Product/AI Talks

今回のゲストは、PeopleX 代表取締役CEOの橘大地さん。

AI面接を皮切りに、この1年あまりで7つのAIプロダクトを投入。HRからセールス・カスタマーサクセスへと領域を横断し、初年度は14倍成長、AI面接のリリースから15ヶ月でARR10億円に到達したと言います。

前編のテーマは、参入が相次ぐいま、一見真似のできそうなプロダクトで、それでも追いつかれないために何を積むのか。

橘さんは、これをBtoB SaaSがいかに勝ってきたかの焼き直しだと捉えます。同じものは作れる。だが、作れるかどうかで差はつかない。初期の1〜3年で上位2社に入れるかどうかが、その後20年の利益を生む——AI面接にはすでに30社ほどが参入し、勝負は刻一刻と進んでいるという見立てです。だから、全ての製品で選ばれ続けることを淡々と繰り返す。

一方、基盤モデルとの関係は別の物差しで語られます。AI面接において生成AIが占める原価率は0.5%程度。残る99%を、閲覧権限やセキュリティ、次の選考へつなぐワークフローが担っている。ならば汎用AIに侵食されることはほぼない、と。

そして、早く入ったからこそ積み上がった機能群と、製品を横断して顧客ごとの文脈を蓄えていく基盤。その総体をmoatにしていく構想を伺いました。

さらに、なぜこのペースでプロダクトを出せるのか、既存SoRプレイヤーをどう見ているのか——量産を支える開発の考え方から、既存領域にはあえて入らないという判断まで。AIネイティブならではの戦略が詰まった回です。

【アジェンダ】

• （1:18）橘さん自己紹介とPeopleXの事業概要
• （2:22）インターネット産業史から見るAIの市場余白
• （7:44）1年でプロダクト7つ―なぜこれだけプロダクトを量産できるのか
• （11:05）初期の1〜3年で決まる―「上位2社に入る」という戦い方
• （12:30）汎用モデルに侵食されないのか―原価率0.5%という物差し
• （14:03）PeopleXはどこにmoatを宿すのか
• （17:28）既存SoRプレイヤーとは、持っているデータの何が違うのか
• （26:24）この2年間で、構想の何が変わり、何が変わっていないのか

【ゲストプロフィール】

橘 大地 / 株式会社PeopleX 代表取締役CEO

2010年東京大学法科大学院修了。弁護士資格取得後、株式会社サイバーエージェントにて、弁護士として企業法務活動に従事。2015年に弁護士ドットコム株式会社に入社し、クラウド契約サービス「クラウドサイン」の事業責任者に就任。2018年4月より同社執行役員に就任、2019年6月より取締役に就任。

2024年4月株式会社PeopleXを創業。対話型AI面接サービス「PeopleX AI面接」やエンプロイーサクセスHRプラットフォーム「PeopleWork」等を開発、運営。2025年4月より「AIによる採⽤⾯接・⼈事評価サービス協議会」（AIAC）を創設し、代表理事に就任。

今回のゲストは、株式会社マネーフォワード 取締役執行役員 ビジネスセグメントCOOの竹田正信さん。

今年に入り、汎用AIで仕訳を丸ごと自動化する会計事務所が現れ、マネーフォワード自身もMCPを公開。「ヘッドレス化」が着実に進んでいます。

では、自社のプロダクトをどこまでAIに委ねるのか。竹田さんの答えは「どうなるか分からない、だから全方位に張る」。既存SaaSへのAI組み込み、MCPによる外部開放、自社エージェント「マネーフォワード AI Cowork」——この三正面作戦が、現時点の経営判断です。

三つを貫いていたのは、どこまでAIに渡すかの線引きでした。

汎用AIを自ら使いこなす層は、竹田さんの体感で顧客の1〜2%。残る大多数には、誤りが起きたとき誰が責任を持つのかまで含めた設計が欠かせません。エンタープライズならなおさら、人が承認した痕跡が残っているかが問われます。

だから外部への開放は制御できる範囲から広げ、自社で届けるAI Coworkではガバナンスを自ら握る。「安全であるがゆえに、より自由度が高い」——竹田さんが描く世界観です。

AIにどこまで任せるか。自社ならどこに線を引くか、考えたくなる回です。

【アジェンダ】

• (1:24) マネーフォワードの事業概要と、竹田さんのキャリア
• (3:54) ヘッドレス化時代のプロダクト戦略―「どうなるか分からない、だから全方位に張る」三正面作戦
• (8:35) 1円のズレも許されない領域で、どこまでAIに渡すか
• (11:28) 外部開放とAI Cowork——両立の狙いとバランス
• (14:50) 同じ領域でも競合とプロダクト思想が異なるのはなぜか
• (17:26) AIネイティブな新興プレイヤーをどう見るか
• (24:10) 「System of Recordとしての堅牢さ」はどこに宿るのか
• (26:51) 新しく取りに行くコンテキストと、BPOのAI化

【ゲストプロフィール】

竹田 正信 / 株式会社マネーフォワード 取締役執行役員　ビジネスセグメントCOO

2001年インターネット広告代理店にて企画営業職に従事。2003年株式会社マクロミルに入社し、2008年取締役就任。同社の事業部門を主に管掌し、事業戦略、人事戦略、企業統合、新規事業開発を主導。2012年株式会社イオレに転じ、取締役経営企画室長に従事。2016年株式会社クラビス取締役・CFOを経て、2017年より、当社グループに参画。

※本エピソードは6月に収録した内容です

今回のゲストは、株式会社ナレッジワーク CAIO（Chief AI Officer）の山崎はずむさん。

「イネーブルメント（人が何かをできるようになること）」を掲げ、日本の大手企業に特化した営業支援を手がけてきたナレッジワーク。AIエージェントが業務に入り込むいま、その事業をどう舵取りしようとしているのか。

前編のテーマは、セールスという領域でどう戦い、そしてSaaSからどう「AIカンパニー」へと進化していくのかです。

山崎さんがまず整理してくれたのは、営業という領域の捉え方でした。

コールセンターのような完全自動化とは異なり、大手企業の複雑な営業は「代替」よりも「人間の能力拡張」が効く領域。しかも製造・通信・金融と業態ごとに営業は大きく異なり、AI時代だからこそ業務解像度が問われます。

