クリエイターの発信を支える「まぐまぐ」の提供でお送りするラジオ番組『Why So Good?』。番組MCの越川慎司氏（株式会社クロスリバー 代表取締役）とアシスタントMCの上條美沙子氏が、毎回ゲストを迎え、「何をやっているか」ではなく「なぜそれに至ったのか」を掘り下げていく30分番組だ。
今回のゲストは、株式会社deflag 執行役員CRO（Chief Revenue Officer）の岩瀬陽平氏。2013年4月に株式会社インテリジェンス（現：パーソルキャリア株式会社）へ入社し、人材派遣・紹介事業を担当。2018年2月には地元・群馬県富岡市で社団法人としてBPO事業を開始し、同年8月にアイセール株式会社（現：株式会社クロス・オペレーショングループ）へ執行役員として入社。MAコンサルタントとして全国110社を超える企業のMA導入・インサイドセールスの立ち上げに従事し、CS事業部の執行役員・アライアンス担当も務めた。その後、株式会社Labosを立ち上げ、BtoB営業・マーケティング領域を中心に上場企業から中小企業まで、要件定義からシステム導入・運用代行までを支援。2026年5月より株式会社deflagの執行役員CROに就任している。
社名の「deflag」は、パソコンの記憶領域を整理する「デフラグメンテーション」に由来する。断片化したデータやプロセスを整理し、余白を作って成長へと変換していく——そんな岩瀬氏が、スタジオでどんな自己紹介をするのか。番組は、そこから幕を開けた。
- ラジオ本編はこちらから（https://www.interfm.co.jp/whysogood）
「型化」と「伴走型支援」——deflagという社名に込めた哲学
岩瀬氏のキャリアを貫くのは、営業という属人化しやすい領域を「型」に落とし込み、企業に寄り添いながら定着させていくアプローチだ。人材業界での事業立ち上げ、MAコンサルタントとしての全国110社超への支援、そして株式会社Labos創業を経て培ってきたのは、ツールを導入して終わりにするのではなく、要件定義から運用代行までを一貫して伴走する姿勢だった。deflagは、情報セキュリティマネジメントシステムの国際規格「ISO/IEC 27001」の認証取得にも取り組むなど、クライアント企業の重要なデータを預かる立場としての体制整備も進めている。そんな岩瀬氏が今回番組に持ち込んだグッドは、思いのほかユニークな一言だった。
AI導入は「目的」ではない——ジムに入っただけでは痩せない
「今回ご紹介する私のグッドはAIデータのパーソナルトレーナーです」
岩瀬氏がそう切り出すと、越川氏はすかさず「パーソナルトレーナーっていうのは、スポーツジムにいるような人たちのパーソナルトレーナー」と確認し、話は一気に核心へと向かっていく
越川：リスナーの方々でデフラグっていう言葉を知らない方々もいると思うんですね。僕、マイクロソフトに長くいたので、多くの方々を困らせてるデフラグという作業もよくしてるんですけど、このAIの使い方もデフラグっていうのをホームページで見たことがあるんですが、AIのデフラグってどういう意味ですかね。
岩瀬：今おっしゃった通りでございまして、Windowsのデフラグメンテーションから来てる言葉なんです。ただ、AIの使い方をデフラグというよりは、AIを使う上でデフラグメンテーションという行為をすべきだ、というところから来ている言葉になってます。
越川：本当にそれなんですね。デフラグっていう言葉はどう捉えてます？
岩瀬：断片化した物事の整理を行って余白を作るっていうこと。そのためにAIを使っていくっていう表現です。
パソコンのハードディスクは使い続けるうちにデータがあちこちに分散し、隙間だらけになっていく。それを整理する作業が本来の「デフラグ」であり、整理し終えると使える領域が増え、処理スピードが上がる。この比喩を企業のAI活用に重ねる発想に、越川氏は「クエスチョンマークが百二十五個くらい出てる」と興味を隠さない。とりわけ「AIのパーソナルトレーニング」という言葉には強く引っかかったようで、その真意を尋ねた。
