフロントオフィス型というような表現をしたりしてました。
例えばSaaSでも別にAIでもいいんですけど、バックオフィス型の一つ特徴は導入だったり利用するときに期待値を固定化できるということだと思います。
今AI時代の本当に初期の初期だと思いますが、今世界的にAIの主眼になっているのはやはり効率化だと思います。
バックオフィス系のプロダクターSaaSだったりAIっていうのはまさにそこ。なのでクリアしたい、固定期待値みたいなものがやっぱりあるんだと思ってるんですよね。
一方で我々はもちろん効率化も中には入ってるんですけど、ただ何やるかっていうのを決めてそこにコミットしないと導入しても成果ゼロなんですよ。
どうしたいか、どういう意思決定をするかとか、もちろんどのお客さんを大事にするというか投資をするかとか、こういったことがあって初めて何をするかが決まってくる。
PTCで繰り返しながら成果を上げていくっていう感じになります。
言い換えれば成果は青天井にはなるんですが、そこに至るコストっていうんですかね、すごく高いというようなモデルだったんですよね。
なので特性上、成果生まないと解約されるんです。
言い換えると成果を出し続けないと、もしくは前年よりさらに成果が出てる状態を作り続けないとデータ生成機会を失うんですよ。
なのである意味非常にシビアな世界だと僕は思ってまして、なので最初からこのいろんなプロダクトを出していくときからですね、どうやって成果を生むか。
これはもう常セットでやってきているので、ある意味でアウトカム課金とか成果報酬とか、こういったものに応える状態でないと成長できなかったっていうのはあります。
なので僕らとしてはあまり違和感がない時代というか、やっぱりそこに向いてくるなという感覚は持っています。
ありがとうございます。
あとAIによる分析をさせたりというプロが入ってきたときにトークン原価がかかってくると思うんですけど、
このトークン原価というものは自社の収益にプラスでヒットしてくるものになってくるのか、
あるいは単純にコストなのでオプティマイズしなきゃいけないのか、
あるいはお客様が負担するだけなので特に自社にはヒットしてこないコストもレベニューもっていうところがどういう構造になるんでしょうか。
今我々がある種プロダクトという形もしくはサービス、プロフェッショナルサービスもあるんで、
そういったものとして価値提供してますので、その裏側もしくはシステムの中にAIが組み込まれてるっていうのが提供形態になりますね。
ですのでお客さんが現状の我々の契約でいくとAIいっぱい使ったからいっぱいお金かかりますっていうモデルには今はなってないということになります。
それより第一段階としてやっぱり何か分析をして意思を持って活動するってここの学習コストと実装コストを極めて下げてくれる部分があるので、
時代期間でやりたかったことをどんどんやりましょうよっていうのがまさに今ですし、
例えばプロフェッショナルサービスをとってしても、例えば分析して提案作って持ってって、
もちろん彼らはプロダクト利用を前提にしているプロフェッショナルサービスになりますから、プロダクト側のサポートももちろんあるわけですよね。
こういったものは圧倒的に圧縮されていくということになります。
もしくはより高度な提案が可能になってくるということですね。
ですので、提供価値をしっかり充足させたり、さらに引き上げていくところに今フォーカスをしているので、そこだけでも収益性がそこで悪化するということではなく、
より継続性が上がったり、トータルの提案金額が上がったりしていくので、ちゃんとアップサイドに効いてきているよっていうのは一つ言えるのかなとは思います。
ただ、お客さんに直接還元されるところだけに僕らも使っているわけではなくて、先行投資的にやっぱり開発していたり、いろんなこともやっているので、
そこのトップラインとボトムの伸びっていうのが、この同じ比率でいくっていうわけではなくて、やっぱりこれらが一体揺らぐって中でちゃんと経営としてコントロールしていくっていう、そういうような今フェーズですかね。
貴重なお話ありがとうございます。
プロフェッショナルサービスの役割と人材要件
ありがとうございます。ちなみに今まさにプロフェッショナルサービスのお話も出たので、ちょっとそこについて伺いたいなと思っていて、
ずっとここまでお話し聞いてきて、皆さんが持たれているファーストパーティーカスタマーデータとAI組み合わせて、どんどんやりたいこと増えてきているし、
それがAIによってどんどん加速しているんだろうな。
お客さんこしゃこしゃに合わせた価値提供が深く広くよりできるようになっている時代なのかなと思っていて、
まさにプロフェッショナルサービス、人を組み合わせることによってより深く入り込むみたいなことができるのかなと思ってるんですけれど、
改めてプレイドさんにおけるプロフェッショナルサービスの位置づけみたいなものも伺ってみたくて、
より深く入るとか、ちゃんがそうするとよりしづらくなるよねみたいな話もあると思いつつ、
やっぱり人のナレッジをAIに埋め込んでいくみたいなこともインタビュー等々で見ましたので、
R&Dっぽい機能もあるのかなとかっていうふうに旗から見てると感じたんですけど、
この辺りって暮らしさんどんなふうに考えられてますか?
