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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。
今回も、4月23日木曜日開催予定のProduct AI Confにご登壇いただく、SmartHR代表取締役CEO、芹澤雅人さんとお届けします。
オープンAIやアンソロピックといったモデルレイヤーがアプリケーション領域に直接入り込んでくる今、プロダクトの価値をどこに集中させるべきか。
前編に続き、この問いをさらに深掘りします。
また、AI時代のスピード感に組織をどう適応させているか。そして、もし今、新しい領域でスタートアップを立ち上げるなら、という問い合いも大いに盛り上がっています。
ホストは、私、Globis Capital Partners プリンシパル駆動まゆと、テックタッチCFO兼CPO中田真輝さんでお届けします。
本日も、SmartHR代表取締役CEO、芹澤雅人さんと一緒にお届けします。芹澤さん、よろしくお願いします。
はい、引き続きよろしくお願いします。
よろしくお願いします。
前編でもいろいろお話いただいた中ですが、後編もこのAIの動きをどう見ているかというところを、ぜひいろいろ伺っていきたいなというふうに思っております。
最初のテーマなんですけれど、モデルレミアとの住み分け、特に両立特化のアプリケーションの価値というのがどこに宿っていくのか、みたいなテーマから、ぜひいろいろお話伺いたいなと思っております。
例えばですけど、どんどんグローバルでも、シエラとかハービーのような特定領域で特化していくエージェントプレイヤーというのを躍進している中である一方で、
オープンAIとかアンソロピックっていうところも、どんどん各領域に直接入り込もうとしている。
例えば、2月にはアンソロピックがリーガルのプラグインにリリースされたりだとか、そういった形で今後もモデルレイヤーがアプリケーション領域に侵食してくる動きっても全然あると思いますし、
そういう中でアプリケーションレイヤーでどこに残っていくのか、どういうプレイヤーが残っていくのかっていうのが、すごいみんな今考えていることなのかなと思うんですけど、
芹澤さんこの後の動きどう見られてますかとか、領域ごとの有利不利というんですかね、どういう領域はみたいな話が仮説とかでもあったら、ぜひ伺ってみたいなと思ったんですがいかがでしょうか。
これですね、いいテーマですよね。ちょっとあまり一般で語られるような切り口で言っても面白くないかもしれないなと思っていて、ちょっと斜めからのトピックで話そうかなと思うんですけど、
そもそもソフトウェアのゴートゥーマーケットのこれまでとこれからみたいな話も考えたほうがいいと思うんですよね。
ソフトウェアって実は一社が独占および過占状態になるようなことって実はそんなない領域なんですよね。
例えばセールスフォースみたいな世界的に使われているCRMがあるものの、セールスフォースのシェアってそんな過占状態なのかっていうと、
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もうCRMなんて数多のものがあって、実はそんなにシェアでいくと高くないみたいな話もあって、
こと業務ソフトにおけるソフトウェアって意外と分散していくみたいなところが前提としてあるっていうのがまず1個ありますと。
分散する理由みたいなところを補足しておくと、会社によってやっぱり事業形態も違うし、事業の仕方、オペレーションの仕方も違うので、
やっぱりフィットトゥースタンダードとはいえ、ある程度自分はこっちのプロダクトがいいみたいな向き不向きとか合う合わないみたいなところがあるっていうところから、
それだけフラグメンテッドになるのかなというふうに考えておりますと。
もう1つが大企業がどういうふうにシステムを選定するかっていうプロセス。
これがどちらかというと結構重要で、そこってあんまり一般的に語られていないような気もするんですよね。
大企業ってやっぱり購買部みたいなのがあるぐらい、ベンダーの選定って非常に厳密なプロセスで行われていたりするんですけど、
そうなってくると大企業の購買部のプロセスを突破できるプロダクトって意外と少なかったりするんですよね。
そういったいろんな企業の力格が働く中でソフトウェアが選ばれていくっていうGoToマーケットの事情がありますと、
