320億円ぐらいですかね。 9クォーター目ですよね。そうですね。森川さんの子供もそうですけど、シエラさんのポテンシャルとか。
やっぱりAIはこれはすごいことになるなっていうのを感じて企業をした。約5割ぐらいが確かもうそのAIで完結して解決する。
何かその立ち上げるだったりとか、事業をしないということの機械損失はすごく感じる。
はい、皆さんこんにちは。スタートアップ投資TV、ガズルキャピタルの石橋です。
今回はシエラで日本リードを務めていらっしゃる森川さんにご出演をいただきますので、森川さん今回からよろしくお願いします。
とにもかくにも、この1本さえ最後まで見ていただくと、森川さんの子供もそうですけど、シエラさんのポテンシャルとか。
今後のスタートアップ、国内で言うとこういう風に戦うべきなんじゃね、みたいなところまでぜひご意見いただいていきたいなと思ってますので、非常に楽しみにしております。
改めてどういうご経歴で、一旦創業に至るまでのプロセス、まず簡単にお話いただいても大丈夫ですか?
わかりました。AIに関わるところっていうところから言うと、大学時代から一つインスピレーションを受けてまして、大学がカナダのトロント大学というところに。
入り口がまずトロント大学。
入ってたんですけど、トロント大学はやっぱりAIがすごい強い大学でして、今のそのLLMのブームの前の、いわゆるディープラーニングがすごいブームになった時に、
第2次ですかね、AIブームの時。
ここのきっかけになったニューラルネットワークという概念が、それがディープラーニングのブレイクスルーを生んでっていう。
そのブレイクスルーを生んだのが、トロント大学のパフォーマンスが非常に良かったところで、
ヒントン教授、ジェフリーヒントンという人が、AIの父って呼ばれて今、ノーベル賞も取りましたけど、
この人がブレイクスルーを生んだのが、厳密に2012年か2014年の間で、14年ですごいAIブームになったんですね。
で、私トロント大学に入学したのが2014年で、卒業したのが2018年だったので、
もうそのディープラーニングの時の、もう渦の真ん中にいるというか。
真ん中震源地だったんですよ。
で、その時からAIは非常に興味はあって、あとそういった興奮もあって、テクノロジーに対して興味はすごくありました。
で、そこからファーストキャリアマッキンゼの東京オフィスに新卒に入社しまして。
ピカピカ。
いえいえ。最初結構いろいろ戦略だったりそういうのをやってて、
最後の方結構わりと新規事業だったりとか、あとM&Aに関わるM&A戦略とかディテリジェンスとかこういうのを結構やったりしてました。
あと業界的にはわりと金融業界やらせていただいたりしてですね。
その中であるコールセンターのちょうどのオペラテックの話に関係しますが、コールセンターの開花観見とかもやらせていただいてました。
そこをマッキンゼ新卒から勤めていらっしゃって現場でしっかりお仕事される中で、退職して起業しようというトリガーになったのは当時何だった?
起業は正直言うと最初からもうしたいなとは結構思っていて、
特にマッキンゼの東京オフィスは起業家の方がたくさん生まれているので、
そういう意味では私はその後ロンドンオフィスにも移ったんですけど、ロンドンと比べてもやっぱり東京オフィスがすごく起業家が多いんですよ。
へー面白い。
非常に東京オフィスが起業家をたくさん生んでいるカルチャーがあったんですね。
ただその辞めるタイミングがたまたまチャットGPTの3.5が出てきて、
もうちょっとカンタ会社その前からわりとみんな注目していましたけど、
私はその当時はまだそこまで感度がまあまあぐらいだったので、
事業やるならやっぱりAIはこれはすごいことになるなっていうのを感じて起業をしたっていうのと、
あとは共同創業者の国って、オペラテックの共同創業者の国っていうのがいるんですけど、
彼がそのAIのエンジニアで、それでロンドンで出会ったんですけど、
それも一つ大きなきっかけとしては起き上がりましたね。
それで創業に至るわけじゃないですか。
ここからさっきオープンAI側とかチャットGPT側って話もありましたけど、
たまたまその独立するタイミングでちょうどそれが出てきて、
今までの従事されていらっしゃったコンサルティング業界、
おそらく劇的に変わっていくって変化分が出てきている中で、
一番最初からオペラテックさんが買収される直前の授業を始めていらっしゃったんでしたっけ?
