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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。
番組へのコメントや感想は、Xでハッシュタグ、PAunderbarトークスを付けてお寄せください。
今回は、アルゴマティック代表取締役、CEOの大野俊介さんをゲストにお迎えしました。
前編では、複数プロダクトを同時展開するアルゴマティックが、どのような軸で事業テーマを選び、
どんな目線でAI時代の機会を探索しているのか、AIの進化も踏まえて、その機会がどう広がりうるのかをお聞きします。
ポストは、私グローブスペクタルパートナーズ、プリンシパル駆動マユト、テックタッチ、CFO兼CPO、中出雅也さんでお届けします。
それでは、本日はアルゴマティック代表取締役、CEOの大野俊介さんにお越しいただいています。大野さんよろしくお願いいたします。
よろしくお願いします。
前編では、アルゴマティックの事業展開戦略から、AI時代をどう戦っていくのかというところを紐解いていきたいと思うんですが、
まずは前提情報として、アルゴマティックがどういう会社なのか、ミッションや事業内容を展開しているプロダクトなど、まず教えていただいてもよろしいですか。
はい。アルゴマティックは、AI革命で人々を幸せにするというミッションを持っている会社です。
チャットGPTが出た、もう3年前ですかね。
あのタイミングで、LLMチャットGPTの技術を色々とおさわりながら、この領域にものすごくチャンスがあるなというか、
この先に今まで人類が見たことのない全く新しいサービスがたくさん作れるななんてことを当時思って、その時に立ち上げた会社です。
やっていることを4つの領域というか、チームを分けて事業展開しておりまして、主に大きく囲うと、
業務効率化、人々がすでに行っている業務を効率化していく。
それによって、授業とか入り方によっては、クラウントの会社のトップラインを上げるようなことをやっています。
具体的には、1つが営業領域で営業活動を自動化する、営業AIエージェントと我々呼んでいるんですけど、
ポドリってサービスを展開していて、今まで人がインサイドセールスを行っていた活動を、
AIエージェントにできるだけ寄せていくというか、自動化していくというのをやっています。
2つ目が、人材領域でリクルーターAIというサービスを展開しておりまして、
これも人材の領域で、人がこれまでテキスト情報とか動画情報というか、
誰かと喋りながら判断していたような業務を、できるだけAIエージェントに置き換えていきましょうということをやっています。
ちょっと経路はずれるんですけど、翻訳の自動化というのもやってまして、
特にエンタメコンテンツ、動画、ゲーム、特にゲームに今注力しているんですけど、
ゲームコンテンツの翻訳をやってます。これアルゴゲーム翻訳というサービスなんですけど、
そのままですね、日本で人気なゲーム、だけど世界で全く売れてないゲームというか、
まだ世界展開すらしていないゲーム、たくさんあるので、そういったゲームを翻訳できますよということをやってます。
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これまでの人間が翻訳するのに比べて、圧倒的に安く早く、でも品質は人間とほとんど変わらずに提供しますみたいなことをやることによって、
今までは全く翻訳対象にならなかったゲームも翻訳対象になっていくみたいな、そんなサービスになっています。
それに加えて、あとAXの支援する、我々AXって呼んでるDXの次AXみたいな言い方をしてるんですけど、
デジタルトランスフォーメーションに対してAIトランスフォーメーション、AIを使った業務変革していきましょう。
AIを前提とした業務フローとか業務の流れを作っていきましょうみたいなことを、
エンタープライズの企業さん向けにコンサルから入って、各社に必要なソリューションまで提供するということまでやるAXという事業と、
この4つの事業を展開しているような会社です。よろしくお願いします。
ありがとうございます。この後で今の領域を、そもそもどういう考えで選定していったのかみたいな、もうちょっと深掘りしていきたいなと思うんですけど、
まずは大野さんがアルゴマティックを創業された会社としては、2社目になると思うんですが、
来学時代から以前のアルゴエイジを創業した経緯ですとか、さらにそこからM&Aというところも挟んでアルゴマティックを創業されたストーリーというところも、
ちょっと自己紹介がてらお話いただきたいなと思ったんですが、お願いできますか。
はい、分かりました。僕今今年30、今年度32でして、大体10年ちょっとぐらい仕事をしてるんですけど、
最初は20歳の時に、大学生の時にソフトエンジニアをスタートアップの会社で始めて、
当時は本当なんかこうエンジニアリングにドハマりしていて、1日なんか16時間開発しますみたいな、
起きてる時間ずっとコードを書くみたいなことをやってて、エンジニアリングってコンピュータサイズって面白いなーみたいなことを思ってやってて、
そこから大学の研究室の配属で機械学習とか深層学習を研究する研究室に入って、
当時今から10年前ぐらいなんですけど、ディープラーニングの画像認識が精度めちゃくちゃ上がったぞみたいなタイミングだったんですよ。
当時は人間の目を機械が獲得したとか言われていて、
その人の目で判断するのと同じぐらいの精度、もしくは超える精度で機械も判断できるようになった。