岩瀬：まずAIというものでいうと、AI導入っていうのは目的ではないと私たちは捉えています。パーソナルトレーナーという表現をしているのは、皆さんジムに通われる時、おそらくいろんな目的があると思うんですよね。痩せたい、でもその先にはモテたいという話だったり、ビジネスを頑張りたいから健康でありたいというものが先行して頭に来る。その上で、じゃあどんな鍛え方をするのかという手段の話になるかなと思ってます。デフラグって言葉にちょっと戻ってしまうんですけれども、再び旗を立てるという意味の言葉もありまして。
越川：そういうことですね。目標を明確にするってことですね。
岩瀬：経営・事業の目的ですとか、向かう方向性っていうことをしっかりと立てた上で、AI・データをどう使うかっていうところをご支援していくという意味でつけさせてもらっています。
目的と手段の履き違え——AI版「入会するだけで痩せる」問題
越川氏はここで、自身の身近な例を持ち出す。スポーツジムの入会者数が最も増えるのは1月。正月に食べすぎて「痩せたい」と思うタイミングだ。しかし冷静に考えれば、スポーツジムに入会しただけで痩せるわけではない。器具の使い方が分からないまま3月・4月に足が遠のき、退会者が最も多くなるのは5月——目的（異性にモテたい、健康でありたい）と手段（ジムに入会する）が、いつの間にか入れ替わってしまう。この構図は、企業のAI活用にもそのまま重なると越川氏は指摘した。
越川：その異性にモテるために痩せたいっていう目的だったのが、スポーツジムに入会するっていうことが目的になっていた。これが企業のAI活用でも見て取れるってことですか。
岩瀬：おっしゃる通りでございます。
越川：結構そのAIを使わないとダメだって思う経営者の方もいる一方で、何のためのAIかっていうことを理解されてない方がやっぱり多いんですかね。
岩瀬：多いと私たちも感じてます。お客様と会話をしていた際に、AIとりあえず取り組んだんだけれども、結局経営だったりとか、事業の状態が何も変わってないっていうところに今気づき始めてる会社様、そして経営者様が増えているように感じます。
「AIとりあえず取り組んだんだけれども、結局経営や事業の状態が何も変わってない」
越川氏はこれを「十五年くらい前のクラウド全盛期」にも似ていると振り返る。クラウドサービスを導入したものの「データは手元に置いとかないと怖い」と結局使いこなせなかったケース、あるいはサブスクリプションに加入したのに映画をほとんど見ていないケース——上條氏も「確かに、結局同じみたいな」と相槌を打つ。岩瀬氏はこの指摘に深く頷きながら、自身のキャリアを振り返ってこう続けた。
岩瀬：私もDXという文脈で約十年近く向き合わせていただいている状況なんですが、あの、話してること自体はあまり変わってはいないです。
越川：あ、そうですか。本質はあんまり変わらない。
岩瀬：ただ、やはりAIというものの進化・進歩っていうものがスピードが早すぎるので。できることの幅がより広がっているんですよ。かつ、これまでのSaaSのようなものは、どちらかというと「あるものにどう乗せるか」という話でしたが、今はもう乗せるものというよりは、私たちの活動にどうAIが乗ってくるかっていうような考え方になるので、より複雑というか、意思決定が難しくなっているんだろうな、と。
素敵なツールに「ドライバー」がいない——DX十年で見えた本質
越川氏はAIを「塩コショウ」に例える。「AIっていうのは、あの、塩コショウと一緒なので、その料理をするのは人間なんですよね。料理をしっかりできない人に塩コショウを渡してもあんまり意味がない」。だからこそAI導入の前段階、いわば「前さばき」が重要なのではないか——この視点に岩瀬氏は強く同意し、自身がこの本質に気づいた原体験を語り始めた。
岩瀬：私たちもそのように考えてます。なのでAI実装屋さんなんですか？っていうような質問をいただくんですけれども、それは後工程というか一つでしかない。
越川：一番最後に使うんですよね、実装は。