最初は全然違うことやりました。
何やってたんですか最初は。
スライドのAIで生成するとか修正するっていうのを、
ありそう。
当時もジェンスパークさんとかジェンマさんその辺がもうあったんですよ。
既に。
既にあったんですけど、これをプロフェッショナルサービス向け、
要はコンサルティングだったりとか投資銀行だったりとかPファンドだったりとか、
そういうプロフェッショナルサービスが作るスライドってちょっと違うんですよね。
言わんとすることは想像はつきます。
プレゼン資料でもあるんだけど一方で社内文書でもあるので、
非常に緻密なスライドになっているんですよね。
これをAIでなんとかうまく効率化できないかっていうところから始めて、
結局それ作れなかったんですけど。
そうなんだ。
簡単に見えてめちゃくちゃ難しくて。
作れなかった。
正確に言うと8割7割みたいなものは作れるんですけど、
ユーザーになったのでユーザーが、
これじゃ物足りない。
そう、物足りないとかないし、これでむしろマイナスになるみたいな。
自分作った方が早いような。
水準前に達するのに、この今の技術の延長線上だと難しいと。
ピボットはしなきゃ、抵抗はあるけどしなきゃいけないことだということを強く認識してたので、
割と早いペースでいろいろ事業検証してピボットして、
社内投資委員会というか、2人投資委員会みたいなのを作って、
それで時間を投資することをするか否かみたいなのを決めて、
ゲートみたいなのを作って、ある程度早いスピードで検証していったっていう。
なるほどですね。
ちなみに、完全に順番前後して聞いちゃうんですけど、
オペラテックって何やってたんですか?
そうですね。すみません、自己紹介の話。
まずちょっとオペラテックの話をからすると、
エンタープライズのお客様、大企業のお客様のコールセンターをAI化していくと。
このAI化っていうのは、いろいろ全部AI化するみたいな話もあれば、
裏方業務、いろいろあるんですけども、それが一つの事業ラインとしてやってました。
なんでここに行き着いた内緒は、他にも傾向っていう意味で言うと、
やっぱりマーケットの大きさの暴力みたいなのは、いろんな事業を試してみて、
やっぱりすごく感じたというか。
王道であったってことですね。
結局マーケットの大きさで、事業の成長の半分以上は決まるなっていうのは極めて、
実際深い傷を負いながら感じました。
要は営業リストしてた時に、もう半分生きる会社なくなった。
しかもこれだと単価低いよねみたいな感じで、
マーケットサイズ自体は当たり前だと思うんですけど、
そのマーケットサイズの正しいアセスメントっていうのは、
これは非常に重要な点だと思ってて、
コールセンター市場ってマーケットレポートで言うと1兆円市場って出てるんですよ。
かなりの多くの議論は、コールセンターって1兆円市場だよねって終わっちゃってる気がしていて、
だけど実際に営業して実際に物を売って、
その断られるところも売れるところもあれしていくと、
本当のマーケットサイズが見えてくる。
その本当に売れる単価感と、他の会社が超えて払った単価感と、
かける何個いけるの?実際に売れてこれるの?
