対談 CONVERSATION

投資家が育たない日本は危ない?株式投資型クラウドファンディング「FUNDINNO」が仕掛ける新しい旋風

吉田直子

日本でベンチャー企業が躍進できない背景には、資金調達の難しさがあるといわれている。欧米に比べて一般の投資家が非上場企業に投資する機会が圧倒的に少ないことも、原因のひとつではないだろうか。そんななか、3年前にスタートしたFUNDINNO(ファンディーノ)は、日本初の株式投資型クラウドファンディングのプラットフォーマーとして、非上場企業の資金調達をサポートしている。株式市場に上場していない企業のプロジェクトをクラウドファンディング案件として開示し、ネットを通じて多くの人に少額ずつ出資してもらう仕組みだ。FUNDINNOを運営する株式会社日本クラウドキャピタルのパートナー・落合文也氏に、自らも中小企業を経営する編集長・杉原行里が話を聞く。

スタートアップ企業の「夢」を
個人が応援できる

杉原:まず、FUNDINNOは一体どのような会社でしょうか。

落合:一番簡単に言うと資金調達をお手伝いさせてもらっている会社で、その中でも株式投資型クラウドファンディングというのを、日本で最初にスタートさせた会社です。

杉原:それって、もっと簡単にいうとなんでしょう?

落合:非常にシンプルにいうと、「公募増資」という言葉になります。上場企業が新株を発行して増資を行う時と同じように、未上場企業が公募増資できる審査をしているのが、当社です。

杉原:株式投資型クラウドファンディングは、海外にもあるのですか。

落合:アメリカとイギリスがかなり先行していて、アメリカだと10年くらい前からあります。例えば、Uber EatsやAirbnbもこの方式で資金調達しています。Uber Eatsは、ドライバーも株を持っていて、まじめに運転していれば、会社の株も上がるという世界観を拡げました。

杉原:株式投資型クラウドファンディングを一般に公開して、多くの人たちから投資を受けるというのが大枠のビジネスモデルですか?

落合:そうですね。それが一番わかりやすい説明です。

株式会社日本クラウドキャピタル・落合文也氏

杉原:まずは募集金額が数千万円単位とかなり高額ですが、これは何に基づいて設定されているんでしょうか?

落合:企業の事業計画に基づいて、向こう半年から一年間に必要な資金ということで、当社と投資先企業とで一緒に決めています。

杉原:例えば、株式の何%までをFUNDINNOで調達というのは決まっているということですね。

落合:まずは経営権をなくさないために、10%くらいを目安にしています。また、1人あたり1社に対して出資していい金額が1年間に50万円以下というルールがあります。これは、金商法で決まっていて、株式投資型クラウドファンディングであれば、日本国内どの会社も同じです。

杉原:10%前後で50万円だと、株式比率は1%にも満たないですよね。

落合:そうです。だから、請求権もない形です。

杉原:イグジットは、IPOかバイアウトか、どちらも選べるんですか?

落合:そうですね。

杉原:ここでひとつ疑問が出てきますよね。例えばエンジェル投資家みたいな存在は、ベンチャー企業がシードの段階で多額の出資をして、ラウンドが上がっていくごとに自分たちの持っている株の価値が上がっていくわけじゃないですか? でも、FUNDINNOは最大でも50万円しか出資できない。僕も含めてですが、読んでいる方の疑問は、その投資家の方たちが、何を目的に投資されているのかということだと思うのですが。

落合:もちろん、それぞれ違う思いがありますが、一番多いのは、会社の成長を楽しみにしたいという方ですね。

杉原:それは、『たまごっち』的なことですか? もしくはゲームの『サカつく(プロサッカークラブをつくろう)』ですか?

落合:イメージとしては、そんな感じです。だから、自分が応援しているチーム(会社)が、ビッグになっちゃったということを楽しみにしているんです。

杉原:それはすごくわかりますね。僕は「サカつく」などのシミュレーションゲームが大好きなのですが、いきなり鹿島アントラーズを任されるのではなくて、J3から育てたいんです。

落合:もちろん高い投資リターンも見返りですが、上限50万円ですし、平均出資額は約15万円です。会社によりけりですが、ミニマムはだいだい10万円くらいからですから、夢がないと、出資する意味がないんですね。

杉原:10万円からその企業に携われるということですね。もうIPOした会社はありますか?

