今回は、AIソリューションのオーダーメイド開発から、AI活用に向けたコンサルティング、企画立案、導入・実行支援まで幅広くAIビジネスに取り組む株式会社Laboro.AI 代表取締役CEO 椎橋徹夫様、取締役CSFO 松藤洋介様、プリンシパルソリューションデザイナ 藤井謙太郎様へのインタビューを実施しました。
外資戦略系コンサルティングファーム日本拠点にてデジタル組織立上げ後に、松尾研究室、AIベンチャーを経て同社を立ち上げた背景、同社とファーム/AIベンチャーを比較した際の違い、また現在求める人物像などについてお聞きしました。
- 目次
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- Laboro.AI 代表取締役CEO椎橋徹夫様のご経歴：戦略ファーム、松尾研究室、AIベンチャーを経て起業
- 取締役CSFO松藤洋介様のご経歴：約15年ほどPE、VCでの業務を経験し、同社へ
- プリンシパルソリューションデザイナ 藤井謙太郎様のご経歴：SIerエンジニア、大手コンサルティングファームを経験し、同社へ
- 数年先の事業戦略を描きながら、AI開発～実装までの技術的支援を同時に提供できる
- 技術的スキル・知見の高さにより、製造業など専門性の高いクライアントからも信頼を得ている
- 資金調達をしていないからこそ「やりたいこと」にアクセルが踏める
- 「ビジネス」「機械学習」双方の知識を持つソリューションデザイナの採用が課題であり、今後の事業の肝になる
- 株式会社Laboro.AI 求人情報
Laboro.AI 代表取締役CEO椎橋徹夫様のご経歴：戦略ファーム、松尾研究室、AIベンチャーを経て起業
原田
椎橋様のこれまでのキャリアを教えていただけますか。
椎橋様
米国州立テキサス大学では数学と物理を専攻し大学時代までは研究者を目指していましたが、研究の世界よりも世の中のリアルな課題にアプローチをしていきたいと思い、帰国後2008年に新卒でボストンコンサルティンググループ（以下BCG）に入りました。
BCGには約7年間在籍し、戦略系を中心にヘルスケアや小売・流通を専門分野としてデータサイエンスやテクノロジーを活用したビジネス支援、またBCG内にビッグデータチームGAMMAの立ち上げにも関わり、エクセルでは扱えない大量のビッグデータを解析してインサイトを創出するといった事業を手がけてきました。
その際のチームには弊社の共同創業者であり代表取締役CTOの藤原も在籍しており、事業に面白さを感じていたものの、テクノロジーの最先端な領域（アカデミア）ではどのようなことが起きているのか確かめたいという思いが増してきました。
そのためBCGを退職し、当時、産学連携の仕組み作りのためにビジネスの最前線のバックグランドを持ち、かつアカデミアがわかる人材を探していた東京大学の松尾豊先生の研究室に入りました。また同時に松尾研究室のメンバーが起業した株式会社PKSHA Technologyの立ち上げにも参画し、その後、2016年にLaboro.AIを起業しました。
原田
BCG、研究室、AIベンチャーであるPKSHA Technologyを経験されて、あらためて御社を立ち上げようと思われたのはなぜでしょうか。
椎橋様
BCGは経営レイヤーと一緒にその企業の経営全体を考えていくという意味では非常に大きなインパクトを出せるのですが、最先端のテクノロジーまではなかなか踏み込めませんでした。また、研究室では最終的に論文を書くことがゴールにあたるため、産業を変革することは構造上できません。
AIベンチャーでは基本的にプロダクト化してテクノロジーを提供する立場になるため、BCGのように経営レイヤーと一緒になって企業を変革したり、その先にある産業構造を変革していくところまで踏み込む事に携わる機会があまりありません。
そのような中で、リーディングカンパニーの経営レイヤーと企業全体を変えるという観点を持ちながら、研究室のように最先端な技術を扱い、かつテクノロジーをサプライするだけでなくテクノロジーを通して産業そのものの変革を生み出していきたいと思いました。
そして、これまでの自分の経験を組み合わせれば、再現性を持って大きなイノベーションを起こせる組織をつくれるのではないかと思ったこともあり、起業に至りました。
原田
「業界を変えていきたい」という思いや理念、ビジョンはいつ頃からありましたか。
椎橋様
もともと学生時代から世の中で難しくて価値のある問題に取り組みたいという思いはありました。その中でも再現性を持って世の中を変革していく、それも1つの領域だけでなく産業全体のイノベーションを起こしていくことが一番難しくて、価値がある問題なのではないかという思いがありました。