これって言ったら30%制約する話なのか、
2、3%制約する話なのか全然その差数って変わるので、
それによる真のマーケットサイズっていうのは、
やっぱり実際に売ってきて、それを追ってくるところしか見えないので、
結局は本当のマーケットサイズは多分企業家からしか生まれてこないというか、
それを見た時にその投資家の方が、
いやこれはちょっと勘違いしてるんじゃないとか、
多分そういったダイナミックが本当のマーケットサイズになる気がしてるというのが、
マーケットサイズなんですね。
タイミングに関しては、何でタイミングが大事かというと、
世の中のほとんどの多くのビジネスは、すでに産業が存在してしまってます。
産業が存在してしまっているってどういうことかというと、
すべてのお客さんにすでにお得意のお取引先さんがいるんですよね。
お得意のお取引先さんに進行のところが勝っていくのって極めて難しいです。
となった時に、そこに唯一進行のよく知らない人たちが見向きすらしてくれる瞬間って、
何かしらの新しいニーズが生まれたとか、
提供できる価値が変わったとか、
その変化点がないと新しい人たちが入っていくスペースがないんですよね。
僕のスタートアップは、ディストリビューションもなければ、
技術的なエッジもあるようでないみたいな、最初はあるようでないみたいな話なんで、
やっぱりタイミングを見極めるってすごく大事だなっていうのはすごく感じましたね。
それはまさにオペラテック社でいうところのGPTの発生と創業タイミングが重なっていたとか、
AIの波がここから来るタイミングだったからの今。
そうですね。あとは3.5が出てきた時に、そのままだと使えるものになってなかったとか、
そこからしばらく時間が経って、
お客様の中での、我々が起業した瞬間は多分お客さんの中でAIってものがあるらしいっていう感じだったのが、
そこから数ヶ月経って、実際我々がこの事業に行き着いて売り出したタイミングっていうのは、
お客さん、AIって重要でやらないといけないらしい。
ないしは社長から降りてきて、ないしは社長は株主から降りてきて、
いわゆる英語で言うとAIトラリズムって言いますけど、そのAIトラリズムが始まったその時点です。
例えば今とかで言うと、タイミングもさらに変わってきていて、
みんなだいたい試してる。
何かしら試してますね。
デモとかそういうのだとインプレッションが不可能。
それ以外のいろんな実績だったり、プラットフォームだったり、
2024年と25年と26年で、全然そのお客さんの捉え方だったりとかニーズが変わってるんですよね。
そこを結構ちゃんと捉えなきゃいけないっていうのが。
確かに。
とはいえ24年創業で、オペラテック社がオペラテック社っぽくなったのはどんぐらいのタイミングだったんですか?
ちょうどだから1年半前とかですかね。
逆にそこから1年半で、しかもシエラさんにエグジットするってやっぱり結構、
経由なケースだなって当然事実として見ても思うところなんですけど、
改めてチープに質問しちゃうと、え?何?じゃあ仲介社さん経由なの?とか、
何を持ってそもそもなんでそんな議論が始まったの?とか、
普通に側から見るとクールなディールにしか見えないですけど、
冷静に考えると何で起きたのかがよくわからないっていう。
その1年半の中で何がどういう順番で起きて、今に至るんですか?
シンプルにやっぱりマーケットがすごく良かったので、
あとちょっとさっきの話の3つ目にあれですけど、
ファウンダーとのフィットっていうのもすごく良かったんですよね。
要は営業してって前はもうほとんどうんともすんともいかない世界で、
10件行ったら1回話聞いてくれるかなみたいな感じだったのが、
もうほぼほぼ何か次に話が進むみたいな感じに変わったんですよね。
やっぱりそこのサイクルが回り始めた感覚は明確にありました。
と同時に、やっぱりすごく大きくて良いマーケットで儲かるみたいなお話になると、
何が起こるかというと絶対レッドオーシャンになるんですね。
もうコンタクトセンターでやってますって言った時に、
もう起業家の先輩や同輩に会うとレッドオーシャンでしょみたいな。
ほぼ必ず言われるみたいな。レッドオーシャンですいませんみたいな。
でも実際レッドオーシャンで、例えば1回オープンAIさんのAIの起業家を呼ぶイベントで行った時に、
一番カスタマーサポートとセールスのところが非常に大きい。
AIエージェントもいろいろ定義があるんですけども、
要はAIで完結してアクションだったりっていうのを、
実際エージェンシーを持って、
人を介さずに何かしらのものが完結する。
これはAIエージェントです。
コーパイロットではないです。
事業自体、セールスの会社自体はかなりの速いスピードで大きくなっていて、
ローンチしてから7クォーターで100ミリオンエアラール。
8クォーター目で150ミリオンエアラール。
クォーターターンの話ですもんね。
9クォーター目でこの前、1、2週間前ですかね。
発表されたのが200ミリオンエアラール。
っていうスピードで今どんどん成長。
200ミリオンなので、日本にすると320億円くらいですかね。
9クォーター目ですよね。
そうですね。
ヤバいよね。
最近、新しい資金調達も発表しまして、
今、バリエーション15.8ビリオンなので、
2兆億円くらいのサイズになっているというような会社になります。
モデルの会社以外のところで言うと、もうトップクラス。
改めて、そのヤバい会社を作っている人たちはどんな人たちなんでしょう?
