Adi Bathla, CEO and founder of Revv – Interview Series

Adi Bathla, CEO and founder of Revv, は、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たニューヨークを拠点とする製品駆動のオペレーターおよびイノベーションリーダーです。Revvを設立する前は、高成長コマース企業での製品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主導し、大規模企業プラットフォーム内で新しい事業ラインを立ち上げました。また、MITスローンで人工知能と集団知能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スペースシステム設計チームを率いて賞を受賞しました。

Revvは、衝突および機械修理店のADAS（先進運転支援システム）キャリブレーションと診断を簡素化することを目的とした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、インテリジェントワークフロー、および既存の店舗および見積もりシステムとの深い統合を組み合わせて、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、複雑なキャリブレーションの要件をスケーラブルでデータ駆動の運用に変えるのに役立ちます。車両がよりソフトウェア定義されるにつれて、Revvは北米の現代の修理ワークフロー全体のコアインフラストラクチャとして自己を位置付けています。

自動車修理業界への早期の接触は明らかにあなたの道を形作りました。あの頃の特定の瞬間を共有できますか？その業界にはAI駆動のソリューションが必要だと気付いたのです。

ある電話が全てを変えた。修理店のオーナーがパニック状態で私に電話をかけてきた。彼は車を修理したが、レーンチェンジシステムがその後故障し、訴訟されることを恐れていた。その瞬間、私はADASシステムをより深く調査し、この見えない複雑さが修理店が独自に解決できない巨大な問題であることを認識した。ADASの修理は、凹みや傷などのように明らかではなく、見落とされることが簡単だった。技術者は作業を文書化し、修理手順を見つけるのに3～4時間を費やしていた。それは、針を探すようなものだった。その時、私はAIが全てのノイズを切り抜けて、技術者に何が必要かを秒単位で提供できることを知った。

MITでのAIおよび集団知能の研究、およびNASAでのシステムレベルの作業は、安全性に重大な影響を与える複雑な環境に早期から触れることができました。これらの経験は、Revvを設立し、車両のキャリブレーションをソフトウェアの問題として解決するというあなたの決定にどのように影響しましたか。

NASAおよびMITでの経験から、私は起業家になるには、ただ速く学び、適切な専門家と周りを囲む必要があることを学びました。この心構えが、私があまり知らない業界に足を踏み入れて、伝統的な方法に挑戦する自信を与えてくれました。

修理店で過ごす時間の中で、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レーンを維持したり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見ました。これは、私がNASAで経験した安全性に重大な影響を与える環境を思い出させました。これは命を救うテクノロジーですが、修理店では紙の手順と古いシステムで管理していました。私はすぐに、これは機械的な問題ではなくソフトウェアの問題だと気付きました。車は車輪の付いたコンピューターに変わりましたが、サービスするためのインフラストラクチャは追いついていませんでした。これが私がMITおよびNASAで培った起業家精神を取り戻すきっかけとなり、Revvを構築することになりました。外部からの新鮮な視点と実際の作業を行っている技術者の深い専門知識を組み合わせました。

Revvを設立する前に、JetおよびWalmartでのコマースにおける0→1製品の構築で得た教訓は、自動車修理エコシステムのソフトウェア設計にどのように適用されましたか。

私が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す。彼らがいたい場所で会うのではなく、私は数十年間同じように行われてきたことを行っていた、テクノロジーに疎いサプライヤーとメーカー向けに構築していました。你は彼らに全体のシステムを置き換えることを求めることはできません。代わりに、彼らの既存のワークフローにあなたの専門知識を組み込み、彼らが現在行っていること以外の何かを実行する必要がないようにします。

これがRevvの全てのテーゼとなりました。私たちは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、妨げることなく洞察を提供します。しかし、私はJetでの時間から学んだことをもたらしました。AプレイヤーはAプレイヤーを引き付け、最初の日から正しいチームを構築することについて執念的に取り組む必要があります。これをRevvでの採用慣行として根付かせました。私たちが行う作業の何一つは、私たちが構築したオールスターチームなしでは不可能であるからです。

