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覚悟を決めて経営判断を。 やるっきゃないわけだし。



仮にソフトウェアを武器にした会社を起業したとする。

大抵の場合、コストの大半は人件費と家賃。しかも固定的に支出されるコスト。

このコストをどうやって回収するかと考えるなら、どこかのソフトウェア開発を手伝ったりコンサルしたりして、毎月お金を受け取る。

こうして収入が支出を上回れば、会社としては継続できる。

でもちょっと考えを変えて、集まった人間でナニゴトかをしでかしてやると考えたら。
まー、そのナニゴトは、人によって様々だろうから、特に規定しないけど。
とにかくナニゴトかをしでかす集団なのだと。そう思うとする。

コストは変わらず人件費と家賃だろうけど、こいつは回収しなくちゃいけないコストというよりも、ナニゴトかをしでかすためのパワー。戦力。

そのナニゴトかをしでかすためには、何らかの仕掛けなり道具が必要なわけで。そしてそれは、人が集まれば安直にできるわけじゃないだろうし。すぐできちゃうなら、すぐ真似されちゃうしね、多分。

それに品質とかデキとかだけじゃなく、社会のニーズとの関わりもあるわけで。しかもニーズはうつろいゆくものなので、時代感も重要。で、その時代感は、メディアやネットで語られているものが正しいとは限らず、やっぱり現場というか、それぞれの潜在的利用者の肌感みたいなものが重要で。だからリリースして検証し、修正してリリースしてというスパイラルを繰り返さなくちゃいけない。

こうしたモロモロのことが機能し始めビジネスとして育っていくためには、さらに仮説と検証が繰り返されていく。つまり時間が必要なのであって。そのためには、資金が必要で。

だからこそ会社として調達する資金と投資というバランスが、経営者にとっては重要な経営判断になるわけだ。

毎月の固定費を収入で賄うことだけを考えているフロー型経営者にとっては、どの仕事を受注して人をどのように割り振っていくかが重要。受注とアサイン。そんな感じ。

でも、集まった仲間で仕掛けなり道具なりを作り上げ、ナニゴトかを成し遂げてビジネスにしていくというストック型経営者にとっては、何に投資していくか、それが最重要な経営判断になる。(まー、そのまえにそのナニゴトが一番重要だろ。というのは当然だけどさ。)

調達した資金は、そのままでは現金という流動資産として計上されているだけだ。使えばなくなるし、現金は現金だけの価値しかない。それを使って、将来的に価値をもたらしてくれる仕掛けなり道具に変えていき、現金という流動資産を、人のチカラ、社員の能力によって、未来に価値をもたらし続ける固定資産に変えていく。そしてこうした活動が投資であって、楽しくも、苦しく、そしてワクワクして、苦しい経営者の仕事。

当たり前だけど、フロー型経営は、簡単に限界に行き当たる。

だからこそ、成長のための備えをして、簡単には限界に行き当たらないようする。そのために、ストック型のアプローチは絶対必要だ。

何度も言うけど、大変だけど、楽しくて、そして大変。でもね、人生は一回きりなんだからさ。

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増資に関わる ぼくたちの覚悟

世の中は、時々おどろくほど大きな転換点が訪れる。過去と無関係な未来なんてないはずだけど、これまでの様々なこととは不連続に思える未来だ。


さきほど日本経済新聞のサイトでニュースが流れたので、お知らせします。
ぼくたちグルーヴノーツは、少し大きめの資金調達に踏み切りました。

グルーヴノーツと名乗り始めてから一貫して取り組んできたのは、最先端のIT技術を、専門知識がない人でも取り組めること。

そしてぼくらの「MAGELLAN BLOCKS

めざしているのは「機械学習の民主化」だ。

そのために、たくさん議論をし、機能を磨き、たくさんのプロジェクトで実践してきた。そして、さまざまな成果から、過去とは不連続だけど、とてつもなく大きな可能性を秘めた未来が見えてきた。同時に、ぼくらがやらなければならないことがハッキリしてきた。

だからこそ、ここはしっかりと前に進み、大きく前進していこう。
曖昧な一歩ではなく、ぼくらがやらなければならないことを、確実に、ためらわずに実行する。

今回の増資は、そういうこと。そして、増資を外部に公表するのは、そうしたぼくたちの覚悟を世間に公開する。そういう意思表示。

日経の記事には次のように紹介されている。

「同社の「マゼランブロックス」は米グーグルの機械学習サービスを使い、数値や文字、画像データを入力するだけで、AIが規則性などを発見して将来を予測できる。プログラミングなど専門知識を不要にした。」

でも、正確に言うなら、

「同社の「マゼランブロックス」はGoogleの機械学習インフラを活用し、グルーヴノーツが独自開発した機械学習サービスを使い、数値や文字、画像データを入力するだけで、AIが規則性などを発見して将来を予測できる。プログラミングなど専門知識を不要にした。」

