布川 友也

2023年5月からプロピッカーに就任しました布川友也です。 企業のCFO・経営企画向けの経営管理クラウド「Loglass」を開発・提供する株式会社ログラスを2019年に創業しました。「良い景気を作ろう。」というミッションを掲げ、世の中の経営を変えるというチャレンジをしています。ありがたいことに、ソフトバンクアカデミア13期、Forbes Asia 30 Under 30にも選んでいただきました！ 新卒で入社した投資銀行におけるファイナンス経験、起業家としてのテクノロジー・経営経験を通して主に「経営」「AI」「ファイナンス」の3分野でコメントしていきます！ プライベートでは2児の父として頑張っております！

中計は不要だとこれだけ言われているのに何故日本の企業は中計を作ってしまうのか 自分たちの発想を縛り、無意味なトップダウン利益計画が投資を妨げる

FP&Aの重要性は企業スケールと共に上がっていきます。 当社独自の見解ではありますが、部署数10を超えてくるタイミング、事業部数が3つを超えてくるタイミングなどが1つの目安で経営管理・FP&Aの難しさが格段に上がります。 日本企業は経営企画に求める機能が多様化しすぎる傾向にあるため、FP&Aを従業員数150名を超えるぐらいのタイミングで置くことをスタンダードにはしていきたいですね。 「FP＆Aを明示的に導入した日本企業としては、資生堂やNECなどが有名です。また、ソフトバンクなどもFP＆A職の採用を積極的に行っているようです。 　また、明示的にFP＆Aという職種や制度を導入していない企業でも、戦略を描く「経営企画」や「事業企画」の一部機能と計数を管理する「財務企画・予算」を統合したり、企画と数字の両方に精通した人材の育成に取り組んだりしているケースが増えています。」

AIがあることが前提の世の中になれば、それがあることを前提に人間の学習方法もアップデートしなくてはならない 「「計算機が生まれた時、数学の教授がいらなくなるから、計算機の使用を禁止するべきという声が挙がっていました。みんな、計算の仕方を学ばなくなるだろうと。 こういった不安には、半分、真実も隠されています。しかし、それによって人々のできることが広がったのも事実です。実際、計算機の誕生は、幾何学や代数学の研究を飛躍的に進めました」 AIは、これと同じことを起こすという話です。 「書くべきコード、作るべきプロダクトはなくならず、新しく創造的な仕事がどんどん生まれてくるでしょう。だから、多くの『今ある負の予測』は間違っていると思います」 一部の仕事が減る一方で、新たな仕事が生まれる。そんな過去の事例と同様に、AIの進化においても自動化できるタスクを任せることで、私たちはより高度な思考やスキルの獲得に時間を費やせるのではないかと思います。」

改めて、渦中のスタートアップ経営者かつ信託SOを発行する身としての意見だけ述べておきます。 私が経営する株式会社ログラスでも、信託SOを導入しております。一定の税務的なグレーゾーンが残されていることは認知した上で導入を意思決定しました。この意思決定自体への後悔はありません。 スタートアップ経営者は、信託SOを組成するためにポケットマネーで非常に大きな金額を支払うケースが多いです。信託の仕組みの都合上、会社のお金ではなく、自分の口座から、信託SO組成に必要な金額を支払う必要があるのです。私の場合は数百万円でしたが、知り合いの経営者では数千万円を借金をして導入した会社もあると聞いています。 スタートアップ経営者、従業員、投資家は日本の未来、社会の未来、テクノロジーの未来のために日々、自分の大切な時間を途轍も無い努力とともに使い続けています。SOによる経済リターンはその先にあるギフトのようなものでしかないかも知れません。しかし、そうした社会のエンジンたる「情熱を持った人材」が得た経済リターンは、また社会の拡大に使われて新たなスタートアップを生み出すことでしょう。私は、そんな社会のエンジンにもっと燃料が投下される仕組みを作ることが何よりも大事であると考えています。信託SOの見解については中立的です。企業側、国税庁側どちらの見解もとても良く理解できます。ですので、今回の決定は変わらないとしても、既存の税制適格SOの規制緩和等も含めて、ぜひ前向きに国の未来を創っていけたらいいなと思っています。 まだまだ小さな会社の一経営者ではありますが、少しでも多くの人にこの話題に興味を持ってもらえたら嬉しいなと思います。

ゴールドラッシュで⛏が大量に売れたのと同じ現象がエヌビディアにも起きている GPT4を稼働させるには途轍もない計算量ひいてはCPU消費・エネルギー消費が必要。そのため半導体需要が爆発的に上がるという構造ですかね

オープンソースによる生成AI開発が圧倒的な速度で進んでいるという話。歴史的にはFirefoxの開発が有名ですが、やはり商用化されて広く使われるにはGoogle Chrome×アドネットワークのようなスキームが必要ではないかと考えます。今はAPIコール数による課金、月額課金等ですが、いずれ他のマネタイズ手法が開発されていくとは思われます。

サイバーエージェントの日本語強化のLLMということで、活用できる日を楽しみにしています とはいえ、既に通常のChatGPTも DeepL等で英訳→英語でプロンプト投げる→英語で返答くる→日本語訳 である程度解決してしまうので、果たしてどこまで価値が出るか...

サプライチェーンマネジメントにおけるデータパターン特定や類型化が非常にやりやすくなる未来 従来はPalantir等でオントロジーと呼ばれていた技術が飛躍的に民主化される世界観を感じます ある意味、Googleはブログやあらゆるwebページに散財する情報を一元的に「検索」できるようにデータベース化したことが価値であり、真の意味で全ての企業データにGoogleのような検索、そして加工、予測が実装できる そんな世界が近づいている

いまだにFacebook利用率が高い日本では、Facebook広告は効果的なチャネルです。米国以上に、日本のBtoB事業者がキャッチアップするべき情報になってくるかもしれません。 自分でも生成AIによる広告、バナーキャッチコピーのテストをやって見たことがありますが、正直現時点ではまだ実用水準にはなっていないと考えています。 一方で、ユーザー反応率などをもとに、効率的に生成されたキャッチコピーが動的に変わり続ける状況が作られるようになると、SNS広告の効率性がさらに高まり、投資額が増加する可能性はあります。

前提として、AI（人工知能）は大量のデータを学習して機能するため、その学習データが著作権の対象となる訳ですが、あくまで現段階で規定が強力にワークしているのは学習の段階のみであり、生成された成果物については規定が追いついていない状況です。 よって、学習が広く許可されているということで、実質クリエイターの成果物に対する学習およびそこからの生成を合法化しているということで注目されているという状況になります。 生成AIの普及と商用化観点のみで言えば圧倒的な優位状況を創り上げていますが、クリエイターからすれば日本で成果物を出す＝収奪されることであり、非常に難しい局面です。