自動車修理は米国で最も大規模で、まだ近代化されていない業界の1つです。Revvを構築し始めたときに、どのような抵抗や懐疑を遭遇しましたか。どのようにしてそれを克服しましたか。

初期の抵抗は大きな課題でした。修理店は40年以上同じように行われてきたため、変化は不快です。しかし、ここが効果的でした。私は彼らにソフトウェアを売り込むのではなく、1つ1つの痛み点を理解することに尽力しました。私は私の電話番号が書かれたカードを配り、「問題があれば私に電話してください」と言いました。彼らは本当に電話しました。私は信頼と知識のデータベースを構築するのに数年を費やしました。

突破口は、彼らに私たちがシステムやワークフローを置き換えることを求めていないことを示したことです。私たちはRevvを彼らの既存のソフトウェアやワークフローに直接統合し、バックグラウンドで実行し、現在のプロセスを妨げることなく何が必要かを提供します。修理店が私たちが彼らの世界を理解し、仕事をより簡単にしていることを実感したとき、懐疑は薄れ始めました。

Revvは、単一のポイントソリューションではなく、ソフトウェア定義車両のオペレーティングシステムとして自己を位置付けます。実用的には、キャリブレーション店舗や修理ネットワークにとって、オペレーティングシステムであるということは何を意味しますか。

これは、私たちが1つの問題を解決しているのではなく、ADASワークフローの全体のインフラストラクチャになっていることを意味します。車がベイに入ると、Revvは既存のツールに接続し、メーカーのデータを直接取得し、技術者に全ての手順を提供します。ステップバイステップの修理手順、必要な全てのキャリブレーション、OEMドキュメント、および保険会社に提出するための請求書を準備します。

私たちは、記録システムから行動システムへと進化しています。技術者に何が必要かを伝えるだけでなく、行政作業も行います。2025年までに、私たちのユーザーの74%が私たちの新製品を採用しており、単一のプラットフォームとして全てのADAS操作をエンドツーエンドで処理するプラットフォームとして私たちをみなしています。これは業界全体で見られる動向と一致しています。私たちの最近のADASベンチマーク調査では、300人のオートボディ専門家が、店内でのキャリブレーションは今後2年間で57%から64%に増加することが分かりました。

車両は、センサー、カメラ、ソフトウェア依存関係で満たされたコンピューターになりました。人間の技術者は現在、どこで最も苦労していますか。AIは、技術者の意思決定を支援するためにどのようにして有意義に貢献できますか。また、技術者からコントロールを奪うことなく、どのようにして支援できますか。

技術者は、最も行政的な負担に苦労しています。センサーをキャリブレーションすることから、メーカーのマニュアルを探すこと、保険会社に提出する報告書を作成することまで、毎ステップが調査され、文書化され、承認される必要があり、手作業の仕事が紙作業で溢れています。見積もりには100～200のアイテムがあり、それぞれが波及効果をもたらします。2023年には、平均的な修理には2～3のキャリブレーションが必要でしたが、現在は5以上です。技術者は作業を文書化し、手順を探すのに3～4時間を費やしていますが、RevvとAIを使用すると、このプロセスは3～5分に短縮されます。

RevvのAIは、全ての複雑さをバックグラウンドで処理し、メーカーのデータに直接接続し、必要な全てのキャリブレーションを特定し、ステップバイステップの手順を提供します。私たちは30万件以上の修理を処理し、5,000以上の顧客が現在プラットフォームを使用しています。文書化のために、技術者は写真を提出でき、Revvは自動的に保険会社に提出する報告書を生成します。私たちのプラットフォームは潜在的な見逃されたステップをフラグし、繰り返しの作業を自動化しますが、技術者は決定を下す際に全面的にはコントロールを維持します。

