三菱商事、ブリ養殖、マッキンゼーを経てサンフランシスコで起業した松岡裕大が水産流通で解こうとしている問題

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概要

三菱商事の水産部でマグロの国際取引を担当し、退職後の3カ月をブリ養殖の現場で過ごし、マッキンゼーで3年弱働いた。その後コロンビア大学のMBAに進み、在学中にサンフランシスコで食品卸向けのAIスタートアップ「Asakana」を共同創業したのが松岡裕大である。聞き手の須賀川拓は冒頭から「経歴が謎」と繰り返す。一見ばらばらに見えるこの道筋について、松岡は一貫して「水産業界を変えたい」という目的から説明した。

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経歴の概要:商社、漁師、コンサル、MBA

松岡は大学卒業後、三菱商事の水産部に入社し、主にツナやマグロを扱った。3年ほどで退職し、マッキンゼーへの転職が決まっていたが、入所時期を遅らせて商事の退職を早め、約3カ月の空白期間をつくった。その間に鹿児島県と宮崎県でブリ養殖の仕事をした。

マッキンゼーには第二新卒扱いで入り、2025年1月まで3年弱在籍した。食品関係のクライアントに関わりたかったが、たまたまそうした案件はなかったという。本人は魚の案件が少ないことを入社前から知っており、コンサル会社はあくまでトレーニングの場だと考えていた。退職後はコロンビア大学のMBAに進み、学生としていくつものアイデアを試したうえで、2025年11月に会社を創業した。現在も日本には戻らず、アメリカに残っている。

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なぜ商社を辞めたのか:二つの理由

三菱商事では「魚をやらせてもらえなければ辞める」と配属面談で伝えるほど水産にこだわっていた。それでも辞めた理由として、松岡は二つを挙げた。

一つは、水産業界を変えたいという思いを大企業の中で実現するには時間がかかりすぎると感じたことである。影響力を持つには社内で相当偉くならなければならず、それなら自分で新しい会社を起こす方が向いていると考えた。起業の構想は商社時代からずっとあったという。

もう一つは自分の能力への課題意識である。人より頑張ることや体力には多少自信があったが、頭の良さでは全くかなわないとずっと感じていた。そこで、非常に頭のいい人たちが集まる場所で修行すべきだと考え、コンサルティングファームを選んだと説明した。

年収について須賀川が尋ねると、三菱商事では3年目で1100万円ほどだったと答えた。マッキンゼーでは一番下の職位から入り、当初は700万〜750万円程度に下がったが、退職時には1100万円前後に戻っていたという。ただし松岡は、お金を稼ぐことが目的ではなく、業界に貢献できる人間になるために強くなる場として選んだので、年収が下がってもモチベーションは落ちなかったと話した。

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ブリ養殖の3カ月:現場を知らずに偉そうなことは言えない

商社時代に扱っていた魚は、紙の上やモニター越しに見るものだった。松岡はそれを実際に触っておきたいと考え、Googleマップで「ブリ 養殖」と検索して60件ほど電話をかけ続けた。3カ月だけ受け入れてほしいという若者を引き受けるところはなかなかなく、たまたま受け入れてくれた事業者のもとで働くことになった。

現場を選んだ理由について、松岡は、経歴の立派な人間が「お前たちのやり方は良くないからこうしろ」と言っても聞いてもらえないはずだと話す。同じ目線で話せる相手だと感じてもらうには現場経験が必要だと考えていた。また、水産業界は沈んでいるとよく言われるが、中にいる人たちが悪いわけではないとも考えていた。どこの構造が悪いのかを理解しないまま「頑張っていない」と言うのは的外れだ、というのが松岡の問題意識である。

仕事は1月から3月、ブリが最もおいしく最も忙しい時期だった。朝4時に港に集まって船に乗り、餌をやり、魚を捕まえてその場で締め、血まみれになる。戻ると工場で加工し、パッケージして出荷する作業を夜7時ごろまで続け、翌朝また4時に起きる。これを土日も関係なく続けた。海は寒く、落ちれば命に関わる環境だったという。松岡は漁師の人たちを「本当にすごい」と繰り返した。

最後の1〜2週間は現場作業ではなく、魚の管理方法や事務・経営まわりの仕事を頼まれ、Excelをきれいに整えるといった作業もしていた。三菱商事からは多少引き止めがあったものの、「君の人生の意思決定をするのは君だ」と尊重してもらえたという。今も水産部の人たちとは仲が良く、感謝していると話した。

