AI時代のMoatとは。 AI×独自データ×共創圏による拡張戦略

Product Management Summitの登壇資料

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1. セーフィー株式会社 / 企画本部 本部⻑ ⽯川 貴夫 2026.4.28 AI時代のMoatとは。 AI×独⾃データ×共創圏による拡張戦略 Product Management Summit
2. 2 © Safie Inc.｜ 石川 貴夫 Ishikawa Takao セーフィー株式会社 企画本部 本部長 兼 アプリケーション企画部 部長 2021年にセーフィーにジョイン。現在は、プロダクトマネジメント組 織およびデザイン組織の責任者として、プロダクト戦略・組織を統括。 新卒でメーカー入社後、エンジニアとして複数のプロダクト開発/PMを 経験したのちDeNAに入社。現在のタクシーアプリ『GO』の乗務員向け ソリューションに携わる。事業統合に伴い現在のGO株式会社へ転籍後 も引き続き同プロダクトにてITxリアルな領域に向き合う。セーフィー の映像の汎用性の高さと解決できる課題の多さに大きな可能性を感じ現 職に参画。 #野菜づくり#お酒 #ギター X : @PINTKO
3. 3 © Safie Inc.｜ セーフィーとは？
4. 4 © Safie Inc.｜ Vision セーフィーは⽇本中、世界中のカメラの映像をクラウド化し、⾃分のため、社会のために誰 もが活⽤できる映像プラットフォームを提供します。 カメラをはじめとした、あらゆる映像デバイスとインターネットを繋ぎデータ化すること で、⼀⼈ひとりが⽇々の意思決定をスピーディーかつ効果的に⾏うことができる。 今いるその場で世界を⾒渡せる次の時代をつくります。 セーフィーは映像、クラウド、そしてAI技術を駆使し、⼈々の「第3の⽬」となることで、 ⾃⼰の理想を追求し、実現できる未来をつくっていきます。
5. 5 © Safie Inc.｜ 8掛け社会：現場をもつ主要業界における労働供給不足 販売 2040年時点での 労働需要：438.5万人 労働供給：329.7万人 24.8% 日本全国の労働需要に対し、2030年に 341万人 余、2040年に 1,100万人 余の労働供給が不足* 1 *2 *1 リクルートワークス研究所：「未来予測2040　労働供給制約社会がやってくる」 *2 労働供給不足率 = 2040年時点での労働供給 ÷ 2040年時点での労働需要 工場 13.3% 2040年時点での 労働需要：845.0万人 労働供給：732.6万人 飲食 15.1% 2040年時点での 労働需要：374.8万人 労働供給：318.1万人 物流 24.2% 2040年時点での 労働需要：413.2万人 労働供給：313.4万人 建設 22.0% 2040年時点での 労働需要：298.9万人 労働供給：233.2万人 介護 2040年時点での 労働需要：229.7万人 労働供給：171.7万人 25.3% 医療 17.5% 2040年時点での 労働需要：467.6万人 労働供給：386.0万人
6. 6 © Safie Inc.｜ AIカメラ×小売・サービス 既設カメラを クラウド化 小売・サービス業における現場の映像を活用し、店舗丸ごとAIによる運営の効率化を実現 6 在宅からの 遠隔接客 本社(遠隔)からの 多店舗管理 混雑緩和による 顧客体験改善 来店者数カウント 再来店を自動検知 棚割りや商品補充 タイミングの最適化 レジ待ち対策 マーケティング セキュリティ対策 販売促進・欠品検知
7. 7 © Safie Inc.｜ AIカメラ×建設・インフラ 7 建設・インフラ業における多様なIoTデバイスのデータとAIを活用し、現場管理の省人化・高度化を実現 ヘルメット 未着用者を検知しア ラート 不安全行動の 自動検知 多台数のカメラを 活用し、遠隔臨場 / 検査を実施 工事進捗の把握 工事車両の入退場を 自動記録 AIカメラを活用し 車番を認識 AIカメラで 人手をかけず 自動計測 交通量調査 吊り荷下エリアの 立ち入り検知 AIカメラを活用し 危険エリアへの 侵入禁止 AIカメラを活用し 資材盗難防止 遠隔で防犯 /警備 本社(遠隔)での 多現場管理 現場NW環境 屋内監視用の メッシュ環境
