「競争優位性はスピードしかない」――LayerX CTO松本勇気が語るFDE×プラットフォームが変える企業AIの実装

Gunosyの上場を技術面から支え、DMM.comでの3,000人規模の組織改革を経て、LayerXの代表取締役CTOを務める松本 勇気氏には、ある確信がある。

「競争優位はスピードしかない」

LayerXが2024年6月にリリースしたエンタープライズ企業向けAIプラットフォーム「Ai Workforce」は、三菱ＨＣキャピタルや三菱ＵＦＪ銀行など、大手企業の業務変革に向けてAIエージェントを実装している。

自社開発のAIプラットフォームとForward Deployed Engineer（FDE）を組み合わせ、顧客の業務課題に深く入り込み、業務設計からAI実装・運用までを一気通貫で支援する点が特徴だ。

従来の受託開発なら半年から1年を要していたようなエージェント開発を、1カ月以下に縮めることも可能になる。

LLMの進化に合わせて、自社プロダクトも進化を重ねる――松本氏が描く企業AI実装の未来像を聞いた。

技術とともに進化するFDE――LLM時代の実装組織

――Ai Workforceは、一言でいうとどのようなサービスですか。

Ai Workforceは、エンタープライズ企業向けAIプラットフォームとFDEを組み合わせ、企業ごとの業務にAIエージェントを実装するサービスです。

FDEが顧客現場に深く入り込んで各組織でAI実装を進めることで、各社の事業に最もインパクトを与えられるところが特徴です。

――FDEモデルは米Palantirに加え、最近ではOpenAIやAnthropicも採用しているモデルですね。ただ、国内ではまだ一般には浸透していません。従来のSIerやITコンサルとは何が違うのでしょうか。

従来のシステム開発では、案件ごとの個別実装が中心になるため、技術進化による生産性向上を価格や開発期間に反映しづらい側面がありました。

一方で、我々には自社開発のAIプラットフォームがあります。LLMの進化に合わせて随時アップデートされ、使える機能や部品が増えていく。そうすることで、より多くの実装をプラットフォーム側で担えるようになります。

ただ、プラットフォームを持っているだけでは価値になりません。お客さまの事業課題とプラットフォームの間にある“隙間”を埋めるのがFDEです。

Ai Workforceを使うことで、AIプロダクトをより短期間でローンチできるだけでなく、FDEがお客さまのニーズを素早く、深くキャッチしてプロダクトを磨きあげて価値を提供していく。そこが、従来型の開発との大きな違いだと考えています。

――LayerXは3年前から（現在の前身となる）FDEモデルに取り組んでこられたそうですが、なぜLLMの時代にFDEが成立したのでしょうか。

最大の理由は、LLMのカスタマイズ性が非常に高いからです。

これまでのソフトウェアは、お客さまごとの要件に合わせようとすると相当な開発工数が必要で、カスタマイズまでの距離が非常に遠かった。そのため、大量のエンジニアが必要でした。

ところがLLMは、プロンプトを1つ書き換えるだけで挙動が変わり、従来のソフトウェアより圧倒的に柔軟性が高い。その結果、企業ごとの業務や現場に合わせて、LLMを比較的短期間でカスタマイズし、実装できるようになりました。

これがFDEというモデルが成立するようになった大きな理由だと思っています。

「分単位で物事が進む」――FDEが変える企業AI実装の現場

――FDEはお客さまのオフィスに常駐して開発するケースも多いそうですね。なぜそうしたスタイルが必要なのでしょうか。

最大のメリットは、お客さまとのコミュニケーション速度です。通常の開発では、「来週また定例をしましょう」「次回の月次会議で確認しましょう」というように、コミュニケーションのサイクルが週単位、月単位になります。

ところが、FDEが隣にいて自社のAIプラットフォームまで持っていれば、「こんな感じでどうでしょう」とその場で動くものを見せられる。すると、お客さまからすぐフィードバックが返ってくる。「少し違う」「ここをこうしたい」と言われれば、その場ですぐに作り直す。分単位で物事が進むので、従来と比べて1桁、場合によっては2桁速いスピードで仕様を固められます。「こういうものは作れないの？」と聞かれたら、その日のうちに動く試作版を出せることもあります。

――具体的にどのような企業の、どんな業務を作り変えているのでしょうか。

たとえば、三菱ＨＣキャピタルさまの事例があります。リース会社ですから、お客さまに貸し出すリースの見積書を人間が一生懸命読んで、管理用のExcelへ転記するという業務が大量に発生していました。そこで我々は、業務で実際に使っている管理用Excelをそのまま生成できるAIエージェントを作りました。年間1.2万時間の削減効果が見込まれているプロジェクトです。

