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失敗は早く経験したほうが、起業家としてはより強くなれる──シナモンAI平野未来さんがAIエンジン企業を立ち上げた理由

学生時代にIPA未踏ソフトウェア創造事業に2度採択され、テクノロジー企業を創業。現在はビジネス向けのAIサービスのコンサルティングやプロダクト開発を進めるシナモンAI 代表取締役社長CEOの平野未来さん。テクノロジーの最前線を走ってきたように見えるが、実はいくつもの苦難も経験している。人工知能(AI)で、これからの社会の何を変えたいのか。そして、どんな未来を創りたいのか。その熱い想いを語ってもらった。

シナモンAI平野未来さん

Profile

株式会社シナモン 代表取締役社長CEO 平野未来さん

シリアル・アントレプレナー。東京大学大学院修了。レコメンデーションエンジン、複雑ネットワーク、クラスタリング等の研究に従事。2005年、2006年にはIPA未踏ソフトウェア創造事業に2度採択された。在学中にネイキッドテクノロジーを創業。IOS/ANDROID/ガラケーでアプリを開発できるミドルウェアを開発・運営。2011年に同社をミクシィに売却。ST.GALLEN SYMPOSIUM LEADERS OF TOMORROW、FORBES JAPAN「起業家ランキング2020」BEST10、ウーマン・オブ・ザ・イヤー2019 イノベーティブ起業家賞、VEUVE CLICQUOT BUSINESS WOMAN AWARD 2019 NEW GENERATION AWARDなど、国内外の様々な賞を受賞。また、AWS SUMMIT 2019 基調講演、ミルケン・インスティテュートジャパン・シンポジウム、第45回日本・ASEAN経営者会議、ブルームバーグTHE YEAR AHEAD サミット2019などへ登壇。2020年より内閣官房IT戦略室本部員および内閣府税制調査会特別委員に就任。プライベートでは2児の母。

MITの授業に飛び込みで潜り込んでみた

実は私、大学1年生の頃、MIT(マサチューセッツ工科大学)の授業にアポなしで潜り込んだことがあるんです。将来、大学院に行くんだったら海外に行こうと漠然と思っていたし、コンピュータサイエンスの世界で有名な大学院といえば、やっぱりMITだなと。

何のツテもなかったのですが、冬休みにふらっとボストンのキャンパスを訪ねたんですよね。コンピュータサイエンス学部の教室に行って、「将来、MITに進みたいと思っているんですけど、授業を受けさせてくれませんか」って交渉したんです。

そうしたら、学部生向け授業の席を用意してくれて、「聴きたいならどうぞ」って。軽いノリで言ってみたのに、さすがMIT。太っ腹ですよね。でも、大学1~2年生向けの授業だったこともあり、自分の大学で受けていた授業と、内容にそれほど違いはありませんでした。

授業の合間にMITキャンパスにあった書店に入ると、ずらっとAIに関する本が並んでいたんです。まだ今ほどAIはブームになっていなかった頃。そのうちの一冊を買って夢中で読みました。後にAIソリューションの会社を起業することになるとは思っていませんでしたけど、何かの縁があったのかなと。

「ソーシャルデパートメントシステム」で二度目の未踏チャレンジ

私の学生時代は、Web2.0というキーワードが流行っていました。インターネット上のデータが莫大になると、必要とする情報にたどり着くまでに時間がかかってしまう。それらを人工知能を駆使して提供するサービスも、概念としては構想されていたと思います。

当時、私が考えていたWebサービスは、毎朝パソコンを開いた瞬間に自分が欲しい情報が全部並んでいるようなイメージ。大学院ではそのためのレコメンデーションエンジンを作っていました。

シナモンAI平野未来さん

研究テーマとしては「ソーシャルデパートメントシステムの開発」で、再び未踏ソフトウェア創造事業に応募し、採択されました。ソーシャルデパートメントは、友人関係からなるソーシャルネットワークをベースとした一種のECサービスです。

ユーザーはそれぞれ自分のデパートに好きなショップを並べることができます。買い物をするにつれ、自分や友人たちのデパートは自分の興味を体現した世界観となる。そこを入口として、ユーザーは自分を刺激する商品に辿り着くことができるようになるというわけです。ユーザーのリアルタイムな心理状態を分析し、嗜好に合った情報を配信する。このレコメンデーションエンジンがECショップにおける店員の役割を果たすのです。

実は大学院時代の未踏チャレンジには、将来の起業のためのファンディングという狙いもありました。そこで資金を得て、私は大学時代から知り合いだった堀田創(現・シナモンAI CAIO)さんと共に「ネイキッドテクノロジー」という会社を創業することになります。全員が学生のスタートアップです。

シンガポールで起業したが、そこに山はなかった

起業前後は刺激的で楽しかったのですが、そのうち未踏で得た資金を食い潰していることに気づきました。企業として稼がないといけない。もちろん、システムの受託案件のオファーはあったのですが、それは相手が欲しいものを作っているだけで、自分たちがプロダクトを作って世界を変えている感じがしませんでした。

とはいえ、受託もこなしていかないと、会社が回らない。そのあたりの判断がなかなか難しかったんですね。今なら資金調達も起業の方法も多様で、スタートアップの経営を指南してくれる人や情報も豊富にありますが、当時はほとんどなかった。

