受発注事業からAIデータプラットフォームへの転換
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。
今回も、10月8日木曜日開催予定のプロダクトAIコンフにもご登壇いただく、キャディ株式会社上級執行役員CPO白井洋介さんをお迎えします。
イベントにご関心のある方は、ぜひ概要欄のお申込みリンクからご応募ください。
後編のテーマは、キャディの事業編成とグローバル展開です。
受発中プラットフォームからキャディドローワー、そして現在のAIデータプラットフォームへ。
伸びていた創業事業からなぜ軸合わせを移したのか。事業の転換に組織をどう伴わせてきたのか。
後半は、日本初2Bスタートアップはグローバルに戦えるのか。
日本とアメリカでニーズを拾いながら、どうプロダクトを作っているのか。
という実務の話から、白井さんの率直な見立てまで伺いました。
ホスターは私、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、テックタッチCFO兼CPO中田雅也さんでお届けします。
本日もキャディ上級執行役員CPO白井洋介さんともにお届けします。白井さんよろしくお願いいたします。
よろしくお願いします。
前編ではプロダクト刷新のリリース意思決定をどのように行ったのかですとか、
今回のプロダクト構想がどのようになっているのか、またそのGo-Toマーケットをどのように行おうとしているのか、みたいなお話を中心に伺ってきました。
後半ではまず最初に、これまでのPIPOTの歴史変遷みたいなところからいろいろ伺っていきたいなと思っておりまして、
キャディさんでいくと、もともと受発注のプラットフォームをやっていて、そこからキャディドロワーみたいな形になり、
次に今回の製造業やデータプラットフォームキャディという形になっているかなとは思うんですけれど、
改めて白井さんこのあたり、どのような顧客ニーズや世の中の流れを踏まえて、
それぞれのタイミングでどういう意思決定をしてきたのか、みたいな変遷から伺ってもよろしいでしょうか。
最初は我々、創業としては製造業の調達部門向けの、
雑に言うと製造業向けのAmazonみたいなことをやっていて、
特に最初は金属加工品、板金加工とか切削加工とかって言われるような図面を発注者側が渡して、
これを作ってっていう形で渡して、それをいわゆる町工場さんみたいなところとか、
いろんな規模のサプライヤーさんがいるんですけど、それを作るみたいなことをやってます。
かなりいろんな得意不得意があるんですね。
材質が違うとか、精度が違うとか、物のサイズが違うとかによって、
サプライヤーさんの得意不得意が違ったりするので、
ここの間に入って、バーチャルファクトリーというかファブレスメーカーみたいな感じで、
間に入ることでお客様にとっても手離れが良かったりとか、
最適なサプライヤーでそれを作ることができるみたいな。
サプライヤーさんにとっては、一般にそれほどサプライヤーさんのものすごい大きい会社じゃなかったりするので、
あまり営業も持ってなかったりとか、みたいなこともあるんですけど、
そのサプライヤーさんの強みに合った案件を発注するみたいなことをやって、
最終的にはマッチングするというよりは、キャリーとして受注をしているので、
最後の品質責任を持って納品をするみたいなことをやるっていう事業をやってました。
その後、2021年ぐらいからちょっと模索を始めたんですけど、
そもそもキャリーの創業っていうのは、商品としては最終的には金属加工品みたいな、
ものだったり、他の作った部品が買い手の方々にとってはキャリーの商品であるっていう風なものだったんですけど、
キャリーは結構いろんな煩雑なオペレーションっていうのがありまして、
例えばサプライチェーンマネジメントをしなければいけないとか、
原価計算をしなければいけないだったりとか、
それこそ図面の管理を自分たちがしなければいけないってことだったりとかっていうのがあって、
なので自分たちのオペレーションのためのソフトウェアを内製してたものが結構多くあったんですね、その時。
2021年ぐらいからそういうものの種を生かして、
要するに我々は間に入っているので発注者でもあり受注者でもあるみたいな、
オペレーションを代替しているので、ある意味我々のお客様とか我々のサプライヤーさんの方々とほぼ似てるようなオペレーションをやっていて、
