ミテルのCTO兼大企業向けR&D責任者Luiz Domingos – インタビュー・シリーズ

Luiz Domingos、ミテルの最高技術責任者兼大企業向けR&D責任者は、20年以上にわたる輝かしいキャリアを築いてきました。革新的なアプローチと深い技術的専門知識で知られるLuizは、企業向けのコミュニケーション、コンタクトセンター・システム、ネットワーク管理、クラウドサービスにおいて、高品質のソリューションを継続的に提供してきました。

ミテルでの現在の役割において、Luizは技術の戦略的方向性を定め、革新と信頼性を重視しています。彼は最先端の技術の導入を主導し、会社のポートフォリオが業界の最前線に位置することを保証しています。ミテルに入社する前、LuizはUnifyのチーフ・プロダクトおよびテクノロジー・オフィサーとして、全製品ポートフォリオの管理を成功裏に遂行し、クラウドベースの新しい提供の開発を主導しました。

ミテルは、ビジネス・コミュニケーションの世界的なリーダーであり、組織がより効果的に接触し、コラボレーションし、顧客にサービスを提供できるようにするための包括的なソリューションを提供しています。オンプレミス・システムからクラウドベースのコミュニケーション・プラットフォームまで、ミテルは信頼性の高い、スケーラブルな、革新的な製品を提供し、ビジネスの多様なニーズに応えています。シームレスな統合と高品質のユーザー・エクスペリエンスへの取り組みにより、ミテルは企業が今日の急速に変化するワークプレイス・環境で接続され、競争力のある状態を維持することを支援しています。

多くの企業はまだ旧来のコミュニケーション・ツールに依存しています。貴方の視点から見ると、旧来のシステムが企業に与える最大の障害は何ですか？

多くの企業は、旧来のプライベート・ブランチ・エクスチェンジ（PBX）システム、コンタクト・センター、断片的なコラボレーション・ツールに依存しています。こうした旧来のツールを使用すると、統合と相互運用性の欠如が生じ、閉じたアーキテクチャと適切なSWインターフェイスが欠如しているため、最新のAIドリブンのソリューション、CRMプラットフォーム、クラウドベースのアプリケーションとの統合が困難になります。

組織が断片的な旧来のツールを使用すると、ユーザー・エクスペリエンス（UX）と生産性が低下する可能性があります。アプリケーションの実装が現代の柔軟なワーク・モード（リモート、オフィス、モバイル）に適応しておらず、オムニチャネル機能を提供していないためです。さらに、旧来のシステムが多数使用されていると、セキュリティ・リスクが高まり、GDPRのようなデータ保護規制の進化により、脆弱性とコンプライアンス・ギャップが増大します。最後に、これらの旧来のツールは、メンテナンスとサービス、または運用コストが高くなるため、所有コストが増加します。

これらのコミュニケーションのボトルネックは、企業がAIドリブンのソリューションを効果的に実装する能力にどのような影響を与えますか？

AIアプリケーションは、リアルタイムのデータ可用性、複数のメディア・チャンネル間のシームレスな統合、自動化メカニズムに依存しています。ただし、旧来のシステムは、AIがアクセスまたは利用できない内部の独自のフォーマットでデータを保存する傾向があります。これにより、AIの真の潜在能力が損なわれ、場合によっては断片化が生じます。AIは、構造化されたデータと非構造化されたデータの両方を必要とします。旧来のシステムのデータ構造は、このアプローチに適していないため、会話の分析、ビジネス・バリューの抽出、コミュニケーション・アクティビティのパーソナライゼーションにおけるAIの能力が制限されます。

さらに、感情分析やスピーチ・トゥ・テキストなどの多くのAIドリブンのアプリケーションは、リアルタイムの分析に依存しています。旧来のインフラストラクチャは、こうしたアプリケーションに必要な処理能力とリアルタイムの接続性が不足しているため、遅延と非効率がビジネス内に生じます。真のAIドリブンの自動化（バーチャル・アシスタント、ワークフロー・オートメーションなど）には、コミュニケーション・プラットフォームとの深い統合が必要です。定期的に使用される旧来のシステムでは、古くなったまたは欠けているAPIサポートが統合と自動化の障壁となります。

これらのコミュニケーションのボトルネックに対処することで、企業はAIドリブンのソリューションの全潜在能力を解放し、効率性、意思決定、UXを改善できます。

ミテルは、大企業が旧来のシステムから移行する際のコミュニケーション・システムの近代化にどのように取り組んでいますか？

ミテルは、統一コミュニケーション（UC）ツールの近代化に戦略的、ハイブリッド・アプローチを取り入れ、企業が旧来のシステムから移行することを支援しています。全面的なオーバーホールを強制するのではなく、ミテルはオンプレミス・アプリケーションとプライベート・クラウド・ソリューション、およびパブリック・クラウド・ソリューションとの完全な相互運用性を備えたハイブリッド・ソリューションを提唱し、提供しています。このハイブリッド・モデルは、電話交換機インフラストラクチャ、ネットワークのエッジにあるSBC/ゲートウェイ・デバイス、UCアプリケーション、およびクラウドベースのコラボレーション・アプリを統合し、企業が自社のペースで近代化できるようにします。

