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Sell Workによる価値とは何か?

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September 26, 2025
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Sell Workによる価値とは何か?

2025年9月26日(金)開催のLayerX主催「ソフトウェアだけじゃ解けない課題 AIでオペレーションに向き合うしかNight」での発表資料です。
イベントページ:https://layerx.connpass.com/event/365523/
登壇者:株式会社kubell 藤井 謙太郎

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September 26, 2025
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Transcript

  1. 2 登壇者 藤井 謙太郎 Fujii, Kentaro 株式会社kubell インキュベーションディビジョン R&Dグループ長 新卒で富士通株式会社に入社。基幹システムやERP導入などのプログラマ

    やプロジェクト管理を経験し、PwCコンサルティングで金融機関向け経 営管理プロジェクトに従事。 Laboro.AIにてAIを活用したアプリ開発やAI受託開発、カメラやIoTなど を活用した事業開発および戦略策定コンサルティングを主導、執行役員 に就任。 2024年4月株式会社kubell(旧 Chatwork株式会社)に入社、AI分野に おける新規事業の推進とR&D領域を担当。 ふじい  けんたろう (@kentaro_fujii_)
  2. 3 事業概要 • 国内最大級のビジネスチャット「Chatwork」を展開。業界のパイオニアであり国内利用者数No.1*1、導入社数は93.5万社*2を突破 • 圧倒的な顧客基盤のあるプラットフォームを背景に、チャット経由で業務を請け負いDXを推進するBPaaSを展開  ビジネスチャット「Chatwork」 BPaaS (Business Process

    as a Service) • 国内利用者数No.1*1 有料ユーザーの97%が中小企業ユーザー • 日本の1/5を占める導入社数93.5万社以上*2 775万ユーザー • 全業界・全職種の方が日常的に使うプラットフォーム *1 Nielsen NetView 及びNielsen Mobile NetView Customized Report 2024年4月度調べ月次利用者(MAU:Monthly Active User)調査。 調査対象はChatwork、Microsoft Teams、Slack、LINE WORKS、Skypeを含む41サービスを株式会社kubellにて選定。 *2 2025年6月末時点 チャット経由で業務を請け負いDXを推進 業務代行 経理・総務・事務な ど幅広い業務に対応 人事・労務など専門 性の高い業務に対応 採用 経理・会計 労務 営業事務 AI・SaaSを徹底活用
  3. 4 a お客様 BPaaS領域でのサービス展開 • 現在のBPaaSの主力商品は「タクシタ」と「Chatwork 労務管理」 • 中小企業のノンコアビジネス全域に展開すべく、業務領域を拡大中 月に10時間から必要なタイミングで必要な分だけ作業を依頼可能

    経験豊富な アシスタントが対応 専任サポート お客様担当者 アシスタントチーム 経理 事務 総務 採用 Chatwork 労務管理 勤怠管理システム・給与計算など労務に関する業務を一括で対応 給与計算 賞与計算 年末調整 マイナンバー 知識が豊富な 労務専門スタッフが対応 労務チーム 専任サポート AIエージェント AIエージェント
  4. 6 kubell SaaS・ツール アシスタントは、 専門知見+AIエージェントや 各種技術を使いこなし業務を実行 利用企業は自らSaaSや AIの活用を推進することなく 効果を得られる ユーザーはアシスタントを通じてAIエージェントを利用

    AIエージェントへの 自然言語での指示 バックオフィス担当・経営者 顧客利用SaaS・ツール AIエージェント オーケストレーター AIエージェント AIエージェント kubell アシスタント AIエージェント 手動操作 upload 手動操作 upload BPaaSサービス BPaaS利用企業 API連携 API連携 短期的に実現するBPaaSにおけるサービスイメージ
  5. 9 費用対効果を分解すると • 業務量と効果の関係 • 処理スピード • スケーラビリティ • 付加価値創出しリソースを他業務にシフト

