パロアルトインサイトは、最高経営責任者（CEO）の石角友愛氏が2017年に米シリコンバレーで創業したAIカンパニー 。日本企業に対して、人工知能／機械学習（AI/ML）によるデジタル変革（DX）やシステム開発を推進している。シリコンバレーとシアトルに拠点を構え、日進月歩の技術革新を取り込んで日本企業の業務改善や新規事業の創出を支援してきた。2022年で創業5年目を迎えた同社について、事業の沿革や最近の動向、今後の展開について聞いた。
--パロアルトインサイトの成り立ちや事業の内容を教えてほしい
パロアルトインサイト 最高経営責任者（CEO）の石角友愛（いしずみ・ともえ）氏
石角氏：最先端のAI技術を日本企業、特に最高技術責任者（CTO）やデータサイエンティストなどの役職を設けられない中小企業に対して提供し、AIの民主化を支援するため、2017年に米カリフォルニア州・シリコンバレーのパロアルトで起業したAIビジネスデザインカンパニーです。AI技術やDXを企業にとって身近な存在にしたいという思いで起業しました。創業から5年が経過した現在では、100社以上に提案や助言、AI開発の実装や導入、導入後の定着支援、DX推進など多様な形でお手伝いしています。
--AIビジネスデザインとはどういうものなのか
米国ではDesign of Businessという（デザイン思考と企業が長期的な変革と成果を得るために必要な組織構造を指す）言葉があります。このDesign of BusinessをAIで実現する意味を込めて名付けました。ビジネスデザインは、大手デザインファームのIDEOによると、「Business Viability（ビジネス的実現可能性）」「Human Desirability（人間の欲求）」「Technical Feasibility（技術的実現可能性）」の3要素で構成されています。この3つが重なる部分に対して、AIを使ったビジネスを創造・提案できるのがAIビジネスデザインであり、AIビジネスデザイナーの仕事だとわれわれは考えています。
データサイエンティストやエンジニアで構成されたチームがプロジェクトを動かしながら、クライアント企業とコミュニケーションを取ります。要点は技術的に可能かというよりもビジネスの可能性があるかになります。そのため、AI技術を現場でどのように活用できるか、どのような効果を得られるか、ビジネスの活用性を理解している必要があります。
AIビジネスを推進するAIビジネスデザイナーには、「AI技術」「課題抽出」「PoC（概念実証）デザイン」「プロジェクト実行」「コミュニケーション」の5つの能力が欠かせません。例えば、とある企業が「このデータを使って新しいビジネスを始めたい」「社内データの活用性を考えたい」という段階で技術と経営・投資判断側の間に立ち、プロジェクトを動かすCatalyst（触媒）が今後求められます。
多くの場合、AI開発やDX推進などの文脈ではロボティックプロセスオートメーション（RPA）の導入や受付業務の自動化など、技術的側面から話が始まりますが、重要なのは上流工程から全体像を俯瞰（ふかん）した上でデジタライゼーション（デジタル化されたデータを使用して、作業の進め方やビジネスモデルを変革すること）に着手することです。局所的な課題解決も悪くありませんが、企業全体に適合するかという大局的な視点、鳥瞰（ちょうかん）図で見る視点がないと、最終的な“DX推進で企業の競争力を高めるゴール”にたどり着けません。
われわれは「Why（理由）」だけではなく「How（方法）」も重視しています。開発したAIプロダクトをビジネスの現場で使う担当者のため、ユーザー体験（UX）の最適化を最重要視してきました。「開発・納品したら終わり」「取扱説明書を置けばよい」ではダメなんですね。組織は根本的に変化を拒む存在です。単に導入するだけでは定着しません。“導入の壁”や“定着の壁”を越えていくためには、「UXの最適化」「現場に寄り添った人間中心のAI」の2つが欠かせません。われわれはこれを「現場AI」と呼んでいます。
--AIソリューションの活用事例を挙げてほしい
当然ながら、大企業も中小企業も分け隔てなくサポートしています。ただ、われわれのビジョンは国内企業の99％を占める中小企業へのAI導入を通じて、収益力の向上やサービス創出を実現することです。例えば、ホリプロは大企業に類しますが、デジタル化が進んでいませんでした。そこでわれわれがSNSの投稿からを解析して、タレントの好感度を判断する取り組みを2年前から手掛けています。他にも不二家やリンガーハット、仙台に本社を構える設備開発・販売のベストパーツが好例でしょうか。
ベストパーツは部材受注の9割をファクスで受け付けており、帳票形式も発注企業によって異なりました。ファクスはPDF化していますが、単なる光学文字認識（OCR）では対応できず、人間が商品コードを入力しなければなりません。そこでわれわれが開発した99.6％の精度を持つAI-OCRで帳票を読み取り、データベース化することに成功しました。結果として顧客の需要予測が可能になり、提案型のビジネスモデルに変革できる可能性を生み出します。まさにコア業務をデジタル化してビジネスモデルを変革させるDXですね。
自社が持つ資産の可能性に気付き始めている企業は少なくありません。例えば、蓄積してきた手書きの研究開発メモをスキャンしてPDFとして保管していても、汎用性と拡張性の高い形でビジネスの現場で活用するには、PDF内の文字をテキストとして抽出して自然言語処理を行えるまで進める必要があります。全体像を描きながら小さなデジタライゼーションプロジェクトを推進する需要は高いものの、このフェーズのみ対応する企業も少なくありません。技術を提供する側と導入して活用する側、両方の共同作業まで推進するのが重要ですね。