従来は人がソフトウェアに業務を合わせてきたが、これからはソフトウェアやAIが人に合わせにいける——だからこそ、各社の営業に深く入り込む「セールスAIエージェント」に勝機がある、と山崎さんは語ります。

そのうえで話題は、成長のための「一手」へと移ります。

新規参入がしやすくなる時代に、なぜ脅威を感じないのか。鍵は、大手企業の顧客基盤と、営業ナレッジ・商談データという蓄積にありました。

すでに導入されている営業ナレッジや商談データの上に、各社のCRM/SFAや社内データを重ね、その上にAIエージェントを構築していく。ポイントは、SI的に作って終わりではなく、ランニングとして収益が返ってくるマネタイズ構造へと踏み込んでいることです。1社あたりの価値を深く掘り、営業特化だけでも大きな時価総額を狙える——その設計思想を伺いました。

さらに、話は「会社としての見え方」にまで及びます。

同じソフトウェアでも、SaaSと「AIカンパニー」とでは、市場からの評価のされ方が変わる。利益率をどう担保するか、研究開発体制をどう強化するか、そしてPoeticsとのM&Aをどう活かすか。SaaSが「AIカンパニー」として見なされていくために、事業モデル・マネタイズ・組織・研究開発を同時に動かしていく——その舵取りのリアルが語られます。

後半では、それを実装する組織づくりへ。

AXコンサルとFDEをどう組み合わせ、Sierraのような一人のスーパーエンジニアに頼らず、日本でどうスケールさせるのか。職能分解による「チーム戦」という考え方にも踏み込んでいます。

営業特化のソフトウェア企業は、「AIカンパニー」へと成長していけるのか。

事業モデルからマネタイズ、組織のつくり方まで、AI時代の事業戦略の射程を一段広げてくれる回です。

【アジェンダ】

• (1:48) ナレッジワークの事業紹介と山崎さん自己紹介
• (3:40) AI時代のセールスをどう捉えるか―ソフトウェアが人に合わせにいく時代へ
• (8:27) 新規参入は脅威にならないのか―勝敗を決める顧客基盤とデータ
• (12:30) 売上100億円をどう作るか―既存顧客を深く掘る戦略の中身
• (16:06) SaaSと「AIカンパニー」で、市場からの評価はどう変わるのか
• (20:26) AXコンサルとFDEをどう組織するか―日本で戦う「チーム戦」

【ゲストプロフィール】

山崎 はずむ / 株式会社ナレッジワーク CAIO

東京大学大学院総合文化研究科博士課程満期退学。ニューヨーク大学大学院特別研究員。商談解析AI「JamRoll」を提供するPoetics代表取締役に着任。 2025年、ナレッジワークにPoeticsを売却し、入社。ヨーロッパ最大級ピッチ・コンテスト、Pitch Your Startup 2018（ルクセンブルク）でアジア企業として初めて優勝するなど、国際的なピッチ・コンテストで 6度優勝。書籍『アフターAI』(日経BP)ゲスト解説。

今回は、コホスト3名で5ヶ月ぶりに集まり、いま最前線で起こっている議論について率直に語り合いました。

なぜ「SaaS is Dead」という言葉が飛び交うようになったのか——議論は、その問いを解きほぐすところから始まります。

紐解いていくと見えてきたのは、ソフトウェアそのものが不要になったわけではなく、価値の宿る場所が問い直されているのだ、という見立てでした。

業界や規模を問わず、AIで実際に成果と収益を生む事業を築けているかどうかで、企業の見られ方は静かに分かれ始めている。

ServiceNowのようにAIを収益へ結びつけて再評価される企業がある一方、既存の事業構成から脱却しきれず評価が伸び悩む企業もある。

象徴的なのは、先日Salesforceが約36億ドルでの買収を発表したIntercom（現Fin）です。相当の売上規模を持ちながら、経営者の決断ひとつでプロダクトをAIネイティブに作り直し、成長を取り戻した——その軌跡から、私たちは何を学べるのか。

変化を起こせるかどうかは、組織の大きさではなく、ゼロベースで事業を組み直す経営陣の胆力にかかっている。「もし今、同じ事業をもう一度立ち上げるなら何をするか」——この問いに立ち返る意味は、いまの時代だからこそ増しているのかもしれません。

続く話題は、マネタイズの設計です。

プライシングは事業にとって最大のレバーであるはずなのに、これまで十分に考え抜かれてこなかったのではないか——そんな課題感から議論は出発します。

AIが人の業務を担い始めると、席数を前提とした価値の測り方は揺らいでいきます。利用量に応じた課金、成果に連動した課金——取りうる選択肢は広がりますが、顧客価値のどこに紐づけるかを見誤れば成り立ちません。成果課金は万能なのか、どんな順序で移行すべきか。事業の根幹をなすプライシングを、どう捉え直すかを掘り下げました。

そして、組織そのもののAIネイティブ化へ。

外部プロダクトを積極的に取り込む海外の大手スタートアップに対し、日本で根強い「うちは特殊だから」という発想。その前提こそが、AI時代にはむしろ足かせになりかねない。標準に合わせる部分と、個社ごとに作り込む部分の線引きが、これまで以上に問われています。

AI時代に勝ち残るソフトウェアは、何が違うのか。

事業モデル、マネタイズ、組織のAIネイティブ化——3つの視点から、最前線の解像度で語り合った回です。

【アジェンダ】

• (1:14) 配信8カ月、Product/AI Talksが辿った軌跡
• (2:26) ソフトウェアはいま、どう評価されているのか―優勝劣敗を分けるのはAI売上か
• (8:14) Fin（旧Intercom）復活劇の裏側―Walmart・Adobeにも通じる、勝ち続ける会社の共通点
• (17:17) 「考えてこなさすぎた」レバー―AI時代のプライシングをどう捉え直すか
• (21:07) 結局は「顧客価値」―AI時代、成果課金だけが正解なのか
• (24:36) 社内AI内製 vs 外部プロダクト活用―日本企業の「うちは特殊」を問い直す

