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エンジニアなのに!?入社初日から社長の営業に同行。僕が率直に感じた驚きと課題

こんにちは。フルカイテン株式会社の南です。
9月から弊社に待望のフロントエンドエンジニアが1人入社しました。粂俊行(くめ・としゆき)、通称「ひろし」です。勤務初日は驚きと発見の連続だった様子。実働1週間に合わせて本人に率直に語ってもらいました。

エンジニアだけど社長の営業に同行

フルカイテンにおける最重要の経営方針は「プロダクト・マーケット・フィット」です。私は前職時代、プロジェクトごとに客先常駐(SES)でシステム開発・保守などに携わっていました。なので、お客さまの声に真摯に耳を傾け、要望を自社のSaaS『FULL KAITEN』に落とし込んで改良を重ねていくフルカイテンのスタイルは本当に新鮮で、私が入社を熱望した理由の1つでもあります。

ですので、エンジニアといえども最初の2日間は座学の研修を受けつつ、代表の瀬川の営業に同行しました。瀬川のスケジュールは商談のアポでパンパンで、限られた時間で都内の大手シューズメーカーや有名コスメブランドなど3社を訪問しました。
まず驚いたのが、初めての訪問にもかかわらず、売上げ数十億円規模の会社の社長さんが商談の席に普通に出てこられたことです。
フルカイテンの企業規模は私を含め11人。アフリカゾウとハツカネズミくらいの差があります。帰社して、宇津木が「これは一般的な営業ではまずあり得ない。自分も入社初日に腰を抜かした」と教えてくれました(参考記事)。

瀬川自身も、起業する前の会社員だった頃はこんな経験はなかったそうです。会社のトップが真っ先に決裁の判断に来るくらい、FULL KAITENは経営課題に突き刺さるプロダクトなんだなと実感しました。
実際、「ほー!!」「楽チンじゃん!」「いい感じ!」「そんなことできるの!?」など、相手方の首脳が感嘆の声を挙げておられたのが印象的でした。このうち1社では、商談の終盤に時期的にいつ導入できるか確認する流れになり、「すわ即決か」とドキドキしました。

〈嬉しい悲鳴〉に歯がゆさ

先述したように、FULL KAITENはプロダクト・マーケット・フィットが身上のSaaSですから、まだまだ発展途上です。なおかつ機械学習AIを搭載しているので、導入したお客さまが今後、データを投入して使ってくださるほどに予測精度が高まっていきます。
それなのに、現時点でこれだけお客さまからの反応が良いのなら、これからどうなっていくのだろう、と自社のプロダクトのことながら末恐ろしい気持ちです。

ただ、エンジニアが足りていたら、即決してもらえたのではないかと思う場面がありました。FULL KAITENを利用していただくには、会社ごとに商品別の膨大な過去の在庫データを綺麗な形で揃えていただき、FULL KAITENで使える形式に変換しなければなりません。
現在そこを担当しているデータ連携エンジニアは1人だけなので、ご契約から実際の利用開始まで想像以上にお待たせしてしまっている状況です。〈嬉しい悲鳴〉などと悠長なことを言っている暇はなく、ご迷惑をおかけして申し訳ない気持ちしかありません。

また、お客さまから実際の在庫データを入れて一定期間、試行したいというご要望がありましたが、瀬川は丁重にお断りしていました。それで決断に悩んでしまうお客さんもおられ、個人的には、そういったご要望に対応できないことにもどかしさを感じました。

それについて社長の瀬川に話してみたところ、こんな答えが返ってきました。
「FULL KAITENはこれまでの運用を覆すようなプロダクトなので、皆でじっくり、真剣に取り組んでもらえれば必ず結果は出る。しかし、短期間のお試し利用では皆が揃って腰を据えて使ってもらうことは難しいうえに、フルカイテンのエンジニアサイドには本番と同じぐらいの工数がかかってしまう。そんな理由から、お客様にもこちら側にもメリットがないため、理由をきちんと説明した上ではっきりとお断りするようにしている」と。
法人営業では、無理なことも断り切れずに受け入れてしまうケースがよくありますが、「双方にとって無駄なことはしない」とはっきり伝えるところがすごいなと感じました。

