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Product AI Talks。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。
4月23日に、本ポッドキャスト連動するイベント、プロダクトAIカーフを開催します。
ぜひ、概要欄に貼ってあるリンクからご応募ください。
今回は、AIが生み出すMoatとは何か。このテーマを、VC目線と企業家目線、両方から深く掘り下げました。
共にお届けするのは、先日AI特化ファンドを立ち上げたデルタXの山崎良平さんと、
Yコンビネーターサマー24にも選出され、現在サンフランシスコ拠点に活躍されているアウターポートのCEO、滝川透紀さんです。
AIが業務に入り込みつつある今、ソフトウェアの価値はどこに宿るのか。
システムオブレコードとシステムオブアクション、それぞれどこに価値が残り、どこが再定義されるのか。
2010年代からの議論の編成も踏まえながら、改めて問い直していきます。
ホストは、私、Globis Capital Partners、プリンシパルの工藤真由でお届けします。
それでは、本日は山崎さん、滝川さん、どうぞよろしくお願いいたします。
よろしくお願いします。
よろしくお願いします。
じゃあ早速、自己紹介から。
まずは先日、新ファンド立ち上げおよび本ポッドキャストを運営しているプロダクト政策委員会の参画も発表された山崎さんですが、改めて山崎さん自身の自己紹介、簡単にお願いできますか。
はい、デルタXファンド代表パートナーの山崎と申します。
皆さん、初めまして。
今回、プロダクト政策委員会に4人目の常任委員として参画させていただいて、仲間に入れていただいてありがとうございます。
中根さんと三谷さんと工藤さんで立ち上げてこられたこの企画に参加させていただいて大変光栄に思っています。
私自身は元々Unitedという会社でコーポレート担当の執行役員をやっていまして、その後にB-Venturesという独立系のベンチャーキャピタルファンドで5年ほど投資を担当させていただいて、
今年デルタXというファンドを立ち上げまして、AIのスタートアップにフォーカスした創業ステージで投資をするファンドとしてリリースしています。
このポッドキャストも今後、月1回こういうふうに登場させていただいて、AIに関するいろんなお話を届けていきたいなと思っていますので、ぜひよろしくお願いいたします。
よろしくお願いします。
それでは次に滝川さん、Yコンビネーターサマー24にも選出されていて、現在はサンフランシスコに拠点を置きながら製造業向けのAIエージェントを提供していると伺っていますが、
直近ちょうどDAIKINさんへの導入のリリースも出されていましたが、改めて簡単に事業概要と滝川さんの自己紹介もお願いできますか。
ありがとうございます。よろしくお願いします。滝川です。
自分、滝川という人間で、もともとはNVIDIAという会社で研究開発をしていて、CADや3次元メッシュなどの3次元データを処理するためのアルゴリズムである形状処理といった分野での研究開発をずっとやっていて、
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自分の専門としては、もともと自分、コンピュータービジョンとか、それこそロボット向けのコンピュータービジョンであったりとか、自動運転向けのコンピュータービジョンから始まったので、
そういったアルゴリズムを3次元データに使って、AIとかと組み合わせてどういうことができるんだろうという研究をNVIDIAでずっとやっていて、
そういったバックグラウンドもあって、もともとそういった研究領域がNVIDIAでどこに期待されているかというのが結構、製造とか建設とかなので、
そういったところに関心があったと。単純に昔からロボコンとかで物を作るのが好きだったので、今、アルターポットという会社で製造業やEPC会社向けのAIエージェントを作っているといったところになっております。
ありがとうございます。今回はVC目線、企業化目線、それぞれからのこのAI全体の戦い方というところをいろいろ紐解いていけたらなと思うんですが、
早速、AIスタートアップの可能性を感じて、今VCとして世の中の動きを見ている山崎さんに、アプリケーションレイヤーにおけるこれまでの変遷とか今後の妄想についていろいろ見解を伺っていきたいなと思っていて、
ちょうどどのようなソフトウェアが生き残るのかみたいな議論が活発になる中、日本でもSOR、SOAみたいな類型も語られるようになって、それぞれ戦略議論が上がっているタイミングだったりもするので、
最近Xでもそのあたり、よく発信されている山崎さん的にこのあたりの動向がどうなっていって、山崎さんとしてはどう考えているのかみたいなところを教えていただけませんか。
はい。まさに今月ですね、X記事でAIが生み出す新しいモードとはというのを出させていただいて、結構読んでいただいたんですけど。
13万インプになってますよ、今。
そうですね。2桁満インプにいったの初めてですね。
おめでとうございます。
すごい。
本当皆さんのおかげでしたが、ただそれだけ本当にこのテーマがすごく関心を持っている方が多かったのかなと思ったんですけれども、まずリードで最近USVCの議論でよく出てくるSORシステムオブレコードとSOAシステムオブアクション。
