00:05
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大統領を踏まえた、AI時代のプロダクト戦略を深掘りする番組です。
引き続き、ログラスのCPO斉藤智明さんをゲストにお迎えしています。
後編では、スケールフェーズに進むかどうかの判断軸の持ち方、新規事業のオーナーに求められる要素、
そして、経営規格領域におけるAI活用の展望について伺いました。
ホストは全編同様、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と、
テクタッチCFO兼CPOの中田雅也さんでお届けします。
では、前半では斉藤さんのこの事業づくり、何を大事にしているかみたいなポイントから、
この事業領域選定のタイミングの工夫だったりとか、というところを伺ってきた中だと思うんですが、
後半では、まずそのその後、いざ立ち上げ進める中で、
一人のところから拡大していくっていうところになっていくのかなと思うんですが、
そのところの工夫とかを伺っていきたいと思います。
まずこの新しく立ち上げたプロダクトの撤退するか否かとか、
より加速していきましょうみたいなところのマイルストーン、どういうふうに定めているのか、
どうやってグロースフェーズに入っていくことを決めているのか、
みたいなところから伺いたいなと思うんですが、
まずログラスさんではそこのあたり、どういうふうに決めて定めてますか?
そうですね、まずさっきの営業機ですね、コンセプトで営業しきりましょうというところは、
どっちかというと人の撤退ラインです。
コンセプトは1週間で切るものもあれば、2週間で切るものもあれば、
1ヶ月検証するものもあればっていうものがあるんですけど、
この人が立ち上げるだけアトラクティブなアイデアを持ってこれるか、
領域は決まってるんですけど、どう登るかっていうのは全然決まってなかったりするんで、
それを3ヶ月で切ってます。
フェーズゼロって呼んでるんですけど、
そこにメンバーを社内からバッテキしてアサインして、
やるぞって言ってデイリーワンオンしながら、
試行錯誤してもらって、3ヶ月でそれを突破できます。
シンプルにお客様からのご期待いただけます。
じゃあ今度立ち上げますっていうふうになったら、
そこから実際にプロダクトメンバー、エンジニアメンバー、
アサインするんですけれども、
ここまで来てるとコンセプトはあってるんですよ。
課題もある、価値も感じていただける。
あとは実現可能性と、
本当にそれをうまく作り切れますか短時間で、
っていうゲームに移ってますよね。
一歩一歩進んでるってイメージなんですけど、
そこは半年から9ヶ月等で切ってます。
その中でMLPって言われるような、
お客さんにいって満足がいただけるような
プロダクトを作れるか、
それを広い範囲ではなくて、
できるだけ狭い範囲で120点作ってくださいね、
っていう話をしていますと。
例えばZoomっていうものを作るんじゃなくて、
ストリーム配信だけに特化した動画、
収録アプリを作るとしたら、
どういう体験が一番必要なんだか、
実はYouTubeとの連動がめちゃくちゃ重要だよね、
みたいな話とか、そういうものだと思います。
っていうのをギューッと絞って作るっていうことをして、
それでまず満足していただきますか。
お客さんからNPS高く、
満足していただけるようにならない限りにおいては、
スケールさせないです。
そこまでは売上目標一切追わないようにしています。
03:00
ここ追ってるのはNPSのみなんですか?
NPSというか満足ですね。
NPSってなると、どうしても
0から13社から取れますだけになってしまうんで、
本当に真の満足を得られているか、
PMFできるものになっているのか、
っていうことを見て、
そこで満足とれるねってなってから
グッとスケールするってことにしています。
このグッとスケールするってなったら、
基本撤退はまだ今のところないんですよね。
満足度は師匠さんのために聞いてるんですけど、
どんな点数なんですか?
少年率テストとかなんですか?
これね、ちゃんと決めてないんですよ。
ヒアリングさせてもらってます。
私も含めてお客さんに聞かせていただいて。
確かに。ヒアリングしたら点数よりも
一番分かりますもんね。
そうですね。どっちかというと独人化させてます
っていう感じですね。
中谷さんにせよ斎藤さんにせよ、
そこの訂正調査みたいなところは
継続的にCPOになっていってるんですか?
