対談 CONVERSATION

目指すはAIの民主化。低コストAIで企業を応援したい

小泉恵里

なんとなく理解しているようで、理解していないワード、“AI”。AIをビジネスに導入しようと考えても、莫大な投資だけでなく、何をAI化するか・できるか、導入後の運用などAI導入の障壁は大きいように思われる。そんなAIの壁に一石を投じるのがトルフテクノロジーズ株式会社(以下、トルフ)だ。同社は、様々な企業に実用的なAIプロダクトの提供と、技術を生かしたコンサルティングを手がけている。さらに採用に特化した自社プロダクト「トルフAI」でも注目を集めている。「AIの民主化」を目指すCEO 高橋雄介氏、COO 川原洋佑氏、CTO 細川馨氏にお話を伺った。

プロダクト思考の専門家集団
だからできる、AIの民主化

企業の事業モデルをデジタルで変革する「デジタルトランスフォーメーション(DX)」が、コロナ禍でますます加速している。リモートワークやオンライン診断、B to Bマーケティングの分野でもイノベーションが進み、特にAI(人工知能)の活用が事業発展のために必須になるだろうと予測されている。ところが、AIなどの先端ITを活用したデジタル事業をどう立ち上げるか、推進組織をどのように構築するか、莫大なコストがかかるのではないか、と多くの企業が二の足を踏んでいるのが現実だ。

AIに対する敷居は高まり、特に中小企業や飲食店などスモールビジネスを展開する事業者にとって、AIの導入・活用は難しい状況にある。そこで、誰もが気軽にAIを!と「AIの民主化」を目指すトルフが昨今注目を浴びている。社名のトルフに込めた意味をCEO 高橋氏はこう語る。

「トリュフ(弊社では「トルフ」と呼んでいます)は、美味しいのに高価でなかなか手に届きにくい食材です。AIを含むテクノロジーも同様で、開発・導入・運用のコストや専門的な知識・スキルが要求されるため、その費用を負担できる大企業以外には手の届きにくいものとなっています。弊社では、高度な専門知識やスキルを背景に、手の届きにくかったAIやテクノロジーを、飲食店や小売店、中小企業を含む多くの皆様に活用いただきたいという想いがあり、これを、“美味しいトルフをより多くの皆さんの手元に”という意味を込めて表現しています。これは尊敬する友人が同じ名前でベーカリーを作ったストーリに着想を得てつけた名前です。」

シリコンバレーで起業経験のある高橋氏を中心とした天才頭脳メンバーが集い、AIプロダクトと活用法を提供していることがトルフテクノロジーズの強みだ。

「我々の強みは、高速でAIプロダクト化を可能にするチーム力です。社内にはAIをはじめ、データ工学・データマイニング・プログラミング言語・消費者行動心理学・UXデザイン等の専門家やボットのシナリオライター等、博士号取得者が在籍しています。研究だけにとどまらず、クライアントの課題を明らかにし、解決策を導き出し、社会の中できちんと機能し役立つプロダクトに完成させることに情熱を持っています」

お客様のニーズを製品に落とし込んでプロダクトにする、起業家的なマインドを持ったメンバーだからこそ、実用的なAIプロダクトを生み出せているのだ。

「また、弊社はAIを本筋としたコンサルティングを強みとしており、多様な領域に対してAI導入をサポートできる点も特徴だと言えます。AIチャットボットの基礎技術を多様なニーズに展開することで、企業の成長を目指しています」

誰もがAI技術の中で
快適に暮らす未来のために

AIプロダクト化だけでなく、技術的な観点から経営を支援するレンタルCTO(技術支援)事業も手がける同社。何をAI化するといいか、そのためにはどのようなプロダクトが必要か、などAI専門家の視点から経営効率化のサポートを行っている。さらに「リーンスタートアップ」という開発手法を取り入れることで、本来であれば莫大にかかる初期投資費用を低コストに抑えていることも魅力だ。

リーンスタートアップとは、短期間で初期の製品を作り、実際のお客様に使っていただきながら、修正・改良を高速で行うスタートアップ手法。

クライアントからの課題やニーズを聞き、プロダクトを開発し、使いながら修正していく。二人三脚で実際にAIを活用していくことがトルフのコンサルテーション。AI導入のハードルを下げ、大企業・中小企業問わず、活用を当たり前にしていきたいと高橋氏は語る。

「AIを使って幸せな暮らしを。AIの民主化を目指し、技術先行ではなく、UXの観点で実用的なプロダクト提供を行なっていきます。あらゆる企業の課題に対して、いかに最小限のコストで最大限の価値を出せるか、知見をどれだけ生かせるか、にフォーカスしています。そのため、AIが不要なのでは?というご提案になることも多々あります。」

