メイクのCEO、ファビアン・ベイト – インタビュー・シリーズ

ファビアン・Q・ベイトは、メイクのCEOであり、2022年4月から同社のグローバル展開と製品の進化を牽引してきた。メイクに参加する前は、プロセス・マイニングの市場リーダーであるCelonisでシニア・リーダーシップを担い、同社を主要なエンタープライズSaaSプロバイダーに成長させた。ベイトは、AIと自動化の統合を通じてイノベーションを推進することで広く認知されており、Treetop Medicalのアドバイザー、インベスター、取締役としてスタートアップ・エコシステムに積極的に参加している。

メイクは、彼が率いる会社で、強力なノーコード・オートメーション・プラットフォームであり、ユーザーが2000以上のアプリとサービスを接続して視覚的にワークフローを構築できる。直感的なドラッグ・アンド・ドロップ・インターフェイスと、メイク・グリッドやAI駆動ロジックなどの高度な機能を備え、チームが任意の複雑さのオートメーションを設計してデプロイできる。すべての規模の組織に信頼されているメイクは、ビジネスが運用を合理化し、プロセスを拡大し、より迅速にイノベーションできるようにする。

あなたはCelonisとメイクの両方でハイ・グロース・ジャーニーを牽引してきた。振り返ってみると、ノーコード・ムーブメントに最初に惹かれたのは何だったのか？そして、これがテクノロジーが構築される次の大きなシフトであると確信したのはいつだったのか。

Celonisにいたとき、私は製品とプロセスに深く感銘を受けた。プロセス・マイニングをビジネス・ゲーム・チェンジャーに変えることができた。テクノロジーが企業の運用と意思決定を根本的に変えることができることを示した。

メイクに参加したとき、私は同じスパークを感じることができた。ノーコード・オートメーションの視覚的なアプローチが仕事のやり方を革命的に変える可能性がある。データをインターフェイスAからインターフェイスBにコピーするようなタスク、またはファイルをここにドラッグしてカードをそこに移動するようなタスクは、運用をスムーズに維持するために不可欠である。しかし、高度なスキルを持つチームがこれらの繰り返し、退屈なタスクに時間を費やすことは、彼らの知性やエネルギーを最もよく利用する方法ではない。

オートメーション（特にノーコード・オートメーション）は、これを変える。チームを繰り返し作業から解放し、これらのタスクが効率的に実行されることを保証する。ドメイン・エキスパート（伝統的なコーディングの背景を持たない人々）が自分でソリューションを作成できるようにする。これは、職業市場を変え、ビジネスの優先順位を変え、人々が運用をより創造的に行うことを可能にする。

私が最も興奮するのは、ノーコードが産業の発展を加速し、より合理化された効率的なプロセスを作成する方法である。単なるツールではなく、テクノロジーの創造とビジネス・イノベーションの未来を表す。これが、私がこれがテクノロジーが構築される次の大きなシフトであると確信する理由である。

AI駆動のノーコード・プラットフォームがソフトウェアの創造を民主化していることを目撃しています。オートメーションとアクセシビリティの交差点で最も興奮するのは何ですか。

ソフトウェアの創造の真正な民主化が、私がオートメーション・インダストリーで最も興奮することである。オートメーションとアクセシビリティを組み合わせることで、これらのプラットフォームはすぐに、技術的な背景に関係なく、誰でもソリューションを迅速に、直感的に構築できるようにするだろう。

AIは、データ処理やワークフロー最適化のような複雑なタスクを簡素化する新しい次元をノーコードに追加する。つまり、ユーザーは単に繰り返し作業を自動化するのではなく、人間の言語を使用してインテリジェントなオートメーションを構築できる。つまり、これまで不可能だったことである。

この民主化はイノベーションを加速する。ビジネスは、専門の開発者に大きく依存することなく、変化する市場のニーズに迅速に対応できる。焦点は、単に「ソフトウェアを構築する」ことから、創造性を解放し、組織のすべてのレベルで実際の問題を解決することにシフトする。

ノーコードの役割は、AIエージェントやリアルタイム・アダプティブ・ワークフローが普及する時代にどのように進化するのか。エンタープライズ・テクノロジーでは、コーディングは将来必須ではなくなりますか。