この議論というのは最近急に生まれたわけではなくて、2010年代のSARS流石においても既にこういったレイヤーの議論というのはされていましたと。
2010年代と2020年代を比較しながらどういった変化が起きてきたのかというのをひも解いたというのがこのエントリーでした。
内容に関して簡単に触れさせていただくと、まず2010年代にGreyRockというトップティアのUSのVCですね。
本当にコンシューマー、エンタープライズ両方で、例えばLinkedIn、Facebook、Airbnbとかエンタープライズ向けだとWorkday、Dropboxとかパロワートネットワークとかそういったところに投資をしているトップティアファンドなんですけれども、そこの議論で2017年ですね。
The New Modeというブログに書かれていたところの話をまず引用しているんですが、システムオブレコードとシステムオブエンゲージメントという層があると。
レコードというのはもちろんWorkdayとか記録保管するレイヤー、エンゲージメントというのはわかりやすく言うとSlackとかMessengerとかそういうふうにユーザー接点を作るUIの部分ですね。
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そういったところ、特にこの当時の議論で言うと、そういったエンゲージメントの層が出てきたことによっていろんなプロダクトに溜まっている記録を横断的に取ってきて、さらにそれをユーザーがいろんなやり取りをSlack上でやったりとか、
そのやり取りの記録も含めてAIがそういったデータを読み込んで最適なアクションを予測したり学習したり最適化したりする。
そういう議論でシステムオブインテリジェンスという層が今後の新しいモートになるというような指摘をしていたという内容ですね。
この時のAIというのがいわゆるマシンラーニングの時代でまだLLMが出てきていなかった時代の議論ですね。
実はこの2017年のThe New Moatというのの更新版としてThe New New Moatというのが2023年に実はブログが書かれていまして、
僕のこの記事のタイトルAIが生み出す新たなモートとはというのも実はそこから引っ張ってきているんです。
そうだったんですね。
そこをちょっとオマージュしてこのタイトルをつけたんですが、
2017年当時から変わってきたところで言うとファウンデーションモデルが登場してきたことによってスタックが押し上げられたというところがあって、
もともとその予測とか最適化とかそういったところでAIが業務遂行まで貫通するようなプロダクトというのをAIを基盤にして作れるようになったという変化が起きてきて、
それが一番上のSOAシステムオブアクションというレイヤーが生まれたという話で、
新しい層に新しいモートが宿るというのがこの話の本筋になっていて、
例えば現在で言うと、USでシエラとかハービーとかカーソルといった会社がAIエージェントのこのSOAレイヤーとして非常に速いスピードで成長しているということが起きているというところですね。
これじゃあつまり今までSOIというところに留まったのがこのAIエージェント、LLMみたいなのが出てきて、
よりソフトウェアが提供できる価値が広がっていったみたいなふうに捉えられたといいんですかね。
そうですね。SOI時代に重視されていたAI技術とか企業のデータセットとかがモートになると言われていたんですけども、
そこから実際にAIを使って仕事をするというレイヤーまで進出してきたときに、
その会社とかその分特有の仕事の進め方をどれだけプロダクトに埋め込めるかというところが新しいモートになったというのがこの話のポイントかなと思います。
そういうふうにソフトウェアのスタックが押し上げられたという話を書いたんですが、
実はこの記事の中で言及しきれなかった部分がありまして、
この記事の中の表画像で入れているんですけれども、一番左にバルーキャプチャー上印というのが書いてあるんですよ。
このことについて説明していなかったので、このポッドキャストでその点に関して補足させていただきたいと思います。
これがすごく重要なポイントだなと思っていて、
このバルーキャプチャーというのはそもそも何なのかというと、バリュークリエーションとバリューキャプチャーという概念があります。
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VCがよく提供価値とか価値は何なのかというのは2つの意味があって、
バリュークリエーションとバリューキャプチャーのどちらかの意味で使われているかは文明部によるという感じですね。
バリュークリエーションというのは価値創造なんですけど、それが何なのかというと、
お客さんが報酬を支払ってそのサービスを買っているということを価値創造と呼んでいるので、
例えば1000万円払ってるんだったらその1000万円が価値っていうことになるんですが、
その中でバリューキャプチャーというのはこのスタックが上から下まで何層かある中で、
どのスタックに何割のレベニューが落ちているのかっていうふうな考え方をするのがバリューキャプチャーという、
要するに価値を回収している、補足しているっていうのがバリューキャプチャーという考え方で、
