グリエルモ・ファリオーニ、Callimacus共同創業者兼科学技術責任者—インタビューシリーズ

Guglielmo Faglioniは、Callimacusの共同創業者兼科学技術責任者であり、デジタル製品やアプリケーションの開発に10年以上携わってきたテクノロジー起業家兼ソフトウェアエンジニアです。Callimacusでの役職と並行して、モバイルアプリケーション、ウェブサイト、電子商取引ソリューションを手がけるソフトウェア開発会社Gorilla TechnologiesのCEOも2016年から務めています。キャリアの初期にはGuiDevを設立し、リードiOSソフトウェアエンジニアとして働きました。Callimacusでは、AIを活用したデジタル体験を実現する同社のアプローチについて、科学面と技術面の開発を主導しています。

Callimacusは、ミラノを拠点とするSolomei AIが開発したAIプラットフォームです。従来の静的なウェブページという概念に代わり、訪問者ごとに動的に組み立てられるデジタル体験を提供します。そのアーキテクチャでは、専門分野ごとに特化した複数のAIエージェントが連携し、質問、クリック、スクロールの動きといったシグナルを解釈してユーザーの意図を判断し、関連するインターフェース要素をリアルタイムで構成します。このプラットフォームは、Shopify、Salesforce、コンテンツ管理システム、APIなどと連携できるほか、既存のフロントエンドに意図の理解やインターフェース生成機能を組み込むためのSDKを開発者に提供します。Callimacusは、高級ファッション企業Brunello CucinelliのAIを活用したデジタル体験の提供にも導入されています。

Callimacusを共同創業する前、長年にわたってiOSエンジニアとしてソフトウェア開発に携わり、その後Gorilla Technologiesを創業して率いてきました。そうした経験の中で、従来のページベースのウェブアーキテクチャは、AI時代に向けて根本から見直す時期に来ていると確信したきっかけは何でしたか？

iOSアプリの開発を通じて、十分に理解するまで何年もかかったことがあります。それは、すべての画面があらかじめ設計され、どのユーザーにも同じ画面が表示されるということです。アプリを設計してリリースすると、何百万人もの人々がまったく同じ操作フローをたどるのを目にします。ユーザーをセグメント化したり、A/Bテストを実施したりすることはできますが、それでも、誰かがあらかじめ描いた複数のバージョンから選んでいるにすぎません。ウェブも印刷物と同じモデルを引き継ぎ、ページを固定された容器として扱ってきました。モデルが意図を理解し、十分な速さで構造化された判断を下せるようになると、その容器の中身を最適化するだけでなく、容器そのものを問い直せるようになりました。

Callimacusは、事前に定められたウェブサイト上の動線に代えて、訪問者の意図を解釈し、インターフェースをリアルタイムで構成するAIエージェントの「オーケストラ」を採用しています。訪問者がサイトに到着してから、パーソナライズされた体験が表示されるまでに、技術的に何が起きているのか説明していただけますか？

Callimacusの中核には、ページに縛られないアーキテクチャがあります。コンテンツをあらかじめ定められたウェブページに配置するのではなく、当社の技術はコンテンツをページそのものから切り離します。商品、編集コンテンツ、メディア、インターフェースの各要素はそれぞれ独立して存在するため、固定された容器に閉じ込められることなく、動的に組み合わせることができます。

訪問者が操作を始めると、Callimacusはクリック、ナビゲーションのパターン、プロンプトを介した会話など、多次元のシグナルを分析します。Intent Agentはこうしたシグナルを使って、訪問者の状況、関心、期待、行動、そしてその時点で何を達成しようとしているのかを把握します。次に、Intent Agentは、その動機に最も適した「レセプター」を起動します。たとえば、アイデアを探している人と、購入する意思が明確な人とでは、異なる操作経路をたどる場合があります。その後、システムが最も関連性の高いコンテンツとインターフェース要素を選び、数ミリ秒以内に体験を構成します。このプロセスは一度きりではありません。訪問者が操作し、意図が変化するのに合わせて、ページに縛られない体験はその人に合わせて再構成され続けます。あらかじめ設計された動線を無理にたどらせることはありません。

おすすめエンジン、セグメンテーション、A/Bテストを通じたウェブのパーソナライズは、何年も前から行われています。意図に基づいて生成されるインターフェースは、こうした従来の手法と根本的に何が違うのでしょうか？

私たちが考える根本的な違いは、過去の行動に基づいてパーソナライズすることと、その人が今何を必要としているのかを理解することの違いです。既存のパーソナライズの多くは、CRMのプロフィール、Cookie、過去の行動などに基づいています。こうした情報から、以前に何をしたかはある程度わかりますが、意図はよりその瞬間に即したもので、1回のセッション中にも変わる可能性があります。