この事情を踏まえて、PIとかアンソロピックが作っているものが全部食っていくのか、どれぐらい浸透するのかっていうところを議論したほうがいいと思っております。
じゃあ、私たちが住んでいる日本の企業の選定プロセスどうかっていうと、
おそらくですけど、これ収録している時点でおいてアンソロピックめちゃくちゃいろんな機能を使えるし、
じゃあ全社的にアンソロピック導入しようぜっていう大企業は、
まあ滅多にいないんじゃないかなっていうところが、長年業務システムを2Bに展開している中で思うところですかね。
やっぱりそれは一社にロックインすることの難しさだったり、
あとはサポートの充実さだったり、細かな機能、とはいえこういう機能がないと困るとか、
こういう権限設定とかこういう監査要件がないと当社で入れられないみたいないろんな要件がある中で、
なかなかオープンAIとかアンソロピックの製品にベッドできないんじゃないかなっていうところは思うところがあります。
なので日本の聴衆感とか日本の働き方によりフィットした日本のアプリケーションレイヤーの人たちが、
そういうところで活躍するという構造はそんなに変わらないんじゃないかなというふうに思っているというところですかね。
一旦これくらいにしておきます。
なるほど。ありがとうございます。
例えばそうなっているときに、モデルレイヤーそのものはとはいえできるところ限られているよね。
そんなに汎用的に提供している上に、一個一個に重ねたりしていけないよねと。
ただとはいえ、このモデルを使って、例えば今だったらITコンサルさんとか、
AI屋さんみたいなところがどんどん各社にカスタマイズしていくプロダクトを提供していくこともできるし、
そこの開発コストはどんどん下がっていると思っている。
それはそう思います。
とはいえ、もともとそこでプロダクトとして、AIプロダクトとして各領域に提供している会社さんもいる中だと思うんですけど、
このモデルレイヤーを担いでカスタマイズしていこうとする動きと、
その領域に特化してプロダクトを作っていこうとする動きっていうのは、
どういうふうに墨分かれていく、もしくは対抗していくと思います?
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今の価値観とかだと、特化して作っていきますというところは、
コストが下がるとはいえ、やる側もビジネスなんで、
より大きな案件というところに力点が置かれていくと思うんですよね。
そうなるとやっぱり大企業向けになると思います。
やっぱりそこのSIみたいなオリジナルの開発に向かないようなところは、
フィット2スタンダードで従来のSaaS型のような製品がワーッと広まっていくっていう、
ここはそんなに変わらないんじゃないかなという気がしますかね。
もしかしたらAIによる開発コストの低下によって、
今までSIの人たちがオリジナルというか内製支援をしていたような
ティアがちょっと下がる可能性はあるとは思うんですけど、
とはいえここは市場原理が一定働くと思うので、
どこかで限界が来ると思っているんですよね。
なので必然的にフィット2スタンダードのところと、
うちはカスタムでみたいなところの線引きっていうのは行われるんじゃないかな
というふうに考えています。
これは基本的に会社の規模とかなんですかね。
それとも領域とかその会社にとっての位置づけっていうんですかね。
みたいなところでも分かれていくのかな。
規模と対象となる領域の前半の話に通じるんですけど、
予算感じゃないですかね。
やっぱり企業活動なんで、
どこまで行ってもビジネスになるのかみたいな、
これがどれくらいのタムなのかっていう話ってつきないと思うので、
タムのないところに頑張ってワワッと行くベンダーって
まあないじゃないですか。
なのでやっぱりそこがポイントになるような気がしています。
それこそやっぱりSMBだと比較的それこそ分かんないですけど、
業務が画一的で、
なんかあんまり権限設定もそんなに複雑じゃないから、
そんなにすごいごついアプリケーションいらなくて、
それこそモデルベンダー来やすいよねみたいな。
逆にエンタープライズだと。
ああいうのもあると思います。
みたいな感じはあるんですかね。
例えばじゃあ僕が今から何かの因果でスタートアップ立ち上げますってなったら、
なんかアンソロピック製品で揃えていくような気もしますけど、
いろいろなこと。
そういうことですね。
