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ソフトウェアだけじゃ解けない課題 AIでオペレーションに向き合うしかNight — Transcript

by LayerX 公式 · 1,789 words · 1,789 segments · language ja · Watch on YouTube

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0:00はい、ではお時間になりましたので本日の
0:04イベントの方を始めさせていただければと
0:06思います。本日ちょっとオフラインとオン
0:09ラインとハイブリッドで配信をさせて
0:11いただいてるんですけれども、えっと7時
0:13からですね、ソフトウェアだけじゃ解決
0:14あの解けない課題AIでオペレーションに
0:17向き合うしかないということで始めさせて
0:20いただければと思います。よろしくお願い
0:21します。で、ちょっとオープニングなん
0:23ですけれども、あ、あのオフラインの会場
0:25の方拍手ありがとうございます。控えめ
0:26じゃなくて全然盛談にやっていただいて
0:28大丈夫なんですけれども。はい。よろしく
0:29お願いします。ちなみに、あの、私視会
0:32やりすぎて人生で20数目ぐらいで拍手は
0:35おったみたいな形なんですけど、今日は、
0:36あの、ファシリデーター務めさせて
0:37いただきます。えっと、レアスの飯沼と
0:39申します。よろしくお願いいたします。で
0:41、少しだけちょっと自己紹介させて
0:42もらえればと思うんですけども、私もあの
0:44爆落事業部というあのレアのB2Bの
0:46サーズのあの事業の通でプロダクト
0:48マネージャーやっておりまして、あのAI
0:51今回タイトルに入れさせてもらってるん
0:53ですけども、実はあの車内の営業生産性
0:55向上のプロダクトみたいなのPMと、あと
0:58AIコーディングツールの力を借りながら
0:59行動を書いているというか、書いてくれた
1:02コードをこう眺めながらですね、なんか
1:05ちゃんと動いたなと言いながら、あの品質
1:07の低いコードちょっと量産するみたいな
1:09動きをちょっと再起していたりしはい、
1:11よろしくお願いします。ちょっと僕はあの
1:12バックグラウンドがハードウェイの
1:13エンジニアだったりするのであんまり外屋
1:15エンジニングみたいなとこはやったことが
1:16ないって形にはなるんですが、あの
1:18プロダクトマネージャーとして、ま、あの
1:20プロダクト作ったり、AIの力を借りて
1:22オブレーション改善したりみたいなのを
1:23日々やっていたりします。で、今日
1:25ちょっと数分でまずですね、あのイベント
1:27のあの趣旨みたいなところご紹介させて
1:29いただければと思います。で、あの、オフ
1:32ライン、オンラインどちらとも
1:33ハイブリッドであの、配信している理由に
1:36もなってるんですけれども、あの、
1:38プロダクトマネージャーって結構あの会社
1:39の中で孤独になりやすいなみたいなところ
1:41があるかなと思っていまして、ま、仕事柄
1:44なんかこう人数がたくさんいるような役割
1:47でもないですし、会社によっては
1:50プロダクトマネージャーっていう風に
1:51名乗ってない方だけど、実際そうやってる
1:53よなみたいな方もいたりとか、会社の中に
1:551人しかいませんみたいなところがあっ
1:57たりして、実はあの、シリーズでこういっ
1:59たイベント開催させていただいてるんです
2:00けれども登壇者募ってテーマを絞ってあの
2:04お話いただいたりオフラインで参加
2:06いただく方に関してはそのLTの後にです
2:08ね渾新会を設けさせていただいてま自分の
2:11困ってることを共通の話題を公開しながら
2:14会話したりっていうところを目的にして
2:16ます。で、なるべくですね、何か持ち帰っ
2:20ていただいて、明日からの行動が少しでも
2:22変わるいいイベントにできればなと思って
2:24いるので、是非ぜひ、あの、登壇される方
2:27すごい
2:29多分お忙しい中とかしたので、渾新会の時
2:32とかもいろんなあの、お話できればなと
2:34思っています。で、今日ちょっとあのAI
2:37かけるオペレーションっていうタイトルで
2:38あのイベント開催させていただいたんです
2:40けれども、そのちょっと背景みたいなのを
2:42少しだけ補足させていただければと思い
2:44ます。で、あの、私どもレアクスでは結構
2:48、あの、ソフトウェア、あの、特にサズを
2:49作っていたりするんですが、結構昨日開発
2:52する中でなんかこう導入前後のこういう
2:56課題結構色々あるけれども、機能として
2:58作るにはちょっと難しいなみたいなものが
3:01結構たくさんありまして、あの、導入前後
3:03に発生するユーザーさんの手作業とか課題
3:05みたいなところを解決できないなみたいな
3:07ところが今までちょっとモヤモヤしてる
3:08ところがありましたと。一方で、あの、
3:10AIの登場によって結構この辺がですね、
3:12AIと人間がオペレーション課題をあの、
3:14解決しやすくなったりしたので解決できる
3:17幅が広がっているなという風に思う一方で
3:19多分あの活用できてる会社とそうでない
3:21会社みたいなところは結構分かれやすい
3:23ような状態に貯金になってるかなと思うの
3:25で、あの、解決できてるかどうかという
3:27よりは多分実際には課題を解決する時に
3:30結構アクセ闘されてる、あの、会社さんの
3:32方が登壇者の方も含めて多いんじゃないか
3:34なと思うので、ま、あの、課題に挑んでる
3:36方をちょっと今回は登壇者の方でお招きし
3:38で、ま、どういった思考錯誤があるのか
3:41みたいなとこのリアルな話をちょっと共有
3:43いただけたらなと思っているというような
3:45次第でございます。で、ちょっとここから
3:48初連絡なんですけど、オフラインの方向け
3:49になんですけれども、えっと、一手なけご
3:51注意事項がございまして、あの、向えの
3:53オフィスのフロアがちょっと別の会社さん
3:54が入ってる関係で通路でのあの、大きな声
3:57での会話だけはお控えいただければと思い
3:59ます。では、ちょっとイベントの方始め
4:01させていただければと思います。で、最初
4:04はですね、あの、クベルさんの富士山と
4:06いう方にセルワークによる歌詞とは何かと
4:09いうタイトルで登壇いただければと思い
4:11ます。では、富士さんよろしくお願いし
4:12ます。
4:23あ、こんばんは。夜遅くにありがとう
4:25ございます。スクエルの藤井です。
4:27よろしくお願いします。トップバッターな
4:29のでちょっとラっとしないように気をつけ
4:32たいと思ってますのでよろしくお願いし
4:34ます。で、セルワークによる価値とは何
4:36かっていうことで、あの、ちょっとこうご
4:40別具体的な事例というよりはちょっと
4:43ふわっとしたところもあるんですけれど、
4:45あの、何を売るのかっていうところが
4:47すごい向き合ってきてるので、ま、その話
4:49についてお話しさせていただければと思っ
4:51てます。よろしくお願いします。ま、
4:53ちょっと簡単に自己紹介なんですけれど、
4:56えっと、私、ま、AI何でも親的な人間
4:59でして、あの、ま、AIベンチャーにい
5:01たりとかで、昔コンサル会社に行ってです
5:03ね、Exelと格闘を続けてたりとか、ま
5:06、そういうことをしてますので、ま、学校
5:08室系と、ま、AIみたいなところは、ま、
5:10結構こう長くやってきてるっていう、ま、
5:12そ、そんな人間になっています。で、今、
5:14あの、クベルでまさにこのあのAI活用的
5:17な新経事業の立ち上げてことをやらせて
5:19いただいてますっていう人間です。
5:20よろしくお願いします。ちょっと簡単に
5:23最初に自己紹介、あの、会社紹介させて
5:25ください。あの、クベルっていう会社が、
5:28ちょっとまだ聞いたことがないっていう方
5:30もいらっしゃるので、元々はチャット
5:31ワークを提供してた会社でして、あの、
5:34チャット株式会社から写名が変更して、今
5:37クベルという会社になっています。ちょ、
5:39この中で、あの、Bパースっていう言葉を
5:41聞いたことがある方っていう方拒否して
5:43いただけてると、あ、さすがに今回多いっ
5:45すね。ありがとうございます。ま、大体
5:47最近言うとしめとかっていうのが多いので
5:50、ちょっとだいぶ普及してきてすごい
5:52嬉しい限りです。あの、ま、まさに
5:53チャットワークとあのBパースという事業
5:55を立ち上げてまして、ま、ここをあの
5:57コミットしてあの進めている会社です。で
6:00、Bバースについては今あの2つ主力を
6:02やっていましてで、1つがこ卓下という
6:04サービスであのチャージ式のあのオン
6:07ラインBPOというものを1つやらせて
6:09いただいてます。で、もう1つがあの月額
6:11固定であのロームマットっていうような
6:13ことをあのやらせていただいてますって
6:15ことをやってます。今日はその中であの
6:17事業とかAIのところを立ち上げてるとこ
6:19の、ま、鑑定の話になってます。こっから
6:21本題になります。で、あのBパ数がちょ、
6:25ちょっと正直どういうイメージなのか
6:26分からないっていう方が結構いらっしゃる
6:28ので、ま、短期的にはこういうことやろう
6:30としてますってイメージです。こちらあの
6:33弊社のチャットワークを通じて、ま、今も
6:35やってるんですけれど、あのバック
6:37オフィスの方々にあのオンラインアシス
6:39タントっていう形であのサポートをさせて
6:41いただいてます。で、ここに対して、あの
6:44、その、あの、今は人力でも結構やってる
6:46ところってかなり多い、正直多いんです
6:48けれど、ま、ここに徐々にあの、AI順と
6:50投入していってまして、で、あの、他の
6:52サースとかと連携していくみたいなことを
6:54、ま、ちょっとずつ進めてるっていうのが
6:56、ま、Bパスのイメージになってます。
6:58だんだんこうAIエージェントと人が
7:00ハイブリッドになって、あの、行くって
7:02いうような、ま、そういう形のことを今
7:04進めてるっていうものです。ま、ざっくり
7:06とこういう形がBパースになっの短期
7:08イメージです。で、これ今回あのお題
7:11いただいてまして、結構何喋ろうかなって
7:14いう風に思ったんですけれど、ま、結局
7:17あのあ、本当にあるんですっていう話なん
7:19ですけど、ソフトウェアだけで解けない
7:20もって結構多くてですね。で、それは何な
7:22のかっていう話なんですけれど、ま、個人
7:25的にあのソフトウェアって結構やろうと
7:27思えば実現できないことはないって思って
7:29ます。なのでやる気になったらほとんど
7:30できるか、あ、それはも体とあの変更可能
7:34性の問題で、ま、どこまでやりますかって
7:36いうのが、ま、まさにイロにな
7:37るっていうのはここなのかなと思ってます
7:39。で、例えばあのExelの業務自動化し
7:41たいですって言われてもEXEL無限に
7:43ありますし、シート全部いっぱいあります
7:44し、関数めちゃめちゃあるので、それ自動
7:46化しろって言われても結構難しいですし、
7:48ま、いろんなシステムので全部横断した
7:50いって言われてもあれもこれもこれも繋げ
7:51てAPI繋げてみたいなことを無限にやる
7:53のも、ま、結構難しいとか、あとあの高度
7:56な人のなんかこう判断を、ま、自動化して
7:59いきたいみたいな話もその方の言語化って
8:02相当難しいので、ま、こういうことって
8:04結構多いんじゃないかなと思います。なの
8:05で個別ケースを何かこうAI化していくっ
8:08ていうのは、ま、頑張ればできるですけど
8:10本当にやりますかっていうのが、ま、この
8:12お題なのかなと思います。で、これ冷静に
8:15分解していくと結構やっぱくぐるところっ
8:18て多いなっていう印象があります。例えば
