Azitは今年9月、需給予測プラットフォーム「ForecastX」をリリースしました。今回のインタビューは、COO 山口が読者視点に立ち、ForecastX誕生の背景から今後成し遂げたいこと、組織についてなど、さまざまな面をCEO 吉兼に質問していきます。 ForecastXプレスリリース：<a style="color:#000000" href="https://azit.co.jp/news/kUdXzGqa" target="_blank" rel="noopener noreferrer">https://azit.co.jp/news/kUdXzGqa</a>

<h2 id="h7e982eb72b">上流から変えていく。Azitが今参入する理由</h2>ー 今日はよろしくお願いします。Azitではもともと物流支援のDeliveryXを展開してきましたが、生成AIの盛り上がりもあり、需給予測プラットフォームのForecastXを始める意思決定をしたと思います。需給予測やサプライチェーンマネジメントの領域に、なぜ“今”、スタートアップであるAzitが参入することに価値があると考えたのか、聞かせてください。 2年ほど前から生成AIが盛り上がり、これからの時代、各社が生成AIによって変革できる領域に注力し、ビジネスモデルも変わっていくのだろうと感じていました。 Azitでは以前から物流・サプライチェーン領域をやるという方針は出していたものの、当初はラストワンマイルや配送の領域にフォーカスしていました。しかし、その領域に限ってしまうと、生成AIによる変革の余地はそれほど大きくないのでは、という感覚もあり、特に物流・サプライチェーンという市場は、日本に限らず世界的にも労働者が不足していく中で、顕著にAIに代替されていくプロセスが進むと感じました。 そうした前提から、ラストワンマイルだけにフォーカスするよりも、物流・サプライチェーン × エンタープライズ企業に注力すべきだと判断しました。というのも、日本の物流やサプライチェーンは、8割方を大企業が作っている市場です。そうした大企業が抱える課題に生成AIによる大きな変革を重ねる。そのためには、アルゴリズムや数学的な処理だけでなく、生成AIならではの対話的な解決の仕方や、AIエージェントになったときに本当に便利なものは何かという発想も必要です。こうしたことを昨年末ごろから考え始め、今年に入って事業化しました。 なぜ「需給予測」なのかは、AIエージェントを作っていくという観点と、大企業の課題を解決していく観点の2つがあります。まずAIエージェントの観点で言うと、エージェントはどんなデータを取り込み、何を学習していくのかが非常に重要です。ラストワンマイル配送は、文字通り最後の部分です。しかし、物流・サプライチェーン全体で見ると、例えば、どれくらいの需要があるか、それに対してどんな販促活動をし、どれくらいの売上を作りたいのか、という上流の設計があり、その結果として「これくらい売るならこれくらい在庫が必要」「これくらい仕入れなければならない」「これくらい製造しなければならない」という流れを経て、最後に物流のプロセスに入っていきます。大きな倉庫からディストリビューションセンターを経て、私たちの自宅や店舗に届く。この長いプロセスの中で、いちばん最初にあるのが「どれくらい需要があるのか」というデータです。このデータが起点になり、すべての在庫や物流網の設計が決まっていきます。 人手不足の中でAIにより自動化してほしい部分は、どれくらい在庫や発注が必要で、どれくらい物流を動かさなければならないのか。そういった需給予測の意思決定の部分だと思います。企業活動の裏方であるサプライチェーンの意思決定を効率化し、少ない人手でも意思決定できるようにすることが、今後ますます重要になると考えました。 同時に、大企業にとってビジネスインパクトも大きい。大企業ともなると、年商の数％単位で在庫ロスや物流コストのロスが発生し、その損害は大きなものになります。だからこそ、ラストワンマイル配送に絞るより、課題意識も財務インパクトもより大きい領域に挑むべきと考えました。私たちのケイパビリティとも合致しますし、大企業の課題解決を進めるために、需給予測のデータが集まってくるプラットフォームにしよう、という発想でスタートしたのがForecastXです。

