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Product AI Talks。この番組は、ITスタートアップで、事業づくり、プロダクトづくりに取り組まれている経営層の方をゲストにお招きし、
昨今のAI体統も踏まえた、AI時代のプロダクト戦略を深掘りする番組です。
今回は、5月19日火曜日開催予定のAIネイティブリーダーズにもご登壇いただく、
米国AIスタートアップシエラに参画され、開発共同責任者としてシエラの日本進出をリードされていく森川健太さんにお越しいただきました。
越時コメンテーターのデルタXファンド代表パートナー山崎良平さんと共にお届けします。
シエラがあえて、エージェントOSという形でカスタマーエクスペリエンスを担うAIエージェントを構築していくのはなぜか、
そしてそれが業界地図をどう塗り替えようとしているのか、シエラの戦略を深く紐解いていきます。
ホストは私、Globe is Capital Partnersプリンシパルの工藤真由でお届けします。
本日はシエラで日本進出をリードされている森川健太さんと、越時コメンテーターのデルタXファンド代表パートナー山崎良平さんと共にお届けします。よろしくお願いします。
よろしくお願いします。
森川さん、私はMac時代の先輩というところもあって、普段から健太さんと呼ばせていただいているので、今日も先日から健太さんと呼ばせていただきながら進行したいと思うんですが、健太さん改めて自己紹介とシエラの会社紹介というところを簡単にお願いできますでしょうか。
はい、ありがとうございます。改めまして森川と申します。
もともとですね、Operaというコールセンターの領域、コールセンターコンタクトセンターをAI化するという会社を経営してまして、
特にその大企業向けのソリューションを提供してたんですけれども、それがですね、1ヶ月ほど前にシエラというカスタマーエクスペリエンスのAIの会社から買収されまして、
その株式会社Opera Techというのはですね、今シエラジャパンというのにコンバートして、今はですね、シエラのコーヘッドオブエージェントデベロップマニットといって、
FDEだったりとかBMだったりとか、ストラテジスト、いわゆるノンテクニカルのプロジェクトマネジャーみたいな組織を統括している、共同統括しているタイトルになります。
とはいえ、Opera時代からのお客様だったりとか、というところもあったりするので、営業もかなり引き続きやってますというところですとか、プロダクトもかなりガッツリやってますし、結構全方位でやってるというバックグラウンドになります。
オペラを始める前職は、工藤前さんと一緒のマッキー・ゼディに勤めてました。
シエラという会社なんですけれども、やってることという意味では、大企業向けにですね、このカスタマーエクスペリエンスのAIエージェントを構築するプラットフォームを提供してます。
具体的にカスタマーエクスペリエンスってどういうことかというと、基本的には三つのユースケースになりまして、一つ目がカスタマーサポートですね。
次に営業。三つ目に、これはまだ小さくてこれからどんどん伸びていくというところですけど、再建改修のユースケースでやっている会社になります。
大企業向けなので、本当に各社様に応じてですね、業務プロセスだったりとか、データの持ち方だったりとか、システム構成だったりとか、セキュリティの水準だったりとか、全然違いますので、
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一社一社にカスタマイズして作っていく必要があって、カスタマイズしてですね、AIエージェントを構築するためのプラットフォームとサービスを提供している企業になります。
ありがとうございます。今日は前編では、シエラの戦略っていうところを深く紐解いていきたいと思うんですけど、まずは桂田さんに、もともとOperaを立ち上げるときも、
事業領域を選定する際に、相当どの領域に投資すべきかみたいなところを見極めていた印象がありまして、
まずは全体感として、AI時代の特にこのアプリケーションのところを提供していくプレイヤーとして戦うのってどういうふうに戦うべき?みたいな感じで、桂田さんとしては分析されていました?
