ゲスト紹介とPeopleXの事業概要
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体験も踏まえた、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、PeopleX代表取締役CEO、橘大地さん。
この1年余りでリリースしたAIプロダクトは7つ。 HRからセールス、カスタマーサクセスまで次々と横断していこうとしています。
最初のプロダクト、AI面接を皮切りに、事業を急拡大させてきました。
なぜ、これほどの速さで作り、伸ばせるのか。
そして、一見すると模倣できそうにも見えるプロダクト群で、どこに優位性を築くのか。
AIネイティブならではの戦い方を伺いました。
ホストは、私グローブスキャピタルパートナーズ、プリンシパルの工藤真由と、ゼーン&カンパニー代表、宮田よしたかさんでお届けします。
本日は、PeopleX代表取締役CEO、橘大地さんにお越しいただきました。
橘さん、よろしくお願いいたします。
よろしくお願いします。
じゃあ、まず早速、自己紹介とPeopleXの事業紹介もお願いしたいので、お願いできますでしょうか。
はい。PeopleXという会社を代表している橘大地と申します。
私の経歴としては、弁護士からキャリアをスタートしまして、サイバーエージェントと法律事務所を介して、
前職は弁護士.comという会社で電子契約サービスのクラウドサインという事業責任者を9年ほどやってまして、
2024年4月にPeopleXを創業して、なので創業して2年半弱ぐらいが経とうとしているスタートアップを経営しております。
今日はよろしくお願いいたします。
弁護士.com時代も事業成長をすごい牽引されたと思うので、そのあたりの話もちょっと伺えたらと思うんですけれど。
AI時代の市場余白とPeopleXの参入戦略
そうですね。今ARR100億ぐらいの事業にクラウドサインになりまして、
特に競合企業がドキサインという米国企業とアドビサインというアドビ社なので、
そこのめちゃくちゃ強い競合をいかに国産サービスで勝てたかというふうな、そういう戦いをしています。
ありがとうございます。もしかしたら今のPeopleXの戦いからも通ずるものがあるのかなと思いつつ、
そのあたりもぜひこの後伺っていけたらと思うんですが、
まず最初に今PeopleXの事業をいろいろ見ていると、最初は人事組織領域から始まって、
Xとかで拝見しているとセールスとかカスタマーサクセスみたいな形で、
領域をまたいでプロダクト展開がどんどんされているなという印象を受けているんですが、
まず現在のプロダクト全体像、事業全体像というところを教えていただいてもよろしいでしょうか。
私たちAIかけるHRで最初参入しまして、代表事例が採用面接を代行するAI面接からスタートしました。
2個目のプロダクトとして育成をAIでやるAIロープレー。
あと面談業務、エンゲージメントのワンオンワンを代替するAI面談。
あとは評価の領域も参入してまして、360度評価とかその人のスキルをフェアバリュー算定して給与決定をAIがやると、
7個のAIラインナップをこの1年間で揃えました。
なのでHRとしては一定参入しましたので、次の展開としてAIセールス。
そして今後はAIマーケティングやカスタマーサックス領域、このセールスマーケ領域も多面的に7、8個ぐらいプロダクトを出していくという展開を今想定して準備しています。
基本的には元々この音声を処理できるようになった、理解できるようになったっていうところから着想えられたっていう認識なんですか?そんな感じですか?
はい。AIがいくつか生み出した市場余白っていうのがあって、その一つが対話である。
人間が営業活動、面接活動、ワンオン業務、その人と人との会話ができるっていうところが新たに今回技術的なイノベーションなので、
そこの一番でかい市場から参入していくという考え方でHR、そしてセールスマーケというふうな考え方です。
ちなみにこのHRまず展開されて、その後セールスカスタマーサクセスと、ここまで領域を横断してきたプレイヤーって旧来はいなかったなと思ってるんですけれど、
ある意味なんで今これが可能になってるのかとか、橘さんとしてどういうふうにこの展開する領域を見極められてるのかってどんな感じなんですか?
