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対等も踏まえた各社の事業戦略・組織戦略を深掘りする番組です。
引き続き、UPSIDER VTubeプロダクトの森大祐さんにお話を伺っていきます。
後編は事業編、特にUPSIDER AI経緯の事業戦略を深掘りしていきます。
AI・BPO、人とAIのコラボレーションを進める中での難所、そこをどう乗り越えてきたのか、などを語っていただきました。
ポストは前編同様、私、グローバル・キャピタル・パートナーズ、プリンスタルク・ドー・マユト、
前編のカンパニー・内表、宮田・吉高でお届けします。
じゃあ、UPSIDERさん、まさに前編の冒頭の方でもありましたが、
法事官法規定に複数プロダクトを展開されてますけど、
それぞれのプロダクト戦略をどういう順番で展開していこうとか、
それぞれどういう位置づけにしていこうとかって、過去どういう背景があったのかなとか、
その中でUPSIDERややけりに、すごく森さんの全リソースを強化するっていう超強力だと思うんですけれど、
そうなった背景とか、改めて伺いたいなと思ったんですが、いかがでしょうか。
実はですね、もともとUPSIDERって、法人カードのUPSIDER自体は、
もともと最初の創業として立ち上がったところなんですけれども、
それをうまく活用して、クレディ・セゾンさんとかのご協力も得ながら、
シェアラウド.コムっていうようなサービスを立ち上がったっていう中で、
実はちょっと弱点みたいなところがあって、
いわゆるフィンテックと言いますか、金融企業としてできれば理想的である姿って、
お客様と一つタッチポイントを取ったら、どんどんどんどん継続、関係性を深めていって、
それによって売り上げもアーパと言いますか、
上がっていくみたいな世界観っていうのを実は理想としていますというところが元々ありました。
ただ、どうしても持っている、もともとUPSIDERは単体として持っていたプロダクトって、
そのシナジーがもちろんゼロではないんですけれども、一定は当然あるんですけども、
そんなに強くないっていうところが実は弱点としてあって、
それをお客様のグロースのストーリーと絡めて、
どういうふうにいろんな商材を必要なタイミングで提供して、
役に立てていただくか、みたいなところってのは実は結構経営のテーマとしては大きな課題としてありましたっていうのが実態としてはございました。
っていう中で、UPSIDER AI経緯が何で今重要かっていう話なんですけども、
UPSIDER AI経緯ってSMBの中でも、今はいろんな幅広くSMBの皆さんに提供するというのはもちろんコンセプトとしては変わらないんですが、
今は実は一旦、どっちかっていうと、創業期のお客様、より創業に近い期間に近いお客様に一旦フォーカスを差し得られているという状態になります。
先ほどちょっと実は軽く頭出しをしたんですけども、ある意味経営者にとっての一人目のAIパートナーみたいな立ち位置でお使いいただくっていうところをコンセプト的に思っていまして、
そこでまずAI経理を使っていただいて、その企業の情報を深く知る中で、
今回みずほさんとも一緒にやらせていただくっていうような金融商材を企業の成長のフェーズに合わせて、企業の経理状態を見ながらご提案させていただくっていうような、
ひらたくりとクロスセルストーリーと言いますか、商材をいっぱいお使いいただくっていうストーリーを実は考えてまして、
そのためにAI経理がポシャっちゃうと、クロスセルストーリーのコアが潰れちゃうみたいな問題があって、
ここは何とか必死に立ち上げてくださいみたいなことを経営の意思決定として行われまして、
僕が今こんな感じでフルベットしておりますという状態になってます。
ちょまど 実際アップサイドAIシリーズ、AI経理から始まったAIシリーズ加わったことで、
お客さんからの反応とか、もしくは関わり方とか、こんな風に変わったなとか感じるところあります?
おだしょー いろいろあるんですけど、まず当然今までもクレジットカードを提供させていただいたりとかで、
うちって実は営業のことをグロースパートナーっていう風に呼んでまして、
お客様のグロースをお支えするパートナーみたいなイメージなんですけども、
結構その顧客との関係値っていうのは深い営業が多かったんですね。
ただそれでもやっぱりお客さんの眺望を実際に見させていただくと、
こういうことが中で行われてたのねっていうところがめちゃくちゃ解像度高く分かるようになったっていう意味で、
先ほど宮さんからもありましたけど、顧客解像度が爆上がりしたっていうところは、
まず1個、事業として、経営としてといいますか、非常に大きな成果だったなっていうふうに思ってます。
当然AI経理に関して、これが便利だとか、これもうずっと使ってきますみたいなありがたいお声だとか、
一方でこれちょっと使いにくいところがありますとか、もっと早くやってくださいみたいなお声は当然あるので、
個々個別っていう意見っていうのは多種多様にいただいてるんですけれども、
やっぱり実際に僕らはまだまだ挑戦者のための金融プラットフォームを作りますとか言いながらも、
全然挑戦者の皆さんのことを裸を持って分かってなかったんだな、
こういうフェーズでこういうことが必要なんだなっていうことがめちゃくちゃ解像度高く分かるようになったので、
これをもとにみずほさんとも一緒にいろんな商材っていうのを開発して提供していくっていうことをしていきたいなっていうふうに思ってます。
ちなみにアップサイドAI経理って、ある種AIと人、コワーカーって皆さん呼ばれてると思うんです。
ここ組み合わせてるっていうのがすごく特徴的面白いところじゃないですか。
以前のとかでも業務システムとか業務の構造を再構築するんだって森さん書かれたのすごい印象的だったんで。
改めて今AIとBPを一緒なのかっていうところですとか、
それで何ができるようになったのかみたいなやりたいこととかも含めて、どんなふうに考えてます?