だからいろんなブレークストレーが起きるぞみたいな言われてるタイミングで、そのタイミング盛り上がってる時にディープラーニング研究室に入って、
いろんな企業が持ってる共同研究みたいな仕事とかプロジェクトに関わらせていただいて、
そこから卒業して研究室で1年間働いて、その後自分の会社を立ち上げまして、
テーマとしてはまさにその研究室でやってきたようなことを見てきたようなものだったんですけど、
いろんな会社、日本の会社とか事業が今後AIディープラーニングを使っていきたいってなってはいるけど、
そういう知見ってほとんど企業の中にはない。
研究のブレークストレーが起きる瞬間って今までの系譜がひっくり返るっていうか、
特定の系譜だけがめちゃくちゃ成長して、正解を引いて他が全体が変わるみたいな話なんで、
若くて研究をしている方々とかは結構知見はあるけど、企業とか産業、ビジネスの世界にはほとんど知見がないみたいな世界だったので、
若い研究者の方とか学生の方を集めて、AIの知識をキャッチアップしてもらって、
そういう企業から共同研究、共同研究ってもうちょっとビジネス寄りの話なんですけど、
例えばここでレコメントのエンジンを作りたいとか、画像認識のエンジンを作りたいとか、
そういう仕事をMLディープラーニングに限定した開発を受け入れますよみたいなことを始めて、
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2年後にDMMグループに買収されて、DMMグループに入りまして、
そこからDMMグループの会社、僕にとっては1社目の会社の経営を2年半前までやってました。
ジョインから3年半くらいやって、退任して新しくアルゴマティックという会社を立ち上げました。
アルゴマティックは先ほど説明した通り、AIネイティブの新しい自由を作っていくぞというところなんですけど、
当時会社経営している中でチャットGPT出てきて、なんというか既存これまでこういうふうに会社が成長してきたから、
次LLMを使ってこういうふうに進化していこうというか、アドオンで何か描くよりも、
LLMありきだった時にどういう戦い方をしたいかとか、今ゼロベストを考えた時に何が最適かみたいなことを考えた時に、
新しくこのLLM時代に戦いやすい形で会社をゼロから作ってみようというところで、
アルゴマティックを立ち上げてますという感じで大丈夫ですかね。
ありがとうございます。これちなみに、ある意味今2社目の会社というところだと思うんですけど、
尾野さんの中でこの1社目と2社目の経営の方法とか組織の作り方とかで変えたところとか、
何かそういうのってあります?
めちゃくちゃあって、ちょっと思いつくところから話していくと、
まず1個は最初から複数事業をやる前提で会社を作ったみたいな結構大きくて、
これは多分いろいろあると思うんですけど、僕が少なくとも感じていたのは、
1つの事業を作っていく中で、どうしても新規事業ってちょっと作りづらいですよね。
今ある事業を伸ばすことと常に比較して新規をやるべきなのかの議論になるし、
これ当たり前っちゃ当たり前なんですけど、これまでのアセットが生きる方向にバイアスは働く。
人間どうしても不確実だが大きいところよりも確実な果実を取りたくなりがちじゃないですか。
そうなると、どこまで行っても自分の意思決定とか判断にバイアスもかかるし、
組織の力学というか重力としても新しいことがちょっとやりづらいなみたいなところは、
僕が最終的に代表だったので、全ては自分の責任もあるんですけど、若干感じていたところあって、
2社目というかアルゴマティックやるときに特に僕的には大事だなと思ってっていうのは、
最初から複数事業やるということで、これは何かっていうと、仮に何かの事業が1つ大きくなったとしても、
どこまで行っても事業を作り続ける会社であるというのを最初から決めるというか、
社内、ステークホルダー、全ての人間の期待値が常に新しいものを作り続けることだよとなる方向になった方がいいなと思いながら、
最初から複数事業やるというのは僕の中で結構大事だったなという気がしてますね。
このあたり結構このポッドキャストでも新しい事業立ち上げるときの苦労とか話題になりますよね中田さん。
そうですね。中田さんへのキラークエスチョンというか小さが聞きたい質問って、
よくある話で複数事業急にやるとすごいスプレッドシーンになっちゃうんで、めちゃくちゃ薄く広く張っちゃって、
その一点集中で全く同じビジネスをやってる人が急に出てきたら、なかなか勝ち切れないから、
やっぱりそこ集中とかリソースしながらできたら何個もポンポンポンポンでやっていこう。
ただ1個大きいのできるとなかなか新しい新規事業どこも作れないっていうのが悩みだと思っていて、
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広く薄くってなるとなかなかそれはそれで次難しいなっていうのもあってリソースが分散しちゃうんで、
そこら辺ってどうマネージしてるんですかっていうのが多分みんなが聞きたいような質問だと思うんですけど、
どうされてますか?工夫とか。
そうですよね。そこはもう明確にど真ん中にある問いだなと僕も思うんですけど、
何がボトルネックになって難しくなってるのかみたいな話で言うと、
僕的には、というか僕がアルゴマティックの中でどう解いてるかみたいな話ですけど、
本当に事業の究極的に事業のサイズにあるんですけど、一定のサイズまでは、
僕は経営人のリソースがボトルネックになるなと思ってるんですね。
