Celine Haaverstad、SoftSync AIのCOO – インタビューシリーズ

Celine Haaverstad、SoftSync AIのCOOとして、AIエージェントと自動化を中心とした新しい顧客関係管理アプローチの開発をリードしています。彼女の仕事は、CRMシステムが手動データ入力や繰り返しの管理に依存しすぎないようにしつつ、権限、顧客データ、そして自律的なアクションに対する適切なコントロールを維持することにあります。Haaverstadは、AIを単独のチャットボットとして追加するのではなく、日常業務フローに直接統合するアプローチを提唱しており、敏感な判断や顧客への約束、判断を要する行動については人間が責任を保持すべきだと述べています。SoftSyncの公式ウェブサイトでは、Haaverstadが同社のCOOであることが明記されています。

SoftSync AIは、ノルウェーで開発されたCRMプラットフォームで、顧客レコード、メール、会議、営業パイプライン、フォローアップワークフローを単一のワークスペースに統合します。そのAutopilotシステムはバックグラウンドで繰り返しタスクを実行でき、MCPサーバーによりChatGPT、Claude、Geminiなどの外部AIアシスタントがCRMデータと直接やり取りし、ユーザーの既存のアクセス権を用いて許可されたアクションを実行できます。SoftSyncはまた、直接的なメールおよびカレンダー接続と、従来型ソフトウェア統合向けのREST APIも提供しています。同社は、顧客データがストックホルムのMicrosoft Azure上のEU内で保存・処理され、販売もAIモデルの学習にも使用されないと述べています。

SoftSync AIの起源について教えてください。従来のCRMシステムのどのような問題が、チームにAIを中心とした根本的に異なるものを構築する機会があると納得させたのでしょうか？

SoftSyncはシンプルな観察から始まりました。営業活動があまりにも多くの分断されたツールに分散していたのです。リードはLinkedInで始まり、スプレッドシートに移行し、メールで続き、カレンダー予約となり、会議メモが生成され、最終的にCRMに入力される必要があります。

従来のCRMは固定された構造と大量の手動管理を前提に構築されることが多く、チームはプロセスをシステムに合わせる必要があり、管理者がフィールドを変更するのを待ち、ツール間でコンテキストを繰り返しコピーしなければなりません。

私たちは、実際の業務フローに沿った営業ワークスペースを構築したいと考えました。リードの取得、会話の継続、ミーティングの実施、出来事の記録、次のアクションの明確化です。このシステムにおいてAIは、別個のチャットボットになることなく管理上のハンドオフを排除できる点で価値があります。

SoftSyncは有料プラン内にAssistant、Autopilot、API、MCPといった機能を含み、容量はシート数、レコード数、グループ数、メールボックス接続数、月間アクティビティなどでスケールします。なぜ自動化を製品のコア部分に据え、上位のアドオンとして限定しなかったのですか？

重要な区別はエージェントとその実行する作業量です。Autopilotは製品のコアワークフローの一部であるべきで、ワークスペース内のレコード、フィールド、権限、会話、プロセスを理解したときに自動化は最も有用になります。

自動化を最大規模の顧客だけの贅沢にしたくありません。現在のモデルでは、コアCRM、Assistant、Autopilot、API、MCPの機能は有料プランに含まれています。顧客に応じてスケールするのは容量と使用量であり、シート数、レコード数、グループ数、メールボックス接続数、月間アクティビティです。

これにより、顧客は製品へのアクセスを予測可能にしつつ、使用量を公平に計測できます。大規模チームや高ボリュームのワークフローは、より多くの容量やカスタム上限を持つプランへ移行し、最も有用な機能が上位権限層の背後に隠されて除外されることはありません。

顧客を埋め込み型チャットボットに限定するのではなく、SoftSyncはMCPサーバーを稼働させ、ChatGPTやClaudeなどのアシスタントがCRMと直接連携できるようにしています。このアーキテクチャにより、従来の埋め込み型AIアシスタントではできないことは何ですか？

埋め込み型チャットボットはベンダーが選択したインターフェースとモデルに制限されます。MCPは、ChatGPTやClaudeといったアシスタントに、ライブのSoftSyncワークスペースと連携する標準的な方法を提供します。