当然、自分1人だけでは実現できないので、同じ思いのある仲間を集めて組織として実現していきたいと思い、会社を立ち上げました。
椎橋徹夫様
取締役CSFO松藤洋介様のご経歴：約15年ほどPE、VCでの業務を経験し、同社へ
原田
松藤様のキャリアを教えていただけますか。
松藤様
私のキャリアは大きく3つのフェーズに分かれています。大学卒業後、証券アナリストとして5年間従事し、その後企業の仕組みや実態について興味を持ちプライベート・エクティファンド（PE）に転職しました。約15年間でPEからVCまで経験し、多くの企業を見てきましたが、「次は当事者になってみたい」という気持ちが芽生え、2018年11月にLaboro.AIに転職しました。
Laboro.AIは前職のファンドで様々な投資先を探している過程で見つけました。BCG出身のどのOBに聞いても椎橋は相当優秀だという話を聞いていたため、自分から会いに行きたいと思いコンタクトを取りました。投資家として、いつかはLaboro.AIに投資できたら面白いなと期待していたものの、その当時は外部から株主を入れないという方針でしたので、実現できませんでした。
しかしちょうど次のキャリアを考えていたタイミングで椎橋から誘いを受け参画を決めました。
松藤洋介様
プリンシパルソリューションデザイナ 藤井謙太郎様のご経歴：SIerエンジニア、大手コンサルティングファームを経験し、同社へ
原田
藤井様はまさにコンサルティングファームから御社に入社し、ソリューションデザイナとしてご活躍されています。今までのキャリアについて教えていただけますか。
藤井様
大学卒業後、富士通株式会社でSEとして入社しプログラミングやERP導入などを経験した後、PwCコンサルティング合同会社へ転職し、経営コンサルタントとして従事しました。しかしコンサルファーム自体が大きくなってしまうと、組織のしがらみなどもあり、お客様のためになっていないプロジェクトも多く、意義を感じることができなくなりました。また、キャリアとしてのチャレンジをしたいと考えており、コンサル業は適切ではないと思いました。
コンサルからの転職活動として、次は、データを活用した事業に関わりたいと思い、ベンチャー領域の事業会社への転職を考えていました。ただ、コンサルティングファームで規模感の大きなプロジェクトをやってきたため、ベンチャーだとプロジェクトの規模感が狭く感じてしまうのではないかと懸念していました。そのような中、実際に、様々なベンチャー企業と話をしましたが、「上場をしたい」などの目標を持つ企業が多かった印象です。一方で、弊社のメンバーは純粋に「イノベーション」や「産業を変えていく」ことに重視をしており、強いパッションや将来性を感じました。この会社であれば自分の思いにフィットするのではないかと考え、AI領域に関してはほとんど未経験でしたが2019年に参画しました。
原田
AI領域はほとんど未経験で参画されたとのことですが、どのようにキャッチアップをされたのでしょうか。
藤井様
まず、弊社のソリューションデザイナ職で一番の壁にあたるのが技術力だと思います。技術にも2つあって、1つはAIの知見、もう1つはIT・エンジニアの知見です。私はもともとSEだったのでITの知見はありましたが、AIの方は大変でした。しかし弊社にはレベルの高いエンジニアが多く、彼らからしっかりと教わることができました。またコンサルティングファームでは、未経験の業界知見を0からキャッチアップするのは当たり前でしたので、その経験は大きく生かせました。
藤井謙太郎様
数年先の事業戦略を描きながら、AI開発～実装までの技術的支援を同時に提供できる
原田
御社ではどのような案件を手掛けているのでしょうか。
藤井様
主に3つです。1つ目は新規事業やビジネスモデル変革に関する支援を行っています。2つ目はメーカーの研究所や技術者の方に「ビジネスで成果を出すためにAIをどう設計すべきか」などAI活用のご提案やサポートをしています。そして3つ目は社内の業務効率化に向けたPoCです。
2年前までは「業務効率化に向けてAIを開発したい」といった案件が圧倒的に多かったのですが、昨年くらいから「未来に向けてデータで差別化していきたい、ビジネスモデルを変革したい」といった案件にシフトしてきている印象があります。
原田
コンサルティングファームのデジタル系チームと御社との違いについて詳しく教えていただけますか。
椎橋様
弊社の特徴は、AIに軸足を置き、戦略も実装もできる点だと思います。コンサルティングファームのデジタル部隊は次々と立ち上がっていますし、デジタルを使って大手企業と一緒に新規事業を作る専門企業も出てきました。しかし、サービスのコアエンジンとして使えるモノをつくるというよりは、コンサルティングや事業に使えるデータ解析を行う方がメインで、そこは結構大きな違いだと思っています。
