機械学習を活用して、飛躍する企業を増やしたい | 株式会社DATAFLUCT

機械学習を活用して、飛躍する企業を増やしたい | 株式会社DATAFLUCT

目次

前回から、企業が機械学習を活用する上で欠かせないソリューションをワンストップで提供する、株式会社DATAFLUCT 代表取締役の久米村隼人氏とCTOの原田一樹氏のインタビューをお届けしている。

後篇の今回は、データ・AIの利活用をより促進する施策や機械学習の新しい考え方などを中心にお伝えする。

コチラの記事には前編がございます

インタビュイー

久米村 隼人[Hayato Kumemura]
株式会社DATAFLUCT 代表取締役


1980年生まれ。2007年にベネッセコーポレーションに入社後、CRMやダイレクトマーケティングに従事。その後、マクロミル・リクルートマーケティングパートナーズ・日本経済新聞社など複数の企業にて、広告・ヘルスケア・データサイエンスなどの領域で15サービス以上の新規事業を創出。2018年8月、 データサイエンスと人間中心設計を軸に新規事業の立上支援を行う「株式会社FACTORIUM」を創業。2019年1月、データとサイエンスの⼒で社会課題を解決することをミッションに「株式会社DATAFLUCT」を設立。同年、宇宙航空研究開発機構(JAXA)の知的財産や知見を利用して事業を行うJAXAベンチャーに認定。現在、幅広い業界に向けてデータ活用支援・新規事業創出を行う。これまでローンチした新規事業は30を超える。 大阪府立大学大学院工学研究科修了(数理工学専攻)、早稲田大学大学院商学研究科(夜間主MBA)修了。JAXA J-SPARCプロデューサー。

原田 一樹[Kazuki Harada]
株式会社DATAFLUCT CTO


1986年生まれ。2010年に大手SIerに入社後、先進技術実証及びデジタルビジネスを推進する組織でアプリ開発・クラウド・データ関連技術の実証実験に幅広く携わってきたフルスタックエンジニア。技術コミュニティの牽引経験や技術コンテストの受賞経験を持つ。2016年6月にマイクロソフトにコンサルタントとして参画後、インフラ案件・AIアプリ開発・IoT/BigDataアーキテクチャ策定等のプロジェクトを推進。その後テクニカルトレーナーとして、同社クラウド技術を全方位にコーチング。現在はDATAFLUCTのCTOとして組織作り・技術標準化・プロダクト開発に従事。

データを活用する「真の価値」を伝える方法

ーーDATAFLUCTとお取引がある業種・業界、企業規模に何か特徴はありますか?

原田 それは特にありません。ただ、導入がスムーズに進みやすいケースというのはあります。

例えば、WEBマーケティングなどデジタルの施策をある程度実践していて、すでにデータの基盤などを持っている場合は、その延長で導入できるのでスムーズに進みます。

ーー逆に導入が進みづらいケースはありますか?

原田 やはりデータをオンプレミスで管理するのが前提になっている企業さまだと、ハードルが高いですね。中にはオンプレミスが安全という、ある種のイデオロギーに染まっている企業もあるので、そうなるとPaaSで提供されている当社のソリューションはなかなか導入が進みません。

久米村 そもそもデータを活用して何ができるかわかっていないという根本的な要因もあります。社内に眠っているデータに本当に価値があるのか気づいていないですし、そうすると機械学習を活用してビジネスを良くしようという発想すら浮かばない。

しかし、この状況を見過ごすだけではいけません。当社もやれる限りのことはやりたいと考えています。こうやって取材を受けて、機械学習やデータの利活用について発信するのも1つですし、あとは事例作りが圧倒的に大事だと思っています。こんなに良いことがあるんだと、伝え続けることは欠かせません。

機械学習プラットフォーム『Comler』のユースケースのイメージ 株式会社DATAFLUCT 提供

あとは、企業とこれまで長い時間かけて関係性を築いてきたSIerとの連携です。当社のソリューションを、自社の力だけで普及させるには限界があります。SIerの方々にもソリューションを理解していただき、将来的には販売パートナーにまで関係を深めたいですね。

機械学習を活用できる企業の条件

ーーこれら以外に、機械学習に対する理解を高める活動は行っていますか?

原田 今後の予定にはなりますが、主に3つあります。

1つ目は、メディアを通じた機械学習のノウハウなどは発信していきたいと考えています。当社のサービスは、機械学習に初めて触れる方が最初に接することになるので、技術メディアを立ち上げて、ここに来れば機械学習について学べる場を作りたいと思います。

そして、2つ目はそこを基軸にコミュニティの形成にも取り組みたいですね。継続的にビジネスに活用してもらえる機械学習のプラットフォームになるには、とにかくユーザーに成功してもらう必要があります。そのため、今どこで詰まっているのかアクセスログやコードログをきちんと取ろうとしています。特にアクセスログは、どのドキュメントを見て自己解決しようとしているのか、そこまで取りたいです。

そして、その内容を踏まえてコラムなどを発信して、サポートのコンテンツを充実させたいと考えています。

あとはメディアやコミュニティだけで解決できない問題に対しては、サポートチームがログなどを確認して速やかに問題解決を図れるようにします。これが3つ目の活動です。今後できるプランでは、問題要求定義からサポートすることも検討しています。

ーーDATAFLUCTもさまざまな取り組みをしていることが理解できましたが、実際に機械学習を運用できる企業の割合はかなり限られると思います。お二人は、何%くらいの企業がそうなるとお考えですか?