岩瀬：結局パーソナルトレーナーに話を戻してしまうんですけれども、パーソナルトレーナーに行った時に、なんで来たんですか？って話になると思うんですよね。さっきのようにモテたい、痩せたい。で、その時に、じゃあ何を変化させていくことでその状態に行けるのか、それが食生活なのか、通う頻度なのか、それは皆さん違うじゃないですか。例えば、筋肉がつきすぎるんですみたいな人もいらっしゃったりしますよね。
越川：だってダイエットしたい人たちはむしろ筋肉そんなにつけたくない。でも一方でボディメイクの大会に出る方々はもうちょっと筋肥大したいって、全然違いますよね。
岩瀬：なので、そのどういう鍛え方の前にどこに向かってるのか、そしてその向かう道の中で何が障壁になってるのかっていうのを事前に整理しておくべきかなと思っています。これがまさに前さばきかなと。
越川氏はここで、こうした本質に気づいたきっかけを尋ねた。自分自身の失敗からなのか、顧客支援を通じてなのか——岩瀬氏の答えは、DXという文脈に向き合い始めた頃の原体験にあった。
岩瀬：一番のきっかけで言うと、やはり私がDXに向き合い始めたところの機会かなと思っております。素晴らしいツールって本当に世の中多いんですよね。車で言うと、私たちで言うポルシェのような、乗ってても気持ちいいし、見てても気持ちいいものなんですけど、結局この運転手（ドライバー）がいないみたいなところに気づくことが非常に多かったです。AIの前に素敵なツールがあるんだけれども、使いこなしていない企業様と向き合った時に、どういう状態なのかを見に行くと、そもそも業務のオペレーションが整理されてないっていうことに気づいた。現場のドライバーがどの道に行けばいいんだろうかというところが分かっていない、という気づきがあったのがきっかけです。
「素敵なツールがあるんだけれども、使いこなしていない企業様」に向き合う中で見えてきた、業務オペレーションの未整理という本質
越川氏が「そこはやっぱりお客様を真剣に助けたいっていう本心の中で、本質に気づいちゃったってことですかね」と水を向けると、岩瀬氏は「その気持ちはまず一定あるんですが、素敵なツールがたくさんあったっていうのも逆の気づきでした」と率直に語った。
AIを追いかけるのではなく、使う組織がどう変わるか
AIの進化速度は、5日に1回のペースで新しいモデルが登場すると言われるほど速い。その変化を追い続けること自体に意味があるのか——この問いに、岩瀬氏は明快に答える。
越川：特にAIなんかもう5日に1回ぐらいに新しいモデルが出てきちゃう時代の中に、そっちにやっぱり目がいっちゃうけど、本当は違うんじゃないかって思ってたこと。
岩瀬：もうここを追いかけるっていうこと自体がカロリー使いすぎるんで、もう前提ですけど、人よりも賢いわけなので。そこを追いかけるというよりは、それらを使う上で自分たちがどう変化していくのかみたいなところに目を向けたっていうところがポイントでした。
越川：ですよね。だって4万桁の割り算を2秒でやっちゃうんですから。
AIの能力そのものを追いかけて一喜一憂するのではなく、AIを使う組織や業務がどう変わっていくべきかに焦点を当てる——この視点の転換こそが、岩瀬氏の支援スタイルの核にある。
この考え方は、パーソナルトレーナーという比喩にもそのまま重なる。ジムに通う目的が「痩せたい」なのか「モテたい」なのかによって鍛え方が変わるように、何を変化させればその状態に辿り着けるのかは、企業ごと・個人ごとに異なる。「筋肉がつきすぎるんです」という悩みを持つ人もいれば、ボディメイクの大会に出るためにもっと筋肥大したい人もいる——どこに向かっているのか、その道のりで何が障壁になっているのかを事前に整理すること。それこそが岩瀬氏の言う「前さばき」だ。AIの実装そのものは、この一連のプロセスの中では「後工程の一つ」に過ぎない。多くの企業がAIを導入する際、真っ先に「どのツールを使うか」「どのモデルが優れているか」という手段の議論に飛びついてしまう。しかし岩瀬氏の支援スタイルは、その手前——経営や事業として何を目指しているのか、現状のどこに障壁があるのかを整理する段階にこそ、時間をかけるべきだという考え方に貫かれている。
本質を優先するのは大変——それでも岩瀬氏が向き合う理由