つまり、アシスタントはCRMに既に存在する顧客レコード、関連アクティビティ、カスタムオブジェクト、フィールド、ビュー、ノート、許可されたワークフローを利用できます。質問に回答したり、ミーティングブリーフを作成したり、レコード更新を提案したり、ユーザーがコンテキストを別のチャットに手動でコピーすることなく、サポートされたワークフローを開始したりできます。

重要な点は、埋め込み型アシスタントが決してアクションを取れないということではなく、MCPが顧客により多くのアシスタント選択肢、よりオープンなアーキテクチャ、そしてCRMの記録システムへの直接接続を提供することです。

お客様のMCP実装は、AIアシスタントがツールを使用し始める前にSoftSyncの動作方法に関する運用ガイダンスを提供します。このコンテキストが重要な理由は何ですか、またビジネスシステムと連携する際にエージェントをより信頼できるものにするために何を学びましたか？

ツールスキーマは操作が受け付ける内容を説明しますが、CRMを安全に使用すべき方法を完全に説明しているわけではありません。

ツールを使用する前に、SoftSync はライブワークスペーススキーマの発見、内部フィールド名の使用、関連レコードの解決、権限の確認、メール送信などのアクション順序の遵守といった運用ガイダンスを提供します。

このコンテキストにより、エージェントはテーブルやフィールド、レコード ID、リレーションシップ、受信者を推測する可能性が低くなるため、信頼性が向上します。より広い教訓として、信頼できるエージェントにはツールへのアクセスだけでなく、ビジネスルールや境界、検証手順が必要です。

AI エージェントにレコード作成、取引の移動、メール送信、顧客データの変更といった実行権限を与えることは、制御に関する重要な課題を提起します。SoftSync は、エージェントが実際の操作を行う際に、権限、確認、その他の安全策にどのように取り組んでいるのでしょうか？

SoftSync は、エージェントに CRM の権限を回避する別ルートを提供しません。接続はユーザーアカウント、OAuth、ワークスペースメンバーシップ、グループアクセス、ロールを使用します。閲覧者がアシスタントに接続されたからといって、編集者になることはありません。

また、まず読み取りのワークフローを推奨します。正確なレコードを特定し、現在の状態を確認し、変更を提案し、対象、値、受信者、影響をレビューした上で承認します。

リスクの高い作業については、システムが人間のレビューや確認を要求できるようにします。これは、顧客向けメールの送信、取引ステージの変更、機密レコードの修正、個人メールボックスの使用、外部操作の開始などに特に重要です。オートパイロットは繰り返し可能なチェックやリマインダーに適していますが、曖昧で不可逆的、または関係性に敏感な判断は人が責任を持つべきです。

オートパイロットはバックグラウンドでルーティン作業を処理するよう設計されています。どのような CRM ワークフローが自律実行に特に適しており、どこで人間が確実に関与すべきだと考えますか？

明確なトリガー、明確な入力、繰り返し可能な結果がある作業です。例としては：

• 取引が沈黙したときにオーナーにリマインドする
• 高額案件が作成されたときに販売担当者に警告する
• 受信メールを分類・振り分けする
• 提案書送付後にフォローアップを作成する
• スケジュールに従ってレコードをチェックする
• 既知の条件が満たされたときに担当者に通知する

判断が必要なタスク、不確かな本人確認、顧客向けの約束、機密ステージの変更、削除、または簡単に元に戻せない外部アクションが含まれる場合は、人間が確実に関与すべきです。目的は責任を排除することではなく、責任ある判断の周辺にある反復作業を削減することです。

SoftSync は AI アシスタントを統合層として位置付け、数百もの個別コネクタを経由させようとしません。このモデルはどこまで拡張でき、従来の API や専用統合が依然として優位に立つ領域はどこでしょうか？

MCP は、ワークスペースを構造化された権限付きツールとして公開することで、アシスタント主導の作業の幅広いクラスをカバーできます。個々のアシスタントごとに別個のカスタムインターフェースを用意する必要がありません。

