freee株式会社

横路 隆　CTO / 共同創業者

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● Ruby City 松江育ち。慶應義塾大学院理工学研究科修了、専攻はコンピュータサイエンス（ネットワーク）。

● 学生時代よりe-learningや動産担保融資支援など、ビジネス向けのシステム開発に携わる。

● 2010年、大学院修了後はソニーにてデジタルカメラの製品開発に従事。

● 2012年、freee株式会社を共同創業。

freeeについて

freee株式会社

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2017年「働きがいのある会社」

ランキング3位

2015年度 グッドデザイン賞

「未来づくりデザイン賞」

会社名　：freee 株式会社

設　立　：2012年7月

資本金　： 96億618万円 (資本準備金等含む)

代表者　：佐々木 大輔

従業員　：300名（2017年1月現在）

主要株主：IVP、DCM、リクルートHD

ビジネスのはじまりから成長をすべてサポートする freee

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簡単：知識がなくても1クリックで給与計算

勤怠：勤怠管理も簡単に

オンライン：給与明細はオンラインで配布

会計連動：会計ソフトと完全データ連携

政府連携：行政手続きもオンラインで完結

マイナンバー：マイナンバー管理も完全対応

5分：会社設立用の書類を最短5分で作成

モバイル：スマホ完全対応で、どこでも会社設立

ワンストップ：実印発注や銀行口座作成もできる

自動：銀行やカードの口座と連携し、人工知能で会計帳簿を作成

簡単：簿記の用語を使わない画面設計で簡単に使える

最適化：請求書発行や経費精算などの業務も最適化

実績：クラウド会計ソフトシェア No.1 で安心の実績

サポート：チャットによる迅速なサポートを提供

決算：決算や個人事業主の申告まで自動で簡単に

✩ はじめる ↻ 運営する ↗ 育てる

会社設立 freee(2015年6月リリース )

クラウド会計ソフト freee(2013年3月リリース )

クラウド給与計算ソフト freee(2014年5月リリース )

シェアNo.1 シェアNo.1

開業 freee(2016年10月リリース )

データを活用したバックオフィス業務の効率化

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決済サービス

費用費用費用売上 費用負債費用費用資産

費用費用現金費用費用費用

金融機関 クレジット POS,家計簿等

自動仕訳* *クラウド会計ソフトの自動仕訳に関する人工知能技術について、特許権(特許第5936284号)を取得済

テクノロジーを活用し「記帳」「経理作業」を効率化

自動仕訳の技術はクラウド会計で唯一特許を取得

クラウドバックオフィス市場No.1 の圧倒的データ量

7

サービス開始4年で

70万事業所突破市場調査からも

シェアNo.1

* デジタルインファクト調べ

開始4年で、70万事業所が利用するサービスに成長

No.1のシェアも獲得

ユーザーベースとテクノロジーを活用し

中小企業のビジネスプラットフォームへと進化

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取引効率化

機会創出経営効率化

決済

受発注 ネッティング

ビジネスマッチング在庫管理

ファクタリング

経営統計データ

請求

入金管理

fSBPは、freeeを使用するユーザー同士がクラウド上で繋がるプラットフォーム。

業務の効率化だけでなく、SMBにとって実益のあるプラットフォームを目指す。

freee Smart Business Platform(fSBP)

