需要創出(Chatwork)×供給(BPaaS) フライホイールとMoat 実行能力の最適配置とAI戦略

2026年4月28日(火)に実施された「Product Management Summit」での発表資料です。
イベントページ：https://product-management-summit.findy-tools.io/2026
登壇者：株式会社kubell 執行役員CPO 徳原希望

Transcript

1. 需要創出(Chatwork)×供給(BPaaS) フライホイールとMoat 実行能力の最適配置とAI戦略 株式会社kubell 執行役員CPO 徳原 希望 2026年4月28日 1
2. アジェンダ AGENDA 01. ChatworkとBPaaS 02. Chat UIから依頼するだけで AIが手続きの準備から入力処理などを支援 03. AIと人の組み合わせプロセスと 推論範囲のコントロールとハーネス設計 04. Chatwork AI
3. Profile 3 役職：執行役員CPO 専門領域：プロダクト開発および新規事業開発 職歴： • 学生起業を経てプロダクト領域と新規事業開発を軸に、複数の企業で事業成長に貢献 • 株式会社良品計画(CPO 兼 新規事業開発部長)として、無印良品のデジタル領域と新規事業 開発を牽引 • LINE株式会社（現 LINEヤフー株式会社）にて、BtoB向けミニアプリ・Official Account、 BtoC向けチャットルームのマネタイズやヘルスケアなど専門家マッチング事業の立上げや グロースを推進 • 株式会社出前館(投資事業)でクイックコマース・フードテックを成長させ、プロダクトマネ ジメント本部長としてグロースを牽引 • プライム上場企業からスタートアップまで、複数社のプロダクト顧問として幅広く貢献 • その他：グリーホールディングス株式会社、グルーポン・ジャパン株式会社、株式会社リク ルートといった企業などでも経験 • 2025年1月に株式会社kubellへ参画、同年7月に執行役員CPOに就任 徳原 希望 (Tokuhara Nozomi)
4. 01 | ChatworkとBPaaS
5. 働くをもっと 楽しく、創造的に ⼈⽣の⼤半を過ごすことになる 「働く」という時間において、 ただ⽣活の糧を得るためだけではなく、 1⼈でも多くの⼈がより楽しく、 ⾃由な創造性を存分に発揮できる社会を実現する MISSION
6. 働く4.0の世界を広げる 食べるために 働く 原始時代 狩猟、農耕など、食料 をいかに確保するか。 働くとは、食料を手に 入れること。 働く4.0 働く4.0を1人でも多く広げ、「働く歴史」を前進させる kubellが目指すこと 守るために 働く 戦国時代 ムラ、国など、所属する コミュニティを守る。 働くとは、戦うこと。 お金のために 働く 資本主義社会 安定した生活を営むた めに仕事をする。 働くとは、お金を稼ぐ こと。 楽しむために 働く 創造社会 社会を豊かにするため に楽しく創造する。 働くとは、価値を創造 すること。 働く3.0 働く2.0 働く1.0 6
7. すべての⼈に、 ⼀歩先の働き⽅を ⼀部の先進的な⼈だけではなく、 世界中で働くあらゆる⼈が、 ⾃分⾃⾝の働き⽅を常に「⼀歩先」へと 進めていけるプラットフォームを提供する VISION
8. 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97.3万社*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96%が中小企業ユーザー • 日本の1/5を占める導入社数97.3万社以上*2 806万ユーザー • 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 Customized Report 2025年7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を 含む44サービスを株式会社kubellにて選定。 *2 2025年12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 AIエージェント
