私は新卒でリクルートに入社し、様々なサービスのマーケティングや企画、開発のPMなどを担当していました。日本でビッグデータが流行する前の2011年に、社を挙げたビッグデータのプロジェクトにアサインされたのが「データ活用」との出会いです。

「データを活用すれば、これまでにないパーソナライズされたマーケティングを実現できる」そう思った私は、新しい価値をもっと生み出すために様々なプロジェクトを立ち上げました。東大の松尾教授とも共同でプロジェクトを立ち上げ、約6年にわたってビッグデータやAIを活用した課題解決の方法を模索しました。

その後はSaaSベンチャーに転職したものの、もっと幅広いデータを扱ってみたいという想いから、独立して様々な企業のデータ活用を支援することに。そして、多くの企業を見ていく中で、商品の基礎情報である「マスタデータ」の整理が欠かせないことに気付いたのです。

マスタデータが煩雑のままではマーケティングのみならず、昨今のDXやAIにも使えないため、今のデータクレンジングとマスタデータのクラウド化のアイディアにたどり着きました。投資家などにアイディアを話してみると予想以上に反応がよく、出資してくれると言う人が現れて。それに後押しされたのが起業のきっかけですね。

私はデジタルマーケティングの会社でキャリアをスタートし、20代の中盤ごろから、今で言うUXデザイナーとプロジェクトマネージャーの両輪で仕事をしていました。とても刺激のある仕事でしたが、受託仕事を続けていると自分たちが考えた施策が本当に成果に繋がったのか、事業会社側で実感したいと考えるようになり、リクルートに転職しました。それが萩原と出会ったきっかけです。

リクルートでは、プロダクトを磨くことに加えて、組織のマネジメントも任されるようになりました。仕事自体は面白かったものの、もっと自分で手を動かしたくなり、そんな時に声をかけてくれたのが、ちょうど転職するタイミングだった萩原です。誘いに乗って、私も萩原と同じ、飲食店の予約・顧客管理のSaaSプロダクトの会社に転職しました。

転職を決めたのは、データを活用した新規プロダクト開発をやりたかったからですが、実際に飲食店のPOSデータの中身を知るにつれ、プロダクトやサービスの開発を視野に入れてマスタ設計されていないトランザクションデータには、活用に限界があるという課題に直面しました。

萩原がLazuliを起業し、ビジョンと課題解決のアプローチを聞いた時に、自分が直面した課題を本質的に解決しにいけるものだと感じ、すぐにジョインすると決めました。

例えば多くの商品はメーカーから卸を経由してリテーラーへというサプライチェーンがありますよね。商品はスムーズにメーカーからリテーラーへと流れていきますが、商品情報はそうではありません。

これまでの商品情報というのは物流や在庫管理のためのものでした。そのためメーカー、卸、リテーラーでは商品は同じでも、必要なデータのあり方が違っていたのです。同じ会社の中ではスムーズにデータが行き交うものの、法人間ではデータをうまく受け渡しできずにいます。

しかし、今は物流のためのデータではなく「売るためのデータ」が必要な時代。小売店でもECサイトでも、消費者のニーズに合わせたデータが必要ですし、それなくして商品を売るのは至難の業です。

加えて、今はEC市場が拡大しており、データの重要性はさらに増しています。手にとって触れられるリアル店舗に比べて、ECでは情報が全て。サイズや材質はもちろん、誰が作ったかなど、より細かな情報がなければものが売れないのです。

商品情報がサプライチェーンの川上から川下にスムーズに流れる仕組みと、売上が伸びる商品情報の生成が、これからの製造・小売業界には欠かせないと言えるでしょう。

私たちが提供している「Lazuli PDP」は、企業が持っている商品情報や顧客データをクラウド管理し、AIによるデータクレンジングや売るためのデータを拡充できる「プロダクト・データ・プラットフォーム」。簡単に言えば、企業が自分たちの持っているデータを入れれば、より活用しやすい形のデータにしてくれるプロダクトです。

データの整理は人力でも行えますが、それには膨大な業務コストがかかります。そのコストを大幅に削減すると同時に、例えば分析や、ECサイトのレコメンドの精度を上げたり、UI改善へのデータ活用など、マーケティングやユーザー体験の質を高められるのが特徴です。

そうですね。100社あったら100通りの商品マスタが存在しますが、企業として抱えている課題には共通項があることと、また、業界ごとに持っている共通の課題が見えてきたためSaaSとして提供し始めています。中期的には法人またぎで発生するデータ流通をシンプルにしていくことで、サプライチェーン全体のデータ流通効率を上げていくことを目指しています。

