SigmaBrainは、製造業・卸売業向けに業務設計から基幹システムの実装までを一気通貫で担う会社です。
共同代表は、外資系戦略コンサルティングファームのMcKinsey & Company出身の吉永響と、Bain & Company出身の西森大祐。戦略コンサルティングの知見と生成AIを掛け合わせ、企業変革のあり方を変えようとしています。

なぜ二人は起業し、製造業／商社業の基幹システムへ辿り着いたのか。

全3回の第1回は、SigmaBrainの事業が生まれるまでの背景について代表2名に聞きました。

——お二人は、いつからの知り合いなんですか？

西森： 就職活動の頃からです。起業する以前からの付き合いで、その頃から「いつか一緒に何かできるといい」という話はしていました。

吉永： そういう話はしていましたね。その後、2023年に、西森とBain&Company出身の共通の友人を含めた3人で食事をする機会がありました。西森は以前から自身でも事業に取り組んでいたこともあり、その場をきっかけに、二人で事業を始める話が具体化していきました。

——起業しようという気持ちは、もともと強かったのでしょうか。

吉永： 私自身は、もともと強い起業志向があったわけではありません。
ただ、その直前まで前職で携わっていた新規事業のプロジェクトが、一つの転機になりました。非常に難易度の高い案件でしたが、自分たちで考え、周囲を巻き込みながら前に進めていくことに大きな面白さを感じました。

一方で、コンサルタントとして働く中で、以前から感じていたこともありました。

どれだけ議論を重ね、戦略や仕組みを設計しても、それが実際の現場で動き、成果につながる段階では、自分たちの手を離れてしまう。
自分で事業を行うのであれば、構想を描くだけではなく、実際に仕組みが動き、成果が生まれるところまで責任を持ちたい。その思いが、徐々に強くなっていきました。

西森： 私の場合は、起業という選択肢が比較的身近にありました。父が自営業に近い仕事をしていましたし、高校時代から親しい友人にも起業家がいました。
加えて、自分自身も、決められた役割の中だけで仕事をするより、事業全体を考えながら動くことに関心がありました。

ただ、二人の間で最初から一致していたのは、起業そのものよりも、「何のために事業をするのか」という部分だったと思います。

せっかく自分たちで事業をするのであれば、日本の産業にとって長期的に意味のあることをしたい。何をやるかは決まっていませんでしたが、その考えは最初から共有していました。

——最初の事業テーマは、どのように決まったのでしょうか。

吉永： 最初にあったのは、生成AIに対する強い可能性の実感です。

西森： そこは非常に大きかったと思います。
私も吉永も、生成AIが登場する以前に、自分でコードを書いた経験がありました。

そのため、生成AIを見たときに、単に「チャットの性能が上がった」という捉え方ではありませんでした。

ソフトウェアをつくるという行為そのものの生産性が大きく変わる。さらに言えば、「開発のコスト構造そのものが変わる」と感じました。

吉永： 私は大学院の研究でPythonを使っていました。

当時は、例えばデータからグラフを一つ可視化するだけでも、ライブラリを調べ、エラーの原因を探しながら、場合によっては一日かけてコードを書いていました。

それが生成AIを使えば、数秒でたたき台が出てくる。
従来どれだけの工数が必要だったかを自分自身が知っていたからこそ、これは単なる効率化ではなく、開発の前提そのものが変わる出来事だと感じました。

西森： 私もインターンで、一定期間かなり集中的にコードを書いた経験がありました。その経験があったからこそ、生成AIのインパクトを早い段階で理解できた部分はあると思います。

一方で、この時点で私たちが持っていたのは、あくまで非常に強力な「手段」でした。
その技術を誰のどんな課題に使えば、最も大きな価値になるのか。そこは、まだ明確ではありませんでした。

——そこから、現在の事業に辿り着くまでには時間がかかったのでしょうか。

西森： 創業前から約1年間、さまざまな事業仮説を検証しました。
生成AIを使ってどのようなプロダクトを作れるか、どのようなサービスであれば大きな価値を生み出せるか。仮説を立てて、実際に作り、顧客に提案しながら検証を繰り返していました。