8:20制約条件として、あの、ま、実行環境、ま
8:23、特になんか弊社は、あの、中小企業さん
8:26の結構地方の会社さんとか多いんです
8:28けれど、あの、紙でまだまだやってますと
8:30か、ま、そういう企業さんもいらっしゃい
8:32ますし、すごい古いシステムでもうCSV
8:35も出せないんですみたいなお客様も
8:37いらっしゃったりするので、ま、結構
8:38いろんな制約があります。で、またあの
8:42AIでやってこうとすると結構あの大変に
8:44なるのが業務フローをちゃんとロジック化
8:46できますかみたいなところとかもなんか
8:48ふわっとしていてよくわかんなくて時に
8:51よるみたいなことも結構あるのでそもそも
8:53この制約っていうのをくぐり抜けた上で
8:55さらに費用としてあの汎用性がある
8:59サービスを作ろうとするとまカスタマイズ
9:01しなきゃいけないって出ますしじゃ特化
9:03するとあ別対応が増えるとまよくよくある
9:05トレードオフの関係があるのでただ
9:08やっぱり新規とかHケ数を1こういうこ
9:10潰してソフトウェアで対応していくのは、
9:13ま、正直費に合わないので、ま、こういっ
9:15たところ、あの、人なのかなとかで、
9:16さらにそこをくぐって効果ってなんだ
9:19みたいな話になってくるんですけれど、ま
9:21、当然業務が多いと効果ってすごく出るん
9:23ですが、あとはそれ以外の処理スピードと
9:25か、あの、スケーラビリティとか、あと
9:27なんかこう疲れじゃないですけど、脳内の
9:30疲れであるとか、ま、いろんな感覚のあの
9:32生産性みたいな話ってのも出てくるかなと
9:35思ってます。結構これくぐっていかないと
9:37いけない話なので、あの、変数が多いです
9:41という形です。なんでスケールできるよう
9:43なソフトウェアビジネスを今見つけようと
9:46しても、正直新たにこれだみたいなやつっ
9:48ていうのは都合よくはないっていうのが私
9:51の理解です。
9:53で、ちょっとここで冷静になった時に、
9:55あの、じゃあ制成でなんで皆さんこう
9:57頑張ろうとしてるのかみたいな話なんです
9:59けれど、ま、従来はあの、ギャスとか
10:01マクロとかRPAとか色々ありましたと。
10:03で、あの、これって、ま、定型処理で定型
10:06で作って、ま、頑張って作っていけば
10:08できるもののやっぱちょっと変更されると
10:09もうダメだみたいな。私、ま、機械学習
10:12ずっとやってまして、あの、今ブーム2回
10:14目なんですけど、ま、正直分類とか、あの
10:17、多少しかできないみたいなところがあっ
10:19たものが、ま、かなり広がった、あの、
10:21曖昧なものでもできますし、あの、ま、
10:24正直作るのもだいぶ早くなったので、ま、
10:27結構こう、あの、できること増えたって
10:29思いがちなんですけれど、やっぱりケース
10:32探索するコストが結局高いっていう話です
10:35よ。なんで会社の生産性とかいろんな生産
10:37性高まってるんですけれどこれだっていう
10:39のを探すのが結局重いっていうのが私の
10:42感覚です。で、私もあのAIエージェント
10:46だとかあのプロンプソのシングルショット
10:48だとかあのNatをホスティングしてあの
10:50提供してたりとかリファとかも運用したり
10:52してたんですけどまいろんな声が出ます。
10:55あの、こんなあの、エアエージェントで
10:57どうですか出すと、いや、これサースと
10:59違いわかんないんですよねみたいな話とか
11:01をいいて、あの、これな、なんか計価値
11:04って何ですかね?みたいな質問いただい
11:06たりとか、あとExel大変なんで、これ
11:09のチェックとかなんか、あの、あの、
11:10そもそもExelの関がバグってるか見て
11:12欲しいとかっていう話とかもいっぱいある
11:13んですけれど、いや、それちょっとAI
11:15じゃないんですよねみたいなこと、あ、
11:16そうなんだみたいな話とか、あと、あの、
11:19こうて点にしか効果がやっぱり出ないので
11:22、あの、全体的に効果を出そうとすると、
11:24あの、業務の線をこう繋いでいかないと
11:26いけないので、ま、それを全部AIでや
11:28るっていうのも現実的じゃないですし、ま
11:29、ソフトウェアでこうやついでやってった
11:31としても結構大変ですみたいなところが
11:33あるので、ま、思ったり大変ですねって
11:35言われることが、ま、結構ありますと。で
11:37、一方で、あの、これディープライニング
11:39の時もそうだったんですけど、目で見て
11:40確認してるとか、ま、そういったもの結構
11:43一瞬でスケーラビリティ出していただけ
11:44るっていうのがあるので、ま、そこについ
11:46てはすごくあの、びっくりされたりとか、
11:49あとあの、データ1個に対してあの、複数
11:51のこう観点で考えてチェックしていく
11:53みたいなことって結構脳が疲れるんです
11:55けれど、あの、それをこうマルチで自動実
12:00は、ま、すごいいいですねっていう話が
12:02あります。で、例えばあの弊車だとあの、
12:05えっと、Bパースまさにそうなんです
12:06けれど、なんか応募者がすごく多いんです
12:09ね。あの、社員の応募者ですね。で、その
12:12方ってあの経理だったりロームだったり
12:13いろんなことやってたりするので、どこの
12:15ポジションに当てはまりますかっていうの
12:17をリクルーターの方が1人の航候補者に
12:19対して5枠ぐらいこう頭でこう見ながら
12:21大量の求人と戦うみたいなことをやったり
12:23するんですけれど、ま、そういうのまさに
12:25LLMが使えるところなので、ま、そう
12:28いうところをうまく見つけるっていうのが
12:29、ま、あの、いいんですけれど、結構絶望
12:32の声の方が正直多いっていうのが、ま、
12:34感覚です。で、こういったケース、あの、
12:37私、ま、ドロ策個別ケースやってるんです
12:40けれど、結局いつも思うのって、このAI
12:43使ったオペレーションで提供何なのって
12:45いう話に結局は向き合ってるっていう話
12:48です。私、あの、一応、あの、PDMと
12:51いうか、ビズデブというか、AI何でもや
12:53みたいな感じなので、ちょっと事業開発
12:54目線で、あの、ラストワンマイって何なん
12:57ですかね?みたいな話なんですけど、ま、
12:59これかなと思ってます。で、1つはあの
13:02ユーザーさんにあのソフトウェアを提供
13:03するセルソフトウェアの話ともう1つ
13:06ワークを提供するっていうのはかなり違
13:08うっていうところです。で、これ何なの
13:11かっていう話なんですけど、上はちょっと
13:13誤解あるかもしれないですけど、ちょっと
13:15強調してあの言ってるので、あの合計が
13:17あったら申し訳ないんですけど、上はあの
13:19ソフトウェアの動作を保証してるものだて
13:21思ってます。で、下は業務の実行もしくは
13:23関水なので、あの幅がかなりあるという
13:28ところが大きな違いかなと思ってます。で
13:31、これ分解していくと、あの、結局
13:33ユーザーさんとしては、あの、ま、
13:35ソフトウェアを提供した場合は自ら運用し
13:38ていくことになるので、ま、結果がどう
13:40なるとか、あの、そういうところも全部
13:42ユーザーさんするという話かなと思って
13:44ます。で、一方でやっぱソフト屋ってあの
13:46標準化されてるのでスケーラビティは出し
13:48やすいので、あの提供者側としてもすごい
13:51嬉しいんですけれど、ま、活用にの定着に
13:54すごい時間かかったりとか、ま、そういう
13:56ことも起きますし、あの、あんまりサスと
13:57かだとカスタムがしにくくなったりとか、
14:00ま、そういうことも起きますが、ワークの
14:02方になると、あ、業務の完了に対して
14:05コミットするっていうモデルになるので、
14:07ま、定期幅が柔軟になりますと、ま、そこ
14:09は結構大きな違いかなと思ってます。で、
14:11ユーザーさんの期待もま、るっとお願いし
14:14たいのだったりとか、ま、結果で見るとか
14:16そういうのが強いですし、依頼する側って
14:19あんまりこう認知の学習コストが低いので
14:21、ま、依頼しやすいっていうところが特徴
14:24としてあるかなと思うんですけど、リスク
14:25は大きい。提供側としては、あの、
14:27スコープが変わったりとか、すごい人で
14:29依存したりとか、ま、原価が開したりとか
14:31いうのがあるので、この右を成り立たせ
14:34るっていうのが、ま、すごく大変なので、
14:36どこまでを完了すると嬉しいのかで、その
14:39最後までやり切れるのかっていうところの
14:41こう微妙な一歩の境い目っていうのが
14:43かなりこう効いてくる話かなと思うんで、
14:47どこまで行っても現場のこうサ数であると
14:49かソフトウェアを運用する側の業務とか
14:53世界っていうところを人で埋め
14:55るっていうとところはまだまだ必要な行為
14:57なのかなっていう風に思ってます
15:01とはえですよ。これあのやっぱりこう全部
15:04じゃあ人でやりますかって言うとちょっと
15:06ありえないって話になるのでま結局
15:08ユーザーさんのニーズに応じてあの業務
15:10フローが業務料が多くてフローが短いよう
15:12なやつはもうソフトウェアでガンガン行き
15:14ましょう。で、長い業務とか1ケースとか
15:16、ま、ちょっとラストワンマイル的なこと
15:18が長いですねっていうものに関しては
15:20やっぱり人だろうっていうのがちょっと私
15:22がこうビープスのいろんなこう紙とかあの
15:25いろんな経理だとかロアとかに向き合った
15:28結果ま結局はこれですとなんであんまり
15:31ユーザーさんにおいてこの家庭とかまそう
15:33いうのにはあまり興味がなくってま結局何
15:36でやっててもいいんですけれどやっぱりこ
15:38ミッとしなきゃいけないであのそれが雑に
15:41言うとうまい安いの世界に近くくなって
15:43くるんですけれ
15:44ま、そこの価値が今までソフトウェアで
15:46やっぱり行けてなかったところがあるので
15:48、ま、そこをうまくハイブリッドできる
15:50ような、ま、時代になってきたかなって
15:52いう風に思ってますので、ま、こうした
15:54ことを弊車では、ま、ずっとやってきて
15:57るっていう、ま、そんな形です。なので
15:59ソフト解けないっていう話はやっぱこの
16:01最後ですね、あの長い業務で本当のこう
16:04ラストワマイルのとこの業務完了までいけ
16:06ますかっていうところはやぱりどこまで
16:08行ってもユーザーさんによってちょっと
16:09違ったりすることがあるのでま、そこは
16:11あのソフトではないところになってくるか
16:13なっていうのがちょっと私の考えですって
16:15いうとこです。
16:17あれ時間余ってんのか。はい。なんで弊車
16:21としては結構あの幅が広い会社なのであの
16:24ま、オペレーションに寄ってるものである
16:26とかなんかAIに寄ってるものとかなんか
16:29いろんなことができるのでま、こうした
16:30ことをオペレーションしながらあの改善し
16:33てチューニングしていくような方々って
16:35いうのをあの募集してますっていうところ
16:37です。結構このドメインに強くてAIとか
16:41やってける方っていうのはこの今後の時代
16:43でかなりこうあの伸びるかなっていう風に
16:46思ってるのでまぜ非チャレンジしたい方は
16:48是非あの弊社にお声がけいただければなと
16:50思ってます。はい。じゃあ私は以上ですね
16:53。
16:55はい。ご成聴ありがとうございました。
17:01富士山さんありがとうございました。
17:06いや、クエさんのお話結構僕はBパースの
17:08ことを知っていたのでか
17:11どういうことやってるのかなと思ったら
17:12結構やっぱ覚悟問題大きいんだなっていう
17:15風にちょっと思っていて、あの
