ギックスで代表取締役をやっている網野です。8年前の2012年12月にギックスを立ち上げた創業経営者の一人です。データに基づく判断・意思決定(Data-Informed Decision-Making)の環境を整え、世界の考える総量を最大化をしたいと想い続け日々経営を営んでいます。
この記事はGiXo アドベントカレンダーの25日目の記事になります。
そう、遂にアドベントカレンダー最終日になります。今まで記事にお付き合い頂いて完走した皆様ありがとうございました。本日が初めての方はようこそいらっしゃいました。興味関心を持って頂き過去の記事を読んで頂けると幸いです。
8年前に産声を上げたときには、データ分析が得意なコンサルティングファームに過ぎなかった当社ですが、8年の年月を経て事業が少しずつ変容し拡大しております。
この機会に少し昔話も含めて当社の紹介をしていきたいと思います。
目次
ギックス創業
私は事業会社で企画業務に携わった後、コンサルティング会社に転職し、2004年からコンサルティング業務を7年ほど経験しました。当時はビッグデータという言葉すらない時代ですが、顧客の購買データ、行動データ、移動データ、ライフログデータなどを分析し、マーケティング高度化や新規事業の立ち上げを支援していました。
「顧客(会員/消費者/生活者)データ活用プロジェクト」というテーマを通じて、アナリティクス、ビッグデータの利活用に従事し、そして私自身がその魅力にすっかり虜になりました。
その後IBMのビッグデータやアナリティクスの利活用を指南する組織に転じました。2011年の事です。
当時はビッグデータ利活用に対する期待がどんどん高まっていましたが、その実現には多大なる時間・人手・お金が必要な時代でした。そのため、実際にビッグデータを利活用できる企業は、ごく一部の大企業に限られていました。
またビッグデータ利活用は分析結果を最終的に人間が解釈し判断に用いる事が多かったため、
「クライアントからビッグデータを預かり、自分たちの投資した仕組みで分析し、その結果を解釈し、事業成長戦略立案や実行策を提言するサービス」に可能性を見出しました。
そして2012年12月12日にギックスを立ち上げました。
クライアントの”考える総量の最大化”に向けて
こうして、IBM時代の同僚である花谷、田中と共に3名で創業しました。3名とも戦略コンサルタントを経験していたため、「全件・全量・全粒度データを用いて網羅的で体系的な分析結果の読み解きや、高度な予測や最適化などを駆使することで、意思決定業務の高度化が行えるはずだ。」という仮説があり、企画部業務のupgradeをテーマにサービスを立ち上げていきました。
「企画マンたるもの、企画業務に多くの考える時間を投下して欲しい。」という想いで、我々が分析を代行し、質の高い分析結果早期に提供し、また一緒に解釈しながら分析と解釈の試行錯誤を繰り返すことで、クライアントの考える総量を最大化させていく支援が始まりました。
当時は「チームCMO」というサービス名で、メディア等にも取り上げていただき、様々なクライアントにご愛顧いただく機会を頂きました。
データに基づく判断・意思決定(Data-Informed Decision-Making)のために
その当時から8年を経て、改めて思う事があります。
やはり当時の自分たちの仮説は正しかった。全件・全量・全粒度のビッグデータを用いて各種アナリティクスの手段を経て判断業務(意思決定)をupgradeしていくことができる。
だからこそ、クライアントの皆様にはData-Informed Decision-Making(以下DIDM)ができる状態、環境にいち早くなって頂きたい。ただし、その支援をするにも、ギックスはまだまだ足りないケイパビリティだらけである。
その事実に真摯に向き合いながら、ギックスは少しずつケイパビリティを補完し、事業ドメインを広げてきました。
Enterprise向けのData-Informed Decision-Making支援
創業当時は、ビッグデータの扱いに長けた戦略コンサルティングファームとして、実際にデータを分析しそこから事業戦略の方向性を指南することに注力していました。その後、DIDMのための環境をクライアントのために整えることが、クライアントによるデータ利活用のためには不可欠であるという考えるに至り、その方向に事業を拡大していきました。