人もの金とかいろんなリソースの切り方ありますけど、何が一番最初の規定になるかというと、
僕の中では経営人であり、もっと言うとその事業ごとのCEOというか、
その事業を起点となって率いる人の脳みそとエネルギーとキャパがボトルネックになる。
その人さえいれば金も集められるし、人も集められるし、事業前に進む。
簡単ではないんですけど、僕らカンパニー制って言ってるんですけど、
それぞれの事業というかチームごとにカンパニーCEOというタイトル、
CEOというタイトルをつけて人をアサインしてるんですけど、
僕的にこの複数事業やっていく上での組織論的な意味でのセンターピンは、
そのカンパニーCEOの採用。
アサインとかフィールドを作る、椅子を作ることではなくて、採用がとにかく難しいし、
でも採用こそが一番重要だなと思いながらやってます。
僕らDMグループに投資していただきながらやっていて、
一定の規模までは結構資金を踏みやすいんですね。
キャッシュリッチな会社なので、事業見つかったらどんどん投資していこうという期待というか、
アグリメントの中で一緒にやってるんですけど、
なのである種お金は結構確保できているというかしやすい状況で、
さらに言うと人とかもどういうメンバーがアサインされるかとかもカリバリ売るんですけど、
事業って本当に中心となって立ち上げる人が一人いれば、
その人の採用力があれば人は後からついてきいるところなのかなという気もするんで、
カンパニシーをど真ん中で起点となる人のリソースが僕は結構重要だなと思っていて、
それが一人しかいないのに複数事業やろうとしているとかなり難しいし、
っていう話なのかなという気はしてません。
なるほど。ちょっともう一個いいですか。
ここ僕も考えたことあって、
僕すごくそのビジネスモデルでベンチマークにしているのって、
多分サッターヒルベンチャーズって僕が答えると思っていて、
スノーフレーク作ったとこなんですけど、
本当にインキュベーションの超01だけ自分たちでやって、
あとは社長を捕まえてきて、お前これやれってポンポンポンって、
3台とかに渡ってでかくしていくみたいな。
プロ経営者いっぱいいるんでみたいな。アメリカっぽいなって思っていて、
オンシャだとポートフォリオ作るとき、いろんな戦略事業を作るときに、
例えば大野さんが01やって、ここうまくいきそうちょっと捕まえて、
はい君ってやるのか、やっぱり先に人がボトルネックになるから、
人の優秀な、それができそうな数で一人来たぞってなったら、
じゃあ一緒に探そうってなって、その人が結構探して、
はいっていう風に渡しているのかっていうと、
どっちが先に来たりどういう風にしてるんですか。
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メインは後者ですね。
どっちがいいかなと思うんですけど、
メインはというか理想は後者。
後者であればあるに越したことがない。
なぜならネタは結構やってる中で変わるじゃないですか。
最初の1ヶ月で見えるものと半年で見える景色、1年で見える景色って違って、
撤退の判断ってどこにでもあり得るんで、
ここまで行ったら安泰だよなみたいなって結構僕は難しいなと思ってるので、
できるなら後者のやり方の方がいいなと、
一緒にそもそもネタを探すところから一緒にやる。
なるほど、ただ実際は人不足というか、
起業できるレベルの人少ないからなかなか人先に来ないみたいな感じですか。
そうですね。
現状はほとんど後者の運用を僕らの会社の中でもしてますが、
そうすると採用の難易度が上がるんで、
理想論としてはそうあるべきだと思うし、僕らもそうやってますけど、
採用難しいなと思いながらやってますって感じですかね。
そこのスケールがどこまでできるかっていうのは結構難しい。
もう1個いいですか、ごめんなさい。ここだけ最後終わります。
このビジネスモデルで後者で人を集めますと、
会社のやりたいこととその人がやりたいことって一致してたらパーフェクトにいいと思うんですけど、
なかなかそうもならない中で、ただこれあれって言ってモチベーション下がってもあれなんで、
彼、彼女がやりたいことを優先してるのか、AI時代であれば何でもいいよとかなのか、
この領域で、例えばエンタープライズっていうところにフォーカスしてますよとかもあれば、
業界とかやることとかいろいろとあると思うんですけど、
そこら辺はどうやってやるやらない決めてるんですか。
結局ネタを決めるタイミングって、特に最初、
信頼関係がまだこれから作っていくタイミングとかなので、
結構密にコミュニケーションするので、僕の中でこういう領域が熱いと思うとか、
こういう考え方で探していきたいみたいのは、なんていうか、
よくも悪くもふんわりは伝わっていきますよね。
一方で、これちょっと考え方の問題だと思うんですけど、
このやり方って採用がとにかく、僕としては採用がめちゃくちゃ難しいし、
大事だなと思ってるところでもあるんで、人が重要だし、人側に交渉力があるものでもある。
つまりこの人がめちゃくちゃやりたいって思ってることが重要というか、
そうじゃない前提で、僕らの中で言うと、カンパニーしようって結構任せづらかったりするので、
その人にとってやりやすいとか、その人が面白いと思う方向を
一緒に探しに行くって観点も僕の中で当然ありますという感じですね。
交渉力っていうか、重要なアセットが人の才能だとした時に、
そっち側にもよるよなと思いつつって感じですかね。
強いですね。ごめんなさい、もう一回、その人って起業できるじゃないですか。
本社に入る理由ってどういうところでくどいてるんですか?
