Product/AI Talks

訴求価値をそぎ落とせていない限り、ユーザーにプロダクトは届かない―。

メルペイ代表取締役CEOの永沢岳志さんが強調するのは、

“2–3秒で良いかもと思わせる価値”を、プロダクトそのものに具備できているかという問いです。

説明すれば分かる、では遅い。

特にC向けプロダクトでは、一瞬で振り向かせるくらい提供価値をそぎ落とし、その期待と実際の体験とズレを極限まで小さくするプロダクト設計が重要になる。

この“メッセージング起点の発想”を、いかにプロダクト開発や事業設計にまで落とし込めているかが、グロースの初速を左右します。

本エピソードでは、

マーケティングを「手段」ではなく「結果としての成長」から捉えるグロースチームの思想を起点に、

“メッセージング起点のプロダクト開発”を実現するためのチーム組成をどのように行うべきか、具体的に掘り下げました。

さらに後半では、

AI/LLMの進化によって大きく変わりつつある広告・クリエイティブの作り方と、

1to1最適化が進む時代だからこそ相対的に価値が高まる「ブランド構築」の可能性についても議論。

グロース視点×プロダクト開発×ブランド構築を横断しながら、

「選ばれる事業」をつくるための発想の転換を探っていきます。

【アジェンダ】

• (1:21) 「マーケ」ではなく「グロースチーム」と呼ぶ理由
• (6:23) 事業立ち上げの初期からグロースチームを巻き込む組織設計
• (12:41) 2–3秒で魅力が伝わるか？メッセージング起点の事業開発
• (16:29) グロース施策におけるAI/LLMの介在余地
• (20:45) AI時代だからこそ価値が高まる「ブランド構築」
• (24:56) メルカリ・メルペイの採用告知

【ゲストプロフィール】

永沢 岳志 (株式会社メルペイ 代表取締役CEO)

2007年一橋大学商学部卒業後、NTTコミュニケーションズにてマーケティング、事業開発を担当。その後、米国マサチューセッツ工科大学 経営学修士（MBA）修了を経て、2016年よりAmazon JapanにてAmazon Prime Videoのマーケティング部長を務める。2018年株式会社bitFlyerに入社し、2019年より執行役員事業戦略本部長として日本国内の事業を推進。2021年よりメルペイに入社。スマホ決済サービス「メルペイ」のグロースを担当した後に、FinTech領域のGrowthを管掌。2024年1月より株式会社メルカリ執行役員 CGO 兼 CEO Fintech、株式会社メルペイ代表取締役CEOに就任。2025年3月よりMVNO事業責任者を兼務。

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【採用サイト】https://careers.mercari.com/jobs/

AIによって、これまで最適解とされてきたUI/UXは変わっていくのか——。

生成AI/LLMが存在しなかった時代の前提のもとで、多くのtoCアプリケーションはカスタマージャーニーやUI/UXを磨き込み、「完成度の高い体験」を築いてきました。

しかし生成AIが台頭するいま、その前提そのものが揺らぎ始めているのかもしれません。

本エピソードでは、「新しいUXは生まれるはず」と考えるメルペイ代表取締役の永沢岳志さんをゲストに迎え、スマホシフトの歴史や海外プロダクトの事例を手がかりに、これからのUI/UXをどう考えるべきかを探っていきました。

完成度の高いカスタマージャーニーは、AIによってどのように改廃されていくのか。

チャットUIは購買体験の起点になり得るのか。

そして、次の10年でプラットフォームの「勝ち筋」はどこへ移っていくのか。

前半では、メルカリにおけるAI投資の実態や、開発スピード・プロダクト設計にすでに起きている変化にも触れながら、AI時代のC向けプロダクト開発の現在地を整理していきます。

【アジェンダ】

• (0:55) 永沢氏の自己紹介と、メルカリが展開するプロダクトエコシステムの全体像
• (4:31) メルカリにおけるAI活用・投資の実態
• (9:46) AI投資の成果はどこに最も表れているのか
• (13:44) AIによってC向けプロダクトのUI/UXはどう変わるのか
• (17:27) スマホシフトのアナロジーから考える、AI時代のUI進化
• (20:24) 購買体験はチャットUI起点になっていくのか

