これからのSaaSの勝ち筋は、コミュニケーションとデータの循環にあり──PKSHA Technologyとマネーフォワードが描くコンパウンド戦略のキーワード

山田プロダクトを併用するユーザー数が増えるにつれ、「データ」を一つの軸としてプロダクトの改善を行っていく必要性がどんどん高まっています。さらに、そのデータをオフィス業務効率化や資金繰りの改善、フィンテックサービスへとつなげていく。SaaS×フィンテックをどう実現していくかが、現在の課題です。

口で言うのは簡単ですが、意味のある開発を進めていくのは非常に難しいですね。

池上セグメントが異なるため一定のハードルはありますが、逆に言えば、双方から見てそこにホワイトスペースがあるということです。制約やチャレンジ要素はありますが、チャンスという意味で捉えると、非常に可能性のある課題だと感じました。

山田そうですね。SaaSとフィンテックの結節点となるのが「データ」であり、これをうまく活用していきたいと考えています。

池上マネーフォワードさんは世の中的にもSaaSのイメージが強いと思いますが、PKSHA全体でAI事業を行っているという認知はされやすい一方で、SaaS事業については、まだ十分な認知が取れていないと感じます。

山田確かにPKSHAさんはAI企業というイメージが強いです。そこからどのようにしてSaaSを含めた現在の事業構造に進化してきて、SaaSでは具体的に何を狙っているのかなどをお聞きしたいです。

池上現在は、企業と消費者の間のサポート、例えば人が行っていた電話対応の代替などでの展開ですが、最終的には、SNSなどでのコミュニケーションの問題解決など、より広い範囲でのコミュニケーション課題の解決を目指しています。

山田私たちもバックオフィス向けのSaaSを開発する中で、現場におけるコミュニケーションの負荷について考えることが多くあります。クラウドツールには、業務効率化という観点だけでなく、「コミュニケーションを円滑にする」という側面もあると考えています。

経費精算を例にとってみると、例えば紙での申請では現場担当者の記入ミスが発生しやすく、経理担当者が適宜、紙の書類に付箋を付けて差し戻すといった作業が発生します。これはコミュニケーションの負荷であるとも言えます。

それがクラウド化することで紙を扱う負荷が軽減され、さらにシステムが自動チェックしてくれることでミス自体を防げます。業務効率が上がるだけでなく、従業員同士のコミュニケーションストレスも減らすことができるのです。

池上経費精算に限らず、プロダクトのUXが良ければ良いほど、負荷が大きいコミュニケーションや不要な作業は発生しにくくなりますよね。

山田はい。当初は紙での作業時間を短縮するためにクラウドシステム化しようと考えていたのですが、実は仕事の負担は時間的なものだけではないですよね。時間は短くても心理的な圧迫感を感じるようなコミュニケーション上のストレスがある。そのことに、SaaSを提供していく中で気づいたんです。

山田10～20年前のオンプレミス型のバックオフィスシステムでは、インターネットに接続されていないため、バックオフィスの担当者と従業員の間にどのようなコミュニケーションが発生しているのかをベンダー側が詳細に把握することができませんでした。もちろんヒアリング等で把握はしていたはずですが、リアルタイムでの改善による解決は基本的に不可能でした。

ところがクラウドシステムは、バックオフィスの担当者と従業員間のコミュニケーションを詳細に確認し、リアルタイムで改善できる。今ではそこにAIを付加できるので、非構造的な情報まで対象にした把握や改善も進めやすい。まさに今、改めて、SaaSがコミュニケーションの負荷を軽減するために適したツールであると言えると思います。

池上もう一つ、SaaSにはメリットがあります。そもそも、どんなコミュニケーションにおいても、時代や取り巻く環境によって「正解」は常に変化していきます。SaaSであれば、その変化に合わせてプロダクトそのものをアップデートすることができるんです。

加えて、PKSHAの場合はプロダクトの中にあるAIそのものをアップデートできるので、そのとき現場が望む最適なコミュニケーションに近づいていくことができます。これが、5年間の使用を前提にウォーターフォールで作り込むシステムとSaaSの大きな違いです。

山田確かにその通りです。SaaSは「永遠のβ版」と言われますが、人と人とのコミュニケーションもお互いのバックグラウンドや知識によって常に変化していき、永遠に改善し続けられる性質のものです。データが変化し、会社の状況や課題が変わっていくことで、提供すべき機能も変化していく。そういう意味では、SaaSとコミュニケーションには、メタ的に共通する部分が非常に大きいですね。

山田マネーフォワードはとにかくプロダクトの数が多く、これまではそれぞれが個別にデータを蓄積してきました。個々のデータをそのプロダクト内だけで活用してAIを適用するところまではできているのですが、全プロダクトを横断してデータを活用していくことが、まだできていません。今後の展開を考えると、これらのデータをどうやって一つの「器」に入れて活用できるようにするかが課題です。

