シリーズA調達後、売上4倍。XAION DATAが挑む市場規模30兆円への道

独自のデータオントロジー特許技術を武器に、データ×AIを通じた企業の採用・営業活動に変革を起こしているXAION DATA。
当社では、WEB上のオープンデータから最適な候補者を抽出する採用支援サービス「AUTOHUNT」や、キーマンへのダイレクトなアプローチを可能にする営業支援サービス「AUTOBOOST」を展開し、2024年のシリーズA調達後には売上規模約4倍という急成長を遂げています。
今回は、当社CEOの佐藤泰秀にロングインタビューを実施。
前編となる本記事では、シリコンバレーでの原体験から生まれた「New but Practical（革新的かつ実用的）」という揺るぎない事業哲学を深掘りします。
さらに、XAION DATAが描く3つのフェーズによる事業戦略、そして日本を代表する大企業と進める「インテリジェンスプラットフォーム構想」の全貌を解禁。SaaSの枠を超えた挑戦の裏側に迫ります。

動画版はこちらからご覧ください。

シリコンバレーでの経験から生まれた「実用性」へのこだわり

──XAION DATAが掲げる「New but Practical（革新的、でも実用的な事業づくり）」という価値観について聞かせてください。
シリコンバレーにいた頃、強烈な違和感を覚えた経験が原点になっています。
アメリカではスタートアップや資金調達が当たり前の文化ですが、その裏で何が横行しているかというと、「投資家に見せるためだけのデモ作り」なんです。実体なんてないのに、口八丁で壮大な夢を語って資金を集める。「New（先進的）」に見せかけた”ハリボテ”が溢れていました。
しかし、私も共同創業者の石﨑も、根っからのエンジニアです。私たちは、ものづくりに命をかけています。自分たちが生み出すプロダクトに、技術者としてのプライドをかけて勝負しているからこそ、実体のないものを売るような真似は絶対にしたくない。
「New」であることは前提として、それ以上に、顧客が実際に使えて価値を感じる「Practical（実用的）」なものでなければ意味がない。投資家へのアピールではなく、顧客への価値提供に魂を込める。このエンジニアとしての矜持こそが、私たちの根幹なんです。

──その理念は、実際の事業作りにどう反映されているのでしょうか？
事業作りにおいての「New（先進的）」は、これまで私たちがそうしてきたように、世の中にないものをゼロから生み出すということです。ただ、それだけでは自己満足で終わってしまう。
そこで「Practical（実用性）」を担保するために、顧客の生きた声の収集を徹底しています。
「技術的にすごいもの」を作るのではなく、「顧客が本当に欲している機能」を実装する。逆に、実態のない、見せかけだけの機能は極力排除する。「とりあえず凄そうに見える機能をつけておこう」みたいなことは絶対にしません。
プロダクトの仕様策定からサービスブランドの構築に至るまで、すべての工程でこの「実用性へのこだわり」を徹底しています。

3つのフェーズで実現する、データプラットフォームの未来

▍フェーズ1：「データ量」で大手に対抗するレバレッジ戦略

──ここからは具体的な事業戦略について伺います。まずは現在進行形であるフェーズ1について詳しく聞かせてください。
フェーズ1は、WEB上の「オープンデータ」を主軸としたSaaS提供のフェーズです。私たちのようなスタートアップには資本力がないため、その状態でどうやって大手企業に勝つか、が非常に重要な観点になります。
我々は、技術をテコに「データの量にレバレッジをかける」という戦略を取っています。
莫大な広告費を使わなくても、WEB上に散らばる膨大な公開データを技術で集めれば、大手にも負けないデータベースが作れる。ここを勝ち筋としました。
現在提供しているAUTOHUNTやAUTOBOOSTは、このフェーズ1に該当します。
AUTOHUNTでは、既存媒体だけではリーチできない転職潜在層などにデータを広げることで母集団を拡張する。一方、AUTOBOOSTでは、代表電話へのテレアポではなく、特定の企業のキーパーソンにダイレクトにアプローチできる情報を提供する。
こうして、まずは「量」と「質」の両面で、SaaSとしての価値基盤を固めてきました。

