ターゲットを決めてから、機能を積み上げた。

田村屋の見立ては「機能が足りない」ではありませんでした。市場のどこに立つかが決まっていない——そこが問題でした。

AIOps——AI でIT運用を自動化する領域は、監視・分析・自動化の3段階でできています。リンクの集約は監視の周辺にあたります。一方で顧客が予算を付けるのは、集めた先の分析です。障害が起きてから動くのではなく、起きる前に手を打つ。その判断を助けるところに価値が集まっています。

さらに、事業会社にとって AIOps 自体はコアバリューではありません。本業の傍らで面倒を見る領域です。だから「便利な道具です」という訴求では、検討の土俵に乗りにくい。誰のどの痛みに効くのかを、先に決める必要がありました。

田村屋は白紙からの作り直しを勧めませんでした。先に動かしたのは、プロダクトの定義のほうです。

同じものを「集約するもの」から「分析するもの」へ置き直します。集めることは目的ではなく、分析の前提になります。市場がマルチモーダルAIへ動いたことも重なり、集めたものを読み取り、組織のナレッジとして返す方向へ舵を切りました。

定義が決まってはじめて、何を作り足すべきかが決まります。以降の機能追加は、その定義に沿って積み上げられていきました。

定義が変わってから、中身が変わっていきました。マルチモーダルAIを取り込み、蓄積したものをナレッジとして返す方向へ、機能が継続的に積み上がっています。3か年の事業計画が組まれ、どの順で市場に出すかも決まりました。

実装は別のチームが担っています。田村屋の仕事は、そのチームが何を作るべきかを定めることです。