17:16ソフトウェアで解決できないとこう泥臭く
17:18人手でやってみた後とAIに任せるって
17:20ステップをやっぱり踏んでらっしゃるんだ
17:21なってのは、ま、めちゃくちゃ参考になっ
17:23たなという風に思うのと一歩で大変だろう
17:25なっていう思いと両方ちょっと抱きまし
17:27たっていう形でした。ありがとうござい
17:29ました。ちょっと僕のスライドが投映され
17:32てない。少々お待ちください。あ、映り
17:33ましたね。
17:34では次の方、えっと、えっと、アイブリーの金井さんですね。えっと、プロダクトマネージャーが挑む世界を変える
17:40AI
17:40プロダクトの創を成長というタイトルでよろしくお願いします。お願いします。
17:53えっと、アイブリーの金井です。よろしくお願いします。
17:57えっと、今日ですね、そのAI
17:59オペレーションかける、AIかける
18:01オペレーションエクセレンスの社会実装
18:02っていうことで、結構大きなことを書い
18:05ちゃってるんですけど、どうやって世界を
18:06変えるようなAIプロダクトを作ってそれ
18:08を成長させていくんだっていう観点では
18:12話していきたいと思います。と、えっと、
18:14私、えっと、メル、全職メルカリで
18:17プロダクトマネージャーしていて、その時
18:19は検索エンジンのアルゴリズムの改善とか
18:21、あとは出品の改善とかっていうのもして
18:24ましたと。で、その後アイブリーに入社し
18:27て、アイブリー入社してからはプロダクト
18:29マネージャーとして入社したんですけど、
18:31あの、結構長いこと事業責任認証
18:33アイブリーで、ま、1年くらいやってて、
18:35直近3ヶ月一瞬プロダクトマネージャーと
18:38してめちゃくちゃガンガンこうこれから
18:40話すことなんですけど、そういう
18:42プロダクトをリリースするぞっていうのを
18:44やって、また来月からですね、ま、事業
18:46責任者に戻るみたいなことをやっており
18:48ますと。で、今日のテーマなんですけど、
18:51イベントのテーマAIかける
18:53オペレーションエクセレンスだと思うん
18:54ですけど、そのこのAIかける
18:57オペレーションエクセレンスをもう特にお
18:59客様のこの業務オペレーションを広く改善
19:02していくための取り組みについて話なと
19:04思っております。ほい。まずアイブリーに
19:08ついててところで、ちょっと課題、我々が
19:10どういう課題持ってるかっていうところで
19:12言うと、ま、労働人口が不足していきます
19:14よねと。ま、特に中小企業では人手不足で
19:17、ま、運営にそもそも主張がありますよ
19:19ねっていうことがあって、この労働人口が
19:21不足していくっていうのはおそらく今後
19:24変わることのないようなこう直面していく
19:27方だと思っていますと。で、その中でも
19:30その電話業務って顧客接点としてなんか実
19:33はかなり重要なんですよね。まだまだ
19:36なんか全部に変わったんじゃないのとかっ
19:38ていう風に思われることもあると思うん
19:40ですけど、ま、実はまだまだ電話が1番
19:42ですと。で、その中でもその電話対応に
19:44課題を感じているっていうような企業様は
19:46めちゃくちゃ多いですと。で、我々がやっ
19:49ていきたいのって、この対話型のAIを
19:51浸透させることによって、ま、現場の業務
19:54オペレーションの改ざを目指していきたい
19:55ですと。え、人のAIが人の代わりに色々
19:59やってくれるので、人は自分がやるべき
20:01ことに集中できるっていうような状況を
20:03目指していきたいと思ってますと。ま、で
20:06はその状況を広く社会実装をするために何
20:09が必要なんですかっていうところで、ま、
20:12大きく、えっと今回特にプロダクト観点で
20:14言うと2つあると思っていて、AIで
20:16解けるような業務の種類を増やす、幅を
20:18増やすっていうところですね。で、我々で
20:20言うとその電話での自動応答であったりと
20:23か、アフターコールワークって呼んでいる
20:25、ま、予約代長の連携であったりとか、
20:27CR2Mの連携とかですね。で、さらに
20:31それを誰でも超簡単に使えないとそもそも
20:33世の中には広がってかないですよねって
20:35いうところがあるので、その2つが大事だ
20:37と思っておりますと。え、1つ目のAIで
20:41解ける業務の種類を増やすっていうところ
20:43なんですけど、あの従来のIVR、あの
20:46IVRっていうのは銀行とかクレジット
20:49カード会社とかにたまに電話すると何々の
20:51方は1番、何々の方は2番押してください
20:53みたいなのが流れると思うんですけど、
20:55あれって結構最後まで聞くの大変だったり
20:57しますよね。それを今アイブリーだと
21:00アイブリーも実際その名前がアイブリーっ
21:02ていうだけあってそういう機能を提供して
21:04いますと一方で最近ですねそのAI
21:08オリエンティなプロダクトにリファウンド
21:09するぞっていうのをやっていまして直近
21:12ですともうグ要件は何ですかってAIが
21:15言ってくれるので明日予約したいですとか
21:17今日予約したいですとか誰々さんと話し
21:20たいですとかっていうのを言うとそれに
21:22応じてAIが自動で振り分けてくれますと
21:24。で、営業時間何時ですかとかって聞くと
21:26、その営業時間が事前に登録されているの
21:29で、その回答に対してはAIがそのまま
21:31答えてそこで完結するみたいなものを提供
21:34していますと。で、必要に応じて人とも
21:38話せますよっていうところですね。で、
21:41このアフターコールワークって呼んでいる
21:43オペレーションもどんどん自動化させて
21:45いこうと思っていて、この点の業務だけで
21:48はなく、この一期通感した線の業務を解
21:50くっていうのが結構大事だと思っていて、
21:53ここはアイブリーでもめちゃくちゃ重要し
21:55ているところですと。あの、アフター
21:58コールが要するに例えば予約代長の連携で
22:01あったりとかCRMのシステムの連携とか
22:04あとはえっとそれってどっかに
22:07エスカレーションしなきゃいけなかったら
22:08人につぎましょうみたいなところですね。
22:12で、我々提供してるもって、えっと、使う
22:15は使うほど業務オペレーションが楽にな
22:17るっていうような仕掛けを用意していまし
22:19て、実際にAI電話使って業務を開始する
22:23と、ま、初期設定時には考慮されていない
22:26ようなでも自動化可能みたいな問わせ内容
22:29っていうのが発生するので、それをAIが
22:31分類して提案しますと。で、それを確認し
22:33て選択するだけで現場の業務改善になる
22:35ような仕掛けを作っていて、ま、結局自己
22:38改善サイクルを提供できますみたいな
22:40ところで
22:42やっておりますと。ま、こういうことやる
22:44ことによって1番初めに言っていたあの
22:46業務の解ける問題の数が広が
22:48るっていうところですね。ここを作って
22:50おりますと。で、2つ目にこう誰でも簡単
22:54に使える体験っていうのが必要だなと思っ
22:58ていて、ここに対しても取り組んでますと
23:00。で、ごめんなさい。30
23:02秒で作れるって書いてあんですけど、動画撮ったら
23:041
23:04分かかってたんで、ちょっともうちょっと頑張って次回
23:0630
23:06秒で作れるような体験を作ろうと思うんですけど、なんかもうこれホーム入れるところから取っちゃってるんですけど、ホーム入れる時になんか適当に会社入れてもらってんですね。今適当にクリニックって入れて、本当に適当なところを選びましたと。
23:21選んで、ま、これ入力完了していくと
23:32ほい。はい。今電話番号を作ってますって
23:35いう画面ですね。
23:38はい。簡単セットアップっていう機能を
23:40提供していて、で、これ選んでもらうと、
23:42今AIがさっきの会社名ですね、あそこ
23:45からホームページの情報取ってきて、
23:48どんなルールを作るといいですか?ていう
23:50のを提案してくれていますと。で、適当に
23:53ポチ、これは対応したいな。こういうが
23:56あるなっていうのをポチポチって選んで
23:58もらって
24:01確認して進むっていう風にしてもらうと
24:03もうこの段階でルールができてあは実際に
24:06電話かけてみると体験できますよってなっ
24:08ていてここでこの編集画面で実際にさらに
24:12編集することもできますよみたいな形でま
24:14大体今だと1分くらいでえっと誰でもAI
24:17電話が作れるっていうところで本当に簡単
24:19に作れるっていうところを目指していて
24:21究極的に1秒作りたいよねっていうのを
24:24車内では言っております
24:26それに加えてこう誰でも無料で利用開始
24:29できるみたいなところを提供していて、
24:31元々アイブリフリートライアルっていう形
24:33でやってたんですけど、今だとその
24:35フリーミアムにしようっていう動きがあっ
24:37て、その実際にAIを幅広く使ってもら
24:41うって思った時に本当にできるだけ
24:42ハードルを下げたいですね。そしてAIの
24:44機能も無料で提供したいっていうところが
24:46あって、ま、プレミアムっていう形で一定
24:48着電量まではお客さんが自由に使いますっ
24:51ていう世界を作って、このAIを浸透さ
24:53せるためにビジネスモデルそのものを買い
24:55に行くっていうような取り組みを直近して
24:57いました。で、実際それらをどう作ってる
25:01んですかっていうところなんですけど、
25:03こっから先は割と、ま、AIプロダクトを
25:06作る話なんですけど、ソフトウェアでも
25:08AIでも共通するような凡事徹底的な内容
25:11が多かったりはするんですけど、その顧客
25:13改造度徹底的に使いましょうっていうのが
25:15あると思っていて、別にAIがやって
25:17くれるからお客さんのことを知らなくって
25:19いいってことはないと思っていて、その
25:21ためにも、ま、PDMも相談に積極的に
25:24参加したりとか、お客さんと創しながら
25:27機能改善を行うようなPOやったりとか、
25:30あとはこうN1じゃないところでもっと
25:32統計的なデータっていうのを対局的に分析
25:35して何がレバーになるんでたっけみたいな
25:37そのノーススターメトリックスを見つけ
25:39たりとかっていうのをなんかこの両輪必要
25:41だと思っておりますと。え、この両輪回す
25:451人で回せるのが難しいよっていうとこも
25:47あると思うんですけど、ま、そういう時は
25:48チームとしてそのケーパビリティを持つ
25:50ことが重要ですよねって考えて動いてます
25:53と。は、あの、やることとやらないこと
25:57ちゃんと決めましょうっていうところで、
25:59あの、先ほどのあの、プレミアム出しまし
26:01たみたいなところでもこうリリースする
26:03ことで成功が約束されてるような機能って
26:05ほとんどないので、検証をめちゃくちゃ
26:07大事にしてますと。で、常に何優先して、
26:10何を後回しにしてもいいのかっていうのを
26:12考えていて、このファネルの図とかを転換
26:14した時にこのパーセンパァパネル細かく
26:17分解していくとここのパーセントがとかっ
26:19て色々あると思うんですけど、めっちゃ
26:21大事なところってそのうち半分以下ですよ
26:23ねっていうところでここをとにかく改善
26:25するようなことを考えましょうみたいな
26:26ことをやってますと。あとはこうスピード
26:30に全員がこだわるっていうのも必要だと
26:32思っていて、1日でも早く出せれば1日で
26:34も早く世界を変えられるっていう風に信じ
26:36ているので、その点においても、ま、経営
26:39もサポートが必要だと思ってますと。
