AI搭載のクラウド営業支援ツール「Senses」を提供するマツリカは4月25日、利用企業数が1000社を突破したことを発表した。また、さらなる利便性と営業現場の生産性向上を目指し、メイン機能である「案件ボード」をリニューアルしたことも伝えている。
Sensesは、カード形式で感覚的に案件管理ができる営業支援ツール。蓄積された情報からAIが営業の成功・失敗事例を解析して、いつ・誰に・何を・どのように行うかをアシストする。
2016年4月の提供開始から約3年間で利用企業が1000社を突破し、当初はITやソフトウェア関連企業を中心に拡大してきたが、最近では製造や教育、不動産など、導入する業界も拡大しているという。
今回リニューアルした「案件ボード」は、営業案件をカード形式で整理し、ドラッグアンドドロップで直感的に操作できるSensesのメイン機能となる。営業の生産性をより一層高めるため、操作の速度向上と入力負荷を最小にする改善を実施した。
via PR TIMES
オンラインアシスタントサービス「CASTER BIZ」などを運営するキャスターは5月8日、Gunosy CapitalとSMBCベンチャーキャピタルからの第三者割当増資の実施を公表している。調達した資金は3億6000万円で、累計の資金調達額は約10億円となる。 同社は2014年よりオンラインアシスタントサービス「CASTER BIZ」の提供を開始し、秘書・人事・経理・WEBサイト運用なと…
オンラインアシスタントサービス「CASTER BIZ」などを運営するキャスターは5月8日、Gunosy CapitalとSMBCベンチャーキャピタルからの第三者割当増資の実施を公表している。調達した資金は3億6000万円で、累計の資金調達額は約10億円となる。
同社は2014年よりオンラインアシスタントサービス「CASTER BIZ」の提供を開始し、秘書・人事・経理・WEBサイト運用などのルーティーン作業を中心に、企業の業務支援を実施している。現在では、リモートワークを中心とした人材事業を展開し、利用社数は累計で1000社を超える。
今回の資金調達により、さらなる採用強化に向けた投資を実施するほか、法人向けマーケティングを強化し、認知度の拡大をはかるという。今後も「リモートワーク」という新しい働き方の提案を通じて、日本が抱える労働者不足の解決を目指す。
via PR TIMES
先日、グローバルで躍進が続く語学プラットフォームのLang-8がサービスのグロースや採用に関する情報を開示していました。SmartHRやミラティブ同様、Speaker Deckでの公開です。LAPRAS（旧Scouty）さんのブログでも紹介されていますが、透明性高く社内の情報を共有する事例がぽつぽつと増えてきています。 短期的な目的は採用なんですが、もう少し大きな視点で見ると、この「透明性」という…
先日、グローバルで躍進が続く語学プラットフォームのLang-8がサービスのグロースや採用に関する情報を開示していました。SmartHRやミラティブ同様、Speaker Deckでの公開です。LAPRAS（旧Scouty）さんのブログでも紹介されていますが、透明性高く社内の情報を共有する事例がぽつぽつと増えてきています。
短期的な目的は採用なんですが、もう少し大きな視点で見ると、この「透明性」というキーワードが企業としての組織・カルチャーづくりの考え方、今後の企業成長を占う上で重要なポイントになるように思いましたので少し考察残しておきます。
ここ1カ月ほど、「スタートアップPR」というテーマで勉強会をしておりまして、私もこちらに資料を公開しております。で、スタートアップのパブリックリレーションズ活動を振り返ると、一つの小さな転換点に気がつきました。それがメルカリ前後のコーポレートPRの考え方です。
2010年以降、国内でもアクセラレーションプログラムが開始され、株の持ち方やサービスグロースなど、さまざまな企業成長に関する科学が進み、生存確率、成長確率は格段に上がったように思います。一方でPRについては多くの方が「プロダクトの宣伝（パブリシティ）」が当然と考えている状況でした。いわゆる「サービス出ましたよリリース」です。
しかしメルカリは少し異なるPR戦略でした。ダウンロード数や流通総額を定期的に公開し、2年目からは社内の福利厚生など「組織に入ってくる人」向けの情報公開を進めます。思えばこれは極めてIR的な活動ですし、元々ミクシィでCFO経験のあった小泉文明さんが入って以降、こういうPRスタイルになったことからもその影響は大きかったのだと思います。
