DeFactory株式会社　徳満翔平｜パーソナライズ×AIレコメンドエンジンの事業で注目の企業

パーソナライズ×AIレコメンドエンジンの事業で注目されているのが、徳満翔平さんが2017年2月に創業したDeFactory株式会社です。

いまやECが一般化し、世界中どこにいても、好きな時に欲しいものを簡単に手に入れられる、そんな便利さを享受できる素敵な時代になりました。
商品を提供する企業にとっては、商圏が世界に広がり、新たな販路拡大、新規顧客獲得のチャンスに繋がっています。

しかしその反面、様々な商品がネット上に溢れかえっており、本当に自分が必要とする商品はどれなのか、選択しきれず、購入に至れないという消費者も少なくはないでしょう。
商品を提供する企業側からしてみれば、ライバルが世界中に点在することになり、差別化や独自性の強化や、より具体的なペルソナ設定とそこに向けた適切なタイミングでの情報配信の必要性が増している状況です。
さらに言えば、類似商品が多数出現するようになることで、粗悪品や品質担保がされない偽物も市場に出回る可能性が高まり、価格破壊やブランド棄損という問題に発展してしまうケースもあり得るでしょう。

EC市場が健全に大きく発展し、あらゆる人と企業がその利便性・付加価値を享受できるよう、各企業に寄り添い伴走しながらサービス開発を進めている起業家に、今注目が集まっています。

DeFactory株式会社の徳満翔平さんに、事業の特徴や今後の課題などについてお話をお聞きしました。

・このプロダクトの特徴は何ですか？

特徴は2点あります。

1点目は、小規模ブランド様でも、利用が可能な低単価*1な点です。
レコメンドエンジンのサービスは、ShopifyやECサイトに限らなければ、複数のサービスが既にありますが、商品数が多い大規模自社ECサイトで活用されていることが多く、高単価です。
これまで、データ量の観点と価格の観点で、利用できなかったECブランド様の収益改善に貢献したく、PeecAIは、低単価（月間数千円～4万円*2）で、利用できる価格体系を想定しています。
手間や初期費用もかからずに、利用開始が可能です。

2点目は、セミオート的にレコメンドの出し分けやレコメンドの表示位置を、ブランド様個別に、手動設定できる機能が搭載されている点です。
「機械学習に任せるのは怖い」というお声もあり、部分的にセルフで設定できる「余白」もあります。
これにより、サイトのデザイン、商品や顧客の購入のされ方により、カスタマイズができる仕様となっております。
店舗とは違い、ECサイト上では、どのように利用者様が行動利用されているのか具体的に分かりません。
ゆえに、サイト利用者に対して、人的対応による適切な顧客提案を、最適なタイミングでできません。
私たちは、レコメンドエンジン*3を、「”その時に”ECサイトご利用者の心を素早く掴むために存在する技術」だと捉えています。
「心を素早く掴むために」、データを活用した自動対応する領域と、顧客コミュニケーション等、丁寧に接客する手動領域を両立することが重要なのだと考えております。
ブランド様にとって、ECサイト上に訪問する、目に見えないひとりひとりのお客様を大切にする「きっかけを作る」、またサイトを訪問するエンドユーザー様の「心を素早く掴むため」に「気づき」を提案している製品が、PeecAIの特徴となります。

*1 データ量的な観点で、月商300万～月間注文数1,000件～、30SKU程度の規模のブランド様からも利用が可能です。
*2 12月から課金開始を想定しております。
*3 レコメンドエンジン=一定のルールで利用者におすすめの商品やコンテンツを提示し、数多くの商品やサービスの中からお気に入りを選ぶ際の手助けをしてくれるシステム

・どういう方にこのサービスを使ってほしいですか？

・あらゆるWeb施策（広告、SNS、メルマガ、各種改善）を行ったが、更に顧客単価を上げたいECブランド様
・新規顧客獲得コストが上がっていると感じているECブランド様
・データを活用した個客提案や収益改善を検討されている、月商300万（目安）以上あるECブランド様
上記の方にご利用を頂きたいと思っております。

レコメンドは
・既存のサイトのUIUXは崩れない？
・ユーザー体験を阻害しないかな？
・どのように表示されるか分からないから怖くない？
・本当に購入率が上がるの？
・レコメンドって広告ではないの？

