「人類の問題解決をする」テクノプレナー

小学校5年生の時、学校でコンピューターを初めて触りました。「凄いな」と感動し、祖父母にお願いして買ってもらったのが、自分の初めてのコンピューターです。

私以外は誰もコンピューターを使わない家でしたが、小学校で初めて見た時に「絶対にやりたい」と思ったのです。そこにロジックはなく、感覚的にそう思いました。私自身が面白い、新しいものが好きなのでしょうね。

コンピューターの魅力を実感したのは、半径3km程度だった小学生の生活圏が、インターネットによって一気に広がったことです。日本にいながらアメリカの映画を観られる。英語は分かりませんが、自分の視野が大きく広がったような気持ちになりました。

それをきっかけに、「なぜこの映像は動いているのか」いう疑問から、プログラムを独学で勉強していくことに繋がって行きました。
そして、高校は愛工大名電という情報系の学校に進学しました。

そうです。当時はコンピューターサイエンスを専門的に学べる高校があまりありませんでした。私は愛知県名古屋出身ですが、選択肢は愛工大名電ほぼ一択という環境でした。

そうですね。私は愛工大名電の情報科学科の3期生ですが、1期生の先輩達がデジタルハリウッド大学の1期生です。

私の代が入学してやっと全学年が揃ったという非常に先駆的な学科で、中学校の先生からは心配されました。「新しい学校に行くリスクを取るより、まずは普通高校でしっかり勉強して、コンピューターサイエンスは大学でやれば良いのでは」と言われましたが、私は普通科には魅力を感じませんでした。

結果的には、あの道を選んで本当に良かったです。
高校3年時には仲間達と一緒にコンテストに応募して受賞したりし、この道を選択するきっかけになった気がします。

大学でもコンピューターサイエンスを専攻しましたが、コンピューターのスキルセットは高校時代で既に付いていたので、「学ぶ」ことよりも、自分たちでプロジェクトを立ち上げたりしていました。
自分の研究を先生に見せたら「面白い」と学会に連れて行って頂いたりした一方で、コンピューター室の全コンピューターを使ってコンピューターグラフィックス作りをして、怒られたりもしました。

そして、在学中に仲間たちと起業しました。

コンピューターでやりたいことがあり、そのためには会社組織にした方が良いかと思い、よく分からないまま会社を立ち上げてみたというのが正直なところです。

その頃アメリカでは『インスタグラム』のようなサービスが流行しつつあり、画像のシェアリングサービスを日本でも立ち上げようと思いました。当然システムは作れたのですが、すぐに大きな問題が発生しました。
この種のサービスは、ユーザーが増えるとクラウド上で保管する画像枚数も増え、サーバーコストが爆発的にかかるのです。本来1千万円程の資金が必要なところを、大学生なので数万円のお小遣いで始めてしまいました。

そこで会社運営の難しさにようやく気が付きました。
私が最も反省したのは、「ビジネスをどう立ち上げて、どうやって企業やユーザーからお金を頂くのか」というビジネス感覚が抜けていたことです。テクノロジーだけでは会社は運営できないことを痛感しました。

その時に色々とお世話になったのが、リッチメディアの坂本社長です。それをきっかけに、リッチメディアに入社しました。

坂本社長が私のことを本気で考えてくれていたことです。それが一番大きかった。
多くのITベンチャーからエンジニアとして採用のお話を頂く中、坂本社長だけは「経営者になるための勉強をうちでして行けば良い」と言って下さいました。
エンジニアとして極めるなら、会社には入らず、自分で勉強した方が早いと思っていましたから。

リッチメディアでは本当に色々なことを学びました。
最初は、一番バリューを出せるシステム開発やデザインを、その後は営業やマーケティング、さらに事業の立ち上げにも携わりました。

そして、ある程度成果が出たタイミングで坂本社長のご厚意でシリコンバレーに派遣して頂きました。
この経験がその後の自身の強みになったと思います。

シリコンバレーでは大きな衝撃を受けました。
当時ニュースでも話題になった、YouTubeの動画から猫の画像を自動で抽出したGoogleブレインプロジェクトが発足した頃です。

シリコンバレーにはGoogleやFacebookのエンジニアがいて、彼らから「最近ディープニューラルネットワークという、ニューラルネットワークをより複数の層（深くした）で構成した技術が面白い」という話を聞いて興味を持ちました。現在の『ディープラーニング』の先駆けです。
当時、ニューラルネットワーク自体は既にブームが去ったと見られていた研究でしたが、「もしこれで成果が出たら面白いな」と思いました。

そうです。ですので、当時日本に「猫を認識できるようになりました」と話しても、その面白さや凄さは理解されませんでした。私の説明能力も乏しかったのだと思いますが、伝える難しさを感じました。

しかし、私自身は本当に面白いと感じ、どんどんのめり込んでいきました。そのインパクトを現地で体感していたこともあり、起業しようと日本に帰国しました。

そして、会社を辞める際に私の事業に興味を持って付いてきてくれた緒方という共同創業者と、デザインやフロントエンドを担当してくれるもう1人が加わり、3人で会社を立ち上げました。

