Startup Studio of Data Science

久米村隼人 Hayato Kumemura / 株式会社DATAFLUCT 代表取締役CEO

23 min readSep 26, 2020

独立して2年が経ちました。この1年でデータサイエンスのサービスを14本ローンチしてみたら、本当にやるべきことが見えてきた、という話です。

今回の内容

a Venture Builder
フルリモートマネジメント
火がついた導火線
プラットフォーム戦略
Spirit of Data Science

1.a Venture Builder

独立する時に

“データで世界を変えるベンチャービルダー”

という自分のキャッチコピーをつけてみた。これから独立しようと思っている人が最初にやるべきことの一つ。

久米村隼人＝FACTORIUMと言う株式会社の由来は、FACTORIAL（階乗）という名前から来ている。

0!=1

1!=1

2!=2

3!=6

・・・さて、

10!（10の階乗は？10のファクトリアルは？）は？

10!=3628800

という軽く300万を突破する。

だから、階乗（ファクトリアル）は

「！（びっくりまーく）」

という。

思った以上に、びっくりするくらい、大きくなる、と言う意味。

私が理想とする事業は最初の1年、2年は誰も気に留めない事業かもしれないが、10年立てば、その市場を支配するような大きな事業になる。

自分が連続的に仕込んだ事業がいつしか社会の当たり前になることを信じている。それはちょっとイタイことかもしれない。

数学的高い素養と事業開発の素養を併せ持った自分にこそできることが最も価値が出せるはず。

FOUND 100
10!となるような事業を100社分生み出す。

というが、FACTORIUMのミッションであり、その仕事はVenture Builderである。やはり、これはかなりイタイと思うだろう。

2年前、私はこれから独立するんです、と言って、そういう会社名の由来であると話していた。税理士・弁護士・銀行員・Yentaであった人はみんな笑ってくれました。当時の人たちはみんなジョークだと思って笑った。

FACTORIUM update -vol.1.令和の渋沢-

FACTORIUMの近況報告と最近の取り組みについて、Mediumで実験的お届けしてみます。

medium.com

1年で14本のサービスをローンチしてみた。

実際のところ、着々とサービスローンチを進めてきた。

a Venture Builder

そう名乗るからには、事業を自ら生み出し続ける。

実のところ、時給5万円程度のデジタルコンサル事業で稼いだほとんどのお金を新規事業に投資した。資本金100万円ではじめたFACTOIRIUMグループ（3社）は様々な人の支援により、1年間で14本のサービスをローンチできた。

FACTORIUM Group Portfolio

月に1本くらいのペースでサービスを世の中に解き放つと決めたわけではないけれど、これくらいのペースがちょうどいい。

さて、みなさんが、聞きたいのはこういうことでしょう。

Q：それでやってみてどうだったか？うまくいったのか？

答え：コロナの影響を受けて大外しました。（笑）

リリースしたのがほとんど今年の2月〜4月だった。運が悪い。店舗支援ものサービスが多かったり、農業や古い産業をターゲットにしたサービスが多かったため、コロナの影響をもろにうけた。

多くのプロジェクトの開発を止めたり、営業を止めたりして、プロダクトが大空振りだった。気持ちいいくらいに敗北した。

Q:うまくいっているものはあるか？

答え：少しはある。

結論、サービスをローンチしたことでいろんなことが見えてきた。

まず、reporuはサービス改善を行い、これから資金調達を迎えるくらい成長できた。日々サービス改善しているので是非使って欲しい。

https://reporu.team/

次に、DATAFLUCTのDX関連サービスがかなりブレイクした。リモート化のおかげで移動時間がなくなり、営業時間が増え、3倍のアポをとることができた。

今、空前のDXブーム。追い風、おいかぜ。おかげさまで大きな売上が作ることができ、デッドファイナンスも可能になり、死なない会社になることができた。我々はコロナの波を乗り越えた。

DATAFLUCT wasNOT Dead! DATAFLUCT will never die.