私たちの哲学は、ノーコードよりも「視覚的」であることである。ノーコードは手段にすぎない。もし人々がコードよりも人間の言語を好むのなら、これもノーコードである。ただし、私たちが本質的に信じているのは、自動化されたワークフローを視覚化して、柔軟性とスケーラビリティを実現できることである。これがメイクが優れているところである。

焦点は、技術的なスキルを持っているかどうかではなく、ビジネス・プロブレムを理解し、学習意欲があるかどうかにある。以前は、ビジネス・プロブレムを理解する人と技術的な専門知識を持つ人が必要だったが、現在はこれらを統一できる。ただし、これはビジネスにとってだけではなく、従業員にとっても変革的である。従業員は、関連性を維持し、適切なスキルを持っていることを保証することが容易になる。このシフトは、将来の労働力に必要なスキル・セットを再定義している。多くの組織はすでに、ノーコードの機能に対応するための役割を設けている。

メイクは、ソロ・ファウンダーから大企業まで、幅広いユーザーをサポートしています。現在、どのユーザー・グループがプラットフォームで最もイノベーションを推進していますか。彼らはAIをどのように違って使用していますか。

メイクは、常に「イノベーター」、つまり技術的に意識が高く、成果にこだわるビルダーをエンパワーするプラットフォームである。AIの時代に、より多くの人がこのマインドセットを採用し、AIとオートメーションの力を発見している。小規模チームは、通常、最初に実験し、リード・スコアリング、コンテンツ・ジェネレーションなどにAI駆動のフローを設定する。しかし、大企業もAIを大規模に展開し始めていることが本当に興奮する。

例えば、Stellantis &You UKは、メイクを使用して、顧客のセンチメントをリアルタイムで分析する二重方向のメッセージング・オートメーションを実現している。すでに18,000以上の会話を自動的に閉じ、151時間の手動作業を節約し、顧客の満足度を高めた。これは、単に賢いオートメーションだけではない。AIが実際の運用上の利益をもたらしている。

「イノベーター」の台頭について話しました。ノーコード・ユーザーがメイクとAIの統合を使用して構築した、最も説得力のあるユース・ケースは何ですか。

メイクは、視覚的なインターフェイスを提供し、ノーコード・ユーザーが複雑なワークフローを構築できる。従業員は、ITに頼ることなく、小さなことから始めることができる。メイクは、ユーザーがただ始めることができる。

メイクは現在、35万を超える組織をサポートしています。AI駆動のワークフローを最も迅速に採用している業界または部門はどれですか。なぜですか。

最近、テクノロジー・リーダーは、迅速に、効率的に、最小限のオーバーヘッドで拡大する方法を探している。したがって、すべての業界と部門、つまりマーケティング、セールス、人事、財務、運用などで、AI駆動のワークフローの採用を目撃する。

これらのチームにとって、成功は、変化に迅速に対応し、ワークフローを適応させ、ビジネス・プロセスを自動化してボトルネックを除去する能力によって測られる。

LLMの使用が過去数年で爆発的に増えたため、コンテンツ生成に依存するビジネス機能、つまりマーケティングのパーソナライズされたコピーからカスタマー・サポートのメール・リプライまで、大きな初期の利益が得られた。

しかし、これらのモデルが成熟するにつれて、より洗練されたアプリケーションを目撃する。すべての規模の組織は、コンテンツの生成だけでなく、意思決定の権限をAIエージェントに委任し、行動を起こす権限を与えている。これは、決定を下し、以降のプロセスを実行する必要がある機能で、ルールブックが目前に書き換えられていることを意味する。特に、部門間の共同作業を促進する例は、特に興奮する。

メイク・AIエージェントは、比較的新しい概念です。従来のオートメーションとは異なる点と、「エージェント」の特性について説明してください。

現在のオートメーションの最大の課題の1つは、従来のワークフローが固定されたルールに依存し、リアルタイムで変化するニーズや予測不能な入力に適応できないことである。組織はより高い機敏性を求めているため、インテリジェントな決定を即座に下し、複雑な環境にわたってスケールし、既存のツールとシームレスに統合するシステムの需要が高まっている。

