2019年06月02日(日)1ブックマーク

AI(人工知能)をサービスのコアにすることによって、労働集約型だったコンサルティング会社がどのように変貌を遂げたか?

経営ハッカー編集部
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WACUL代表取締役CEO大淵亮平氏

社名は「WACUL=ワカル」と読む。「わかる!」という「データの理解」や「共感」、「和」の「カルチャー」という意味も込められている。デジタル・マーケティングの分野で、AIがWebサイトの分析をする「AIアナリスト」で、画期的なコスト削減を実現した。
創業メンバーとしてジョインした大淵氏は、現在は代表取締役CEOとして社を牽引する。なぜAIを使ったサービスをリリースしたのか?成長期の会社ではどのようなマネジメントを実施しているのか?その経営的視線をうかがった。

目次

    人の手によるコンサルティングからAI型サービスへの転換

    ―現在、AIを主軸としたサービスを提供している理由を教えてください。

    デジタル・マーケティング(以下マーケティング)の世界は参入障壁が低く、多くのサービスが乱立している状況です。私たちが提供するようなAIを用いたサービスも増え続けています。その他にも企業のマーケティング活動を支援するツールは数多く、さらに1つの企業が複数のツールやサービスを同時に導入するケースもあります。その結果、逆にあまりにもやることが多くなって「1日いろんなサービスの方と連絡していたら終わってしまった」など本質的な改善活動に取り組めないままに疲弊してしまう担当者の方が多数いらっしゃいます。
    たとえば、Aというツールで収集しているデータを取りまとめてBというツールで解析して、レポートを作成して関係部署と共有して、PDCAを回しつつツール全体の管理もするなど……

    そんな環境の中で、私たちの「AIアナリスト」というツールでは、このような膨大な課題を機械的に、かつ正確に解決していく手段として、AIという技術を用いてきました。特に私たちの「AIアナリスト」は、ワンストップを実現するために、企業のマーケティングに必要なデータを大量に集めて分析して、そこから生まれた集合知をもとに、その企業がどのようにマーケティング活動を行うべきかの方針を立てるまでをAIによって解決しています。つまり、他社のように「分析を行うAI」ではなく、「コンサルティングを行うAI」を作っているのです。

    しかし、まだまだクライアントのマーケティング担当者様が自ら手を動かさなくてはならない課題が多く、それらを1つずつでも機械化して、将来的にはマーケティングだけではなく、ビジネスの課題をワンストップで解決できるパートナーになりたいと考えています。

    AIの活用はあくまで目的ではなく手段として、いかにクライアントの課題を解決するかということにフォーカスしてサービスを提供していきたいと思います。そこにAIの高度な研究・開発が絡んでくる形が会社としては理想です。

    ―クライアントに提供するサービスをAIに任せてしまうことに抵抗はありませんか?

    ありませんね。人とAIや機械、それぞれは得意なことにフォーカスすべきだという信念があるからです。当社は、かつて「CVを〇〇倍にします」(※)など、成果にコミットするスタイルのコンサルティングを提供をしていました。この成果は、低く見積もればなかなか営業時に案件が取れませんし、高く見積もれば契約こそたくさん取れますが、成果が出せずに返金することになり、結局は自分たちの首を締める可能性がありました。

    成果が出せるかどうかの際どいラインで目標設定をし、後は私たちのコンサルティングによって、成果を出すということを繰り返していて、どうにか返金を行うことはなかったわけですが、その取り組みの中で次第にどの程度コミットすればいいのかを見極める精度が高まってきました。このような私たちの経験をもとに、東京大学の松尾研究室との共同研究などを行うなどしてAIに関する知識も吸収し、データの分析と改善方針の立案、そしてその改善幅の予測を行うAIができたのです。

    人がコンサルティングしていたときの細かな施策の成功率は、あくまでも正確に測定した数値ではありませんが50パーセント程度だったと思います。それが、AIを使ったサービスとして提供し始めた結果、現在は75パーセントまでに上がっています。75%までいけば、PDCAを繰り返すことで「ほぼ間違いなく」成果が出せると言えるのではないでしょうか。これだけ成果が出ると、AIに任せない理由はありません。

    (※)CV:Conversion(コンバージョン)の略称となり、Webサイトの最終的な成果のこと。商品販売サイトであれば商品が売れることなど、サイトを作った目的が達成された状態を指す。

    ―AI型サービスへの転換によって、成果以外のメリットはありましたか?

    クライアントにサービスを提供するために必要なデータを分析するわけですが、その時間がケタ違いに短くなりました。この分析の作業は従来より人の手で行ってきたのですが、2週間程度の時間を要するのがあたり前でした。それがAIではたったの数分程度で済んでしまいます。この分析の作業を縮めることによって、よりリアルタイムなデータを取り扱うこともできるようになり、分析の精度が高まりました。

    さらに私たちの作業時間の圧縮によって、コストを大幅に削減させ、販売価格を下げることができたこともあり、おかげさまで「AIアナリスト」は2万8,000件サイトにも使っていただいています。同じロジックで通用しますし、ゆくゆくは海外にも広げていきたいと考えています。

    集めたノウハウをオープン化する理由
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