そうですね、自分インターネット産業史の歴史マニアなこともありまして、B2Bサース自分もクラウドサインの一員として、
この繁華文化を変えるDXの一員としてやって、ある意味とてもやりがいも感じ積むのも、総論としては外資系サースへの敗北の歴史として捉えています。
やはり大きなところ、マイクロソフトさん、SAPさん、セールスフォースさん、いずれも日本国内だけでARR、セールスフォースだと3000億ですし、他にもAWSも含めて数千億単位のARRを叩き出しています。
一方で日本の国産サース、やっぱりトッププレイヤーでも500億レンジなので相当の差が開いてます。
なぜかって考えたときに、参入が単純に遅れただけっていう仮説を持っています。
それは2006、2007年にセールスフォースが日本展開していまして、マイクロソフトさんは当然1990年代から参入して、いち早く大きな国内市場を取って、
私たちはその間、スマホゲームに対してスタートアップエコシステムは投資集中し、B2Bサースが出てきたのが2012、2013年ぐらい。
なので外資系サースに比べて7年ぐらい単純に参入が遅れたと。
一方で当時参入してたサイボーズさんとかワークスアプリケーションさんとか、そういった同時参入してるセグメントは結構勝ててるんですよね。
なので、2006、2007年当時に国産CRMやマーケティングオートメーションが出れば勝てたという仮説があります。
なので、ひるがえって今見るとAIアプリケーションレイヤーは国内において明らかに国産が参入している。
だから米国との参入時期が用意論のゼロスタートってインターネット産業史で今が初なんだと私は思ってます。
なのでこの余白をいち早く埋めたプレイヤーが次のマイクロソフト、セールスポーツになれる。
そんな多分生きていて初めて、最初で最後のタイミングなので、もう全ての人生をかけてここで参入しようというのがなんか自分の今回のテーマですね。
なるほど。ありがとうございます。
PeopleXの急成長とプロダクト量産の背景
これでちなみに今、これだけプロダクト展開していって、かなり急成長されているような様子をXとかで拝見してるんですけど、どんな様子なんでしたっけ?
そうですね。2つだけ開示できる数字がありまして、まずARRリリースから10億円に達するまでどれぐらいのスピードで行ったかでいくと、
33社がやっているビルワンさんが10億円達するまで21ヶ月、リンク&モチベーション社のモチベーションクラウドが22ヶ月というふうに把握してます。
こういったことに、P-PLEX社はAI面接リリース後15ヶ月でARR10億円に達することができました。
当然、33社はビルワン事業に33社からも移動して数十人規模ですし、リンク&モチさんもモチベーションクラウド数十人なんですけど、私たちは創業間近から0人のところから15ヶ月で15億円を達成することができたと。
あと、ARR10億円達成してからQ2T3で達成しましょうね。昔はT2T3で。なので、初年度4倍ぐらいの成長がグローバルでの基準なんですけど、私たちは1年で14倍の成長をすることができました。
なので、これはAI面接という面談ロープでというこの3製品だけで達成できたので、これからセールスカスタマーサクセスを加えると14倍成長をもう1回10倍成長ぐらいを目指したいなというふうに思ってます。
ありがとうございます。宮田さんこのあたり、P-PLEXのこのリリースラッシュみたいなところ、どんなふうに見られてますか?
まずPRが多くて、平たくどれがすごいのだろうなっていうのを外から拝見してるとすごく気になってたりするんですよね。今の話だとやっぱりAI面接がウルトラヒットみたいな感じなんですか?
ウルトラヒットですし、2つ目のAIロープではAI面接の成長速度を今塗り替えるぐらい。ちょっとリリースしてまだ5ヶ月ぐらいなんですけど、AI面接の5ヶ月よりも今売り上げ成長は早いので、メガヒット3個連続続いてるという状態ですね。
すごいですね。あと、こんだけプロダクト出しているのってなんでできるんだろうなっていう気もするんですよね。
ですけど、AMRのプロダクト見てると結構先ほど橘さんもおっしゃられた対話をベースにして、そこをデータに中間知性的なよく使うようなMDファイルでしっかり保存して、最後ハーネスかましてインターフェースレイヤーとしてエージェントなのかワークフローなのか組むっていう、これが基本セットな気がしていて、
そこの構造自体をしっかり抑えてるから結構予算できるって感じなんですか?
