新卒1年目で立候補し、AI領域の事業を設立した若手カンパニー社長の実体験や意気込みに迫る｜メンバーズのIR note

新カンパニー設立と運営を通じて次世代の経営人材の育成を図る「カンパニー社長公募制度」。新卒1年目で手を挙げた若手カンパニー社長に、実体験などを話してもらいました。

前回記事「採用規模を急拡大させている理由と戦略を解き明かす」では、「カンパニー社長公募制度」について、以下のようにご紹介しました。

今回は、今年1月に「カンパニー社長公募」へ立候補し、7月にAI領域のカンパニー設立を果たした秋元 幸太郎さん（2021年 新卒入社）にその実体験や意気込みを話してもらいました。

メンバーズグループの今後の成長を担う若手カンパニー社長の素顔に迫ります。

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大手企業だけどベンチャー気質、職人気質の高い会社だけど仲間意識を持つ、そんな組織風土に惹かれた

－ なぜメンバーズに就職したのですか？

元々、AI・機械学習の領域で事業を立ち上げたいと考えていたので、若手に裁量を与えてくれる会社を探していました。

メンバーズグループは東証一部（現在はプライム市場）に上場していて、当時の社員数は1,000人を超える大企業なのに、組織・風土ともにフラットな会社で、良い意味でベンチャー気質を持っていると感じました(笑)

社内カンパニーの一つである、メンバーズデータアドベンチャーカンパニーは、現カンパニー社長の白井恵里さんが新卒3年目で設立しました。その実績からも、年齢や職歴を問わず、社員の積極的なチャレンジを推奨していることが外からも感じ取れたので、就職することを決めました。

－ いずれ事業を立ち上げたいと考えていた身としては、メンバーズのどこに惹かれたのでしょうか？

AI・機械学習の領域に集まるエンジニアは、一人で黙々と作業をしたい職人気質の人が多い傾向にあると考えています。

自分がこの領域で事業を立ち上げたら、異なる技術や知見を持った人たちがチームとなって、仲間とともに様々なことにチャレンジし、成果を創出していくことを目指したいと考えていたので、メンバーズグループのコアバリュー「貢献」「挑戦」「誠実」「仲間」に惹かれました。

－ 入社してみて、どうでした？

ベンチャー気質があり、様々なクリエイターがチームとなって成果創出にこだわるメンバーズの組織風土は、名実ともにその通りであったと感じています。

メンバーズグループが手掛ける「運用」は、与えられた仕事をただ繰り返し取り組むのではなく、100の仕事があったら120の仕事にチャレンジするような、チームで常にお客さま企業の成果向上・事業成長を目指す事業です。組織風土・事業内容がしっかりリンクしていることも体感しました。

入社後は、当時最年少で事業を立ち上げたカンパニー社長のもとでデータ解析系の案件に携わった

－ 入社後はどんな仕事をしていましたか？

入社して研修を受けた後はメンバーズデータアドベンチャーカンパニーに配属され、データ解析系の新規案件に取り組みました。

あまり経験がなかったプログラミング言語を急ピッチで修得しつつ、提案書を作成して受注し、急展開の中で社会人生活がスタートしていました(笑)

それからしばらくは「5~10年後に芽が出るといいね」といった、研究開発要素が大きいデータ解析系の3つの案件に取り組んでいましたが、1月頃にカンパニー社長公募の呼びかけがあり、立候補しました。

－ 新卒3年目で事業を立ち上げた白井 恵里さんのもとで働いてたんですね。

当時最年少の新卒3年目で事業を立ち上げ、4年で100人規模のカンパニーにまで成長させた白井さんの存在も、カンパニー社長公募に立候補する後押しとなりました。

毎年1~2回実施している「社長公募制度」について

－ 新卒1年目でしたが、よく立候補しましたね

就活生の頃は、十分な社会経験を積みたいと考えていましたが、働いているうちに「これ以上のスキルや、肌感として得られるものを求めるのであれば、実際に事業を立ち上げてみたほうが早い」「数年間働いても全てを必ず修得できるとも限らない」と考えるようになりました。

