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【AIプロデューサー】文系でも技術系のプロになる働き方

【AIプロデューサー】文系でも技術系のプロになる働き方

    目次

    「事業開発でも個人のキャリア形成でも、『はやっているから』という理由だけで飛び付くと、大抵はうまくいかないものです」


    こう話すのは、ZOZOテクノロジーズのAIプロデューサーで『文系AI人材になる―統計・プログラム知識は不要』の著者として知られる野口竜司さんだ。


    2019年4月に現職に就く前の約19年間、野口さんはイー・エージェンシーというデジタルマーケティング企業で、13もの新規事業を担当してきた。


    現在のように「デジタルマーケティング」という言葉が普及する以前から、デジタル技術を駆使した様々なマーケティング支援の仕組みをつくってきた、事業づくりの達人だ。


    そんな野口さんが、これまでの経験を通じて痛感してきたことが、冒頭の発言につながっている。

    野口竜司さん
    ZOZOテクノロジーズ VP of AI driven business / プロジェクト・AI推進部部長 野口竜司さん

    では、どうすれば時代の半歩先を行くようなビジネスに携わるビジネスパーソンになれるのか。野口さん自身は、どういう経験を積むことでAIプロデューサーという最先端の仕事ができるようになったのか。


    影響を受けた書籍と共に振り返ってもらった。


    前例のない仕事が学びを深める


    立命館大学に入った当初は「広告代理店やメディア企業で働くのが楽しそう」と考えていた野口さんが、デジタル領域の仕事に興味を持ち始めたのは2000年前後のことだ。


    在学中、フリーのデジタルクリエイターとしてアート作品を作る活動をしていたこともあり、大きな社会変容を起こしそうなインターネットの技術に魅力を感じ、ネットビジネスに関心を持つようになった。


    「そんなタイミングで、もともと知り合いだったイー・エージェンシーの社長に『野口くん、ウチに来ない?』と誘われたのが、入社のきっかけでした」


    他に就職活動はせず、「社長が信頼できる人だったから」という理由で入社したイー・エージェンシーは、当時まだ10人程度の会社だった。


    そこから、海外事業を含めて200〜300人規模に成長するまでの間に、先述の通り13もの事業を育ててきた。


    「今で言うUXデザイナーが行うようなインフォメーションアーキテクト(情報構造設計)のコンサルティングサービスや、レコメンドエンジンのSaaSサービス、ビッグデータ活用を支援するサービスを立ち上げたり。新しい事業を育てることに奔走し、事業化してきました」


    他社がやっているビジネスをまねるだけでは勝てない。そこで、野口さんは常に「市場にまだないサービス」を模索し続けた。


    「UXコンサルティングの事業を立ち上げた時も、当時、体系立ったノウハウがまとまっている書籍や参考サイトは日本にはほとんどありませんでした。なので、顧客と一緒にプロジェクト進めながら、自分たちの手法を体系化していきました」

    野口竜司さん イメージ1
    (Photo:iStock / SeventyFour)

    新卒社員の頃から、会社の屋台骨を支える当事者意識を発揮してきたことは、野口さんのキャリアに大きな影響を与えている。


    異なる事業を担当するごとに、新しい知識を学ぶ習慣が身に付いたからだ。


    「ベンチャーのように、事業をニーズに合わせ、ピボット(業容転換)をしなければならない環境だと、『私はクリエイターだから営業はやらない』などと言っている余裕はありません。


    会社が生き残るために、新しい事業を始めたら、それに必要な知見を得なければならない。だから、自然と多様な分野のプロになっていきました」


    ただ、未知の領域に挑む時は、本を読むことも助けになる。実践と知識という2つの土台が、野口さんのその後の複合的なキャリアをつくった。


    大事なのは「つなげる」努力


    一段跳躍するキッカケになったのは、自身が戦略子会社の社長や事業統括の立場で新規事業を手掛けるようになってから読んだ『ストーリーとしての競争戦略 優れた戦略の条件』の存在だ。