ありがとうございます。これはもう本当にいろんな領域を見ましたし、検証とかもしましたけれども、これは正直言うと結構当たり前の話から始まってしまうんですが、
やっぱり結局マーケットがどれぐらいでかいのかっていうのは当たり前なんですけど、やっぱりいろいろやった中で残酷さっていうのは非常に感じましたと。
なのでマーケットがどれぐらいでかいかっていう、実はちょっと我々の中で、Operaの共同創業者の国とどっかで時間を使うための2人等身会みたいなのをやってまして、
13個ぐらいのクライテリアに対して〇×△っていうのをつけてやってたんですけど、そのうちの一部として市場の大きさだったりとか。
あとはやっぱり技術の部分、結局は作って売るっていう話、すっごい単純化するとそういう話と捉えていたので、特に我々ソフトウェアだったりAIを作って提供するっていうのが一つのテーマになっていたので、
ということを考えると、技術面はもうそのAIの進展のスピードっていうのがやっぱりものすごく早すぎて、どんなものを作ってもどんどんコモディティ化していきますと。
コモディティ化も含めて陳腐化していくんですね。となった時に、AIで技術進展が激しすぎるからこそ、やっぱりディストリビューションすごく気にしてました。
自分たちがディストリビューションするときに、どういうチャンネルであればネットワークがあるのか。何しは作れるのか。今なかったとしても自分たちのバックグラウンド強みを生かすと、ネットワークの広がりっていうのが、ディストリビューションのネットワークの広がりっていうのがつけやすいかっていうのはかなり意識してましたね。
というような他にもたくさんあるんですけど、いくつか挙げるとそんな点かなと思います。
なるほど。ありがとうございます。この後、シエラがどういうふうにディストリビューションしていってるのかみたいなところもぜひひも解きながら、そこら辺の見解を伺えたらと思うんですけれど。今回の収録に先駆けて、私の方でもシエラのことは結構調べさせていただいて。
素晴らしい。
先日、Xでも創業理念でデカコーン、米国AIスタートアップの代名シエラの戦略を徹底解剖っていう感じで記事出したところ、40万以上ですね。現時点でインプレでまして、本当にみんなが米国AIスタートアップのシエラへの注目をされてるんだなっていうところを改めて感じたので。
今回、せっかくその当事者の一人でもある桂田さんに来ていただいたので、記事で記載したことにも触れながら、実際ここどうなのみたいなお話もできたらなと思っておりまして、ぜひ良ければ記事のリンクも概要欄に貼っておくので、そちらもご覧いただきながらご視聴いただけたらと思うんですけれど。
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まず、シエラってエージェントOSっていう形で、今おっしゃったようなカスタマーエクスペリエンスのオペレーター業務っていうところを代替するAIエージェントを提供している、いわゆるSOS、システムオブアクションのところから参画していって、その顧客とのインターフェースっていうところを電話から始めて、チャットだったりWhatsAppというふうに取りに行って。
最近はゴーストライターって呼ばれるようなエージェント構築自体を自動化するようなプロダクトを展開したりだったりだとか、決済まで走るための認証を取得したりみたいな形で、AIで代替する仕事の領域を拡大して、そのスピード自体も加速しているように感じていたりします。
その中で最初のご質問として、エージェントOSってある種ミドルレイヤーとして展開する中で、今って基盤モデルもどんどん進化していきますし、横には既存のSaaSベンダーもいらっしゃるし、同じレイヤーにAIネイティブにアプリケーションを提供しているプレイヤーっていうところもいると思ってて、一見するとこの中間ポジションで戦いずらそうにも見えてるんですけれど、
それぞれどういうふうに優位性を築いていって、お客様にはどういったセルストークでシエラの良さみたいなところを指しにいってるのか、みたいなところから伺ってみたいんですが、いかがでしょうか。
ありがとうございます。一言で言うと、このカスタマーエクスペリエンスのAIエージェントを構築していく、そして運用できるという意味だと、これもどこにも負けないですっていうところです。逆に言うと、それ以外に全振りしてるので、そこ以外は基本的にはやってないっていうのがまず一言での答えになりますね。
もう少し紐解いていくと、例えば基盤モデルのプレイヤーというのも、よくお客さんとの会話の中でも、それを使って自分たちで内製化してっていう話とかも起こったりするんですけど、やっぱりカスタマーエクスペリエンスのAIエージェントを作っていくとなると、ものすごく見えないところで大量に難しさだったり壁だったりとか、それを解決するためのテクニック技術というのが詰まってるんですね。
例えばわかりやすいところで言うと、電話をAIで処理してAIが対応するとなると、我々カスケード式っていう方式を取ってるので、要は音声を文字起こしして文字にして、要はトランスクリプションモデルですね。文字にしたものをLLMで処理して、その処理して帰ってきたテキストの答えっていうのをそのテキストから音声に変換するシンセシスっていうんですけど、シンセシスのモデルを使っていきますと。