8. 8 © Safie Inc.｜ 圧倒的なシェアと急拡⼤する市場 ※出所：テクノ・システム・リサーチ社調べ「ネットワークカメラのクラウド録画サービス市場調査（ 2025）」より、エンジン別カメラ登録台数ベースのシェア（ 54.3％） その他 11.6％ D社 4.4％ C社 4.9％ B社 6.6％ A社 18.2％ 当社 国内シェア 約 54.3% 課金カメラ台数 35.4万台 2019/1 2025/12 25万台 20万台 15万台 10万台 5万台 0 30万台 35万台
9. 9 © Safie Inc.｜ Safie導⼊企業 製造業 界 インフラ・公共 飲食・サービス そのほか 物流 オフィス・ビル 小売 建設 製造
10. 10 © Safie Inc.｜ ⾃社のプロダクトや業務に AIを組み込んだ、あるいは検討しているという⽅ 多いと思います
11. 11 © Safie Inc.｜ もし明⽇、競合他社が 全く同じAI機能をリリースしてきたら、 どうやって勝ち残りますか？
12. 12 © Safie Inc.｜ スピード？ テクノロジー？ 
13. 13 © Safie Inc.｜ Moatはすぐには築けない いろいろあるけど、これだけは⾔える
14. 14 © Safie Inc.｜ だが意識しないと築けない 本セッションでお伝えしたいこと Moatはすぐには築けない
15. 15 © Safie Inc.｜ AIの進化でProduct Manager は 何を意識する必要があるのか 本セッションでお伝えしたいこと Safieでの取り組みのご紹介を通して 明⽇からのご⾃⾝のProduct Managementへのヒントになれば幸いです
16. 16 © Safie Inc.｜ • AIの進化で Moatはどう変わったのか？ • 意識するべき8つのMoat • SafieのMoatのつくり⽅ Agenda：お話しする内容
17. 17 © Safie Inc.｜ • AIの進化で Moatはどう変わったのか？ • 意識するべき8つのMoat • SafieのMoatのつくり⽅ Agenda：お話しする内容
18. 18 © Safie Inc.｜ そもそも AIの進化で 何がMoatではなくなった？ 開発スピードの劇的な向上により、誰でもすぐにマネできてしまう UI/UXの優位性 機能の豊富さ Moatではなくなったもの 膨⼤な開発リソース チャットや⾳声での指⽰
19. AI時代のMoat：その鍵は「独⾃データ」にある 重要な要素の⼀つが 「独⾃データ」 © Safie Inc.｜ 19
20. AI時代のMoat：その鍵は「独⾃データ」にある 「独⾃データ」はAIのパフォーマンスを決める オープンデータ アウトプットも同質化 © Safie Inc.｜ 20 Web上のデータはコモディティ化する AI 独⾃データ アウトプットも差別化 AI Web上にないデータ ユーザーが使うたびに溜まるデータ モデルが 賢くなる
21. 21 © Safie Inc.｜ その独⾃データはどこにあるのか？
22. 「独⾃データ」はどこにあるのか？ 価値あるデータは、お客様の⽇々の 「業務フローの奥深く」 © Safie Inc.｜ 22
23. 「独⾃データ」はどこにあるのか？ お客様の⽇々の「業務フローの奥深く」にある 企業の基幹データ ERPで⾔えば、企業の売上、在庫、 社員のタスク進⾏状況、ソースコー ドの修正履歴 ⾏動の軌跡 ユーザーが「何を買ったか」「何を 検索したか」だけでなく、「どのよ うに使ったか」という⾏動履歴 現場の暗黙知 熟練した職⼈さんが 無意識に⾏っている判断の基準 こうした現場の蓄積された「⾮構造なデータ」こそが、AIを賢くする武器になる © Safie Inc.｜ 23