そうですね。これ自分の仮説なんですが、当然そういうハーネスとかアウトロジーレイヤーも投資してますが、まともにAIを使いこなしていれば3ヶ月に一度新規事業をやるって容易な時代だと思ってます。
昔は仕様決めるのに時間かかって、実はだから昔もコーディング作業って全体の開発の3分の1ぐらい、仕様決定とか合意プロセスに時間かかると。
なので仕様さえ決めていればコーディング自体は今本当昔3ヶ月かかってたのが2週間ぐらいでできちゃうんで、我々仕様策定に対してものすごく熱量で最短で決めるんで、コーディングは1、2週間で終わるんで。
そういうAI時代のコーディングを考えると、仕様策定の時間プロセスさえ意思決定早ければ、これぐらいの新規事業がむしろ通常速度だと考えてますね。
なるほど、結構機能要件系のプロダクト、SaaSっぽいプロダクトだったら今おっしゃった内容ってそうだと思うんですけど、AI系のプロダクトって結構変数としてインプットデータ何、どこまでもらえるのかみたいなところで出力できるアウトプットとか提供価値ってブレが生じたりするじゃないですか。
その辺の検証に結構時間がかかる印象だったりするんですけど、その辺も結構スピーディーにやれるノウハウとかあったりするんですか。
そうですね、SaaS企業がやるAIオプションってそういう発想だと思います。SaaS企業が持っているシステムオブレコードをどうやってAIのアウトプットの品質担保をやるかっていう典型的な既存SaaSのAIオプションを作るときの考え方だと思ってます。
AIネイティブSaaSはむしろある意味AI面接の会話データっていうのがインポートする情報がものすごく多いんで、システムオブレコードがゼロだとしても新たに会話が生まれてくるんで、いわゆるSaaSのAIオプション開発に比べてAIネイティブ製品は相当開発難易度が、何ていうか、参入スピードが速いというふうな仮説ですね。システムオブレコードがゼロだとしても価値を生み出せるという話です。
なるほど。会話の流量が一定あればもうそれだけでプロダクトに至る提供価値が埋めるってことですね。
そうです。これが既存SaaSが考えているイノベーションのジレンマが今起きている現象だと考えています。
AI時代の競争環境と「上位2社に入る」戦略
なるほどですね。でもそうなってくると本当スピード勝負ですよね。
ここから先どうやってモードを築いていきますかってゲームを世界中で今解いてるんだと思います。
そこのきっかけになりそうなものとかはどう捉えられていますか?
これはもうB2B SaaSがいかに勝ったかっていう歴史の焼き回しだと思ってまして、よくAI SaaSってAIで同じものを作れるんですかって聞かれるんですが、それは別にSaaSにおいても妥当して、それは別に作れますよと。
だけど今更入り切った市場、成熟産業はやっぱり先行プレイヤーが強いので、上位1、2社が残って3個目以下はなかなか厳しいというふうなのがもうB2B SaaSの結論だと思ってます。
なので初期の1、2、3年間でやっぱり上位2社に入ること、それが今後20年間の利益を生むという。
だからSaaS is Deadって起きてないっていう言説があるんですが、それは10年前に彼らがトップ2位になったんで、そのまま利益を享受してるという局面。
なのでAI SaaSも同じように、AI面接でいくともう30社ぐらい参入して、もう事実上勝負が決まってるフェーズ。
AIロープでももう2、30社参入してるんじゃないですかね。もう上位4、5社に絞られて、これから2社ぐらいに絞られるフェーズ。
これがもう刻一刻といろんなサービスで起きているので、我々は淡々と上位2社に全ての製品を選ばれ続けるということを繰り返し続けます。
ちなみにここって今、汎用モデルの方でも対話型AIとか出てきていて、それでできるんじゃないみたいな、ちょっと自分たちにコンティニューサで与えたらできるんじゃないかみたいなのもよくエックスで拝見しますと。
こういったある種、ちょっと言い方失礼かもしれないですけど、1個1個のプロダクトはとても模倣できてしまうような気がしているんですけれど、
こういった汎用モデル側の動きとかに対しては、今どんなふうに見られているんですか?