一方、弊社はデータとアルゴリズムをコアにした新規事業を作ります。データに対して「どういうアルゴリズムで、どのような出力結果が出れば、どういうビジネスに繋がるのか」という点に特化しており、顧客別にカスタマイズしてサービスを提供しています。
あるクライアントを例に挙げると、Web系の新サービスを作る際にいわゆるインキュベーションファームの支援をもとにその企業ではデザインを進めていました。しかし、デザイン後に実際にサービスを開始しようとしたところ、インキュベーションファームが提示した初期的なPoCの実現内容とデザイン内容のイメージとの乖離が大きく、「今後アルゴリズムを用いたプロダクトがメインになった時に、インキュベーションファームだとテクノロジーのケイパビリティが足りない」という理由で弊社に声がかかりました。
原田
その他にも御社での特徴的なプロジェクト事例はありますか。
藤井様
個人的に1番フィット感があるのは、ある半導体製造装置メーカーの事例です。半導体製造装置業界では日本メーカーが世界シェアを独占していますが、今後の生き残りをかけて売り切りモデルからアフターケアサービスや装置の制御範囲を拡大する等で差別化をしていくことが必要不可欠です。しかしコンサルティングファームを利用しようとしても半導体製造装置の技術的な専門家がほとんどいないため依頼ができず、また、AIベンチャーに話しても事業戦略までは踏み込んでくれないのではないか、と考えられた結果、技術者の立場に近く、かつ戦略もサポートできるという点で我々にお話がありました。クライアントと一緒に数年先の戦略を描きながら、AI開発から実装支援まで包括的なサービスを提供できる点が評価されています。
また、弊社が選ばれる理由について付け加えると、対応スピードも挙げられます。一般的に営業は営業、コンサルタントはコンサルタントと分かれていることが多いのですが、我々のソリューションデザイン部隊は、セールスからPMまで一気通貫で行います。クライアントから見れば誰に聞いても技術見解があるとわかるため選んでいただいているのではないかと思います。
それに、イノベーションにはスピードが大事です。コンサルティングファームだとPMがいて、データサイエンティストがいてと、どんどん体制が膨れていきます。一方で、我々は少数精鋭かつマルチタスクなので体制も抑えられますし、スピード感が違います。
椎橋様
またキャリアの視点では、セールスからPMまで一気通貫できることはプラスになると思います。クライアントは様々なことを窓口となる一人のソリューションデザイナに相談しますから、技術面、ビジネス面、全てにおいて答えられないといけません。
技術的スキル・知見の高さにより、製造業など専門性の高いクライアントからも信頼を得ている
原田
業界としてはどういった領域をターゲットにされているのですか。
椎橋様
特に領域は限定してはいませんが、GAFAが抑えられない医療、ヘルスケア、食事などフィジカルに関連する産業からイノベーションを起こしていきたいと考えています。
藤井様
例えばAI活用がとても進んでいる自動車系などではそれらの企業とバッティングするかもしれませんが、我々はあえてそういう領域ではないところを狙い撃ちしています。
椎橋様
そういう意味では、例えばコンサルティングファームがいない製造業のコアな領域にも参入しています。我々はコンサルだけでなく技術面のケイパビリティも併せ持っているので、技術職の専門家に対してサービスを発揮できるという強みがあります。
製造業の人たち、つまりクライアント側もエンジニアなので、中途半端な技術のナレッジでは基本的に相手にはしてくれません。「本当に技術がわかっているな」と思ってもらわないと話にならないので、技術がないコンサルティングだけだと入れない領域なのです。
原田
新型コロナウイルス感染拡大の影響を背景に、この1、2年ほどで御社が置かれているマーケットに変化があれば教えてください。
椎橋様
リモートワークなどデジタルを使ったコミュニケーションという観点では、通常何十年かかることがコロナによって一気に進んだり、DX化の風潮が世の中に広がりました。一方で、データ化されていない製造業やインフラ系、人が絡むフィジカルな領域においてはコロナによって一瞬動きが止まったり遅くなったりと、そういった両面があったかと思います。
客観的に見た時にコロナによって確かに足元の加速はしましたが、AIのイノベーションという観点においては、企業内で未活用のデータがまだまだあります。企業や業界を超えて、それらデータの連携が進んでいくことで、本当の意味でのイノベーションが実現されるのだと考えています。