26:40例えば必要に応じてカンパニーのKRとか
26:42に設定しましょうとか。で、開発チームと
26:45しては目標タイミングを決めて全力で
26:47コミットすると。え、どんだけ不確実な
26:50状況でも決めるっていうことが大切で、ま
26:52、目標さえ決めてしまえばそっからバック
26:54キャストでやるべきことっていうのが洗練
26:56されてきますよねっていう風に考えて動い
26:58ていきますと。実際にあの先ほどの
27:01プレミアムとか誰でも簡単に使えるその1
27:04秒さっき言っていた体験とかのリリースっ
27:06ていうのもアイブリではカンパニーKとし
27:08て設定していてその開発チームでやらない
27:11こととかっていうのも決めつつこう
27:13リリース目標を日付ベースでもこの日に
27:15出しましょうって思ってその上でみんなで
27:18コミットすると結果としてまプロジェクト
27:20法則から2ヶ月まで2ヶ月でリリースまで
27:23やり遂げてま今はえ顧客改造度を上げ
27:25ながらPDCAめちゃくちゃ回してますっ
27:27ていうことをやっておりますと、で、最後
27:30にあの、ま、いろんな社会課題あると思う
27:33んですけど、ま、AIとオペレーション
27:35エクセレンスが解ける課題っていうのは
27:37めちゃくちゃあると思っていて、で、
27:39プロダクト開発においてなんかそのAIの
27:41対心の技術を追い求めるだけじゃなくって
27:43、ま、それをどうやって社会に根付かせて
27:45誰でも使える体験に落とし込むっていうの
27:47が、ま、重要だよなと感じてますと。で、
27:50車内オペレーションであれ、その現場の、
27:52えっと、顧客のオペレー、顧客の現場の
27:54オペレーションであっても、ま、AIを
27:55業務で楽にして人が本来の価値を発揮
27:58できる社会っていうのを、ま、作りたいと
28:00思っていて、ま、別にこれアイブリーだけ
28:01の話じゃないと思っていて、こうみんなで
28:03、世の中みんなで作っていきましょうと
28:05思っておりますと。はい。で、我々も採用
28:08していますので、えっと、例えばこの前の
28:12段階ですね、こう世の中の人本来の活を
28:15発揮できる社会を作りたいみたいな人はで
28:19、興味を持った人は声かけてもらえればな
28:20と思っております。ありがとうございまし
28:22た。
28:28ありがとうございました。最初の藤井さん
28:31のお話ともちょっと繋がるなと思ったのが
28:33、あのお客さん側は業務頭にある業務を
28:36不労化してなんか起こしにくいって話が
28:39プロダクトで解消されててめちゃくちゃ
28:41いいなという風に思いましたというのと、
28:44あの実は弊車もアイブリさんがエンド
28:46ユーザーだったりするんですけどあのまだ
28:48IVRの機能を使っててAI電話いいなっ
28:50て率直に思ったりしましたというこれは
28:52ちょっと感想ベースなんですけど
28:53めちゃくちゃいい発表ありがとうござい
28:54ました。では次にあのちょっとレアから
28:571
28:57人あの登壇者という形で、えっと、月さんに
29:00AIと立ち上げAI
29:01と走るというタイトルでお話しいただければと思います。よろしくお願いします。
29:09はい、皆さんこんばんは。えっと、レアの望も月と申します。よろしくお願いいたします。
29:14え、私はですね、ちょっと今回AIと
29:15立ち上げ、AIと走るっていうところで
29:17直近立ち上がったAIBPO事業でですね
29:19、実際に内部のオペレーションを立ち上げ
29:21ておりまして、ま、そこで実際にAIを
29:23活用しているっていうところがあるので、
29:25ま、どうAIを使ったオペレーションを、
29:27ま、組んでるのかとかっていうちょっと
29:28実例を踏まえつつ、ま、その時のですね、
29:31注意ポイントというかヒントになってる
29:33ようなものをお話しできればなと思って
29:34おります。え、簡単にまず自己紹介なん
29:36ですけれども、えっと、元々は爆落のです
29:39ね、PDMとして、えっと、やっており
29:41まして、で、現在はですね、AIPO事業
29:43のオペレーションっていうところで、え、
29:45担当をしております。で、ま、今の担当
29:47領域としては、ま、本当にオペレーション
29:49に関わるようなところだと、ま、えっと、
29:51メインのオペレーションでこの後お話し
29:52する事業の、ま、スキャンセンターって
29:54いうものがあの稼働してたりするんです
29:56けれども、そういったところの物理のオフ
29:57ラインのオペレーションをやったりとか、
29:59ま、あとは電子の請求書を取得するって
30:01いうところのオペレーションだったりと
30:03担当しつつもですね、あの、周りの落ち
30:05てる業務は、ま、基本的には大体回ってく
30:07ようにするっていうところが、ま、今やっ
30:09てるようなところになってます。で、ま、
30:11今回のAIPO事業の、え、ま、第1弾
30:14っていうところで、ま、今回この、えっと
30:16、強く関わってくる爆楽代行っていうとこ
30:18なんですけども、直近8月にですね、第1
30:20弾として、ま、サービスを提供開始させて
30:22いただきまして、ま、お客様の中でですね
30:25、こう請求書をですね、取先さんから
30:27受け取った後にですね、後続処理にこう
30:29至るまでに、ま、一般的にこう請求所の
30:31受量業務っていうのが現状発生してるん
30:33ですけれども、ま、例えば郵送で請求書が
30:35届けば、ま、それを解して、ま、実際
30:37スキャンしたりとかメールで請求書来る
30:39タイプであれば、えっと、そのメールに
30:41書かれてるURLにアクセスしてですね、
30:43実際にその、え、請求書取りに行くみたい
30:44なところがあって、ま、皇続の処理本来
30:47やりたいところに至るまでにですね、結構
30:49無駄な業務というか、え、ま、改善した
30:51ような業務が発生するというところで、ま
30:53、爆落代行ではですね、ここをまるっと
30:55OKいたしますというとこで紙だろうが
30:57電子だろうが請求書の授業のところは我々
30:59がやってですね、え、もうあとはお客さん
31:01が使える状態にして連携していくっていう
31:03ところをやっております。で、ま、この中
31:05で非常に求められるのがまず性格性ですね
31:07。やはりこうミスなくお客様の環境に、ま
31:10、その請求書っていうのを、ま、連携して
31:11いくってことが求められます。あとはです
31:13ね、効率性っていうところで、ま、やはり
31:15皆さん、あの、決算の早期化みたいな
31:17ところに対して、ま、非常にこう、あの、
31:19感度高く持っていただいてるっていうとこ
31:20もあるので、ま、これがオペレーションと
31:22、ま、直結するかなっていう風に思って
31:24おります。なので、ま、我々
31:26オペレーションとしてはですね、性格性と
31:27効率性にこうAIとアプローチするって
31:29いうところで、ま、立ち上げフェーズから
31:30やっています。で、ま、えっと、まず性格
31:33性と効率性の関係性みたいなところが、ま
31:36、内部的にはですね、やはりこう性格性が
31:38何よりもう優先される1個であるとは思っ
31:40ていて、ま、その中で効率性を上げてくと
31:43こう、ま、必然的に人間のこう心理的にも
31:45時間的な余裕が生まれたりすると、ま、
31:47性格性上がっていったりっていうところ
31:48あるかなっていう風に思ってます。で、ま
31:50、効率性もさらにこう周辺業務の効率性が
31:53上がると我々こう設計側がですね、メイン
31:55オペレーションの効率性を上げるためには
31:56どうしたらいいんだっけとか、ま、性格性
31:58上げるためにはどうしたらいいんだっけっ
31:59ていうところが、ま、検討してったりとか
32:01そういった余裕が生まれるかなと思ってい
32:03て、ま、それぞれにこういった、えっと、
32:05軸を持ってですね、今AIとアプローチを
32:07しているっていうところが、ま、えっと、
32:08実際の現場間になってます。ま、例えば
32:11主演業務の戦めには何が必要なんだっけ?
32:13みたいなところとか、ま、そういった
32:14ところを、ま、全体のオペレーションとし
32:16て今取り組んでます。ちょっと実際の事例
32:19を、ま、簡単にお話しできればなと思うん
32:21ですけれども、ちょっとお話しできる範囲
32:22のものになるんですが、ま、周辺業務の
32:24効率性っていうところで、ま、例えばもし
32:26かしたらこれ皆さんの中でもよくある感じ
32:28なのかもしれないんですけれども、こう
32:29事業の立ち上げきとかだと、ま、車内の
32:32メンバーの中でもかなり分からないことが
32:33多数発生したりとか、ま、売ってくれる
32:36メンバーが聞きたいけど誰に聞いたらいい
32:38かわかんないとか、ま、そういったこと
32:39結構起きるかなと思うんですが、ま、そん
32:41中でもこうやっぱ質問しやすい環境を作り
32:43つつ限られたリソースの中で回答効率化
32:45するみたいな必要があるかなと思っていて
32:47、ま、ここですね、ま、実際こう今の現場
32:49だと、ま、NAでワクロを組んでスラック
32:52で、ま、特徴を作ってですね、ま、AI2
32:54社内のメンバーが聞いたら、え、ま、裏カ
32:56で用意してるですね、ノーショのDBを
32:58ベースにした、こう、えっと、想定される
33:00FAQみたいなものとか、あとは用意して
33:02いる全デスクのこうヘルプみたいなものを
33:04参照してですね、え、回答してくれ
33:06るっていうようなエージェントを動かして
33:07、ま、我々オペレーション設計しながら
33:09ですね、実際にこう管理者として動いてる
33:11んですけれども、ま、え、AIに基本は
33:13任せつつ、どうしてもあの、解決しない時
33:16だけ我々を呼び出してもらっで、あの、
33:18本来人間として我々がやりたい業務ですね
33:20にこう集中しながらも、ま、車内の
33:22メンバーのあの疑問とかも解消でき
33:24るっていうような仕組みを作ってます。ま
33:26、具体イメージとしてはこんな感じで、ま
33:28、スラックAIを名称してしましてあげる
33:29と、ま、そのAIがですね、実際に回答
33:31結果っていうのを、ま、ラグを実行して
33:33出してくれて、で、どうしても解決しない
33:36場合は例外処理としてこうヒューマン
33:37inザループっていう形で担当者が登場し
33:40て、で、その上で、ま、担当者が回答した
33:42もののっていうのは元々AIの中であの
33:45検索する対象になかったっていうところが
33:47あったりするので、コンテキストの強化を
33:49できるっていうところで、ま、AIが
33:50ちゃんとその内容をサマライズして、えっ
33:52と、ま、ソースに当たる部分に追加するっ
33:55ていうとこ提案をしてくれるみたいな
33:56ところで、ま、是非
33:57こうヒューマインザルプを巻き込みながら
33:59、あの、組み込みながら今運用してるって
34:02形になります。で、次が、ま、ちょっと
34:04事例としてこのメインオペレーションの
34:06効率性に向上するに、ま、えっと、活用
34:08するAIの事例みたいなとこなんですけど
34:10も、えっと、メインオペレーションの1個
34:12として、ま、先ほどお話しさせていただい
34:14た請求書の受け取り業務で、ま、例えば
34:17こうメールで請求書を受け取るタイプの、
34:19えっと、業務ってあると思うんですけれど
34:21も、ま、例えばURLしたらそのサイトに
34:24ログインして、そのログインした先で、ま
34:25、請求書を取るみたいなところなんですが
34:27、ま、ここも全部人がやってるとかなりの
34:30時間がかかるっていうところが実態として
34:31あるので、え、ま、我のオペレーションと
34:33しては内部的にはAIが、え、取れるもの
34:36に関しては取得しに行って、で、どうして
