インタビュー2 months ago
Adi Bathla、RevvのCEO兼創業者 – インタビューシリーズ
Adi Bathlaは、RevvのCEO兼創業者であり、テクノロジー、システム思考、スケールの交差点でキャリアを築いてきたニューヨークを拠点とするプロダクト主導のオペレーター兼イノベーションリーダーです。Revvを創業する前は、高成長のコマース企業でプロダクトおよびデジタルカスタマーエクスペリエンスのイニシアチブを率い、大規模なエンタープライズプラットフォーム内で新たな事業ラインの立ち上げを支援し、MITスローン校で人工知能と集合知に関する研究を行い、キャリアの初期にはNASAの研究プログラムに関連する受賞歴のある宇宙システム設計チームを率いていました。Revvは、衝突修理店および機械修理店向けのADASキャリブレーションと診断を簡素化することに焦点を当てたAI駆動の自動車修理プラットフォームです。OEMグレードのドキュメント、インテリジェントなワークフロー、既存の工場および見積もりシステムとの深い統合を組み合わせることで、Revvは修理センターが手動での調査を削減し、コンプライアンスと安全性を向上させ、ますます複雑化するキャリブレーション要件をスケーラブルでデータ駆動型のオペレーションに変えることを支援します。車両がよりソフトウェア定義型になるにつれ、Revvは北米全体の近代的な修理ワークフローのコアインフラとしての地位を確立しつつあります。自動車修理業界への早期の接触が、明らかにあなたの道筋を形作りました。この分野にAI駆動のソリューションが必要だと気付いた、その時期の具体的な瞬間を共有していただけますか？私の業界観を完全に変えた一本の電話がありました。ある工場のオーナーがパニック状態で私に電話をかけてきたのです：彼は車を修理したのですが、その後、車線変更システムが誤作動を起こし、訴えられるのではないかと恐れていました。その瞬間、私はADASシステムをより深く調査するようになり、この目に見えない複雑さが、工場単独では解決できない巨大な問題であることに気付きました。ADAS修理は、凹みや傷のように明らかではなかったため、見過ごされやすかったのです。技術者は、まるで干し草の山から針を探すように、作業の記録や修理手順を見つけるだけで3〜4時間を費やしていました。その時、私はAIがそのような雑音を一掃し、技術者が必要なものを数時間ではなく数秒で提供できると確信しました。MITでのAIと集合知の研究、および以前のNASAでのシステムレベルの仕事は、初期の段階であなたを複雑で安全が最優先される環境にさらしました。それらの経験は、Revvを創業し、車両キャリブレーションをソフトウェアの問題として注力するという決断に、どのように直接的に影響しましたか？NASAとMITでの経験は、起業家として構築し成功するためには、速く学び、適切な専門家に囲まれることが必要だと教えてくれました。この考え方が、私にほとんど知識のない業界に飛び込み、従来のやり方に挑戦する自信を与えてくれました。自動車工場で時間を過ごし始めたとき、私は技術者がマニュアルに溺れ、車が適切にブレーキをかけたり車線を維持したりできるかを制御するセンサーをキャリブレーションしようとしているのを目にしました。それは、精度が鍵となる、NASAで経験した安全最優先の環境を思い起こさせました。これは命を救う技術ですが、工場は紙の手順書と時代遅れのシステムでそれを管理していました。私はこれが機械的な問題に偽装されたソフトウェアの問題であるとすぐに気付きました。車は車輪の上のコンピューターになっていましたが、それらをサービスするインフラは追いついていなかったのです。それは私をMITとNASAで培った起業家精神に立ち返らせ、Revvを構築する方法となりました：部外者の新鮮な視点と、実際に作業を行う技術者からの深い専門知識を組み合わせることです。Revv以前に、あなたはJetやWalmartで大規模なプロダクトとイノベーションのイニシアチブを率いていました。コマースで0→1のプロダクトを構築した経験から、自動車修理エコシステム向けのソフトウェア設計に最も明確に引き継がれた教訓は何ですか？Walmartでの時間から学んだ最大の教訓は、ユーザーがいる場所で彼らに会うことであり、あなたが彼らにいてほしい場所ではないということです。