GROWTH VERSEの紹介
声で届ける起業家の物語 Startup Now-MC のお稲荷です。
本日のゲストは、株式会社GROWTH VERSE 代表取締役会長兼 CTO 南野 充則さんです。
GROWTH VERSE さんは、Building AI to Maximize Business Growth をミッションとして掲げ、
データ掛けるAIで企業の成長力を最大化するためのAIサース、AIMSTAR、ミセシル、ゼロなどを提供されているスタートアップでございます。
2025年7月、シリーズCラウンド及び水穂銀行からの借り入れにより、
20億円、総額29.2億円の資金調達が発表されたばかりとなります。
南野さん、よろしくお願いいたします。
よろしくお願いします。
今回、南野さんにご出演いただいた経緯なんですけれども、
広報PR担当されていらっしゃる方よりご相談いただきまして、
その中でもですね、AI × M&A というところで、
今はもう本当にスタートアップのエコシステムの中でもど真ん中のトピックで、
既に実績もお持ちであるという点も含みまして、
非常に興味を持ちまして、
ご出演を後押しさせていただいたというところになっております。
また今回の配信ではですね、これまでとちょっと異なりまして、
全編公平に分けず一本撮りで、
連続起業家でもいらっしゃる南野さんの人生の物語に迫っていきたいと思っております。
この番組は、決まる商談が増える、イメディオの提供でお送りします。
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M&Aとビジネスモデル
リードの商談転換率がグッと改善する有効商談オートメーション。
LayerX、ハコモノ、アイブリーといった成長企業が活用中です。
33 時代の先輩浜田さんが、
インサイドセールスの課題を解決するために始めた授業です。
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まずは授業について、
ぜひ南野さんから1、2分程度で教えていただけますでしょうか。
ありがとうございます。
改めまして、南野と申します。
我々グロースバースはですね、
M&Aを主軸としてどんどんAIを開発していくことをしておりまして、
私たちがM&Aしてグループに入っていただいた会社さんに
僕たちのAIを提供することによって、
その会社さんの授業をどんどん伸ばしていくと。
それによってグループ全体が大きくなっていくというような
ビジネスモデルを掲げております。
今4つサービスがあるんですけども、
AIMSTARというサービスはですね、
マーケティングのAIといったところで、
新規獲得からLTVの向上までを、
位置通管理分析から施策まで、
AIを行っていくといったようなプラットフォームを運営しているのと、
あとミセシルゼロといったショッピングモールであったりとか、
小売店様向けのデータ分析および、
AI事業といったことをやっています。
7月の資金調達の話になるんですけども、
7月にグループ新しくジョインしていただいた電話放送局さんは、
電話の自動応答を行うサービスをですね、
運営しておりまして、
Call AI Serviceといったところ、
電話を受けるときの自動応答であったりとか、
電話をかけるといったところの自動コールといったところですね、
になっているようなサービスを今回M&Aさせていただいて、
南野さんの人生の背景
4つの事業を今運営しているといったところになっております。
ありがとうございます。
まさに話題のロールアップ方式かなと思いますけど、
ただ単に買収して大きくしていくだけじゃなくて、
AIの技術も持ってバリューアップしていくみたいなところも
1つポイントということですね。
そうですね、はい。
やはりそのAIを入れると成長するところを僕らは見つけてくるといったところがポイントでして、
すでにやっているところであったりするとなかなか成果出ないので、
やはりその既存のビジネスでもすごくうまくいってて、
さらにAIを入れるともっと成長できそうな会社さんをですね、
探しているような状況になっています。
買収されている企業さんとかの商材っていうのは、
基本的には同じ顧客層に対して提供していくような感じなのか、
結構それも広がっていくような感じなのかとかでいくとどんな感じですか?
そうですね、現状は顧客層は似ているような形で、
エンタープライズの大企業をターゲットにして今やっているんですけども、
今後はいろんなセグメントを増やしていきたいなと思っています。
より広げていくような想定で今動いています。
ありがとうございます。
あと詳しくはまた参画されたタイミングとかのお話でお伺いできればと思うんですけど、
実は南野さんは創業社長ではいらっしゃらず、
前身となる会社がありまして、
このグロスバースさん自体をその前身から含めると結構歴は長い会社さんには。
そうですね。
最初にM&AしたAMSRっていうサービスを運営していたスプリームシステムといった会社をですね、
2021年にM&Aしたんですけども、
そのスプリームシステム自体は2000年からやっている会社でして、
なので前身の会社、もう1個今回買った電話放送局さんもですね、
1978年からやっている会社でして、
それで言うとグループで一番古い歴で言うと78年からやっているので、
50年くらいの歴を持っている会社にはなります。
めちゃめちゃユニークですね、そもそも。
ありがとうございます。
この辺りもまた詳しくお伺いしたいなと思います。
続きまして是非、南野さんご自身の人生についても迫っていきたいなと思っておりまして、
幼少期から学生時代など、少しずつ老いたちがどんな感じだったのかっていうのを
深掘りとかもさせていただくかもしれないですけれども、
是非教えていただけますでしょうか。
そうですね。幼少期から言うとまず、
大阪で生まれました。
お父さんはサラリーマンなんですけれども、
祖父二人が、一人が事主で、片方が経営者で、
その京都と大阪にも祖父がいたんですけれども、
京都の祖父の方がカステラ会社を経営しておりまして、
そのカステラを結構山崎さんであったりとか伊藤洋門さんとかに作って下ろすみたいなことを
メーカーとしてやっていたといったところに生まれました。
そこから中高は西山戸学園という奈良の新学校に行きました。
ここも結構スタートアップっぽい新学校で、
僕が入ったときってそんなに偏差値高くなかったんですけど、
出るときには結構関西では有力な高校になったりとかするような
中高時代を過ごしてバスケットボールをずっとやっておりました。
なんかもう超名門校と今では言われるような学校なんですね。
そのときはあまり名門校じゃなくて、頑張ったらいけるみたいな感じだったんですけど、
今はかなり勉強しないと入れないみたいな感じです。
でも南野さんがいらっしゃるときから変わっていった感じなんですか?
