オープニングとゲスト紹介
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、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をつけてお寄せください。
本日のゲストは、株式会社レイヤーX AIワークフォース事業部で、FDEエネイブラを務められている大戸典之さんです。
コメンテーターとして、デルタXファンド代表パートナーの山崎良平さんと共にお届けします。
レイヤーXの取り組みを起点に、今話題に昇ることの多い、FDE、DSを主軸に据えたビジネスモデルの実態を、
一周に渡って紐解いていく、その後編回です。
今回は、そもそもFDEとは何者なのか、エンジニアともコンサルとも異なるこの役割が、
なぜ今、LLM時代に成立し、求められているのか、その本質に迫ります。
元パランティアでFDEを務められていた大戸さんならではの視点から、パランティアとレイヤーX、それぞれのFDEモデルはどう違うのか、
組織を拡大していくときに何がリスクとなり、どんな人材要件が問われるのか、そして全てのAIスタートアップがFDEを取り入れるべきなのか、
日本でFDE組織を築き上げることの難しさとリアルをお話いただきました。
コストは、私、Globe is Capital Partnersプリンシパルの工藤真由でお届けします。
今回はレイヤーXのAIワークフォース事業部で、FDEネイブラを務められている大地のリアクションともにお届けします。
大地さん、よろしくお願いいたします。
よろしくお願いいたします。
前回のおさらいとFDE・DSモデルの概要
前回はレイヤーXのデプロイメントストラテジスト、DS部の部長の小林さんを招きして、
FDE、DSモデルにおけるプロダクトとは何か、どういう位置づけなのか、みたいなテーマを中心にお話を伺っていきました。
その結果、FDE、DSモデルは顧客に深く入り込む分、住宅やコンサルにも見えがちですけれど、
小林さんの整理では、その本質はプロダクトへの先行投資にあるといったお話を伺いまして、
やっぱりプラットフォームが強くなればなるほど、デリバリーが早く、安く、少人数で回るようになる。
だからこそ、先に投資を仕切ることがスケールを生むんだといったような戦略のお話を伺ってきた形になっています。
本日は、まさにその実装の現場であるFDEそのものにフォーカスしていきたいと思っておりまして、
もともとパランティアでFDEを務められていた大地さんともに、パランティアのFDEモデルとも照らし合わせながら、
FDEって実際どのように動いているのかですとか、日本でFDE組織をどういうふうに作ったり広げていくべきなのか、みたいなところを伺っていきたいと思っております。
大治氏の自己紹介とFDEエネイブラーという役割
では早速、大地さんの自己紹介からいただければと思います。
レイヤーXでFDEエネイブラーをしております。大地範明と申します。
FDEエネイブラーって後ろにエネイブラーというものがついてるんですけれどもですね。
レイヤーXのFDE部でですね、組織作りだったり文化作りだったりとか、
あとは部全体のフィロソフィーですね、だったり資産の確立、それからメンバーのコーチング、メンタリング等々幅広く行っていまして、
その直接案件に入るというよりはどちらかというとそのチームそのものを支えるというかサポートするような役割をしています。
ありがとうございます。もともとパランティアでFDEを担われていたんですよね。
そうですね。パランティアでは一FDEとして実際に案件に入って手を動かしてということを行ってました。
ちなみにこのFDEエネイブラーって大地さんが初めて担われているポジションかなと思っているので、まずあってますか?
そうですね。パランティアでもエネイブラーって特についている人がいるわけではないはずなので、私の知っている限り私が初と言っても良いんじゃないかなと認識してます。
このあたりの部内でどういう狙い、意図で設置されて大地さんがそこを務められているかとかってどんな感じだったんでしょうか?