このバリューキャプチャーがどこで強く起きるのかっていうところが、
今このSOAとかSORっていうのを議論するところの非常に重要なポイントになっています。
ちょっとデータセットを紹介するとですね、
アンドリー・セン・フォロイズというこれもトップティアのVCが、
最近ステートマーケットというエントリーの中でデータセットをたくさん紹介してくれてるんですけれども、
その中でそのグローズステージのスタートアップ、
AIのスタートアップとノンAIのスタートアップがどれぐらいアラリー率が違うのかっていうのを比較したグラフがあったんですけれども、
中央値で言うとAIが61%、ノンAIが69%っていうふうになっていて、
例えばノンAIっていうのはそのAIを活用しているのに例えばSaaSなんかを創造してもらうと、
多分そういう会社が入っているんだなと思うんですが、
逆にそのアラリー率としては落ちているっていうのがあります。
これはもうお察しの通りなんですけど、
推論コストがかかっているからということが答えになるんですけれども、
ちょっと別のデータセットでアイコニックが最近出していたState of AIっていうレポートがありまして、
これがすごく面白いデータが書かれてるんですけれども、
スケール段階にあるAI企業ではモデル推論コストっていうのが、
プロダクトコストの全体の平均23%を占めてるっていう話があって、
なのでお客さんからいただいている1000万のうち、
230万円ぐらいはモデル推論のコストとして支払われているという話ですね。
逆に言うと残りのその75%程度っていうのは、
モデル推論に上乗せされて取れている、提供できている付加価値ということになると思うんですけれども、
それがいわゆるバリューキャプチャーが上のレイヤーの方が、
より強く獲得するイニシアチブが生じているということの一つの根拠になるかなと思います。
もう一つの論点があって、
この推論コストっていうのがスケールしていっても、
推論コストっていうのは減らないというふうな傾向が言われていて、
そうすると推論コストっていうのは同じ割合でかかり続けるので、
代わりに先ほどのアラリーチっていうのは61%と、
AIの61%とノンAIの69%っていう、
少しAI企業の落ちるんですけれども、
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そこまで大きく変わらないというふうに考えると、
これまでのスタートアップではかかっていたコストが逆にかかっていないという場所があるはずで、
それが一つあるのが、
S&Mコストが従来よりかかっていないという流れです。
これはこのアイコニックのレポートでも、
先ほど紹介したアンドリー・センホロイッツのレポートの中で言われているんですけれども、
今、圧倒的な需要があることによって、
S&Mコストをかけずにグロースできているという現状が言われていて、
これがその後で申し上げるんですけれども、
要因としてエンダプライズアドプションっていうのが非常に広まっているんじゃないかっていう仮説によるなと思うんです。
これちょっとまた後でご説明します。
このデータセットから言えることを改めてまとめると、
バリューキャプチャーの観点からは、
アプリケーション層っていうのは個別最適で、
1ユニットあたりの付加価値っていうのを高める方向に働いていき、
逆に基盤モデル層っていうのは、
先ほどのバリューキャプチャーで言うと割合が少ないんで、
あまねくユースケースに使われないとスケールしないっていうことになります。
なので、汎用で使われる方向に働いていくっていうふうな仮説が立てられるので、
よりアプリケーション層っていうのは、
個別の先ほど申し上げた企業とか部門のワークフローに深く入り込むことっていうところが、
付加価値を高めるための目指す方向性と言えるんじゃないかな。
なるほど。付加価値を高めるために、付加価値に似合うサービスを提供するために、
より個別最適化をしなきゃいけないっていう、そういう意味合いですかね。
そうですね。まず個別最適化しないと付加価値を出せない、
モードを築けないっていうのがあって、
かつバリューキャプチャーを高めるには、
アラリーズっていうのを上げなきゃいけない。
そのためには、お客さんが汎用モデルを使うよりも圧倒的に、
バリュークリエイションされてると感じられるサービスを作る必要があって、
その差分を生み出すためには、
スペシフィックなものを提供しないと、その価値は作れないっていう、
そういう理屈になるかなと思います。
なるほど、ありがとうございます。
ちょっとさっき後でお話ししますって言った、
エンタープライズアドプションの方の話も伺いたいんですが、
それがどういうふうに、そちらの話につながっていくんでしょうか。
まず、エンタープライズアドプションが起きてるって言ってるのが、
どういうことかっていうと、
ちょっと日本のお話をすると、
例えばですけど、最近でも、
ミズフォーフィナンシャルグループで、
事務職の1.5万人のうち、
10年間で最大5000人を削減していきます。
であったりとか、
NTTグループでも、
これセンターですね。
この人数半減させていくとか、
あとグループの34万人規模の業務について、
5年後にですね、
半分長はAIで大体可能っていう見通しを出してたりとか、
これはあくまで可能性を示してるだけで、