特に質問への回答、レコード作業、ミーティング準備、ワークフロー実行、自然言語コンテキストが有益なアクションに有用です。また、該当アカウントと権限が利用可能な接続された操作でも機能します。

従来の API や専用統合は、決定論的で高ボリューム・低レイテンシーな処理、継続的同期、厳格なサービスアカウント管理、Webhook、バルクデータ移動、または AI アシスタントが関与すべきでないシステムに適しています。私たちの立場は「すべてを AI 経由にすべき」というものではなく、各ジョブに最もシンプルで信頼できる接続を選択すべきだということです。

SoftSync は単一のモデルプロバイダーに顧客を縛らず、複数の AI アシスタントと連携できるよう設計されています。OpenAI、Anthropic、Google などのモデルが進化し続ける中で、エージェント型ビジネスアプリケーションの長期アーキテクチャにおいてモデル独立性はどれほど重要でしょうか？

ビジネスアプリケーションは、好みの AI モデルが変わるたびに顧客がデータやワークフローを再設計しなければならないべきではありません。SoftSync は、レコード、スキーマ、権限、ワークフロー、監査要件といった永続的な層をワークスペース内に保持し、異なるアシスタントが共通インターフェースを通じて作業できるようにします。

これにより顧客は選択肢が広がり、モデルエコシステム全体の進歩から恩恵を受けられます。一方で、モデルプロバイダーはツール使用方法、承認フロー、コンテキスト上限、信頼性、コストなどで差異があります。モデル独立性は、すべてのモデルが同一に振る舞うと見せかけることではなく、顧客のビジネスシステムを特定のプロバイダーから切り離すことを意味します。

AI エージェントが顧客データを積極的に操作できるようになると、データは特に機微になります。SoftSync は欧州の顧客向けにプライバシー、データレジデンシー、ガバナンスにどのように取り組みつつ、AI が有用な作業を実行できるだけのアクセス権を提供しているのでしょうか？

出発点は最小権限アクセスです。各ユーザーは自分のアカウントに接続し、アシスタントはそのアカウントが既に持っているワークスペースとグループの権限を継承します。プライベートグループはプライベートのまま、閲覧者は読み取り専用のまま、接続されたメールボックスやカレンダーはそれぞれのアクセス制御の対象となります。

SoftSync AIは、EU内のストックホルムにあるMicrosoft Azure上でホストされています。顧客データを販売したり、顧客データでAIモデルを学習させたりすることは決してありません。すべてのサブプロセッサーも、運用されている地域と共に一覧化されています。

アクセスとアクションも分離しています。アシスタントはレコードを読むことはできても変更は許可されない場合があり、接続されたワークフローは実行前に追加の入力や人間の確認が必要になることがあります。機密性の高い作業では、チームは読み取り専用のリクエストから開始し、結果を元のレコードと照合して検証できます。

製品全体の原則は、データ最小化、明示的なアクセス、ユーザーレベルの認証、制御された可視性、レビュー可能なアクション、そして接続アカウントの明確な取り扱いです。会議の録画には、適切な参加者への通知と、適用される同意およびプライバシー法への遵守も必要です。

数年先を見据えて、従来のCRMを手動でデータ入力し、取引ステージを更新し、フォローアップタスクを作成するという考え方はほぼ消えると予想しますか？AIエージェントがその運用作業の多くを担当する場合、CRMは何になるのでしょうか？

手動のCRMが完全に消えるわけではなく、その役割は変わります。人々は日常的な更新作業に費やす時間を減らし、重要なコンテキストや例外、意思決定のレビューにより多くの時間を割くべきです。

CRMは共有されたコンテキストとアクション層へと変わります。顧客の履歴、コミュニケーション、会議、所有権、権限、ワークフロー、次のステップがつながった場所です。エージェントは情報を取得し、記録を最新に保ち、注意が必要な作業を特定し、バックグラウンドで繰り返し可能なプロセスを実行できます。

人間は依然として関係性、判断、約束、価格設定、重要な意思決定を所有します。将来のCRMは、常に人が維持するデータベースというよりも、人が監督する信頼できる運用システムに近くなります。

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