ー なるほど。サプライチェーン領域というのは非常に広く、外部の方からも「他にもプレイヤーがたくさんいますよね」「競合はどこですか」等とよく聞かれます。私たちがサプライチェーンマネジメントに取り組む際、まず向き合う市場はどこだとイメージしていますか。 需給予測というフィールドは基本的にSMB向けではなく、エンタープライズ向けの領域だと考えています。というのも、全国に何万店舗もあるコンビニ、何千店舗もあるドラッグストアの需要予測と、1店舗展開の小売店の需要予測では、財務インパクトが大きく違いますから。大きい会社ほど、投資しやすい領域ですよね。 そういった領域を、これまではSIerが中心となり、初期コストに億単位のコストが必要なケースや、運用コストもまた年間億単位であるケースが多くありました。それでも、年商が何百億、何千億、何兆規模の会社にとっては、年間数億を払って10億円以上のロスが減るなら価値があると考えられ、投資として成立していました。 ここ5〜10年、特にコロナ以降海外では、Palantirを筆頭にエンタープライズを攻略するスタートアップが出てきましたが、日本国内ではまだそのレベルの企業が少ないと思っています。今のAzitの立ち位置は、国内のエンタープライズ企業に対して、SIerとコンペティションをしている状態です。 こういう時の戦い方としては、データを取り、モデルを学習させるという本質的な強みづくりに加え、スタートアップならではの“急成長する装置”が必要だと考えています。例えば、Pairsが立ち上げ期にFacebook広告を徹底的に活用し、安価にユーザー獲得をすることで一気に伸びましたよね。AirbnbもCraigslistをうまく使って初期ユーザーを獲得しました。そうした“最初の成長装置”は、スタートアップに不可欠だと思っています。 現在のB2Bエンタープライズセールスでそれを実現するアービトラージは、生成AIを用いることで「これまでなかった商品の作り方」ができる点にあると考えています。実際、ForecastX開始後に取引先となってくださった企業様や商談中の企業様が私たちを評価してくれる理由の一つが「何億円もかけず、段階的かつ小さなサイズで始められる」という点です。 大企業の責任者の目線では、いきなり何億もかけてサプライチェーン全体を改善するのは怖いことでしょう。例え実績のあるSIerであっても、自社で本当に成功するか100％の確信は持ちづらい。そこで私たちは、例えば「1モデルの構築に3000万円・半年かかる」という市場相場に対して「300万〜500万円でミニマムな予測モデルを構築できる」という提案が可能です。これは、サプライチェーンを段階的に改革したい企業にとって、非常に取り組みやすいと考えています。 これを実現するために、生成AIを予測モデル開発体制に活用し、以前よりも早く・安く・個社ごとに開発できるようになっているのが大きいですね。もちろん「AIがエンジニアに置き換わる」世界になるとは思っていません。エンジニアやデータサイエンティストは今後も絶対に必要ですが、生成AIによって彼らがより生産的に、半分以下のコストで成果を出せるようになる。その生産性向上によって、小さなパッケージから提案できるようになっています。生成AIを活用した開発体制を最速で構築し、最先端のAIを取捨選択して実装できるのは、スタートアップだからこそ可能であると考えています。 ー これからForecastXを知っていただき、検討してくださる企業も出てくると思います。その中で、スタートアップとして掲げるべき大きなビジョン、ForecastXを通じて目指すことを教えてください。 Azitでやりたいことは、創業時から変わっていません。「日本の課題解決がしたい」「日本だからこそ作れるサービスを作りたい」これに尽きるんですよね。これは、決して日本国内の市場に限定したいという話ではありません。はじめにやっていたB2C事業のCREWでも、海外ライドシェアとは違う“日本ならではの体験”にこだわってきました。B2Bでも同じです。日本のサプライチェーンマネジメントは極めてExcelドリブンなんですよね。各社に“秘伝のExcelファイル”があったり“マクロ”で運用されていて、週次発注の1万行のうち1行間違えただけで数百万円のロスになることすらあるのが実情です。 こうした「日本企業特有の課題感」にフィットするソリューションを作ることができれば、海外スタートアップや大手SIerとも違う立ち位置を取れると考えています。日本社会全体がインフレでコストが上がり続ける中、最終価格を10円でも下げられるような構造を生み出せたら、それは社会貢献にもなります。サプライチェーン領域は国内だけでも何十兆円規模の市場。そこで大企業の課題を解くこと自体が、大きなミッションになっていると考えています。 合わせて、マルチプロダクトでの展開も考えています。需要予測はサプライチェーンプロセスの最初に位置するデータです。それを起点に、販売計画、在庫最適化、発注最適化、生産DX…と、順番に下っていく。その各プロセスを改善できるプロダクト群をつくっていきたいと考えています。それらのデータが適切に連携され、システムとしてもAIが取り込める構造にする。そういったことに取り組んでいきたいです。 つまり、私たちが挑戦しているのは、物流・サプライチェーン全体の変革。需要予測は、その起点となるデータです。来年には在庫や生産計画などの領域に関するプロダクトも展開していく計画です。実際、現在お話ししている企業様からも、そういった要望は強く感じています。 ー そうですね。製造やサプライチェーンマネジメントは、世界的に共通する重要なマネジメント概念です。日本は1980年代に「ものづくり大国」として世界的競争力を有するようになりましたが、いまはその競争力が失われつつあります。紙やExcelからの脱却が遅れ、労働人口が減り、地政学的リスクでサプライチェーンが分断される中で、日本は特有の課題を抱えています。しかし、そこに取り組むことは日本にとって良いだけでなく、世界に通ずるサービスを生むチャンスでもありますよね。生成AIという外部要因が、僕たちにそのチャンスを与えてくれた。だからこそ、足元の課題に真摯に向き合いつつ、視野を広げれば久々に「日本から世界だ」と胸を張って言える市場だと思っています。

