Product/AI Talks

今回のゲストは、株式会社プレイド 代表取締役CEOの倉橋健太さん。

誰もが同じ基盤モデルを使い、同じ答えにたどり着ける時代に、自社ならではの「違い」はどこから生まれるのか。前編のテーマは、AI時代における差別化の源泉です。

倉橋さんが挙げるのは、「カスタマーデータ」、そして顧客一人ひとりの意図をとらえる「顧客コンテキスト」という考え方でした。

顧客が何を買ったかではなく、どう動いたか。連続する行動からその人の意図を読み解き、最適な提案や体験へとつなげていく——。これは、プレイドが創業まもない頃から「アクショングラフ」という仮説に賭け、データをリアルタイムで活かす基盤を積み重ねてきたからこそ描ける世界でした。

なぜ、まだ誰もリアルタイム処理を必要としていなかった時代に、最も難しい選択をあえて取ったのか。

パーソナルデータを扱うか、分析をリアルタイム前提にするか——創業期の意思決定が、いまのAI時代にどう効いてくるのか。

お話を伺うなかで見えてきたのは、外部環境に合わせてアプローチは変わっても、最初に掲げた問いそのものは10年以上ブレていないということ。その一貫性こそが、AI時代の差別化を支えているように感じました。

顧客中心主義を起点に事業を築いてきた倉橋さんは、AI時代のプロダクトの価値をどこに見ているのか。

あるべき姿をブレずに掲げ続けたからこそ、過去の意思決定がいま強固な差別化に効いてくる——その手触りが得られる回です。

【アジェンダ】

• (1:37) 倉橋さん自己紹介とプレイドの事業概要
• (3:43) AI時代、プレイドの戦略の「一丁目一番地」はどこか
• (6:36) なぜ「カスタマーデータ」が差別化の源泉になるのか
• (11:06) 行動から意図を読み解く―10年来の仮説「アクショングラフ」とは
• (16:56) 過去の意思決定はなぜAI時代にハマったのか―創業から貫く戦略思想

【ゲストプロフィール】

倉橋 健太 / 株式会社プレイド　代表取締役 CEO

1983年大阪府生まれ。2005年同志社大学卒業後、楽天株式会社を経て、2011年にプレイドを創業し、代表取締役CEOに就任。2015年に企業のカスタマーデータ活用を支援するクラウドソフトウェアの提供を開始し、その後、戦略策定から実行までを担うコンサルティングサービスも展開。2019年の米Googleからの出資を経て、2020年に東証マザーズ（現：東証グロース市場）に上場し、「IPO of the Year 2020」を受賞。プレイドグループとして、2024年には年間経常収益100億円を突破し、大手企業を中心に支援企業は1,000社を超える。「データによって人の価値を最大化する」をミッションに、プレイドグループ全体で企業の顧客中心経営の実現を推進している。

今回のゲストは、LayerX AI Workforce事業部でFDE Enablerを務める大治慶晃さん。FDE（Forward Deployed Engineer）の元祖とも言われるPalantirで、実際にFDEを務められた経験をお持ちです。

エンジニアでもなく、コンサルでもない。顧客の現場に深く入り込み、課題の定義から実装、成果創出までを一気通貫で担うFDEという職能が、AI時代の事業づくりにおいて注目を集めています。

しかし、その実態は驚くほど曖昧です。大治さん自身も、「FDEとはこうだ」という厳密な定義は存在せず、顧客課題に向き合い、手を動かし続けた結果として生まれた形なのだと語ります。

なぜこの中間領域が、LLM時代に成立しやすくなっているのか。PalantirとLayerXのFDEは何が違うのか。LayerXのFDE組織はいま何合目にあり、30人、100人と拡大していくときに何が最大のリスクになるのか。

そして話題は、最も本質的な問いへ。すべてのAIスタートアップがFDEを取り入れるべきなのか―大治さんの答えは「いらないケースも多い」でした。

FDEは、名前をつければ機能する魔法のロールではありません。自社が解くべき課題、プロダクトのあり方、顧客との向き合い方に合わせて、現実の組織にどう落とし込むのか。