9. BPaaSとは • BPaaSとは Business Process as a Service の略。ソフトウェアの提供ではなく、業務プロセスそのものを提供するクラウドサービス であり、クラウド経由で業務アウトソーシングが可能 • SaaSよりさらに上流のレイヤーをクラウド化する、次の潮流に オンプレミス IaaS Infrastructure as a Service PaaS Platform as a Service SaaS Software as a Service BPaaS Business Process as a Service DX人材 DX人材 DX人材 DX人材 DX人材 業務オペレーション 業務オペレーション 業務オペレーション 業務オペレーション 業務オペレーション アプリケーション アプリケーション アプリケーション アプリケーション アプリケーション データ データ データ データ データ ミドルウェア ミドルウェア ミドルウェア ミドルウェア ミドルウェア OS OS OS OS OS サーバー サーバー サーバー サーバー サーバー ストレージ ストレージ ストレージ ストレージ ストレージ ネットワーク ネットワーク ネットワーク ネットワーク ネットワーク =ユーザーが管理 =サービス提供者が管理 BPO Business Process Outsourcing DX人材 アプリケーション データ ミドルウェア OS サーバー ストレージ ネットワーク 業務オペレーション
10. 市場機会：日本SMB市場の規模と構造 10
11. Chatworkは社外コミュニケーションが中心のネットワーク Chatworkは「会話ツール」だけでなく、取引先開拓・受発注・士業連携や 受発注の起点（流通の入口）になる テナント型チャット Chatwork 会社ドメイン単位のテナント （社内最適） 全社が1つのワークスペースでつながる設計 （SNSに近い。繋がり最適） 会話は社内に閉じず、 アクティブの約8割が 社外コミュニケーション
12. SMBの構造的課題：受注が増えるほど「実行リソース」が不足する 需要が多く存在してもリソースが 足りず、信用毀損を避けるために リソースの範囲内で受注機会を抑 えてしまう傾向がある。 結果それが成長機会の損失になっ ている。
13. ソリューション：BPaaSによる「実行リソース」の供給 BPaaSの役割は単発のBPOでは ありません。 AIエージェントと、専門スキル 人材を同じ実行レイヤーに並べ、 業務に応じてリソースと プロセスを編成します。 需要とリソースの間にある隙間を 埋めるためにラストワンマイルま で対応可能にしています。
14. 人手による解決 競合優位性：ABCD全領域をカバーするハイブリッドアプローチ 顧客の課題に応じて 最適な解決方法を提案 業務に応じて、A〜Dすべての解決手法の提供できる 体制を構築する。人による判断や対応が必要な業務か ら、AIを含めたテクノロジーによる完全自動化まで、 柔軟に組み合わせで対応する。業務毎での最適化によ り生産性と利益率の向上を目指す。 TECH＋人で解決 TECHによる解決 （チェック） A 人＋TECHで解決 B C D 人が中心、経験と手作業 人が主導、ツールで効率化 自動化が主、人が監視・承認 完全自動化、AI・ロボット 他社のBPOは「A」中心、AI事業は「C/D」中心。 弊社は全てをカバーし、ラストワンマイルまでタッチ可能。
15. 勝ち筋：需要創出とリソース供給の相乗効果 Chatworkが需要を増幅させ、BPaaSが完了までサポートする。 このLoopによりSMB市場全体を押し上げることが可能。