ラウンド１、これまでの自社プロダクトは不発だった。しかし、スタートアップなんて、死なない限り、再チャレンジ有効である。

Q：今、20本のプロジェクトをどうやってまわしているのか？

答え：いや30本以上。ここまでは業務委託だけで。

各プロジェクト予算をつけて権限委譲を駆使して推進している。これを自由と責任の経営という。正社員がいなくても20–30本程度の新規事業開発は同時にできる。

今は、成長スピードに追いつかなくなり、もっとエンジンを、アクセルを、ロケットスタートを、かけたいとおもい、正社員雇用を急いでいる。10月、11月ともう5,6名ほどのメンバーの入社は決まっている。

そして、それでも足りない。

2.フルリモートマネジメント

フルリモートで新規事業を作る組織マネジメントについて言及する。

ベンチャービルダーの活動の半分は、「人をやる気にさせ続けること」である。アベンチャーズのS.H.I.E.L.D.長官ニックフューリーのように優秀なメンバーを集めて、誰をキャストとして迎えるのかをプロデュースをする。プロジェクトごとの最強のチーム、アベンジャーズを作り、動かす。

これが最も重要で模倣困難なスキルである。

そこで、なるべく仕組み化しようと考えた。30のノウハウやルールを決めて、これを共有してなるべく組織を自律的に受けるようにする。

このブックは自分のために書いてきた記録から生まれた。OKR（目標）を立てて、達成するまでの３ヶ月サイクルで回すものである。

これを考えるにあたっての考察をいくつか紹介しよう。

1.フルリモートにおけるOKR

フルリモートのOKRはどう機能するのかについての考察。

・OKRを設定することは莫大の効果を生んだ。自律的に組織を動かすための最強のOSがOKRである。OKRを高く設定すると言うスタンスが大切であり、その高さこそがその人の成長と会社の成長をリンクすることに有効だった（ただし、自律型人材に限り、そうでない人は行動停止に陥った）

・OKRを自ら設定してそれを達成できた人は今のところ一人もいない。私がより高い目標をかしてしまうからだ。あるいは、達成支援が問題だったかもしれない。一方、OKRについて進捗できた人は多くいる。そもそも、OKRが設定できない、達成できない人の方が多かった。OKRを設定させるだけで、その人がこの組織のことをどう見えているのか物差しになる。

・人の行動・言動を見ることの重要性に気づいた。その人に期待していること、その人のやりたいことを納得した上で、日々の仕事を見ることがとても重要とわかった。それが管理者としての重要な役割であるとわかった。逆に言えば、OKRに基づくレポート（reporu）さえ見ていれば、どの人をフォローすべきかわかるようになった。

OKRというものを取り入れて本当に良かったが、もっといいOSは作れるはずだ。

2.複業メンバーの時給評価（価値評価）

時給の決め方に関する考察

・君の時給はいくら？じゃ、私はその金額を支払う。働いてみてその価値がないと思ったら、契約を解除する。これまで2人に1人に契約解除の通告をしてきた。評価が下るまで平均２ヶ月だった。市場価格より高めの人はほとんど成果を出せなかった。（時給はあげられるが、下げられない。その時は戦力外通告を意味した）

・未経験の人に必ずしもチャンスを与えすぎるのはいいことではない。事業開発未経験者の人に機会を与え、成長することを期待した。しかし、データサイエンスを理解してクライアントの課題を理解して、新規事業を作れる能力が稀有であるように、その壁を乗り越えられるほどのパワーを持つ人はわずかであった。「私は新規事業が得意です」「私なら勉強して売れますよ！」「提案できますよ」と言ってくれるのはうれしいが、それを甘く見積もった人は成果を出せなかった。「一緒に働きたい」って言ってくれた人に対して「ごめん、君はうちの仕事では価値が発揮できない」と言わなければならない辛さがある。

・週報(reporu)をみているだけでその人の活躍がわかる。価値が発揮できない場合のほとんどは他に優先順位が高い仕事があり、私が与えた仕事を疎かにした結果とも考えられる。私の会社のことが好きかどうかなんて、reporuを見ただけで想像がつく。文章を見るスキルが高まり、嘘の報告内容も見える。ただ取り繕っているだけだなと。

・「もっと採用プロセスに力を入れたらよかったのではないか？」それは傲慢な考えだと思う。口と行動は別物だと百人以上と働いてきて実感した。だから、まずは相手の言い分を信じて期待をかけてみる。その結果、価値が出せない人は、相手の時間を奪ったり、他責であったり、指示待ちであったり、仲間の信頼がなくなってきました。これは能力でもないです。