商談でのプレゼンで瀬川が使用しているFULL KAITENのデモ環境も、エンジニア不足で改善の余地を埋められていない部分があると感じました。例えば、訪問先の業態に合わせて表示される商品データや用語を変えたり、お客さまから疑問点や質問が出たら「そこに関してはこの機能のこういう点で解決できますね」という風にスピーディーに切り返せる精度を高めたり、といった点です。
そうすれば、デモにおけるお客さまのUXがさらに向上すると思います。


在庫問題を解決した先に見えるSDGs

研修と営業同行を終え、現在は同じフロントエンドの熊谷(通称テディ)の横で仕事を覚えていっています。
1つ気づいたことがあります。目の前の仕事は「在庫問題を解決するSaaSの開発」ですが、フルカイテンは本当は環境ビジネスをやっているのかなということです。なぜかというと、FULL KAITENを使って在庫適正化を実現する小売り・卸売り・メーカーが増えれば増えるほど、大量廃棄の問題や資源保全の課題が解決の方向に向かうからです。

ITエンジニアは、企業のESG(環境・社会・ガバナンス)経営やSDGs推進に興味があっても、直接関わることができる機会は少ないでしょう(求人を見ていても、まだまだ少ない気がします)。でも、フルカイテンでならそれができると思うんです。FULL KAITENの開発に携わることで、自然とSDGsやお客さまのESG経営に貢献していることになるわけですから。

あと、FULL KAITENを速く「食品」に対応させたいですね。現在は賞味期限に対応しきれていないため、食品企業さんには使っていただくことができません。
現在の日本では、衣料品以上に食料の大量廃棄が社会問題になっています。資源の保全もそうですが、食料品が必要な量だけ売られるようになれば、食べるのに必要な分だけ作られる社会の実現につながると思うんです。

人間の利益のために畜産され、余ったら食べられもせずに捨てられるような動物の無益な殺生が減りますし、そのために使われる水資源や化石燃料も減らすことができるでしょう。

こんな大きな社会的テーマとミッションを念頭に開発の仕事ができるのは、もちろんフルカイテンが初めてです。一日も早く会社とお客さまに貢献できるようになりたいと思っています。

フルカイテンでは一緒に働く仲間を大募集しています!