Go、NotGoの判断は
私がチャブ代返しできる権利を
持ってるっていう言い方をしてますね。
基本的にはみんなが
まっすぐ進んでもらいたいんですけど、
これまでダメだっていう
ノーっていうのを言えるようにしておかないと、
さっきの定量化してなかったっていうのも
そうなんですけど、NPS10
3つにならないと突破できないですってなったときに
わかんないですよ、めちゃくちゃイビリなこと考えたら
10万円渡して10って答えてくださいって
できるわけですよ。いや、やんないですけど。
っていうハックが生まれるんで、
ハックを生み出す余地っていうのは
本当にやってはいけない。
私に属性化させてます。
あとは負荷を判断するときありますけど。
僕もそういう流派かな。
自分で見切れるのは
全部自分で判断するし、
インタビューする派ですね。
斉藤さんとも昔、この話じゃないですけど
近い話をしたことがあって、
インタビューってこれめちゃくちゃ奥が深くて、
例えばじゃあお家に行って
消費者売っててインタビューしますっていうのに
何回お風呂入っても止まりませんとか
いつ入ってますかとか聞くかもしれないですけど、
そういうときにやっぱり
ちゃんとしたインタビューだったら
いろんなものを見て
ここにこういうものを置いて
ちょっと汚くなって
例が汚くなったりとかわかんないですけど
こういう聞き方うまくするよねとか
ドンピシャでこの製品あったらいいですかなんて
もちろん聞かない。
いろんな生活のジャーニー聞いたり
いろんな手をかえしなおかえ
うまく本音を引き出すとか
言葉からこれは本音かな、これは本音じゃないとか
っていうのを判断していくっていう力量が
絶対的に必要だと思っていて
そこら辺でやっぱり強い人は強いし
弱い人は弱いから
その時に他の人に任せるよりは
そのポジション持ってるんだから
ちゃんとやり直すっていうのが
職務でもある気がしちゃうって感じですね
これが量増えてきたときにどうするか
すごい悩んでいて
自分自身も一本持ってるっていうときに
やっぱりそこにグーって
週6割ディープダイブしますみたいな形になってくると
残り4割で
いろんな組織の話とかもあったりだとか
プロダクターの話もあるときに
見切れなくなってきて
最近解像度低かったやべぇ脱内しちゃったっていうのは
全然ありますので
組織としてそれを再現性高くするために
もちろん採用育成だと思うんですけど
なんか工夫してることってありますか
ルージンを作っていて
市販機に1回ロードマップを作ってもらってるんですね
06:02
ロードマップでアップデートをして
レビューをするっていうタイミングを作らせてもらっていて
向こう市販機何作るのっていうのと
向こう1.5でどんな価値群作っていくの
っていうものをしていて
1.5では価値課題で話してもらって
3ヶ月は機能で話してもらうっていうような
ロードマップを作ってもらってます
それを僕がレビューしてOKしなかったら
共有できないっていう形になってますと
それを毎市販機末の24日までにやってくださいね
っていうことをやってますっていう時に
違和感をキャッチできるように
自分にリマインドをかけてるみたいなイメージ
実際に今回も6個7個レビューしたうち
2つちょっと違和感あったんで
わりとしっかり介入して
日曜日まるっと1日合宿しようみたいなことを言って
そこでちょっと
うちのバルプロポジションの見直しやんないとね
みたいなことをやったり
すごいな
ちなみにここの
判断結構ある種
あえての俗人性を残しているところだと思いますし
さっきのユーザーヒアリングのところも
いい質問を引き出せるか否かって
その人にかかってるところ
ある領域だと思うんですよね
ただ一方でこういうのこそ
それこそ今のAI LLMの進化みたいなところで
ちょっとこう
AIのデリゲーションじゃないですけれど
みんなができるように落とし込めたり
する領域なんじゃないかなと思ったりしたんですが
そのあたりってお二人どんな感じで考えてますか
一体できると思います
8割できる残り2割できなくて
8割めちゃくちゃ重要っていう感覚ですね
8割できるっていうのは
一定の型の質問とか
型のフィードバックができるなと思ってるんですけど
あれなんかおかしいなって思ったとき
その適切な問いに変えて
問いかけるっていうことがすごく難しいですねと
じゃあ例えばさっきの
満足無事されてますかだったりだとか
バリュープロポジションに応じた
価値って提供できてますかっていうところを
見るんですけど
そもそもバリュープロポジション自体は
疑ったほうがいいんじゃないだったりだとか
結構根底を覆すような問いが生まれた瞬間に
自分の状態っていうのがすごい大事だと思って
これはプロダクトだけじゃなくて採用だったりも
そうですし逆に言うと仕事選びとかも
そうかもしれないですけれども
そこを見逃さないときに
得合いってそれはそれでいいよねっていうところを
前提にして与えられたテンプレートが
与えられたルーティン通りにやることのほうが
普通に使ってると多い
でもそこすらクリティカルシンキングやってください
ってなってくるとそれ毎回今度
クリティカルシンキングできて
