株式会社F&MNetについて

創業が1990年です。元々は、生命保険の外交員さん（生保レディといわれる人）のお客さん（保険入ってくれているお客さん）に対してお花を誕生日とかに贈ってあげるという事業をしていました。「フラワー&メッセージ」なのでF&Mです。

1992年に会計をお手伝いする会計サービスを提供するという事業にシフトチェンジしました。生命保険の外交員さんは個人事業主なので確定申告が大変です。そのため今は、「ファイナンス＆マネージメント」が「F&M」の略になっています。

生命保険の外交員のお客さんというのは個人の方もいるんですけど、結構事業経営者とかが保険に入るんですよね。そうすると中小企業の社長さんとのやり取りが増えてきて、中小企業の相談とかも受けるようになり、コネクションが増えていきました。そこで95年に中小企業向けのコンサルティングサービスというものを始めました。

具体的な事業内容をお聞かせください

2000年ですね、7月に上場しまして、その時に情報システム部という一部署だったF&MNetが分社して別の会社になりました。会計をやってるものですから税務部、税理士さんとかとのやり取りも増えました。当時は税理士事務所って個人でやっていて雑居ビルの奥とかの入りにくいところにありました。税理士が法人化を認められたタイミングで、それを全部1階でコンビニみたいにしようということをしました。オランダにチェーンというとこでタックス（税）ハウスというネーミングで全国どこでもそこの会計事務所に行けば同じサービスを受けれるというサービス展開を日本ではじめました。

その中で社労士さんとのお付き合いも増えてきまして、「マイナンバーの管理が厳しくなるからなんとかならないか」ということで相談を受けました。それをきっかけに、マイナンバーステーションというのをまずは開発し、マイナンバーだけ集めてもそれを手続きに活かさなければ意味がないので、そこで手続き機能を追加した形で、現在はオフィステーションという名前で販売している商品があります。

オフィスステーションが今後目指すところは？

オフィステーションは税金に関してはイータックス、個人事業主の9割が電子申告でできてるんですけども、社会保険の手続きに関する電子申告っていうのは日本でもまだ11%なんですね。残り9割は紙。ということはそれだけ社労士さんだけじゃなくて、中小企業もそうなんですけど、すごい手間かかっています。それを国をあげて電子化していこうという動きがあるものでそれに乗っかって僕らのサービスも展開していきます。中小企業を楽にしたいなって。

中小企業だけでなく、意外と大手企業は引き合いが多くてですね。オフィステーションに関しては中小企業の枠を超えてしまってます。中小企業も大変かなって思ってたんですけど大手さん、たとえばラウンドワンさんがお客さんとして使ってくれています。やっぱり何千人何万人規模の企業さんの方がそういう社会保険の手続きとかはすごく大変です。

今後はAI/人工知能も活用していく？

会計関連サービスの方で記帳代行事業というのを92年からやっています。簡易会計をさせてもらってる記帳代行ですね。お客さんからの収入と支出、収入と経費がわからないと申告できないものですからその情報をもらうと思うんですけど、お客さんは何も考えずに封筒にレシート入れて送ってくれたらこっちでパンチ作業してデータ入力しますというサービスになってます。

現状は社内でもやってますし、中国とかシンセンでもデータ入力作業をやってます。毎月、何百人を動員して入力作業をやっています。お客さんが6万人いますので1人のお客さんがレシートを年間100枚送ってくれたらそれだけで600万件ですね。多い人は多いですし。レシート以外にも、確定申告するには控除が必要なので生命保険に入っていたり、家族がいたり、身体障害者であったりすれば、そういった書類を全部送ってもらって、全部データ化します。全部人がやってます。人がやらないとデジタルにできない。だからAIを導入して負担をなくします。

もともと僕らITシステム開発会社なんでAIを使って何かやりたいなって思いはあったんですけど具体的に、案件がないと進みづらいじゃないですか。一番身近なところで一番効率効果の出そうなところが記帳代行事業でしたからまずはそれですね。これで終わるつもりはないんですけどまずは一番価値のあるところからです。

AIを導入していくにあたって課題は？

エンジニアの正社員がまだ少ないんですよ。協力会社から来てくれている人たちもいるんですけど。今はチームとして7名くらいで、でもAIエンジニアはいません。

いろいろ始めたいけど、とりあえず始めるって多分無理だと思うんですよ。なんかよく聞くじゃないですか経営、AIなんか上手いことやっといてって。でも、具体性がないので絶対インチキコンサルタントにお金を持っていかれて終わるみたいな。社内でAIを使ってどこに効果を見出せるかっていう経営判断をした上で導入するべきだと僕は思いますね。AIもいろいろありますからね。画像解析もあれば自然分析もあるし、何か分析したいがために収集することもあるし。そこは事業によって違うんじゃないかなって思います。

本当にやりたい人がいたらいいと思うんですけど、なんかこうイチから勉強するって大変じゃないですかやっぱ給料払わなきゃいけないので、案件化してないと人って採用しづらいですよね。だからプログラミングやりながらAIのことも少しずつ進めるみたいなやり方ができたらいいですね。AIをやってる人だけがぽーんと入っても上手く仕事を与えられない気もするから。

オフショア開発という選択肢は？

オフショア開発の経験はいっぱいあります。ベトナムにありました。4~5年ほど前からです。当時はコスト面ですかね。 当然中国とかも選択肢にあったんですけどそれよりはもう少しコストも安いですし。開発もできるってことだったので。

結果は上手くいったとは言えなかったですね。難しいってところはありましたね。でもそれは僕らの責任です。仕様書をちゃんと作らなきゃいけないとかちゃんと意思疎通をしなきゃいけないところを上手くできなかったという反省があります。

