Homageと花井梓の紹介
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、TA Underbar Talksをつけてお寄せください。
本日のゲストは、CPUを協会理事で、現在はシンガポールのスタートアップホメイジで執行役員CPUを務める花井梓さん。
AIによって開発スピードが5倍、10倍になる中で、プロダクト組織やマネージャーの役割がどう変わるのか。
そして、作ること自体が容易になる時代に、企業はどこに競争優位を積み上げるのかを伺います。
花井さんが語るのは、Hard to doではなく、Hard to getを積み上げるという考え方。
規制やお客との信頼、現場で生まれ続けるデータなど、AIでも短縮できないものから、AI時代の元を考えていきます。
ホストは、私、Globe's Capital Partnersプリンシパルの工藤真由と、全アンドカンパニー代表、宮田義孝さんでお届けします。
本日は、シンガポールのスタートアップホメイジのCPUを花井さんをお呼びし、お届けいたします。花井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。
まさに今、AIの進化によって、プロダクト族に携わる人の役割とか、組織とか、ビジネスモデルもどんどん進化している中だと思うので、
今回はCPU協会の理事としても、よく当該変化を議論されている、当番組のコホスト宮田さんと、
あとはシンガポール拠点の介護マッチングプラットフォームを展開するスタートアップホメイジにてCPUを務める、花井梓さんとともに議論していきたいと思います。
それではまず早速、花井さん、ぜひ自己紹介および企業紹介の方をお願いしてもよろしいでしょうか。
はい、わかりました。ホメイジでCPUを務めている花井梓と申します。
もともとのキャリアは、近世で戦略コンサルタントとして10年ほど経験を積んでおります。
その後、プロダクトの世界に飛び込んで、UKでAmazonの欧州、アジアの生鮮事業のプロダクトマーケティングの責任者を務めていました。
そこですっかりプロダクトを作ることにファッションを非常に感じて、4年ほど前にシンガポールで家族で拠点を移して、そこで今のホメイジのCPUに就任しました。
今、こちらでプロダクトエンジニアリングオペレーションを横断する立場で、3カ国、シンガポール、マレーシア、オーストラリアのプロダクト、およびいくつか他の事業の責任者をしております。
ホメイジは簡単に後で出てくると思うのでご説明すると、シンガポール初の在宅ケアのプラットフォームです。
ケアを必要とする方と、二内定となる介護士をマッチングして、今シンガポール、マレーシア、特に成長しているのがオーストラリアの3カ国で事業展開をしています。
今、2万人ほど介護士が登録していて、主には政府機関との連携、医療機関との連携を通して補助金のプログラムを通じて、あらゆる所得層の方に介護を提供するということをしています。
プロダクトとしてはいろんな種類があるんですけれども、介護士向けのモバイルアプリもあれば、利用者向けのプロダクトもあれば、ケアマネージャーのエンタープライズ用のソリューションも提供しているので、
あらゆる介護に携わる方が、事務手続きだったりですとか、レコーディングですとか、いろんなプロセスを自動化することで、介護自体に集中できるような環境を作るという、そんな世界を実現するためのプロダクトを作っています。
イメージのほかには、宮田さんと一緒に日本CPU協会で議事として活動させていただいています。本日はよろしくお願いします。
宮田 よろしくお願いします。
グローバルのスタートアップというところ、日本のスタートアップとは少しダイナミズムの違うところもあると思いますし、また介護領域という結構物理も絡む、人間も絡むようなところで、マインAIと組み合わせながらどういうふうに事業展開、プロダクト戦略考えられているのかというところも、いろいろお伺いしてみたいなと思うんですが、
AIで変わる組織とリーダーの仕事
まず冒頭、AIの進化によってスタートアップの組織ってどういうふうに変わっていっているのかみたいなところからお話をしていきたいなと思っています。このあたり、宮田さんいろいろスタートアップとも絡むこと多いと思うんですけれど、実際いろいろご覧になられていて、そのAI時代、組織の在り方って今どんなふうに変わってきているのかとか、その背景にある役割変化みたいなところをどう見られているのかって、どんな感じで考えられていますか?