まず我々のプロフェッショナルサービス、プレイドアルファという事業としてやってるんですけども、
このプレイドアルファチーム、プロフェッショナルサービスの役割は、いわゆるプロダクトの利活用の最大化であったりだとか、
プロダクトへの還元であったりだとか、こういったことはもちろん主要な役割にはなっています。
まだ設立というかスタートして3年とかぐらいではあるんですが、
ちょうどそのタイミングからですね、この事業、プロフェッショナルサービスのプランニングするにあたって、
おそらく彼らがAI利活用、もしくはAIを事業収益に直結させていく上でキーになるだろうなというふうに想像していました。
ですのでプロフェッショナルサービス、個々のタレントが持つナレッジをまさにAIにどんどん転換していくこと、
これが一つ大きな役割になるだろうなということですね。
なのでプロフェッショナルサービスってこれまでだと人欲で単価あって課金してっていうようなモデルなんだと思いますが、
そこからですね、人間の限界っていう物理的な限界を除去して真にスケーラブルな状態にしていくことができるし、
その結果ですね、より生産的で、かつ彼ら自身が次のより難しい問題にシフトしていくことができるので、性の循環が効くのかなというふうに思ってます。
それらを一つ見越す形としても、我々今まだ仮の名称なんですが、
AIエージェントスタジオみたいなものがですね、一つのレイヤーとして今開発進めていて、一定ベータで使い始めたりしてるんですけども、
要は開発エンジニアとかではなくても、本当にビジネスだったりプロセッショナルサービスのフロントから、我々のプロダクトだったり外のプロダクトも含めたエージェントだったり、
DX基盤の生成が極めて簡単にできるように、そういうようなプラットフォームを今作ってあるんですね。
ですので、こういったものが基盤としてプロセッショナルサービスの裏側に入ることで、このサイクルがむちゃくちゃ加速するんじゃないかなというふうに見ていますね。
ちなみにそうなってくると、普通のある種プロフェッショナルサービス、今でNinkでどんどん拡大したプロフェッショナルサービスと、
こういうある種人間の限界を突破するためにプロダクトに転換していく、そういったAIエージェントスタジオみたいなものをうまく活用できる人たちって、
ちょっと求められる要件変わってくるのかなと思ったりするんですが、
くるはしさんとしてこのあたり、求められる人材要件とか組織の作り方という意味で、変えたところとか大事にしているところってございますか?