FDE/DSモデルを検討するすべての事業づくりの現場に届けたい、FDEというモデルの成り立ちから、実装現場のリアルまで考える回です。

【アジェンダ】

• (1:40) 前回のおさらいと今回の趣旨
• (2:50) 大治さん自己紹介、FDE Enablerとは
• (4:30) なぜ今、FDEは広がっているのか
• (6:10) PalantirにもFDEの定義はない…？
• (6:44) FDEモデルの3つの肝
• (9:24) Palantirはどう値付けしているのか―SIでもSaaSでもない課金の正体
• (11:43) LayerXのFDEモデルは何合目か―日本版FDEモデルの在り方
• (16:39) FDEとDSは何が違い、どう組むのか
• (19:30) FDEは案件で最初に何をするのか
• (20:26) FDE人材のバックグラウンドと必要要件
• (23:53) AIスタートアップはFDEモデルを取り入れるべきか
• (27:09) FDE組織構築は何から始めるべきか

【ゲストプロフィール】

大治 慶晃 / 株式会社LayerX Ai Workforce事業部 FDE Enabler

UC Berkeley卒業後、米スタートアップや個人事業主を経て、Palantir Technologies JapanにFDEとして入社。数々のエンタープライズ案件に従事した後、2026年よりLayerXに参画。現在は「FDE Enabler」として、FDEの組織文化作りやコーチングを担当。

【参考記事】

AI予算はなぜPalantirに集中するのか —「差別化としてのFDEモデル」を徹底解剖

【LayerX採用サイト】⁠https://jobs.layerx.co.jp/

今回のゲストは、LayerX AI Workforce事業部でDeployment Strategist（DS）部の部長を務める小林誉幸さん。

顧客に深く入り込み、一社ずつ業務に合わせてAIを実装していく「FDE/DS」というモデル。一見すると、人を投じる受託やコンサルティングのようにも映ります。

しかし小林さんが語ってくれたのは、その本質は「プロダクトへの先行投資」にあるという整理でした。

プラットフォームが強くなるほど、デリバリーは速くなり、コストは下がり、より少ない人数で難しい案件に対応できるようになる。1〜2年かけて投資しきることが、後の回収とスケールを生む――FDE/DSモデルの経済構造を解き明かしていただきました。

さらに話題は、プロダクトの「中核」がどこにあるかへ。

かつて優位性の源泉と考えていた「スキル」は、基盤モデルの進化によって、その価値が長くは続かない。いま小林さんが最も重要だと捉えるのは、データをどう蓄積するかという「ナレッジ」の設計です。

トークンコストとプロダクト設計、汎用化と個別最適の線引き、コンサル出身者をプロダクト思考へどう導くか――

AIを実装し、事業としてスケールさせるうえで、プロダクトは何を担うのか。事業の設計そのものを問い直す視点をいただきました。

【アジェンダ】

• (1:30) DS部長としての役割と、これまでのキャリア
• (3:30) 「コンサル」と何が違うのか ― DSを「特定ドメインのCPO」と定義し直した理由
• (7:49) なぜプロダクトを刷新したのか、モデル進化を見越した先回り投資の中身
• (13:54) プロダクトの中核は何か、ナレッジ・スキル・ツール・UIの4要素
• (16:10) ナレッジの正体は単純なRAGか、Palantir型の構造化か
• (19:53) トークンコストが事業を決める時代のプロダクト設計
• (22:29) どこを汎用プロダクトに残し、どこを個別実装で切るか
• (25:21) DSの権限とKPIをどう設計するか、AE・FDEとの役割分担
• (29:03) コンサル思考にどうプロダクト思考を併存させるか
• (31:31) GTM戦略 ― 既存システムとの共存と注力セクター
• (34:16) FDEモデルの「高いNRR」はどこから生まれるのか
• (36:52) コンサルとの決定的な違い、「先行投資」はどこにあるのか

【ゲストプロフィール】

小林 誉幸 / LayerX Ai Workforce 事業部 Deployment Strategy 部長

東京大学法学部卒業後、日本銀行に入行し、経済調査や政府統計、決済制度の企画立案などに携わる。三菱UFJリサーチ&コンサルティングでの戦略コンサルタントを経て、2020年に弁護士ドットコム入社。クラウドサインを担当する執行役員として事業戦略やプロダクトマーケティングを管掌。 2023年12月にAi Workforce事業部の立ち上げメンバーとしてLayerXに入社。

