データの「多様性」が日本を強くする！メガバンクを辞めて、起業した男の想い【会計士・大野修平 対談連載】

大企業とスタートアップの垣根を超え、次の挑戦トレンドを発信するイベント「Legacy Tech Conference 2020」（2020年2月7日開催）内でのStartup Pitch Battleで弥生賞を受賞した株式会社シマントの代表取締役・和田怜（わださとし）氏。和田氏はデータの集計に労力がかかりすぎていることや、画一的なデータ分析に疑問を感じ、メガバンクを退職後に会社を立ち上げました。

株式会社シマントが開発した「SImount DWH」は、フォーマットがバラバラのデータを格納するだけでデータベースを作成できる画期的な製品。「SImount DWH」誕生の秘密や独立の経緯などについて、公認会計士・税理士の大野修平先生がその想いに迫ります。

「いろんな部署のいろんなデータを揃えるのは大変。何とかできないか？」と起業

大野：このたびは「Legacy Tech Conference 2020」での弥生賞の受賞おめでとうございます！僕も正直、すごいところを攻めていらっしゃるなと思って。ITの業界でもデータベースまわりは結構特殊ですよね。

和田：珍しいかもしれませんね。かつデータベースを、いわゆるアプリケーションのように使える製品はあまりないと思っています。

大野：御社の製品「SImount DWH」は、インターフェースもExcelのようですね。

和田：はい、まさに操作画面はExcelなのですが、Excelからデータベースを操作できるのです。もともと私自身はITには縁がない人間で、銀行にいました。銀行では、いろんな部署からいろんな種類のデータをもらって、集計作業をやっていました。でも毎月データを揃えるのがとても大変で、これ何とかできないの？と、そのときからずっと課題意識として持っていたのです。

そんなときに弊社のCTO渡邉をはじめとした技術メンバーと出会い、この技術は、課題を克服できるのではないかなと思いまして。でもコンセプトが新しいので、銀行の中でやるのはなかなか厳しいかなと。であれば外でやるしかない！と考え、独立したのが2014年です。

大野：機械学習やAIは今大変注目されていますけど、データをきれいに整えておかないと機械学習もできませんよね。そこのデータを揃えるのが簡潔になったのですか？

和田：はい。私もそうでしたが、皆さんデータを整えるというところにとても苦労されていると思います。ここにリソースの大半を費やしてしまうと、本来かけるべきはずのデータを見て「考える」時間が残らないのですよね。なるべく負担を少なくして、考える方に労力をかけられるようにできれば……というのが一番大きなきっかけで、我々の課題意識というか、社会に対しての貢献できるポイントはそこなのではないかなと思っています。

「Simount DWH（シマントデータウェアハウス）」の特徴は、元のデータをいじることなく、データベースに格納し、どんなフォーマットも統合して目的に応じたデータを作り出すことができるところです。Excel・WordファイルやPDFをはじめ、普段業務に使用しているさまざまなファイルや帳票を取り込むことができます。

例えば、売上データなどをまとめるときには、いろいろな会社や部署からそれぞれのフォーマットでデータが送られてくるわけです。その中身を見比べると、あるところは項目が「売上」となっているのに、またあるところは「総売上」や「売上高」と書かれています。単位も「円」だったり「千円」「百万円」とバラバラです。

今までは「それじゃあワーディング（名前の付け方）を『売上』に統一しましょう。単位は『円』にしましょう」と、利用者側にある程度のルールを押し付けるような必要がありました。その部分のデータを揃える労力はSImount DWH側で担当するので、ユーザは業務をそのルールに統一する作業から解放されます。

格納したデータに対しては、キーワードやカテゴリを指定することで高速での横断検索が可能です。手間のかかる転記や集計作業もなくなり、欲しい情報を即時に抽出することができます。また元のシステムを変える必要もないため、改修に大きな費用がかかることもありません。

大野：ある程度走っている既存のシステムで源流のところをいじらなくても、それをとりあえず「SImount DWH」に入れておけば、あとは見たい形で抽出できるというわけですね。