Callimacusは、リアルタイムのシグナルから意図を理解し、一人ひとりに合わせてパーソナライズできるよう設計されています。また、おすすめやページ上の1要素を変えるだけにとどまりません。コンテンツ、インターフェース要素、操作経路のすべてを、その人の現在の意図に合わせて構成し、意図の変化に応じて再構成できます。つまり、主に過去の情報をもとにあらかじめ用意された体験から選ぶのではなく、その瞬間に個人が達成しようとしていることを軸に、体験そのものを生成する方向への転換です。過去のデータは背景情報として役立ちますが、体験をどのように適応させるかを決めるのはリアルタイムの意図です。

すべての訪問者が実質的に異なるウェブサイトを利用できるとしたら、パーソナライズが予測不能なものになるのをどう防ぐのでしょうか？AIに体験を柔軟に適応させる余地を与えながら、ブランドのアイデンティティやデザイン言語、ビジネスルールをどのように維持していますか？

パーソナライズとは、AIに無制限の自由を与えることではありません。ブランド管理はアーキテクチャに組み込まれており、常にブランドが承認したルールとアセットの範囲内で体験が生成されます。インターフェースの各要素には、ブランドが承認し、そのビジュアル表現に合わせてあらかじめ設計されたコンポーネントが登録簿から使われます。モデルは何を表示し、どう配置するかを構造化して記述し、実際に描画する前に厳格なスキーマに照らして検証されます。つまり、構成を決めるのはモデルですが、どのような構成が可能かを決めるのはブランドのデザインシステムです。価格、在庫状況、地域ごとの品ぞろえといったビジネスルールは、モデルの外部で厳格な制約として適用されます。

管理とは、可視性を確保することでもあります。管理画面を通じて、事業部門はウェブサイトの動作状況、すなわち、どのような意図に対してどのような体験が構成され、訪問者がどう反応しているかを把握できます。プラットフォームは自らの状態も診断し、しかも先回りして対応します。改善が必要と思われる箇所を指摘し、新しい設定を試し、過去のユーザーとのやり取りを基にテストして、効果を評価します。ブランドの承認が得られるまで、変更が公開されることはありません。そのため、AIは根拠に基づいて改善案を提示し、最終判断はブランドが下します。

これは重要なことです。私たちが解決しようとしている課題の一つは、従来のウェブサイトでは、多くのブランドがオンライン上でますます似通った見た目や振る舞いになっていることだからです。AIは、ブランドが体験の範囲を定める一方で、訪問者一人ひとりに合わせてブランドの個性をより豊かに表現できるようにすべきです。

リアルタイムの生成型インターフェースは、新たな信頼性の課題をもたらします。AIはもはや回答を生成するだけではなく、ユーザーに何が表示され、どのように移動するかを決める一助となるからです。この環境で、ハルシネーション、意図の誤推定、安全性、検証にどのように取り組んでいますか？

まず、AIが誤りうる範囲を制限することから始めます。体験の構成方法はモデルが決めますが、その中に含まれる事実はブランドの記録システムに基づきます。意図の推定は確率として扱います。システムが確信を持てない場合は、一つの解釈に決めつけず、より幅広く探索的な体験を構成します。訪問者とのやり取りに応じて体験が繰り返し再構成されるため、新たなシグナルが加わるたびに、以前の推定が修正されます。

信頼性は、アーキテクチャの問題でもあります。体験を提供するレイヤーはAIレイヤーから切り離され、より高い可用性目標を課されています。モデルの応答が遅い場合や利用できない場合でも、訪問者には決定論的なデフォルト設定に基づく、ブランドの世界観に沿った完全な体験が提供されます。

Brunello CucinelliのAIブティックは、このモデルを実世界で大規模に導入した最初の事例の一つです。Callimacusの構築時には予想していなかったことで、AIが構成するコマース体験に顧客がどう接するかを観察して得た気づきはありますか？

最も明確に表れた兆候の一つは、自分にとって関連性が高いと感じられる体験に、人々はより深く関わろうとすることです。ウェブサイトでのアクティブな滞在時間は約2倍になり、カートへの追加率とコンバージョン率も大幅に上昇しました。

私たちにとって、これは画一的で固定された顧客導線から脱却することで、体験の独自性だけでなく、エンゲージメントや商業的成果にも大きな影響を与えられるという、初期段階での重要な裏付けとなりました。

動的なウェブサイトは、検索エンジン最適化、分析、アクセシビリティ、テストの前提にも疑問を投げかけます。比較的決定論的なウェブページを前提に構築された技術は、インターフェースやユーザー導線が動的に生成される場合、どのように進化する必要がありますか？

ウェブ関連のツールの多くは、ページをあらゆる処理の基本単位としています。ページをインデックス化し、ページを測定し、ページをテストするという考え方です。ページを単位としないアーキテクチャでは、その単位がコンテンツ自体に移り、それぞれの分野もそれに合わせる必要があります。検索に関しては、各コンテンツはどのように構成されるかにかかわらず独立して存在するため、言語に対応した明確なURLを持たせることができ、あらゆる地域向けのサイトマップにも自動的に掲載できます。さらにその先では、訪問者が実際に最もよく利用するナビゲーション経路をプラットフォームが検出して検索エンジンに提示し、信頼できるファーストパーティコンテンツをAIエージェントや生成型検索エンジンに直接提供します。これにより、発見されやすさは事前に設計されたサイトマップではなく、実際の需要を反映するようになります。