飲食店採用向けAIプロダクト
「Truffle AI」

「トルフ AI」は月額5,000円~30,000円で提供しており、課金額に応じて使える機能は変わる。お試しプランでは、面設設定1件につき1,000円。多様なニーズに応えている。(※販売代理店ごとにサポート内容・料金は異なる)

企業向けにAIプロダクト開発を手掛けているトルフだが、自社のプロダクト開発・提供も行っている。そのなかで、飲食業界に旋風を巻き起こしているのが、飲食店の採用に特化したAIチャットボット「トルフAI」だ。トルフAIを開発するきっかけは、近所の飲食店の店長から「店の仕事で忙しい中、面接のスケジュール調整をするのが難しい」と聞いたことだったという。飲食店のアルバイト採用フローがいたってシンプルであることもあり、開発を進め、“採用に特化した”AIチャットボットが完成した。「AIとビジネスの間に距離があるから、その距離を縮めたい」という思いがあるからこそ、「トルフAI」とのやり取りは、まるで人間とチャットしているようなスピード感と柔軟性がある。

トルフAIのサンプル画面。応募者(黄色)の内容に対し、チャットボット(グレー)が回答。「インターネットに接続していないタイミングでもbotが機能するから会話速度が早いんです。botを開いているブラウザ側で判断して会話ができるようにしています」と川原氏。

「繰り返し頻繁に発生するシンプルな作業は、人に代わってAIがやるべきだと考えています。AIが提示した選択肢に、人間ははい、いいえを選択するだけでいい。企業側は管理画面を見に行かなくても、メールで面接スケジュールを確認できます。また、応募者側は予約メールの文面に面接日時の変更、辞退など必要なリンクが全て記載されているので、ワンクリックでアクションが起こせるところが大きな特徴です」

特定の分野に特化して開発されたからこそ、管理側にとっても、使う側にとっても、ストレスのないアプリが実現された。現在では、焼肉ライクなどで知られる人気企業ダイニングイノベーション社がトルフAIを使って、寿司業態の新店舗オープニングスタッフの採用を行なっている。

現在トルフAIは、大手グルメ予約サイトを手掛ける企業をパートナーとして、販売拡大するとともに、データ拡充のフェーズにある。今後は、基盤技術であるチャットボットを採用領域以外のニーズに対してカスタマイズし、スポーツジムや医療機関等、多様な業種への展開を目指しているようだ。

「例えば会員制のパーソナルトレーナーのノウハウをAI化できると、AIという脳みそがトレーニング手法を学び取って遠隔でのトレーニング指導が可能になる。そうすれば、会員限定ではなく3億人に届けられる。さらに翻訳することで日本人以外の生徒にもノウハウを提供できます。コスト効率が上がり、ビジネス拡大も狙えるというわけです」

誰もが知らず知らずの内にAI技術の中で快適に暮らしている、そんな世界を目指し、トルフテクノロジーズは挑戦している。

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(text: 小泉恵里)

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対談 CONVERSATION

Laboro.AI 椎橋徹夫と語る AIが引き出す新しいバリュー データ統合ビジネスで見えてくる日本の未来

吉田直子

現在はAIの第三次ブームといわれている。機械のスペックが上がり、膨大なデータを処理できるようになったことで、いわゆるディープラーニングが可能になり、ビジネスの様々なシーンに活用されるようになった。しかし、AIが何を得意とし、実際にAIを使ってどんなことができるのかは一般にはあまり知られていない。AIを活用したオーダーメイド型のソリューション開発やコンサルティングを提供する株式会社 Laboro.AIのCEO・椎橋徹夫氏に、編集長・杉原行里がAIビジネスの可能性を聞く!

AIは人間の右脳的な働きを実現できる

杉原:僕はその分野にいるのでそう感じてはいないのですが、一般の方はAIを神格化している部分があると思います。そもそも“AIはなんでもできるのか?問題 ”というのがあると思うのですが、そのあたりを教えていただけますでしょうか?

