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、以前の弁護士からエンジニア兼起業家に転身し、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 (TEAM ) 、Asana、Uberを含む）に時間管理を再考する使命を与え、知識労働者が時間を管理する方法を変えました。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、職場で最も見落とされる課題の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。

あなたは、弁護士からソフトウェアエンジニアそして起業家へのユニークな経歴を持っています。2016年にClockwiseを設立することになったきっかけは何ですか？そして、その背景が会社の使命をどのように形作ったのか?

非直観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！ウェブサイトの構築からチームの構築まで、面白い問題を見つけたときにはそれに没頭します。法律からテクノロジーへの転身により、ユニークな視点を得ることができました。カレンダー管理がどれほど壊れてしまっているかという問題に気付くことができました。会議の連続、ダブルブッキング、実際に意味のある仕事をする時間がないという問題です。

私は法律教育を大切に思っていますが、それが日常の仕事に直接適用できるわけではありません。スタートアップでの経験、スケールアップに苦労している会社で働いていたとき、会議地獄に陥っていることが機会を結び付けるきっかけとなりました。

Clockwiseの使命を形作ったのは、生産性が個人問題ではなく、根本的なビジネス効率問題であることを実感したことです。世界で最高の会社には優れた人材がいますが、会議の切り替えで常にコンテキストを切り替えていると、イノベーションと成長に大きなブレーキがかかります。

私たちは、会社が最も大切なもの、つまり従業員の集中力を取り戻すためにClockwiseを構築しました。

あなたは、Clockwiseを立ち上げるにあたって、職場の生産性とスケジューリングにおいて、どのようなギャップを見出し、ほぼ10年間を費やす価値があると思ったのでしょうか?

私はフロントエンドエンジニアチームを率いていましたが、新しいエンジニアを募集して入社させたのに、数ヶ月後には「週に何時間もコードを書く時間がない」という苦情を聞くことが多かったのです。何が起こっているのか、理解できませんでした。彼らは素晴らしい仕事をすることを望んでおり、私たちは彼らに多くの報酬を払っていますが、誰もスケジュールのひどい影響について責任を負っていないのです。そんなことが起こっていることに気が付きました。

時間管理を個人の負担として扱うのは、逃げ道です。会議の調整の影響は、1人の人物のカレンダーに影響を及ぼすだけでなく、出席者全員のカレンダーに影響を及ぼします。1つのスケジュール変更が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度です。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、市場で大きな優位性を得るでしょう。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。そういう問題にほぼ10年を費やす価値があります。

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、どのような点が最も共感できるのでしょうか?

チームが成長すると、意思決定、進捗、生産性が低下します。会議の調整もさらに複雑になります。

UberやAtlassianのような会社は、スケジュールの調整に費やされる時間が減ることで、より多くの時間を影響力のある仕事に費やすことができることを理解しています。つまり、彼らはカレンダーを最適化する複雑さを私たちに任せています。

例えば、チームと1時間の同期会議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、次のような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
• 2人が「10時前に会議をしない」設定
• 1人が来週出張
• 3人の参加者が準備時間を必要とする

Clockwiseはすべての要件を内部化し、対立するイベントを移動して新しい会議の時間を作ります。顧客にとって共感できるのは、カレンダーのテトリスを扱う必要がないということです。重要な会議が行われることを知っており、非緊急のアイテムは再スケジュールされ、対立は自動的に解決されます。

現在までに、深い作業のために700万時間以上を作成し、1800万以上の会議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実証可能なROIです。

今週、あなたは新しい世代のスケジューリングブレインとMCPサーバーを発表します。どのような点が最も大きな影響を与えるのでしょうか?