僕が中高いるうちにだんだんレベルが上がっていって、はい。
で、バスケもかなりガッツリやられてた?
そうですね。バスケットボールは中学校からやりました。
奈良県でベスト4とかになったりやったりとかしていて、
結構西山戸学園部活かなり弱かったんですけど、
バスケットボールだけは強かったという、はい。
そんな学生時代を過ごしていました。
ちなみに中学生前とかっていうのはバスケはやられていらっしゃらなかったんですか?
中学生前は水泳をやってまして、水泳とピアノですかね。
小学校のあるある習い事をやってまして、
野球とかサッカーやりたいんですよってお母さんに言ったら、
いや、親の態度あるからダメみたいな感じで、分かりましたと言って、
プールと、そうするのもピアノやってましたね。
親も自由な感じなんで。
で、高校の後は東京大学ですかね?
そうですね。これも起業を最初からする前提ではいまして、
祖父が経営者であって、やはりその、何ですかね、
結構会社の飲み会とかも一緒に連れて行ってもらって、
僕はお酒は飲んでなかったんですけど、
一緒に宴会を見たりとかすると、やっぱ社長ってすごいいいなと思ってまして、
ずっと起業したいなと思っておりました。
その時に祖父が結構言ってたのは、
自分は本当は東京の大学に行って、東京で仲間を作るべきだったと、
言ったことを結構僕に言ってきていて、
なんかやっぱ東京に人材が集まると。
で、このカステラ会社も大きくしたらいいんだけども、
あまりそんなに仲間を集めることはもう今になったらできないと。
なんで本当にやりたいことができないから、
あなたは東京行って仲間を集めてくるんだ、みたいなことをずっと言われていて。
で、西山本学園ってすごい兄弟日本一高校だったんですよね。
だから学年300人中90人ぐらいが兄弟って。
めちゃめちゃ多いですね。
で、医学部に60人が行って。
すごいですね。
で、10人ぐらい東大に行くみたいなそんな感じだったんで。
まあ普通に兄弟行こうかなと思ってたんですけど、
なんか東大行けっていう話になって、
で、じゃあ目指すかみたいなところで東大に行くみたいな、
そんな感じの流れがありました。
同級生の中でもやっぱ王道に兄弟を目指す方々と、
東大に目指す方々ってちょっと毛色違ったりするんですか?
そうですね。
やっぱり東大行く人はずっと中古を勉強してる人が多かったなって感じで、
ずっと学年に10位ぐらいにいる人たちが、
まあそのまま東大行くみたいなケースが多かったんですけど、
僕結構部活やってて勉強しなかったんで、
最初スタート300人中たぶん180とかからスタートして、
で、結構ガリガリ勉強して最後5番ぐらいだったんですけど、
なんか頑張って勉強しましたね。
あと先ほどおじいさまの話もいただきましたけれども、
憧れが当時からあられたっていうのは、
なんかどういう姿を見ていいなと思ってたのかとか、
そういうのっていかがですか?
うーん、やっぱりそのお祖父はカステラ会社だったんですけど、
カステラをどんどんいいのを作りたいとか、
そういった自分のビジョンを掲げて経営してたっていうところに、
結構その京都の仲間たちが集まってきて、
一緒にやってたっていうところで、
結構飲み会も楽しそうに飲んでるんですよね、
みんな社員の人たちとかと。
で、よくある昭和の宴会みたいな感じで、
旅館に行って畳の和室みたいなところで結構広く、
宴会場貸し切ってそこでみんなで飲んでたんですけど、
そういうのを見てると一刻のある実感があるなと思って、
自分のビジョンに仲間がついてきて、
それで仕事も頑張るし、
プライベートでもみんなで楽しく飲むみたいな、
そういうのを見てていいなと思った記憶があります。
ありがとうございます。
東京大学に進学された話に戻りますけど、
これ学部は工学部、システム創生。
システム創生学科ですね。
これはどうしてここを選ばれたのかとか。
そうですね、最初1,2年生の時は東大って教養学科っていう、
あんまり専門性なくいろんなことを学ぼうっていうので、
自由に授業取ったりできるんですよね。
で、僕はずっと企業のネタを探していたので、
ずっと最初カステラ会社とか飲食店とか、
社長ってそんな感じのことやるのかなと思ってたんですけど、
なんか情報っていうのがある。
要するにインターネットであったりとかアプリとか開発すると、
それが会社になるんだみたいなことを気づいて。
で、すると最初初期投資結構いるなと思ってたんですよね。
なんだかんだやるならお金も借りたりとか、
そういうのあるんですけど、システムってやっぱ自分が資産なので、
自分が頑張ればできると。
なんか初期投資少なく企業できるなと言ったところで、
情報ってすごい面白いなと。
ディープラーニングとエネルギー分野
で、今後AIとかもどんどん来るっていうような話も出てきてたのを気づいたのと、
僕結構理系で結構数学とか物理とか好きだったんで、
情報もすごいいいなと思って、
情報学科に進むといったようなことを決めた記憶があります。
いわゆるシンフリーで2年目終わるタイミングとか。
そうですね。
そのタイミングでAIって世間的にも結構知られ始めてたりしたもんなんですか?
いや、僕の時2010年とかなんですけど、まだAI前進で、
ディープラーニングが出だしたのは2013年とかなんですよ。
なので、情報とかビッグデータとかは結構キーワードとしてあったんですけど、
その先の解析のAIの技術とか全然出てきてなくて、
でもウェブ工学とかウェブとかそういったのは結構キーワードとして出てたような感じですね。
そういうAIっていうのはなぜより注目したかとかって覚えてますか?
