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【DX?SaaS?】AIビジネスの主戦場の理解とACESの立ち位置

田村浩一郎@ACES

皆さんこんにちは、ACESの田村です。
今回は、ACESのビジネスとその戦略について説明していきたいと思います。

本noteでは、「AIビジネスの主戦場の理解とACESの立ち位置」と題して、ACESは他のAI企業とは何が違うのか、最近のAIビジネスの動向、ACESはどのようなポジショニングをとるのかについて書いていきます。

0. ACESって他のAI企業等と何が違うの？

ACESってどんな会社なの？と聞かれれば、
「アルゴリズムを用いて事業開発を行うAI事業会社」と答えています。

会社概要

もう少し詳しく説明すると、
AIアルゴリズムを用いて、属人化しているヒトの知見と業務をデジタル化する「AIトランスフォーメーション」事業によって、デジタルでの事業開発を推進する会社
です。

事業概要

そのためACESは、

  1. 一般的な戦略/ITコンサル会社とは違って、「AIアルゴリズムを前提にした産業/働き方はどのような姿か」という視点と問いから仮説を構築し、

  2. SaaS会社やSIerと違って、リアル産業の属人的な知見と業務を起点に、DX事業を縦方向(業界軸方向)に展開しながら、同時にSaaS事業で横断的にデジタル統合する進め方で、

  3. テーブルデータを取り扱う技術ではなく、 映像や音声、言語などの非構造データを取り扱うDeep Learningを武器に、

  4. ただAIの開発・提供をするのではなく、「AI事業」の開発を行う

AIアルゴリズム事業会社です。

以下に、なぜACESが上記のようなポジショニングをとっているのかを説明をしていきます。

1. AIアルゴリズムを前提にした産業/働き方はどのような姿か

以下のnote記事でも記述した通り、リアル産業もデジタル化が進み、知能を実現するデータとアルゴリズムが価値を持つ時代へと変化しています。

ACESはそうしたマクロトレンドの中で、AIアルゴリズムを前提にした、産業/働き方はどのような姿か？という独自の視点(ACES' View)と問いから仮説を構築します。

独自の視点(ACES' View)と問い

事業を構成するレイヤを、

  1. 知能・知見: アルゴリズム

  2. 戦略・構造: ビジネスモデル

  3. 実行・処理: ソフトウェア

  4. 伝達・駆動: センサ/アクチュエータ

  5. 商品・体験: ハードウェア/サービス

と分けた際に、ACESはアルゴリズムというレイヤから事業開発を行うポジショニングを取っており、一般的なコンサルティング会社や、ソフトウェア/ハードウェア開発をする会社とはレイヤが異なっています。

そして、AIアルゴリズムを前提にした、産業/働き方はどのような姿か？を考えた上で、現在の産業/働き方とのギャップやイシューを、研究開発をすることで解決していっています。

事業のイシューから始める研究開発

AIは革新的技術であることは間違い無いですが、AIで何かできないか？という進め方では、事業を作る難易度は跳ね上がります。
ACESは、事業開発をするために、新しい産業/働き方をつくるために研究開発をしている会社です。

2. データが価値を生む切り口を見つけ、アルゴリズムで事業のデジタル領域を拡張できた会社がNext GAFAになる


なぜACESは「ヒト」に注目するのか？
私は、「ヒトがどのように働いているのか」というデータが、将来的に最も価値のある無形資産の一つになると予見しているからです。

私は、データという無形資産を、最も価値のある切り口で事業に繋げ、AIアルゴリズムの力で事業のデジタル領域を拡張できる会社がNext GAFAになると考えています。

過去20年で大きく成長したGAFAは、まさにデータとアルゴリズムでスケールした会社でした。彼らは、サービスこそ異なれど、共通する点として、「ヒトの興味・関心」のデータを資産化し、事業を拡張していったということが挙げられます。「ヒトの興味・関心」のデータは、知能化したアルゴリズムと組み合わせることで、広告・ECの領域で信じられないほどの価値を持つこととなりました。

AIで拡張されるデジタル事業の領域

「ヒトがどのように働いているのか」というデータは、現在の働くシーンをソフトウェア化してDXを実現するために必須となる情報であるだけでなく、人がより適性のある仕事に転職したり、動的にパーソナライズされたリスク管理や健康促進するためにも必要な情報です。

3. 現在のtoB&デジタルの市場をどのような切り口で見るか


最近のビジネスのトレンドとして、DX(デジタルトランスフォーメーション)や、SaaS(Software as a Service)という言葉がバズワードになっています。しかし、それぞれがマーケティング用語として使われるばかりで、toB市場でどのような意味を持つのか議論・整理されることは少ないと思います。

市場の見方として、私が尊敬する先輩の一人の上野山さんが代表を務めるPKSHA Technology(3993)の決算説明資料のある1ページはとても参考になります。