<h2 id="h5d495d685f">人の力で築かれた日本の物流に、AIで“第二の進化”を。</h2>ー 読者の方のために“リープフロッグ現象”について少しお話させてください。リープフロッグ現象は、簡単に言うと「これまでなかったものを、1段階目を飛ばして一気に2段階目以上に進化する」こと。これが国単位で起きた例が、中国です。中国はVHSを経ずに、いきなりDVD・Blu-rayへと進化しました。そして、ガラケーがないところから、いきなりスマートフォンへ。私が中国にいた頃、連絡手段は電話とSMSだけでしたが、気づけば皆がiPhoneを持つようになっていました。全員が新しいテクノロジーを一斉に使い始めたことで“ネイティブ世代”が一気に生まれ、そこからTikTokのような世界的サービスが生まれていきました。 アメリカでは最先端技術と資本が西海岸を中心に集まり、常に新しいサービスが生まれています。一方、日本は1980年代に偉大な先人たちが郵便や宅配のような超精密な物流インフラを築き上げ、それはPCやインターネットが出てきても変わりませんでした。そうした“人の力に依存した高精度インフラ”を持つ国だから、今こそ生成AIで一気にジャンプアップできるチャンスがあると思っています。 Excelは、悪く言ってしまうと“紙をデジタルにした”ツールです。人が頑張って計算していたことを早くしただけ。しかし生成AIを使えば、人間が計算しきれない部分を一気に塗り替えられます。「DXで管理を効率化」といったレベルから「AIネイティブ」なレイヤーへと、一気にジャンプできる。そして、生成AIネイティブのサービスを使う企業が増えれば、そのプロバイダーは大量のユースケースをもとにサービスを磨き、世界トップレベルに成長していく。結果として、Azitが挑戦しているサプライチェーンマネジメントの分野は、今の日本だからこそ世界で戦えるチャンスのある市場であり、長年の課題を一気に解決できる可能性があると考えています。

