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受験生だったころ、重要なポイントや中々憶えられない事柄をオリジナルの単語帳にまとめて、直前まで必死に見返したことをよく覚えている。

当時は市販の単語カードに1枚1枚手書きで問題と解答を記入していく“アナログ”なスタイルが一般的だったけれど、今はあらゆるものがテクノロジーの影響を受けて“デジタル”になる時代だ。単語帳だってその例外ではない。

今回紹介する「Monoxer（モノグサ）」は学習者の記憶度に応じて問題形式が自動で最適化される、記憶のプラットフォーム。AIやパーソナライズといった概念が珍しくなくなった現代版の単語帳とも言えるだろう。

同サービスを提供するモノグサは12月17日、UB Ventures、iSGS インベストメントワークス、ツネイシキャピタルパートナーズから総額約1億円を調達したことを明らかにした。

記憶度に合わせて問題の形式や難易度を自動で調整

Monoxerは憶えたい（させたい）情報を取り込むことで、知識を定着させるために最適な問題を自動で生成してくれる学習アプリだ。

ユーザーがやるべきことは正解となる情報を登録するだけ。たとえば英単語であれば「apple = りんご」といった具合にコンテンツを準備していく。appleとりんごのようにテキストだけでなく、画像や文章を登録することも可能で、フラッシュカード形式の問題を始め画像選択問題や文章の虫食い問題にも対応する。

特徴的なのは、各ユーザーの記憶度に応じて問題の出題頻度や難易度が調整されること。出題のタイプも「4択、5択、自由入力、写経」とバラエティに富んでいて、同じユーザーでも進捗に応じて形式や選択肢が変わる。

記憶度が低い状態の時はすでに憶えている単語を選択肢に入れたり、自由入力ではなく写経モード（答えをなぞる形式）にしたりなど少しでも正解しやすいように出題。一方で知識が身についてきた段階では紛らわしい選択肢を提示したり、自由入力形式にすることで確実に憶えていないと間違うように難易度をあげる。自由入力に至っては表示されるキーの種類や位置も異なる。

Monoxerが面白いのは、これまで人間が担っていた問題の作成を機械が担当する点だ。AIを活用してサービス上に蓄積された各ユーザーの記憶度をリアルタイムに分析・計測し、取り組むタイミングに合わせて毎回最適な問題を生成。これを人力でやるのは相当ハードルが高い、というかコストなども踏まえると不可能に近いのではないか。

アプリは誰でも無料で使うことができるが、現在は塾や予備校など教育機関をメインターゲットとした法人向けのSaaSモデルを軸に展開。2018年5月に本格稼働をしてから複数の機関ですでに有償導入されているという。

法人向けプランでは管理者がコンテンツをインポートし、参加者がアプリを使って学習を進める。専用のスクールとクラスを作成する機能のほか、コミュニケーション用の掲示板やクラス毎に単語帳を配信できる機能、各参加者の進捗や記憶度を分析できる機能などを備える。

アナログだった“自学自習”を効率的に

前列左から代表取締役CEOの竹内孝太朗氏、代表取締役CTOの畔柳圭佑、後列中央がCFOの細川慧介氏

モノグサは代表取締役CEOの竹内孝太朗氏と代表取締役CTOの畔柳圭佑が2016年に共同で創業したスタートアップだ。

竹内氏はリクルートで中古車領域の広告営業を経験した後、リクルートマーケティングパートナーズでオンライン学習サービス「スタディサプリ」に携わっていた人物。畔柳氏はGoogle出身のソフトウェアエンジニアだ。

そんな2人が起業をしてMonoxerを立ち上げた背景には、テクノロジーを活用することで学習時間の大半を占める“自学自習”をもっとシンプルにできるのではという考えがある。

「近年スマホやインターネットを使った学習が一般化してきていて、特に授業動画などを活用したインプット系のサービスが増えている。一方で圧倒的に多くの時間を費やすアウトプットについては、未だにアナログな部分が多い。（テクノロジーを上手く用いれば）学習者は紙よりも効率的に学習でき、管理者も各自のデータを基に適切なサポートができる」（竹内氏）