落合:当社がスタートから3年目なので、まだないですね。ただ、すでに準備に入ったところが数社あります。売上の面でも、もう20億くらい達成している会社もあります。

 

杉原:それは素晴らしいですね。ずばり、FUNDINNOの中で調達金額の最高額を教えてください!

落合:人工内臓を製作しているKOTOBUKI Medicalという会社の8930万円です。これが一回の調達額の最高ですね。

杉原:約9000万円!これはどれくらいの期間で集めたんですか?

落合:3時間半くらいです。でも、本当に一番早い会社だと、例えば3分で5000万円とか。金額が小さくなりますが、達成の最短記録では1分57秒で1300万円くらいです。

杉原:約9000万円を調達したKOTOBUKI Medicalという会社は、資本金500万円。夢がありますよね。

埼玉県の工場が先端技術をスピンアウトさせて設立したKOTOBUKI Medical。動物用に開発していた人工臓器を、医師の手術トレーニング用にカスタマイズして開発。

落合:これ、結構大事なところで、今は1円から株式会社を作れますから、創業時の資本金平均金額は300万円といわれています。当然ですが、300万で事業をやるのと、1憶の資金が入ったところで事業をやるのと、事業の成功率を考えたら……。

杉原:圧倒的に1億のほうが成功率は上がりますよね。

落合:そうですよね。今、金商法のルール上で1億円未満になっていますが、イギリスなどでは上限がないので、5億円や8億円を調達している企業もあります。

杉原:そのあとクラウドファンディングにもできるわけですよね? そうすると、全体的な調達額では、がんばれば1.5倍くらいはいける。今、どれくらいのプロジェクトがあるんですか?

落合:成約したプロジェクトは98ですね。

杉原:その約100社に共通しているのは?

落合:そこはまだ正確に言えないのですが、投資家へのアンケートでは「スケール性」と「革新性」という答えが出ています。今後大きく成長するかということと、あとはこんなビジネスモデル見たことがないという革新性が好きな投資家さんは多いですね。「これがあったら世の中がよくなりそうだな」という案件が好かれる印象です。

杉原:課題が明確で、その解決方法を具体的に提示しているけれど、かつその先にスケールがあって、自分たちもその夢に一緒に参加できる。あやふやな言い方かもしれないけど、そういうのが成立する、と。

落合:結果論ですが、そうなりましたね。

投資家もHERO Xに注目!?
読者がつなげたFUNDINNOとの縁

落合:実は行里さんとの出会いのきっかけも、HERO Xの読者の方から杉原さんの所に出資してみたいという声掛けがあったからなんですよね。

杉原:HERO Xに興味を持っていただいている読者の方がFUNDINNOに問い合わせをしてくれたんですね。嬉しいです。僕、HERO XとFUNDINNOって親和性が高いと思っているんです。HERO Xは、課題を必ず抽出していて、かつ世界には課題解決をするテクノロジー、ハードウェア、ソフトウェア、サービスがあるという提案をしています。それは、FUNDINNOのビジネスモデルに近いし、一緒に何かできないかなと思っています。FUNDINNO自体で今後めざしている展開はありますか?

