「良い景気を作ろう。」をミッションに持つ、株式会社ログラス
坂本龍太氏：どうぞよろしくお願いします。ログラス社の坂本と申します。
今日のアジェンダからお話しさせていただきます。まず、ログラス社はこういう会社ですよという話をさせていただきつつ、どうしてログラス社が投資をするのかというところをきちんとお伝えした上で、「実際にリリースした機能がこんなふうな評価を受けました」ですとか「こういったような影響がありました」というところをお話しします。「その先どうやっていきたいんだ」みたいなところは、解像度高くお話できればなと思っています。最後に「採用をしています！」みたいな話をさせてもらえればなと思っています。
ログラス社は、「良い景気を作ろう。」というミッションを持っています。データ経営をきちんとやっていきたい。企業がよりROIの良い投資をきちんと判断して、リアルタイムや人間を超える速さで投資の意思決定するためのデータのプラットフォームを作っている会社です。
いろいろありますが、広木さん（広木大地氏）も関わっている「Developer eXperience AWARD」で2022年は23位を受賞しました。2022年には、17億円を調達しています。
次世代型 経営管理クラウド「Loglass」
「Loglass」がどういったものかを簡単にお伝えすると、（スライドを示して）こういった経営のダッシュボードを簡単に作っていただくことができるものです。
（スライドを示して）このような非常に大きなメガベンチャーさんなどに使っていただいています。部署が数百、子会社が数十、数百あるお客さまであってもデータを瞬時に集められて、手元に経営データが揃っている状態で経営判断をしていただくデータのプラットフォームがLoglassです。
どんなことをやっているかをもう少しお話しします。例えば、予算策定・予実管理を半自動化することで、Loglass上でデータをベースにコミュニケーションをできるようにしていくサービスです。
データを集めた上で、加工や変更が非常にスムーズにできます。管理会計に即したかたちでデータ変換ができて、経営会議の質をアップデートできるというかたちで、より実りのある経営会議ができるデータを揃えてくることができるサービスです。
なのでこれまでは、先ほど言ったような、データをかき集めてきて経営判断をしていくということに対してコミットしてきたのですが、そもそも数百の子会社、数千の部署や事業を持つ大企業においては、それぞれに対してどれぐらい投資を踏めばいいんだっけ？ という投資判断が人間の認知の限界を超えているところがあります。
ログラス社が生成AI/LLMに投資する理由とは？
「AS IS」というところで、僕らが提供しているサービスが書いてありますが、もっとこうしていきたいというところで言えば、さらに判断自体を自動化していくとか、「もっと踏むべきだ」とか「これは業界の相場からすると、ちょっと投資を踏まなすぎる」とか「ROIが合わないです」ということを判断できるサービスになっていきたいと思っています。そこに対してどうして僕らが生成AI/LLMに投資するのかというところをお話しします。
2019年から、経営データを収集、保持、自由に表示できるようにしてきたのですが、人間を超える投資判断、経営判断ができるサービスというのは、なかなか遠い目標だったなと思っています。
これまでは、そもそもないデータを揃えて、それを即時取っていけるようにしたり、透明性を高くしていったり、経営判断を早くしていったりというところに入っていたのですが、なかなかその判断自体を良くしていくことができなかったという背景があります。
数字を集めていても、経営判断に本来必要なものは、競合の情報や市場の情報やカントリーリスクなどで、そもそも戦略は数字として扱えないところがあり、構造化されていない情報というものを扱って数字と合わせて動かしていくことがそもそも必要な領域です。
そんな中、大規模言語モデルが登場したので、UXを変えて経営を変えていけると思っています。大規模言語モデルが得意、かつ私たちの領域で活かせる特性としては、データの探索やデータの異常値発見を楽にして、この量的データと質的データを行き来しながらやりとりできるところと、ユーザーとコミュニケーションをする中でより示唆を与えるなどがあると思っています。
また、今回のテーマに関わってくるところですが、自然言語でアプリケーションを操作できることによりUXが変わり、それによって社内の情報流通が変わっていって経営を変えていくというところがあったので、私たちは大きな判断をしました。