▍フェーズ2：SaaSの限界を超え、顧客の中に入り込む「ロックイン戦略」

── 続く「フェーズ2」では、どのような展開を描いているのでしょうか？
フェーズ2のテーマは、顧客の課題をピンポイントで解決すること。独自の価値提供を目指す「インテリジェンスプラットフォーム with クローズドデータ」へのレベルアップを図ります。
フェーズ1のアプローチでは、SaaSビジネスの宿命として、どうしても解約のリスクはつきまとうもの。そこで重要になるのが、顧客が保有する社内データ（クローズドデータ）と、私たちが持つオープンデータを掛け合わせることです。
顧客の社内データをお預かりすることでオープンデータだけでは不足する部分を補い、私たちのプラットフォーム上で統合する。そうすることで、他社には代替できない独自の価値が生まれ、結果として強力な「ベンダーロックイン」が可能になります。
単なるツール提供者から、”なくてはならないパートナー”へとポジションを変えていくわけです。

── クローズドデータの統合というのは、具体的にどのような課題を解決するのですか？
多くの企業では、社内データが分散し、部署ごとにサイロ化して眠ってしまっています。これを私たちの技術を通じて解決していくことが、フェーズ2における支援の一つです。
仮にデータが統合されても、自社のデータだけでは比較対象がないため分析ができません。つまり、データ不足により活用できないという課題が次に出てくるんです。
そこで、私たちが持つ膨大な外部データを補完材として使います。
これにより、営業活動において、「自社で成果を出しているメンバーの行動特性」と「世の中の成功企業のデータ」を照合することで勝ち筋を導き出すことができるようになるんです。つまり、従業員規模、業界、売上規模などの情報を外部データから補完し、共通項を見つけることで、深い分析が可能になるということですね。
フェーズ2の取り組みは、顧客が取り扱うデータを広げることでベンダーロックインを進めるだけでなく、サービスの提供価値や顧客単価の向上を目的としています。
実は現在、そのための具体的なプロジェクトがいくつも動いていて、各業界のトップランナーたちと、深いレベルでの協業を進めている状況です。

── 具体的にはどのような企業と、どういった取り組みを進めているのでしょうか？
例えば、広告業界の大手代理店様や、人材業界の上場企業様、求人媒体を運営する上場企業等、『マッチングAI』の構築を進めています。
企業が持つ「人材情報」と「案件」を最適に結びつける取り組みですが、単なる効率化ではありません。これまで担当者の記憶や勘に頼っていた業務をAIで自動化・高速化することで、マッチング精度の飛躍的な向上を可能にします。さらに、過去の膨大な接点データを、”埋もれたログ”ではなく「企業の資産」へと変えていくプロジェクトなんです。
また、グローバル大手の製造業の企業様とは、『人的資本の可視化と人材最適配置AI（スキルタクソノミー）』に取り組んでいます。
社内に眠る人的資本データを統合・可視化し、社員のスキルを体系化（タクソノミー化）する。「どこに誰を配置すれば組織力が最大化されるか」をAIが導き出す、次世代の人材配置戦略です。
さらに、国内最大手の総合商社様や不動産ディベロッパー企業様とは、『パフォーマンス分析と人材育成の最適化AI』を進めています。
社内のハイパフォーマーの行動特性を詳細に解析し、それを採用基準や育成計画に落とし込むことで、「勝てる人材」を再現性高く生み出す仕組みです。
フェーズ2で取り組んでいるのは、まさに、企業の心臓部に入り込むようなプロジェクト。
重要なのは、これらが単なる受託開発ではないという点です。
各プロジェクトで培った高度な機能やデータセットは、私たちのプロダクトである「AUTOHUNT」や「AUTOBOOST」に還元・横展開されていきます。
大手企業の知見を飲み込みながらプロダクト自体が進化していく。このサイクルこそが、フェーズ2の最大の強みであり、競合に対する圧倒的な参入障壁になると確信しています。

