数学的思考 × ベンチャーの起業 ~理系の経験 こうやって役立ちました~

関西学院大学の数理科学概説にて2025/06/12に講義で話をさせていただいた内容になります。

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1. 1 数学的思考 × ベンチャーの起業 〜理系の経験、こうやって役立ちました〜 2025/06/12
2. 2 社会に認められる事業を興す存在になる 創業以来フルリモート・フルフレックスで様々な新規事業を支援。 今後は社会に幅広く認められる事業を起こし続けることによって、 よりよい社会づくりへとコミットする。 Mission
3. Company Overview 会社概要 会社名 設立 人数 事業コンセプト 様々な企業出身のプロフェッショナルが集まるコミュニティ型企業 3 2,000人/年の応募のうち 厳選3%のみ採用 あらゆるところから innovation総数を増やす 191人 （2024年12月現在） 2017年12月13日 主な所属団体 神戸経済同友会 スタートアップ委員会　副委員長 K. S. ロジャース株式会社
4. 沿革・メンバー 会社概要 4 M&A等 事業多角化に向けた VCとの業務提携 2017年創業 テレワーク先駆者 100選受賞 資金調達 等 Tech Hiveの提供開始 メンバー数の推移 (業務委託者含む ) 京都大学在学中にスタートアップを 起業しCTOに就任。その後 M&Aで のExitを経験。様々なプロダクト立 ち上げに従事したのち KSRを創 業。 神戸在住。 代表取締役 民輪 一博 Tamiwa Kazuhiro 共同創業者 安本 賢司 Kenji Yasumoto 品質管理課 課長 田中 伸哉 Shinya Tanaka 新卒のリクルートにて、データ解析 の部署にて不動産関連のレコメン ド開発や分析を経験。その際、 データ分析を支えるインフラ構築や DevOpsの最適化を行う。 その後、民輪とともに KSRを共同創 業。 外資系ITコンサルティング企業での デリバリーに従事し、さまざまなプロ ジェクトのQCDを担う。 KSRでは会社全体のプロジェクト品質 管理を担う。 ナイル株式会社にて主に新規事 業のUXデザイン・プロジェクトマ ネジメントを経験。 その後フィンランドに移住。 KSR ではPdM業務などに従事後、人 材配置課を統括。 ソフトバンク株式会社 ビッグデー タ戦略室 課長 兼 Agoop株式会 社 本部長 としてビッグデータの 事業開発に従事後、 GovTech ス タートアップを経て現職。 スタートアップスタジオ事業責 任者 丸山 修平 Maruyama Shuhei 人材配置課 課長 岩崎優介 Yusuke Iwasaki
5. IPO・M&Aをする企業だけが必ずしもすごいわけではない。しっかり儲けつつ、コングロマリットな企業になる。 5 ビジョン（中長期） 会社概要 神戸の隠れた超優良企業 を目指す 神戸・関西を「一番盛り上げ」「一番 のベンチャー」 と言われるような存在 事業が多角化され、 成長を続けている 1→10、10→100、など KSRが強みをもっている領域 で展開されている 各事業が成長を継続している 知る人ぞ知る SS事業 M&A 新規事業 JV 複数の事業を通じて 社会寄与・貢献を考えていく。 今の強みを元にレバレッジをかける
6. 第1章 はじめに ～講演の目的と背景～ 6
7. 7 自己紹介 経歴 趣味 2009年3月 甲陽学院高校卒業 2016年3月 京都大学大学院工学研究科電気工学専攻卒業 2016年4月 CTOをやっていた 1社目のスタートアップ売却 2016年6月 AI系スタートアップ CTOに就任 2017年12月 K.S.ロジャース創業 Developers Boost（デブスト） 2019 基調講演 Developers Summit（デブサミ） 2020 講演 音楽、サウナ、ゲーム、阪神タイガース、プレミアリーグ 第1章 はじめに ～講演の目的と背景～ 2ヶ月新卒無職に 代表取締役 民輪 一博 (34) Tamiwa Kazuhiro
