ストックマーク株式会社 取締役CTO 有馬幸介｜求人・転職エージェント
ビジネスで扱う80％の情報はテキスト。
テキストを解析できる読解力を持ったAIで
ビジネスプロセスを変えていく。
ストックマーク株式会社
取締役CTO 有馬幸介
| 住 所 | 東京都港区南青山1丁目12-3 LIFORK MINAMI AOYAMA S209 |
|---|---|
| URL | https://stockmark.ai/ |
- ストックマーク株式会社取締役CTO 有馬幸介
- 大学・大学院時代(2010年3月修了)に機械学習(AI)を用いたテキストデータ解析及び分散環境における行列演算アルゴリズム(ビッグデータ処理)を研究。大学院修了後、大規模な業務システムの開発を得意とする新日鉄住金ソリューションズ(当時、現日鉄ソリューションズ)に入社。2000人月規模の会計業務システム開発案件等にてチームリーダーを担当し、社長賞に選出される。2016年11月にストックマーク社を共同創業、取締役CTOとして従事。
文章を理解・解析するAIを使い、ビジネスプロセスを変えるサービスを開発
私たちストックマークは、文章を理解し、解析する読解力を持ったAIを使い、ビジネスプロセスを変えていくサービスを開発しています。現在、3つのサービスを提供しています。
「Anews」は、すでに約1000社に導入されていて、世界中の3万ものメディアの記事を解析し、自社のビジネスに関連の高い記事をピックアップしてくれるサービスです。
昔は、人が新聞の切り抜きをして配布していましたが、競合他社や業界の動向といった限られた範囲の記事を集めがちでした。しかし、今ではECのアマゾンやSNSのフェイスブックが金融サービスを始める時代です。Anewsは、記事のジャンルではなく、記事の内容を読解して、自社のビジネスに関連性の高い記事を選びます。新規事業部、事業企画などの部門の方に使われています。
「Astrategy」は、経営企画部門向けのサービスです。このような部署では、経営者から突然「◯◯関連ビジネスの過去3ヶ月の動向をレポートにまとめてほしい」と言われるなどという業務が発生します。以前は、このようなレポート作成に多くの労力を割いていました。しかし、Astrategyは、世界のニュース記事や公開されている経営レポートなどから、関連企業の投資動向、業務提携、協業、新サービスなどの情報を自動的に収集してくれます。
「Asales」は、売れた案件と売れなかった案件の商談メモを分析して、売れた案件には、客先にどんなニーズがあったかを可視化してくれます。その「成功するニーズ」には、過去作成したその商談時の提案資料も自動的に紐付けられるので、営業職の方は、その提案資料を参考にして新しい提案資料を作ることで、効果的な商談ができるようになります。
いずれも、利用企業の関心などを学習していくので、使えば使うほど精度が上がっていきます。
AIエンジンを開発した2つの時代背景
私たちストックマークが読解力を持ったAIエンジンを開発したのには、2つの時代背景があります。ひとつは、現代社会は膨大な情報を生み出していて、とても人間では処理しきれなくなっているということです。90%のデータは過去2年で生まれているという話もあるほどです。人間が処理できる限界をもはや超えているのです。
もうひとつは、文章の読解力で人間を上回るAIが登場するという大きなブレイクスルーが起きたことです。以前のAIは、数値データの解析はできました。構造化されたデータの解析はできました。しかし、商談メモやレポート、ニュース記事といった文章の意味を読み取って解析する実用的なAIは存在しなかったのです。
私たちストックマークは、まずグーグルが公開している自然言語解析AIの日本語版を開発するところからスタートしました。日本語の解析ができるようにする、そして特にビジネスで扱われる日本語の解析に特化をすることで、Anews、Astrategy、Asalesのサービスが誕生しました。
「市場そのものが盛り上がった方がいいと決断、日本語の自然言語読解AIを公開」
有馬氏は、ストックマークが開発した日本語の自然言語読解AIについて、「公開自然言語読解AIの市場はまだまだ小さい。むしろ、競合に登場してもらって、この市場そのものが盛り上がった方がいい」と話す。
AIの処理を1200台に分散させるシステム構築に２年間かける
ビジネスで扱われる情報の80%はテキストデータだと言われています。私たちは、これを解析できるAIを開発したのです。文章という非構造化データをAIが扱えるようになりました。わかりやすく言うと、以前のAIはエクセルで扱うようなデータの解析しかできませんでした。私たちのAIはワードで扱うようなデータの解析ができるのです。