2022年1月のカンパニー社長公募で提示された事業テーマには、自分がいずれ事業を立ち上げたいと考えていた「AI・機械学習」の領域もあったので、手を挙げました。

－ なぜAI・機械学習の事業領域に注目したのですか？

AI・機械学習の領域にはもともと関心がありましたが、メンバーズグループの既存領域とは被らないことにも価値を感じていました。全く新しい領域であれば、新しいお客さま企業とも繋がれる可能性があり、メンバーズグループとしての幅を拡げられます。

以前所属していたメンバーズデータアドベンチャーカンパニーは、機械学習も手掛けている一面もあり領域が近いため、棲み分けは明確にしていきたいと思っています。そのため「AI・機械学習」領域の中でも自然言語処理や画像認識技術などの「AI」領域へ、特に焦点を当てています。

－ どのように具体的な事業計画へ落とし込んだのでしょうか？

日本全体でデータ領域の人材が不足する中、その中でもAI人材は圧倒的に枯渇しています。メンバーズグループは2030年までに1万人のデジタルクリエイター輩出を目指していますが、既に足りていないAI人材を取り合うのではなく、未経験者を育成していった方がいいと考えています。

そこでGoogleのAIプラットフォームを活用していくことで、育成コストと初期の学習負荷を減らしながらAIスペシャリストとして育て上げ、「企業のAI利活用を支援する事業」を展開していけるのではないかと考えました。

このようにカンパニーとして事業を展開し、ゆくゆく規模を拡大してメンバーズグループの成長をリードしていくためにも、採用・育成・提供価値がしっかり連動していくことを重視した結果、今回の事業構想が固まりました。

また、僕がいたメンバーズデータアドベンチャーカンパニーは、勉強会やチャットQ&Aがかなり盛んでした。AI・機械学習の領域もクリエイターごとに得意領域が明確に分かれるので、みんなで知見を深めながらコラボレーションしていけるカンパニーにしていきたいですね。

"正しい"AI利活用ができる社会を目指す

－ 企業のどのような課題・ニーズに着目したのですか？

映画でみるようなAIは、まだまだ存在していません。でも「AIや機械学習ってなんでもできそう」という誤解は未だに根付いていると感じています。他にも「未知のテクノロジーだから馴染みづらい」とも捉えられている節もあります…。

あくまでAI・機械学習は、モノづくりや課題解決のために持つべきツールの一つにすぎません。

現場においても概念実証がしっかり行われず、「最終的にどのような状態になる」という認識がすり合わされないままにプロジェクトが進んでしまうケースをよく耳にしますが、「AI・機械学習を使うかどうか」を"正しく"判断できるようコミュニケーションをとることが大切です。

そのため、お客さま企業のシミュレーションや最終成果物において「AI・機械学習が不要であれば使うべきではないです」とはっきり伝えていきたいですね。

－ カンパニーの成長を通じてメンバーズグループ・社会全体をどのようにしていきたいですか？

AI人材はとても高給な人材でもあります。日本全体でも"正しい"AIの認識・活用にはまだまだ至っていないばかりに、まだまだ相応の評価がなされていないとも感じています。

”正しい”AI活用を推進することで、AI・機械学習を「成果創出や事業成長に到達できるツール」へと変えて、AI人材の評価を高めていきたいです。

そのうえでメンバーズグループが目指す「クリエイターの価値向上」をリードし、そして日本全体のクリエイターの価値をあげていける、そんな事業を作りたいと考えています。

編集後記

事業構想を実現するために0から起業すると様々なリスクがありますが、当社の「カンパニー社長公募制度」は、メンバーズグループというプラットフォームの中で様々なリソースを活用して事業を立ち上げることができます。

そのため若手でもダイナミックにチャレンジできる環境が用意され、メンバーズグループ全体の採用力・成長力を高めることにも結び付いています。

今回の記事のほか、より深く当社についてご紹介する記事は『メンバーズをもっと知る』マガジンにも揃えています。ぜひ併せてご覧ください！

最後までお読みいただきありがとうございました。

（取材・文：井上）