例えば彼らのコーポレート戦略で特徴的なアイデアに「バリューの公表」というものがあります。通常、企業としてのMVV（ミッション・ビジョン・バリュー）を公表する場合、ミッションやビジョンを第一に宣伝することが多いです。しかし、彼らは（結果的に、かもしれませんが）社内の行動規範である「バリュー」を全面にすることで、社会に対し「メルカリはこういう行動で仕事をしているんだ」という約束をしたのです。結果、リファラルで多くの優秀な人材がメルカリに流れ込むことになりました。
透明性のないスタートアップになぜ優秀な人がこないのか、もしくはすぐに辞めるのか。
これはスタートアップ特有の資本構成にあると思います。当たり前ですが、創業者は株式を大量に持っていて企業価値を上げることによる恩恵を受けやすい位置にいます。スタートアップに関する情報が少なかった頃、ストックオプションについての知識もそこまでなく、上場ではなく創業者が企業売却を選択したためにSOが行使できず、損をしたなどという話がありました。
現在は違います。「ストックオプション M&A」で検索すればたちどころに情報は出てきますし、買取なのか放棄して別の代替のインセンティブをもらうのか、いくつものオプションがある上、こういった経験を経た人に相談することもできます。少し努力すれば嘘がつけない状況があるのです。
先日とある起業家の方にこの話をしたところ「優秀な経営者は自分よりも優秀な人に参加してもらいます。情報格差を悪用する人はそもそも優秀な人とみなしていないんでしょうね」とお話されててさすがだなと。取材したグロービス・キャピタル・パートナーズでのインタビューでも同様のことを話されています。
「良いことも悪いことも全部言う。入ってから大混乱の方が問題（今野氏）」と、スタートアップ採用の難しさを垣間見せつつ、ベンチャーキャピタルが企業の透明性を担保する役割を担っているという話が興味深かった。（引用：GCPが360億円ユニコーンファンド、最大50億円出資も可能ーー今野、高宮 両氏に聞く「連続起業家の再現性」について）
こうやって考えると透明性のない企業、特に創業者との利益格差が大きいスタートアップに優秀な人が集まらない、すぐに離職するのは至極当然と思えます。では、どの辺りまで情報を開示すればいいのでしょうか。キーはプロダクトです。
プロダクトの成長を示す数字はC向けであればダウンロード数だったり流通総額があります。B向けであれば顧客数や場合によって年間売上のような数字も必要でしょう。また、ビジネスモデルや株主構成といった企業の資本に関する情報もできるだけ透明性を高めた方がいいでしょう。その企業に株主として、メンバーとして参加する人たちが納得できる情報を提供し、具体的に行動に移してもらわなければ意味がありません。
また、いつから公開すべきかというタイミングも、やはり市場にフィットして確実に「勝てる」という状況下で実施すべきと思います。プロダクトは踏めば勝てる、その傍らでコーポレートを強化して次に備える、という時期です。
逆に公開しない方がよい数字もあります。どうしても人間は本能的に感情の生き物なので、その情報を得ることで無駄な軋轢や噂を生じさせる情報です。特に報酬については扱いが難しいですが、SmartHRさんのようにレンジとして開示することで納得感のある合意形成ができるのではないでしょうか。
安定した企業と異なり、振れ幅の大きい現場がスタートアップです。本当にユニコーンを目指しているのであれば上場は本当に通過点でしかなく、そのタイミングであらゆる情報が開示されます。なのに情報を出さない。それはプロダクトに嘘があるか、実は創業者が自己利益に走っているとみなされてもおかしくありません。
そのスタートアップが実はオーナー中心の中小企業を目指しているかどうか、それは情報の透明性によってわかる時代に入ったと思います。
写真のドレッドヘアの人物に見覚えがある読者は少なくないだろう。学生向け教育サービス「TRUNK」の CTO 布田隆介氏だ。3月に人材大手のディップ（東証：2379）が TRUNK を関連会社化したことが発表されたが、節目を経て、今月からソフトウェア系特化ファンドの MIRAISE に CTO として参画することが明らかになった。MIRAISE と TRUNK には事業的なシナジーが期待できるため、…
写真のドレッドヘアの人物に見覚えがある読者は少なくないだろう。学生向け教育サービス「TRUNK」の CTO 布田隆介氏だ。3月に人材大手のディップ（東証：2379）が TRUNK を関連会社化したことが発表されたが、節目を経て、今月からソフトウェア系特化ファンドの MIRAISE に CTO として参画することが明らかになった。MIRAISE と TRUNK には事業的なシナジーが期待できるため、布田氏は TRUNK の CTO も兼任し、二足の草鞋を履くことになる。