    ストーリーとしての競争戦略

    野口さんはイー・エージェンシーでの中〜後期、ECサイトのレコメンドエンジンをクラウド上で提供するSaaS製品や、A/Bテスト(Webマーケティングの手法の一つで、施策の効果を同時並行で検証すること)、ビッグデータ分析の新規サービスを立て続けに生み出している。


    「この時期に読んで、印象に残ったのがこの本です。ビジネスの戦略とは、関連する様々な要素(静止画)をつなげて、まるで『動画(ストーリー)』のように鮮明に描かなければ意味がないという内容に共感しました」


    戦略をストーリーとして語るということは、「個別の要素がなぜ齟齬なく連動し、全体としてなぜ事業を駆動するのか」を説明するということです。(中略)

    個々の打ち手は「静止画」にすぎません。個別の違いが因果理論で縦横につながったとき、戦略は「動画」になります。

    ──『ストーリーとしての競争戦略』より


    どんなに素晴らしい事業アイデアを思い付き、課題を解決できる技術があっても、それだけでユーザーの支持を得るサービスは作れない。


    事業の断片的な要素でしかないからだ。


    「だから私は、新規事業を始める際、市場参入からその後の展開までをまとめたストーリーマップを作るようにしていました。事業を始める前から『これはいける!』とイメージできた時は、事業がうまく伸びるものです」


    例えば、グーグルのビッグデータ管理ツールを用いたデータ分析事業を手掛けた時は、業界内では後発だったこともあり、初期費用を無料にすることで顧客獲得を優先した。


    それだけなら他社にもまねできそうだが、新規顧客を獲得した後の継続利用を考え、最初からカスタマーサポートへの人的投資を惜しまずに行った。


    「シンプルな例ですが、こうやって、マーケットシェアを広げる施策からその後のサポート体制までの流れをストーリーとして細やかに描くことで、初めて成功に近づけるのだと学びました」

    野口竜司さん イメージ2
    (Photo:iStock / LightFieldStudios)

    AIのビジネス活用も同じだという。野口さんは、よくAIを「新しく入ってくる中途社員」に例えて説明する。


    企業が中途を採用する理由は、単純に人手が足りないから、社内にない知見が必要だから......などと様々だ。一方の中途入社の社員には、当然ながら得意・不得意がある。


    「採用活動は、こうした点を踏まえて『この業務は中途入社のAさんにお願いする』『でも、Aさんのアウトプットは既存社員のBさんにチェックしてもらったほうがいい』などと、入社後の鮮明なストーリーがあって初めてうまく機能します。AIの現場採用においても、人材の採用と同じことが言えるのです。


    AIは万能ではないので、人や既存システムとの“チームワーク”を考えながら、どの業務をAIが担い、どの部分を補足すればいいのかをきちんと設計してから導入しなければなりません」


    この“つなぐ”プロセスを、「あきれるぐらい非常識にやり切る」ことが、事業を成功させる肝になるという。


    スキルの掛け算は狙ってやれない


    この「あきれるぐらいにやり切る」という考え方は、個人のキャリア形成でも同じだと野口さんは感じている。


    転職や評価面談の場では、よく「将来を考えて、この経験を積んでおいたほうがいい」というアドバイスを聞く。しかし、野口さんは「下手に逆算して、計算高くキャリアをつくろうとしても、うまくいかない」と話す。


    「それよりも、とにかく目の前の課題解決に取り組んだほうが、結果としていろんな『スキルの掛け算』ができるようになります。私自身も、担当事業を育てるために、無心でやってきたからこそ、見えた景色があります」


    その一つが、AIプロデューサーという現在の仕事だ。


    学生時代、ゲーム理論というAIや機械学習のベースとなる数学モデルを学んではいたものの、その後、関連技術の最新動向を追ってきたわけではなかった。


    それでも今の仕事ができるようになったのは、イー・エージェンシーでビッグデータ解析やA/Bテストの事業を運営する中で、AIを使ったソリューションを学ばなければならない機会が増えたからだ。


    「2010年代の半ばくらいまで、ビジネスサイドが学べるAIの参考文献はほとんどありませんでした。なので、最初は知り合いのAIエンジニアに声をかけまくって、分からないことをその都度学んでいました」