【日本初】クラウド会計を活用したビジネスローン

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いち早く金融機関と連携し、融資手法を共同開発

人事データを一元化する、人事労務 freee も始動

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給与計算

勤怠管理

労務

手続き

従業員

管理

マイナン

バー

● 2017年夏頃リリース予定

● 先行予約受付開始中

2017年夏頃にリリース予定の人事労務 freeeは、クラウド上で人事労務の

業務を完結させ、人事労務を大きく効率化させるプロダクト

強化 強化

New

今日のお話

アルゴリズム開発ではなく、プロダクト応用について話します

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話すこと

話さないこと

● freeeはデータでどんな課題を解くのか？

● どうやって機械学習をプロダクトに入れるか

● 機械学習を含む開発プロセスの要点

● 機械学習をやる人がいない問題

● データ分析や機械学習の具体的な方法論

● ツールの使い方・作り方

● 正しくデータを扱うお作法

● アルゴリズム開発の方法

freeeはデータを活用してどんな課題を解くのか？

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経営の意思決定サポート

バックオフィス業務の効率化

ビジネスデータ識別基盤

● 分類・突き合わせ作業などの効率化・正確化

● 例：自動仕訳・自動帳簿チェック

● 予測・マッチングなどによる経営への示唆

● 例：資金繰りシミュレーション・経営シグナル

● 紙データを解釈するための画像処理

● ヒト・モノ・カネを一意に識別するための

自然言語処理

基礎

応用

機械学習をプロダクトに導入するためのフロー

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データで解決したい課題は明確か？

ルールベースでやってみたか？

ルールの複雑度は運用可能なレベルか

十分な精度が得られているか

十分なデータがあるか？

機械学習を検討する

課題を明確にする

ルールベースを

試してみる

もう少しルールベースで

がんばる

データを集める少ないデータなら

手動で収集でもOK

機械学習よりも早く

プロダクト価値を

検証可能

すでに十分な精度が

出ているとしたら

機械学習は不要

YES

YES

YES

YES

NO

NO

NO

NO

課題解決のいちオプションとしての機械学習

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● プロダクト価値を高めるツールとしての機械学習

○ 機械学習の本番運用はコストが高い。シンプルなルールベースで

解決できるなら、使わない覚悟も必要

● 予測モデルの予測が外れることを想定したサービスづくり

○ freeeでは自動化を目指しすぎず、人の意思決定支援という視点で本質

的な利便性を考えたUI/UXで補完することを目指す

機械学習を含む開発プロセスの全体像

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課題設定

データ収集

特徴量設計

モデリング

評価

本番環境実装

モニタリング

解釈

ドメイン知識が重要

技術スキルが重要

機械学習ツールを使いこなすプロセス（機械学習入門で学ぶのはおおよそココ）

サービスづくりの知見と

ドメイン知識が活きるプロセス

スケーラブル・メンテナブルなソフトウェアづくりの知見が

活きるプロセス

機械学習を含む開発プロセスの難しいところその１：初期仮説検証の見積もりが難しい

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課題設定

データ収集

特徴量設計

モデリング

評価

本番環境実

装

モニタリング

解釈

● 初期仮説検証は、ソフトウェア開発より研究開発に近いプロセス

○ 期待通り予測モデルの精度が出るかどうか、実際に試さないとわからない

○ 予測モデルの精度が出て初めて、本番環境実装の計画が立てられる

プロダクトの提供価値として

どんな評価指標の値を期待するか？

評価指標を満たすまでどれくらい

投資するか？を握ることが重要

機械学習を含む開発プロセスの難しいところその２：データ解釈 ⇒ 課題設定のイテレーションが難しい

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● ビジネス価値に沿った、継続的なデータ解釈と課題設定ができているか

○ 適切なメトリクスを見ているか？

○ 許容できるリスク・避けるべきリスクを区別できているか？

○ ROIも曖昧なことが多く、つくりっぱなしでメンテナンスされなくなりがち

課題設定

データ収集

特徴量設計

モデリング

評価

本番環境実

装

モニタリング

解釈

許容できる（または目指したい）

評価指標を読み解けるだけの

最低限のデータリテラシーと、

イテレーションの検討自体が重要

データドリブンなプロダクトの運用に不可欠なモニタリング

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「何かあったな」に気付いて

アクションをとれるように

しておくことが重要

図：とある指標の推移

● 基本的にデータは生もの

○ 何らかの変更でデータの素性が変わり、予測モデルがうまく仕事をしなく

なってしまうことを想定しておかないといけない

○ 改善・イテレーションのためでなくても、安定してサービス提供を継続す

るために、モニタリングは必須

小さくはじめる機械学習プロダクトづくり

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● 機械学習をつかったプロダクトづくりを始めるために必要なこと