なので我々が役に立つようなソフトウェアだったら、そういう方々にとっても役に立つんじゃないかっていう発想があって、
事業統合と組織のベクトル合わせ
創業のマニュファクチャリング事業って言ってたものの売り物っていうのはそういう部品なんだけれども、
一方でソフトウェア自体を商品としてビジネスをやっていくっていうことを模索し始めて、新規事業として始めたのが2021年ぐらいからあって、
2022年にそれを実際に市場にローンチしたっていう風な流れになってます。
その後に24年に事業統合をして、基本的にはソフトウェアとか、それが今のAIデータプラットフォームになってるんですけど、
っていう事業にフォーカスをするっていうのを24年に決めたっていう流れになって、
その時は両方の事業が伸びてたんですけど、我々のミッションはものづくり産業のポテンシャルを開放するというミッションがあります。
例えば日本の製造業の会社の売り上げの合計は大体180兆円ぐらいあります。
ここに優位なインパクトをもたらしたというためには、少なくとも別に売り上げが全てではないと思うんですけど、
数パーセントぐらいの収益があったりとかしないと、優位なインパクトを出したと言えないよねと。
そこに対してどれぐらいの時間軸で到達できるかっていうことを考えた時に、
新規事業として始めたんだけれども、このAIデータプラットフォーム事業の方がより急激に伸びてたし、
結構強いマーケットのニーズを感じていたので、我々のリソースをフォーカスした方が産業に対してインパクトを出せるんじゃないかっていう判断があって、
そこでそういう判断をしたっていうのが2024年ですね。
直近の話は前半でお話ししたように、ある意味では自然な拡張なんだけれども、
作り方としてとか、リプロポジションとして、延長線上ではあるけれども、
ちょっと非連続な変わり方をするので、っていうのが直近のところになるかなと思います。
なるほど。ありがとうございます。
こういう各転換のタイミングで、組織の在り方とかって何か変わっていったものがあるのか?
特に今回のプロダクト刷新でも、また求められる組織や人材面でも変わってくるものとかあるのかなと思ったんですけど、
そのあたりってどんなふうに見てますか?
組織はむちゃくちゃ変わってますね。もちろん部署の構造が変わったりとか、
同じビジネスをやっているとき、例えばマニファクチャリング事業の中でも、
大体1年半に1回ぐらいは結構大きい変化をしたりとかしているし、
もちろんこの事業体が変わったり、我々が提供するビジネスのコアの商品が変わると、
それを提供するために必要なケーパビリティも実際変わったりするので、
めっちゃ変わってます。何回も変わっているなっていう感じですね。
なんか社内の、反対はないかもしれませんけど、みんなのベクトルを揃えるにはどうやってやってるんですか?いつも。
そうですね。結構率直に話すっていうことなのかなと思いますけど、その意思決定の背景を、
先ほどあったように、例えば事業統合の時とかであれば、なぜそういうふうに考えたのかとか、
別にその経験によって、ある意味組織の全ての人がポジティブなことが起きるわけではない。
もともとあった既存の仕組みの中で、すごくうまくハマってた人みたいなのは、変わらない方がハマり続ける可能性もあるよねっていうこともあるので、
それは分かりながらも、なぜそういう意思決定をしているのかっていうことを、割とちゃんと説明するっていうことに尽きるのかなとは思いますね。
なるほど。それは結構ミッションからかっていくタイプなのか、論理的に数字で積み上げて両方やると思うんですけど、どっちの方がウェイトが大きい会社なんですか?
そういう大きい意思決定の時は、もちろん数字的な裏付けがあるから、そのインプットを得て最後意思決定をしているので、ある程度あるわけですけど、
ただ大きいからこそ、もうちょっと訂正だったりするような気はしますね。
そうなんですね。面白いですね。
ありがとうございます。
AI活用で見るべき最終アウトカム
ちなみに最近、キャディさんですと、社内のAI活用みたいなところで生産性の向上も強化されているといったような話も伺ったりとかするんですけど、
白井さんから見ていて、一番ここ変わったな、変えたなって思うポイントがどのあたりになりますか?
