イントロダクションとゲスト紹介
Product AI Talks。この番組は、ITスタートアップで事業づくり、プロダクトづく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大統領も踏まえた、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。
本日のゲストは、株式会社ナレッジワーク、チーフAIオフィサーの山崎弾夢さん。
コメンテーターのデルタXファンド代表パートナー、山崎良平さんともにお届けします。
AIの登場で営業という仕事はどう変わるのか。完全に自動化される領域もあれば、むしろ人の力を拡張していく領域もある。
その線引きはどこにあるのか。今回は、セールスイネーブルメントを届けてきたナレッジワークとともに、
AI時代に業務やプロダクト、そして組織をどう再定義していくかを考えます。
ソフトウェアに人が合わせる時代から、AIが人に合わせる時代へ。
領域や役割の境界が解けていく中で、何が競争優位の厳選になるのか。
AIカンパニーとして評価されるためのビジネスモデルと利益率の設計、そしてAXコンサル、FDEをめぐる組織づくりまで、
AI時代の戦略を幅広く深く伺いました。
ホストは私、グローブ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。
本日はナレッジワークCAIO、チーフAIオフィサー山崎弾夢さんにお越しいただいています。
山崎さんよろしくお願いいたします。
よろしくお願いします。
今回コメンテーターにはもう一人の山崎さんが来てくださっているので、ちょっと呼び方がややこしいかなと思うので、
崎さんと呼ばせていただきますね。崎さんもよろしくお願いいたします。
よろしくお願いします。
ナレッジワークの事業と山崎氏の経歴
それではまず簡単にナレッジワークの事業紹介と山崎さん自身の自己紹介というところをお願いできますでしょうか。
ナレッジワークのチーフAIオフィサーをやらせてもらっている山崎と申します。
ナレッジワーク自体はイネーブルメント、人が何かをできるようになることっていうのをテーマに掲げて、
2020年に創業した会社でして、主に現在はセールスイネーブルメントという形で、
日本の大手企業様に特化する形での営業支援のソフトウェアおよびAIエージェントの構築っていうのをさせていただいているような会社でして、
創業はナレッジ社内共有という営業ナレッジのデータベースからスタートして、
後ほど説明もあるかなというふうに思うんですけども、我々ポエティクスという会社がM&Aで2025年に参画しているんですけど、
そこからは商談記録の分野だったり、AIロープで等々、複数の大手企業向けのAIプロダクトっていうのを提供しながらも、
AIのコンサルティングおよびAIエージェントの開発っていうのを行っているような会社です。
おだしょー ありがとうございます。山崎さん自身はポエティクスを創業いつでしたっけ?
山崎 僕らは2017年で意外に古いんですけども、もともと実はENPATHSっていう社名だったんですよね。
ずっと音声領域の人工知能の研究開発をしていまして、音から人の感情を解析する人工知能っていうのを作っていたところから、
日本語の音声認識だったり、話者を分離するような技術みたいなものを作ってきて、
社名自体は2023年に音声感情解析事業を事業売却したことによって社名変更になっているというような形で、
2025年にナレッジ枠にM&Aで参画しています。
おだしょー 本日はまさにこのAI時代にセールスってどういうふうに変わっていくのか、
AI Go-To-Marketみたいなところも話題になっているところだと思うので、
そのあたりのナレッジ枠としてのお考えも伺いつつ、今回このM&Aっていうところもかなり印象的だったと思うので、
そのあたりのお話もぜひいろいろ伺っていきたいなと思っております。
AI時代のセールスとナレッジワークの戦略
というところで早速なんですが、ナレッジ枠としてこのAI時代の営業ってどういうふうに変わっていくと考えているのか、
もともとSaaSもご提供されていた中だと思うので、
どんなふうに社内の戦略ですとか、プロダクト開発のロードマップみたいなところも含めて変えようとしているのか、