16. 人口減少の社会背景 -> 中小企業のコーポレート業務課題を手当する意義 • 人口減により、エンタープライズとスタートアップ的な企業には一定人は集まるが、会社設立から一定期間が立ち、 株式報酬の明確なリターンメリットが無いいわゆる中小企業の人集めは今よりも課題が顕著に現れる想定。 • 特に中小企業のコーポレート業務に課題が表面化する前提で、弊社が中小企業のコーポレート機能を担える状態を目指 す。 ※国立社会保障・人口問題研究所HP 人口統計資料集2023年改訂版、及び日本の将来推計人口（全国）より作成 日本の人口の推移(万人) 世界の人口の推移(万人) 2000年代初頭に ピークアウト 2060年代に ピークアウト 16
17. kubellが展開するBPaaSのイメージ • ビジネスチャットを最大限活用したBPaaSを展開。AIエージェント＋SaaS Hub＋Humanを組み合わせ、 バックオフィス業務の実行までを網羅的に代替 業務発生 Chatwork プロダクト 人事・労務 営業・マーケティング 経理・財務 調達・購買 総務・その他リサーチ BPaaS窓口 • サービス一覧 • 案件管理・相談 ビジネスチャット • チャット・タスク • 通知(お知らせ・BOT) 発生した業務を AIエージェント＋SaaS Hub＋Humanの 連携で実行 AI エージェント SaaS Hub Human データ処理 通知… 外部ツール 連携… 非定型 専門業務… 業務完了 業務効率化 によるコア業務へ の集中 業務タイプ 業務オペレーション
18. 18 Chatworkを軸にAIエージェントと人材リソースをコーディネート AIエージェント AI秘書 RAG Chatwork Coordination Engine Taxita Frontdesk/Backyard Bot Bot Slide生成 エージェント Bot • 業務を最小タスクへ分解し、目的と制約を入力に“組み合わせ問題”として最適手順を生成 • コーディネーションエンジンが、AIエージェントと人材リソースをコスト・品質・期限・権限で最適配置 • ユーザーはチャット上の対話を起点にBotへ依頼するだけで、要件補完→実行→完了まで一気通貫で進行 • ガードレールとして、Human-in-the-Loop（重要判断の承認）＋予算上限＋承認フロー＋監査ログで安全に運用
19. 02 | Chat UIから依頼するだけで AIが手続きの準備から入力処理などを支援
20. 実現する世界観 経理領域 請求書発行・管理、経費 精算、予算管理、会計処 理、税務申告サポート 採用領域 求人掲載、応募者管理、 面接調整、内定手続き、 入社手続きサポート 給与顧問領域 勤怠管理、給与計算、賞 与計算、源泉徴収、年末 調整処理 労務手続き領域 社会保険手続き、雇用契 約書作成、就業規則更 新、労基署対応 クリエイティブ領域 資料作成、提案書デザイ ン、ウェブコンテンツ制 作、画像・動画編集 Chatwork × BPaaS × AI 統合プラットフォーム 様々な業務領域をChatworkに依頼するだけで完結。AIエージェントとBPaaSが統合的に連携し、データ処理から申請、 承認、支払いまでを一気通貫で実行。BPaaSが背後で実務を担うことで、信頼性と拡張性を保証します。 　　 依頼 クライアント企業が Chatworkで業務を依頼する だけ。複雑な手続きは必要 ありません。 　　 AI処理 コーディネーターエージェ ントがユーザーの指示を理 解し、A2AとA2Hの組み合 わせを判断します。 　　 BPaaS実行 専門エージェントとアシス タントがBPaaSの実務を担当 し、業務プロセスを正確か つ効率的に実行します。 　　 完了・報告 業務完了後、結果を Chatworkで報告。履歴は自 動で記録・保存されます。 業務オペレーション領域 20
21. 業務タスクをAIエージェントが対応 21 業務に関する タスク処理 AI 業務 支援新機能 コーディネーターエージェントが指示を受けてタスクに応じて 専門エージェントをコーディネートすることで業務を支援 人は戦略やクリエイティブに集中し、ノンコア業務はAI・BPaaSで対応 MISSION ： 働くをもっと楽しく、創造的に VISION ： すべての人に、一歩先の働き方を
