00
戦略会議 概要
KAKERUは単なるナビアプリではなく、AI/LLM、地理空間データ、スポットDB、コミュニティ、安全技術、パーソナライゼーションなど多領域にまたがるプロダクト。各領域に3名の異分野エキスパートをアサインし、従来のバイクアプリにはなかった視点を注入する。
選定基準: 各領域につき3名を「同じ業界からではなく、異なる業界・ジャンル」から選定。ゲーム、音楽、F1、ミシュラン、Netflix、Duolingo... 一見関係なさそうな業界のトップランナーが、バイクツーリングアプリに革命的な視点をもたらす。日本独自の知識が不可欠な領域（地理空間、スポットDB、コミュニティ）には日本の専門家をアサイン。
9領域の全体像
| # | 領域 | KAKERUにとっての重要性 | 専門家の分野 |
|---|---|---|---|
| 01 | AIルートエンジン | コア差別化要因。自然言語 → 最適ルート生成 | 自動運転、音楽レコメンド、プロシージャル生成 |
| 02 | プロダクトデザイン & UX | グローブ着用・時速100kmの環境。ゼロフリクションUXが必須 | F1コックピット、旅行体験、フィットネストラッキング |
| 03 | 地理空間 & ルーティング | 「楽しい道」を見つける ≠ 「最短経路」を見つける | ワインディング道路、ライドヘイリング最適化、日本の地理空間データ |
| 04 | スポットDB & キュレーション | スポット推薦の品質 = AI品質の体感値 | ミシュラン調査、ストリーミングキュレーション、日本の地域観光再生 |
| 05 | コミュニティ & ネットワーク | UGCルートがモート（参入障壁）になる。ネットワーク効果で定着率向上 | ゲームコミュニティ、アクティビティSNS、日本型コミュニティ設計 |
| 06 | グロース & マネタイズ | 個人開発で効率的成長が必要。フリーミアム転換が生命線 | ゲーミフィケーション学習、サブスク音楽、日本モバイル課金 |
| 07 | コンテンツ & ブランド | ライディングコンテンツは本質的にシェアされやすい。ブランド = 文化 | アクションスポーツメディア、UGCハードウェア、パーパスドリブンアウトドア |
| 08 | セーフティ & コネクテッド | ソロライダーの安全は獲得フック + 社会的責任 | アウトドア安全デバイス、ヘルスウェアラブル、自動車安全思想 |
| 09 | データ & パーソナライゼーション | ライダーの好みを学習するAI = 圧倒的リテンション | 動画レコメンド、プロダクトML実装、嗜好学習AI |
01
AIルートインテリジェンスエンジン
AIルートインテリジェンスエンジン
AIはどうやって「楽しい道」を理解し、最適なツーリングルートを生成するのか？
KAKERUの核心技術。自然言語から「走って楽しい道」を理解し、天気・時間・ライダーの好みを考慮した最適ルートを生成する。Claude APIの活用方法、プロンプト設計、構造化出力の品質管理が問われる。
#1
🚗
Andrej Karpathy
元Tesla AI Director / AI教育者
自動運転AI
選出理由: TeslaのAutopilotを率い、AIが「道路を理解する」とは何かを極めた人物。ルート最適化をニューラルネットの視点で再定義できる。
「最高のAIとは、ユーザーが明示的に言ったことではなく、本当に求めていることを理解するAIだ」
#2
🎵
Gustav Söderström
Spotify Co-President & CTO
音楽レコメンドエンジン
選出理由: Discover Weeklyの設計者。「ユーザーが知らなかったけど好きになる曲」を見つけるアルゴリズム。ルート版Discover Weekly =「走ったことないけど最高の道」の発見。
「レコメンドとは、頼まれたものを返すことではない。まだ知らない喜びで驚かせることだ」
#3
🎮
Sean Murray
Hello Games創業者（No Man's Sky）