「2025年の壁」への危機意識に「How to」を提供したい

大野：データを揃えることを「DX（デジタルトランスフォーメーション）のファースト1マイル」と呼んでいらっしゃるそうですね。

和田：プラットフォームって、高速道路のような大きなインフラみたいなものだと思っているんです。でも自分の家の前までは、高速道路は引けないじゃないですか。Simount DWHは、インターチェンジと自宅の間の距離、今は人が手作業で解決している領域、つまりファースト1マイルでありラスト1マイルを効率化できると思います。

大野：お話を聞いていると、和田さんがみずほ銀行のご出身というのがすごく感慨深いというか。みずほ銀行はシステム統合を繰り返していて、そういったところで問題意識とかをお持ちだったのではないかと思うのですが。

和田：みずほは4,500億といわれる、大きな予算をかけてやり遂げましたが、結局20年近くかかっているし、そんなことできる会社ってなかなかないと思うんですよ。

大野：普通は不可能ですよね。

和田：でも一般的には、予算やリソースと折り合いをつけながらやっていくしかないですよね。「2025年の崖」（既存システムの複雑化、ブラックボックス化、老朽化やIT人材不足やサポート終了により2025年以降に経済損失が生じる可能性のこと）ともいわれていますが、そこの危機意識はみんな持ってると思うんです。でも我々はそのノウハウがないので、そこへ現実的な「How to」を提供したいと考えています。

現状、我々は大企業向けのアプローチを採っていますが、今回取材していただくにあたり、我々の製品は大企業も中小企業もどちらも対応できると考えています。大企業のいろんな部署のシステム管理されているデータをつなぐというモデルと、構造は一緒ですから。

業務フローを見直すことも重要ですけど、業務フローには残さなきゃいけないところもあると感じていて。共通化するべきところは共通化するべきですが、残したほうがいいことはあると思います。

大野：とっても面白いですし、懐が深いプロダクトだなと思いますね。例えば僕たちが今メインでやっている中小企業の分野とかスタートアップの分野は、M＆Aも非常に盛んですが、それぞれで使っているデータというのがあり、統合してからそれぞれのデータを活用しようとしても「じゃあどういう風にテーブルの要件を定義しますか？」みたいなところから始めると莫大な時間がかかってしまうんですよ。その頃にはM＆Aの熱も冷めてたりしますし。

それにデータのフォーマットがバラバラというのは、中小企業こそよくあることなので、そういった企業でも使いやすいのではないかなと思いますね。今後インボイスの導入などで、中小企業事業者の人も取引先に合わせなければならない可能性がありますし。

和田：あとは我々のシステムはやりながら変えていけるというか「大事なところからまず変えていけばいい」というやり方も特徴です。いわゆるアジャイル（小単位で実装とテストを進め、機敏かつ柔軟に対応する開発手法のこと）ですね。

データウェアハウスとかデータベースの分野においてアジャイルで構築できるのは、私が知る限り他ではまだ実現できていないですが、それを可能としたプロダクトです。

大野：すごく画期的だと思います。僕はもともと監査法人トーマツの金融部門にいたので、特に生保業界へはよく行っていたんですよ。それでまさにデータテーブルが契約者別に数万件、数十万件とずらーっと並ぶんですよね。

それで新しい商品を開発することになったときに、どんなテーブルやカラムを設けるのかというところで、経理部や数理部、経営企画部が話し合うのですが、やはりすごく揉めるんですよね。だからアジャイルでできるというのは本当にいいと思います。

和田：いわゆる「2025年の崖」でいうと、SAP ERP（ヨーロッパ最大級のソフトウェア会社「SAP社」が提供する基幹システムパッケージ）のサポートも切れるということで、SAPのユーザ企業は、SAPを使い続けるか他社製品に切り替えるかなど、意思決定しないといけない時期にきていると思います。そういったユーザ企業に、移行か切り替えか？を試行錯誤しながら対応するのにも適用できると思っています。

また、最近の新型コロナウイルス感染症問題の影響を受け、景況が厳しくなっています。そのような状況下、コストを節約しながらもDXは進めていかなきゃならないのではないかと思います。そんな時には、SImount DWHはコストを抑えた代替提案として、有効なのではないかなと思っています。

