インタビュー
ファビアン・ヴァイト、MakeのCEO – インタビュー・シリーズ
ファビアン・Q・ヴァイトは、Make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主導しています。Makeに入社する前は、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・ロールを務め、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ました。ヴァイトは、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められており、Treetop Medicalのアドバイザー、投資家、取締役としてスタートアップ・エコシステムで活躍しています。
Make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す。ユーザーは、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ます。直感的なドラッグ・アンド・ドロップ・インターフェイスと、Make GridやAI駆動ロジックなどの高度な機能を備え、コードを書かなくても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ます。すべてのサイズの組織に信頼されているMake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を起こすことを可能にします。
あなたはCelonisとMakeの両方でハイ・グロース・ジャーニーを牽引してきました。振り返ってみると、何があなたをノーコード・ムーブメントに引き付けたのでしょうか。どうやってこのことが次の大きなテクノロジー・シフトであることを確信したのですか。
Celonisにいたとき、私は製品と私たちがプロセス・マイニングをビジネス・ゲーム・チェンジャーに変えるために使用したプロセスから深くインスピレーションを受けました。それは、テクノロジーが企業が運営し、意思決定を行う方法を根本的に変えることができることを示しました。
Makeに入社したとき、私は同じスパークを感じることができました – 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。インターフェイスAからインターフェイスBへのデータのコピーなどのタスク、またはファイルをここにドラッグしたり、カードをそこに移動したりするなどのタスクは、運用をスムーズに維持するために不可欠です。しかし、高度なスキルを持つチームがこれらの繰り返し、面倒なタスクに時間を費やすことは、最も効率的な利用方法ではありません。
オートメーション（特にノーコード・オートメーション）は、チームを繰り返しの作業から解放し、同時にこれらのタスクが効率的に実行されることを保証することで、これを変えます。ドメイン・エキスパート – 伝統的なコーディングの背景がない人々 – が自分でソリューションを作成できるようになります。このテクノロジーは、職業市場を再構成し、ビジネスの優先事項を変更し、運用のやり方でより創造的にすることを可能にします。
私が最も興奮するのは、ノーコードが産業の開発を加速し、より合理化された効率的なプロセスを作成する方法です。これは単なるツールではありません。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しています。したがって、私はこれが次の大きなテクノロジー・シフトであることを確信しています。
AI駆動のノーコード・プラットフォームがソフトウェア・クリエーションを民主化しているのを見ています。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・クリエーションの真正な民主化が、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す。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、誰でも迅速かつ直感的にソリューションを構築できるようになります。
AIは、データ処理やワークフロー最適化などの複雑なタスクを簡素化することで、ノーコードに全く新しい次元を追加します。これにより、ユーザーは単に繰り返しの作業を自動化するだけでなく、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ます。これは、以前は不可能でした。
この民主化はイノベーションを加速します。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反応できます。これは、組織内のすべてのレベルで創造性を解放し、実際の問題を解決することに焦点を当てることを意味します。
AIエージェントとリアルタイム・アダプティブ・ワークフローが普及する時代に、ノーコードの役割はどのように進化すると思いますか。コーディングは企業テクノロジーでいつかオプションになるでしょうか。
私たちの哲学は、ノーコードよりもむしろビジュアルであることです。ノーコードは手段にすぎません。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、柔軟性と拡張性を保つことができることです。これがMakeが優れていることです。
焦点は、技術的なスキルを持っているかどうかではなく、ビジネス上の問題を理解し、学習意欲があるかどうかに移りました。以前は、問題を解決するには少なくとも2人が必要でした。1人はビジネス上の問題を理解し、もう1人は技術的な専門知識を持っていました。現在は、これらを統合できます。企業にとって変革的なものであり、従業員にとっても変革的なものです。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確認することが容易になります。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ます。多くの組織では、すでにノーコードの機能に特化した役職が存在しています。
Makeは、ソロ・ファウンダーから大企業まで、すべてのユーザーをサポートしています。現在、プラットフォーム上で最もイノベーションを牽引しているユーザー・グループは誰ですか。彼らはAIをどのようにして違って使用していますか。
Makeは常に「イノベーター」 – すべてのサイズのビジネスで見られる技術的に優れた、成果志向のビルダー – をエンパワーするプラットフォームでした。AIの時代に、より多くの人がAIとオートメーションの力を見つけるにつれて、同じマインドセットを採用する人が増えています。小さなチームは通常、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します。しかし、本当に興奮するのは、大企業がAIを大規模に展開することです。
例えば、Stellantis &You UKは、Makeを使用して、リアルタイムで顧客の感情を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ます。彼らはすでに自動的に18,000以上の会話を終了し、151時間の手動作業を節約し、顧客満足度を向上させています。これは単なる賢いオートメーションではありません。実際には、AIが大規模な運用上の利益をもたらしています。
