LegalOn Technologiesの事業紹介と角田氏の自己紹介
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体験も加えた、AI自体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、株式会社レーガルオンテクノロジーズCEO、園田臨さん。
ホーム領域に特化したAIで創業し、国内外8500社以上顧客に持ち、ARR100億円を突破。
日本初のバーティカルAIスタートアップとして、今最も注目されているプレーヤーの一人です。
今回は、オープンAIやアイアンソロピックのような汎用AIがアプリケーションレイヤーまで広がる中で、
領域特化AIの価値はどこに宿るのかを、ハーヴィーなど海外事例を交えながら、園田さんに伺いました。
さらに、レーガルオンが掲げるAI駆動経営、人前提のオペレーションをAI前提に組み直す経営構想について、
その難しさと工夫の両面を率直にお話しいただいています。
ホストは、私、Globe is Capital Partnersプリンシパルの工藤真由と、ゼ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、レーガルオンテクノロジーズCEO、園田臨さんにお越しいただきました。
園田さん、よろしくお願いいたします。
よろしくお願いいたします。
ではまず簡単に、園田さんから自己紹介と、あとレーガルオンさんの会社紹介というところもお願いしてよろしいでしょうか。
はい、そうですね。私自身、今このレーガルオンテクノロジーズと、あと子会社のオンテクノロジーズというところでCEOをやっているというのと、
あと、アメリカにレーガルオンテクノロジーズの米国法人があって、ここはボードという形で入っているという形です。
エンティティとしては、3社でボードをやっているというような形ですね。
もともとは弁護士でキャリアをスタートしてまして、4年ほど大手の企業を法務の法律務所でアサリエートをやって、
レーガルオンテクノロジーズという会社と、法律務所を共同創業したというのが簡単な自己紹介になります。
ありがとうございます。ちょっと今日はレーガルオンさんで、法務、リーガル領域の領域特化AIアプリケーションを展開しながら、
さらに最近は、それをセールスだったりHRだったりエグゼクティブに向けても、多領域で展開されているという戦略発表会とかも拝見していたので、
そのあたりぜひ、いろいろお伺いできたらなと思っているんですが、まずは多くの導入実績がすでにある、
法務、リーガル領域というところを事例にとりながら、領域特化AIアプリケーションとしての戦略からいろいろ伺っていきたいなと思っておりまして、
汎用AIの台頭とバーティカルAIの価値
一つ目のご質問として、それこそ2026年2月頃にアンソロピックさんがリーガルプラグインなどをリリースされて、
結構このモデルレイヤーのアプリケーション側の侵食っていうのがすごく話題になったと思うんですけど、
このあたりのモデルレイヤーの動きとかって、角田さんとしてはどのように見られているんですか?
そうですね。法務特化が出されたっていうのはちょっと驚いたっていうのはありますね。
法務領域のAIっていう市場っていうんですか、領域を大きいと捉えるか小さいと捉えるかなんですけど、
その時に思ったのは、意外と大きいと認識されてるんだなっていうのがその時受けた印象。
その後、最近だとマイクロソフトがリーガルエージェントみたいなのをワードナードインで出したりしてますけど、
この領域っていうのはそういう巨人ですよね。いわゆるAIの巨人から見ても魅力的な市場だというふうに認識されてるんだっていうのが思ったこと。
その上でじゃあどうなるかっていう、我々の事業がそういった妖怪の巨人、AIの巨人が入ってきた時にどうやって差別化していくのかとか、
どうやってやっていくのかみたいな話は割ともう1年ぐらい前からずっと社内では考えてはいたので、
それ自体に大きなサプライズはなかったというか、より優れたものを作って出し続けていくしかないよねっていう、そういう受け止めですかね。
すごい躊躇的に言うと。
そこらへんちょっともうちょっと深く伺ってみたいんですけれど、先日戦略説明会という形で、
角田さん自身がリーガロンさんの戦略を発表されるみたいな機会もらわれていて、
その中で汎用AIソリューションとの共存みたいなところも掲げられていたと思うんですけれど、
改めてあえてホームに特化しているからこそを出せるアプリケーションレイヤーの価値ってどこに宿ると考えられているのかですとか、
それこそ巨人のような汎用AIが出せない制度の仕組みっていうのはどういうふうに作ろうとされていくのかとか、