【LayerX 採用サイト】

https://jobs.layerx.co.jp/

今回は5/19に開催した「AI-Native Leaders」のセッションをお届けします。

ソフトウェアを「売る」時代から、AIが業務そのものを担い、成果を届ける時代へ。

その最前線では、いま何が起きているのか。そして同じAIエージェントでも、日本と米国では戦い方がどう違うのか。

米国でCX領域のAIエージェント構築プラットフォームを展開するSierraは、ローンチからわずか2年でARRが急拡大し、規模が大きくなるほど成長率がむしろ加速するという、SaaS時代には考えられなかった業績推移を見せています。

その背景にあるのが、エンタープライズのAI予算が一気に集まっているという構造変化、そして成果が出た分だけ課金するアウトカムベースの価値設計です。

ただし、成果に課金できるのは、AIが業務を本当に「やりきる」からこそ。

導入して終わりではなく、顧客のシステムに食い込み、成果まで運びきる——その実行を担うのが、いま注目を集めるFDE（Forward Deployed Engineer）です。

このFDEをめぐって、セッションでは具体的な論点が次々と立ち上がりました。

「APIが無いから繋げない」という通説を覆し、レガシーなSoRにAPIを自ら作りに行くSierraの実装思想。

FDEは内製で抱えるべきか、それともコンサルとパートナーシップを組むべきかという分かれ道。

個別対応を「受託」で終わらせず、再利用できるプロダクトへと昇華させる組織設計。

そして、対人能力とAI実装力を兼ね備えたFDE人材を、日本でどうスケールさせていくのか。

LayerXの中村さんが投げかけた「組織AI」という問いも、この実行力と地続きです。

個人にAIツールを配るだけでは、コスト・セキュリティ・データのいずれもガバナンスが効かず、組織の記憶も育たない。

共通のナレッジレイヤーを持ち、コンテキストが常に最新に保たれる管理されたAIネイティブな業務システムこそが、企業に本当に効く——その実装のリアルを語っていただきました。

さらに話題は、AIネイティブな事業のつくり方そのものへ。

セルフサーブ型（モデル中心）とドメイン特化型とで異なる成長カーブとチャーンの構造、SI・コンサル産業に起きつつある変化、そして開発計画表ではなく「検証計画」へと変わりつつあるロードマップの捉え方まで踏み込みました。

日米それぞれでAIエージェントの最前線を走る当事者だからこそ語れる、エンタープライズ攻略の勘所と、AI時代のプロダクト戦略の射程を伺いました。

スピーカー

・LayerX 執行役員 AI Workforce事業 CEO 中村 龍矢さん

・Sierra Technologies Co-Head of Agent Development 森川 馨太さん

・Zen & Company 代表取締役 宮田 善孝さん

モデレーター

・DeltaXファンド 代表パートナー 山崎 良平さん

日米の最前線が交わるからこそ見えてくる、AI時代の事業づくりの解像度。是非ご視聴ください！

【投影資料】

https://docs.google.com/presentation/d/1UhP-wkDrqT9FsFhB6s1VxH7WlAwy6qsF/edit?usp=sharing&ouid=110910169695572709636&rtpof=true&sd=true

【アジェンダ】

• (1:32) スピーカー紹介とセッションの全体像
• (3:05) Sierraの急成長の背景―アウトカムベース課金という設計思想
• (9:42) エンタープライズのAI受容性は変わったか―「遅い日本」の通説を問い直す
• (11:56) LayerXが掲げる「組織AI」―「個人AI」の壁をどう超えるか
• (17:48) コンテキストの実装課題―Sierra流、既存SoRへの食い込み方
• (20:28) アウトカムベース課金の本質と限界
• (24:24) 高い成長率を実現するために狙うべき予算とは
• (26:42) FDEの2つの役割と「直販でないと難しい」理由
• (32:19) FDEを「受託」にしない組織設計―LayerXとSierraの相違点
• (35:22) セルフサーブ型 vs ドメイン特化型―成長カーブとチャーンの違い
• (37:57) LayerXはFDEモデルのスケーラビリティをどう実現するか
• (39:47) AI時代にロードマップは存在しない？―「開発計画」から「検証計画」へ