守秘義務がありますので、具体例ではなく、私たちの「考え方」をご紹介していくことにします。過去のデータを用いて何かの状態や変化を推論する事、例えばあるユーザーがこれまで使っていないものを使うようになる、これまで使っていたものを使わなくなる、順調に動いているものが故障して動かなくなる、などは、その推論値を判断業務に活用する事で意思決定業務の高度化や効率化を実現できます。その判断業務は、意思決定者であるユーザーに対して推奨情報を提供してユーザー(人間)が判断する事から、推論値に応じて機械が自動で判断してプロセスを実行していくような完全自動化に至るまで、意思決定の重要度と頻度とスピードに応じてその業務のDIDMを最適化するために検討しています。
また同時に、推論に用いた説明変数を把握して、事業の構造やメカニズムを理解し、事業戦略に応用する事ができます。
今では、Design & Science DivisionやBusiness Optimization Divisionがそのような業務を担っています。
また、その使い方を実現していくためには、データ基盤構築や業務アプリケーションの構築も必要不可欠になってきます。
データ基盤や業務アプリケーションの構築はTechnlogy Divisionが担っており、現在では、当社の主要なサービスの一翼を担っています。
上記をEnterprise向けDIDM支援サービスと称していますが、JR西日本(西日本旅客鉄道)、アサヒホールディングス、メガバンク、グローバル飲料メーカーなど業界リーディングカンパニーに対し、既に何年間も継続して支援させて頂きながら、当社も日々成長しております。
自社プロダクト開発やB2B SaaS
仕組みの実装というケイパビリティを用いて、業界横断的であり汎用的なデータに基づく判断・意思決定が可能になるテーマに関しては、B2B SaaSという形でサービス提供も行っています。
個別のクライアントの課題に対して、フルカスタマイズでご支援していくのみならず、プロダクトを開発することで、より幅広いクライアントのDIDMを推進していくという新しい取り組みです。
エリア情報の可視化サービス「トチカチ」やお客様が”買いまわりたくなる”スタンプラリー「マイグル」などは既に多くのクライアントに利用頂くサービスとなりました。
また、ギックスメンバーが使う初期仮説ゼロ化ツールであるRefeedなども、プロジェクトのデリバリー期間を大幅に短縮させ、当社メンバーの考える総量の最大化に多大なる貢献をしています。
これらはMLOps Divisionが担っています。
「Strategy」「Analytics」「Technology」の有機的な連携
「データに基づく判断・意思決定(Data-Informed Decision-Making)の環境を整え、世界の考える総量を最大化」と言うPurpose(存在意義)のもと、ギックスは少しずつケイパビリティを補完しながら事業ドメインを広げています。
クライアントの競争力強化を検討・支援する「Strategy」の能力、膨大なデータを用いて網羅的体系分析や高度な予測、数理最適化を行う「Analytics」の能力、仕組みに実装していく「Technology」の能力、この3つが有機的に連携された組織になりつつあることで事業ドメインの拡大が可能になりました。
まだまだ伸びるDIDM市場
ギックスは、DIDM領域に特化して、コンサルティング業務を行っています。
ギックスは、どんなシステムでも作るわけではありません。DIDMにつながる領域のデータ基盤・アプリケーション開発だけを行っています。
ギックスは、どんなSaaSでも作るわけではありません。DIDMにつながる領域のB2B SaaSの開発・提供だけを行っています。
一見すると、とてもマニアックなマーケットであるかのようにお感じになるかもしれませんが、実は、この市場は極めて広大です。
広義なAI市場は2020年時点で23兆円と推定されています。当社が主戦場とする「DIDMにより企業の業務判断を高度化していくための関連市場:”Enterprise向けのDIDM市場”」は、当社の試算では、既に1.2-2兆円程度存在しています。また、今後さらなる急拡大が見込まれる極めて有望な市場です。
求むGiXoメンバー
ここまで、ギックスの理念と照らし合わせながら、事業内容をご紹介してきました。
お読み頂いたみなさんの中で、ギックスで働いてみたい!、と考えてくださる方は、是非私たちの新しい仲間として弊社に参画してください。
「それは、クライアントの競争力強化につながるの?」
「それは、クライアントの判断業務が高度化されるの?」
「それは、クライアントの、俺らの、ひいては世界の考える総量が最大化されるの?」
ギックスは、そんなことを常に問い続けてくる会社かもしれません。
その背景としては、「データに基づく判断・意思決定(Data-Informed Decision-Making)のための環境を整え、世界の考える総量を最大化する」というPurpose(存在意義)が根付いているからだと考えています。