初期の資金繰りは本当に大変でした。

23歳で起業し、メンバー全員で何とか100万円をかき集めたのですが、麻布十番のオフィスの敷金と家賃、仲介手数料諸々で数十万円が消え、更に登記費用も掛かり、あっという間に残金は10万円以下に…。そこは一番苦しかったです。

受託開発で何とか食いつないでいたところ、現在取締役をしている富松がエンジェル投資をしてくれました。
そして、富松からの資金調達後、インスパイアにも出資して頂きました。そこからキャッシュフローが安定し、開発に集中できるような体制になりました。

そうです。当時はまだ『ディープラーニング』という言葉もなく、ディープニューラルネットワー等も日本ではまだ適切な和訳がなかったので、『機械学習』と話していました。

仲間集めの一番のブレイクスルーポイントは、COOの外木が入ったことだと思っています。

それまで我々は、ほぼエンジニアとデザイナーだけで運用しているような専門家集団でした。しかし、正直、専門家だけでビジネスを拡大することは困難でした。
そこに外木が入って組織を整理したことにより、適切なリソース配分が可能になり、エンジニアが集中して働きやすい環境が整いました。

また、採用のプロセスも設計できるようになりました。ダイレクトリクルーティングサイトを使ったり、リファラルリクルーティングで採用を進めたり。
採用に限ったことではありませんが、やはりプロセスに沿って進めることにより成果は出ると感じています。このような形で、最近は仲間集めの壁もかなり解消してきました。

元々は大学時代の友人です。大学時代には、お互いに「変なやつ」と思っていたと思いますが、同時に「変なやつだけどちゃんとしている」という信頼関係もありました。

初期のメンバーで重要なことは、「一緒に最後までやろう」というような強い思いや、お互いを裏切らない信用だと思っています。
そういうメンバーが入ってくれたおかげで、ビジネスも拡大できました。

創業当初、ディープラーニング・プラットフォーマーのようなサービスをやりたかったので、まず、ABEJA PlatformというPaaS(Platform as a Service)を開発しました。

しかし、当初は営業に行ってもサービスそのものが理解されず、「よく分からないからもういいや」とよく言われました。当時は、ディープラーニングを活用しABEJA Platform上で経営課題を解決するようなソリューションを開発して売ろうとしていたのですが、事例もなかったですし、可視化の難しい技術ですからお客さんに売れるはずもありません。

そこで、わかりやすい事例作りのためにも1つの業界に絞ってパッケージ化する必要があると考え、その後色々な業界に対してPoC(Proof of Concept：新しいプロジェクト等を立ち上げる前に実施する実効性検証)をかけて行きました。
また、事業が軌道に乗りつつあっても、Google等の大手に全て持って行かれるような形にならないようにと考え、なるべく彼らが進出しにくい分野に対して集中的にアプローチすることにしました。

その中で小売流通業や製造業等がアプローチ先として浮かんで来たのですが、製造業については、ご指摘の通りで、24歳の若者が突然行って、「このカメラを製造現場に付けて下さい」と言っても相手にされませんでした。
他方、小売業は店舗にカメラなどのデバイスを付けることに対する障壁が下がりつつあり、「これは行けそうだ」という感触を持ったので、小売流通業向けのソリューションを構築することにしました。
現在『ABEJA Platform for Retail』という小売流通業向けのソリューションとして展開しています。

2013～2014年頃にテストケースを行うお客様は獲得できましたが、次なる課題として「安定的な収益モデルをどのように構築して行くか」ということが出てきました。

2010年にSalesforce（米国サンフランシスコ本社）から出資して頂いたのが、SaaS（Software as a service）モデルへの転換のきっかけです。いわゆるソフトウェアサービスのような、サブスクリクションモデル（定額制）にシフトすることにより、うまく月額按分にして安定した収入を得ることができるようになりました。

機器の故障率等の勘案もした上で金額の調整をしました。ようやく事業の拡大に繋がるできるビジネスモデルができ、この壁を克服できました。

しかし、その後もIoTセンサーのエラーには悩まされました。IoTセンサーは意外にも原価は数千円程の安価なものが多く、その分品質レベルも下がります。エラー率も高く、入れたものの動かないこともよくありました。

これらはオペレーション上の課題事例ですが、本当に勉強になりました。
これらの問題を実際に経験し、オペレーションやビジネスモデルに反映できたことが我々の強みになっています。

2015年頃には、松尾先生をはじめとしたアカデミアの皆さんのお陰で、国内でもようやくディープラーニングも普及してきたため、改めて創業当初に開発したPaaS(Platform as a Service)『ABEJA Platform』を活用したサービス提供も開始しました。
現在はダイキン工業や中部電力等にもご採用頂き、現在はパートナー向けにベータ版として開放しています。

