Javed Khan、Neat CEO – インタビューシリーズ

Javed Khan、Neat の CEO は、エンタープライズコラボレーション、インテリジェントシステム、エッジコンピューティング、サイバーセキュリティにまたがる 20 年以上のリーダーシップ経験を持つテクノロジーエグゼクティブです。2026 年 3 月に Neat の CEO に就任する前は、Aptiv でインテリジェントシステム部門のエグゼクティブ・バイスプレジデント兼プレジデントを務め、先進的なインテリジェントおよびエッジ技術の開発を主導しました。Aptiv に入る前は、Khan は Cisco で 9 年以上、シニアバイスプレジデント兼コラボレーション部門のゼネラルマネージャーとして、エンタープライズコミュニケーションとコラボレーション技術の大きな進化期を監督しました。キャリアの初期には Symantec で 14 年間、エンタープライズセキュリティ部門のバイスプレジデントを務め、コラボレーションプラットフォーム、インテリジェントシステム、エンタープライズセキュリティを組み合わせたバックグラウンドを持っています。

Neat はオスロ拠点のテクノロジー企業で、モダンな会議空間向けにインテリジェントなビデオコラボレーションデバイスを設計しています。そのポートフォリオは、目的別に設計されたカメラ、マイク、ディスプレイ、オーディオシステム、処理ハードウェアを、ハイブリッド会議をより自然かつ管理しやすくする AI 搭載の分散アーキテクチャと組み合わせています。Neat のデバイスは Microsoft Teams、Zoom、Google Meet など主要なコラボレーションプラットフォームに対応し、BYOD（Bring Your Own Device）構成もサポートします。AI 機能はインテリジェントフレーミング、音声最適化、適応型会議体験などに活用されています。同社は会議室に直接インテリジェンスを持ち込み、スモールフォーカスルームから大規模会議環境まで、さまざまなスペースで展開・管理できるハードウェアを提供することに注力しています。

Cisco Systems での大規模コラボレーションイニシアチブのリーダーや Aptiv でのインテリジェントエッジシステムの経験を経て、Neat の CEO 役職が次のステップとして適切だった理由は何ですか？また、過去の経験は同社の AI トランスフォーメーションに対するビジョンにどのように影響していますか？

大規模に利用される製品を作ることが私の根幹であり、それが実際に問題を解決できているかどうかを迅速に判断する方法です。

Cisco では、ビデオ会議が取締役会室の贅沢な機能から、世界の業務基盤へと変わる様子を目の当たりにしました。Aptiv では、インテリジェントエッジコンピューティングが自動車、航空宇宙、ロボティクスといった産業全体を静かに変革していく様子を見ましたが、多くの人はその変化に気付かず、突然それなしでは仕事ができないと実感するようになりました。両者を結びつけたのは同じこと、すなわち「インテリジェンスが実際に起きている場所に近づく」ことでした。

そして、まさに今私たちがいる場所です。ここ数年で、AI モデルは会議室に設置されたデバイス上で直接実行できるほど小型かつ高性能になりました。これは単なる漸進的な改善ではなく、可能性そのものが根本的に変わったことです。率直に言って、業界にとって非常にエキサイティングな時代です。

だからこそ Neat が理にかなっているのです。創業チームは 2019 年にゼロから始め、AI 時代にネイティブに対応したアーキテクチャを構築しました。過去の何十年ものレガシーコードの上にレイヤーを重ねるのではありません。私たちは 90 カ国、20,000 社以上の顧客に対し、60 万台以上のデバイスを展開しています。世界標準になるべく成長中で、まだまだ構築すべきことは山ほどあります。

あなたは会議室を現在 AI で最も過小評価されている領域の一つと述べました。なぜ、物理的な会議空間がソフトウェア中心のコラボレーショントレンドが続いた数年後に、再び戦略的に重要になると考えるのですか？

パンデミック後、興味深い変化が見られました。会議室の導入が加速し、人々がオフィスに戻るにつれて、会議室は再び中心的な存在となりました。単なるビデオ通話の場ではなく、チームが考え、意思決定し、協働するための集まりの場となったのです。

しかし、問題はここにあります。その重要性が再認識されたにもかかわらず、これらのデバイスは会議中にしか使用されません。入室して通話に参加し、退出すると部屋は暗くなります。これは大きな機会損失です。