【ゲストプロフィール】中村 龍矢 / 株式会社LayerX 執行役員 Ai Workforce事業 CEO

Gunosyにて機械学習・データ分析に従事した後、LayerXに創業より参画。R&D部門の立ち上げ、ブロックチェーン事業、プライバシーテック事業の責任者を経て、現在はAi Workforce事業CEOを務める。2020年度IPA未踏スーパークリエータ認定。2020年 電子情報通信学会 IA研究賞 最優秀賞 (共著)。「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2023」受賞。プライバシーテック協会理事。

森川 馨太 / Sierra Technologies Co-Head of Agent Development | 開発共同責任者（日本統括）

トロント大学 経済・統計学部 卒業 ・マッキンゼー東京オフィスに新卒入社。入社から3年でマネジャーに就任（世代最速）。在籍中に金融業界におけるコールセンター改革案件も経験。担当業界は主に金融。ロンドンオフィス移籍後、シニアマネジャー就任。 ・24年にOPERAを國井と共同創業、代表取締役社長に就任。大企業向けAIコンタクトセンターソリューションを開発・提供、金融・通信・インフラ系業界で強固な顧客基盤を構築。 ・26年に米サンフランシスコ拠点のSierraにOPERAを売却。買収に伴い、OPERA全メンバーと共にSierraに参画。OperaがSierra Technologies Japanとなり、Sierra 開発共同責任者（日本統括）に就任。

今回のゲストは、LegalOn Technologies 代表取締役CEOの角田望さん。前編に続く後編です。

自社の事業領域を「Professional AI」と定義し、法務にとどまらずセールス・HR労務など全8領域へと展開を進めるリーガルオン。後編のテーマは、ドメイン固有性の(深さ)と多領域展開(広さ)という、一見トレードオフに見える二つをどう両立させるのか、です。

角田さんが語ったのは、「ソフトウェアビジネスにおいて、リソースはもう制約条件ではない」という認識でした。

AIによって開発コストが下がれば、ソフトウェアの単価も下がり、市場はやがて縮小に向かうのではないか。だとすれば、単一ドメインに留まり続けることこそがリスクになる——。だからこそ、AIがリソースの制約を外してくれた今、広げられるだけ広げておく。「絞ることのリスク」に言及しながら、LegalOnの他領域展開戦略について語っていただきました。

展開の鍵を握るのは、ドメイン知識の獲得と、各領域へのGTMです。

法務領域で磨いた「型」を、どう他領域へ横展開していくのか―各領域におけるドメインナレッジの深め方、ドメイン人材とプロダクトマネジメントをどう繋ぐか、見込みにくいクロスセルにどう向き合うか。

他領域展開をするにあたって生じやすい論点のリアルを伺ってます。

また、AIが業務を担っていく時代に、自社はどこに軸足を置くのか。人を介した業務代行という選択肢もあるなかで、角田さんはあくまでプロダクトに集中するという立場を取ります。その背景にある時間軸の読みも、印象的でした。

さらに話題は、ソフトウェアの希少価値が薄れていく時代の競争軸へ。

機能や性能で差がつかず、価格競争に陥れば消耗していく。だからこそ、これからのソフトウェアは「好きだから選ばれる」ものへと変わっていくのではないか——角田さんはそう語ります。キャラクターインターフェースやオリジナル漫画の展開も、ブランドと愛着こそが決定的な差別化になるという読みと地続きの打ち手でした。

AI時代でも、積み上げでしか築けない競争優位とは何か。

多領域展開のロジックから、コモディティ化の先に残るブランドの話まで。AI時代の事業戦略の射程を、一段広げてくれる回です。

【アジェンダ】

• (1:23) ドメイン固有性と多領域展開のトレードオフをどう両立させるか
• (7:47) 「Professional AI」8領域の選定軸
• (10:24) 組織と顧客基盤を持つ既存プレイヤーはAI時代をどう戦うか
• (12:47) ドメイン人材だけでは足りない―PMが繋ぐ「横展開力」
• (16:00) 領域をまたいだクロスセルは本当に実現できるのか
• (19:32) LegalOnがBPOは行わない理由
• (25:41) ソフトウェアの希少価値が消える時代、競争は何に収斂するか
• (31:45) コモディティ化の先で効くのは何か―ブランドと認知の役割分担
• (35:05) LegalOn Technologiesから採用・漫画リリースのお知らせ