逆にあれなんですか、最初の前半の時でもあったんですけど、
新しいプロダクト作っていきましょうとか、
タム拡大していきましょうってなってくると、
比較的エンタープライズのペインに応えるようなプロダクトを
選択するっていうのが結構やってることなんですか。
僕たちの会社だとやっぱりそういうのが多くなってきてはいますね。
そうなんですね。
とはいえ戦略的にはティアを絞りたくないっていうのはあって、
ちょっとずつティアを上げていっている。
エンタープライズの人のニーズみたいなのを分析をし始めていると、
すごいキレイごとみたいになっちゃうかもしれない。
理想としてはエンタープライズのニーズを分析して、
これだったらサースとして提供して、
全ティア、全規模の会社が嬉しいよねっていう公約数を
頑張って探していくみたいなのが、
つまてチャールのものづくりの根本にあるかもしれないですね。
どこまでいってもサース製品であることは変わりないので、
大企業フォーカスすぎてゴテゴテして、
すごいいっぱい機能あるんだけど、
でも他のティアだと全然使われてないよねっていうところだと、
サステナブルじゃないような気もしていて、
そこは結構冷静に見ています。
一方でサースだとカバーしきれないところをどうやるかっていうところで
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BPOだったりコンサルだったりみたいなところに
少し広げていってるっていうの、ちょっと細かいんですけど。
すごい勉強になりますね。
ありがとうございます。
あともう1個伺ってみたかったのが、
まさに今もフィットスタンダードっていうワードが
たくさん出てきたと思いますが、
従来のこのサースプロダクトって
ベストプラクティスを標準化して
多くの企業に届けるっていう設計してはやっぱ強かった。
それが強みだと思うんですよね。
AIって少し個社のコンテキストとか
従業員1人1人の状況に合わせてパートナライズできる
みたいな方向に向かっている気がしていて。
おっしゃる通り。
そうなった時にこのAI時代のアプリケーションでの
プロダクト設計思想ってどう変わっていくのかなとか、
そこも結構興味があるんですけど、
セリさんはどんなふうに見てますか。
めちゃくちゃ大切ですね。
標準化すべきところもあれば、
個社ごとにすべきところもあると思っていて、
僕ちょっとすいません、ずっとバックホース前提で話し合ってるんですけど、
結構バックホースの提携業務って一定ベースにあるのが
法律だったりとか監査要件だったりするんですけど、
それがある以上、一定ベストプラクティスあるというか、
よく言われるのがそこを車輪の再発明する暇があったら
ベストプラクティスに乗って事業固有のコンテキストを
ちゃんと開発しなさいみたいなふうに言われたりするんですけど、
そういう領域ってあるんですよ。
そこに関しては引き続きベストプラクティスのままのほうが
絶対良くて、別にそこを頑張ってオリジナルのものを
発明することによって事業伸びますかっていう話なんですよね。
めちゃくちゃあるんですよ、そういう領域。
そこは引き続きフィットスタンダードのほうがいいと思っています。
逆にでもこういうのはオリジナリティを出したほうが
事業の成長に貢献するよねっていうところをどんどん
AIを使って個社ニーズに応えていくみたいな機能開発になって
いくんじゃないかなというふうに思っています。
やっぱ垂れ真似とかの領域のほうがよりパーソナライズ、
個社固有のって感じですよね。
そう思いますね。垂れ真似って結局いろんな定義があるんですけど
結局マネジメントだったり人事戦略に紐づくじゃないですか。
人事戦略っていうのはその上にある事業戦略もしくは経営戦略に
紐づくと。そこはオリジナルのはずなんですよね、会社ごとによって。
なのでタレントマネジメントも絶対オリジナルであるべき
と思っているので、AIによる個社コンテキスト理解みたいな
これは結構効いてくると思います。
ちなみにこの垂れ真似領域がAIによってどう変わっていくのかなって
結構興味があって、やっぱり全然取れる情報、こうやって
話してる情報とかもどんどん取っていけると思います。
何なら人がどう動いてるかなとか何してるかなとかもどんどん
情報になっていきそうだし、それがいいようになってきてるじゃないですか
今って。この辺りって垂れ真似どう進化していきそうとか