24. とはいえ、いきなり業務フローに⼊り込めない 基本に⽴ち返り、お客様の特定のペインを 解決するところから⼊る © Safie Inc.｜ 20 24 お客様は、あくまで⽬の前の具体的なペインを 解決したいと考えていることを忘れない
25. とはいえ、いきなり業務フローに⼊り込めない 基本に⽴ち返り、お客様の特定のペインを解決するところから⼊る © Safie Inc.｜ 20 25 「点」での参⼊ データの構造化 ワークフロー拡⼤ お客様はあくまで⽬の前の具体的なペインを解決したいと考えていることを忘れない 「店員が⾜りない」といった、顧 客が直⾯している⽬の前の具体的 なペイン（課題）を解決すること から始めます 既存システムでは扱えない現場の 「⾮構造化データ」を構造化し、 現場をデジタルで捉えます 特定の課題解決から始め、徐々に 周辺の業務フロー全体へと提供価 値を広げていきます そして、価値ある独⾃データへ
26. 26 © Safie Inc.｜ ⼀⽅、ソフトウェア以外にも ⽬を向けてみよう
27. 27 © Safie Inc.｜ ソフトウェアで代替が困難な領域 これらはソフトウェアでは代替できない領域です 参⼊障壁としての重要性がこれまでよりも増してきます ビジネスモデル ディストリビューション
28. 28 © Safie Inc.｜ まとめ 開発スピードの劇的な向上により、誰でもすぐにマネできてしまう ソフトウェアでは代替できないMoatがさらに重要に 「独⾃データ」はAIのパフォーマンスを決める 業務フローに⼊りこもう
29. 29 © Safie Inc.｜ • AIの進化で Moatはどう変わったのか？ • 意識するべき8つのMoat • SafieのMoatのつくり⽅ Agenda：お話しする内容
30. 30 © Safie Inc.｜ 8つのMoat ※ https://www.thetwentyminutevc.com/gokul-rajaram Gokul Rajaram⽒の８つのMoat ディストリビューション 規制 データ ワークフロー エコシステム ネットワーク効果 スケール 物理インフラ
31. 31 © Safie Inc.｜ 8つのMoat ディストリビューション 規制 データ ワークフロー エコシステム ネットワーク効果 スケール 物理インフラ ※ https://www.thetwentyminutevc.com/gokul-rajaram Gokul Rajaram⽒の８つのMoat インターネット上にない独⾃のクローズドデータを持っているか 深く埋め込まれていて、簡単には剥がせない状態を作れるか 強⼒な販売チャネル‧顧客基盤やパートナーシップにおける優位性 ライセンス（事業認可）などの法規制対応 Platform上に多くの外部開発者や企業が参⼊し独⾃のアプリケーション や機能を構築して、そのプラットフォームに依存している状態 利⽤者が増えるほど、参加者全員にとってのメリットが増⼤するもの ⼤きすぎて誰も同じ⼟俵に⽴てないほどの規模 現実世界の物理的なモノ‧ヒト‧インフラ
32. 32 © Safie Inc.｜ 個別最適化で深く⼊り込む ＆ ビジネスモデルまで視野を広げる 顧客接点となるデータ‧ワークフロー 個別最適化を通して、より深く⼊り込む ディストリビューション 規制 データ ワークフロー エコシステム ネットワーク効果 スケール 物理インフラ
33. 33 © Safie Inc.｜ 個別最適化で深く⼊り込む ＆ ビジネスモデルまで視野を広げる ビジネスモデルそのものやインフラ領域など ソフトウェアだけでは代替できない領域は、さらに重要に 顧客接点となるデータ‧ワークフロー 個別最適化を通して、より深く⼊り込む ディストリビューション 規制 データ ワークフロー エコシステム ネットワーク効果 スケール 物理インフラ ※ https://www.thetwentyminutevc.com/gokul-rajaram Gokul Rajaram⽒の８つのMoat
34. 34 © Safie Inc.｜ • AIの進化で Moatはどう変わったのか？ • 意識するべき8つのMoat • SafieのMoatのつくり⽅ Agenda：お話しする内容
