本質が気になって仕方なかった
点数より本質が気になった
高校時代は進学校に通っていました。数学や物理といった理系科目は得意だったんですけど、テストの点数がガンガン伸びるかというと、実はそうでもなくて。なぜかと考えたとき、道具としての使い方を覚えるというよりも、その内容そのものを理解したい、本質やコアの部分がどうなっているのかが気になって仕方なかったんですよね。たとえば化学Iでやらなければいけないことが、実は化学IIで説明されているということがあったりするんですけど、そういうところを深掘りしていくほうが好きで、テスト勉強よりも時間をかけていました。
グループの橋渡しが好きだった
派閥やヒエラルキーみたいなものが、昔から好きではなかったんです。進学校では一般的にそういうものがなくなっていくと言われていますが、とはいえグループのようなものはあります。そのグループ同士がどうすればお互い面白くなるかを考えて、あちらのグループのこの子はこんなことができて面白いらしいよ、というのを繋いでいくのが好きでした。何かに駆られてやっていたわけではないんですけどね。
数学にのめり込んだ大学生活
普通の学生の十倍勉強した
大学では、高校生のときとは逆に個人としての探求に目が向き始めました。深掘りができる場所だったので、例えば数学では1 + 1を証明するといった、コアの部分をとことん突き詰めていくことができたんです。物理や宇宙論を勉強したり数学をやったりで、普通の学生の十倍くらいは勉強していたと思います。ただその分あまり遊べなかったので、もう少しちゃんと遊んでおけばよかったという後悔も少しあります。
会社員に向いていないと気づく
アルバイトがまったくできなかったんですよね。決まりごとを言われた通りにやることができなくて、なんでも変えたくなってしまう。そのあたりで、自分は会社に入るのは向いていないんじゃないかと思い始めました。
こうした本質を突き詰めたくなる性分は、もっと幼い頃からあったのかもしれません。幼稚園の頃、金曜日の帰りの会で先生が「また明日も元気に来てね」と言ったのを聞いて、明日も幼稚園があるんだと思い込み、家に帰ってその話をしたら「そんなわけない」とカレンダーを見せられたことがありました。丸がついていないから明日はないと言われたんですが、自分はそれは「過去の情報」であって、自分がいま仕入れてきた情報とどちらが本物か、と家族と議論した記憶があります。今思えば単なる言い間違いだったんですけどね。頑固なものですから、そのまま次の日も幼稚園に行ってしまったという、笑い話のようなエピソードです。
家庭教師から始まった事業
家庭教師で起業した
大学院に受かっていたんですが、それを辞めて赤羽駅で家庭教師のチラシを配っていました。アルバイトではなくて、自分で起業したんです。
数学教室が転機になった
それと同時に、社会人向けの数学教室で数学を教えていました。保険の試験のために高度な数学を学ぶ必要がある方などが参加されていたんですが、そのなかに今の親会社の社長がいらっしゃったんです。統計を学びに来られていて、ちょうど第三次のAIブームが来ていた時期でした。AIも一緒に学びたいということで、バックプロパゲーションなど構造の部分もお伝えしつつ、実務でどう使えるかという方向に寄せて話すようにしていたんですね。相手はビジネスパーソンですから。そのことを評価されて、外注講師として会社でお願いしたいと声をかけていただきました。
元々親会社の社長がAIを学んでいたのも、AIで新規事業を作りたかったからなんですね。外注講師がきっかけとなって、一緒に事業を考えてほしいと言われ、マーケットや営業についても学びながら、事業創出に携わるようになったという流れです。
二百個近い事業案を練った
事業案として二百個ほど考えました。形にしたのは二十個ほどです。そのなかで残ったのが、今の事業の強みにもつながっているところです。第三次AIブームの時代は、社内にどれだけデータがあるかがとても重要でした。ただ、データを持っていないお客様のほうが多くて、AIを使いたくてもデータをどこかから用意しなければいけない。そこがネックになるのであれば自分たちでやりますということで、AIのためのデータを用意するところから始めたのが最初の経緯です。
こうして振り返ると、業務委託から少しずつ発展していったという意味では、企業としては珍しい成功例だと客観的にも思います。社内で新規事業を立ち上げて寄せ集めでうまくいく例はあまり見たことがなくて、資本やインフラといったアセットを押さえていないと、なかなか難しいものだと感じています。