まず大きいトレンドとして、組織を直接見るというよりかは、ワークフローがどう変わってきているのかから見て、それの移し替えが多分組織に反映されているかと思うので、ワークフロー自体がどう変わってきているのかっていう観点からまず確認していきたいなと思います。
この観点でいくと、これまでって結構、マネージャーを起点にメンバーが作業をし、それをマネージャーがレビューをして、VPとかCクラスにエスカレーションして、一切手を担うみたいなワークフローが組まれたと思うんですよね。
これって結構タスクをベースにしたワークフローをされていて、起点は結構マネージャーに置かれているようなケースが多かったのかなというふうに思っています。
ここがAI時代になって、タスクが半自動化とか非常に効率よく進めることができるようになったので、メンバーレイヤーのタスクがマネージャーが吸い上げて、自分がレビューできる人がプレイングマネージャー的にやっちゃうみたいな動きが各ファンクションで見られる大きなトレンドかなというふうに思っています。
なので、組織設計的にもどちらかというとメンバーを押さえて、マネージャーレイヤー、もしくはそれ以上のシニュアリティの方を中心に組織設計するような動きが出てきているんじゃないかなというふうに思いますね。
これちなみに宮田さんもかつてはスタートアップでVPとしてやられていたと思いますけど、今自分がスタートアップである経営層にいるとしたら、どんな組織を作っていくなとかそういう妄想とかあります?
いやこれ超理想かもしれないですけど、例えば国内でどこかスタートアップ行くってなった時にVPのオファーが取れる人だけでチーム作ったらどうなるのかは一回考えてみたいなというふうに思いますね。
もちろんVPのオファーが取れるっていう話は自分でレビューもできるし、なんなら一切手もできる。その人が一気通貫で事業作りに直接携わる機会を提供するとものすごいスピードでプロダクトや事業が作れると思うんですよね。
そういうチャレンジをしてみると結構面白い時代になってるんじゃないかなというふうに僕は思ってたりしますね。
実際そういうスタートアップって私まだそこまで拝見してないなと思うんですけど、宮田さんどうですか?
僕も国内でここだっていうところはパッとは思いつかないんですけど、ちらほらそういう感じを意識して作ってそうだなこのファームはみたいなのが出てきてる感じは受けますね。
ちょっとこしゃめでドーンっていうインパクトあるものがパッとは思いつかないんですけど、ちらちら見てここは思想を感じるみたいなスタートアップが出てきてるような気がしますね。
ありがとうございます。ちなみにこのあたりって結構CPU協会、プロダクト作りに携わる人たちも意識されてるところなのかなと思うんですけど、
最近そのCPU協会周りでこういう議論話題になってるよねとか、そういう実際話が出てる経営の時間の配分だったりプロダクト作りの現場とかの変化ってどんな感じで話が上がってるんですか?
結構ハイレイヤーの方と議論する機会が多いんですが、そういった人たちと話してると意外とプロダクト周りで個展って言われる、
例えばインスパイアとかジョブ理論とか、あと書籍ではないんですけどバリュープロポジションキャンパスとか、そういうフレームワークについて結構議論するようになったなっていう感覚があって、
こうやって裏を返すとAIに対してプロンプトを書くときに、そういった個展的なツールとかをしっかり理解してそれ通り進めてもらうっていうことがやっぱりベースになってくる気がするので、
そこをもう一度捉え直してプロンプトを書くとか、AIプロダクト自体の設計をするとか、そういう原点回帰が起こってるんじゃないかなっていうふうに僕は思ってたりしますね。
なるほど、面白いですね。実際、花井さんいかがですか?実務の現場でこの変化をどう捉えられてるとか、変わってったことで事業作りがどう変わってるのかみたいなところも伺ってみたいんですけれど。
そうですね、本当にこの6ヶ月から1年ぐらいでプロダクト作りから開発、検証のスピードももちろん軽く5倍から10倍になったなっていう実感はありますし、
あとプロダクトリーダー、マネージャーの時間配分も大きく変わったと思います。これまでって開発をすることがものすごく難易度が高かったので、
あと時間がかかる話だったので、ロードマップをしっかり固めて、誰がいつQAも含めて何をするのかっていうのをテトリスのように組み合わせて、
ローンチするまでのそこの職人技のようなところがある意味あったと思うんですね、プロダクトリーダーの仕事として。
何かを作るっていうワットのところもあるんですけども、ハウのところにものすごく真剣を使っていたと。私自身もそれをどうやって効率よく仕組み化するかとか、
チームの全体の調整だったり、協力して一緒にそういう仕組みを作って、スピードを上げてプロダクトを作っていくかっていうそこのハウの部分だったり、
人材の育成、ハイアリングだったりってところにおそらく時間の6割は軽く使ってたと思います。それがもう一気にAI化が進んで、
1人のエンジニアが5倍、10倍のアウトプットを出せるようになると、もちろんスピードも上がるんですけども、調整コストがものすごく減るんですよね。
これまで10人でやっていたことが1人でできるようになると、単なる1人当たりのスピードだけじゃなくて、圧倒的なそこのミーティングだったり、
この2人が考えていることが違ったのを擦り合わせたところが全部省かれるので、生産性ってもっと少数効果的に上がっていくっていうのをすごく感じます。