我々、AI面接とAIサービス事業を作っていて、原価率、それが生成AIの原価率が結局そのプロダクトの汎用AI支配率と見張りイコールだと思っています。
AI面接でいくと、お客さんに顧客価値としてお金をいただいている原価率って0.5%ぐらいなんですね、我々。
それぐらい、生成AIが生み出しているものって一部で、閲覧権限とかセキュリティ構築、AI面接結果をどうやって二次面接以降につなげるかっていうワークフローシステム。
そういった99%が生成AI以外の、いわゆるハーネスとかそれ以外のバックエンドプロダクトで支配されているので、
その0.5%の対話のこの10分間ぐらいリアルタイムAPIでできますってだけで、それ以外の99%がAI面接の価値なんで、
そんなに汎用AIがやってくることはほぼないと思います。逆に言うとB2Cサービスはほぼ消えると思います。
個人でちょっとしちゃうぐらいだったらできるんですけど、これは2万人規模でワークフロー閲覧権限を統制するものすごい巨大システムなんで、
そんなのを生成AIで軽く作りますは無理ですね。
今のご質問ちょっとまた別の角度で聞いている話になるかもしれないんですけど、
となるとAIメッセージはAIロープレにしよう、こういったPeopleXのAIプロダクトの優位性っていうのはどこに宿らせてるっていう感じなんですか?
はい、まず早く参入しエンタープライズに実際に使われるぐらいのユースケースとして先に参入してるんで、
それぐらいユースケースに私たちが詳しい、顧客に対してもドメインに対して詳しいんで、
次々とAI面接も今月に10個の新機能を作ってるんで、
そういう当たる機能を10個ずつぐらい毎月積み重ねていってるっていうドメインに対して詳しくなっているのが本質的な優位性ですね。
でも今から参入しても機能群でいくと我々も250個ぐらい機能ベースで積み上げてるんで、AI面接だけで。
なので今からぽいものを作ってもレベル感が違う。
それは今からスマートHRと同じシステム作っても利便性がある機能が差で全然叶わないように。
今そういうもうモードになってます。
汎用AIに侵食されないPeopleXの優位性
ここって例えばお客さんからすると具体的にどういった時にその優位性って感じてもらえるとか、
あとどのタイミングで感じてもらえるとかどんな感じなんでしょうか。
AI面接だともう前後のプロセスまで入ってるんで、今書類選考も自動化するっていうところも機能としてありますし、
AI面接でやって二次面接以降もAIが例えばワンオンワンで人間同士の面接もAIbotが入り込んでそれも採点するとか、
前後のプロセスも含めてもうAI化してるんで、
AI面接っていうだけじゃなくてAI採用プロセス全部に入り込むっていうところまで機能全部拡充してるんで、
そういうひとつひとつサーツ的に積み上げてきた機能が価値につながってると思います。
だからある意味このAI面接とかAI面談とか含めて、先日リリースの方でもマザーAIOSの発表とかもされてたと思うんですけれど、
そういった個々で提供しているプロダクトがワークフロー一気通貫で提供されてって、そこがOSに入っていくみたいな、そういう構想なんですかね。
はい。もう例えばグロービスさんにAI面接導入してもらったっていうと、全然違うプロダクトなんですよね。
A社、B社、C社に対してA社が使うAI面接とB社が使うAI面接って全く違うものになってます。
というのは、例えばAI面談がグロービスさんに入ってた場合、この拠点ではこういう悩みが多い、男女差でこういう悩みの違いがある、年齢比率で違いがあるって、
グロービスのすべてをAI面談に対して社員の声をマザーAIが理解してます。
グロービスで活躍される社員って、実はこういう能力がある人が活躍するんだっていうのが採用担当者以上に私たちのマザーAIの方が詳しくなってます。
なので、AI面接の求人票を書き換えませんかっていうところまでAIがサジェッションして、次々とマザーAIの指示に人間の採用担当者が従ってくれてるという現象が今起きてるんで、
ある意味もう自分の会社、PeopleX社の社長よりうちのマザーAIの方がPeopleX社の方について詳しくなった状態が今なってます。
なので、AI制律とかも導入した瞬間も、例えばグロービスのことがめちゃくちゃ理解した上で制律してくれるとか、
マザーAIっていうのがうちのコアの元にしていこうというのが今の計画です。
そうなってくると、既存のSORに対して対話ですごくデータを持ってますみたいな話もありましたけれど、
既存SoRプレイヤーとのデータと戦略の違い
その領域にいる既存プレイヤーを全部代替していくような、そういう構想を描かれてるんですか?