22. AIは定型処理や入力を支え、人は顧問先との対話・レビュー・証明 22 社労士が「手続」や「処理」から「保証・証明・顧問」へ 重心を移すためのAIを利用した業務設計の提案です AIが支える領域 • 定型処理・入力準備 • 不足・不備の洗い出し • 確認前の準備 • 取り込み前の整理 時間を作る基盤 • 標準作業をAIへ 社労士が価値を出す領域 • 顧問先との対話 • 助言・判断・レビュー • 保証・証明・監査対応 • ワンストップ解決 社労士が人と向き合う時間を増やす 確認前の工程までを支援 AIで生まれた時間を確認・保証・証明の価値向上へ再投下し、顧問へ高付加価値を提供 ※最終的な判断・保証・証明は社労士が担当する前提
23. 連絡（納品） 完了 電子申請準備 優先度・高 インプット 従業員データ受領 従業員データ インプット 労務手続領域のプロセスとAI化のスコアリング例 23 従業員情報 管理システム (順次対応する SaaSを増やす) 優先度・中 優先度・低 優先度・低 エージェントの 想定 • 顧客の資料 準備アシス ト • 不足/不備 時の通知 ※要・詳細化 初回のみ 入社する従業員が発生したタイミング 従業員のデータをSaaSへ 従業員の個人情報+賃金 台帳などをベースに社会 保険情報なども入力 管理するSaaSの識別番号 なども揃える 1.受領したデータを 確認 2.顧客に不明点などの 確認 3.従業員情報を入力・ 保管 この情報をもとに手 続きや給与顧問の作 業を行う 優先度・中 従業員データ 受領 従業員情報を受け取る or 管理SaaSから取得する 情報を確認する 顧客に不明点などの確認 社労士側で問い合わせな ども発生 手続きに必要な情報を過不 足なく集める 行政の公的なPDFデータ 処理 連携サービスからの 情報連携 優先度・低 優先度・低 インプットされ た情報をもとに 手続きに必要な 電子申請の下書 きまで終える ※要・詳細化 手続き前の目視 確認は必須 ※要・詳細化 電子申請完了後 の公文書をもと に顧客に手続き 完了の連絡を行 う（管理SaaSが 別の場合に納 品） ※要・詳細化 優先度・高 • 優先度が高く汎用的な処理が期待できるところから開発 (赤枠)
24. 手入力 vs AIエージェント化プロセス例 現状 AIエージェント導入後 例: 毎月の変更連絡 表の処理 例: 住民税の決定通 知書読み取り AIエージェントにより自動入力 (人は読み取り結果の確認) AIエージェント AIエージェント 給与計算ソフト 変更連絡表 (様々なタイプ) 給与計算ソフト 変更連絡表 (様々なタイプ) 給与計算ソフト 住民税決定通知 書 (PDF) 住民税決定通知 書 (PDF) 給与計算ソフト 特徴: 入力がバラバラ(Excel、スプレッドシート、メールに記載など) / 給与計算ソフトへの入力が大変 特徴: 社員や住民税などの情報を間違わずに給与計算ソフトに入力する必要がある 作業者が全て目視確認・手入力する必要あり 作業者が全て目視確認・手入力する必要あり AIエージェントにより自動入力 (人は読み取り結果の確認) • 定型的な処理や入力、確認前の下書きはAIで対応 • 人はより顧客・ユーザー価値を提供するために多くの時間を使う
25. AIエージェントの一例 現時点でご提供可能 今後ご提供予定 ニーズ確認・方針策定中 ・給与計算結果のチェック 給与計算結果が合っているかを自動的 に確認 ・自動納品 自動的に納品と顧問先に送付する文面 を作成 ・毎月の変更連絡票の取込 昇給や手当て、控除などの情報を一括 で給与計算ソフトに取り込み ・住民税決定通知書の取込 PDF化された住民税決定通知書を、 OCR読み取り ・給与計算ロジックのレビュー 新規顧問先に給与計算を提供する際の ロジックに誤りがないか確認 ・etc... 給与計算 手続き ・退社手続きサポート 退社する従業員および被扶養者の情報 を受取り、台帳更新と電子申請の下書 き作成をサポート ・申請状況の定期確認 送付した電子申請の状況を定期確認 し、更新があった場合に通知 ・入社手続きサポート 入社する従業員および被扶養者の情報 を受取り、台帳更新と電子申請の下書 き作成をサポート ・出産/育児休暇に関する手続き 出産/育児休暇予定のある従業員および 被扶養者の情報を受取り、台帳更新と 電子申請の下書き作成をサポート ・etc... • 特にニーズの高いところから順次AIエージェント化を進行中