落合:大きな方向性では、エクイティファイナンス(新株発行による資金調達)の民主化ということを考えています。当社はもちろん、これがいいと思ってビジネスをやっていますが、株式投資型クラウドファンディングが正解というわけではありません。

杉原:ひとつの手段ですよね。

落合:その通りです。もともと創業の目的は、さっき言ったように、資本金300万円しかない企業に1億円の資金が入ったら、違う世の中が見える。だから、日本からそういうユニコーン企業を生み出そう、というものでした。でも、その時にわかったのが、この手段をそもそも知らない人が多いということでした。FUNDINNOを知らないのではなくて、エクイティファイナンスを知らないんです。飲食店を100万円で設立したけれど、パトロンから300万円をもらって出資比率が変になってしまって、解雇されたとか、そういうケースがすごく多い。だから、エクイティファイナンスをまず知ってもらいたい。その中でクラウドファンディングという手段があることを知ってほしいんです。去年の日本のエクイティファイナンスの規模が4400億円くらいですが、アメリカ、中国は、もう2年くらい前から10兆円規模なんです。

杉原:マズいですよね。勝負にならない。

落合:ということで、まず手段を知ってもらうというのが、課題解決です。

杉原:とくに日本ってファイナンス系の大手企業が投資したりするから、一般の人たちが投資をする機会が本当に少ない。その中でFUNDINNOは、FXとかじゃなくて、アーリーの段階でお金を入れられるというのがすごく面白い。みんなリスクの話はするけれど、企業を育てる話はあんまりしない。でも、今回のコロナ禍で大きく変化していて、多くの人たちが本当の意味で多様になってきたと思うので、FUNDINNOの存在というのが、より大きくなっていくんじゃないかと思います。楽しみですね。

落合:ありがとうございます。

杉原:今後、我々もよい関係が築ける気がします。

落合:FUNDINNOで資金調達した会社さんがHERO Xに取材していただいたことがあって、非常にうれしく思いました。あとは特集されている会社に、優れている会社がすごく多いと思います。いい企業をそこで見つけたいというのと、それ以外にも直接企業を応援する手段として、うまくHERO Xとコラボレーションしていきたいですね。

落合 文也(おちあい・ふみや)
株式会社日本クラウドキャピタル / パートナー・営業部 副部長
1986年生まれ。山形県尾花沢市出身、日本大学経済学部卒業。
2009年、業歴100年を超える老舗証券会社に入社、新人賞受賞。リーマンショック経済下、実働2年間で20億円の新規預かり資金を達成。
2012年、国内コンサルティング会社入社。経営コンサルティング業務にて、年間7,000万円のコンサルティングフィーを上げる。投資銀行業務(FA業務、M&A、IR、ベンチャー企業への投資助言業務)。人材紹介(ヘッドハンティング)、本業支援(経営・営業アドバイザリー、ビジネスマッチング)等。
2016年 日本クラウドキャピタルの立ち上げに参画。
2017年 同社へ転籍(営業企画グループ・GM)。日本で初の ECFキャピタリストとして創生期の実績を積み上げる。
2018年 営業部 副部長(営業部の立ち上げ、並びに組織化により役職変更)。
2020年6月末現在 国内実績の93%に当たる累計32億円・99社の調達を支援。

(text: 吉田直子)

(photo: 増元幸司)

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行動から人の内面状態を読み取るAI!?岡田将吾の気になる研究 前編

長谷川茂雄

人と人とのコミュニケーションに必要なものは、言語だけにあらず。視線やジェスチャー、表情といった非言語情報も不可欠であることはいうまでもない。岡田将吾氏は、それを社会的信号処理という新しい領域に基づいた研究を通して読み取ることを実践する先駆者のひとり。同氏の試みは、人間の内面の状態を理解するためのAIの新分野として世界から注目を浴びる。これらの研究は認知症の初期症状などを読み取る手がかりにもなるという。編集長・杉原が、最先端の研究の現状とその先に広がる未来について伺った。

人の行動から内面状態を理解するという試み

杉原:もともと岡田さんは、大学でいわゆるAIに関する研究をされていたんですか?

岡田:そうですね。人工知能を基本に、修士、学士と約5年間研究をしまして、少しずつ人の行動を予測するとか、人の行動からコンテキストを推定するということにフォーカスするようになりました。 例えば、この人のしゃべり方や使う言葉の特徴がこうなら、この人はロボットとのおしゃべりを楽しんでいるとか、いくつかの行動から、人の内面を予測するというような研究です。

杉原:今日は、話していて僕の思惑がバレるかもしれないから、サングラスか何か掛けたい気分です(笑)。

岡田:いや、僕自身は(内面を予測することは)できないですよ(笑)。システムにはできてしまうことがありますけどね。

人の行動から内面を読み取るという研究を続ける岡田氏。「最近は、手の動きと感情の関係性が気になる」という。

杉原:ならよかったです(笑)。岡田さんのそういった研究は、AIなどを通じて出口がたくさん出てきたという段階ですか?

