“東大のクラスメイト”が創業の原点
まずは、Algoageの事業内容についてお伺いさせてください。
安田Algoageは二つの事業を展開しています。 一つ目は、AIを活用したコンサルティング。企業それぞれが持つ課題へのソリューション設計と提供を行っています。 二つ目は、いわゆる“MLaaS（Machine Learning as a Service）”事業です。自社開発の機械学習ソリューションを中心に、複数の企業に展開しています。
“機械学習ソリューション”とは、具体的にどのようなものなのでしょうか。
大野例えば、エンタメ領域を中心に、二つのシステムを提供しています。まずは、イラスト画像をアップロードすると自動でアニメーションを作成する「DeepAnime」というシステムです。こちらは誰でも登録できるシステムとしてオンラインで公開していて、YouTubeなど動画共有サイトで流行している“漫画動画”を制作しているクリエイターさんを中心に利用していただいています。
続いて、画像や動画から人の動きを抽出し、スマートフォンで表現する「AlgoPose」というシステム。VTuberを利用したい企業様を中心に、誰でも簡単に人の動きを再現できるサービスを展開しています。Vtuberの配信は人間の動きをトレースし、アバターに反映させるプロセスが必要です。これまでは高価な機材を購入し、専門のスタッフが動きを調整しないと配信できませんでしたが、このシステムを利用すれば、スマホだけで配信が可能になります。
マーケット選定についてお伺いします。なぜエンタメ領域を対象としたビジネスを展開しようとお考えになったのでしょうか。
大野僕たちが大学時代から研究していた技術を、ビジネスとして活かせる領域が、エンタメだったんです。僕と安田は大学時代から共にAIを研究していて、画像から人の動きを抽出する技術に注目していました。この技術を応用できる領域の一つはエンタメだと考え、まずはこの領域からビジネスをスタートしています。
おふたりは大学時代からのお知り合いなんですね。ビジネスパートナーとして起業に至るには、どのような経緯があったのでしょうか。
大野最初の出会いは大学1年生のとき。クラスが一緒だったんですよ。最初から気の合う友達でした（笑）。
安田僕も大野も、大学時代にAIの研究をしながらフリーランスのエンジニアとして仕事をしていました。仕事をしてみると、市場のニーズがどんどん強くなっていくのに対して、AIを取り扱えるエンジニアが不足していることに気がついたんです。「これはチャンスだよね」と二人で話していました。
M&Aは“フルスイング”の手段
創業当初は、M&AやIPOなど、会社の出口をどのように考えていたのでしょうか。
大野エグジットプランは明確に決めていませんでした。とにかく会社を大きくし、事業を拡大していくことだけを考えていましたね。
安田DMM.comにグループインしたのも偶然です。きっかけは、以前から親交があったDMMのCTOに事業の相談をした際、「グループに入らないか」とオファーを受けたこと。大野が言う通り、それまでM&Aを考えたことはありませんでしたが、そこで会社の方向性について深く考えました。 僕たちの事業の目的は、「日本の生産性を向上させる」ことです。DMM.comにグループインすることで、目的達成により近づけると感じ、本格的に検討を始めました。
なぜ「日本の生産性を向上させる」ことに近づけると感じたのでしょうか。
安田AIはデータを学習することで、その精度を向上させます。そのため、手を組むパートナーは幅広い領域の事業を展開し、ユーザのデータを大量に保有するを事業会社が最適だと考えていました。 そういった意味で、DMM.comはこれ以上ないパートナーだったんです。グループインすることで、開発するアルゴリズムの幅と質を大きく向上させ、僕たちの目指す未来に近づけると感じました。
DMMのCTOからの打診を受けてから、どのようなことを考え、グループインを決められたのですか？
大野自分たちだけでやっていく未来とグループインした未来、どちらがワクワクするか二人で話しあいました。
今と比べるとグループイン前は、自分たちのアクセスできるリソースで、会社を潰さないように「守り」を意識しながら、少しずつ成長していくことを考えていました。 しかしグループに入れば、DMM.comのリソースと連携して事業の足元を強固にしつつ、さらに大きな課題へ挑戦する「攻め」のスタイルを取ることができる。僕らの描く未来へ、より速く到達できる可能性がありました。
コツコツと小さな利益を積み上げ順当な成長を目指す未来か、フルスイングで大きなゲインを狙い続ける未来か——最終的には「楽しいのはどちらか」で考え、決断を下しています。
安田また、CTOと共に「DMM.comをテックカンパニーへと進化させたい」と思ったことも、決め手のひとつです。「DMM Tech Vision」を発表し、テックカンパニー化を宣言。新たな技術への投資や事業開発を推進されてきました。このCTOのチャレンジを一緒に成功させたいと思ったんです。
事業メンバーがファーストカスタマーに