布田氏の経歴は多彩だ。大学在学時には法曹界を目指していたが、2011年に発生した東日本大震災で、布田氏の出身地でもある東北地方が大きな被害を受け、ボランティア活動を経験。これをきっかけに、布田氏は IT の世界へと進むことになる。以降、ACCESSPORT、カヤックなどでエンジニアを務めた後、2015年7月設立の TRUNK に加わる。TRUNK は職業スキルを獲得したい学生に、エンジニアやデザイナーなど12職種の養成コースを提供していて、卒業後の学生を社員として迎えることに関心のある企業と提携、5,200名ほどからなる学生のコミュニティを運営している。
MIRAISE にやってくる起業家はソフトウェア志向であるため、経営知識やビズデブ力が強くないケースもある。一方で、TRUNK にやってくる学生の中には、「起業の実際」を肌で体感したい人も多い。MIRAISE と TRUNK が手を組むことで、双方に所属するコミュニティメンバーが相互補完的に利益を享受できる可能性が生まれる。
岩田氏（MIRAISE パートナーの岩田真一氏）と布田氏という、共にエンジニアとしてのバックグラウンドを持ちながら、世代の異なる二人が交わることで生まれるシナジーにも注目したい。岩田氏は、MIRAISE の投資先のスタートアップに TRUNK の学生がインターンで参加したり、共にアプリケーションを開発したり、また、自身が以前 Kauffman Fellows のプログラムで体験した「Peer Learning」のような仕組みも取り入れていきたいと抱負を語ってくれた。
先日、インタビューで東京・渋谷の EDGEof を訪ねた際にも、日本人起業家とした初めて Alchemist Accelerator に参加した Autify の近澤良氏を招いての勉強会が開かれていた。こういった勉強会も MIRAISE と TRUNK が共同で運営していく活動の一部だ。TRUNK もまた、これまで学生を中心にサービスを提供してきたが、今後社会人などにもアプローチしていくとしており、双方のコミュニティが交わることで、集まる人々の層が厚くなることが期待できる。これからの動向に注目したい。
なお、MIRAISE がこれまでに投資実行したスタートアップ5社が明らかになった。2月のファンド組成時には、「GPU Eater」を開発する Pegara、店舗横断 CRM を開発する「いまチカ」への出資が明らかになっていたが、最近までステルスとされていた AI 活用の交通安全スタートアップ Supervaisor（先月、エストニア国家 CIO を務めた Taavi Kotka 氏らから120万ユーロを調達）、昨年ローンチしたサブスク型サービス向け予実管理分析ツール「KINCHAKU」運営の SETE MARES（リリース）、そして、昨日発表となった〝エンジニア版 NewsPicks〟の「AnyPicks（エニーピックス）」運営のロケッタがポートフォリオに加わった。
Paul Sawers
学生の身元確認とカンニング防止を行う試験監督サービスをオンラインコース実施事業者に提供するプラットフォーム Examity は、資金調達ラウンドでボストンに拠点を置く未公開株式投資会社 Great Hill Partners から9,000万米ドルを調達した。 オンライン教育業界の現在の市場規模は40億米ドルだが、2023年までには210億米ドルに成長することが見込まれている。大規模公開オンライン…
学生の身元確認とカンニング防止を行う試験監督サービスをオンラインコース実施事業者に提供するプラットフォーム Examity は、資金調達ラウンドでボストンに拠点を置く未公開株式投資会社 Great Hill Partners から9,000万米ドルを調達した。
オンライン教育業界の現在の市場規模は40億米ドルだが、2023年までには210億米ドルに成長することが見込まれている。大規模公開オンライン講座（MOOCs）が多額の投資を集めているのはそのためである。Coursera は4月第4週、1億300万米ドルの資金調達ラウンドを発表した。しかし、オンラインでの試験の監督は現実世界の試験会場で行われるものよりも扱いが難しい。Examity はそこを狙って2013年の設立以来、リモートによる試験監督のサポートを行っている。
設立者兼 CEO の Michael London 氏は次のように語る。
学校でのカンニング騒ぎが相変わらずニュースになっています。教育機関はテクノロジーを使って試験の実施状況を検証し、学生の試験結果が公正なものになるようにしています。
マサチューセッツ州ニュートンに拠点を置くこのスタートアップは、さまざまなサービスを用意して受験者の身元確認を行ったり、テスト中に規則を守っているかどうかを確認できるようにしている。まずはじめに、試験開始前に個人の身元確認を行う。身元確認のために受験者は Examity のプロフィールを作成（これまで行っていない場合）し、政府発行の身分証明書のコピーをアップロードする必要がある。