こういうことできたら面白いよなみたいなのが
もしセリザワさんの中で言える範囲であったら
ぜひ伺ってみたかったんですがいかがですか。
言える範囲で言うと既に起こっていることなんですけど
ちょっとこれ繰り返しになっちゃうかもしれませんが
非構造化データの取り扱いっていうところが非常に増えたんで
今おっしゃっていただいたように
例えば台湾のログ、ワンワンのログだったりとか
いろんな音声とかそういうデータをわわっとためて
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それを分析していこうっていうトレンドにはなっている。
ただこれ結構昔からあるんですよね
データドリブンのマレンジメントっていうのは
例えば日本ってちょっとアメリカと比べると
10年ぐらい遅れてるって言われちゃってるんですけど
よくある大学の研究とかだと
昔から首から録音機ぶら下げて
いつ誰とどう喋ったみたいなデータを全部取って
社内のネットワーク分析とかして
それと成果の相関を見るみたいなところをやっていたりするぐらい
なのでそこの流れが再加速すると思っております。
なんでとにかくいろんな企業が
いろんなデータを集めるぞっていう動きになるなと思っているし
それは間違いないと思っています。
それが加熱した先に何があるかってところは正直分かんないですと
今までもデータと人の成果っていうところは
もうこの100年ぐらいですかね
100年もいってないのかな100年弱ぐらいずっと分析されてるんですけど
実は答えが出てないんですよね。
どういう人がどういう条件下でどういう成果を出すかってところが
証明できてないんですよ。
これがこのLLM時代において証明できるのかどうかってところが
非常に僕は興味深いと思っております。
なるほど面白いですね。ありがとうございます。
じゃあちょっと次にですね
先ほど前編でも少しAI時代の経路の話させていただきましたが
まさに中根さんがさっき聞きたいとおっしゃっていた
社内のAIかとかその啓蒙みたいなところどういう風にされてるのか
みたいなところからぜひお話し伺ってみたいと思ってて
まずちょっと私から1点伺いに行ってみたいんですけど
AI時代って特に私とかスタートアップと
しかもまだまだ8月のスタートアップをお話しすることが多くて
彼らってすごい少人数でガッと事業成長させる
ここの1人当たりの生産性ってめちゃめちゃ上がってるなと思うんですよね
AIってそれがすごくやりやすくなったんだろうなという風に思っていて
逆にこの大企業でもこのスピードを実現できたら
めちゃめちゃ指数関数的に成長していくだろうなという風に思っていて
スマートHRさんだいぶ規模も大きくなってきてる中ですけど
ここってどんな風に啓蒙してってるのかとか
トライしてってるのかみたいなところからまず伺ってみてもいいですか
日々試行錯誤しております
そうですね去年ぐらいからかなりここは力を入れてきていて
とにかくAIを使ってくださいみたいなことをしばらく言ってたんですよね
そうすると結構やっぱり当然皆さん非常に素直にそこは進めてくださっていて
めちゃくちゃみんなAIのツールは使ってるんですよ
当然開発者だったらAIを使ったコーディングとか
そういうの前提となってますし
営業の方がビジネスサイドの人たちも商談の分析だったり事前調査とか
そういうのって資料の作成とかもかなりAIが使われ始めていて
全体的なAI浸透みたいなところはかなり進んでいるんですよね
バックオフィスとかコーポレート部門の人たちもかなり使ってくださっていて
ツールを浸透させるっていうこと自体は割と号令をかけて
かつそこに予算を作れば進むなっていう感覚があります
というのもみんな効率化したいわけじゃないですか
結構な人がこんな繰り返し繰り返しやってること効率化したよねみたいな
風に思ってる人が多いので幸いにして
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そこは一気に進んだ感覚があります
ここから先が結構難しいと思っていて
じゃあみんながAIのツールを活用して出しましたっていうときに
次に何しないといけないかっていうと役割の最低限だと思っておりまして
今おっしゃったみたいにちっちゃい組織だと
みんな役割が広いじゃないですか
なのでバリューチェーンにおいて最適化する余地が増えるんですけど
大企業とか大きな組織だと何が起きてるかって役割が