こうなったときに、例えば書き起こしよく起こる問題がですね、みんなLLMの心配をするんですけど、実はLLMってもう結構やっぱり進化していてですね、LLMによってものすごいハルシネーションだっていうのはどんどん少なくなってきてますと。一方でこの書き起こしのトランスクリプションの書き起こしのモデルっていうのはやっぱりすごく間違いを生むんですね。
特に日本語は、いわゆるひらがなとカタカナと漢字が混ざっていて、ひらがなとカタカナはそんなに問題にならないんですけど、ひらがなから漢字にするプロセスで、音をひらがなにするのは結構正確にできるんですけど、ひらがなを漢字にするところでものすごい間違いが生まれたりしますと。これが結局漢字が間違ってるからLLMの解釈も全く変わってしまって、ミスが起こるみたいなことがよく起こったりします。
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例えばこれを解決するために書き起こしたモデルと同時に、その同時並行的に小さい軽いLLMみたいのを同時に発生させて、トランスクリプションに出てきた書き起こしっていうのを、そのめちゃくちゃ軽い早いLLMがもう逐次修正していって、それで最終的に音声として解釈するときに出てくるレベルでは正確なトランスクリプションができるようになってるっていう仕組みだったりとか。
これまず一つの例ですし、例えば他の例で言うとAIエージェントが動いているときに最終的に結構一個一個のステップ全部正確に踏んでいかないと正しいアクションっていうのは取れないですね。
そうなったときにAIエージェントが一つ動いてるんですけれども、それとは別にこのスーパーバイザーエージェントというのが動いていて、要はメインのAIエージェントが本当に正しくちゃんと動いてるのかっていうのを、そのスーパーバイザーエージェントが見張ってて間違ってたらそれを修正してくれるってこういった構造になってますと。
例えばこれとかも実際のコールセンターでオペレーターの方とスーパーバイザーの方が一緒に共同してるっていうのはすごく似てるんですけど、これも本当に氷山の一角の一例ですけれども、こういった技術的なこの仕組みっていうのがものすごくたくさん詰まってるんですね。
なので、私オペラもやってたのですごくひしひしと感じるんですけど、デモを作るのは結構できるんですが、実際にこれをプロダクションレディ、要は本番環境で特に金融業界さんだったりとか通信系の業界だったりとか、こういったところでデプロイするとなるとかなりのハードルが高いので、ここに対応できるだけのロバストな技術の投資っていうのが進んでるっていうのが一つの大きな特徴になります。
これはなかなか内製は難しいです。正直一つというところですし、あとはこの同じAIのアプリケーションレイヤーでっていうところで言うと、このカスタマーエクスペリエンスだけにフォーカスしている会社じゃないところっていうのは、やっぱりそこのカスタマーエクスペリエンスに特化したこういった今言ったような技術的な投資っていうのがだいぶ薄かったりするので、やっぱり同じだけの安定性だったりとかスピードだったり、スピードっていうのはレイテンシーですね、遅延だったりとか、そこを担保できるっていうのは結構ハードルが正直言うと高いようなものになります。
既存のSaaSのプレイヤーさんっていう意味で言うと、やっぱりちょっと根本的に技術のレベルがちょっと違うっていうのも正直あるので、そういった技術力のところの違いですかね、がよく比較になるところかなと思います。
ありがとうございます。やっぱりカスタマーエクスペリエンスってお客さんと直接対峙するからこそ、その企業のブランディングだったりお客さんとの関係性構築みたいな意味でもすごい重要な窓口ポジションじゃないですか。
だからこそ、やっぱりそこに特化していかないと、ちゃんと使われるに耐え得る技術的なものだったり品質っていうのは保証できないし、だからこそここに特化しているドメインエキスパート性みたいなところがかなり重要になるし、が故に提供できるこのミドルレイヤーとしての戦い方なのかなって感じで。
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そうですね、本当にやっぱりこの我々アプリケーションAIの会社であることに対して非常にそのプライドを持っているというか、そこにフォーカスしている。要はモデルがどんだけ進化してもそのモデルによって陳腐化するんじゃなくて、モデルじゃないところの技術の蓄積によって差別化だったりとか強みっていう強豪優位性はあるし、そこに加えて新しいモデルができたときにそれがさらに力を発揮していくだったりというか。
当然誰も想定していなかったようなモデルが出てくるタイミングっていうのもあるんですね。例えばリーズニングモデルが出てくるだったりとか、そういうレベルの進化っていうのもたまに起こっていくので、その際には結構新しいプロダクトをドンと出していくということも結構あります。今回のゴーストライターを出したっていうのも割とそういったところの対応に近いのかなと思いますね。
なるほど、ありがとうございます。
そうですね。でもこれは本当にその通りかなと思ってて、実際に各社様と一緒に競合していくと、もう本当にこうコールセンターのオペレーションのフローだったりとか、トークスクリプトだったりとか、まずそもそも量が多いですし、あと結構現場に暗黙地化されてるんですよね。