めちゃくちゃ重要な質問だとまず思ってまして、我々やっぱりプロダクトだったりエンジニアリングが中心の会社で、
かつですね、おそらくかなりミッションオリエンティティというか、そこに中立な会社だと思ってます。
世の中はこうあるべきだ、こうしたい、大きく正しい変化を生み出したいんだって思いがすごく強い会社なんです。
ですので、お客さんがやって欲しいからといってやらないです。
自分たちがそれは正しいと信じることができて、前進していく上で重要な取り組みとしてやっていく。
なので、やりたいことを我々が受けてやるのではなくて、我々がやりたいこととお客さんがやりたいことをどうやってマージしてあるべきケースとして創出していくかっていうのが何より大事だと思ってます。
ですので、そういうことを前提にやっぱり共感して入ってくれるかどうかというのが、いわゆるプロジェクションサービスだったりそこのタレントにとってはですね、重要な分岐点になるんじゃないかなというふうに思ってます。
語弊を恐れずに言うと、誤解あると嫌なんですけど、やっぱり世の中のプロジェクションサービスだったりコンサルティングサービスは、
顧客企業側の何だろうな、要望っていうのを出発点としてそれを組み上げていくケースが非常に多いんじゃないかなというふうに思っていますが、
我々はその前にですね、こうあるべきである、こういうふうな基盤が必要だ、我々の意思があります。
意外にその意思を求めているプロジェクションサービスだったりコンサルティングサービスを展開されている方たちは世の中に多いということですね。
ですので、そういったところに共感いただいて来ていただけるかどうかっていうのが根底での価値基準として非常に重要じゃないかなというふうに思うので、
単純にそのプロジェクションサービスだってコンサルティングのケーパビリティをですね、獲得すればいいっていうだけではなくて、やっぱりそこは何か同じ目的とか夢に向かって走れる仲間というフィルターをですね、妥協せずに通すが、
当たり前の話に聞こえると思うんですけど、意外にこういうところが一番大事なんじゃないかなと思います。
ありがとうございます。
データ時代のM&A戦略とスタートアップ連携
ちょっと今おっしゃっていただいたことに少し被るかもしれないんですけど、ちょっと伺いたいのが、いわゆるコーポレートディベロップメント戦略としてプロフェッショナルサービスに関わらずジェネラルなご質問なんですけれども、
スタートアップとの連携だったり、あるいはスタートアップ自身をグループインという形で取り込んでいくとか、そういったことも経営戦略の中でお考えだと思うんですけれども、
今ご関心のある領域なりアプローチなり、どういったスタートアップと接点をしたいなと思われていらっしゃいますか。
めちゃくちゃ難しい質問というか、スパンって答えにくい質問だなと思うんですが、ちょっと違う角度から話し始めると、
結局AIというのも本格的にスタートして、そもそも戦い方とか作り方、こういったものの前提が結構大きく変わっている時代になってきましたよね。
そうした時に、結局価値が宿るポイントがどこかって、できる限り会社としては獲得したいということだと思います。
残念ながら、例えばデータとテクノロジーって結構もう不可分にどんな事業でも入ってくるんだと思うんですね、スタートアップとしては。
その場合にデータってやっぱり一定の網羅性だったり、それはボリュームかもしれませんし、クオリティだったり、あとはデータのアジリティというか更新性みたいなところですよね。
こういったものがあるところが強いと思います。
すなわちデータってすごく引力があるので、強いところにどんどんどんどんデータ集約されていくと思うんですね。
断片のデータだけを扱っている事業のバリューというのは間違いなく下がると思っているんです。
なのでテクノロジースタートアップが例えば一つM&Aの対象として考えたときに、自社から明らかに作りにくいプライオリティがどうしても上がらないようなドメインの良いプロダクトだったりデータを有している企業、
これは事業がある種M&Aのスコープになってくる。
だけどもそうじゃない場合はどちらかというとアクファイア文脈の方が強くなる。そうなるとバリューションがつきにくいみたいな。
プロダクトカンパニーでもそういうふうに分かれてくるんだと思うんですね。
なので我々としてはプロダクトカンパニーに関して言えばその前者も後者も両方は要はターゲットではあるんですが見方っていうのは全然異なっているというのはこれ一つあります。
その自社からなかなか行きづらいポイントで良いプロダクト良いデータがある。
すなわちここは良いチームがあるということも包含していると思いますがここはかなり数が少ないと思います。
社数としてですね。なのでプロダクト料金に対してのビューはそんな感じなんです。