○ データドリブンに解決すべき課題を見つけること

○ 基本的なデータリテラシーとツールの使い方を学ぶこと

○ これまでの開発プロセスとの違いを意識すること

freeeではソフトウェアエンジニア有志が

機械学習勉強会を毎週開催

まとめ

まとめ

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● プロダクト開発において、機械学習は課題解決のいちオプションで

あると心得て、ルールベースからのスモールスタートも躊躇わないこと

● 機械学習をプロダクトに導入する際には、ある程度の投資が必要である

ことを覚悟した上で、ゴールを明確にし強い意思を持って取り組むこと

● 機械学習ツールの活用ノウハウは揃ってきているが、エンジニアリングノウハ

ウはまだまだ世に出回ってないので、自ら開拓者となり共有していくつもりで

取り組むこと

AIサービス開発に必要なAI技術以外の話

freee株式会社スモールビジネスAIラボ

研究員：薄井 研二

目次

1. 自己紹介

2. プロダクトの説明

3. AIサービス開発で大切だと感じたこと

a. シャープな課題設計

b. スモールスタートする勇気

c. リリースしよう

4. まとめ

2 / 34

目次

1. 自己紹介

2. プロダクトの説明

3. AIサービス開発で大切だと感じたこと

a. シャープな課題設計

b. スモールスタートする勇気

c. リリースしよう

4. まとめ

3 / 34

自己紹介

薄井 研二茨城県出身1990/06生

略歴● 首都大学東京 修士卒（化学専攻）● 半導体メーカーに新卒で入社● 転職して金融工学的なことをやる● 2017/01よりfreeeへ参加

趣味● アカペラ（ボイパ）● ビール

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スモールビジネスAIラボ is 何？

スモールビジネスの

バックオフィス業務を

データドリブンに効率化する

研究開発機関

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目次

1. 自己紹介

2. プロダクトの説明

3. AI開発で大切だと感じたこと

a. シャープな課題設計

b. スモールスタートする勇気

c. リリースしよう

4. まとめ

6 / 34

現在の主なプロジェクト

自動帳簿チェック機能

帳簿のミスを発見し修正を提案してくれる機能

タグ付けライブラリ

自然言語からビジネス情報を抽出しタグ付けする

請求書と入金のマッチング（今回は触れません）

大学との共同研究

作業期間 四半期

作業人数 薄井（実装はCTO横路と共同）

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会計のレポートを見るだけで

モレ・ダブり・ミスに気がつける

自動帳簿チェック

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自動帳簿チェック開発動機

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freeeからモレ・ダブり・ミスを撲滅する

自動帳簿チェック

ゴールからモレ・ダブり・ミスを抑える！

でも、どこから来ているか分からない

入り口から抑えたい

タグ付けライブラリ概要

自然言語からビジネス的に

有意な文字列を抜き出してタグ付けする・今回は明細データを対象

ex: フリコミ＊フリーカブシキガイシャ 4月給料

取引先: freee株式会社

アクション 振込

品名 給料

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目次

1. 自己紹介

2. プロダクトの説明

3. AIサービス開発で大切だと感じたこと

a. シャープな課題設計

b. スモールスタートする勇気

c. リリースしよう

4. まとめ

11 / 34

一般にAIサービス開発というと

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データ取得・前処理

モデル作成

プロダクトへ実装

モデルを作ることが仕事？

一般にAIサービス開発というと

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課題設計

データ取得・前処理

モデル作成

プロダクトへ実装

課題を設計することが最も大事

シャープな課題設計

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鋭い課題設計がAIサービス開発の成否をわける

AIとの適正 インパクト 難易度

シャープな課題設計

AIサービス開発

背景

事例：自動帳簿チェックでは？

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目的：freeeからモレ・ダブり・ミスを撲滅したい

課題と現状が全然分かっていなかった

● 数は？

● 種類は？

● 時期の変化は？

● どんな人から？

● そもそもどうやって調べるの？

事例：自動帳簿チェックでは？

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モレ・ダブり・ミスを撲滅するには？

実装・リリース

仮説立案・修正

分析・検証

課題把握

仮説検証

課題設計・ソリューションの検討

事例：自動帳簿チェックでは

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AIラボはデータだけでなく