はい、これは価値が違うデータを保存していると思ってまして、
例えば正規表現の、例えば工藤さんの2年前の給与はとか、
そういう給与データとか評価データ、これがシステムレコードの正規表現として正しいデータを持っている。
それでしか生み出せないアプリケーションはあると思います。
一方で私たちが持っているデータは、工藤さんが今何に悩んでいるか、将来どうなりたいか、
周りの人からは工藤さんどう思われているか、こういった会話データを私たち持っているので、
それはそれで違うアプリケーションを生み出せるので、
システムレコードのデータ量だけでいくと、私たち30分ぐらいの会話データとかをものすごく持っているので、
たぶん評価っていう、例えば5点と評価されたというカラムのデータ量って、
本当バイト量でいくと全然ないんですけど、会話音声データってものすごいキロバイト量なんで、
たぶんこの1年間で持ったデータ量でいくと、既に10年ぐらいSaaS経営しているシステムレコードより、
私たちの方がリッチになっているという仮説もありますね。
となると、いわゆる橘さんたちの作る新しいSOR、システムレコードみたいなものと、
旧来のSORが並存していくような形になるのかとか、
旧来SaaSもとはいえ、エージェントっぽいものを出そうとしているような動きもあると思うんですけど、
そういうのを橘さんとしてどう見ているか、
このPPX料金について言いづらかったら一歩引いて、AI時代でって感じでもいいんですけど。
はい。これからは既存SaaSプレイヤーがAIネイティブSaaS領域に参入し、
我々のようなAIネイティブSaaSプレイヤーが既存のシステムレコード領域にも参入する。
それがどっちが早いかっていう大戦争が、この2、3年、我々は目撃することになりますね。
なるほど。だからある意味、広告とか訳もガンガン取られているのも先ほどの話じゃないですけど、
そういったのを見越して、AIネイティブだけじゃなくて既存のプレイヤーとの戦いも第一点を取るためにっていうのはそういう感じなんですかね。
そうですね。でも我々は参入する予定はなくて、既存SaaSに今やってリプレイ制御する効率より、
今AIネイティブで膨大な余白が生まれているので、新たなブルーオーシャンに参入する方がマーケットコストが圧倒的に安いので、
既存プレイヤーに我々は参入せず、むしろAPI連携させていただいて協業するというスタンスを採用しています。
ありがとうございます。
AIプロダクトのコスト構造と独自評価基準
先ほどプロダクトのLLLモデルの減価率って0.5%っておっしゃられたと思うんですけど、
聞いているデータ量の話を聞くと、ちょっと処理かけるだけでも結構な金額いきそうだなっていう気がするんですよね。
普通に30分の音声録音して議事録作るぐらいだったら、本当数円クラスだと思うんですけど、
おそらく面接とか評価とかセンシビティの高いところをやられているので、
名寄せしたりだとか、そこからちゃんと評価に至るクオリティのアウトプットを出そうとすると、
数十円ぐらい1面接に対してそれぐらいかかりそうだって価格があるんですけど、
この辺って何か工夫されていることとかあったりするんですか?
結構自社でソースコードレベルで制御している面積がものすごく大きいです。
一方でLLMってバイアスリスクって結構EUでEU AIアクトといってバイアスリスクとかもやっているので、
完全に生成Iに依拠するってそういう製品面でもそもそもいかないんですね。
例えば過去の間違った歴史を参照し、それをアウトプットしちゃうというハルシネーションリスクがあるので、
結構ソースコードでそもそも評価ってしなきゃいけない部分が結構あります。
全部を生成Iに評価投げるだけじゃなくて、
PeopleX独自の評価基準っていうのを制御している面積が大きいっていうのが理由です。
あと実際数十円ぐらいかかってそのぐらいなんですよ、減価なんですけど、
私たちAI面接3000円でかつ月額課金別途取ってるんで、
それぐらいの減価でも顧客価値としてもっと99%以上できてるという構造になってます、ライシングが。
1面接あたり3000円取ってるってことですか?