変化した点は、今やはるかに多くのことができるようになったことです。強力なコンピュートが部屋に常駐し、シンプルで設計が良く、信頼性が高く、オープンな AI 機能とともに、かつては見落とされがちだった瞬間すべてで空間が有用になります。会議開始前、会議終了後、ローカルチームが会議リンクなしで思考を声に出すだけのスペースが必要なときなどです。

会議室は常にコラボレーションのハブでした。AI がそれを本格的に実現させるのです。

パンデミック期のリモートワークブームで Webex を率いた経験から、人々が実際にどのように協働し、ソフトウェアプラットフォームが想定していた協働とは何が違うか、どんな教訓を得ましたか？

パンデミックは業界に迅速な変革を迫り、コラボレーションプラットフォームは在宅勤務者の体験向上に顕著な成果を上げました。音声品質が向上し、映像品質が向上し、インターフェースがシンプルになりました。キッチンテーブルに座る人にとっては実質的な進歩がありました。

しかし、同時に起きたことがあります。会議室にいる人のギャップはむしろ広がり、狭まるどころか拡大しました。自宅での体験は大幅に向上したものの、部屋での体験はソフトウェア層だけでは解決が難しい別の課題を提示しました。リモート参加者は、会議開始前のサイド会話を聞き逃したり、部屋の雰囲気を読むことができなかったり、決定がカメラ外に漂ったりと、プラットフォームが把握できず測定できない形で不利な立場に置かれ続けました。

だからこそ、Neat では「Intelligent Layouts」や「Intelligent Framing」といった機能に多大な投資を行ってきました。Intelligent Layouts はリモート参加者の表示方法を部屋内で動的に調整し、座っている場所に関係なく全員に同等の存在感を提供します。Intelligent Framing は部屋を継続的に読み取り、カメラビューを自動で調整するため、リモート参加者は部屋の誰かが何かをするたびに手動で何かを触る必要がありません。私たちの目標はシンプルです：遠隔参加者が部屋にいる人と同等に満足できる体験を得ることです。

現在の多くの AI コラボレーションツールは文字起こし、要約、コパイロットに焦点を当てていますが、実際の会議において根本的に何が欠けていると考えますか？

文字起こしや要約は価値がありますし、業界は文書化を標準化する点で優れた成果を上げました。その基盤が整った今、次の機会は AI を活用して会議体験そのものを積極的に向上させることです。

会議が始まる前に実際に起こることを考えてみてください。多くの人にとって、会議に参加するだけでもストレスがかかります。プラットフォームが間違っている、リンクが間違っている、インターフェースに慣れていない、といった問題です。顧客からは常にこの声を聞きます。この摩擦は文字起こしが一言でも記録される前に起きており、私たちはプラットフォームパートナーと協力して改善に取り組んでいます。

会議中に起こることを考えてみましょう。ある人が支配的になり、別の人が関与しなくなり、リモート参加者は周辺にいるように感じます。会議後の AI は文書化やフォローアップに強力ですが、会議体験自体もリアルタイムで注目が必要です。これはライブで瞬間的な問題であり、ハードウェア自体にインテリジェンスが宿る必要があります。

そして、会議後のことです。誰も読まない要約に残されたアクション項目。正しいワークフローに取り込まれない決定。AI はそれらの成果を企業全体に自動的に結び付けるべきであり、誰かが手作業で処理する別の文書を生成すべきではありません。

Neat が注力しているのは、会議前・会議中・会議後の全てです。AI が部屋で動作し、単に出来事を記録するだけでなく、体験全体を向上させることです。

エッジコンピューティングと大規模言語モデルの進展は、会議室ハードウェアがローカルでできることと、完全にクラウドに依存することをどのように変えていますか？

コラボレーションにおける AI の歴史のほとんどは、インテリジェンスがクラウドに存在し、スケールでの管理・調整のバックボーンとなってきました。変わったのは、インテリジェンスを会議が実際に行われる場所に近づけることで、より多くのことができるようになった点です。

第一は速度です。音声処理やカメラフレーミングに意味のあるレイテンシは許容できません。AI がクラウドと往復しなければならないと、遅延が感じられます。応答は瞬時である必要があり、処理は部屋内で行われなければなりません。

第二はプライバシーです。AI がデバイス上で直接動作すれば、最も機密性の高いデータは部屋を出ることがありません。これは単なる技術的な詳細ではなく、根本的に異なるプライバシー姿勢です。ポリシー文書だけでは実現できません。アーキテクチャがそれを実現します。

第三はコストです。デバイス上でローカルに AI を実行すれば、高価なクラウド GPU インフラへの依存が減ります。大規模なデバイスフリートでのコスト削減は実際に積み重なり、IT リーダーの関心も高まっています。