そのあたりお伺いできる範囲でぜひ伺ってみたいんですがいかがでしょうか。
私たちが置いている、我々がやる意味というか、確かに出せる価値って何かっていう部分は3つぐらいから定義していて、
専門領域におけるより高い制度、より深い知識との接続、
かつ企業の業務オペレーションをしっかりカバーしていく作り込み、
これらをエージェンティックに動かすっていうところ、
そこをしっかりやっていくっていうのが1つ我々がやっていく意味かなっていうのはありますね。
それこそLALの巨人が専門領域でどこまで深く掘り下げてくるのかっていうのは何とも言えないんですけど、
ここを我々はしっかり投資をして覚悟を決めて、より深く、よりクオリティー高くっていうのをやっていく。
そのAIと接続していくコンテンツっていうのを作り込んでいく。
例えば日本だったら日本語っていう市場における固有のドメインの知識が必要なんですけど、
こういったところを深く作り込んでいくっていうところと、あと業務フローですね。
業務フローをしっかりとカバーしていくようなものが私たちのプロダクトで出せる価値なんじゃないか。
大手のLALベンダーが作るようなプロダクトとアプリケーションレイヤーの我々のプロダクト、
プレイヤーが作るプロダクトの質はちょっと違いが出る部分なんじゃないかなっていうのは思いますね。
ちょっと分かんないですけどね、本当にどうなるかは。
ここ結構突っ込んでいきたいんですけど、既にLLMって市場支援とか普通に通っちゃうわけじゃないですか。
判例とかパブリックに公開されてるものってモデルレイヤーでも十二分にアクセス可能になってくるってなった時に、
日本法ももちろんパブリックに公開されてるし、逆になって法律事務所で行われてる議論とかクライアントの接商みたいなものってパブリックには出ないわけじゃないですか。
どういうソースをもとにコンテクストを保持していくのが良さそうなのか、ここってどういうふうに捉えられてる、されてます?
そうですね、ちょっとかなりマニアックな話になっちゃうんですけど、パブリックになってるものの中にも使えるものと使えないものがあるみたいなのがありますね、法律であれば。
例えば、それこそ民法っていう、無数の公法律書があって無数の裁判例があるんですけれども、実際に公法的な評価を下す際、あるいは判断をする際に遺挙すべき文献であるとか学説であるとか裁判例っていうのは等価ではないんですよね。
あれば足りるというものでもないっていうのがこのドメインの深さみたいなものだと思っていて、
ここを汎用的なAIが深ぼらないレイヤーまで我々は深ぼっていくっていうのが力を入れて取り組んでいる部分。
なかなか余計難しいんですけど、プロダクトに求められるクオリティの水準っていうのが専門性が弱いドメインであるとか、汎用性の強い業務フローだとこのぐらいでも足りるよねっていう話になってしまうと、
多分もう汎用的なLLMで十分だよねって話になる。
でも求められるドメインの深さが深くなっていけばなっていくほどそこに作り込みの要求が生まれる。
ここがリーガルだとまだ深いんじゃないかなっていうのは私の。
なので一般的なモデルレイヤー、汎用的なAIが入ってこないレイヤーにまだニーズがあるんじゃないかっていうのがドメインの深さかなと思っていて、
我々としてはこのドメインの深さがある領域でやっていきたい。
クライアントがユーザーが要求するその深さが浅いと別に何でもいいやって話になってしまうので、戦う余地がなくなってしまうんで、
かぼっていく余地がある領域っていうのをしっかり定めてプロダクトを作って共存していきたいっていうのが、
プロフェッショナルAIっていう戦略の割とコアの考え方。
なるほどっすね。
なので結構薄いと、求められる専門性が薄い業務フローとか領域とかだと汎用的なやつでいいよねっていう風になっちゃうだろうと思ってます。
ありがとうございます。
専門領域の深さと開発体制
ちなみにまさに深いところまで行こうと思った時に、ある種ドメイン固有のナレッジみたいなのとか、まさに深い業務フローっていうのが吸収していく必要があると思っていて、
このホームリーガル領域ってやっぱり米国だとAIネイティブ企業としてハーヴィーがすごく有名だと思うので、
そこの事例とかも踏まえながらさらに深掘って伺ってみたいんですけれど、
ハーヴィーとかを見ていると、それこそシニアの弁護士を多数確保などして、
ドメインエキスパートを確保していくっていうのが一つの方法っていう形で結構公開されていたりもしていて、
リーガルオンサーにおいては、角田さん自身も弁護士っていうところもあると思うんですけど、
そのドメイン固有のナレッジみたいなのを、しかもグローバル展開で各個固有の特徴もある中で、
どんな風に吸収し集め、プロダクトに反映しているんですか?