これが、私たちがメイク・AIエージェントで解決しようとしていることである。ユーザーのオートメーション・ワークフローに、インテリジェントで目標指向の意思決定をもたらす。

エージェント・オートメーションは、より賢く、より適応性が高く、メンテナンスが少なくなる。メイク・AIエージェントを使用すると、顧客はあらゆる条件を事前に予測する必要がなくなり、エージェントはリアルタイムで対応し、適切なツールを選択し、コンテキストに基づいて適切なアクションを実行できる。

メイク・AIエージェントを区別するのは、そのカスタマイズ性とスケーラビリティである。グローバル・システム・プロンプトを定義して一貫性を保ち、特定のワークフローに動作をカスタマイズし、最適なLLMを選択できる。シロされたAIツールとは異なり、エージェントはワークフロー全体で再利用でき、中央管理と可視性が向上する。また、エージェントのプロンプトを定義し、使用できるツールを選択することで、まだコントロールを維持している。

競合するオートメーション・ランドスケープの中で、メイクが他社と異なる技術的または戦略的エッジは何ですか。

メイクは、ユーザーが複雑なエンド・ツー・エンドのワークフローを簡単に構築できる、非常に柔軟で視覚的なプラットフォームを提供することで際立っている。テンプレートやコーディングの専門知識に依存するツールとは異なり、メイクは直感的なドラッグ・アンド・ドロップ・インターフェイスを提供し、ビジネスに合わせて高度にカスタマイズできる。

技術的には、メイクの広範な統合のエコシステムと複雑な条件ロジック、エラー・ハンドリング、データ操作を処理する能力が他社と異なる。つまり、ビジネスは複数のシステムにわたるプロセスを自動化し、迅速に適応できる。

戦略的には、メイクはイノベーターとドメイン・エキスパートをエンパワーすることに重点を置き、チームが地元でイノベーションを起こすことを可能にする。単にオートメーションを提供するのではなく、メイクでは、ユーザーが実験し、イテレーションし、リアルタイムでワークフローを最適化できる、機敏性の文化を育む。迅速に変化する市場で競争力を維持するために、デジタル・トランスフォーメーションを加速する。

あなたはソフトウェア・カンパニーを、歴史上最も速いテクノロジー・アドプション・サイクルのいくつかで拡大させてきました。次のAIとオートメーションの波で勝者とその他の違いは何でしょうか。

大きなブロッカーの1つは、特に大きな組織内で、内部ポリシーである。AIの使用を制限または禁止する企業マンドが多く見られる。安全で責任ある採用に関する懸念は妥当であるが、多くの場合、これらの懸念は過剰であり、イノベーションを妨げる可能性がある。

次の波で勝者となる企業は、異なるアプローチを採用する。AIを組織全体で、個人生産性とコア・ビジネス・プロセスにわたって採用する。迅速に、しかし、慎重に進む。AIとオートメーションの進歩のペースに合わせて内部構造を適応させる。ただし、ハイプを追うためにテクノロジーを採用するのではなく、AIとオートメーションを採用するのは、明確なビジネス目的があってこそである。すべての問題にAIエージェントが必要というわけではない。多くの場合、これは過剰である。成功は、トレンドに追随することではなく、各段階で賢明で戦略的な選択を行うことから来る。

最後に、ノーコード・オートメーション・インダストリーが2030年までにどこにいるかについて、最も大胆な予測は何ですか。メイクはその中でどのような役割を果たすことを希望していますか。

AIを日常のプロセスやビジネス・ワークフローに直接取り入れることは、これまでにない。クラウド・システムに接続するか、AI駆動のWebアクターを使用するか、組織での作業のやり方を変える。ノーコードは、この変革を幅広い人々にアクセス可能にする。次の波では、ドメイン・エキスパートが自分でウェブサイトやポータルを構築できるだけでなく、強力なエージェントを構築して、さまざまなツール（CRMアクセス、財務システムのアクション、顧客とのやり取り、データの強化など）を使用できるようになる。実質的には、10〜20人の従業員だけで10億ドル規模のビジネスが見られるようになることを意味する。

素晴らしいインタビュー、詳しく知りたい読者はメイクを訪れてください。