みたいなところから話を伺ってもよろしいでしょうか。
おだしょー ありがとうございます。
まず、比較的完全自動化がしづらい領域になっているなと思っていて、
例えば隣接領域のコンタクトセンター等々でいうと、
例えばボイスボット、ボイスエージェントによる完全自動化みたいなところ、
まさにシェイラ等々が取り組んでいるところかなと思うんですけども、
比較的そういったところが置きづらい複雑な業務、特に大手企業様の場合は、
AI時代においても、だいたいだけではなく、
AIエージェントによるエンパワーメントみたいな形で人間の能力拡張っていうのは比較的しやすい領域なのかなと思っています。
特に米国との比較みたいなところで言いますと、
日本は結構、特に大手企業様の場合、得意性があるなと思っていまして、
米国でいうと、本当にエージェント自体っていうのがSDR、BDR機能だったり、
メール配信みたいな、いわゆるインサイドセールスに包含されるような領域っていうのは、
もうかなり自動化進んできていますし、
そういうプレイヤーって非常に多く出てきたかなというところではあるんですが、
日本の場合、そもそもインサイドセールスのマーケットっていうところが、
やっぱり米国に比べてさほど大きくないっていうところと、
あと、ナレッジワークがターゲットしている大手企業においては、
そもそも、いわゆる既存を深掘る既存振興型の営業で、
新規を開拓していくような営業スタイルでは必ずしもないので、
いわゆるインサイドセールス、どちらかというと、
新規開拓のところを担いでいくっていうところが多いですから、
その日本型のアカウント営業と言われるような既存振興型の営業の場合、
必ずしもやっぱりエージェントによる代替っていうのは置きづらいところがあり、
また営業ということは一つをとっても、
例えば製造業様であったりとか、
もしくは通信だったり金融、
それぞれでやっぱりスタイルが全然違うので、
かなり個別性が高い。
営業と一口に言っても、
やっている業務が全く各社業態によって違うという領域なので、
本当にAI時代において、
むしろ業務解像度というものがむちゃくちゃ求められる領域になっているかな
というふうに思っています。
なので、我々ナレッジワークとしては、
従来のいわゆるサース的な世界でいうと、
ソフトウェア自体に人が業務を合わせながら
働かなきゃいけないというところがあったかと思うんですが、
むしろこのエアーエージェントの時代になって、
人がソフトウェアに合わせるのではなく、
ソフトウェアだったり、
AIが人間に合わせにいくということができるようになっているかな
というふうに思っていますので、
そういう各社様の個別具体の営業業務というところに、
ちゃんとミートできるチャンスが広がったなというところから、
一気にセールスエアーエージェントという領域に
今、突き進んできているというような形で、
これは日本の大手企業様の営業スタイルというのに
かなりフィットする状況なのかなというふうに、
僕らとしては、時代背景を捉まえているかなというところです。
イネーブルメントモデルの再定義
おもしろいですね。
そのあたりもうちょっと伺ってみたいんですけど、
もともとナレッジワークって、
イネーブルメントというところを掲げられていたじゃないですか。
という中で、AI自体よりエンパワーメントしやすくなった。
なぜなら、ソフトウェアが人間に合わせることができるようになってきたから
というのは今の話だったかなと思うんですけれど、
ある意味ここって、もともとイネーブルメント掲げたところと、
具体何が変わってきているのかとか、
もう一段深く伺ってもよろしいですか。
ありがとうございます。
僕ら社内の中で、
イネーブルメントモデルという形で、
イネーブルメントの概念自体っていうのを今、
ちょうど刷新したっていう、
しているというところが正確なんですけれども、
エンパワーメントってその一つの要素かなと思っています。
特に技術革新を起きるときって、
AIに限らず、
基本はその自動化っていうところ、
オートメーションのところと、
あとは人間が何かできるようになることを技術はする。
エンパワーメントみたいな領域があって、
例えば19世紀の産業革命のときに言えば、
ミュール防災機器みたいなのができて、