「足」でも調査複数の会計事務所を訪問してヒアリング

データだけ見ていれば良いわけじゃない

ヒアリングなど多角的に分析

シャープな課題設計

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AIとの適正 インパクト 難易度

シャープな課題設計

AIサービス開発

背景

仮説思考

多角的な分析

マネジメントの難しさ

研究開発はwebプロダクト開発と違って

時間の見積もりが難しい

● 時間のかかるタスクが多い

○ 分析、ヒアリング

● いつ答えにたどり着くか不明瞭

○ 仮説思考

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シャープな課題設計には

時間がかかることを理解する

事例：自動帳簿チェック

モレ・ダブり・ミスの調査に

● 前Qで1.5ヶ月くらい

● 今Qも1.5ヶ月くらい

めっちゃ時間を使っているので

他の開発とスピード感が違って焦る

でも必要なことなので

強い意志を持って調査する

レポートはこまめにだす

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目次

1. 自己紹介

2. プロダクトの説明

3. AIサービス開発で大切だと感じたこと

a. シャープな課題設計

b. スモールスタートする勇気

c. リリースしよう

4. まとめ

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スモールスタートが重要

AIサービス開発の大きな勘違い

✕ 全部を最初からいい感じに予想できなきゃいけない

◯ ドメインを絞ってスモールスタートして課題を解決

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モデリング

常にシンプルな手段を使うことが大切

スタートが難しいときはルールベースでも良いから

スモールスタートではじめの一歩を踏み出す

ルールベース

線形回帰, ロジスティック回帰

SVM, ナイーブベイズ

Deep Learning

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complex

simple

事例：タグ付けライブラリ

銀行・クレジットカードの明細は

一般の自然言語処理の対象とは異なる特徴を持つex: フリコミ＊フリーカブシキガイシャ 4月給料

● 名詞しかない

● カタカナ

● 独自の略称

自然言語処理の技術が使いにくいので

まずはルールベースで対応してみる

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事例：タグ付けライブラリ

ルールベースでデータを抽出する

泥臭くアイディアを更新

クレジットカードは90%以上の精度で抽出可能

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ルールベースでも良いから一歩を踏み出す

目次

1. 自己紹介

2. プロダクトの説明

3. AIサービス開発で大切だと感じたこと

a. シャープな課題設計

b. スモールスタートする勇気

c. リリースしよう

4. まとめ

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リリースしよう

なんだかんだ言い訳されて

リリースされないプロダクト

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リリースしよう

やりたいことは顧客の課題を解決すること

プロダクトの価値を検証することが重要

ちゃんとリリースまで持っていきましょう！

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リリースの大切さ

いいモデルを作ることが目的ではない

いいプロダクトを作ることが大事

プロダクトから見たらAIも機能の1つ

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リリースして顧客からリアクションを得ることが大事

リリースの大切さ

百聞は一見にしかず

社内でも理解が強まる

特に非エンジニアに優しい

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リリースの大切さ

テンションが上がる✌ ('ω' ✌ )三 ✌ ('ω') ✌ 三( ✌ 'ω') ✌

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目次

1. 自己紹介

2. プロダクトの説明

3. AIサービス開発で大切だと感じたこと

a. シャープな課題設計

b. スモールスタートする勇気

c. リリースしよう

4. まとめ

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まとめ

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シャープな課題設計

AIプロダクトの価値を決めるポイント

時間をキチンとかける

リリースしよう

顧客からのフィードバックは大事

四の五の言わずにリリースまで持っていく

スモールスタートする勇気

難しいことしようとして爆死しない

場合によってはルールベースから始めてみる

スモールビジネスに携わる方が

より創造的な活動にフォーカスできるように

スモールビジネスに携わる方が

より創造的な活動にフォーカスできるように

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