8. 8 伝えたいこと 第1章 はじめに ～講演の目的と背景～ 数学的思考は必ずしも 直接的に役立つとは限らないが、 きっかけや環境として重要だった 理系であることがキャリア形成の「起 点」になったり、選択肢の幅が広くな る 閉じた思考ではなく、広い選択肢を意識して欲しい。 すなわち、スキルや専攻に縛られすぎず、柔軟に考えてほしい。 とにかく20代こそチャレンジしまくろう
9. 9 これまでのキャリア 第1章 はじめに ～講演の目的と背景～ なぜ学生時代に理系を選んだのか、 当時の関心分野はなんだったのか？
10. 10 これまでのキャリア 第1章 はじめに ～講演の目的と背景～ なぜ学生時代に理系を選んだのか、 当時の関心分野はなんだったのか？ 高校数学が好きだったから、 なんとなく理系を選んだだけ
11. 11 これまでのキャリア 第1章 はじめに ～講演の目的と背景～ 1つの「嘘」が企業のきっかけに。 某上場ベンチャーの出資先に Androidエンジニアだと 嘘をついて忍び込んだのがスタート とにかく稼ぎたかった
12. 12 これまでのキャリア 第1章 はじめに ～講演の目的と背景～ とにかく量で頑張った 1社目 ◀CTOやっていたスタートアップでの夜
13. 13 これまでのキャリア 第1章 はじめに ～講演の目的と背景～ 様々な出会いにより、会社がどんどん進化していく
14. 14 これまでのキャリア 第1章 はじめに ～講演の目的と背景～
15. 15 直近の会社 第1章 はじめに ～講演の目的と背景～
16. 16 再掲：伝えたいこと 第1章 はじめに ～講演の目的と背景～ 数学的思考は必ずしも 直接的に役立つとは限らないが、 きっかけや環境として重要だった 理系であることがキャリア形成の「起 点」になったり、選択肢の幅が広くな る 閉じた思考ではなく、広い選択肢を意識して欲しい。 すなわち、スキルや専攻に縛られすぎず、柔軟に考えてほしい。 とにかく20代こそチャレンジしまくろう
17. 第2章 理系の経験がどう起業に影響したか？ 17
18. 18 伝えたいこと 第2章 理系の経験がどう起業に影響したか？ 実は、理系であることが 「直接的」 に起業に役立ったわけではありません。 ただし、理系であったからこそ 「情報に触れやすい環境」 にいたことが、 ITベンチャー起業へと繋がりました。
19. 19 大きな3つの要素 第2章 理系の経験がどう起業に影響したか？ スタートアップ 立ち上げの経緯 「たまたまITに出会えた」 背景にあった環境 情報の流入経路に 理系の影響あり
20. 20 第2章 理系の経験がどう起業に影響したか？ 「ITが儲かるらしいから、俺らでやってみようぜ。」 「たまたまITに出会えた」 背景にあった環境 情報の流入経路に 理系の影響あり 大学の同級生 のちに共同起業 ▶　ITブームに乗る流れで、たまたまスタート 「とりあえず」でのスタート スタートアップ 立ち上げの経緯
21. 21 第2章 理系の経験がどう起業に影響したか？ 特に意図せず出会えた背景には、 「仲間との試行錯誤」「偶然の VC接点」「実績による信頼形成」 といったよ うな環境が実はあった スタートアップ 立ち上げの経緯 「たまたまITに出会えた」 背景にあった環境 情報の流入経路に 理系の影響あり 自身の環境を振り返って
22. 22 4回生の時に起業家甲子園にて優勝 第2章 理系の経験がどう起業に影響したか？
23. 23 理系環境の偶然的な影響 第2章 理系の経験がどう起業に影響したか？ 当時は不動産や通信回線販売などが流行っていたので、最初にそっちを進められたらやっていたかも …。 だけど、自分が理系の環境にいたからこそ、 ITが身近にあって情報も多く入ってきたし、 その思考を共にできる仲間が近くにいたことが、 ITベンチャー起業に役立っていると思います。 スタートアップ 立ち上げの経緯 「たまたまITに出会えた」 背景にあった環境 情報の流入経路に 理系の影響あり