難しいですね、これは。AIでめっちゃ生産性を上げるっていうのは言うほど簡単ではないなという印象があって、
結局さっきの話と一緒で、一番チョークポイントになるところでスループットが決まっていくときに、
AIですごく詳細なドキュメントがたくさん作れるとか、下書きがたくさん作れるとかっていうことであっても、
生産性が必ずしも上がるわけではないなっていうところがあって、
これはもうちょっと模索しなきゃいけないのかなというふうには思ってますね。
アンソロピックとかが言っているような爆発的な、あれはどれくらいマーケティングの要素が含まれているかちょっとわからないんですけど、
あれはまだちょっとイメージできないなっていう感覚がありますね、現実的には。
一方で、なんか普通にやってる調べ事とか、なんか社内で何かまとめるとか、
これ冷静に考えると4年前めっちゃ時間かかってたな、これみたいな。慣れちゃってるからっていうことも結構あるとは思いますね。
この前なんか2、3個考えてみたら、これなんか普通に1週間くらいかけてたなみたいなことがあるので、知らず知らずやってたなっていうことはありますけど。
社内のAIの旗振りは誰が一番やってるんですか?そのボトムアップなのかトップダウンなのかっていうのをまず。
それはAIトランスフォーメーションっていう部署が、ロールがあって、そこで旗振りをする。
なるほど。AI使ってる人と使ってない人ってどのテックカンパニーに聞いてもやっぱ上下すさまじい開きがあるなと思っていて、
その会社ごとじゃなくてその会社内の一番使ってる人と使ってない人で、なんかその中でどんなこと工夫してボトムアップに下を救出しようとしてるのか、
いやもうめっちゃ使ってる人トップ10%作れば勝ちでしょっていう感じになってきてるのかとか、
なんかそのじゃあ下を救出しようとしてるならどんなことやってうまくやってる事例あんのかとか、
トップ10%作るならどんなことやってるかとかって可能な範囲でどうですか?
ある意味ではどっちでもないんですけど、結局僕らの例えば社員一人当たりのARとか売り上げとかっていうのをこれぐらいにしなきゃいけない、
そういう事業計画を引いているので、じゃああなたの生産性はどれぐらい出てますかみたいなとか、
そういうことを通っていくような感じかなと思いますね。なのでトップ10%の人はすごいサポートするとか、
そうじゃない人に対して特殊な何かをやるかっていうよりかは基本的にはそれなりにみんな使おうと思ったらAIが使えるような環境を整備した上で、
別に使うことが目的ではないので、最終のアウトカムに近い生産性を見てるみたいなイメージですね。
そのトランスフォーメーションオフィスはどんなサポートをしてあげてるんですか?
そうですね、それを使うための基盤、データのアクセシビリティを担保するみたいなことだったりとか、
また要所の局面でここをすごく効率化するし、これはAIとの相性がいいみたいなタスクとか、
例えばセールスのパイプライン管理とか、お客さんの属性とか課題によってどういう提案をするのが良いのかとか、
例えば他の近い会社ではどういうプラクティスがあるのかみたいなことをイネベルメントするとか、
そういう局所的にすごく親和性があるところに入るみたいなことを結構繰り返しているってことと、
先ほどの話はちょっとインフラっぽいことをちゃんと整えるってことが大きいかなと思います。
なるほど。
ありがとうございます。
米国展開と共通プロダクトの設計
あと加えてこのキャディさんの取り組みとして気になるところが、やっぱり2024年頃からUS展開スタートされているかなと思っていて、
今ちょうど2年ほど経過したタイミングかなと思うんですが、この辺りお伺いできる範囲で今ってどんなような状況なんでしょうか。
そうですね。順調に成長してきているっていうふうな状況ですと。
ただ日本の方がもちろん長くやっているし、今の事業をやる前に先ほどの創業の事業があって、
例えばお客さんのリードがあったりとかある程度知名度みたいなのがあったりとかするので、
もちろん現状差はあるんですけど、結構日本でこの事業を始めたときの初期のトラックをなぞるような感じで立ち上がってきているなというような感じですね。
ある意味01は超えてきているかなというところもありますね。
これあれですよね。日本とUSではプロダクトとかサービスっていうものは基本的に同じものを提供されているっていう形なんですか?
両方ありますね。日本のものと一緒のものを提供している部分もありますし、現地で開発しているものもあります。
ある種、白井さんとしてはCPUとしてプロダクト全体を見られている中かなと思うんですけれど、
各国の違いをどんなふうに集約して共通するものとしてはプロダクトに落とし込んでいるのかとか、
そのニーズを吸収する体制みたいなものをキャリアはどんなふうに構築されているんでしょうか?