試験の種類によって必要な身元確認のレベルも異なってくる。Examity が顧客に幅広いオプションを用意しているのもそのためだ。自動化された身元確認では「さまざまな要素を組み合わせた専有技術」を使って学生の身元を確認している。
また、モバイルでの身元確認サービスも提供している。このサービスでは指紋や顔、音声認識といった生体認証を採用して受験者の身元確認を行う。さらにリアルタイムでの認証もある。この場合は人間が学生の身元を確認し、試験の規則を確認するとともに、学生の試験環境も調査する。
身元確認の後にも、人間による監督と自動化された監督のオプションを顧客が利用できるようにしている。自動化された監督では、Examity 自身が「独自の機械学習アルゴリズム」と呼ぶ技術と、スクリーンショットや音声ファイル、動画からのデータを使って不自然な行動を検出する。
Examity は以前に約3,000万米ドルを調達しており、今回調達した9,000万米ドルを活用してサービス領域を大学や企業、試験実施事業者にまで拡げてすべての試験が公正に行われることを目指している。
同社によると、500以上の大学と企業が Examity のサービスを使って遠隔試験を運営しているという。ペンシルベニア州立大学やテキサス A&M 大学、インディアナ大学など伝統ある教育機関も同社のサービスを利用している。今年は200万以上の遠隔試験を監督することが見込まれており、また、Duolingo や Coursera など定評のあるオンライン教育プラットフォームだけでなく、Amazon などの民間企業とも連携していく。
National Center for Education Statistics のレポートによると、大学生全体のうち、約3分の1が最低でも1つのオンラインコースを受講している。企業が提供する e ラーニングの市場規模は現在約200億米ドルだが、2022年までには300億米ドルに成長することが見込まれており、遠隔試験の監督テクノロジーへの需要は増す一方である。
Great Hill Partners のパートナーである Chris Busby 氏は次のように述べた。
オンライン学習は教室だけでなく、職場や大学などどこでも利用できるものになっています。企業側は受験時におけるセキュリティと公正さにますます注目するようになってきています。
AI の商業利用が急速に広がっており、業界全体の収益も非常に好調だ。2018年における世界中の小売業の AI と機械学習への消費は20億米ドルと予想されていたが、Juniper Research が最近発表したレポートの予測によると、この数字が2022年までに年間73億米ドルに達するとのことである。実店舗の有無にかかわらず、小売業者はコスト削減や生産性の向上、より多くの情報を基にしたビジネス上の意…
AI の商業利用が急速に広がっており、業界全体の収益も非常に好調だ。2018年における世界中の小売業の AI と機械学習への消費は20億米ドルと予想されていたが、Juniper Research が最近発表したレポートの予測によると、この数字が2022年までに年間73億米ドルに達するとのことである。実店舗の有無にかかわらず、小売業者はコスト削減や生産性の向上、より多くの情報を基にしたビジネス上の意思決定が、AI の採用を推進する主な要因になると考えている。Capgemini によると、それこそが小売業向け AI の採用が2016年から7倍にも成長した理由の1つであるという。
Vue.ai はこのトレンドから利益を得ようと目論んでおり、VC 資金を調達してさらなる成長の準備を整えている。AI スタートアップ Mad Street Den のサブブランドでカリフォルニアのフレモントに拠点を置く同社は4月24日、Falcon Edge Capital がリードするシリーズ B ラウンドで1,700万米ドルを調達したと発表した。このラウンドには Sequoia Capital India と KDDI Open Innovation Fund（KOIF）を運営するグローバル・ブレインが参加している。これにより同社の調達額は合計で2,750万米ドルになる（その大半は CEO で Mad Street Den の共同設立者の Ashwini Asokan 氏が出資している）。資金は従業員の増員や新規顧客の獲得に使われる予定。
小売業の未来はエンターテインメントにあります。現在の経験経済は新しい時代の始まりです。