ー 組織の話も少し。今後DeliveryXやForecastXに限らずサービスが拡大して大きくなっていくと思いますが、生成AIが進化して変わっていくということも踏まえ、どのようなマインドで働くことで私たちが達成したいことを成し遂げられると考えていますか？ まず、会社としては、半分SaaS、半分SIの「ハイブリッド型」になると考えています。AIネイティブなSaaSをつくるのがメインのソリューションですが、セールス、カスタマーサクセス、エンジニア中心のプロダクト開発が連動し、成果にコミットする文化を全チームで共有することが重要です。 ただ、すべてがSaaSで解決できるわけではありません。需要予測モデルは、産業や会社、商品やエリアによって動きがまったく異なります。なので、個社ごとに最適化してつくっていくプロジェクトも必要です。また、サプライチェーン領域はDXが進んでいない企業も多く、例えば「秘伝のマクロが残っていて、このマクロを作った人が辞めたら、誰も触れない」というケースなんかがあったりします。 そのため、単にSaaSを導入するだけでなく、周辺の仕組みも見直し、ワークフローから一緒に変えていく必要があります。ビジネスサイドとエンジニアリングサイドの両方で課題解決できる“プロフェッショナルサービス”チームは欠かせません。日本でも最近、このタイプの職種は増えていますが、Azitはまさにそうした組織を構築できていて、この拡大を目指しています。 DeliveryXで培った知見を活かしつつ、今はForecastXに注力するフェーズです。DeliveryX導入企業にも、別のサプライチェーン課題を横展開していきます。そのため、これからAzitに入る人の中心業務は、ForecastX関連になると考えています。ビジネスサイドは、企業ごとに異なる課題を理解し、何億・何十億というビジネスインパクトをどう導入・実現するかを設計する。エンジニアやデータサイエンティストは、現場になじむシステムをつくりながらAIで解ける部分を最大化する。プロフェッショナルサービスチームは、課題の定義から導入設計までを一緒に考える。そんな組織を作りたいと思っています。 ー 最後に、ForecastXについて伝えたいことはありますか。 まず伝えたいのは、この市場は本当に熱いです、ということですね。AIを使ったソフトウェア開発のスピードはとにかく早い。以前なら1週間かかっていたUI修正が、その日の夜にはもう反映される。デザイナーやエンジニアが徹夜することなく、翌日には最新のデモを見せられます。チーム全体の生産性が上がり、フィードバックがすぐ返ってくる。つくる側も届ける側も、純粋に楽しいですよね。この変化の時代に関われるのは、面白いことだと思っています。

<h2 id="h1afe451c43">さいごに</h2>インタビュー後に筆者から「今のAzitとForecastXは何合目くらいにいるでしょうか？」と質問したところ、「何合目というよりは、“今エベレストを見つけ、その登り方が分かった”ような感覚です。」と、ワクワクするような回答をしてくれた2人。 これからのAzit、ForecastXにご期待ください！ Azitでは、各職種で募集を行っております。気になっていただける方は、下記の採用ページをご覧ください。 <a href="https://herp.careers/v1/azitinc" target="_blank" rel="noopener noreferrer">https://herp.careers/v1/azitinc</a>

需給予測プラットフォーム開始の意思決定。Azitの「ForecastX」が目指す景色とは

Love from Azit 編集部

2024年最後にお届けするのは、Azitの代表取締役CEOを務める吉兼のインタビューです。Azitでは2024年に主力となる事業名をCREW Expressから「DeliveryX」に変更し、提供するサービスの幅を広げ、さらなる成長を目指しています。 起業してから11年。何を目指して創業し、今何を考え、どこへ向かおうとしているのか、代表取締役COOの山口が読者の視点に立ってインタビュアーとなり、深堀りしました。

<h2 id="h5c4d85c8fd">PROFILE</h2>株式会社Azit 代表取締役CEO　吉兼周優 1993年埼玉県生まれ。慶應義塾大学理工学部管理工学科卒。在学中である2013年11月に株式会社Azitを創業。2015年に、プロダクト・マネージャー兼デザイナーとして、配車アプリケーション「CREW」を公開。2020年、コロナ禍で事業を物流・SCM領域のDXを支援するDeliveryXへと転換。現在は京都在住。