そうですね。特に日本とUSとかにおいては対極的には課題はよく似ている。製造業における課題はよく似ているので、
そういう目線合わせがあるというか、それこそハガだったりとか加藤だったりとか、基本にはUSにいることが日本より多いんですね。
日本のことも分かった上で、USのマーケットの全体感としては基本的には構造はよく似ていて、
Painの構造はよく似ているっていう大前提があるので、それを踏まえて比較的同じものを作って、
ただインターナショナライゼーションとかローカライゼーションする部分を決めるっていう感じなんですけど、
共通で展開しているものについては、Painの共通性はある程度高いと思ってやっているし、
逆に言うと日本とUSの違いよりも、例えば自動車を作っている会社と、
ニッチなだけれども高負荷価値の産業装置を作っている会社では、結構Painは全く違ったりするので、
その際の方がもっとずっと大きいっていうような感じになっています。
なるほど。ちなみにローカルにPainも置いてるんですか、USとかの方にも。
はい、置いてます。一部置いてます。
グローバルで全体の調整をしているのは白井さんがやられてるんですか。
そうですね。なので、グローバルで共通のプロダクトっていうのは私が見ていて、
現地で開発していたりとか、ある種FED的にやってるものっていうのは現地のレポートラインでやってるっていう感じです。
なるほど、そういう感じなんですね。
ちなみにそこの優先順位付けは比較的製造業の業種で近いなら確かにそんなにすごくでは思ってるんですけど、
USのPM組織とかUSの組織を持っていることでプラスになることってあるんですかっていうのを聞いてみたくて、
それこそAIだと新現地なんで、こういうの流行ってるぜみたいなのが早いとか、
AIのプロダクトに仕込むときの考え方がだいぶ洗練されてて、こういうの勉強できてるなのかとか、
いや、意外にそんなこともないぜなのかもしれないですけど、そのあたりでどうですか。
一番はなんか面白いっていうことじゃないですかね。
USの話も聞けるし、やっぱりありがたいところもありますね。
日本の意味わかんないスタートアップになんかジョインしてくれて、
割と向こうでもいろんなバックグラウンド、いろんな人いますね。
いろんな人いるんですけど、結構キラキラのバックグラウンドがあってみたいな人とかでも、
キャリティにジョインしてもらって、一緒に同じミッションに向かってやれるっていうこと自体とか、
また、よく言うように日本からUSですごく大成功したソフトウェアほとんどないっていう中で、
それにチャレンジできるみたいなことだったりとか、そういう面白さがあることかなとは思いますね。
ただ、北米でも製造業特化でめちゃくちゃ日本になくて成功してるソフトウェアがたくさんあるかというとそんなにないんですよね。
なので、ある程度話に出てくることはあって、そういうのやってるんだみたいなことはもちろんあるんですけど、
この業界によってすごいあるっていう感じでもないですし、あとは日本においても、
例えばAIの導入においてもすごいリテラシーが高い会社と、そうではない会社っていうのがあって、
我々結構例えば東京にいて、IT業界にいてってなると、かなりリテラシーが先鋭化されていくところはあると思うんですけど、
やっぱり平均的なところの感覚とは結構普通に過ごしてずれがあったりとかすると思うんですけど、
それはだから、USでも実際と同じようなことがあったりするので、
例えばベイエリアでもすごい、もちろんみんなリテラシーがあるみたいなところはあるけど、
製造業でちょっと地方に向上があっているところの、現実の普及感っていうのはこれぐらいの感じだから、
こういうことをスタンドラインしなければいけないっていう、そういうグラウンディングができるみたいなところはあるかなと思うんです。
面白いですね。なんかこの製造業の領域だと、たまたまインドの会社のZワークっていうのかな、とかが上場するかもみたいなのが出てたり、
ちょうど先月してたりもしてて、なんかそういうのもあんだなと思ってたりするんですけど、
結構もうグローバルでそれこそ各国のしがらみがさっきあんまないっていう話があったじゃないですか、アメリカと日本で。
あの違いがないというか、なんで結構そういう本当に、まあZワークと違って昔のキャリーさんのビジネスモデルなのかもしれないですけど、