そんなことをよく聴かれます。
上記の課題をクリアしながら、自社EC内で、エンドユーザー様により良い顧客提案を行えて、必要とされる製品を目指していきたいと思っております。

・このサービスの解決する社会課題はなんですか？

マクロ的観点では、EC化率の向上に寄与することです。
人口減少や地域の過疎化などの社会問題もあり、デジタル化の文脈でも、EC化率を底上げは必須だと考えております。

しかし、国内のEC化率は、世界的に見ても低水準です。

EC化率を上げるためには、レコメンドエンジンのような顧客体験を向上する解決策以外でも、様々なアプローチがありますが、人出不足が今後顕著になり、人の手を介さないで顧客体験を向上するひとつの手段として、よりECサイト内で便利なEC購買体験を提供するために、レコメンドエンジンは必要なソリューションだと捉えております。

・創業期に大変だったことは何でしょう？またどうやって乗り越えましたか？

4年目に立ち上げた自社サービスの撤退です。

事前にインプットや勉強をして、開発時に知人の助けを借りて立ち上げを行っておりましたが、結果的に失敗。
この失敗により、会社の財務体質が痛み、回復に時間を要しましたが、この失敗で得た、プロダクト開発のナレッジや開発体制で乗り越え、今に至ります。

ここで学んだ大きなことは「人が欲しがる製品・サービス」を、どう作ればいいか、ということを、手法や考え方含め、身に染みて体感できました。
これからは、この失敗を経て得た『知見、最適なタイミングで、最適な事業規模・投資及びスピードで、「人が欲しがる製品」を市場投下』するナレッジを活かして、事業立ち上げ、事業成長を図ってまいります。

・どういう会社、サービスに今後していきたいですか？

会社としては、経営理念でも、いい人を増やす、ための場にしていきたいと思います。
規模を追求し、社会的影響力を持つ、上場する、というような目標も将来的に出てくるかもしれませんが、今は具体的にはありません。
規模を追求することや社会的に影響力を持つことを目標、目的にしているわけではなく、まずは目の前の人や関わる方に価値を届け、本当になくてはならない必要とされる会社（=いい会社）にしていくことを目的としており、そこを目指します。
上記の過程で、応援してくれる方や、関わって下さる方が必然的に増え、自然と大きな会社になってくると信じています。

サービスとしては、レコメンドエンジンを、一定の規模（年商5,000万以上）がある会社様には「利用しない意味はないよね」と思って頂ける製品にしていくことをを目指します。
レコメンドエンジン自体は、既に10年以上前から技術としてあり、主にモール（Amazon、Yahoo！ショッピング、ZOZO）では活用されていたり、大規模ECサイトでは既に利用が進んでいますが、まだ小規模、中規模ECサイトでは利用が進んでいない課題もあります。
機械学習やAIというようなテクノロジードリブンの領域の製品だったゆえに、技術的なコストやデータ量がネックでありましたが、カスタマードリブン（ECブランド様、エンドユーザー様）で開発を進めて、広く利用して頂ける方を増やしていきたいと考えております。

・今の課題は何ですか？

課題は2点ありまして、採用（主にCxOメンバーの参画）と本サービスの利用者獲得です。

全社的には、自己資金で事業運営していることもあり、手元のキャッシュを稼ぎながらのサービス開発なので、まず既存事業を管掌できるサービス開発や開発支援事業も担えるようなCTO、営業やプロジェクトマネジメントが強みのCOOを募集しております。

本サービスにおいては、今後更なる事業拡大を見込み、開発体制の強化（エンジニア）とカスタマーサポートのメンバーを募集しております。
1→10、1→100が得意な方や、ビジネス課題を技術で解決したいエンジニアの方、いらっしゃいましたら、ぜひお声掛けを頂けますと幸いです。

・読者にメッセージをお願いします。

起業家の方の創業の背景は、十人十色だと思いますが、その十人十色の想いを社会に問いかけ、より良い世界をつくっていくことが、大切なのだと思っております。
弊社としても、本レコメンドエンジン以外にも開発支援事業（プロダクト開発）を行っているので、様々な観点でご連携できる起業家の方と、今後お会いできたりすると幸いです。