    先に課題ありきで仕事をつくり、解決に向けて過去とは違うアプローチで行動する——。この繰り返しが学びを増やし、新境地を開くことにつながっていく。


    無意識にやってきたことを言語化し、さらにアクセルを踏むきっかけとなったのは、堀江貴文氏の著書『多動力』だった。

    多動力

    「ZOZOテクノロジーズに転職する前後から、複数のベンチャーでAI顧問をするなど、パラレルワークを始めていたこともあって、この本を読んで『もっと同時並行でいろいろやっていいんだ!』と背中を押されました」


    顧問業の他にも、2018年からマーケティング技術の大規模カンファレンスの『アドテック東京』のアドバイザリーボードに就任するなど、積極的に活動の場を広げているのは、野口さん流の「多動」の表れだ。


    1億人を変えるため100人に貢献


    「今まではデジタルマーケティングの領域で様々な事業テーマを手掛けてきましたが、これからの人生はAIプロデューサーとして『AIの社会実装』を進めること一本にテーマを絞って、いろいろと仕掛けていきたい」


    現在の目標をこう語る野口さんが、その実践を進める上で、刺激を受けた本がもう一冊ある。ヤフーCSO(チーフストラテジーオフィサー)で、データサイエンティスト協会理事の安宅和人氏が書いた『シン・ニホン』だ。

    シン・ニホン

    野口さんが書いた『文系AI人材になる』から数カ月後に出版されたこの本を読んで、心が震えたという。


    「私が自分の本で伝えたかったのは、普通のビジネスパーソンもAIを使いこなして社会を変えてほしい、そのためにはこれだけの知識を得てほしいという思いでした。ただ、『シン・ニホン』はもっと俯瞰的な視点かつ、国家戦略レベルでのデータ × AI活用を具体的に提言していて、視座の高さに感服しました」


    データ × AI、バイオ技術、土木・建築技術、電気電子技術、医療技術、その他もろもろの科学的な知識やそれらを適用する技術は大事だが、それだけでは未来の創造につながらない。こんな課題を解きたい、こんな世界を生み出したい、そういう気持ちなしで、手なり以外の未来など生まれる理由がない。

    ──『シン・ニホン』より


    本を読んだ後、著者の安宅氏と何度か意見交換をする機会を得た時も、課題解決に取り組むアプローチの違いに気付かされた。


    「例えば、私の本のタイトルにある『文系AI』という表現についても、AI活用で本質的に必要となる理系の若者たちを排除しているように感じさせてはダメだと(苦笑)。政策レベルで、文系・理系を問わず広くAI教育を進めていくような働きかけをしなさいとアドバイスしていただきました」


    世の中を動かしたいなら、とにかく大きくやれ。そんな安宅氏の助言にも感化されながら、AIのビジネス実装と、そこから生まれる社会変革に取り組んでいきたいと語る。


    「いきなり大きな変化を生み出せるとは考えていません。事業づくりも同じですが、まずは小さな成功体験をつくることが大切です。例えば、1億人いる中の100人でいいので、すごく喜んでくれるような課題解決をする。そして、それをやり切る。大きな貢献は、その後にしかできません」


    一つ一つの課題と向き合い、その都度、目の前にいる人や身近な人に貢献をしていく。この行動を重ねることで、貢献できる量が雪だるま式に大きくなっていくと野口さんは経験から知っている。


    その前提で、これから社会に出る学生や、若手ビジネスパーソンへの推薦書を聞いたところ、安宅氏の別の著書『イシューからはじめよ』を挙げてくれた。

    イシューからはじめよ

    「この本を読めば、世の中には、イシューから始まっていない仕事がどれだけあるかが分かるからです(笑)。つまり、問題を解く前に、どんな問題を解くべきかを見極めるのが大切だということ。どんなスキルを習得するよりも、この視点を持って仕事をすることが、成果を上げる近道になると思います」


    (取材・文:伊藤健吾、取材・編集:佐藤留美、デザイン:國弘朋佳)


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