・時給はどのように決めるべきか。業界や組織の中で相対評価できめるべきだ。その業界のそのビジネスモデルのその利益率だからこそ、いくらくらいになるか決まる。

フルリモート、副業（複業）という環境だからこそ、価値は可視化されやすくなる。とてもいいことだけれど、そのせいで組織の代謝＝退職者が増える、のはいいことだろうか。フルリモートは、いつまでたっても、Up or Out! なんだ。

3.フルリモート・モチベーションマネジメント

モチベーションに関する考察

「モチベーションが下がったのでやめます！」あなたが経営者でこれを言われたときにどう思う。「ちょっと最近、モチベーションが下がったので、うまくできませんでした」と言われた時に管理者はどうするか。

・モチベーションが高かったから働いていたのか。なるほど。そう言う人は下がったらやめるのだな。本業があるから仕方ないか、と解釈した。しかし、モチベーションとは関係なく、働くことができる人であったなら、本当にいいだろう。それを面接で見抜くにはどうするべきか。

・次に、マネージャーはモチベーションを高めるのが仕事なのか。モチベーションの源泉を刺激して、それを刺激し続けるような「仕事の機会」を与えることこそが、最も大事な管理者の仕事であろう。でも、業務委託ならモチベーションが下がり、生産性が下がったなら、契約をまっとうできなくなる、契約を解除すればいい。そうやって2人に1人は契約解除した。

・最後に、モチベーションではない動力源を探す必要があった。私にはモチベーションの波があるからわからないが、普通の人は、やる気がある時とない時に差がある。「実現したい世界があるから、やる気があるかないかにかかわらず、成果を出すのが私の仕事だからだ」そう思っているは社長だけなんじゃないですか？と言われる。その動力源はビリーフ（信仰・信念？）のようなものだろう。

・面談で「将来の目標は？」と聞く。とても楽しそうに夢を語ってくれる。そして、その夢をかなえるためのフィールドがうちにはあると言って仲間になる。しかし、ある日、突然、新しい夢を見つけました！といって去る人もいる。将来の目標は揺るぐものだった。揺るがない目標は存在しない。しかし、ビリーフはどうだろう。

・人生には優先順位がある。出産や離婚、家庭の問題、家のローン、古い友達との友情、思わぬ昇格、旦那の転勤、会社の不祥事・・・。退職代行ならぬ、退職理由を自動で生成するAIを作ってみたらうれるかもしれない。しかし、これらは本当の退職理由ではない。やめるための口実に過ぎない。

動機を刺激すれば、必要以上に価値を発揮してくれる。でも、動機のせいでパフォーマンスも下がるし、やめてしまうこともある。

創業時のメンバーは一人を除いていなくなった

楽しくて社会貢献をしようというDATAFLUCTは過去のものになり、データサイエンスで商いを作る、より事業開発の塊のような集団に変わっていった。

生産性が高くなり、強い組織に変わっていった。

上場を目指せるほどの。

フルリモートでのマネジメントは茨の道だが、私たちは創造性と生産性の観点からフルリモートで日本で初めての上場を目指すつもりだ。

そして、世界中の優秀な人材にとって最高の職場にして、世界で勝てる組織を作ってみせよう。

事業にしか興味を持たなかった私が組織に興味を持つのは意外な変化だった。

3.火がついた導火線

DATAFLUCTは急成長をかけ、仕事のクオリティが上がり、次のステージへ移り始めた。

007だったか、トムクルーズの映画だったか、スパイ映画で導火線が火が付くシーンがあり、あの感じが今である。この３ヶ月がDFにとって大きな勝負であり、このステージの終わりが見えてきた気がする。

4月ー5月の間、コロナの影響真っ最中。私は人事部とマーケティング部を作り、6月から8月まで、新たな中期経営計画を作り、上場戦略を作り、8月−9月、今、案件がどんどん舞い込んでくるようになった。