さっきのお宮田さんのお話でいうと、よりシニアなメンバーで少数性で組織を動かしていくっていうことが前より可能になっていったなというふうに思いますね。
結果的に私の時間の使い方も、そうなるとじゃあ何を作るのか。
あとこのスピードでローンチできるとすると、次どこにリソースを張って、事業のどの部分に投資をしていくべきかっていう、
仮説とローンチの検証を高速で経営と現場の行き来をガーッと毎日するっていう、そこにものすごく時間を使うようになったなと思ってます。
人材の再配置とAIエージェント管理
これ実際、日本よりも海外の方がレイオフとか含めて組織変化を抜本的ダイナミックに行っていくような印象があるんですけれど、
花江さん自身でもいいですし、周りのグローバルの組織って実際こんなふうに変わってるよみたいな事例とかってありますか。
レイオフがAIだけの影響ではないと思いますけども、業界トレンドとして進んでるのは残念ながら事実だと思いますね。
ただ一方でAIができないことを人がやるというところに立ち返ると、
せっかく知識と経験を会社として事業として積み重ねたタレントをAIでリプレイスできるから解雇するって結構もったいない話だっていうことにも皆さん気づき始めてると思うんですよ。
具体的には何社か再配置をしたりすることで適応してる企業っていうのも出てきてるなっていうのは気づいてるところですね。
具体的に言うとザピエあとイケアは再配置で対応してるっていうのは読んでますね。
例えばザピエは社内で他にその人のスキルを活かした再配置場所があるかっていうのをプロジェクトを集めて、
本人のスキルあるいは意思とマッチングして再配置をする。
なのでちょっとこう公募型じゃないですけどマッチング形式での再配置みたいなのをしてるっていうのを見ましたし、
あとイケアはカスタマーサポートを手手的にAI化して、その分店舗でのお客さんとの接客の方に人を動かしたり。
その人のあくまで持ってるスキルは活かしつつも他のところに移すっていうようなことをしてる企業も出てきてるなと思いますね。
その一方で一つ面白いなと思ったのは結構AI化が進むにつれてタレント個々に求められてくるスキル自体っていうのは変わってきてるなっていうのを思ってて。
この間ちょうどハマードの卒業生の同窓会みたいなこと言ってたら新卒でちょうど大学を出てこれから社会に出るような少年がいたんですよ。
彼と話しててどうなの就職と今アメリカどうなってんのっていう話になったんですね。
彼曰く大学によって結構教える方が違うんだけどハマードに関してはかなりレベルアールアーツ寄りの学校じゃないですか。
そうすると結構得であると。就職先に困るとは思わないと。
なので実際はオープンAIだったりそういう今最前線の会社からかなり新卒でもともとのリベラルアーツスキル思考スキルが高いような若者を積極的に採用するっていうことが起きているらしくて。
昔だったらCS選考の学生が有名なところから結構そういう一般的な深い教養だったり、さっきの宮田さんの話で言うと第一原理に立ち返った思考力の強さみたいなところが結構武器になっていくんだなっていうのは聞いてて思ったところですね。
面白いですね。やっぱりそのマネジメントのスキルっていうかやっぱり自分で何でも意思決定できるようなところがより求められているみたいなところも背景にありそうですよね。
そうですね。マネージャーのスキルも大きく変わってくると思うんですね。
マネジメントの話で言うとですね、9月に実施したCPU協会の現地のイベントでWeFoundというAIエージェントのモニタリング、エージェントのマネジメントを濃厚でできるような会社のCEOの方の登壇のファシリテーションをさせていただいたんですけども、
その方なんかおっしゃってたのも、将来彼女の会社もそうなんですけども、彼女の会社って4人の人間と、あとAIエージェントが25人いるんですよね。
なので頭が浮かずに1人4人のエージェントを回してることになると、CEOも入れると。そこからまたどんどん拡大していくって話なんですけども、見るとですね、もうエージェント完全に人のように管理してるんですよ。
なので彼女に今こそ面白いのが、彼らはIQが200ぐらいのインターンだって話してて、つまりものすごい頭いいんだけれど、全然基本的なことをまだ教えてもらってないので、トンチンカなことをしたりすると、ものすごくポテンシャルがあるっていう感じなんで、
そこに対してどう会社全体のカルチャーだったりポリシーだったりコンテクストを渡して、どういうふうにマネージしていくかっていうのをビジネス側、プロダクトじゃなくてビジネス側の人間がAIエージェントを回していくようなマネージメントスキルが大事になってくるっていう話が私は面白いなと思ったんです。
一方で今までマネージメントが嫌いだった人も結構これなら好きっていう可能性があって、なぜならちょっと労働時間が長くてとか、この日休暇取りたくてとか、ちょっと探求取りたくてとか、そういうマネージャー職員になると結構大変な対人関係が一切ないわけじゃないですか。
非常にマネージメントしなきゃいけないんだけれども、そのソフトスキルが今まで人をマネーするのほどではないっていうことを考えると、より多くの人がマネージャーのポテンシャルを持つことになるんじゃないかなっていうのは思ったところです。
HomageのAI活用ロードマップ
そこまでの話ってあんまりまだ日本では聞いてなかったりしたので、面白いなと思った。小明治ではどうですか?組織の変化だったりだとか、変わったこと、変えたこととか最近工夫してることありますか?