削減するといってないんですけど、
それぐらい人間のコストをAIで置き換えられるし、
そこが今後の競争力につながっていくっていうのは、
いろんなエンタープライズ企業で打ち出されてきていること。
実際にどれぐらいの人をコストセンターから収益センターに
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転換できるかっていうことを、
いろんなエンタープライズ企業で目標を打ち出しているはずなんですね。
そういったことが先ほどの強い需要っていうのを生み出していて、
マーケティングをしなくても伸びるような状況になっているっていうのが
ということになるんですが、
これ先ほどのバリュークリエイション、
バリューキャプチャーの話にちょっとつなげて言うとですね、
そもそもグローバル企業っていうのは、
海外のベストプラクティスを輸入するっていうことで、
例えばワークデーならワークデーを入れて、
セールスフォースならセールスフォースを入れて、
それに合わせて自分たちの業務を設計したりとか、
あるいはカスタマイズしてもらうための費用っていうのを払ってきた
っていうのがあるんですけど、
この先ほどのAIのSOAのレイヤーができてきたことによって、
自分たちの企業特有、部門特有の独自の暗黙値を取り込むことが
今後の競争力につながるっていう、
そういう自立型の独自の自社固有のソフトウェアを
作ることが求められているっていうのが
エンタープライズアドプションで言える仮説かなと思っていて、
このエンタープライズアドプションを進める領域と
そのプレイヤーにバリューキャプチャーの
イニシアチブっていうのがシフトするんじゃないかなっていうのが
この書いている記事とか、
今日持ってきているいろんなデータセットから
言える一つの主張じゃないかなっていうのが
今考えていることです。
なるほど。
じゃあ逆に言うと、
そのAIサービスの提供者側からすると
より個社固有にカスタマイズしていかなきゃいけないから、
それをAIで補える部分もあるかもしれないし、
その個別適用が最近話題のこのFDEだったり、
よりプロフェッショナルサービスを組み合わせて
みたいな動きとも重なってきそうですね。
まさにまさに。
FDEもそういったエンタープライズアドプションを
支援するために必要な機能として
いろんなスタートアップが採用してきている
というのがあると思います。
ただ他方で今バリューキャプチャーは
上の層にシフトするっていう主張を
私はしてきたわけですけれども、
一方でまたちょっと違う視点の
オピニオンっていうのも結構ありまして、
例えば価値はインフラレイヤーに宿る
っていう議論ももちろんあります。
先ほどのアンドリューズインフォロイズでも
そういった主張をしているブログっていうのも
存在しますし、
それは歴史的にやはりインフラレイヤー
っていうのは強かったということが
言えるからっていうところがあります。
あとちょうど3月ですね、
これもアトラシアンのCEO、
これもアンドリューズインフォロイズの
ポッドキャストですね、話してたんですけれども、
昨今そのSOR vs SOAっていう議論の中で、
どうしてもこのSOAにバリューキャプチャーが
シフトするという話が結構その
ビューとしてはよくある話なので、
じゃあSOR企業のバリューキャプチャー
なりバリュークリエーションっていうのが
下がるのかっていうと、
それは一括りに語りすぎたVCはっていうふうに
アトラシアンのCEOが言ってたんですけれども、
どこに価値が宿るのかは
ドメインによるっていうのがこの意見で、
僕もこれに関しては確かにそうだなと
感じてたんですけど、
例えばWorkdayとかで言うと、
その業務フローアプリケーションとしての
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価値ではなくて、
そこに何人の従業員データが
必要な形で入っていて、
使いたいときに必要な形でデータを取り出せる
というデータ保管庫としての価値が高い。
なので使う人のユーザーアイディス課金ではなくて、
従業員何人いるかで課金してる。
それが実際エンタープライズ企業でも
そういった課金モデルで成立してるので、
これは何人のデータがそこに入っているか
っていうふうなことがバリュークリエーション
になってるし、
バリューキャプチャーもそこで起きてる
っていう話ですね。
これ多分会計ソフトも同じで、
多分その仕分けを打つっていう
業務アプリケーションの価値ではなくて、
過去何年分、何十年分という仕分けデータが
溜まっているっていうことの価値だろうな
と思っていて、
なので例えば直近ではマネホさんとか
フリーさんとかはSORのところに
戦略的に集中をして、
いろんなエージェントから業務アプリケーションとして
アクセスできるようにAPIを開放したり
MCP作ったりとか、
そういう動きが出てきてるなと思っていて、
それもしっかりだなと思います。
ちょっと私の今日のところのまとめとしては、
企業界VCによってさまざまな考え、
ポジションっていうのがあるのは事実ですが、
何にせよですね、
バリュークレーションとバリューキャプチャー
っていうのがどこで起きるのか、
どこのスタックを選択するのかっていうのが
今後その戦略構築において
とっても重要になるんじゃないかなっていうのが
