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つくるのではなく、使いこなす この力こそ、デジタル時代の武器になる

創立から50年。IT企業なのに、ソフトウェアをあえて開発せず、「IT×商社×コンサル」という独自のビジネスモデルでお客さまの課題を解決し続けてきたアシスト。6,000社以上の顧客企業から頼られているその理由は何か。『ビジネス』と『人』の両面から探ってみた。

独自のビジネスモデルで複合的な価値を生み出す

「業務効率を高めたい」「データドリブン経営を実現したい」「機会ロスをなくし生産性をアップさせたい」。DX推進で組織やビジネス変革を目指す多くの企業が抱える課題は、クラウド、AIをはじめとした先端のIT技術を使うことで解決できることは分かっている。しかし、独自のシステムを開発するとなると膨大なお金と時間がかかる。かといって、パッケージソフトウェア(既製品のソフトウェア)を利用するにも、たくさんありすぎて自社の課題を解決できるものを選ぶのも難しい。導入したときに社員が使えるのか、どう運用すればいいのか、困ったときはどこに言えばいいのか、分からないことだらけ。さて困った。

そんなとき頼りになるのがアシストだ。社名の通り、企業のソフトウェア活用をアシストしてくれる。「IT×商社×コンサル」という、唯一無二のビジネスモデルで複合的な価値を生み出し、企業を支え続けてきた。優れたソフトウェアを発掘し、それらを最大限に活用して課題解決を行う。つまり、アシストは「つくる」のではなく「使いこなす」ことに特化したIT企業なのだ。

『人』のチカラで顧客の課題解決に貢献

世界中のソフトウェアを熟知し、日本市場にフィットするものを選び、届ける。これが『商社』としての役割だ。しかし、売って終わりではなく、製品を使える状態にするための設計や導入作業、テスト・検証まで実施し『IT』を提供。その後も「お客さま自身がソフトウェアを使いこなせるようになること」をゴールにして研修サービスや技術サポートを継続している。

そして、アシストの最大の強みと言えるのが『コンサル』力=『人』だ。彼らは、社会の潮流を見据え、お客さまが抱える課題と徹底的に向き合い、人、情報、サービスといったあらゆる資源を組み合わせて解決策を探り、実行。さらに最終的な課題解決に至るまで、長い時間をかけてお客さまと伴走する。また、お客さま同士が意見交換し、開発元に要望をリクエストする「ユーザー会」という場をつくることにも奔走し、お客さま同士や開発元のハブにもなっている。その結果、6,000社以上の顧客との信頼関係が生まれ、アシストの利益にもつながっている。

アシストだからこそ導き出せる最適解を発信

「どんなに技術が進歩し、社会がどんなに変わろうとも、お客さまはいつも正直で、誠実で、有能で、思いやりのある『人』と取り引きしたいと思うはずです。私たちはそのような人になることを目指しながら、これからも人を『アシスト』する『アシスト』であり続けましょう」。これは、創業者ビル・トッテンが、アシストの企業理念として書いた「哲学と信念」の一節だ。

これが社員の中にDNAとして流れているから、お客さまに対して常に正直に誠実に向き合い、それが信頼獲得へとつながっているのだ。

アシストの社員は「技術力」と「発信力」を兼ね備えている。この場合の、発信力というのは、アシストの哲学と信念にも書かれている「全員営業」の精神を表す一連の行動のことである。お客さまの声に耳を傾け、理解し、提案し、伴走する一連の行動のこと。営業もエンジニアも全員が『技術力』と『発信力』を併せ持ち、ITプロフェッショナルとしてお客さまに誠実に向き合いながらアシストできていることもまた、ビジネスモデルと同じように唯一無二であると言えるだろう。

創立50年 アシストの次なる挑戦

アシストの創立は1972年。2022年に50周年を迎えた。コンピュータソフトウェアと言えば、オーダーメイドで企業ごとにゼロから開発することが当たり前だった1970年代当初に、「これからはパッケージソフトウェアの利用が主流になる」という信念のもとに設立されたアシスト。現在は、AIやクラウドをはじめとした比較的新しいテクノロジーの使いこなしを通じて、DX推進を行う企業を支援することにも挑戦している。

商社であり、コンサルであり、ITエンジニア集団であるアシストだからこそ導き出せる最適解を、これからも必要とされる企業へと発信していく。

お客さまが抱えている課題に対して数多くの手札の中から選んで解決策を考えられるところがおもしろい

YUICHI SAKAMOTO 坂本 雄一

クラウド技術本部 2017年新卒入社

― 坂本さんは、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社(AWSジャパン)が発表した『2022 APN AWS Top Engineers』に2年連続で選出されていますね。

アシストは、AWSジャパンが提供するAWSパートナーネットワークのアドバンストティアサービスパートナーとして、アマゾン ウェブ サービス(以下、『AWS』)を活用したい企業向けサービスを積極的に展開しています。私は『AWS』認定資格を多数保有していますし、お客さまへ『AWS』を使った提案活動や技術支援を行い、セミナー登壇やブログ執筆など会社を超えたパブリックな活動もしているので、それが認められたのだと思います。

― 『AWS』を使った提案活動のおもしろさは何ですか?