細分化されてしまっているのでバリューチェーンも結構細かく
分かれていてじゃあここからここは私がやるんで
ここからその先はあなたですよねっていう引き渡しのプロセスがあるじゃないですか
これが残っている限り本当の意味でのAIによる
めちゃくちゃ生産性を上げるってできないと思っているので
その役割をどう壊していくかっていうところが結構求められ始めているなっていうのが
僕の見えている景色ですかね
この辺り実際どうやるんですかね
なかなか
いやーこれね答えがまだ見えなくて
例えばちょっと前にバズった今もそうなんですかね
GTMエンジニアってあるじゃないですか
ゴートゥーマーケットまでやっちゃおうみたいな
いや分かるんですよ理屈としては
じゃあそういう人がどれだけこの世に存在するんですかみたいな話もあるし
じゃあ大企業においてGTMエンジニアってどういう権限のもとどう振る舞うんですかって
意外と分かんなかったりするんですよね
ちっちゃい組織だったら分かるんですよ
ああいう人がいたらババっと動いてくれていいよねみたいになるんですけど
でも大きな組織っていろんな力学がやっぱりどうしても働いてしまうんですよ
人がたくさん集まってコラボレーションする上で
そういうとこでどうGTMエンジニアみたいな人を活かすのかみたいなところも
割と組織論的には議論の位置が多分にあるなと思ってます
いやーこれ本当にめちゃくちゃ僕も悩んでるから
これを一番聞きたかったんですけど
やっぱりGTMエンジニアはクロードコードだと一人でやってたみたいな
アーケード全部混ぜたりしてたんですけど
もちろんそういう世界だよねと思っていて
まさにやかりの再起設計だと思ってますと
別に何かそれこそナンバーさんとかが
さっき言ってた本当にあの人言葉遣い上手いなと思って見てたんですけど
サボってるわけじゃないけどみんな真面目だから
いろんな仕事作っちゃうから
一気に人を剥がして
強制的に生産性を上げますみたいなやり方して
それも一つのやり方だよなとか
もうちょっとトップから
これいっぱい仕事振らせるみたいな
全然回せないんで生産性上げるってやり方もあったりすると思いますし
やかりの再設計をこっちから渡すのか
少なくして組織を細分化しながら渡すのか
いろんな方法があってまだ誰も分かってない
組織のカルチャーにもって違っている中で
どうやったら
もっともっと
会社だったりチームが
AIに乗れるのかなっていうの
すごく悩んでて
いや分かります分かります
基本僕たちの会社なんで
ある程度規模の大きいスマティチャイルって今1500人いるんですけど
規模が大きい前提になっちゃうかもしれないですけど
僕も日々考えてるんですけどいくつかポイントがあって
一個は結構トップダウンでやるべきだなっていうところですかね
もうこういう組織構造でこういう役割分担にしていきます
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っていう感じですかね
これってボトムアップでやっちゃうと
どうしても自分の役割をガラッと変える必要のある人って
理屈では分かるんだけど心理的に抵抗あるっていうの
結構あると思うんですよね
そこはやっぱりあんまりボトムに任せるっていうのは
ヘルシーではないというか
トニーたちにとっても辛い作業なんで
もうトップでわわって進めるしかないっていうのが
一つあると思いますと
もう一つトップでやらないといけないことは
組織に制約を生み出すことだと思うんですよね
今中谷さんがおっしゃっていた
タスクをいっぱい渡すっていうのも一つ制約かもしれない
そのタスクを今のリソースでどう裁くか
考えてくださいっていうところかもしれないですし
あとはヘッドカウンター的な
人員計画に制約をかけちゃうとか
今までこのペースで増やしたけど
こっから先はこのペースでしか採用しちゃダメですみたいな
ある程度その渇きっていうのを意図的に生み出す
じゃないとやっぱり変化は生まれないだろうなと思っているので
この辺りは結構意識しているところかもしれないですね
そういうことですね
あと僕ちょっと最近これ
先週の金曜日かな
たぶん社内でPDMの人なんですけど
たぶん技術職に近い
エンジニア出身のPDMなんであれなんですけど
技術職に近い人で
AIこうやって使ってますっていうのを見せてもらって
ヤバいな俺みたいな
のを思って
たぶんスタートアップ界隈でも
トップ0.01%くらいで入るくらい上手くて