今回のゲストは、株式会社プレイド 代表取締役CEOの倉橋健太さん。

誰もが同じ基盤モデルを使い、同じ答えにたどり着ける時代に、自社ならではの「違い」はどこから生まれるのか。前編のテーマは、AI時代における差別化の源泉です。

倉橋さんが挙げるのは、「カスタマーデータ」、そして顧客一人ひとりの意図をとらえる「顧客コンテキスト」という考え方でした。

顧客が何を買ったかではなく、どう動いたか。連続する行動からその人の意図を読み解き、最適な提案や体験へとつなげていく——。これは、プレイドが創業まもない頃から「アクショングラフ」という仮説に賭け、データをリアルタイムで活かす基盤を積み重ねてきたからこそ描ける世界でした。

なぜ、まだ誰もリアルタイム処理を必要としていなかった時代に、最も難しい選択をあえて取ったのか。

パーソナルデータを扱うか、分析をリアルタイム前提にするか——創業期の意思決定が、いまのAI時代にどう効いてくるのか。

お話を伺うなかで見えてきたのは、外部環境に合わせてアプローチは変わっても、最初に掲げた問いそのものは10年以上ブレていないということ。その一貫性こそが、AI時代の差別化を支えているように感じました。

顧客中心主義を起点に事業を築いてきた倉橋さんは、AI時代のプロダクトの価値をどこに見ているのか。

あるべき姿をブレずに掲げ続けたからこそ、過去の意思決定がいま強固な差別化に効いてくる——その手触りが得られる回です。

【アジェンダ】

• (1:37) 倉橋さん自己紹介とプレイドの事業概要
• (3:43) AI時代、プレイドの戦略の「一丁目一番地」はどこか
• (6:36) なぜ「カスタマーデータ」が差別化の源泉になるのか
• (11:06) 行動から意図を読み解く―10年来の仮説「アクショングラフ」とは
• (16:56) 過去の意思決定はなぜAI時代にハマったのか―創業から貫く戦略思想

【ゲストプロフィール】

倉橋 健太 / 株式会社プレイド　代表取締役 CEO

1983年大阪府生まれ。2005年同志社大学卒業後、楽天株式会社を経て、2011年にプレイドを創業し、代表取締役CEOに就任。2015年に企業のカスタマーデータ活用を支援するクラウドソフトウェアの提供を開始し、その後、戦略策定から実行までを担うコンサルティングサービスも展開。2019年の米Googleからの出資を経て、2020年に東証マザーズ（現：東証グロース市場）に上場し、「IPO of the Year 2020」を受賞。プレイドグループとして、2024年には年間経常収益100億円を突破し、大手企業を中心に支援企業は1,000社を超える。「データによって人の価値を最大化する」をミッションに、プレイドグループ全体で企業の顧客中心経営の実現を推進している。

今回のゲストは、SmartHR代表取締役CEOの芹澤雅人さん。前編に続く後編です。

OpenAIやAnthropicといったモデルレイヤーが、アプリケーション領域へ直接入り込んでくる今、プロダクトの価値をどこに集中させるべきか。

芹澤さんが示したのは、「モデルが侵食できない領域がなぜ存在するのか」という構造的な整理でした。

業務ソフトウェアが分散し続ける理由、大企業の購買プロセスが生む参入障壁、SIerとSaaSの線引きがどこで決まるか—

これらを踏まえ、アプリケーション層が生き続ける領域、その理由を語っていただきました。

そして、プロダクト設計の問いへ。

AIによってコンテキストを踏まえたパーソナライズが加速する時代に、何を標準化し、何を個社に合わせるべきか。

法律・監査要件を土台とする定型業務と、事業戦略に紐づくタレントマネジメントとでは、設計思想は根本的に異なると芹澤さんは整理します。

さらに話題は組織のAIネイティブ化へ。

ツール浸透の次に待ち受ける「役割の再定義」という壁と、SmartHRで実際に試みているトップダウンでの役割設計・意図的な制約・特区チームという3つの打ち手を具体的に語っていただきました。

「もし今スタートアップを立ち上げるなら」という問いへの芹澤さんの答えも、AI時代の価値観が凝縮された回でした。

【アジェンダ】

• (1:31) モデルレイヤーとアプリケーションレイヤーの棲み分け
• (5:16) SIer/AIerとプロダクト化の線引きは何で決まるか
• (9:12) 何を標準化し、何を個社に合わせるか―AI時代のプロダクト設計思想
• (13:08) ツール浸透の先にある壁―AI時代の「スピード」を組織でどう実現するか
• (16:37) 組織全体をAIネイティブ化させる3つの打ち手
• (26:45) 芹澤さんがもし今スタートアップを立ち上げるなら
• (29:51) SmartHRから採用のお知らせ

【ゲストプロフィール】

芹澤 雅人 / 株式会社SmartHR 代表取締役CEO

2016年、SmartHR入社。2017年にVPoEに就任、開発業務のほか、エンジニアチームのビルディングとマネジメントを担当する。2019年以降、CTOとしてプロダクト開発・運用に関わるチーム全体の最適化やビジネスサイドとの要望調整も担う。2020年取締役に就任。2022年1月より現職。

【採用サイト】

https://recruit.smarthr.co.jp/

今回のゲスト、SmartHR 代表取締役CEOの芹澤雅人さんもご登壇予定！

4/23(木)開催「Product/Ai Conf vol.4」のお申込みはこちら

https://aixpdm.connpass.com/event/386964/

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今回のゲストは、SmartHR 代表取締役CEOの芹澤雅人さん。

人間の業務をサポートするインターフェースを通じてデータを蓄積し、System of Record（SoR）として価値を発揮してきたソフトウェア。

AIが入力インターフェースそのものを変えていくなかで、SoRはこれからどう進化するのか。

Workdayのように"仕事のフロントドア"を取りに行くプレイヤーがいる一方、MCPを開放し外部AIからも呼ばれる実行基盤を目指すプレイヤーもいる。

この違いは、それぞれのシステムが誰をフロントとして設計されているかに起因する—芹澤さんはそう整理します。

さらに、音声・画像・チャットと入力インターフェースが多様化することは、SoRとしての価値をむしろ高める可能性がある—と、元エンジニアならではの視点で語ってくれました。

