株式会社ゲンバアイ

QUESTION 01

フリーランスになる前から、エンジニアに興味がありましたか？

はい。フリーランスになる前から、エンジニアになることには興味がありました。京都大学時代からIT系の研究に取り組み、ChatGPTが登場する前からディープラーニングの研究をしていました。新卒ではGA technologiesに入り、不動産テックの研究部署で、研究開発からシステム開発まで経験しました。

その後、研究だけでなく、営業の現場に近い環境にも関わりました。営業予算のための業務効率化ツールをつくるなど、実際の業務を見ながらシステムをつくっていく経験です。現場の業務効率化に取り組んだことが、現在の「現場で使える仕組みをつくる」という考え方につながっています。現場の業務を見て、システムをつくることに、早い段階から関心がありました。

QUESTION 02

御社はどのような会社ですか？

株式会社ゲンバアイは、大きく分けて教育とシステム開発に取り組んでいます。教育では、生成AIを初めて導入する企業に向けて、導入時の方針づくりから教育まで支援しています。生成AIをどう使えばよいか分からず、困っている企業が多いことから、現場で使える形に落とし込むことを重視しています。

開発では、生成AIを使ったシステムや画像認識に関わるシステムをつくっています。大量の画像から異常のあるパネルをAIが検知する仕組み、ビリヤードのボールを認識する仕組み、動画の編集や字幕作成、テスト作成までを含む学習プラットフォームなど、内容はさまざまです。業務上のニーズを聞き、コンサルティングから開発まで伴走するのが基本です。教育とシステム開発の両方から、現場の課題に向き合っています。

QUESTION 03

他社との違い・強みは何ですか？

強みは、技術力に加えて、ビジネス上の要求を含めてやり取りできること、そして紹介を通じたつながりを大切にしていることです。特に画像認識や、裏側でAIエージェントが動くような複雑なシステムについては、技術的な検討が必要になります。そうした要件にも対応し、単に技術を提供するのではなく、使う側の業務まで考えます。

もう一つ意識しているのが、提案の早い段階で、ある程度動くものを見せることです。最初から完成品をつくるのではなく、使用感を確認できる状態にして、「ここはこうしてほしい」という意見を早くもらいます。完成後に初めて使えないことが分かるのではなく、早く形にして現場で使い、改善を繰り返す。早めに作って、現場に使ってもらうことが、同社の開発姿勢です。

しっかり早めに作ってビジネス要件もしっかり詰めて、その上でさっさと形にして現場に使ってもらって。

QUESTION 04

どのようなお客様に選ばれていますか？

一言でいえば、困っているお客様です。特定の業種に限られているわけではなく、現在の相談先はさまざまです。ドローンに関わる経営をしている企業、大学を支援している企業、ビリヤードに関わる企業など、相談の内容も業種も一つに定まっていません。山﨑氏は、紹介をきっかけに出会い、課題を抱えている企業の案件に対応しています。

そのため、決まった業界向けのサービスを一律に提供するというより、相談を受けたところから業務上の課題を見つけ、必要な仕組みを考えていく形です。紹介で出会った相手から話を聞き、何に困っているのかを整理し、教育やシステム開発につなげます。業種がばらばらでも、AIを使って業務を変えたいという相談であれば、現場に入って考える。業種ではなく、課題を起点に選ばれている会社だといえます。

QUESTION 05

一番印象に残っている仕事を教えてください。

印象に残っているのは、工事の現場で蓄積されている知識を学べる、AIを活用した学習プラットフォームの開発です。現場では、知識や暗黙知が個人に偏り、詳しい担当者に確認したくてもすぐに連絡がつかず、作業が止まることがありました。動画を撮影して編集し、文字起こしする作業も負担になります。そこで、現場の知識を学習コンテンツにしやすくする仕組みを提案しました。

提案時点で、動画をアップロードし、編集し、AIで字幕を生成する機能を動く形にしました。字幕は内容を修正でき、文字のサイズや色も一括で変更できます。動画の内容からAIで確認テストを作成し、英語やインドネシア語などへの字幕翻訳にも対応しました。管理側がコンテンツをつくり、受講者が動画を見てテストを受けるところまでを一つにつなげています。提案時点で、イメージの完成に近いものを見せることで、要件をより具体的に詰められました。

現場が待つみたいなところがあって、結局ノウハウが個人に偏在してるよねっていうところです。

QUESTION 06

今後のビジョンを教えてください。

目指しているのは、現場が使えるシステムと、すぐに身につく知識を届けることです。単に知識を渡すのではなく、ワークショップのような形で、学んだことをすぐ使える状態にしたいと考えています。その考えは、「現場を眼にして、現場を愛して、現場をAI化する」という理念にも表れています。現場を見て、現場で使える仕組みをつくることを、これからも愚直に続けていきます。

AIを業務効率化の道具だけでなく、自己拡張の道具にしてほしいという思いもあります。AIを使うことで、これまで自分にはできないと思っていたことにも挑戦できるかもしれない。その可能性を、個人だけでなく組織にも広げたいと考えています。AIを使って会社の何かを変えた経験が一つ生まれれば、自分たちでも会社をよい方向に動かせると思えるからです。自分たちで変化を起こせるという実感を、組織の中に生み出していきたいと考えています。

QUESTION 07

事業拡大に向けた組織づくりをどう進めますか？

今後の課題は、システム開発の進め方に再現性を持たせることです。現在は、山﨑氏が中心となって業務要件を整理し、開発を進め、うまくいきそうな人を引っ張りながら案件を動かしています。従業員にもシステム開発を楽しんでもらい、より多くの案件に対応できるようにするため、従業員側の教育に取り組みたいと考えています。自分が頑張って引っ張る形から、再現できる形へ変えていく段階です。

求めているのは、エンジニアリングだけでなく、業務要件の整理や提案、顧客とのやり取りまでできる人材です。技術とビジネスの両方を理解し、早く形にして顧客に見せられる人をどう育てるかが課題になります。まずは業務委託で試し、再現性が見えてきたら広げていく考えです。インターンも、技術面の基礎があり、やる気のある人であれば選択肢になります。重要なのは、やり方だけでなく、現場で使えるものをつくるという価値観への共感です。