【ゲストプロフィール】

永沢 岳志 (株式会社メルペイ 代表取締役CEO)

2007年一橋大学商学部卒業後、NTTコミュニケーションズにてマーケティング、事業開発を担当。その後、米国マサチューセッツ工科大学 経営学修士（MBA）修了を経て、2016年よりAmazon JapanにてAmazon Prime Videoのマーケティング部長を務める。2018年株式会社bitFlyerに入社し、2019年より執行役員事業戦略本部長として日本国内の事業を推進。2021年よりメルペイに入社。スマホ決済サービス「メルペイ」のグロースを担当した後に、FinTech領域のGrowthを管掌。2024年1月より株式会社メルカリ執行役員 CGO 兼 CEO Fintech、株式会社メルペイ代表取締役CEOに就任。2025年3月よりMVNO事業責任者を兼務。

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kubell 執行役員 CSO 兼 ビジネスディビジョン長の桐谷 豪さんと共にお届けする後編。
本エピソードでは、AI時代におけるMOATとは何かを起点に、「重要な位置づけとなる業務の入口を握るプロダクトには何が必要なのか」「なぜオペレーションまで含めた設計がMOATに繋がるのか」を紐解いていきます。

AIの進化によって、業務の指示や判断が集まる入口は、多くのプレイヤーが狙いにいく領域になりつつあります。

では、その入口はどのようなプレイヤーが取りに行けるのか。

そして、入口が集約していく世界を見据えたとき、アプリケーションレイヤーで勝ち残るプロダクトは何を満たしておくべきなのか。

深いドメイン知識を持つこと、ユーザーのオペレーションを握っていることといった条件が、具体的な事例とともに語られます。

また前半では、AIによって従来の業務区分を越えた領域拡張や個別化が可能になりつつある中で、どこまでの拡張性を前提にプロダクト設計していくべきか、といったテーマについても議論が展開されました。

事業モデルやプロダクト設計を考える上で、AI時代の競争構造を立体的に捉え直すヒントが詰まった回です。

【アジェンダ】

• (1:16) 桐谷さんが年末にX投稿をすべて削除する理由
• (2:21) AIによる個別化がもたらす、BtoB事業展開の変化
• (7:22) どこまでの拡張性を見越してプロダクトを設計すべきか
• (11:52) 業務インプットが集まる「入口」としてのSaaSの役割
• (15:59) 誰が「業務の入口」を取りに行けるのか──入口を巡る競争戦略
• (21:15) 入口が集約する世界で、勝ち残るアプリケーションレイヤーの条件
• (24:47) kubellがまずSMBのディストリビューションを優先する理由
• (28:27) kubellから採用ポジションのお知らせ

【ゲストプロフィール】

桐谷 豪 (株式会社kubell 執行役員CSO 兼 ビジネスディビジョン長)

大学在学中より創業フェーズのスタートアップに参画し、ジョイントベンチャー設立や複数事業の立ち上げに従事し、ユニコーン企業へ。その後、AI系ベンチャーである株式会社ABEJAへ入社し、データ関連サービスの事業責任者を担う。2020年10月に株式会社kubell（当時 Chatwork株式会社）に入社し、BPaaSのサービス立ち上げ責任者を務めたのち、2024年1月より執行役員に就任。インキュベーション領域を管掌し、新規事業の推進とR&Dを担当。2025年7月に執行役員CSOに就任、2026年1月より現職。

