エシャン・ジャヤマンネ、Kraneの創設者兼CEO – インタビュー・シリーズ

エシャン・ジャヤマンネ、Kraneの創設者兼CEOは、建設業界における深い専門知識と、エンジニアリング、分析、テクノロジーのバックグラウンドを組み合わせています。Kraneを2023年に設立する前に、彼はマイクロソフト、チーバロン、UCSF、カルトランスなどの組織のために主要プロジェクトに取り組み、生産性の向上、サプライチェーンの最適化、リーン建設、運用の効率化に焦点を当てました。複雑な建設プロジェクトを管理することで、彼は業界の恒久的な調整と調達の課題を明らかにし、チームがより良い決定を下し、コストのかかる遅延を減らすのに役立つテクノロジーを構築することを決意しました。

Kraneは、調達、材料管理、プロジェクト運用全体で可視性と調整を向上させるために設計されたAIパワーの建設サプライチェーン・プラットフォームです。プラットフォームは、材料追跡、サプライヤー管理、リスクの特定、請求書の調整などのタスクを自動化するためにAIエージェントを使用し、建設チームが遅延を減らし、効率性を向上させるのに役立ちます。大規模プロジェクト、たとえばデータセンター、ヘルスケア施設、インフラストラクチャ開発に焦点を当て、Kraneは建設業界の最も断片化され、データ密度の高いワークフローの一つを近代化することを目指しています。

あなたは、建設エンジニアリング、生産分析、プロジェクト最適化、大規模インフラストラクチャプロジェクトにわたる経験を積んだ後、Kraneを設立しました。調達の遅延、材料追跡の問題、断片化されたワークフローが主要プロジェクトに与える影響を直接見てきた後、AIが数十年間建設業界が苦しんできた問題を解決できるということをあなたが信じるようになった具体的な瞬間は何でしたか?

私は、複雑なエネルギー、インフラストラクチャ、データセンター・プロジェクト、たとえばマイクロソフトやチーバロンのような企業のプロジェクトをリードすることに10年以上を費やしました。プロジェクトの規模に関係なく、同じ課題に直面しました。チームは提出書類、材料のリリース、納入の調整に手間取り、コストのかかる遅延を引き起こしていました。

AIが差を生み出せることを信じるようになったのは、建設チームが依然として断片化されたスプレッドシート、電子メール、電話で作業を管理しているのを見たからです。建設チームは専門知識が不足しているのではなく、情報を断片化されたワークフロー全体で追跡しすぎていました。

最近のAIの進歩により、建設仕様書、図面、スケジュール、調達記録を読み取り、多くの調整タスクを自動化することが可能になりました。そこで、AIがプロジェクトチームの運用上の負担を軽減し、建設に集中できる時間を与えることができるということが明らかになりました。

そのアイデアが最終的にKraneになりました。今日、プラットフォームは北米で170億ドル以上の建設プロジェクトを管理し、AIネイティブの建設運用クルーを拡大し続けるために900万ドルのシードラウンドを調達しました。

建設業界は、金融やソフトウェアなどの業界に比べてテクノロジーの採用が遅れてきました。なぜ今回のAIの波は異なるのか、業界はなぜ今やりがいがあるのか?

業界は、プロジェクトの複雑性の増大と労働力不足の両方に直面しています。データセンター、ヘルスケア施設、その他の大規模プロジェクトの需要と複雑性は、建設サプライチェーンに今まで以上の圧力をかけています。同時に、経験豊富な専門家は、後継者が育たないうちに引退しています。

ChatGPTのようなツールは、AIが実際に何ができるかを実用的な、使いやすい方法で示してくれました。そのことで、AIソリューションの採用が加速され、建設業界を含む特定の業界向けに構築されました。

現在、建設チームは、エラーの余地が少ない大規模で複雑なプロジェクトをより短い期間で納期通りに完了する必要があります。同時に、不安定で予測が難しいサプライチェーンを管理する必要があります。那がAIに興味を持つ理由です。業界は、テクノロジーを採用するためにテクノロジーを採用しているのではなく、複雑性を管理し、可視性を維持し、プロジェクトを進めるための実用的な方法を探しています。

Kraneは、建設サプライチェーンを管理するためのAIネイティブ・プラットフォームであると説明しています。一般の人々が気づいていない、調達、提出書類、納入、サプライヤーの調整における最大の非効率性は何ですか?