あとは今のスタティックではないというか、その要はどんどんどんどん変わっていくんですよね。これを一つ暗黙地をきちんとAIが読み取れる形にして、どんどん溜めていって、それを運用したり保守したり拡張していけるようにするという意味では非常に重要なポイントですし、そこをシエラを使うことによってお客様が自分たちでできるようになるっていうのが一つのポイントですね。
よくあるのが従来型のSaaSの時代だと、SaaSのさらに前のソフトウェアからもそうですけど、自分たちのソフトウェアなのに自分たちのソフトウェアを改編するのに、そのソフトウェアベンダーに連絡して2週間返信返ってこないみたいなことって結構あるあるなんですけど、そうならないようにお客様が最初の例えば構築のところのサポートっていうのは、いわゆるフォワードエフっていうプロメンティアエンジニアモデルでがっつりご一緒させていただきますけれども、
その後は保守だったり運用だったり構築、サポートはもちろんめちゃくちゃがっつりしますけれども、自分たちでどんどん運用できるようなプラットフォームにしていっているっていうところが一つの重要な点かなと思います。
そこがまさにさっきおっしゃったようなゴーストライターのプロダクト展開とかにも通ずるものなんですね。
そうですね。おっしゃる通りだと思います。
結局ゴーストライターがあるともう作れるスピードというのが、今まで作れたスピードの本当5分の1から10分の1ぐらいのスピードでエアエジェントを構築していってるっていうスピード感になるので、お客様が自分たちで簡単に作っていけるっていうのもそうですし、一緒にシエラと協業して作っていくときもデプロイのスピードっていうのはものすごく上がってますね。
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なるほど。ありがとうございます。
あとシエラが2025年の年末ですかね、エージェントデータプラットフォームADPという形で、お客様一人ごとの関係性を時系列で統合して基盤をリリースされたというニュースも拝見しまして、
こういうのも踏まえると、お客様との関係性やりとりという意味でのプロセスのSORを超えて、お客様エクスペリエンスにおけるシングルソースオブジュースみたいなポジションを取りに行ってるのかなっていうふうにも見えたんですけれど、ケイタさんから見てお客さんの中でのシエラの位置づけや役割がどういうふうに進化していく、させていく、もしくはさせていこうとしてるのかみたいなところですとか、そういった見解とか印象的だったユースケースなどあればぜひ伺ってみたいんですがいかがでしょうか。
ありがとうございます。正直そのポジションを取りに行ってるか取りに行ってないかっていうちょっと表現が正しいかわからないですけれども、結構これは必然性から生まれてきていて、要はAIが今までの1回1回の会話でトランスラクショナルなやりとりになるんじゃなくて、これまでのコンテキストを踏まえて会話をしていくっていうことが、このAIエージェント時代のこのカスタマーエクスペリエンスとして重要になってきますと。
それの必要なピースとしてこのADPがあるっていうような立ち位置ですね。具体的に言うと大きく分けると構造化データと非構造化データの話で、構造化データっていうのは実はCRMだったりとかいろんな社内システムと繋げてAPIがある場合だったらそのまま繋げますし、なかったら作って繋げていって、そこを必ずしも自分たちで完全に最初から作りにいってるっていうわけではなくて、今あるところのシステムに繋げていきますと。
と同時にこの非構造化データ、一番分かりやすいところで言うと電話の通話履歴だったりとかチャットの履歴だったりメールの履歴だったり、こういったものっていうのはやっぱり意外と活用されてなかったんですよね。
この生データを直接AIがアクセスして、それをコンテキストとして、いわゆる伝統的な構造化データとこの新しいタイプの非構造とか、よりリッチな非構造化データの両方からAIがそのコンテキストを踏まえてエンドユーザーの方と対話していくっていうことができるようになってると。
それを実現するためには非常に重要なピースっていうのがこのADPのタッチエッジです。これがあると、じゃあ今までの最新の履歴でかなり解像度が高い状態でお客さんがどういったインタラクションをしてたかっていうのがわかるので、次何をすべきだっけっていうことをAIが能動的に考えて、
今まで受動的に動いてたものがプロアクティブにエンゲージをしていくっていうことができるようになるので、より双方向のインタラクションになっていくっていう意味では非常に重要なピースかなと思います。
ありがとうございます。山崎さんここまでのやりとり踏まえて何か追加で聞いてみたいことありますか。
ありがとうございます。機能的なとても差分があるというか、そういった観点で今お話し聞いてきたんですけど、ちょっと違う角度でご質問したいのが、常々アメリカのスタートアップってプロダクトが売れるコンディションを作っていくのがうまいというか、