まず元々クレジットカードを提供させられたときから、
まずそもそもアップサイダーって手前味噌ではありますが結構UIとかUXには頑張ってこだわりを持ってやってるものなので、
比較的使い勝手はいいという評価をいただいているのではありますが、
やっぱりとはいえ実はカードを何枚も発行して、
誰かのカードをロックをしてとかカードを解約してみたいな管理業務ってのはどうしてもお客様側で発生しているのは事実としてあって、
それをちょっとやるリソースっていうのは社内にないので、
アップサイダーさん代わりにやってもらえませんか?みたいなお声っていうのは結構定期的にと言いますか、
多く頂戴してたっていう事実がございます。
その声にお答えするためにちょうど2年前ぐらいですかね、
アップサイダーコワーカーっていう名前でカード業務の管理業務に特化したAI×BPOみたいなサービスを立ち上げて提供しておりました。
実際そのサービスっていうのは一定のご満足をいただけたとは思っているんですけれども、
そこだけじゃねーんだよみたいなお声っていうのを相当多く頂戴しまして、
もっと経理の幅広なことをやってくれというような声は今考えれば当たり前ではあるんですけれども、
めちゃくちゃ頂きましたと。
それをやるためにどうすればいいのかっていうところを社内でいろいろ検討していたんですけれども、
いろいろとLLMを始めとして今のAIの技術って相当進化はしてきているものの、
やっぱりこれらの業務っていうのを全てAIを使って置き換えるっていうのは不可能だよねという形になった時に、
じゃあどういう風に実装するかっていうと、
AIができるところはAIがやって、AIができないところは人間がやるっていう当たり前ではあるんですけども、
そういうシンプルな結論にいきましたと。
かつ、アプサイダーコアかカードの方の知見っていうのも実は結構役に立ってまして、
AIと人でBPをやると何が起こるかっていうことっていうのを、
実はめちゃめちゃ解像度高く分かってたっていうのが実はアプサイダーとしては資産だったのかなっていう風に思ってまして、
その知見を実際に経理に膨らますとおそらくこんなことが起こるだろうから、
こんな風にプロダクトって作っておくべきだよねっていう。
具体的に言うとタスク管理プラットフォームなんですけども、
タスク管理の僕らがAIコアキングプラットフォームって呼んでるものなんですけども、
っていうのを自社で開発して、それがあることによって人とAIっていうのがめちゃめちゃうまくバトンパスができて、
お客様の業務を超効率よくできるから、これだったら採算合うし、
特に創業期のキャッシュっていうのを大切になさりたいお客様でもご納得いただけるような価格で提供できるよねっていうことで、
今回この授業をしっかりとリリースさせていただいたっていうような、そんな流れですね。
なるほどな。
これ結構あれですよね、AI×BPOって歌う歌手さん、アップサイダーさんがまず先輩なんですけど、
すごい増えてきてますよね。その体感ありません?
はい、めちゃくちゃあると思います。
これどういう背景が、やっぱりAIでこういうことできるようになったからって、どういう背景が一番大きいんですかね。
チャットGPTっていうアプリケーションって結構偉大だなって思ってて、
あそこでちょっと簡単にチャットをすると、例えばこの領収書ちょっと読み取ってくんないみたいなことをすると、
はい、読み取りましたって結果が出てきて、そこそこ精度が高いみたいな検証結果っていうのがパッと分かるんですよね。
ってなってくると、あ、これってうちでもAIを使ったBPOっぽいことってこういうケースでできますよねっていう、
そのスーパーミニマムなPOCみたいなものがチャットGPTっていうアプリ上で結構完結するようになったっていうのは結構僕はでかいと思うんです。
ってなった時に、あ、うちがやってるこの授業のやつをチャットGPTに入れてみよう、あ、結構いい結果が出たねみたいな感じになって、
じゃあそれを授業にしてみようっていうふうに思うのって当然の発想なのかなって思ってまして、
なんかそういったチャットによるLADMの活用によって結構授業検証がクイックにできるようになったっていうところは、
みんな発想としてそういうふうにいきやすくなったのかなっていうのは世の中の傾向の一個としてあるのかなっていうふうに思います。
なるほど、面白いな。そこら辺、宮田さんどんなふうに今の世の中見えてます?