毎回疑うもんでもないんですよねとしたときに
その疑いを強めないといけないシーンとかは
一方で頼ったときにプロダクトロードマップとか
プロダクトビジョンとかの
最低位をするんですけど
それを私が全部やって落とすってなると
また再現してしまう可能性が高いと思っているので
そこはファシリティとだけする
ないしやりなさいよっていう指示だけする
っていうのも含めて
みんなが事業オーナーとプロダクトマネージャーと
エンジニアとか自分たちで
構築できるような支援をする
っていうような形にする工夫をする
って言ってますね
AIでって話ではないですねこれは
これすごい答えづらいですもんかもしれないですね
このお二人が感じられる違和感みたいなところって
どういうふうに磨かれてるのかなとか
それを問いに変えていく力って
あえて自分ができる理由
09:00
自分が得意になっていった理由っていうのを
背景言語化するとどんな感じになりますか
ありがとうございます
これは僕がめちゃくちゃスペシャリティ高いです
みんなより優れてるぜっていうつもりあんまなくて
僕が感じる違和感と
人が感じる違和感って違うだろうなと思ってます
でも一貫性すごい重要だなと思っていて
どの一貫性に会社としてベッドするか
っていう話だなと思ってます
私が考えている一貫性は
やっぱりユーザー満足っていうところ
さっき言ったとおりですね
かつ資源がつながってるのかっていうところですと
ここの違和感は自分自身が
起業してきたときだったりだとか
通信ツービデオをやってきたときだったりだとか
いっぱい失敗してきたってところで
磨かれたなと思ってるんで
この違和感のセンサーにベッドするべきっていうふうに
会社としては判断して
CPUを私にしてるなんですよね
逆にエンジニア出身のメンバーとかだと
めちゃくちゃ作るところ
これこのままいくと
まずいぞめちゃくちゃ不細研修するぞ
みたいなところは
センサー強いんですよね
そこは僕はとあるメンバー頼ってるんですけれども
彼に聞いてこれどう思うみたいな
ここヤバいとかヤバいと思って
センサー輸入させてもらってる
みたいなところはありますかね
なるほどな
難しいですね
いろんな流派というかいろんなやり方があって
僕最近ホモサピエンス全史読み返してるんですけど
なんかホモサピエンス全史だなと思ってて
簡単に言うと
僕たち人類が
残ってる理由ってコミュニケーションだって
すごく冷たく言うとそういうことなんですけど
だなと
それを鍛えるって
生まれ育ちとかいろんな教育経験とかから
成り立っちゃってると思ってて
僕のすごい強い力って多分2つあって
ギャグがおもろいっていうのが1つと
斎藤さん結構滑りがちなんですけど
それはおもしろいですね
ギャグがおもしろい共通の強みなんだなって
思いました
あとは
僕すごくクリティカル神経というか
批判的な思考能力が高いんですよ
なんかこれ野村に入ってから
すごい鍛えられたんですけど
なんかびっくりするぐらい
ちゃんと誓約説として疑いながら
仕事をしてる集団で僕がいたときは
めちゃくちゃ頭いいんですよ
これ多分こういうこと考えてるよねとか
結構当たるしかも
成人説すぎたなとか自分が思ったりして
そこから人が言ってることを鵜呑みにしないで
もしかしたらこうかもしれないよねっていう
選択肢が無数に出てくるようになって
お客さんがユーザーが満足してますとか
なんとかですって言ったとき
これ多分嘘だなとかっていうのを
切り替えていろんなお客さんの
本当のニーズを捕まえる力が
強くなった気もしてて
なんでそういう本当は経験とかを
みんなが詰めてこれちょっと疑ってみたり
逆に疑いが強い人はもっとこう
信じる力をつけるとか
そういう経験の繰り返しな気はしますけどね
そうですねだからどんなセンサーを
鍛えるべきかっていうのは
もちろん事業によって違ったりすると思うんですけど
特にいわゆる2B企業向けで
1回作ったら後戻りがきづらくって
3コスト高めの事業はいいじゃないですか
我々SaaSとか特にそうだし
離れしてお客さんに納品しない
活用していただかないといけない
って思ったときに
1度間違えただけで
全然使われなくなってしまう
ってことが起こりやすいものなんで
確かにSaaS企業のCPUは
12:02
めちゃくちゃ疑う力は必要だな
かつほんまかいっていう力ですよね
はすごい必要だなと思ってますね
なんでお客さんからも
これやりたいんだよあれやりたいんだよ
って言われるんですけど
あなたやりてるこれですよねみたいな話は
すごいできないといけない
でも大事だねっていう話をしてる
経営の理解僕らの場合ですけれども
お客様の経営をこうしていきたいから
データを見たくって
そのためにデータ設計をこうしたくって
そのためにログラスをこう使う
だから経営こうしたら来てるよねっていうところを
お客さんと同じくらい仮説を持てる状態で
プロダクトは作るべきだよね
は話をしていて
なんで先行出身のPDMとか持ちたりする
いいっすね今の
そこが疑う力って
難しく考えがちなんですけど
もう1個奥まで行って
理解したらと類似してるなと思っていますと
表面で受け取ってイエスはノーではなくて
本当はやりたいのはこの目的なのに