SoAから参入する新興プレイヤーへの見方、BPO領域への進出の背景も含め、SmartHRのAI時代のプロダクト戦略を深掘りしていきます。

【アジェンダ】

• (1:34) SmartHR事業紹介と芹澤さん自己紹介
• (3:07) 入力インターフェースの多様化をどう見るか
• (5:59) SoRはフロントを取りに行くべきか、実行基盤になるべきか
• (11:48) プロダクト別・UI進化の優先度とデータ構造への影響
• (17:48) BPO参入の背景と今後の展開
• (20:08) SoAから入る新興プレイヤーへの見立て
• (24:21) 守りと攻め、AI時代の経営者としてのリソース配分はどうあるべきか
• (29:06) 昨今の海外投資家トレンドと事業化としての
• (32:03) 芹澤さんはAI/LLM進化のどこに一番可能性を感じているか

【ゲストプロフィール】

芹澤 雅人 / 株式会社SmartHR 代表取締役CEO

2016年、SmartHR入社。2017年にVPoEに就任、開発業務のほか、エンジニアチームのビルディングとマネジメントを担当する。2019年以降、CTOとしてプロダクト開発・運用に関わるチーム全体の最適化やビジネスサイドとの要望調整も担う。2020年取締役に就任。2022年1月より現職。

estie取締役CTO 岩成達哉さんとの後編。

AIがあらゆる業務に組み込まれていく今、今後より注目が増すであろう問いがある。

「確率的なアウトプットを、どう品質として担保するか」だ。

従来のSaaSは確定的なアウトプットを前提に設計されていた。

しかしAIは違う。

同じ入力でも出力は確率的に変わり、「何%の精度をもって出していいか」はドメインによって異なる。

解釈性・出力の安定性・セキュリティ—担保すべきものの種類そのものが変わり、認証認可もエージェントの利用を想定した設計が必要になる。

昨年10月から社会人博士としてこのテーマに挑む岩成さんと、この問いについてお話してきました。

さらに、プロダクト開発の現場にも構造的な変化が起きていることに言及。

toBのプロダクトづくりは、「顧客に聞けば良し悪しがわかった」時代から、AIが処理する世界では顧客自身も体験したことがない時代へ。

従来toCで一般的だった複数パターンの試行錯誤が、toBにも求められるようになってきた。

その中で浮かび上がるのが、ドメインエキスパートを社内に持つことの戦略的な意味でした。

AIが広さを民主化するからこそ、深さを持つ人間の価値が際立つ—

CTOと研究者、二つの視点を持つ岩成さんならではの解像度で語っていただきました。

【アジェンダ】

• (1:17) 社会人博士として研究するAIの品質保証
• (10:31) toBのプロダクト開発はどう変わるか―顧客に聞けない時代の試行錯誤
• (15:36) 業務に入り込んで学ぶ―ドメイン知識がAI時代の開発速度を決める理由
• (18:59) estieから採用・組織のお知らせ

【ゲストプロフィール】

岩成達哉 / 株式会社estie 取締役CTO

松江工業高等専門学校在籍中に全国高専プログラミングコンテスト課題部門最優秀賞、文部科学大臣賞、情報処理学会若手奨励賞を受賞。東京大学工学部に編入後、高専の卒業研究をもとにプログラミング教育アプリを開発して起業。大学院修了後は、Indeed Japan株式会社に入社し、データパイプライン開発等に従事。2020年10月にestieへVP of Productsとして参画。2021年8月にCTOに就任。2025年1月、不動産AI Labを開設し、AI領域をリード。

【採用サイト】

https://hrmos.co/pages/estie/jobs?category=1756294065557766148

今回のゲストは、estie取締役CTO岩成達哉さん。

AI時代、本当に競争優位となるデータは何か。

「データで戦う」とはどういうことなのか。

LLMの登場でデータ整備の「よしな力」は上がった。

しかしLLMが収集できないデータを積み上げてきたestieだからこそ見える景色がある。

そのデータ基盤の上で、不動産業務の最終地点である「意思決定の高度化」にど真ん中から取り組んでいくAI時代の戦略を伺いました。

さらにAIは、ソフトウェアが担えなかった業務の外側まで射程を広げつつあります。

情報が複合的に絡む領域ほど、データの組み合わせによって解ける問いが急速に増えていく。

「かつてコードが業務を最も正確に定義する言語だったが、今はプロンプトがその役割を担う。プロンプトに業務ドメイン知識が宿る」

深いドメイン知識を持つプレイヤーがAI時代に精度優位を持つ、というVertical AIを考える上で重要な視点にも触れています。

データを起点にAI時代の競争優位をどう設計するか。

CTOならではの視点で語っていただきました。

【アジェンダ】

• (1:15) estie事業紹介と岩成さん自己紹介
• (6:27) 意思決定産業としての不動産―AI時代に変わったデータ戦略、変わらない核心
• (17:05) 企業価値を上げるAIプロダクト作りとどう向き合うか
• (19:50) AIで広がるソリューションの射程―「プロダクト」を超えた業務の担い方
• (23:31) プロンプトに業務ドメイン知識が宿る―新しい競争優位の源泉
• (25:24) AI探索をCTO主導・別組織で始めた理由とイネーブリングチームという設計思想

【ゲストプロフィール】

岩成達哉 / 株式会社estie 取締役CTO

松江工業高等専門学校在籍中に全国高専プログラミングコンテスト課題部門最優秀賞、文部科学大臣賞、情報処理学会若手奨励賞を受賞。東京大学工学部に編入後、高専の卒業研究をもとにプログラミング教育アプリを開発して起業。大学院修了後は、Indeed Japan株式会社に入社し、データパイプライン開発等に従事。2020年10月にestieへVP of Productsとして参画。2021年8月にCTOに就任。2025年1月、不動産AI Labを開設し、AI領域をリード。

LayerX執行役員 バクラク事業 VPoPの飯沼広基さんとの後編。

AIの登場で、プロダクト作りの「起点」が変わりつつある。

バクラクが新規開発において実践し始めたのが、顧客に「聞く」だけでなく、自分で実際に業務をやってみるというアプローチ。
100社ヒアリングで共通ニーズを抽出する——そんな従来のソフトウェアの作り方は、AIの登場によって古くなりつつあると飯沼さんは語ります。