35. 35 © Safie Inc.｜ じゃあ Safieではどうやってるの？
36. 36 © Safie Inc.｜ Distribution Application Platform Infrastructure 販売チャネル 直販, OEM, パートナー 現場ごとの独⾃データ 映像‧⾳声‧センサー 現場ごとのワークフロー Safie Platform エコシステム 共創者 Co-creator ⼤規模なデータ コスト優位性 HW (Camera, NW,etc...) 設置/⼯事/保守 個別学習されたモデル EU Safieのグロースモデル それぞれの強みが単体で効⼒を発揮するだけでなく、連鎖することで価値を⾼め続けるモデル
37. 37 © Safie Inc.｜ Safieのビジネスモデル それぞれの強みが単体で効⼒を発揮するだけでなく、連鎖することで価値を⾼め続けるモデル Distribution Application Platform 販売チャネル 直販, OEM, パートナー 現場ごとの独⾃データ 映像‧⾳声‧センサー 現場ごとのワークフロー Safie Platform 共創者 Co-creator 個別学習されたモデル EU Infrastructure ⼤規模なデータ コスト優位性 HW (Camera, NW,etc...) 設置/⼯事/保守 数⼗PBにも及ぶ⼤規模なデータによって、 コスト優位性が築かれ、プラットフォーム 全体としての価値が上がる カメラなどのHW＋現場への設置‧保守 サービスを強⼒に⽀える物理インフラ
38. 38 © Safie Inc.｜ それぞれの強みが単体で効⼒を発揮するだけでなく、連鎖することで価値を⾼め続けるモデル Distribution Application 販売チャネル 直販, OEM, パートナー 現場ごとの独⾃データ 映像‧⾳声‧センサー 現場ごとのワークフロー ⼤規模なデータ コスト優位性 HW (Camera, NW,etc...) 設置/⼯事/保守 個別学習されたモデル EU Platform Infrastructure Safie Platform 共創者 Co-creator Safieのビジネスモデル ⼤規模なデータを活⽤して価値を創出する 共創者が増加し、解決できる課題が増える エコシステム
39. 39 © Safie Inc.｜ Business Platform Infrastructure 販売チャネル 直販, OEM, パートナー Safie Platform 共創者 Co-creator ⼤規模なデータ コスト優位性 HW (Camera, NW,etc...) 設置/⼯事/保守 EU Safieのビジネスモデル それぞれの強みが単体で効⼒を発揮するだけでなく、連鎖することで価値を⾼め続けるモデル Application 現場ごとの独⾃データ 映像‧⾳声‧センサー 現場ごとのワークフロー 個別学習されたモデル 共創者が増加し、解決できる課題が増えると 導⼊現場が増え、現場ごとの独⾃データも増える この独⾃データからのFBで 特定の現場に個別学習されたモデル
40. 40 © Safie Inc.｜ Application Platform Infrastructure 現場ごとの独⾃データ 映像‧⾳声‧センサー 現場ごとのワークフロー Safie Platform 共創者 Co-creator ⼤規模なデータ コスト優位性 HW (Camera, NW,etc...) 設置/⼯事/保守 個別学習されたモデル Safieのビジネスモデル それぞれの強みが単体で効⼒を発揮するだけでなく、連鎖することで価値を⾼め続けるモデル EU Distribution 販売チャネル 直販, OEM, パートナー ⾃社直販だけでなく、OEMやパートナー企業を通じた 広範な販売網で市場へ展開