Intel Labs に長年勤め、夫とともに2016年に Mad Street Den を設立した Asokan 氏は言う。夫はスタンフォード大学を卒業した神経科学者の Anand Chandrasekaran 氏である。
ブランドは消費者参加型の世界へと変貌を遂げつつあります。そのためには人々が買い物をするための新しい方法を統合する必要があります。Vue は複雑で重要な小売りの機能を支援することで、小売業者が顧客を楽しませることに集中できるようにします。
Vue.ai は3年間で200%の年間収益成長を見せ、Macy’s、Levi’s、Diesel、Thredup、Tata、Mercadolibre などの有名企業が顧客ベースに追加された。同社は管理と販売を自動化し、ユーザごとにカスタマイズ可能なオムニチャネルを実現する7つの製品群を提供している。同社の内部調査によると、Vue.ai のソフトウェアが導入されていないウェブサイトにおけるオンライン購入者の滞在時間が25分なのに対して、同社のソフトウェアが導入されたサイトではおよそ72分になるという。
Vue.ai のマーケットプレイスで提供されるのは、AI を活用した物体認識サービス VueTag である。VueTag は、色や柄、長さ、襟の形など250以上の属性について、1時間あたり最大3万点の製品画像のタグ付けとカテゴリ分けを行うことができる（Vue によると、これまで2億4,000万以上のタグと属性に対応してきたとのことである）。すぐに使えるもう1つの機能として VueStyle がある。VueStyle は「AI スタイリスト」で、購入者の好みやテイストに合った服を提案し、幅広いカテゴリから製品を推奨する。また、定期購入サービスのボックスキュレーションを自動化することもできる。Vue.ai は VueCommerce、VueFind、VueMail で、各ユーザに合わせたオムニチャネルを実現するためのソリューションを提供している。このソリューションを使えば数百万もの顧客に、それぞれの好みに合わせたメールを送信することができる。また、コンピュータビジョンと自然言語処理を活用して、顧客の状況に合わせた製品検索結果を表示するとともに、リアルタイムのおすすめスタイルも提供する。
Vue.ai の小売り向け製品群の中でも、最も技術的に優れているのはおそらく VueModel である。VueModel では洗練された方法を採用しており、ファッションモデルが洋服を着ている画像を自動生成することができる。同製品では、サンプルを生成する生成ネットワークと、生成されたサンプルと現実世界のサンプルを見分ける識別ネットワークという2つの AI アルゴリズムから成る敵対的生成ネットワーク（GAN）を採用している。GAN は服の特徴を理解し、現実に近いポーズや肌の色を生成する方法やその他の機能を習得する。VueModel はアップロードされた製品画像から、すべてのサイズのモデル着用画像を生成する（Vue.ai によると VueModel の画像生成スピードは通常の写真撮影の5倍であるという）。
当然、Vue.ai にも競合となるスタートアップは存在する。Trendage は AI と、クラウドファンディングで集めたファッションに関する専門知識を使って、小売業者が顧客に適切な商品を勧められるようにしている。シンガポールに拠点を置く ViSenze は、e コマース専用のコンピュータビジョンプラットフォームで最近2,000万米ドルを調達した。しかし、Sequoia Capital India の CTO 兼ディレクターの Anandamoy Roychowdhary 氏は、同社の技術的な専門知識と、多様性に富む Mad Street Den が親会社であるという両面において Vue.ai が抜きんでていると考えている（Vue.ai のチームには IBM、Intel、DARPA の出身者がいる）。Mad Street Den は小売業向けだけでなく、エンゲージメント分析や IoT、モバイルゲーム向けの AI 製品も積極的に開発している。
Roychowdhary 氏は次のように述べた。
Vue.ai チームのミッションは、AI とインテリジェントオートメーションを世界中のチームに提供して、様々な角度から生産性と成長を促進することです。
Vue.ai チームと働き始めてまだたったの2年ですが、小売業界の様々な領域に彼らが価値をもたらす方法が改善されていく様には目を見張るものがあります。今回のラウンドでの Falcon Edge とのパートナーシップにより、Ashwini 氏と Anand 氏が Vue.ai を世界規模に成長させていくことを Sequoia India として嬉しく思っています。
PR TIMES編集部
Takeshi Hirano
Masaru IKEDA
Kyle Wiggers