ミテルは、ソリューションのオーケストレーターとして、顧客が展開したすべてのアプリケーション間の必要な統合とサービスを作成することに重点を置いています。以下の原則が、このアプローチを導きます。

• ハイブリッド・クラウド・デプロイメント – 完全なリプレイス・アプローチではなく、ミテルは既存のオンプレミスおよびプライベート・クラウドのPBX/UC/コンタクト・センターを維持および更新し、パブリック・クラウドの最新のコラボレーション・ツールを統合し、企業が大きな混乱なく進化できるようにします。
• APIおよびSDK – ミテルは、コラボレーション、CRM、ERP環境における最新のアプリケーションとのギャップを埋めるために、APIおよびSDKを継続的に更新および開発しています。これにより、企業は新しいサービスを段階的に採用できますが、日常業務に大きな混乱をもたらすことはありません。
• 旧来のシステムとのAI統合 – ミテルは、視覚的なボイスメール、バーチャル・アシスタント/エージェント、リアルタイムのトランスクリプションなどのAIドリブンの機能で既存のコミュニケーション・プラットフォームを強化しています。これらのAI機能は、クラウドのLLMおよび、主要なインフラストラクチャ投資またはアップグレードなしで操作できる小規模な言語モデル（SLM）と連携します。
• セキュリティおよびコンプライアンス・ドリブンのアップグレード – ミテルは、セキュリティと規制コンプライアンスを優先し、ペイロードとシグナリングのエンド・ツー・エンドの暗号化およびデータの保存時の暗号化などのセキュリティ・スタンダードを実装しています。特定の業界および地域の法律と規制に準拠するために、すべての製品を認定しています。

AIはビジネス・コミュニケーションを変革しています。統一コミュニケーション・システムにおける次の主要なAIドリブンの進歩については、どのように見ていますか？

AIは、効率性を高め、タスクを自動化し、企業のコミュニケーションを改善することで、UCシステムを変革しています。また、セキュリティも強化しています。ボイスプリントによるユーザー認証、継続的な脆弱性評価、システムのセキュリティ監査などの機能は、企業の保護対策を強化します。

同時に、エージェントAIとバーチャル・アシスタントが拡大しています。組織は、これらのAIパワード・アシスタントを、マルチモーダル能力で強化し、複雑なクエリの処理、自動応答、スケジューリングの支援、情報の取得などのさまざまなコミュニケーション機能をサポートできるようにしています。

AIはまた、ボイス・トゥ・テキスト機能、リアルタイムの多言語翻訳、感情分析における革新を推進しています。これらの強化は、コンタクト・センターの生産性と全体的なユーザー・サチスファクションの向上に利益をもたらします。

さらに、コンテンツ管理にGenAIの使用が増えています。LLMが分析レポート、サマリー、法令およびコンプライアンス・レコードの生成などのために統合されています。企業はAIドリブンの言語モデルを使用して、企業の知識を組織化、取得、共有し、コラボレーションとデータ共有の最適化を改善するために、UCスペースでAIの採用をさらに進めることが見込まれています。

ミテルは、ワークプレイス・コミュニケーションにおけるAIパワード・バーチャル・アシスタント、自動化、予測分析の台頭にどのように対処していますか？

ミテルは、LLMの登場前に数年前にAIの旅を開始し、ポートフォリオにAI機能を組み込むことで、顧客のソリューションを強化することに重点を置いています。適切な場合、ミテルはアジェンティックAI、バーチャル・アシスタント、バーチャル・コンタクト・センター・エージェントを含むAI機能を提供しています。また、自然言語処理（NLP）、コールおよびミーティング分析、システム分析および予測レポート、ローコード/ノーコード・ワークフロー・オートメーションなどのAI機能を提供し、UCおよびコンタクト・センター・アプリケーションをストリームライン化しています。

ミテルは、企業のコミュニケーションとコラボレーションを強化するために、AIと大規模な言語モデル（LLM）をどのように活用していますか？

ミテルは、AIとLLMを活用して、企業内でのコミュニケーションとコラボレーションの全体的なエクスペリエンスを向上させています。先ほど述べたように、ミテルは製品にAIおよびLLM機能を統合し、先進的なスピーチおよびテキスト分析（特にNLPおよびスピーチ・トゥ・テキスト）、コンテキスト・メモリーを備えたインテリジェント・バーチャル・アシスタント、タスクの自動化を提供しています。ミテルはまた、AIモデルを使用したセルフヘルプおよびカスタマー・サポートのソリューションを提供し、カスタマー・ノウルエッジ・ベースをAIモデル・トレーニング・プロセスを介して統合しています。これらのテクノロジーは、リアルタイムのコミュニケーションを最適化し、カスタマー・インタラクションを確保し、システムのセキュリティを確保し、24時間365日、コスト効率の高い監視およびサポートを提供します。