技術的には実現できそうなものも多くありました。
ただ、その度に一つの問いに戻ることになりました。

「これは、本当に誰かがお金を払ってでも解決したい問題なのか」という問いです。

手元にある技術から逆算している限り、その問いに対して強い答えを持てなかった。

吉永： 今振り返ると、理由は比較的明確です。

当時の私たちは、十分にお客様に会えていませんでした。

西森： 机上で「こういう課題があるのではないか」と考えているだけでは、本当に深い課題には辿り着けない。

そうした中で、吉永の知人との縁から展示会に出展する機会がありました。

当時は現在とは異なるテーマで出展していましたが、その際に一つ決めたことがあります。

自分たちが解決できる問題であれば、テーマを限定せずに向き合おう、と。

売りたいものを先に決め、その買い手を探すのではなく、まず目の前のお客様が何に困っているのかを聞く。

そして、自分たちに解決できるものであれば、実際に取り組んでみる。

ここから、技術起点ではなく課題起点で事業を考えるようになりました。

吉永： あの展示会は、一つの転換点だったと思います。
当時はまだSigmaBrainとして現在の事業を始める前で、明確なサービスも十分な実績もありませんでした。
それでも、ブースには具体的な課題を抱えた方々が来てくださった。

「生成AIで何かできませんか」という抽象的な相談ではなく、「在庫が合わない」「業務が特定の担当者に依存している」「現在のシステムでは業務を支えきれない」といった、非常に具体的な相談です。

そこで初めて、私たちが想像していた以上に、現場には深い課題が存在していることを実感しました。

——最初の受注も、その展示会がきっかけだったのでしょうか。

西森： そうです。

吉永が木材を扱う企業の方と話をして、そこから在庫管理に関するプロジェクトにつながりました。それが最初の案件です。

吉永： 当時は、まず一つ案件を受注できた、という感覚の方が強かったと思います。

西森： ただ、今振り返ると、その案件で行っていたことは、現在のSigmaBrainの仕事と本質的にはほとんど変わりません。

単に「在庫管理システムを作ってほしい」という要望を受けて、そのまま機能を実装したわけではありませんでした。

在庫をどこに保管しているのか。
誰が、いつ、どのように数えているのか。
入庫や出庫の情報はどこで発生するのか。
どのタイミングで実在庫と帳簿上の在庫に差異が生まれるのか。

そうした業務を一つずつ分解し、問題が発生している構造を理解する。

そのうえで、「どのような業務と仕組みに変えれば、この問題そのものが起きにくくなるのか」を考え、システムとして実装する。

テーマは在庫管理でしたが、現在行っている仕事と基本的な考え方は同じです。

吉永： 最初から、この提供モデルを明確に設計していたわけではありません。

ただ、お客様の課題を本質的に解決しようとすると、自然と業務そのものまで理解し、仕組みとして再設計する必要がありました。

西森： あの案件がなければ、その後も長い間、「どのようなAIプロダクトを作るか」という議論を続けていた可能性はあると思います。

——事業を模索していた時期は、かなり難しい時間だったのではないでしょうか。

吉永： 常に課題はありましたが、完全に停滞したという感覚はあまりありません。

新しい課題が出てくる一方で、それに対する答えも少しずつ見つけ続けることができていました。

その意味では、「何をしても前に進まない」という状態は、まだ経験していないと思います。

西森： 一方で、振り返って特に難しかったのは、現在の事業に辿り着く前の時期です。
展示会などを通じて多くの企業と接点はできていましたが、なかなか具体的な案件にはつながらない。
何がお客様にとって本当に価値になるのかも、まだ十分には理解できていませんでした。

