インタビュー
Matt Martin、Clockwiseの共同創設者兼CEO – インタビューシリーズ
Matt Martin、Clockwiseの共同創設者兼CEOは、元弁護士でエンジニア兼起業家であり、世界で最も高度なAI搭載スケジューリングプラットフォームの1つを構築しました。2016年にClockwiseを設立して以来、彼は、40,000以上の企業（Atlassian、Asana、Uberを含む）に、知識労働者が時間を管理する方法を再考するという使命で会社を率いてきました。法律、製品リーダーシップ、ソフトウェアエンジニアリングを経た彼のキャリアは、分析の厳格さと技術的専門知識のユニークな組み合わせを持ち、職場で最も見過ごされがちな課題の1つである、本当に重要なことへの時間を作ることを解決するために取り組んでいます。
あなたの経歴は、弁護士からソフトウェアエンジニアそして起業家まで、ユニークな道をたどっています。最終的に、2016年にClockwiseを設立することになったのは何がきっかけでしたか？また、その背景は会社の使命をどのように形作りましたか。
ある非直感的な経緯があります。私は常に大きなおたくのひとでした！初期のWebでウェブサイトを構築することからチームを構築することまで、面白い問題を見つけたとき私はそれに没頭します。法律からテクノロジーへの移行は、カレンダー管理がどれほど壊れてしまったかという、普遍的な問題に対する独自の視点を私に与えました。連続したミーティング、重複した予約、実際に有意義な仕事をする時間の完全な欠如。
私は法律教育を大切に思っていますが、それが私の日常業務に直接適用できるということは主張できないでしょう。それが私のスタートアップでの経験、スケジュールの地獄に陥っているためスケールアップできなかった会社で働いていたとき、機会が具体化しました。
Clockwiseの使命を形作ったのは、個人の問題ではなく、基本的なビジネス効率の問題であるという、生産性に対する一般的な認識に反することを理解することでした。世界で最高の会社には優れた人材がいますが、もしもその人たちが会議のために常にコンテキストを切り替えているために、考え、創造する時間を見つけることができない場合、それはイノベーションと成長に対する大きなブレーキとなります。
私たちは、会社に最も重要なものを返すためにClockwiseを構築しました。つまり、人々が最高の仕事をするための集中した時間です。
あなたは、ほぼ10年間を費やして解決する価値があると確信した、職場の生産性とスケジューリングにおけるギャップを見出しました。どんな点でしたか。
私はフロントエンドエンジニアリングチームを率いていましたが、新しいエンジニアを数多く採用し、オンボーディングし、統合したのに、数ヶ月後に彼らが「1週間にコーディングする時間がほとんどない」という苦情を聞くのがうんざりでした。何が起こっているのでしょうか。彼らは素晴らしい仕事をしたいと思っています。私たちは彼らに（多くの）お金を払っていますが、スケジュールがひどいことの影響を受けていることに誰も責任を取っていません。ただの馬鹿げていると思えます。
私たちは、時間管理を個人の負担のように扱いますが、それは言い訳です。この「泳げないなら沈む」的な時間管理のアプローチは、個人の責任として装っている組織的な失敗を表しています。実際、従業員は自分の時間を制御することができません。時間はネットワークシステムだからです。誰かがミーティングをスケジュールすると、その影響はすべての出席者のカレンダーに波及し、さらに彼らがミーティングに参加するすべての人のカレンダーにも影響します。単一のスケジュール変更は、チーム全体の生産性に影響を及ぼす可能性があります。
知識経済の主な入力は、個々の従業員の時間と注目です。従業員の影響力のある時間を増やすことができる会社は、市場で驚くべき優位性を持ちます。かつ、従業員の生産性を可能にするソフトウェアは、非常に貴重なものになります。そういう問題を解決する価値があるのです。
Clockwiseは現在、Atlassian、Uber、Netflixを含む40,000以上の組織で使用されています。エンタープライズ顧客にとって最も共感できる点は何だと考えていますか。
チームが成長すると、意思決定、進捗、生産性が遅くなることはありません。ミーティングの調整がより複雑になることもあります。
UberやAtlassianのような会社は、すぐに理解します。スケジュールの調整に費やした時間が少ないほど、重要な仕事をする時間が増えるということです。だからこそ、彼らはカレンダーを最適化するために私たちに頼っています。
例えば、私がチームと1時間の同期をスケジュールしたいとします。表面的に見ると、簡単そうですが、すべての人が参加できる時間を見つけるにはいくつかの制約を考慮する必要があります。
- 3つのタイムゾーンにまたがる8人
- 「10時前のミーティングは受け付けない」設定の2人
- 来週出張する1人
- 準備時間が必要な3人の参加者