強力な AI モデルをハードウェア上で直接実行できるようになったのは、数年前には考えられなかったことです。クラウドはスケールでの管理・調整を担い、エッジは速度、プライバシー、ローカルコスト効率が重要な体験を処理します。このシフトは私がこの業界に再び戻った大きな要因であり、Neat への転機でもあります。

自動車、航空宇宙、ロボティクス、エンタープライズコラボレーションといったさまざまな業界でご活躍されていますが、これらの業界のインテリジェントシステムから得られる概念で、将来的に職場のコラボレーション技術を変革すると考えるものはありますか？

私が何度も持ち帰る自動車業界の例は、自治走行がこれまでに構築された中で最も高度なエッジコンピューティングソリューションの一つであることです。センサーはリアルタイムで状況を検知し、車は人々の生活に直接影響を与える判断を下し、すべてが瞬時にエッジで処理されます。誤った判断の結果は即座に現れるため、応答は即時でなければなりません。

会議室は別の環境における同様の課題です。部屋は毎回変化します。人数、音響、照明、会話のダイナミクスが異なります。ハードウェアは何が起きているかを読み取り、誰も管理しなくてもスムーズに対応しなければなりません。

Neat がエッジデバイスに惹かれる理由は三つです：体験に必要な速度、最も機密性の高いデータが部屋を出てはいけないというプライバシー、そしてローカル処理がスケールでのクラウドインフラ依存を減らすコストです。理想的な条件ではなく、実世界の変動に合わせて設計するという規律は、自動車やロボティクス業界が何十年も取り組んできた課題であり、エンタープライズコラボレーションが今追いついてきています。

次の大きなイノベーション波が、現在ヘッドラインを飾るソフトウェアプラットフォームではなく、ハードウェアとエッジインテリジェンスから来ると考える理由は何ですか？

フレーミングを少し修正したいです。ハードウェア対ソフトウェアという対立ではなく、両者は協働しなければなりません。しかし、ハードウェアが数年前には不可能だったことを可能にしたことで、真に新しい機会が生まれました。

Microsoft、Zoom、Google といったプラットフォームは会議内で素晴らしいことを実現しています。しかし、ハードウェアが可能にすることは、ソフトウェア単独では完全に再現できません。部屋を正確にフレーミングすること、部屋専用に設計されたマイクとスピーカーで音声を高精度に処理すること、クラウドへの往復なしで全てをローカルで処理することです。インテリジェンスがハードウェアにネイティブに組み込まれると、ソフトウェアだけでは実現できないレベルのパフォーマンスとプライバシーが得られます。

インテリジェンスをハードウェアに組み込むことで、ソフトウェアも向上します。フレーミングが改善すれば、リモート参加者は部屋をよりクリアで正確に見ることができ、音声処理が改善すれば声がより明瞭に捉えられ、下流の全てが向上します。ローカル処理が高速で、プライバシーが保たれ、信頼性が高まることで、部屋にいる全員とリモート参加者全員にとって体験が向上します。

したがって、どちらの層が勝つかという問題ではなく、ハードウェアプラットフォームがソフトウェアを向上させ、ソフトウェアエコシステムがハードウェアの価値を高める方法が問われています。これが Neat のベットであり、レガシーアーキテクチャに AI を後付けしようとせず、根本から構築した理由です。ハードウェアとソフトウェアをシームレスに連携させることができる企業が、次の波をリードするでしょう。

AI エージェントがますます高度になる中で、会議の役割はどのように変化すると考えますか？会議はより意図的に、より自動化され、あるいは全体的に頻度が減少するでしょうか？

まず最初に見られるのは、会議と会議体験全体の変革です。通話前にエージェントが参加者を準備し、関連コンテキストを提示し、適切な人物が部屋にいることを保証します。通話後にはエージェントが結果に基づき自動でアクション項目を割り当て、ワークフローを更新し、決定を企業全体に結び付け、誰も追いかける必要がなくなります。会議は孤立したイベントではなく、継続的でインテリジェントなワークフローのノードとなります。

エージェントが変える二つ目の点は、IT がインフラを管理する方法です。エージェントが部屋のハードウェアに直接アクセス・管理できるようになると、会議室資産の運用コストと複雑さが大幅に低減します。IT チームは保守やトラブルシューティングに費やす時間が減り、戦略的な優先事項に注力できるようになります。これはスケールで会議室を運用する組織にとって重要なシフトです。