違うこと言ってんなっていうことに気づけたら
疑いを持てる
だと思ってるんで奥まで理解して
それと照らし合わせる力っていうのがつけば
疑う力を好天的に獲得できるなって思っていて
もうちょっとシンプルに言うと
なんで奥まで行って理解して
仮説を持てる力を作りましょうって話はしてますし
そこで見てますね
自分なりの仮説を持って話を聞いているのか
いなかっていうところは結構肝になりそうですね
その領域において
そうですね
その仮説の流度が機能仮説なのか価値仮説なのか
いやその時の課題仮説なのか
課題って言っても目の前の業務の課題ではなくて
それを達成したい目的の課題の仮説
それは究極2B向けだったら経営を成功させたい
でしかなくって経営の成果を取って
基本的にはフリーキャッシュフローを上げる
っていうものに紐づくよねっていうところで
どこまで行って
本当にこれでやったとて
この会社の経営良くなるんけっていうのを考えながら
考えれば勝手に疑う
ここまでの話を踏まえて
そういった過程を超えていって
いざ事業加速フェーズに入った時に
ここでもまた新たな難しさで出てくると思うんですよね
特に皆さんの場合だと
既に既存事業がある中で
新規事業を両立していかなきゃいけない
っていう中だと思うんですけれど
ここでのチームの分け方とか
役割分担とか
売っていくセールスのインセンティブ設計とかの工夫って
どんな感じでやられてるんですか
ありがとうございます
そっちは新規事業を大きく分けて
2種類あります
既存の経営管理と周辺で
基本セット売りだよね
合わせ売りだよね
大きな概念として
これとこれとこれ組み合わせてこうしましょうね
っていうものだったらば
セールスもCSも基本同じにしてます
一部プロダクトプリセールスみたいな概念とか
プロダクトのCSみたいな概念を
付けようかしらどうかしらっていうのが
そろそろ出始めたなぐらいですけれども
経営管理周辺プロダクトと
ビジネス組織っていうのは
全然違いますね
っていう形にしてます
一方でちょっと外れた顧客基盤別だよね
あんまり別にまだ連動してないよね
ぐらいのところだと
あったら将来的には連動するんですけど
っていうところだと
もう事業責任者制を取っていて
そこにセールスもCSも
15:00
エンジニアリングもプロダクトマネージャーも
全部レポートライン聞いていて
そこのプロダクトマネージャーとか
実は僕ラインではないですと
CPUラインではない
ただしそこのプロダクトの責任者を
レビューするっていう権利が
私は持ってるっていうような体制を
作ってやってますね
インセンティブ設計とかで言うと
クロスセルとかも出てくるんですが
基本的にはもうちょっとシンプルに
セールスはオーティでやってますし
トータルニューエラールどれぐらい作れましたか
それをちゃんと
リテンションしていただくことができましたか
で初めて変動費として成果報酬が払われますよ
っていう仕組みになってる
なんでこの新規事業売ったらどう
この既存事業売ったらどうっていうのは
今はつけてないです
って言って実際に
それこそ某大手営業系のやつですよね
の話を聞いたときに
こっちとこっち事業ありますね
としたときに新規事業のほうは
OT二倍付けですみたいな
一言あるらしいですよ
わかりやすいですよね
そっちのほうがインセンティブ
なんで新規事業のほうですといつまって
既存事業を売り上げたらとか出てきたらしいですよね
いろんな謎ハックがやっぱ出てきますと
なんでそこは一定構図あるんだなと思いながら
今はしっかりそこを
でたら新規事業のセールス
一体の売上げまでは自分で売らせます
でも自分で言ってください
してやってますって感じです
だいたいどのあたりまで
自分で売らせるんですか
本当に立ち上がりきったな
LINEに乗ったなって思うまでですね
そこは本当に事業によって違うなと思ってます
本当にもうわかりやすくセットになるもの
例えばわかんないですけど
AI機能としてリリースして
あって当たり前のプロダクトですよねとか
例えばログラスの経営管理のプロダクトだったら
それを表示する
レポーティングをするための
レポートしたりする
セットで売るのは当たり前だよね
というものだったら
売り方だけ開発して
みんなが全ての営業資料に
当たり前に入っている状態を作りましょう
これは反対にも使えるし
どっちから入ってもいい
経営管理からやってもいい
人員計画からやってもいい
という風になってくると
一定の売上げになって
数多くになったとしても
まだ専属セールスいます
むしろ専属セールスが
多いんですけど
ログラスさんとか
うちとかテクタッチも含めて
そういうのあんまりない
会社だと思っていて
例えば斉藤さんと他の人と
飲んでいたり
PMの全く別の人と飲んでいたりすると
新規事業の立ち上げって
比較的趣味無量とする
ちょっとやっかみがあったり
セールスインセンティブ一つ取っても
どっちが何やねんみたいなものとか
こっち売ってほしいけど
上手く売ってくれないとか
出てきちゃうっていうのがあって
どの会社もあるあるじゃないですか
絶対それなしで通れないし
ちょうど今この前帰りタクシーで
一緒に新規事業やってる人と
話してたんですけど