Clockwiseはすべての要件を内部化し、競合するイベントを移動して新しいミーティングのスペースを作ります。顧客が共感できるのは、カレンダーのテトリスのようなことを扱わなくて済むということです。重要なミーティングが行われること、非緊急アイテムが再スケジュールされること、競合が自動的に解決されることを知っています。すべて自動的に行われます。
現在までに、700万時間の集中時間を作り出し、1800万件のミーティングを再スケジュールしました。エンタープライズにとって、これは生産性に対する測定可能なROIです。
今週、あなたは新しいスケジューリングブレインとMCPサーバーの新世代を発表します。このローンチのどの側面がユーザーに最も大きな即時的な影響を与えるでしょうか。
AIエコシステムが爆発的に拡大しているように見えますが、基本的なスケジューリングタスクを解決できないアシスタントをリリースする会社がほとんどです。私たちはそれを解決しています。
Clockwise MCPは、AIエージェントに世界で最も高度なスケジューリングブレイン（私たちが9年間構築してきた）へのアクセスを提供し、人間並みのニュアンスで時間について推論することを可能にします。初めて、AIは単に空いている時間を確認するのではなく、深いコンテキストの理解に基づいてスケジューリングの決定を下し、カレンダーの変更を実施することができます。
即時的な影響は、Claude、ChatGPT、またはCursorに「来週、分散チームとの90分の製品レビューを、すべての人の集中ブロックとタイムゾーンを尊重してスケジュールしてください」と伝え、実際に期待どおりに動作するようになることです。
単純なスケジューリングを超えて、LLMのユニークな機能とClockwise MCPを活用することで、新しいワークフローが解放されます。例えば、Claudeにチームの生産性が過去1ヶ月でどうなっているかを見せ、Cal NewportのDeep Work方法論に基づいてスケジュールを最適化するよう依頼したり、子供の学校のニュースレターを確認して重要な日程をカレンダーにブロックしたりすることができます。
これは、カレンダーを読むことができるAIと、人間のEAのように考えるAIの違いです。その違いは、これらのツールを印象的なデモから実際に役立つワークプレイスアシスタントに変えます。
多くのAIアシスタントはテキストやコードを生成できますが、スケジューリングでは躓きます。AIが時間を扱うのが難しい理由は何ですか。
時間を操作することは、人間が直感的にニュアンスを持って扱うものです。しかし、AIアシスタントにチームミーティングを来週スケジュールするよう依頼すると、半分のチームが寝ているか集中しているブロックに入っている時間を提案します。
それは、ほとんどのカレンダー統合がスケジューリングをデータベースのクエリのように扱うためです。彼らは空いているスロットを見つけて埋めることができますが、実際のスケジューリングが必要とするスマートな決定は下せません。
問題はコンテキストです。効果的なスケジューリングには、単純な空き状況を超えて人間の仕事パターンを理解することが必要です。AIは、アレックスが子供を学校に連れて行った後、コーヒーを飲みに行くことが好きなため、その時間帯はカジュアルな電話会議には適していますが、Zoomプレゼンテーションには適していないことを知る必要があります。あるいは、ヨハンナがミーティングの間には10分の準備時間が必要であり、頻繁な旅行により非同期のミーティング形式が必要であることを知る必要があります。
物議を醸す意見ですが、私はこの問題に対してデータやコンピューティングリソースを投入するだけでは、近いうちに良い解決策は出ないと思います。
新しいスケジューリングブレインは、Clockwiseの以前のバージョンとどのように異なりますか。また、ユーザーはどのような改善が期待できますか。
私たちは常にスケジューリングブレインを改善していますが、この次の世代の知能は、コンテキストで認識可能であり、オンデマンドでアクセス可能であるという点で注目に値します。
最も大きな変化は、反応的なスケジューリングからプロアクティブなスケジューリングへの移行です。以前は、Clockwiseは固定された毎日スケジュールでカレンダーを最適化していましたが、現在は、必要なときにいつでも最適化を生成できます。
タスクの統合を有効にし、Clockwiseの脳が全体的なワークロードを考慮して時間を調整できるようにしました。新しいタスクの統合により、Clockwiseはミーティングとともに、締め切りと集中ブロックの設定を尊重しながら、やるべきことを調整できます。ミーティングの管理だけではなく、ミーティングの間に行うべき重要な仕事の管理にもなります。
また、アルゴリズムの能力を大幅に向上させ、同時に複数のスケジューリング変更を処理できるようになりました。例えば、1対1のミーティングをすべて1週間で再スケジュールしたいとします。この単一のリクエストにより、Clockwiseは複数のカレンダーイベントに対して行動を起こします。これらのアルゴリズムの改善により、集中時間を作成し、ユーザーの成果を向上させる成功率が高まっています。