業務を実際に担ってみることで初めて見えてくるのが、ソフトウェアがカバーできていない領域。

その業務を行う人のメンタルモデルを深く理解し、「わかってるな」と思われる体験を設計できるかどうか——

AIによってUIレスになる機能が増えていく時代だからこそ、この問いの解像度が事業の差につながっていく。

「聞く」から「自分でやる」へ。
AI時代の事業づくりを改めて飯沼さんと深堀します。

後半では、飯沼さんが社内向けに構築した営業AIシステム「セールスポータル」の実践にも言及。
導入の理由を「ロマンとそろばん」と語る飯沼さん。その言葉の真意とは——

【アジェンダ】

• (01:16) 売れるプロダクト作りの3ステップ―"笑かしに行く機能"を1つ作る理由
• (06:53) 「聞く」より「やる」へ―AIで変わるプロダクト開発の起点
• (09:18) AI時代、UIの優先度はグラデーションで決まる
• (15:39) ロマンとそろばんで作った社内向けセールスポータル
• (24:26) LayerXから採用のお知らせ

【ゲストプロフィール】

飯沼 広基 / 株式会社LayerX 執行役員 バクラク事業 VPoP

東京ガスにてハードウェアエンジニアとして従事。その後、株式会社グラファーにて事業開発などを担当。株式会社LayerXでは、バクラク事業の法人営業、複数プロダクトの立ち上げ・グロースのプロダクトマネージャーを経て、プロダクト企画部部長に就任。プロダクトマネージャー組織やカスタマーサポート組織のマネジメントを担当し、現任。

【採用サイト】

https://jobs.layerx.co.jp/

今回のゲストは、LayerX執行役員 バクラク事業 VPoPの飯沼広基さん。

AIエージェントが業務に入り込みつつあるいま、すでに強いプロダクトと顧客基盤を持つ「バクラク」は、AI時代にどう進化しようとしているのか。

飯沼さんが語ってくれたのは、プロダクトロードマップを半年間白紙にした決断と、その先に見えてきたプロダクトづくりの構造変化でした。

AI時代に起きているのは、単なる機能追加ではありません。

業務の「起点」そのものが変わりつつあります。

人間がSaaSを開いて作業していた世界から、AIがイベントをトリガーに業務を処理し、人間は確認や意思決定を担う世界へ。

UIは「作業する場所」から「確認する場所」へ、そして将来的には存在感が薄れていくものへと変わっていく――。

こうした変化のなかで、既存ソフトウェアはどう進化すべきなのか。

イノベーションのジレンマをどう乗り越えるのか。

マネタイズモデルはどう変わっていくのか。

AIネイティブ化を進める現場から、SaaSの価値を進化させるための要諦を語っていただきました。

【アジェンダ】

• (1:09) LayerXバクラク事業の全体像と飯沼さん自己紹介
• (6:24) "業務を担う"BPO参入がプロダクトにもたらすもの
• (9:57) ロードマップを半年白紙にした理由―AIネイティブ化への覚悟
• (14:05) 業務の「起点」が変わる―UIはなくなるのか
• (18:57) AIネイティブな発想転換ができる人・組織の共通点
• (22:13) イノベーションのジレンマをどう乗り越えるか
• (23:35) 既存SaaSのAI化 vs AIネイティブ新興企業―LayerXはどう戦うか
• (27:59) SaaSの価値はどう進化するか―生き残る条件とマネタイズの未来

【ゲストプロフィール】

飯沼 広基 / 株式会社LayerX 執行役員 バクラク事業 VPoP

東京ガスにてハードウェアエンジニアとして従事。その後、株式会社グラファーにて事業開発などを担当。株式会社LayerXでは、バクラク事業の法人営業、複数プロダクトの立ち上げ・グロースのプロダクトマネージャーを経て、プロダクト企画部部長に就任。プロダクトマネージャー組織やカスタマーサポート組織のマネジメントを担当し、現任。

AirbnbやStripeを輩出した、世界最高峰のスタートアップアクセラレーター Y Combinator。

今回のゲストは、現在開催中のY Combinator Winter 2026（YC26W）に日本人として唯一参加している、Carnotの松森さん。

日本とは桁違いのスピードでAI nativeスタートアップが生まれ、競争も激化する米国。

YC26Wに選抜された起業家たちの特徴や現地の熱量を踏まえながら、AI時代にスタートアップはどこで戦うべきかを問い直します。

ソフトウェアを「売る」のではなく、自らがAI nativeな事業体として業務を担うプレイヤーが増えているのはなぜか。

既存SaaSのAI化も進むなか、新興スタートアップはどこにポジションを取るべきなのか。

ミドルレイヤーは、独立した勝ち筋となるのか、それともアプリケーション層に取り込まれていくのか。

日本以上にスピードを求められる米国で、いま起業家たちは何を考え、どのような意思決定をしているのか――

米国最前線から、AIスタートアップの競争構造と勝ち筋の変化を読み解きます。

【アジェンダ】

• (0:57) 会社紹介・自己紹介
• (2:49) Y Combinatorのリアル：週次で成果を求められる米国の起業環境
• (4:33) YC26Wに見る、いま米国で台頭する起業家と企業の特徴
• (9:55) AI native新興企業はどこに立つのか―既存SaaSのAI化とOpenAIなど巨人の動きを踏まえて
• (18:08) ミドルレイヤー（observability / guardrails）の動向と将来像
• (23:53) 日米で決定的に異なる「スピード」への向き合い方
• (29:26) 米国で評価される日本で戦えることの強み
• (34:10) AI時代の勝機はどこにあるか
• (36:22) Carnotから採用・プロダクトのお知らせ

【ゲストプロフィール】

松森 匠哉 (株式会社Carnot Founder & 共同代表)

1994年生まれ。2022年慶應義塾大学理工学研究科博士課程修了 (早期修了)、博士（工学）。専門は深層学習(Vision&Language)、ICCV などの難関国際会議に筆頭著者として論文採択。PGV(株) リード機械学習エンジニア、内閣府SIP特任研究員、日本学術振興会特別研究員DC、慶應義塾大学特任研究員を経て起業。