いや、結局それってVCから調査する理由って何ですかみたいなのと僕は似てると思ってて、
人はみんな何らかの貿易関係というか、ウィンウィンの関係を結びながら一緒にやりますよね。
で、起業してもいいし、起業するにしてもVCと組んでもいいし、
調達せずにやってもいいし、どっかの会社の中でやってもいいし、
会社の中でやり直してもここに選んだ方がいいしみたいなのがあるわけなんで、
起業が必ずしもみんなの人生にとってベストではないですよね。
で、僕は結構やってると思うんですけど、
新規事業が上手い人がみんなプライベートとか自分の人生の幸せみたいな、
なんていうか尺度の中でリスク強度がめっちゃ高いとは限らないなと思ってるんですよ。
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そのメガベンチャーとか大きな資本の中で事業を作れるタイプの人間って実はいるじゃないですか。
でもこの辺の人間って企業化としてはソーシングされてない。
VCに吸収されてない。
なので僕が人を誘うときはそこのリスクリターンのバランスは当然変わるので、
その個人に追ってもらうリスクってある種僕らの会社の中でやる場合は従業員としてやっていただくので、
そこのバランスがちょうど良さそうなというか、
これまでも大きな会社の中で事業を作ってきた方とか、
資本がある中で事業を作ってきた方々をお誘いしてますね。
なるほど。分かりました。
本当ですね。ありがとうございます。
でも本当にまさに今のお話すごい面白いなと思ってて、
ちょっともうちょっと領域フェーズで、領域のところに関しても伺ってみたいんですけど、
今大野さんがネタ決めの中でこういう領域熱いと思うんだよねってお話をしながら決めていくっていうところだと思うんですが、
これまで展開してきた営業、採用、ゲームの翻訳、加えてXコンサルみたいなところを選んだそもそもの軸だったりだとか、
その背景にあるAIネイティブで1からサービスを展開していく企業だからこその価値筋のある領域とかを、
どんなふうに定義されているのか、事業領域選定の根幹となる考え方みたいに伺ってみたいんですけど、
この辺りどんなふうに考えてますか?
なんかそもそも事業をどう選定するか、いくつかあるんですけど、
それに結構ミートしてそうなことからまず言うと、僕らは採用とか営業領域最初の方からプロダクト、サービスとか事業作りに行ってるんですけど、
ちょっと我がまま抽象的にまとめると結果論をそれっぽく説明してるようにも見えるんで、
どうかなといけませんけど、脳みそ的にわかりやすく言うと、
僕的に新しい技術とかそういうものでサービスが作りやすいのは攻めの領域だなと思ってるんですね。
攻めの領域ってどういうことかっていうと、人が何か事業をグロースするとか、そういうタイミングに予算を当てがわれやすいもの。
例えば営業とか採用ってそういうものじゃないですか。何か事業を大きくしていくぞとか、
攻めの投資をする際にその投資の行き先になりますよね。
当たり前ですけど、攻め領域って基本的には皆さんも何となく感覚でわかると思うんですけど、
営業手法とかマーケ手法とかってどんどん新しいものを試していきますよね。
そういう世界じゃないですか。そこにいる人たちは新しいものを試していくのが重要だし、
なので新しい技術とか新しいサービスにとって参入しやすい、フックを作りやすい領域だなと思ってます。
意味合いとしてそうっていうのもあるし、ゆえにそこを担当している人たちのカルチャーとかマインドセット的にも新しいものを試して、
イノベーター理論で言うとこの先っちょの方にいる人たちというか、イノベーター層とかアーリーアダプター層が比較的多い。
どっちかというと守り系の仕事っていうのは僕の中の整理で言うと参入の難易度は高い。
特に2年前からLLM使って参入していくみたいなことを考えるときに、
新しいAIサービスでどんなことが可能なのかとか、結構いろんな技術的な不確実性を取らなきゃいけないタイミングで、
他の難易度を下げられるのって攻め系の領域かなみたいなことを思いながら、最初は営業とか採用とかそういう領域はいいなと思ってました。
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っていうのがやってるところを結果的にちょっとまとめるとそんな感じはあるんですけど、
っていう言い方もできるんですが、あともう一つ僕的に本質だなと思っているのは、
それで営業採用は良さそうだなと思ってやったってのがあるんですけど、
例えばゲームの翻訳とかって良さそうだなと思ってやってる節はないんですよ。
僕がやり始めたっていうか、うちのカンパニーCOがやり始めたんですけど、
でも最初からゲームの翻訳いくぞみたいなことは一切考えてなかったんですけど、
これはなんでやってるかっていうと、お客さんからめっちゃ相談が来たんですね。
LLMを使って翻訳をしたいみたいな相談が、ゲームに限らずですけど、
いろんなコンテンツについて、ゲームについて最初は一見の相談が来たんですよ。