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【採用サイト】

https://www.kubell.com/recruit/

今回のゲストは、kubell執行役員CSO兼ビジネスディビジョン長の 桐谷 豪さん。

前編では、kubellがなぜBPaaSに取り組むのか、その設計思想と、実際にどうやって事業を組み立てているのかというリアルな構築プロセスを深掘りしました。

本来は人手依存になりがちなBPOビジネス。

そこに対して、どのように業務ワークフローを設計し、AIを組み込むことでスケーラブルなモデルに転換していくのか。

単なる「AI活用」ではなく、人とAIの役割分担を前提にした事業設計の視点でお話を伺っています。

なぜ今、BPaaS / AI＋BPOに注目が集まっているのか。

そこから広がる市場機会、そして現場で実際に行っているワークフロー設計の考え方まで。

AI時代におけるオペレーションビジネスの作り方を考えるうえで、とても示唆の多い内容になっています。

【アジェンダ】

• (1:10) kubell会社紹介、BPaaS事業の紹介
• (3:04) 桐谷さんのキャリアー時代のゴールデンタイムの渦中にいられるか
• (9:31) なぜ今BPaaSが盛り上がっているのか
• (11:27) BPaaSにおける対象事業領域選定軸
• (14:20) kubellにおけるBPaaS設計思想
• (20:45) Human in the Loopー将来的なAI進化も見越したワークフロー設計
• (24:32) 最終的にどこまでAIがBPOを担えるか
• (27:24) PM自身が作業者に?!ー「BPaaS」というプロダクトの作り方

【ゲストプロフィール】

桐谷 豪 (株式会社kubell 執行役員CSO 兼 ビジネスディビジョン長)

大学在学中より創業フェーズのスタートアップに参画し、ジョイントベンチャー設立や複数事業の立ち上げに従事し、ユニコーン企業へ。その後、AI系ベンチャーである株式会社ABEJAへ入社し、データ関連サービスの事業責任者を担う。2020年10月に株式会社kubell（当時 Chatwork株式会社）に入社し、BPaaSのサービス立ち上げ責任者を務めたのち、2024年1月より執行役員に就任。インキュベーション領域を管掌し、新規事業の推進とR&Dを担当。2025年7月に執行役員CSOに就任、2026年1月より現職。

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前編に続き、Algomatic代表取締役CEOの大野峻典さんをゲストにお迎えしてお届けします。

DMMに買収された後、グループ傘下で「2回目の起業」という選択をした大野さん。
本エピソードでは、大野さんが間近で接してきたDMM会長・亀山敬司さんを、一人の経営者としてどのように見ているのか、また、自身の経営スタイルに影響を与えたアドバイスについて語っていただきました。

前半ではAIを前提にした事業・プロダクト設計の考え方を深掘りしています。
LLMの特性を踏まえたワークフロー設計や、ドメインエキスパートと事業責任者の役割分担など、AIプロダクトを継続的に立ち上げてきた大野さんならではの視点が詰まった内容です。

AIを活用した新規事業づくりに向き合うPM/BizDev、エンジニア、そして起業家・経営者の方に、ぜひ聴いていただきたいエピソードです。

【アジェンダ】
(1:50) 「AI前提のワークフロー」とは？ーLLMの得意不得意を見極めて
(5:34) コンテキストの取り込みとプロダクト設計戦略
(11:29) AI前提のワークフロー、既存プロセスを起点にすべきか？ゼロベースで再定義すべきか？
(14:17) ドメインエキスパートと事業部CEOの役割分担
(16:29) 大野さんから見た、DMM会長・亀山敬司さんという経営者
(18:54) 今の経営スタイルに影響を与えた、亀山さんからの印象的なアドバイス
(24:48) Algomaticから採用ポジションのお知らせ

【ゲストプロフィール】
大野峻典 (株式会社Algomatic 代表取締役CEO)東京大学工学部卒。在学中より機械学習を専攻し、深層学習を用いた研究プロジェクトに従事。Indeedにて新規事業のソフトウェア開発・プロダクトマネジメント、機械学習基盤の開発を行う。2018年、機械学習・深層学習を用いたソリューション開発を行う株式会社Algoageを創業。2020年、DMMグループへM&Aによりジョイン。2023年、生成AI特化のスタートアップスタジオ、株式会社Algomaticを創業。複数の生成AI事業を同時多発的に立ち上げ、営業・採用・翻訳などの領域におけるAIエージェント開発から、大企業の業務変革支援までを一気通貫で推進している。また、メディア出演や講演などを通じて、最新の生成AIトレンドや企業動向に関する知見の発信にも取り組んでいる。