私が考えていることです。
ありがとうございます。
そこと補足するような記事で
私が最近拝見したのが、
先日それこそ同じアンドリー・センホロイズのブログに
In Defense of Vertical Softwareっていうのが載ってて、
これ金融とか法律向けに
AIオペレーティングシステムを提供する
ヘビアのCEOが書かれたんですけど、
その中でもまさにモデルが進化するほど
このアプリ層の価値が増えていく
っていうところが歌われてて、
まさにこのバリューキャプチャーの議論と
重なってくる、その背景にある
こういうバリューキャプチャー、
バリュークレーションの議論だったんだなと思いながら
改めてお話伺ってて、
モデルはどうしても汎用的にならざるを得ないから、
やっぱりアプリケーション側は
その組織とかプロセスを深く理解した上での
個別最適化と、
あとそのモデルのオーケストレーションとか、
あとはリスク管理みたいなところに寄らせて、
ちゃんとラスト1マイル顧客に届けるところに
価値があるよねっていう、
その価値筋としては、
やっぱり現場のプロセス設計能力
みたいなところに価値筋がある
みたいなお話をされたキスとかも拝見したので、
その辺りって本当にこの議論と
重なってくるなと思ったので、
ちょっとこれも概要欄にリンク載せておきますね。
じゃあちょっとここまで山崎さんに
VC目線で今この動きをどういう風に見ているのか
っていうお話を伺ったんですが、
ちょっとここからバトンタッチして
滝川さんにいろいろお話伺っていきたいな
と思っております。
やっぱり企業家で今まさに実際に製造業向けに
アプリケーションレイヤー、
SOAの領域で戦っている滝川さんが、
まずここまでの議論っていうところを
どう見ているのか、
エンジニアバックグラウンド技術面にも
精通している滝川さんから見て、
このSOA議論っていうところを俯瞰して
どう見えているのか
伺ってみたいんですが、いかがでしょうか。
ありがとうございます。
さっきの話の最後に出てきた
バーティカルソフトウェアの
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ブログ記事にもあるところなんですけども、
そこで抱えているのが
AI時代のモートっていうのは
現場のプロセス設計能力というか、
その現場と一緒にどうアクションを取ったら
付加価値が生まれるのか
みたいなところを考えるところにあると
思うんですけども、
それでその通りだと思うんですけども、
それでただ誰がビジネスを守っているのか
というところに結構よるとは思っていて、
弊社として競合を考えるときに、
このモートっていうのが競合から身を守るために
必要となるものなので、
競合として怖いのが
3種類のプレイヤーくらいがいるかなと思っていて、
まず第一がモデルレイヤーの競合で、
モデルがどんどん進化することによって、
例えばうちのビジネスのプライマリーな提供価値が
今はまだモデルができないことを補完する
みたいなものだと、
1年後はモデルが進化してそこに対応してきて
ビジネスが守れないかもしれない
といった恐怖であったりとか、
例えばそういうプレイヤーに対しては
現場のプロセス設計能力だとか、
ワークフローの積み上げをすることで
身を守るというのは本当にその通りだと思っていて、
さっきの山崎のスターの話にも出てきたんですけれども、
こういうモデルレイヤーのプレイヤーは
めちゃめちゃ強いけれども、
でもバリーキャプチャーの割合が少ないから
汎用的にするしかないというのもその通りだと思っていて、
そういう意味でもドメインに特化するというのは
めちゃめちゃ必要なんじゃないかなと思っています。
ただ一方で他にもやっぱり競合として見ないと、
特にスタートアップとしては見ないといけないのが2種類いて、
まずいうのが既存のSaaS企業。
弊社としてはやっぱりメーカー企業や製造業に
売っているので、この業界は例えばオートデスク、
シーメンズとかネンメチェックみたいな結構昔からいる
結構ドメイン知識も本当にたくさん持っているような
企業がたくさんいて、この辺やっぱり本当に製造や
メーカーさんとずっとやってきているので
ドメイン能力もあって現場のプロセス設計能力も
あって、そういう会社もあって、他には
他のスタートアップとか新興ソフトウェアとの
企業との競合みたいなところを考えたときに
どうやって身を守るのかって考えたときに、そうすると
結構議論が難しくなってきていて、そういった
ドメイン知識もあって、しかもプロセス設計能力もある
既存のSaaS企業みたいな存在する中、何で弊社が
必要なのかって考えたときに、まずそこを説明するために
ちょっと一瞬弊社が何をやっているのかというのは
ちょっとだけ説明したいんですけども、製造業とか
メーカーさんって要するに何をしているのかというと
あまり詳しくないとイメージつきにくいかもしれないんですけども
料理とかと、山崎さん料理好きなんで
料理とかとアナロジーが分かりやすいんじゃないかなって
気がしていて、料理するときってまず
例えばいい感じの店とかに行って、野菜とか
材料を調達して、それを元に
何らかのいい感じのレシピを探して、そのレシピを元に
加工して、その加工することで、加工する前以上の
付加価値を与えて、売ることでそこのマージンを
取って商売するみたいなことだと料理を考えると