吉永： 当時は、お客様から「具体的に何ができる会社なのですか」と聞かれることも多くありました。

私たち自身も提供領域を限定していなかったため、非常に幅広い相談に対応していました。

例えば、アバターを活用した企画を相談され、実際に大企業向けに開発したこともあります。

結果として採用には至りませんでしたが、そうした試行錯誤を相当な量で繰り返していました。

一日に複数件の商談を行い、その合間に提案や開発を進めることもありました。

西森： あの期間を通じて、「技術的に実現できること」と「顧客にとって価値があること」はまったく別の話だと、非常に強く学びました。

また、当時の吉永の行動量や、案件を前に進める力にはかなり助けられたと思っています。

——「この領域には大きな事業機会がある」と確信した瞬間はありましたか。

吉永： 一つの瞬間というより、何段階かに分かれていたと思います。

最初に、課題が実際に存在していることを知った。

次に、同じような課題を抱えている会社が想像以上に多いことを知った。

そして、その課題を十分に解決できているプレイヤーが少ないことを知った。

私の場合、特に大きかったのは展示会です。

積極的に呼び込みをしているわけではないにもかかわらず、遠くからSigmaBrainのブースを見つけ、明確な目的を持って来てくださる方がいる。

話を聞くと、何年もシステムや業務に課題を抱えている。

そうした企業が一社ではなく、何社も存在していました。

そこで、「これは一企業固有の問題ではなく、市場全体に存在する構造的な課題なのではないか」と考えるようになりました。

もう一つ大きかったのは、実際にお客様が使用されているシステムや業務を見せていただいたことです。

現場の方々が、既存システム、Excel、紙などを組み合わせながら、非常に多くの工夫を重ねて業務を成立させている。

その工夫自体には大きな価値があります。

一方で、それだけ現場の工夫によってシステムの不足を補わなければならない状態でもある。

そこには明確な改善余地があると感じました。

西森： 市場構造として考えると、非常に分かりやすい問題があります。

パッケージシステムは、比較的低いコストで導入できますが、当然ながら標準機能を前提としています。

一方で、製造業の競争力は、会社ごとに長い時間をかけて積み上げてきた業務やノウハウの中にあります。

扱っている製品も、生産方式も、商習慣も違う。

そのため、パッケージに業務を合わせるだけでは、どうしても対応できない部分が生まれます。

では、業務に合わせて大規模なカスタマイズやフルスクラッチ開発を行うかというと、今度は投資額が非常に大きくなる。

売上数十億円から数百億円規模の企業にとっては、簡単に意思決定できる金額ではありません。

つまり、「業務に十分合わないシステムを使い続ける」か、「非常に大きな投資を行って個別開発する」か。

その間の選択肢が十分に存在していない。

ここには、明確な未解決領域があると考えるようになりました。

——西森さんにとって、特に印象に残っている出来事はありますか。

西森： 今もお付き合いが続いている、地方のお客様とのプロジェクトです。

当初は、当然ながらその会社の事業や業務について十分な知識を持っているわけではありませんでした。

それでも社長と議論を重ねる中で、かなり踏み込んで意見を伝えていました。

相手も会社を本気で良くしたいと考えている経営者なので、議論は非常に深いものになりました。

そこで、一つ強く感じたことがあります。

これだけ真剣に会社のことを考えている経営者がいて、現場にも明確な課題がある。

それにもかかわらず、「経営と業務を一緒に考え、最後はシステムとして実装するところまで担ってくれるパートナー」がほとんど存在していない。

売上数十億円から数百億円規模の企業にとって、大手コンサルティングファームや大手SIerに依頼することは必ずしも現実的ではありません。

しかし、日本のモノづくりを実際に支えているのは、誰もが名前を知っている大企業だけではありません。

一般には知られていなくても、大手メーカーの製品に欠かせない部品や素材を供給している企業が全国に数多く存在しています。

そうした企業の社長や事業責任者と話すと、自社の事業、顧客、現場を非常に深く理解されています。

その人たちが、本気で会社を変えようとしている。

それなのに、同じ目線で考え、実装まで責任を持つパートナーを見つけられていない。

その事実を知ったことは、事業を考えるうえで非常に大きな出来事でした。

——資金調達をする前から、地方の現場まで足を運んでいたと聞きました。

西森： まだ自己資金で事業を行っていた時期に、発注いただけるかどうかも分からない企業へ、電車と車を乗り継いで4時間ほどかけて訪問したことがあります。

当時の会社の状況だけを考えれば、必ずしも効率的な動きではなかったと思います。

それでも、現場を実際に見なければ分からないことがあると考えていました。