旗織りの職人が代替されちゃう。
これオートメーションだと思うんですけど、
そうじゃなくて、
例えば江戸期の印刷技術が普及していて、
それでテラコエアで誰もが学べる状況の
インフラができてくるみたいなことって、
逆に人間のエンパワーメントしていくような
技術だと思うんですけど、
僕らはその二つ、
および機械によって支援できない、
その人間に対してのグロースって僕ら言うんですけど、
成長する、
成長するということを支援する、
その三つの領域全体を
イネーブルメントというふうに
再定義しています。
なので、グロースっていう領域、
人を支援する領域と、
あとはエンパワーメントっていう領域、
機械によって人の可能性っていうのを
拡張する領域、
およびオートメーション、
人がやらなくていい仕事というのを
機械で代替する動きですね。
この三つどもへの世界っていうのを
イネーブルメントとして今、
再定義しているので、
これをAI時代に合わせて
拡張してきているかなというところが
僕らの現在地っていうところですね。
領域の誘拐と新規参入への対応
なるほどな。
そうなっているときに
昨今話題というか
よく話に上がるのが
イネーブルメントされるから
だと思うんですけれど、
セールスっていう旧来の枠組みだけじゃなくて、
いろいろ領域の誘拐とかも進んでいきそうですし、
役割の誘拐も進んでいく
みたいな議論って結構起こってるじゃないですか。
そういったところって
ナレッジ枠としては
あるべきですとか
再定義されていくだろうって考えている
とかってありますか。
ありがとうございます。
領域の誘拐に関しては
やっぱり各領域に
今まで想定してこなかったようなプレイヤーが
参入してくる。
これ参入しやすくなったっていうことが
AIによって間違いなく助長されているとは思うんですが、
いい意味で
新規参入含めて
僕ら自体は
セールスっていう領域において
新子プレイヤーの参入
っていうところです。
なぜかというと
ソフトウェア自体の作りやすさみたいなところっていうのは
加速度的に
早くなっている
容易になっている
一方でそうなってくると何が大事かっていうと
ソフトウェアを作れること自体っていうよりは
強靭な顧客基盤を有しているか
いなかであったり
既にデータを有しているか
っていうようなところで
最初のゴートマーケットの勝敗決まってくる
ステージになってきているのかな
というふうに思っています。
あと大手企業様っていうところに
かなりターゲットを絞ってやってきて
そこで顧客基盤ができており
かつその創業にしていた
ナレッジ社内共有という形で
営業資料を含むような
営業ナレッジのデータっていうのを持っていたりですとか
あとはもともとポティックスが作っていた
JAMロール
今は商談記録という名前で
販売させていただいてますけど
商談データ等々っていったところを
顧客基盤かけるデータという形で持てているので
やっぱりその新規参入で誘拐していくっていう事態は
発生しているものの
ことエンタープレイズ領域においては
その誘拐させていくっていう事の難易度っていうのは
結構難しいんじゃないかなというふうに
僕らは思っています
あとは冒頭ちょっとお話ししたところと
オーバーラップしてしまうんですけれども
特に日本の大手企業様の
営業解像度の理解って
本当に一社一社深く入っていかないと
分からないっていうところがあるので
ある営業特化の汎用性みたいなソフトウェアだと
ちょっと対応できないというような形には
なりつつあるかなというふうに
僕ら思ってますので
領域の誘拐性みたいなところで
日本の大手企業の
営業という領域においては
もちろん参入プレイヤーって入ってくるものの
僕らの今までの客基盤だったり
データみたいな資産っていうのが
むしろレバレッジかけやすくなったかな
というふうには思ってます
一方でナレッジ枠自体が
領域誘拐させていくっていうところでは
特にその隣接領域っていうところは見ていまして
営業と一口に言っても
それ以外のいわゆる販売だったり
接客みたいな
またその営業の形態が違うようなものも
存在してます
それ以外の販売みたいなものだったり
ですとか
あとは店舗における接客みたいなものっていうのが
隣接領域として
営業の横に存在してるんですけど