ほとんどの人は、建設調達が依然としてスプレッドシート、電子メール、電話、手動でのフォローアップで行われていることに驚かれるでしょう。大規模プロジェクトには数百の材料、数十のサプライヤー、数千の文書、そして不断に変更されるスケジュールが伴いますが、多くの調達決定は依然としてベンダーの見積もり、過去の経験、市場状況に関する仮定に基づいて行われています。

Kraneで実行されているプロジェクトを調べたところ、多くのコストのかかるスケジュールの遅延と予算超過は、数か月前に行われた調達決定に遡ることができることがわかりました。課題は、リスクを早期に特定し、対処することです。

私たちのデータでは、調達リスクは平均で47日前にプロジェクトスケジュールに表れる前に現れます。つまり、チームはリスクが明らかになる前に数週間の時間が経過する可能性があることを意味します。

それが私たちがProcurement OSを立ち上げた理由です。Kraneの新しいProcurement OSモジュールは、調達ワークフローにライブ・サプライチェーン・インテリジェンスを直接組み込みます。Kraneはすでに170億ドル以上の建設プロジェクトで材料の日々の流れを管理しているため、リアルタイムでリードタイム、サプライヤーのパフォーマンス、提出書類サイクル、材料の可用性をキャプチャできます。

Procurement OSは、プロジェクト仕様から重要な材料を自動的に特定し、リアルタイムのリードタイムをベンチマークし、サプライヤーを実際のパフォーマンスに基づいてスコア付けし、入札を授与する前に入札をコンプライアンスに基づいてフィルタリングします。建設業界を、仮定による調達から証拠に基づく調達へと変えていきます。

多くのAI企業は、インサイトを生成することに焦点を当てていますが、Kraneはタスクの実行を可能にするAIエージェントに向けて進化しているようです。建設ワークフロー内でのAIの役割は、アシスタントからオペレーターへの進化をどのように見ていますか?

私たちは、建設におけるAIの次の進化は、情報を提供することから作業の実行を支援することへの移行であると考えています。建設プロジェクトは大量のデータを生成しますが、問題を特定することは最初のステップにすぎません。チームは依然としてサプライヤーを調整し、リードタイムを検証し、提出書類を管理し、材料の流れを維持する必要があります。

それが私たちがAI建設クルーを構築した理由です。各エージェントは材料ワークフローの一部を所有しています。

• Milo は、仕様書、図面、スケジュールを完了した提出書類および調達ログに変換します
• Arlo は、断片化されたスケジュール、提出書類、調達ログを1つのシステムに接続し、事前建設チームに調達戦略を提供します
• Chase は、提出書類の優先度、リードタイム、材料のステータスを確認するために取引先パートナーとフォローアップします
• Lana は、提出書類テンプレートとQCを作成し、GCと取引先パートナーが提出書類パッケージの品質を向上させ、提出書類を時間通りに提出できるようにします
• Rio は、納入スケジュールを自動化し、コンフリクトを防ぎ、機器の使用状況を分析します
• Theo は、見積もり比較、入札依頼の作成から納入までの調達プロセスを管理します

人間は依然として重要な決定を下しますが、AIは歴史的にプロジェクトチームの1日の大部分を消費していた作業を処理します。

データセンターはKraneの主要な焦点領域の1つになりました。AIの需要が世界的なデジタルインフラストラクチャの建設ブームを推進する中で、従来のプロジェクト管理ツールが処理しづらい新しいサプライチェーンの課題は何ですか?

データセンターは従来の調達プロセスの限界を露呈しています。

これらの施設を支える多くの重要なコンポーネントには、非常に長いリードタイムがあります。パワートランスは3〜5年かかり、Medium-voltageスイッチギアは60週間を超えることがあります。同時に、電気機器や機械装置はプロジェクトの保証最大価格の最大75%を占める可能性があり、調達決定は巨大な財務的結果をもたらします。

従来のプロジェクト管理ツールは、決定が下された後にプロジェクトのステータスを追跡するように設計されています。サプライヤーのパフォーマンス、リードタイムの変化、サプライチェーンの制約に関するリアルタイムの可視性を提供しません。

Procurement OSはこれらの課題に対処します。アクティブなプロジェクトからのライブ・サプライチェーン・データを活用することで、チームは過去のプロジェクトではなく、現在の市場状況に基づいて調達決定を下すことができます。

AIエージェントの最大の懸念の1つは信頼性です。建設業界では遅延やミスが数百万ドルもの結果をもたらす可能性がある中で、自動化と人間の監視のバランスをどのようにとりますか?

信頼性は重要です。建設上の決定には、実際のスケジュールと予算の結果があります。

私たちの哲学は、AIが調整を担当し、人間が判断と意思決定を担当するというものです。KraneのすべてのAIアクションには信頼度スコアが含まれており、重要な決定には人間の承認が必要であり、活動は監査ログを介して記録されます。チームはシステムが何をしているか、またなぜそうしているのかを可視化できます。

信頼性のもう1つの側面は結果です。Kraneのポートフォリオ全体で、ジョブサイトに到達する前に2,000以上のサプライチェーン・リスクを追跡し、顧客が92%の納期通りに納品を達成するのに役立ちました。チームがリスクを早期に特定し、調整が速やかに行われるのを一貫して見ている場合、信頼性は自然と生まれます。

建設プロジェクトには、多くの場合、断片化されたシステムで作業する数十の請負業者、サブ請負業者、サプライヤー、利害関係者が含まれます。真の単一の真実源を作成することはどれくらい難しいですか?また、AIはそれを可能にする上でどのような役割を果たしますか?