まあそうするとね、スラック中心にチャットUIって普及しましたけど、このLADMの活用によってよりそれが拍車かかってる感じがして、
チャットUIって意外と汎用性がむちゃくちゃ高いというか、これ規定にもっとやれることができる、
で、その裏側にモデルが付いてきたって状態なので、今後もっとチャットUIでできる業務って増えてくるんだろうなっていう気がしますし、
で、チャットUI自体もめんどくさい方とかがやっぱちらほら出てくるので、ある程度業務フローが確立してるものについては、
とあるクリックするボタンに裏側でプロンプトを仕込まれていて、チャット自体がもうUI上出てこないけど裏側でやってるみたいな、
そういう工夫とかをしてくる会社さんとかも増えてくるんじゃないかなって思いますね。
ログインがないっていうのは結構大きいポイントだと思うんですよね。
今、お名前みたいなスラックって常にログインされてる状態じゃないですか。
どうしてもSaaSっぽいシステムになってくると、何かやりたいってなった時に、まず例えば領収書を出したいってなったとしても、
領収書を出すためにまずログインしてくださいみたいな手間がかかっちゃうっていうのは、
一つシステムの世界と人間の世界をギャップになっちゃうポイントの一つなのかなっていうのはずっと思ってて、
その辺りっていうのをうまくなじまったのか、いい感じに滑らかにしたいみたいなのは思ってたことですね。
森 とはいえ、BPOをみんな人を絡めていくって難しさもあると思うんですね。できることも増えた一方で。
その辺り、森さんまさに今進められていく中で、ここ思ったより難しかったなとか苦労したなっていう点って振り返るとどの辺りになってきます?
森 本当にずっと苦労してるんで、いろいろあるんですけども、まずAIと人がコラボレーションするという前提のプロダクトで、
いわゆるソフトウェアらしいソフトウェアのリリースの仕方とリリースのスタイルが少し変わったっていうところが、
振り返ると大きいポイントとしてあったなっていうふうに思ってます。
どういうことかっていうと、例えば、もちろんアップサイダーのカードの管理画面とかももちろんその通りなんですけども、
何かプログラムを開発したら、例えばユニットテストを行って、ユニットテストが終わったら結合テストを回して、
その後なんか原検証とかモンキーテストみたいなこともやってリリースするみたいな、そういった結構しっかりとテストをして、
ソフトウェアっていうもの自体が製品として品質が高いってことを担保した状態でリリースするってのは当然当たり前の状態だったと思うんですよね。
僕らのAI経理も当然ノーチェックでリリースしてるとか絶対ないんですけども、
どうしても人という完全に外的な制御はできないっていうものが開在してる状態でサービスをリリースすることになると、
正直言って想定しなかったような、そういうこと人間ってやるんだねとか、
お客様ってこういうリアクションしてくるんだみたいなっていうのは、リリースしてみると結構いろいろポツポツ出てくるっていうことが結構ありました。
近くの部屋は絶対残りますもんね。
そうですね、今いいことですね。不確実性の担保と言いますか、不確実が消えたっていうことを、
社内だけでやりきれないっていう前提でどうしてもリリースしなければいけなくて、
結果としてお客様にご迷惑をおかけして形はなるんですけども、
だからこそ早急に対応して、早急に直して改善施策を入れるっていうことをめちゃくちゃ超高速サイクルでやらなければいけないっていうことが、
特にサービスの立ち上げ時期っていうのはめちゃくちゃ起こりまして、
僕が他のイベントとかで30個とか50個とか改善施策1日回してますみたいなのは、まさにその辺りですね。
経理っていう幅広の領域をやってたんで、どうしてもそういうイレギュラーが多くて、その時期っていうのは当然ありました。
今はそれもだいぶ落ち着いてきまして、と言いますか、落ち着いてきたのもありますし、
内部のメンバーがだいぶ成長してくれたというか、AIBPOならではの特性を理解しながら日々行動してくれるようになったみたいな感じになっているので、
だいぶ1桁も施策回さなくても、もうちょっとゆっくり構えて長期の改善をするってことがやっとできるようになったのかなっていうフェーズに今入ってきています。
それは不確実性をちょっとずつ読めるようになってきたという意味なのか、不確実性で起こったところを対処する仕組みができてきたみたいな意味なのかでいくと、どんな感じなのか。
いろんな意味合いがあると思ってまして、まず1個圧倒的に意味合いとして大きいのは、とにかく立ち上げ機にありえないぐらいの速度で改善施策を回しまくったので、
かなりダメだったところが、かなり潰されましたっていうのがまず前提としては一番でかいと思います。
ただそれは単純に不具合をなくしましたっていう意味合いだけじゃなくて、AI BPOでこういうことをやるとこういうことが起こるのねっていうのを組織としてすげえ学習しためちゃくちゃいい機会だったなって思うんですね。
1日5、60個とかも改善施策やってると、次やったらこういうこと起きるでしょみたいな、みんな阿吽の呼吸でわかるみたいな組織になっているので、何か新しいことをやるとかサービスメニューを増やすっていったときに、
それらの知見から、これやるとこういうことが起きるよね、これは直しましょうみたいなことが、要するに社内で不確実性を減らすっていうプロセスがかなり慎重に踏めるようになったっていうのが1個大きいポイントかなって思います。
サービス時代って、構造化されていたデータをカチッとしたインターフェースでシステムを組んで、プロダクトとして提供するっていうものだったので、価値自体が確定的だったと僕は思ってて、