インタビュー
マシエイ・サガノフスキー、AppfireのAI製品ディレクター – インタビュー・シリーズ
Unite.AI を Google の優先ソースに追加
マシエイ・サガノフスキーは、AppfireのAI製品ディレクターです。
Appfireは、コラボレーションを強化し、ワークフローを合理化し、チーム全体の生産性を向上させるためのエンタープライズ・ソフトウェア・ソリューションのリーディング・プロバイダーです。Atlassian (TEAM ) 、Salesforce (CRM ) 、Microsoftなどのプラットフォームとの統合を専門とするツールを提供し、プロジェクト管理、自動化、レポート、ITサービス管理用のアプリの強力なスイートを提供しています。グローバルな存在感とイノベーションへの取り組みにより、企業はソフトウェア・エコシステムを最適化し、チームが効率的に目標を達成できるように支援するための信頼できるパートナーとなりました。
Appfireは、エンタープライズ・コラボレーション・ソリューションを提供することで知られています。AppfireのAI駆動型製品の開発アプローチについて紹介してください。
過去1年間で、市場はAIパワード・ソリューションで溢れています。企業は関連性と競争力を維持するためにピボットしています。ただし、これらの製品のいくつかは期待を満たしている一方で、顧客のニーズに真正に応える影響力のあるソリューションを提供する機会は依然としてあります。
Appfireでは、AIイノベーションの最前線に立って、エンタープライズ・コラボレーションの進化するニーズを予測し、超えることを目指しています。AI統合に取り組む際、単に「AI対応」を主張するのではなく、実際の価値を提供することを目指しています。AI駆動型製品の開発アプローチは、顧客にとってシームレスで影響力のある体験を創造することに焦点を当てています。
AIがユーザー・エクスペリエンスに溶け込むようにしたいと思います。エクスペリエンスを強化するのではなく、ユーザーが新しい機能を学ぶ必要がある追加の負担を課すこと、またはユーザー・エクスペリエンスを陰影することは避けたいと思います。
「価値の実現までの時間」は、AIパワード・機能の最も重要な目標の1つです。この原則は、ユーザー、特に新しいユーザーが製品から利益を得ることができるまでにどれくらいの時間がかかるかを中心に据えています。
たとえば、Canned Responsesでは、サポート・エージェントが顧客に応答する際、AIは最も適切な応答テンプレートを提案できます。時間を節約し、精度を向上させることができます。
AppfireはAtlassianと提携して、WorkFlow ProをRovoエージェントとして立ち上げました。このAIパワード・製品は、類似の製品が溢れる市場で何が際立っているのでしょうか。
このカテゴリの製品は比較的珍しいです。私たちは、Jiraクラスのソフトウェア・オートメーション・コンフィギュレーション・アシスタントを出荷した最初の企業の1つであり、これはまだ始まりに過ぎません。
WorkFlow Proは、AtlassianのRovo AIによってパワードされるJira用のAIパワード・オートメーション・アシスタントです。ユーザーが新しいオートメーションを設定したり、既存のものをトラブルシューティングしたりするのを支援します。
従来、Jiraのオートメーション製品は複雑で、特定のレベルの専門知識が必要でした。WorkFlow Proは、これらのコンフィギュレーションを簡素化し、新しいJira管理者や経験のない管理者が製品のドキュメント、フォーラム、または高価なミスのリスクを費やすことなくタスクを実行できるようにします。
新しいJira管理者は、エージェントにタスクの実行方法を尋ね、インストールされているオートメーション・アプリ (JMWE、JSU、または Power Scripts) に基づいて、エージェントは目的を達成するためのステップバイステップのガイドを提供します。ミシュラン星付きのシェフがあなたのキッチンにいて、正確な指示であなたの質問に答えるようなものです。
Appfireでは、顧客の生活を簡素化することに尽力しています。WorkFlow Proの次のバージョンでは、ユーザーは、コンフィギュレーション・UIをナビゲートする必要なく、平文英語で新しいオートメーションを要求できるようになります。シェフのアナロジーに戻ると、次のバージョンでは、ユーザーはシェフに料理の調理方法を尋ねるだけでなく、代わりに料理を調理してもらえるようになります。これにより、ユーザーはより重要なタスクに集中できるようになります。
WorkFlow ProのようなAI製品をイテレーションする際に、ユーザーのフィードバックをどのように関与させていますか。顧客の入力は、これらのツールの開発を形作る上でどのような役割を果たしていますか。
Appfireでは、ユーザーと密接に協力しています。デザイナーと製品マネージャーは定期的にユーザーと関わるだけでなく、ユーザー研究グループもより広範な研究イニシアチブを実施し、ビジョンと製品ロードマップに情報を提供しています。