椎橋:AI万能論に対してよく言うのは、まず「AIは基本的にはソフトウェアです」ということです。ただ、今までのソフトウェアやITシステムとは少し種類が違うことができるようになっています。今までのソフトウェアはロジカルな処理を正確に速くやることが得意でした。一方で直感的な処理が結構難しかったんです。

例えば、画像を見て、それが犬か、猫かを分類するみたいなことは、明文化できない直感的な処理が人間の脳の中で起こっています。そういう直感的な処理は今までのソフトウェアでは全くできませんでした。でも、AIはそれができるようになった。人間のように賢くて難しいことができるというより、人はわりと当たり前にやっているけれども、従来ならプログラムやルールに落とし込みきれなかった処理ができるようになったソフトウェアだと考えています。今までのソフトウェアが左脳的なものだったのに対して、AIは右脳的な処理ができるようになったと言ってもいいと思います。膨大なデータから自動的に特徴を見い出して、それに沿って具体的な認識や予測ができるようになりました。ですから、AIという言葉は「データに基づいた直感的な処理ができるソフトウェア」や、「認識や予測のアルゴリズム」という捉え方をするのが、現時点では実態に近い説明ではないでしょうか。

杉原:もともと、椎橋さんは東大の松尾研究室にも関わられていたということなので、その分野のエキスパートだと思うのですが、僕は、AIが介在することによって、今までバリューとしてとらえていなかった一連の行動や、価値を見出せていなかったデータを、価値あるものに置換できる未来を期待しているのですが。

椎橋:はい。まさにそうですね。

杉原:ヘルスケアの部門はそれが顕著だと思います。御社や椎橋さんの中で、今後こういう未来が来そうだという予測はありますか?

椎橋:はい。実はヘルスケア、メディカルの領域はひとつの重点領域として考えています。まさに、AIのイノベーションというのは、今までは価値に変換できなかった細かいデータを、AIというアルゴリズムを通して効率よく価値(バリュー)に変換できることです。でも、その中でまずみなさんがやるのは、とりあえず持っているデータの価値を引き出すためのAIを開発することなんです。

一方で20〜30年後を考えると、そういうタイプの取り組みの価値は、むしろ小さくなると考えています。より大きいのはA社、B社、C社、それぞれが持っている断片的なデータをきちんと組み合わせてAIのアルゴリズムを通すと、全員にとってかなり大きな価値を生み出すという流れです。今、我々は様々な領域でクライアントと1対1でAIのスキームを作っていますが、この先は複数のデータをつなげてAIに入れて価値を引き出すということも視野に入れていく必要性があるなと感じています。

杉原:具体的な例はありますか?

椎橋:はい、そうですね、例えば、今、健康診断のデータは保険組合が、病院の診断データは病院が、細かい精密検査のデータは検査会社がそれぞれ持っているような状態です。一方でそれらのデータを使って価値あることをやりたいのは、製薬会社や医療保険系の保険会社です。データを様々な人が断片的に持っていて、かつそのデータの価値を一番引き出せる人が、データを持ってないということが、すごくわかりやすく起こっているのが医療の領域です。この医療ビッグデータの活用が、ひとつの議論です。患者さんのデータを共有しあう構造の中で、アルゴリズムで処理されて適切に医療データが提供される形になると、リスクがあれば早めに手を打てて、健康なまま長く生きることが可能です。

近未来に予想されるAIの具体的な活用について話し合う編集長杉原(左)と椎橋代表(右)

杉原:僕もまったく同じことをずっと言っています。僕らはたぶん将来、病院というものが形を変えていくだろうと考えています。日々生活していく中で当たり前のようにデータがとられ、レコメンデーションがどんどんされていって、健康寿命が延びていくと。製薬・投薬もそうですが、まだパーソナライズされたものがないですよね。そこまでには越えなきゃいけない壁がたくさんあるとは思いますが。

椎橋:医療費も削減されるので、国レベルで考えるとデータの統合は絶対やったほうがいいのですが、難しいのは、一歩踏み出す、その一歩の踏み出しによってネガティブな印象を受ける可能性があることです。短期的にいかにインセンティブがある形で各プレイヤーがそこに踏み出していけるかというのを設計することが重要だと思います。

杉原:そうですね。僕らもよく言っているのは、結局ここで一番大事なのはコミュニケーションだということです。どういう未来がインセンティブをくれるのかというのを提示しない限りは、たぶんみんなはデータ共有に賛成してくれないですよね。

「冷蔵庫の中の最適解」を
AIが導き出す!?

