AI で切り拓く！kintoneビジネスの新時代へ
後編：ぶっちゃけディスカッション

我々のAIは、kintoneに蓄積されたデータを元にした時系列データの予測に強みがあるのですが、中野さんのおっしゃる通り相性抜群だと思っています。

強いて言うならば、大量データのやり取りです。弊社のAIエンジンの建て付け上、一時的に大量データをやり取りすることになります。今回のお客様（前編参照）も、データ上限値が超えてしまい、元データをDWH上に置くといった話も出たりしました。

今後、kintone内で大量データを管理・分析できるようになると嬉しいですが、基本的には相性バッチリかなと思っています。

弊社は川崎にある企業で、製造業のお客様が多い地域です。今後は、事例（前編参照）でご紹介したスタックス様にご提案したような仕組みを、同業他社の中小企業様に対して展開していきたいと考えています。

私自身、提案現場ではまだまだ「AI大丈夫なのか？」「本当にAIでできるのか？」というお声をいただくことも多いです。AIありきで提案しに行ってしまうと、正直門前払いのようなリアクションをいただくこともあります。

私の場合は敢えてAIというワードを出さずに「（売上等を）予測したくないですか？」と聞いています。そうすると「予測したくありません」というお客様はなかなかいらっしゃらないです。まずは敷居を下げてご説明するよう心がけています。

結果的にAIの技術をお客様がDXという形で活用いただけるよう、弊社としても頑張っていきたいです。

私は引き続きプロモーションに期待しています。お客様先に訪問すると、ご担当の方と一通りお話した後、後から社長様が出てこられるというのは良くあるパターンなのですが、やはりサイボウズさんの CM 効果は絶大です。「ああ、あのCMやってるやつね」ということで話がどんどん進むことも多く、非常にありがたいです。

また、先ほどお伝えしたように、AIの敷居を下げて気軽に皆さんが使えるようになって欲しいと思っています。「いつの間にか自分たちが使っていたものが、実はAIでした」というように。メーカーであるサイボウズさんがこういった潮流を作っていただけると、パートナーとしてもそこに帆を立てて進んでいけるなと思っています。

今回ご紹介した事例（前編参照）の中で得られたアウトプットをオープンソースという形で汎用版や連携ライブラリなど公開しました。

今日のイベントに合わせてエンジニアに無理をいって間に合わせてもらいました。ご興味があればリンク先のGitHubからソースを確認いただき、ご指摘などいただければと思っています。

また、技術ベースでも我々ができないこともたくさんありますので、パートナー様と連携させていただきながら kintone × AI を盛り上げていければと思っています。