マネーフォワードの事業概要と竹田氏のキャリア
Product AI Talks。この番組は、ITスタートアップで事業作り、プロダクト作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をつけてお寄せください。
本日のゲストは株式会社マネーフォワード、取締役執行役員、ビジネスセグメントCOO竹田正信さん。
AIエージェントが人に代わってデータを呼び出し、業務を完結させる時代。
これまで使いやすさを競ってきたソフトウェアの画面は、これからどう変わっていくのか。
前編のテーマは、マネーフォワードのヘッドレス化戦略です。
AI時代、プロダクトの価値はどこに宿るのか。そして積み上げてきたデータをどう競争力に変えていくのか。
サースの戦い方が問い直される今、その最前線を竹田さんに伺います。
ホストは私、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、テックタッチ、CFO兼CPO中田雅也さんでお届けします。
本日は株式会社マネーフォワード、取締役執行役員、ビジネスセグメントCOOの竹田正信さんにお越しいただきました。
竹田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。
まず簡単にマネーフォワードの事業紹介と、竹田さんご自身の自己紹介というところからお願いしてもよろしいでしょうか。
はい、わかりました。改めまして、株式会社マネーフォワードの取締役執行役員を務めております竹田と申します。よろしくお願いいたします。
当社はお金を前へ、人生をもって前へというミッションを掲げておりまして、
一番皆さんがご存知なのはバックオフィス向けのサースの事業と、それから家計部アプリのマネーフォワードMeは結構ご存知いただいていらっしゃるかなと思うんですけれども、
私も使っております。
そうですか。どうもありがとうございます。
いわゆるお金と人生って切っても切り離せないと思うんですけれども、人生を豊かにしていくということをお金の知識だったりとか、
もっと言うとお金のことで悩んでいろんな可能性を諦めてしまうみたいな、そういった世の中じゃやっぱり良くないというか、そういった状況を変えていきたいなと、
そういう思いで生まれたのがこのマネーフォワードという会社でございます。
なので大きな意味だとサースが一番多いんですけれども、さらにフィンテックと呼ばれるような領域でもいろいろなビジネスをさせていただいております。
私は2017年にマネーフォワードが初めて行ったM&Aでグループジョニーをしたという、その買収された側という形にはなるんですけれども、
それで入りまして気づけばもう9年目とかになるんですかね。
当時はクラビスという私がいた会社のサービスが会計事務所様向けのプロダクトだったんですけれども、
こちらをマネーフォワードさんとご一緒にしたときに一緒にやっていくことになった舞台というのが、
いわゆるサースの会計事務所さんをパートナーおよびお客様としながら展開していくという、
そういう営業の舞台だったんですけれども、そちらとご一緒していく中で、
たまたま私がマネーフォワードの営業組織の責任者をやらせていただくという流れになりまして、
その流れでマネーフォワード本体の経営の方に入らせていただいて、
そこから気づけばもうこんなに経ってしまったということで、
実はその事業がどんどん大きくなっていきまして、いわゆるバックオフィスのサースの事業というのが、
その後会計事務所さんとSMBというところからさらに中堅のお客様だったりとか、
あるいはそのより大きな規模になっているお客様だったりとか、