そうです。
なるほど、そんな経営力あれば結構十分ありそうですね。
で、プラス月額数十万円なんだよ。
プロダクト間のデータ連携とマザーAIの構想
プラス、さっき採用プロセス全体に対してマザーAIがあってみたいな話されてたと思うんですけど、
結構AI領域で複数プロダクト出されてるじゃないですか。
なので、面接の評価するときに、例えばAさんが入って360度評価初期された結果をもとに、
面接の内容をフィードバックするとか、プロダクト間のデータ連携とかって結構されてる感じなんですか?
はい、そこがうちの強みですね。
もっと言うと、AI制律っていう商談を評価するっていうサービスあるんですけど、
それを営業のフィアバリューを算定する給与決定に使ったりとか、
なので、AI制律、AIカスタマー作成も横断したマザーAIというのが私たちの強みですね。
なので、私たち営業成績が下がったっていうのをみんなスキルを教育しようとか、
みんなお金払って研修とか急にやりだすんですけど、
実は体調悪かっただけとか、それがAI面談で分かったりとか、
多面的にアプローチしないと人って複雑なんでできないんで、
私たちは製品またぎでその人がどんな状態なのかっていうのを、
社長やマネージャーよりも多面的に出せるというのを目指しています。
なるほどっすね。この辺結構、早く出そうとするとスタンダードローで1個ずつ出したくなるじゃないですか。
ですけど裏側でちゃんと基盤があるからこそつながって、
違う価値創出ができる状態になっているってことですね。
はい。なので、9台のSaaSを導入するっぽく見ると、
もう違うステージになっている。
Day1で開けた瞬間、自社内図化されているっていう、
昔はハイタッチが6ヶ月ぐらい搬送支援して、
その企業っぽく構築支援してできてたのがDay1からできているっていうのが、
AIニューティブSaaSの一番の特徴ですね。
なるほど。面白いですね、この辺は。
領域ごとの特性とHR領域への見解
私これもさっきのところにふずしてもう1個お伺いしてみたいんですけれど、
結構このポッドキャッチにも登場してくださっている、
もともと戦われていたソフトウェア企業さんとかから見ると、
特にこの正確性だったり間違いが許されない領域とかって、
旧来の過去のデータも含めたSORだったりだとか、
そういったものを持っている方がエージェント提供した方がいいんじゃないか、
みたいな話とかも出てたりしていて、
多分これ領域ごとにいろいろ特性あると思うんですよね。
今のデータが必要なところ、過去のデータが必要なところ、
より正確性が求められるところ、速攻性が求められるところみたいな。
そういうのも踏まえたときに、このHRの領域どう見られているのかとか、
今いろいろ展開されているセールスとかカスタマーサクセスみたいな領域のことも
どういうふうに見られているのかとかって、改めてどんな感じですか?