24. 24 大きな3つの要素 第2章 理系の経験がどう起業に影響したか？ 理系的な知識そのものよりも、 「情報にアクセスしやすい環境」 に いたことが起業の後押しとなり、理系ネットワークや コミュニティの 情報感度が結果的に ITとの接点になりました。 スタートアップ 立ち上げの経緯 「たまたまITに出会えた」 背景にあった環境 情報の流入経路に 理系の影響あり
25. 第3章 理系スキルの限界と可能性 25
26. 26 伝えたいこと 第3章 理系スキルの限界と可能性 一般的な開発業務では数学的知識は活躍する場面は少ない だけど、AIやアルゴリズム分野では活躍の場面は多い 理系的知識は「使い方が限定的になり、 思考を固定化してしまう」こともある
27. CONFIDENTIAL 27 PJ例：神戸市様・生成 AIを活用した収税課業務改善 神戸市収税課様の市民対話記録を生成AIを活用した自動要約す ることによる業務改善をゴールとする。 LLMとしてElyzaを利用してRAGを開発し、時系列の対話記録を 参照しつつ、最新のステータスとネクストアクションを自動でキー ワードに沿ってまとめるAIを開発中。 自治体向けシステムのため LGWAN内での構築を目指してシステム構成などを設計。 リテラシーの低い担当者の方々にもわかるような資料作成及びプロジェクト進行を実 施。できるだけわかりやすい単語を利用し、根気強く説明などを実施。 LGWAN内での構築 自治体担当者への説明 LLMとしてElyzaを利用しつつ、RAGを活用して時系列データや納税金額および市民の 財産の最新状況管理を開発。 LLM + RAG 第3章 理系スキルの限界と可能性
28. 28 PJ例：神戸市様・生成 AIを活用した収税課業務改善 神戸市収税課様の市民対話記録を生成AIを活用した自動要約す ることによる業務改善をゴールとする。 LLMとしてElyzaを利用してRAGを開発し、時系列の対話記録を 参照しつつ、最新のステータスとネクストアクションを自動でキー ワードに沿ってまとめるAIを開発中。 自治体向けシステムのため LGWAN内での構築を目指してシステム構成などを設計。 リテラシーの低い担当者の方々にもわかるような資料作成及びプロジェクト進行を実 施。できるだけわかりやすい単語を利用し、根気強く説明などを実施。 LGWAN内での構築 自治体担当者への説明 LLMとしてElyzaを利用しつつ、RAGを活用して時系列データや納税金額および市民の 財産の最新状況管理を開発。 LLM + RAG 最も重要だったのは 「論理力」と「対人能力」 第3章 理系スキルの限界と可能性 理系スキル ソフトスキル
29. 29 実感した理系スキルの必要性とは 第3章 理系スキルの限界と可能性 実務で重要だった理系スキル 　仮説検証 　論理的思考 　問題分解
30. あまり役立たなかったこと ① 大学レベルの高度な数学や物理学（解析学・線形代数・位 相・電磁気学・論理回路など） →AI/機械学習・信号処理などの専門領域でない限り出番が 少ない ② ゼロから全て自作する姿勢・完璧主義 → 「とりあえず動かす」▶「小さく直す」がとにかく重要 ③ （理系とは関係ないかもだが...）「担当外だからやらない」と いう縦割り思考 →とにかくなんでもやる 役に立ったこと ① エラーやバグを構造的に分解して考える力（数学的思考・ 論理力） ② 作るものが変更になった際に柔軟に対応する設計の考え 方（抽象化・再利用性） ③ エラー文や技術仕様書を英語で読める基礎読解力 →論文・ペーパーなどを読んでいたことで専門用語の英語に 対する拒否反応が薄かった ④ 「わからないことを調べるクセ」がついていること →分からないことがあっても諦めない。新技術やトラブル対応 時に「自走力」 30 実感した理系スキルの必要性とは 第3章 理系スキルの限界と可能性 エンジニアリング実務で役に立ったこと、あまり役立たなかったこと