【ゲストプロフィール】

角田 望 / 株式会社LegalOn Technologies 代表取締役 執行役員・グループCEO、弁護士

京都大学法学部卒。2012年に弁護士登録。森・濱田松本法律事務所を経て、2017年3月に独立、法律事務所ZeLoを開設。同年4月に株式会社LegalOn Technologiesを設立。創業以来、AIと専門性を掛け合わせた事業を展開。現在はProfessional AI for Legal「LegalOn」をはじめ、営業やエグゼクティブ向けAIなど複数プロダクトを提供、グローバルに事業を推進している。最近は、人類とAIが共存する世界を舞台に奮闘する大学生起業家を主人公にしたマンガ「アントレプレナー-起業家群雄割拠-」を執筆中。⁠https://on.tech/cxon/manga

【採用サイト】

https://recruit.legalontech.jp/

今回のゲストは、日本発のバーティカルAIの代表格、LegalOn Technologies 代表取締役CEOの角田望さん。

法務領域に特化したAIで創業し、国内外8,500社超の顧客とARR100億円突破を実現してきたLegalOnは、基盤モデルがアプリケーションレイヤーへも展開するなかで、領域特化の価値をどう定義し直そうとしているのか。

角田さんが整理してくれたのは、バーティカルAIが基盤モデルと共存しながら価値を出すための3つの要件でした。

① 専門領域における高い精度

② 深い知識との接続

③ 業務オペレーションのカバー

汎用AIが届く深さよりさらに掘り下げる余地が残るドメインこそが、バーティカルAIが戦える場所――。

創業時から社内に弁護士30名超を抱え、プロダクトを作り込んできたLegalOnならではの実装思想にも触れていただきました。

そして話題は、AI時代のMOATの捉え方へ。

「これさえ握れば大丈夫」というMOATは存在しない、と角田さんは言い切ります。

ソフトウェアビジネスは、磨くことを止めた瞬間に脱落するプロスポーツのようなもの。

磨き続けること自体が優位性となる――AI時代のMOAT観を一段アップデートする視点をいただきました。

では、スピード感を持って磨き続けるための開発組織のAI駆動化、そして経営オペレーション全体のAIネイティブ化はどう実現するのか。

1年ほど前から全社員がAIを使える環境を整えても、組織全体の生産性は伸びきらなかった――。

そこから生まれた「ゼロベースで業務を組み直す」というLegalOnの取り組みと、戦略発表会で打ち出した8領域展開の背景についても伺っています。

バーティカルAIの代表格は、いまの時代をどう生き抜こうとしているのか。

領域特化のソフトウェア戦略を考えるすべての方に届けたい回です。

【アジェンダ】

• (1:30) LegalOn Technologies事業紹介と角田さん自己紹介
• (2:30) 基盤モデルのアプリケーションレイヤー展開をどう受け止めたか―バーティカルAIが価値を宿す3要件
• (8:27) 基盤モデルが掘らない深さをどう作るか―弁護士30名超を抱える開発体制
• (10:15) UIは残るのか、消えるのか―AI時代のインターフェース論
• (13:45) AI時代のMOATをどう設計するか
• (17:36) AI駆動化による生産性向上をどう実現するか
• (21:56) ゼロベースで組み直す―個人最適を超えるAI駆動経営の実装

【ゲストプロフィール】

角田 望 / 株式会社LegalOn Technologies 代表取締役 執行役員・グループCEO、弁護士

京都大学法学部卒。2012年に弁護士登録。森・濱田松本法律事務所を経て、2017年3月に独立、法律事務所ZeLoを開設。同年4月に株式会社LegalOn Technologiesを設立。創業以来、AIと専門性を掛け合わせた事業を展開。現在はProfessional AI for Legal「LegalOn」をはじめ、営業やエグゼクティブ向けAIなど複数プロダクトを提供、グローバルに事業を推進している。最近は、人類とAIが共存する世界を舞台に奮闘する大学生起業家を主人公にしたマンガ「アントレプレナー-起業家群雄割拠-」を執筆中。https://on.tech/cxon/manga