データの民主化を目指して
データパイプラインを一貫して支援
弊社が掲げているのは「データの民主化」です。みんなが使いたいときに使える状態にすることが大切で、AIがデータを読めるようになってからは、より重要性が増していると感じています。データを集めるところから、それを整えて型にはめ、定期的にデータを生成して使える状態にし、さらに活用できる形に落とし込んでいく。この一連の流れをつくることが弊社の仕事です。
これらの工程を内製化できている企業は少ないと思います。相当先見の明があるか、専門家がいないと難しくて、実は弊社ですら完璧にできているかというとそうではありません。だからこそ、コンセプトをしっかり持つことが重要だと考えています。
グループの運用力が強み
派生する形でAIの事業も手がけていて、まだ模索している部分もあります。どの会社も手がけることが似通ってきているなかで、弊社の強みはグループのシステム運用力にあります。決められたことを真面目にやり切る人材が揃っているという文化は、勢いのあるスタートアップにはなかなか構築しづらいものです。そこにつながるフロントの案件を弊社で取っていくという動き方をしています。
データのあり方についても、この数年で大きく変わってきたと感じています。以前は人間にとって親和性の高いデータベース構造が推奨されていましたが、今はAIが読みやすいデータ構造が求められるようになってきました。可視化するという仕事そのものの意味も薄れてきていて、人間がデータを見て判断する必要がなくなり、インサイトだけで済むようになっている。「今日の予定は？」と聞けば答えが返ってくるので、わざわざカレンダーを見る必要がなくなったという感覚に近いです。データを整理するためのSaaSがたくさんありますが、そうしたものも自分たちでできるようになっていくと思います。体験と、解決そのものが明確に分かれてきたという感覚がありますね。
見えない声をつなぐ存在でありたい
大雨の河原にいるような日々
今後の展望というのは正直とても難しいです。営業部門のメンバーからも、どこを目指せばいいのか分からないという声を聞くほど、先が見えにくい時期だと思います。ただ、そんな中でも暗闇のなかで光を見つけられる人が強い。今できることをやるしかないというのが正直なところです。最前線というより、大雨の河原にいるような感覚で、さっきまであった石が崩れて流れが変わるということが続いています。
見えない声を届けたい
高校時代の友達グループの話ともつながるんですが、自分にとって大事なのはブリッジであることだと思っています。今、社会が言葉にはしていないけれど求めているものを、自分は「見えない声」と呼んでいます。まだAIが届いていない層に対して、どう届けていくか。よく知っている人たちと知らない人たちは同じ世界にいるので、そこをつないでいくことが自分の役割だと思っています。データは元々、そうしたつなぐものだと捉えていましたが、今はAIという分野でも同じことをしているという感覚があります。
波を起こしているという自覚を
自分のこれまでの小さな歴史を振り返っても、そのときによいと思ってきたことや最適だと思ってやってきたことは、どんどん変わってきました。事業の形も、自分の立場も、この十年ほどで見直さなければいけない場面が何度もありました。
そんなときに波をつくっていくのは、いつも学生や若い世代だと思っています。具体的に波を引き出すきっかけは大人の仕掛けかもしれませんが、仕掛けだけでは波にならない。波を起こしている実感を持てるのは、実際には若い人たちです。自信があってもなくても、できてもできなくても構わない。ただ、自分がその波を起こしている側にいるんだという認識を持てると、そこに意味が生まれてくると思います。押しつけになるほどの自覚ではなくても構いません。そうした気持ちを持てているかどうかが、すごく大事なのではないかと思います。
編集後記
今回お話をうかがって、印象的だったのは「本質を疑う」という姿勢が幼少期から一貫していたことです。カレンダーに丸がついていないから明日はない、という説明にすら納得しなかったというエピソードには、思わず笑ってしまいました。データ活用も就職活動も、表示されたものをそのまま信じるのではなく、その裏側を想像できるかが問われる時代になってきているのだと感じます。「波を起こしている自覚を持てるといい」という言葉は、一歩を踏み出せずにいる学生にとって、背中を押してくれるメッセージだと思いました。