本当アプローチはほぼ同じで、我々実は創業時から社内に開発専属の弁護士っていうのがずっといて、
今グローバルで30名以上のロイヤーがリーガルオンテクノロジーのグループに在籍しています。
日本法、ニューヨーク州法、あと昨年秋頃ドイツのチームのグループにしたんで、
ドイツという何カ国かの弁護士がプロダクト開発専任という形でずっと在籍していて、
2018年ぐらいからコンテンツとAIの統合に移ってやっているので、実はずっと作り続けているんですよね。
契約のレビューの観点を体系化したコンテンツであるとか、
それをAIに制度を脱出するような裏側の開発であるとか、いろんなものをずっとやり続けています。
その弁護士さんたちはもちろんですけど、あまりプロダクト開発とかエンジニアリングみたいなところには経験はない方で、
そういうドメインエキスパートの方々とプロダクト側の方々がある種二個一みたいな形になってプロダクトを作られているんですか?
AIの裏側のクオリティだったりナレッジだったり制度だったり、その辺はロイヤーが見ているという感じで。
AI時代のインターフェースとワークフロー
なるほどな。あと加えて、さっき業務フローをしっかりカバーしていくみたいな話もあって、
ハーヴィンもDDとかリサーチみたいなところをしながら、ある種タスクの代替支援みたいなところから入って、
大手の法律事務所と共同で設計しながら、どんどん複雑な法的手続きをエンドとエンドで自動化できるバーティカルAIみたいな形で複雑なワークフローに入り込んでいるのかなという印象を受けてまして、
リーガルオンサーにおいてももともとAIを想定しながらっていうことではあったと思うんですけれど、このLAMの進化に伴うインターフェースの在り方ですとか、ワークフローへの介入度合いに対する考え方って何か角田さんの中で変わったものとかってありますか?
インターフェースがどうなっていくかっていうのは正直難しい問題だなと思っていて、一つの仮説はチャットEPTだったりジミニだったり、
クロードコーテックスでもいいんですけど、ああいうチャットインターフェースがあって、それが裏側でいろんなものと繋がって、いろんなデータと繋がって、すべてがチャットインターフェースで完結するんですけど、そうするとこれまでのような端を配置していくようなインターフェースっていうのはなくなっていくであろうという方向性もありえるよなとは思うんですよね。
あり得るよなと思う一方で、完全にエージェントになってしまえば、要は人が開催せずにエージェントだけ完結するならば多分それもあり得ると思うんですけど、まだ人が開催しなければならないのであれば、もしかしたらそれを業務として日常的にやる人にはボタンの方がまだ早い可能性は当然残るんじゃないかっていう気もしてて、
インターフェースって意味では、もしかしたら究極的にはなくなるのかもしれないが、向こう数年間はボタンを配置した方がとはいえ早いよねっていう世界はまだあるかなと思います。あとは制度をその方が出しやすいです。
コーデックスにしても他のAIプロダクトにしても、やっぱり最初の条件分岐でチャットオンにしてしまうと、最初の入り口で間違えてしまうと、後のステップが全部間違えてしまうみたいなところがある。ディープリサーチなのか画像制御なのかボタンを用意して人に押させることによってクオリティを保ってるみたいなところも、
AIの開発としてはあったり、制度のこととしてはあったりする。しばらくはそういう人が何らか操作するっていうのが完全なくなるってことは、向こう数年間はないんじゃないかなとは思いますが、ただ基本的にはこういう業務っていうのは楽になった方がいいものだと思っているので、エージェントが自律的にやってくれるスペースが大きい方がプロダクトとして優れてると思うんですよね。
それこそさっきのハーヴィーがAIに指示をして、AIが何らかの出力をリサーチをして返していくっていう一対一の機能だったものが、複数ステップを自律的に処理するようなワークフローをカバーするエージェントになっていくという流れはありとあらゆるプロダクトで起こるだろうと思うし、そうなっていかないといけないだろうとは思います。
なるほど。ちなみにこのLLMの進化に伴ってワークフローに入り込む領域その広さだったりカバーできる領域の広さだったりだとか、その深みみたいなところって何かプロダクト開発において変えたりとか戦略として変えたりされてます?