<h2 id="ha326b150ef">AからZまで。全てにITを使って何かを作りたい</h2>ー Azitを起業したのは、在学中ですよね。当時は初めから「起業」を意識していましたか？ 最初から「起業をするぞ！」みたいな強い意志があったわけではないんですよね。Co-Founderの須藤や十亀と出会ったのが2012年の頭ぐらい。最初は、サークルのような形でAzitとして活動していたんですよ。いろんなサービスを、皆でワイワイ作ってみたりしていて。 その中で、写真管理アプリや電子書籍を作れるWebサービスなんかも作って、シリコンバレーに行って見てもらったりもしました。 ー なぜ「Azit」という名にしたのでしょうか。 とにかく僕たちはITが好きだったので「AからZまでITを使って何かを作りたい」という想いをそのまま表現したのが「Azit」です。そして、日本語でいう秘密基地のニュアンスの「アジト」という意味も含んでて。「僕らのアジトとして、このチームを成長させたいな」という思いでスタートしたのが、Azitなんです。 ー なるほど。起業はどのくらいのタイミングで決めたんですか？ 当時はまだ卒業後に事業を継続するか就職するかも決められていなくて。法人にはせず、ファッションECやったり、家庭教師のマッチングサービスをやったりもしていたんです。 2014年末くらいに、すでにお会いしていたアンリさんとお話をして、出資していただくことになり、本格的にスタートアップとしてチャレンジしていくことになりました。それが卒業の3ヶ月前ぐらいですね。そのタイミングで、Azitを法人として続けていく覚悟を決めました。 ー アンリさんにご相談したときは、まだ事業が定まっていなかったということですよね。 そうなんです。当時はまだCREW*に絞っていたわけではなく、電動キックボードなどモビリティ関連も考えていましたし、SNSを活用したDtoCなんかも。合わせて100個くらいは、アンリさんに相談していたと思います。アンリさんから「これは吉兼に向いてない」みたいにアドバイスをいただいたりもしていました。その中の事業候補の1つが、ライドシェアだったんですよね。最初は「日本って何でライドシェアないんだろうね」って、シンプルな疑問から始まりました。 *Azitが運営していた一般のドライバーと乗客をマッチングするライドシェアサービス。2020年にサービス休止 ー 当時海外はライドシェア全盛期、まさに気になる領域だったわけですね。&nbsp; そうなんです。日本でもやるべきだろう、という観点と、自分たちの周りの人たちが顧客になりうるかみたいなことを考えながら絞っていって。それが2015年の春くらいですかね。 その頃もまだCREWだけに絞っていたわけではなく、3つか4つくらいのサービスを一緒に回しながら、検討していました。なので、実際CREWは「これをやりたい！」みたいな始まりではなく、面白そうなものを絞って残り続けたようなイメージなんです。

<h2 id="h0c27660298">CREWからDeliveryXへ</h2>ー コロナ禍を経て、現在のDeliveryXのサービスへと変化しましたね。 CREWの継続が難しいと判断したとき、その後やることをゼロベースで考えすぎても無限に浮かんでしまうので、CREWを運営していたAzitだからこそできることに挑戦したいと思いながら、メンバーと議論を重ねていきました。 移動という切り口は変えず、人じゃなくて物を運ぶとしたら、今まで培ってきたプロダクト開発のナレッジも、大企業や官庁などと一緒に動いてきたケイパビリティも活かしていけるのでは、と考えました。 ー 簡単に表すと、今のDeliveryXはどういう事業をやってますか？&nbsp; DeliveryXの名の通り、配送のDXを行っている会社です。ただ、今後はデリバリーに限らないXにしたいなとは思っているんですよね。現状のプロダクトを言い表すと「デリバリー」ではあるのですが、これが今後ウェアハウスXになってもいいし、ストアXになってもいいし…とはいえ、あまりXにこだわりがあるわけではないですが（笑） サプライチェーン全体でDXは広がっていくので、配送デリバリーというところを起点とはしつつ、周辺領域までプロダクトの価値を広げていくっていうのが大事だと思っています。 ー ラストワンマイルの配送から始まったDeliveryXですが、現在はより「輸送」そのものにも関わるように広がってきていますよね。 初期は当日配送やクイックコマースのような領域を構想しましたが、物流産業や日本社会へどういうインパクトをもたらすのかを考えたときに、クイックコマースだけの改善やラストワンマイル単体の解決では、根本的な課題を解決していないと感じる点が多かったんです。 色んな企業の方々とお話ししながら見えてきたのは、例えば配送だけではなく倉庫の課題や、現場ドライバーさんだけでなくオペレーターさんも人手不足、みたいな周辺領域のサプライチェーン全体の課題が複雑に絡み合っているということでした。 ー サプライチェーン全体にテクノロジーを活用していきたい、と。 そうなんです。もちろんサプライチェーン全体に広げるという側面もあれば、ただシステムで生産性を上げるだけでなく、AIの活用も積極的に取り組んでいくべきだと思っています。人手不足とAIって、すごく相性がいいじゃないですか。これまで人がやってきた仕事の中で、AIが意思決定を代替したり、業務のリプレイスができるようになったり。それによって、より働いている人たちをエンパワーメントできるような仕組みを作るのも、僕たちの役割だと考えています。