『AWS』には200を超えるサービスがあります。お客さまが抱えている課題に対して、数多くの手札の中から選んで解決策を考えられることがおもしろいですね。知識をつければつけるほど、課題解決の幅が広がります。数多くのお客さまにサービスを展開して知見を増やしていくことで、お客さまの抽象的な課題にまで踏み込んだ提案ができるようになりました。『AWS』というプロダクトだからこそ、今のような活動が可能なのだと思います。

― お客さまへご提案をする際に心がけていることは?

システムやクラウドサービスは、導入して使える状態になれば完成ではなく、使った結果、得られたものがゴールだと思っています。単純にサービスを紹介するだけではなく、使う人のことを想像し、その人たちがこれを使って何ができるようになるかを熟慮したうえで支援をする現実解を見つけるように心がけています。

― 現実解とは?

お客さまの『課題を解決する』ということが最大の目的ですので、実現性のある選択肢をご提案しています。例えばコンテナやサーバレスといった「クラウドネイティブ」と呼ばれる技術が、従来のシステムの課題解決のために「取り入れるべき技術」として取り上げられることがあります。

ただし、クラウド自体の活用がまだ進んでいない中でそれらの技術を取り入れても、良い結果につながらない場合もあります。クラウドを利用したことがない、または理解が進んでいないお客さまに対しては、誰がどうやって運用するのかというところまでヒアリングします。そのうえで、「まずは現状のアーキテクチャを引き継いだ形でクラウド活用されてはいかがでしょう」など、目の前のお客さまの現実にあわせた解決法を見つけるようにしています。

― 夢や目標はありますか?

複数名をマネジメントしながら進めていくような大きな規模の案件を、リーダーの役割で回せるようになりたいと考えています。そのためには、もっと技術的な知識を深めることが大切。データベースとクラウドの分野は経験済みですが、他の分野のサービスにも精通したいですし、当社が取り扱っている商品以外のソフトウェアについても勉強したいと思います。また、リーダーとしては、技術力だけでなく、関係者を調整する能力やスケジュールをクリアに管理する能力も必要。そういったスキルも身につけて、大型プロジェクトを完遂することを目標にしています。

AI活用をサポートするプロフェッショナルになることを目指して

KOYA YAMAMOTO 山本 耕也

AI 技術部 2022年キャリア入社

― 山本さんはもともとメーカーにいらっしゃったとか。なぜ、アシストに転職されたのですか?

大学院で電気電子分野を専攻していたため、学んだことを生かすために新卒で自動車部品メーカーに就職しました。製造現場でよりAI活用を推進したく、知識を身につけようと経済産業省の課題解決型AI人材育成プログラム『AI Quest』を受講。AIコンペにも参加したりしているうちに、「データサイエンティストとして活躍したい」と思うようになり、アシストに転職しました。

― 現在の仕事内容を教えていただけますか。

私が所属しているAI技術部は、企業のDXやデータドリブンの推進をサポートする部署。AI/機械学習を自動化する『DataRobot』(アシストで取り扱うソフトウェア名称)をはじめ、ルールベースエンジンで意思決定を高度化するツールや、ローコード開発ツールなどの提案と技術支援を通して、お客さま企業の経営課題の解決に貢献しています。

私は『DataRobot』で予測モデル構築を体験できるハンズオンウェビナーの講師を担当。導入を考えているお客さまへ製品の紹介をしています。また、すでに導入いただいているお客さまには『DataRobot』の機械学習の精度向上をサポート。AIを活用して高いパフォーマンスを実現するための支援を続けています。

― 大学院で学んだことや製造業での経験が役に立っていると感じることはありますか?

AIで物事を予測するためには、AIに対してさまざまな要素を教えこむ必要があります。「この要素とこの要素を掛け合わせたときは異常が多い」などということを教えていくわけです。例えば製造業のお客さまが、音が関係する設備の故障予測をしたいとき、私なら「音の周波数という成分を抽出してはどうか」と考えます。これは、大学院で振動を学んでおり、振動にも複数の特徴が含まれるのを知っていたから。

また、前職で設備設計をしていたとき、「機械に異常が起きたらすぐに現場に行って自分の目で見て確かめる」ことが鉄則でした。机上の設計で問題がなくても、実際に動かしてみないと分からない。それを知っているからこそ、今の仕事でも、お客さまの現場で機械が動いているところや生産プロセスを、「動画でもいいので見せてください」とお願いして、必要な学習データを設定するようにしています。

入力する要素について自分でいろいろ考えられることもおもしろいですし、それにより実際に精度が改善できたときは、大きな達成感を感じます。

― 今後はどのようなキャリアを積んでいきたいですか?

製造業の現場で働いていた経験を生かして、もっともっと製造業のお客さまを増やしていくことが当面の目標です。またAI技術部はまだ設立して間もない小さな組織ですが、将来的には「AI活用ならアシスト」と言われるような組織にしていきたいと思います。そのためには、画像処理や自然言語処理、動作解析系など、当社でまだ触れていない分野についても貪欲に学びたいですね。

企業情報

設立   1972年3月 資本金  6,000万円 売上高  367億円(2021年度) 従業員数 1,244名(2022年4月現在) ※グループ会社含む 事業内容 コンピュータ用パッケージソフトウェアの販売、技術サポート、教育およびコンサルティング