どんどんといろいろなお客様とお付き合いをさせていただくようになりまして、
今に至っていますというそんな状況ですね。
ちょっと雑なご説明で申し訳ないんですけれども、
私はCOOという立場でビジネスセグメントと呼ばれている領域の責任者を務めているという立場でございます。
よろしくお願いします。
よろしくお願いいたします。
ヘッドレス化戦略と「三正面作戦」
では早速竹田さんといろいろマネーフォワードさんの戦略について伺いたいなと思っているんですが、
まず最初にこの前編ではマネーフォワードさんが掲げられているヘッドレス化、
これ要はこれ前のサースって人間が画面を操作する前提でプロダクトも作られていたと思うんですけれど、
それがやっぱりAIエージェントが登場してきたことによって直接データを呼び出して業務を完結させる世界を前提としたときに、
従来の画面とかが不要になったり変わったりするよね。
そこを前提としてプロダクトやサービスを展開していく必要があるよねっていうところがいわゆるヘッドレス化っていうところの戦略になってくると思ってまして、
まさにマネーフォワードさんもこちらの戦略を取られているっていうところを竹田さんのポッドキャストとかでもお話いただいていいだなと思っております。
そういう中で改めて竹田さんにお伺いしてみたかったのが、このヘッドレス化の戦略を掲げたときにこれまで使いやすいUIというところに投資してきたリソースっていうところが、
やっぱりデータの品質とか構造の整備の方に移っていくと思うんですけれど、
会社全体の戦略としてこのプロダクト投資の経営判断とか優先順位がどう変わっていったのかみたいなところからお話を伺っていきたいなと思っておりまして、この辺りいかがでしょうか。
そうですね。ヘッドレス化というふうに呼んでいる、ヘッドレス化の進展に伴って価値が変わっていくっていうのは認識しながらではあるんですけど、
そうは言ってもですね、どうなるかわからないなっていうふうにも思っていまして、
なので不確実な未来に備えて、言い方でいうと全方位に多面的な投資を行っていくっていう、そういう判断をしているっていうのが現実のところかなと思ってます。
我々としては参照面みたいな感じなのかもしれないですけど、3つポイント掲げてまして、
1つはですね、既存のSaaSに機能として組み込まれるっていうことによって、いわゆるそのAIの価値をお客様にユーザーフォーカスに転換していくってことができるだろうと。
なのでいわゆるAIエージェントって呼ばれるものをSaaSにくっつけていくっていうのが1つかなと。
もう1つはですね、いわゆるクロードだったりとかそういった汎用のAIから直接SaaSを操作できるようにするという、これが一番わかりやすいヘッドレス化みたいな話だと思うんですけど、
そのためにMCPサーバーを公開していくってこともやりますというところですね。
あともう1つは、AI自身をUIに据えた自前のAIエージェントクライアントみたいな、そういったものも自分たちで用意をしてお客様にご提供しようって考えてまして、
これは先日の4月の戦略発表でも発表したんですけど、マネフォワードAIコーワークっていうのをですね、ご提供していきたいと思っておりまして、
こういった参照面と言いましょうか、多面的な作戦と言いますか、戦略を展開していくというのが現状の経営判断という感じかなと思います。
ありがとうございます。ちなみにこうやって3つ用意しながらお客様とも日々対峙されている中かなと思うんですけれど、
実際この1年2年とかでお客様からのニーズとか、こういったAIプロダクトに対する要望って、こういう変化を一番感じるなみたいなところ、竹田さん自身ございますか?