41. 41 © Safie Inc.｜ Application Platform Infrastructure 現場ごとの独⾃データ 映像‧⾳声‧センサー 現場ごとのワークフロー Safie Platform 共創者 Co-creator HW (Camera, NW,etc...) 設置/⼯事/保守 個別学習されたモデル Safieのビジネスモデル それぞれの強みが単体で効⼒を発揮するだけでなく、連鎖することで価値を⾼め続けるモデル Business 販売チャネル 直販, OEM, パートナー EU EUが増えるとデータが集まる ⼤規模なデータ コスト優位性
42. 42 © Safie Inc.｜ Distribution Application Platform Infrastructure 販売チャネル 直販, OEM, パートナー 現場ごとの独⾃データ 映像‧⾳声‧センサー 現場ごとのワークフロー Safie Platform エコシステム 共創者 Co-creator ⼤規模なデータ コスト優位性 HW (Camera, NW,etc...) 設置/⼯事/保守 個別学習されたモデル EU Safieのグロースモデル それぞれの強みが単体で効⼒を発揮するだけでなく、連鎖することで価値を⾼め続けるモデル
43. 43 © Safie Inc.｜ もうちょっと深掘りしていきましょう
44. 44 © Safie Inc.｜ Safieのビジネスモデル それぞれの強みが単体で効⼒を発揮するだけでなく、連鎖することで価値を⾼め続けるモデル Business Application Platform 販売チャネル 直販, OEM, パートナー 現場ごとの独⾃データ 映像‧⾳声‧センサー 現場ごとのワークフロー Safie Platform 共創者 Co-creator 個別学習されたモデル EU Infrastructure ⼤規模なデータ コスト優位性 HW (Camera, NW,etc...) 設置/⼯事/保守
45. 45 © Safie Inc.｜ ⼤規模なデータを⽀える Infrastructure層 数⼗PBにもなる膨⼤な映像データをクラウドに集約することで、 スケーラビリティとコストメリットの優位性を確⽴ 35万台を 超えるカメラ カメラ管理＆ 録画サーバー DBクラスタ（Aurora） ストレージ（AWS S3） 録画データ zone zone zone zone zone 動画配信 サーバー 巨大なトラフィック サーバー 2000台以上で構成 カメラ Viewer 動画配信用のサーバー 数100台以上で負荷分散 DBはカメラ 数万台単位で クラスタ化 数十ペタバイト級の 録画データを格納
46. 46 © Safie Inc.｜ 現場の独⾃データ取得にはハードウェアが不可⽋ ハードウェアとそれを⽀えるオペレーションが、サービス全体を強固に⽀える屋台⾻ 泥臭い「HW」の実装 価値ある独⾃データを取得するためには、 現場へのハードウェア導⼊が不可⽋です。 • 適切なハードウェアの調達 • 職⼈による設置⼯事‧ネット構築 • トラブル時の保守メンテナンス 物理的な寿命による買い替えタイミングも重要 初期コストが⾼いので、⼀度導⼊されると数年レベルで置き換えられずらい 仕⼊れ 保管 キッティング 出荷 設置 ⼯事 保守 ソフトウェアを超えた「フィジカルな領域」への挑戦が、模倣困難な強みへ
47. 47 © Safie Inc.｜ 「フィジカルなインフラ」と「オペレーション」が 強⼒にプロダクトを⽀えています
48. 48 © Safie Inc.｜ それぞれの強みが単体で効⼒を発揮するだけでなく、連鎖することで価値を⾼め続けるモデル Business Application 販売チャネル 直販, OEM, パートナー 現場ごとの独⾃データ 映像‧⾳声‧センサー 現場ごとのワークフロー ⼤規模なデータ コスト優位性 HW (Camera, NW,etc...) 設置/⼯事/保守 個別学習されたモデル EU Platform Infrastructure Safie Platform 共創者 Co-creator Safieのビジネスモデル Application 現場ごとの独⾃データ 映像‧⾳声‧センサー 現場ごとのワークフロー 個別学習されたモデル