そうですね。エネルギーすごい楽しいなと思ったんですよね。
その情報の中でもエネルギーをどんどん突き詰めていくのって面白いなと思って、
僕の研究室でエネルギーを作ったり貯めたりするような研究をしている研究室に行ったんですけど、
するとその研究室でやってることはどんだけ電力が使われるかを予測することと、
その予測した電力においてどういう発電をするかが一番効率がいいのかみたいなのを、
風力発電とか火力発電とか太陽光とか再エネも含めて最適化するみたいな研究をしてたんですよ。
その時に予測するって結構アルゴリズム作らないといけないんですよね。
そこで結構AIであったりとか、全身ニューラルネットワークとかそういったようなアルゴリズムを作って、
明日の日射量を予測するとか、この1ヶ月の電力需要を予測するとか、そういったことをしてたんですよ。
なのでそこでAIと触れ合っていて、ずっとAI使っていろいろ開発してたんですけど、
2013年ぐらいにディープラーニングっていうニューラルネットワークを重ね合わせて多層にする技術っていうのが出てきたんですよ。
今まで画像認識って全然できなかったんですよね。
情報量多すぎて今までのアルゴリズムと認識精度悪い。
でもディープラーニング使うとついに猫を認識できたみたいなコンピューターがあって、これはすごいってなったんですよ。
としちなみに何が画期的だったんですか。
今までテキストを分析したりとか数字の計算とかはできたんですけど、画像をこれが何かで捉えることはできなかったんですよ。
なのでよくこれ東大の松尾教授っていうディープラン協会の理事を一緒にやってる理事長の先生が、僕の研究室の恩師でもあるんですけども、
言ってたのは目ができたと。
昔は今までのレベルで言うと目がない状態でいろいろ探索してたと。
でも人間で考えても目がない状態で結構いろんな情報入ってくるけど何か認識できてない状態だと。
でもこれディープラーニングが出てついに目を手に入れたんで、ロボットとかも今まで画像を認識できてなかったからここに何があるかも分かんなかったことが、
そのディープラーニングが出たことによってロボットも目を手に入れたと。
これは一気にいろんな職種に広がってより効率化されていくっていう第一歩が切り開かれたっていうのがディープラーニングの登場で起こったんで、
要するに機械が目を使えるようになったってことなんですけど、それはすごい果てしなくイノベーションが起こったんだよねみたいなところでした。
フィンクの創業
そこからそれをもってこういうアクションをしたとかそういうのってやられるんですか?
そうですね、僕それで言うと大学の時に書いた論文、エネルギー最適化した論文が世界一の論文になって賞をもらいましたと。
で、なんかもう研究は一旦もういいかなと思ったんですよ。
そのままその道で突き進むとはならないのかな?
なんか会社作りたいなっていうのを。
元々はその道でしたもんね。
で、大学3年生ぐらいの時から会社作ったりとかちょっとビジネスしたりとかを始めていて、
で、大学4年生の時卒業するぐらいにフィンクっていうヘルスケアのスタートアップを共同で作ったっていうのがそもそもの始まりなんですけども、
で、2012年だとまだディープラニング出てない状態で、13年に出たんで、
で、フィンクで何をやるかというと、僕ら今までエネルギーを科学して最適化したと。
で、次やりたいことは人間の体をデータ化して、科学的に何を食べたら損したら健康になるのかとか、
何をしたら痩せるのかとか、何をしたら病気が治るのかって、
結構その健康領域って、なんか例えば息吐くだけダイエットとか、きゅうりダイエットとかいろんなダイエットがあるじゃないですか。
ありますね。
で、みんなやった後リバウンドするじゃないですか。
そうですね。
もう絶対ルール決まってるから、ちゃんと科学的にやればうまくいくはずなのに、
いろんなマーケティングの要素もあって、わかりやすいものばっかり流行るんですよね。
これをちゃんとゼロから解明したらいいんじゃないかと。
で、これも今度高齢化して医療費上がっていくんで、それをできることってめちゃくちゃ日本のためにもなるし、
それが日本でできたモデルが例えば中国とか、これからまた高齢化していくところにどんどん持っていけば日本モデルを展開できるなというので、
フィンクを作りましたと。
ちなみにそのタイミングでエネルギーやってたわけじゃないですか。
エネルギーからヘルスケア領域にいくっていうのはまた興味領域としてはちょっと違う気もするんですけど、それはどうしてなんですか?
それでいうと、全部最適化っていうのにくくれると思ってたんですよね。
データ化してそれを組み替えて計算したらアウトプットが変わると。
これでも要するに何かを最適化してるわけなんですよ。
エネルギーやってたんですけど、エネルギーで起業しようと思ったらやっぱり発信所作ったりとか、これまた初期投資めちゃかかるやんと思ったんです。
でも健康データって別にいろんなアプリから取れるし、自分も使えるしっていうので、健康領域ってすごいこの日本の課題、高齢化していく、
医療費が上がっていくっていう課題にもフィットしてるし、かつ初期投資も少なくできるし、
かつデータの組み替え、最適化によって課題が解決できるってところで、すごくストーリー性も今までのやってきたことともつながってくるなみたいなところで、
これヘルスケアで解きたいなって思ったのがその時ですね。
THINKのタイミングで初めてではないんですよね、その前身のご自身の会社でもヘルスケア領域を。
自分の会社ではもっと単純にAWSが出てきたんで、オンプレをクラウドに変えてあげるサービスをやって大企業と一緒にやってあげたりとかして、
それで研究室のメンバーとかと一緒に開発して、自宅開発みたいなことをしてたのが最初です。
経営方針の変化
フィンクさんは共同創業みたいな形になるんですか。
そうですね。
その時のエピソードと言いますか、どういう感じでご一緒されたのか。
健康をやりたいなと思った時に、共同創業したみぞくちさんと出会って、みぞくちさんもジムを持ってたりとか、
元々トレーナーだったりとか、プロの野球選手をトレーナーしてたりとか、栄養と運動の知識がすごいあったんですよ。
僕はどっちかというと、今から栄養と運動の知識を勉強しながらアルゴリズム作っていこうと思ってたんで、
これ一緒にやったら一気に専門家の人もいるし、僕はシステム作れるから一緒にやったらすごい早く進みそうだなというのを持って一緒に作りつつ、
向こうからも誘いも来たし、僕も一緒にやりましょうってなって、最初一緒に作ったみたいなのがフィンクの前身です。
そもそも出会いとかっていうのはどんな感じだったんですか。
出会いは共通の友人がいまして、僕の中高大同級生だった奥村君という人がいるんですけど、
奥村君がみぞくちさんとフットサル仲間で、フットサルしてたと。
その時に何のお前ヘルスケアなんかやるって言ってたよねと。
みぞくちさんという人もヘルスケアでアプリ作りたいって言ってたけど、
お前とやると仕事一緒やから一緒になったらいいんじゃないっていうので紹介してもらった記憶があります。
当時のみぞくちさんの印象とかそういうのってありますか。
そうですね、なんかすごい背でかいんですけど。
体重ですよね。
そうですね、大きいし、トレーニングもすごい詳しいし、栄養も詳しいし、やっぱりやりたい課題って得る課題も一緒だったんで、
これすごい面白いなと思って一緒にやろうみたいな話になった記憶があります。
その時はみぞくちさんがCEO?