一見の相談に対応しているうちに、これは技術的に結構面白いぞということで気づいて、
解ける課題の大きさも技術的に面白い。
そこから動画の翻訳やっていて、途中からゲーム会社からも結構問い合わせをいただくようになって、
ゲームの翻訳やってみてみたいな、つまり何が言いたいかというと、
頭で思い描いて入ったわけじゃないけど、お客さんがこういう課題を持ってるというのに、
ただ付き合い続けていたら面白いチャンスに気づいたみたいなやり方ですね。
営業者にも領域いいなと言いつつも、結局プロダクトの作り込み、
最初に想定したもの通りに作っているわけじゃ全くないんで、
その辺はお客さんと喋っていたらできたというのが正しい感じでもあるんで、
大事なマインドセットとしては何となく想定を持ちつつ、
またただ仮説を持ちながらお客さんと喋っていく。
喋っていく中でやってみるっていう感じでできたかなって気もしますね。
なんではトップダウンにこういう思想でって言い方もできるんですけど、
リアルなところで言うとほとんど98%のブラッシュアップは、
お客さんと現場で話す中でできたかなってそういう感じかなって気もしてます。
今のところに絡めて2つ伺いたいんですけど、
まず1個がアルゴマティックとして、
AXコンサルみたいな個別個社の開発とかもやられてるじゃないですか、
そういうところもある意味プロダクトのヒントを見つけるための1個のアクティビティみたいな位置づけというか、
そういう機能もあったりするんですか。
もちろんそれはありますね。
僕らも例えばお客様から相談いただいたときに、
自分たちの会社である種開発費とかリスクを取って作ってもペイするし、
そういう場合って外してお客さんにとってもその方が得、
なぜなら開発費がいろんな会社の中で安分できるので、
そういう場合はそれを提案するし、
おっしゃる通りそもそもプロダクトとかスケールするものを作ろうとしても、
基本的に顧客の声ありきで考えないと、
いいものって生まれづらいというかめちゃくちゃ難しいギャンブルになるので、
そういう相談を受ける口は、僕らAX事業としても伸ばしにいってますけど、
事業として伸ばすかどうかにかかわらず相談を受ける口自体があることは、
僕は本質的に重要だなと思ってますね。
そこがある意味、いわゆる汎用的に使える横展開で使えるAIエージェントのプロダクトと、
後者に最適化していくXコンサルの事業を両方合わせ持つ旨味というか、
ある種のシナンジーみたいな感じになっていくってことですよね。
そうですね。おっしゃる通りです。
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なるほど。ありがとうございます。
あともう一個が、冒頭の方で、
攻めの領域ってグロースの時の投資の行き先になるから、
新しい手法を試しやすいよねってイエスだと思うんですよね。
一方で、そういう領域の方が結構人間に最後まで残るんじゃないかみたいなお話とかもあったりすると思います。
例えば最後の交渉とか最後の契約を取るみたいなところって人間残るよねみたいな話もあって、
逆にバックオフィス側の方がよりAIワークフローとかも含めて、
AIが自律的に動くみたいな意味でいくとやりやすいんじゃないかみたいな見方もあるのかなと思ったりもしていて、
ここに対する大野さんの考え方とか対立意見とかも含めて、
どんなふうに見えてるか伺いたいなと思って。
はい。ありがとうございます。
まず、残るところがあるかどうかで言うと間違いなくあると思います。
今いただいた例についてコメントすると、残るところあるし、
別に最後の意思決定じゃなくても、例えば営業でどういうふうに提案していくかアプローチしていくかみたいなも、
僕ら人間だとしても、例えば冗長とコミュニケーション取りながらいいアイディアを出したりするわけじゃないですか。
なぜなら人一人で持ってる知恵は限られていたり、コンテキスト情報が少なかったりもするんで。
なので自動化していくって一口で言っても、基本的には自動化を目指すものって、
よっぽど先までいかない限りは人間とコミュニケーション取りながらいい感じに進めてくださいだと僕は思ってるんですね。
なので判断が人間に残されるということ自体はあるし、
それは別にそこまで大きい壁にはなんないかなと思ってます。
一方でさっきおっしゃってた、そもそもどういう対立があるかって話で言うと、
攻める域守る域とした時に、僕はちょっと攻めがいいよみたいな言い方をしましたけど、
これはそんな単純な話でも実際はなくて、攻めであればあるほどやっぱ入りやすい。
僕はフックとロックみたいな言い方をしてるんですけど、フックは作りやすいんで、
攻めは入りやすいんでいいんですけど、そういう領域ってさっき言ったように、
いろんな手法を新しく試すカルチャーとかそういうタイプ、それが最適な働き方であるところなんです。
そうなんで、要は逆に言うと入れ替わりやすくもあるわけですよね。
そのライフタイムが短くなりやすい。ロックされづらい。