そうですね。
もう一つのこの会社が有名な、創業者の2人で、
ブレッド・テイラーというのが、今のオープンアイの会長も兼任していて、
兼任して、モデルのところでもスーパー第一人者がシェイラを創業している。
そうですね。
シェイラを創業する前は、セールスフォースさんの講師をやったのと、
その前、いろいろTwitterの会長をやったりとか、
FacebookのCTOをやったりとか、
元々このいいねボタンを作った。
有名ですね。
元々彼が創業した会社がいいねボタンを作って、それをTwitterからFacebookを買収したという。
あと、Googleマップを元々作ったチームのクリエイターでした。
だいたい知っているサービスをやっていますみたいな人ですね。
そうですね。履歴書だけ見ると最強の履歴書という。
確かに。
しかも会社も実は2回売却している。
あと、クレイというのが元々GoogleアルファベットN-1の役員で、
サンダー・ピチャイさんにディレクトレポートをやった人で、
分かりやすいところはGoogleワークスペースの一連の先生ですね。
GmailとかGoogleカレンダーとかGoogleドライブとか、
この辺をGoogleドックスで作ってきた人で、
AIの最先端というところと、
B2Bが非常に強い創業者2人で生まれた企業という感じですね。
それでいうと、そういう強強な数字の規模感は分かってきたんですけど、
例えば、どういう導入ケースがどういうインパクトを出し始めているみたいなところって、
まだまだ日本はこれからなのかも分からないので、
一旦海外事例も含めて、どんな事例があったり、
どういうインパクトが実際、そりゃことじゃなくて、
マジで起きてるみたいなところってどんな感じなんですか?
そうですね。実は日本も資料レベルではロゴが出てきていて、
ありがたいことにすごくいろいろお引き合いいただいてて、
デプロイメント始まっててですね、
もうすぐアナウンスできるので聞いていただければと思うんですけれども、
海外ではですね、もう本当に各業界のリーディング企業で、
例えば、東南アジアの最大級の通信企業、シングテルさんって
シンガポール拠点のいろいろ東南アジア中の通信企業を持っている会社ですけれども、
ユーザー数で多分7億人とかかな。
私最初聞いた時、本当って思いましたけど。
やっぱ東南アジア全部含めるとそれぐらいいるらしいんですけど。
日本人口の約7倍ぐらい。
そこの問い合わせの、
1つの問い合わせの約5割ぐらいが確かもうAIで完結して解決できている。
7億人のユーザーから来る膨大な量の問い合わせの半分がすでに、
シエラさんのソフトウェアツールというべきか分からないですけども、
お客さんとしてほぼ自動化していらっしゃる。
そうですね。
インパクトデカ。
実際アメリカとかで言っていただくと、
結構電話でAIが出ることって増えてきてて。
これAIってボイスボットっていう次元じゃなくて、
いわゆるチャットGPTのボイスモードで話してるような、
さらにそれの色がいい音声が話してる。
やっぱ増えてきててですね。
それがどんどんどんどん実際に実現できていると。
逆に日本で電話してそういったレベルのAIが出てくるってほとんどないと思ってて。
その分非常にポテンシャルは大きいところかなと思いますね。
ありがとうございます。
逆にそこですごく素朴な疑問に戻ってくるんですけど、
何がシエラの救世帳の底支えをしてる?