池上確かに30以上のプロダクトのデータに対して、何を共通で見るべきか、共通で見ても意味のないものは何かを見極めて、データプールやミドルウェアに投資すること、さらにそこから価値を引き出すことは、非常に難しい課題だと思います。

山田例えばフィンテックサービスの与信モデルを構築する場合、我々が持っていて使えそうなデータには、入出金データ、一時点のB/S残高、売掛金や預金などの資産側のデータ、支払予定や借入金などの負債側のデータ、入金の回収時間軸など、様々な種類があります。

しかし、これらをどのように一つのモデルに統合していくかは非常に悩ましいですね。技術的なハードルも高いですし、統合したデータをどう扱うかという点も難しい課題です。

池上そこが生成AIの導入によって変わってきました。従来は構造化されていないとデータとしての解釈が難しかったものが、生成AIの登場により、構造化されていない長文データや対話データを、構造化されたデータや数値に置き換えることが容易になってきました。

さらに現在では、商品の企画書からマニュアルを作成し、そこからQ＆Aを生成すること、対話の中で新たな「正解」が見つかったらAIがそれを把握してQ＆Aに追加することなども既に機能として実装しています。従来、コミュニケーション領域では、人と人の対話を通じてマニュアルを作成・更新・修正していましたが、その作業の8割から9割がAIに置き換えられるようになっています。

山田AIの活用方法までをユーザーに「自分たちでやってください」というのは、なかなか難しいと思います。しかし、我々のようなSaaSベンダーが、AIをプロダクトに落とし込んで提供することは可能です。SaaSプロダクトにAIが内包されている状態であれば、AIを取り込んだ実用的なサービス展開は十分可能だと考えています。

池上その際にSaaSが強みになるのは、業務カットでプロダクトが設計されている点です。例えば大企業の全社規模で全てのマニュアルや対話を拾ってきても、データの範囲が広すぎて逆に活用できなくなりますから。ある程度の区切りがあることで有意義なデータの活用ができるんです。経理なら経理、会計なら会計という区切りがまさにSaaSの提供価値です。

山田おっしゃる通り、業務ごとにプロダクト設計されているのはSaaSならではの特徴です。その中でもマネーフォワードの難しいところは、やはり多数のプロダクトに細分化されている点です。例えば何かの課題に対し、「この３プロダクトを掛け合わせた方がAIを実装しやすい」と思う場面もあります。ここは少し工夫が必要なポイントです。

池上30以上のプロダクトを横断しようとすると重複も生じそうですし、すごく複雑なパズルのようになりますよね。ただ、それが実現すると、有意義なデータ同士がきちんとプロダクトをまたいで参照され、価値につながっていく。そこにチャレンジする面白みはありそうです。

山田そうですね。これは本当にやりがいのあることだと思います。

山田そうなると、我々だけの都合ではどうにもできないことがあり、「SaaSベンダーをまたいだデータの取り扱い」もまた、大きな課題として残っています。

池上それは御社に限らず、なかなか避けては通れない話だと思います。データを中心に据え、その周りには私たちのプロダクトだけがあるというよりも、外部のシステムも含めて存在し、そことも適切に接合できる仕組みができると理想的ですね。

山田コンパウンドの本質は、自社プロダクトと自社データを中心に考えるのではなく、あくまでも「ユーザーデータ」を基軸に考えていくことだと思います。今後はSaaS企業のM&Aが増えていくと思いますが、その際にも、ベンダーを超えたユーザーデータの活用や連携を考えていくことが重要になるのではないでしょうか。

池上現在特に課題と感じているのは、カスタマーサクセス（CS）の部分です。それぞれのクライアント企業に対して、単一プロダクトのCSを行っていた人たちが、複数プロダクトでデータ活用を推進するためにはどう振る舞うべきか。CSの価値をどう引き上げていくか。このあたりは従来とは異なるアプローチが必要で、非常に興味深いチャレンジだと考えています。

山田基本的にSaaSのつくり方は、「データ」というより「業務オペレーション上の課題」が起点になります。発想の順序が逆なんです。なぜなら、そちらの方が核を外さないというか、ユーザーに本当に必要なものが提供できると考えるからです。ただ、その結果データが蓄積され、そのデータを軸に、別の業務をより効率化できるSaaSをつくる。そこで初めて「コンパウンド戦略」という形になると思います。

そう考えると、2つ目のプロダクトをつくる前に、1つ目のプロダクトを成功させる必要があります。1つ目のプロダクトを成功させたベンダーだけが次に進める。それが大きな参入障壁になります。

1つ目のデータを活用して2つ目、3つ目のプロダクトをつくる際には、インサイトが得やすいのは間違いありません。そのため全く別の競合が初めてのプロダクトを作る場合と比べると、競争優位性を持てます。そうなれば、プロダクトの立ち上がりがスムーズですし、ARRも加速度的に伸びていくのは間違いないと思います。