米国AIスタートアップSierraにて日本進出をリードされている森川さんとの後編。

過去の米国SaaS企業が創業から8〜10年かけて日本に参入してきたなか、Sierraはわずか2年で日本市場にエントリーした。なぜ、このタイミングなのか。

森川さんは「できるから」と「やらなきゃいけないから」の両面で語ります。

歴史上最速クラスで成長するSierraだからこそ取れる選択肢であると同時に、AIエージェントが顧客接点を握る勝負は次の1〜2年で決まるという危機感がある——。

そして日本市場の特殊性。

日米のコンタクトセンターBPO市場規模は約3倍差にとどまる一方、カスタマーサポート向けソフトウェア市場では約10倍の差が開く。言語の壁、人口減少、構造的な離職率の高さ。Sierra共同創業者であるBretやClayが「世界で最もデマンディングなエンタープライズソフトウェア市場」と評する日本は、なぜAIエージェントの主戦場になりうるのか。

さらに、

・なぜSierraは自社単独参入ではなく、OperaTechの買収を足がかりに選んだのか

・エンジニアリング力の高いテックスタートアップまでもがSierraのプラットフォーム上を利用する理由は何か

・Forward Deployed Engineer (FDE)という新しい職能を、日本でどう組織化していくのか

米国最前線のAI企業から見た日本市場の解像度を、グローバルな競争構造とともに掘り下げていきます。

【アジェンダ】

• (1:40) 米国SaaS企業の日本進出スピード比較―創業2年で参入したSierraの異例さ
• (06:07) 日本市場の構造的な特異性―言語、人口減少、離職率という三重苦
• (10:17) SierraはOperaTechの何が欲しかったのか
• (12:06) なぜテックスタートアップもSierraを選ぶのか―もう一つの強み「ハーネスエンジニアリング」
• (14:36) FDEの組織化―日本でスケールさせる打ち手
• (17:34) 米国出張所感：街全体がAIに飲み込まれている
• (18:28) Sierraから採用のお知らせ

【ゲストプロフィール】

森川 馨太 / Sierra Technologies Co-Head of Agent Development | 開発共同責任者（日本統括）

トロント大学 経済・統計学部 卒業 ・マッキンゼー東京オフィスに新卒入社。入社から3年でマネジャーに就任（世代最速）。在籍中に金融業界におけるコールセンター改革案件も経験。担当業界は主に金融。ロンドンオフィス移籍後、シニアマネジャー就任。 ・24年にOPERAを國井と共同創業、代表取締役社長に就任。大企業向けAIコンタクトセンターソリューションを開発・提供、金融・通信・インフラ系業界で強固な顧客基盤を構築。 ・26年に米サンフランシスコ拠点のSierraにOPERAを売却。買収に伴い、OPERA全メンバーと共にSierraに参画。OperaがSierra Technologies Japanとなり、Sierra 開発共同責任者（日本統括）に就任。

【採用サイト】

https://sierra.ai/careers

【参考文献】

X記事「創業2年でデカコーン、米国AIスタートアップの代名詞『Sierra』の戦略を徹底解剖」

⁠https://x.com/_mayumayu13/status/2046378245004911056?s=20

米国ユニコーンの日本参入事例

https://docs.google.com/presentation/d/1BHvh-ucf8SmWsP689-bFC0JgQb-sTgGTOY37HDBqrnI/edit?usp=sharing

今回のゲスト、Sierra Technologies 開発共同責任者 (日本統括)の森川馨太さんもご登壇予定！

5/19(火)開催「AI-Native Leaders」のお申込みはこちら

https://aixpdm.connpass.com/event/391214/

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今回のゲストは、Sierraの日本進出をリードする森川馨太さん。

Sierraは、Bret Taylor氏（元Salesforce共同CEO、現OpenAI会長）とClay Bavor氏（元Google VP）が創業し、評価額$15Bに到達した米国AIスタートアップ(26/05現在)。