そうですね。さっき、図鑑の配備が大きく変わったっていうことがあるんですけども、その中の一つとして、向こう1年か2年にかけてAIを通じてどういうふうにオペレーションを徹底的にスケールさせるかっていうようなロードマップを構築したんですね。
なので、とにかく需要が強い業界なので、かよりに相手が足りないとなると、我々としては社内のオペレーションをいかにスケールさせるかっていうのが元になってくるわけですよね。
そうするとAIとの親和性が非常に高いと。さっきの話で言うと、少ない人間でたくさん回した方が調整コストも落ちるというところなので、徹底的な社内のオペレーションのAI化っていうのが今一番力を入れているところです。
具体的に言うと、カスタマーサポート周りも当然ですし、インバウンドの営業だったり、介護の最初のケアのインテークと我々呼んでるんですけども、ニーズを聞き取ってその方のニーズに合わせたケアプランを作成するケアマネジメントと言われる領域もかなりAIでできることがありますし、
あと介護士のサポートだったり、コーチングもAIでできることもありますし、あとは社内のいろんなアルゴリズムですよね。
脳構築だったりっていうのを6、7テーマぐらいに分けて、徹底的にAI化するとどれぐらいの需要が追加でサーブできて、そうするとどこの国でどれぐらい成長できるのかっていうようなプロジェクションを立てて、実際に取り組むっていうことをやってます。
実際どれくらい扱えるというか、トップラインというか。
ちょっと具体的に申し上げにくいんですけども、軽くする場合はスケールできると思ってます。
一つ前の議論に戻って、人のマネジメントじゃなくてAIエージェントのマネジメントに変わるみたいなポイントをしたときに、確かにピープルマネジメントではないのですけど、その代わりかなり高いドキュメンテーション能力が求められるようになるなっていう気がしていて、
IQ200のインターン生に間違ったドキュメンテーションした瞬間に、レビューとか事後対応が凄まじいことになってしまうじゃないですか。
なので、今あるコンテクストを正確に記述して正確に渡す。
これをローリングしていかないといけないので、常に最新情報をスナップショットで持ち続けるっていうことをしないといけない。
これ、本を書く作業に結構似てる気がするんですけど、一言一句間違いないかその都度確認するみたいな、
今日3人ともコンサルー出身なんで、最終報告書のスライドの赤い例、最後の最後の赤い例を毎回するみたいな、あの作業が求められると思うんですよね。
結構泣きそうになる作業ですよね。
そう、あれ結構トレーニングしてない人からすると結構辛いんじゃないかなって思うし、
とはいえ、ただ事後的に、後天的に付けられるスキルだと思うんで、好きな人は好きじゃないですか、あれも。
なので結構マネージャーの質が変わって、面白い時代が来そうだなっていう感触を受けたりしますね。
一方でそのドキュメンテーションの構成、レビュー自体もエージェント化するっていう風になってくると思うので、
モニーファウンドの仕事を話して面白いなと思ったのは、そのマネジメントの仕方が本当に人に近いんですよね。
なのでその単に、いわゆるAIのEvalというこうこうこうっていう決まったクライテリアでAIのプロダクトを強化するっていうのは、
まあ今取り組んでる会社も増えてると思うんですけども、彼女はもう少し数段上の、我々の会社はこういう考え方をして、
こういう時にこういう意思決定をする、こういう時にこういう意思決定はしない、これは間違ってるっていうちょっとハイレイヤーのインプットをしていくんですよね。
グローバルコンテクストって言うんですけど、それをエージェントにインプットするんですよ。
そうするとIQ200なんで、すごくそれをですね、うまいこと、そうするとこのドキュメンテーションのここは多分違うんじゃないかとか、
そういった意識をして分析をするってところまでエージェントが担えるっていう風になってくるのが、本当にこう人間に近くなってきてるなっていうのは感じたところです。
なるほどですね。
いや面白い。ありがとうございます。そしてまさに今書く作業と似ているという話もいただきましたが、
ちょっと宮田さんが先日本も出版されていて、その中でもまさにこういうAIに伴う組織構造の変化とかプロダクト構想の変化みたいなところにも触れられたと思うんですけど、
書籍のリンクは概要欄にも貼っておきますが、これまでポッドキャストの方でもAI時代の冒頭とかいろいろ語ってきた中ですけれど、
改めてその書籍の中でも触れられたかもしれないですけれど、その競争優位の作り方とか気づき方みたいなところがどういう風に変わってきているのかみたいなところに話題をシフトしていきたいなと思うんですが、
AI時代の競争優位とドメイン知識
宮田さんこのあたりいかがでしょうか。
そうですね。おそらくこれが公開される頃はまだ出版はされてない気がしていて、
おそらくAmazon等で予約ができるような状態になっているのかなというふうに思いますと、
All for AIというタイトルでAIでアンロックされたプロダクト開発の変化を一部始終書かせていただいておりますと、
その中で前半戦でお話しさせていただいた組織設計はもちろんですし、
プロダクト自体、プロダクトビジョンとか戦略、プロダクトマネジメント、デザイン、開発、ビジネス、
そして組織設計、経営みたいな感じで8個の章に分けて章述させていただいております。