私は、技術に詳しくなく、何十年も同じやり方をしてきたサプライヤーやメーカーのために構築していました。彼らにシステム全体を置き換えるよう求めることはできません。代わりに、あなたの専門知識を彼らの既存のワークフローに埋め込み、彼らがすでに行っていること以外で指一本動かさなくても済むようにするのです。それがRevvの全体のテーシス（基本命題）になりました。私たちは工場の既存のツールやソフトウェアと統合し、バックグラウンドで実行し、彼らにとってすでに筋肉記憶となっているものを混乱させることなく洞察を提供します。しかし、私がJetで学んだ人材についての教訓も引き継ぎました：A+のプレイヤーはA+のプレイヤーを連れてくる、そして初日から正しいチームを構築することに執着する必要があるということです。私はこれをRevvの採用方針として定着させました。なぜなら、私たちが築いたオールスターのチームなしには、私たちが行う仕事のどれも可能ではなかったからです。私たちは、Revvを技術者、保険会社、消費者をつなぐ結合組織と考えているため、これらすべての集合的なニーズを満たすよう取り組んでいます。技術者にとっては、見過ごされていたキャリブレーションを特定して収益の取りこぼしを防ぎながら、何時間もの事務作業時間を節約しています。保険会社は、より迅速な承認、正確な書類、そして紛争の減少を得られます。消費者は、必要なすべてのキャリブレーションが確実に完了するため、より安全に、より早く車を取り戻せます。車両が完全なソフトウェア定義プラットフォームへと進化を続ける中、3年後のRevvにとっての成功とはどのようなものでしょうか？また、修理インフラはペースに追いつくためにどのような能力を開発する必要があるでしょうか？ペースに追いつくためには、修理工場は社内能力、次世代技術人材のパイプライン、そしてすべての修理が正確かつ効率的であることを保証する強力なコラボレーションネットワークを必要とするでしょう。2029年までに、規制によりすべての新型車に緊急自動ブレーキの搭載が義務付けられます。工場は、社内でキャリブレーションを行うことが自社のビジネスにもたらす価値の大きさに気づき始めています。私たちが最近実施した調査では、自動車ボディ専門家の74%がADASを収益源と報告しており、60%がADAS収益の拡大を「極めてまたは非常に重要」と考えています。私たちがすでに目にしているのは、ADASキャリブレーションが独自のカテゴリーとなり、毎月新しい専門家が登場し、それを中心に真のビジネスの勢いが構築されていることです。今後を見据えると、Revvがこのエコシステム全体の基盤として機能するようになるでしょう。つまり、このプラットフォームが衝突修理工場全体の標準となり、技術者、保険会社、顧客が安全で規制に準拠したキャリブレーションを大規模に管理・提供するための単一の統合システムを手に入れることです。私たちは、ソフトウェア駆動型車両がどのように修理されるかを定義するインフラを構築しており、最終的には業界の未来を形作る基準を設定しています。深く根付いた伝統的なアナログ産業にAIを持ち込む創業者にとって、どのような一般的な過ちが見られますか？また、Revvを拡大しながら、あなた自身が学び直さなければならなかった前提は何でしたか？初期に学んだことは、雑音を切り抜け、まず解決策ではなく問題に集中することです。話題に巻き込まれて、印象的なものを作り始めるのは簡単ですが、それは往々にして問題を探す解決策になってしまいます。重要なのは、顧客が実際に毎日経験している問題を見つけることです。私が学び直さなければならなかった前提は、優れた技術さえあれば勝てるという考えでした。私はこの業界におけるワークフローの根深さを過小評価していました。2022年にRevvを始めたとき、私は技術者と共に工場で時間を過ごし、彼らのワークフローを間近で観察し、何が彼らを妨げているかを理解しました。これによって学んだのは、本当の変化は、派手な技術を導入したり、工場に新しいやり方を採用するよう説得したりすることからは来ないということです。変化は、既存のワークフローにあなたのソリューションをこれ以上なくシームレスに組み込み、彼らが何も変える必要がないようにすることから生まれます。彼らに変わるよう求めるのではなく、彼らの現在の方法をより良いものにするのです。素晴らしいインタビューをありがとうございました。さらに詳しく知りたい読者は、Revvを訪れてください。