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コンセプト作りとか、客観的な判断材料をちゃんとお客さんに与えてあげるとか、そういうところを作っていくのすごくうまいなと思ってるんですけど、シエラに関して言うとタウベンチというエージェント評価のスタンダードを公表されてるっていう情報があって、
これってフロンティアモデルでやるとこれぐらいの正解処理率ですみたいなものに対して、シエラのエージェントはこれぐらい差分ありますよと、そういうのを多分お客さんに提供していってるのかなと思ってるんですけど、
サースターのファウンダーのジェイソン・レムキンっていう人が最近ブログでも書いてたんですけど、今例えばシエラとかハービーとかそういうカテゴリートップのAIエージェント企業がものすごいスピードで伸びてる理由っていうのが、もうカテゴリートップのトップ3ぐらいに入らないともう全然勝てないと。
なぜかというと、昔って結構それこそパワーポイント持って行ってお客さんにこういう機能ですよって説明して商談してた時代からすぐプロダクト作れちゃうんで、お客さんがもういろんなものを既に試してる。
そんな中でもPOCは良くて、もうどんな実績があるんですか、どんだけ成果出してるんですかっていうところをすごく厳しく見られてることによって、トップ企業だけにやっぱりお客さんの予算が集まってる。
そんな話をブログで書いてたんですけど、この話って実際にサンフランシスコに行ってみて、森川さん的なその肌感ってどう感じられてるのかなと。
森川 ありがとうございます。この要はトップクラスの2、3社に入ることの重要性というか、それは何でかみたいなところってことですよね。
言っていただいたことがかなり似通ったことになりますけれども、やっぱりですね、これ正直言うとアメリカだけじゃなくて、結構日本でもそうなりつつあるなと感じてます。
というのは、もうこういった大きい市場になると、AIの会社、これスタートアップも含めて、いわゆる重工廠で昔からある企業がそういうのをやり出すというのも含めて、もう死ぬほどたくさんあるんですね。
一回一瞬話脱線しますけど、私がオープンAIのイベントでそういうAIのファウンダー集めたイベントに参加したときに、結構すごいいろんな日本のファウンダーたちが集まって、わりと知られた人たちも集まったやつだったんですけど、
一人一人マイク持って自己紹介一言ずつしてたときに、自分の番に回ってきたときに、私が4人目のコールセンターAIをやってるファウンダーだったんですね。
これ日本だけでも、そこに集まった30人40人の中だけでも4人ぐらいいましたと。
そうなると、もう企業側もこんな話分かったよと、でも何度も何度もこのビデオでも見たよと。
だから、でも本当にワークするの?っていうのが結局今のクライアントさんの大きな問いになってるんですね。
なので、我々も例えばシエラとオペラ時代もそうでしたけど、2025年あたりぐらいのオペラを結構初めて直後ぐらいの直後からちょっとぐらいの時だったらビデオデモでワウ!が生まれてたんですけど、
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最近はもうビデオデモでワウ!は一切生まれなくなってて、とにかくもうライブデモでお客さんが目の前でとにかくそのAIを攻め続けると。
攻め続けた時にどれぐらいこううまくワークするの?っていうところと、あとはじゃあまあこれは当然の話ですけど、実績としてどれぐらいPOCではなくて、
混乱打ちして全展開してるの?っていうこの2つがとにかく問われるので、結局それをじゃあできるようにするには結局こうカテゴリーリーダーになっていかないと、
なかなか厳しい戦いになっていくので、というところからの背景のコメントだったのかなと思いますね。
なんかやっぱり本番稼働までのそのリードタイムがものすごく早いとか、なんかそういった特徴もあってやっぱり選ばれてるっていうところですよね。
そうですね、例えばシェイラで言うとかなりの世界中の大きな大企業のところで、POCを超えてこの本番ローンチして、
さらにそれが大きな展開になっていくっていうところがないとやっぱそれこれぐらいのARって積み上がってこないので、やっぱりそこまで行くとプラットフォーム側も非常にこうマチュアになってきますし、
実際さっきゴーストライターみたいなそのプロダクトを出すことによってスピードも早まりますし、
あとそもそもそのやっぱりこのプラットフォーム側と、あとはそのエージェントデベロップメントっていって、いわゆるフォワードデプロイメントチームの組み合わせによって非常にシェイラのローンチのスピードっていうのは早くてですね。
これもよくウェブサイトとかリリースにも出てますけど、シングテルさんだったりとか、これはシンガポールの大きな通信系の会社だったりとか、
シグナッツさんっていうアメリカの医療系の保険のすごく大きな会社とかだったりとか、この辺とかもう本当に6週間とかでもローンチ、本ローンチとかもしてるので、
これぐらいのスピード感でかつ安定、非常に安定性の高いロバストなAIエージェントを出していけるっていうのは一つの大きな強みになりますね。
なんかこう、あえて一言で表現すると、今のお客様はシェイラの何を買ってるかっていうと、例えばそのAIエージェント構築基盤だったり、あるいはFDEがもうすごいトップレベルだとか、いろいろあるんですけど、そこら辺、森川さんってどう思われます?