▍フェーズ3：AIエージェントが自律的に動く”オーケストレーション”の世界へ

── 最終形態となるフェーズ3で見据える未来、AI時代におけるXAION DATAの立ち位置について聞かせてください。
フェーズ3では、AIを活用した「最適な経営意思決定支援」の実現を目指します。
私は、AIが進化すれば、今ある多くのアプリケーションは不要になると考えているんです。人がアプリを操作するのではなく、AIエージェントが自律的に動き、必要なデータを集め、共有してくれる──そんな時代が必ずやって来ます。
XAION DATAが目指すのは、そうした複数のAIエージェントを束ね、指揮をとる「AIオーケストレーション」の機能を実装したデータプラットフォームです。
採用、営業、マーケティング、財務・会計、そして最終的には経営基盤へ。あらゆる領域のデータが横断的に繋がり、AIが経営判断の材料を差し出してくれる環境を作りたいと考えています。

── 構想を実現するための”技術的根拠”、AI時代のプラットフォーマーを目指すうえで、XAION DATAの競争優位性はどこにあるのでしょうか？
私たちはあくまで”データ屋”です。最大の強みは、WEB上の構造化データだけでなく、社内のPDFやWordといった「非構造化データ」を、AIが扱いやすい形式に変換・統合するデータオントロジー技術を持っている点にあります。 コンピューターに”空気を読ませる”、つまりデータの意味や文脈、背景までを理解させる技術です。
これによって、単なるキーワードマッチングではない、人の特性や経験を深く理解したうえでの最適解を導き出せるようになります。
データの「量」と「質（意味理解）」の両面を押さえている点が、他社にはない私たちの優位性です。

── なぜ今、「データ基盤」や「AIインフラ」が重要になるのでしょうか？市場の必然性と、それがもたらす変化について教えてください。
背景には、労働人口の減少とAIを扱える人材の不足という明確な社会課題があります。企業が生き残るためにDXやAI実装は不可欠ですが、そのためのインフラが圧倒的に足りていません。
海外の先行事例を見ても、AIエージェントが業務を代行する流れは確実に来る未来です。日本も必ず追随します。だからこそ、今このタイミングで強固なデータ基盤を構築しておくことが、勝負を分けるのです。
また、私たちは”人がしなくてもよい仕事”は徹底的に自動化されるべきだと考えています。そうすることで、人は人としての価値、例えばクリエイティブな業務や意思決定、感情を伴うコミュニケーションといった「人でないとできないこと」に時間を使えるようになるためです。
私たちXAION DATAが掲げるミッション「AI×DATAで世界中の価値を最大化する」とは、独自技術による自動化の先にある「人の真の価値の解放」だと確信しています。

壮大な「絵空事」で終わらせない。野心と勝算の“深層”へ

シリコンバレー仕込みの「New but Practical」という哲学、そして大企業を巻き込んだインテリジェンスプラットフォーム構想。 CEOインタビュー前編では、XAION DATAが描く”現在地と未来をつなぐ設計図”を紐解きました。
しかし、どんなに美しい戦略も、実行できなければただの絵空事です。 CEO佐藤が見据えているのは、設計図を描くことではなく、実際にその道を走り、30兆円市場を制圧するという極めてシビアな現実です。
続く後編のテーマは、そのビジョンを現実に変えるための「深層戦略」と「組織のリアル」。
なぜあえて”採用領域”から攻めるのかという勝算、IPOを見据えた「経営ゲーム」という思考、そしてカオスな急成長フェーズを支えるエンジニアリング・スピリットまで。
緻密な戦略と熱い野心。その両面を持ち合わせるXAION DATAの本性に迫ります。

▶︎ 後編：『なぜ”人”に着目したのか？30兆円市場を攻略する”ドミノ倒し戦略”とは』へ続く