そうですね。やっぱりFDEっていうもの自体がエンジニアともちょっと違うし、コンサルでもないしっていうところでそのグラデーションのある部分、
そういったものを組織として作るにあたって、やっぱり実際にFDEとして活動した経験だったりっていうものがどうしてもちょっと必要というか、
なくてもできると思うんですけれども、あるとより前に進みやすいっていう点で設置しました。
ありがとうございます。本日はFDEが実際どういうふうに動いているのかとかいろいろ伺えたらと思っております。
FDEモデルがLLM時代に成立する背景
そういう中で早速なんですけれど、このFDEのモデルっていうところをまずは紐解いていきたいなと思ってまして、
FDEモデルって今までサースが対応しきれなくて、とはいえ個別開発では高コスト化しちゃう、ある種の中間領域みたいなところを解いているように私の方から見えてるんですけど、
改めて何でこの中間領域がLLM時代に初めて成立しているのか。
FDEモデルが成り立っている意図とか、生まれてきた背景みたいなところに対するポージーさんのお考えから伺ってみたいんですがいかがでしょうか。
これ需要側と供給側と両方あると思ってまして、いわゆる需要側が会社側というか、供給側が人材ですね。
需要側の方でいうとサースだとちょっと難しかった範囲、個別ケースとか、よくある特殊ケースというかの対応みたいなものがLLMがあることによってしやすくなったりとか、
あとは逆に個別開発だとやっぱり高数だったりというところで難しかった範囲というのもコーディングの実際問題、負荷が減ったりして柔らかくなったという部分がありますね。
供給側においてもやっぱりLLMが入ってくれることによって、コーディング以外も含め技術知識という点でもやっぱり負荷は減っているので、
そういった面でどちらかというと何かに特化したというのもそうですけれども、いろいろできる、幅広くできるみたいな人材の母数というものが増えて、
それで両方とも広がりがあることによって、いわゆるLLMで今まで微妙に足らなかった部分、ちょっと痒いところに手が届かないみたいになっていた部分というのがうまくブリッジングされるようになった。
その結果、FDEという形、名前で今広がっているのかなと思っています。
PalantirにおけるFDEの定義とモデルの肝
ちなみにこのあたり、FDEモデルの元祖と言われるようなパランティアでは自分たちの取り組む領域をこういうふうに定義したよとか、そういったお話ってありますか?
それがですね、パランティアの中でFDEはこうであるみたいな定義みたいなのは厳密にはなくてですね、もしかしたらどこかを探せば書いてあるのかもしれないですけども、各メンバーとしてはそういう意識の仕方はしていなくて、
どちらかというと手を動かして案件に当たってこうやっていった結果、似たようなところに落ち着いてそれがFDEでしたみたいな形ですね。
なるほどな。ありがとうございます。このあたりぜひ先日パランティアの記事、AI予算はなぜパランティアに集中するのか、差別化としてのFDEモデルを徹底解剖という形でXで記事が書かれていて、結構読まれたかと思うんですけど、
山崎さんの方からも改めてFDEモデルの肝をパランティアとかの事例も見て、どんなふうに見ているのかからお話をもらってもいいですか?
はい、徹底解剖とね、おじさんの前で申し訳ないですが、私が調べた限りで3つのFDEモデルのポイントがあったなということをまとめているんですけれども、
1つはプロダクトのR&機能をFDEが兼ねているということで、やっぱり例えば製造業なら製造業、あるいはその中のさらにサブセグメントとして自動車なら自動車とかですね、
いろんな産業の中でいろんな会社でデプロイメントしていると共通のパターンが抽象化できて、それがプロダクトに汎用機能としてコンポーネントとして組み込まれるというところで、
プロダクトのR&D機能自体になっているというのが1つ目の観点。もう1つが営業GTMの機能で、お客さんの次の課題を解決するっていう人がすでにそのお客様の組織の中にいるということで、
ここですごく高いNRR150%っていうですね、なかなかコースアースだと実現できない水準のものを実現しているなと。
3つ目がロックインで、やっぱりまずオントロGというプロダクトを構築して、そのいわば企業固有のコンテキストレイヤーっていうのをパランティアが構築し、
かついろんなERPとか細部のシステムとも全部統合して、オントロGから全てのシステムを動かせるという、とてつもなくすごいプロダクトを作っているように外部から見ると見えるんですが、
そういったものとそれを動かせるFDE、企業の現実に常に合わせていき進化させていけるFDEという機能っていうのがしっかりプロダクトと噛み合ってすごく強いロックインを作っているのかなっていう、
この3点で記事を書いたんですが、いかがですか、読んでいただいて。
そうですね、記事大変興味深く読ませていただきました。
