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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竹田雅信さん。
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、人生を持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ンスの事業と、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。
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、あるいは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言いますか、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SaaS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。
私はですね、2017年にマネーフォワードが初めて行ったM&Aでグループジャニーをしたっていう、その買収された側っていう形にはなるんですけれども、はい、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。
当時はですね、その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ですね、いわゆるSaaS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っていう、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ですね、そちらの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っていう流れになりましてですね。
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で、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SaaS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、今に至っていますっていうそんな状況ですね。
はい、ちょっと雑なご説明で申し訳ないんですけども、そんな立場で私は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そう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。
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SaaS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って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、このあた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つポイントを掲げてまして、1つは既存の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。
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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、なんか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、マネーフォワード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軽判断という感じかなと。
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、武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、一旦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支持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CFO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ときとかって、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、そこらへん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、
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といったあれですけど、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%の精度でどこまでいっても無理だと思うんで、比較的グイが残るのかなとか、とはいってもグイ上で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、そこらへんって使えない範囲で御社で同議論されてたり、とはいっても5年ぐらい経ったらみんなAIになれるから、
その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、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、我々が発表して今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おりだと思います。
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、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るんでしょうか。
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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レッドラッシュが非常に高くて、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でっていう方たちというのだけ、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隅分けはできる、悔い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いくっていう、そういう感じなんですかね。
そうですね。そこら辺は本当に今後、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、やっぱり人と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という状況は、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、それで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、マネフォワード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、
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本社の場合やっぱり法握のところであったり、ガバナンスとかやっぱり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。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、一概要として面白いなっていうのを思っていて、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みたいな、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、
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良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、一目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、もともと賭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るんですよね。
なので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。なので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人とかも使って自分たちでできるようにしようって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、ここら辺も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。
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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ですねマネファードAI確定申告というのを出したりとかしてるんです。
こうやってですね明らかに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その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。
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小さいスタートアップが来たりとか何とかでたまに話するんですけど、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出せて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、なのかもなぁと今話聞いて、
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、まあそれをちょっとほっといて、あとでマネホさんとかマンデー上手いんで、ワイシュすれば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あったりするんだろうとは思ってるんですけど、しかしながらその会計事務所さんが担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やっぱりいろんな会計事務所さんを見てますと、一緒に小さく最適化しているというとあれですけども、どうしても、
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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、やっぱり非常にお金も時間もかかることだというふうに思っていますし、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コンテキストとか、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って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なん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効率的かなみたいな、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んで、逆にそれをAIパワーでやれるから人件費全然かかん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んで、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も一瞬思ったりもして。
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、もう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なって体感してるかって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、
昔10人がすごい時間かけてたことが今2人でできてるね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っていうそういう感じだなと思いますけどね。
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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、竹田さんもノートの中でSaaSの価値が画面の使いやすさから正確なデータを保持し、AA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?
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。それを入れているのが箱な感じだなというふうに思っています。
領収書を読み取って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。だと家計簿の、私もマネーフォワードに普通にマネーフォワードと縁が全然なかったときから実は使っているユーザーなんですけども、例えばその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。
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ないとトンチンカン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むちゃくちゃ大事ですよねみたいな。
それがないと全然意味ないですよね、AIがっていう、そういうことかなっていうふうに思います。
なるほどな。これってちなみにマネーホナ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AIBPOとかもやられてると思うんですけど、その取り方として新しくアップデートしている箇所とかっていうのは何かありますか?
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そうですね。我々のそ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なんか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、あるいはこう繋がっているのでデータ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、
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で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、ワークフローというのはその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、今の状態だとその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。前半もたっぷりお話を伺わせていただきました。竹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デザイン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。