そうですね、みぞくちさんがCEOで、僕がCTOでやり始めたって感じです。
創業でいくと何年になるんでしょう?
創業が2012年。
2012年ですね。
結果的にバトンタッチをされたのは2020年?
バトンタッチ20年ですね。
そうなんですね。
ちなみにフィンクさん油断すぎて言うか迷いましたけど、
僕2019年ぐらいにまさに新卒ぐらいの台で、
まさにスタートアップベンチャーに入ってバキバキやっていくぞタイミングで、
健康的な意識とかアプリいろんなの触ったりとか結構あって、
フィンクさんダウンロードしてですね。
ありがとうございます。
しかも有料会員にもならせていただいて、
なんか当時は体操系、体重系。
体重系あれが一番みんな使ってくれましたね。
そうですよね、あれすごいアプリと連携しててよかったなっていうのと、
あと今もなお自宅にヨガマットフィンクさんのやつで使わせていただいたりっていうので、
そういうときがしてて、今また水口さんも別の形で経営者という意味で
すごく有名でしてますけれども。
じゃあ木継のところももうちょっと触れたいんですけど、
その前段でAIのラボとかも途中で使われたりとかもしたと思うんですけど、
これがなんかどういうものだったのかみたいなものも教えてもらえますか。
そうですね、まさにそのディープラーニングが出たってこととすごくひもつくんですけど、
やっぱり普通に健康センサー使って、
例えば体重系とかフィットビットと連携したりとかで、
データ集めていくこともやってましたと。
やっぱりディープラーニングで一番インパクトがでかいのって、
画像を認識できることなんですよね、そのときは。
するとやっぱ食事画像を認識したい。
すると食事記録めんどくさいじゃないですか。
写真パシッと撮っておけばめちゃくちゃ簡単に記録できて、
しかもカロリーも計算してくれてて便利だなと思って、
その食事画像の認識っていうところをまず進めていきたいなというのを考えてました。
やっぱりその成果、僕たちも痩せたりとか健康にさせるために一番大事なのは運動より実は食事なんですよ。
食事8割、運動2割ぐらいの。
8割あるんですね。
食事、何食べてるのかが一番インパクトがでかくて、
僕ら有料サービスで栄養士さんが2ヶ月帯同して一緒に食事指導とか運動も教えてくれるんですけど、
それで体質改善するみたいなことをやってたんですけど、
その時に何食べたかの写真をお客さんに送ってもらって、
それを栄養士の人が見て、これはいいですとか、
これとこれとは組み合わせ悪いのでこれとこれ食べましょうとか、量がちょっと多すぎるとかをやってたんですけど、
これ自動化したらすごい面白いなと思っていて、
フィンクのラボでは食事の画像解析から始まって、
どういう人が何を食べてどう体質が変わるのかみたいなことを研究していくようなことをしていきたいなというところで立ち上げて作ったという感じですね。
さっきの話をもう一回戻らせていただきたいですけど、
2019年の末とかに水口さんが退任されていらっしゃるんですけどね、
これは退任といいますか、引き継ぎがなぜ行われたのかとか、
どういう形でバトンタッチされたのかみたいなところもよかったら教えてもらえますか。
そうですね、これ経営方針のずれというか、
水口さんもっと投資して、よりさらに掘って、どんどんもっと大きくしたいと。
もっとスピード上げて大きくしたいと。
CEOへの移行と経営課題
一方で結構取締役員とかも議論している中で、これ以上踏むと結構会社の資金繰りも倒産リスクもすごい高いと。
なので一回赤字を削ろうっていうのと、この2波に2個議論が対立して、
2個議論した結果、水口さんもそれだったら俺はもう降りると。
というので、取締役会でも赤字を削る方針でってなって、
そこにおいて水口さん降りたんでバトンタッチが起こったみたいなそんな感じですね。
そういう結構多分おそらく水口さんのキャラクターしっかり影響力ってすごく大きかった気もしますけれども、
そこで代表にバトンタッチする中での重荷じゃないですけど、
あとまさに多分コロナのタイミングと被ったりもするのかなと思っていて、
その辺り大変じゃなかったですか?っていうところとか。
そうですね。無欠のめちゃくちゃ大変でしたってところで、
重荷もすごいですし、そもそも170億円集めてるんで、
やっぱ株主から変わった時に僕挨拶周りにするんですけど、結構厳しい言葉もいっぱいかけられましたし、
さらにこの赤字もすごい多かったんで、その赤字をどう削ってどう黒点させるのかみたいなところで、
結構いろんな強い意思決定が必要な場面が多くて、
なんかもともと僕CTOだったんですけど、いきなりCEOになってすごい意思決定しなあかんねんなみたいなほど、
なんですかね、そんなにCEO経験もないのにいきなりめちゃくちゃ厳しいCEOの仕事しなあかんなみたいなすごい大変だったですね。
全然違った感じですか?