結構もうグローバルにバチバチ戦い合うみたいな感じなんですか、この領域は。
さっきお話ししたように、なんかスタートアップですごい、バイジングスターみたいな会社が多いかというと、
業界特化ソフトウェアがスケールしにくい理由
日本でもUSでも結構少ないなという感じで、ただ、なんかいわゆるCADとかPLMとかっていうのは、
USとフランス、ドイツあたりのベンダーのものが結構河川的なマーケットだったりします。
SAPとかもそうですし、あとは結構CADとかだと、ちょっとこれはやや仮説もあるんですけど、
USとフランスのメーカーが結構強くて、おそらくなんかエアバスとかボーイングとか航空産業があるから、
一番複雑なものをデザインしているところで、一番こううやや大きいところで、まあ発達してきたみたいな歴史があったりとかするんじゃないかなと思うんですけど、
どちらかというと古くからあるソフトウェア領域が結構河川的なマーケットになっていて、
それはだから日本でも結構国産は少ないところがあるなと思っている。
ただ、一方でこのいわゆるAIとか通信向けのソフトウェアみたいに、なんかUSでできたものが日本に入ってきて、
すごいバチバチに競争するみたいな感覚があるかっていうと、そこまでではややないかなとは思いますね。
ちなみにそれってなんでなんですかね。結構USとかだと各業界にある種カテゴリーリーダーのようなものが存在しているような気がしているんですけど、
なんで製造業だと生まれてこなかったのかとか、そのあたりってどんなふうに見られてますか。
一般に例えばPCのソフトウェアでもいいですし、クラウドのソフトウェアでもいいですし、モバイルのソフトウェアでもいいですしって出てきたときに、
基本的には最初にレバレッジがかかりやすいところに行くというか、2Cだったりとか、もうちょっとホリゾンタルみたいなもの、
例えばバックオフィスっぽいものだったり、それどの会社にもあるよねみたいなものだったりとか、コミュニケーションツールみたいなものだったりとか、
そういうところから始まってバーティカル業界特化向けっていうところは波的には後にくることが多いのかなっていうことと、
もう一個はそういう工程は例えば製造業に限らず建設業とかでもいいんですけど、バックオフィスではないフロントとか事業領域に近づくほど、
業務の独自性が高くなっていくので、その独自性の違いをうまく最大公約数を吸収して、
一個のパッケージングされたソフトウェアを提供することによって解決するっていうこと自体が、ちょっと成立しにくいところがある。
例えば会計に関わる領域とか、ロームとかみたいなところって、どの会社も基本的には法律を最後守らなきゃいけないとか、会計基準を守らなきゃいけないので、
その最大公約数によって一個のパッケージングされたソフトウェアを提供するっていうことがやりやすいんですけど、
例えば製造業の会社でも、車を作っている会社もあっては、もうちょっとロットが少ない会社もあったときに、結構オペレーションのやり方全然違うんですよね。
どれぐらい上流で問題をつぶし込むか、もうロットが少なければ問題を上流で精査するよりも、作ってから直していった方が早いみたいなオペレーションを持っている会社もいるし、
それは結構バラバラなので、一つのソフトウェアによってスケールすることで解決して、ある会社が大きくなるみたいなことっていうのが難しかったりとか、
あるいはその差分を埋めるために結構労働集約的な、FDもある意味そうだと思うんですけど、コンサルとかFDみたいなものがなければいけなかったりするので、
一つの国から生まれたものが瞬く間にスケールしてグローバルに逆境してすごく競争にすぐなるみたいなことがやや起きにくいのかなというふうには思うんです。
日本発B2Bがグローバルに挑む理由
そういう中で、ここからキャディさんがどんどんUSとかを含めてグローバル展開していくと、なかなか2B企業でグローバルに日本から進出するっていう事例としては、かなり新しいものになるかなと思うんですけれど、
今のここまで話していただいたような状況も踏まえて、それが可能であるという見立てを持てる要因ですとか、それ業界的なもの、キャディさんの体制的なもの、プロダクト的なもの、いろいろあると思うんですけど、
千奈井さんの中ではどんなふうに分析されてますか?