そうですね、この1年2年、特にやっぱりこの半年とかですかね、前々からそのサースイズデッドって言葉が2年くらい前から出始めていて、
いったんそれは言い方ですけど鎮静化と言いますか、あまり言われなくなったなぁなんて思っていたのが、
やっぱり今年の1月にまた再年して、その影響は株価だったりとかにも非常に大きく影響したなと思っています。
お客様だったりとか市場というところで言うと、そのタイミングから非常にリテラシーの高い、例えば会計事務所の先生だったりとかがですね、
具体的に汎用のAIを非常に活用されて、例えば仕分けだったりとか、そういったものの作業をですね、
AIで完全に自動化するっていうことをやり始められたことを発表するだったりとか、あるいはそれに非常に影響を受けて、
いろんな方がそういう方から知識を学ぼうということで、いろんな勉強会が発足されたりですとか、
同じタイミングで我々もそうなんですけれども、MCPを公開して、汎用のLLMからですね、直接、いわゆる会計のソフトに対して操作をすることができるっていう、
そういう状況を揃えたりとかしていたんですけども、現状ですと、そういったAIによって置き換えることができやすい、
いわゆる作業というふうに呼ばれる部分が、劇的にAIによって変えていけるっていうことを体現されている方々がどんどん増えていまして、
やっぱりそれに対して対応していかないと、非常に先進的な使い方とか、新しく業界を変えていこうっていうふうにされている方たちに、
すごく指示をしていただけないっていう、そういうような流れが僕は大きくなっていくんじゃないかということを非常に感じたりするっていうのは、
本当に今年に入ってから感じてるんじゃないかなと思いますね。
僕も一応C4もやってるんで、すごくイメージついたり、個人としてもすごくわかるんですけど、やっぱりお金を扱うことって、
例えば自分が税務申告やる時とかって、本当に1円でもミスってほしくないって常に思ってて、やっぱりそれぐらいシビアだったり、
例えば自分の経営生産とかも、いきなり自分のお金が絡んだりするんで、AIによってちょっとミスってましたとか、仕分けももちろんそうなんですけど、
そこら辺がすごくシビアなものだなと思っていて、やっぱりお金が絡んでるから、適当なといったらあれですけど、業務じゃないなっていうのを持っていて、
その中で本当にヘッドレスでAIが100%の精度でどこまで行っても無理だと思うんで、比較的グイが残るのかなとか、
とは言ってもグイ上でAIエージェントで動けばいいじゃんとかっていう発想もあるよなとか、
もちろんAIで便利になるなら絶対使いこなくちゃ、自分でガチャガチャ仕分けるのはちょっと古いっていうのはわかるんですけど、
じゃあ今あるグイにポンと入れたらパパパッと振ってくれて、あと人で見てねみたいなものの方が直感的だし、
自分が若干使いたくなるようなUIな気もしていて、そこら辺って使えない範囲でオンシャで同議論されてたり、
とは言っても5年ぐらい経ったらみんなAIになれるから、未来が来た時より張ってるんだよってことかもしれませんし、
そうなると思ってるかもしれないんですけど、その辺ってどう感じられてるんですか?
おっしゃる通り、例えば我々としては全領域に対してMCP公開してAPIどんどん使ってくださいっていう風に公開をしていく方針ではあるんですけど、
ガバナンスとか安全性が担保できるかみたいなところすごく大事だと思ってるんですよね。
例えばその更新系APIっていう風に呼ばれるものを無制限に叩けますみたいなことが仮にできるようになってしまうと、
間違って事業者データを全部削除してしまいましたみたいな、なんかそういった予期しない事故とかも起きたりするリスクがあると思うんですよね。
だからそういう意味で言うと、いわゆる外部の汎用AIから呼び出されるっていう使い方の場合は、
そういったリスクを防ぐためのしっかりとした制御ですね。
それもかけられるかどうかっていうのは見極めながらやらなきゃいけないと思ってまして、
そういう意味で言うと、順次提供範囲っていうのを考えながら拡大していくっていう形にはなると思うんですよね。
一方で、我々が発表してご提供したいっていう風にお伝えしたAIコーワークに関しては、
ある意味において我々の制御内でお使いいただけるという前提の中でご提供するので、
いわゆるガバナンスとか安全性のところも、より我々の方でコントロールすることができるっていう状況が多分作れると思うんですね。
そういう形で安全であるがゆえに、より自由度が高くっていう世界観というのを実現していけると、
非常にいいんじゃないかなみたいなことは想像しているというところですね。
セールソースさんも最近出しているAIって基本的には権限管理とか全部任せて、
その上でAIエージェントみたいなのが多分一番権限とか全部持てるから楽みたいなところでしそうなんで、
そんなようなイメージってことですよね。
そうですね。イメージとしてはそれはおっしゃると思います。
ちなみにまさにMCPの公開のところとAIコワークの両立の話も出てきましたが、
