AI幻滅期への備えと心構え

最近、反社会的勢力と企業の関係について話題になっていますが、我々のお客様は大手企業や地方の地場で有名な企業ばかりなので、我々的には問題ないですが、彼ら(お客様)からすると得体の知れない我々のような企業と付き合うのはリスクだよなぁと思い、そんな中で一緒にプロジェクトをやってくれることに改めて感謝したいなと痛感する近頃です。

 

さて、AIバブルはそろそろ弾けるとか言われていますが、私もそう思います。

程度は分かりませんが、ある程度世の中のビジネスパーソンの中でAIが何なのか(何ができないのか、何が大変なのか)が分かっている方が増えてきており、また少しマンネリ化してきていて、期待値は一時期より下がってきていると思います。

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そして、今まではAIの盛り上がりに便乗して、多くの既存会社がAIをマーケティングメッセージとして利用したり、AI関連のビジネスを立ち上げ、多くのベンチャーが参入してきました。(我々もこの便乗した会社の1つに過ぎません・・・)

 

しかし、現在少しずつ幻滅期?に入ってきています。勿論一部では盛り上がりを依然として見せていますが、実際にはこれから少しずつAIへの期待は少なくなってくると思われます。

 

そうすると何が起きるか、普通に考えればAI関連で事業を経営していた会社が淘汰されていくことが予想されます。

どんな企業が淘汰されていくのか、私なりの見解です。

危険なのは、引く手数多の状態に甘んじた仕事の仕方をしている会社です。正直、これまで多くのユーザー企業はAIのことを詳しくは分かりませんでした。なので、「これは5000万円ですね〜」「非常に難しい取り組みなので半年以上のスケジュールになります!」なんてことをAIのベンダーから言われたら、ユーザー企業は「AIってそういうものなのか〜」と思うしかないわけです。

自分たちの都合に合わせて、いくらでも言い値で提案できる受注できるというのがここ数年のAIのプロジェクトだと思います。

しかし、こういった企業はスピードゆっくりで取り組む体制や、大きなお金のプロジェクト受注によるキャッシュフロー体制の癖がついてしまいます。

この癖はなかなか治らないのです。

これから多くのユーザー側に知恵がついてくると、ちゃんとAIベンダーの提案を判断できる人も増えてくるし、AIへの期待値が下がってくると支払う金額も絞られてくる可能性があります。そうすると上記で書いたような甘い体制の会社は、受注できないor受注してもスケジュールもコストも厳しいなんて状況で大変な状況になってしまう可能性が高いのです。

 

とはいえ、このような企業でもキャッシュがあればこの一時的なAIへの幻滅の谷を乗り越えて、市場の安定期を迎えることができるのだろうと思います。

大手の会社はそうだしベンチャーでも資金が沢山あれば良いのです。

そのために資金調達しておこう!という会社も多いのでは・・・

 

さて、我々はそんなことをいつも考えていて、その為に提案する時にスケジュールとコストに関して、自分たちに相当厳しく追い込んでいます。

この追い込みの中でお客様に価値を届け続けていれば、幻滅期にも淘汰されず、安定期に向けて継続的に価値創造をし続けることができると信じています!

ちなみに上記の追い込みは至難の業。。。苦労してきた数年の経験が活きています。

 

よくお客様から「御社安過ぎない?」とか「もっとお金取るべきだよ」と言われます。

でもここで甘えて、ダラダラプロジェクトやったり、必要以上にお金をもらうことに甘んじたら生き残れないと思うのです。

なので安売りするわけではなく、今後とも適正な価格で顧客目線で提案していきたいと思います。

 

そんなドMな会社ですが、おかげさまでメンバーも増え順調ですが、下記のような方募集中です。

ご興味ある方は是非お声がけください。直接でも会社の問い合わせメールからでも!(info@kiconiaworks.com)

 

コンサルタント・プロジェクトマネージャー

【必須マインド】

・新しいことへのチャレンジ意欲

・最新技術の理解or最新技術への興味

【こんな経験ある方】

・法人営業経験3年以上 or コンサルタント経験2年以上

・(できれば)機械学習関連のプロジェクト推進経験

 

■インフラエンジニア

【必須マインド】

・新しいことへのチャレンジ意欲

・最新技術の理解 or 最新技術への興味

【必須スキル】

python言語での実装

AWSなどクラウドサービスの理解と実装経験

 

機械学習エンジニア

【必須マインド】

・新しいことへのチャレンジ意欲

・最新技術の理解 or 最新技術への興味

【必須スキル】

python言語での実装

機械学習関連のプロジェクトの複数経験

応用数学などの理解