【採用サイト】

https://jinba.io/ja/careers#careers

前編に続き、アンドパッド取締役CFOの荻野泰弘さんをゲストにお迎えしてお届けします。

後編のテーマは、AI時代に“勝ち続ける企業”の構造。

「SaaS is Dead」が謳われる時代、勝ち続けられるか否かは何で決まるのか。

ミクシィ時代の事業転換を率いた当事者としての経験、

そして近年、米国のVertical SaaS経営者と対話する中で感じた

“焦燥感を持つ経営者”と“ワクワクしている経営者”の差。

荻野さんは、AI時代に勝ち続ける企業と、足元をすくわれかねない企業の分かれ目を、

「MOATの構造」「AI Readyに向けた“種まき”の有無」「巨大なTAMへの過度な依存」

という観点から語ります。

AIによって、経営はどうアップデートされるのか。

プロダクト戦略だけでなく、意思決定のスピードや経営のあり方はどう変わるのかにも言及。

さらに後半では、

「もし今、日本からスタートアップを立ち上げるなら？」という問いに対し、

1兆円企業を狙う視点での領域選びや、ある領域が“ホットになる条件”にも踏み込みます。

AI時代の変化を“脅威”ではなく“追い風”に変えるために、

経営者は今、どこに目を向けるべきなのか。

戦略の解像度が一段引き上がる後編です。

【アジェンダ】

• (1:57) 「SaaS is Dead」は本当か？
• (5:14) AIは“コンテキスト”をどこまで扱えるのか
• (9:08) AI時代、経営はどうアップデートされるべきか
• (11:48) ミクシィ時代の転換から学ぶ、経営者の意思決定
• (20:40) 米国で出会った“焦燥感を持つSaaS経営者”の共通点
• (25:43) もし今、荻野さんが日本から起業するなら
• (36:02) アンドパッドから採用のメッセージ

【ゲストプロフィール】

荻野泰弘 (株式会社アンドパッド　取締役CFO)

株式会社マクロミルにて財務経理本部担当執行役員として、東証一部上場企業の財務全般に携わる。その後モバイル系ベンチャーの取締役CFOを経て、株式会社ミクシィにて企業買収、合弁会社設立等、投資全般を担当。同社取締役CFO就任後は2度の資金調達、グローバルオファリングを実行。米国金融専門誌「Institutional investors」が選定するBeat CFOを2年連続で受賞。2020年より株式会社アンドパッドに取締役CFOとして参画。慶應義塾大学経済学部卒業。

【採用サイト】

https://ai.andpad.co.jp/recruitment

今回のゲストは、アンドパッド取締役CFOの荻野泰弘さん。

LLM登場前からAI時代を見据え、データを起点にした戦略を積み重ねてきたアンドパッド。

前編のテーマは、AI時代におけるMOAT (競争優位)の捉え方。

荻野さんは、MOATの要件を次の4つに整理します。

① 保有データの量

② ワークフローの複雑さ

③ プロダクト連携数（マルチプロダクト）

④ 人間が介在する要素（ネットワーク効果）

それぞれどう重ね合わせて強固なMOATが築かれるのか。

AIが担える領域が拡大していく時代において、築いたMOATがどのように活きてくるのか。

お話を伺うなかで、多面的に戦略を考えMOATを構築していく視点と、外部環境に対応する必要はあるが戦略の本質は5年10年変わらないことに気づかされました。

Vertical SaaSとして躍進するアンドパッドは、AI時代をどう戦おうとしているのか。

戦略の捉え方が一段アップデートされる回です。

【アジェンダ】

• (1:23) アンドパッドの事業概要と荻野氏のバックグラウンド
• (2:50) アンドパッドが重視する4つのMOAT
• (6:44) AI時代プロダクト展開戦略の本質
• (17:19) MOATが作れないプロダクトの条件とは
• (22:46) AI時代に向けて“新しく必要になったデータ”はあったのか
• (25:42) 「戦略自体をAIネイティブにする」という考え方
• (33:09) AI時代に一層重要になるネットワーク効果
• (37:37) 5〜10年スパンで描く経営戦略の時間軸

【ゲストプロフィール】

荻野泰弘 (株式会社アンドパッド　取締役CFO)

株式会社マクロミルにて財務経理本部担当執行役員として、東証一部上場企業の財務全般に携わる。その後モバイル系ベンチャーの取締役CFOを経て、株式会社ミクシィにて企業買収、合弁会社設立等、投資全般を担当。同社取締役CFO就任後は2度の資金調達、グローバルオファリングを実行。米国金融専門誌「Institutional investors」が選定するBeat CFOを2年連続で受賞。2020年より株式会社アンドパッドに取締役CFOとして参画。慶應義塾大学経済学部卒業。

AI時代、事業の勝敗を分ける本質はどこにあるのか。

配信開始から3ヶ月を目前に累計1万回再生を突破した節目に、初回放送ぶりにCo-Host3名で振り返り回を実施しました。

本エピソードでいう「原点」とは、MOATや戦略論の前に立ち返るべき“顧客解像度・ペイン”という本質であり、同時に既存のプロダクトや成功体験に縛られず“そもそもあるべき姿は何か”を問い直す視点です。

これまでのゲスト回を踏まえ、「MOATを先に考えると事業を立ち上げられない理由」「SaaSにAIを載せるだけでは勝てない構造」「競争力は結局“顧客解像度”に行き着く」といった論点で議論。

米国のAI Nativeスタートアップ動向や、OpenAI・ClaudeによるFDE採用／SI化など、産業構造が固まりきっていない“黎明期”ならではの変化も俯瞰します。