そうですね、これ自分がすべて分かっているわけじゃなくて、
正規表現を持っているプレイヤーでしか見えていない目線ってあると思いますっていう前提なんですが、
HRに関しては正規表現がむしろ入れない方がいいと自分は思っている局面が多いです。
っていうのも、例えば採用時点でこの人がマーケットデータから比べて、
いくらぐらいがフェアバリューで内定オファーを出すかというときに、
一番入れたくない情報が全職の給与です。
過去のその間違った人の歴史とか、企業によって全然統計データが違うにも関わらず、
その情報を入れると全職の給与に引きずらえちゃいます。
なのでその人の能力、考え方っていうのをピュアにフェアバリューを出した方が正しいです。
なので過去の間違った正規表現、人間が下した評価、これが一番バイアスを生むのでむしろ入れたくないとか、
なのでHRは過去の人間の間違ってるかも合ってるかもわかんない、
評価が難しいデータがいくら溜まっててもなかなか難しいなっていうのが今、
自分は人の給与をフェアバリューしたいってめちゃくちゃ向き合った結果、そう捉えました。
逆に言うとセールスは過去の受注率っていう、結局この商談が良かった商談買って受注したっていうところまで追わないと、
その商談が良かったかって評価取れないんで、むしろセールスフォース内、
ハブスポット内にある受注・失注フラグ、これが猛烈にないと製品として成り立たないなとか、
そういう製品によって違いがありますね。
なるほど。ある意味そこは自分たちだけでやっていくところ、うまくAPIとかを活用しにいくところ、
そこら辺を領域に合わせて展開されようとしてるってことなんですかね。
そうですね。なので結局そのお客さんに与えるベネフィット、これが全てなんで、
それがシステムオブレコードはあろうがなかろうが作りにいくんで、
結局でも起業家としては価値作るためにレコードあろうがなかろうが生み出しにいくんで、
別にAPI使おうが自社でやろうが、それは選択の手段に過ぎないんで、そういう考えでやってます。
ありがとうございます。
AIネイティブとコンパウンド戦略の進化
橘さんが創業直後ぐらいに僕ランチさせていただいたと思うんですけど、
その頃はHR向けにオールインワンの1兆円スタートアップ作りたいっすっておっしゃられたような気がするんですよね。
その時はまだAI、AIされつつし始めるぐらいのタイミングだと思うんですけど、
その時の構想と今聞いた構想って結構ガラッと変わってる印象があるんですよね。
その時にどこを起点にどう変えてきたのか、この2年間の歩みを総括していただけるとどんな感じですか?
そうですね。あの当時でいくと変わってないのは巨大資金調達してコンパウンド、
SaaSが乱立するんでコンパウンドスタートアップがお客さんに対してのベネフィットがあるし、
同じ顧客に複数の製品を売るんで、マーケティングのコスト効率もいいっていうコンパウンド思想。
それは一切変わってないです。一番変わったのはAIネイティブになってコンパウンドで戻ってまいりましたっていう。
AIネイティブになって結局コンパウンドで今提供してるんで、そのAIの知覚変動がそこにフルベッドすべきだって。
でも企業化だったら100人いたら100人そうすると思うんで、そうして戻ってきましたっていう感じです。
なるほどですね。手段が変わったって感じってことですね。
はい。既存SaaSはレッドオーシャンで、AIネイティブ製品はブルーオーシャンで、そっちの方がコスト効率とお客さんに与えるベネフィットがはるかにAIネイティブの方が高いというふうに未だに思っています。
橘さんのここで言うAIネイティブってどういったものを改めて聞くと定義されてます?
これは自分がB2B SaaSやった、向き合った結果なんですけど、DXの本質ってなんだかっていうと、結局システムオブレコードが価値、台帳でしたと。
なので昔は紙に台帳書いて、でもそれが焼いたり無くしたりしたら終わりなんで危ないと。だからExcelにしようと。
で、Excelでやってると閲覧権限とか多様化できないんで、スプシにしたりクラウドになったりと。結局台帳のリプレイスですと。
なので多くの価値はバックオフィスSaaSが台帳って相性がいいんで、多くの多分7割ぐらいがバックオフィスSaaS、DXの本質でしたと。
それって100人の会社いたらバックオフィスの教授が選べるのってやっぱ10人ぐらいのバックオフィス社員。
90人はフロントの仕事をしてます。これが営業の仕事、面接する仕事、いろんな。
喋るという仕事が90%ぐらいです、人って。なのでいよいよこのフロントの仕事をAIネイティブができるようになった。
そこがコアコンセプトの価値。なのでDXの10倍ぐらいの市場規模。
DXのサービスでも数千億の企業が生まれてるんで、AXの企業は数兆円単位のARRを叩き出すというふうに考えてます。
結構人件費の代替とかよく言われるけれど、それ以上にある種トップラインを生みに行くというか、そっち側に橘さんとしては機会を感じられてるって感じなんですか?
はい、そのために企業は多くの人を雇うという選択肢しかなかったんですけど、AIエージェントを雇うというオルタナルティブが生まれたんで、ある意味経営者は今その選択を問われているという局面で、結果的に人件費の代替にものすごくなると思います。
ありがとうございました。前編も盛りだくさんのお話だけありがとうございました。それでは前編はこちらで終わらせたいと思います。橘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。