【採用サイト】
https://recruiting.algomatic.jp/

【Algomatic展開サービス・プロダクト】
ALGOMATIC AI Academy: https://algomatic.jp/ai-academy
ALGOMATIC AI Transformation: https://ax.algomatic.jp/
アポドリ: https://apodori.ai/

今回のゲストは、Algomatic代表取締役CEOの大野峻典さん。

前編では、複数プロダクトを同時展開するAlgomaticの事業展開戦略を紐解きながら、AI時代における「事業機会の見つけ方」を深掘りします。

なぜAlgomaticは「最初から複数事業」にこだわるのか。

新規事業立ち上げにおける最大のボトルネックを「人材」と捉え、事業の起点となる人をどう見つけ、どう口説き、どう任せるのか——組織設計のリアルに踏み込みます。

さらに、事業領域の選び方を「攻めと守り」「フックとロック」といったキーワードで整理しながら、まず事業として成立させるための入口を作り、その上で長期的に価値を出していく考え方についても議論。

AIによって構造変化が進むBPO／労働集約型ビジネスについても、どこからAI化が進み、何がスケーラブルになるのかを具体的に語っていただきました。

AI時代の事業づくり・組織づくりに向き合う経営者／事業責任者にとって、示唆の多いエピソードです。

【アジェンダ】

• (0:56) Algomatic会社概要、創業の経緯
• (6:52) 「最初から複数事業」にこだわる理由
• (8:33) 新規事業を立ち上げの最大のボトルネックは「人材」、どう見つけ、どう口説くのか？
• (15:40) Algomatic流「フック」と「ロック」で考える事業領域選定の考え方
• (26:49) AIが「労働集約型ビジネス」をどう変えるのかースケーラブルになるBPO市場
• (34:32) Physical AIとの向き合い方

【ゲスト】

大野峻典 (株式会社Algomatic 代表取締役CEO)

東京大学工学部卒。在学中より機械学習を専攻し、深層学習を用いた研究プロジェクトに従事。Indeedにて新規事業のソフトウェア開発・プロダクトマネジメント、機械学習基盤の開発を行う。2018年、機械学習・深層学習を用いたソリューション開発を行う株式会社Algoageを創業。2020年、DMMグループへM&Aによりジョイン。2023年、生成AI特化のスタートアップスタジオ、株式会社Algomaticを創業。複数の生成AI事業を同時多発的に立ち上げ、営業・採用・翻訳などの領域におけるAIエージェント開発から、大企業の業務変革支援までを一気通貫で推進している。また、メディア出演や講演などを通じて、最新の生成AIトレンドや企業動向に関する知見の発信にも取り組んでいる。

【採用サイト】

https://recruiting.algomatic.jp/

【Algomatic展開サービス・プロダクト】

ALGOMATIC AI Academy: https://algomatic.jp/ai-academy

ALGOMATIC AI Transformation: https://ax.algomatic.jp/

アポドリ: https://apodori.ai/

前編に続き、IVRy代表取締役CEO 奥西 亮賀さんをゲストにお迎えしてお届けします。

後編では、AIの進化が加速する今をどう捉えるべきかというマクロな視点から、IVRyがAI時代にどのような投資スタンス・プロダクト戦略を取っているのかを深掘りします。

現在のAIブームをインターネット黎明期になぞらえつつ、重要なのは短期的な熱狂ではなく、5年・10年先を見据えてビジネスをやり切る視点だと語る奥西さん。SaaStrへの参加を通じて実感した、生産性や組織設計の基準が大きく変わりつつあるという気づきも交えながら、AI時代の経営判断について議論しました。