岡田:そうですね。最近は動作を測るセンサーが安くなったりもして、状況が変わってきましたし、企業でも自分たちのような研究をしているところが出てきました。そういうプロジェクトに自分が加わることも増えてきて、出口は広がったと感じています。

杉原:もともと岡田さんがAIに興味を持ったのは、どういった経緯でしょうか?

岡田:最初は大学で物理をやっていたのですが、物理の世界っていろいろと難しくて挫折してしまいました。それで物理の先生にはちょっと失礼なんですが(笑)、もう少し目に見えてわかりやすいことがやりたいと思って、ロボットに顔の認識や画像の認識をさせて動かすという研究をやっている研究室に入ったんです。AIを研究し始めたのは、そこからですね。

杉原:岡田さんのような分野の研究者は、日本にどのくらいいらっしゃるんですか?

岡田:もちろん産官学で人工知能の研究をされているグループは山ほどありますけど、ピンポイントで、人の行動から内面状態を理解するみたいなことに焦点を当てているのは、僕たちと数えるくらいしかないです。

こちらは、2018年にジョージ・アンド・ショーン合同会社(現株式会社)と岡田研究室が共同で開設したG&S Labのイメージビジュアル。IoTデバイスであるbiblle(ビブル)を活用して、行動学習に特化した機械学習プログラムの開発を行っている。

もう多くの企業ではAIが採用面接をしている!?

杉原:表情から何かを読み取るということは、なんとなく僕もイメージできるんですが、そこから購買意欲だったり、そこに出口を見つけていくというのは、なんだか大学でやる研究っぽくないなと思いますね(笑)。

岡田:そう言われれば、そうかもしれないですね。

杉原:僕自身のイメージでは、大学の先生は研究を突き詰めて、あとはアウトプットを第三者に見つけてもらう、そんなスタイルが多いなと常々感じているんですよ。それが出口までしっかりとしていて、岡田さんの研究は面白いなと思います。

岡田:そう言っていただけるとありがたいです(笑)。確かにそれは狙っていて、研究室でコンピューターの前に座って突き詰めるのではなく、実際のインパクトのあるデータに対して、なんらかの回答を出していくほうが、世の中的にも出口がわかりやすいですし、そういうことは意識していますね。

岡田氏の研究に興味津々の杉原。感情という抽象的なものを数値化するという試みには、シンパシーを感じているようだ。

杉原:世界的にはどうなんですか?

岡田:コンピューティング分野の国際会議のような場には、アメリカ、ヨーロッパの有名大学の研究者が集まってきますが、そこでは感情を理解するという研究が一番多いように感じます。コンピューターにいろいろな感情を理解させるということが基本ですけど、話している声や内容、表情からコミュニケーションのスキルを推定するということも盛んになってきてはいます。AIによる企業の採用面接みたいなものもそうですね。

杉原:確かにそういう面接は、実際にあるようですね。

岡田:面接で一言、二言答えたことから推測して、その人(のスキル)を判定するということですよね。あらゆる企業は、もうAIを様々活用しているのですが、採用には特定の人しか受からないとか、雇用差別・公平性の問題が出てきたりもしています。自分も就職面接のように実際に多くの人を呼んで、はじめて会った学生同士でディスカッションをしてもらい、そのビデオを人材派遣の会社に送って、人事の採用担当者に点数をつけてもらうという試みをしたことがあります。同じようにAIにも判断してもらったら、熟練の採用担当者と同じように人を選ぶのかどうかを検証しました。その実験は、学会でも良い評価をもらいましたが、アプリケーションとして見た場合、考慮すべき課題が多いと感じます。ですので、そういうスキル判定の技術を使って、スキルを上達させるための訓練に活かすことを、これからはやっていきたいですね。困っている人が喜ぶようなアプリとして機能できればと思っています。

感情を数値化するには、大きな課題がいくつもある

杉原:なるほど、それは興味深いですね。もうひとつお聞きしたいのが、“感情”っていうのは数値化も可視化もしにくいのではないか、ということです。実際に研究は進んでいるんでしょうか?