事業成長を加速し、社会により大きな価値を提供するために、グループインを決断されたんですね。事業はどのように変化しましたか？
大野事業内容に変化はありませんが、効率良く問題を解決するアルゴリズムを構築できるようになりました。当初の目論見通り、DMM.comが展開する事業を介し、膨大なデータやニーズの一次情報にアクセスしながらアルゴリズム開発に取り込めるようになったからです。
精度が高く本当に便利なアルゴリズムを生み出すには、事業に対する理解、アルゴリズムに関する知見の両輪が必要です。アルゴリズム開発者が事業に入り込み、ビジネスサイドの人材と同じ視点に立つ必要があります。
アルゴリズムを開発しても、それがビジネスの現場でどう機能するかまでを考え抜かなければ、本当にいいものにはなりません。 DMM.comには、テクノロジードリブンで事業をつくる風土が根付いています。テクノロジーへの理解があるビジネスサイドの方々にファーストカスタマーになっていただき、弊社と連携して、それぞれの産業で真に便利なアルゴリズムを開発していく体制を作っています。
ビジネスサイドの方々と協力しながらシステムを構築されているとのことですが、具体的にはどのような事業との取り組みが進んでいるのでしょうか。
大野現在は、DMM GAMESやPicAppとの取り組みを進めています。これまで取り組んできた領域とは異なる事業も多くあるので、既存の知見を活用しつつも、新たなアルゴリズムの構築に取り組めていますね。
グループインしたことによって、新領域でのソリューション開発が可能になったんですね。事業運営上のメリットは、他にどのようなものがありますか？
大野選択肢が増えたと感じています。これまでは僕たち2人でアクセスできるリソースを手札に経営することが多かったです。しかし現在は、たとえばCTOに1本メッセージを送れば、すぐにアドバイスやリソースをいただける環境があります。2人では思いつかなかった施策や、アクセスできないリソースを紹介していただくことができ、選択肢の幅が広がりましたね。
事業面以外でのサポートは充実していますか？
大野労務、法務面などバックオフィス業務を支援してもらっています。経験やリソースがなかったために思うように進んでいなかった業務が、助けをいただくことで一気に整理できました。 また、採用の支援が心強い。人材そのものではなく、採用手法やノウハウを提供していただいています。これまでバックオフィス業務に割いていたリソースを、事業運営に回せるようになったことで、事業を加速させられていますね。
目指すゴールは“国民の生産性向上”
Algoageは、今後どのような社会の実現を目指すのでしょうか。展望をお聞かせください。
安田一人当たりの名目GDPを向上させることです。日本の総人口が減少していくことは自明で、経済的な豊かさを保つには、一人当たりの生産性を向上させなければなりません。 日本の一人当たりの名目GDPは、先進諸国と比較し、高い水準にない。僕たちはテクノロジーを活用することで、この課題を解決したいと考えています。
大野そのためには、産業に深く入り込み、一次情報を集めることが重要になります。汎用的な課題を捉えなければ、道は開けない。
DMM.comへのジョインは、その一歩目なんです。DMM.comには、数多くの一次情報に触れられる環境がある。たとえば現在、DMM GAMESの方々とゲーム業界の課題について意見交換する機会を設けています。また、進行している共同研究や受託事業も、汎用的な課題を特定するためのアクションのひとつです。
一次情報を持つ事業会社と組むことは、大きな優位性になりそうですね。
大野そうですね。競合他社をみても、ここまで事業会社の中に入り込んで開発を進めている企業はほとんどないと思います。僕たちもグループイン前は、課題を特定するための一次情報を得、そして協力してアルゴリズム開発する体制を作るために、多くのリソースを割かざるを得ませんでした。 しかし現在は、DMMグループに属するたくさんの事業会社と手を組むことが可能になり、どの同業他社よりも多くの一次情報にアクセスでき協力できる体制が作れるようになりました。これは、MLaaS事業の推進において、大きな強みになると思っています。
今後はどのような領域への進出を考えていますか？
安田一つは、人のモチベーションを科学する領域です。モチベーションのハックは、教育やヘルスケアなど、あらゆる領域に応用できます。現在のところ、この技術が最も産業として進んでいるのが、ゲームやメディアコンテンツ。しかし、まだまだ人が調整しなければいけない作業は多く、機械学習の活用余地が残されているんです。
また、他にもたとえば建築や土木なども、人の手による作業が多く残っていて、僕たちの介在価値が発揮しやすい領域だと考えています。今後は建築や土木業に従事している方々がより効率的に、生産性高く働くためのソリューションを提供していきたいと思っています。 そうしたモチベーションのハック・生産性改革を通じ、日本全体の生産性の向上に寄与していきたいです。
構成：鷲尾 諒太郎 写真：清水 舞
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