インタビュー
Jan Arendtsz、Celigoの創設者兼CEO – インタビュー・シリーズ
Jan Arendtszは、Celigoの創設者兼CEOであり、25年以上のソフトウェア業界での経験を持つベテランです。彼は、製品開発、ビジネス開発、セールス、カスタマー・サクセス、そしてマーケティングの分野で経験を積んでいます。Celigoを創設した彼の目的は、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です。彼は、会社の全ての事業を監督する責任があります。
Celigo以前、Janは、クラウドベースのERPプラットフォームであるNetSuiteのディレクターでした。そこでは、彼は統合プラットフォームを立ち上げました。以前、Janは、Cambridge Technology Partnersで働き、インターネット・スタートアップからフォーチュン500社まで、さまざまな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、企業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、テクノロジー・スタック全体でデータを同期させることを支援するクラウドベースのインテリジェント・オートメーションおよび統合プラットフォーム(iPaaS)です。プレビルド・コネクター、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、テクニカルおよび非テクニカル・チームが統合を設計、展開、管理できるようにします。Celigoは、EC、財務、運用、ITなどの分野でワークフローを合理化するために一般的に使用され、手作業を削減し、データの精度を向上させ、より迅速で堅牢なビジネス・プロセスを可能にします。
あなたがCeligoを創設した動機は何でしたか？また、NetSuiteのようなソフトウェア会社での統合サービスおよび製品イニシアチブのリーダーシップ経験は、当時のエンタープライズ統合におけるギャップをどのように見ましたか。
初期のSaaS経験から、クラウドがソフトウェア配信の問題を解決した一方で、巨大なデータ接続性の問題を生み出したことがわかりました。統一されたビジネスのビジョンを売っていたのですが、現実は断片化されたデータ・サイロでした。私は、Celigoを創設してこれらの課題を解決するために立ち上げました。
今日、AIの分野で歴史が繰り返されているのを見ています。接続性のギャップから運用上のギャップへの移行です。20年前、企業がSaaSを運用化するのに苦労したのと同様に、現在、企業はAIを運用化するのに苦労しています。企業は、実験から信頼性の高いビジネス結果への移行で苦労しています。これにより、CeligoがITリーダーが解決する必要がある次の課題の波が生まれます。つまり、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を使用できるプラットフォームを提供する方法です。
Celigoは従来の統合からAIドリブンのワークフローに向けて進化しています。どのようなシグナルがプラットフォームにこの方向への移行が必要であることを示しましたか。
最大のシグナルはボトルネックのシフトでした。10年前、ボトルネックは接続性でした。システムAとシステムBを接続することです。iPaaSでこれを解決しました。しかし、ビジネス・ユーザーがワークフローを自分で構築できるように統合を民主化し、エンパワーメントしたとき、新しいボトルネックは管理、ガバナンス、例外ハンドリングになりました。
私たちはデータを調査し、自動化ワークフローを構築することは容易になったものの、それを大規模に維持することは人間の介入を必要とするものであることを発見しました。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数時間を費やしていました。
私たちは、プラットフォームのコアにAIを組み込み、エラーの分類と修復を自動化して、統合を大規模に維持するための運用上の負担を除去することで対応しました。このプラットフォームのインテリジェンスは、より大きな自律性とコンテキストで動作できるカスタマー・ファーシング・ワークフローを可能にするステージを設定します。
多くの組織はAIに多大な投資をしていますが、限られた成果しか見ていません。なぜ多くのイニシアチブはデータおよび統合レイヤーで停滞していますか。
私たちは、ほとんどの企業がAIを実験しているものの、測定可能なROIを実現している企業は少ないという調査結果を見たことがあります。理由は技術ではありません。アプローチです。多くの場合、組織はAIの採用を目的としているのではなく、エンタープライズを走らせるビジネス・プロセスから始める必要があります。
成功したイニシアチブは、ビジネスに最大の影響を与えるプロセスを特定することから始め、そこにAIを適用します。次に、AIを実際の作業が行われるシステムに接続する必要があります。データの品質とポリシーの適用を保証するガードレールが必要です。ガバナンス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になります。
最後に、AIには、自律性とコントロールのバランスをとるオーケストレーション・フレームワークが必要です。人間がループ内にあるワークフローと例外ハンドリングは、AIがより多くの責任を負うにつれて信頼を維持するために重要です。AIをエンドツーエンドのビジネス・プロセスに組み込むと、ノベルティから運用上のエナブラーに進化し、実際のビジネス結果をもたらします。
企業が断片化されたシステムの上にAIを重ねる際に最も一般的なアーキテクチャ上のミスは何ですか。
現在増えている問題はAIのスプロールです。私たちは、企業がさまざまなSaaS拡張機能を購入しているのを見ています。AIを備えたセールス・ツール、AIを備えたカスタマー・サービス・ツール、AIを備えたマーケティング・ツールなどです。これらはすべて、同じ基本的なLLMをラップしたものです。
アーキテクチャ的に、これは重大なコストとガバナンスの問題を生み出す可能性があります。ITリーダーは、ツール全体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を発見しています。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まとめることができ、AIモデルがスケールアップして価値を提供するために必要なコンテキストを提供できます。