CX領域のAIエージェント構築プラットフォームとして、ローンチから2年でARR 150Mドルに到達するなど米国市場で頭角を現しています。

Sierraの詳細は先日リリースした記事でもまとめているので、ぜひ本エピソードと合わせて御覧ください。

「創業2年でデカコーン、米国AIスタートアップの代名詞『Sierra』の戦略を徹底解剖」

https://x.com/_mayumayu13/status/2046378245004911056?s=20

AIエージェント構築は誰でもできる時代になりつつある今、なぜSierraは独自のポジションを築き、エンタープライズ顧客から選ばれているのか。

「世の中のほとんどのAIエージェントは、実はワークしていない」

金融業界など1つのミスが訴訟級のトラブルに直結しうる世界で、エンタープライズ顧客が本当に求めているのは何か。基盤モデルが進化し続け、既存SaaSもAI化を進め、AIネイティブ新興も乱立する競争環境の中で、CX特化のアプリケーションAI企業であるSierraはどこで勝負しているのか。

SoAから入って新しい層「System of Record of Process」を築く戦略、Supervisorエージェントによる品質保証、連続的な顧客とのコンテキストを蓄積するAgent Data Platform (ADP)が果たす役割――

顧客接点という最も要求水準の高い領域で、技術と顧客理解の両極を磨き続けるSierraの戦略を、米国最前線から伺いました。

「To solve the issues of AI, use more AI」を合言葉に動くSierraのAI native企業らしい考え方にも言及。

各社のAI戦略を見直す視点が得られる回になっています。

【アジェンダ】

• (1:26) Sierra事業紹介と森川さん自己紹介
• (3:17) AI時代の事業領域選定―なぜディストリビューションを重視したのか
• (5:31) 中間レイヤー「AgentOS」が勝てる理由―CX特化が生む競争優位性
• (12:51) SoAから新しい層を築く戦略「System of Record of Process」
• (15:19) 顧客とのコンテキストに連続性を与える基盤が持つ役割
• (17:57) カテゴリートップに需要が集約する競争構造
• (22:53) 顧客はSierraの何を買っているのか―「ワークするエージェント」の意味

【ゲストプロフィール】

森川 馨太 / Sierra Technologies Co-Head of Agent Development | 開発共同責任者（日本統括）

トロント大学 経済・統計学部 卒業 ・マッキンゼー東京オフィスに新卒入社。入社から3年でマネジャーに就任（世代最速）。在籍中に金融業界におけるコールセンター改革案件も経験。担当業界は主に金融。ロンドンオフィス移籍後、シニアマネジャー就任。 ・24年にOPERAを國井と共同創業、代表取締役社長に就任。大企業向けAIコンタクトセンターソリューションを開発・提供、金融・通信・インフラ系業界で強固な顧客基盤を構築。 ・26年に米サンフランシスコ拠点のSierraにOPERAを売却。買収に伴い、OPERA全メンバーと共にSierraに参画。OperaがSierra Technologies Japanとなり、Sierra 開発共同責任者（日本統括）に就任。

今回のゲストは、タックスナップ代表取締役CEO 田中雄太さん。

月次コメンテーターのDeltaXファンド代表パートナー 山崎良平さんと共にお届けします。

社員8名でTVCMを展開し、13億円を調達——タックスナップは、AI時代らしい少人数急成長の象徴的な事例だ。

その効率経営の核にあるのが、PLGモデルの成立である。

しかしPLGと一口に言っても、なぜこれほどの社員1人あたりARR効率を実現できているのか。

米国スタートアップのARR/FTE比較分析が示すのは、モデルレイヤー・開発ツール (PLG)とアプリケーションレイヤー (SLG)の間に横たわる、1桁の効率格差だ。