かなりこってりしたオルフォーサースの時の1.5倍の分量で書かせていただいているので、
読み足りないってことにはならないかなって思うんですけど、
もしご興味ある方いたらぜひ手に取っていただければなと思いますと。
その中で実はハナイさんにもご協力いただいて、2章のインタビューにご協力いただいておりますと、
その中でちょうど今ご質問いただいたプロダクト戦略とか、プロダクトビジョン周りの話、
元につながるところですね、について少し議論させていただいたので、
そこを少し引用しながらお答えすると、
AI 出てきて結構スピードだとか先行者優位だみたいな話は一段落しつつあるのかなというふうに思ってきていますと、
じゃあ次どういう議論になってきるのかというと、
より具体的にじゃあ AI にて体験作れるんですかとか、
ワークフローをちゃんとスペシャリストと同じようなレベル感で語れて、
そこ自体、その業務自体を代替できるようなプロダクト設計ができているか、
あとこれを実現しようとしたときに、
先ほど出た詳細なドキュメンテーションが必要みたいな話が出ていたと思うんですけど、
コンテキストデータを正しく扱えているか、
扱うためのコンテキストデータを正しく処理、ガバナンスできているか、
さらに言うと、ちょっとここからはプロダクトの話からずれてくるかもしれないんですけど、
ディストリビューションですね、
AI プロダクトの場合、基本的に POC かませないと、
ユーザー価値が体験できないプロダクトが多くなってきている印象なので、
FDE とか DS とか、
昨今言われている議論がある通り、
ディストリビューションが非常に重要なファクションになってきているなというふうに思ってたりします。
この 5 つをどういうふうに進化させていくのかが、
おそらくもう当気づく上での一歩になるのかなというふうに、
今の段階だと思ってたりします。
まさにこの AI ネイティブな体験、ワークフローの振動、コンテキストデータ、
データガバナンス、あとディストリビューションのご分類って、
すごく分かりやすいステーリーだなと思いつつ、
実際にこういう企業はここに優位性を築いているよねとか、
そういう具体例の分析とかって、
宮田さんのほうで見られたりしますか?
そうですね。
まず AI ネイティブな体験は、
本当に結構技術がアンロックしたポーションが今回非常に大きいので、
ゼロベースで本当に冒頭出たような第一原理に立ち返ってじゃないですけど、
今の前提を全部洗い替えて、ゼロベースで考え切れるか?
こういうのって意外とシニュリティ高い人じゃなくて、
若手のほうがやりやすかったりしたりするので、
そういった人に向いているかもしれないなというふうに思っています。
ワークフローの振動という観点だと、
やっぱりドメインが圧倒的な人がもう分かりやすく強い。
何ならその業務を担当して10年やってましたみたいな人が圧倒的に強かったりするので、
そういった人たちが経営陣にいるとか。
ハーヴィーとかまさにそうですよね。
あそこ弁護士出身の方がやっていて、かなり法律事務所とかにぐいっと入り込んでいるイメージがあって。
そうですね。
そこまでいかないと、これまでって弁護士が使うSaaSでよかったんですけど、
弁護士自体を作り上げるみたいな発想にプロダクトを作るときの方向性が変わってきているので、
そういった意味でドメインを囲われているハーヴィーさんはさすがだなというふうに思いますね。
あとディストリビューションという観点だと、結構これまではセールス、CSの方々がプロダクトを牽引して、
顧客の価値実現に向いていただいていたと思うんですが、それだけでは足りなくなってきていますと。
そういったFD、DSという議論になるんですけど、ここは意外とこれまでSIRとかでクライアントフェイスでやったことがあって、
なおかつエンジニアリングスキルがある人とか、DSという観点だと本当に経営陣とリレーションシップを握って、
AIアジェンダに自分のプロダクトの提供価値を載せてもらう、CXO全員にプレゼント機会をもらう、
そういう本当にコンサルティングワークのセールス化と近いような動き方が重要になってくるので、
コンサル出身者が経営陣にいらっしゃるような企業とかだとディストリビューションが強くなりがちなのかなというふうに思いますね。
クライアントワークをちゃんとリレーションシップに握ったことがある人とない人で、多分動き方は全然変わると思うので、
そういった意味でスタートアップ界隈にもコンサル出身者いますけど、今後さらに拍車をかけて増えてくるんじゃないかなと思いますね。
ありがとうございます。今度は花江さんにぜひお伺いしたいんですけれど、ある種介護の領域ってすごくオペレーションヘビーだと思うんですよね。
コンテキストデータみたいなものも、コンテキストデータというよりかそもそもコンテキストってものがデジタル化されてなかったりだとか、
あとディストリビューションみたいな観点でも相手リテラシー低いイメージがありますし、特に日本とかとかなり分散市場だったり、もしかしたらシンガポール違うのかもしれないですけど、
とかもあって、今挙げたような優位性を築くのが難しそう、築けたら強いけど築くのが難しそうだなという印象があったりするんですが、
先ほどの宮田さんのフレームワークとかを踏まえてどう見てるとか、実際どのようにAIタイトルを踏まえた競争優位って気づかれてるんですか?