一方で僕らはこのデータとプロダクトだったりテクノロジーをある種人というものを媒介にしながらどんどんぐるぐる高速化効率的に回していくということを戦略方針とした場合に先ほどのプレイドアルファのようなタレントの獲得であったりエンタープライズとして本当に前者戦略としてデータセントリックな提案ができるフロントの人間であったりこういったところはむちゃくちゃ重要なタレントになってくるということになります。
これはなのでテクノロジーとエンジニアリングこれももちろんベース重要なんですがそれに加えてそういったプロフェッショナルサービスだったりエンタープライズのディレクションケーパビリティみたいなものがある人たちはめちゃくちゃバリューが上がってくる。
特にプロフェッショナルサービスに関して言えばかなり分散的に世の中に大量に会社というものが存在します。
なのでここのドメインに関して言えば共感できるもしくは肩を組めるプレイヤーここをどうある意味でロールアップしていくというかですね。
そういうような戦略にここはなってくるのかなというふうに思っていて。
M&A全く見てないっていうドメインはそんなないんですけどもかなりカテゴリーによって方針が変わってるっていうのが今俺らの実態ですね。
ありがとうございます非常にリアルリアリティのあるお話をじっくりお聞きできてありがとうございました。
ありがとうございます。
プレイドからの採用・出版・イベントのお知らせ
それでは最後の方に組織要件みたいなところも伺っておりましたが最後に倉橋さんの方から採用ですとか何かイベントのお知らせとかあればぜひお願いいたします。
ありがとうございます。
我々ですねこの前編後編通じてせっかくならどうプレイドを思ってほしいかどう見てほしいかってことをちょっと考えながら今回参加させていただいたんですけど。
このAIが第2第3の産業革命だって言われてて上記期間は社会実装に30年かかったって言われていて。
実装スピードは人が握ってるんですよね。
結局AIも同じだと思います。
会社社会に実装されていくにはそこだと思ってます。
すなわちAIだったりある種データAIの時代っていうのは本当に幕開けたところだと思います。
ただしめちゃくちゃ難しいゲームだと思うんですね。
我々少なくともそこに向けてずっと準備してきた部分もありますし。
カスタマーデータっていう観点で言えばですねもう日本でトップに今扱える分析可能な状態になっている会社でもあります。
今後もですねその状態っていうのはより加速していくと思ってます。
何が言いたいのかというとこれからの時代に一つ大きなインパクトを生むためかつより良い社会のために活動できる。
そういった意味だとプレイドって本当にここからの会社だと心底を持ってるんですね。
なので規模はもちろん初期スタートアプリは大きくなってますけども
産業革命が今から始まるんだったらプレイドの規模ってマジでまだちっちゃいので
ただちっちゃい割にはなんかすげー重要な資源持ってるみたいな感じだと思うので
そういうある種正しい野心を持ってる仲間とたくさん出会いたいなと思ってるので
金銭に触れる心に触れるものがあった方はぜひXでもいいですし
どういう経路でも結構なので絡んでもらえると嬉しいなというふうに思ってます。
もう一つ大きな話ではなくてすげー足元の話でいくと
カスタマーセントリシティという本が6月16日に発売されてます。
ペンシルベニア大学のオートンの教授であるピーター・フェーダーさん
彼が何十年も研究しアメリカの第一線の企業でその経営理論を実証し
で偶然ですね実質去年ですね僕はその書籍と出会う機会があって
むちゃくちゃ同じこと考えてるじゃんって思ったんですね恐れ多いんですけど
で実際会ってお話しして出版するに至った本が6月16日に発売になりましたので
ぜひスタートアップもしくは大企業問わずですね
経営というものにもしくは何かしらのリーダーシップに携わられている方がいらっしゃったら
読んでみてもらえるとなんか面白いポイントあるんじゃないかなと思っています。
加えて7月の9日にクロスダイブというですね
プレイド主催の大規模なイベントが六本木のミートタウンで開催になります。
ですのでそこにですねピーター・フェイダー教授も来て僕とセッションに乗ったりしますし
世の中結構面白い動きがその会場に集まってきますので
ぜひぜひアカビもありますのでお時間ある方はご参加もしくはご視聴してもらえると
嬉しいなと思っております。以上です。
森崎さんですねありがとうございました。
本日は株式会社プレイド代表取締役 CEO 倉橋健太さんともにお送りいたしました
倉橋さんありがとうございました。
ありがとうございました。
これからもプロダクトAIトークではプロダクト漁業づくりに取り組む経営層の方をゲストにお招きし
AI時代のプロダクト戦略を深掘りしていきます。
毎週金曜日に配信中です。ぜひ番組フォローの上ご視聴ください。