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マッキンゼーで求められた「アンラーン」

転職後、松岡はマッキンゼーで「アンラーニングしろ」とよく言われた。商社で身につけたことを忘れろという意味である。商社ではメールが非常にかしこまっており、顧客と会うときもずっと丁寧に接する。丁寧さは大事だが、丁寧すぎると相手との距離が縮まらない場面もある。人との接し方を大きく変えた方がいいというフィードバックを受け、松岡自身もその通りだと感じた。ずっと「カチカチ」していた自分に商社の習慣が染みついていたと気づいた、と振り返っている。

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Y Combinatorへの採択

創業後、Asakanaはアメリカのアクセラレータープログラム、Y Combinatorのバッチに採択された。松岡の説明では、YCは資金を出したうえで創業者たちを集め、3カ月間、顧客を集めさせ、プロダクトを開発させる。さまざまな人から助言を受け、尻を叩かれながら、最後に資金調達をして終えるプログラムである。

応募は1回の募集で2万〜3万件ほどあり、選ばれるのは200社程度、採択率は1%未満(0.8〜0.9%とも言われる)だと松岡は話した。MBAとは関係なく、世界中の創業者が応募するものである。日本人創業者の採択はまだ多くないと聞いているとも語ったが、「日本人」の定義にはいろいろあると付け加えた。

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事業内容:食品卸の受注入力をAIエージェントで代替する

社名からは魚そのものを扱う会社に見えるが、Asakanaの顧客は食品の卸売業者である。主な対象が水産系であるため、この名前にしている。

卸売業者の顧客はレストランなどで、レストランは毎晩のように電話、LINE、アメリカならWhatsAppやiMessage、テキスト、FAX、メールで注文を送ってくる。1人の営業担当が1日あたり50〜60件ほどを受け持つという。営業担当はこれを手作業でERPなどの社内システムやExcelに入力している。Asakanaは、このやり取りを読み取って注文情報を自動で既存システムに入力する。

須賀川が「人のコミュニケーションを自動化するということか」と確認すると、松岡ははっきり否定した。代替するのはデータ入力だけである。食品業界では営業担当と顧客の会話が非常に重要で、互いのニーズを理解したり、「この地域で最近これが流行っている」といった情報を交換したりすることはアメリカでも起きている。その会話は今まで通り続けてもらい、Asakanaはやり取りを見守りながら、注文が入った時点で自動入力する、という位置づけである。

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読めない注文をどう解釈するか

手入力が必要だった理由として、松岡は具体例を挙げた。ホワイトボードに書いた注文を写真に撮って送ってくる客がいる。しかも書き方は人それぞれで、「YF20」と書かれていることがある。YFはイエローフィンツナ、つまりキハダマグロのことで、「20」も20ケースの場合もあれば20ポンドや20キロの場合もある。

松岡によれば、Asakanaの強みはこうした顧客ごとの癖を解釈できる点にある。サービスはSaaSではなく、常にコミュニケーションを監視するエージェントとして設計している。特に重要なのが、過去のコミュニケーション履歴と過去の注文履歴を参照することだ。読みにくい書き込みでも、その人が過去に出した注文と実際に入力された内容は必ず残っているので、「この書き方はこの商品のことだった」と照合できる。営業担当が辞めても履歴が残るため、後任者に「この人のYFはこういう意味だ」とすぐに伝えられる利点もあるという。

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誤発注のリスクと人間の役割

須賀川は、キハダをクロマグロと取り違えれば単価がまったく違い、大きな誤発注になると指摘した。松岡は、エージェントはあくまで支援であり、最終判断は人間が下すと答えた。そのうえで、誤りの率は非常に低く、99%正しいとうたっているのが自社のプロダクトだと説明した。

仕組みとしては、AIの確信度が十分に高ければそのまま入力し、読み取れなかったり怪しかったりする箇所には要確認のフラグを付けて人間に確認を促す。注文を確定させるのも人間である。現時点で完全自動化はないが、エージェントの進化次第では「完全に自動化していい」という段階が来る可能性もある、と松岡は将来の想像として述べた。

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業界は変わりたくない:SaaSが使われない理由

松岡がこの話で最も重要だと強調したのは、業界は変わりたくないという点である。自分が水産業界特化のERPやSaaSを作って「使ってください」と言っても、絶対に使われない。新しいシステムはいらないから今のやり方を変えないでくれ、という思いが非常に強いからだ。手入力は嫌いだが、それを変えるために新しいことを覚えるのも嫌だ、というのが現場のスタンスだという。

買い手のレストラン側も同じである。卸業者が独自のアプリや注文ページを作り「今後はこのURLから注文を」と頼んでも、「お前の都合は知らん、とりあえず俺の注文を受け取れ」という反応が多く、結局営業担当に直接メッセージが届く。こうしたことが過去10〜15年ずっと続いてきたと松岡は話した。