生成AI／LLMチームを立ち上げて、研究開発費として半年間で最低1億円を投資するというところと、最大で半分程度のエンジニアリソースを割り当てられるようにして、採用などもやっていくというメッセージングをしています。
私はCTOなので、チームの目標がすごく高いところにあるというところもあって、なかなか先が見えない中で、どんな目標設定をしたかも本当はもっとお話ししたいところですけれども。
私たちとしては、既存のロードマップからいったん3ヶ月程度は離れたものとして投資をしていきます。その上で、6ヶ月後にはきちんと「このテーマは絶対解くべきだよね」というLLM×僕らの領域の価値がある機能リリースをきちんと特定して、投資判断をできるかと考えているところで、今1ヶ月目、2ヶ月目に差しかかっている状態です。
自然言語で入力するとレポートが作れる機能をリリース
さっそくリリースをした、自然言語でレポートを作る機能があるのですが、これは簡単に言うと、「2013年の1月から3月の予実を教えて」と言うと、たくさんクリックしなくても、推移表や対比表というようなデータ分析ができる機能です。
なので、UIなどを触らなくても、一言文章を書くと結果が出てくるという機能になっています。
ですが、実際リリースをしたところユーザーからフィードバックがあったので、こちらもシェアできればなと思っています。
そもそも、Loglassのユーザーのお客さまの構造は、経営陣がいて、経営陣が意思決定をするために経営企画という方々がいて、その上で彼らに情報を提示していく事業に責任を持つ方々がいて、現場のメンバーが目標達成にコミットしているというものです。
そもそもデータや自分たちが追っている目標に対してオーナーシップを持つために、データのアクセシビリティはすごく大事で、これまではほぼ見えていないデータを追っていくというところがあったのですが、こちらをきちんとアクセスできるかたちにしていったのが大きな解決になったと思っています。
なので、どんな方でも日本語を打つことができれば……まぁ英語でもいいのですが、こんなデータを見られます。自分たちが追うべき目標が見えるというところがすごく大きな価値だったと言っていただきました。こういったようなかたちで……一発でできると、もう近未来を感じるとTwitterでも書いていただきました。
事業としてそもそも数字にコミットできないとか、アクセスしにくいデータなどに対してはやはり主体性を持てないところがあります。経営企画の方が、社内の数十の部署をそれぞれ回って「エクセルのフィルターはこうするんですよ」というコミュニケーションがあったので、ここには大きな影響があったと思っています。
なので、UIが存在しないという世界になっていくと思っていて、さらにUIが変わっても手順を覚える必要もなく、やりたいことと結果がすぐ直結するというユーザー体験は、すごく大きなものだったなと、私たちも振り返っているところです。
予測している未来と、今後やっていきたいこと
今後こうなっていくと私たちが想像していることについてお話しします。経営企画は、経営に対して正しい情報を取ってくるということをすごくするので、なかなか数字に現れないことや背景として出てこないことを、ひたすら社内を探偵のように駆け回っているところがあります。
キーマンから情報を得るために、自分は非喫煙者でも喫煙所に入って情報を得てくるとかがあって、なかなか難しいなと。すごく人間的な業務だなと思っています。
例えば、先ほど自律的AIと出てきましたが、情報をひたすら深掘りしていったり、全体的に悪そうなところを「なんで？ なんで？」と繰り返していったりすることができると、すごく大きな価値が出ると思っています。
また、経営会議まで残り2日という日数で情報を揃えてくるみたいなことがあるのですが、「こことここの情報揃っていないから、あとは人間が喫煙所に行って取ってくる」などができるようになることもすごく大きいかなと思っています。
きちんとAIと分担できて作業を効率化していけるというところは、大きな価値があるなと見込んでいます。
あとは、どうしてもやりたいというところで言うと、社内にある情報から「なんでこうなっているんだっけ」ということを、検索エンジンのようなかたちでひたすら問いを投げて返ってくるということは、この技術でできると思っているので、現在Pandasなどでトライしているものがあるのですが、ぜひこういったもので、直接的に経営判断の質を上げていくということにトライしていきたいです。それが今後の未来かなと思っています。
最後に、採用情報です。AIエンジニアを募集しています。僕らと一緒に、経営の意思決定を変えるということに対してAIの技術でトライしていく方を募集しています。ぜひカジュアル面談などでお話しさせてください。
私からはいったん以上です。ログラスでした。