可能であることをロジカルに確信しているわけではないですね。スタートアップは基本的に何かしらのチャレンジだし、ロジックが立っていると証明されているところはみんなもうやっている何かなので、
ある程度そういう要素があるところでチャレンジしなきゃいけないのかなと思っていて、
実際バーティカルサーズですごい短期間で成長した会社はすごい少ないんですよね。基本的には2Cみたいなものか、ホリゾンタルなものか、あるいはIT業界向けだから、
国名のお客さん自身がめっちゃ伸びてるみたいな会社に乗っかって伸びてるものとか、開発者向けのミドルウェアみたいなデータドックとかそういうものも含めてが多い中で、
そういう類型にすごいハマっているわけではないと思っています。なので何かしら違うファクターが必要なのかなと思っています。
一方で課題のポテンシャルがめちゃくちゃある。要するにめちゃくちゃ課題があって、それが社会にとっても本質的な課題であるから、
いかにその問題を良い解き方で早く解くかっていうことなので、アナロジーを聞かせて、だからこそ我々が早く大きく成長できますみたいなものをすごい確信しているわけではないが、
それをやることに意味があると思っているし、何かを見つけ出しながらやるっていうのがあれにスタートアップなのかなというふうに思います。
確かに。バーティカルで今大きくなっている、原宿だったらプロコアとかも結構創業年数で長いから、スタートアップ的にガーッとバーティカルでいってる、
かつそのUSグローバルでいってる、なかなか確かに事例は少ないのかもしれないですね。
そうですね、パランティアも大概な年数かけているというか、創業2004年とかくらいだと思うんですけど、思っているので、基本的にはそういうものが多いし、ある程度構造的な原理があるのかなと思っています。
ありがとうございます。
祖業とインドZetwerkの比較
最後、もし答えられたらいいんですけど、そのZワークの話で実は聞きたいことがあって振っちゃったんですけど、質問があって、あれってすみません、まず勉強不足なんですけど、キャディさんのピボットする前のビジネスと同じであってますか?
完全に僕が理解できてるわけではないが、すごく近いところがあるが、全く一緒ではないみたいな。
ってことですよね。
はい。
それで結構でかくなってるなと思っていて、ただコストかなりかかってる気もしていて、ああいうのを見たときに、今めちゃくちゃ逆にピボットした先でめっちゃ伸びてるんで、別に意思決定がどうかというわけじゃもちろんないと思うんですけど、
あれを見てるときに、こういうやり方してたらこの領域も実はあったのね、なのか、どうオブダベーションしてますか?
そうですね、だから当時も一つのベンチマークとしては存在していて、もしかしたら実際は僕らが元の事業を続けていたら、もっと伸びてた未来はあり得たかもしれないですと。
で、一方でゼットワークが伸びている構造をそのままトレースできたかというと、当時の考察では、基本的にはちょっと我々がこう産業装置とかいわゆる製造業っぽいところだったのに対して、
ちょっとプラントとか寄りだったんですよね、出し口の線上が。
基本的にはGDPがめっちゃ伸びて人口が増えているところで、社会的インフラの需要がマーケットプレーに伸びているところに、
そこが伸びているから、割とコストがかかっても労働集約的に突っ込んだら伸びるよねみたいな根本の構造があったと思っていて、
これはすいません、本当かどうかわかんないですけど、当時の見解はそうで、
なので少なくともそれは日本の自分たちがやっているマーケットに同じ伸び方の方程式を適用できるような感じではないという見解ではあったという感じで。
そういうことなんですね、なるほどな、わかりました。
絶対うまくピボットしたなぁと思っていて、それがどういう意思決定になったのかなっていうのはあんまり表に出てこないんで、
ちょっとそれも含めて理解できて面白かったです。ありがとうございます。
キャディの採用と今後の人材像
しゅらいさんここまでたくさんお話いただきありがとうございました。
最後にキャディさんから採用ですとかプロダクトリリースイベントなどのお知らせがありましたらぜひお願いします。
先ほどお話しあったように結構組織的にもいろんなものが変わって、我々だけではなくていろんな組織が変わっている中で、
我々も新しいAIの時代に価値の提供の仕方自体をまだ答えが見えていない中で変えているので、
いろんな職種において絶賛採用中でございますので、もし興味があればご連絡いただければと思います。
やっぱりこのドメインとそのドメインへの理解みたいなものをソリューションとかソリューションの開発に高速で落とし込める。
構造を理解した上で程よく落とし込んだりとか、それをデリバリーして、
それのフィードバックを受けてさらにまた変えるっていうことを高速にできるみたいな、
それをさっきFDと言ったり、ちょっとプロダクトマネージャー的なバックグラウンドがある人だったり、
ちょっとこのバックグラウンドはいくつかのタイプがあると思うんですけど、
どういうロールを果たしてもらうとしても基本的にはすごく活躍の余地があると思っているので、
そういう方々は特に今募集しているところです。
ありがとうございます。
採用サイトのリンクは概要欄のほうにも掲載いたしますので、ご興味ある方はぜひリンクのほうからご応募お願いいたします。
本日はCADD上級執行役員CPO、白井洋介さんともにお届けしました。
白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。
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