“明日のものづくりを今日しよう” トライエッティング代表の長江に、創業にかけた思いや目指す未来についてインタビューしてみた

トライエッティングCOOの菅沼です。

Tryetinger's Blogでは、トライエッティングのメンバーや活動の様子をお届けしていきます。社員インタビュー第一弾は、代表取締役の長江が登場！今回は私がインタビュアーになりきって、トライエッティング設立への思いや知られざるストーリーを聞き出しました。その模様をお届けします！

長江 祐樹｜プロフィール

株式会社トライエッティング代表取締役社長兼CEO。愛知県出身の1989年生まれ。名古屋大学大学院工学研究科博士課程前期課程修了、同後期課程在籍中。2016年、機械学習応用WEBアプリケーション開発を目的として、株式会社トライエッティングを設立。

トライエッティングが目指すゴールとは

――まだトライエッティングを知らない方に向けて、どんな会社なのかを簡単に教えてください。

弊社は、現在ビッグデータの解析事業を行っています。人工知能の技術によって、お客さまが持っているデータからお客さまがほしい形のアウトプットを導き、事業課題を解決します。その多くは、システム開発や設計をしたり、お客さまの基幹システムに納品したりだとか。お客さまにクラウドで使っていただける形で主要事業を展開しています。それに加えて、在庫生産管理の『ストックストリームズ』、人材分析『HRBEST (ハーベスト)』などのクラウドパッケージも展開しています。

――現在も大学院生ですよね。そこでの研究から生まれた製品なのでしょうか？

大学院は結晶材料工学専攻で、半導体物理を専門にしています。簡単に言うと、良い性質を持った材料を人工知能の技術で発見する手法の開発です。この手法が実を結び、トライエッティングの基礎技術になっています。

ただ、トライエッティングは『ストックストリームズ』と『HRBEST』いう製品をきっかけに立ち上がった会社ではないんです。弊社を立ち上げた理由は、“病気の予測をするため”でした。

――“病気の予測”と現在の製品には、どういう関係があるのでしょうか。

時間に対して変化するデータを予測する技術は『ストックストリームズ』に、バイオデータなど人間の性質を予測する・カテゴライズする技術は『HRBEST』に生かされています。目下のビジネスとしてはこの2つを展開していますが、最終的に弊社が目指すべきゴールとしては、病気を予測するデバイス・システム・サービスを作ることに特化していくことです。

――病気の予測をするための技術が、現在の製品に生かされているのですね！では、「病気の予測」をテーマに起業しようと思ったのはなぜですか？

実は、最初から「起業しよう」と思っていた訳ではないんです。もともと海外で働きたいというのもあったし、どこで働いても良いと思っていました。けれど、私が人生の大事な時間をかけて、何をやりたいんだろうと考えたときに、心の中に引っかかっていることがあって。

自分にしかできないものを

――心の中に引っかかっていること……どんなことですか？

私が小学生の頃に祖母が倒れて、高校3年生になるまで一度も目覚めずに亡くなってしまいました。倒れる前に予兆はあったはずなんです。なぜあのときに気づけなかったんだろう、病院に連れて行かなかったんだろう…。そんな思いをずっと抱えていて。

そんなとき、文部科学省の「博士課程教育リーディングプログラム（※1）」の1期生として採用されたのをきっかけに、「実世界データ循環学リーダー人材養成プログラム」で機械学習の技術を身につけることになりました。私はもともと、半導体物理が専門です。半導体でできたセンサーと、それで得たデータをどう解析するのかは機械学習の分野になります。これを組み合わせると、“自分にしかできない病気を予測するセンサーができるぞ！”と思ったんです。これが「病気の予測」について、最初にひらめいたきっかけでした。

（※1）優秀な学生を俯瞰力と独創力を備え広く産学官にわたりグローバルに活躍するリーダーへと導くため、国内外の第一級の教員・学生を結集し、産・学・官の参画を得つつ、専門分野の枠を超えて博士課程前期・後期一貫した世界に通用する質の保証された学位プログラムを構築・展開する大学院教育の抜本的改革を支援し、最高学府に相応しい大学院の形成を推進することを目的とした事業。

――そこから起業しようと思うようになったのでしょうか？

その“ひらめき”だけで起業という形にはならなかったんです。ユーザーからのデータをもとに人工知能が学習し、より良くなる「データ循環」を作る上では、ユーザーの数を取るのが大事です。そうなると、普通に企業に入って新規事業として立ち上げるのは不可能だし、アカデミックで治験をしてデータを取るにも多額の費用を要します。それも不可能なので、プロダクトを作ってビジネスにして、ユーザーを確保してデータを集めるしかないだろうと思い、起業という選択肢しかなかったんです。