まさにこの外部開放とある種の囲い込みというか皆さんが制御できる中で、
フォワードとして独自にAIエージェントを提供していくっていうところで、
ある種対立して見えるような戦略にも感じられるなと思ってまして、
世の中的にMCP公開が前提となってきているような流れっていうところも徐々に承知しつつも、
AI活用におけるガバナンスと顧客層
この辺りの戦略を両方行うことの狙いですとか、メリットとかその後のバランスみたいなのっていうのは、
マネーフォワードさんとしてはどんなふうに考えられているんでしょうか。
はい、そうですね。基本的にここは競合するとか食い合うっていうふうにはあんまり考えてなくてですね、
今のイメージですといわゆるITレタリシアが非常に高くて、
本当に自身で苦労動だったりとかを設定して使いこなすって方は非常に発信力もあられるので、
すごくたくさんいらっしゃる印象はもちろんあるものの、
おそらく我々のお客様というふうに見たときには、
全体の割合としては本当に1%とか2%とか本当にそういう少ないということも事実だろうと思うんです。
特に当社ですとSMBのお客様非常にたくさんいらっしゃいますし、
そういった方々というのは本当にSaaSを使うとか、
そういったことも少しずつ寄り添わせていただきながらここまで来ていて、
それでもまだまだシェアとしては全然低いですっていう、
SaaSですらそういう状況というのもありますので、
そうやって考えますと苦労動だったりとかをすごく使って、
外部AIでっていう方達というのだけ、
そういった方だけしかいないわけじゃないっていう前提に立たなきゃいけないと思っています。
そうやって考えると、世の中の大多数の企業の皆さんは、
AIが誤った処理をしたときにどうするんだとか、
あるいはそういった責任の所在をどうするかとか、
そういった要件をちゃんとカバーできているっていう、
そういうユーザ体験っていうのは絶対必須だろうと思うんですよね。
AI工学っていうのはそういう要件をちゃんと満たした形で
ご提供するっていうことを目指しているので、
そういう意味で言うと、
住み分けはできる、食い合うわけじゃないんじゃないかっていうふうに思っています。
なるほど。対象とされているお客さんの層ですとか、
属性みたいなところも全然変わってくるし、
故に必要とされる機能だったりだとか、
データ量みたいなところも変わってくる。
そこがある種、前面に対してカバーしに行くっていう、
そういう感じなんですかね。
そうですね。本当にそこら辺は、
今後そうは言っても汎用のAIが
そういったところもカバーしていくみたいな可能性も
あるかもしれないしとか、
本当に予測はできないなとは思っているんですけれども、
ただ一方で、例えば今、
SMBのあまりリテラシーが高くない方の例を出しましたけど、
例えばエンタープライズのお客様になると、
なおさらやっぱり人がちゃんと承認しているのか、
人が承認をしたいわゆる痕跡というものが
ちゃんと残っているのかみたいなことが
ものすごく大事になると思うので、
そういう意味で言うと、
AIとっていうものがちゃんと絡み合いながら
業務が遂行できているっていう状況は
これ変わらないんじゃないかというふうには思ってまして、
そうやって考えると、
会計処理だったら会計処理の業務ロジックだったりとか、
あるいは各社にあるコンテキストだったりとか、
そういったものをちゃんと理解した上での処理
っていうものが絶対必要になるので、
そこまで制御できるようにって考えると、
各社が持っている専門的な要素っていうものが
ちゃんと反映された各社のものといいますか、
そういったものがどうしても必要になるんじゃないかな
という気もしてまして、
そういう意味での詰め分けやカニバリがないって状況
っていうのもイメージしているところです。
その話の文脈の中で、
ちょっと突っ込んだ質問させていただきたいんですけど、
マネフォワールさんと例えば他社の一番の競合さん、
どことは言わないんですけど、
の動きとかを見ていると、
比較的今の話ですごく納得した部分もあって、
対照的とまでは言わないんですけど、
少し同じような領域だけど、
違うこと考えてるんだなっていうのを思っていて、
本社の場合やっぱり法握のところであったり、
ガバナンスとかそういうのを意識しながら、
比較的データ設計してたり、
AIの設計してるなっていう印象で、
もちろんMCPとかもあるんですけど、
そういうような動きだなと思って、
どっちかというとそのもう一社の他社さんって、
かなりMCPとか外部開放とかにボンボンボン張ってて、
どっからでも叩いてくださいみたいのが早かったり、
そっちの世界観にしてるんだなみたいなことを思っていて、
同じ領域なのに比較的製品思想ってこんなに変わるんだっていうのが、
一外野として面白いなっていうのが、
思っていて、
この辺ってどういう議論があって、
こうなってるのかとか、
その辺差し支えない範囲で、
どうしてこんなに分かれてると思いますか?