越川氏は「ちょっとだけ意地悪な質問していいですか」と前置きしつつ、鋭い問いを投げかけた。AI実装の支援の方がニーズもあり、ビジネスとしても収益化しやすいのではないか。業務改善やBPR（ビジネスプロセス・リエンジニアリング）は時間もかかり、お金になるかも分からない——それでも本質的な支援にこだわる理由は何か。
岩瀬：まずですね、前提として、AI実装の方がニーズがあるし、情報ギャップが大きいので、非常にご相談は多いです。ただ、この本質自体を変えない限り、結局お客さん側で新しいAIができたらまた変える、みたいなことが起こっていくっていう。
越川：ずっと追いかけちゃうみたいな感じですね。
岩瀬：お客様自身が追いかけるっていうことなので、僕たちはもうAI、いろんなモデルがあるんですが、それが変わったとしても変わり続けられるベースがないと、結局お客様と長くお付き合いができていけない。ずっとお客様がコストを払い続けるみたいな状態っていうところになっていくのは、あまり求めていない、というか——ただビジネスとしてこれが正しいのかは、というところですね。
「それが変わったとしても変わり続けられるベースがないと、結局お客様と長くお付き合いができていけない」
越川氏はこれを「時間の問題」だと捉える。AIモデルを学習するための一時的なトレーニングは、プロンプトの書き方自体がどんどん変わっていく時代の中で、半年から1年で陳腐化していく。だからこそ市場は「そもそもAIが必要なのか」「AIを適用させるために仕事はどうあるべきか」という問いに向かっていくはずで、その意味で岩瀬氏の取り組みには先行者利益があるのではないか、と投げかけた。
岩瀬：そこを取れるように頑張っています。
越川：素晴らしい。
上條：結構お客様に説明したり説得をするのもある意味大変な部分ですね。
越川：大変ですよね。
岩瀬：おっしゃる通りで、あまり——なんですかね、やるべきことではあるんですが、最優先事項ではないという表現が多分正しくてですね。皆さん経営者さんもわかってらっしゃるんですけれども、なかなかそこの優先順位を上げる、マストというか、そうしなければいけないという意思決定をするまでの、リードタイムというか、コミュニケーション期間っていうのはやはり長くはなってはいますよね。
越川：そうですよね。でもね、経営でいうと、緊急度は低いんだけど重要度が高いところにいかに時間をかけるかってことが長期的な成長につながるっていう意味では、岩瀬さんの支援はもうドンピシャかなと思うんですけど。
中小企業・地方企業へ——deflagが目指す貢献の形
今後の展望を問われた岩瀬氏は、まず支援実績の発信に力を入れる方針を示した上で、事業のビジョンを次のように語った。
岩瀬：まずは私たちとしても、こうご支援してきた実績っていうのをしっかりと皆様にお伝えをしていくっていうことがまず一点であるかなと思っております。ビジョン的には、やはり私たちの介在価値というところで言うと、オペレーション・データ・AIというものを内製化できない会社様に私たちがどれだけ貢献していくかということが、最終的には日本国への貢献かなと思っております。どちらかというと中小企業様ですとか、地方——私も群馬県出身なんですが——こういった地方の企業様を元気にしていくということが、deflagとしてはやっていきたい方向性ではあります。
日本企業の99%を占めるとされる中堅・中小企業への支援に力を入れる姿勢に、越川氏も「そこに力を入れれば日本自体の国力が上がるっていうのはもうほんと大賛成」と強く賛同した。地方企業を軽視せず、むしろ内製化のリソースが限られているからこそ外部の伴走が生きる、という発想は、岩瀬氏自身が群馬県富岡市でBPO事業を立ち上げた原体験とも重なる。都市部の大企業だけでなく、地方の中堅・中小企業にこそAI・データ活用の「前さばき」が必要だという視点は、deflagという事業の存在意義そのものを示していると言えるだろう。情報発信の窓口を尋ねられた岩瀬氏は、公式サイトのほか、AIが経営に与える影響をテーマにした勉強会やカンファレンスの開催にも触れた。