34:38も人があの取得できないものに関しては
34:40やはり人が改在して、ま、最後ラストワ
34:42マイルみたいなところをやっていくみたい
34:44なところをやっております。はい。で、
34:47最後ですね、性格性の向上みたいなところ
34:49なんですけれども、ま、事例としては、
34:51あとこちら紙のちょっとスキャンの、え、
34:53例をお話していければなと思うんです
34:55けれども、ま、紙で登録請求書をですね、
34:57今スキャンセンター、我々のスキャン
34:59センターの方に送っていただいてるんです
35:00けれども、え、ま、本当に非常にいろんな
35:02お客様のですね、請求書っていうのが届
35:04くっていう状態になっているので、ま、
35:06取り違いがあると本当にここ1番大きな
35:08問題になるっていうところがあるので、ま
35:10、我々としてはそこをですね、AIと人に
35:12よって最後、ま、本当に間違いがない
35:14かっていうところのチェックっていう
35:16ところ、ま、どうしても人間がやらない
35:17ところはもちろん人間がやるんですけれど
35:19も、そうじゃなくていいところとかていう
35:21ところはやはりAIを頼るみたいなところ
35:23をやっています。はい。ま、こんな形で
35:25ですね、えっと、ま、軸を持って、
35:27アプローチの軸を持って、今我々としては
35:29AIを活用しながら現場のオペレーショ
35:31ンっていうのを、ま、しております。で、
35:34ま、そんな中でこうAIを絡めた
35:35オペレーション設計っていうのを基本し
35:37てかなきゃいけないんですけれども、ま、
35:39今のお話全てに共通するかなと思ってるん
35:42ですけれども、ま、Aの共業の鍵として、
35:44ま、ヒューマンinザループっていう
35:45ところが、ま、あるかなという風に思って
35:47ます。で、実際のオペレーションもこう
35:49ヒューマンザループをかなり中心に支えた
35:51設計っていうところになっていて、ま、
35:54AIを絡めたオペレーション設計の、ま、
35:55ニアリーコールがもうヒューマンザループ
35:57の、ま、設計かなという風に考えてます。
36:00ただ、ま、その導入何でもかんでもこう
36:02マインザループすればいいかって言うと
36:04そうじゃないかなと思っていて、結構罠も
36:06あるなと。ま、こう設計を間違えてしまう
36:08と、例えばあのAIの強みであるスピード
36:11感が失われたりとか、あとはコストが増加
36:13するってこともあれば、あのAIにこう何
36:15でもやったものを、ま、人間がとりあえず
36:17チェックしたよっていうので承認してく
36:19だけみたいなところでチェックは軽外化し
36:21てくとか、あとちゃんとこう人間がAIに
36:24対してフィードバックできない状態になっ
36:26てると、ま、結局オペレーションも成長し
36:28ないよねみたいなところっていうとこで、
36:30ま、結構こうヒューマインザルを設計する
36:31上でも、ま、しっかりとした思想を持って
36:34やる必要があるかなと思ってます。で、ま
36:36、それを考えた時になんかヒントになる
36:38こうポイントってないかなっていう風に
36:40考えていて、ま、正確性にアプローチ
36:42するっていうのが、ま、メインのところに
36:44あって色々とこう文献とか漁ってた時に
36:47あのダブルチェックの有効性を再するって
36:50いう、ま、京都大学の医学部の方がですね
36:52、発表されてるスライドがあって、その中
36:54でこうダブルチェックって、ま、有効な
36:56ものを設計する必要があるよねっていう
36:58ところがあって、ま、オペレーションは
36:59かなり我々のオペレーションに限るところ
37:01ではあるかもしれないんですけれども、ま
37:02、本当にこういったチェックの部分だっ
37:04たりとかっていうのが非常にあるので、え
37:06、ま、そこをちょっと読んでいった時に
37:08ですね、ま、かなり書かれてたことで参考
37:10になったのが、ま、えっと、ダブル
37:12チェックで有効なものになるって、あの、
37:14するにはですね、やっぱリスクの大きな
37:16ものに、ま、ダブルチェックを絞って
37:17あげるとか、あとちゃんと意識の覚醒を
37:19促すみたいなところと、あと人の改善、
37:22あの、人以外の要素を改善しましょうねっ
37:24ていうところが語られていて、ま、これ
37:25かなりこうAIの競業のポイントに近いな
37:28という風に思っていて、ま、そんなところ
37:30をこう頭にあの、念頭に置いて、ま、他に
37:32もちょっと色々調べてたらこう実際にこま
37:35、ヒューマンインザループの、ま、形式化
37:37みたいな論発表されてて、その中で、ま、
37:39過去の事例、失敗事例とかでどんな
37:41ヒューマンザループの設計がいいのか
37:43みたいなのが、あの、語られてるんです
37:45けれども、ま、そこでこうさっきあの
37:48ダブルチェックの有効性のところで、ま、
37:50私の方でこうこれ良さそうだなと思った
37:52ところと結構やっぱりこう類似するような
37:54ところが語られていて、ま、1つがこう
37:56スケライブルな監視の限界っていうとこで
37:58、ま、こうAIがやったことを何でもかん
38:00でも人間が監視するには限界がかなりある
38:02よねっていうところで、やはりこれは
38:04リスクの大きなものに絞っあげる設計にし
38:05てる必要があるなっていうところだったり
38:07とか、あとオートメーションバイアスの
38:09危険性っていうとこで、ま、あの角にです
38:12ね、AIがこうやったことに対するあの
38:14ものをこう信じすぎると、ま、やっぱり
38:17こう問題を起こしやすいみたいなところが
38:19あったりするので、そういったところに
38:20ちゃんと中力で、あの、人間が重視できる
38:22ような、ま、意識の覚醒を流す必要が
38:24やっぱりあるなっていうところと、あと
38:26良き性の入力がこう招くAIのご分類
38:29みたいなとこで、ま、やっぱどうしても
38:30AIが、ま、想定外の入力に、ま、対応
38:33できない学習不足みたいなことは全である
38:34と思うんで、こういったところを適切に、
38:36ま、改善してあげる、ま、仕組みっていう
38:38のは必要だなっていうとこで、ま、非常に
38:40重要な視点だなと思っております。で、ま
38:42、そんなところを踏まえて、今ちょっと
38:44私自身がですね、意識してる3つの設計
38:46思想みたいなものがあって、え、ま、これ
38:48はちょっと今後変わってく可能性とかも
38:50全然あるとは思うんですけれども、現状は
38:51ですね、ま、簡易は点で絞
38:53るっていうところで、ま、何でもかんでも
38:55こう全てにですね、人間が介入してくって
38:57いうのはやっぱりこれスピード感を損われ
39:00たりとか、ま、そういったとこにもなり
39:01ますし、ま、そういったところで本当に
39:04AIにやって欲しいところどこだっけ?
39:05みたいな話をちゃんと現場間で、ま、業務
39:08を整理した上でですね、見極めていくって
39:10いうところとあとはですね、人間はやっぱ
39:12思考させるっていうのは大事かなと思って
39:14ます。ま、あの、AIがやってくれるから
39:16、まあいいでしょうって言って結局ゴム
39:18作業みたいな、とりあえず承認していく
39:20みたいな形になると、ま、結果としてお客
39:22様に届けられる価値っていうのが、ま、損
39:24なわれるかなという風に思ってます。で、
39:27あと最後はですね、ま、AIを適切に成長
39:29させるっていうところで、ま、いろんな
39:30ところで本当に語られてるかなと思います
39:32が、ま、必ず適切なフィードバック
39:34グループを、ま、構築してあげないと、ま
39:36、結果として現場のオペレーションもです
39:38ね、改善されていかないっていうところが
39:40あるかなと思ってます。なので、ま、
39:42こんな設計質を持ってですね、今AIと共
39:44にこう立ち上げて、あの、共に今走って
39:46現場オペレーションを進化させてい
39:48るっていう状態です。はい。で、まとめと
39:50しては、ま、アプローチの軸ですね、我々
39:52だとさっき言った効率性と性格性みたいな
39:55ところを持ちつつ、ま、設計思想を持って
39:57ですね、今AIと現場と共もに現場
39:59オペレーションのアプローチに行ってます
40:00と。で、ま、すぐにこう全てをAIに任せ
40:03るっていうのではなくてですね、やはり
40:05こうAIを小さく早く現に溶け込ませ
40:07るっていうのが大事かなと思ってます。で
40:09、ま、人間にしかできないこととるように
40:11AIを活用していきますという感じです。
40:14で、弊社も今AIBP事業とかですね、
40:16えっと、積極的に採用を行っております。
40:19あの、左が私との面談で、えっと、右が
40:21ですね、今後ろにもいるんですけども、
40:23事業責任者の秋葉との面談のリンクになっ
40:25てるので、是非ご興味あれば、あの、ご
40:27応募お待ちしております。はい、以上です
40:30。ありがとうございました。
40:35はい、もちさん、ありがとうございました
40:37。
40:39ちょっとスライド戻るかな。あの、
40:43結構具体例でキャプチャーがあったと思う
40:45んですけど、あのN8Nっていうツール
40:47結構おすすめで、あのレアスは元々
40:50ザビアっていうiPad使ってたんです
40:51けど、結構あの使いやすくて
40:53ヒューマインザルの構築とかもやり
40:54やすかったりするので、もしあのご存知
40:56なかった方いらっしゃったら是非触って
40:58いただけるとなんか明日からの行動が
41:00ちょっと変わるかもしれないと思ったので
41:02ご紹介させていただきました。もち月さん
41:04ありがとうございます。じゃあ、あの、
41:06AIの力を持ってしてもタイム
41:08スケジューリングは発表学びせるかなと
41:10思ったら、意外とオンタイムで行けたので
41:11、そのままちょっとスケジュール通りです
41:13ね、あの、休憩に一旦あの、数分のお
41:15手洗い休憩って形で入らせていただいて、
41:17えっと、4時45分から再開とさせて
41:19いただければと思います。では、一旦、
41:22あの、休憩とさせてもらいます。
41:23ありがとうございました。
41:30はい、ではお時間になりましたので再開さ
41:32せていただければと思います。で、
41:35ちょっとあの、登壇者の方の発表がすごい
41:38今日濃密ですごいいいなと思っていたん
41:40ですけど、実はあのハッシュタグでPM
41:42やるしかないとっていうあのハッシュタグ
41:44でXいただくとちょっと登壇資料すぐ公開
41:47してるかは分からないんですけど、
41:48おそらくあの登壇者の何人かの方は資料
41:50公開されるんじゃないかなと思うので、
41:52こちらであの感想とかもついていただける
41:54とありがたいなと思っております。では
41:56後半の部分のLT行ければと思います。
41:59で、1発目はですね、AI
42:00オプスがオプスが語る
42:02AI
42:02活用に見さる壁をの乗り越え方ですかね。ラキさんよろしくお願いします。はい。あ、よろしくお願いします。ログラスの荒木でございます。えっと、元々
42:11[拍手]
42:19Twitter
42:19ではあのしんちゃんっていう風にやってて、えっと是非あのハッシュタグにあのツイートしてるので、えっと是非フォローいただければと思います。
42:26あと登壇資料は後ほどあの公開しますし、
42:28ノートとかは全部公開しますので、あの
42:30メモとか写真とか撮らなくても大丈夫です
42:32。えっと、全職フリーであのフリー会計で
42:34あの個人事業主のえっと確定申告の体験と
42:37か、ま、その周りを、ま、AIを絡めて
42:39やっていたという人間でございます。で、
42:41えっとこの夏からロラスの、えっと、AI