49. 49 © Safie Inc.｜ すべてを⾃社だけでやるのは物理的に不可能である しかし、こうしたAIやソフトウェアだけではなく、 フィジカル領域に踏み込もうとすると、必ず⼀つの⼤きな壁にぶつかります
50. ⾃社完結から「パートナーシップ」による拡張へ すべてを⾃社だけでやるのは物理的に不可能である ⾃社内製のみの限界 • 多様な業界知識の習得コスト増 • デバイス〜AI開発の⻑期化 • 開発スピードの極端な低下 • 市場変化への対応遅れ‧スケール停⽌ ⽬指すべき拡張戦略 「パートナーシップ」を軸とした エコシステム構築による事業スピードの加速 © Safie Inc.｜ 50 パートナーシップによるエコシステム
51. 2つのエコシステムとCVC セーフィーの２つのエコシステムと、それをブーストさせる仕組み ⽔平分業型のSafie Platform 多様なデバイス接続とクラウド統合管理を⽀える 拡張性の⾼いプラットフォーム基盤 AI Solution Platform (Safie AI Studio) 映像データを価値に変えるAI開発環境 パートナーとの共創によるソリューション展開 Safie Ventures これらのエコシステムをブーストさせる投資とパートナーシップの仕組み © Safie Inc.｜ 51 エコシステム
52. エコシステム①｜⽔平分業型のSafie Platform © Safie Inc.｜ 52 Distribution Platform Infrastructure 販売チャネル App‧Data‧API‧MCP HW (Camera, NW,etc...) 各領域のトッププレイヤーと連携する「⽔平分業」へ Safieはプラットフォームの開発と運⽤に集中 メーカー様 パートナー様 集中
53. エコシステム①｜⽔平分業型のSafie Platformのメリット 最⼤の強みは「圧倒的なスピードと柔軟性（スケーラビリティ）」 低コストでの迅速な拡⼤ ⾃社で⼯場を持たないため、莫⼤な設備投資や固定費を抑 制可能。 リソースを最適化し、急速なビジネス拡⼤を実現します。 プラグイン感覚の技術導⼊ 最新のAI技術や⾼画質カメラが登場した際も、即座に統合 可能。 常に最先端のソリューションを提供し続ける柔軟性を備え ています。 オープンなエコシステムによる強固な地位 セーフィーは、⾃社で全てを独占するのではなく「カメラメーカー」「販売パートナー」の全員が利益を得る オープンなエコシステム を構築 これにより、クラウドカメラ業界で強固なプラットフォーマーとしての地位を確⽴ © Safie Inc.｜ 53
54. 54 © Safie Inc.｜ エコシステム②｜AI Solution Platform (Safie AI Studio) あらゆる現場の課題を解決するAIソリューションを簡単に量産 AIソリューション 業界課 題 不安全行動 長時間労働 安全帯 検知 作業効率 可視化 建設 長時間労働 窃盗/万引き 省人/無人 店舗 万引き 削減 小売 犯罪 無人警備 警備 道路混雑 交通事故多発 道路状況 可視化 道路 データ 加工 動作 テスト デプロイ 推論 Ops システム運用 ML 機械学習 運用 データ 収集 パッケー ジング 精度評価 再学習 モデル開発 顧客 （カメラ映像） AI開発者 ・ ・ ・
55. 55 © Safie Inc.｜ エコシステム②｜AI Solution Platform (Safie AI Studio) 現場映像のクラウド化から、意思決定を⽀援するエコシステム Safie AI Studioによる量産化 外部AI開発者のモデルをプラットフォームに搭載。ワンク リックで数⼗万台のカメラ網へ即展開可能なエコシステム の核。 ⼀瞬で届くソリューション 営業網を持たないベンチャー企業でも、アプリ公開だけで 全国の現場へAIソリューションを即座に提供可能。 共創エコシステム 30万台以上の稼働実績から得られる現場データ、最先端AI開発者、そしてユーザーをシームレスに繋ぎ、課題を解決します。 顧客 （カメラ映像） AI開発者