AIエコシステムが爆発的に成長しているように見えますが、基本的なアシスタントタスクである会議のスケジューリングに失敗しています。私たちはそれを解決します。

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へのアクセスを提供し、人間と同等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は深いコンテキスト理解に基づいて会議のスケジューリング決定を下し、カレンダーの変更を実施できます。

直近の影響は、Claude、ChatGPT、またはCursorに「来週、チームと90分間の製品レビューを、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」と指示できるようになることです。人間のアシスタントがそうするように実行されます。

単純なスケジューリングを超えて、Clockwise MCPとLLMの独自の機能を活用することで、新しいワークフローが可能になります。例えば、Claudeに過去1ヶ月間のチームの生産性を表示したり、Cal NewportのDeep Workメソッドに基づいてスケジュールを最適化したり、子供の学校のニュースレターを確認して重要な日付をカレンダーにブロックしたりできます。

これは、カレンダーを読むだけのAIと、人間のような思考ができるAIの違いです。後者は、実際に役立つワークプレイスアシスタントに変わります。

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、スケジューリングに苦労します。時間を扱うのは、AIにとってなぜ難しいのでしょうか?

時間を操作するのは、人間が直感的にニュアンスを持って行うことです。しかし、AIアシスタントにチーム会議をスケジュールするように求めると、半分のチームが寝ているか集中している時間帯を提案するでしょう。

これは、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クエリのように扱うためです。空き時間を探して埋めることはできますが、実際のスケジューリングに必要な賢い決定はできません。

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、単純な空き時間を超えた人間の作業パターンを理解する必要があります。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を好むため、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。或者、ジョハンナは会議の間に10分間のアクションアイテムを処理する必要があり、頻繁な旅行により非同期会議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、データや計算資源を投入するだけでは、すぐに良い解決策にはなりません。

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う異なりますか？ユーザーはどのような改善を期待できますか?

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、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、反応型から能動型のスケジューリングへの移行です。以前、Clockwiseは毎日一定のスケジュールでカレンダーを最適化していましたが、今では必要に応じて最適化を生成できます。

タスク統合を有効にしたことで、Clockwiseは会議だけでなく、会議間の重要な作業の時間も調整できるようになりました。締め切りと集中ブロックの設定も尊重します。会議の管理だけではなく、会議間のすべての重要な作業を管理するようになりました。

また、複数のスケジューリング変更を同時に処理するアルゴリズムの能力を大幅に改善しました。例えば、1対1の会議を1週間分すべて再スケジュールしたいとします。Clockwiseは複数のカレンダーイベントに対して行動を起こすようになりました。これらのアルゴリズムの改善により、集中時間の作成とユーザーの結果が向上しています。

アップデートでは、オンデマンド最適化、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、個人とチームがカレンダーとどのように関わるかをどのように変えますか?

オンデマンド最適化は、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。タスク統合は、会議スケジュールと実際の作業時間を橋渡しするために大きなものです。

チームにとって、分析機能は変革的です。マネージャーは、従来見えなかったパターンを発見できます。例えば、誰かが常に会議の連続で忙しいか、またはチームの集中時間が会議の増加によって侵食されているかを特定できます。リーダーは、作業負荷の分配と会議の衛生状態についてデータ駆動の決定を下すことができます。

これらの強化の組み合わせにより、チームは反応型のカレンダー管理から能動型の時間戦略に移行できます。

データ（例：Clockwiseが分析する月別カレンダーイベント1700万件）は、人間レベルのスケジューリング知能を可能にする上でどのような役割を果たしますか?

答えには2つの層があります。

まず、直接的には、処理して分析する大量のデータにより、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インを提供できます。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。システムはこの情報を集約して、個人、チーム、組織が最もよく仕事をする方法をよりよく理解し、それを製品のすべての側面に組み込みます。

第二に、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）は、人間が単独でナビゲートすることはほぼ不可能です。

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、1人または2人、たまに3人までの個人を同時に最適化することはできます。出席者の組み合わせの制約をナビゲートすることは、単に複雑すぎます。AIカレンダーアシスタントは、システムとドメインの知識を組み合わせて、エンタープライズスケールでスケジューリングを行うことができます。

従来のスケジューリングでは、「誰が空いているか？」と問われます。しかし、より良い質問は、「この作業を最も適切な時間に実行するにはどうすればよいか？」です。すべての人のスケジュールのネットワーク全体を同時に扱うことで、質問に答えることができます。

あなたは、Anthropic、OpenAIなどのエージェントとClockwise MCPを企業がどのように利用するかを見ていますか？企業はすべて、AIパワードのエグゼクティブアシスタントを実行する方向に向かっているのでしょうか?