26. AIエージェントの大まかな画面遷移例 1: 依頼する処理を選択 「住民税決定通知書入力代行」 を選択 2: 顧問先名を選択 「山田工業株式会社」を選択 3: ファイル場所を指定 Boxに保存した住民税決定通知 書のPDFファイルのURLを指定 4: OCR処理→結果表示 しばらく待つと、住民税決定通 知書の読み取り結果が表示され る。終了タイミングで Chatwork上でも通知を実施。 5: 給与計算ソフトへの入 力 OCR読み取り結果を確認後、給 与計算システムに自動入力 30秒程度 1~5分 ※読み取り枚数による 30秒〜1分 ※読み取り枚数による ※細かい見た目は変更になる可能性があります。 • 顧問先ごと・業務ごとに分散した複数のSaaSを、単一の入力インターフェースに統合する • これにより、担当者は複数ツールを横断して操作を覚える必要がなくなり、利用者の限定や属人化も解消 • 特に、顧問先数や処理件数が多い現場ほど、画面切替・運用負荷・教育コストの削減効果が大きい
27. AIエージェント導入による効果例： 給与顧問 27 • AIエージェントを導入することで、社労士の工数の約30%-52%を削減可能 • 浮いた工数で新たな顧問先の開拓など対応可能に 計算の前提: ・顧問先は社員30人前後の企業が多い社労士事務所 ・社労士の各作業を、AIエージェントでそれぞれ 　30%~52%削減できる計算 (ヒアリング時の期待値) -10.6% -25.7% -29.6% -9.3% -22.5% -25.9% -7.4% -18% -20.7% ・楽観シナリオ: 社労士1人あたりの顧問先40社 ・中間シナリオ: 同35社 ・悲観シナリオ: AIエージェント導入の期待効果を一律20%減 T1 T2 T3 楽観 中間 悲観 特異台帳 読み取り/入力 公的PDF 読み取り/入力 40分→20分 15分→7.5分 データチェック 120分→84分 累計削減時間 不備時の各種対応 10分→7分 名寄せ 自動納品+ 通知 市区町村 問い合わせ 文言作成 10分→5分 5分→2.5分 10分→7分 楽観 中間 悲観 楽観 中間 悲観 27.5分 66.5分 77分 20分 7.5分 36分 3分 3分 2.5分 5分 約 30% 削減 導入で 期待される効果 社労士の工数削減度合い 機能ごとの工数削減度合い
28. 03 | AIと人の組み合わせプロセスと 推論範囲のコントロールとハーネス設計
29. 社外取引支援・課題を組み合わせ問題として解くための取り組み 29 LLM RAG 専門エージェント： シート選択 コーディネーター エージェント 専門エージェント： Spreadsheet 専門エージェント： Box 専門エージェント： 給与更新 専門エージェント： 手当インポート 専門エージェント： 控除インポート 専門エージェント： 退職日チェック Excelからシート名を取得する Spreadsheetから各フォー マットのデータを出力する Boxのエクセルから各フォー マットのデータを出力する 基本給をSaaS APIで更新する 手当をブラウザ操作で 更新する 控除をブラウザ操作で 更新する 退職日をSaaS APIで取得して 未入力をチェックする コーディネーターはユーザー の指示を理解し専門エージェ ントと双方向で通信し、指示 されたタスクを完了させる AIエージェント
30. AIエージェント Tool: B 給与計算 SaaS 更新 Tool: A データ読み取り 社外取引支援・課題を組み合わせ問題として解くための取り組み Func: 手当・控除変換 Func: SaaS更新 Func: Data Format 専門エージェント LLM RAG AIエージェント 自然言語で記載された控除や手当 を Pydanticでルール化する エージェント用アカウントで特異 台帳のデータを更新する Tool: B にデータを渡すために JSON フォーマット化する 30