ピンポイントのツールっていうのは汎用AIに対する体制が極めて弱いとは思います。なのでワークフローに組み込まれた、業務プロセスに組み込まれた複数の業務領域をカバーするようなプロダクトでありエージェントである必要があるだろう。
もっと言うとツールっていうのは人が使うことを前提としてますが、そうではなくて業務プロセスに組み込まれているエージェント、人が使わなくても成果を上げられるような顧客企業に便益をもたらすことができるようなプロダクトにしていかないと今後きつくなるかもっていうのを思いながら今うちのプロダクトのロードマップは引いてますね。
AI時代のMOAT（競争優位性）の設計
ちょまど ありがとうございます。ちなみにそういう中で、またハーヴィーの事例になってしまって恐縮なんですけれど、そこを取りながら園田さんがAI時代のモードみたいなものをどう設計されようとしてるのかっていうのを伺ってみたくて、ハーヴィーの記事とかを拝見してると事務所内のデータ獲得、いわゆるデータモードですね、過去案件とかも含めたっていうところと、
さらに弁護士事務所ないですとか、弁護士事務所とクライアントのホームのやり取りとか評価もハーヴィー上で行って、いわゆるネットワーク効果みたいなところでモードを築いているような印象がありまして、リーガル王さんにおいては、AI時代のモードってどういうふうに築かれると考えていて、どんなふうに設計されてるかとかその背景思想とか伺ってみてもよろしいですか?
これはなかなか難しい問いだなと思ってまして、正直。これがあれば大丈夫みたいなものは正直ないんじゃないかっていうのが私が最近思っていることではあります。プロダクトに関してはもう磨き続けるしかない。
例えば我々だと企業のホーム向けのAIプラットフォームなんですよね。リーガル王は契約書のレビューだけではなくてドラフトとか、それこそクライアントとのコミュニケーション、依頼部門とのコミュニケーション、案件の管理、タスクのマネジメント、締結後の契約の管理、サイン、締結みたいなありとあらゆるホーム契約業務をカバーするっていうコンセプトのAIプラットフォームなんですけれども、その企業のホーム向けのAIだったりエージェントだったり機能だったりっていうのを磨き続けるしかない。
制度、機能、そのクオリティ。ついに比較されたときに、こっちのリーガル王のほうが今日よりいいよねっていう状態を作り続けるしかないんじゃないかっていうのが思っていることであります。
もとは実はプロダクトにあるというよりは、そういうより優れた状態を維持し続けることができる開発オペレーションだったり、走り続ける力みたいなものなんじゃないかっていうのが最近思っていることではあります。
なんでデータ握れば大丈夫かっていうと、映しちゃえばいいんで。
そうですね、最近それもよく議論になりますよね。
ワークデーかなんかのデータをAIを使ってから映しちゃって、サーニングが難しいとされていった統合機関数みたいな領域もAIによってプロダクトが伸縮しているみたいな話もあったりするんで、映しちゃいいし、クライアントのコミュニケーションがあってそこに乗っかっちゃったら確かに大企業は映すの大変なんですけど、決めれば映しちゃうんで。
これ自体はあんまり元にならないかなとは思ってません。
なので、磨き続けるしかない。プロスポーツみたいな競技になっていくのではないか、ソフトウェアビジネスっていうのは。
プロスポーツ?
