Celigo 創業者兼CEO、Jan Arendtsz – インタビューシリーズ

Jan Arendtsz は、Celigoの創業者兼CEOであり、製品開発、ビジネス開発、セールス、カスタマーサクセス、マーケティングにおいて25年以上の経験を持つソフトウェア業界のベテランです。彼は、企業がエンタープライズ全体でビジネスプロセスを統合、自動化、最適化する方法を簡素化することを目標にCeligoを創業しました。彼は会社の全運営を監督する責任を負っています。 Celigo以前は、Janはクラウドベースの主要ERPプラットフォームであるNetSuiteのディレクターを務め、同社の統合プラットフォームを立ち上げました。それ以前は、Cambridge Technology Partnersに勤務し、インターネットスタートアップからフォーチュン500企業に至るまでの顧客に対して、複雑なビジネスソリューションを実装しました。 Celigo は、組織がアプリケーションを接続し、ビジネスプロセスを自動化し、大規模なカスタム開発なしに技術スタック全体でデータを同期させ続けることを支援するために設計された、クラウドベースのインテリジェント自動化・統合プラットフォーム（iPaaS）です。そのプラットフォームは、事前構築済みコネクタ、再利用可能な統合テンプレート、AI支援ツールを組み合わせており、技術チームと非技術チームの両方が統合を大規模に設計、デプロイ、管理できるようにします。Celigoは、eコマース、財務、オペレーション、ITなどの分野にわたるワークフローの合理化によく使用され、手作業を削減し、データの正確性を向上させ、より迅速で回復力のあるビジネスプロセスを実現します。 Celigoを創業する元々の動機は何でしたか？また、NetSuiteのようなソフトウェア企業で統合サービスや製品イニシアチブを主導したご経験が、当時ご覧になったエンタープライズ統合におけるギャップの認識をどのように形作ったのでしょうか？ あの初期のSaaSの経験は、クラウドがソフトウェア配信の問題を解決する一方で、巨大なデータ接続性の問題も生み出していることを私に示しました。私たちは統合されたビジネスというビジョンを売っていましたが、現実は断片化されたデータサイロでした。私はそれらの課題を解決するためにCeligoを始めました。 今日、私はAIで歴史が繰り返されているのを見ています。私たちは「接続性のギャップ」から「運用のギャップ」へと移行しています。20年前に企業がSaaSを運用化するのに苦労したのと同じように、今、彼らはAIを運用化するのに苦労しています。企業は、AIを実験から信頼性の高いビジネス成果へと移行させることに苦戦しています。これは、CeligoがITリーダーが対処するのを支援するために特に適した立場にある次の波の課題を生み出します：単にシステムを接続するだけでなく、エンタープライズ全体でAIを大規模に利用できるようにするプラットフォームをどのように提供するかということです。 Celigoは従来の統合からAI駆動のワークフローへと進化してきました。プラットフォームがその方向へ進む必要があるとお考えになったシグナルは何でしたか？ 最大のシグナルは、ボトルネックの変化でした。10年前、ボトルネックは接続性でした：単にシステムAをシステムBと対話させることです。私たちはiPaaSでそれを解決しました。しかし、統合を民主化し、ビジネスユーザーが自分自身のワークフローを構築できるようにするにつれて、新しいボトルネックは管理、ガバナンス、例外処理になりました。 私たちは自社のデータを見て、自動化ワークフローの構築は容易になった一方で、それを大規模に維持することは依然として人的集約的であることに気づきました。ユーザーはデータエラーのトラブルシューティングやマッピングの更新に何時間も費やしていました。 私たちは、AIをプラットフォームのコアに組み込み、エラーの分類と修復を自動化することで、統合を大規模に維持する運用上の負担を取り除くことで対応しました。そのプラットフォームの知性は現在、顧客向けのAI駆動ワークフローがより大きな自律性と文脈を持って動作できるための基盤を築いています。 多くの組織がAIに多額の投資をしていますが、限定的な結果しか得られていません。なぜ多くのイニシアチブがデータ層と統合層で停滞してしまうのでしょうか？ ほとんどの企業がAIを実験している一方で、測定可能なROIを実現している企業はほとんどいないことを示す調査結果を私たちは皆目にしています。その理由は技術ではありません。アプローチです。あまりにも頻繁に、組織はAI導入を目的として扱い、エンタープライズを動かすビジネスプロセスから始めることをしません。 成功するイニシアチブは、AIを孤立したタスクに適用するのではなく、改善が最大のビジネスインパクトを生み出すプロセスを特定することから始まります。そこから、AIは実際に作業が行われるシステムに接続され、データ品質とポリシー施行を保証するガードレールと共にある必要があります。この統制された接続性がなければ、AIは実行から切り離されたままです。 最後に、AIは自律性と制御のバランスを取る調整されたフレームワークを必要とします。人間参加型（Human-in-the-loop）のワークフローと例外処理は、AIがより多くの責任を担うにつれて信頼を維持するために極めて重要です。AIがエンドツーエンドのビジネスプロセスに組み込まれるとき、それは新奇性から、実際のビジネス成果をもたらす運用の実現要因へと進化します。 あなたの観点から、企業が断片化されたシステムの上にAIを重ねようとするとき、最も一般的なアーキテクチャ上の誤りは何ですか？ 現在増加している問題は、AIのスプロール（拡散）です。私たちは、企業が複数の異なるSaaS拡張機能を購入しているのをよく目にします：AIを搭載したセールスツール、AIを搭載したカスタマーサービスツール、AIを搭載したマーケティングツールなどです。これらはすべて、同じ基盤となるLLMのラッパーに過ぎません。 アーキテクチャ的には、これは重大なコストとガバナンスの問題を引き起こす可能性があります。ITリーダーは、ツール間のすべてのデータと洞察を統合するために統合プラットフォームが必要であることに気づいています。統一されたプラットフォームを活用することで、エンタープライズ全体に存在する知識を集約し、AIモデルがスケールして価値を提供するために必要な文脈を提供できます。 AIがより自律的になるにつれて、インテリジェントなワークフローは、組織内でアプリケーション、データ、人々が相互作用する方法をどのように変えるでしょうか？ AIがより自律的になるにつれて、インテリジェントなワークフローは、自動化をタスク実行から意思決定のオーケストレーションへと移行させることで、アプリケーション、データ、人々の相互作用の方法を変えます。アプリケーションは、単にデータを交換するために接続されるだけではなくなります。それらは、AIがシステム全体で文脈を解釈し、次に取るべき最善の行動を決定するワークフローにおける調整された参加者になります。 この変化は、チェンジマネジメントを最前線に押し出します。世界最高のモデルを持っていたとしても、チームがそれを信頼しなければ、彼らはそれを使用しません。AIの運用化を成功させるには、AIエージェントが特定の決定を下した理由に対する可視性と、それが統制されたフレームワーク内で動作しているという確信が必要です。 ワークフローがタスクの実行から結果のレビューへと進化するにつれて、人々はオペレーターから監督者へと移行します。ユーザーはAIに委ねる自律性のレベルを選択でき、人間参加型（human in the loop）のコントロールが、エージェントが時間とともに改善されるにつれて、ガバナンス、説明責任、適応性を提供します。その結果は、アプリケーションが行動し、AIが決定し、人々が導く動的でハイブリッドな環境です。 Celigoは大企業と急成長ブランドの両方にサービスを提供しています。統合、データ品質、オーケストレーションの課題は、それらの規模段階でどのように異なりますか？ 急成長ブランドにとって、目標は多くの場合、価値へのスピードです。彼らはツールを非常に速く採用しているため、1、2年で崩壊する恐れのある断片化されたスタックを構築するリスクがあります。彼らにとって、Celigoは技術的負債を作り出すことなく迅速に運用化する能力を提供します。 大企業にとって、課題は文脈とガバナンスに関わります。彼らは貴重なデータの蓄積を持っていますが、それはAI主導のワークフローの準備ができていないかもしれません。彼らは複雑な環境全体でデータへのアクセスと価値を高める必要があります。