Avinash Misra、Skan.AIのCEO兼共同創設者 – インタビューシリーズ

Avinash Misraは、SkanのCEO兼共同創設者です。Avinashは生涯にわたる起業家であり、事業をシード段階から流動性のある段階まで成長させてきた実績があります。彼は企業のデジタルトランスフォーメーション分野で成功した事業を構築し、前回の事業はGenpact（NYSE : G）に買収されました。Skanに対するAvinashの洞察は、過去10年間にわたって彼が主導してきた大規模なビジネスプロセストランスフォーメーションプロジェクトから生まれました。 あなたの前職であるEndeavour Software Technologiesは、最終的にGenpactに買収されました。この会社はどのような会社で、学んだ主な教訓は何ですか？ この会社は、フロントオフィスのデジタルトランスフォーメーションの専門家でした。つまり、コンピュータービジョン、チャットボット/自然言語処理（NLP）、エンタープライズモバイルアプリなどの特定のテクノロジーを構築・導入し、顧客対応のビジネスプロセスを改善・変革することに特化していました。 私たちは2つの重要な教訓を学びました。第一に、テクノロジーがそれ自体のためにのみ適用されると、技術的負債とプロセス負債の両方を生み出すことです。第二に、最大の価値は、テクノロジーが共感とデザイン思考のマインドセットを持ってエンドユーザーに具体的にアプローチするときに得られるということです。 Skan誕生の背景にあるストーリーを共有していただけますか？ 「自動化は、自動化が失敗したときに始まる。」一言で言えば、これが私たちの始まりでした。複雑なビジネスプロセス向けにRPAボットを構築したとき、ボットがデプロイされると、そのビジネスプロセスのすべてのニュアンス、順列、例外を考慮していないために、すぐに失敗することを繰り返し目にしました。ボットが失敗するたびに、それは作業のもう一つの欠落した順列となりました。それはデプロイと失敗の終わりのないサイクルでした。 では、なぜ私たちはビジネスプロセスのすべてのニュアンスを知らないのでしょうか？ 私たちがビジネスプロセスのすべてのニュアンスを知らないのは、すべてのプロセス発見が人間のビジネスアナリストによって行われ、彼らがプロセス担当者に作業内容を説明させるからです。人間は、親しみやすさや習慣的・日常的な感覚を持つ物事を説明する際に、驚くほど信頼性が低いのです。これらは、彼らがうまく実行できるが、必要な正確さで説明することは決してできないことがよくあります。したがって、私たちはSkanを構築し、人間にインタビューして文書化するのではなく、実際の作業を観察し、その作業とプロセスを理解するようにしました。 Skanは部分的にプロセス発見プラットフォームです。読者のためにプロセス発見とは何かを定義していただけますか？ プロセス発見は、プロセスが運用レベルまたは構造レベルでどのように機能するかを発見または学習する行為を指す広義の用語です。これは、数百または数千人の作業員、数十のソフトウェアアプリケーション、複雑なワークフローが関与する、人間とシステムの相互作用を含むプロセスでは特に困難です。良い例は、クレーム管理プロセスです。 今日、Skanは実際にはプロセス発見プラットフォーム以上のものです。Skanは、作業に対する深い理解（プロセス発見）を生成し、プロセス所有者や変革リーダーが、顧客体験、収益、コストなどのビジネス成果を推進するKPIを測定、分析、改善するための高度な分析を提供します。私たちはこのより広範な能力を、プロセス・インテリジェンス、またはデータの体系的な収集とエンドツーエンドのプロセス、そしてその知識をビジネス成果の制御や学習、理解、意思決定に応用することと呼んでいます。 Ernst & Youngが実施した調査によると、自動化プロジェクトの30％から50％が失敗しています。なぜこれほど高いとお考えですか？ 私たちの顧客との協業に基づくと、自動化の成功に対する主要な障害の一つは、自動化プロジェクトのライフサイクル全体にわたるKPIの現状に対する可視性の欠如であることがわかります。 例えば、自動化プロジェクトを適格化するためには、現状のKPIをベースライン化し、ビジネスケースを構築する必要があります。実験段階では、テクノロジーパターンを特定し、現状のKPIに基づいて目標（将来像）のKPIを定義する必要があります。設計、開発、テスト、および運用化の段階では、解決すべき問題の根本原因に合わせる必要があります。 最後に、投資回収と利益実現を測定する検証段階では、目標KPIへの追跡可能性が必要です。したがって、このライフサイクル全体を通じて、現状のKPIと根本原因に対する透明性と追跡可能性が要求されます。しかし、Forrester Research（2021年）によると、プロセスがどのように機能するかを完全に把握していると回答した組織はわずか16％です。自動化プロジェクトが価値を提供するのに苦労するのも不思議ではありません。 Skanが監視対象となる人々のプライバシーや機密ビジネスデータを保護するために取っている手順について説明していただけますか？ 私たちは人を監視していないことに注意することが重要です。私たちは作業の特定の要素（画面全体ではなく）のみを観察します。これらの要素は、事前に定義された特定の作業アプリケーションです。 とはいえ、観察されるあらゆるアプリケーションについて、すべての機密作業データは編集されます。また、作業を行った人物とプロセスとの関連を匿名化する機能もあります。プロセスで働く個人の名前も匿名化することができます。 Skanが機械学習、特に深層学習をどのように使用しているかについて議論していただけますか？ Skanは、機密情報の匿名化（テキストデータと画像データの両方）、低レベルイベントからビジネス活動への抽象化、プロセスグラフの推論、プロセス変異の発見など、さまざまな問題に対処するために、いくつかのAIおよび機械学習アルゴリズムを組み込んでいます。 このプロセスから得られた実用的な洞察の例をいくつか挙げていただけますか？ Skanは、プロセス所有者や変革リーダーが、ビジネス成果を推進するKPIを測定、分析、改善するのに役立ちます。洞察の例としては以下のようなものがあります： 有効性：

• 生産単位コスト
• リソース（労働力）利用率
• NPSの改善

効率性：

• 自動化の発見
• 初回合格率
• プロセス遵守
• キャパシティ（労働力）計画
• プロセス変動の低減

プロセス・インテリジェンスの将来に対するあなたのビジョンは何ですか？ プロセス・インテリジェンスの将来に対する私たちのビジョンは、人々の働き方を変革し、生産性を向上させ、彼らが持つ可能性を最大限に発揮できるようにすることです。 今日、世界の仕事のピラミッドは、付加価値のないタスクの広い基盤と、付加価値のあるタスクの非常に狭い頂点を持っています。私たちのビジョンは、プロセス発見によってこのピラミッドを逆転させることです。 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、Skanを訪れてください。