Revvのモデルは、実際の修理イベント数十万件でトレーニングされています。安全性に重大な影響を与える結果に直接結びつくAIの推奨事項の場合、どのようにしてデータの品質、正確性、コンプライアンスを確保しますか。

私たちにとって、データの品質と正確性は、実世界の修理経験に根ざしたAIに始まります。私たちのモデルは、複数の地域と車両タイプの経験豊富な技術者の洞察に基づいて構築されています。

また、継続的なフィードバックループを構築し、技術者がAIの推奨事項をリアルタイムで検証できるようにします。各キャリブレーションと手順は、特定の車両の正確なOEMマニュアルと技術文書と比較されます。2カ国以上の30万件の修理データベースを備え、プラットフォームは継続的に学習し、改善し、技術者が全プロセスを通じてコントロールを維持します。

Revvは、キャリブレーター、修理ネットワーク、保険会社、OEMシステムを横断します。どのようにして、非常に異なるインセンティブを持つ利害関係者全員に対して、信頼と価値を生み出すAIプラットフォームを設計しますか。

私たちはRevvを、技術者、保険会社、消費者を結びつける結合組織として考えています。したがって、私たちは全員のニーズを満たすように努力しています。

技術者にとって、私たちは管理時間を節約し、見逃されたキャリブレーションを特定することで、見逃された収入を獲得するのに役立ちます。保険会社は、より迅速な承認、正確な文書化、そしてより少ない論争を得ます。消費者は、車がより安全で迅速に返却されることを得ます。私たちが全ての必要なキャリブレーションが実際に完了することを保証するからです。

車両が完全にソフトウェア定義されたプラットフォームに進化し続けるにつれて、Revvにとって3年後の成功とは何を意味しますか。また、修理インフラストラクチャはどのような機能を開発する必要がありますか。

ペースを維持するには、店舗は社内能力、次世代の技術タレントのパイプライン、および修理の精度と効率を確保するための強力なコラボレーションネットワークを必要とします。2029年までに、緊急ブレーキについては全ての新型車モデルで規制が必要になり、店舗は社内でのキャリブレーションでどれだけの価値があるかを理解し始めています。私たちの最近の調査では、74%のオートボディ専門家がADASを利益源として報告しており、60%がADAS収入の増加を『非常に重要』または『重要』と考えています。

私たちがすでに見ているのは、ADASキャリブレーションが独自のカテゴリになり、新しいスペシャリストが毎月登場し、ADAS周りの実際のビジネスモメンタムが築かれ始めていることです。先を見ると、Revvはこのエコシステムの背骨となります。つまり、プラットフォームは、技術者、保険会社、顧客にわたる統一システムとなり、安全でコンプライアントなキャリブレーションを大規模に管理および提供する基準となります。私たちは、ソフトウェア駆動車両の修理方法を定義するインフラストラクチャを構築しています。最終的には、業界の将来を形作る基準を設定しています。

深く根付いた、伝統的にアナログな業界にAIを導入する創業者にとって、共通の間違いは何ですか。また、Revvを拡大する際に、あなた自身が何を学び、どのような仮定を覆す必要がありましたか。

私は早期に学んだことの1つは、問題に焦点を当てることです。解決策ではなく、問題から始めることです。ノイズを切り抜け、顧客が実際に毎日経験する問題を見つけることが重要です。解決策を探すのではなく、問題を理解することです。

私が学ぶ必要があったのは、技術だけが勝利するという仮定でした。業界のワークフローがどれほど根付いているかを私が軽視していました。Revvを2022年に開始したとき、私は技術者と一緒に店舗で時間を過ごし、彼らのワークフローを近くで見て、彼らを妨げていることを理解するために時間を費やしました。これが私に教えてくれたのは、実際の変化は、より優れた技術を実装したり、新しい方法で行うことを彼らに説得したりすることではなく、実際には彼らの既存のワークフローにあなたのソリューションをシームレスに組み込むことによって来るということです。你は彼らに変化を求めません。你は彼らの現在の方法をより良くします。