B Dash Camp 2022 Summer in Sapporo「PITCH ARENA FINAL ROUND」
AI作曲からイスラエル国防軍級のセキュリティ対策、衛星データ解析 B Dash Camp登壇スタートアップ詳報
Go Visions株式会社
子供の好奇心を育み、伸ばすオンライン教育サービス「SOZOW」
続いてGo Visions株式会社 代表取締役の小助川将氏が登壇した。同社は子供の好奇心を否定せず、応援することに注力するオンライン教育サービスSOZOWを展開している。
Go Visions株式会社 代表取締役 小助川将氏
少子化にもかかわらず、不登校になってしまっている子供は20万人に達しており、その予備軍は100万人を超えていると言われている。その原因を150年間変わっていない「みんな一緒になれ」という画一的教育システムにあるとみた小助川氏はオンラインコミュニケーションツールやメタバースなどのテクノロジーを用いた新時代の学びの環境を構築した。
SOZOWスクールに教科書はなく、生徒自身がテーマを選択し、自ら設問を作ってアウトプットを行う。例えばある子供がLINEスタンプを出品したいと思い立ったら、自分で仲間を集めてスケジュール調整を行い、バーチャルキャンパスで制作してLINEに出品し、売り上げを上げるまでに至ったという事例が紹介された。さらにはその活動への支援に対してSOZOWコインという独自のコインを分配するといった仕組みを提供している。
Web3.0時代の企業がリモートワークを経て自律分散型組織（DAO）へと向かうように、学びの場もまた個々の子供が自律的に分散連携を行いつつ学びを自ら生み出していくものになる、というのがGo Visionsの描く未来のスクールのあり姿ということなのだろう。
人類を次の進化へと導くボーダレスな新しい教育の生態系の構築を目指すGo Visionsは、まず現在のオンライン中心の活動をリアルも拡充したハイブリッド展開へと進めていく。そしてインターナショナルスクールの民主化としてのグローバル展開、さらに高校部門と進めていくとしている。
「教える先生のクオリティが重要だと思うが、先生の求人方法とか先生の教育方法はどのようにしているのか」（中村氏）
「我々は『先生』という役割を置いていない。『ティーチング』は子供たちの考える力、調べる力を奪うことになり、一番やってはいけないことと認識している。メンターには子供たちから逆に学べるというリバースメンタリングの価値を訴えることにより、大手企業の研修としてメンターを出してもらうなどしている。自分の得意分野を開示してもらって、子供たちが1on1をしたい人を選んでいる」（小助川氏）
「今年の新人はコロナでほぼ2年間リモート学習になっていて、対人コミュニケーションの機会がなかった。SOZOWのリアルの場はどうなっているか」（吉田氏）
「集まれる子供たちでオフ会を開いている。SDGs部をはじめとするクラブ活動もあり、テレ朝と共同でイベントにSDGsのワークショップを出店するなどしている。農業ベンチャーと組んで農業体験をするといった展開もある」（小助川氏）
株式会社Hogetic Lab
社内外のデータ収集を自動化すれば商品企画力・マーケティング力が加速する
3社目に登壇したのは株式会社Hogetic Labの代表取締役 CEO 大竹諒氏だ。同社はデータ収集に特化したデータプラットフォームCollectroを提供している。
株式会社Hogetic Lab 代表取締役 CEO 大竹諒氏
現状、将来の売上予測などを行うデータ分析者には、各種SNSデータやアプリ市場データ毎に異なるSaaSツールを使わなくてはならなかったり、共有されているCSVファイルからデータをコピペしてこなくてはいけないなど、データ収集フェーズに業務全体の8割の負荷がかかっている。
Collectroは簡単なメニュー操作で自社データだけでなくTwitterやYouTubeなどのSNSデータや有償APIデータなど、多様なデータに対してクロールし、クレンジング済みのデータをデータ基盤に蓄積していく。また、ユーザーのクラウド環境にデプロイする仕組みになっているため、ユーザー数やデータ量の制限なく利用でき、またセキュリティ面でも安心できるという特徴を持っている。
Collectro導入前はデータ収集の時間が足りず、肌感覚で売上予測を立てていたものが、導入後には商材選定や生産量の予測が可能になり、3億円の利益改善が実現できたというユースケースもある。
消費者変化が早く、外部データ活用が求められるエンタメや小売業界をターゲットにしており、すでにマツモトキヨシやミクシィなどの大手企業でも導入が進んでいる。また、当初ユーザーとして想定していたデータ分析者だけでなく、商品企画やマーケティング部門においてもニーズがあるとしている。
「データ収集の効率が上がることでデータ分析者が効率的な分析ができるようになるのはわかる。データ収集が効率化することによってマーケターをエンパワーすることが本当にできるのか」（武田氏）
「意思決定のプロセスで、ファクトがないために決められないということが良くある。そのファクトを探すために多くの工数を要しているのが現状だが、そこを削減することでよりクリエイティブなところに時間を使えるようになる。そういったファクトは内部データだけでは出せない。内部データと外部データを組み合わせることによってトレンドを可視化する。そして意思決定を高速化するというのが我々の戦い方になっている」（大竹氏）
「SaaSに分散しているデータを整理するというデータサイエンティスト向けのユースケースと、マーケティングや商品企画のためのファクトデータのクローリングとではユースケースが違っているように聞こえるが、どうやっているのか」（青柳氏）
「ターゲットとなる顧客ごとにユースケースは異なる。外部データからファクトを探してくるのは商品企画をターゲットにしたもの。データアナリストの視点では、例えば従来はTwitterのデータを取りたいと思っても、エンジニアの工数に空きがなくて3か月待ちになるといったことが起こっていた。それが1日になるというユースケースになる」（大竹氏）
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