31. 31 実感した理系スキルの必要性とは 第3章 理系スキルの限界と可能性 数学や物理の知識がAI/アルゴリズム分野で活きたケース 画像処理 AI・機械学習 数学 ① ワインラベルの画像認識を最初の事業として立ち上げ、事業売却をすることができた ② ロボット制御と人認識の組み合わせの研究開発プロジェクトに携われることができた ③ 価格推定の予測AIを作ることで会社のM&Aに繋げることができた
32. 32 実感した理系スキルの必要性とは 第3章 理系スキルの限界と可能性 •　実務における数学知識の比重は意外と低く、他のスキルが重要 •　一方で、「理系脳」が持つ悩み (モデル化・論理的分解思考 )は有効 •　思考の硬直や、専門にこだわるデメリットもある
33. 33 実感した理系スキルが陥りやすい落とし穴 第3章 理系スキルの限界と可能性 実務で重要だったスキル 「思考の硬直」 や、「専門にこだわるデメリット」 ・前提条件を疑わず、既存のフレームの中 で考えがち ・完璧な理論や答えを求めすぎて、動き出せ ない ・論理が破綻しないことを最優先にしすぎ て、人の感情や直感を軽視する ・自分の専門領域以外のアイデアや視点を 受け入れにくくなる ・現実的な実装や運用よりも、理想的なモ デルを優先してしまう ・専門性が高いゆえに、周囲にうまく伝えら れないことが起きる
34. 第4章 これからの時代に求められる力 34
35. 35 伝えたいこと 第4章 これからの時代に求められる力 AIによって理系スキルの 多くは代替されていく 生き残るには文系的な「ソフトスキ ル」、特にコミュニケーション能力と の組み合わせが重要になる
36. 36 AIへの関わり方 第4章 これからの時代に求められる力 文脈理解 力 共感力 説明力 ChatGPT等のAIツールの台頭により、実務の現 場は確実に変化し続けています。 AIはあくまで「道具」であり、使い手の意図や価 値観・能力が結果を大きく左右します。 AIを「使える側」になるために求められる力
37. 37 AIへの関わり方 第4章 これからの時代に求められる力 AIは自分の認知以上に使いこなせない 理解の範囲が 
 AI活用の限界を 決める
 基本原則 ×評価できない ×誤った活用 ×問題を生む 初心者の場合 ★正確な評価・修正 ★出力の判断・調整 ★高度な活用 専門家の場合 なぜこうなのか？なぜこれで解けるのか？ 「なぜ」を常に問う だからこそ、しっかり基礎から学ぶ 本当に価値があることを 見極めて学ぶ 価値を見極める 自分で実装してみること で理解を深める 実装体験 アルゴリズムとデータ構 造を本質的に理解 本質的理解 基礎を身につける 基礎科目習得 動作原理を理解 低レベル理解
38. 38 スキルの価値 第4章 これからの時代に求められる力 文系スキルと理系スキルを融合させる必要性 文系スキル 理系スキル 融合スキル 開発・設計スキルがあっても、人との共創がなければ価値が出にくい
39. AI時代だからこそ人との「コミュニケーション」がより重要 になる。 社会には嫌な奴もいるし敵意を見せる奴もいる。 • 冷静に「コト」に向き合える強さ • 相手の自信を損なわないように配慮する言葉を使 える優しさ を持とう。 「俺の方が凄いんや」ってゆとりをもって広い心で受け止 めよう。そしてうまく対応できるようになろう。 39 ソフトスキル 第4章 これからの時代に求められる力 対人力 共感力 言語化力 今後社会人として求められる力
40. 40 ソフトスキル 第4章 これからの時代に求められる力 他者から頼られる「ええやつ」になろうぜ 異なる専門性を持つ人々との協働を積極的に求める デザイナー プロダクト 
 マネージャー 