Hard to doとHard to get
そうですね、宮田さんも本で紹介されてた分類があると思うんですけども、さらにそれに加えて私が参考にしている方の言葉があって、
マイケルブロックというホワイトキャプタルのパートナーのドアダッシュの初期メンバーの方が言ってたことなんですけど、競争優位は昔から2種類しかないと。
いわゆるハードトゥードゥ、やることが大変なことと、ハードトゥゲット、手に入れるのが大変なこと。
一見この2つの分類があると。何かというと、ハードトゥードゥの方は、例えばソフトウェアを作るのが一番のところですね。
それとかデータの連携を社内システムとするとか、そういったコースをかければできるんだけれども、
っていうところはすごくAIによって競争優位としての価値がガクッとほぼゼロに近くなってきたと。
ただハードトゥゲットの方についてはまだまだ競争優位になる。
これって何かっていうと、お客さんとの信頼関係を築く、トラストを築くって話だったり、
良い人を採用するだったり、規制あるいはあらゆる認可を諸カ国で取って、その免許が下りるまでの時間って、
いくらAIがあってもまだ今のところは縮まってないですよね。
こういったところっていうのはAIが入ってきてもまだ変わらないという話なので、
この後者のところの競争優位をいかに積み上げて、そこを元にして、
前者の方を圧倒的にAIで有利に戦っていくかっていう考え方がすごく私はしっくりきてます。
ホームページに関しては、さっきの三谷さんの話とこのマイケルの言ってることに照らし合わせると、
そのハードトゥゲットのところが何かなんですけれども、
一つは規制の話ですね。ここが一つ強いところかなと思ってます。
例えばオーストラリアは障害者の介護、それから高齢者の介護、
両方相当複雑なライセンスを取得しないと事業すらできないようになってるんですね。
介護士の方もそのライセンスを持ってないと介護は提供できないようになってると。
これだけ言うと取ればいいんじゃないかって話なんですけども、取るのに数年かかるのは当たり前ですし、
基礎的な実績がないと取れませんし、あといろんなタイプのライセンスもありますので、
一カ国取っても非常にバリアが高いと。
シンガポールは規制はそこまでじゃないですけれども、各医療機関、政府との信頼関係がないと
ディストリビューションができないような状況になっていますので、
そういった入り込んで規制や信頼関係を超えてディストリビューションを構築していくっていうところはかなり大きく思ってます。
それに加えて、さっきのハートゲットの採用があったと思うんですけども、
今、我々は介護士が両カ国で2万人以上登録しているんですね。
これって結構すごい数字で、皆さん、介護の担い手がなくて本当に困ってる状況だと思うんです。
日本もそうだと思うんですけど、各国。
その中で、介護フリーランスでもパートタイムでもいいので、2万人常に在籍して、
いろんな発注があると、そこのお客さんの方に向かって介護が提供できるというプラットフォームを構築するのって、
一夜じゃできない話と思うんですね。
そこの仕組みだったり、研修もオンボーディングもいろいろなところを、
人を通して、あるいは自動化を通して、スケールをして採用して研修して稼働するところまで持っていくっていう、
その仕組みのところは物理的なインフラなので大きな元だと思っています。
もう最後がディストリビューションというか、いかにワークフローに深く入るかですね。
我々はソフトウェアを提供するだけじゃなくて、実際の介護のオペレーションになっていますので、
現場の毎日起こっているあらゆるトレンドも含めた深い知見を元にプロダクトを作っている。
さっきのハービーの話もありましたけど、現場の知見に基づいているので、
ただのエンタープライズの薄いソリューションとは全然違う、本当に使えるプロダクトを日々各国で作っているというのがあると。
マイケルの話でもう1つあったのが、過去のデータというのは簡単に取れるんだと、AIで。
過去のデータは簡単に取れるし移行も簡単にできると。1つのツールからもう1つのツールへの。
なんだけれども、今生きているデータ、今日何が起きてというそのライブのデータというのは非常に競争優位になるという話があって、
でも我々も日々オペレーションを回しているので、そこがどんどん積み上がって更新され続けていくというところに優位性があるんじゃないかなというふうに考えています。
ある意味マイケルさんの分類でいうと、ハードトゥードゥのところは今徹底的にAIでゴリゴリ簡単にしている効率的にしていって、