そこでAsakanaは、卸業者側でAIが読めるように設定する「インテグレーション」だけを行う。レストラン側は何も行動を変える必要がない。電話の場合は受信した音声を認識して内容を把握し、FAXは番号を登録すればメールに自動転送できるので、それを読み取る。唯一難しいのは対面のやり取りで、録音を頼むのは顧客との関係上難しい。ただし対面の注文はあまりなく、ほとんどが電話、テキスト、メールで、アメリカではテキストとメールが中心だという。

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なぜ水産から始めるのか

須賀川が他業界にも使えそうだと言うと、松岡は同意しつつ、今は水産業界に特化していると答えた。課題が最も多いのが水産だからで、理由は二つある。

一つは鮮度、英語でいうperishabilityである。今すぐ、1時間以内に答えがほしいという状況が多く、コミュニケーションの量が多い。もう一つは、SKU、つまり商品が一意に定まらない問題だ。同じマグロでもサイズや産地が違い、時期によって脂の乗りも違う。脂の乗ったマグロを好む客もいれば、アメリカのフレンチレストランのように脂の少ないものを求める客もいる。それでも既存システムでは同じSKUコードになってしまう。

Asakanaは、既存システムでは単にマグロのコードしかないところに、産地や重量帯などの情報を加え、顧客が求めるマグロを提供できるようにする。さらにその情報を倉庫側に伝えられる形に置き換えることを意識している、と松岡は説明した。

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なぜ日本ではなくアメリカなのか

最初の市場をアメリカにした理由も二つある。一つはテクノロジーへの許容度である。松岡は、漁師をしていた頃の感覚として、日本の現場で「ChatGPTを使ってこうしましょう」と言っても絶対に通じないと感じていた。今「Claude Codeでつなげて自動化できます」と言っても、「はあ?」と返されるだけだろうと話す。

もう一つは人件費である。アメリカでは人件費に非常に敏感になっている。サンフランシスコ以外でも、営業担当の年収は日本円で1500万円、ドルで9万ドル程度が普通にある。生活にも8万ドルほどは必要だという。

導入側のメリットとして、松岡はまず時間削減を挙げた。ここでは、営業担当は時間の40%ほどを注文入力に使っていると説明している(前段では1日の約30%と述べていた)。「この注文どうなってた?」「確認してくる」といった細かな確認作業が減ることも挙げた。ただ最も重視するのはミスの削減だという。顧客からは「毎日が消火活動のようだ」という言葉を聞いた。毎日何かしら問題が起き、それを何とか解決している。だから自動化など無理だと思われがちだが、問題の元になるミスを起こさない点が大きな価値として受け止められていると松岡は述べた。企業は誤りを防ぐためにバックオフィスに確認担当を置いており、それも人件費になる。最初のコミュニケーションをうまくデータに変換できていないことから多くの問題が生じており、その根本を解消できることが売りだという。

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魚への思いの原点:5歳のときの祖父の叱責

魚好きの原点を聞かれ、松岡は5歳頃の体験を語った。祖父によく釣りに連れて行ってもらっていたが、ある日イワシが釣れすぎたため、バケツで死んで浮いていたものを投げ捨てて遊んでいた。それを見た祖父は激しく怒った。祖父は戦争世代で、食べ物の乏しい幼少期を過ごし、自ら釣りをして生き延びた人だった。孫が魚の命を粗末に扱うことが許せなかったのである。

松岡はそこで、祖父が生き残ったから自分が今生きていること、自分も魚という生き物を殺して生きている以上、丁寧に扱い感謝しなければならないことに思い至ったという。その後も養殖に携わったり、新しい国や地域に行けば必ず魚市場やスーパーの魚売り場を訪ね、安くなっている魚を買って自分で調理したりする少年時代を送った。

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アメリカで感じたことと共同創業者

終盤、松岡はアメリカ留学で気づいたこととして、日本が少し「雑魚い」と感じてしまったと話した。留学先では、多くの人が国を背負うような感覚で勉強していると語っており、自分の周りにはそんなことを言う人はいなかったと驚いたという。

共同創業者のアメリカ人とはオンラインで出会った。Y Combinatorが運営する共同創業者マッチングのプラットフォームに、経歴ややりたいアイデアを書いて登録し、連絡をくれた相手と何度もZoomで話した。実際に1週間一緒に働いてみて、いけると判断したという。相手がGoogle出身であることに話が及んだところで、字幕は途切れている。