とはいえ、学校や塾が自分たちでスマホ用の問題を作るには時間と手間がかかる。そこで基となる情報をインポートしさえすれば、自動で問題が生成される仕組みを構築。今後は教科書会社などのコンテンツプロバイダーがMonoxer上で問題集を販売できるマーケットプレイス機能なども提供していく計画だ。

また教育機関だけでなく企業への展開にも取り組む方針。特に外国人労働者を抱える企業では従業員教育においてMonoxerを活用できるチャンスがあるそうで、今回出資を受けている常石グループとはこの分野における協業も検討していくという。

ゲームや書籍、CD、DVDなどのバーコードを読み取る（ピコる）だけで即座に現金化できるアプリ「PICOL（ピコル）」。約1年前に紹介したこのサービスが11月をもって終了となった。

PICOLはいわゆる“メディア系商材”に特化した即時買取サービスだ。ゲーム感覚で商品のバーコードをピコり状態を選択すると、すぐに金額の査定が開始。査定後にユーザー情報と集荷日時を登録すればアプリ内のウォレットにお金がたまるというスピード感とお手軽感をウリに、2018年2月よりサービスを開始していた。

「もともとはユーザーが“いかに安心して物を売れる仕組みを作れるか”を模索した結果生まれたサービス」と話すのは、開発元のウリドキネットで代表取締役CEOを務める木暮康雄氏。商品を渡す前に買取金額が確定するようにすることで、買取の不安をなくす狙いがあった。

同社では複数の買取業者を比較してモノを売れる買取プラットフォーム「ウリドキ」を以前から展開していたけれど、モノを売ることに慣れていないユーザーや、スピーディーに手続きを済ませたいユーザーが気軽に使える選択肢を作りたいという考えもあったのだろう。立ち上げの背景などは冒頭で触れた過去の記事でも詳しく紹介している。

ただPICOLに限った話ではないけれど、即時買取サービスは基本的に性善説に基づいたビジネスだ。従来の買取サービスとは接点のなかったユーザーにリーチできる可能性がある一方で、虚偽の申込（査定金額を振り込んだにも関わらず、商品が送られてこない）など悪用される恐れもある。

実際4月にジラフがスマホの即時買取サービスから撤退した際には「最も高い時で80%が虚偽申込だった」という話も出ていたが、PICOLの場合もピーク時には申込の6割ほどが不正利用だったという。

対策として金額が合意に至ればアプリ上のウォレットにはすぐに入金されるものの、運営側で商品が確認されるまで引き出せない仕組みに変更。試行錯誤しながら運営を続けてきた（一時期虚偽の申込みが約2%まで下がるなど効果は出ていたとのこと）。

それでも悪質なユーザーは一定数存在し「結果的にそのようなユーザーの悪意を刺激してしまうような構造になっているのではないか」（木暮氏）という考えも頭に浮かんだという。経営的な軸でも期待していたほどサービスを伸ばせなかったこともあり、最終的にクローズするという決断に至った。

「前提として自分たちの力不足で目標としていた数字を出せなかった。加えて悪意を断ち切るための方法を考えると、どうしても買取金額を引き出す工程を後ろに持っていかざるを得ない。それではウリドキ本体と差別化が難しく、ウリドキを尖らせた方が優良なユーザーに価値を提供できると考えた」（木暮氏）

ウリドキネットが展開する買取モール「ウリドキ」

PICOLでは買取の依頼を10月17日でストップ。買取金額のやりとりなども含めサービスの提供を11月末で終了している。運営期間中に査定されたアイテムは累計で71万8021点、査定金額は3億5459万6376円に上ったという（実際に買取に至ったアイテム数・金額は非公開）。

即時買取サービス関連ではPICOLや上述したジラフのサービスだけでなくメルカリも「メルカリNOW」を8月に終了。それぞれ背景が異なるので一概には言えないが、「CASH」の登場以降盛り上がっていたこのモデルを、ビジネスとしてしっかり成立させるのは簡単ではないようだ。

なお結果としてPICOLはクローズすることになったけれど、現在ウリドキネットはPICOLで得た知見を基に新しい取り組みを始めている。

商品の名前や状態、写真などを入力するだけでサクッと数社に査定依頼ができる「一括無料査定」機能をウリドキ本体に実装中。今の所はプロトタイプとして運用していて、すでに申込数の増加に繋がっているそう。今後は実際の買取価格に近い金額を即座に出せる仕組みを作ることが目標だ。