その上で、既存の前提を疑い、事業やプロダクトを“上書き”ではなく“再設計”できるか。

イノベーションのジレンマを超えられるかが、AI時代の勝ち筋を分けるのではないかという見解を掘り下げました。

改めて原点に立ち返り、AI時代のプロダクト戦略を考えるきっかけとなる回です。

【アジェンダ】

• (1:21) 過去3か月の振り返りと、見えてきたAI時代の共通論点
• (4:11) 日米AI Nativeスタートアップの勢いの違いと、顧客解像度の重要性
• (11:17) AIで広がる事業モデルと、事業づくりの前提の変化
• (14:19) 産業構造すら黎明期か―インフラ企業のFDE採用/SI化が示すもの
• (18:05) 勝てる事業を生みだす業務解像度と言語化の力
• (24:09) なぜ今、MOATを考えると失敗するのか
• (30:10) AI時代の勝ち筋はイノベーションのジレンマを超えられるか

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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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。

前編に続き、“みやっちさん” こと、エクスプラザ CPO / 生成AIエバンジェリストの宮田大督さんをゲストにお迎えしております。

後編では、PM業務における実践的なAI活用から、AI時代における組織論、そして個人の「Will」の重要性についてお話を伺いました。

特に、宮田さんが開発された「AIPMシステム」の活用状況から見えてきた、「実はジュニアメンバーの方がAIを使ったプロダクト作りに向いているのでは？」という逆説的な視点や、「上司をプロンプト化する」という現代ならではの仕事術など、PMの方はもちろん、PM以外の事業づくりに携わる方も働き方・チームの作り方を考えるきっかけとなるエピソードになっております！

AIPMシステムについて書かれたnoteはこちら: https://note.com/miyatad/n/n6ce19397d83c

【アジェンダ】

• (0:52) みやっちさんの最近のAI活用状況
• (2:28) PMのAI活用実態
• (3:48) 「AIPMシステム」作成の背景
• (8:04) AI時代のPMは何に時間を使うべきか
• (10:13) ジュニアのほうがAIを使いこなしたプロダクトつくりができる理由
• (14:48) AI時代の組織が向かっていく方向性
• (18:50) エクスプラザからイベント・採用ポジションのお知らせ

【ゲストプロフィール】

宮田 大督 (株式会社エクスプラザ CPO/生成AIエバンジェリスト)

慶應義塾大学大学院修了。NTTコミュニケーションズ、メルカリ、エクサウィザーズ、Gaudiyなど多様なサービスでのPdM経験を経て、2025年に株式会社エクスプラザにCPOとして入社。新規サービス立ち上げやプロダクト組織マネジメントなど、15年以上のPdM経験を持つ。生成AI×PdM領域に特化し、企業の生成AI導入支援および社会全体への生成AIに関するエバンジェリスト活動として活用法などの発信や登壇を行っている。(X: @miyatti)

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11/27(木) 18:00~21:30 Product/AI Conf 開催予定！

▼▼お申込みこちら▼▼https://aixpdm.connpass.com/event/373507/

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今回のゲストは、“みやっちさん” の愛称で親しまれる、エクスプラザ CPO / 生成AIエバンジェリストの宮田大督さん。

前編では、AIトランスフォーメーション（AX）を進めるうえで なぜ「個人起点」が鍵になるのか──その背景にある思想をじっくり掘り下げました。

さらに、生成AIの特性を最大限に活かして組織全体を進化させる具体的な戦略、そしてAI native企業としての新たなチャンスについても語っていただいています。

AXを推進するプロダクト開発を志している方、社内のAXを推進したい方には、得るものが多い内容になっていると思います。ぜひお聴きください！

【アジェンダ】

• (1:05) みやっちさん自己紹介、エクスプラザ事業紹介
• (4:42) 事業展開戦略の裏にある思想: 個人起点AX
• (10:44) AIに与えるコンテキスト整理にもAIを活用すべき理由
• (16:14) トップダウンではなく敢えてボトムアップ─個人をエバンジェリスト化するには？
• (25:34) AI native社会の核心は人間側のアップデート？！
• (28:14) AI nativeと従来SaaSの違い、AI native企業に訪れるチャンスとは

【ゲストプロフィール】

宮田 大督 (株式会社エクスプラザ CPO/生成AIエバンジェリスト)

慶應義塾大学大学院修了。NTTコミュニケーションズ、メルカリ、エクサウィザーズ、Gaudiyなど多様なサービスでのPdM経験を経て、2025年に株式会社エクスプラザにCPOとして入社。新規サービス立ち上げやプロダクト組織マネジメントなど、15年以上のPdM経験を持つ。生成AI×PdM領域に特化し、企業の生成AI導入支援および社会全体への生成AIに関するエバンジェリスト活動として活用法などの発信や登壇を行っている。(X: @miyatti)

前編に続き、ログラス CPO 斉藤知明氏をゲストにお迎えし、事業づくりの核心に迫ります。

新規事業を軌道に乗せるため、立ち上げ初期に売上ではなく「顧客満足度」を重視する判断軸や、既存事業との両立を可能にする組織マネジメント術を深掘り。

さらに、データやAIでは代替できないCPOが事業性評価をするのに重要な「違和感」をどう鍛えるか、そしてAIが経営管理領域に与える影響を斉藤氏の視点から徹底解説します。前編と合わせて、新規事業に携わるすべての人に聞いてほしい内容です！

【アジェンダ】

• (1:08) 新規事業立ち上げは売上よりもまず顧客満足度
• (3:23) 顧客満足度評価は敢えてCPOが属人的に評価？
• (5:53) CPOによる事業性評価を機能させるための工夫と実践
• (6:50) 事業性評価はAIで代替可能か？
• (8:49) 事業性評価に重要な「違和感センサー」をどう鍛えるか
• (13:48) 新規事業と既存事業を両立させる組織マネジメント
• (17:10) 新規事業立ち上げ成否を分ける最大のポイント
• (20:40) 人材の抜擢とコミットメントを高める仕組み
• (24:52) 経営管理領域でAIで変化するポイント
• (33:37) ログラスから採用ポジションのお知らせ

【ゲストプロフィール】

斉藤 知明 (株式会社ログラス 執行役員CPO)

東京大学在学時にAI研究に従事、動画像を対象としたDeepLearningの研究でICME2016に論文が採択される。在学中同時に英単語アプリmikanを共同創業し、CTOとして従事。その後Fringe81株式会社（現Unipos株式会社）に入社、ピアボーナスサービスUniposを立ち上げ子会社化、代表に就任、グロースさせたのち親会社と合併。「すべての挑戦が報われる社会に」を個人ミッションとしログラスに参画。(X: @tomosooon)