会議自体が持つ、人間同士の本物の協働と熟考の場としての重要性は変わりません。判断が必要で、部屋の雰囲気を読み取りながら共同で決定を下す会話は消えません。むしろ、エージェントが管理的な負荷を担うことで、残る会議はより焦点が絞られ、価値が高まります。

部屋のハードウェアはこれらすべてに備えておく必要があります。エージェントが単なるサポートツールではなく、積極的な参加者になるにつれ、部屋のデバイスがエージェントが人々とやり取りするための物理的な窓口となります。

AI システムが職場環境に直接組み込まれるにつれ、企業はプライバシー、ガバナンス、セキュリティをますます懸念しています。組織はインテリジェントなコラボレーションと信頼・コントロールのバランスをどのように考えるべきでしょうか？

これは現在業界で最も重要な課題の一つであり、AI が職場に深く組み込まれるにつれてさらに重要性を増すでしょう。

出発点はアーキテクチャです。部屋に常時オンのセンサーと処理が組み込まれると、データがどこに保存されるかという問題は細部ではなく根本的な課題になります。最も機密性の高いデータがデバイスを離れなければ、プライバシーポリシーだけでは対処できないリスクカテゴリを解消できます。

Neat では、セキュリティとプライバシーは製品設計・エンジニアリングの段階から組み込まれており、後付けではありません。Neat OS は会議空間専用に設計された目的特化型オペレーティングシステムで、ハードウェアバックアップされたセキュアブート、検証済み OS 完全性、厳格なプロセス制御により、他の場所で脆弱性が発見されてもソフトウェアがアクセスできる範囲を限定します。すべての音声・映像 AI 処理は揮発性メモリ内の専用エッジプロセッサでローカルに実行され、データ保持ゼロ、クラウド送信ゼロ、顧客情報の露出ゼロを保証します。

このアーキテクチャは、組織がますます重視するコンプライアンスもシンプルにします。AI 処理がデバイス上に留まることで、データ主権の実証が格段に容易になります。これにより、医療分野の HIPAA、サービス組織の SOC 2、カリフォルニア州のプライバシー法である CCPA や CPRA といったフレームワークの要件を満たすことが大幅に容易になり、部屋はリスクではなくコンプライアンス姿勢の資産となります。

AI が変えているのはセキュリティのスピードであり、戦略の方向性ではありません。脆弱性が発見されてから悪用されるまでの時間は急速に短縮しています。そのため、Neat は定期的なレビューから継続的モニタリング、継続的な脆弱性管理、開発プロセス全体での AI 支援コード解析へとシフトしています。

テクノロジーパートナーを評価する際に最も有用な質問は、ベンダーが最新の AI セキュリティイニシアチブに関わっているかどうかではなく、彼らが構築するすべてにセキュリティがどれだけ深く組み込まれているかです。Neat では、創業当初からこれを最優先してきました。

今後 5 年を見据えたとき、理想的な AI 搭載会議室はどのような外観・体感になると考えますか？また、この移行が完全に実現したときに、後から見て当然と思える機能は何でしょうか？

後から見て最も当然に思えることは、リモート参加者が劣悪な会議体験を強いられるべきではない、ということです。これが私たちが目指す基準であり、ほとんどの人が想像している以上に近づいています。

部屋に入ると会議はすでに準備完了です。ケーブルの取り扱いに戸惑うことも、音声トラブルを解決することも、カメラを調整することもありません。部屋にいる人も自宅から参加する人も、会話全体を通して同等の存在感を持ち、誰も管理する必要がありません。

会議後、成果は誰も読まない要約に残ることはありません。アクション項目が割り当てられ、ワークフローが更新され、決定が自動的に企業全体に接続されます。会議は孤立したイベントではなく、継続的でインテリジェントなワークフローのノードとなります。

そして、これらすべてを支えるインフラは主に AI エージェントが管理し、IT チームがデバイス問題を追いかける必要はありません。部屋は常に準備が整い、フリート管理はバックグラウンドで行われ、テクノロジーは実質的に見えなくなります。

後から見て当然に思えるのは、私たちが部屋を周辺機器の集合ではなく、インテリジェントシステムとして扱うのが遅すぎたことです。会議開始前に音声トラブルを解決したり、カメラを手動でフレーミングしたりする必要があるという考えは、実際に不必要であることが明らかになるでしょう。

素晴らしいインタビューをありがとうございました。詳しく知りたい読者は Neat をご覧ください。