    • 量が多いがロジックにできずフローが短い業務 効果 (アウトプット) 制約・条件 (法規制・セキュリティ・前 提) 費用 (リソース投入) • 仕様するシステムや実行環境(SaaS?Excel?) • 業務フローをロジック化する余地 • オペレーションの変更可能性・頻度 • 法規制・コンプライアンス • セキュリティ要件 • 人材のスキルレベル • 汎用性を求めるとカスタマイズコストがかかる • 特化すると個別対応が増える • 新規・エッジケースは人が担保 • 確実性を過剰に求めると費用増大 • ユーザーの学習コスト
  6. 11 振り返って生成AI時代の前後で解決できることの違い • 自動化方法:GAS / マクロ / RPAでルール化 / 機械学習

    • 強み:定型処理に強い • 弱点: ◦ 柔軟な変更に弱い(業務フローが変わると再構築が必要) ◦ データ基盤整備に時間がかかる ◦ 機械学習も単純な分類や判断止まり 生成AI Before 生成AI After • 自動化方法:自然言語ベースのインターフェース • 強み: ◦ ルールにできない曖昧な処理も対応可能 ◦ 単純因果で解決できない課題にも柔軟に対応 ◦ リテラシーがあれば業務ルールをすぐ変更可能 • 業務インパクト: ◦ 非エンジニアでも自動化が実現可能 ◦ 部署横断で共通ルールを即時展開できる ◦ 「自動化」ではなく「業務アシスト」に近い
  7. 13 AIを活用していて起きたこと AIエージェント / プロンプト / n8n / Difyなど様々なアプローチで検証 現場との取り組みからのよく聞く声

    <ネガ> • 自動化ワークフローに見えるので、SaaSとの提供価値の違いが知りたいです • Excelの中の作業の自動化やチェックがしたいのです • 個別の業務の点の効果は小さいので、線で繋ぐと効いてくる印象です • 思考のフローを思ったより細かく言語化する必要があるのですね <ポジ> • 見て確認していた作業は、スピードと精度があがりました • 複数条件の判断を同時に1つのデータに対して実行できるのは助かります
  8. 18 事業開発目線でソフトウェアで解くかの大きな転換点 • 提供価値 :標準化機能でスケール  製品内にスコープ固定 • 顧客期待 :顧客運用(判断・設定・確認) •

    適した領域:定型・例外少・リテラシー高 • 学習コスト:活用定着に時間 (導入ガイド・テンプレなど) • KPI :MRR /ライセンス数 /    アクティブ率 /継続率 • リスク :例外=カスタム開発の沼 • 提供価値 :業務完了にコミット(品質/納期)  提供幅が柔軟 • 顧客期待 :任せたい(請負的) / 結果責任を重視 • 適した領域:大量処理・継続運用・例外多 周辺Ops込み、丸っと業務を横断 • 学習コスト:顧客側は低い(提供者は高い) • KPI :処理件数 / 完了率 /  1件コスト / リードタイム • リスク :スコープ膨張・人手依存・原価悪化 ユーザーに“Software”を提供する Sell Software ユーザーに“work”を提供する Sell Work サービスをSoftwareからWorkに拡張すると、ユーザーは”使う”から”任せる”へ。 KPI・責任範囲・価格モデルが変化する。 機能を提供し、ユーザーが自ら運用 成果(業務完了)を提供し、プロバイダーが運用
  9. 19 kubell SaaS・ツール アシスタントは、 専門知見+AIエージェントや 各種技術を使いこなし業務を実行 利用企業は自らSaaSや AIの活用を推進することなく 効果を得られる 業務に応じて「ヒト」と「ソフトウェア(AIなど)」を分けて実行する

    ユーザーニーズに応じて適切なアプローチを用いる 業務量多めのフローが短いオペレーション=「ソフトウェア(AIなど)」 長い業務・エッジケース・可用性業務=「ヒト」 AIエージェントへの 自然言語での指示 バックオフィス担当・経営者 顧客利用SaaS・ツール AIエージェント オーケストレーター AIエージェント AIエージェント kubell アシスタント AIエージェント 手動操作 upload 手動操作 upload BPaaSサービス BPaaS利用企業 API連携 API連携 BPaaSにおけるサービスイメージ Chatwork から実行