プロシージャル生成
選出理由: No Man's Skyで18京個の惑星をプロシージャル生成。無限の「探索すべき世界」を作る技術 → 無限の「走るべきルート」生成に転用。
「プロシージャル生成の魔法は、プレイヤーに『ずっと自分を待っていた何か』を発見させることだ」
02
プロダクトデザイン & UX
プロダクトデザイン & ライダーUX
グローブを着けて時速100kmで走る人のためのデザインとは？
バイクアプリのUXは特殊。グローブ着用、振動環境、一瞬で情報を読み取る必要がある。走行中はほぼ操作不可。「走る前」と「走った後」の体験設計が勝負。
#1
🏁
Adrian Newey
Aston Martin F1 チーフテクニカルオフィサー
F1コックピット設計
選出理由: F1コックピットは「時速300kmで瞬時に情報を読み取る」極限のUI。ステアリング上の情報階層設計をモバイルUIに転用。
「F1では、ステアリング上の不要な要素1つが時速300kmでの致命的な注意散漫になる。デザインとは削ることだ」
#2
✈
Brian Chesky
Airbnb CEO & 共同創業者
旅行体験デザイン
選出理由: 「宿泊予約」を「旅の体験」に再定義した人物。KAKERUも「ルート検索」を「ツーリング体験」に昇華させるべき。11-starエクスペリエンス思考法。
「タスクをデザインするな。ユーザーがその体験について語る物語をデザインせよ」
#3
🏃
James Buckhouse
Sequoia Capital デザインパートナー / 元Stravaデザイン
アスリート活動UX
選出理由: Stravaの「走った後の満足感」をデザインした人物。GPSログをエモーショナルな体験に変換する方法論。KAKERUのライドログUI設計の指針。
「最高のフィットネスアプリはデータを追跡するだけではない。努力をシェアしたくなる物語に変えるのだ」
03
地理空間 & ルーティングアルゴリズム
地理空間インテリジェンス & ルーティング
最短経路は敵。最もカーブの多い道が正解。
バイクのルーティングはカーナビと真逆。最短ルートではなく「最も楽しいルート」を見つける。カーブ密度、標高変化、景観スコアなどの非伝統的メトリクスが必要。日本固有の道路体系（酷道・険道・林道・二輪通行規制）の知識も不可欠。
#1
🛠
Max Hilz
Calimoto 共同創業者
ワインディングロードアルゴリズム
選出理由: 修士論文からバイク専用ルーティングアルゴリズムを開発、400万ユーザーに成長。「カーブの多さ」をルート品質指標にした先駆者。
「バイク乗りはAからBに行きたいのではない。AとBの間の道を楽しみたいのだ」
#2
🚕
Thuan Pham
元Uber CTO
リアルタイムルート最適化
選出理由: Uberの世界規模リアルタイムルーティングを構築。交通データ、天候、時間帯による動的ルート最適化技術をツーリングに転用。
「ルーティングは静的な問題ではない。現実にリアルタイムで適応し続ける生きたシステムだ」
#3
🗺
古橋大地
青山学院大学教授 / OpenStreetMap Foundation Japan
日本の地理空間データ
選出理由: 日本のオープン地理空間データの第一人者。道の駅、林道、酷道、二輪通行規制区間など、カーナビには載らない「ライダーが知りたい日本の道路情報」を構造化するノウハウを持つ。クライシスマッピング（災害時地図作成）の経験から、リアルタイム道路状況の共有設計にも知見が深い。
「地図は単なる道路の記録ではない。その土地に暮らす人々の知恵と物語の集積だ」
04
スポットDB & キュレーション
スポットDB & 品質キュレーション
ルートの価値は立ち寄り先で決まる。品質をどうキュレーションするか？
AIが提案するスポットの品質がKAKERUの体験品質を直接決定する。Google Places APIだけでは「ライダーにとっての良い場所」がわからない。道の駅、温泉、ご当地グルメ、絶景ポイントなど日本固有のスポットの独自キュレーション基準が必要。