うんうんうんうん
でそれすごいすごいで僕もやべえって思ったのと
やんなきゃって思った同時に
本来的にはそういうのがみんなが
気づけたり
僕もそうだしみんなもそうだし
それをどうやって気づけるんだろうなっていうのと
ただそれを彼も別に隠してるわけじゃなくて
うんうん
単純に別に自分でただトライアンドレス
しまくってたっていうので
聞かれたら全部教えてくれるしみたいな感じで
なんかそういう超トップに
使ってる人たちのやり方を民主化する
みたいなことをやらないと
一瞬にシティブラルシマータロウになるな
って思ってて
経営人としてもそうですし
メンバーとしても
どうやってそのトップ0.001%の
使い方を持ってこれるんだろう
みたいなことちょっと思ってて
それからもっとトップ5%くらいを民主化すればいいんじゃないですか
の世界なのかもしれないですけど
いやこれは本当そう悩ましいですよね
でまあそういうのを
設計するの得意な人っているじゃないですか
プロセス設計とかルール設計みたいな
今これ収録時点だと
例えばハーネスエンジニアリングみたいなところを
考えて実行するのがすごく得意な人もいるので
そういう人にガンガンまずは
広めるとかいう前提を
抜きにしていっぱい実験させるっていうのは
結構重要だと思っておりますと
でその中であれこの人のやってる
この取り組みうちの会社に広めると
フィットするんじゃないのみたいなところを
別の人が見つけてあげて
それを組織にインストールしていくっていう
感覚かなと思っておりますと
で大切なのは
ソフトウェア開発の歴史進化の歴史みたいに
見ていくと言葉の定義は違い
プロセスの変化とかルールの
整備ってずっと行われている
わけじゃないですか
例えばすごく昔だとここから先はDDDだよね
みたいな感じでちゃんと
ソースコードをこうやって分割してみたいな
話もあったと思ったら
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それ大変だからMVCにしようよみたいな感じで
振り子がまた戻ったりとか
言語でいくと静的片付けめんどくさいから
動的片付けにしようぜっていう流れも
あったけどそれだと
最近のエディターの補完とか
効かなくなるからまた静的に戻そうよみたいな
結構いろんなものが
発達しては振り子のように戻っていく
っていうのがずっとあるんですよね
でLLM時代における
今これ話題になっている
技術ってどっちの振り子にいいの
みたいなところを割と俯瞰している人が
見定めるっていう行為は
結構重要だと思っていて
パラダイムっていうか振り子が
逆に触れると今までやってたことって
無駄だよねみたいになったりしちゃうじゃないですか
で生成AI時代ってこの振り子の
速度がめちゃくちゃ速い感覚があって
なんかそこの
見極めるセンス実力みたいなところが
結構問われてるなっていう
感覚があります
そういうことですね
これまさに僕たち200人くらいだって
全然大企業じゃないものもやっぱり
今からゼロで作るなら
めちゃくちゃAIで超
プロダクティビティー上げてる前提の
組織作りに行くだろうなと思っていて
ただそういうスタートアップともちろん
戦う瞬間って来るじゃないですか
どうやってこの
身軽な人たちと同じくらい早く
組織を高速化していくのかみたいな
難しいですよね
まあただ間違いなく
ソフトウェア開発の世界においてあるのは
コードを作るとか
デプロイするみたいな作業は
どんどん効率化されていくんですけど
その前段にあるそもそも何を作るのか
みたいなところだったり
作ったものをどうお客さんに
デリバリーしていくのかっていう部分って
まだまだやっぱり
AIによって自動化しきれないというか
人が介入する価値があると思うんで
ここの強化をお座りにしてはいけない
とは思うんですよね
そこでどう変わっていくかとか
どう強い組織を作るかみたいなところが
差別化ポイントになっていくような気はしますかね
なんとなくすごく俯瞰すると
開発のプロセスみたいなところが
どんどんAIで効率化されていくとは
思うんですよね 一方でどこまで行っても
じゃあうちの会社として何を
作るのみたいなところっていうのは
やっぱり人間の思想なんですよね
なんか見えざる手というよりかは経営の
見える手みたいなところ 経営が
ちゃんと意思を持って動かすところ
だと思うんで そこがどれぐらい
会社として強いんだっけっていうところは