プロのスポーツ、僕帰宅部だったんでスポーツやったことないんですけど、見ている限りどんなプレイヤーもトレーニングを取った瞬間に脱落していくわけですよね。
ソフトウェアも一回このプロダクトすごいよね、市場を取ったよねってなったとしても、進化を止めた瞬間にあっという間に誤発に追い抜かれていって、動かれていって、衰退していくんじゃないかっていう。
大変なんですけど、ずっとトレーニングをし続ける、プロダクトを磨き続けるっていうことをやっていかないときは、選ばれ続けるっていう状態はなかなか作れないんじゃないかなっていうのが最近思っていて、社内でも言ってることではありますね。
ソフトウェア開発ってプロスポーツ教員みたいになっていくから覚悟を決めて、これを作ればもう大丈夫とか、これを作れば差別化になるからとかそういうものを探すんじゃなくて、いいからいいものを作り続けてプロダクトをさせ続けてくれっていう。
競合が出したものは早期にキャッチアップしないといけないし、競合と制度を比較して、あるいは汎用的なモデルと制度を比較して、うちの方が優れてる状態って維持しないといけないし、コンテンツ崩壊性があったらアップデートしないといけないし、みたいな。
ただ、リプレイスをしやすさみたいなものはあると思っていて、やっぱりプロセスをカバーしていて、オペレーションに組み込まれてる方がリプレイスコストは上がるんで、そういうところをしっかり抑えにいきたい。
ピンポイントのツールじゃなくて、我々だったらエンドトゥエンドの法務業務、企業業務をカバーするような、法務分内のリーガルオペレーションをしっかりカバーするようなプラットフォームとして出していく。
ちなみに、それこそAIとか出てきて、周りも開発スピードが上がってると思いますし、冒頭の話じゃないですけど、モデルレイヤーも来るかもしれないみたいな変化もある中で、まさに磨き続けるための組織ですとか、開発体制とか、何か戦略とかでアップデートされた部分とかってありますか?
AI駆動化による開発速度と組織生産性の向上
いやでもやっぱりAI駆動化するしかないですよね。
AI駆動化。
うちだとちょうど測ってるんですけど、何をもって開発速度というかっていうのともかく、1年前と比較すると同じ人数での開発速度が3倍、倍によって4倍ぐらい上がってるんですよね。
でもこれはもっとじゃあどうやって高めていけるのかみたいな話だったり、開発速度を引き上げる、そのプロダクトのクオリティを引き上げる、LLMのプロダクトの組み込みだったり、その制度、テントの構築っていうものを引き上げていくみたいな、そういう手段の努力っていうんですか。
もうやっていくしかない。
なんかKPIとかで置かれてるのはやっぱりその開発速度のところだったりするんですか?
そうですね。開発速度はずっと測定してますね。で、あとどれぐらいのトークンをエンジニアごとに消費して使ってるか。で、消費してりゃいいってものでもないんで、それぐらいのプロダクトに落ちてるかどうかみたいな。
結構僕も開発を進めてたときに、今ってなんかICのイケてる人が使えば3倍出る。これはなんか結構どの会社でもちゃんと使ってる人だとそのぐらい出てる感触あるんですけど、さらにその次ってなったときに2つ方向性ある気がしていて、企画レイヤーですよね。
問いをどう立てるのか、ここの精度を上げて企画を高速化し、PRDできたら自動で開発されてプルリックまで飛ぶみたいな開発プロセスの設計をするっていうパターンと、もう一個はICとしてのエンジニアが壁打ち空いて、もしくはバイオコーディングしてしまうツールとしてAIを活用するだけじゃなくて、もう一個を進めようとするとEMをAI化するとか、コードレビューとかってEMの仕事じゃないですか。
設計レビューとかEMの仕事じゃないですか。なので品質保証をAI化してしまうみたいなちょっと工事な形でチーム開発をネットに置いたAI活用みたいなことが結構論点に取り上げられたりするんですけど、この辺って取り組まれたりします?