着物部分は結構捉えていただけてるのかなと思ってまして、FDEがあるから売り上げが立つっていうよりも、それ以前の部分だったりとか、結果として分かりやすく数字で昨今出てきましたっていうところが、
分かりやすく出てきたので、世に広まったというか認知されたっていうところがあるので、そこを何でだろうっていうふうに深掘っていくっていうのは結構各会社、それをやるかどうかを置いといて、
時間使うに値することなんじゃないかなと思って、そんなわけで大変興味深く記事を読ませていただきました。
Palantirのプライシングモデルと課金の哲学
もう一つ、パランティアのすごい優れた財務的結果を見たときに、プライシングモデルがどうなってるのかなというのがもう一つの関心のポイントだったんですけれど、
そもそも事業体としてSIと自社プロダクトの中間のようなものなのかなと思ってるんですが、そうすると人月コストで課金するSIRモデルとパッケージなり、あるいはサブスクリプションなりの継続課金させるプロダクトの課金の方法と、
どういうふうにミックスしてるのかなというのと、あと昨今言われているお客様のアウトカムをもたらして、そこからプライシングを正当化するっていう流れがすごくこのAI時代に強まってきてるなと思うんですが、
大地さんから見てパランティアのプライシングモデル、すごくざっくり言うとその哲学とか思想とかってどんなものなのかなってお聞きしてもいいですか。
そうですね、プライシング自体っていうのは先日のYouTubeでも話した通り、やっぱり個々お客様だったりプロジェクトによって具体的な内容、どういう比率で何がどうっていう中は結構いろいろでして、
一律で言いたくても言えないみたいなところもあってですね。
そもそもじゃあ何で単体でも高い金額で、しかもそれを相当させるっていうことができたのかっていうと、やっぱり先ほどいろいろできる人の母数がLLMによって増えたみたいな話をしましたけれども、いろいろできる人っていうのをLLMより前から揃えてたと。
FDEっていうのもいわゆるFDEをやりたくて、ビジネスモデルをしたくてやりましたというよりは、どちらかというと課題があってそれを解くのにどうしようってなったときに結果として、手段としてFDEという形に落ち着いた、いろいろできる必要性があっていうのがありまして、
なので、そのSIR的な発想で人欠でもらうわけでも、逆に100%の成果報酬でもらうわけでもなく、その間ですね、最終的にはもうビジネス効果がどれぐらいあったかっていうところに対していくらっていうところは見るんですけれども、それは含めてそうじゃない部分も含めてガサッとパッケージとして、パランティアだといくらで受けたいですという話をしているような形です。
なるほど。なので、アウトカムベースみたいなところが基盤にはなりつつも、いろんな要素を盛り込みながら適宜プロジェクトに応じてマネージされてるってことですよね。ありがとうございます。
LayerXのFDEモデルと日本版FDEの現在地
そういう中で、パランティアのFDEモデルも実際に直れていた大井さんですけれど、それを完成形というのかと一旦置いといて、パランティアのFDEモデルのある種10としたときに、今のRayXのFDEモデルって何号目にいるように見えてるのかですとか、パランティアのFDEモデルはこうだったけど、RayXではこうしてるんだよみたいな話とかがあったらいろいろ伺ってみたいなと思ったんですが、この辺りいかがでしょうか。
そうですね、結構ここは私も実は頭を悩ませている部分ではありまして、というのはそもそも論としてパランティア時代のFDEだったり、先週のDS、Deployment Strategiesの話も含めてですね、私がパランティア時代に求めた基準みたいなものをベースにしてまして、パランティアのFDEといってもやっぱり実力は様々なんですよね、当然。新人もいれば100戦連磨のエンジニアもいるということで。
パランティアはそもそも低くない価値基準を置いてるんですけれども、そこに対してそれを元に私のチームでここはカバーするみたいな基準値をベースに、RayXのチームを見たり支援したりしているというところがあります。
形としてはやっぱり日本のビジネス文化等っていうのはやっぱり踏まえて調整する必要があると思うので、その辺は十分に調整しながら、ただそもそも論っていう点で言うと、やっぱりFDEみたいな働き方というか形というかっていうのは土台としてはまだこれからっていう部分はあるので、根本的にテコ入れ等々をしているような感じになりますね。
なので、今一番ある意味厳しい目でRayXのFDEを見ているのが私だと思っていまして。
何号目かって言われると、裸官で言うと正直3号目ぐらい。まだ半分もいってないかなぐらいのところで、今どちらかというと実動部隊の土を耕しているかのような土台をしっかりと固めるみたいなことを行っています。
今3号目っていう話がありましたが、逆にここが一番パワーアップしたいなって今強化しているところとか、大地さんがリソースをかけられているところとかってございますか?