<h2 id="h8f1e5a8ec5">Azitで働いた時間そのものが価値になるように</h2>ー 少しテーマは変わりますが、どんな組織にしていきたいというイメージはありますか？ 珍しいかもしれませんが、僕たちは「これを成し遂げたい」「この課題を解決したい」みたいなミッションの元に集まった集団ではなく、冒頭にお話したようなイメージで、Azitとして働いているのが好きだから続けている、という感覚なんですよね。 なので、個人的なモチベーションとしては、皆がつまらなくなったり、一緒に働くメンバーが嫌になってしまったり、Azitで働きたくなくなってしまう状態には絶対にしたくないと思っています。 もちろん社会にインパクトを与えることも、会社として資本主義の中で戦って勝つことも大前提大切です。そのゲーム自体も楽しみたいと思ってますが、そもそも「Azit」の名の通り、そこにいることが楽しくてわくわくするとか、好きな人と一緒に何かができるみたいな居心地の良い場でありたいなと思ってて。 本気で仕事を楽しくやってるからこそ居心地のいい場というのを、作り続けたいと思っています。もちろん稼ぐことも事業を伸ばすことも大切ですが、そのためだけに人生の時間を無駄にはしてほしくなくて。事業を伸ばし社会に対して貢献することを通じて、このメンバーと一緒に働いてた時間そのものがいい時間だなって思ってもらえたらいいなと思っています。皆が後から振り返ったときに、そう思える場であることが、創業者として自分の幸福だと思っています。 ー セカンドプレイスだけどサードプレイスのような感じですね。 そう、そういう感じです（笑）事業を伸ばすのはもちろんですが、社員が幸せに働いてくれることも、僕のミッションに入っていると思っています。でも、もちろん長く働いてもらえると嬉しいですが「絶対ずっといてほしい」と考えているかというと別にそうでもなくて。人生の一部の接続の場所であっても、その瞬間をともに楽しく過ごせるならいいなと思っています。 ー 普段京都に住んでいてリモートワークという手段を取っていますが、会社の雰囲気の作り方やコミュニケーションで大切にしたいポイントは？ 出社かリモートかどちらが良いかというのは、これからも時代に合わせて変わっていくと思っていますが、現時点ではまだ世界的にも正解がないですよね。会社ごとに試行錯誤をしているフェーズだと思います。 僕自身は京都に住み、最近は毎週東京にいるような生活になっています。エンタープライズのクライアントの方々が東京にいらっしゃるからというのもありますし、メンバーと顔を合わせるのもやっぱりいいな、と思っていて。プロジェクトベースの生産性だけを追い求める会社にするのは、そもそもAzitらしくないなと思っています。信頼関係が作れている人と働くというのを、やっぱり大事にしたいなとは思っていて。 例えば、すでに信頼関係が作れている状態なら頻繁に対面で会う必要はないかもしれません。でも、初めて一緒に働く人がいきなりずっとリモートというのは、やや難しいところがあるなと感じていて。新しく入ってくださった方ともどんどん顔を合わせられるようにしたいなと思ってますし、気軽に話しかけられるような距離感でいたいとも思っています。 Azitの場合は、東京に住んでいても週5で出社しているわけではなくて。リモートの人もいる中で全社でうまく一体感を持って働いていくにはどうすべきか、情報の連携が途絶えないようにするにはどうすべきか、というところの仕組み作りや、仕組み以上にカルチャーを育てていかなくてはいけないと考えています。リモートの働きやすさも、出社の良さも見出していきたいですね。

<h2 id="h01667fd9d7">目の前主義じゃないからこそ選んだ未来</h2>ー 自分自身を起業家としてどう見ていますか？ もちろんプロダクトは好きですし、西海岸も大好きなのでシリコンバレーっぽい企業にしたいなっていう憧れもあるはあるのですが（笑）でも、自分なりに少し珍しいかと思うのは、もちろん資本主義のゲームも好きだし得意だとは思っていますが、それをあまりモチベーションに感じていない点ですかね。 面白いやつらと人生の時間を豊かに過ごしていきたいがための手段。それがスタートアップで起業することだった、という感じなので、別に起業家というキャリアにはあんまりこだわりもないですし。 ー 結果志向よりはプロセス志向がなんですね。 そうですね。とはいえ、若い起業家の持つエネルギッシュな感じは失いたくないなとも感じていて。やっぱり自分の好奇心や探究心、人との関係性を大事にしながらやっていきたいなという思いはずっとありますね。 あと、あんまり目の前主義じゃないみたい所もあります。起業したときも、手前の1〜2年で成功しようみたいな期待ではなく「10年後にこっちを選んで正解だったな、と思えるか」みたいな軸でも見ていて。大きな意思決定は、割と長い目で見るタイプだと思います。