こういったところはやっぱりまだまだ
開拓の余地がありますし
既存の我々の技術アセットだったり
顧客アセットと
隣接していくところがあるので
そうした横っていうところの
隣接領域をホリゾンタルに入っていくっていうことは
基本的に僕らも今まさに展開として
進めていこうとしてるんですが
何か一足飛びに
行ったりは
今のやっぱりアセットっていうところに
しっかりレバレッジかける構造は
かなり意識してやっているのと
隣接領域行っても必ず垂直統合できるっていうところを
僕らとしては意識しています
垂直統合って何かっていうと
単純にプロダクト提供するだけではなくて
その先に個社の課題しっかり把握して
入り込んだ上で
AIエージェントの構築化までできるか
みたいなところっていうのが
ちゃんとできるっていう
垂直統合できる場所っていうのを
僕らとしてはかなりターゲットにするっていう
ところなので
比較的ちゃんと絞れたスコープには
なってきているかなというふうには思っています
売上100億円達成に向けた戦略とAIカンパニーとしての評価
ありがとうございます
ここまでの話し踏まえて
ザキさんの方からご質問とかありますか
ありがとうございます
めちゃくちゃ面白いお話だったなと思っているんですけど
ちょっと同じことを違う聞き方をして
もう一回伺いたいんですけれども
例えば売上100億円をどう作っていくか
っていうところまでの
山の登り方を経営陣として考えると思うんですが
100億円の作り方って
すごいざっくり言うと
100億円の売上で100社作るか
または1千万円の売上を
1千社作るか
または100万円の売上を
1万社作るか
ざっくりいずれかだと思うんですが
多分ナレッジワークさんは
1番目の1億円×100社
っていう思考なのかなと思っています
その時に
ここから先ほどのAIで経営戦略を再定義して
これからやっていこうっていう時に
その拡張の
ドメイン拡張の話を
ちょっと違う言い方でご質問すると
どのような戦略を広げるということになるのか
または同じ顧客の中で
多部門に展開していくということになるのか
または同じ顧客
同じ部門の方に
違う製品を重ね売りしていくのか
っていうのの
いろんな縦横軸とかっていうのがあると思うんですが
どの辺を投資していかれるような
見方になっているのかなっていう
ありがとうございます
これ2つの点で回答させてください
まず1点目っていうところが
基本的な戦略は
既存のお客様の深掘り
ということと
2点目は隣接領域の作り方っていうところにあるんですけど
まず僕らとしては
正直セールスっていう領域に
深くディープダイブを
既存のお客様にしていけば
基本的には
ユニコーン以上の時価層がくっつけられるっていう
戦略でまずやらせていただいてます
なので本当に1社当たり数億
倍によっては数十億みたいな案件っていうのを
いかに作れるかっていうところが
すごく大事です
その時に僕らが今やらせていただいていることというのは
大きくは既に
商壇記録と
例えばナレッジ社内共有と言われるような
営業のナレッジデータベース
だったり商壇記録と言われるような
営業の商壇記録
商壇のデータ
っていうところを既に導入していただいている
お客様の上に
そのデータアセット
および各社のCRMS FAだったりですとか
その中にある社内データ
特にその営業に関係するものっていうところを
しっかりバンドルしてあげて
その上にエアエージェントを作っていくっていう
モデルを構築して
います
かつエアエージェントは基本的には
SI的に構築して終わり
なのではなくて
ここに対してしっかりランニングの費用が
取れるようなモデルっていうのを考えていて
多くの企業が今チャレンジしているところだとは
思うんですけども
パランティアだったりまさにお二人が
かなり日本でそのビジネスモデル紹介された
シェアラーだったり
なので僕らも直接シェアラーの人々とは話をして
勉強させてもらったいっていうところも
してるんですけど
まさにそういうランニングのモデルで
開発していくっていうことを
やらせていただいてるんですね
二つ目のところは
とはいえそこの深覚えだけではなく
もっともっと大きくっていうところもあるので
僕らはその横の隣接領域としての
ちょっと先ほど申し上げたような