そうですね。やっぱりFDEってエンジニアと何が違うのか、コンサルと何が違うのかっていう話は昨今たくさんありますけれども、やっぱりお客様の課題というかビジネス的な課題に対して何ができるのかっていうところに真摯に向き合う。
何ができるのかっていうのが結構かなり肝でして、それが自分たちのプロダクトも含めて何がブロッカーになっているのかっていうのをちゃんと見定めて、そこに対して常にアプローチしていく。
なのでコミットするのがプロジェクトが成功しました、もしくは契約が取れましたでオッケーではないんですね、FDEの思想としては。
なのでそこを外さないようにというか、そこから逸れていかないようにしながらっていうのを、そういったちょっと哲学的な話になってはあるんですけれども、そういう意識の部分っていうのが根本的に違うから単にエンジニアと言わずFDEと呼んでるっていう形ですね。
ありがとうございます。あとちなみに、これあえて今違いを出そうとしているところ、パランティアはこうしてるけどレイアクスはこういうふうに作ろうとしてるよみたいなところとかあれば伺ってみたいんですがいかがでしょうか。
そうですね、パランティアはアメリカの企業なので、アメリカ自体トップダウンの企業文化ですよね。客さえ出てれば一旦オッケーみたいな企業文化だと思うんですけれども、
一方で日本っていうのはそこに加えて丁寧さだったり、ちゃんとサービスとしてできているのかだったりとか、そういったアメリカが言ってみれば内外保守論にする部分というか、見過ごす部分みたいなものっていうのも価値の一部である、提供できるものの一部であるとは捉えているので、
そういった部分でパランティアFDEでやらない部分みたいなものっていうのも補完しながら行ってます。
FDE組織拡大のリスクと人材要件
今後、AXのFDE部隊もどんどん拡大していくと思うんですよね。
3200人って拡大していくときに、何が一番リスクになりそうだとか、リスクを防ぐためにこういったところを今から仕組み作りしているよみたいなところがあれば、ぜひこのFDEモデルのスケーラビリティみたいな観点で伺ってみたいんですけれど、いかがでしょうか。
今の話にもあった通り、やっぱりFDEっていうのはかなり外面的なものというか、そこで通常のエンジニアとの差分を測っているみたいなものがあるので、課題に対する考え方だったりアプローチの仕方だったりみたいなものがついてまとっているようなロールなんですね。
なので、昨今ビジネス的な話というか、ROIというかが結構取り雑されたり、あとは耳障りの良さみたいな、ある種何でもできるエンジニアみたいなところで、みんなFDEって言ってるような嫌いがあるような気もするんですけれども、やっぱりそれが我々そこを踏み外しちゃいけないと思っていて、FDEがそもそもなんでFDEっていうラベルをつけなきゃいけなかったのかみたいなところですね。
手の思考回路だったり価値観だったり、そういったものが定着ちゃんとするように、組織大きくなるとやっぱりそういうのって薄れていくのが常だと思うので、そこを外さないようにっていうのはどうしたらいいのかというところをかなり強く意識してエネブラをしております。
ありがとうございます。次のテーマに移らせていただいて、実際に今FDEの概念というか哲学みたいなところを伺っていた中ですが、実際他の部署とどういうふうに役割分担しているのかとか、日々どんなふうに動かれているのかっていうのも伺ってみたいんですけれど、実際AIワークフォース事業部だと、AEアカウントエグゼクティブですとか、
先日小林さんが部長に狙われているデプロイメントストラテジストおよびCSという領域ですとか、プロダクト開発の方もいらして、FDEの方もいらっしゃるみたいな形で分かれていると思うんですけれど、例えばお客様のプロジェクトに当たっている中で、FDEはどういう役割を担っているのかとか、それを実際プラットフォーム、プロダクトに落とし込むときにFDEとしてはどういった視差出しというか役割を担うのかみたいなところって、実際どんな感じなんですか。