そうですね、やっぱCTOの時ってもちろん事業成長のことも考えるんですけど、
どっちかというとこう技術でこういうアプリ作ったらこんだけ伸びるんじゃないかみたいなことをずっと考えたりとか、
エンジニアを束ねてエンジニアの効率を上げてアウトプットを出していくかとか、
あとは事業再度とすり合わせてこの納期で作っていこうみたいなのをマネジメントしていくっていうのが主なロールではあるので、
やっぱりその会社全体の方針どうしていくのかとか、じゃあ赤字削る時にどっから削っていくのかとか、
今月のじゃあ注力ポイント何なのかみたいなところで全部CEOが決めていかないといけないので、
そういうのはすごい最初こんなことしてたんやっていう感じでした。
そこからじゃあバトンタッチされて何年くらい経営されたんですか?
3年半から4年くらいありました。
いかがでしたか?振り返ってみると。
そうですね、振り返ると次やったらもっとうまくやれるというか、
それをやった結果において最初からもしその経験を持ってCTOやってたらもっとCTOとしてよりグロスさせれたなっていう感覚もありますし、
やっぱりCEOとしての意思決定もっと早くいろんなことを決められたなと思っていて、
やっぱり決めるって勇気がいるんで、その時にやっぱこれでやってんのかなって悩む時期とかもあるんですよね。
でもやっぱり何か意思決定してアクションを起こさないと進まないんですよ、物事って。
寝てたら何か勝手にうまくいくことはないので、
その時においてはやっぱりその時は弱かったなとは思いますけどね。
グロスバースでの挑戦
そしてジェニックさん退任をされて、今のまさにグロスバースさんでのチャレンジというところにステージが変わっていくと思うんですけど、
再起業というかまさに三角みたいな感じなのかなとお見受けしてるんですけど、このあたりも教えていただけますか?
そうですね、やっぱり僕としてはAIをもっと使っていきたいし、
AIをもっと推進するようなことをしたいなと思ったんですよね。
グロスバースはやっぱりデータをたくさん持っているというところが一個の僕の興味ポイントで、
やっぱりAIを作るってデータがあった方が絶対有利なんですよ。
その時にグロスバースはそもそも大企業を結構お客さん持ってまして、
そこでデータもたくさん持ってたので、そこにAIを搭載すればお客さんにもっと成果を返せるし、
結局日本でディープライン協会でもやってますけど、大企業がもっとAIを使いこなせないと、
日本全体の価値が上がらないんですよね。
これから少子高齢化になって人手不足という中で、やっぱりAIで事業がうまくいったというユースケースをいっぱい日本が生み出していかないといけないと。
でも結局大企業は何をやったらいいのか悩んだりでやったりとか、
各々が進めているのであまりうまくいかないという時に、僕たちはそこの1個の柱になれるんじゃないかなということを思ってグロスバースに参画したといったところですかね。
確かに大企業のビッグデータを持っている会社かつAIに強みがあると、
当時そこまで選択肢なかったのかなって気はしつつ、とはいえ一社だけではなかったんじゃないかなと思ったりするんですけど、そのあたりとかってどうですか?
それでいうと、やはりグロスバースって親会社ミダスキャピタルっていうファンドがあるんですけど、
グループにはジェンダーさんとかバイセルさんとかいらっしゃって、ミダスキャピタルの代表の吉村さんが僕のサークルの先輩でして、
その時に一緒にやろうよとか、このグロスバース面白いでしょみたいな話とか、
ミダスキャピタルのやってることもすごく僕も共感していたので、すごく面白いことしてるな吉村さんはと思ってたので、
あまりそこはいろんな人と一緒にやろうって言われたんですけど、結構吉村さん一択で参画させてもらったという感じですね。
一番最初入られたタイミングはポジションでいくとどういう入り方をされたんでしょうか?
最初から台取りで入ってまして、って形ですね。
それはすごい馬的な気はしますけど、どういう背景だったんですか?
元々のグロスバースはAIそんなに人材が少なかったんですよね。そもそもAIのチームもまだなかったりし、
AI案件が1、2個ぐらい走ってて、良いモデルができつつあるみたいなところだったんですよ。
なので結構AI進めていかないと、単なるそのマーケティングのサーズをやってるだけだと、結構競合も
セールスフォースさんとかトレジャーデータさんとかカルテとかビーダスさんとか強いんで、全然浮上できないよねみたいな話もしていて、
だからAIに振っていこうみたいなところが会社としてもあったんで、代表がAI分かった方がいいよねみたいなところで代表台取りで入ったみたいな感じですね。
あとそのミダスキャピタルさんの話もさっきありましたけど、ミダスさんと前身の会社さんでいくとスプリームシステムだと思うんですけど、
ここの変わり方とかどういう転換だったのかみたいなところ。
ミダスキャピタルがスプリームシステムをM&Sしましたと。それが今のグロスバースになってますというところで、経営株主がミダスキャピタルです。
結構うちの経営陣ミダスキャピタルのリファラルで紹介してもらって、今の共同代表の渡辺もミダスのリファラルですし、あとC4の諸富もミダスのリファラルですし、
結構幹部系はだいたいミダスと一緒に採用したりとかして採用できているような感じになってます。
経営体制が挿進されるタイミングで社名も結構熟慮を重ねた中で変更されたところがあると思うんですけど、
ここはどういう思いでグロスバースさんに定めたのかみたいなところもよかったら教えてください。
これは僕と代表の渡辺と一緒に決めていったんですけど、まずは各々の思いというか、この会社をどうしていきたいかとか、
どういう存在でありたいかみたいなのをすごく言語化したりとかいっぱい書き出して、
これいいねとかいうのを二人でやりましたと。
そのときに、もう一人の渡辺はトップセールスをずっと張っていたものなんですけども、
セールスホースのときはお客さんに、分業体制がすごいんでどんどん打っていく役割だと。
打っていた結果、そのお客さんがうまくいったのかうまくいってないのかあまり自分には見えないし、
できれば自分が打ったお客さんは絶対成功してほしいというので、
そのお客さんが自分と関わることによって成長していることが自分が嬉しいというのが結構彼の突き詰めていくと、本体にあったりしてましたと。
僕も結局AI作るって、先の日本でユースケースを増やしていくには、
やっぱりAI使って成功したという成功体験をいろんな企業さんに提供することで、
やっぱりAIちゃんと使ったらうまくいくんだみたいなことができていくと思ってたんですよね。
すると、一個のキーワードとしてグロースっていうのは入れたいなというので、
グロースがまず一個入りましたと。
グロースなんちゃらにしようみたいな。
いろんなグロースなんちゃら選手権みたいなのをいっぱいやったんですけど、
その中でバースってユニバースとか広がりとかそういう意味を持つんですよ。
メタバースとかもあると思いますけど。
こうやって無限に成長させるとはすごい良いよねという思いから、
グロースバースになったみたいな。
そんなような決め方をしていったということです。
一層社名にAI入れちゃうとかはなかったんですか?