今も難しいと思ってるんですけど、今回AI導入を依頼してみたのは、AIに関しては研究開発的なニュアンスがあるじゃないですか。なので大型でやるにはふさわしいんじゃないのかなって思ったのが1つと、AI得意っていうか経験がある、開発経験があるって伺ったので僕らもそれを学びたいなって想いからです。ベトナムの方のエンジニアのスペックと質が高いという風に思ってますから、その2つで僕はお願いしたっていうのが一番強いです。あ、あと1つはタンさんの人柄。

HBLAB/タンのどんなところに魅力を？

日本語でちゃんと意思疎通を取れるというのが大きい。あと、会社でおもてなしの気持ちって掲げられてたのがすごいお客さんのことを考えて提案してくれたりしてたのでやりやすい。あまりビジネスビジネスしてないって言ったら言い方悪いかもしれないけど、やることに対して案件に対して一緒にやれるんじゃないかって感じました。

1年前まででいろんなオフショアの会社とやり取りはしてたみたいですが、実際には発注はしてないですよ。いまいちあんまり頼むとこもできてなかった。それは具体的に何を頼むかってところが決まってなかったっていうのもありますね。なのでHBLABさんと会ってなかったらまだオフショアやってなかったかもしれないですね。

不安はありませんか？

「言ったことしかやらない聞いてないので、契約に書いてないからやらない」とかっていうのだとちょっと上手くいかないかなと思っていてむしろ逆に質問してもらって「これはどういうことなんですか」と聞いてくれて、お互いこうぐるぐる回るような関係の方が僕は嬉しい。安心して頂ける会社さんだなって思いました。

一回やってみないとわからないというとこもありましたが大きい不安はないですね、別に全てお願いするわけではないですし。僕らは僕らでやってましたから相乗効果が生まれたらすごくいいなって思いました。

ベトナムに視察にいってみましたか？

タンさんからずっと「来てください」って、「仕事を始める前に来てください」って言われてたんですけどなかなか行く機会がなく。仕事が始まってしまって2,3ヶ月後ですね。仕事して直接お会いしたいですしテレビ会議してる人たちとかどういう仕事環境でされてるのかって知りたかったので是非行きたいなと思って。

割とイメージ通りでしたけど、やっぱりITはよく進んでるなって感じましたね。やっぱり街とかお店とかはこれから発展していくんでしょうけど、AIに関わってる人とかは先進的な人が多い。

仕事の進め方や、納品の遅れなどついて教えてください

今は継続的に「先週今週これやりました。結果を受けて来週どうしましょうか」って相談しながらです。ちょっと今回だけ来週違うことをやりますけど。

遅れは、御社とはないです。具体的に納期というかこの日までここまでやりたいっていうことを明確に伝えてないこともあって今はそれでいいかなと思うんですけど、一応ここまでやりたいっていうのは伝えないとお互いやりにくいところはあるのでそうしています。

うまくいっている理由はなんだと感じてますか？

僕たちの仕事の依頼の仕方にもあると思ってまして本当だったらうちのメンバーでAIの開発をやろうとすると限られた人数でモデル作ったりするのが1パターンとかしかできないんですね。人が足りないから。で、これ以外のアプローチで違うことを試したいなって思ってそれをやると本来やることができなくなってしまうので、それをHBLABさんにお願いして2つの実験を同時に走らせることができるようになったんですね。だから失敗とかないんですよ。手分けして作業してるその結果に対していいか悪いかはやってみないとわからない、そういう意味でもAIという形で頼むっていうのは1つ良いやり方というか失敗のないやり方じゃないかなと。なんかプロダクト作ろうと思うとゴールがあるのでそこには、ずれが出てくるかもしれないですね。

コスト削減にも？今後の展望は？

コスト削減まではいってないんですねまだ。人間のチェックがないとやっぱりお金に関わるところなので。これからもっと精度があがり、処理が安定してきてチェックがいらないとかになってくる。なので全部をAIに置き換える気は全然ないんですよ。でも、「ここの部分だけは信頼していいよ」、全体の30%だけでも「これは人間がチェックしなくていいよ」ってとこまでもっていけたらそれだけでもすごい価値がある。目標としては、9割ぐらいまでいきたい。人間が少しチェックする。それが理想ですね。

そのためにAIエンジニアは増やしたいと思ってます。社内にです。協力会社から来てくれる人はいいんですけどそれはあくまでプログラミングをやったり、作業をする人じゃないですか。その事業にどう展開していけるかってところが大事なのでそこを求めようとすると、やはり正社員じゃないといけないわけですよ。どういうアプローチをするかっていう発想がないといけない。そこに入ってもらう人ってのは貴重です。

例えば来年また新卒が4人入るんですけど彼らでAIやりたいっていうんだったら入ってもらいたいなって思います。まあ中途採用とかもしててAIでいろいろ勉強してるって人がいてたら当然入ってもらいたい。規模を拡大すると記帳代行だけじゃなくAIでいろんな展開をやりたいなと思ってるんで、拡大はしていきたいですね。

中小企業を楽にしたい。楽にすることで中小企業は自分たちの仕事に集中してもらって「バックオフィスのことはやらなくていいよ」って言うコンセプトでF&MグループはやっているのでそこにAIが何か手助けできるのであれば是非そこで組み込んでいきたいなという思いはあります。

HBLABのいいところは？

やっぱりさっき言ってた感じで言われたことだけをやるんじゃなく逆に提案してくれたり、一緒に考えてくれるということがすごく有難いと思いますね。