数量データとユーザー・ストーリーを分析し、課題に焦点を当て、AIが助けることができるかどうかを自問自答します。ユーザーの問題を十分に理解し、AIが解決策を提供できる場合、チームはテクノロジーを使用して問題に対処し始めます。各機能の旅はテクノロジーから始まるのではなく、ユーザーの痛みのポイントから始まります。
たとえば、ユーザーから、複雑なオートメーションを作成する際に新しい管理者が大きな障害に直面していることを学びました。多くの管理者は、ドキュメントを勉強したり、複雑なスクリプト・メカニズムをマスターしたりする時間や経験が不足しています。WorkFlow Proは、この痛みのポイントを軽減するために開発され、ユーザーがJiraをより簡単に学習し、コンフィギュレーションできるように支援します。
WorkFlow Proを超えて、Appfireは追加のAI駆動型アプリケーションを開発する予定です。これらの新しい製品は、ユーザーが目標を設定し、作業を追跡し、データをより効果的に活用する方法をどのように変えるでしょうか。
AIは、将来の知識労働者が何を達成できるか、また彼らがソフトウェアとどのように関わるかについて重大な影響を及ぼすでしょう。組織は、より平坦で、より敏捷で、より効率的なものになります。プロジェクトには、調整して実行するために必要な人が減ります。こうした予測は大胆ですが、すでに実現しつつあります。3つの重要なAIパワードの進歩があります。
- 技術的に複雑または退屈なタスクをAIにオフロードする
- ソフトウェアと自然言語でやり取りする
- エージェント・ワークフロー
AIは、退屈なタスクの負担を軽減し、新しいユーザーを製品に導入しやすくしています。たとえば、AIアシスタントは会議のノートを取ったり、アクション・アイテムをリストしたりすることができます。Appfireの例では、管理者がOKRフレームワーク内に新しいKey Resultを作成する場合、AIは、業界のベスト・プラクティスと会社のユニークなコンテキストに基づいて、Key Resultのワードを提案できます。ユーザーが効果的なOKRを定義することを学ぶ際の精神的負担を軽減します。
自然言語インターフェースは、ソフトウェアを設計し、使用する方法における重要なパラダイム・シフトを表しています。過去50年間のソフトウェアの進化は、知識労働者にとってほぼ無限の可能性を生み出しましたが、この相互接続されたパワーは重大な複雑さももたらしました。
これまで、複雑さを切り抜ける簡単な方法はありませんでした。現在、AIと自然言語インターフェースは、複雑さを管理可能でアクセスしやすくしています。たとえば、Appfireの最も人気のあるアプリの1つは、ドキュメント管理です。多くのフォーチュン500社は、コンプライアンスまたは規制レビューのためにドキュメント・ワークフローが必要です。将来的には、これらのワークフローを作成することは、システムに話しかけることと同じくらい簡単になる可能性があります。管理者は、たとえば、「ポリシーが承認され、すべての従業員に配布されるには、まず上級リーダーシップ・チームによってレビューおよび承認される必要があります」と言うことができます。AIは、この指示を理解し、ワークフローを作成します。詳細が不足している場合は、AIは明確化を求め、スムーズなフローのヒントを提供します。
さらに、「エージェント・ワークフロー」はAI革命の次のフロンティアであり、WorkFlow ProのエージェントでAppfireがこれに取り組んでいます。将来的には、AIエージェントは、研究を実施したり、複数のソースから情報を収集したり、他のエージェントや人々と調整して提案を提供したりするなどの複雑なタスクを人間のように取り組むことができるようになります。このエージェント駆動アプローチは、ChatGPTのようなシンプルなインタラクションを超えて進化します。エージェントは、提案のプレゼンテーション・デッキのドラフトをあなたが必要だと気付く前に用意するような、よりプロアクティブなものになります。エージェントとのボイス・インタラクションもより一般的になり、ユーザーは移動中に作業できるようになります。
まとめると、知識労働におけるAIの将来は、現在の私たちが車を運転する方法に似ています。私たちは目的地を知っていますが、通常、内燃機関の複雑さを理解したり、車を自分で調整したりする必要はありません。
また、既存のAppfire製品をAIを使用して強化しています。AIがこれらの製品の機能とユーザー・エクスペリエンスをどのように強化しているかについて、例を示してください。
各アプリはユニークで、異なるユーザーの課題を解決し、さまざまなユーザー・ロールを対象として設計されています。したがって、これらのアプリでのAIの使用は、特定の機能を強化し、ユーザー・エクスペリエンスを改善する方法に合わせて調整されています。
Canned Responsesでは、AIは、要求の内容と既存のテンプレートに基づいて、ユーザーが迅速に応答を形成するのを支援することで、顧客とのコミュニケーションを加速します。このAI機能は、時間を節約するだけでなく、顧客とのやり取りの質も向上させます。
OKR for Jiraの場合、AIは、OKR（Objective and Key Results）フレームワークに新規参入するユーザーを支援できます。複雑なメソッドを簡素化し、明確化することで、AIは、特定の目標に合わせた効果的なKey Resultsを提供するためのガイダンスを提供できます。OKRプロセスをよりアクセスしやすくします。