大野：システムを切り替えないといけないときだとか、そもそも会社が統合したりだとか、今後そういったことは往々にしてあるでしょう。マーケットもこれだけ変化が早いと、それに合わせて必要となるデータも変わってきますし、確かに御社の製品「SImount DWH」を使えば大変便利ですね。

和田：M＆Aでいうと海外の企業を買収したらパッケージが違って、日本のローカルなパッケージを使うのが難しいという話もありますよね。業態が違ったときに、業務で取り扱われている単位が違ったり、という問題も起こります。

単位の違いは業務に由来していますから、例えば同じ2Lの牛乳があったとして、こっちの会社では「牛乳・2L」でも、相手は「牛乳・2,000cc」だとか「牛乳1L・加工乳1L」と表現していることがあるわけです。SImount DWHなら、さまざまなモデルが異なるデータをマネジメントできます。

「多次元データモデル」と呼んでいますが、このように次元が異なるデータを全部マネジメントできる、そう思ってやっています。

日本の競争力の源泉はビッグデータではなく、データの「多様性」にあるはず

大野：会社を立ち上げて、こういったソリューションを提供されている理由はなんでしょう。

和田：前職の業務経験に由来した課題ということもありますけど、創業の2014年頃ビッグデータがすごく流行っていたんですね。でもちょっと違うなと思ったのは、データや業務の「多様性」が軽視されているのではないかと。

当時、漠然と考えていたのが、ビッグデータといってもただデータを集めただけで、データが意味あるものに統一されていないのでは、分析には使えないのでは？ということです。データの意味、つまりフィルターや物差しというのは、人や目的によって見方が変わりますよね。

それを画一的な視点で見るのは、日本の競争力の源泉を奪うということかと思います。日本って、多様性があるからこそ競争力もあったのではと思っていたんです。同じフォーマットで規格化するというのは、昔でいう大量生産のときの経営手法だと感じたので、そこで我々が多様性を保つための存在になりたいと思いました。

大野：本来は分析したいという目的のためにデータを用いるはずが、分析そのものが目的になっていたりだとか？それだと、なんとなく見えているゴール、この仮説を支えるためのデータになってしまいますもんね。

和田：そうなんですよ。我々はデータの本質にフォーカスして議論ができる環境を整備するプロダクトを提供していると思っています。

大野：和田さんは現在独立されていて、その前はいわゆる大企業にいらっしゃったと思いますが、企業の中で行うのではなく、独立して行ったからこそ意味があったことは何かありますか？

和田：今、シマントでやっていることは、銀行で働いていたときから社内に提案して試してみたいことだったんですが、システムの企画とは全然違う部署だったんですね。たとえ社内公募で行けたとしても、その担当に割り振られるかどうかもわからなかったので…。

だったら外に出て、外から動かした方がいいかなと。他の会社にもアプローチできますしね。でも最近、前職で副業制度が始まったらしくて、当時そんな制度があれば副業で何かしら違う形でチャレンジできたのでは？なんて思ったりもしますけど（笑）。ただ、他に外に出てやることの意義というのは、早く大きく動けるということですね。

大野：今いろんな企業で社内の独立制度とか副業制度ができてきて、いわゆる社内起業家のような動きをしている人もちらほら見かけるようになってきました。そういう人たちと、独立して実際にスタートアップしてやることの違いって何でしょう。どちらにしようか迷っている人たちもたくさんいらっしゃると思いますが、先輩としてメッセージはありますか？

和田：良し悪しがあると思います。社内起業のメリットは、最初から大きな資本でレバレッジを利かせられるということだと思っています。でもそれがセーフティーネットになる一方で、心のどこかで安心感が出て、アクセルを踏み切れない部分が絶対出てくるのではないかなと考えています。

独立してよくわかったのは、ある意味サバンナに放り出されたようなものだと。食い扶持を稼がないと生きていけないんです。だからやっぱり必死になる。

社内起業家は、たぶん自分のお金という観点では、ほとんどリスクがないですよね。だけど独立したら、残高がなければ給料の支払いを自分が補填しないといけない。その感覚は、一度経験していないとわからないです。