#1
🍴
Gwendal Poullennec
ミシュランガイド国際ディレクター
覆面調査評価システム
選出理由: ミシュランの「覆面調査員」方式。数字だけでなく「体験の質」を評価する方法論。ミシュランガイド東京・京都をはじめ日本各地の評価実績あり。KAKERUのスポット評価基準設計に。
「星はシェフのためにあるのではない。旅人に『この場所は旅する価値がある』と伝えるためにある」
#2
🎥
Ted Sarandos
Netflix 共同CEO
大規模コンテンツキュレーション
選出理由: 「全員に同じトップ10を見せる」のではなく「あなただけのトップ10」を出す。スポットのパーソナライズドキュレーション方法論。
「目標はコンテンツを最も多く持つことではない。一人ひとりに最適なコンテンツを、最適なタイミングで届けることだ」
#3
⛰
星野佳路
星野リゾート代表取締役
日本の地域観光再生
選出理由: 日本各地の衰退した温泉地・観光地を次々と再生させた「地域の価値発掘」の天才。道の駅、温泉、ご当地グルメ、景勝地など、日本固有のスポットの魅力を構造化・言語化する知見。「その土地でしか体験できない価値」の定義はKAKERUのスポット品質基準に直結する。
「観光とは、その土地の日常に触れること。特別な施設ではなく、地域そのものが体験になる」
05
コミュニティ & ネットワーク効果
コミュニティ設計 & ネットワーク効果
ライダーがシェアしたルートは、競合がコピーできない参入障壁になる。
UGCルートライブラリが蓄積されるほど、KAKERUの価値は指数関数的に増加する。ただし、60-70%がソロライダーという特性上、「ソロでも帰属感を感じるコミュニティ」の設計が鍵。日本のバイカー文化（ヤエー、マスツー、道の駅スタンプラリー）への理解も重要。
#1
🎮
Jason Citron
Discord 共同創業者 & CEO
ゲームコミュニティ基盤
選出理由: ゲーマーという「ニッチだが熱狂的」な層のためにコミュニティを構築。バイカーも同じ構造。趣味を中心としたアイデンティティプラットフォームの設計知見。
「最高のコミュニティはプロダクトの周りに構築されるのではない。共有されたアイデンティティの周りに構築される」
#2
🏃
Mark Gainey
Strava 共同創業者
アクティビティ型SNS
選出理由: 「走るだけ」の行為をソーシャル体験に変えた。Segments、Kudos、Leaderboards。GPSログを社会的通貨にする発明。KAKERUのライドログに直接応用可能。
「すべてのランには物語がある。Stravaはその物語でランナー同士をつなげるプラットフォームだ」
#3
👥
笠原健治
MIXI代表取締役 / mixi創業者
日本型コミュニティ設計
選出理由: mixi（日本初の大規模SNS）で日本人特有のコミュニティ行動パターンを深く理解。匿名性と親密さのバランス、趣味コミュニティの活性化、日記文化。現在の「みてね」（家族向けSNS）でもクローズドコミュニティの設計知見を蓄積。日本のバイカーコミュニティの「緩やかだが深い繋がり」を設計するのに最適。
「日本のユーザーは全世界に発信したいのではない。気の合う仲間と深く繋がりたいのだ」
06
グロース & マネタイズ
グロースエンジニアリング & マネタイズ
個人開発の予算制約。1円あたりの成長ROIを最大化せよ。
1人開発のリソース制約下で、効率的にユーザーを獲得し、フリーミアムで収益化する。月額400-800円の市場レンジ内で、無料のHondaGO RIDEと差別化する価格戦略が必要。
#1
🦉
Luis von Ahn
Duolingo CEO & 共同創業者
ゲーミフィケーション × フリーミアム
選出理由: 無料で始めてゲーミフィケーションで継続、自然にPro課金へ導く。Duolingoの有料転換率はアプリ業界トップクラス。ツーリングの「走行ストリーク」への応用。
「無料体験を素晴らしくすることで、ユーザーが自ら課金したくなるようにせよ。決して無料体験をわざと悪くしてはいけない」