販売だったり接客っていう領域も見ていて
やはり大手企業さんはこの領域
我々の既存のお客さまがやられている
隣接領域でもあるので
そこにおいての新しいプロダクトの投入
そのプロダクト投入から
垂直エアエージェントの統合までできるかっていう
ところを別のチャレンジとして
事業的なチャレンジとしては
持っているっていうところです
ただ二つあるんですが
一個目のところでもしっかり勝てるっていう
営業特化でも勝てるっていうところに
かなり我々はその戦略構築っていうのを
この1年ぐらいでしっかり研ぎ澄ましてきたかな
というところではありますね
ありがとうございましたすごく面白いですね
ユニコーンをどう創出するかというか
アナリティワーク自体がどうユニコーンになるかっていう
論点があったので
追加でご質問したいんですけれども
今USのジョジョサース企業の
マルチプルの分析なんか最近見てると
ルールオブフォーティーという
前年比成長率と利益率を足し合わせた
数字との相関性が上がってるっていう
分析もあって
いわゆるスクリーニング指標から
マルチプルドライバーになってきたっていう
要するに前年比と利益率を足した数字に
バリエーションが非常に合理的に
反映されてきてるっていう
逆に言うと高すぎるマルチプルは
つかなくなってますと
一方でセールスフォースによる
フィンの買収とかを見ていても
やっぱりサムオブザパーツっていう
その事業別の評価を当てはまって
見てみると
レガシーサース部分に対する
ARRマルチプルは2,3倍くらい
というふうに固定してみた時に
そのフィンっていう新しい
AIエージェント部分が
大体100ミリオンくらいあるんですけど
そこに対するマルチプルが
20倍から30倍くらいかかってる
っていうのがサムオブザパーツで見ると
見えますという時に
エージェント部分100ミリオンの売り上げって
なんで評価されてるかっていうと
前年比で4倍くらい伸びてるからっていうのが
多分答えになっていて
評価されたというよりは
そのルールポーティ
成長率と利益率を足した時に
40%から60%みたいになってるところが
優秀と言われてる
数字のゾーンだとすると
もうそもそも前年比
プラス400%とかなった時点で
もうバグっちゃうわけですよね
そういうすごく成長率で
ある種バグってるポイントを
作りにいくっていうところが
ユニフォーム作る上では
必要になってくるのかなと思ってるんですけど
AI戦略として全体を見ている
立場からして
その辺ってどういうふうに
考えてらっしゃいますか
ありがとうございます
急激な成長ドライバー引くっていうところでは
本当にエージェントの構築で終わるんじゃなくって
しっかりそれがランニングに返ってくる
構造みたいなものを
うまく作れるかっていう
本当にパランティアみたいな利益率
どう創出するかとか
シェラみたいな伸び方どう創出するか
みたいなところに
僕らもかなり
いわゆる売り上げのところを
こだわった戦略にしたかな
というところがあります
やっぱり一部そこに対しては
利益率っていうところも
しっかり担保するために
それこそセコ保守型
みたいなところのモデルっていうのも
選べるような仕組みにしたり
そうじゃなくて
従来のシートベースにしたとしても
しっかりAIの玄関のところっていうところも
価値出して
SaaSがAIで飲み込まれちゃう
っていうようなところですね
利益率がっていうところを
意識したところではありまして
単に売上3,4倍じゃなくて
やっぱりかなり利益喪失っていうところ
その利益に対するPRっていうところ
っていうのの意識っていうのを
今一段強めようっていう動きは
しっかり経営層で目線あってるかな
っていうところが
事業的な観点っていうところと
あとは本当に
どう事業結果に反映させていくか
っていうところで
意識したところではありますと
一方で日本を見たときに
例えばパーク社さんだったりですとか
そういうときにSaaSとはやっぱり
違う価格の付き方ってしているな
っていうところがあると思っていて
それって結論そのAIカンパニーである
というところが非常に大きいかなと思ってます
やっぱりこれはちょっとM&Aの話にも
かかってくるんですけれども
僕がやっていたPoeticsっていう会社って
もちろんSaaSもJamlogという