「（PICOLを通じて）手元にあるアイテムがいくらになるのか、買取価格を知りたいというニーズがあることはわかった。買取価格の透明化という原点に戻り『いかに実際の買取価格との差額をなくせるか』『その金額をスピーディーに出せるか』にこだわってサービスを改善していきたい」（木暮氏）

オフィス版の「SUUMO」や「HOME’S」を目指したサービス——本日12月13日にβ版が公開された「estie」を大雑把に紹介すると、そんなところだろうか。

個人が住居用の賃貸物件を探す場合、SUUMOやHOME’Sのように様々な物件情報が集められたWebサービスを活用する人が多いだろう。僕自身も何度か引越しを経験しているけれど、毎回それらのサービスを使ってエリアや間取り、賃料などの条件に合った物件をピックアップすることから始めている。

これと同じような形で、オフィス用の賃貸物件も簡単に検索・比較できる“物件検索エンジン”を作ろうというのがestieのチャレンジだ。

冒頭でオフィス版のSUUMOと紹介したように、estieではこれまで複数の不動産仲介会社のサイトを行き来して収集する必要があった賃貸オフィス物件情報を一箇所に集約。オンライン上で知ることが困難な各物件の賃料についても、自社で適性賃料水準（e-賃料）を算出する仕組みを作った。これによって賃料も含めて複数の物件を比較検討できるのが特徴だ。

e-賃料とは15年以上にわたるオフィス賃料データをベースに、機械学習を活用した独自のアルゴリズムによって月額の共益費込みで一坪あたりの賃料水準を推定したもの。仲介業者や物件オーナーが自ら開示した募集価格ではなく、各物件の特性や景気変動も考慮した賃料が算出される。

estieを開発するのは不動産業界のバックグラウンドがあるメンバーやエンジニアら、東大出身のメンバーが集まったチーム。「Amazonなど巨大なECサイトとは違いデータ数が限られている中で、どうやって効率的に綺麗なアルゴリズムを作れるか。その点は不動産領域に関するドメイン知識を持っていることも強みになると考えている」という。

なおこのチームは東京大学協創プラットフォーム（東大IPC）が運営する「東大IPC起業支援プログラム」の支援先に選出されていて、近々法人化する予定だ。

オンライン化が遅れるオフィス賃貸マーケットを変革

estieの開発チームによるとオフィス賃貸のマーケットは一般住宅の賃貸に比べてオンライン化が進んでおらず、いざオフィスを探すとなると「賃料を含めた募集情報を取得する際の壁」「複数の情報を比較する際の壁」「集めた情報の正しさを判断する際の壁」といった課題があったという。

オフィス用の賃貸マーケットは透明性が低く、オンライン上で賃料を開示することが当たり前ではない。物件情報を集約して一箇所で比較できるようなサービスもほとんどないため、基本的な情報を取得するには複数の不動産仲介会社のサイトを行き来する必要もある。

HOME’Sなどでは一部オフィス用物件を掲載していたりもするけれど、まだまだオンライン上で賃料も含めて比較できる物件は限定的。特にマーケットのボリュームゾーンとなるオフィスビルなどの賃料は基本的にオープンになっていない状況だ。

結果的に最初から不動産会社の担当者に直接問い合わせをして逐一進める必要があり、限られた時間の中で合理的かつ効率的に物件の比較をすることが困難だった。

「estieに来れば今までバラバラだったオフィス賃貸情報のほとんどに1箇所からアクセスでき、それぞれの物件に関して大外れしない料金が調べられ、比較できる。そんなサービスにしていきたい」（estie開発チーム）

まずは主要オフィスエリアである都心5区（千代田・港・中央・新宿・渋谷）の物件を対象に取り扱っていく計画。今後は企業の移転業務を効率化する新機能の開発や、物件オーナーや不動産仲介会社の集客サポートに繋がる施策にも取り組む予定だ。

「オフィス賃貸のマーケットは大きいけれど、時代の変化に十分について行けてない。（仲介会社やオーナーと）ユーザーとの情報格差も残っていて、数年後には今の状態で成り立っていないと考えている。どこかの企業がこの業界を変えるのであれば、自分たちがそこにチャレンジしたい」（estie開発チーム）