#2
🎧
Daniel Ek
Spotify CEO & 共同創業者
大規模サブスクリプション
選出理由: 無料+広告と有料サブスクの共存モデルを発明。年間プランへの誘導、ファミリープランなど段階的価格設計。KAKERUの月額/年額設計の参考に。
「サブスクの鍵は、毎日『払った以上の価値を得ている』とユーザーに実感させることだ」
#3
🎯
田中良和
GREE創業者 / 日本モバイルパイオニア
日本のモバイル課金文化
選出理由: 日本のモバイル課金文化を作った先駆者。日本ユーザー特有の課金心理を熟知。ガチャではなく「価値実感型」課金設計。日本市場ならではの知見。
「日本のユーザーは品質に対して正当に対価を払う。問題は、その品質を課金の前に実感させられるかどうかだ」
07
コンテンツ & ブランドストーリーテリング
コンテンツ帝国 & ブランドカルチャー
すべてのライドがコンテンツ。シェアされたルートがマーケティングになる。
バイクツーリングは本質的にコンテンツリッチ。美しい景色、スリリングなワインディング、地元グルメ。AIが生成したルートを実際に走った映像は、最強のマーケティング素材になる。
#1
⚡
Dietrich Mateschitz（レガシー）
Red Bull創業者
アクションスポーツメディア帝国
選出理由: 「エナジードリンクの会社」をメディア帝国に変えた。Red Bull Mediaは飲料を売るのではなく、ライフスタイルを売る。KAKERUも「ツーリング文化」を売るべき。
「Red Bullは飲み物を売っているのではない。翼を売っているのだ。コンテンツそのものがプロダクトだ」
#2
📷
Nick Woodman
GoPro 創業者 & CEO
UGCコンテンツ × ハードウェア
選出理由: ユーザーが撮った映像がGoPro最大のマーケティング資産。KAKERUでもライダーが共有するルート写真・動画が自然な口コミに。UGCをブランドに変える方法論。
「我々の顧客こそが最高のコンテンツクリエイターだ。我々がすべきはシェアを簡単にすることだけ」
#3
🏔
Ryan Gellert
Patagonia CEO
パーパスドリブンアウトドアブランド
選出理由: 「地球を救うためにビジネスをする」。KAKERUも「ライダーの安全と自然体験」をミッションに。パーパスドリブンブランドはファンが自発的に広める。
「パーパス（存在意義）は、マーケティング予算では買えないロイヤルティを生み出す」
08
セーフティ & コネクテッドデバイス
ライダーセーフティ & コネクテッド体験
ソロライダーの安全は機能ではなく、責任だ。
ソロライダー（60-70%）にとって安全機能は命に関わる。長時間停止検知、転倒検知、緊急SOS。さらにApple Watch、ARヘルメット、インカムとの連携が将来の差別化ポイント。
#1
🌐
Cliff Pemble
Garmin CEO
アウトドア安全デバイス
選出理由: GarminのinReachは山岳・海上の緊急SOS通信のスタンダード。オフライン環境での位置共有技術。バイクの山間部走行にそのまま応用可能。
「荒野にいるとき、唯一重要なのは『誰かがあなたの居場所を知っている』ということだ」
#2
⏱
Jeff Williams
Apple COO（Apple Watch ヘルス責任者）
パッシブヘルスモニタリング
選出理由: Apple Watchの転倒検知・衝突検知・心拍異常通知を設計統括。「ユーザーが何もしなくても守られる」パッシブセーフティの思想。
「最高の安全機能とは、命を救うその瞬間まで、存在すら意識されないものだ」
#3
🚗
Håkan Samuelsson
元Volvo CEO
Vision Zero（交通事故死ゼロ）思想
選出理由: Volvoの「Vision Zero（交通事故死亡者ゼロ）」を推進。安全を「機能」ではなく「ブランドの核心的価値」に据える。KAKERUも「ライダーの安全」をブランドDNAに。
「安全とは追加する機能ではない。安全とは交わす約束だ」
09