今のナレッジワークで言う
AI商談記録ですね
という商談解析のところ提供してたんですけど
執事はもともと音声領域の人工知能の
研究開発っていうところで
結構研究者が多い
っていうところもあり
ここをそのナレッジワークで
その後いかにドライバーにできるか
っていうところも僕の中では
かなり大きなテーマだったと
というのもAIカンパニーに見えるか
いなかっていうところで
やっぱりシンプルに自家創学
日本だと変わっちゃうみたいなところがあるので
ここの構成というところでは
単にプロダクトアウトしていく
っていうところだけなのではなく
かなり研究開発体制みたいなところというのも
Poeticsからさらに強化していくことによって
やっぱりAIカンパニーであるっていうところを
いかにプロダクトアウトしていくか
っていうような内部の体制構築と
外からの見え方みたいなところは
かなりこの1年意識してやってきたかな
というところですね
AXコンサルとFDEによる組織構築
ちょまど ありがとうございます
ちなみに今コンサルの話とかも出てきたので
そこについても伺ってみたいんですけど
AXコンサルっていう形で
皆さんのほうではやられていて
このAI時代における
いわゆるコンサル的な方の動き方も
結構各社様々だなというふうに
私から見えてますと
例えばですけどバランティアとかだと
AXコンサルっていう
プロダクトが基盤にある
コンサルとかFDEみたいなものが
主流になっていると思いますし
シエラさんとかだと
よりいかに成果を出すために
APIのつなぎ込みとか作り込みとかまで含めて
がっつり深く入り込む
ある種すごく根深いオンボーディングみたいな
意味合いとかも結構強いなと思っていたりもしていて
ナレッジワークにおいては
このコンサルみたいな舞台を
どんなふうに捉えられていて
どんな感じで考えられてますか
ありがとうございます
まずAXコンサルの役割みたいなところでいうと
お客様の業務課題っていうのを
いわゆるコンサルタント
シエラでいえば
ストラテジストと呼ばれるような人ですよね
というところは業務理解して入っていって
どんなエージェントを構築していくべきか
例えば先ほどのEnabledモデルでいえば
どこの部分はオートメーションするところなのか
自動化するべきなのか
逆にどこの部分は
エンパワーメントしていくものを作るのか
僕らで大体のAIと支援のAIみたいなことを
言ったりするんですけど
それが業務としてまず成立していて
その業務理解を基に
どんなデータが必要で
そこでどういうエージェントを作っていくと
効果が発揮できるのかみたいなことを
ストラテジストのほうで仕上げていきます
その上で僕ら
FDEっていうところを
社内のエンジニアコンバットも含めて
かなり人数今確保できている状態にはありまして
FDEっていうところが
まさにそれを基にエージェントの構築をしていくと
ここに関しては
それこそおっしゃっていただいたとおり
シエラだと
繋ぐ口がなければ
API繋いでやるみたいなこと
までやっていくっていう
ある種SI的なところもあるかと思うんですけれども
こういう本当にSI的なところっていうのも
引き受けていける体制というような形で
FDEのところはまさにやっていて
本当にある種
シエラに近いような体制っていうところは
組めています
ただナレッジワークで
結構特徴的だなと言えるところで言うと
全体の構成がまずコンサルタント
いわゆるファーム出身者ですよね
金税であったりとか
アクセンチャーから来てるような人たち
っていうところもいるんですが
FDEがCTを含めてまさにFDEで入っていく
みたいな形になっていて
本当にテックエクスパティズの人たちがいる
で システムアーキテクトみたいな人たちが
アーキテクチャの構成を見に行って
ここFDEと連携
スターティストと連携して
全体の外観をまさに整理していく
さらに特徴的なのがデザイナーもいる
FDDというような形で
フォワードディプロイドデザイナーみたいな形に
なっているんですけど
内地枠創業機からかなりデザイナー力
入れてきていて
ここインハウスでずっとやってきたんですが
やっぱりカスタマイズエージェントを作っていく
みたいな中で
お客さまに合ったUXどう設計するか
あとUIの設置場所どうするか