31. 推論範囲のコントロールとハーネス設計 31 • 「判断・解釈・提案」はAIが担い、「決まった計算・チェック・記録」は決定論的なコードが担う
32. 決定論を適用する領域：壊してはいけない領域をトレース 32 • 基幹業務・権限・コンプライアンスは決定論（ルールベース）で再現可能・説明可能・監査可能に
33. 非決定論（LLMなど）を適用する領域：探索と学習をAIに委任 33 • "答えが一つに定まらない領域"はAIに探索させ、候補生成・ランキング・パーソナライズで価値を創出
34. [再掲]kubellが展開するBPaaSのイメージ • ビジネスチャットを最大限活用したBPaaSを展開。AIエージェント＋SaaS Hub＋Humanを組み合わせ、バックオフィス業務の実行 までを網羅的に代替 業務発生 Chatwork プロダクト 人事・労務 営業・マーケティング 経理・財務 調達・購買 総務・その他リサーチ BPaaS窓口 • サービス一覧 • 案件管理・相談 ビジネスチャット • チャット・タスク • 通知(お知らせ・BOT) 発生した業務を AIエージェント＋SaaS Hub＋Humanの 連携で実行 AI エージェント SaaS Hub Human データ処理 通知… 外部ツール 連携… 非定型 専門業務… 業務完了 業務効率化 によるコア業務へ の集中 業務タイプ 業務オペレーション
35. 04 | Chatwork AI
36. コミュニケーション支援につながる取り組み 36 業務に関する 会話履歴 AI コミュニケーション 支援新機能 Chatworkでのやり取り（業務上の会話履歴）をコンテキストの一部とし、 社外取引・取引先コミュニケーションを支援
37. 取引先コミュニケーションとタスク実行支援 Chatworkでの会話中にAIエージェントが業務遂行を支援したり、タスク実行をサポート 行ったりきたりしながら業務遂行をサポート 【役割・見え方】 業務を行うときに、それ自体を サポートしてくれる秘書的な機 能。作業内容は、自分にしか見 えてない [成果物をチャットへ投稿する] 【具体的な機能イメージ】 取引先リサーチ、取引内容・方 向性を優位にするアドバイス・ サポートを行うなど 【役割・見え方】 • 社内外での会話の間に立っ て、不明点を明確にしたり 取引を進めるためのサポー トを行う • AIエージェントのアクショ ンやメッセージは、他の チャット参加メンバーにも 見える 【具体的な利用イメージ】 • 契約ドラフト、請求、支払 いタスク支援、資料授受な どを支援し、不測不備を指 摘してサポート • 取引先とのNextActionタス クドラフトを生成 AIファシリテーター AI秘書 37
38. 行政ニュース配信・ディーブサーチ・資料生成AI Chatwork AIが情報収集とディープリサーチ、資料生成を支援 38
39. 文章要約と下書き作成 Chatwork AIが会話の要約とメッセージの下書きを作成 39
40. 人とAIの最適配置 違うところ 重なるところ 対話が起点、エージェントが実行、横断的な検索/連携、ナレッジ活用。 • 誰のためのOSか：グローバル・エンタープライズのOSであるか。 → 私たちは(日本の)中小企業の“業務が終わる入口”である。 • 何を成果と呼ぶか(現時点の定義)：アプリが“使えるようになる”を成果と呼ぶか。 → 私たちは“仕事が終わる”（BPaaSはリソースも提供）を成果と呼ぶ。 • 誰が使いこなす前提か：IT人材の利用を前提とするか。 → 私たちはマジョリティ層に“使いこなし不要”のDXを前提とする。 • 人の活かし方：人⇄アプリのハブであるか。 → 私たちは人材/社外プロ/AIエージェントの“最適配置”まで踏み込む。 組織の配置最適化と採用効率化や、外部の隙間リソースの活用なども含める狙い。 “アプリ実行ハブ”に対し、人材とエージェントの需給をつなぐ層を内包している。 （=私たちの強み）
41. Thank you
42. 働くをもっと楽しく、創造的に 42