岩瀬：まずはホームページ見ていただければなと思っているのが一点と、あと弊社がこういったAIが経営にどれだけ影響を与えるのかみたいなところの勉強会だったり、カンファレンスだったりを企画したりもしますので、そういったところに参加いただくのが一番わかりやすいかと思います。
放送のタイミングでは直近のイベントはすでに終了しているものの、今後もホームページで随時案内される予定だという。
AIが学習できない「一次情報」——失敗事例という最後のコンテンツ
番組の終盤、初めてのラジオ出演だったという岩瀬氏から、越川氏へ逆質問が投げかけられた。「AIの中でなくなるもの、残るものがあるとしたら、残るコンテンツとはどんなものか」——この問いに対する越川氏の答えが、今回の対談の締めくくりとなった。
越川：残るものはですね、ずばり失敗事例です。AIは成功するものを探すのが得意、もっと言うと大海原の魚を捕ってくるのが得意なんですよ。ディープリサーチとかって瞬時に素晴らしい結果を出しますから。でも失敗例ってそもそも人間はデータとして外に出しにくいですよね。成功事例はいっぱいありますけど、失敗事例はAIが学習しようがないんですよ。でも一番コンテンツとして魅力があるのは、逆境と挫折の乗り越え方なんです。キラキラの成功事例よりも失敗事例があって、それをどう乗り越えたかということが一番重要なコンテンツ。AIは自分で経験するということができないので、失敗事例という一次情報っていうのが多分永遠に残るコンテンツ。その悲劇のヒロインになるのではなく、そこをどう乗り越えたかっていうことを伝えていくが、最高のコンテンツになってくるかなと思いますね。
「失敗事例という一次情報が、多分永遠に残るコンテンツになる」
この指摘に、岩瀬氏は「非常に勉強になりましたし、なんかすごくしっくりきました」と応じ、自社が直面している「社内のデータをどう言語化していくか」という、いわゆる非構造化データの課題ともつながる話だと語った。
岩瀬：結構社内のデータをどう言語化していくかみたいなところ、いわゆる非構造化データっていうことを言うんですけど、ここの話かなとすごく（腑に落ちました）。
越川：まさに僕、それこそMicrosoftでコパイロットとかやってたタイプなんですけど、そのAIの精度を高めるのは、成功事例を学ばせるよりも失敗事例を学ばせた方がAIは賢くなるので、その失敗事例を作れるのは人間にしかできない。この辺はAIを活用する、もしくは業務を改善する上では結構重要なポイントかなと思いますね。
AIが変わっても、走り続けられる企業であるために
今回の対談を貫いていたのは、「AIが変わっても」というひとつの前提だった。5日に1回のペースで新しいモデルが登場し、プロンプトの書き方すら数カ月で陳腐化していく——そうした変化の速さそのものを追いかけるのではなく、変化にさらされても揺らがない「ベース」を組織の中にどう築くか。岩瀬氏が繰り返し語った「前さばき」も、「デフラグ」という社名も、突き詰めればこの一点に収斂していく。
AI導入という手段が先行しがちな時代に、目的と現在地を見つめ直す「前さばき」の重要性を説く岩瀬氏。ツールやモデルがどれだけ変わっても揺らがない「ベース」をどう組織の中に作るか——その視点は、AIをめぐる議論そのものにも通じる示唆に満ちた30分となった。中小企業や地方企業への貢献を掲げる岩瀬氏の今後の展開にも、引き続き注目したい。
番組概要
- 番組名：Why So Good?
- 放送局：interfm
- 放送日時：毎週木曜25:00~25:30
- 出演：越川慎司氏（株式会社クロスリバー 代表取締役）
上條美沙子氏 - ゲスト出演：岩瀬陽平 氏（株式会社deflag CRO）
- － 公式サイト：https://deflag.net/
- プロデューサー：エダコDX
- ラジオ本編はこちらから https://www.interfm.co.jp/whysogood
- interfm（東京:89.7MHz 横浜:76.5 MHz） https://www.interfm.co.jp/
- 番組TikTok（https://www.tiktok.com/@whysogood_radio）
※本記事は、トーク番組「Why So Good？」の放送内容をもとに再構成したものです