最後に、WorkFlow Proは、ドキュメントとアジェンチ・ワークフロー、および自然言語による自動化要求への取り組みに対する革新的なアプローチを表しています。これは、AI駆動型アプローチが、Jiraの新しい管理者にとっての障壁を低減し、経験豊富な管理者のワークフローを合理化する方法を示しています。
Appfireは、複数のAppfireアプリで共有されるAIサービス、たとえば要約機能を開発しています。これらのサービスは、プラットフォーム全体のユーザー・プロダクティビティにどのような影響を与えるでしょうか。
Appfireには、Atlassian、Microsoft 、monday.com (MNDY ) 、Salesforceを含む複数のマーケットプレイスにわたる幅広いアプリのポートフォリオがあります。
これほど多くのアプリとAIの使用例があるため、Appfireは、複数のアプリで利用できる共有の内部AIサービスを設計し、構築しました。
LLMに接続できるプラットフォームAIサービスを開発し、現在はローカルで実行されるモデルや事前設定されたプロンプトなどの機能を追加してサービスを拡張しています。
AIテクノロジーの急速な進化に伴い、AppfireのAI開発アプローチが変化する顧客のニーズと市場の需要に応え続けるために、どのような措置を講じていますか。
Appfireでは、製品マネージャーの最優先事項は、技術的実現可能性と顧客の有意義な問題を解決するギャップを埋めることです。AIの能力が急速に進化するにつれて、市場のトレンドを最新に保ち、業界のベストプラクティスを積極的に監視しています。顧客側では、ユーザーと継続的に関わり、使用しているプラットフォームにおける課題を理解しています。
技術的実現可能性と顧客の有意義なニーズが重なり合ったとき、セキュアで堅牢なAI機能を提供することに焦点を当てています。機能をリリースする前に、ユーザーと実験およびテストを行い、機能が真正に顧客の痛みのポイントに対処していることを確認します。
Appfireは、高度に競争的なAI駆動型SaaSの風景で運営しています。AppfireのAIイノベーションがユーザーにとっての価値を継続的に提供し、ユニークなものであり続けるために、どのような措置を講じていますか。
AppfireのAIアプローチは、目的を重視しています。AIをチェックボックスにチェックするだけのために統合するのではなく、製品内でAIが自然に機能するようにします。ユーザーが直面している実際の課題に対処するようにAIを設計しています。Jiraのワークフローを簡素化したり、複雑なドキュメント・プロセスを管理したり、戦略的計画を合理化したりすることです。
多くのSaaS製品は、従来、専門の知識を必要としました。AIのビジョンは、学習曲線を減らし、アプリをよりアクセスしやすくすることです。最初のRovoエージェントであるWorkFlow Proを立ち上げることで、この旅の重要なステップを踏み出しています。最終的には、AIがAppfireのアプリ内でユーザーが価値をより迅速に達成できるようにすることを目指しています。
AI開発のトレンドについて見て、SaaS業界に最も大きな影響を与えるものは何だと思いますか。
SaaS業界を形作る将来の2つの大きなAIトレンドは、AIパワード・エージェントの台頭とセキュリティ、プライバシーに関する懸念の増大です。
一部の人々は、エージェント・テクノロジーはまだその評判に応えていないと主張し、未成熟であると述べています。懐疑的な人々に、私は、テクノロジーが1〜2年以内に何を達成するかについては、過大評価することが多いですが、10年間で何を達成するかについては、過小評価することが多いと述べたいと思います。現在のエージェントの使用例は確かに限られているものの、ソフトウェアの価値チェーン全体でエージェント・ワークフローへの大量投資を目撃しています。OpenAI、Anthropic、Appfireが現在運営している、または運営を計画しているプラットフォームは、エージェント・テクノロジーに大量投資しています。OpenAIは、推論が可能な「System 2」エージェントの作業を行っており、Anthropicは、通常のアプリやWebサイトを使用することができるモデルを立ち上げました。AtlassianはRovoを導入し、SalesforceはAgentforceを立ち上げました。毎週、新しいエージェントの進歩に関する発表があり、Appfireはこれらの開発に積極的に取り組んでいます。
同時に、AIの能力が拡大するにつれて、データのセキュリティとプライバシーに関するリスクも拡大します。企業は、AIの統合が自社の資産と顧客の資産、機密データからセキュリティ対策まで、両方を尊重し、保護することを確実にする必要があります。イノベーションと堅牢なセキュリティ・慣行のバランスを取ることが、SaaSにおけるAIの全潜在価値の解放と責任ある、セキュアな進歩の促進に不可欠です。
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