その上で話題は、「コンテキストデータ」の前提として、AIプロダクトを業務で使える形に落とし込むための“総合格闘技力”へ。LLMのレイテンシや不安定さへのフォールバック、評価設計、SREを含めたシステム全体の作り込みなど、実践的な論点が語られます。

また、柔軟性を武器にするAIネイティブなプレイヤーが増える中で、IVRyが「信頼性」を重視する理由、その背景にある電話業務という高いサービスレベルが求められる領域ならではの難しさ・戦い方についても言及。

最後に対話ユースケースの拡張やAIエージェント活用といった具体例も交えて、今後の新規展開戦略についても語っていただきました。

AI時代のプロダクト開発や事業づくりに向き合う経営者・プロダクト責任者の方にとって、現場感のある学びが詰まったエピソードです。

【アジェンダ】
(1:23) インターネット黎明期との類似点、AI時代への投資スタンス
(7:30) コンテキストデータの前に何が必要か？── AIプロダクト開発に求められる「総合格闘技力」
(14:53) 「柔軟性」より「信頼性」: IVRy流先行プレイヤーとしてのAI時代の戦い方
(18:19) IVRyの新規展開戦略：対話ユースケースの拡張とAIエージェントの活用
(20:38) IVRyから採用ポジションのお知らせ【ゲストプロフィール】

奥西 亮賀 (株式会社IVRy 代表取締役/CEO)

1991年兵庫県生まれ。同志社大学 理工学部大学院情報工学科（博士課程前期）でコンピュータサイエンスを学ぶ。新卒でリクルートで保険系新規事業EC事業に従事した後、2019年3月に株式会社IVRy（旧Peoplytics）を創業。今後深刻化していく日本の人手不足に対して、様々なシーンでの法人コミュニケーションをソフトウェア/AIというソリューションの角度からスマート化を目指す。

今回のゲストは、株式会社IVRy 代表取締役CEOの奥西 亮賀さん。

前編では、リクルート時代を含め通算20以上の新規事業立ち上げを経験してきた奥西さんが、これまでのキャリアで磨き上げてきた「事業づくりの型」を紐解きます。

エンジニア出身でありながら、「サービスデザイン」という職能の重要性にいち早く着目。ビジネス・マーケティング・UXなど、事業推進に必要なスキルを逆算して身につけてきた独自のキャリア戦略に迫ります。

また、数多の立ち上げ経験から導き出された“失敗を減らす”ための鍵は、「解像度」と「打席数」。仮説の解像度をどう高め、良質な打席に立ち続けるのか。そこで語られるのが、B2B/B2Cの枠すら超える「ビジネスモデル起点の抽象化」でした。

「生命保険とSMB向けSaaSは構造的に同じ」──一見異なる事象を共通構造で捉え直し、判断の精度を高めていく奥西さん流のアプローチとは？

事業モデルを考えるヒントが凝縮された回です。ぜひお楽しみください！

【アジェンダ】

• (0:58) IVRy事業内容
• (2:35) PMから起業家へ：「サービスデザイン」習得のために逆算したキャリア
• (8:18) PM出身起業家として自身の強み
• (11:49) 事業アイデアの着想をどこから得るかー新規事業20個以上立ち上げの経験を踏まえて
• (13:48) アイデアの絞り込みーIVRyの事業にたどり着くまで
• (17:20) 社内新規事業と起業での事業立ち上げ、異なる点はあったか？
• (19:17) 事業立ち上げの「失敗を減らす」秘訣
• (21:15) B2B/B2Cの壁を超える「ビジネスモデルの抽象化」と思考法

【ゲストプロフィール】

奥西 亮賀 (株式会社IVRy 代表取締役/CEO)

1991年兵庫県生まれ。同志社大学 理工学部大学院情報工学科（博士課程前期）でコンピュータサイエンスを学ぶ。新卒でリクルートで保険系新規事業EC事業に従事した後、2019年3月に株式会社IVRy（旧Peoplytics）を創業。今後深刻化していく日本の人手不足に対して、様々なシーンでの法人コミュニケーションをソフトウェア/AIというソリューションの角度からスマート化を目指す。

