石橋 孝太郎｜起業家｜シードベンチャーキャピタリスト

スモビジ的なビジネスを徹底的に実行して、時価総額200億円を超えている上場会社で、シンメンテホールディングスという会社があって、この会社の決算説明資料が、「地道・泥臭い・誰もやりたがらない」みたいな領域で事業を作るうえでかなり参考になる‥‥。 まずシンメンテHDは、チェーン展開している店舗・施設の設備や機器のトータルメンテナンスを提供してて、主に飲食店、ドラッグストア、ホームセンター、100円ショップ、食品スーパー、コンビニ、美容室、フィットネス、ホテル、介護施設、医療施設など、店舗や施設を持つ業態に対応してる。 投資先にも店舗関連ビジネスの会社があるけど、大体毎日何かしら問題が出てきてる。 エアコンが効かないだの、トイレが詰まるだの、厨房機器が動かないだの、扉や鍵が壊れるだの、水回りトラブルだの、電気設備の調子が悪いだの。 で、どれも1つ1つは地味なんだけど、店舗にとってはかなり致命的で。 エアコンが止まればお客さんは不快になるし、厨房機器が止まれば提供できないメニューが出るし、トイレが使えなければクレームになるし、扉や鍵が壊れれば営業そのものに影響しちゃう。 しかも、これが1店舗ならまだいいけど、全国に100店舗とか500店舗とか、1,000店舗とかに展開しているチェーンになると、店舗ごとの設備トラブルを本部が全部見るのはかなり大変。というかほぼ無理。 その解決策は地域ごとの業者を探して、緊急対応を依頼して、見積もりを確認して、作業が終わったら完了報告を受ける。で、履歴を社内に残して同じ不具合が再発しないようにする。 みたいなのを各店舗がバラバラにやると、コストも品質も管理しづらい。 そこをシンメンテHDは、全国1万社以上のメンテキーパーネットワークをつかって、修理依頼を受けて、適切な業者に依頼して、修理実施と完了報告まで回している。 このビジネスで2026年2月期の売上高は299億円、経常利益は18.9億円で過去最高は凄すぎて。 リアル店舗がある限り、メンテナンス需要（この領域）はなくならない強さでもあると思ってる。 AIで効率化される仕事は増えるけど、そんなの関係なく店舗のエアコンは壊れるし、厨房機器は止まるし、トイレは詰まるわけで。 それが全国に散らばっていてどのタイミングで起こるかわからない現場トラブルを、一定の品質・コスト・スピードで処理する仕組みは、かなり泥臭いけど強い気がする。 派手なスタートアップモデルじゃなく、スモビジ的な商売を徹底的に実行し続けることで、上場して時価総額200億円を超える会社になるってめちゃくちゃ夢ある。