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引用: 2020年9月期 PKSHA Technology決算説明資料より

toB市場を「業界」と「機能」という軸で整理すると、DXや、SaaSという言葉の理解が進みます。

現在市場で評価されているSaaSの多くは、SMB向けに業界横断で特定の業務プロセスをデジタル化するサービスがほとんどです。

SanSanやFreee、AI Inside、弁護士ドットコムなど、上場して高い時価総額をつけているSaaS企業のほとんどがSMB向けに業界横断でサービス提供しており、業界特化のSaaSで高い時価総額で評価される企業が相対的に少ない現状を見ると明らかであります。(業界特化のSaaSで高い評価を得ている企業の一例として、業界の顧客単価が高いエムスリーなどもあります。市場規模は顧客単価×顧客数で計算されるので、顧客単価の高い業界はその分収益が大きくなります。)

そういった意味で、今ほとんど世の中で認知されているSaaSという言葉・ビジネスは、toB市場を機能の軸でとらえ、機能別で「横」への展開を進めるものだったと理解できます。

一方で、DXは業界軸で「縦」へのデジタル展開を進めるムーブメントだと私は考えています。

DXが新しい概念だとするならば、DXは特定の業務プロセスをただデジタル化することではなく、業界のサプライ/バリューチェーンのデジタル化を行うものであるはずです。
(特定の業務プロセスをただデジタル化することは、今まで通り、IT/ソフトウェア化です。多くのSaaSプレイヤーが、DXを謳っていますが、業界のサプライ/バリューチェーンにどのような変化をもたらすのか説明できている企業/理解している事業家/投資家は多くはない印象です。)

そうなると、DXのメインプレイヤーは、業界軸の方向で、デジタル化されたサプライ/バリューチェーンを構想し、実現できるプレイヤーであり、デジタルのできる戦略コンサルや、戦略・事業を作れるテクノロジーカンパニーといったプレイヤー(Accenture, PKSHA, Palantirなど)になります。実際、各コンサルティングファームは次々と「〇〇・デジタル」などとデジタル部署を立ち上げているように、スタートアップ界隈ではあまり話題になりませんが、コンサルティング業界におけるデジタル分野は急速な市場成長をしています。

4. リアル産業の属人的な「節目」を起点にデジタル化

上述の市場環境の整理の中で、ACESはどこを起点に、どの方向に進んでいくべきでしょうか。

クラウドに既に接続されており、サプライ/バリューチェーンが(ほぼ)デジタルで完結しているウェブ産業(広告・ECなど)は、インターネット事業会社等プレイヤーも多く、テーブルデータの機械学習はその差別化が難しくなってきています。

一方で、リアル産業は、サプライ/バリューチェーンに、ヒトの知見や業務を必要とするオフラインのシーンが「節目」のように介在しているため、DXを進める難易度が格段に上がります。リアル産業をDXするためには、ヒトの知見や作業をデジタル化する「現場」を起点とする必要があるのです。

デジタル化の方向性

ACESは、リアルをデジタル化するDeep Learningの「機械の眼」の技術とその社会実装力に大きな強みを持っています。それゆえACESは、リアル産業において、ヒトの知見や業務を必要とするサプライ/バリューチェーンの「節目」を起点にデジタル化し、「業界」軸方法にDXを推進し、その過程でデジタル化が不可欠な、ヒトの認知処理・作業が介在する特定業務を、「機能」軸でまとめてデジタル化していく手段としてソフトウェア事業を推進するという方針をとっています。

5. 人の知見を数式化する技術

ACESは、映像や音声、言語などの非構造データを取り扱うDeep Learningを武器に、アルゴリズムを組み合わせて属人的な知見・業務をAI化する技術に強みを持っています。

人の知見を数式化する技術

例えば、弊社のリサーチフェローである 荒川 陸 のHCI(Human Computer Interaction)研究では、プロのコーチングの知見をデジタル上で再現しています。

ここで言いたいことは、ACESは、画像認識AIの会社では無いです。(確かに、画像・映像認識技術は最重要技術の一つではあります)

ACESは、単価が高く、かつトランザクション数が多い熟練者・プロの知見をAI化することを技術コンセプトとしており、コモディティ化せずかつ顕在化している付加価値が高い領域にポジショニングをとっています。

技術領域

6. 最後に: リーダーシップが鍵


リアル産業をDXすること、ヒトの知見や作業をAIソフトウェア化することは、決して簡単なことではありません。

Deep Learningという技術は間違いなく大きなブレイクスルーではありますが、魔法の杖では全くありません。DXも、「トランスフォーメーション」するわけですから、デジタル技術があれば良いというわけではなく、未来の産業の姿を描き、そしてそれに向かって先頭を走って実現していくリーダーシップが鍵となります。

ACESは、本気で「アルゴリズムを用いて事業開発を行うAI事業会社」のNo.1を目指しておりますので、本気でDX/AIを用いた事業開発に取り組みたい企業の方、転職をお考えの方、是非ACESにお問い合わせください。

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