分析の対象は、ページビューから意図へと移ります。従来の分析では見落とされていた匿名の訪問者も含め、システムが各訪問者の目的を解釈するため、ブランドはそのレベルで行動を分析し、得られた知見をCRMやCDPにエクスポートできます。チームは会話形式でデータを照会し、独自のダッシュボードを作成することもできます。

最も大きく変わるのはテストです。すべての導線が一つひとつ異なるため、考えられる導線をすべてクリックして確認することはできません。そこで、実際の過去のやり取りを基にエージェントをバックテストし、本番環境でも継続的に監視します。アクセシビリティも同じ原則に沿っており、各コンポーネントに組み込まれているため、どのような構成でもその要件が引き継がれます。

リアルタイムのAI体験を自然に感じさせるには、推論を極めて低いレイテンシーで行う必要があります。特にモデルの選定、キャッシュ、オーケストレーション、コスト、フォールバックに関して、AIをウェブサイトのクリティカルパスに直接組み込むうえで、最も難しいエンジニアリング上の課題は何ですか？

推論には現在、非常に低いレイテンシを実現するGroqのLPUを使用し、複数のモデルを連携させて、各タスクに最適なモデルへ振り分けています。新しいモデルが登場するたびにテストし、品質、コスト、レイテンシの観点から、タスクごとに最適なものを探しています。アーキテクチャが特定のモデルに依存しないため、その価値があると判断すれば、新しいモデルや推論プロバイダーにすばやく切り替えられます。また、リクエストに応じて分析の深さも調整します。単純な問い合わせにはすばやく回答し、より細やかな判断が必要なリクエストに限って、踏み込んだ分析を行います。最も負荷の高い推論は結果を左右する場合にのみ使うため、コストを適切に抑えられます。

フォールバックも、当初からアーキテクチャに組み込まれています。ユーザーに体験を届ける層はAIによる機能拡張から切り離されているため、モデルの応答が遅くなったり、障害が発生したりしても、訪問者には完全な体験を提供できます。

Salesforceは、エンジニアリング、AI研究、事業運営の拡大を目指すなかで、最近Callimacusに出資しました。Salesforceはこの技術のどこに可能性を見いだしたのでしょうか。また、生成型インターフェースを企業のCRMやコマースのデータと結び付けることで、ウェブサイトにできることはどのように変わるのでしょうか。

Salesforceが評価したのは、Callimacusが既存のウェブサイトにAIを付け加えるだけではない、という点です。このプラットフォームは、会話型AI、企業が持つコンテキスト、リアルタイムのパーソナライズを組み合わせ、企業が顧客と関わる新たな方法を生み出すことで、デジタル体験そのものを再考しています。現在、CRMやコマースのシステムには、顧客、商品、やり取りに関する膨大なコンテキストが蓄積されていますが、ウェブサイトでの体験は依然として大部分が静的です。そうしたコンテキストを生成型インターフェースと結び付ければ、ウェブサイトの応答性を大きく高められる可能性があります。単に情報を表示するだけでなく、訪問者が何を実現しようとしているのかに応じて、コンテンツ、商品、やり取りをリアルタイムに適応させるのです。私たちは、これを今後の最も重要な可能性の一つと考えています。ウェブサイトは、固定されたプレゼンテーション層にとどまらず、企業の既存システムと一人ひとりの顧客をつなぐインテリジェントなインターフェースになり得ます。

AIエージェントが人々に代わってウェブを閲覧し、調査し、商品を比較し、さらには取引まで行うようになるなか、より大きな変化は、人間の訪問者に合わせてウェブサイトを適応させることにとどまらない可能性があるでしょうか。ブランドが人間と自律型AIエージェントの両方に同時に対応する必要が生じたとき、ウェブはどのように変わるとお考えですか。

商品やサービスの発見、購入がAIアシスタントへと移るにつれて、ブランドは自らがどのように表現されるかを制御できなくなるリスクがあります。豊かなブランド体験も、サードパーティーのインターフェース内では、商品画像と短い説明、価格だけに簡単に縮小されてしまいます。これはブランドに新たな課題を突き付けます。顧客と築いてきたアイデンティティやストーリー、直接的な関係を手放さずに、どうすればAIエージェントにとって有用であり続けられるのでしょうか。ウェブサイトにチャットボットを追加しても、この問題は解決しません。会話ウィンドウは質問に答えられても、ブランドの世界観を余すところなく伝えることはできません。視覚的な表現、ものづくりへのこだわり、ストーリーの伝え方まで、すべてを担うことはできないのです。ブランドには常に、自らが管理し、自分たちの望む形で表現できる場所が必要です。顧客の購買行程の多くがAIを介するようになっても、ウェブサイトはその場所であり続けると私たちは考えています。そして、人間であれエージェントであれ、訪問者一人ひとりに合わせて適応していく必要があります。

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、Callimacusをご覧ください。