製造業も同じようなことをしていて、部品や材料を
調達して、それを何らかの設計図を元に加工して
加工する前以上の付加価値を与えて
売るということをやっていて、ただ料理とかだと
一人でその役割を全部やっている場合が多いと思うんですけども
製造業の中って結構これらの役割が複雑化しているので
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かなり分業制になってしまっていて、なのでいわゆる
レシピを書く人が料理人とは別に対して
レシピで使う食材も他の人たちがどこかで買ってきて
そもそもそのレシピを書く人間が料理したことのない場合も
あるので、レシピを書いたときにそもそも料理できない
ようなものを書くかもしれない、例えばオーブンの中に
入らないような七面鳥を買ってきて、ちょっとこれ電子レンジ
オーブンでやれって言ってるけど入らないんだよみたいなことが
発生したりとか、そんなことが今起きているみたいな状況になっています
だからそういう中でやっている業務としても
例えばレシピを書いた上でレシピが料理できるようなものになっているのか
チェックする人みたいなのも出てきていて
結構その辺ってノウハウが必要だったりするので
そういったポジションにたくさんコースが行ってしまっている
という状況があります。この分業制が進みすぎて
業務が複雑すると、美味しい料理を追求するべきなのに
いつのまにか周辺業務に追われてしまっているという
状況になっていて、そこで弊社がやっていることは
すごくざっくり言うと、そういった設計図や
関連する仕様書などをもとに、これって本当に作れるんだっけ
みたいなことを調査するためのAIエージェントと
そのエージェントを作るために設計図や仕様書など
そもそもAIが読めるようにするような機能を作っております
これ作れるんだっけということを解析するためには
実際に何を作っているかにもよるんですけれども
例えばプラスチック部品だった設計図書に含まれる
形状ファイルを非科学形状処理と呼ばれる
他国のアルゴリズムを使って解析する必要があったりとかで
どういうことをしているかというと、例えばこの部品の
この部分の厚みはどのくらいのは製造できるのかみたいな
そういった製造プロセスのノウハウに基づいて解析をしております
実はこの辺の形状解析とかの機能って
例えばオートデスクみたいな企業が作っているCADソフトウェアって
実は組み込まれたりしていて、ただ何で組み込んでいるのに
使いにくいかというと、実はそもそも自動化するハードウェアが
高かったりしてて、そういうCADソフトウェアの中に
機能として入っているんだけれども、それを自律的に
動かすみたいなところをそもそもサポートしていないケースが多く
何でそれが起きていないかというと、やっぱり
既存のサース企業全体としてある傾向ではあるんですけれども
やっぱり赤ベースで課金するソフトウェアになってしまっていて
そこで工数削減しすぎてしまうと赤が減るかもしれないので
そのAIを売るというのとあまり相性が良くない
というところになっていて、よく言われる
イノベーションのジレンマみたいな現象が起きてしまっていて
なのでやっぱりプラットフォームに閉じた形のAIは
やったりするんですけれども、外とつなげて
オートメーションのワークフローに組むということをあまりしようとはしないので
根本的な解析にはなっていなく、弊社とかは
例えばそういったCADソフトウェアの中に入っているような
形状解析のアルゴリズムを切り取って
ちょっとVCっぽい言い方で言うとCADからアンバンドリングして
そこから成果報酬型にして再提供している
といった見方もできるかもしれません
つまりここでの成果報酬というのは何で成果を
測っているんですか
そこでの成果というのが実際どの回
コースが削減されるのかみたいなところが
そもそもCADソフトでいうと何回その解析を
やっているのかみたいなところが軸になっていて
それが何人がやっているかではなく、それを何回やったかで
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測るみたいな、いわゆるステージベースの大戦術形式に
変わっていっているみたいな形です
なるほど、既存ソフトウェアもそこの個別の業務
プロセス把握能力というところはあるかもしれないが
そこに対しては今はイノベーションのジレンマ
的なところから新しいポジショニングを築こうと
されているってことなんですね
やっぱりこういったソフトウェア業界で、ソフトウェアベンダーに
ありがちなところってやっぱり向こうがそのやり方を
決めるみたいな形にはなってしまっていて
SaaSって一つのソフトウェアを作って無限に複製することで
売るみたいなビジネスモデルにはなっていて
そうするとやっぱりどうしても
もちろん共通部分はあるもののそこの共通に
合わせていかないといけないみたいな性質にはなりがちで
ただ製造業とかメーカーさんってやっていくときはやっぱり
みんな多岐に渡るので、料理とかスープ作るのとラーメン作るのと
グラタン作るのとかステーキ作るのかとか
全然違うものだと思っていて
だから日本とかだと例えば寿司屋さんがあったりとか
ステーキ屋さんがあったりとかみんなすごくスペシフィックに
特化しているみたいな現象が起きているんですけども
製造業も似たようなものでそもそも何を製造しているのかによって