競合とのプロダクト思想の違いとAIネイティブプレイヤー
どうですか?
そうですね、正直どちらのやり方が正しいか正しくないかっていうのは、
本当に分からないというふうに思っていて、
でもこういったアクションの差が出るのは、
やっぱりその会社それぞれのカルチャーに根差した、
戦略の考え方だったりとか、
市場に対するまなざしの持ち方みたいなものが、
やっぱり違うからなのかなというふうに思っていまして、
例えばそうですね、
おそらくイメージしている当社の同業達者さんというのは、
同じ会社さんなのかなと思ってるんですけども、
その会社さんは、
我々からするとすごくイノベーティブで、
ともすると既存の価値をいい意味でディスラプトしていくってことを、
すごく鮮明に分かりやすく出されていらっしゃって、
一見で非常に戦略は尖っていて分かりやすいなというふうにも思っていますね。
一方でマネーフォワードっていう会社は、
もともとその会計事務所様の助言から、
B2Bの領域に入っているということで、
もともと掛け棒アプリをやっていた会社だったりするんですよね。
B2Bの領域の入り方が、
会計事務所という顧問先の様々な企業様に、
寄り添っている方からのお声から始まっているっていうところがあるものですから、
やはり市場のスピード感だったりとか、
リテラシーに対して、
0.5歩くらい先に行くみたいな寄り添いをしていくというのが、
大前提だよねっていうふうに考えて、
ここまでやってきているんですよね。
その部分の違いというのが、
今回のAIに対しての取り組みにも出ているっていうことなのかな。
言い悪いじゃなくて、
それぞれの出自からそれぞれが考えているやり方としての魚みたいな、
そんなふうに私は理解しています。
めちゃくちゃ面白かったです。ありがとうございます。
ありがとうございます。
ちなみに最近、新しいAIスタートアップみたいなところだと、
なくすことは無理でも、
会計事務所さんとか税理士事務所さんに依頼したもののうち、
自分でできるところはAIアジェントとかも使って、
自分たちでできるようにしようというようなサービスを提供している方も
増えているなというような気がするんですけれど、
ここら辺はもしかしたらマネーフォードさんとの思想と違うのかなと思いつつ、
そういうプレイヤーの存在ですとか、
今こういう攻め方されると、実はちょっと脅威に感じるなとか、
もし言える範囲であれば、
伺ってみたいなと思ったんですけど、そのあたりいかがですか?