そうですね、実際のものとしてはやっぱりAIワークフォースのプラットフォームを使ってサポートするというものではあるので、実際具体的に個別案件に入ってですね、各FDEが様々な課題を解いていって、その中でプラットフォームに必要そうなものっていうのは作っているからこそ分かるというか、作っていることで解像度かなり高い状態で分かる。
何ならここまでは他の案件でも使えるような話で、ここから先はこの個別プロジェクトの話ですみたいなところはやっぱり手を動かしているとしっかり分かるんですね。
なのでそこで、これは他の案件でも使えそうだ、プラットフォームの話だっていう、もしくはニーズがありそうみたいなところですね。
これを開発チームというかプロダクトチームとすり合わせまして、そこで多くの場合はプロダクトチーム開発チームがそこから主導していく。場合によってはFDEが実際にコーディングしたりとか手を動かして実装に結びつけるようなこともあります。
これ実際先日小林さんにお話を伺ったときに、結構FDEとDSも2個一みたいな形で動いて、ある種ここはプロダクト化すべきだみたいなのをAIワークフォース事業部のCEO中村さんだったりとかにプレゼンするんですみたいなお話を伺ったりもしたんですけれど、ここは結構DSとFDEは明確な役割分担で結構協業しているような感じなんですか。
FDEとDSの組み方とか役割分担みたいなのを改めて伺ってみたいんですがいかがでしょう。
そうですね。FDEとDS自体かなり被る部分あると思ってまして、なので明確にここがLINEでFDEですDSですよりはかなりの部分ざっくり半分ぐらいは被っていて、その中で両方とも課題に対してっていうところは同じなので、そこで見えてきたものですね。
両名が認識しているものっていうのはかなり高い確率で、少なくともその案件においては課題であるし、そこで見えてきてプラットフォームの話なんじゃないみたいな、落とした方がいいんじゃないかっていう話があれば、それも結構高い確率でそういう話なので、そこである程度解像度を上げたりとか、いわゆる一時フィルターみたいなものですね。プロダクトに落とし込んでいくといった形になります。
ありがとうございます。
パランティアでFDEが最初にやることって、オントロジーを構築するっていうことなのかなと思ってるんですけど、結構そこが全ての起点になるような捉え方をしていて、まずその認識ってあってます?
半分合ってるという言い方になるのかなと思っていて、実際問題を具体的に作るというか、手を動かし始めるのはオントロジー、いわゆるデータをどうやって再構築というか蓄積というかまとめ上げるかっていうところに頭を使うんですけれども、あとはDSと話して、そもそも何ができるんだみたいなところが一番の最初のエントリーポイントですね。
そもそもパランティアの場合だとFoundryというプラットフォームを使って何が提供できるんだろうか、提供に値するものは何なんだろうかということを話すというか考えるというか、そこも入っているので、オントロジーも作るし、そういった部分っていうのも最初にかなり頭を悩ませるポイントであります。
ありがとうございます。僕も先ほど挙げた記事の中でAirbusの件を引用しているんですけれども、本当に製造のプロセスバリューチェーンがものすごく長くて、いろんな系列会社があってバロッパラになったデータを統合していき、ボトルネックを30%かな、解消してインパクトを出すみたいなですね。
本当にアベンジャーズみたいな話だなと思うんですけれども、まずパランティアにおけるFDEのバックグラウンドってじゃあ何なのかなって思ったときに、結構USのB2Bテックってセールスフォースがそうだったり、もともとオーラクル系のDB扱ってた人たちから始まり、
昨今のAIネイティブのファウンダーはセールスフォースとか、あとデータの観点だとSnowflakeとかDatabricksがあったり、あるいは機関システム系エンタープライズ向けのソフトウェアだとWorkdayとかサービスなどがあったりして、そこ出身のバックグラウンドのエンジニアだったらエンタープライズのいろんなデータの取扱いとか分かっている方多分たくさんいるんだろうなと思うんですけど、パランティアにいらっしゃるFDEのバックグラウンドってそういう人が多いんですか?