企業のコミュニケーション・システムにLLMを統合する際の最大の課題は何ですか。また、ミテルはこれらの課題に対処するためにどのような措置を講じていますか？

LLMを企業のコミュニケーション・システムに統合する際の課題には、データのプライバシー、セキュリティ、遅延、柔軟なAI統合の必要性があります。世界的な組織として、データのプライバシーと規制コンプライアンス（GDPRおよび欧州AI法）は、ミテルのトップ・優先事項です。したがって、AIソリューションが顧客のデータを一切の犠牲なしに保護するようにします。セキュリティの向上のために、ミテルは、パブリック・クラウドのLLMに公開される可能性のあるデータを制限および保護するために、顧客のネットワーク・エッジに展開される小規模な言語モデル（SLM）の使用を調査しています。ハイブリッド・クラウド・環境では、すべての製品がAIを安全かつセキュアに統合できるように、適切なインターフェイス/APIを備えていることが重要です。ミテルは、オンプレミス、ホスト、プライベート・クラウド、パブリック・クラウド全体でAI統合を可能にするために、製品を近代化しました。また、ベンダーのロックインを避けるために、「BYO-LLM」（Bring Your Own LLM）アプローチを可能にする、柔軟なワークフロー作成機能を開発しています。

リアルタイムのコラボレーション・ツールであるボイスおよびビデオのためのLLMのレスポンスが即時であることが必要なため、インフラストラクチャの課題が生じます。ミテルのビジョンは、リアルタイムのコミュニケーションを処理し、AIアシスタントとの自然なエクスペリエンスとインタラクションを可能にするために、エッジAIに依存することです。最後に、ミテルは、ヘルスケア、金融、ホテル業界などの特定の業界に適した、コンテキストに応じたAIモデルを開発中です。

ミテルの製品エコシステム内で、AIパワード・ナチュラル・ランゲージ・プロセッシングのアプリケーションについて、どれが最も興味深いと思いますか？

実証可能で即時の投資収益率があるため、ミテルのコンタクト・センターは、AIドリブンのLLMおよびNLPソリューションにとって最も興味深い分野です。チャットおよびスピーチ・インタラクションを備えたAIパワード・バーチャル・エージェントは、顧客の問い合わせを処理し、情報を収集してから、ライブ・エージェントにエスカレートすることで、ワークロードを削減し、レスポンス・タイムを改善できます。コンプライアンスのためのコール・レコーディング、トランスクリプション、サマリー、感情分析による顧客満足度、エージェント・トレーニングなどの機能は、運用を改善します。ミテルのUCソリューションには、視覚的なボイスメール、スマート・サーチ、ノウルエッジ・マネジメント、クリアなコールのためのノイズ・キャンセルが含まれます。

AIがコミュニケーションを変革するにつれて、企業はAIドリブンのワークプレイス・インタラクションの倫理的考慮事項にどのように取り組むべきですか？

AIは、ワークプレイス・コミュニケーションとコラボレーションを大幅に変革していますが、これらの変化は倫理的な課題をもたらさないわけではありません。AIの実装の各段階で、倫理的な考慮事項を継続的に取り組む必要があります。包括的なデータセットでAIモデルをトレーニングし、偏りを避け、公平な意思決定を保証することが含まれます。AIの最大の懸念事項の1つは、透明性と説明可能性です。これには、明確な利用規約とAIの使用の開示が必要です。AIの使用は、人間の拡張とエンパワーメントを増やすべきですが、代替ではありません。

さらに、セキュリティとAIの悪用防止を考慮し、ディープフェイクやユーザー・データおよび資格情報の操作から保護する必要があります。

企業は、AIが日常のワークフローに埋め込まれるにつれて、従業員にとっての移行をスムーズにするために、どのような措置を講じることができますか？

企業は、AIベースのソリューションへの移行をスムーズにするために、採用、信頼、生産性を促進するための措置を講じる必要があります。企業にとっての第一のステップは、企業内でのAIの役割を定義し、AIの採用についてリーダーシップがメッセージと提唱を一致させることです。また、AIの機能、限界、および効果的な使用方法について、すべての従業員にトレーニングを提供する必要があります。

同時に、従業員をAIアシスタントでエンパワーメントし、意思決定プロセスを強化するために、AIコラボレーション・ツールと統合フレームワークを導入する必要があります。リーダーシップは、倫理的および雇用のセキュリティに関する懸念に対処し、従業員のフィードバックを収集し、AIによって導入された増分的価値を測定するためのチャネルを提供する必要があります。

これらの措置をAI採用プロセスの初期段階で講じることで、従業員はツールを使用することに自信を持ち、企業は投資に対するROIをより迅速に実現できるようになります。

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