すごく良い質問、重要な質問だと思ってて、いろいろあるんですけど、本当に一つに究極的に絞ると、ワークするAIエージェントなのかっていうことに尽きると思います。
逆説的に言うと、世の中のほとんどのAIエージェントはワークしてないんですね。
これワークしてる、してないっていうのにもう少し定義も細かく言うと、エンタープライズのエンドユーザーの方、社内ツールじゃなくて、エンドユーザーの方に触れるAIっていうのは要求水準がすごく高いんですね。
例えば、銀行のお客様で何かしら処理をするとなったときに、数字1個間違えたことによって巨大なトラブルになりますと。
巨大なクレーム、クレームぐらいで済んだらまだいいですけど、何かしらの大きなミスによって訴訟だったりとか、そういったところにも繋がったりするので、ミスが許されないっていうレベルになるんですね。
その要求水準を考えると、やっぱり世の中のほとんどのAIアジェントっていうのはワークしてないですと。そこにワークするAIアジェントを提供してきた実績と、実際それを触ってみるとありようにわかるので、安定性とスピードが。そこだと思いますね、究極は。
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なるほど。AIアジェント基盤を構築する仕組み自体はどんどん進化してるじゃないですか。なのでAIアジェントって誰でも作れるような時代になってきている中で、どこが強みになるのかなってよく考えるんですけど、今のお話聞いて、確かにシェーラって強い業種って医療とか金融とかだったなというのを今のお話聞いて、
そういうある種シリアスな基準で成果求められるところでしっかり使えるのって本当に一輪車しかないよねって、そんな中で選ばれてるんだなっていうのがよくわかりました。
あと冒頭のケイタさんの話じゃないですけれど、やっぱりディストリビューションに強みを持てるかいなかっていうのは結構AIの仕組みとして大事だよねっていうところに、まさにこのシェーラの強みってあるのかなと思いますし、そこがやりきれる体制を取れているからこそアウトカム課金でマネタイズできている。
そこを提供できるっていうのにもつながっていくのかなっていう、全て強みとその領域に求められているものとマネタイズの仕方っていうところがすごいつながってる感じがしますね。
そうですね。ちょっと余談ですけど、シェーラ自体も本当にAIネイティブ、究極にAIネイティブな会社なので、その社内もお客様に提供するものもあらゆるところにAIが使われてますと。
よくシェーラの社内で言われているのが、to solve the issues of AI, usemore AIっていう表現があるんですけど、実際これ結構正しくて、AIが何かしら問題を起こしてたらそのAIによってそれを解決させると解決することが多いっていうところがあって。
なので、非常にとにかくAIによって技術的な進展だったりとか、あと効率性が高まってるっていうのはありますと。
一方で、そっちの技術が高まりまくってるからこそ、お客様との特にエンタープライズのビジネスなので、お客様との泥臭いやり取りだったり関係性を作っていく、信頼をきちんと勝ち取っていく、信頼していただくっていう、
この超ウェットな部分っていうのもものすごいさらに大事になってて、この両極が今までより大事になってるな、そして差別化につながってるなっていう気がします。
ありがとうございました。ちょっと是非日本のエンプラをシェーラがどう見てるのかみたいなところは、また後編でも伺っていきたいと思います。前編はこれにて終了というところで、ケイタさんありがとうございました。
はい、ありがとうございました。またよろしくお願いします。
これからもプロダクトAIトークスでは、プロダクト事業作りに取り組む経営層の方をゲストにお招きし、AI時代のプロダクト戦略を深掘りしていきます。後編は来週金曜日配信予定です。是非番組フォローの上ご視聴ください。