そうですね。
正直、そういったAI駆動という形で、
今の会計の領域だったりとかをどんどん変えていこうという動きは、
当然起きるものだとも思いますし、
そういった取り組みをされている会社さんは、
シンプルにリスペクトしていますという感じですね。
我々としてもそういう意味で言うと、
例えば個人事業主向けの確定申告の領域って、
ともするとそんなに確定申告するのに複雑じゃなかったりする方も
たくさんいらっしゃるんですよね。
そういう場合って、実は今の我々が提供している確定申告のものよりも、
AIで一からネイティブに作った新しいAI確定申告みたいなもので、
結構処理が全然完結できるよっていう、
そういうケースもあるだろうというふうに思っていて、
実は我々の確定申告のサービスがあるのに、
別にマネーフォードAI確定申告というのを出したりとかしてるんです。
こうやって、明らかにAIによってもっといいものが作れるよねという領域に関しては、
いろんな会社さんやプレイヤーさんもそうですし、
我々自身もどんどん新しいものを提供していくというのが正しいだろう
というふうに思ってまして、
まずはなので、お客さんに対してのベストをどう生んでいくか。
それが他でやっているんだったら、それは参考にしたりとか、
場合によってはご一緒していくことによって、
より遠くに行けるという状況にはなると思っているので、
そういう意味でキレイごと言ってるわけじゃないんですけど、
全然日本のバックオフィスって、
まだまだ労働不足に対して対応できる状況に全然なってないという状況があるので、
そこに対して何とかしていくというのに、
いい意味で肩も組みながら、
同時に切磋琢磨するという環境でやっていくというのが、
一番大事じゃないかなみたいな、
そういう感覚でやってるつもりですかね。
「System of Record」としての堅牢さとデータ価値
なるほど。
僕、ボランタリーにというか、
企業のアドバイスくださいとか、
ちっちゃいスタートアップが来たりとか何とかで、
たまに話をするんですけど、
その時にAI時代ってどんなプレイスタイルなんですか、
みたいな雑談をすることあって、
やっぱり当たり前なんですけど、
大きいプレイヤーが嫌がるようなことをするっていうのが、
基本路線になっちゃう気がしていて、
よくある話だと、
SaaSだとシート課金だから、
それをコンサプション課金にしたら、
結構取りづらいポジションだよね、
みたいな話があったりすると思っていて、
で、例えばマネホさんの時に、
ゼリス王子さんとすごく仲がいいので、
じゃあゼリス王子さんの仕事をめちゃくちゃ奪うような、
プロダクトってちょっと出しづらいみたいなものって、
あるのかとか、
その辺のプレイヤーってあんま詳しくないんですけど、
出てきてるのかとか、
とはいっても新しいプロダクトでいい価値を出せれば、
別にそんな人手不足だから、
そういうのはあんま関係ないんだよね、
なのかもなと今話し聞いて、
ああそうなんだと思ったんですけど、
その辺ってどういうふうに感じられてたり、
それをちょっとほっといて、
あとでそれこそマネホさんとか、
M&A上手いんで、
ワイシュすりゃいいじゃんとかなのか、
どんなこと考えられてるんですか?
いやそうですね、
我々としては、
例えばその会計事務所さんの仕事を奪ってしまう、
みたいなことは、
当然なんか感じられたりとか、
そのように恐れられてしまうみたいなことは、
しかしながら、
会計事務所さんになっていることって、
すごく幅が広いですし、
だからそれに対して、
いろんな会計事務所さん見てますと、
小さく最適化しているというと、
どうしても人手が足りないっていう状況の中で、
すごく困られていらっしゃるっていう状況が、
多いんですよね。
なんで会計事務所さんの業界でも、
一緒になっていこうということで、
いろいろ取り組み進められていたり、
あとAIをどんどん活用していこうということを
進められていたりということは、
されてるんですよね。