本日、パーソナルキャリアAI「PREVIO（プレヴィオ）」をリリースしました。 「AIが、自分にマッチした仕事を探してくる時代」を実現するプロダクトです。 開発過程で、23-49歳の正社員1,000名に独自調査を実施した結果、転職市場の3つの構造問題が見えてきました。 ――― 【構造問題① 企業主体の設計思想】 既存の転職サービスは、「企業が求職者にリーチする」仕組みとして設計されています。 なので求職者が「自分に合う企業を探す」観点では最適化されていません。 転職経験者の89.0%が、明らかに的外れなスカウトを受けた経験がある。 87.2%が、転職サイトで自力で求人検索をすることに、徒労感を感じている。 88.4%が、応募後にミスマッチだと感じた経験がある。 「約9割」という数字が並びます。これは個々の求職者や、転職サービスの品質問題ではなく、市場の構造そのものの問題だと考えます。 【構造問題② 「転職活動中」という前提】 既存の転職サービスは「転職を決意している人」が使うものとして設計されています。 広告出稿により、転職意欲の高い人を集客し、サイト上での応募導線を最適化したUXで応募行動を生み出す。 それがビジネス上最も合理的だからそのような構造になっています。 求職者視点でも、日々忙しい中で自分のキャリアと定期的に向き合うことは容易ではありません。 時間を作ることも簡単ではないし、そもそも手段が分からない。 キャリアコーチング等のサービスもあるが、依然としてハードルが高いのが現状です。 だから、多くの転職者は、現職への不満などのきっかけで転職を考え始めたときに、初めて自身のキャリアと向き合うことになる。 日常的にキャリアの選択肢を眺め、自分の志向を言語化する機会は、市場では十分に提供されていません。 「いずれ転職したい」と答えた人のうち、52.8%が、過去1年間に具体的な行動を一切取れていませんでした。 転職意向を持ちながらも実際に動けていない人は、日本全体で推計300万人にのぼります。 【構造問題③ 既存のAIでは、求人検索までは届かない】 生成AIの急速な進化により、「仕事探しもAIで行う時代」への期待が高まっています。 実際、キャリアや転職目的でChatGPTやGeminiなどのAIを使った人は、調査対象の51.5%でした。 自己分析、職務経歴書の作成、業界研究など、AIの活用は確実に広がっています。 ただ、用途は「考える段階」での支援にとどまっている。 AIをキャリア目的で使った人のうち、「自分にマッチする具体的な求人が見つかった」と 回答したのは、わずか9.0%でした。 考えるところまでをAIが伴走しても、最後の「自分に合う具体的な企業と出会う」ところまでは実現できていない。 これは汎用AIの構造的な限界です。 リアルタイムの求人データベースにつながっておらず、またキャリアマッチングに特化したアルゴリズムを持っていない。 ――― これらの構造問題は、私自身が長年向き合ってきたものでもあります。 リブセンスで「就活会議」「転職会議」の事業責任者として6年半、Beatrust COOとして3年。採用側でも、求職者側でも、ずっと感じてきた「不」がありました。 求人を探しているはずなのに、自分に合うものが見つからない。 スカウトを送っているはずなのに、ミスマッチが起きる。 「キャリアを考えたい」と思っても、最初の一歩が踏み出せない。 これは個人の意欲や能力の問題ではない。 転職市場の構造そのものが、20年以上ほとんど変わってこなかったことの結果だと思っています。 ――― 仕事探しに特化したAI、つまり「パーソナルキャリアAI」の登場により、ようやくこの構造変革が可能になります。 これまで、転職市場の主体は「企業側」でした。 企業が転職媒体に求人を出し、企業がスカウトを送り、企業がエージェントに紹介を依頼する。 求職者は、自分でその中から適した求人を探す。 これからは、個々の求職者が、AIの力を使い、市場から自分に合った求人を見つけることが可能になります。 主体が、「企業」から、「求職者（powered by AI）」に移る。 これは採用市場の大きな転換点であり、 キャリアの選択肢に出会える機会が、誰にとっても大きく広がる時代の始まりです。 ――― 今日、「PREVIO（プレヴィオ）」をリリースしました。 PREVIOは、「パーソナルキャリアAI」という新しいカテゴリのサービスです。 履歴書、職務経歴書、希望条件、志向性を登録すると、AIがあなたに合う求人を厳選して提示します。 特徴は4つあります。 1．AIによるパーソナルマッチング（特許取得済み） スキル・経験・希望条件だけでなく、志向性まで含めて深く理解するため、「本人もまだ考えていなかったキャリアの選択肢」との出会いも生まれます。 2．なぜマッチしているかを、AIが言語化 「あなたの経験・スキル・志向性のここが、この求人と合っている」という接点を、納得感を持って確認できます。 3．非公開求人を含む、厳選求人の提案 各領域に精通した人材紹介会社と提携。良質な求人からマッチした求人を厳選します。 4．応募完了まで、登録情報は外部に一切公開されない 登録情報は、完全クローズドな設計。「登録した情報が他者に公開されないか不安」という懸念を解消します。 ――― 開発で最も難しかったのは、個々の求職者の「志向性」を、求人と精度高くマッチさせることでした。 ある求職者にとっての最適解が、別の求職者にとっては全く合わない。 「正解」とされる結果が個々の求職者ごとに異なる状況の中で、 「精度が高いとは何か」という問いに常に向き合いながら、試行錯誤を重ねてきました。 HR業界の知見と最新のAI技術を統合させながら、CTOと1年ほどかけて、独自のアルゴリズムを磨き続けてきた。 結果、特許取得に至る、独自の高精度マッチングを実現することができました。 ――― 長らく変わってこなかった、採用市場の構造変革に向けて。 少しでも共感いただける部分があれば、感想など教えていただけたら嬉しいです。

\ メディア出演のお知らせ📺 / YouTube番組「M&A CAMP」に、弊社代表の石橋が出演しました！ DMM亀山会長、MC福田さん、Partners Fund 山田さんと「VCのリアルな現状」や「調達で気をつけること」について議論しています🔥 亀山会長、福田さん、山田さん、貴重な機会をありがとうございました！