そうですね、うちだと多分1年くらい前、もっとかな、とりあえず全員にクロードコードとかコードXか、あれ1年くらい前に流行ってたのってカーサーでしたっけ、カーサーレビューみたいなの流行ったときに入れてやって、最初に効果が出てきたのがコーディングっていう1工程ですよね、開発プロセスにおける1工程におけるAI化なんですよね。
でもこれだけだと次のステップの間で詰まってしまって、結局全体の生産性って1.2倍くらい前、しかも組織としては引き上がらない課題があったんで、おっしゃる通り組織全体としての生産性を3倍、5倍に引き上げるにはどうしたらいいかっていう取り組みを1年くらい、あでもない、こうでもないとか、発覚しながらやってきたっていう。
じゃあここ今ちょうどチャレンジ中、トライアル中って感じのわけですね。
そうですね、これはうちにもいろいろあるんですけど、リガロンっていう既存のプロダクトがあって大きな開発組織と新規事業だとやっぱりやりやすさが全然違って、それこそシェイクソンっていうそのうちで初めてモバイルアプリを出すね、これはほぼAI駆動で開発されていて、おっしゃっていただいたように設計から実装まで全部AI全体のプロセスで考えているプロダクト。
なるほど。
営業向けのDローンなんかもそういう思想で作られていて、新規事業はゼロベースでプロセス構築できるんで、新規プロダクトはそういう形でやっていて、そこで得られた知見なんかを既存の巨大な開発プロセス、開発オペレーションが回っている組織にも資金を輸出しつつ、今あるオペレーションをどうやってAIネイティブ化していくかみたいなことを既存の開発オペレーションが回っているところでもチャレンジしていくというか、
そういうことをやってますね。でもお客さんがいる、いないとかでもやれる方法って変わってきますし、リスクの大きさも変わってくるんで、やっぱりそのプロダクト特性だったりお客さんいるかいないかとか、そういうものによってもやりやすさも変わってきます。そういうのを踏まえながらいろいろチャレンジしているっていう。
なるほど。ありがとうございます。
AI駆動経営とゼロベースでの業務再構築
ありがとうございます。そういう中でまさにAI駆動経営っていうところも角田さん掲げられていると思っていて、今の宮田さんのとも少し重なってしまうんですけれど、結構個人融通に閉じてしまうことが多い中で、よりチームに対してとか経営全体に対してっていうところを加速させていくために、何か角田さんからの発信ですとか、インセンティブだったり施策だったりとかで取り組まれてることとかってありますか?
そうですね。正直うちの会社も経営そのままがAI駆動化できているかっていうと、まだ正直なってないですね。日経新聞の記事に取り上げていただいたんですけど、その記事によるととてもおかしい話ですけど、うちの会社は6人以上のAIが利用可能になっていると。
たぶん1年くらい前からもっとかな。わりとしばらくのそういう状態なんですよね。使いたいってなれば各職種各職の、基本的にはどんなAIでも一旦使ってみようっていう感じでやってます。それでも多分投入した予算も相当な額のAI予算を投入してやってるんですけど、それでもやっぱりそこまでやっても部分最適にたぶん留まってしまう。
好きなようにAIを使ってもらって、使いたいって上がってきたAIのツール申請は基本全部許可してくれるっていう。
セキュリティチェックとかやりますし、本当にやばい奴は利用規約とか確認したらちょっと使い方気をつけようねみたいな感じでやってますけど、やってきて思ったのはちゃんとトップダウンでオペレーションを組んで、AI駆動のオペレーションっていうのを組んでやらないと、AIによって会社全体の生産性が2倍とか3倍とか5倍10倍みたいな状態にはならないな。
やってみて思ったことではありますね。
じゃあどうやったら経営効率を3倍とか5倍とかにできるのかっていうことを考えてたときに、そのAI駆動でゼロベースで設定し直さないといけないというのがこの間の戦略発表会で話したところにつながっている。
これは今ちょうど考え中っていうか考え中ってバカっぽいんですけど、AIネイティブの経営オペレーション、ビジネスオペレーションって何だろうかっていうのを今ちょうど組み立ててるところですね。