データに強いのは間違いないんですけれども、実際どこに例えば勤めていたかとか、どういったキャリアかっていうのはかなりまちまちな気はしますね。
それこそ新卒でもFDEで取りますし、逆にキャリアがあるからといって、例えばエンジニアとしてキャリアを積んできたけどもDSをやるみたいなケースもあるので、そこは逆もしっかりエンジニアでは厳密にないんだけどもFDEになるみたいなこともあったはずなので、結構バラバラですね。
ありがとうございます。本当にB2Bのエンタープライズソフトウェアにフィットするバックグラウンドの人材って日本に多分ほとんどいないんじゃないかなと思う中で、どういうふうに皆さんそのFDEの組織を日本で作っていくかだし、
この間中村さんも我々のイベントに出ておっしゃっていただいたんですけど、やっぱり取り合いじゃなくてみんなで育成していかないとねっておっしゃってて、まさにそうだなと思うんですが、じゃあFDEに共通して必要な要件を抽象化していくつか挙げるとおじさんから見るとどういうポイントだと思いますか?
そうですね。課題をまずは定義する能力みたいなのは必要ですね。というのは、お客様がもちろんこれ困ってますって来るんですけれども、お話を当然伺うんですけれども、やっぱり第三者として関与することで見える別の切り口というか角度というかはあるので、そうなった時にはじゃあお客様こう言ってるけれども、それだけが課題なのだろうかというか。
直接的にそれだけではなくて、実はAという要素に対してBもCもありましたみたいな。そこをガサッと持っていかないと結局Aだけ解決しても解決できないので終わっちゃうというか、ポイントでの解決で終わってしまうみたいなことになって、根本的に変わってないということになるので、そういった意味での課題の定義力というか見つける力というか。
あとは論理的思考というのもかなり重要ですね。FDEのEがエンジニアではありますけれども、やっぱりそうでない部分、人とのコミュニケーションもそうですし、お客様の業務に向けなので、そういったものをコンポーネントを組み合わせて何ができるのだろうかというのは、やっぱり論理的思考能力というのは必要なので、そこはかなり強く見ています。
なんかそう考えるとあれですね、本当に戦略コーサルタントが求められるような能力が結構要素として強いんですね。
そうですね、重複する部分は多分あると思います。
ありがとうございます。
AIスタートアップにおけるFDEモデル導入の是非
まさに本当最近スタートアップの方ともお話ししていても、やっぱり皆さんFDE的なモデルを導入したいっていうような方ってすごく多いなというふうに思ってるんですけれど、
改めて大地さんから見て、この日本におけるFDモデルの展望みたいなところも伺ってみたくて、全てのAIスタートアップっていうところが、特にエンプラ向けに導入する場合、FDモデルっていうものを取り入れるべきなのか、
はたまたこういう領域は向いてるけど、そういう領域はちょっと違うと思うとか、そういった見解をお持ちでしたらぜひ伺ってみたいんですけど、どうですか?
そうですね、ダイレクトに言うとやっぱりいらないケースも多いとは思ってまして、そもそも足元を見るとやっぱり人材の確保っていうのは難しいですよね。
スタートアップであれば尚のことだと思うんですけれども、育成するにも育成ってどうするんだみたいな話も多分出てくると思うんですね。
あとはスタートアップとして特定のドメイン、業種だったり特定のワークフローだったりっていうものを支えるプロダクト、サービスを作ろうってしてるのであれば、
そのプロダクトが普通であればすべて吸収してしかるべきだと思うので、このLLM、AI自体っていうことを考えれば尚更ですね、
そうするとFDEの出番っていうのは本来ないはずだと思うんですね。
FDE自体いろんなことやりますっていうラベルをちょっと貼ってもいいのかなっていう気はするんですけれども、
スタートアップにおいてはそれって結構昔から当たり前のことというか、チーム小さい中で私の役割はここまでですみたいな、そんな綺麗に進める世界ではないと思っているので、
そこは今には始まった話ではなく、結局どうしたものかっていう風に困ってる顧客、もしくは課題に対して状況整理して解決方法を模索して、
実際に結果まで結びつける、デリバースするっていうところまでが一触たりというかセットになってっていう、初めてFDEみたいな話なので、やってた結果FDEがどうしても必要でした。
まさにパランティアのケースもそうなんですけれども、やってた結果FDEっていう形に落ち着いて、それだったらうまくできました。
なのでFDEって言ってますっていう。
具体見たときに直ディスクリプションどうしようかなってなったときに、エンジニアって書けないし、コンサルって書けないし、じゃあ名前つけようみたいな。
そういった方が王道というか前で言うなら正しいというか。
なのでスタートアップとしてはまずは自分たちがやるもの、作るものっていうのに真摯に向き合って、そこからな気がします。
LayerX AIワークフォース事業部におけるFDEの役割
今のことを言い換えていただくような形になるかもしれないんですけれど、逆に言うとAIワークフォース事業部では何を実現したいから、もしくはどういうビジネスモデルをやりたいからFDEが必要って捉えられてるんですか?