そこに必要な業務というのが多く変わるので
結構全員に刺さるようなソフトを作るのが難しい
みたいなところがあって、料理とかもそうだと思うんですけど
一つの機材で全てをやるというのがなかなか難しいので
なので弊社は基盤となる解析手法は作りつつも
最終的にはユーザー側がある程度自分たちで
どういうワークフローを組まないといけないのかというのが
自分たちで作り上げるようなことができるような仕組みに
必要があって、例えばCADソフトウェアとかだと
なかなかそういう観点で作られていていないので
それが面倒になってしまっていて
実はこのシステムオブアクションといったシステムは
実際はユーザーが自分たちでエージェントとかワークフローを
構築できるようなデベロッパープラットフォームみたいな側面が
必要になっているんじゃないかなと思っております
まさに先ほどの話でもあった人間がやったところを
推論コストで価値をポッチャーしているというところの議論とも通ずるものですね
そうですね、さっきの話で
山崎さんの話でも出てきたんですけれども
個別最適化をどんどんしないといけないというのが
バーティカルリサースとしても起きているという言い方もできるような気がしていて
ただ結構これジレンマとして起きるのが
個別最適化を人力でやってしまうとやっぱり受注開発ビジネスみたいな感じになってしまうので
この現象をどうすればいいのかというところの答えが
一部の企業が出しているのがソフトウェアをデベロッパープラットフォーム
っぽくするところなんじゃないかなという気がしていて
やっぱり大きなトレンドとしてあるのがさっきのAIって
コーディング力がどんどん向上しているので
ユーザーがプラットフォーム上でプロモートを書いて
例えばうちの場合はうちが提供している基盤技術を使いながら機能を拡張して
どんどんユーザーが作っていったものをこちら側としても巻き取って
もっとよくすることでプロバイダー側としても基盤技術進化していく
みたいなそういったループを発生させるような
世界観になっている気がしていて
その辺がやっぱり既存のSaaS的なやり方とは大きく違うところでありますし
あとやっぱりまだベストプラクティス
そういったプロダクトをどうやってデザインしていくかとか
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ユーザーが勝手に機能拡張できるというプロダクトの中
どうやっていいユーザーエクスペリエンスを担保するかなどが
やっぱり確立されていないので
エキサイティブな領域なんじゃないかなと思っています
過去のソフトウェアがワークフローにロックインさせて
そのソフトウェア上でのコンペテンシーを作らせて
良いライフタイムバリューを上げる戦略なのに比べて
最近のSOA的なプラットフォームは
とにかくそのプラットフォーム上でどんどん作らせて
そのワークフローとかエージェントの積み上げによって
LTVを使うみたいな違いがあるような気がしていて
どっちかというとユーザー主導で拡張するようなエンパワーメント的なことをすることで
業務に沿った付加価値をどんどん作り上げることができる
仕組みがどんどん出来上がっているんじゃないかなという気がしております
結構そういったことを考えている中で
過去のソフトウェアとかを考えると
これに一番似ているのって実はExcelじゃないかなと思っていて
Excelって最初使っているときって単純計算をするのに使ったりするんですけど
得意になってくるとどんどんマクロを使ったりして
気づいたらプログラミングみたいなことをしている
みたいなことって多いような気がしていて
デベロッパープラットフォームみたいなソフトウェアっていうのは要するにそういうことなんじゃないかなと思っていて
最初使っていたら汎用的に
便利だなみたいなところから始まって
気づいたらすごくアドバンスなこともできてしまうみたいな感じで
やっぱりExcelってすごいのがやっぱりデータベースでもありながら
SORでもありながらツールでもあるので
SOAでもあるので結局かなり今でも何十年も経っているのに
すごく全ての会社の業務の基盤みたいなところに
い続けているソフトウェアなので
かなりソフトウェアの中では強いほうじゃないかなと考えております
エージェントSOAっていうのはSaaSの進化系ではなく
Excelの進化系なんじゃないかなって考えています
なるほどありがとうございます
ベースとなっていないExcelだよねって発想面白いなと思う
最後に滝川さんに改めて製造業っていう中で
まさに今のトライをしている中だと思うんですけど
業務設計のプロセスとかノウハウを蓄積するための量とか質を
上げていく工夫みたいなところも
まさに今の設計ソフトも絡んでくるのかなとは思いつつ
もう一段深く具体を教えてもらってもいいですか
うちの場合すごくスマートなやり方とかを考えると
例えばマーケットプレイスとかそういった仕組みを利用して
何らか勝手にノウハウが集まるみたいな仕組みを作れると
一番理想的だと思うんですけども
自分はこのドメインにおいてそういった仕組みを作るための
いいアイデアがあるわけじゃないので
最終的には自分がオタク力と呼んでいるようなものだという気がしていて
自分は個人的に知識力がすごい人なんで
いつも本を読んでいたりジェミンと話したりしていて