池上従来は、各プロダクトの目線からアップセル・クロスセルを頑張って行っていましたが、今後はデータを見ることで顧客課題を把握し、CSの延長で「この課題はこのプロダクトで解決できそうですね」と、自然に2つ目3つ目のプロダクトが使える状態になっていくと思います。

池上ある程度データ基盤ができて、プロダクトをまたいだAIの循環構造ができるまでの期間は従来と同じような成長率になりますが、それらが整えば指数関数的に大きく伸びるタイミングが来ると考えています。PKSHAとしてはそこにこの1年かなり投資してきたので、下期以降から成長カーブが上向いていくと想定しています。

山田成長しているSaaS企業は、毎年ARRの純増額が増えていきますよね。その構造を分解していくと、池上さんがおっしゃったような要素になるのだなと改めて思いました。

池上私の担当しているコミュニケーション領域は、マネーフォワードさんの事業領域と比べると、SaaSとしてのTAM（最大市場規模）はそれほど大きくないと考えています。プロダクト単体でカバーできる市場はある程度成熟しているので、複数プロダクトに適用された複数のAIをつくり、扱えるデータ量と速度が上がっていくことで伸ばしていけるのではないかと考えています。

山田コンパウンド化することで価格も設定しやすくなりますよね。プロダクトごとのオンボーディングコストが下がっていくので、例えば「導入支援」として有料のプロフェッショナルサービスを提供する必要がなくなります。

池上私も、コンパウンド化による効果が最も高いのは「提供価値が高まり、それに伴い一企業あたりの契約ボリュームが大きくなること」だと思います。複数プロダクトを使う価値を感じることで、結果的にプロダクトを重ねて導入され、顧客単価は競合より高い状態になるでしょうね。

山田プロダクトごとのプライシングというよりも、トータルでの提供価値に対してのプライシングという考え方ができるようになるのが大きいですね。単品で勝負している競合よりも戦いやすくなります。

山田マネーフォワードはこれまで、お金が動いた「裏付けとしてのデータ」を扱うビジネスをしてきました。次のチャレンジは、「実際にお金を動かすこと」にあります。資金繰りを改善する、決済するといった金融サービスに注力していきたいと考えています。

池上お金の「データのみ」を扱うところから、より本質的にお金を動かすビジネスにも入っていくということですね。

山田資本力の差を克服するためには、これまで培ってきたデータをいかに活用するかが重要です。コンパウンド的な発想でプロダクトを作ることで、独自の優位性を確立できると考えています。マネーフォワードはフィンテックだけでなくSaaSで蓄積したデータも保有していることが優位性になるので、それらを組み合わせることで、価値を生み出すことができると思います。

池上最も着目しているのは、コミュニケーションのチャネルがどんどんマージされていく未来です。従来は、電話なら音声だけ、チャットならテキストメインというようにチャネルが分かれていました。しかし本来、コミュニケーションは視覚も聴覚も含めた総合的なものですよね。

例えばマニュアル一つとっても、テキストだけでなく図解や動画など、様々な形で表現し、使う人が最も得意とする形に合わせて使えるようなスタイルを実現したいと考えています。そのようなコミュニケーションの変化をいかに私たちが先導していけるかが、今最も面白いテーマです。

山田基本的に、ほとんどの業務はコミュニケーションをベースに成立しています。そこに、コミュニケーションSaaSの面白さがあると思います。例えば、マネーフォワードの一つひとつのプロダクトの中にもコミュニケーションは発生します。そこに、ベースとなる要素技術として、PKSHAさんが開発されているようなAIが組み込めると、プロダクトの提供価値がもっともっと上がるはずです。

もちろんPKSHAさんの自社SaaSもありますが、将来的にはPKSHAさんがつくったAIが全てのSaaSの中に組み込まれているような世界観がつくれるかもしれませんよね、これが一つの理想的な事業展開なのだと思います。

どのベンダーのサービスにもPKSHAさんの要素技術が組み込まれていれば、先ほどの話にも出たベンダーをまたいだデータ活用もより進んでいくのではないでしょうか。コミュニケーションSaaSは、対ユーザーはもちろん、対ベンダー、アライアンスという観点でも、非常に可能性のあるマーケットだと考えています。

池上そこまで行くには非常に難易度は高いのですが、おっしゃる通りです。例えば、大企業では、業務ごとに使うシステムが違い、全部で20ものシステムを触っているようなケースがあります。20のシステムのUIに合わせて人が対応するというのは本来ストレスなはずですから、もっと自分なりにアレンジされた単一のインターフェースになることが理想です。

現時点では、R&Dの要素が多分にありますが、PKSHAの事業開発のスピードの速さは驚異的だと実感しています。世の中の変化に応じて、急速にR&Dを行い、いち早くSaaSに取り込んでいけるという強みを生かしてプロダクト展開をしていきたいです。