新規事業マジしんどいっすね
超疲れます
18:00
こんなの連続してできないなと思って
やっぱりここの組織の
マネージメントっていうのが
めちゃくちゃむずいなと思っていて
これログラスさんでやってることでも
いいですし他の会社から聞いた
これいいよみたいなので
ポンポン立ち上がってくる組織に
していくんだろうっていう
ハックというか聞いて
斉藤さんが持ってるポリシーみたい
のってあったりしますか
これはもう明確にまず一個あって
新規事業はオーナーが全てですって思ってます
一番オーナーがコミットしきって
僕は営業が苦手だからとか
僕はプロダクトが苦手だから
そんなこと言わんやつをちゃんと育てられるか
に尽きるなと思ってます
これさえできれば
何とでも立ち上がるなって思ってます
実際さっきのフェーズ0を突破する
っていう人がそのままオーナーになる
ってケースがほとんどなんですけれども
それは自分で見つけた仮説だし
自分が一番理解してるし
自分が売れて当たり前だし
自分が一番売れて当たり前だし
っていうところを作っていくので
その人たちがどんどんどんどん
和立ちを作っていって
これはすごいじゃないちゃんと成果
残してるじゃないってなって始めて
社内のメンバーから私も売りたいんだけど
私も商談していいですかっていう状況を
作らない限りにおいては
どうかしらって言ってください
っていう風にすると
むしろ正解パターンがない状態なんで
誰が悪いでもなく変な売り方しちゃう
変な売り方すると
プロダクトがそれを全部受け負わないといけない
プロダクトがコンセプトずれてくる
キメラみたいなプロダクトになっていって
全然使いづらいものになっていく
っていうのは最悪の絵なんで
オーナーがそこをケツ持って
こういうお客さんにちゃんとお届けしきるんですよ
だしそれを先陣切るようだし
事例が出てきてこういうユースケースなんだよ
こういう価値なんだよっていうところをやって
プロダクトの一貫性も保ってる
っていう状態を作らない限りにおいては
どんどんどんどんブレていく
特にログラスのプロダクトは
そうなりやすいなっていう自覚がありますと
これ何かっていうと
いわゆる品体システムとか
経費生産システムとかって
正解がまあまあ決まってると思うんですよね
あと財務会計のシステムとかもそうですね
こんな形で報告してください
税務報告とかもそうです
正解が決まってるんで
いろんな流派ってあんまりないです
その経費はどういうふうに計量しましょう
みたいな話とかってありますけど
知れてる程度であって
会計基準に合わせてちゃんとやりましょう
なんですけどさっき中谷さんが言った通り
管理会計ってやっぱり芸術の領域が入りますと
こう見たら利益出てるけど
こう見たら利益出てないみたいなことを
ザナに送りますっていうところなんですし
会社さんによっては全然違う
製造業の管理会計とIT企業の管理会計
全く違う見たいデータも違う
先行資源も違うっていう状態なんで
これをぶらせばぶらせほど
どんどんどんどん広がっていく
プロダクトができてしまうなって
思っているので
ここはよりこだわらないといけない
ポイントだなって思っています
このオーナーすなわちフェーズゼロの
突破を目指す人だと思うんですけれど
この人の抜擢とか選抜っていうのは
どういう基準で行ってるんですか
あと因線理論教えてほしいです
これね因線って
ちょっと掘ってきますね
そのためにいるんだよ
抜擢の話で言うと
21:01
基本は社内に手上げです
ウィルがすごい重要だなと思ってるからです
これはあんまりメディアに残していい話
じゃないかもしれないんですけれども
すごくオブラートに進むと
やる気が大事なわけですよね
やりきらないといけないんですよ
やりきらないといけないって
バロメーターっていろいろあるんですけど
全部フルマックスすれば引かないと
新基地より立ち上がらないなと思ってます
というところを見ます
基本的にはそこを踏み上げる仕組みというか
手を上げるような仕組みが
社内の中で構築されていて
そうです
そういう仕組みの中で
そういう仕組みみたいな作業が
必要だなと思ってます
というのが一つ
もう一つがスキル
シンプルにこれまで
特定の領域で人稼働になってますか
これは割と広いスキルで
80点以上取れるようにならないと
新規事業なんてできないなと思っているので
特にクライアントワークちゃんとやってますか
クライアントワークで
お客から評価されてますか
とかも含めて
社内からリファレンスみたいなのも
毎週違う人に会ってるじゃないですか
いろんな人に教えてもらいながら
CPUになっていくにあたって
どんどんいろんな人に会って
プロダクトの人に会って
元々自分ファイナンスなんで
経営畑なんで
プロダクト畑に広げていった時って
それだけの学習力が異常にあって
しかも謙虚に学んでいかれるから
これだけ早く進化されてらっしゃる
ということだなと思っているので
まさにその力って
オーナーたるもの大事
オーナーが成長しない会社って
一つの要素を見てます
やる気
ちょっとオブラートに進んでやる気
っていうところと
どこかで能力をちゃんと持っていける
一挙できるワンポイントあるかっていうところと