ロックってちょっと提供者側の都合の言葉なんであれですけど、ロックされづらいですよね。
わかりやすいと。一方で守り系は基本的に変わっていきづらい。
会社の期間システムって何年に1回変えますかって言ったら、毎年変えるってあり得ないわけじゃないですか。
変えても例えば10年に1回ですよねみたいな話なんです。
そうすると自動的にライフタイム1回入れば、1発入れば10年確定みたいな世界になるわけで。
なので何が言いたいかっていうと、フック側は最初の半年、1年の初速はやっぱ作りやすいですけど、
長期で投資しやすい事業になるかっていうと、ちょっとやっぱ難しくて、
そういう良し悪しは当然あるなと思ってます。
なのでどっちもやってるスタートアップあると思うんですけど、
いわゆる昔というか今もそうかもしれないですけど、サースが好かれた理由って経営が読みやすいからみたいな話があるじゃないですか、ストックされていて。
それってどっちかというとちょっとロックっぽい話を前提としてる守り系にロックっぽい形で入るプロダクトを想定してるわけですけど、
そういう良さは当然あって、そこの対立っていうか良し悪しは存在してるなと思ってます。
そういう中であえて多分このAIの変化も激しいみたいなところも含めて、
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フックを取りに行ってるのかなと勝手に今のお話を伺いながら考えてたんですけど、そこは今どういう意思決定で攻め側に行こうっていう風になったんですか。
そうですね、これはめっちゃ難しいんですけど、変化が激しいからっていうのもあるし、
あと結局これは僕の思想ですけど、脳内で描いて最強の戦略みたいなのって基本的には全部間違えるじゃないですか。
事業の成長っていろんな&条件を同時に満たさなきゃいけない。
全てが合格した時に初めて事業が成長するとすると考える変数が増えれば増えるほど難しくて、
それが顧客ない状態でとか売り上げが経っていないトラクションがついていない状態で僕はそれ作っていくの結構怖いなと思ってしまうんで、
フック側は一旦お客さんからお金を払ってもらって、これは価値があるよってスタンプを押してもらえるまでのサイクルが短いですよね。
お客さんからのフィードバックも早くもらいやすいんで、僕の考え方ですけど、一回そこまでで一チャンクできるじゃないですか、事業としての塊が。
フックでも事業成り立ち得るんで、ストックされづらいというだけであって、事業としては全然成り立つわけなんで。
みんなそうなんで、小売店とか全部の事業そうなんで。
一旦そこまで作りきって、そっから僕はどう長期で入り込める、長期で価値を出せる仕組みを作れるかっていう問題を分割したい。
もし事業領域とか何も関係ない、ただ一般論で言うとすると、僕の中では結構問題を分割した方が解きやすいなと思いますね。
なのでフック型でまず事業成り立つとこまで作る、その上でどう長期で成り立つかを考える。
この2ステップじゃないと、僕は最初からロックまで全て描いて、この最強の戦略だってやるのは難しそうだなと思いますね。
思いついたらやりたくなるかもしれないですけど、なぜフックを選びがちかと言われたらそういう感じかなって気もしますね。
じゃあ絶対そうじゃないとやんないってわけじゃ全くないですよ。
なんで選びがちかと言われたら、そんな思考の癖があるのかもなって気がしますね。
なるほど。ありがとうございます。中根さん、この辺りの事業展開戦略に関して追加の質問とかありますか?
まあ、趣味思考の話で、正しさではないんですけど、小野さんの言ってることも分かるなと思って。
セールス領域ってめちゃくちゃタムでかいし、HRもマーケティングもおっしゃる通りだよねと。
僕とかは比較的ちゃんとか気にしちゃうタイプと、組織が急拡大するのが逆にマネージしづらいなって思っちゃうタイプ。
フックし続けてめちゃくちゃポンポンポンって組織大きくなって、その採用とか考えるのちょっとグググってなっちゃうから、
ステディにロック型で読みながら採用をかけたりとか、組織の成長もテーブルにちゃんとモデレート・グレイスと続けるみたいなのが好みのタイプなんで。
経営者の好みとか色んな趣向性なんだろうなと思って、小野さんは逆に性格とか考えてることが分かってめちゃくちゃ面白かったですけどぐらいな感想を見えた話になります。
なるほど。ありがとうございます。
ここまで結構アルゴマティックの事業展開戦略みたいなところを伺ってきた中なんですけど、
ちょっとこの後、今後のAIの動きとかをどういうふうに小野さんが見てるのかとか、そういうところもぜひ伺ってみたいなと思っていて、
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まずあえてざっくり伺うんですけど、この今のAIの進化とか踏まえて、小野さんとして3から5年後、どういう事業とかビジネスモデルが台頭していくと考えているかとか、
このあたりの将来展望って、現在どんなふうに見えてますか?