あなたは「イノベーター」の台頭について言及しました。MakeとAI統合を使用して構築された、ノンテクニカル・ユーザーによる最も魅力的なユースケースは何ですか。
Makeは、視覚的な直感的なインターフェイスを提供し、ノーコードのユーザーが複雑なワークフローを構築して自動化できます。これにより、さまざまな部門の従業員がデジタル・トランスフォーメーション・イニシアチブを主導することができます。ITに頼る必要はありません。Makeでは、ユーザーはすぐに始めることができます。
Make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何ですか。なぜですか。
近年、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模索してきました。したがって、すべての業界と部門、つまりマーケティングとセールス、HR、財務、運用部門で、AI駆動のワークフローの採用を目撃しています。
これらのチームにとって、成功は、変化に対応する速度、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定されます。
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やカスタマー・サポートでの初期の利益が大きかったことは事実です。
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が見られるようになりました。すべてのサイズの組織は、コンテンツ生成だけでなく、意思決定能力をAIエージェントに委ね、行動を起こす権限を与えています。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します。クロス・デパートメンタル・ワークを促進する例は特に興奮するものです。
Make AIエージェントは比較的新しい概念です。伝統的なオートメーションとは異なる点と、それが「エージェント」の特性を持つ理由について説明してください。
今日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可能な入力に適応できないことです。組織がより大きなアジリティを目指すにつれて、インテリジェントな決定を即座に下し、複雑な環境に拡大し、既存のツールとシームレスに統合できるシステムの需要が高まっています。
これがMake AIエージェントで解決しようとしていることです。インテリジェントで目標指向の意思決定をユーザーのオートメーション・ワークフローに導入します。
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済みます。Make 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、エージェントはコンテキストに基づいてリアルタイムで対応し、適切なツールを選択し、適切なアクションを実行できます。
Make AIエージェントが他と異なるのは、カスタマイズとスケーラビリティです。グローバル・システム・プロンプトを一貫性のために定義でき、特定のワークフローに動作をカスタマイズでき、最適なユースケースに適したLLMを選択できます。分離された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、中央管理と優れた可視性を提供します。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ながら、毎回の決定やアクションを自分で行う必要はありません。
オートメーション・ランドスケープが混沌としている中で、Makeは他とは異なる技術的または戦略的エッジを提供していますか。
Make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、他と異なります。テンプレートに依存したツールやコーディングの専門知識を必要とするツールとは異なり、Make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、ユーザーはビジネス上のニーズに合わせて真正の創造性と問題解決を実現できます。
技術的には、Makeの広範な統合のエコシステムと、複雑な条件ロジック、エラー処理、データ操作を処理する能力が他と異なります。これにより、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、迅速に進化することができます。
戦略的には、Makeはイノベーターとドメイン・エキスパートを可能にすることに重点を置いています。チームが基盤からイノベーションを起こすことを可能にします。私たちは単にオートメーションを提供していません。Makeでは、アジリティの文化を育み、ユーザーが実験し、イテレートし、ワークフローをリアルタイムで最適化できるようにしています。この柔軟性は、デジタル・トランスフォーメーションを加速し、組織が急速に変化する市場で競争力を維持することを可能にします。
あなたはテクノロジー採用の歴史上最も急速なサイクルのいくつかでソフトウェア企業を拡大してきました。次のAI + 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、特に大きな組織では、内部ポリシーです。AIの使用を制限または禁止する企業マンデートを頻繁に目にします。安全で責任ある採用に対する懸念は妥当ですが、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ています。
次の波の勝者は、異なるアプローチを取ります。組織全体で、個人生産性とコア・ビジネス・プロセスにAIを採用します。迅速に進みますが、慎重に進みます。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ます。しかし、テクノロジーはただの流行に追随するために導入しません。実用主義的であり、AIとオートメーションを採用する場所を選択し、導入のすべてのステップが明確なビジネス目的を служします。すべての問題にAIエージェントが必要なわけではありません。多くの場合、これは過剰です。成功は、ただ流行に追随することではありません。毎回、賢明で戦略的な選択を行うことです。
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、最も大胆な予測をしてください。Make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導入することは、以前になく簡単になりました。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に関係なく、これは組織で仕事が行われる方法と、人々が運用する方法を変革します。ノーコードは、この変革を広くアクセス可能にし、より多くの人々がAIを日常のワークフローに導入できるようにします。次の波では、ドメイン・エキスパートが自分のウェブサイトやポータルを構築するだけでなく、強力なエージェントを構築して、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、さらにはデータの強化など、さまざまなツールを使用できるようになる可能性を見ています。実際的には、これは、将来、10〜20人の従業員だけのビリオン・ドル・ビジネスが見られる可能性があることを意味します。
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