興味謙虚さっていうところを持って
アサインしてますと
報酬設計ですよね
報酬設計難しいんですけど
難しいんですけど
かつクローズな情報がかなりあるんですけど
我々まだ未成長ですねと
なんで未成長な会社ならではできる
報酬設計で言うとSOってありますよねと
言う十分にありますよね
っていうところは
家で最大限で言うとその辺りかなと思ってます
まさかに
どの会社もそういう設計になっている気もしますね
そうですね
ただ僕自身も子会社やってましたよと
前職のタイミングで事業立ち上げて子会社やってましたよ
っていう時に
それは自分でゼロから外で作るのと
中で作るので言うと
リスクリターンで言うと両方低いんですよね
外で作るのはハイリスクハイリターン
自分たちの会社で作るのって
ミドルリスクミドルリターン
っていう設計になって
これはもう子どもどうしかってない
でもその分どれだけ原因があるかっていう話ですよね
報酬以外のところで作りやすいもそうだし
応援してくれやすいもそうだし
いろんな社内のリソースをレバレッジかけて
早く育てるし
早くお客さんに価値を出せるっていうところを
作るにしてます
でももちろんそれがうまくいき来た時に
ちゃんとキャッシュも含めて報われる状態を
作らないとなっていう設計にします
なんで具体の話を聞きたかったら
今度飲みに行きながら話すか
24:01
ぜひ今度
次回ね
ありがとう
でも斎藤さんの言ってることわかるな
僕もプロダクトがぶつかる会社ってあるじゃないですか
一番最初に見るのは社長ですね
あと役員陣
絶対見てどれくらい強い人で
構成されてるのかなとか
こういう人だったら絶対戦えるわとか
それめっちゃ見てる
エンジェルシードは大体そうですよね
特にVC目線で見てもエンジェルシード
それこそ久野さんとかもそうかもしれないですけど
この人ちょっと味噌ついてんなって思う
役員陣入ってるだけでやめたとかあるじゃないですか
どれくらい人ってすごい大事最初の
特に1人目が大事
最初のある時点でそれしかないみたいなところもありますからね
そうですね他は全部不確実だし
どうせ1人がやってる事業って5人ぐらいやってるんですよ
いろんなところで
その人で勝ち切れると晴れるからでしかない
それは社内の事業だと一緒だとこですって
なるほどありがとうございます
ここまでその事業立ち上げの
リアルな難しさとかも含めて
伺った中ですが
ご質問としては最後になるんですけれど
経営管理領域において
AIが台頭してきたことによって
可能性が広がるところとか
可能性が広がるところ
逆にまだまだここは
時間がかかりそうだなって思う点が
どの辺りになるのかみたいなところを
ちょっと3から5年後みたいな時間軸で
斉藤さんなりの未来予想とかも踏まえて
ぜひ伺ってみたいなと思うんですが
どんな風に見えてますか
ありがとうございます
まず一般的に言うとAIに期待してるのは
私は即時性と網羅性を期待していて
正確性がまだ期待できない
正確性再現性は期待しづらいなっていう風に
捉えてます
例えば構造化された
整頓された定量データから
非構造で雑然とした
社内データまで扱わないといけない
っていう性質がありますと
ってことを捉えると
経営管理領域だと
本当にこうなのっていう
答えを求められるんですよ
CFOにこれ合ってるって言われた時に
ちょっと分かんないですって答えた時点で
その情報なんて一切価値はない
ものになってしまうので
定量的な情報をちゃんと構造化して
ワークフローに載せるところは
理解しないといけない
少なくとも人間がレビューをしないといけない
CFOが理解をしないといけない
っていうところだな
一方でさっきの即時性網羅性みたいなところで言うと
CFOもずっといろんな人と
社員全員とコミュニケーション取ってるわけにはいかない
ので会社中の情報
会社中の散らばってる情報から
気づきを得るっていうことに関しては
かなりAI期待できるなと思っていますし
あとは考察の下書きを作る
正確性を一定規制にできる領域って
あと経営管理で言うと
未来予測っていう領域があります
一円単位まで全部当たらないってことは
あり得ないんですよ
上振れ下振れのシナリオがありますと
その可能性が広く知れれば知れるだけ
その広く考察深く考察できればできるだけ
っていうところを
自分の脳みその代わりに考えてくれるというのは
かなりAI期待できるなと思っています
取りまとめると即時性網羅性による
人間の思考を広げてくれる
代わりにたたきを作ってくれるっていうところは
かなりAI省略
でも答えを出してくれるとか
正しく綺麗にまとめてくれるとか
正確に数値を整理してくれるっていうところに関しては
27:03
AIに頼り切ると難しいな
意外とみんな客観的な予測で
AIが正しい予測を出してくれるんですよね
みたいなコンテンツで
そんなわけあるかみたいな話を
させていただいたりするっていうところは
期待値と実態がまだあっていないところだな
理解が進みきっていないところ
試乗計画が進みきっていないところだなと思って
我々に役割だなと思っています
これ実際即時性網羅性みたいなところは
どんどんプロダクトにも導入されていってるんですか?