今回のゲストは、ログラス 執行役員CPOの斉藤 知明さん。

前編では、事業立ち上げフェーズ（0→1）にフォーカス。

複数の事業立ち上げを経験してきた斉藤さんに、事業をつくる際に大切にしている3つの視点や、事業探索・価値検証フェーズでのリアルな動き方・工夫を伺いました。

【アジェンダ】

• (0:52) ログラスの事業紹介と、斉藤さんの現在のミッション
• (6:03) 0→1を繰り返してきたこれまでのキャリア
• (9:10) プロダクトづくりで大切にしてきた3つのポイント
• (14:39) 「2027年までに20プロダクト」展開戦略の考え方
• (17:34) 事業探索フェーズでペルソナをどこまで定めているのか
• (22:30) 初期の価値検証を1人で行う理由

【ゲストプロフィール】

斉藤 知明 (株式会社ログラス 執行役員CPO)

東京大学在学時にAI研究に従事、動画像を対象としたDeepLearningの研究でICME2016に論文が採択される。在学中同時に英単語アプリmikanを共同創業し、CTOとして従事。その後Fringe81株式会社（現Unipos株式会社）に入社、ピアボーナスサービスUniposを立ち上げ子会社化、代表に就任、グロースさせたのち親会社と合併。「すべての挑戦が報われる社会に」を個人ミッションとしログラスに参画。(X: @tomosooon)

前編に続き、UPSIDER VP of Product / AI事業責任者 森 大祐さんをお迎えします。

後編では、事業づくり編として「UPSIDER AI経理」を中心に、AIと人の協業で何が可能になるのか、その実践の裏側を深掘りしました。

AI×BPOというモデルをどう立ち上げ、どんな戦略的意義を持たせたのか。

プロダクト戦略上の位置づけから、実際に進める中で直面したAIと人の協業ならではの難しさ、そして森さんが語るAI×BPOを成功に導くためのコツや本質的な学びまで、事業づくりに取り組む方必聴の内容です。

【アジェンダ】

• (0:48) UPSIDER AI経理立ち上げの背景と、UPSIDERが抱えていた弱点・戦略的意義

• (5:13) AIと人の協業で実現したいこと
• (8:20) なぜ今、AI×BPOが増えているのか
• (11:00) AIと人の協業ならではの難しさと、ソフトウェア完結型開発との違い
• (18:06) AI×BPOが生み出すインパクトと、推進のためのコツ
• (22:25) 「AI×BPO」と名付けたことのイノベーション
• (24:13) UPSIDERから採用募集ポジションのお知らせ

【ゲストプロフィール】

森 大祐 (株式会社UPSIDER VP of Product / AI事業責任者)ERPなど企業の基幹システム開発を手がける企業に新卒入社後、大手企業向け業務システムの開発をリード。その後、PKSHAグループにて複数のAI SaaSを立ち上げ、プロダクト企画統括執行役員としてその成長を牽引。企業の基幹業務（ERP）とAIの双方に精通し、2023年より株式会社UPSIDERに参画。VP of Productとして、「挑戦者を取り巻く世界をAIでリエンジニアリングする」という構想のもと、金融と業務のあいだを再設計するプロダクト群の開発を事業責任者として統括している。(X: https://x.com/diceK66)

今回のゲストは、UPSIDER VP of Product / AI事業責任者の森 大祐さん。

前編では、キャリアと組織づくりにフォーカス。森さんのこれまでのキャリアの歩みから、「UPSIDER AI経理」を通じて見えてきたAI×BPOならではの事業特性や、PMとして求められる素養について掘り下げます。

さらに、AIの急速な進化を受けて、UPSIDERがどのように組織を進化させているのかについてもお話しいただきました。

【アジェンダ】

• (0:52) UPSIDER事業紹介と森さんの現在のミッション
• (2:56) PMとしてのキャリアの始まり
• (9:10) 「UPSIDER AI経理」立ち上げ期に大切にしたこと
• (12:11) 強いPMに共通する素養とは
• (13:40) 「AI×BPO」事業に必要なスキルと、それをUPSIDERでどう育てているか
• (17:41) PM採用で重視しているポイント
• (19:48) AI時代におけるUPSIDERの組織づくりと変化

【ゲストプロフィール】

森 大祐 (株式会社UPSIDER VP of Product / AI事業責任者)ERPなど企業の基幹システム開発を手がける企業に新卒入社後、大手企業向け業務システムの開発をリード。その後、PKSHAグループにて複数のAI SaaSを立ち上げ、プロダクト企画統括執行役員としてその成長を牽引。企業の基幹業務（ERP）とAIの双方に精通し、2023年より株式会社UPSIDERに参画。VP of Productとして、「挑戦者を取り巻く世界をAIでリエンジニアリングする」という構想のもと、金融と業務のあいだを再設計するプロダクト群の開発を事業責任者として統括している。(X: https://x.com/diceK66)

今回は、今後Co-Hostを務める3名でのスペシャルトーク！

テーマは「SaaSとAIエージェントの違い」から「Moat is speedの時代の先にある戦略」まで──AI時代のプロダクト戦略を徹底的に語り合いました。

私たちがいまどのようにAIを捉えているのか、そしてこれからの3年で何が変わるのか。

AIエージェント化が加速する背景と、その“3つの要件”も含めて、現場感と戦略の両面から深掘りしています。

【アジェンダ】

• (0:53)　中出さん・宮田さん 自己紹介
• (3:53)　これまでとは異なるAIの波と、テックタッチ社のプロダクト戦略
• (6:51)　新規プロダクトにおけるシナジー設計──SaaS vs AIエージェントの視点も交えて
• (12:30)　“Moat is speed”の現在地と、スマホ登場との共通点
• (15:03)　“Moat is speed”後の戦略──データとコンテキストの持ち方・渡し方
• (20:31)　「なんでもできるは何もできない？！」今後3年間で増えるAIサービスの形
• (22:49)　AIエージェント化が加速する3つの要件
• (25:45)　本番組の見どころ紹介