なんか結構抽象的な話からしちゃいますけど、僕らが今やってる、例えばアポドリとかリクルターAIとか、あとゲーム翻訳、アルゴゲーム翻訳もそうなんですけど、
なんか僕的に結構共通点だなと思っているのが、今まで労働集約的に解かれていて、労働集約的に解かれているがゆえに、別に一つの覇者が存在するわけじゃないマーケットってたくさんあるじゃないですか。
まあ分散市場になりやすいですね。労働集約市場って人間の数を増やすのがスケールするためのポイントになって、ただ人間って増えれば増えるほどマネージが難しくなるんで、分散するじゃないですか。
まあコンサルートもそうですけど。で、そういう領域がスケール可能になったっていうのが僕的に結構でかい変化だなと思ってて、例えばアポドリがやってる領域って営業代行みたいな領域なんですよね。人の代わりに営業やってくれる。
で採用、リクルターAIは採用代行だとか、そういう領域ではBPOだし、ゲームの翻訳はそのままストレートにゲーム翻訳作業をやってる世界なんですけど、なんかそれはあるし、
で、まあそれってスケールってできるかできないか絶対できるほうが嬉しいんで、できて嬉しいねって話もあるんですけど、なんかいろんなものが変わるなと思ってます。
労働集約を前提としたビジネスモデルとか消臭感が例えば存在するわけじゃないですか。そこも変わるしとか、なんかそれがまあこの後3年5年というか、すでに足元変化が起き始めてるし、今後もそうなってくるだろうなって気がしてますね。
なるほどな。これちなみに今、例えば多くのコンサルティング会社さんもAIツールをいろいろ買収して、この労働集約型のモデルをどう変えていこうかみたいなことを取り組まれているような気がしますし、
たぶん既存のソフトウェア会社さんもどんどんAIモジュールとか載せていくと思ってます。まさにこの労働集約市場っていうところにいろんな人が、今までイーティングされてなかったワールドがどんどんAIによって広がっていくんだろうなと思っていて、
ここであえて今から新規で入っていくっていうのって、あえて定義するとどういう領域になっていくのかなとか、こういうところだったらより新規で入るのが強いよなって思うところって、労働集約市場の中でもどういうところになりそうかなという展望ありますか?
たぶんいわゆるイノベーションのジレンマって言われる話だと思うんですけど、そのジレンマのタイプってたぶんいろいろあって、時代のイノベーションの種類によって起きるジレンマって変わると思うんですけど、
今回このAIことAIに関して言うと、こういうAIとか技術にできるだけ疎い業界の方が新規参入として入りやすいですね。
疎いって何を判断するかですけど、その会社の意思決定を担う人々がそこへの理解もそうですし、そこへの信頼ができるだけそこにギャップがあった方が入りやすくはありますよね。
ちょっとこれ失礼な話に戻るんで、具体例を挙げづらいんですけど、いろんな業界がある中で、新しい領域に、例えばですけど、オープンエアが出てきて、グーグルって一気に経営戦略変えたじゃないですか、あの規模の会社で。
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あれは疎くない側の巨大な会社ですよね。速い側の、足が速い側の、ああいうやつじゃないところになった方がいいですよね。
大企業は大企業とか、理論上強いアセットを持ってたとしても、結局そのAIの領域に行ってどれだけのリターンがあるかなんて、確約誰もしてくれないわけなんで、その経営者が腹の底からどこまで信じられるかだけで決まるわけじゃないですか。
で、それってやっぱりその人たちが見てきた世界とか、その人たちが正解だと思うものによって否定されているんで、人間によってずれは当然ありますよね。
テクノロジー観点で見た時に保守的であればあるほど、テックを武器にして入るプレイヤーとしては入りやすいですよね。
ちょっと当たり前のことなんですけど。
もっとスペシフィックにどの領域なのかなっていうのを僕も常に考えていて、日本の良くなさって、すごい平たい言葉で言うと給油が安い。
アメリカのマックって20年前くらいから、そんなふうに言い過ぎもしないですけど、10年前くらいからほぼほぼオートで入ったら立ってるマシンがあって、そこでピッピッピッって押して頼むっていうのが当たり前のようにあって、
今も日本ってまだマックそれ置いてる店舗すごい少ない。やっぱりそれって従業員にやらしておいた方が圧倒的に安い気がする。
1000円くらいでやれちゃったみたいな、今いく1200円だったのかわからないですけど、それでも安いと思ってて。
なので、比較的BPOってちょっと逃がして効率性出すだけでもうまくいっちゃってて、それ本当は一足飛びにAIになったらもっともっと効率的になるかもしれないよね。
労働主役でもそういうところなのか、もっとホワイトカラーのところだったら給料高いから、まだ日本でも、そういうところなのかとか、労働のタイプとか、日本海外っていう軸もあったりとか、業種業界とかもあったりすると思って。
大野さん最近期待してるというか、ここをまくってやろうみたいなのを持ってる領域とか順番とかってあったりするんですか。
それこそ本当に具体に近づけて、僕が今面白いなと思ってやってるのは、今授業でやってるような領域なので、営業人材。
営業人材っていうか、営業代行市場って言い方の方が僕的にはもうちょっとシャープなんですけど、とか採用代行というか採用の作業代行、あと翻訳の作業。
結構プロフェッショナルな仕事なんですけど、そこが具体で面白いなと思ってる領域で。
そこにもう少し今の問いぐらいの抽象度のラベルをつけるとすると、仕事がまずデジタルで完結しているということと、例えばですけど、Macの場合はモニターとか置けばいけそうな気もするんでちょっと別ですけど、