ハードトゥーゲットのところで生み出し続けられるデータだったりだとか、そういう物理絡めたものだったり、規制みたいななかなか短縮できないものだったり、
そういうところでいかに積み上げていけるかみたいな戦い方になっていくから、ソフトウェアを主にしている会社さんも優位性の積み方、戦略の立て方が変わってくるかもしれないですね。
はい、まさにそうだと思います。そういうのを組み合わせると、どこに次投資するべきかという判断の仕方もやっぱりAIに入ってくると大きく変わってきたなと思いますね。
トークンコストと価格設定
ありがとうございます。ちなみに、これは私が最近関心あることでもあるんですけど、トークンコストってめちゃめちゃ最近叫ばれてるじゃないですか、これがあらりを圧縮するみたいな。
そうなってくると、同じ業利益率を出そうと思うと、ディストリビューション、S&Mのコストをいかに圧縮するか、もしくはマネタイズ側でいかにパワーアップを上げていくか、吸収するかみたいな論点が上がることが多いと思っていて、
宮田さんこのあたり、現在の最適化はどんなふうに見られてるとか、やっぱりここ難しいよねみたいなところとかってどんなふうに考えられてますか。
4月にHumanXっていうシェイコンバレーでやってたAIのカンファレンスに行かせていただいたんですけど、そこでとあるスタートアップの方があらり8割とか9割でVCに持ってくるのは危険だみたいな。
それはトークン使えてないからこんなにあらり高いんでしょって言われるんで怖いですみたいな。
なのでしっかり使い込んで価値減少して持っていく前提を整えるところからやっていきましょうみたいな話があったんですよね。
なので従来あったSaaSのあらり8割9割みたいな世界観とはやっぱり減価が出てしまうのでトークンという形で。
Apple iOSアンドロイドが出た時のようにここはもうインフラ大だと思ってやっていくしかないなというふうにまず言って思いますと。
じゃあその上でどういう工夫があり得るのかでいくと2つぐらいある気がしていて、1個はトークンによる価値提供を割合として少なくしちゃう。
LM使ってできる価値提供を5%とか10%で抑えることができれば全体の売り上げの別に1割とかでしかないわけじゃないですか、減価が。
なので先ほど花江さんもおっしゃられたように物理的なインフラとかソフトウェアとしての完成度の高さ。
そういったところに付加価値をしっかり作って単価をしっかり上げにいく。
こういう動きが1つあるのかなって思いますと。
もう1個はちょっと物派の取り切りなんですけどアウトカム課金とかをさせていただいてユーザーにとってバリューベーストで料金を押し上げていただくような形をすると、
減価の部分がブラックボックス化するので、もちろんここは自社努力で最適化していくんですけど、
それ以上の対価を得やすいようなモデルも出始めているので、この2つのどちらかを取ることが重要なのかなと思ってますと。
あとサブ的には今だけかもしれないですけどオープンウェイトモデルとか結構3ヶ月半年前ぐらいのパフォーマンスが出せるのでそういったものを活用するとか、
場合によってLLMじゃなくてマシンラーニング使うとか自社サーバーで動かすとかいうコスト圧縮手段もあるのかなというふうに思ってますと。
ちなみにこのあたりもし花江さんもご意見コメントとかあればぜひ伺ってみたいんですけどいかがですか。
そうですね。うちサースじゃないんで逆にこの話が出てきたのは結構新鮮なんですよ。
逆にサースの方の話を聞いて私が思うのはおそらく今までそこの心配が全くなかったんですよね。
私からしてみると常に物理的な原価、人のコストであれ介護士の方の原価が発生するわけじゃないですか。
あるいは研修をするにしても研修するトレーニーの原価が発生しますよね。物販するとしたら物の原価がありますよね。
それと同じになったっていうことだと思うんですね。
物理的な原価構造を理解したときにプライシングをどう工夫するのかっていうことを戦略的に考えるっていう意思決定のレイヤーがもう一つ増えてしまったというような受賞なのかなっていうふうに思ってます。
例えばそうなると考え方としては今事業全体の我々の収益性はどうなっていて、
そこに対してこのAIのトークンコストがかかる原価の高いプロダクトがどういう役割を果たしているのかっていうのを考えるんだと思います。
さっきの山本さんの話でいうと全部がAIじゃなくて1割がAIのかなりトークンコストが高いプロダクトなんだとすると、
それっていうのはトラフィックドライバーなんですか。それともリテンションなんですか。それとも違う役割なんですかっていうのに全然プライシングの意味合いっていうのは変わってくると。