コロナの復活が確信に変わる。

DXブームかもしれないが、その波がきたなら乗るしかない。

今、毎日１０件近くwantedlyから応募がくる。「え？こんな人材がwantedlyにおるんかーい」って言うレベルの人材もいる。

会社の勢いに後ろから押し出されていく

毎日があっとういう間におわる。

ポジティブなんだけれど、常に何かに追われているよう。火がついていつか爆弾に火がつくんだじゃないか。

ドキドキしている感じだ。

そんな状況に追い込まれても、まだ攻める。

がっつり案件も増やしてプロダクトも8本ローンチする。

Next Batch！

DATAFLUCT はStartup Studio of Data Science

私たちはもう一度（いや何度も）チャレンジするつもりだ。（君は本当に懲りないね。）

このAW（秋冬）に8本のサービスを発表する。

DATAFLUCT platform.：MLOps-PaaS(AutoML）
DATAFLUCT retail-insight.：AIリテールPaaS
DATAFLUCT mobile-sales.：移動販売PaaS
DATAFLUCT co2.：CO２可視化SaaS
DATAFLUCT area-management.：エリアマネジメントSaaS
DATAFLUCT smartcity：スマートシティPaaS
DATAFLUCT md-callendar ：仕入れ最適化SaaS
DATAFLUCT real-estate.：不動産データSaaS

他にも、水害・緑化計画・まちやど・カーボンフットプリント・脳波・クレジットスコアリング・エネルギーマネジメント・交通マネジメントなど面白いデータサイエンス案件を仕込んでいる。

すべての事業でがっつり勝ちに行く。

何度もトライアンドエラーを繰り返す

ねばりにねばって長期戦で勝つ。

そのために死なないようにする。

コロナで諦めざるを得なかった過去のサービスも再チャレンジする。

最近、パートナーとして大手企業がDATAFLUCTと組みたいと言う声が増えきた。

みんながDFを担いでくれる。

他のスタートアップにない何かがこの組織にはあると言ってくれる。

正社員候補者と面談し始めた。毎日、2,3人と面接する。いろんな会社を受けている応募者から聞くと、DFはとても魅力的な会社なんだなぁと確信に変わる。

今や実績（実力）ドリブンで案件が取れそうなサイクルが回りはじめた。次の３ヶ月にはたくさんイベントもでて、メディアもつかって、広告もつかって露出をしていく。

なんとなく、はぐるまが動き出したこの感じ。

これから私たちは確実に急成長していくのだろうという感じ。

DFのメンバーはそれを感じている。

この６ヶ月、ストレスフルで、運動不足で体重も６キロ増えた。毎日が睡眠不足でイライラしていた。

今、ようやく軌道に乗ってきた、と言える。

しかし、火がつき、ポジティブな焦りが自分の精神状態を蝕んでいく。

次の３ヶ月が真剣勝負なんだけれど。

そんな感じがする。

4.プラットフォーム戦略

「たくさんSaaSを出すことの合理性について教えてください」

VC面談で最初に言われる質問がこの質問である。

DATAFLUCT はデータサイエンスPaaSの会社なので、SaaSをたくさん出すためのPaaS企業であり、データサイエンティストのためのPaaS企業でもあるので、SaaSを出すことがビジネスだから、という理由になる。

正直、うまく説明できない。過去に事例がなく、前代未聞な戦略で実行不可能じゃないか？って言われる。

データサイエンスビジネスのKSFは

・価値あるデータを手に入れること

・安く提供すること

・アクセスしやすくすること

・使いやすくすること

にある。

後半の三つは技術力や規模の経済がはたらくとして、大切なのは一つ目である。価値あるデータをどう手に入れるのか。現時点において多くの企業は価値あるデータをまだプラットフォーマーに渡していないし、まだクラウドさえにもあがっていないし、IoTなんてこれからだし、実は、価値あるデータに有り付けている状態ではいという見立てだ。