私たちもそうなんですけれども、
我々としてはその動きに対して、
より支援していくっていうことが、
一番合理的だなというふうに思ってまして、
というのは、我々自身もそうですけど、
会計ソフトを作って、
ここまでやってくるというのは、
非常にお金も時間もかかることだと、
思っていますし、
これ自体をAI時代だからといって、
またゼロから作れるかと言いますと、
やっぱり作れたとしても、
時間はすごくかかると思いますし、
あと何よりも、
過去の蓄積されたデータとか、
あと業務の理解度だったり、
あるいはそれと紐づいた上で
格納されているデータだったりというものが、
ものすごく競争優位性と言いますか、
元になるものだと思うんですよね。
こういったものは、
今から作って何とかなるかって、
そうではないわけだと思うので、
逆にこれをちゃんと活かせるような状況を作って、
会計事務所様とかパートナーの皆様とは、
そういったものを使って、
その先のお客様が、
もっと経営力が強くなっていくとか、
バックオフィスが強くなっていくとか、
そういうことをやっていくというのが、
戦略上も流れ上も非常にクオリティックかな、
みたいな、
そんなふうに思っている感じですかね。
そういうことですね。
確かにそうかもしれないですね。
僕も全然大した確定申告じゃないですけど、
整理事務所に頼んでて、
ちょっと面倒くせえな、
みたいなことを思ったりするので、
逆にそれをAIパワーでやれるから、
人件費全然かからなくて、
めっちゃ安く、
しかもプロに頼めます、
みたいな世界だったら、
自分でシャッシャッシャッってやるよりは、
そっちの方が信頼できるかもしれないので、
もしかしたらそっちの動きっていうのが、
流行るかもなと一瞬思ったりして。
そうですよね。
私もかれこれ10年以上、
会計事務所さん周りの仕事に、
やっぱり関係しているわけなんですよね。
昔は私がもともとやっていた、
クラビスって会社のサービスは、
まさに仕分けを24時間で作って、
戻してもらえるっていう、
普通だったら貴重代行とか、
めちゃくちゃ募金を理解してる人が、
すごい時間かけてやらなきゃいけないことを、
ある意味ポンって任せたら、
帰ってくるっていう、
裏側は別にAIじゃなかったんですけど、
言ってみれば、
オートパイロットみたいな状況を、
作り出していたんですよ。
それによって、
実際残業がなくなっただったりとか、
よりそういった貴重な仕事を受けることが、
できるようになったっていうふうに、
なったりはしてるわけですけど、
じゃあ世の中の多くの人たちが、
会計事務所さんにポンって投げたら、
すごく早く帰ってくるようになった、
って体感してるかって言うと、
そうじゃないですし、
会計事務所の皆さんが、
昔よりも劇的に仕事が楽になって、
すごいなったかって言ったら、
全然そうじゃないんですよね。
だからやっぱり、
まだいろんなテクノロジーを活かして、
進化させていかないと、
みんなが思ってるような、
もうすごい便利みたいなことって、
まだ全然実現できてないっていう感じがして、
遠慮なくみんなでやっていかないと、
そういう感じだなと思いますけどね。
おだしょー ありがとうございます。
今のお話の中でも、
データのお話も出てきたと思うんですけれど、
武田さんもノートの中で、
サースの価値が画面の使いやすさから、
正確なデータを保持し、
絵が動きやすい構造を提供できるか、
すなわちシステムオブレコードとしての堅牢さに
集約されていく、
というような形で記載されてたと思うんですけど、
改めてシステムオブレコードとの堅牢さって、
結構難しい言葉だなと思いつつ、
この辺り、
価値ってデータそのものに宿っていくのかとか、
はたまた、
正確に管理保存できる箱があるっていうこと自体が、
その価値になっていくとか、
一言で言っても、
いろいろな捉え方があるなと思ってるんですけど、
竹田さんとしては、
ノート書かれたときに、
どんな考えで書かれてたんですか?