工場に入り、実際に働いている方々を見て、業務を見せていただき、話を聞く。

そこで、「この会社の力になりたい」と強く感じました。

自分自身が、この仕事を長く続けたいと明確に思ったのは、その時だったと思います。

目の前に、本当に困っている企業がある。

そして、その企業が日本の産業を支えている。

そこに対して、自分たちが持っている能力を組み合わせれば、まだ提供できる価値がある。

それが非常に明確になりました。

同時に、事業としての可能性も感じました。

コンサルティングで培ってきた、現場を理解し、課題を構造化する力。

システムを設計し、実際に形にする開発力。

そして、生成AIによって開発プロセス全体の生産性を高める力。

これらを一つのチームの中でつなぐことができれば、これまで十分なサービスが届いてこなかった企業にも、高い品質のサービスを提供できる。

そこには大きな事業機会があると考えるようになりました。

吉永： 私たちの事業において、現場を見るということは非常に重要だと思っています。

経営者から見えている課題と、実際の業務の中で起きていることは、必ずしも同じではありません。

業務を実際に見て、なぜ現在の運用になっているのかまで理解しなければ、本当に必要な仕組みは設計できない。

創業当初にさまざまな現場を見てきた経験は、現在の仕事の進め方にもそのままつながっています。

——生成AIから始まった会社ですが、AIとの向き合い方は初期から変わっていますか。

西森： そこは明確に変わりました。

最初は、「AIを使って何を作るか」という発想から始まっています。

それが徐々に、「顧客にとって本当に価値のあるサービスを、AIによってどのように高い生産性で届けるか」という考え方に変わりました。

吉永： 大きな転換だったと思います。

理由は、お客様の課題を深く理解すればするほど、「AIを導入すれば解決する」という問題ではないことが分かってきたからです。

私たちのお客様が抱えている課題は、もっと根本にあります。

受注情報をどのように管理しているのか。
在庫をどう把握しているのか。
生産計画を誰が、何を根拠に立てているのか。
どのデータを使って経営判断をしているのか。

そもそもの業務と、それを支えている仕組みに課題がある。

その状態でAIだけを導入しても、十分な価値は生まれません。

だから、私たちの中では順番が明確になりました。

最初にあるのは、お客様の経営・業務課題です。

その課題を解くために、現場業務をどう変えるべきかを考える。

必要な仕組みをIT・システムとして実装する。

そして、「理解する、設計する、実装する」というプロセスそのものを、AIによって効率化する。

AIは目的ではなく、あくまで手段です。

西森： 例えば業務をAIで自動化しようとしても、その前提となるデータが整っていなければできません。

データがあったとしても、業務フローそのものが整理されていなければ、やはり十分には機能しない。

一つずつ突き詰めていくと、最終的には「企業活動を支えている根本の仕組みをどうするのか」という話に行き着きます。

現在、私たちが「企業のOS」と呼んでいる領域です。

結果として、基幹システムというテーマに辿り着きました。

吉永： 私たちは二人ともコンサルティングファーム出身なので、「自分たちが何を売りたいか」よりも、「お客様にとって何が最も大きな価値になるか」を考える姿勢は強いと思います。

AIを使うこと自体が目的ではありません。

新しい技術を使うこと自体に価値があるとも考えていない。

目の前の会社を本当に良くするために、何を変えることが最も大きなレバーになるのか。

そこから逆算した結果として、現在の事業があります。

西森： 最初から「基幹システムの会社をつくろう」と決めて始めたわけではありません。

むしろ、お客様の課題を起点に一つずつ考えていった結果として、ここに辿り着いた。

今振り返ると、偶然というよりも、かなり必然性のある流れだったと感じています。

最初にあったのは、「生成AIによってソフトウェア開発の前提が変わる」という感覚でした。

SigmaBrainを創業する以前から、二人は約1年間にわたって事業仮説を立て、作り、顧客に提案しながら検証を重ねてきました。その探索の中で実際の現場へ足を運び、日本のモノづくりを支える企業が抱える本質的な課題に出会います。

その経験を経て生まれたのが、現在のSigmaBrainです。

現在掲げる「企業のOSを、次世代にアップデートする」という構想も、机上で考えた事業アイデアから生まれたものではありません。
一社一社の経営と現場に向き合い、本当に価値のあるものは何かを問い続けた先に形になったものです。

次回のVol.2では、さらに事業そのものを掘り下げます。

なぜ戦略コンサルティングファーム出身の二人が、「コンサルティング」ではなく「基幹システム」を選んだのか。

なぜ、これまで大手企業が中心だったこの領域に、今スタートアップが参入できるのか。

そして、SigmaBrainが考える「企業のOS」とは何なのか。