岡田:そうですね、難しいところも確かにあります。いま主にやっていることは、心理学者たちがこれまでに作った評価指標に則って、実験後に、いまあなたの感情はいくつでしたか? というように被験者に問いかけたり、第三者に被験者の映像を見せて、被験者の感情状態はどうなっていると考えられますか? というようにアンケートを書いてもったりする手法なんです。それをもとに人工知能が答えを導き出すわけですから、そもそものアンケートの答えが間違っていると、人工知能的にはもう破綻してしまう。そこが弱点でもありますね。

杉原:まず、ちゃんとしたデータを取ることが難しいんですね。

岡田:正解のデータがしっかりと作れなければ、人工知能は動けませんから。正直、感情って自分で数値をつけるのは難しいですよね。

杉原:自分でも自分の感情が一番わからないこともありますよね(笑)。

岡田:そういうものなんですよ(笑)。

杉原:以前の心理学者の研究だったり、研究論文なんかを追っかけながら、感情を紐解く要素を分析していくという手法はもちろんわかりますが、IoTを使ったデータ集めというのは、どうなんでしょう。世界的にはビッグデータは集まってきているんですか?

岡田:それも難しいところではあるんです。GAFAは、画像・音声を含めWeb上でたくさんの情報を集めていますが、普段の人同士の会話や、自然に対面コミュニケーションしているときのデータを膨大に集めるのは、まだまだ実際には難しいですよね。例えば感情データを集めるために、誰かが怒っているところをずっとビデオで撮るわけにもいかないですし、これからデータを取るので怒ってください、っていうのもおかしいですしね(笑)。多くの人が、AI speakerと友達のように頻繁に話す未来が来たら変わるかもしれませんが、AIの対話機能レベルから言って、それはもう少し先になりそうです。

杉原:確かにそうですね。

岡田:だから、自然にそういうデータをどうやったら取れるのか? っていうのは自分たちの研究の大きな課題ですね。

杉原:ライフログ的なところですね。とはいえ、無理やりIoT的な要素をくっつけたものを開発して使ってもらっても、結局使わなくなりますしね。

岡田:そうですよね、スマートウォッチとかもその一例だと思います。

杉原: スマートウォッチが出た当初はすぐに買いましたけど、3日後にはこれまで使っていた普通の時計が恋しくなってしまいました(笑)。でもいまは、Apple Watchなどがセンシングに使われていますよね。睡眠だったり、バイタルだったり。そういう使われ方をしているのは有意義だと思います。

岡田:そうですね、そのような使い方は興味深いです。最近私たちもスマートウォッチのようなセンサを使った研究を始めています。とはいえ自分たちの研究は、いまはデータを採取するのにビデオの前に人を座らせなきゃならないので、常に記録するのが難しい状況です。なので、毎日何かを記録すれば、健康がチェックできるとか、そういう多くの人に受け入れやすいアプリなどを通して、効率よくデータを取る方法を模索して行こうと思っています。

後編へつづく

岡田将吾(おかだ・しょうご)
国立大学法人北陸先端科学技術大学院大学(JAIST)准教授。2008年東京工業大学大学院知能システム科学専攻博士課程修了。京都大学特定助教、東京工業大学大学院助教、IDIAP research institute 滞在研究員等を経て、2017年より現職。「社会的信号処理に基づく人間の行動やコミュニケーションの理解」を主要テーマに、AIの新たな領域の研究に取り組む。専門は、マルチモーダルインタラクション、データマイニング、機械学習、パターン認識ほか。

(text: 長谷川茂雄)

(photo: 増元幸司)

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