杉原:今後、医療の業界以外には、どういう分野でより顕著にAIが活用されていくでしょうか。

椎橋:そうですね。キーワードになるのが、フィジカル×コンシューマのデータの領域だと思っています。要はインターネットを介したデジタルなデータの分野は、すでにネット系のプレイヤーが色々とやっています。一方で物理的なところと切り離せない領域、医療もそうですが、これはまだネット系のプレイヤーもほとんど手つかずです。

食の領域もそうですね。例えばレシピは、データがフィジカルなので、あまりきちんと整備されていない。ここが整備されていくと、新しい料理をAIが発明したり、その人の今食べたいものと料理のスキル、あとは冷蔵庫の中に何が入っているかを総合的に見て、作り方まで含めた献立の提案ができる世界も可能です。これをやろうとすると、一社だけではできない。栄養という観点でいうと、先ほどの医療にもつながっていきますし、食周りのデータにAIを活用するというのはあると思います。

杉原:確かに食もパーソナライゼーションされていくほど最適解みたいなものが出てきますよね。と同時に、要はフードロスの防止にもつながると思います。だいたい日本だと年間600万トンくらい捨てられていて、実は事業者と一般家庭は、ほぼ同じくらいの量を捨てているそうなんです。ということは、まず冷凍庫の中の最適解がまだ出ていないのではないかと。買い物に対してのレコメンデーションが出てくればロスを減らせるし、そういう世界も、悪くないなと思います。スーパーマーケットで先に買っておいてくれるとか。

椎橋:結局、ネットのデジタルな消費って消費者の消費活動でいうとかなり部分的ですよね。フィジカルな領域の消費データにきちんとアルゴリズムやAIが入っていけば、バリュー地点をさかのぼって、産業全体のデータをつなげて、より効率化していくということが絶対に起こってくると思います。

杉原:僕らはデータを提供したら、1人あたり年間で何百万円かもらえる世界がくるだろうと予想しています。65歳以上からは年金をもらわなくても、たぶんデータ提供者にお金がもらえるみたいな未来が来るんじゃないかと。

椎橋:これまでのインターネットを中心としたイノベーションは、GAFAやBATなどの米中のインターネットジャイアントがデータを全部抱え込む世界でした。それに対して、ヨーロッパのGDPR(EU一般データ保護規則)などの動きもそうですが、個々人が自分のデータを管理するという分散型の方向に行ったほうが健康的ですよね。それが成り立ちうるひとつの領域が医療です。だから医療を起点に、それぞれが自分のデータを管理して、それを適切な範囲で提供することで、誰かに対して価値を提供して対価を得る。そういう社会的な構造を日本のマーケットで世界に先駆けて作って、その形を海外に展開していくことができると、すごく面白いと思います。まさに医療かつ高齢者という部分では、日本は世界最先端の課題先進国ですし。

杉原:今後日本の新しい産業を支えていく上では根幹となっていく部分かなと僕も思っています。課題先進国というのはある意味ラッキーですよね。

テックビジネスで
必要なのは技術の俯瞰図

杉原:一方でAIの世界は進化が速いですよね。そうすると、ビジネス側も研究をおろそかにできないと思います。それについてはどう考えていますか?

椎橋:AIもそうですが、あらゆるイノベーションが起こっている時は、まず学術的な領域から論文などの形で新しい技術が発表され、新しい手法が科学的に確立され、それが実用可能な技術に落とし込まれ、さらに現場で使えるソリューションになっていくという、一連の流れがあります。その意味で、アカデミアの先端にきちんとキャッチアップながら、それをどう使えばどんな産業ビジネス的な価値につながるのかということを考えることが大事だと思います。

ただ、学術的に新しいことを生み出すことをスタートアップ企業がやらなきゃいけないかというと、必ずしもそうではないですよね。どちらかというと、全体像がきちんと見えていて、技術の俯瞰地図を持っているということが必要です。つまり、この技術を探ろうと思ったらこの研究者にあたればいいとか、この論文を見ればいいとかいう全体図ですね。医療に例えれば、各専門医をつなげられる総合医のような立場です。これからスタートアップを起こす時には、実現したいことに対して、全体的なマップを見て、「これを実現するためにはこの専門医とこの専門医とこの専門医に聞きに行くのが重要だ」とか、「これをつなげるのが重要だ」とか、そう考えられることが大事ですね。

杉原:あとは誰とコラボやアライアンスを組んでいくかというのが大事になりますよね。実現したい未来に対して、1人ではなかなかチャレンジできませんから。HERO Xも、ここがコミュニティの場になって、様々なものが生まれていけばいいなと思っています。

椎橋徹夫(しいはし・てつお)
米国州立テキサス大学理学部物理学/数学二重専攻卒。ボストンコンサルティンググループに入社後、東京オフィス、ワシントンDCオフィスにてデジタル・アナリティクス領域を専門に国内外の多数のプロジェクトに携わる。BCG社内のテクノロジーアドバンテージグループのコアメンバーとして、ビッグデータ活用チームの立上げをリード。のちに東京大学工学系研究科松尾豊研究室にて産学連携の取り組み、データサイエンス領域の教育、企業連携の取り組みに従事。2016年、株式会社Laboro.AI(https://laboro.ai/)を創業、代表取締役CEOに就任

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(text: 吉田直子)

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