そうですね
もうすぐいろいろリリースも出てくるんで
それも含めて
実際にやっていければとは思うんですけど
PoCをしっかり丁寧にやっています
特定のお客さんと組んで
そのお客さんに入り込ませてもらいながら
何なら個別開発までどんどんやりながら
本当にこの即時性網羅性で
たたきを作ってくれたというものが
経営判断に生きているか
ないし経営のプロセスが効率化することに
生きているかを検証して
これはもう絶対に価値になるって信じたものを
出していくっていうフローに変えたんですね
もともとそのAI系で
AI技術分析レポートとか
自然言語でレポートを作ってくれます
BIツール作ってくれます
グラフ作ってくれますみたいな機能を
最初出したんですけど
自然言語で支持しないんですよ
別に経営のデータに対して
ああいうデータ出して
社長は経営企画の人たちに
そのまま自然言語で出した結果
結局正しいデータを出さないといけない
ってワーッとなるんで
綺麗にレポート機能
ルックアップ機能を使って
PivotTableの機能を使って出すんですよ
みなさんっていうのもあったんで
経営企画の方々の
AIに対する期待値っていうのと
ログラスの方が
今ここまでできるように
ここは難しいよねって思ってる
ここのラインって結構一致してるものなのか
差があるものなのかでいくと
どんな感じなんですか
まずめちゃくちゃボラティリティがあるし
差があると思ってます
経営企画の皆さんって一言で言っても
世の中にいっぱいいらっしゃる経営企画の皆さんは
ここまでできるでしょうって思ってる人も
こんなこともあんなこともバラエルじゃないかって
思ってらっしゃる人もいるし
どっちも間違ってない
今のフローだとそうだよねって思ってます
っていうものなのでブレてます
ログラスは今その中でも一応
POCさせていただいてますし
プロダクトにも考えてる会社だなと思ってるので
今ここまではできるなっていうところで
会社はかなり正確に見積もれてるんじゃないかな
と思ってます
寺田 なるほど
寺田 なんかログラスさんの製品に
AI乗っけるときに
データ構造変えようみたいな動きって
してたりするんですか
例えば正規化するのか非正規化するのかとかって
そうするとそこのリファクターさっさと
掛けとかなきゃAIネイティブになれないよねとか
なんかこの辺の議論って今結構されてる中で
新規立ててるのか
いやもうこれで結構データベースとしては
それこそ整地性がすごく求められる作業だと思うんで
なんかこういたずらにこのAIネイティブに変える
っていうのはもっと先だよねっていう感じなのか
っていうとどっちの今スタンスにいるんですか
田窪 間ぐらいかなと思ってるんですけれども
まずデータの整地性を持ちながら
いろんな業務もいろんな業種の皆さんも
巻き込めるようなデータ構造っていうのは
今めちゃくちゃアップデートを実はかけていますと
30:01
このデータ基盤のアップデートっていうのをかけていて
そこはすごく定量データ構造データに
優しいデータベースっていうところまで
作りきってるなというところです
合わせて定性非構造データ
同じ定量非構造もありますけれども
っていうデータに優しいデータベースってどうなんだろう
っていう探索を並列して進めていて
両立させてますと
そこのプロトコルだけ
こういう形でプロトコルしたらいいんじゃないか
っていう仮説を今持って進めていて
どっちかというと特にAIって言っても
機械学習的なと言いますか
機械学習的なほうと
生成AI的な非構造に強いほうとってあるんですけど
非構造に強いほうは
非構造データ主体で定量構造データを
一部リクエストして取ってきて扱う
っていうことが多いです
で 数理モデルのほうは
構造データ主体で非構造のデータを
一部リクエストして取ってくるっていうことが多い
手順が割とはっきりしてるので
AIを活用したケースに応じて
その手順に応じて使い分けるにあたっても
めちゃくちゃ綺麗に
構造データのほうをやるっていうよりかは
ちゃんと僕らは
余日見込みのデータが
一ところに集まるのが超楽ですって言い切れないと
そもそも僕らのコアコンピュータス死ぬんで
そこをちゃんと作り切りましょうねっていうふうに
切り分けてフォーカスしてもらってますね
なるほど わかりました ありがとうございます
これはでも
定量非構造と構造が混ざってる
プロダクトならではの面白い悩みだなと思ってますね
いや そうですよね
僕もここら辺すごく興味領域で
僕は全くプロダクト関係ないけどやってるもの