直感的には今うちの会社とグループ全体650人ぐらいですけど、当社の既存のオペレーション回すだけだったら200人ぐらいでいけるという感覚はあるんですよね。
1年前ぐらいからずっとあって、あるんですけど1年経ってそうなってないんですよ。そうするとやっぱりやり方がまずかったんだろうなと思ってて、じゃあどうやってやればそれを本当に実行実現できるのかっていうのを今一生懸命考えて行動に移していっているっていう感じです。
何か1個見えかけている糸口とかあればぜひ伺ってみたいんですが、いかがでしょう。
会社の構造って基本的にはお金を何に使って、その使ったお金を何に生み出して、それをどういうふうに買って持って使えていくかっていうふうにやってると思うんですけど、この仕組みそのものをAI前提で書き換えるとどうなるかなんていうことを考えています。
それが全体を俯瞰した目で見たときの系層のAI駆動化するっていうかなり概念的な話なんですけど、それとは別にとはいえ営業だったら営業のかなり重たいオペレーションがあって、プロダクト開発だったら開発のかなり重たいオペレーションがあるんで、それぞれを結構大きな単位で全部同じようにAI駆動化していって、それぞれを同比率で生存性を高めていってくっつければ、
それを全体が営業も3倍になって開発も3倍になってコーポレートも3倍になれば全体3倍なんでつけていくっていうアプローチ。この2つトップダウンのやり方と部門ごとにAI駆動化していって、それを統合するっていうアプローチを組み合わせてやりたいなっていうのが今考えてることですね。
その時は結構AIの基盤が必要で、それを自前で作るしかないかみたいな。
先月僕HumanXっていうAI系のカンファレンス行ってきたんですけど、そこで結構盛り上がりを博していたのが、AIプラットフォーム系、いわゆるセキュリティとかコンテキストDB作るためのアルゴリズム提供しますとか、そういうエージェントではなく裏側の仕組みとして提供するようなプレイヤーが多分400スポンサーぐらいあるうちの70社80社ぐらいを占めてたんですよね。
国内だとこういうプレイヤーってあんまりいないじゃないですか。だし、そういうのをゴリゴリ使ってうちでこんないい仕組み作りましたみたいなことを言ってる会社さんも少ない気がしていて、今おっしゃられたAI駆動を経営したい、そのうちセールスをAI駆動にしたい、PMをAI駆動にしたいって発想って結構汎用的というか発想として会社特有のものがもちろんあるとは思うんですけど、結構汎用的にみんなが抱えるような課題、ニーズなのかなって思ってたりしますと。
これを社内で何とかしようって発想に行き着きやすいのって何か理由があったりするんですかね。
うちはそれを外販するみたいなところがあるんで、実利と社内の補助を兼ねている、それこそビオンっていう、これはAI駆動のセールスを実現するプラットフォームにしたいと思って作ってる。まずはこれで自分たちの営業プロセスをAI駆動化しよう、そしたら外販しようっていう発想なんで、社内のためだけだったら多分やらないかもしれないですね。
トップラインの成長につなげる、つなげたいと思っているので自前開発。
なるほど。
そうじゃなかったらありものを使うかもしれないですね。
なるほどなるほど。
じゃあプロダクトのポートフォリオとして組み込みたいが故に最初のモニターとして自社を使って検証し始めているってことですね。
そうですね。この間戦略で発表した8領域っていうのはそういう発想で、8つを全部AI駆動化できれば大体全部AI駆動になるだろうみたいな観点で選んでますね。
全部プロダクトにして、外のお客さんに使っていただけるお客さんがいればやっていきたいっていう。
そういうことですね。
今は結構社内のオペレーションはそれこそいろんなものを組み合わせてやれるところはやってはいるんですよね。
もっと大胆にやりたいなみたいな。
僕はちょっと思ってるみたいな。
なるほどですね。
ありがとうございます。
まとめと後編への予告
ぜひそのセールス領域だったり、HR領務領域だったり、8領域の展開っていうところをどう考えられているのかは後編の方でも伺っていきたいと思います。
前編は一旦ここでというところで、角田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。