AIがより自律的なものになるにつれて、インテリジェント・ワークフローは、組織内でのアプリケーション、データ、人間の相互作用をどのように変えますか。
AIがより自律的なものになるにつれて、インテリジェント・ワークフローは、タスクの実行から意思決定のオーケストレーションへの移行によって、アプリケーション、データ、人間の相互作用を変えます。アプリケーションは、データの交換のみを目的とするものではありません。システム全体のコンテキストを解釈し、次のベスト・アクションを決定するワークフローの調整された参加者になります。
これにより、チェンジ・マネジメントが最前線に立つことになります。世界で最高のモデルを持っていても、チームがそれを信頼しない場合は使用しません。AIの成功した運用化には、AIエージェントが特定の決定を下した理由の可視性と、ガバナンスされたフレームワーク内で動作しているという自信が必要です。
ワークフローがタスクの実行から結果の確認への移行するにつれて、人間はオペレーターからオーバーシアーへと移ります。ユーザーは、AIに委ねる自律性のレベルを選択できます。人間がループ内にあるコントロールによって、ガバナンス、説明責任、エージェントの改善に伴う適応性が提供されます。結果として、ダイナミックでハイブリッドな環境が生まれ、アプリケーションが動作し、AIが決定し、人間が指導します。
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。これらのスケールの段階で、統合、データ品質、オーケストレーションの課題はどのように異なりますか。
急成長ブランドの場合、目標は価値の迅速性です。彼らはツールを非常に速く採用しているため、1、2年で壊れるフラクチャード・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、技術的負債を生み出すことなく迅速に運用化できる能力を提供します。
大企業の場合、課題はコンテキストとガバナンスの周りです。彼らは貴重なデータ・ストアを持っていますが、それがAI主導のワークフローに適しているわけではありません。彼らは、データのアクセスと価値を複雑な環境全体で高める必要があります。彼らは、エンタープライズ全体でAIを運用化するにつれて、PIIやホールシネーションをカスタマー・インタラクションに漏らさないようにする必要があります。私たちは、重要な管理および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、統合レイヤーをAIスタックの活性的な部分として設計するために、どのようなアプローチを取るべきですか。
組織は、単純なデータ移動としての統合から、ビジネス・プロセスに対する制御された接続性レイヤーとしてのインテリジェント・オートメーションへの移行を進めています。オートメーションは、ルールベースの実行から自律的な動作へのスペクトル上に存在します。最大のエンタープライズ・バリューは、その中間で生み出されます。
インテリジェント・オートメーション・プラットフォームは、ビジネス・プロセスで実際の作業が行われる場所で、エンタープライズのデータにAIを接続します。ビルトインのガバナンス、可視性、人間のオーバーサイトを備えた状態で接続します。システム全体のコネクティビティをオーケストレーションし、選択的にインテリジェンスを適用し、運用アプリケーション内で直接結果を実行します。システム間でデータをパッシブに移動するのではなく、統合レイヤーはリアルタイムのガバナンスされたコネクティビティとコントロールを維持することで活性化します。これにより、インテリジェント・オートメーションは、信頼性があり、監査可能で、ビジネスが設計されているように実行されることを保証します。
エージェント・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に、信頼性を持ってアクションを取ることを可能にするための統合プラットフォームの役割は何ですか。
エージェント・AIにはガードレールが必要です。Celigoは、統合が自己管理される未来を構築しています。スキーマの変更を検出し、障害を予測し、人間が気づく前に自己修復することです。
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に構築して実行できるようにすることだけではありません。中央のITが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、最初にビジネス・ルールに対してそのアクションを検証します。決定を下すために非決定的なAIが安全に動作できる、決定的な環境を提供することで、エージェントがアクションを実行できるようにします。
2026年を見据えて、AIのためにデータをストリームライン化しない組織にとっての実際の結果は何ですか。
結果はROIの乖離になります。AIを運用化しない企業は、タスクの自動化による「時間の節約」のみを測定することになりますが、競合他社は、完全に自動化されたビジネス・ラインから得られる「収益の成長」を測定することになります。
AIをエンタープライズ全体で使用するための戦略を持たない場合、企業は、コンテキストが不足しているためにAIモデルがホールシネーションを生み出すか、またはAIスプロールのシロ化された出力のためにコストが螺旋状に上昇する壁に突き当たります。企業は、機敏性のために支払うことができない可能性があります。
現在スタックを最新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アップし、実際の成果をもたらすことを保証するために、iPaaSにどのようなコア・キャパビリティを優先する必要がありますか。
すべてが接続する必要がある世界向けに構築されたモダンなiPaaSを探しましょう。つまり、データおよびアプリケーションの統合、B2Bサプライ・チェーン・フロー、API管理、自律エージェントを含む、オートメーションの全スペクトルを処理できるプラットフォームです。つまり、組織が複雑さを減らし、オーバーヘッドを減らし、ユーザーのエンパワーメントを高め、最終的にITが戦略的に、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できるようにします。
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