資金調達をしていないからこそ「やりたいこと」にアクセルが踏める
原田
御社では資金調達をされていないとのことですが、そのメリットについてはどのようにお考えでしょうか。
松藤様
VCや外部の株主を入れて資金調達をする場合、意見を言う人が増えていくというのは間違いないです。その中で良い意見を言ってくれるパートナーを味方に付けられれば拡大できる可能性は高まります。一方で、外部から資金調達をするということは、外部に対してリターンが求められます。そのため、事業を行う上で様々な制約も生まれてきます。またいつか資金ショートの可能性もある中で戦わなければなりません。
それに対して、弊社は自前の資金で経営しているからこそそういったリスクや制約がなく、やりたいことに対して比較的にアクセルを踏みやすい環境にあると思います。
原田
資本を入れられているAIベンチャーの中には、早期にリターンを生み出すために教育事業などAIとは一見別の領域に取り組まれるケースも見られますね。
椎橋様
早く売り上げを作るという経営的考えも分かります。もちろん教育はとても大事です。ただ、AIに関するスキルや知識は、必死に取り組んでようやく身に付いていくものなので、何回かの授業ではできるようにならないだろうなと思っています。また、知識として身につけられたとしても、イノベーションや変革というものは、経験に基づくものであるため、現段階で弊社としては教育事業に取り組もうという考えはありません。
松藤様
AIやIoT、ビッグデータを用いた技術革新が第4次産業革命と言われて、AIベンチャーをはじめ、みんなが一斉に飛びつきました。本来は時間をかけて進化して大きくなってインパクトを与えていくものですが、最初の黎明期で成果を取りにいくのか、リターンを取りにいくのかという中で、弊社の考えはまずは事業を確立するところから入っていきました。そして今、ようやく拡大のフェーズに入ってきたと思います。他のAIベンチャーとは時間軸の考え方に違いがあるのかもしれません。
藤井様
この業界はただ技術だけを磨いても成り立たない業界だと思っています。また、短期的なリターンの獲得を目的としたビジネスモデルには限界があります。データや目的に対して最適化させる必要があるAIは、実現できるソリューションのライフサイクルが非常に短命と考えています。例えば、2年程前にチャットボットが一気に流行りましたが、すぐに流行が廃れてしまう、そういった特性があります。我々は短期に走っていないので調達もしていませんし、安易に人の拡大をしようとはしていません。
原田
ベンチャー企業の中には、PoCでつないで収益を得ていくというところも多いとお聞きします。
椎橋様
PoCを試すというのは、定義によりますが、入り口としては当然大事です。しかし、短期的な目的を達成するためのPoCを大量に行ってもインパクトにはつながりません。簡易的に売り上げを上げようとすると試すことが増えますが、我々は事業として成り立つ製品やサービスにつながるところまで時間をかけて伴走をしていくことにこだわっています。
原田
一方で、企業が成長していく過程で出資の話も増えていくと思いますが、今後の資本面での方針について教えてください。
椎橋様
外部からの調達はかなり慎重に考えています。今、松藤から話があったように純投資、VCからの調達は、結局期限が設けられているので出資者に対してリターンを出すことが優先されます。それは必ずしも我々が描く「すべての産業領域でイノベーションを起こしていく」ことに結びつきません。
また、「イノベーションを起こす」「テクノロジーとビジネスをつなぐ」、そういう力は資本があっても買えるのものではなく、プロジェクト単位で実直に結果を出すなかで磨くしかありません。そのため、これまではあえて制約をかけて調達をすることはしませんでした。
しかし、例えば既存クライアント企業ともう一段しっかりと組んで長期的に事業開発をしていくフェーズでは、一定のレバレッジできる資本状態が重要になってきますし、資本関係を結ぶことでよりクライアント企業と強固な関係ができるというのであれば、必要性に応じて資金調達をしていくというスタンスでいます。
松藤様
お客様に対して誠実に対応すべきだと思っていますので、お話をいただいた時点でできないものに対し「それをやる意味はありますか」と言えることが大事だと思っています。なぜなら、我々のミッションは「すべての産業の新たな姿をつくる」ことだからです。信頼関係を作るためには足元から誠実な関係を作ることが大事ですし、決して不誠実なことはできません。クライアント企業と長期的な関係を築くためには無理なことを行わないのも我々のスタンスです。