クライアントと話したりとかいろんな現場の話を聞いたりとか
実際に工場に赴いてこういうことが起きているんだみたいな業務を見たり
体験するのも大好きなんですし
あと業界の友達とかと一緒に話したり自信もあって
やっぱりそういった性質があって
元々は研究者みたいなことをやっていたので
結構業界を研究するみたいなノリをやっているところがあって
やっぱり情熱というかパッションみたいなのが必要だと思っているので
採用もできるだけいくら優秀な人材でも
根本的にやっているドメイン
うちの場合製造とかメーカー系のドメインに
33:00
興味関心がないと雇うのは難しいというところがあって
こういうことを考えると実際製造業の会社に勤めるのが
実はノウハウ獲得で一番早いんじゃないかなって思ったりするんですけども
やっぱり製造業とかメーカーさんって
自分もエルビリアというメーカー企業にいた人間として思うんですけども
やっぱり会社会社のダイバーシティが本当にあるので
サービスプロバイダーとしての立場として
いろんな形でいろんな会社さんと一緒に仕事をできるのが
すごく楽しいなって思ったので
そういうところが結局は最終的には勝ち筋になってしまうじゃないかなって気がしております
特にこの時代自体も黎明期ですし
会社のステージもより早いステージ
シード期ってなると
企業家および経営人自身の深掘り力オタク力っていうのが
一番の強みになるんだなって改めて
いつもVCとしては企業家って言いますけど
そこの大事さを改めて認識するようなお話でした
最後に山崎さんの方から改めて
ここ前の滝川さんのお話とかも踏まえて
今回の会っていうところをどういうふうに考えているのかとか
改めてこのAI時代の戦い方っていうところを
ぜひ一言いただけたらなと思いますがいかがでしょうか
滝川さんも本当にちょくちょくいろいろディスカッションさせていただいている相手なので
こうやって一緒に共演できて
僕もいつも聞いてるんだけれども
今日の話を改めてすごいインサイトあったなと思うんですけど
さっきのエンタープライズアドプションと話していると
やっぱりすごくファウンダーがとても重要だと思ってます
今まで以上に
さっきExcelのように柔軟性があって
拡張できるって話しちゃったんですけど
SaaS時代ってもう完全に固定化されてこうやって使うもんですって
お客さんにトレーニングさせて使わせてた時代だったと思うんですけど
今のプロダクトってお客さんの会社の中に入り込んだ後に
そのお客さんの中にあるいろんな知見知識
ワークフローっていうのを取り込んでいくことで
独自の変化を遂げていくものになってきてるんだろうなと思っていて
やっぱりいわゆるSaaS時代のプロダクトの作り方
考え方とは変わっていってるんだろうなと思ってます
そこに結節点として入っていくのが
ファウンダーたちで
エンタープライズの方々から見ても
この人だったらうちのソフトウェア戦略をお願いできるな
っていう人じゃないと選ばれなくなってきてるんだろうな
というのは感じてます
もう一つアプリケーションレイヤーとかバリューキャプチャーは
情報シフトするっていう話をさせていただいたんですけど
もともと自分がそう思うようになったきっかけって
2024年にあって
セコイアキャピタルのAIアセントというイベントがあって
2025もあるんですけど
2024のそのAIアセントのYouTubeを見てた時に
6分ぐらいのところで出てくるんですけど
オポチュニティはどこにあるかっていうスライドの中で
モバイル時代もクラウドの時代も
インフラレイヤーっていうのは河川化したけれども
アプリケーションレイヤーって無数のいろんなプレイヤーが出てきて
その中からレジェンダリーな会社がいくつも生まれたっていう
36:00
そういう図があって
AIの時代はインフラレイヤーとかはいろいろと
すでにチップとかいろんなものがあるんですけれども
その中でGPTが出てきたよねというようなところで
アプリケーションレイヤーにこれから爆発的に
いろんなソフトウェアとスタートアップが出てくるだろう
っていう予言をしていたそういう回だったんですが
ちょうどその時にシエラとかカーサーとかが
実際創業されていて
その後2年ぐらいでシエラで言うと100ミリオンARR
超えていてカーサーで言うともう2ビリオンARR
とかまでいっていて
本当にレジェンダリーな会社が実際にその時生まれていたな
っていうことだったんですけど
まさにこの日本においてもこの2025年2026年にかけて
すでに将来レジェンド企業になるようなスタートアップって
実は生まれてるんだろうなと思っていて
その中の一者が多分アウトアポートなんだろうなともちろん思っているし
他の今すでに僕たちが知っている
スタートアップがそうなっていくだろうし
今年会う新しいスタートアップの方々っていうのも
そういうポテンシャルを秘めてるんだろうなと思っていて
何が言ったらいいかというととっても今楽しい時代にいる
ということだと思います
本当にどんどんどんな新しい会社が生まれるチャンスの時代なのかな
と思いますしVCとしてはそこに期待楽しみが募りますね
本当に今日は山崎さん滝川さん
すごいたくさん話してくださってありがとうございました
またぜひ出ていただけると嬉しいです
ありがとうございました
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