戦略なのかオペレーションなのか。
もちろんいろいろ他議にわたるとは思うんですけど、
中に入ってきて森川さんが見聞きしてるビューだと、
やっぱりこことここが。
何なんですかね。
いくつかあると思うんですけど、
まず成長、このモデルで成長が早いっていう風に見えるんですけど、
実際の成長こういう感じなんですよね。
つまりこうではないと。
これどういうことを言ってるかというと、
例えばですね、いわゆるPLG、プロダクトレッドグロス型で
セルフサーブでオンボードできて、
しかもAIで、これはコーディングツールでもいいですし、
アウトバウンドのAIに特化したツールでもいいですし、
そういったものって非常に初速早いんですよ。
シェイラって実はそういった意味では結構時間をかけてきて、
そこのセールスサイクルのリニューアル内じゃなくて、
エクスパンションが入ってきたので急激にボカーンと上がってきてるっていうところで、
完全にそのセールスレッドでやってますと。
これもいっちょいったんあってですね。
PLG型でやると初速は早いんですけど、
本当にいくらでもみんな試して、すぐ捨ててみたいなことが非常に多いので、
それを大体の場合、これは若干ズルなんじゃないかと思う部分があるんですけど、
それを入ってきてもARRカウントして、一見すごくそれが初速として早いように見えるんですけど、
チャーンレートがめちゃくちゃ高い。
これがその試合の場合、それとも真逆のモデルでやってるというのがあるので、
早く見えるんですけど、AIの世界でいうとモデルとしては割とゆっくり成長して、
かなりロバストなレベニューというか、すごいカタカナばっかりですけど、
っていうまずそもそも論としてそれがあると思います。
もう一個はですね、やっぱりアウトカンベースとプライシングっていうのは非常に強力なところがあるのかなと思う。
アウトカムベースとプライシング。
要は成果型課金というものでして、AIエージェントが実際にAIで完結して、
何かしらのアクションを完結した、手続きを完了させた、ナレッジに回答したみたいなことができると、
初めて課金が発生する。逆にそれができなかった場合、完結しなかった場合、
要はコーパイロットになってしまった場合、これは一切課金しませんよっていうそういうモデル。
いいですね、気合い入ってますね。
気合い入ってるんですよ。
本当に。
めちゃくちゃ気合い入ってるんですよ。
ちゃんと貢献できないと何も発生しないですからね。
なので、もう最初めちゃくちゃリスク取るんですよ。
いや、間違いない。間違いない。
非常にコストを投入して、一緒にAIエージェントを作っていくことになるので、
そういった意味では、我々最初もものすごい端的に言うとリスクを掘って、
そこからでもやっぱり価値を感じていただけて、インパクトを出すと、
もうお客様からしたら、我々のあれを投入すると、その瞬間にPLにヒットするので、
ちょっと時間が節約したところになるんじゃないんですよね。
コーパイロットじゃないですからね。
完全に自立駆動してて、今まで人間でやってたやつがぐんとちっちゃくなるから、
一瞬でそれはPLにヒットしますよね。
結局は、一番のその根本はPLの状態がどうなってるかないし、
キャッシュフローでもいいんですけど、その状態がどうあるかが一番大事なので、
そこに本当に誰も否定のしようのない形でインパクトが出るっていうのが、
非常にパワフル。
それが実際、ある程度パフォーマンスっていうのが出てくると、
やっぱりお客様も価値を感じていただけるっていうところが、
そこにどんどんコンパウンドしていくっていうイメージです。
だいぶ解像度もシェラさんが上がってきたんですけど、
今日ちょうど撮影が6月の15日でして、
アンソロピックさんを提供しているMUTOSとかFABLEが、
国家安全保障の観点で、要は一部機能停止で、
一旦グローバルのユーザー止めるみたいなことになってるのが、
今日現在ですと。
結果その事案が発生した影響で、
米国限らずAIが強いモデルとか持ってる国、
アメリカと中国が今大きいのかなと思いますけど、
そういうところに依存した事業開発とか、
AI活用とかしてると、