AIワークフォースとしてプラットフォームどうしていきたいかっていうのは、プラットフォームと言ってる通り何か特定のドメインに特化してプロダクトプラットフォームを作っていくというわけではなくて、
異なる業種でも同様だったりとか、もしくはそんなにかけ離れてはいないみたいな業務に対してアプローチできるものを作りたいっていうのがインテンションとしてあるので、
そうすると何か特化しますというよりはいろいろできる必要性はどうしてもあって、ただいろいろできるだけでいってしまうと何もできないのと同じになっちゃうので、そこのブリッジングだったりちょうどいいバランス感をどうやって取るんだっていったときに、FDEっていうのが必要かという、そういったような話ですよね。
なるほどな。とはいえ、やっぱりビジネスモデルを探求していた中で、FDEの組織を作りたいなって思った企業家の方とか事業を作られる方がいたときに、改めてパランティアの内側とマレーアXの内側両方見られている大地さんから見て、最初にこれに取り組むべきだよみたいなことがあれば、ぜひ伺ってみたいんですがいかがでしょうか。
FDE組織構築の現実と成功への道筋
そうですね。FDEっていうもの自体はやっぱりちょっと概念的なものであるっていうのがあって、でも私がしている今日の話も含め、言ってしまえば理想論といえば理想論なんですよね。
実際にこれを現実世界にどうやって形として落とし込んでいくかっていうところが一番の肝なので、ここで何か定義をしました、こんな話をしましたって言っても何も現実は変わらないと思っているので、そこを実際に形にするっていうのがFDEであって、
なので最近いろいろ持ち上げられてキラキラしたものだと思われがちだと思うんですけれども、内情としては非常に泥臭くて、言ってみれば辛く苦しい道のりだと思うんですね。
なので適正等々も含めてだいぶあると思っていて、全員が経営者に向いていなかったり、全員が技術者に向いていたり向いていなかったり、全員が投資家に向いていないみたいなのと同じような話だと思っていて、
なのでそこを十分に理解して、FDEってどういうアイディアなんだったっけっていうのをまずはベースに考えていただくのがいいのかなと。
それでやっぱりそういうのをやりたいなという方は、昨今だとFDEロールとして実際に出てますので、業務次第グラデーションあるので経験を積みながらいろんな会社だったりそういったものに応募されていくのが良いのかなと思いますし、
逆にそういうFDEというものを組織として持ちたいですみたいな会社さんはやっぱり正直難しいのでうまくいかない。
パランティアだって昨今取り上げられてますけれども、後20年ぐらい売り上げが立ってんだか立ってないんだかよくわかんないみたいな時代を経てますので、うまくいかないのはやっぱり当たり前なんですね。
やっぱり抽象度高かったりグラデーションがあったりとかそういった部分があるので、その中で自分たちでFDEっていう時にどういうものをFDEって定義して前に進もうかっていうのはかなりしっかり詰めておく必要があると思って、
じゃなきゃ確実に組織としてブレていくので、そこをちゃんとしっかり決めて定めて、あとは各メンバーの長所ですね、うまく使っていくっていう。
そうすると少しずつ軌道に乗り始めて回り始めるのかなと思ってます。
ありがとうございます。
エンディング
本当にいろいろお話し切りしてくださってありがとうございました。
今回はレイアXのAIワークフォース事業部でFDEネイブラを務められている大地範明さんともにお届けしました。
大地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。
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