56. 56 © Safie Inc.｜ エコシステム②｜AI Solution Platform (Safie AI Studio) あらゆる現場の独⾃データから、モデルを現場ごとに個別最適化 → 強⼒な価値に AIソリューションプラットフォーム 現場データが プラットフォーム上へ 蓄積 映像＋AI技術 データ 加工 動作 テスト デプロイ 推論 Ops システム運用 ML 機械学習 運用 データ 収集 パッケー ジング 精度評価 再学習 モデル開発 AI開発者 データホルダー （カメラ映像） 現場で活用している AIソリューションは プラットフォーム上で 生成・再学習し 精度が向上 人検知 立ち入りカウント 立ち入り検知 通過人数カウント 多台数多拠点の大規模店舗でも 手軽にソリューションを活用
57. 57 © Safie Inc.｜ エコシステムをブーストする｜Safie Ventures 「Safie Ventures」がエコシステムをブーストさせ、「三⽅よし」の共創圏を構築 リソースの提供と社会実装 単なる資⾦提供に留まらず、以下の強みを投資先に提供 • リアルな映像データによる事業機会を創出 • 堅牢なプラットフォーム基盤 • 開拓済みの強固な顧客網 これにより、共同開発と社会実装をスピーディに実現
58. 2つのエコシステムとCVC 圧倒的な共創圏を構築し、解決できる社会課題の総量を最⼤化します © Safie Inc.｜ 58 ⽔平分業型のSafie Platform 多様なデバイス接続とクラウド統合管理を⽀える 拡張性の⾼いプラットフォーム基盤 AI Solution Platform (Safie AI Studio) 映像データを価値に変えるAI開発環境 パートナーとの共創によるソリューション展開 Safie Ventures これらのエコシステムをブーストさせる投資とパートナーシップの仕組み エコシステム
59. 59 © Safie Inc.｜ Business Platform Infrastructure 販売チャネル 直販, OEM, パートナー Safie Platform 共創者 Co-creator ⼤規模なデータ コスト優位性 HW (Camera, NW,etc...) 設置/⼯事/保守 EU Safieのビジネスモデル それぞれの強みが単体で効⼒を発揮するだけでなく、連鎖することで価値を⾼め続けるモデル Application 現場ごとの独⾃データ 映像‧⾳声‧センサー 現場ごとのワークフロー 個別学習されたモデル
60. AIによる省⼈化と業務プロセスの再定義 AIの現場インストールには、業務フローそのものを代替‧再定義する覚悟が必要 従来のソフトウェア：業務フローの一部を変更 これまでの効率化とは影響の深度が異なります 根底からの再定義 省⼈化に伴い、既存の仕組みを⾒直す必要があります。 • 「省⼈化」を前提とした業務プロセスの再構築 • ⼈員配置の⾒直し こうした業務プロセスの変更は、現場で働く⽅々にとって⾮常に負荷のかかることです。 テクノロジーの導⼊だけでなく、現場への深い理解と寄り添いが不可⽋です。 © Safie Inc.｜ AIの現場導入：業務フローそのものを代替
61. そもそも、原点に⽴ち返ろう © Safie Inc.｜ 20 61 なぜ⼈を雇⽤する？ AIの進化で、⾃律的に仕事を完了することができるように 「AI」で仕事を終わらせる 「⼈」 で仕事を終わらせる なぜ道具を使う？ 「⼈」＋「道具」 で仕事を終わらせる → 作業を早く終わらせたいから → その仕事をまるっとお願いしたいから そこまでAIが進化することを⾒越して 「AI」＋「⼈(BPO)」で仕事を終わらせる
62. 原点への回帰：お客様が真に求める価値 業務プロセスの再構築には、コンサル‧カスタマーサクセス‧BPOが重要に お客様の「本⾳」 ⾼度なAI解析そのものより、⽇々の意思決定を助ける情報 を求めている • 店員のシフト最適化 • 製造ライン停⽌の判断基準 • 定型業務の「⾃動化」 実現に向けた不可⽋な要素 システム導⼊だけでは不⼗分。泥臭いオペレーションの伴 ⾛が必要 • 業務プロセスの再定義（コンサル） • 定着のためのカスタマーサクセス • BPOまで踏み込む現場運⽤ 現場に深く⼊り込み、業務プロセスそのものを変⾰する「泥臭いオペレーション」こそが、 お客様が真に求めている『価値』への唯⼀の道 © Safie Inc.｜ 37