42:43オペレーションマネージャーというところ
42:44で、えっと、やらせていただいてます。で
42:46、AIオペレーションマネージャーって何
42:48なのよってところなんですけど、ま、
42:49ざっくり言うと、えっと、PMがAIを
42:52活用して、ま、プロダクト作っていく
42:53ぞっていうのを社外と捉えた時に、それ
42:55以外の車内のAI促進、イネイブルメント
42:58、もしくは、ま、AIで業務効率化みたい
43:00なところにフォーカスして、基本的には
43:02プロダクトっていうよりは社内のことに
43:04フォーカスするっていう役職を持った人間
43:06でございます。なんで今日あの登壇者と
43:08ちょっと違うのは僕はプロダクトのことは
43:10、あの、この後一切話さないです。で、皆
43:13さんの業務の話をAI活用の話をできれば
43:16なという風に思ってます。で、えっと、目
43:18としてはやっぱAIプロダクトも大事だ
43:20けど、いや、車内のオペレーション大事だ
43:21よねって話と、ま、それに、えっと、
43:23乗り越えるための具体的なチップスを話さ
43:26せていただければなと思います。で、ま、
43:29ぶっちゃけAIプロダクト皆さん多分開発
43:31PMとかエンジニアやられてると思うん
43:33ですけど、結構辛くないですか?しかも
43:37その上でなんかキャッチアップで業務効率
43:39化でAI駆動もやれみたいな2つやら
43:42なきゃいけないんだけど、しかもなんか
43:44プロダクトはなんか2つもやんなきゃいけ
43:45ないし、AI駆動もやらなきゃいけない
43:47OKRを持っているみたいなので結構
43:49パンパンだと思ってて、その上でなんか
43:51新しいツールがなんだコデックスがいいだ
43:53。最近クロードコードが出たの。え、でも
43:55これを組み合わせた方がいいんじゃねえか
43:57みたいなのが出てきて、え、でもなんか
43:58カソルに新しい機能ついてるみたいなた
44:01なんかなのバナナが出てきて、なんかこれ
44:02画像解析でいいんじゃないのみたいなのを
44:04やりながらプロダクトやるって僕むっちゃ
44:07大変だと思ってて、で、AMをやってたの
44:10で分かるんですけど、並列僕超大変だと
44:12思ってて、で、しかもそのプロダクトに
44:15アウトするまでにやっぱ車内のなんだ、
44:18違う、社外に出すための保証をしっかり
44:20やらなきゃいけないので、やっぱりその
44:22PDCが全然回らないとか、ベスト
44:24プラクティスができないとか本当にこれで
44:26いいんだっけみたいな不安を抱えてると
44:28思っています。なので僕は結構強くあの皆
44:31さんにお勧めしたいなってことはまず僕は
44:34車内オペレーションにも力を入れるべきだ
44:36という風に思ってます。でこれえっと僕
44:39AIスやってと思うのはやっぱり車内なの
44:41で最悪あの潰すとかごめんなさいもできる
44:45しあといろんなこと試せんですよね。画像
44:47解析でもいろんなあのツールとかAPIと
44:49かあると思うんですけど、そういうの
44:50クイックに始めやすくてで、えっとそれに
44:53よって試験が溜まることによってそれを
44:55PMと共有するとか、業務が効率化された
44:57ことによってよりお客様の本質な課題に
45:00向き合えるとか、えっとプロダクトの
45:02例えば何かしらの解析をする時に試験が
45:05あることによってより冗談の、えっと、
45:07AIのあのプロダクトを考えられるとか
45:10いう風になるので、僕は本当にこれを強く
45:12お勧めしているっていうのあります。で、
45:14AIオペレーションで今日話あったんです
45:16けど、これ、あの、なんで課題に上がる
45:17かって言うと、多分今AIって個人の活用
45:20にとまっちゃっていて、えっと、組織とし
45:23て全体としてこううまく活用できない。
45:26AIをむっちゃ使ってる人はむっちゃ使う
45:27んだけど、いや、正直全然使いたいんだよ
45:30なみたいな状況になってるからこそこう
45:32いうテーマが出てくるんだと思っていて、
45:34これって真似できんのむちゃくちゃ難しい
45:36と思っていて、プロダクトって最悪買って
45:38きて解析してなんかいい感じにジェミニに
45:41なんか回してデータのこうリレーショナル
45:43を出せばなんか雰囲気大体分かるんですよ
45:46。大体ね。あの、もちろん細かくわかん
45:48ないんですよ。解析は可能なんですけど、
45:50車内の文化ってまず外に出してこないん
45:52ですよ。今日僕出しちゃいますけど、あの
45:53、まあ、出てこないんですよ。しかも出て
45:55きても人とか文化に紐づいちゃうんで、
45:58これ真似しようと思っても一丁あの1夜で
46:00できるもんではない。もちろんプロダクト
46:02も1でできるもんではないんですけど、
46:04これ模法難しいなっていう風に思ってます
46:06。で、結構これ断元を強めにしてるんです
46:09けど、ちょっと一応根拠がありまして、
46:11なんか10年ぐらいのDXの時代と結構似
46:13てて、なんか例えばもう340代ぐらいの
46:17あのミドルベテランの方でなんかビッグ
46:19データIoTって流行った時代あったじゃ
46:21ないですか。で、あの時もDX商品だって
46:24言って商品から入ったんすよ。で、商品
46:26からやったけど車内のオペレーションが
46:28回らない、車内に事件がないだからプアな
46:30プロダクトが出て売れないっていうのが
46:32起きたんです。で、どうやってうまくいっ
46:35たかって言うと、車内オペレーションから
46:36始めた人は車内に知見が溜まる、それに
46:39よって効率化されるリソース額がく、それ
46:41をプロダクトに回すで新規授業を作る、
46:44売れるっていう風なサイクルがあっていて
46:45、僕結構同じような状況だなっていう風に
46:49見てて、僕AIMじゃなくてプロダ、あの
46:51、オペレーション側に振った方がいいん
46:52じゃないのって言って、AIMじゃなくて
46:54オペレーションに、えっと、やるって決め
46:56て、あの、ちょっとスイッチングした
46:59みたいな経緯があります。っていうところ
47:01で僕はAIオペレーション大事だなと思っ
47:03てます。ま、とはいえ、じゃあ多分AI
47:06の人の推進の方っていらっしゃらないと
47:08思うし、じゃあ僕が今日からやりてえって
47:10言ってもいや組織的にそんなんちょっとと
47:11か、あのそんな権限ねえぞとかなかなか
47:14言いづらいと思うので僕は今日から皆さん
47:16ができるま、具体的なAIオペレーション
47:19を1%でもあの注ぐチップスをお渡しし
47:22たいなと思ってます。これあのできると
47:24思うところはあの是非トライしてもらえれ
47:26ばなと思います。で、AI活用んででき
47:29ないかって言うと、やっぱ個人に閉じ
47:30ちゃってるところが原因で、組織全体とし
47:32て活用できてないのが問題です。で、えっ
47:35と、やっぱり不安を抱える、ま、これの
47:37あのPMナイトもそうですけど、やっぱ
47:38PMとかエンジニアってこう本当にできて
47:40んだっけっていうAIかわらず不安を抱え
47:42てるところで、しかもAIというこの
47:44キャッチアップが激しい中で本当にでき
47:46てるんだっけっていう不安と、ま、しかも
47:49勉強会とかをやってもなんか一発こうAI
47:51できる人だけで盛り上がっちゃって、その
47:53人たちはできるけどそのあんまりついて
47:55いけなかった人はもう全然盛り上がらない
47:57みたいな状況とか、あとツールは提供さ
47:59れるんだけど実際の使い方わかんなくてよ
48:01、そのまま放置なんかコードデクトとか
48:04盛り上がってるけどちょっといっかな
48:05みたいな風になっちゃうみたいなことが
48:07見えざる壁としてあるかなという風に思っ
48:09てます。で、これを乗り換える方法として
48:10AIopsをえっと、ま、2ヶ月全力で
48:13やって、ま、ある程度皆さんにあのすぐお
48:15渡しできるものはもうこれだなっていうの
48:17をちょっとお渡したいなと思ってます。で
48:19、貸化なんですけど皆さんってAI活用を
48:23車内でどれくらいできてるかっていう上
48:26100%とした時にどれくらいの位置に
48:28いるかって把握してる人っています?多分
48:31いないっすよね。例えばジェミニとか、ま
48:33、GPTでもいいです、クロードでもいい
48:34です。上位何パーとかって分かります?俺
48:38はAI活用できてるって思っても実は
48:4020%かもしれないじゃないですか。全然
48:42ファンに持っててもあ、実はわトップ5
48:45みたいな可能性あるじゃないですか。
48:46もちろんあの数字をあのこだわ
48:48るってことではなくてえっと現状を
48:50ちゃんと把握するってことで別に数字を
48:52使ってれば偉いとかではないと思うんです
48:53けど現状をちゃんと把握できてますかって
48:55ことを強くたいです。ま、これはあの1個
48:57の例なんですけど、ジミニって管理者権限
48:59であの月にどれぐらい使ってるかって1発
49:02で一撃出せるんですよね。で、それを貸視
49:04化することによってちゃんと我々は今どう
49:06いう位置にいるんだろうっていうことを
49:08やるとあ、まだまだだから頑張ろうって
49:10モチベーションが生まれんですよね。で、
49:12できてる人がいるってことが分かるとその
49:14人から聞こうっていうあのもあの仕組みが
49:17出来上がるっていうことをやるとえっと
49:19だいぶ自分がどういう位置であのどういう
49:22ことがあるのかっていう不安がなくなると
49:24思います。なら現状をちゃんと正しく把握
49:26できるからです。で、僕あのジェミニ以外
49:28にも各ツールのレベルを定義していて、
49:30大体皆さんこの辺にいますよっていうのを
49:33、えっと、グラデーションでつけた上で
49:34それを乗り越えるためのコンテンツって
49:36いうのを全部作ってます。で、そういう
49:39活動を、えっと、スラックチャンネルに
49:41使って投稿していて、例えばこういうの
49:43事例やりますっていうのを仕組み化して
49:45投稿して、それを見ながらみんなで学んで
49:47いくっていう仕組みを、えっと、作りまし
49:48た。しかもこれ、この構築、あの社長
49:51代表川が作って僕はそれを運用してるん
49:53ですけど、そらにこういういい車内
49:56オペレーションの事例あるんで、是非使っ
49:57てください。負けだけど、あ、これ
50:00プロダクトでも使えるかもとか、ま、
50:02エンジニアでも使えるかもみたいなところ
50:03で、えっと、不強していくっていう構築の
50:06仕組みを作ってます。ていう風にあんまり
50:07一発の勉強ではなくて、ま、見えるか
50:09するっていうところを、え、強くやって
50:11たりします。で、ま、ぶっちゃけ、ま、
50:15これでスラック見てああはあはってなる人
50:17ってだいぶリテラし高いと思っていて、ま
50:20、ぶっちゃけ車内でスラックの情報でなん
50:22かこういういい情報あったけどみたいな
50:24ニュースってなんか拾いきれないみたいな
50:25ところがあると思うんですよ。で、僕これ
50:28に対してあの明確な回があって、あのマジ
50:31で目の前で1時間実演するってのやってて
50:34、僕のAI活用をあのでかい広場に集めて
50:371時間実演するから来てくださいって言っ
50:39て目の前で使い方全部見せるってことを
50:41やってます。例えばなんですけど、隣の人
50:44のAA活用って見たことある人っています
50:46?ないっすよね。でももしかしたらトップ
50:50レベルの人とかって見たくないすか?見た
50:52いすよね。なんかそこ1時間見れるだけで
50:54むちゃくちゃ伸びると思うんですよ。で、
50:56それをよって活用ができることによって
51:00時間が生まれてそれをプロダクトに回すっ