支えてくれる仲間とともに、“明日のものづくりを今日”する

――起業するにも、資金が必要ですよね。その資金はどうやって確保したのですか？

資金をどうにかしないとと思っていた矢先に、リーディングプログラムの講師として来ていた、服部氏と本間氏に出逢いました。服部氏はオフショア開発で有名な株式会社フランジア・ジャパンの代表で、本間氏はそのCTOです。私がたまたま彼らの講義を受講して、そこで服部の洞察力や人間性を見たときに、ビジネス感覚がない自分にとって、「この人はお手本だ」と思ったのがきっかけで。挨拶して、その1ヶ月後には出資を依頼しました（笑）。

――服部氏は、今トライエッティングの監査役をしていますね。

そうですね。彼は本当にフットワークが軽くて。出資を依頼してすぐ、コンビニでお金をおろしてきて「はい」って（笑）。その出資を受けて立ち上がったのがトライエッティングです。

――私も創業メンバーなのですが、創業メンバーをどのように集めたのか、読者の皆さんにも分かるよう教えて下さい。

創業メンバーの竹島と菅沼は、もともと長い付き合いです。この2人なら、私が間違ったときに「それは間違っている」と言ってくれるだろうと思って声をかけました。竹島は天才エンジニアですが、菅沼はスペイン哲学を学んでいた人間で全く畑違いです。彼らは、私がやりたいと言ったことに共感してくれて、「なら支えてやるよ」と言ってくれた2人。私一人で起業できたかと言われると、全くそうではないですね。

トライエッティングの社名やミッションには、創業メンバーと一緒に考えたものなんですよ。

――社名とミッションには、どんな思いが込められているんですか？

弊社のミッションと社名の由来になった言葉に、2つの文章があります。まず1つが、副社長の竹島の言葉がきっかけとなった“Keep TRYING to make something new which doesn't exist YET!（未だ存在しないものをつくるものづくりにトライし続けよう）”です。この“TRYING”と“YET”からTryetingが生まれました。

この言葉をもう少しコンパクトに、そして私たちのものづくりへのスタンスを簡潔に表せる言葉はないかと、副社長の菅沼が考えてくれた言葉が“Creating The Future of Tomorrow, Today!（明日のものづくりを、今日しよう）”です。「今日の社会になくて、明日の社会には当然のようにありふれていて、みんながそれがない世界を想像できないようなものづくりを、今日発想して創ろう」そんな思いが込められた一文です。

できないことがあるなら、できるようになればいい

――10月に約1.2億円の資金調達をしましたね。どんな目的で実施したのでしょうか？

『ストックストリームズ』と『HRBEST』の拡張、そして人件費です。新たな人材を拡張するというところで、今回の資金調達を実施しました。昨今、データサイエンティスト人材はほとんどいません。そんなデータサイエンティスト人材をゼロから育てようということで、採用コストだけでなく、教育コストで計上しているのが資金調達の内訳ですね。

――どんな教育を考えていますか？

弊社独自で組んでいる人工知能を使えるようにするのは確かに重要なことですが、技術を身につけるだけではいけません。「技術で作れるから、作って売る」だけでは、使ってもらえないし、売れないんです。

私たちのビジネスは人工知能の技術を使ったものです。お客さまに使っていただくことでデータが帰ってきて、それを人工知能が学習し、より良くなっていくデータ循環を作らなければいけません。なので、お客さまが欲しいものを、最新の技術でどう実装するのかということを教えます。プログラムはもちろんのこと、それをビジネスにどう応用するかというところで、徹底的に教育するというのが弊社の方針です。

――どんな人と一緒に働きたいですか？

弊社の人間がよく言うのは、「楽しい人」ですね。この人と一緒に仕事をしていて、純粋に楽しいなと思える人です。技術面ができないなら、やれるようになればいい。私も最初はビジネス初心者だったし、何でもできないことがあるなら、できるようになればいいんです。それから、学ぶ力がある人。そして、人の話をよく聞き、理解する努力を怠らない人ですね。

――そういう人物像なら、技術がなくても徹底的に教えてもらえるということですか？

そうですね。ゼロから教えるとなると簡単そうなイメージを持たれてしまうかもしれませんが、決して楽なことではありません。もちろん、お客さまあってのビジネスなので。ですから、しっかりと教育したいと思っています。

――ありがとうございました！