やっぱりちゃんと考えていったほうがいいかなと
思います そういうことですね
すいません ちょっとお悩み相談みたいになっちゃったんですけど
いやいやいや
すごいAI活用上手い人います
見つけられます オペレーション化します
って このオペレーション化するのって
めちゃくちゃ難易度高いと思っていて
できる人もできない人も急に混ざったり
ほっといたらいつの間にか
みんなAIでメール作ったはずなのに
自分の手で書いちゃってるみたいな
昔の作業の重心が
重力を寄っちゃうみたいな
ものもあったりしていると思っていて
このオペレーション化を
進めるような人なのか
人たちなのか分かんないですけど
どういう人が先導振るとうまく
いってるケースが多いですか これ僕は
普通に知りたいなと思っているんですけど
他社事例とか聞くと
結構あるんですよ AIを推進していく
24:01
専門の部門っていうのは
でき始めています
うまくいってんなって会社の人に
話聞いたときに
どういう人がやってるんですかって聞いたら
全然テックバックグラウンドじゃない人がやってて面白かった月がありますね
どちらかというと
組織の中の
立ち回りが上手だったりとか
巻き込み方が上手いとか
そういう人のほうが
向いているみたいな話聞いて
なるほどなと思いました
業務知識があるとかでもないんですね
でもなかったですね
そうなんだ 人間力なんですね
でも分かるかもな
ちなみにこういった議論も踏まえて
セリザワさんが
ここ数年で組織の作り方とか
もしくは役割の配置なのか
変えたこととか新しく取り組んだこと
一つ教えてもらうとしたらどんなことがありますか
AIに
完全にAIに起因しているわけじゃないんですけど
やっぱり組織が大きくなる中で
どう機動的に動けるチームを
作るかみたいなところは
この2年3年ぐらいずっと実験していて
やっぱりたどり着くのは
トックみたいなのを作るというか
あなたたちはこういうミッションを
持つのでスピーディーに他の動き方を
参考にせず独自でスピーディーに動いてください
っていうトックを作るのが結構
重要だなと思っていて
そういうのをデジマ的にチームを
作ってかつ僕の直下とか
特定のCXOの
直下とかにして権限を
付与して自由に動けるようにするっていう
これが結構ベタなんですけど
AIにおいても結構効くなぁ
みたいな感じはありますかね
既存のプロセスとか既存の考え方に縛られると
そこからの連続的な変化しか
どうしてもないんですけど
ちょっとデジマ的に離れさせてあげると
非連続なこととか結構どんどんやってくれるので
個人の能力に縛られているというか
組織の力学に縛られてしまっている
っていうそこを解放してあげるという
考え方で組織づくりするというところは
結構重要かなと思います
そうするとそこで活躍している人たちを見て
あれうちのチームでも
こういうことできるんじゃないみたいな感じの
パーツモデルになったりもするんですよね
そういうデジマをどれだけ増やせるかというところが
ポイントかもしれないですね
ちなみにそのデジマトックを作る
トイレ作れる数って限られている
そうなんですよ
どういうところに一番作りますか
難しいこれ結構経由判断だと思うんですけど
僕の場合は
スピーディーに立ち上げたい新規事業
領域だったりとか
あとはじっくり逆に
あんまり
メイクマネーとかビジネス的な
可能性とかをちゃんと模索はするんですけど
そこに制限されすぎない
R&Dとか
そういうところを
作ったりしてますね
中田さんもテクタチでこういう動きとか
あったりしますトック的に
してますよ結構ただ
どうやったらベストプラなのかなを模索しながら
頑張っているに近い
なるほどありがとうございます
じゃあ最後一個だけいいですか
僕たまに漫画読むの
好きなんですけど転生物好きで
転生物はいはい
ゼウザさんがもし
転生してこの世に
今生まれてきて
HRと関係なくて
25歳とか6歳とかわかんないですけど
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めちゃくちゃ元気あってみたいなときに生まれたら
どんなビジネスやりますか
あー面白い質問ですね
なんかいくつか
考えるとしたら
もうちょっとなんて言うんですかね
今僕たち業務システムみたいなの作ってるんですけど
人間のよりエッセンシャルな
領域異色重なのか
とか生きてく上ですごく必要な領域
に関するスタートアップ