メッセージということですが、私は今の起業ブームに乗ってやみくもに起業したほうがいいと言うつもりはないです。ただ起業して自分に戦闘力がつけば道は開けると思うのです。そしたら、もし一度起業したチャレンジがダメだったとしても、次のキャリア探しも意外とやりやすいんじゃないかな。まあ、最後は自己責任ですけどね（笑）。

ただそうは言っても、ジタバタしてあがけば「葉隠」じゃないですけど浮かぶ瀬もあるわけですよ。そこが大事なんじゃないかなと思います。

経験豊富なエンジニアが「万能な技術はない。適用領域が大事」と教えてくれた

大野：独立についてのシビアなお話もうかがいましたが、やりがいや楽しい面もあったりしますよね。

和田：楽しい面はやりたかったことにフォーカスできる点、あとはやっぱり「仲間」ということですね。好きな人たちとプロジェクトを進められることは、本当に大切です。

逆にいうと1人だと心が保てなくて絶対にできないですから。もちろん技術的にもそうですしね。突き詰めると自分のためというのはなかなか難しくて、誰かのためじゃないと耐えられない気がします。

大野：僕もそのお気持ちすごくわかります。お客さまが喜んでくれたり食い扶持を稼がなきゃというのももちろんありますが、スタッフの子たちの顔見ると「こいつらを食わせなきゃ」と思いますし、そこが原動力になりますね。

和田：1人だとどうしても「自分が我慢すればいいか」という気持ちになりがちなのですが、やはり社員を抱えていると、社員の今後のキャリアも、その家族のこともありますから。彼らの将来のためにも、会社を成功させないといけないと思っています。

大野：会社はエンジニアの方（株式会社シマントCTO渡邉繁樹氏）と一緒に立ち上げたんですよね。

和田：もともと彼と出会わなければ、このシマントという会社はなかったといっても過言ではありません。今いる技術者メンバーも、彼のもとで一緒に働いていた人たちです。

システム開発において「What to」と「How to」というのがあると思っているのですが、今「What to」の議論がすごく先行していて、「How to」に対するアプローチが少ないと思うんですよね。でもシマントでは非常に安定した、しかも経験豊富なエンジニアがいることで「How to」を提供できます。

決して私の力ではなくて、自分は単純に種を見つけてきたくらいにしか思っていないです。エンジニアチームに対する圧倒的な信頼があるし、この分野は技術力がないと難しいですから。これがまたチームのメンバーの個性も画一的でないというか、多様なバックグラウンドの人が集まっているというのも、チーム力を強めるのに大事な要素だと感じています。

「万能な技術はない」ということも、渡邉に教えてもらいました。適用領域が非常に大事であると。我々は、まず「データをつなぐ」というテーマにこだわってやっていきたいと考えています。

大野：御社の場合はVC（ベンチャーキャピタル）さんから資金を調達されていますが、プレッシャーや期待を感じたりすることはありますか？

和田：プレッシャーはないですけど期待は感じます。何者でもない私たちに投資してくれたわけですから、それに対しては、やはり投資リターンという形で恩を返さなければいけないと思ってやっています。

VCさんも投資ポリシーを持っていて、彼らが実現させたい未来の「How to」として我々を選んでくれてるという面があります。そういう意味では目指す世界とか実現したい社会の方向が合っているので、仲間だと思っているのですよ。

大野：VCさんの選び方はどのようにお考えですか？こういう方たちと付き合いたいとか。

和田：基本的には、やはり期待する投資リターンが実現するまでの時間軸の感覚が近いVCの方が良いですよね。

特にこの分野って芽が出るのに時間がかかる骨太なテーマだと思っているので、長期で見てくれる方を選んでいます。

今後の課題は「説明コストを下げること。認知を進めるのは難しい」

大野：今後の課題といいますか、ここをこうしたいなどありますか？

和田：1つはやっぱり、説明コストを下げなきゃいけないっていう。認知を進めるのが難しいということが悩みです。

大野：スタートアップでは、皆さんそこに困ってらっしゃいますね。ないこと、新しいことをやろうとしてるから、いろいろ例えてみても説明が難しいですよね。

和田：課題であることは確かなのですが、そうは言っても、技術的な部分に関しては少し開き直っている面もあります。実現できたものを見てもらった後で、「ああ、そういうことなのね」ってわかるくらいでもいいかなと思っています。

