私たちは先端のアルゴリズムとリアルへの実装力を強みとして、リアルな現場のデジタル化に取り組んでいます。そのような会社で、社員には普遍的な能力を育んでもらいたいと考えています。これらのビジョンと育成目標を実現するには、Lightblue自体が成長する必要があります。そこでここからはLightblueの事業計画と社員のキャリアパスを紹介します。
事業計画
私たちの事業は大きく分けて2つの軸があります。一つはアルゴリズムのライセンスを軸としたdevで、もう一つはクライアントごとの個別の課題を解決するdeltaです。また、devには人にフォーカスした画像解析ヒューマンセンシングと情報抽出に特化した言語処理textaがあります。
Delta
Deltaが現在の主力事業です。継続的な取引のあるクライアントも存在し、提案から契約・開発までのフローが確立しており、事業の継続に貢献しています。deltaで培った技術をモジュール化し、devに統合するといったフローも確立しており、devへの貢献の観点からも非常に重要な事業です。
deltaにはリアルの現場のデジタル化に向けたコンサルテーション事業も含まれています。コンサル事業についても、デジタル化のニーズや技術の適用先を考える上で非常に重要な役割を担っています。現場を知っているお客様とディスカッションを重ねることで、既存技術の活用先が決まるだけでなく、次の開発に生きる情報が得られることもあり、devの開発に生きます。また、データに基づいた意思決定支援にアルゴリズムを用いることで、社員の論理的思考力や課題発見力が磨かれます。
Dev: Human-sensing
リアルの現場のデジタル化においてヒューマンセンシングは欠かせない要素です。Deep Learningの登場により画像解析技術は急速に進歩し、一部の分野では人の認知能力を超える例も出てきています。Lightblueでは基礎技術のキャッチアップのためにも、お客様から依頼があれば良品不良品判定等も行いますが、案件ごとに利用するアルゴリズムの変更が必要なことが多く、少なくとも対象に特化した多くの教師データが必要になります。対してヒューマンセンシングでは、フィールドごとのカメラの画角や服装の変化への対応は必要ですが、そのレパートリーは多くなく、deltaでの実績をdevに蓄積するにあたって効率が良くなります。このような理由から、Lightblueではヒューマンセンシングをdevの柱においています。
Dev: Texta
画像解析と同様にリアルの現場のデジタル化に不可欠な要素が自然言語処理技術です。
特に、情報の構造化という観点では、情報抽出技術が鍵になります。従来の一致やハミング距離による検索では、対象の単語の情報しか用いていませんでしたが、Deep Learningによる言語処理を行うことで、前後関係や文章全体の意味関係を考慮した情報検索を行うことが可能になります。このような技術を活用することで、文章で記載された非構造化データを構造化することができ、リアルの現場のデジタル化を加速できると考えています。
DevとDeltaの関係
ビジネスモデルとしては、ライセンス事業をメインとしたAIベンチャーとなります。
deltaとして行っている受託形式のビジネスは、様々な産業の現場を理解し、技術と社会ニーズをマッチさせていく過程において非常に重要です。一方で、労働集約型のビジネスなため安定していますが、スケールさせるのが難しいです。
devでは、様々なニーズにこたえることが可能である汎用的な機能を提供します。アルゴリズムの改善は必要ですが、1つのソフトウェアで多くのユーザに使ってもらうことが可能になり、ニーズが高い課題解決を行うことで、収益を非連続に伸ばすことができ、また社会に対するインパクトも大きくなります。
このように、技術的には、devのモジュールを活かしてカスタマイズしdeltaを遂行し、deltaで培った技術をモジュール化しdevに統合すると行った開発スタイルになっています。
また、ビジネス面では安定したdeltaとチャレンジングなdevという2軸ですすめることで、継続的に成長しつつ非連続な成長を目指します。