全体のエージェントの統合みたいなものを
どういうUIで実現していくかっていうところが
結構お客さま悩まれているなと
本当にTeamsに一元化するのか
セールスフォース上でやるのか
また別のインターバイスでやるのか
ここら辺を最後のラスト1マイルしっかり
例えば内地枠上でやるも含めて
そういうのが大事なので
我々得意的なところで言うと
デザイナーもしっかりコンサルティングチームに入ってる
そういう風に引けてるっていうところが
今AXコンサルでやっているところですね
すごいなと思いつつ
これ結構各社さん今
いわゆるAXコンサルと呼ばれる人とか
FDEと呼ばれる人を欲しがっているから
すごい人材獲得競争
大変だろうなと思うんですけど
ナレッジワークさんとしては
この辺りの獲得競争だったり
組織作りの難しさどう見てるかですとか
そこをどう突破されようとしてるかって
ありがとうございます
まずもちろんここ
人材競争激しいなというふうに思っています
ただコンサルタントのところで言うと
結構我々が掲げている
イネーブルメントみたいなモデルに対して
共感してくれる方非常に多いかなというところと
単にファーム出身者だけではなくて
例えばそれこそセールスフォースのような
外資のエンタープライズセールスやってきたような
人間がその業務理解特化っていう
ケーパービリティから
そのままコンサルタントをやるみたいな
ところがあるので
いわゆるファームの人だけでは
何チャンネル広く取れてるのかなというところが
コンサルタントストアテジストのところかな
というふうに思っています
FDEに関してはやっぱりシエラとか
あとはそれこそパナンティアのレベルの
FDEをどう捉えるかっていう問題があって
結構一人で先ほどおっしゃっていただいたような
API繋ぎ込むところからも含めて
やれるっていう
スーパーエンジニアクラスを
要してるケースもあるし
そうではなくって結構若手から採用始めて
っていうケースもあると思うんですけど
僕ら結構職能分解で考えられるかなというふうに
思っていて
一人で必ずしもやらなくていいと思っています
例えば一社当たりに張り付くFDEが
もう一人で何でもできる必要はないかな
と思っていて
ナレッジワークで言えば
もともとはアプリケーション開発やっていた
メンバーだったり
あとはPoliticsのAIチームですね
エージェントを何で構築したり
もしくはBefore AgentのMLの理解があるような
人間っていうのをFDEに入ったりするんですけど
逆にシステムアーキのところとか
インフラ部分の連携って
日本においてはやっぱりSIAっていうような
業態存在してますので
こういうようなところも
チームでセットでこう動くことによって
FDEを一人なんじゃなくって
職能において分担していくっていうことが
日本におけるそのFDE職能
現実の採用のしやすさっていうのを
担保するんじゃないかなとして
我々は思ってるので
一人こういうFDE像みたいなものでやろうとすると
結構難しくなっちゃうと思うんですけど
やらなきゃいけない仕事っていうところから
職能分解すると
ここはアプリケーションのAIのエンジニアで
AIエージェント組めるよね
ここはむしろ機械学習やっていたML系の
デザイナーだよね
みたいな形で分業体制敷くような形の
FDEのチームっていうところで
僕らは採用も含めて考えているかな
というところですね
ちょまど なるほど
結構チーム戦で取り組まれようとされてるんですね
そうですね やっぱりシエラとかであるような
もう一人のスーパーエンジニア確保してみたいな
ところで言うと
もう本当に競争型になるのと
外資のペイロールみたいなところで言うと
もうべらぼうな高さかなと思うので
何かそこに正面衝突する人ってあるんだっけ
みたいなところは
なるほど ありがとうございます
エンディング
それでは前編は
こちらで終了とさせていただきたいと思います
山崎さん 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トークスでは
プロダクト 事業作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
後編は来週金曜日配信予定です
ぜひ番組フォローの上ご視聴ください