データサイエンス & パーソナライゼーション
パーソナライゼーションエンジン & ライダーインテリジェンス
走れば走るほど、KAKERUは賢くなる。
ライダーの走行履歴、好みのスポットカテゴリ、走行スタイルを学習し、パーソナライズされたルート推薦を行う。Affinity Scoring（カテゴリ親和性）とTag Frequency分析が核心。
#1
📺
Shou Zi Chew
TikTok CEO
アルゴリズム駆動ディスカバリー
選出理由: TikTokの「For You」ページは世界最強のレコメンデーションエンジン。ユーザーの暗黙的嗜好を数秒の行動から読み取る技術。ルート閲覧行動からの嗜好推定に応用。
「アルゴリズムはユーザーに何が欲しいか聞かない。目が離せないものを観察するのだ」
#2
🛒
Hilary Mason
データサイエンティスト / 元Cloudera Fast Forward Labs
プロダクト向けML実装
選出理由: 機械学習をプロダクトに実装する実務家。「完璧なモデル」より「ユーザーに価値を届けるモデル」。少ないデータで最大効果を出す方法論が個人開発に最適。
「最高のMLモデルとは、出荷されたモデルだ。ノートブック上で最高精度のモデルではない」
#3
👗
Katrina Lake
Stitch Fix 創業者
AI嗜好学習エンジン
選出理由: 「AIスタイリスト」が服を選ぶStitch Fixを創業。ユーザーのフィードバックを学習し、回を重ねるほど好みを理解する。KAKERUの「使うほど賢くなるルートAI」に直結。
「パーソナライゼーションとは関係構築だ。一回一回のやり取りが、次をより良くする対話なのだ」
10
専門家マトリクス（全27名）
| # | 領域 | 専門家 1 | 専門家 2 | 専門家 3 |
|---|---|---|---|---|
| 01 | AIルートエンジン | Andrej Karpathy 自動運転AI |
Gustav Söderström 音楽レコメンド |
Sean Murray プロシージャル生成 |
| 02 | プロダクトデザイン | Adrian Newey F1コックピット |
Brian Chesky 旅行体験 |
James Buckhouse アスリートUX |
| 03 | 地理空間 | Max Hilz ワインディング道路 |
Thuan Pham リアルタイム最適化 |
古橋大地 日本の地理空間データ |
| 04 | スポットDB | Gwendal Poullennec ミシュラン調査 |
Ted Sarandos 大規模キュレーション |
星野佳路 日本の地域観光再生 |
| 05 | コミュニティ | Jason Citron ゲームコミュニティ |
Mark Gainey アクティビティSNS |
笠原健治 日本型コミュニティ |
| 06 | グロース | Luis von Ahn ゲーミフィケーション |
Daniel Ek サブスク設計 |
田中良和 日本モバイル課金 |
| 07 | コンテンツ | Dietrich Mateschitz スポーツメディア |
Nick Woodman UGCハードウェア |
Ryan Gellert パーパスアウトドア |
| 08 | セーフティ | Cliff Pemble アウトドア安全 |
Jeff Williams ヘルスウェアラブル |
Håkan Samuelsson Vision Zero |
| 09 | データサイエンス | Shou Zi Chew アルゴリズム発見 |
Hilary Mason プロダクトML |
Katrina Lake 嗜好学習AI |
次のステップ: 各ドメインの専門家の視点を踏まえて、KAKERUの具体的なプロダクトロードマップを策定する。特に優先すべきは、(1) AIルートエンジンの品質向上、(2) スポットDBのキュレーション基準設計、(3) セーフティの段階的導入計画。これらが「他のバイクアプリにはない価値」を最も早く届ける3本柱。