AIは一個の手段だなとは思ってまして、
AIに次漁師コンピューターが来るかもしれないし、
いろんなのがまた出てくるんですよね。
AIは広義なんで付けてもいいなと思ったんですけど、
それは安易すぎるっていうのが二人の見解で、
もうちょっとAIっていきなり言うのよりも、
でもお客さんが成長することが僕らの求めということで、
M&A戦略と成長
別にAI使わなくても成長するならそれはそれでよしとしようというので、
グロースバースに。
だからAI入れなかったっていう話ですね。
ありがとうございます。
M&A戦略が明確に打ち出され始めた時期でいくといつぐらいになるんですか?
でもM&Aは基本MIDASキャピタルの必勝パターンではあるんで、
やっぱり未成長の時からM&Aしていこうと。
一方で既存事業がしっかり立ち上がってたりとか、
組織が脆弱な時にM&Aすると大変なことになるんですよね。
僕たちもAMスターを買って、
AMスターにAIを搭載させたりやったりとか、
チーム作りっていうのをこの21年からやってきましたと。
そういう時にやっぱり24年ぐらい、去年ぐらいにやっととと買ってきて、
その買ってきた会社をグロースさせるようなところも手がけれるよねっていうような体制になってきたので、
去年からM&Aを始めていったって感じなんですけど、
戦略自体は最初からもうAIとかでロールアップしていこうと、
SaaSをどんどんロールアップしていこうみたいのは決めていたので。
21年からAMスターさんの中でAIをどんどん実装していったっていうのは、
3年間で結構軌道に乗ってたような感じですか?
僕が来てからAIめっちゃ作りまくったんで、
マーケティングのAIユースケースをたくさん作って、
なので今って多分AMスターってCDPとかマーケティングオートメーションって最初売ってたんですけど、
AMスターってマーケティングをAIでサポートするツールだよねみたいな認識にどんどん変わってきてるんじゃないかなとは思います。
顧客体験としては具体的にどう変わっていったりもしたんですか?
そうですね、簡単に言うとCDPとマーケティングオートメーション入れましょうっていう営業って、
じゃあ結局これっていくらROI出るんですかって言われるときに答えにくいんですよ。
だってデータ基盤作りましょう、分析しましょう。
分析した結果どんなことが出るかわからない。
その中で売っていくのって、みんなやろうと思うからやるんですけど、
実際ROI値上げにくいし売りにくいっていうのが結構ありましたと。
一方でAIでやっていくと、AIって何かしらのユースケースに紐付いてソリューションになるんですよ。
例えばマーケティングにおいては、カタログを送るっていうマーケティングのアクションがあるんですけど、
例えばお客さんで言うと月10万通くらいカタログを送ってますと、
それを人が選んで10万人を送っているんですよね。
僕らのAI使うとその10万人をAIが選んでくるんですよ。
すると何が起こるかというと20%くらい売上が変わるんですよね。
それは売上が変わるんですね。
売上が変わります。
あからさまにこの10万人の選び方がAIと人じゃ違うんで。
AIの方が圧倒的にいいんですね。
AIによるマーケティングの変化
20%くらい上がりますというところですると、
じゃあ大体この今人で選んでますよねと。
AIがやると大体15%か20%上がりますっていう営業に変わるんですよ。
すると大体月に10万通くらい送っている会社とかだと売上が2000万くらい上がるんですよね。
めちゃめちゃ違いますね。
っていう売り方に変わるんですよ。
なのでROI訴求で売れるようになるのが多分AIの売り方で、
もともとはCDPでマーケティングオートメーションしていくべきですよね。
人がやってますよねみたいな営業なんですよ。
全然違うんですよね響きが。
っていうような形にことに変わっていってるっていうのがやってることですかね。
何か入れてやってる感が出るとかじゃなくて明確に変わるってことですか?
明確に社長にこれ入れどうだったみたいな。
あ、出ました。一億ですみたいなパッて答えれるんで。
そういうような売り方もしますし、
入れた後の成果出た時にPRもそれでやっていくみたいな。
そういうのみんな分かりやすいんで。
じゃあこれ使いたいなと。
で、マーケティングアクションってDMだけじゃなくて
メール送ったりとかLINE送ったりとか電話したりとかいろんなアクションがあるんですけど
それぞれにAIがついてくるんで
DMマークいったら次に電話入れましょうとか。
じゃあサイトにレコメントエンジン入れましょうとやったりとか。
っていうのでどんどん、しかも使うデータ一緒なんで
一回基盤入れちゃうともう簡単に展開できるんですよ。
なのでどんどん横転できるみたいなところも一個面白いなと思ってます。
新たな買収戦略の展開
AM-STARさんは引き続き主力事業であり続ける?