フロントエンドエンジニア
AI×SaaS_大量廃棄問題を解決するフロントエンドエンジニア募集!
228億点。 何の数字か分かりますか? 世界中で1年間に廃棄される衣料品の数を指します。中には一度も袖を通されずに捨てられる商品もあります。 日本国内に目を向けても、年間に販売される新品35億点のうち、およそ半数の17億点は売れ残ります。 余剰在庫の一部は翌年に持ち越されますが、大半は発展途上国をはじめとする海外へ二束三文で輸出されます。そして、現地の繊維産業の育成を阻害するだけでなく、焼却処分によりCO2の排出につながっているのです。 この背景には、業界の構造的な問題があります。大量生産によって日本のアパレル製品の価格は過去30年で半値になり、私たちはメリットを享受しています。アパレル企業も多くの在庫を抱えて販売数量を稼ぎ、多くの商品が売れ残っても利益が出る経営モデルに安住してきました。 しかし、こんなビジネスは持続可能ではありません。 フルカイテン株式会社は、「世界の大量廃棄問題を解決する」ために、アパレルなど小売業界の在庫問題をAIで解決するためのSaaS「FULL KAITEN」を開発・運営を行っています。 アパレル企業が大量生産をせず余分な在庫を持たなくても売上と利益を増やすことができるシステムです。 アパレル企業だけでなく、他業種の小売企業でも導入が進んでいます。 そして、FULL KAITENが在庫問題を解決するフィールドは小売業にとどまりません。卸売業や原材料メーカーまで、サプライチェーンを網羅するべく、事業基盤を強化中です。 社員数は50名弱となりました。 まさに創業期の会社ですが、メンバーには元マスコミ・転職エージェント・アパレルなど多様な業界出身者がおります。 累計約23億の資金調達も完了させており、複数の新プロダクト開発にもチャレンジしております。 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000112.000025713.html 世界の大量廃棄問題を解決するため、小売業界を一から変える仲間を募集しています! ◆自社プロダクト『FULL KAITEN』 在庫問題は”小売企業の生命線”。経営に直結する問題とされています。 かつて代表瀬川が子供服のEC事業を運営しており、在庫が原因で直面した3度の倒産危機をデータ分析で乗り越えたという実体験から生まれました。 多くの小売業では膨大な売れ残り在庫が離れた倉庫にあり、従業員は普段目にする機会がありません。しかも、その何千万件という在庫データはエクセルで集計されていることが多く、管理と分析に大変な労力と時間をかけているのが現実です。 FULL KAITENはその時間と手段を提供し、本質的な在庫問題の解決をサポートしています。例えば ・離れた倉庫にある在庫のリスクを毎日可視化 ・需要予測により、各商品を仕入れるべき数が分かる ・手動で時間がかかっていたセール商品の選定も自動化 こうして得られた時間を新たな販売戦略に使うことで、 ・客単価8%UP、在庫半減 ・売上高25%増加、預金残高2.1倍 という嬉しい事例が報告されています。 ◆導入実績 エンタープライズ企業を中心に導入が進んでいます。 アーバンリサーチ様・ナノ・ユニバース様・オンワード樫山様 ミズノ様 ▼参考情報 ・サービスページ https://full-kaiten.com/ ・FULL KAITEN開発秘話「倒産危機を救う逆境のSaaS」 https://note.com/_funeo/n/n401f66d032ac ・1年でARR(年間経常収益)が50倍!フルカイテンの急成長を数字で追う https://www.wantedly.com/companies/full-kaiten/post_articles/324835
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◆在庫問題を解決するSaaS◆ 弊社は、小売・卸売業様の持つ在庫を文字通り「フル回転」させるべく、機械学習によって在庫問題を解決するためのSaaS「FULL KAITEN」を開発・提供しています。 https://full-kaiten.com/ ◆コロナ禍で急成長したプロダクト『FULL KAITEN』◆ 新型コロナによる需要の低下で、多くの小売事業者が直面しているのが「在庫問題」 商品発注時に見込んでいたような販売ができず大量の在庫を抱え、売上収入が減少した厳しい状態の中で、仕入れた在庫の代金、店舗運営費、倉庫管理費などの支払いは発生するため、資金繰りも難しくなっていきます。 また、売れ残った在庫をどう処分するかという問題も避けて通れません。 「FULL KAITEN」では蓄積した膨大なデータから、商品ごとに売り切れるまでの期間を試算。担当者がこれまでの経験をもとに予想するよりも早く正確に商品を見分けることが可能になりました。 コロナ以降、問い合わせは10倍に増えており、これからもそのニーズは高まっていくことは間違いありません。 ◆メディアへの提案力に強み◆ ▼日経ビジネス掲載! https://business.nikkei.com/atcl/NBD/19/00111/00111/ ▼2020年8月28日(金)に、NHKにて弊社のSaaS「FULL KAITEN」が「アパレル業界生き残り模索の動き」というテーマで取り上げられました。 ▼2020年12月28日に放送されたフジテレビLive News αで、FULL KAITENのサービスと、導入企業である株式会社カイタックインターナショナル様の店舗における活用事例が放送されました。 https://full-kaiten.com/news/media/2659 ▼企業データが使えるノート 『倒産危機』を救う逆境のSaaS  SaaSハードシングス ーフルカイテン編ー https://note.com/_funeo/n/n401f66d032ac ▼TECH CRUNCH 『小売業の売上アップと在庫削減をITで支援するフルカイテンが1.7億円調達』 https://tcrn.ch/2tVFZ6p ▼アパレル業界の専門紙では毎週のようにFULL KAITENが取り上げられています。 https://full-kaiten.com/news/category/media
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