PLGが成立する4条件——セルフサーブ・Time to Valueの短さ・個人決済・ネットワーク効果——を、タックスナップはいかに満たしたのか。

一見シンプルなプロダクトの裏側には、職種×取引先単位の細粒度データを取得できる仕組みという、ネットワーク効果がmoatとして働く仕組みが存在していた。

さらに、月額サブスクを入口に、マネタイズモデルはどう進化していくのか。

海外事例も交えながら、AI時代の高効率スタートアップ戦略を解剖していきます。

【アジェンダ】

• (1:40) ARR/FTE効率の高いPLGモデルが成立する条件とは
• (4:27) タックスナップはなぜここまで伸びたか—一見すると「レッドオーシャン」の中にあった「ブルーオーシャン」
• (13:18) シンプルなUIは模倣できる—では本当のmoatはどこにあるか
• (19:03) PLG型moatを構造で考える—データ取得の設計とネットワーク効果の正循環
• (22:15) AI時代のマネタイズはどう変わるか
• (26:19) タックスナップから採用のお知らせ

【ゲストプロフィール】

田中雄太 / 代表取締役CEO

2018年に株式会社じげんに新卒入社し、不動産事業部において広告の法人営業を担当。入社1年目に全社初の営業成績を残し全社表彰を受彰。2020年に株式会社サムライインキュベートへ転職。主にイスラエルのスタートアップに対して投資及び事業支援と、日本市場参入支援のアドバイザリー事業の立上げを推進。約20社・合計$10 Million以上の投資実行に従事。退職後、フリーランスを経て、2022年11月に(株)TxTo（現タックスナップ）を創業。

【採用サイト】

https://taxnap.notion.site/recruits

【参考文献】

・US AI企業のARR/FTE比較 ー PLGの効率性の高さ

https://docs.google.com/presentation/d/1bRIbZIW7UUjNH41K2x4PIvPEWOVgbepD2qRnGUT59fI/edit?usp=sharing

・US AI企業の課金モデルの変化

https://docs.google.com/presentation/d/1HTq_GV_AttLXuvVLrwNJ1h-naO_N31B8RgpnqgBbZ-w/edit?usp=sharing

今回のゲストは、SmartHR代表取締役CEOの芹澤雅人さん。前編に続く後編です。

OpenAIやAnthropicといったモデルレイヤーが、アプリケーション領域へ直接入り込んでくる今、プロダクトの価値をどこに集中させるべきか。

芹澤さんが示したのは、「モデルが侵食できない領域がなぜ存在するのか」という構造的な整理でした。

業務ソフトウェアが分散し続ける理由、大企業の購買プロセスが生む参入障壁、SIerとSaaSの線引きがどこで決まるか—

これらを踏まえ、アプリケーション層が生き続ける領域、その理由を語っていただきました。

そして、プロダクト設計の問いへ。

AIによってコンテキストを踏まえたパーソナライズが加速する時代に、何を標準化し、何を個社に合わせるべきか。

法律・監査要件を土台とする定型業務と、事業戦略に紐づくタレントマネジメントとでは、設計思想は根本的に異なると芹澤さんは整理します。

さらに話題は組織のAIネイティブ化へ。

ツール浸透の次に待ち受ける「役割の再定義」という壁と、SmartHRで実際に試みているトップダウンでの役割設計・意図的な制約・特区チームという3つの打ち手を具体的に語っていただきました。

「もし今スタートアップを立ち上げるなら」という問いへの芹澤さんの答えも、AI時代の価値観が凝縮された回でした。

【アジェンダ】

• (1:31) モデルレイヤーとアプリケーションレイヤーの棲み分け
• (5:16) SIer/AIerとプロダクト化の線引きは何で決まるか
• (9:12) 何を標準化し、何を個社に合わせるか―AI時代のプロダクト設計思想
• (13:08) ツール浸透の先にある壁―AI時代の「スピード」を組織でどう実現するか
• (16:37) 組織全体をAIネイティブ化させる3つの打ち手
• (26:45) 芹澤さんがもし今スタートアップを立ち上げるなら
• (29:51) SmartHRから採用のお知らせ

【ゲストプロフィール】

芹澤 雅人 / 株式会社SmartHR 代表取締役CEO

2016年、SmartHR入社。2017年にVPoEに就任、開発業務のほか、エンジニアチームのビルディングとマネジメントを担当する。2019年以降、CTOとしてプロダクト開発・運用に関わるチーム全体の最適化やビジネスサイドとの要望調整も担う。2020年取締役に就任。2022年1月より現職。

【採用サイト】

https://recruit.smarthr.co.jp/