単純労働と言っても、やっぱり物理世界とのインタラクションがあると相当難しくなるんで、なるべく今、例えばこれまでクラウドワークスで発注してましたみたいな仕事であればあるほどやりやすい。
指示書が文章になっていて、そのデジタルで、例えばパソコン一つでノマドでどこでも働けますみたいな仕事ってあるわけですけど、そういう仕事ってLLM的にもだいぶ解きやすい。
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パソコン一つで解かれる、スマホ一つで解かれるような相当だったものはそうだなって思ってますし、仕事する人の環境がデジタルっていうのもあるし、あとは、
いろいろ、営業も採用も翻訳もいろいろやってると思うんですけど、仕事側っていうか、仕事の情報がデジタルに落ちてるかどうかっていうのも、これも意外と似たような業界でも比べてみると全然違うなと思ってます。
物によっては、これまでのその業界に長くいた人たちのなんとなくの勘でやられてる業界もあれば、例えばですけど、僕らってソフトウェア、スタートアップの世界って、いろんな情報をドキュメント化したり言語化するのは僕ら当たり前の世界で生きてますけど、そんなことないじゃないですか。むしろ結構逆じゃないですか、ほとんどの世界は。
なので、その辺もどこの世界は文章化する癖があってとか、すでに癖というか習慣があってみたいのはあるなと思ってますね。今、僕らが入ってる領域とかは、その意味で一定信用性があって、活性化できるプロダクトを作りきれるところにいけそうだなって思ってるところをやってるって感じですかね。
今すでにRPOとかアウトソーシングの市場があって、かつ例えばクラウドワークスみたいに何かの仕様書に対して、これでこれで合ってますみたいなのがすごく言語化されてると、もちろんプロンプティングも含めてAIに信じ出ししやすいし、そこの市場って人間がやってるから、ある程度7割、6割は同じような作業をひたすら発注して受けてやってるみたいな感じで、そこをまくろうとするってことなんですね、イメージして。
次なんでデザインの害虫とかをこう、ポドリの次とか、次の次の次ぐらい出てくるかもしれないとか、そういう感じなんですかね。
最後に一つだけ、物理との接触がない領域をまずはっておっしゃってたんですけど、最近大野さんの投稿ですとか記事を拝見してると、結構物理空間とAIの接触にも試みようとされてるのかなと思ったりもして、このあたり最近はどういうふうに見てるんですか?
いやー難しいですよね、なんかその物理、フィジカルAIみたいなキーワードはありますけど、キーワードを置いたとしても、物理空間にチャンスが、まず機会があるのは確かですよね、いつか行けそうな機会があるってのは間違いないだろうなって気がしてて、
解かれてない問題、難しいがゆえに解かれてない問題が多いんで、LLMをマルチモーダルに行きますって話が出てきて、目もあるし耳もあるしってなったら、物理空間で何かこう視覚情報センシングしてとか聴覚情報というか音をセンシングしてデータをマイニングしたりとか、データをマイニングしてそこから意味抽出した上で何か動くみたいなことも当然できるようになるわけで、
ふわっと考えるというか理論上はいろんなチャンスありそうだなと思ってます。ただ、僕的にはその事業のチャンスどう探すかみたいな話と近いんですけど、基本的に本当に新しい、誰も見たことがない事業ってほぼ100%失敗する。
で、基本的にはそのうまくいくものって、火のないとこに煙は立たないみたいな言い方とかありますけど、その通りで煙がないとこに絶対火はないんで、物理世界との接点でかつ僕らみたいなソフトウェアベンダーが結構入りやすそうだなって思うとこはぶっちゃけまだ全然ないっす。全然儲かんない爆出するところばっかりだろうなって気はしてますが、
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なんかポジションを取ってやってみるとしたら、今この数年が多分熱いんだろうなって気はしてるんで、10年後にめっちゃチャンスがあるかって言ったらちょっとわかんない。なんかあると思うんですけど、今取れるチャンスってあるわけじゃないですか。その時代の最初のタイミングだからこそ晴れるもの。
例えばSNS最初にフェイスブックが作った時に広告モデルをどこまで想定してたかって僕全く知らないですけど、多分結構想像しきるのむずいですよ、その後のビジネスモデル。なので、物理空間接点系っていうかフィジカルAI系も、何がどうなるのかわかんないんですけど、知らない程度にやってはおきたいっていう、そういうノリというか。で、何がどうなるんですかって聞かれると困るっていうか。
たぶんタイミング的に何となくこういうタイミングでやっておいた時に何回見つかったらその時かなみたいな。だから大型に投資するとか結構難しいし、やってるプレイヤー逆に尊敬するなと思うんですけど、なんか今はそんな気持ちで言いますね。
いいっすね、ロマン。だし、日本ハードウェア強いから何かしら絶対勝ち切れる、グローバルで勝ち切れそうなものとか出てきてもおかしくないですよね。
そうですね、と思いますね。ハードウェアも強いし。
ありがとうございます。そういうふうなお試しとかもしていきながら新しい領域を模索していくっていう中かなと思って、前半たくさんアルゴマティックの展開戦略っていうところからAI時代の戦い方っていうところを聞かせていただきありがとうございました。前半はこちらでと思いますのでありがとうございました。
ありがとうございました。
ありがとうございます。
いかがでしたか。これからもプロダクトAIトークスでは、プロダクト事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。後編は来週金曜日配信予定です。ぜひご視聴ください。