この更新では、オンデマンドの最適化、タスク統合、分析などの機能が導入されています。これらの強化は、個人がカレンダーをどのように使用できるか、またチームがカレンダーをどのように使用できるかをどのように変えますか。
オンデマンドの最適化は、システムが助けてくれるのを待たずにすぐに行動を起こしたい個人のためにゲームチェンジャーです。タスクの統合は、ミーティングのスケジュールと実際の仕事の時間を作る間にあるギャップを埋めるため、非常に重要です。
チームにとって、分析機能は変革的です。マネージャーは、以前には見たことがないパターンを今すぐに発見できます。たとえば、誰かが常に連続したミーティングに参加しているか、またはチームの集中時間がミーティングの増加によって侵食されているかを識別できます。現在、リーダーは、ワークロードの分配とミーティングの衛生について、データに基づいた決定を下すことができます。ただし、そのためには、単に時間をうまく管理していることを願うのではなく、ミーティングの管理から時間戦略への移行が必要です。
これらの強化の組み合わせにより、チームは反応的なカレンダー管理からプロアクティブな時間戦略へと移行できます。
人間レベルのスケジューリングインテリジェンスを可能にする上で、データ（例：Clockwiseが分析する1700万件の月次カレンダーイベント）が果たす役割は何ですか。
答えには2つの層があります。
まず、直接的には、処理および分析する大量のデータにより、私たちがより優れた、よりニュアンスのあるスケジューリングブレーンを提供できます。Clockwiseは毎日1億6000万以上のカレンダーデータポイントを分析し、チームの生産性を維持するために数百万のカレンダー配置をテストし、最適化を調整しています。このシステムは、情報を集約して、個々のチーム、チーム全体、そして組織全体が実際に最高の仕事をする方法をよりよく理解するために再利用します。これは、アルゴリズムの改善からUI/UXの改善まで、製品全体に組み込まれています。
2つ目は、現代の組織におけるカレンダーデータの規模（APIから流れるハードデータと、個人の好みという形のソフトデータを含む）が、人間が単独でナビゲートすることがほぼ不可能であるということです。
最も優れた人間のアシスタントは、コンテキストの知識に基づいて決定を下すことができますが、実際には1人、2人、たぶん3人程度の個人のみを最適化できます。出席者の組み合わせの制約は人間が処理できる以上のものです。一方、AIカレンダーアシスタントは、ドメインの知識と大量のデータを効率的に処理することによって、エンタープライズスケールでスケジュールを効果的に処理できます。
従来のスケジューリングでは、「誰もが空いている時間はいつですか？」と問われます。しかし、より良い質問は、「この作業を実行するための最適な時間はいつですか？それをどのように実現することができますか？」です。誰かのスケジュールをすべて同時に処理することなしには、この質問に答えることはできません。
あなたは、Anthropic、OpenAIなどのエージェントとClockwise MCPを使用する企業の将来をどのように見ていますか。企業はすべて、AIを搭載した専用のエグゼクティブアシスタントを実行することになるのでしょうか。
今のところ誰にもわかりませんが、私の賭けは、2つのアシスタント層がエンタープライズに存在することです。1つの層は、各従業員にオーケストレーティングエージェント（これは、超強化されたEAまたはチーフオブスタッフのようなものになるかもしれません）を提供します。このエージェントは、さまざまなドメインの専門家である複数のエージェントに呼び出しをかけます。オーケストレーティングエージェントの提供者として、複数のプレーヤーがエンタープライズで登場する可能性はあります。消費者市場ではChatGPTが優位性を示していますが、エンタープライズ市場は、さまざまな組織の特定のニーズに応じて分割されます。
ドメイン固有のエージェントのスペースは、より多様で興味深いものになるでしょう。マイクロソフトが組織のすべてのソフトウェアを提供するのを望んでいないのと同様に、エンタープライズでは、特定のタスクを処理するために、特定のソフトウェアベンダーから提供される特定のエージェントが必要です。スケジューリングと時間管理は、確かにそのような特殊なケースの1つです。正しく機能するには、人間が必要とするものを提供する能力が必要です。
チームのデリバラー、個人のエネルギーパターン、組織の優先事項をすべて知り、自動的にスケジュールを最適化して成果を最大化するカレンダーエージェントを想像してください。メールのやり取りはありません。スケジュールの競合はありません。コンテキストの切り替えはありません。アシスタントは「ミーティングの10分前にあなたにリマインドします」から「議事録を準備し、優先事項をクリアし、関係者全員に事前資料を配布しました」というレベルに進化します。