面白いですよね
いろんなハックの仕方ありそうだし
楽しみだな
いや そうだよ もともとそうですよね
大得意と言いますか
そういうふうには意味はないけど
そこに文脈入れた瞬間に意味あるし
それをAIで解釈させなきゃいけないけど
じゃあそれって非構造データだよねみたいなね
そういうね
まさにそうだなと思って
すごい楽しみに僕らのアップデートが
そういう意味で言うと
ただの迷彩を構造化するっていう仕組みが
マスターとかだったりするじゃないですか
例えばうちで言うと部署のマスターとか科目のマスターとか
商品のマスターとかがあるわけですけれども
その情報があるから
ただの迷彩の羅列が構造的な多次元データベースに
格納されますっていうのが
メタに見るとそういう動きなんで
この非構造なデータを構造化するっていう
マスターは共通化できるんじゃないの
みたいな話を多少したりしますね
面白いですね
でもこれ全然研究段階です
なるほどね
ある意味非構造なものを構造化して
これまで管理してきました
ただそこにまた非構造な定性データとか
文脈データみたいなのが
織り込まれてくるっていう
そこって結構チャレンジングですよね
何か作り直していかなきゃいけないような
ところもあったりするのかなと思ったんですけど
そこはあんまり課題ではないんですか
そうです
正直ごめんなさい分かんないですっていうところです
意外と非構造データと構造データを
さっきプロトコルだけ規定してって話がありましたけど
引っこ抜いて分析しましたっていうものが
まあまあ精度高いねっていうのが見えてるんですよ
今の作りでいったとて
なのでそこをめちゃくちゃ
構造定量データを
AIフレンディングデータを
AIフレンドリーにしていこうって
アプローチよりも
非構造なところはAIフレンドリーにしながら
構造データの定量のところは
33:00
ちゃんとユーザーフレンドリー
業務にフレンドリーで業務に乗っかって
皆さんの業務がどんどん楽になっていって
その中の一部でAI使われてるねっていう
世界観に持ってったほうがいいんじゃないかな
っていうのは現行の仮説ではあります
一方でこれは分かんない
やってみてもっと精度出すときに
本当はこっちが良かったみたいな
自動運転でいうと
カメラから全部バックキャストしたほうがいいのか
みたいな分岐があって
最終的には今は
カメラから撮ったほうが柔軟性高いよね
そこまで引き続いてきたよね
みたいなことがあるのと同じように
どちらのアプローチも試されて
どっちかに修練していくんだろうなと思ってます
なるほど ありがとうございます
じゃあ ここまで新規事業作りの
リアルなところだったりだとか
あと 今後のAI展望まで
盛りだくさんでお話いただきありがとうございました
もし最後にログラスさんから
プロダクトやイベントだったり
あと採用周りとかで聞いてくださってる方に
よろしくお願いします
そうですね いろんなところで
私も話させていただくこと多いんですけど
ログラスって難しいんですよ
このプロダクトとして扱ったときに
中根さんみたいに経営バックグラウンドあります
みたいな人たちだったら
ピュッて入ってこれると思うんですけど
私自身だって小さい会社の経営をした
このしかないですと
自分が立ち上げさせてもらって
本当にみんなのおかげで
一定のとこまで成長しましたけれども
それは日本を代表する
いろんな大先輩方の企業ほどの経営を
すごく難しいなと思っているんですけれども
だからこそ
そういういいケーキを作ろうにつながっていく
めちゃくちゃ難しい課題を
優秀な仲間と一緒に解けますよ
っていうのって
こんなに面白いチャレンジ
プロダクトやとしはないなと思ってますので
それに共感してくれる
変態的な人がいたら
ぜひ桃を叩いていただければなと思いますし
その分 やり切れば経営とか
めちゃくちゃ詳しくなれるというのは
これはいいアドバンテージなんじゃないかと
そうですね
他の会社よりは結構チャレンジングな
20個同時にプロダクト出すとかね
面白い経験詰めますよね
そうですね
ありがとうございます
まさに ひいひいながらやってるんで
助けてください
ぜひご興味のある変態的な方は
ログラスさんの採用ホームページとか
Xとか開放してるのかな
はい もちろん
ぜひメッセージいただければと思います
では本日はログラスの斉藤さんともにお送りしました
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
どうぞお楽しみに