そうですね。AM-STARはまだまだ伸びる余地があると思っているので
どんどんやっていきたいなと思ってますし
AM-STARはどうしてもマーケティング領域でどんどん伸ばしていけばいいなと。
で、新しく今回電話の会社買ったんで
カスタマーサポート領域であったりとか
音声領域はDHKで電話補足局でやっていくといったところで
いろんなセグメントにいろいろ伸ばしていきながら
また新しいセグメント増えるかもしれないですし
あとはマーケティングの中でもう一回違う会社買うかもしれないですし
そういったことを今模索しながら進めています。
ちょうど3社目になるんですかね
電話の買収の話もありましたけど
そこを先に聞いてしまうと
これはどういう目的で
自動音声応答のサービスだと思うんですけど
これ買収された理由とかはどんな感じですか?
そうですね。僕たちの今のM&Aの方針としては
対お客さん業務っていうのを中心に買っていってます。
なのでマーケティングって対お客さんじゃないですか
あとカスタマーサポートも対お客さんだったりとか
そういったお客さんの接している業務を
中心にAI化していこうと考えてるんで
そういったメールとかLINEとか
いろんなお客さんが接する場所を
どんどん開拓していこうと思っていますと
その中で電話って
お客さん明らか電話してきますよね
であったりとか
こっちが電話かけますよねってところで
すごい良いチャンネルなんですよね
音声って今AIによってより進化していく
1個のセクターでもあるんで
音声領域絶対やりたいなと思ってたんですよ
その時にいろいろ探した中で
今回電話放送局さんとご縁があったと
そういったところです
最近その自動音声応答系のAIスタートアップって
増えてきた気がしますけど
あえてこの老舗会社さんを買った理由とかっていうのは
どんなところですか?
僕たちと相性良いのって
老舗の会社なんですよ
エームスターもそうなんですけど
世界当てていろんな良いお客さんを持っていますと
一方で今からAIやっていかないといけないのに
AI人材を集めたりとかするような
ノウハウであったりとか
両力、あとはマネジメントできる
っていうところがなくて困っている人たち
っていうのが僕たちの一番相性良いなと思ってます
なぜならば買ってきた後に
一緒にグループ入ってもらったら
そのお客さんにAI提案すれば
AI入っていくんで
すぐAIが搭載されるんですよね
なので一番困っていいのはそういった
AIできないけどお客さん結構持ってて
ドメイン知識強いところのセクターが
一番相性良いと思ってまして
まさにそういったところで
進行形の音声AIスタートアップも出てきてるんですけど
まだお客さんこれからついていくようなところなので
今買っちゃってもお客さんそんなにいないですし
プラスもうすでにAIちょっとやってるんで
僕らの介入用紙も少ないので
バリューも出せないというところで
一番いいのはそのAIできなくて
お客さんいっぱい持ってて
でちょっと困っているみたいな
一つ一つ一緒にやるのが一番効率いいなとは思ってます
自分たちでゼロから立ち上げるのも
オフライン分析の重要性
当然すごく時間かかっちゃいますし
開発コースもかかるので
その開発力とか技術力を
そんな新規事業で使うというよりかは
買ってきた会社に全力で注ぎ込んだ方が
当然最短だよなというところですね
AI事業を新規で作るって
この二つの探索が必要なんですよ
一つが事業モデルが正しいのかっていう探索なんですよね
このドメインのこの事業って
これから伸びるのかみたいな探索をしながら
作っていくわけなんですよね
でドメイン知識もこう変えていきましょうと
で二つ目の探索が
そのドメインにAIが刺さるのかみたいな
AIと相性がいいドメインなのかっていう
実装できるのかとか
技術的に可能なのかみたいな検証も必要じゃないですか
それと二回探索が必要で
それと失敗確率が例えば80%とした時に
成功する確率めっちゃ少ないんですよね
一方でM&Aしてくるって
ビジネス自体はありますと
でノウハウも持っている状態で
うちのグループに入ってきてもらうんで
それとAIの探索すればいいだけなんですよね
それと圧倒的に成功確率上がると
言ったところで僕たちは結構MAを主体として
そういったロジックでやっているような感じです
なるほどありがとうございます
今三社目って話ですけど
最初に用意されていらっしゃるのが
人流分析
AIサース見せ知ると
次が売上管理AIサースのゼロだと思うんですけど
これもそれぞれどんな目的で
どんな感じで今シナジーが埋めているのか
みたいなところ教えてもらえますか
それで言うとですね
AMSってどっちかというとオンラインの
分析が多いんですよね
eコマースであったりとか
通販のLPとかのデータを持ってきて
お客さんが次いつ買ったのかとか
いつサイトに来たのかというログを取って
分析していくんですけど
例えば
見せ知るってオフラインの
店舗の分析ができるんですよ
スーパーとかショッピングモールとかの
分析をやっているんですけど
そういったリアルな
お店って全然まだデータ化されてなくて
僕ら見せ知るでやりたいことって
Googleアナリティクスを
オフラインに持ってくる
ということをやりたいなと
オンラインって結構科学されてきていて
どんな人がどこに来たらだいたい
こんだけ買ってくれるっていうデータ化されてると思うんですけど
例えば
渋谷スクランブルスクエアさんに
お客さんがどんだけ1日入ってきていて
そのお客さんがどんだけ
売り上げ買ってるか
あとはどういうお店を誘致すれば
もっと売り上げが上がるのかってパッと全然答えられないんですよ
これって何かというと
オフラインのデータ化がされてないということなんですよね
僕らのお客さん
eコマースもやってますし
オフラインのお店持ってるっていう方々もいらっしゃるんで
そういったオフラインの分析できるって一個
あるよねと
チャンネルとしてあると
いったところで
ミセシルと出会ったんですよね
ミセシルはGPSで集めてきて
