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INTERVIEWインタビュー
株式会社ワークスアプリケーションズ 代表取締役最高経営責任者(CEO) Masayuki Makino

ERPでシェアNo.1を快走する経営者が語る新戦略

世界のトップ技術者を集めてエンタープライズITの世界に革命を起こす

株式会社ワークスアプリケーションズ 代表取締役最高経営責任者(CEO) Masayuki Makino

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Apple、Google、Facebook…。世の中に革命を起こしたITベンチャーは多い。だが、そのほとんどがシリコンバレーから出てくる。国内企業にそれを望むのは夢でしかないのか─。いや、違う。ERPパッケージソフトの分野で国内シェアNo.1の座を獲得し、海外展開を加速しているワークスアプリケーションズが、「世界を変えるITベンチャー」に名乗りをあげたのだ。2015年末からサービス提供を開始する人工知能型ERP「HUE」は、まさに革命という言葉がふさわしいほどに、“働く”概念をも変えてしまうプロダクトだ。「HUE」の革新性の本質と、開発に賭けた想いを同社CEOの牧野氏に聞いた。

※下記はTech通信Vol.03(2015年12月号)から抜粋し、記事は取材時のものです。

「使わざるを得ない」から「使いたくなる」へ

―エンタープライズアプリケーション業界の現状と、そのなかでのワークスアプリケーションズのポジショニングを教えてください。

 当社のような大手企業向けERPソフトウェアメーカーは、グローバルで10社ほど。中核になっているのは、ドイツのSAPと米国のオラクルです。そのほかに、領域は多少異なるもののセールスフォース・ドットコムやインフォア(いずれも米国)などの企業が参入しています。しかし、日本発のベンダーは、実質私たちだけ。国内市場ではSAPもオラクルも抜き、5年前からはNo.1のシェアを占め、これからテクノロジー・カンパニーとして全世界に打って出ようとしています。

 エンタープライズアプリケーション(EAI)分野のテクノロジーは、ここ近年、完全にコモディティ化されていました。Web化やクラウド化が進んできたものの、それは単に売り手視点の改善でしかなく、エンドユーザーが価値を実感できるような技術革新は起こっていませんでした。経営環境がグローバル化するにつれ、業務はますます複雑になったにもかかわらず、アプリケーションの利便性や快適さは置き去りにしてしまっていたのです。

 ERP登場からの30年は、本当の意味でのダイナミックな進化は起こっていなかったといえます。

 クルマにたとえてみましょう。細かいところで「性能が進化した」といっても、「エンジンをかければ走る」「ブレーキを踏めば止まる」という基本的な機能は変わっていません。しかし、「自動運転のクルマ」が実現すれば、それは本当に革新的といえます。ヒトによる操作や免許も不要になったら、自動車関連産業のあり方は変わる。私たちは、それと同じ意味で革新的なプロダクトをEAIの分野で開発したのです。

ヒトが“一瞬”と感じる100ミリ秒の応答速度を達成

―昨年10月に発表した人工知能型ERP「HUE」のことですね。

 ええ。まったく新しいプロダクトが生み出されたと考えてよいでしょう。従来のEAIを使う時間の大半は「入力」と「作表」に割かれていました。定例の入力業務であったとしても、“データベース構造が違う”“対象リストが違う”“日付が違う”など、システムの都合によって毎回同じような作業を繰り返さなければいけませんでした。

 日本の労働生産性は先進国の中で最も低いといわれています。仮にこれらの余計な作業をシステムがすべて肩代わりできれば、人はもっとクリエイティブな仕事に注力できる。業務内容や仕事のあり方そのものが劇的に変わるのです。

 まず「HUE」では、アーキテクチャーを全面刷新しました。ユーザーが自ら「使いたい」と思う高い利便性を実現するカギはスピードにあります。従来、EAIの速度要件は「Enterキーを押してからのレスポンスが1秒未満であること」とされていましたが、「HUE」ではその固定概念を取っ払い、学術的にヒトが“一瞬”と感じるといわれる100ミリ秒の応答速度をコンセプトに掲げました。

―そのスピードは、どのように実現したのでしょう。

 業界トップレベルの技術力をもって、ボトルネックを突破しました。高速化の限界は、リアルタイム集中処理を行うRDBに起因していました。数年かけて研究開発を進め、独自の分散並行処理基盤の開発に成功。「100ミリ秒」を達成したのです。

 そして、「HUE」のいちばんの革新性が、人工知能を駆使したインプットレス化です。入力を簡単にするばかりか、「入力を一切なくす」という発想転換です。

 具体的には、機械学習技術やデータ解析技術を使って、過去の膨大なログデータから「ユーザーが次にしようとしていること」を予測し、その最適な候補をサジェストします。あとはそこから選択するだけでいい。

 EAIのオペレーションログは、コンシューマアプリケーションのそれと違って、ユーザーや用途などを特定できる。そのため、ルール・統計ベースに基づく機械学習にとっては最高のデータとなるのです。ユーザーが使えば使うほど「HUE」は賢くなるし、個人に合わせて学習・最適化されることで、予測の精度は格段に高くなります。これにより、たとえば日々行われる経費精算からスケジュール管理、予実管理、会計処理、給与計算など、入力業務の95%は不要になるでしょう。

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