これは建設業界で最も難しい問題の1つです。

平均的なプロジェクトには、複数の利害関係者とシステムにわたる情報が含まれています。総合請負業者、サブ請負業者、オーナー、サプライヤー、コンサルタントはすべて、異なるデータソースで作業しており、ギャップ、矛盾した情報、遅延を生み出しています。

AIは重要な役割を果たします。AIは、チームがプロジェクトの現在の状態をリアルタイムで見ることができる単一の環境に、スケジュール、図面、調達ログ、提出書類、納入、サプライヤーのコミュニケーションを結び付け、解釈することができます。

全員が同じ情報で作業している場合、チームはプロジェクトのライフサイクル全体でより迅速に、より情報に基づいた決定を下すことができます。同様に重要なのは、組織が1つのプロジェクトから学んだ知識を別のプロジェクトに適用できるようにすることです。従来、多くの知識はスプレッドシート、電子メール、個々のチームメンバーの経験に基づいていたため、次のプロジェクトに引き継ぐことが難しかったです。プロジェクト全体でサプライチェーン・データをキャプチャし、構造化することで、Kraneはチームが調達と計画の決定を改善するのに役立ちます。

Kraneは、業界で既に使用されているプラットフォームと統合することを選択しています。建設AIの将来は、既存のソフトウェアエコシステムの強化によって構築されるのでしょうか?それとも、建設のために完全に新しいオペレーティングシステムによって構築されるのでしょうか?

近い将来、強化は不可欠です。

建設会社は、Autodesk、Procore、Microsoft (MSFT ) Project、CMiC、SharePoint、Trimble Viewpoint、Oracle Primavera P6などのプラットフォームに大量の投資をしています。これらのシステムを置き換えることを求めることは現実的ではなく、実際には必要ありません。

私たちのアプローチは、チームがすでに使用しているツールと統合し、AI駆動の調達、材料管理、サプライチェーン調整のための接続レイヤーを作成することです。これにより、顧客は、AIの利点を享受しながら、既存のワークフロー内で作業を続けることができます。

将来的には、AIネイティブ・システムがさらに多く登場すると思います。しかし、成功する企業は、顧客にすべてをやり直すことを強要するのではなく、より広い建設テクノロジー・エコシステムに自然に適合するものになります。

より広いAI業界は、エージェント・ワークフローに向けて急速に進化しています。建設業界で実行可能なロジスティクスと実世界の実行が重要である他の業界は、AIエージェントの展開からどのような教訓を学ぶことができますか?

1つの教訓は、AIが運用データに接続されていると、はるかに価値のあるものになるということです。

Procurement OSは、理論的な建設サプライチェーンのモデルに基づいていないため機能します。アクティブなプロジェクトで材料が実際に移動している方法に基づいて構築されています。Kraneで行われるすべての決定は、将来のプロジェクトの実行を改善するのに役立つデータを生成します。

私たちは、ヘルスケアシステムから業界最大の請負業者であるBoldt、HITT Contracting、UCSF Health、Juneau Constructionまで、さまざまな顧客と協力しています。彼らは、単にインサイトを生成するAIではなく、チームがより良い決定を下し、作業をより効率的に実行するのに役立つシステムを探しています。

もう1つの教訓は、実行が重要であるということです。問題を特定することは役立ちますが、問題を解決することが価値の創出にあります。物理的な運用やロジスティクスが重要な業界では、AIは組織が行動を起こすのを支援する必要があります。

5年先を見て、完全にAI調整された建設プロジェクトはどのようなものになりますか?人間が依然として下すべき決定は何ですか?また、どの部分のプロジェクト実行は、知的システムが自律的に管理することが期待されますか?

私は、AIが建設サプライチェーン全体に深く組み込まれることを見ていると思います。

反復的で、管理的で、プロジェクトチームの1日の大部分を消費するタスクは、ますます自動化されるでしょう。

私たちはすでに、Procurement OSとAI建設クルーでその方向に向かって進んでいます。ビジョンは、プロジェクトごとに学習し、チームがプロジェクトライフサイクルの早期により良い決定を下すのを支援するシステムです。

ただし、建設業界は常に人間のビジネスです。プロジェクト戦略、ステークホルダー管理、商業上の交渉、および主要なトレードオフの決定は、人間の判断と経験を必要とします。AIは、より多くの運用上の重労働を処理し、人間がリーダーシップ、関係、意思決定に集中できるようにします。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございます。詳細については、Kraneを訪けてください。