どんなに優れた技術を使っても、それをクライアントが使えなければ意味がありません。SaaSを提供しながら、お客様がプロダクトを使いこなせるようしっかりオンボーディングを行っています。 大事なのは良いプロダクトを作ることではなく、良いお客様の体験を作り出すこと。私たちのCSはそれをしっかり理解しながら動いてくれるので、お客様もスムーズにオンボーディングしてくれます。

お話したデータの課題は昔からありますが、それを解決するプロダクトという意味で市場は、まだ出来上がったばかりです。似たような技術を使っている企業はいますが、同じビジネスを展開している競合はまだいません。投資家にもカテゴリーメーカー、つまり新しいビジネスカテゴリーを生み出せると言われています。

マスタデータの課題は明確にありますが、その解決策はまだありません。私たちが世界で初めてのカテゴリーを生み出す会社になれる可能性をもっています。

お客様と近い距離で開発できることです。私たちはプロダクトをいかにお客様に使ってもらうかを重要視しているので、お客様からのフィードバックを密にもらっています。そのため、お客様と近い距離で開発できるはずです。

自分が作りたいものを作るより、お客様が使いやすいものを作る。そういう気持ちで開発するのが好きなエンジニアにとっては面白い環境だと思います。

難しいことにチャレンジするのが好きなエンジニアにとってはやりがいのある仕事だと思います。私たちのビジネスは、データとAI、そしてプロダクトをハンドリングしていかなければなりません。

お客様が持っている大量のデータを私たちのAIで処理し、プロダクトとして価値を届ける。それはエンジニアとしてもかなり難易度の高い開発ですが、やりがいのあるチャレンジにもなると思います。

データの観点でいうと、広告業界でDSPやSSPなどに携わっているエンジニアの方は相性がいいのではないでしょうか。大量のデータを処理する技術を持っているので、私たちのプロダクトにも興味をもってくれると思います。また、ニュースのアグリゲーションサイトなども大量のデータを処理しているので、技術的に領域は近いですね。

AIの観点でいうと自然言語処理を研究している方です。今いるエンジニアたちの多くも研究職だった方が多く、研究心の強い方のほうが興味を持ってもらえると思います。

いずれにしても求めているのはチャレンジできる方。私たちは新しい領域を開拓していく会社です。自らチャレンジして道を切り開いていける方と一緒に働きたいですね。

私が一緒に働きたいのは自分で決断できる方。自分で決めて失敗するのは怖いと思いますが、私たちの会社は失敗して責められる環境ではないので積極的に決断してほしいと思います。

もちろん成功率が高いに越したことはありませんが、まずは決断することから逃げないこと。自分で仮説を立てながら決断することを繰り返していけば自ずと成長しますし、成功への近道だと思います。

私たちはメンバーに各領域の専門家になってほしいと思っています。現場のことを一番知っているのはメンバーたちなので、彼らの方が適切な判断をくだせるはずですから。

顧客とのフロントに立っている社会人4年目のメンバーにも「あなたが一番お客様に詳しくなって、プロダクトをこうすべきだと伝えて欲しい」と話しています。大企業から転職してきたメンバーなので、いきなり自分で決断しなければならない状況に多少の戸惑いはあると思いますが、楽しみながら働いていると思いますし、側からみてもどんどん成長していることがわかります。

今はESGやSDGsなどが叫ばれていますし、これからは「商品がどのように作られたか」「誰が作ったのか」という情報がますます重要になっていきます。ヨーロッパではすでに「健康や環境にいい商品なのか」という判断でものが買われていますし、いずれ日本もそうなっていくでしょう。

商品情報が価値を強めていく未来で、私たちのプロダクトは非常に重要な意味を持っています。お客様がしっかりした情報を得て、気持ちよく買い物をする。そういう体験を生み出せる仕事なので、売り手・買い手の未来を作っていきたい方はぜひ話を聞きに来てください。

各業界のマスタ課題を重く捉えている企業の、特に経営層や事業責任者などのレイヤーの方々から私たちのプロダクトに価値を感じてコンタクトをとってこられるケースが増えています。課題の理解が深く、かつ意思決定者かそれに近い方々なので、私たちに求められるレベルも高いですが、とても刺激のある協業や取り組みが多いです。

マスタデータにはそれほど明確な課題があり、その解決策は私たちしか持っていません。 そんな環境で自分の腕を振るいたい方はぜひご連絡ください。