前編に続き、LayerX 執行役員 AI Workforce事業部長の中村 龍矢さんをゲストにお迎えしてお届けします。

今回のテーマは、「AIワークフロー」と「AIエージェント」の特徴・違いを踏まえた、AI時代のプロダクトづくりの設計思想を深掘り。

“手順を教えるワークフロー”と“ゴールを渡すエージェント”はどう使い分けるべきか？すべてをエージェント化しない現実解や、型と自律性のバランスについて、実装目線で議論しました。

さらに、「SaaS is Dead」の議論をロジック／UI／デリバリーの3層に分けて紐解き、既存SaaSが勝ち続けるために必要な取り組みと、AI nativeだからこそ狙えるホワイトスペースを整理。

同時に、AIによってプロダクトのカバー領域や競争優位性の尺度が変わる中で、“Winner takes allは加速するのか？”という問いにも踏み込み、どんな市場で寡占が進みやすく、どんな戦い方が有効なのかを考えます。

最後に中村さんに語ってもらった、今後3〜5年でAI/LLMが到達する性能・コスト・推論能力の進化と、ビジネスインパクトへの展望。

前編に続き、AI時代のプロダクト戦略・サービス設計を考えるヒントが詰まった回です。ぜひご視聴ください！

【アジェンダ】

• (1:30) 「AIワークフロー」と「AIエージェント」
• (6:34) 「SaaS is Dead」をどう見るかー既存SaaSのAI化 vs AI native
• (11:10) AI時代、Winner takes allは加速するのか？
• (13:26) 既存SaaSがAI時代を勝ち続けるにはーサンクコストの罠と覚悟
• (19:07) 中村氏が想像する今後3~5年のAI・LLM進化及びそれらがビジネスに与える影響
• (23:34) LayerXから採用ポジションのお知らせ

【ゲストプロフィール】

中村 龍矢 (株式会社LayerX 執行役員 Ai Workforce事業部長)

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事業部長を務める。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。(X: @nrryuya_jp)

今回のゲストは、LayerX 執行役員 Ai Workforce事業部長の中村 龍矢さん。

前編では、LayerXが第3の柱として推進するAi Workforce事業の全貌と、その戦略の核として参照されている米国の時価総額50兆円超え企業Palantirのモデルを深堀していきます。

一見すると従来の労働集約型SI/コンサルモデルと類似しているように見えるPalantirモデルが、なぜスケーラビリティを持ち得るのか？

そのカギとなる「FDE（Forward Deployed Engineer）」という人材像と、それをスケールさせるための「AIプラットフォーム」構築の考え方。その根底には、業種・業界の枠を超えて業務を再定義する「人間の知的労働の分類学」がありました。

そして、さらなるスケーラビリティを生み出しうる「AIがAIを作る」世界線はどのように広がっていくのか─

事業モデルを考えるヒントが詰まった回となっています。是非お楽しみください！

【アジェンダ】

• (0:53) LayerX会社紹介、その中でAi Workforce事業部の事業内容・位置づけ、中村さんの現在のミッション
• (10:45) LayerXにおける事業ポートフォリオ・プロダクト展開の考え方
• (14:13) Ai Workforce事業部が参考にするPalantirとは？
• (17:54) 最大の敵はアクセンチュア？Palantirモデルと従来SI/コンサルモデルの違い
• (22:04) Palantirモデルの肝①: 「FDE (Forward Deployed Engineer)」とはどのような人材か
• (27:51) Palantirモデルの肝②:スケールの素地となる 「AIプラットフォーム」をどう構築するか
• (33:49) 次の大きなチャレンジ「AIがAIを作る」の可能性
• (40:10) 顧客内での展開の進め方ープロダクトは革新的に、GTMは定石で

【ゲストプロフィール】

中村 龍矢 (株式会社LayerX 執行役員 Ai Workforce事業部長)

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事業部長を務める。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。