63. 63 © Safie Inc.｜ Application Platform Infrastructure 現場ごとの独⾃データ 映像‧⾳声‧センサー 現場ごとのワークフロー Safie Platform 共創者 Co-creator ⼤規模なデータ コスト優位性 HW (Camera, NW,etc...) 設置/⼯事/保守 個別学習されたモデル Safieのビジネスモデル それぞれの強みが単体で効⼒を発揮するだけでなく、連鎖することで価値を⾼め続けるモデル EU Business 販売チャネル 直販, OEM, パートナー
64. 64 © Safie Inc.｜ そして、共創圏を通じて⽣み出した ソリューションを届けきる
65. 65 © Safie Inc.｜ ディストリビューション：オセロの４隅戦略 お客様はどこから買っているのか？ 「商流」を⾒極め、⾯で市場をとる オセロの4隅：主要なBtoB商流を業界のトップピンと攻める デバイスメーカー 通信 警備会社 既存のビル設備 「ディストリビューション」の構築 • 業界のトップピンの既存販路‧教育プロセスに「標準」として組み込まれる • 低い顧客獲得コストで、市場を⼀気に「⾯」でとる • ⼀度組み込まれれば、後発競合が「少し安くて良い製品」を持ってきても、教育コストや乗り換えリスクの観点から容易 には崩せない
66. 66 © Safie Inc.｜ Distribution Application Platform Infrastructure 販売チャネル 直販, OEM, パートナー 現場ごとの独⾃データ 映像‧⾳声‧センサー 現場ごとのワークフロー Safie Platform エコシステム 共創者 Co-creator ⼤規模なデータ コスト優位性 HW (Camera, NW,etc...) 設置/⼯事/保守 個別学習されたモデル EU Safieのグロースモデル それぞれの強みが単体で効⼒を発揮するだけでなく、連鎖することで価値を⾼め続けるモデル
67. 67 © Safie Inc.｜ Application Platform Infrastructure 現場ごとの独⾃データ 映像‧⾳声‧センサー 現場ごとのワークフロー Safie Platform 共創者 Co-creator HW (Camera, NW,etc...) 設置/⼯事/保守 個別学習されたモデル Safieのビジネスモデル Business 販売チャネル 直販, OEM, パートナー 規制 EU ⼤規模なデータ コスト優位性 好循環なサイクル 共創者が増える データが増える 解決できる課題が増える 流通パートナーが増える EUが増える それぞれの強みが単体で効⼒を発揮するだけでなく、連鎖することで価値を⾼め続けるモデル
68. 68 © Safie Inc.｜ 本⽇のまとめ｜AI×独⾃データ×共創圏のサイクル 現場の深部に⼊り込み、他社が アクセスできないデータを獲得 独⾃データでAIを鍛え上げ、 圧倒的な価値を⽣み出す 創出された価値を武器にパートナーと 共創圏を広げ、更なる良質なデータを集める 3つのサイクルを⾼速で回し続けましょう！ 独⾃データ 共創圏 AI
69. 69 © Safie Inc.｜ でも 思い出してください
70. 70 © Safie Inc.｜ Moatはすぐには築けない
71. 71 © Safie Inc.｜ だが意識しないと築けない Moatはすぐには築けない
72. 72 © Safie Inc.｜ 意識してコツコツ築こう
73. 73 © Safie Inc.｜ Safie Platform Safie Ventures AI Solution Platform Developers Partners AI×独⾃データ×共創圏
74. 74 © Safie Inc.｜