竹田 そうですね。
価値は、いわゆる箱にありますとか、
箱自体が価値ですっていうわけじゃないと思います。
やっぱりデータがありますけど、
そのデータも、
ビジネス上のロジックだったり、
あるいは背景情報みたいな、
コンテクストとか言ったりすると思うんですけど、
そういったものと結びついたときに、
すごい価値が出てくるものだと思うんですよね。
なので、
ビジネスロジックとか、
コンテクストと結びついた状態で、
管理されているデータ、
しかもその管理されている状態が、
すごく整然としていて、
AIでかませやすいだったりとかっていうふうに、
整理ができているデータですよね。
それを入れてるのが、
箱な感じだなっていうふうに思っています。
領収書を読み取って、
新たなコンテキスト獲得とBPOのAI化
仕分けデータを作るっていう、
シンプルにそれだけやるみたいなことは、
確かにAIでやればできるんですよね。
あと家計簿の、
私もマネーフォワードに普通に、
マネーフォワードと円が全然なかったときから、
家計簿アプリの自分の情報だったりとかを、
LLMにポンって置いて、
何か出してもらうみたいな、
そういったことっていうのは、
確かに可能なんですよ。
でもそれが、
例えば会社だったら、
会社のそれぞれで決められている、
倫理のフローみたいなものがあると思うんですけど、
それ正しく通っていますか?とか、
あるいは先ほど個人の例でも、
自分のところのこの秘目っていうものは、
こういうふうに整理していますっていう、
いわゆる科目振り分け的なものに近いルールとか、
区分のルールとか、
区分みたいなものが、
きっとあったりするんじゃないかと思うんですよね。
じゃないと自分で分かりやすく、
管理できないって話になっちゃうと思うので、
そういった文脈みたいなものが、
ちゃんと理解されていないと、
とんちんかな内容しか出てこない、
みたいな感じになると思うんですよね。
だからどんどん複雑になっていったりとかすると、
AI便利だねよりも、
イマイチだねみたいな感じには、
普通にやってるとなっちゃうものだと思うので、
なのでやっぱり業務ロジックとかコンテキストが、
ちゃんと保持されて、
結びついて管理されているっていうことが、
AIがっていう、
そういうことかなって思います。
なるほどな。
これってちなみに、
マネーホダさんこれまでも、
いくたの会社のいろんな会計処理を
システム上で処理されてきたから、
おそらくどこの会社がどういう倫理フローでとか、
各社の課目振り分けルールっていうのが、
おのつとこ溜まってたのかなと思いつつ、
このAI時代になって、
新しく取りに行こうとしているコンテキスト、
文脈だったりだとか、
ちょっとその文脈が分からなくて、
AIBBOとかもやられてると思うんですけど、
このAIBBOとかっていうのってありますか?
そうですね。
我々の差数を、
例えば会計、
それだけじゃなくて請求書だったりとか、
固定資産だったりとか、
いろいろと我々としてはご提供して、
課題に応じて組み合わせて使っていただく、
みたいなふうにしているんですけど、
そんなふうにいろいろな領域に対して、
ちゃんと作って組み合わせられますって言っても、
この組み合わせの間の部分とかで、
人手が常にかかっているっていう状況があるんですよね。
こっちで処理したものを、
こっちにやっぱり移すみたいな、
データはそのままパコンと入るんですけど、
正しく入っているかどうか、
みたいなことをメンテナンスしなければいけないですとか、
そうこうしているうちに、
会社って絶対成長していくので、
組織変わりました、権限変わりました、みたいな。
それによって、
持っているデータの流れ方を変えないといけません、
みたいな話になったりとか、
結局そういうところで、
差数をただポンとやっていれば、
自動で解決しますっていう状況じゃないところで、
Excelシートだったり、スプレッドシートだったり、
横行しているみたいな状況があるんですよね。
いわゆるそういうワークフローというか、
ワークフローっていうのは、
いわゆるワークフローというよりも、
業務の中での流れているフローの、
いわゆるデータといいますか、
構造だったりとか、
そういったものをちゃんと捉えていかないと、
本当の意味で、業務全体を理解した上で、
スムーズに動いている状態っていうのが実現されないと、
AIの価値って、
本当に意味では享受していないってことになると思うんですけど、
今の状態だと、
分断されているところの構造を捉えて、
整理するところまでやらないと、
多分できないなと思っていて、
ある意味そういったものを取りに行く、
みたいなことは考えている一つかなと思いますし、
それを実現するために、
BPOをAI化していくっていうのは、
一つなのかなというふうに思っています。
ありがとうございました。
まとめと今後の展望
前半もたっぷりお話を伺わせていただきました。
武田さん今日は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。