51:02ていうループを回していくと車内に全体と
51:04してのオペレーションが高速化することに
51:06よって時間が生まれてプロダクトに生き
51:08るっていうサイクルを混せるんじゃないか
51:10なという風に思ってます。もう本当にこの
51:13実演販売むちゃくちゃいいなっていうのは
51:15僕は強くお勧めしてます。で、結局こ
51:17れってオペレーションって書いてるんです
51:19けど僕は一言で言うとその共有する分環境
51:22と文化かなていう風に思っていて、今本当
51:25に個人にあのいろんなことやらなきゃいけ
51:27ないPM業、しかもAIという変数、
51:29しかもキャッチアップがむちゃくちゃ大変
51:30っていう中でもう正直他の人にえっと
51:33シェアできるような状況になってないって
51:35いうのが現状だと思ってます。によって
51:36再録化されたことによって、えっと、不安
51:39を抱えやすくなってるし、えっと、全体と
51:40してオペレーションが回くなってるんです
51:42けど、ここをなんとか人1%でもいいんで
51:44、情報を共有してシェアして一致断結して
51:48、えっと、乗り越えていこうという環境と
51:50文化を作ることがオペレーションにおいて
51:511番重要なんじゃないかなという風に思っ
51:54てます。はっきり言って僕オペレーション
51:56のAI活用専門ですけど、キャッチアップ
51:58マジできついんで、これを憲務でやるって
52:01本当にきついことだと思うんで、みんなで
52:03力をやっていく文化を作っていくことが
52:06大事なんじゃないかなっていう風に、え、
52:08今は思っています。で、まだ時間あります
52:11。おまけで会社紹介をさせてください。
52:13えっとですね、そんなところなんですけど
52:15、なんとその大変な中プロダクトを20個
52:18も作るという何ともでかい構想を掲げて、
52:21しかもAIエージェントも作って、しかも
52:24秋に出るんですよ。これむちゃくちゃいい
52:27商品ができて、ちょっとあんまり詳細は
52:28言えないんですけど、こうできています。
52:30ていうのがある中で、まあ20個作
52:32るってことはPM単純に20人必要じゃ
52:35ないですか。もう人が正直足りてません。
52:37もう皆さんね、もう会社紹介とかやって
52:39ますけど、あ、是非、あの、もし興味あっ
52:42て一緒にこういう文化作っていきたいぞと
52:44か、AI活用楽しそうだなって思った方は
52:47是非、あの、僕とカジュアルメン談できれ
52:49ばなと思います。あ、あと後ほど、あの、
52:51Xで投稿するので、あの、ここから読ま
52:53なくても大丈夫なようになってますし、
52:55えっと、オフラインの方は、えっと、懇新
52:57会で話しかけていただければなという風に
52:59思います。ま、いろんなあの、ノートとか
53:00発信とかYouTubeとか出させて
53:02いただいてるので、是非ご覧いただければ
53:04なと思います。はい、以上です。発表
53:06終わります。
53:13あ、木さん、ありがとうございました。てか、あの、エンジニアの世界とかだと使い方分からないとかじゃないですけど、コード書く時のなんか就熟の電磁の方法でペアログラミンってのがあると思うんですけど、なんかそれに近いものをすごい感じて学びになりました。面白かったなと思いました。きさん、ありがとうございました。そしたらちょっと最後ですね。
53:34AIかけるデータかけるサスかける
53:36オペレーションで33のサルタさんにご
53:38発表の方お願いできればと思います。
53:40よろしくお願いします。
53:44ああ、あ、あ、ありがとう。あ、ご紹介
53:46ありがとうございます。アル田です。
53:47よろしくお願いします。
53:50あ、ありがとうございます。
53:54いや、ここまで聞いてきて、結構みんなが
53:55AIかけるオペレーションっていうほどを
53:57真面目に話してるなんか、ちょっと毛色が
53:59違う話を最後にするんで、すいませんって
54:01先に謝っときますっていう話と、さっき
54:04あのアさんが言ってたあのAIプロダクト
54:07とあの組織をAI駆動するのとAI
54:10キャッチアップするの辛いっていうの
54:12めちゃくちゃそうだなと思って、あ、それ
54:14だけ言っときたかったって。あの最近も
54:17組織にもそ、AIをこう入れてこう生産性
54:20向上しろって言ってやめよう。これ以上
54:23言うのやめます。というわけではい、えっ
54:26と、改めて荒らされたと申しますと、えっ
54:29と、あの、あの、スピーカーデックは
54:32真面目な写真に載ってて、ここだけふざけ
54:34た写真載せてますけど、えっと、あの、前
54:36ダンスやってましたっていう写真ですと。
54:39で、えっと2年ぐらい、えっと、今33人
54:41いて、元々は実はあのキノンっていう会社
54:44でCNNリブランニングとかをやってて
54:47思い起こすと2012年に実はALX
54:50Netトっていうも懐かしい人もいるかも
54:53しんないですけど画像認識でなんかAIが
54:56人間超えましたみたいな時からまだ13年
54:59ぐらいしか経ってなくてなんかすごいAI
55:02が発展したなっていう風に思ってますと。
55:04で、ま、元々AIっていうところで、ま、
55:06その後、あの、スタートアップ行ったり、
55:08えっと、事業会社行ったり、ま、今33人
55:10にいるって感じの人ですと。で、なんか
55:13流れついて、今プロダクト室の
55:14マネージャーみたいなこともやってるって
55:16感じですと。で、えっと、33っていう
55:19会社は、えっと、ま、色々実タもマルチ
55:22プロダクトを出していて、あの、名刺管理
55:25の33から始まって、えっと、個人の名刺
55:29管理をする8だったり、あの、今日レ役
55:32さんに来てあれですが、ビル1とかも出し
55:35てたり、コントラクトいう契約書の管理の
55:37プロダクトとかも、あと実はたくさん他に
55:39もプロダクトを出していたりしますと、ま
55:41、働き方を変えるDXサービスを、ま、
55:43複数提供していたりする会社になっており
55:46ますと。で、今日、えっと、私も所属し
55:48てるこの33っていうプロダクトの話をし
55:51たいかなという風に思ってますと。で、皆
55:53さん、あの、早く行ってよみたいなのは
55:55もしかしたらよくご存知かもしれないです
55:57けど、ま、名刺のデータ、名刺の管理
55:59みたいなところから始まって当然それで
56:01人脈を管理したり、えっと、お客様との
56:04接点って言っていて、ま、お客様と承談し
56:07たり、ま、電話かけたり、ま、メールし
56:09たりみたいなものを、ま、管理できたりと
56:11か、ま、それに加えて今、えっと、会社の
56:14情報ですとか、えっと、どんな拠点持っ
56:17てるのか、工場持ってるのかとか、ま、
56:19どんな役職者さんがいるのかみたいな情報
56:21も、えっと、付荷することで、えっと、
56:23その名刺管理だけではなくて、その企業の
56:25ビジネスデータっていうものを構築する
56:27ようなプロダクトに、ま、進化をしていっ
56:29ています。はい。っていうのが、ま、軽い
56:33会社紹介で、で、こっから、ま、えっと、
56:35本題に入っていきたくて、ま、えっと、
56:37一応背景から背景すると、ま、ま、サズ
56:40めっちゃ浸透したよねみたいな話を、えっ
56:42と、最初の背景に持ってきてます。ま、と
56:44はいえまだ日本って、まあ、20%ぐらい
56:46かなと思っていて、ま、未だに、えっと、
56:4833っていうプロダクト自体も、えっと、
56:50受中自体が実は伸びていたりもするんです
56:52が、ま、日常業務の中では多くの差が、ま
56:55、当たり前のように使えるようになったの
56:57かなという風に思いますと。で、ま、一方
56:58で、えっと、今日の勉強会の最初の背景に
57:01もあったように、なんかそのサーズ、
57:03たくさんのサーズの中でその導入全に発生
57:05する手作業とか、ま、個別の現場課題って
57:07いうのはまだまだ残ってるなという風に
57:09思っておりますと。で、ここ、ま、AIに
57:11よって、ま、ここを解決する可能性を持っ
57:14てるよね、みたいな話を、ま、今日の背景
57:16としていますと。で、ちょっと昼返って
57:19AI、ま、すごいAI流行ってるんです
57:21けど、ま、実はAIの会社が儲かってない
57:23よみたいな話をちょっとなんかちょっと
57:25余談的に話してをしてたいと思ってますと
57:27。実はオープン入って20124年に
57:30えっと売上えっと37億ドに対して実は
57:3250億ドルの損失を計上してたりとするし
57:35アンスロピックのまクロドって
57:36めちゃくちゃ伸びててこれ実はえっと年間
57:39も12億ぐらい売れてるんですけど実は
57:41アラリ地点でもう赤字になってるとだこの
57:43オブAIとかそっちにまそのサービス側に
57:47お金を払ってることによってもアラリーの
57:49時点で赤字になってたりしますと。なんで
57:50AIってもう実は儲からないっていうのが
57:52、ま、結構、えっと、アメリカとか
57:54グローバルで言われてますと。ま、AIの
57:57サービスの提供企業はその教学に、ま、
57:59インフラコストっていうのがかかってて、
58:01ま、現在で必ずしも収益には直結してない
58:03と。で、ま、またそのなんだろうな、えっ
58:07と、いわゆる、えっと、生産性、ま、個人
58:10の生産性ってのはめちゃくちゃ上がってる
58:12し、僕もAIがない時代に戻り、
58:14戻るってことはもう想像もできないです
58:17けど、ま、一方でそのバックオフィスの
58:19業務とかめちゃくちゃ相性いいとは思い
58:21つつも、ま、今日のあのクルさんの話かも
58:23そうだと思うんですけど、相性良さがある
58:25ものの、ま、エグゼフティク層は例えば今
58:28私たち33も抱えてますがなんだろう、
58:31営業の生産性とかでそれによってじゃ売上
58:33のびみたいなところに対して、ま、明確な
58:35回みたいなものを今出せてないっていうの
58:37は、ま、正直なところかなという風に思っ
58:39ていて、そのトップラインを伸ばすみたい
58:40な効果はまだまだ限定的だなっていうのが
58:42、まあ、一上かなという風に感じており
58:44ますと。はい。で、ま、一旦な、今日10
58:48分しかないで1ガッとスタンス取っちゃう
58:50と、えっと、じゃあどうすんの?みたいな
58:51話を今、えっと、弊社も色々と模索して
58:54いる中で当然AIっていうものだったり、
58:57ま、オペレーションンっていうのがある中
58:59で、ま、このやっぱ4つですね。AIと
59:02サズと、ま、データとベルシこの4つが
59:04揃わないと、ま、なかなかこれ、ま、本当
59:07のお客さんに対するアウトカムってのは
59:09実現できないなというのが、ま、一旦思っ
59:12てる仮説みたいな感じですと。で、AIに
59:14よってもちに当然生成I含めては構造の、
59:17え、高度なデータ構造化とか、ま、予測と
59:20か認識とかそういうことできるよねって
59:21いう話と当然オペレーション、人間による
59:24その保管とか継続的な改善でこれらがある
59:28だけでもダメで当然品質のデータがそれに
59:31対して、えっと、接続されてないと、ま、
59:34正しい回っていうのは出てこない。壁ジべ
59:36ちゃうとみたいな話があって、で、じゃあ
59:39サーズisデッなのかって言うと、ま、
59:41そうでもなくて、じゃあなんだろう、
59:44みんながチャットのいわゆるGPT提供さ
59:47れたらみんながハッピーになりました
59:49かって言うと、ま、そうではないし、なん
59:51かMCPサーバーでじゃ、全部と接続でき
59:53たらハッピーになるか、そんなこともなく
59:54て、じゃ、何聞いたらいいんだろうとかっ
59:56ていうのは、ま、誰も分からない。なんか
59:58ちゃちゃんとなんか仮説を立てられる人
1:00:00ってのは、ま、そんなになんみたいな話も