月に3000万人ぐらいの
ユニークユーザーが
家にいてそれを分析すると
このショッピングウォールの
何階にどんな人がいたのか
何階に行って帰ったのかとか
2階行って4階行って帰ったのかとか
そういった分析ができますと
階が分かるのが結構
ミセシルの技術の一個の
強みでもあるんですけど
縦の高さも分かると
すごい相性いいなと思ったんで
一緒になりましょうという話で
グループにしてもらったのがミセシルになってます
ミセシルやってると
次人流が分かる
っていうのって何かというと
Googleでアナリティクスでいうと
ログが取れてますと
でもコンバージョンデータがないんですよ
買ったのか買ってないのかって
人流だけじゃ分からない
一旦滞在したしか分からない
ゼロって何をしてるかというと
売上げを
報告するんですよ
テナントの人が売上げ報告を
しますと
ショッピングウォールの本部に届いて
この店舗は今日いくら売上げましたっていうのが
どんどんデータ化されていってるんですよ
するとこの売上げのデータって
コンバージョンデータなんですよね
っていうのをどんどん集めていくと
ミセシルとかゼロとかは
オフラインの
購買データであったりとか
人流分析を
組み合わせることによって
リアルなオフラインの
化学を行うと
いったことをしているといったのが
ミセシルゼロになってます
ミセシルは商業施設が
導入するんですけども一社一社店舗とかで
ブランドは
ブランドさんが導入するパターンもありますし
それは出店戦略作るときに
使ってるんですよね
ショッピングモールは
自分のショッピングモールにどんなお客さん
どんなテナントを入れると一番
集客できて一番売り上がるのかっていうのを
計算するために使っていて
なんでスーパーマーケットもそうですけどリッチと
どういうユーザーが来てるか商業在庫をしていこうとか
いうようなところで決めている
どっちもですね
というわけで本当に今の話
一気通貫してるというか
だからだなっていうのはすごくわかったんですけど
例えば注目してる領域っていうのは
本当にまだたくさんあって
M&Aは続けてやっていくような予定ということですか
そうですね
さらにスピード上げてやっていきたいなと思っています
ありがとうございます
あと気になるのはかなりのスピードで
M&Aされていらっしゃると思っていて
ミサシルが2024年の5月で
ゼロに関しては11月とかなので
本当に半年に1回来週してるみたいな
方と思っていて
いわゆるPMIというかそのあたりも大変そうですし
加えてそこに技術投入もがっつりしていく
けどそこは実際どんな感じなんですか
そうですね
既に既存事業ある程度回ってるので
僕たちやるのってやっぱり
ユースケースを深掘って
そこにAIを搭載させていくことを集中して
やっているのと
あとは必要なキーマンがいれば
採用して一緒に
グループに入ってもらってやっていくみたいなことなんですけど
今のところはそんなに
PMIも
困らずに
順調にいってるかなという感覚です
すごいですね
ビジネスの変化と人材の重要性
ありがとうございます
とても気になっていたのは
フィンクさんの時代もグロースバースさんにおいても
両方とも最適化するみたいなところは
同じなのかなとは思いつつ
とはいえ経営の仕方とかは全然違うと思っていて
それでいくと
何のさ今前に比べて変わったこととか
どんなことを大切にされて経営されてるか
みたいなとても抽象的ですけど
このあたりも教えてもらえますか
そうですね
でもやっぱり僕は
人が大事だなとは思っていて
結構ビジネスモデルと
人が大事だと思うんですよね
ビジネスモデルがしっかり
隔離された上にいい人を入れていくと
絶対伸びるんですよ
なので今どう考えてもAIの
領域ってビジネス的にはあると
いう中で
どんだけいい人を採用できるかみたいなところが
ポイントだと思ってまして
そこが取り合いになるところでもあると思うんで
僕たちの会社に来てもらう
っていうところであったりとか
僕らの事業に共感してもらうであったりとか
一緒に仲間になりたいなと思ってもらうようなところを
すごく意識して
いい人を採用したいなっていうのが
結構やってることですね
ありがとうございます
まだまだ聞き足りないんですけど
そろそろお時間かなと思って
わかりました
AIスタートアップへの挑戦
最後にスタートアップナウ
企業間の等身大の姿とか
挑戦の軌跡を届けることで
リスナーさんにも勇気をもらったりだとか
一歩踏み出してもらえるような
と思ってるんですけど
そこにあたってワンナさんのご自身の挑戦に対する
改めての宣言みたいなものでも
いいですし
ここまで聞いてくださった方へのメッセージとか
そういったものがあったら最後にいただきたいんですけど
このあたりいかがでしょうか
そうですね
やっぱり日本ではAIロールアップモデルってないと思ってまして
やっぱりM&Aも
強くてAIも強いって
結構ビジネス強くて技術も強い
最強だと思うんですけど
そこを目指していきたいなと思ってまして
やっぱり日本から
アジアであったりとか
世界にどんどん大きくできるような
AIスタートアップになりたいなと思っているので
もちろん仲間も
集めていきたいですし
あとはどんどん一緒のグループに入ってもらって
一緒に会社全体を
大きくしていくようなことをして
新しい景色を一緒に見れるような
人たちをですね
求めているといったところと
僕は僕で
そういったスタートアップにしていかないといけない
自分自身もっと成長して
世界で活躍できる
人材になっていきたいなと思いました
ありがとうございます
リスナーへのメッセージ
概要欄に各種のリンク記載しますので
ぜひご確認いただいて
気になるような方はコンタクトいただいたり
していただければなと思います
この配信を気に入っていただいた方は
ぜひ番組のフォローや評価、SNSでの拡散も
よろしくお願いいたします
南野さんそしてお聞きいただいたあなたもありがとうございました
南野 ありがとうございました