だから、未だプラットフォーマーが持っていないデータを手に入れるためにSaaS開発に取り組んだ。

・DATAFLUCT marketing.は、事業用不動産の家賃・実売上を集めている。すでにたくさんのデータがたまっている。

・DATAFLUCT foodloss.は、食品と季節のマーケティングデータを集めている。全国規模でその場所でその時期にどんな食品が手に入れるかわかる。

・DATAFLUCT pricing.は、価格と消費行動の変化を集めている。経済学で学ぶアレのことだが、それをデータで解き明かそうじゃないか。

これからはじまるいくつかのサービスもすべて「価値あるデータ」を集め、そこからプラットフォーマーには作れないアルゴリズムを開発する。

ニッチなアルゴリズムだけど、みんなが欲しがるデータをどこよりもたくさん集めるにはどうすればいいか？

データサイエンスのSaaSを開発しよう

という思考になる。どうやってやるのかはまた説明するとして・・・

起業する時に最初に書いたのがこの図である。（PaaSのところは最近具体かできた）

SaaSを連続的に出すことにより、結果として、アルゴリズムやデータが手に入る。それをデータサイエンティストのために提供するPaaS事業がコアの事業になる。

業界に特化したニッチなデータを集めることで、まだデジタル化していない企業に向けて、機械学習インフラのポジションをと狙う。

PaaSで世界を取るために今できることは、

・SaaS開発

・協業SaaS

・アルゴリズム受託

である。

それを書いたのが、以下の図である。

うちのお金の儲け方は４パターンある。「受託」をやると、スケールしないと言われるけれど、その逆なのである。だからこそ、「受託」をすると調達できないので、調達した会社が取れない戦略を選んだ。

あまりにも多種多様なデータを集めているので「投資家」からすると不安になる。しかたないことだ。

データサイエンティスト出身の投資家はほとんどいないから、真に価値があるものをわかってもらえない。

データを商いに。

というビジョンを実現するためにやることは極めてシンプルだった。

安価で簡単にデータサイエンスサービスを多くの人に届けることだ。

それにコミットする。

そのために、

・Data Store

・UX / UI

・業界理解PaaS

・マルチクラウド

・ゼロトラストセキュリティ

・AutoML

のすべてをフルスタックサービスで届ける。

DATAFLUCTは10年後に世界一のデータサイエンスブランドになる。

私たちは10年後、snowflake, datarobot などにどう勝つのか、ばかり考えている。世界戦略を描く一方で、今できることは一つ一つのDS案件をやるだけだ。

5.Spirit of Data Science

会社員をやめよう、と思った時に、どうやって残りの人生を生きていくのか、考えた。

根源的な欲求は

「テクノロジーを使って社会をより良い場所にしていくこと」

だった。シリコンバレーの誰もがそう思っていそうなことだった。

私の場合、根源が「数学」と「科学技術」と「事業開発」だった。その結果、「データを使って世界を変えていくには何をすべきか」という問いを持つことができました。

問いを持つとずっとそのことを考えられる

私はあの人のことをすきなのかな？とおもうと、その人の事ばかり考えてしまう、という恋愛漫画でよくある現象でしょう。（それとはちょっと違う）

だから、自分のオリジナルの問いをもて。

データを活用して社会的課題を解決するにはどうすればいいか？

その問いを持つ会社がDATAFLUCTであり、共感する人がそこに集まる。

データサイエンスは「渋滞」「CO2」「フードロス」「地球環境」「金融経済」「不動産の流動化」「雇用問題」「省エネ」「地方創生」など様々な課題解決ができる。
しかしながら、データサイエンスは一部の企業の一部の部署しか、その恩恵を受けられていないのが現状である。社会全体でデータを共有し、様々な社会課題を解決できるレベルになるためには、あらゆる組織体のレベルをあげるしかない。
しかし、多くの企業は導入できない。データが高い、技術が難しい、理解してもらえない、手ごろなものがない。コンサルやAIベンチャーは高すぎるからだ。
本当に必要な人たちはデータサイエンスの恩恵を受けることができない。社会課題を解決するためには社会全体に届けなければならない。ジレンマである。
大手企業だけがAIやデータサイエンスのテクノロジーにありつけるが、力を持たない中小企業はますます格差が開いていく。テクノロジーの格差は、結果として大手企業にも悪影響を及ぼすだろう。
社会にインパクトを与えるほどの価値を作るためには「簡単に」「安く」「アクセス」しやすくしなければならない。
DATAFLUCTのミッションは「技術を簡単に使えるようにする」「データを安価に使えるようにする」「データから商いに変える」であり、その先に、社会全体を最適化していくことである。
社会全体を最適化する最短ルートは、「誰もがデータ活用をできるようなサービスを多くの人に届けること」。他に方法はない。