また、三菱ＵＦＪ銀行さまとは、提案書を起点に営業の生産性を向上するプロジェクトを進めています。約2,500人の行員が活用している取り組みです。銀行のなかには、過去の優れた提案書が大量に蓄積されているのに、必要なときに探し出すのが難しい。そこでエージェントが提案書を分析し、検索しやすい形で整理・保管するようにしました。行員がエージェントに相談すると、「このお客さまには、こういう提案が考えられる」といった情報をすぐ引き出せる。そこからさらに、指示を出すだけで提案スライドが自動生成されるところまでつなげています。

業務コスト削減や売上向上など、ドキュメントが絡む業務であれば基本的にはすべてAi Workforceが解決する課題のターゲットです。

――開発のスピードは、従来のソフトウェア開発と比べてどれくらい違うのでしょうか。

通常、AIエージェントを1つ作って業務として現場で使える状態にするまで半年から1年くらいかかることが多いと思います。それを我々は、1カ月以下で立ち上げることもあります。

しかも、一度Ai Workforceを導入していただくと、それ以降はプラットフォームがすでに社内へ入っている状態になるので、2回目、3回目の開発はさらに早くなります。噛めば噛むほど味が出る、みたいな感覚ですね。

「競争優位はスピードしかない」――その時に最適なものを、最速でお客さまに届ける

――FDEとプラットフォームを組み合わせるAi Workforceの競争優位性はどこにあるのでしょうか。

正直、「競争優位性」という言葉はあまり好きではないんです。どんな事業でも、本当の意味での競争優位はあるのだろうかと疑っていて、唯一あるとすれば「スピード」だと思っています。

我々は、LLMで何ができるのかを、圧倒的なスピードで仮説検証を続けてきました。ただ、LLMをめぐる状況変化はあまりにも速くて、我々の強みだと思っていたものが、1年後には普通になっていることも珍しくありません。実際、強みの中身は年に1、2回は入れ替わっている感覚です。なので、「何が強みですか」と聞かれると、最終的には「スピードです」としか言えなくなるんです。今の時点で強みだったことが、来年は違うかもしれない。ただ、その時点で常に最適なものを「最速で」提供し続けるという点は絶対に負けない自信があります。

シリコンバレーでも「Speed is the new moat（スピードこそが新しい競争優位）」というキーワードが出ていました。結局、もうスピードしかないんです。

――Claude、GPT、Geminiといった主要LLMが次々と進化していますが、どのモデルを使うかの方針はどうしていますか。

基本方針はシンプルで、「まず一番いいモデルを使う」、そして徐々にコストを下げていく、という方針です。

エンタープライズ企業の業務プロセスは、もともとのコストが非常に大きい。だからまずは、一番いいモデルを使って、早く事業インパクトを出してしまう。その後、1年も経てばモデル自体が進化して同じことをもっと安く実現できるようになるので、その時のノウハウを10分の1程度の価格で提供できるようになるわけです。

その上で、コストやスピードを最適化するために、他のモデルを使い分けてます。個人的にはGPT-5.4 nanoが好きなモデルですね。小型ながら十分な推論性能があり、大半のテキスト処理はこれで成立します。一方で、より複雑で精度の高い思考が必要な場面では、Claude OpusやSonnetを使います。結局は、タスクの性質に応じて、「どれくらいの頭脳が必要か」を見極めている感覚です。

――最近、AIの台頭でSaaS企業の株価が大きく下落しました。これをどう思っていますか。

こういった市場の反応は、もっともだと思っています。

従来のSaaSは、紙の台帳をデータベース化して、入力しやすいフォームを提供するというのが基本構造でした。つまり、SaaSが取って代わっていたのは“台帳”の部分で、そこに情報を書き込む作業はそのまま残っていたのです。

実際の業務では、人が情報を探し、整理し、判断し、転記する。その人件費は、ITコストの何倍も大きいわけです。

ところが、AIはその“人間の作業工程”まで取りに行けるようになりました。つまり、これまでSaaSが取れていた市場より、AIが対象にする市場のほうが圧倒的に大きいのです。

だから、AI市場のほうが今後さらに成長するのは当然だと思っています。

「日本にはまだエージェントの会社が少ない」――LayerXがAI要件定義サミットで伝えること

――AI要件定義サミットでは、どのような話をされる予定ですか。

Ai Workforce事業におけるプロジェクトの進め方は、いわゆるウォーターフォール型とは違って、お客さまに価値を届けるスピードを上げていくスタイルです。

LLMの進化に合わせてプロダクト自体も進化させながら、FDEとプラットフォームを組み合わせて、素早く成果を届ける――その仕組みづくりについてお話ししようと思っています。

日本には、まだまだエージェントの会社が少ない。ですから、我々が実践するFDEモデルの価値を広め、「LLMにはこういう価値の発揮の仕方があるんだ」という一例をお見せできたらと思っています。

結局、一番重要なのは、「そのAIエージェントは、本当に仕事を終わらせているか」なんです。AIをどう使うかだけでなく、AIエージェントで組織・事業にどんな価値を生み出すことができるのか。エージェントによって仕事を最後まで完走させるために、どうサポートする必要があるのか――そこが本質だと思っています。