かつそれがAIなのかテクノロジーなのかで
より新しい手段が提供し得る
みたいなところにフォーカスする
かもしれないなーっていうのが
ありますかね
いくつかババっと言っていくと
エッセンシャルな領域だと
ロボティクスとかのほうがもしかしたら
重要な可能性もあるなと思っていて
やっぱこうソフトウェアというか
ITとかのデジタルの世界だけで
完結しない仕事ってすごく多くなってくると思うので
じゃあロボティクスをどう活用
するのかみたいなところは結構興味がある
ところかなと思ってます日本ってやっぱ労働が
労働人口というか人口が減っていってくるので
そのロボティクスによる労働力だったり
働き手をどう増やしていくかって結構
重要だと思うのでそこはもしかしたら
結構注目してるかもしれないですね
あるいはもうちょっと別の観点だと
こっから先ってさっきの話じゃないですけど
業務とか役割が再定義されてくるわけじゃないですか
でもしかしたらあるかもしれない
っていう未来でいくと
大企業が抱えていた優秀な人材が
わーっとこのもっと
大企業じゃないところに開放されていく可能性が
あるんですよねこれ一言で言うと
例えばある会社はもう人員削減していきますとか
希望退職するのります例を
押しますみたいな感じでわーっと人が流出
する可能性あるじゃないですかこれは
僕は歴史的に見ると結構いいことだと思っていて
その優秀だった人材が
いろんな領域に放たれることで
より文化が発展するっていうのは
歴史が証明してるんですよね
そこの再就職だったり
転職を支援するみたいなところは結構面白そうだなと思って
おるというところですかね
すでに海外とかでビッグテックで
働いている人がレイオフされて
ちょっとブルーカラー寄りのところに
行くんだけどでもその人たちテクノロジーの
造形が深いんで
めちゃくちゃすごい効率化された
ブルーカラーの事業を展開して
めっちゃ収益伸ばすとかいう話も出てたりするらしくて
こういう革命じゃないですけど
そういうのを後押しするようなところは
ちょっと興味があったりします
めちゃくちゃ面白いです
ちょっと今度どっかでゆっくり飲みながら
話させてください
ありがとうございます
まさにどっかに閉じ込められてたという言い方
適切かわからないですけれど
そこが開放された時って
新しい所にバーって散らばるからこそ
何か開花するタイミングじゃないですか
そうなんですよ
分かりやすい例だと歴史のアナロジーでいくと
フランス革命とかがまさにそれで
貴族が廃止されて
今まで宮廷にいたすごい職人たちが
わーっとこの街に放たれた結果
飲食店がすごい発達するとか
そういうのって結構あるんですよね
今までも
それの現代版って何かなみたいなところは興味があります
面白いですねありがとうございました
ありがとうございます
ではここまでお話しいただきありがとうございました
最後にスマートHRさんから
採用ですとかプロダクトリリストですとか
その他イベントなどのお知らせがありたら
ぜひお願いいたします
30:00
そうですねスマートHRも大きくなってきておりまして
何やってる会社なのか
説明が非常に難しいんですけど
この2回のエピソードで
話していた通りですね
軸足はHR人事労務にあるんですけど
結構バックオフィスいろんなところに
軸足を伸ばしていっておりますというところと
ポイントとしてはSaaS提供だけじゃなくて
やっぱりBPOとかコンサルみたいな
駅務提供のほうも注力しているので
より大きな事業ができる
感じになっておりますので
職種としても基本的には
全方位でいろんな職種を募集しておりますので
なんかちょっと
日本の企業における働き方の変革
みたいなのに興味がある人がいたら
スマートHR採用とかで調べていただけると
各種資料が出てくると思いますので
ぜひよろしくお願いします
ありがとうございます採用サイトのほうのリンクは
概要欄のほうにも掲載しておきます
それでは今日はセリザーさんたくさんお話しいただき
ありがとうございました
こちらこそありがとうございました
面白かったです あとあれですね
今度4月23日のイベントにも
ご登壇いただけるという
なのでぜひそちらでも
いろいろお話しください
ぜひぜひ楽しみにしています
それではセリザーさん本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
毎週金曜日に配信中です
ぜひ番組フォローの上
ご視聴ください