企業が時間の推論をAIワークフローに組み込むと、単にミーティングを避けるのではなく、人間とAIのコラボレーションによって新しい生産性のフロンティアが解放されるでしょう。
時間の使用方法について推論するAIを構築する場合に、どのような保護策や倫理的考慮が関係しますか。
まず、プライバシーについては、モデルがトレーニングに顧客データにアクセスすることを決して許可しません。絶対にありません。また、顧客データが漏洩しないようにするために多大な努力を払います。顧客の信頼は、私たちの商業的な成功にとって非常に重要です。また、私たちの会社の価値観の中核です。
2つ目は、私たちが人間の幸福（集中ブロック、ミーティングの休憩、昼食など）を、従来の生産性メトリクスよりも優先して最適化することです。マイクロマネジメントやワークプレイス監視を可能にする機能を避けています。チームのスケジューリング習慣に関するダッシュボードはありません。パフォーマンスレビューの「生産性スコア」はありません。ユーザーの好みがClockwiseの最適化に影響を与える一方で、人々はカレンダーを管理する上でコントロールを維持しています。私たちは、スケジューリングの摩擦を減らしながら、人々の最も貴重な資源である時間に対する人間の機関を維持しています。
今後5年間で、AIアシスタントと人間の生産性の関係がどのように進化するかを見てみましょう。Clockwiseはその未来にどのようにフィットしますか。
高レベルで見ると、私はAIを単なるツールと見ています。AIが可能にする能力は数百万人を強化し、間違いなく人間が最も価値がある場所を変えます。私たちは、経済の大きな変化の人間的影響について、過去よりも今回はもっと賢明になることができるのです。しかし、現在の政治情勢は、私に楽観主義を与えません。
より戦略的なレベルでは、数つの変化が起こると考えています。
まず、アシスタントワークフローがより信頼性が高く一般的になるにつれて、反応的なワークフローからプロアクティブなワークフローへの移行を見てくるでしょう。Clockwiseのスケジューリングブレインが進化するにつれて、私たちはユーザーに代わってよりプロアクティブで積極的な介入を行うことができました。テクノロジーが信頼性が高く、自信があり、ニュアンスに富んでいれば、人間の入力なしで動作するようになります。AIアシスタント全体も、信頼性と信頼性が高まれば同じ変化を見せるでしょう。
2つ目は、プラットフォームが落ち着くでしょう。現在、エンタープライズでオーケストレーティングエージェントになることができるのは誰かという競争が開けています。エンタープライズでは、テクノロジーの新しい波に乗るまで、コンシューマー市場とは異なり、ChatGPTが優位性を示しています。前に技術的変化があったときと同様に、プラットフォーム戦争が少し落ち着くまで、第三者ソフトウェアプロバイダーとしては、どのプラットフォームに投資する価値があるかを判断する必要があります。ソフトウェアの購入者としては、選択したものが良い投資になることを確信する必要があります。したがって、落ち着くまで、私たちはすべての起業家的なリソースをベットと実験に費やすでしょう。つまり、バブルの1サイクルが破綻して再構築される可能性もあります。
3つ目は、現在の標準が真のプラットフォームを可能にする方向に進化するでしょう。現在、MCPはサードパーティツールの呼び出しのために十分な解決策ですが、まだ多くの欠陥があります。さらに、第三者インターフェイスをアジスタントワークフローとチャットインターフェイスに注入するための標準が必要になります。人間は視覚的な生物であり、ソフトウェアプロバイダーはユーザーがソフトウェアと効率的にやり取りするための最良の方法を専門知識を持っています。
AIがカレンダーの競合を分析するだけでなく、チームの可用性とスケジューリングの選択肢をプロジェクト管理ツールで視覚化したり、Slackでの予算の議論をリアルタイムの財務ダッシュボードに変えたりすることを想像してください。そこでは関係者がシナリオを共同で検討できます。これらの高度なシステムは、コンテキストを深く理解することで、いつ見えなくなるべきか、どのメディア（通知、視覚的なインターフェイス、直接のアクション）で洞察を提示するべきかを知ることができます。将来的には、AIは目的地ではなく、インフラストラクチャになります。
最終的なビジョンは、人間の創造性を、意図と実行の間の摩擦を取り除くことで増幅させるAIです。スケジューリングインテリジェンスが見えなくなるインフラストラクチャになると、人間は、人間だけができる仕事に集中できます。成功は、AIが印象的なものであるかどうかではなく、複雑な調整がどれほど容易になるかで測られます。技術は背景に姿を隠し、人間の潜在性がスポットライトを浴びます。
素晴らしいインタビュー、詳細についてはClockwiseを訪問してください。