組織全体でAIを運用化する際に、PII（個人識別情報）や幻覚（hallucinations）を顧客インタラクションに漏らしていないことを確認する必要があります。私たちは重要な管理・制御レイヤーとして機能します。 CeligoはiPaaS、ワークフローオーケストレーション、AIの交差点に位置しています。組織は、統合レイヤーが受動的なインフラではなく、AIスタックの能動的な一部となるように、どのように設計すべきでしょうか？ 組織は、単純なデータ移動としての統合を超えて、ビジネスプロセスのための統制された接続性レイヤーとしてのインテリジェント自動化へと移行しています。自動化は、予測可能なルールベースの実行からより自律的な行動までのスペクトル上に存在し、最大のエンタープライズ価値はその中間で生み出されます。 インテリジェント自動化プラットフォームは、AIを適切なエンタープライズデータに、組み込みのガバナンス、可視性、人間の監視と共に接続します。それはシステム全体で接続性を調整し、インテリジェンスを選択的に適用し、実際に作業が行われる運用アプリケーション内で直接結果を実行します。システム間で受動的にデータを移動するのではなく、統合レイヤーは、リアルタイムの統制された接続性と制御を維持することで能動的になります。これにより、インテリジェント自動化が信頼性が高く、監査可能で、ビジネスが実行されるように設計された方法と整合していることが保証されます。 エージェンシックAIの台頭に伴い、AIシステムがビジネスアプリケーション全体で安全かつ確実に行動できるようにする上で、統合プラットフォームが果たす役割をどのようにお考えですか？ エージェンシックAIにはガードレールが必要です。Celigoは、統合がスキーマの変更を検出し、障害を予測し、人間が何か問題があると知る前に自己修復することで、ますます自分自身を管理するようになる未来を構築しています。 私たちのプラットフォームの役割は、ビジネス全体のユーザーがワークフローを迅速かつ効率的に構築・実行できるようにするだけでなく、中央ITがそれらのガードレールを提供できるようにすることでもあります。エージェントがレコードを更新したい場合、プラットフォームはそのアクションがまずビジネスルールに対して検証されることを保証します。私たちは、非決定論的AIが安全に動作できる決定論的環境を提供することで、エージェントが行動を起こせるようにします。 2026年を見据えて、AIのために特にデータを効率化することに失敗した組織にとって、現実世界での結果はどのようなものになるとお考えですか？ その結果は、ROIの乖離となるでしょう。AIを自社のオペレーションに組み込むことに失敗した企業は、アドホックなタスクでの「節約された時間」を測定することに限定される一方で、競合他社は完全に自動化された事業ラインからの「収益成長」を測定しているでしょう。 今、データとアプリケーションを接続するための措置を講じなければ、組織は、AIモデルが文脈を欠いているために幻覚（hallucinations）を起こしている、あるいは統一された戦略なしにAIスプロールのサイロ化された出力に対して支払いをしているためにコストが急騰している、という壁にぶつかるでしょう。企業は事実上、敏捷性を価格的に手の届かないものにされる可能性があります。 今日、自社のスタックを近代化しているテクノロジーリーダーにとって、AIイニシアチブがスケールし、実際の成果を提供できるようにするために、iPaaSにおいてどのようなコア機能を優先すべきでしょうか？ あらゆるものがあらゆるものと接続する必要がある世界のために構築されたモダンなiPaaSを探してください。それはつまり、データとアプリケーション統合から、B2Bサプライチェーンフロー、API管理、自律エージェントまで、自動化の全範囲を扱えるユニバーサルプラットフォームを意味します。それは、組織にとって、より少ない複雑さ、より少ないオーバーヘッド、より多くのユーザーのエンパワーメント、そして最終的にはITが戦略的かつ安全にAIを組み込み、エンタープライズ全体ですべてを運用化する能力を確立することにつながります。 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、Celigoをご覧ください。