社長インタビュー | AI会社の創業に至った原動力は何？

こんにちは、LeapWell採用担当のえひとです！🙌
今回は、CEOの菊田にインタビューをしました！LeapWellを創業して、事業の成長に日々尽力しています！創業までのエピソードや今の事業について色々聞いてみたいと思います。

ーー早速ですが、簡単に自己紹介をお願いします！

菊田
LeapWellの代表を務めています。大学・大学院時代は東京大学でシステム工学を学んでいて、卒業後はリクルートでAIを活用したサービス改善の仕事に携わりました。その後、もっと社会に直接的な価値を提供したいと思い、LeapWellを創業しました。AIを通じて、企業と社会をつなぐ架け橋になりたいと考えています。

ーー創業のきっかけについても詳しく教えてください！

菊田
大学3年生のとき、ちょうどDeepLearningが話題になり始めていて、「次の時代を作るのはこれだ！」と確信しました。当初は会計の分野を目指していたんですが、AIの可能性に触れて方向転換し、大学院ではAI研究室に進みました。

その後リクルートで働く中で、とても働きやすく、素晴らしいメンバーが揃っているいい会社である一方、大企業特有の課題を感じることが多くて。大企業ではどうしても自社の利益優先になりがちで、社会やユーザーにとって本当に価値のあることが実現できているのか疑問に思うことがあったんです。もっと直接的に社会に貢献したいという思いが強くなり、LeapWellを立ち上げました。エンジニアリングのスキルはリクルートでつけさせてもらったので、大変感謝しています。

ーー AIに魅力を感じたきっかけには、何か具体的なエピソードがありますか？

菊田
大学時代、初めて画像認識のタスクに触れたときのことです。当時、AIが犬や猫の画像を判別する精度が人間を超えた瞬間を目の当たりにして、衝撃を受けました。それまで「そんなことできるわけない」と思っていたのが、全く新しいアプローチで解決されていて、未来を感じたんです。

AIの画像認識の論文を見て衝撃を受けたことは今も忘れません。
僕の進路に大きく影響を受けた論文です。

[PDF] ImageNet classification with deep convolutional neural networks | Semantic Scholar

A large, deep convolutional neural network was trained to classify the 1.2 million high-resolution images in the ImageNet LSVRC-2010 contest into the 1000 different classes and employed a recently developed regularization method called "dropout" that prov

https://www.semanticscholar.org/paper/ImageNet-classification-with-deep-convolutional-Krizhevsky-Sutskever/abd1c342495432171beb7ca8fd9551ef13cbd0ff

また、会計士の仕事をしていた経験も影響しています。手作業で書類をチェックしたり、不正がないか人間が目視で確認したりしていて、「これ全部AIでできるんじゃないか」と思ったんです。そんな経験から、AIはただ便利なツールじゃなく、社会を根本から変える可能性があると確信しました。

ーー現在、LeapWellではどんな仕事をしているんですか？

菊田
主に2つのことをやっています。

1つ目は、アイデアはあるけど「技術的に実現可能か分からない」というお客さんのためのコンサルティングです。AIのプロジェクトでは、技術ドリブンなことが多いので、何ができるか？どうやってやるか？今の技術でどこまでできるか？によって、ビジネス要件が変わることが多いです。僕らはAIの専門家として、お客様と伴走しながらアジャイル的に開発を支援しています。

2つ目は、特化型AIボットの開発です。例えば、NTT DXパートナー様と一緒に作った睡眠ヘルスケアに特化したAIボットは、一般的なAIとは違い、UXや情報ソースもヘルスケアに特化させて開発しました。

NTT DXパートナー様とは新規事業のためのプロトタイプ作成から併走した経験があります。
以下で事例紹介しているのでぜひ読んでみてください！

【株式会社NTTDXパートナー様】の自治体領域生成AIサービスの技術検証支援 | 株式会社LeapWell

構想段階から技術的な不確実性を解消し、プロダクト化への道筋を構築プロジェクト課題 NTTDXパートナー様の生成AIを活用したサービスアイディアを、生成AIの高度な技術力と、ビジネス理解を両方持つパートナーを探していた。 NTTDXパートナ

https://leapwell.co.jp/works/works-project5

ーー面白い事例ですね！では、仕事をする上でどんなやりがいを感じていますか？

菊田
一番のやりがいは「お客さんと一対一で向き合えること」ですね。1社1社にしっかりヒアリングして、その会社にとって最適な提案ができます。これが本当に価値を生んでいるんだと実感できるのが楽しいですね。

ーー今後のLeapWellのビジョンについて教えてください。

菊田
2つあります。

1つ目は、より上流の企画段階からプロジェクトに関わることです。企画の質でプロジェクトの価値がほぼ決まるので、そこから一緒に伴走していきたいです。

2つ目は、内製化と教育の支援です。僕らが開発を終えた後も、お客さん自身がプロジェクトを進められるような体制を整えたり、AIを活用できる人材を育てるお手伝いをしたいです。

ーー最後に、どんな人にLeapWellにジョインしてほしいですか？

菊田
一番大事なのは、理念への共感です。お客さんやその先のエンドユーザーに本当に価値を届けたいと思える人。そして、AIを使って新しいことに挑戦したいという気持ちを持っている人ですね。正社員の場合は、スキルがまだなくても、学べる機会がたくさんあるのでぜひ応募してみてください！

最後までお読みいただきありがとうございました！LeapWell創業者の事業とAIに対する熱い思いがお伝えできていたら嬉しいです😊

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