原田 我々のサービスを使わずに自力で何とかできる企業は5%くらいかなと見ています。

ーー5%ですか?想像よりも小さい数字に感じます。

久米村 5%はかなり大きな市場だと思いますよ。

個人的な話になりますが、私は自腹を切ってWordPressを学びました。かなりの金額でしたが、実際経験することでWebサイトの構築に対する理解も高まりましたし、最終的にこれは自分がやることではないと判断できました。

機械学習の導入も、これと似たようなところがあると見ています。つまり、本当に導入しようと考えている企業は、自力でなんとかしようとします。そして、そのような企業は全体の5%くらいはあってもおかしくないはずです。

原田 企業の役員などに機械学習やビッグデータの利活用に理解のある方がいると、状況は大きく変わりますね。あとはIT系の人材がどれだけいるのか。この辺りの条件が全く揃わないと、「データが21世紀の石油」と言われても想像ができないと思います。

自力でやり切るには人材もコストも不足している企業でも、機械学習を活用・運用できるように引き上げていくには小さな成功体験を積み重ねてもらうのが重要だと考えており、そのためのサービスとサポートを提供していくのが我々のミッションになります。

時間軸など新たな次元を機械学習に取り入れる

ーー機械学習では、マルチモーダルという考え方がありますが、DATAFLUCTは「マルチレイヤー型マルチモーダル」という概念を提唱しています。その意味について、教えてください。

久米村 まず当社が考えるマルチモーダルは、あらゆるインターフェースを通じてある事象をより正確に理解するために複数のデータを収集することです。

例えば、人間のリアルタイムの身体状態を知る場合、心拍数や血圧だけでなく、汗のかき方などの情報もあると、より正確に把握できます。

株式会社DATAFLUCT 提供

その上で現実世界を考えてみると、例えば道路の問題がわかりやすいと思います。渋滞をできるだけ少なくして、世の中にとって望ましい形で最適化するにはバスやタクシー、そして他にも道路を使う物流業者や一般の自動車などを効率的に道路の各レーンに振り分けなければならないという問題が出てくるかもしれません。

しかし、バス事業者など各ステークホルダーの間で考えが一致しない可能性があります。なぜなら、できるだけ専用レーンを確保して、自分たちの利益を確保したいという思惑があるからです。

この問題を解決するために、各ステークホルダーが利益を得られる仕組みが「マルチモーダルステークホルダー」であり、そのためには各ステークホルダーが持つデータを活かす必要があるでしょう。

ーーその上で、そこにレイヤーが重なるわけですね。

久米村 はい。このレイヤーとは、場所や時間などの次元を意味します。昨今話題になっている「デジタルツイン」と似ていますが、先ほど挙げた交通の問題も場所と時間という概念があるわけです。

それらを加味した上で、マルチモーダルに収集したデータをシミュレーションに反映させるのが、マルチレイヤー型マルチモーダルです。

別の例を挙げると、ある商品を売り切る場合、値引きを10%にするか5%にするかで売り切れるまでの時間が異なります。その時間軸も踏まえたシミュレーション結果をもって、意思決定しましょうとお伝えしています。

ーーちなみに、この考え方はユーザーも理解する必要があるのでしょうか?

久米村 いえ、必ずしも理解する必要はないでしょう。そこをプロダクトでカバーするのも、当社の役割だと考えています。

ただこの流れが頭で理解できていると、事業を無限に作れます。より多面的にも社会や人を見られるので、機械学習の楽しさにも気づけると思います。

上場を達成し、社会変革を実現したい

ーーそもそも、AIを軸に事業を展開するきっかけは何だったのでしょうか。

久米村 もともと起業プランを考えていた時に、最初は衛星データを価値に変えたいと考えていたんです。衛星データを他のデータと統合して、新たな価値を生んで社会変革につなげる。これが最初のきっかけでした。

しかし、よくよく考えてみると、別に衛星データだけでなくてもこの発想は活かせるのではないかと気づきました。不動産のデータやある場所における人流のデータ、天気や交通のデータだって、別のデータを掛け合わせることで新たな価値を生む可能性があります。

だからこそ、そこに向けて事業も成長させたいと考えています。

ーー将来的には、国の動きなどに合わせて政府関係の委員会と組めるといいですね。

久米村 それも面白そうですね。

ただ理想は持ちつつ、まずは目の前のやるべきことを集中します。組織を拡大して、売り上げを伸ばして、現在は2年後の上場を目標に邁進しています。世の中のためにやりたいことはたくさんある。でも、まず自分たちが独り立ちするのが先決であり、その基準は上場かなと考えています。

ーーかなりのスピード感を持って進んでいるように見えますが、現在の課題を挙げるとすると何ですか。

久米村 採用です。資金調達に成功して、それをテコに売り上げを伸ばしたいけど、とにかく人が足りません。そのために、現時点ではやることを厳選して絞るしかない。

でも、近いうちにそれもクリアして、私たちが描いている世界観を実現できるように進んでいきたいと考えています。

取材・文:山田 雄一朗

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