（写真：ITmedia NEWS）

　「クオリティーの高い提案を出せば受注できると思っていた。しかし、現実はそう単純ではなかった」──オーダーメイドAI開発とコンサルティングを融合させた「カスタムAIソリューション事業」を手掛けるLaboro.AI（東京都中央区）の椎橋徹夫CEOは、創業時の苦い経験をこう振り返る。 椎橋徹夫CEO 　テキサス大学で数学と物理を学び、ボストン・コンサルティング・グループ（BCG）では最年少でプリンシパルに就任。その後、東京大学松尾研究室でAIの企業連携に従事するなど、卓越したキャリアを積んできた椎橋CEOは、2016年にLaboro.AIを創業。しかし、華々しい経歴を誇る椎橋CEOも、スタートアップの世界では全く異なる現実に直面することになる。 　Laboro.AIは23年7月に東証グロース市場に上場を果たしたが、その道のりは平たんではなかった。「優れた技術があっても、大企業との取引には想像以上の複雑さがありました」と椎橋CEOは当時を振り返る。 　開発チームと営業チームの連携不足、そして何より創業者自身が市場と向き合う重要性──。これらの課題に直面しながら、短期的な成果と長期的なビジョンの両立に苦心した経験は、現在の同社の成長戦略にも深く反映されているという。スタートアップならではの試行錯誤と、そこから得られた教訓は、多くのテクノロジー企業の挑戦にも示唆を与えそうだ。

B2B営業の複雑性　コンサル経験が裏目に出たわな

　「不確実性を甘く見ていた。予測できないこと、コントロールできないことがたくさんあった」。Laboro.AI創業者の椎橋CEOは、コンサルタント時代の経験が、むしろ足かせとなった状況をこう振り返る。 　16年の創業から半年以上、立てた計画を一度も達成できなかったという。大手コンサルティングファームで培った経験を生かし、徹底的な分析に基づく事業計画を立案した。売上計画をExcelで緻密にモデル化し、1日あたりの商談件数、受注確率、平均単価から、月次・年次の売上予測まで、全て計算し尽くした。 　しかし現実は、そんな机上の計算を簡単に打ち砕いた。初月こそ既存の関係先からの受注があったものの、その案件すら織り込み済みの計画には届かなかった。2カ月目以降はもくろみが大きく外れ始め、その後も半年以上にわたって計画未達が続いた。 　同社は当時、2つの方向性を模索していた。一つは企業向けのAIプロジェクト、もう一つはプロダクト展開だ。特に後者では、2016年の第一次チャットbotブームを捉え、野心的な取り組みを開始。強化学習を使った対話システムの開発に着手した。現在のChatGPTのような対話型AIが当たり前になっている中、当時としては画期的な試みだった。AIが能動的にユーザーに話しかけ、セールスまで行うチャットbotを構想していたのだ。 　開発にあたっては、スタートアップの王道ともいえるリーンスタートアップの手法を採用。顧客へのヒアリング目標件数を設定し、仮説検証を繰り返し、事業アイデアを可視化する「リーンキャンバス」も作成した。しかし、この周到な計画も現実の前には無力だった。設定した検証件数に到達することすらできず、基本的な市場検証の段階で行き詰まってしまう。 　状況が深刻化するにつれ、創業メンバーの間では重い空気が漂い始めた。全員が前職を持ちながらの兼業でスタートしていたことが、かえって冷静な判断を可能にした。事業継続の是非を問う議論も持ち上がった。 　「コンサル時代はある種、頑張ってひねり出せばなんとか成果を出せると思っていた」と椎橋CEOは当時を振り返る。「不確実性が実際の事業に比べると小さい。パワポを書くのに不確定要素はない。ところが事業は自分がコントロールできる部分はほんの少ししかない」 　さらに、組織に関する気付きも得た。大企業では組織が整然と動いていたが、スタートアップではその強制力が明示的ではなくなる。初期の探索フェーズでは、自分自身にも計画の内容に意味があるのか確信が持てない。計画の意味自体を疑問視してしまい、それが時として言い訳にもなっていった。 　結果として、具体的な行動目標すら未達に終わった。計画自体が正しいのかどうかも分からない不確実性と向き合いながら、それでも前に進まなければならない。この矛盾との格闘が、創業期の本質だった。 　この経験は、その後の同社の経営に大きな影響を与えることになる。不確実性を前提とした意思決定の仕組み、小さな成功体験の積み重ね、そして何より正解のない問いに向き合い続ける覚悟──これらは、苦しい時期に得た貴重な教訓になったという。