 マーケター ビジネス ええやつになる 技術力 + 人間性 ✓ 知識・スキルの共有 惜しみなく共有し、他者の成長を支援 ✓ 建設的フィードバック 批判ではなく改善につながる助言 ✓ 倫理的な視点 技術的決断における倫理面も考慮 技術的な成長 ✓ 信頼される人間性 チーム内で信頼される関係を構築 ✓ 素直さと謙虚さ 間違いを認め、修正できる謙虚さ ✓ 長期的視点 一時的効率より関係構築を重視 人間関係の成長 実践のポイント 多様な背景を持つ人々とのプロジェクト 参加を求める 積極的な協働 他者の成長を自分の成長と同じように 重視する 成長支援マインド 自分の行動を振り返り、常に改善し続 ける姿勢 継続的改善 セールス → 多角的な視点 → 技術に寄り添う視野
41. 41 技術を使いこなす時代へ 第4章 これからの時代に求められる力 AIに置き換えられないスキルとは、 「人との関係性を築く力」 「抽象と具体 をつなぐ力」「不確実性への適応力」 です。そのうえで今後は、技術を 「ど う使うか」 こそがより問われる時代へと突入していきます。 理系学生の皆さんだからこそ、この 変化に対応する準備が必要 です。 未来に必要なのは「技術」ではなく、「使いこなし方」
42. 42 伝えたいこと 第4章 これからの時代に求められる力 今勉強するなら「 AI」と「コミュニケーション力 」が鉄壁
43. 第5章 理系学生へのメッセージ ～遊ぶように挑戦せよ～ 43
44. 44 伝えたいこと 第5章 理系学生へのメッセージ ～遊ぶように挑戦せよ～ 理系の学生こそ、思考を閉じずに様々なことを 「遊ぶように」 挑戦してほしい。 挑戦主義
45. 45 伝えたいこと 第5章 理系学生へのメッセージ ～遊ぶように挑戦せよ～ 自分の理系的思考が可能性を狭めていたという気づき 自身の「やりたいことがなかった」 という経験から色々な挑戦をした 挑戦主義
46. 46 伝えたいこと 第5章 理系学生へのメッセージ ～遊ぶように挑戦せよ～ 自己肯定感の低さや失敗の恐れを超えて 行動すること が大切。 楽観主義
47. 47 伝えたいこと 第5章 理系学生へのメッセージ ～遊ぶように挑戦せよ～ 「砂遊びのように夢中になる」 ＝興味関心を試しながら進む姿勢 新しいことに踏み出すことへの 不安、リアルな失敗体験 死ぬこと以外はかすり傷 楽観主義
48. 48 伝えたいこと 第5章 理系学生へのメッセージ ～遊ぶように挑戦せよ～ 流行に振り回されず、将来を見据えて 本質は何か？と考え続けて ほしい。 本質主義
49. 49 伝えたいこと 第5章 理系学生へのメッセージ ～遊ぶように挑戦せよ～ 未来本当に価値あるものは 「何なのか？何をやるべきか？」 流行が目まぐるしく変わる中、 変わらない価値を見つける 本質主義
50. 50 伝えたいこと 第5章 理系学生へのメッセージ ～遊ぶように挑戦せよ～ 1つずつ必ず 挑戦したことはやりきろう 完遂主義
51. 51 伝えたいこと 第5章 理系学生へのメッセージ ～遊ぶように挑戦せよ～ 失敗してもいい、それでも 「投げ出さない」 やりきった後にこそ 振り返った時に成長を実感できる 完遂主義
52. 52 伝えたいこと 第5章 理系学生へのメッセージ ～遊ぶように挑戦せよ～ • 興味があること、面白そうと思ったことに素直に飛び込むべき • 自己否定ではなく、小さな興味に対して肯定的でいること、行動し よう • 常にどうありたいか？本質を考え続けよう • たとえ失敗に終わったとしても、やりきって次に行こう キャリアは寄り道と偶然の連続からなる 「曲線」でできている 曲線の「太さ」と「長さ」で 30代以降が決まる
53. さいごに 53
54. 54 「狭く深く」に囚われすぎず、「広く試す」ことを。 自己肯定感を持ち、 多くの挑戦 をしてほしい。 完璧さよりも「試してみる力」を通して見える世界がある。 だから、迷ったら一歩踏み出して みてください。 そしてまずは失敗してみよう 。そして何事にも対応できる柔軟性 を身につけよう。 まとめ さいごに 若さこそ財産
55. 55 Fin.