「ビジネス」「機械学習」双方の知識を持つソリューションデザイナの採用が課題であり、今後の事業の肝になる
原田
今、組織としてどういった課題感をお持ちでしょうか。
椎橋様
まさに“ソリューションデザイナの不足”です。弊社ではソリューションデザイナというポジションが、いろいろなクライアントとさまざまなプロジェクトを通してイノベーションを生み出す起点になります。その為、ソリューションデザイナの人数あるいは能力が、プロジェクトの数に直結します。
少し前までは魅力的なテーマをどのように獲得するかが課題でしたが、最近ではお問い合わせを多くいただく機会も増えている一方で、キャパシティの問題でお待またせしてしまうケースも少なからずあります。ニーズにしっかりとお応えしていく為にも、ソリューションデザイナチームの強化、それに付随する育成強化が必要だと考えています。
原田
ソリューションデザイナの職務内容について具体的に教えていただけますか。
椎橋様
ソリューションデザイナという職種は、AIをビジネス実用化していく上で不可欠な人材であり、弊社にとって他社との差別化にも繋がる非常に重要なポジションです。「ビジネス」と「機械学習」双方の知識を持ってクライアントの課題解決を実現するための業務をご担当いただきます。
具体的には、クライアント候補となりうるリードの獲得（問い合わせや紹介からの案件が中心）、クライアントへのヒアリングおよび施策の提案、AIプロジェクトにおけるプロジェクトマネジメント、クライアントへのAI技術のレクチャー・コンサルティングです。
なお、AIモデルの開発は社内の機会学習エンジニアが行うため、機械学習のコーディングは業務には含まれません。
原田
ソリューションデザイナの仕事のやりがいや面白さについて教えていただけますか。
椎橋様
弊社のクライアントは各業界の大手企業が多く、プロジェクトの成果がその業界自体を変革する可能性を秘めています。経験豊富な機械学習エンジニアとともに、最先端の技術を実際のビジネス現場に導入する経験を数多く積むことができます。「コンサルティングのみ」「技術提供のみ」ではなく、課題の発掘～解決まで一貫して関わることができます。AI時代に求められるビジネス人材のロールモデルになれる可能性を秘めています。
また、弊社のソリューションデザイナが営業をして、プロジェクト自体をやるか・やらないかを判断できるため、「何をしたいのか」といった目標があれば、そこに向かって注力できます。こうした経験は、ある程度事業が成り立っている大手企業の中では難しいことだと思います。
さらに、クライアント企業のビジョン実現のためにコンサルワークで支援をしながら、AIテクノロジーの力を活用して企業ないし産業自体をイノベーションしていくという、目の前の達成感と、長期的な達成感という2つのやりがいを感じられることも大きな魅力だと思います。
原田
ソリューションデザイナのKPIはどのように評価されるのでしょうか。
椎橋様
ドライに数字的なKPIを置いているわけではありません。一方で、ソリューションデザイナのチームに売り上げのミッションがあるため、1年間の計画を作る際に、既存のクライアントやこれからのクライアントに対して「こういうテーマで取り組んでいきたい」とそれぞれがストーリーを決めてから実現していきます。
またプロジェクトを獲得する時も「なぜやりたいのか」「長期的にどういうイノベーションにつながっていくのか」それぞれのテーマやストーリーに沿っているのか中身をチェックします。 当然、経営としては収益をチェックしながら管理していきますが、売り上げが足りないからと言ってその達成が現場の行動原理になることはありません。
原田
どういった人材に入って欲しいとお考えですか。
藤井様
コンサルティングファームのSC（シニアコンサルタント）からSM（シニアマネージャー）クラスでこれまでプロジェクトのリードを経験してきた方を求めています。必ずしもAI関連のプロジェクト経験は必要ありません。技術サイドにいる方にビジネス力を高める努力をしていただくよりも、ビジネス感覚を持ったコンサルティングファーム出身者の方に技術側をキャッチアップしていただくことがベストだと思っています。
原田
マインド面ではどういった方の相性がいいと思いますか。
藤井様
相性ももちろん大事ですが、基礎的な要件として、自立して動ける方かどうかを前提として重視しています。
その上で、個人的には好奇心がある方がいいですね。いろんなことをやりたい、変わることにわくわくするというパッションがある方や、面白いことにシフトしたい、いろいろなジレンマを解決していきたい、といった方が合っていると思います。