1:00:02あってとこにやっぱサーズっていうそこの
1:00:04サーズとかそこに優れたユーザー体験とか
1:00:07ビジネスロジックっていうのもがちゃんと
1:00:08提供されてある意味高速道路みたいなのが
1:00:10提供されることによって、ま、その周辺で
1:00:13、ま、人間が、ま、そのAIを使うことに
1:00:16よって、ま、より、ま、優れた、ま、UX
1:00:18、ま、より価値みたいなものができる
1:00:20みたいな話かなという風に思っていますと
1:00:23。はい。で、ちょっとなんかそう言われ
1:00:27ましてもって話で、ま、少しずつこう
1:00:28ちょっとだけ噛み砕いていきたくて、ま、
1:00:30かけるデータみたいなとこだと、ま、当然
1:00:32正確なデータっていうのがそのAIのみ
1:00:34ならずそのサーの価値を上げ
1:00:36るっていうことが、ま、当然あってます。
1:00:38ま、ずっと眼来、ま、弊社もずっとこれに
1:00:41向き合ってきたかなという風に思ってい
1:00:43ますと。で、名刺のデータってのは、ま、
1:00:4599.9%を、ま、これお客様に約束をし
1:00:48て、これはもうずっとデータ化の技術と、
1:00:50ま、オペレーションみたいな、さっきあの
1:00:51ダブルチェックみたいな話もありました
1:00:53けど、ま、AIと人で、ま、ダブル
1:00:55チェックしたりとかそういうことで提供さ
1:00:57せていただいていますと。で、加えて、
1:01:00えっと、企業とか拠点とか役職者っていう
1:01:03これ、えっと、ビジネスデータみたいのを
1:01:05提供してるんですけど、これを、えっと、
1:01:07ですね、もう日々、ま、集めて日々更新し
1:01:11てで、お客様のデータが入ってくればせと
1:01:14言って、そのじゃどの企業のデータなの
1:01:16みたいなことを、お客様のデータに対して
1:01:18紐付けるみたいなことを、ま、ずっとやっ
1:01:20ていますと。で、これも結構もう日改善を
1:01:24して、日集めて、日更新するみたいなこと
1:01:26をやっておりますと。はい。で、今度、
1:01:30えっと、角度を変えてサーズの話をしたい
1:01:33んですけど、で、サーズも、ま、進化し
1:01:36てかなきゃいけなくて、当然優れた
1:01:38ユーザー体験を提供するんだけど、ま、
1:01:40もうお客様のなんか期待値みたいなところ
1:01:42はそのプロダクト、その限界を超える
1:01:45ところにもあるなという風に思っています
1:01:47と。で、元々33って実はいろんな
1:01:51オプションがあるって多分ほとんどの人が
1:01:53知らないんじゃないかなと思うんですけど
1:01:55、あの当然お客様から先ほど言ったような
1:01:57名刺を始めとするようなその接点のデー
1:02:00タっていうのを行動化して、ま、車内での
1:02:01共有を可能にするその33っていう
1:02:04プロダクトですね。これをコアのサービス
1:02:05にしながら
1:02:07よりですね、ビジネスインフラより
1:02:09なるべく、ま、プロダクトのこの
1:02:11ポートフォリオその33だけあのマルチ
1:02:13プロダクトだけじゃなくて33の中でも
1:02:15複数のサービスソリューションを提供させ
1:02:18ていただいていますと。で、例えばですね
1:02:21、えっと、この33データハブっていうの
1:02:24があるんですけど、これはお客様のデータ
1:02:27ですね。あまりここに営業の方とか
1:02:29いらっしゃらないかもしれないんですけど
1:02:30、例えばセールソースですね。セール
1:02:32ソースに取引先のデータとかっていうのが
1:02:36入ってますと。で、これが必ずしも綺麗
1:02:39じゃなかったりするわけですね。あの、
1:02:42まるま株式会社って書いてあるけど、電話
1:02:45番号とか住所とか何も書いてないとか
1:02:46例えばですけど、あとお客さんの名前で
1:02:49入っちゃってるとかなんかそういうことが
1:02:51ありますと。で、それを、えっと、33
1:02:52データハブに入れていただくと、え、詐欺
1:02:54た内寄せっていうのをやってあげて、これ
1:02:56はどこの企業のデータだよ、どこの拠点の
1:02:58データだよっていうことを識別をしてあげ
1:03:00て返してあげるみたいなことをやってます
1:03:02と。で、さらに、えっと、弊社が持ってる
1:03:05企業データとか拠点のデータとか役職者の
1:03:07データを付与する立って言ってるんです
1:03:09けど、立化をしてあげて、ま、セスにこう
1:03:12返し上げるみたいなことをやっています。
1:03:15で、さらには、えっと、もだんだん広がっ
1:03:18ていて、33BIっていうのも今実は
1:03:20ちょっとやってますと。さっき言ったその
1:03:22セスのデータとかお客様の機関システムと
1:03:24統合してあげて、ま、簡単に言うと
1:03:27ダッシュボード作ってあげますと。
1:03:28ルッカーみたいなのでダッシュボード作っ
1:03:30てあげて、お客様にその上で、例えばその
1:03:32上にAIを、ま、ジェメニとか被せてあげ
1:03:34て、ま、お客様にそこでインサイトを提供
1:03:37する。例えばこのお客さん、この取引先の
1:03:40、えっと、誰々さんに最近会えてませんよ
1:03:42とか、えっと、この取先と今の契約状況が
1:03:46こう風になってますよみたいなことをこの
1:03:48AIが、えっと、インサイト提供して
1:03:50あげるみたいなことをやっています。で、
1:03:53あとラブズみたいなのもあって、これは
1:03:54もう、えっと、CSIで、えっと、
1:03:56どんどんどんどんアプリケーションって
1:03:57いうのを実験的にお客様に提供して、ま、
1:04:01本当にそこで、えっと、お客様に使って
1:04:03いただきながらフィードバックを元改善し
1:04:05てるみたいなことをやっておりますと。で
1:04:08、もうさらに言うともう、ま、これを
1:04:11プロフェッショナルサービス、BPO、
1:04:12Bパス、ま、言い方色々あると思います
1:04:14けど、ま、この枠を超えてお客さんに
1:04:16サポートするみたいなことも今、えっと、
1:04:18弊社の方では挑戦してたりしますと。
1:04:20詳しく知りたい方は後ほど声かけして
1:04:23くださいって感じです。はい。で、
1:04:26オペレーションの話もちょっとだけして
1:04:27おくと、えっと、我々もずっとあの先ほど
1:04:31のレアさんの話にもありましたけど、なん
1:04:33かこう人間がこう埋めるみたいなことは
1:04:36AIで対応できないところはAIで、あ、
1:04:37人間が、えっと、データ化とかでやって
1:04:39たりとかはずっとやっております。ま、
1:04:42さらに、あの、さっきちょっとここで言っ
1:04:44たような、えっと、33BI上での
1:04:47プロンプトの提供みたいなことも今、えっ
1:04:49と、やっていたりしますと。で、もう、
1:04:52えっと、これもう一兆ではできないので、
1:04:54もうこれを継続的にずっと運用改善し続け
1:04:58て、本当にこれが、ま、お客様の実務に
1:05:00根付くようなことを、サービス価値にする
1:05:02ようなことをもう本当にずっとやってい
1:05:05るっていう感じです。はい。で、ここまで
1:05:09言うと、じゃあ、もうやっぱ全部やらな
1:05:10きゃっていう風になってて、ま、AI、ま
1:05:13、一旦いっかって思うんですけど、ま、
1:05:15やっぱりそれでもAIを今、えっと、推進
1:05:17をしてます。やっぱAIで何ができるの
1:05:19かっていうことは、えっと、引き続き我々
1:05:21も探索をしています。ま、当然AI
1:05:23エージェントってのが登場したり、ま、
1:05:24先ほど散らって言ったようなMCPって
1:05:26いうの、えっと、これが、えっと、外部の
1:05:29データとかにこうエコシステムってのが
1:05:31急速に広がってるので、これで結局営業の
1:05:33世界で何ができるのかっていうことは我々
1:05:36もずっと本当に探索をし続けてるし、ま、
1:05:38先ほどの1番最初の藤さんにもあったかな
1:05:40と思いますが、そこの、えっと、探索の
1:05:42コストですね、ユースケースの探索のコス
1:05:44トってのはも引き続きかけていって
1:05:46るっていう感じです。
1:05:49はい。という感じでざっとなんかまとめ
1:05:53みたいな話をするとこのAIとデータと
1:05:56サトベーションの融合が、ま、本当にこの
1:05:58ソフトウェアの単体で解決できなかった、
1:06:00えっと、この現場の課題をに対する強力な
1:06:03、ま、ソリューションになるという風に
1:06:04考えていて、ま、本当に全部全位的に進め
1:06:07ているって感じですと。ま、そんなやっぱ
1:06:09プロダクトマネージャーみたいな人は、ま
1:06:12、結構これ横断する総合力とかが重要に
1:06:16なってくるなと思ってて、ますます大変な
1:06:18時代になってきたなという風に思っていま
1:06:21すっていう話しでした。はい。で、採用し
1:06:26てますみたいなページを載せるのを忘れた
1:06:28ので、あの、適当にお声かけください。
1:06:31はい、どうもありがとうございました。
1:06:32以上です。
1:06:39サルトさん、ありがとうございました。
1:06:42なんか、あの、発表の最後が大変な時代に
1:06:45なりましたねって終わる方が結構多くて、
1:06:48本当に大変な時代になりましたねっていう
1:06:49形でイベント終わればと思うんですけれど
1:06:51も、えっとですね、最後にちょっとあの、
1:06:55是非イベントどうでしたかってアンケート
1:06:57を取らせていただきたいなと思っており
1:06:58まして、えっと、オンラインで、えっと、
1:07:00ご覧いただいている方はちょっとこちらで
1:07:02終了になります。是非、あの、こういう
1:07:06ところがイベント良かったです。こういう
1:07:08ところもうちょっと聞きたかったですとか
1:07:10こういうテーマよかったら聞いてみたいな
1:07:12もみたいなものも是非ちょっとお待ちして
1:07:15おりますのでアンケートの方ご解お願い
1:07:18できればと思います。ちょっとしばらく
1:07:21映しておきますね。
1:07:24今おそらくオンラインで視聴されている方
1:07:26はちょっと何人いらっしゃるか把握したい
1:07:29んですけど、ま、1万人から100万人
1:07:31ぐらいいらっしゃるのかなと思うので、
1:07:32アンケートの方相当来てくれるんじゃない
1:07:34かなと思っているんですけども、
1:07:36是非ちょっと回答をお願いできればと思っ
1:07:39ております。
1:07:41そろそろ多分URLご覧いただけましたか
1:07:45ね。
1:07:47ではちょっとオンラインの方はこちらで
1:07:49終了になりますので、えっと、一足先にと
1:07:52いう形ではあるんですけれども、イベント
1:07:53のご参加ありがとうございました。あの、
1:07:56シリーズとしてイベントさせていただいて
1:07:58おりますので、あの、あの、是非オフ
1:08:01ラインとかでも今後のイベントをお越し
1:08:03いただけたら嬉しいなと思っていますし、
1:08:04オンラインでも、あの、引き続き配信の方
1:08:06はしていければなと思いますので、次の
1:08:09あの、トピックみたいなものをおそらく2
1:08:11ヶ月から3ヶ月後ぐらいにね、やらせて
1:08:13いただければと思っています。では、ここ
1:08:15でオンライン配信の方は終了とさせて
1:08:17いただければと思います。ありがとう
1:08:18ございました。

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