ただ認知してもらわないとビジネスとして成長できないので。そこのバランスは大事だと思っています。

大野：3年後とか5年後の目標や展開はどう考えていますか？

和田：DX（デジタルトランスフォーメーション）の中で、使い道の選択肢の1つになっていたいと考えていますね。BIツールの前段となるセルフサービスBIやデータプレパレーションツールもコンセプト的には競合ですけど、我々が取り扱っているデータはやや業務寄りで複雑なので、領域は違うと思っています。

技術的な面で、我々と同じことをできているところはないので、競合といわれているところとも協調することが可能です。我々はデータの意味を統一させて、他社は同じ意味のデータを大きな基盤で処理するという連携ですね。いろんな意味のものを1つに集約して、かつ元のデータをいじらずに後工程につなげる領域の担当ということです。

大野：今後データの処理速度が上がったり、技術革新が起きても御社のデータベースは役に立ちますよね。

和田：そう思います。例えばインターネットの世界はある程度フォーマットが統一されていますけど、現実世界はデータのルールや取扱が統一されていたりするかというと、そうじゃないですよね。時代によってもいろいろ変わっていきますし。

大野：その中でも御社のデータベースであれば、そのときそのときにいろんな切り口でデータを見られますし、複雑なものは複雑なままで置いといて必要に応じて整理・分析することも可能ですもんね。

和田：既存に作られたデータベースに上乗せして仮想的に構築するような形なので。既存のシステムは作り変えずに、変化に対応できます。

大野：今は人不足といわれる中で優秀なチームと一緒にやられていると思いますが、何か秘策はあったのですか？

和田：ないです（笑）。我々が武器にできるのは、実現したい世界に対する共感だけかなと思いますよ。スタートアップなので、決して安定しているわけでもないですし。

やっぱり実現したい世界観への共感以外で、お金とかストックオプションとかだけで惹きつけても、そんなに長続きしないのではないかなと思います。私ができるのは環境を整えることくらいです。

大野：お話を聞いていると、和田さんはすごくバランスの取れた人だと思うんですよ。ご自身でもそう思いません？他の人と比べて。

和田：いや～、そんなことはありませんよ。逆にたまに言われるのは、カリスマ性がないとかですね（笑）。誠実ではあるけど……みたいな。でも変にカラ元気に振舞ったり、キャラクターに合わないことやってもしょうがないなとは思っています。

顧客への印象を考えると、我々のような製品分野でエネルギッシュにアプローチしても違和感を感じると思うんですよ。キャラクターと製品・ソリューションとの相性は大事じゃないかなと思っています。

大野：和田さんは御社の製品にかなり合ってますよね！安定感がある！（笑）。もしかして、シマントという社名の由来にも通じる部分が？

和田：よく聞かれるのですが、四国出身ではないんです（笑）。四万十川は、日本の河川でもトップレベルにたくさんの種類の生き物が住んでいるんですよ。データと同じく、まさに多様性があるという環境ですね。そして清流、水を濾してきれいにするというイメージが我々の製品にぴったりだと思いました。

そしてもう1つ。SIは「Swarm Intelligence」、群知能という英単語の頭文字を取っています。例えば蟻塚ってありますよね。蟻塚は、それぞれの個体のアリが作っているのですが、その個体の中に設計図はないらしいのです。群れが集団として持っている知恵を結合することで、全体が調和の取れた動きになると言われています。

集合知をつなぎ、結合することをサポートしたいという願いを込めて、SIと結合を意味する「Mount」を組み合わせての「SImount（シマント）」になりました。

「SImount DWH」を使ってバラバラのデータを結合し、業務でお困りの事業者の方のサポートができれば幸いです！

撮影：Taira Tairadate

株式会社シマント

本社所在地：東京都文京区小石川1丁目28番3号

設立：2014年

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