トラフィックドライバーだとしたら当然下げますよね。獲得コストだというふうに考える。
でも狙ってるのはその後、他のプロダクトを一緒に使ってもらうことだとしたら、そこの原価で全然飲めるじゃないですか。
その事業と役割の話が一つ。
二つ目は対競合の優位性っていうのはもちろんありますし、三つ目はお客さんの価値ですよね。
お客さんをジョブ理論で言ったときにリプレイスできる代替っていうのがAIのプロダクトとは限らない。
例えば人だとしますよね。そのコストっていうのはどれぐらいで。
そのコストっていうのが市場によって違いますよね。アメリカで人を雇うのと東南アジアで雇うのと全然コストが違うので。
そのお客さんによって価値と基準っていうのはまた考え方が違ってきたりするんです。
そういうものを組み合わせたときにどういうプライシングをしていくのかっていう。
いわゆるこれまでで言う物理店舗のプライシングに近いような考え方をしていくのがこれからなのかなっていうふうに思ってます。
なるほどっすね。
国内で盛り上がったスタートアップシーンってこれまでの歴史振り返ると、
AIの前はSaaSだったし、SaaSの前はメディアとかキュレーションメディアとか。
その前になるとソーシャルゲームとかSNSとかになっていくんで、ほぼほぼ原価がかからないビジネスモデルを歩んできたなと。
僕自身あんまり原価考えて結構ゴリゴリプライシングを練ったことを、コンサル時代あったとしてもスタートアップ来てないなって思ったんで、
これはなんか一個面白い問いかもしれないですね。
スタートアップ全体で解かないといけない一つの大きい問いなのかなって思いましたね。
そうですね。確かに。
そして冒頭の話に戻りますけど、やっぱりそういうふうにマネタイズも含めてビジネスモデルも複雑になっていくと思うので、
やっぱりその求められる水準上がってるよね。
なんか一メンバーレイヤーじゃなくて、それこそ宮田さんが冒頭VPクラスで固めたいみたいな話もありましたけれど、
そういった人のニーズというか、そういった組織が必要になってきちゃうっていうところともつながりますよね。
Product Leadersトレーニングの案内
ありがとうございました。花井さん、本日はたくさんお話いただきありがとうございます。
もし告知などあればぜひお願いしたいんですが、いかがでしょうか。
ありがとうございます。宮田さんと一緒に理事を務めているCPU協会で、今年もProductLeadersトレーニングというのを実施します。
CPU、VPOP、あとシニアプロダクトマネージャー向けの研修ですね。
毎年12月から開催するんですけれども、今年も開催予定です。
かなり毎年好評いただいていて、キャンセルマッチも出ているトレーニングです。
今年はもうAIをメインにした、AIの活用あるいはAIプロダクトの構築というところにテーマを置いて、
実際する企業のケースを使ってチームで事業戦略、プロダクト戦略を考えてプレゼンテーションを行う、
実践型の研修を考えています。
今AIがコア高になっている中で、さっき話もありましたけれども、
基本的にはプロダクトリーダーの役割というのは、根底に変えて何を作るのか、
プロダクト戦略をしっかり第一原理に基づいて考えるというところのスキルが、
ものすごく重要性が増していると思いますので、
そういった機会をトレーニングの場でぜひ提供したいなと思って企画しております。
皆さんもし日々の意思決定でそういったチャレンジがあったりですとか、
あるいはどうその第一原理に向き合って考え直した方がいいのかというところに興味がある方は、
ぜひご参加検討ください。
ありがとうございます。概要欄の方にリンクは掲載させていただいて、
もう募集が始まっているというところなので、ご興味ある方はぜひご応募ください。
それでは本日は、ホメイジのCPUを花井さんをお招きしてお届けいたしました。
花井さんありがとうございました。
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。
![[3] 使ってもらえるとうれしいね](https://image.listen.style/img/CoazSOVLhcG5dBTuoKdLgMRtBIFBGB7_D8vGzpEgz2M/resize:fill:80:80/aHR0cHM6Ly9pbWFnZS5saXN0ZW4uc3R5bGUvcC8wMW0wN3gyZXFxNDFncHE3a21id3AxNHludC9pbWFnZXMvUjVWZ2JKbDNnNklPVjZzVWU1TGxFSjVJaHlXcjdPaXhUcGdqTzd4cC5wbmc.avif)