たくさんありました。やはり信用がないので、その中で出資して下さった何社かのVCの方々には感謝しています。

まずはインスパイアに出資して頂き、その後「インスパイアが出資したなら面白そうだ」と他からも資金を集めることができました。
特に、産業革新機構から頂き、更にNVIDIA（米国カリフォルニア州本社。半導体メーカー）から出資を頂いたというのが圧倒的な信頼に繋がりました。

そうですね、外資系の企業は厳しいですよね。ただ、我々は以前にSalesforceからの出資を経験しており、外資系企業がどのようなプロセスで行うかが分かっていたので良かったです。

色々ありますが、1つボトルネックになるのは言語やカルチャーだと思います。

Salesforceには日本の担当者がいて、うまく咀嚼して本社に伝えて頂きました。この際に我々も「こう伝えると、米国人に伝わるのか」といったプロセスを見ることができ、その後に大変役立ちました。

いわゆるSaaSビジネスについても、今でこそ市場規模は拡大していますが、当時の日本には、米国では当たり前に議論されていたSaaSビジネスモデルが何もありませんでした。
その頃にSalesforceから学んだUS流のSaaSモデルの作り方は、本当に勉強になりました。Salesforceの投資担当者の方から渡される資料はどれも素晴らしく、そのフレームワークに沿って説明すると米国の方々にもよく理解して頂けるため、その後のノウハウにもなりました。

元々NVIDIAの日本法人の方々とテクノロジーの話をかなり深くしていたので、そこから「あの会社は大丈夫」いうお墨付きを頂けたのが良かったのではないでしょうか。
先方にとっても、NVIDIAの製品であるGPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット。グラフィックス処理や演算処理を高速化できる）を弊社で利用していたため、そこを含めて双方にシナジーがあることも大きかったと思います。

一番はシリコンバレーだと思います。

シリコンバレーには日本とは少しレベル感が違う人達が多く、イーロン・マスクはその代表格です。
「火星に行く」とか「日本とニューヨークを30分で結ぶ」とか、「何を言っているのか？」というような人が多くいますが、テスラもスペースXも、ただそれを信じてやり抜くスタンスに感銘を受けました。

また、彼らから出て来る課題は全て人類の課題からの発想です。自分がお金持ちになりたいと思っている人は本当に少なく、それよりも人類課題を解決しないといけない、「人類としてこれをやらないと自分たちの子孫に申し訳ない」というような話がよく出て来ます。

彼らの生き方に大変共感を覚え、「このような未来思考でやって行かないといけない」と強く思うようになりました。

大きく分けて3組でしょうか。

まずはGoogleやFacebookのエンジニアの友人です。
彼らの視点もまた非常に高く、彼らが携わるプロジェクトはいずれも技術的にとても面白い上に、社会的問題の解決に取り組むものが多かったので、大変刺激を受けました。

次はVCの方々です。
アメリカのVCの方は必ず1回は会ってくれるので、色々な方にお会いし、お話ししました。彼らからも「君は世界のどんな問題を解決したいのか」と質問をされましたね。
トップクラスのVC経営者達ともお会いしました。当時は出資をお願いできるレベルではなく、完全に圧倒されて帰ってきましたが、そういう方々とお話しできたこと自体が大変勉強になりました。

最後は、創業間もないベンチャー企業の創業者の方々です。
皆、「自分たちが、この人類課題を解決することによって世界を救う」と本気で言っていて、変える気満々なのです。しかも、本当に変わりそうなところにきている。
そういう人たちと話していると圧倒的に面白く、それが私自身の一番の発火点になったと思います。

会社としては第2フェーズに差し掛かっているところだと思います。現在社員は50名程ですが、今後更に拡大する予定です。

AI(人工知能)に今大きな波が来ていると感じますが、私たちは「AIをとことんやりたい」というより、AIの次を見つけに行くことも含めて「未来を創造して行きたい」と考えています。

近くオフィスを移転して第2創業期を迎えると思いますが、AIという技術をコア技術に据えたまま次の事業に取り組むか、もしくは、全く別のテクノロジー使って新しい事業を興すか、そのどちらもやれるのが我々の面白いところだと思います。

人材像についてお話すると、我々はよく「テクノプレナーシップ」と言っています。
「テクノプレナーシップ」とは、テクノロジストとアントレプレナーシップを組み合わせた言葉で、エンジニアリングに明るいだけでなく、起業家精神も併せ持った人材を指します。

アメリカにはイーロン・マスクのような技術的に天才、かつスーパー営業マンが存在しますが、日本にもああいう人たちが増えないといけない。

そういう人たちに参画して欲しいし、同時にそのような人材を育成する会社にしたいとも思っています。
優秀な社員がテクノプレナーとして成長し、どんどん起業していく。起業によって一定期間で辞めたとしても、それで良いと思います。

仰る通りです。ファッショナブルなテクノロジーに踊らされるとAI作ってこねくり回して…と本末転倒になってしまう。そうではなく、「AIを利用して、こんな問題を解決したい」という問題解決型のアプローチが望ましいと思っています。

また、AIを作るための課題も多く出ています。工程を簡易化することによって色んな領域にAI技術が普及し、様々な問題に対する解決策を提示して行けたらいいと思っています。