私にとっては初めての社会人経験でもありました。プロダクト作りをしながら、それこそ営業活動、名刺の交換の仕方まで全部がのしかかってきました。ただ、七転八倒しながらもテクノロジースタートアップの経営課題や対処の仕方を、経験を通してなんとか体得できたことはたしかです。

シナモンAI平野未来さん

もちろん最初から器用にすり抜けることができる人もいるとは思いますが、生みの苦しみの経験は後できっと役に立つと思います。失敗を経験することで、起業家としてはより強くなれる。実際、20代より30代で起業したほうが会社が生き延びる可能性は高いというデータもあります。

大企業に就職してビジネススキルや人脈を作り、それから起業という選択肢もありますが、私のように学生時代に一度起業して、会社は売却したり、30代で二度目の起業をするという人生も、それなりに面白いと思います。

二度目の起業で「スパイシー・シナモン」という会社をシンガポールで興したことは、私としては全然不思議なことではないんです。ただ、周りからは「なんでシンガポール?」と訝しがられたこともありました。

もともと海外事業をやりたくて、東南アジア市場をターゲットにした、InstagramやSnapchatのアジア版を作りたいと思っていました。当時はスマホが普及し、LINEも成長期にありました。今後、スマホでのコミュニケーションがもっとビジュアル寄りになると予感して、写真や動画を使ったコミュニケーションツールを作ったんです。

ビジュアル系のコミュニケーションサービスを展開するとなると、言葉が要らない代わりに、背景にある文化を理解しなければいけません。私自身、旅先としてのアジアが好きだったし、文化を理解しやすいと考えていました。

アジアで外国人が創業しやすい環境があったのは、香港かシンガポール。そこで選んだのシンガポールだったんです。スパイシー・シナモンは3年頑張ったのですが、ほとんど成果は出せなかった。二度目の失敗です。

失敗の原因ははっきりしています。そこに山があって登っているつもりだったのだけれど、実はそこに山はなかったんです(笑)。若干の低い山はありましたが、その程度ではビジネスモデルが成り立たなかった。ビジュアルなコミュニケーションでは言語の壁をまたいでしまうので、アジア人もInstagramを使ってしまう、ということを見逃していたんですね。

非構造データを構造化するAIこそが、DX推進の鍵になる

シンガポールを撤収して、日本に戻ってきたのが2016年です。それまでAIのことはすっかり忘れていたのですが、このタイミングで日本にも一種のAIルネッサンスが起こっていました。

周囲でもAIビジネスの可能性みたいなことが語られるようになっていました。私としては、「なんか懐かしいな」という感じだったんですけれど(笑)。

その後、社名からスパイシーを取り、あらためて「シナモン」としてリスタートしました。当時は資金が尽きかけていたので、システム受託の営業もしていました。次第に、AI系のシステム構築の依頼も入るようになり、AIをコアとしたビジネスソリューションの企業として態勢を整えるようになりました。

シナモンAIは非構造データを構造化するAIを提供しています。様々な企業がDXを進めていますが、なかなか進んでいないのなら、その最大の原因は企業内にある非構造データです。

非構造データとは、メールや画像、音声、PowerPoint、Wordのファイルなどデータ形式が決まっていないデータのことです。一方、構造化されたデータは、CSVファイルなどデータベースに格納され、きちんとタグづけされているデータのことです。

シナモンAI平野未来さん

いまRPA(Robotic Process Automation)で業務を自動化することが注目されていますが、RPAで構造データの処理を自動化できたにしても、残りの非構造データは人間がなんとかしないといけない。しかし、企業内にあるデータのうち8割が非構造。これを構造化し、自動化することこそが、DXの本丸だと私たちは考えています。

シナモンAIでは「デジタイズ──紙や音声などのアナログなデータをデジタル化すること」。「ストラクチャ──データを構造化することで、画像の中のオブジェクトを認識したり、自然言語文から情報を抽出できるようにする」。そして、「アンダースタンド──データを通してビジネスの構造を理解し、新しい気づきを得ること」という3つの領域で研究開発を進めています。

プロダクトとしては「Flax Scanner(フラック・スキャナー)」(紙の書類の入力の自動化や検索)「Aurora Clipper(オーロラ・クリッパー)」(デジタル文書からの情報抽出)「Rossa Voice(ロッサ・ボイス)」(音声データからの情報抽出、レコメンド)という3つがあります。

これらをベースに顧客のニーズに合わせ、フレキシブルなAIソリューションをカスタムメイドで開発するAIコンサルティングサービスも始めています。日本が本社で、台湾とベトナムにもAIラボがあり、グローバルで社員が220人。うち100名以上がリサーチャー、エンジニアです。

学生時代からシリアルアントレプレナーとしてビジネスに関わってきましたが、単に最新テクノロジーをコアにして事業を継続・発展させるというだけではなく、いまは私自身、大きな社会的使命を考えるようになりました。

大きく言えば産業革命以来、当たり前とされていた人々の働き方を変えること。そして、子どもたちによりよい未来を残すことです。新型コロナウイルス感染症の蔓延は、とても不幸で辛いことではありますが、テクノロジーによって世界を変えるチャンスにもなっていると、前向きに考えるようにしています。