Googleの圧倒的なパワーを借りながら、ぼくら自身が作り上げた機械学習モデルを使い、ぼくら自身が考え、作り上げたサービス。だから、これまでのやり方では解決できないことがあったら、ぜひ相談してほしい。

専門ベンダーを起用するのではなく、事業会社が自力で考え、自力で作り上げる機械学習サービス。そうしたことが、実現できるのだから。

そして、ベンダーに依存するのではなく、自力で考え、構築することこそ、機械学習が開く未来への扉の鍵なのだから。

福岡本社の、まだまだ小さな会社だけど、社会が望むことに真っ直…

福岡ではじまる新たな動き「OPEN AI LAB」

ぼくたちは、福岡が本社だ。このエネルギーにあふれ、人の可能性を否定しない街は、ぼくたちのあらゆることの原点でもある。


だからこそ、福岡が刺激的に成長していくことは、ぼくたちにとって欠くべからざることなのだ。

テックパークという学童保育をやっていることも、九州経済産業局と一緒に地元製造業のために機械学習を学ぶ場を作ったことも、すべてそういう思いがあったから。

でも、もっと継続的に。地元企業同士が学び、知見を共有しあいながら、機械学習について研鑽を深め、事業を生み出していくことができたら。

実際、地元企業からとても多くの相談を受けるようになって、わずかなアドバイスでめちゃくちゃ画期的なサービスを完成させた人たちもいるし。そして、この土地は、周りと協力しあうことがとても好きな土地だし。

やっぱり機械学習は、理屈よりも実践だ。機械学習の権威が「無理じゃないかな」と言ったことが、やってみたら意外にも成果が出たこともある。

だから、まずは実践すること。迷わず実践してみて、成果が見込まれたら本格的に取り組めばいい。そしてこういうことは、一人で悶々と進めちゃダメだ。仲間と一緒に、あーだこーだ実験したり、成果を共有しあいながら進める。できるなら、会社も違い、業種も違う人たちと一緒に。そうなんだよ。こういうことが得意なのは、やっぱり福岡の人間だよな。そう思ったわけだ。

色々な思いがあって、ふくおかフィナンシャルグループの人たちと意気投合し、ざっくりとしたアイディアながら、高島市長も賛同してくれたし。

そして、いつもいろんな意見を交わしあっているソフトバンクが、「やるよ!」って男らしく笑顔とともに引き受けてくれたし、機械学習で世界を圧倒的にリードしているGoogleも、もちろんやりますよ。といってくれたし。

ということでスタートします。

オープンな場で、機械学習について学び、事業化に向けて実践していく場。
OPEN AI LAB

これはエンジニアの集まりではなく、事業家の集まり、ビジネスマンのためのもの。

そういう人たちが実践できるような、数々の手段や、事例や、ワークショップや。そういうものを通じて、理屈だけじゃなく、成功までの道筋を体感できるような。そんな活動をはじめます。

とびっきりの道具を使って、自分のビジネスに劇的な革新を起こしたい人は、ぜひここに集ってほしい。最高の体験を…

工場の不良品検査を機械学習で実現 BLOCKSに画像分類モデル登場

製造業にとっては、生産している商品が全てだ。


会社の体制も、工場の仕組みも、顧客の信頼を裏切らない商品を生産するために存在する。

工夫に工夫を重ね、素晴らしい精度で商品を生み出しているからこそ、商品のわずかな傷や、不良も見逃せない。

そんな製造業では、最終検品をベテラン社員が目視で行なっているところが非常に多い。


社員は製品を熟知しているし、新しい製品が出てきたとしても、少しレクチャーを受ければすぐにコツをつかむことができる。

でも、人間は疲れるし、体調だって崩すこともある。そして社会全体が人口減少なんだから、人手に頼っているのはコスト的にも、拡張性という点でもリスクだとも言える。

そんなことを考えてしまうと、例えばデジタルカメラの精度は人間の目をはるかに超えているわけだし、そんな作業はコンピュータに任せることはできないのか。そう思っている会社は極めて多い。

コンピュータを使って不良品を見つけ出す。

簡単なようでいて、これはなかなか難しい課題だ。

だって製品の仕様はコロコロ変わるわけだし、バリエーションもたくさんあったりする。

機械学習を使って判定させようとすると、新しい製品が出るたびに、新しい仕様が決まるたびに、新しく何千枚、何万枚と画像を撮影して学習させなければいけないとしたら、多分そんなことやってられない。

でも、もしも、わずか100枚くらいの画像を見せて、極めて高い精度の判定ができるとしたら。もしも学習が10分ちょっとで終わるとしたら。

そんなに簡単なら、新しい商品が登場するたびに、写真をとって学習させ、すぐに使ってみることができるだろう。

だから。



製造業のみなさん、おまたせしました。

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