ギックス の「社名の由来」と「コンセプト」

GiXo＝Garbage in, Something Valuable out.

ギックスは、英字表記で「GiXo」と書きます。

当社名のGiXoは造語ですが、類似した言葉「GIGO（ギーゴー／ガイゴー）」に由来しています。GIGOとは、Garbage in , Garbage Out. すなわち「ゴミを入れると、ゴミが出てくる」という意味です。

データ分析の領域で使われる言葉（最近、あまり聞きませんが）で、「インプットデータが酷いと、どれだけ分析を頑張っても結果につながらない」という格言です。つまり、「だから、インプットデータはちゃんとしたものを用意しましょう」というデータ分析の基本のキを啓蒙してくれている名言です。

その言葉の正しさを、当社創業メンバーは、ギックスを立ち上げる以前に勤めていたIBMやアクセンチュアというコンサルティング領域の仕事の中で、何度も痛感してきました。「ゴミデータを渡されても、どうしようもない」と。

しかしながら、ギックスを創業するタイミング（2012年）には、ビッグデータという言葉が世の中を席捲していました。また、クラウド技術が急速に進歩・普及してきた時期です。（ちなみに、IDCが2022年9月に発表した2022年の「国内パブリッククラウド市場」は2兆1,594億円とのことですが、同市場は、2012年時点では933億円に過ぎませんでした。）

このタイミングで、私たちは「大量データを、安価且つ手軽に、そして容易に扱える時代が来る」という予感を覚えました。そして、そうなるにつれて「今の時点では、まるでゴミのように見えている膨大なデータも、どこかのタイミングで、うまく加工することで、分析する価値のあるものに変わっていく」と予測しました。

世の中がそうなった暁には、一見するとゴミのように見える膨大なデータ群を受け取って、価値を創出することが可能になるはずである。そして、それを実現するのが、私たちである。そういう決意を込めて、「Garbage In, ”X” Out.」という造語を社名としました。”X” は ”Something Valuable” すなわち、”価値ある何か” という意味です。

現在もなお、多くの企業、組織において、システムは分散し、データ粒度は不揃いで、更新タイミングはバラバラになっています。これらを統合して、分析可能な状態にしないことには、価値を生み出すことなどできません。この部分をうまくこなさなければ「ゴミ」のままになってしまいます。ここが、データ活用における勝負どころです。

私たちギックスは、創業当時から、この「データを価値に転換すること」に注力し続けてきました。

P^D(CA)∞

また、創業当初に、私たちがコンセプトとして掲げていたのが「P^D(CA)∞」というものです。

PDCA、つまり、Plan, Do, Check, Action という言葉は、皆さんよくご存じのことでしょう。最近はOODAという言葉に押されている感もありますが、事業を推進する上では、現在もまったく色あせていないビジネス運営の基本原則と言ってよいと思います。

このPDCAがうまく回っていないところを、しっかりまわしていくことができれば、事業運営において大きな価値が出るのではないか。と、私たちは考えました。その当時、用いていたのがこの図です。（当時は、名刺の裏面に印字していました）

上の段が、世の中一般の状態です。
下の段が、私たちギックスの目指す所です。

上段をみていただくと、PlanとDoの間に断絶があります。多くの企業において、せっかく頑張ってプランを立てたのに、それがまったくDoにつながらない。そんな状況が極めて多いと私たちは考えていました。また、CheckとActionが、うまく行われない。あるいは、固定的な指標を追いかけてはいるが、実際のところ形骸化してしまっている。そういうことも多々ある、と。

私たちは、その状況を打破したいと考えました。まずは、PlanとDoの間に橋を架けます。しっかりと検討した計画を、着実に実行に移すために、具体化・具現化していくお手伝いをします。そして、そのDoに対して、CheckとActionを積極的に行います。1回のDoに対して1回のCAに留まるのではなく、何度でも、何十回でも、何百回でも、必要なだけのCheckと、それに基づくActionを行う。それが理想であると考えました。（つまり、CAの無限回実施です。）

そして、そうすることによって、上述したGiXoの ”X” 、つまり、価値ある何か（Something Valuable）が創出されるに違いない、と捉えていたのです。

私たちは、現在も、この考え方は正しいと思っています。そして、この思想は非常に重要なコンセプトだと認識しています。タイムリーにCheckを行い、適切なActionを導き出すためには、データが不可欠です。膨大なデータを、適時・適切に分析するギックスのアプローチは、このコンセプトを下支えするものだと言えるでしょう。

一方で、「私たちの蓄積してきたノウハウ・技術・アセットは、この領域に留まらないものである」というのも事実です。具体例を挙げるならば「Plan」を行う際にも、私たちの技術は有用です。そのため、このコンセプトだけを大きく掲げても、私たちの提供価値を正しく表せていないということになります。そんな事情に鑑みて、このコンセプトとを外部に公開していくことを控えるようになりました。

しかし、創業期に掲げたこのコンセプトが、現在の私たちのデータ分析の考え方の根幹には今もあります。そして、現在の事業運営方針にも、大きな影響を与えているのは間違いありません。

考える総量を最大化する

そして、もう一つ。私たちが、長らく掲げてきたビジョンがあります。それが「考える総量を最大化する」です。

”考える総量”は日本語として正しいのか。思考の総量という表現の方がよいのではないか。などというご意見をいただくことも多かったこの言葉ですが、私たちの本質的なベース、礎になっているのは、この言葉なのではないかと思います。

考えること、が、私たちにとっては、最も大事なことです。

考えないで、惰性に身を任せる。
考えないで、昨日と同じことをする。
考えないで、常識を信じる。
考えないで、無目的にデータを扱う。

このような行動を、私たちは忌避します。

「考える」という行為の大切さを、私たちは会社の極めて重要な価値基準として置きました。この思想は、現在においても、変わらず大切なものです。

しかしながら、この言葉は、適用範囲が広く、具体的なイメージが湧きにくい、業務シーンを思い浮かべにくいという問題がありました。素晴らしいコンセプトではあるが、抽象度が高過ぎたということだと思います。

そうした事情を踏まえ、より具体的でよりイメージが浮かびやすい言葉を模索していった結果、辿り着いたのが、現在のパーパス「あらゆる判断を、Data-Informedに。」です。

「考える総量を最大化する」と「あらゆる判断を、Data-Informedに。」は、ベン図で描くとこんな感じの関係性です。

「考える総量を最大化する」つまり、しっかりと物事に向き合って考えていくことと、あらゆる判断を「Data-Informed」にすることは、相反しません。むしろ、内包します。

一方で、単にデータを使って何かをしたとしても、それを用いて「人間が考える」という行為をしないことには、それは「Data-Informed」ではありません。

私たちギックスは、創業以来、人が考えることを応援し、人が考えることを支援し続けています。

創業10周年を迎えた代表取締役のあいさつはコチラ。