私たちが開発した日本語の自然言語読解AIは公開をしています。一定の条件を満たせばどなたでも自由に利用していただくことができます。スタートアップ企業として、これを利用して競合する企業が登場するのを恐れる気持ちがないわけではありません。しかし、自然言語読解AIの市場はまだまだ小さい。むしろ、競合に登場してもらって、この市場そのものが盛り上がった方がいいと決断しました。
それでも私たちの競争優位性は失われません。AIサービスを下支えしているシステム構成そのものが私たちの強みだからです。AI処理を大規模に実運用するインフラというのはほとんど前例がありません。数万メディアにもなるニュース記事を解析するときは、同時に1200台の高速コンピューターを起動します。AWSなどを利用しているので、処理が終わったら一斉に終了させます。AIの処理を1200台に分散させるというのも言葉にしてしまうと簡単ですが、実際に運用するのは本当に難しい。私たちは、このシステム構築に２年間を費やし、誰もやったことがないシステム構築をやり遂げました。私たちの暗黙知の結晶です。競合が登場しても、このシステムに追いつくのは簡単ではないと自信を持っています。このシステムをうまく構築できないと、AIの処理に時間がかかり、解析結果をオンタイムで顧客に配信することができません。
インフラ技術がわかっているだけでは構築できません。AIのインフラは独特の癖があるので、AIの特性を理解し、かつインフラ技術もわかっていないと構築はできないのです。
現在エンジニアチームは15名です。機械学習、インフラなどが10名。UIの開発が5名という構成です。さらにビジネスチームが15名います。セールスフォースが売上100億円を達成した時に社員数が400名だったそうです。私たちも、3年半後に売上100億円達成を目指しています。私たちは少数精鋭、筋肉質の会社でありたいと思っていますが、それでも3年半後には数百人規模の企業になっているでしょう。
思う存分AIの開発ができる。その喜びがある
未知の技術に挑戦できるエンジニアの方に私たちストックマークの仲間になってほしいですね。挑戦と言うと華やかに見えるかもしれませんが、誰もやったことがないことに挑戦をしているので、誰も見たことがないバグが大量に出て、誰も経験したことがないトラブルが頻繁に起きます。誰も解決策を教えてくれませんし、何も参考にするものがありません。成果が約束されていない仕事ですから、普通のエンジニアであれば、心が折れてしまっても不思議ではありません。
それでも挑戦し続けられる人に手を挙げてほしい。そういう厳しい試練を楽しいと思える人に手を挙げてほしい。私自身がそうでした。私は、学生時代AIの研究をしていましたが、当時のAIは、数学好きの人がやるマニアックな学問で、就職先などありません。それで、大手SI企業に入り、AIとは関係のない業務システムの開発をしていました。しかし、大企業では導入費用が莫大になる、セキュリティを確保したいなどの理由で、最先端とは言えないシステムを使っています。ビジネスプロセスも古いままでした。これは変えられるんじゃないか、もっとよくできるんじゃないかという思いがずっとありました。
AIの世界でブレイクスルーが起き、精度も実用レベルになると、やっぱりAIの仕事がしたい、AIでビジネスプロセスを変えられるんじゃないか、AIの開発だったら大企業と戦えるんじゃないかという話になり、学生時代から知り合いだった林達CEOとストックマークを創業することにしたのです。
今は、思う存分AIの開発ができる。その喜びがあるから、普通であれば心が折れてしまうような問題に直面しても、乗り越えてこられたのだと思います。いろいろな企業に私と同じ思いを秘めている人が必ずいるはずです。ほんとうはAIの開発をやりたいのだけど、就職当時は市場性がなかったので、別の仕事をしているという人がいるはずです。そういう埋もれている「隠れAIエンジニア」にストックマークに来ていただいて、思いっきりAIの開発をやっていただきたいと思います。
私たちの究極の目標は、企業経営のあり方を変えていくビジネスツールを作り、今のマイクロソフトOfficeのようにビジネスプラットフォームにして、ビジネスパーソンの誰もがAIを使いこなす世の中にすることです。企業経営も、どんどんスピード感が要求され、PDCAを高速に回していくアジャイル経営になっていくことは間違いありません。その時、絶対に必要になるのが、人間を支援してくれるAIビジネスツールです。今の業務システムに課題を感じている方、ほんとうはAIの開発をしたかったという思いを秘めている方。そういう方にぜひストックマークに加わっていただき、一緒にビジネスの世界、ひいては世の中を変えていきたいと思います。
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