<h2 id="h9f1ec7b4f7">テクノロジーで社会を変える。Azitが目指したいこと</h2>ー 改めて、Azitは何を目指す会社だと思いますか。 テクノロジーで社会を変えるというのは、もちろん目指していきたいことです。海外の分かりやすい例だと、Palantirのような会社を目指していきたくて。Palantirのモデルって、これまでのスタートアップとも違えば、SIerとも違うんですよ。テクノロジーで社会を変えるという意味で、プラットフォーム作りをしているわけではなく、大企業を変えるソリューションを持っていてその力をいかしていく、そういった意味で、最も成長している会社だと思っています。 日本でこれをやっていくときに、どこから立ち上げてどんなケイパビリティを身につければ良いのかでいうと、まだまだ試行錯誤の段階ではありますが。SaaSだと解決しきれないような領域を、AIを使って横断的に解決していければいいなと考えています。 エンタープライズと一緒にテクノロジーを活用できる会社は、面白いですよね。プラットフォームだけでもSaaSだけでもないハイブリッドな企業を目指していけたらと思っています。 ー その先にある未来の生活を変えていくようなイメージでしょうか。 生活もその一つだと思いますし、配送に限らずテクノロジーで変えたい部分は多分にありますよね。日本は世界に比べデジタル化や活用が、ルールの改革も含めて遅れがちなので、10年経ったらだいぶ取り残されてると思いますし、それこそ30年経ったらもう取り返しがつかなくなってるかもしれません。 大企業でもテッキーな意思決定をできるように、その意思決定のサポートをする存在になれることも大切だと思っていて。相手は、ときにエンタープライズかもしれませんし、政府かもしれない。大きな組織の意思決定者から信頼してもらえるような、テクノロジーを活用する会社になることが求められていると感じています。 特に、物流やサプライチェーンという領域は街の小さなお店とかではなくて、大企業が国民の生活のインフラとして担っている部分がほとんどで、彼らを変えていかないと社会全体が良くならないのが自明な領域でもあって。そこにスタートアップがテクノロジーの面から支援していくというのは今後の日本のあるべき姿なのではないかな、と思います。 ー 最後に、これを読んでくださっている方々に伝えたいことはありますか。 AzitではVALUEとして「Love &amp; Respect」というのを掲げています。心の底から愛とリスペクトがある人と働きたいと思って作られたチームでもあるので、これから一緒に働いてくださる方にも、大切にしてもらえたらいいなと思っていますし、その社風を感じてもらえるような会社でありたいな、と思っています。 また、AIの活用というのも全社的に推進していきたいと考えています。全員がAIを使いこなして、どんどん少数精鋭でも社会に大きなインパクトを作れる会社にしていきたいですね。これは別にエンジニアだけの話ではなく、Bizサイドもコーポレートも、全部門で活用できると思っていますし、全員のバックグラウンドに関係なくリテラシーを求めていきたいなと思っています。 もちろん、人と一緒に何かをすることはすごく貴重な経験だし、大事だと思っていながらも、その裏側でAIを活用しまくれるようになっていきたいし、そういうチーム作りをしていきたいですね。 インタビュアー：COO 山口 恭平、編集：坂井 華子

<h2 id="hda492ffe51">採用情報</h2>AzitではCEO直下で働く、Cheif of Staffのポジションを募集しています。 CEOと共に経営課題解決の伴奏を行うポジションで、企業成長のため生成AIを活用したオペレーション・組織づくりにフォーカスしたミッションとして持ちます。 詳細は、以下の募集ページをご覧ください。 <a href="https://herp.careers/v1/azitinc/Xxe4VkvM-6vO" target="_blank" rel="noopener noreferrer">https://herp.careers/v1/azitinc/Xxe4VkvM-6vO</a> また、Azitではpodcastも配信しております！ぜひ聞いて下さい！