今のところ、誰にもわかりませんが、私の賭けは、エンタープライズには2つのエージェント層があることです。1つの層は、各従業員にオーケストレーションエージェント（超パワードEAまたはチーフオブスタッフのようなもの）を提供します。このエージェントは、ドメインの専門家であるさまざまなエージェントにアクセスするでしょう。エンタープライズでは、優れたエージェントが複数のプロバイダーから登場する可能性があります。

ドメイン固有のエージェントの空間は、より多様で興味深いものになるでしょう。Microsoftのような大手企業がすべてのソフトウェアを提供するのではなく、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エージェントを活用することになります。

スケジューリングと時間管理は、そのような特殊なケースの1つです。正しく行うには、AIに人間が必要とするものを提供する能力が必要です。チームの全員のデリバラブル、パーソナルエネルギーパターン、組織の優先事項を知るカレンダーエージェントを想像してみてください。自動的にスケジュールを調整して成果を最適化します。メールのやり取りは不要です。スケジューリングの衝突はありません。コンテキストの切り替えはありません。エージェントは「会議の開始が10分後」というメッセージから、「話し合いポイントを準備し、優先順位の競合をクリアし、関係者全員に事前読み資料を提供しました」というメッセージへと進化します。

企業が時間的推論をAIワークフローに統合することで、生産性の新たな境界を開拓することになります。

人間の時間の使用を推論するAIを構築する場合に、どのような安全対策や倫理的配慮が関係するのでしょうか?

まず、プライバシーについてです。モデルに顧客データへのアクセスを許可することはありません。絶対にありません。顧客の信頼は、私たちの商業的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もあります。

2つ目は、人間の幸福（集中ブロック、会議の休憩、ランチなど）を、従来の生産性メトリックよりも優先します。マイクロマネジメントや職場の監視を可能にする機能は避けています。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や、パフォーマンスレビューの「生産性スコア」はありません。ユーザーの好みはClockwiseの最適化に影響を与えますが、人々はカレンダーを管理し、受け入れるか無視することができる賢い提案を受け取ります。私たちは、スケジューリングの摩擦を減らしながら、人々が最も貴重なリソースである時間を管理する能力を維持しています。

今後5年で、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と思いますか？Clockwiseはその未来にどのように位置付けられますか?

高レベルで見ると、AIは別のツールであると考えています。AIが可能にする能力は、多くの人を強化するでしょうが、人間が最も価値のある場所も変えるでしょう。私たちは、経済の大きな変化の人間的影響について、過去よりも思慮深く対処できることを希望しています。しかし、現在の政治的環境は、楽観主義を抱かせないものです。

より戦略的なレベルでは、数つの変化が予想されます。

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、反応型から能動型のワークフローへの移行が見られます。Clockwiseのスケジューリングブレインが進化するにつれて、私たちはより能動的で積極的な介入をユーザーのために行うことができました。テクノロジーが人間の入力なしで動作するには、信頼性が高く、自信があり、ニュアンスに富んだものでなければなりません。AIエージェントがより信頼性が高く、決定性が高く、堅牢性が高くなると、同じような移行が見られます。

2つ目は、プラットフォームの整理が行われるでしょう。現在、エンタープライズのオーケストレーションエージェントのために、オープンなレースが行われています。私が先ほど述べたように、エンタープライズでは複数の優れたプレイヤーが存在する可能性がありますが、テクノロジーの以前の変化と同様に、エンドユーザーが新しいテクノロジーにアクセスする前に、プラットフォーム戦争が少し落ち着く必要があります。サードパーティのソフトウェアプロバイダーとして、投資するプラットフォーム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、選択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、プラットフォーム戦争が落ち着くまで、私たちは少しのエントレプレナーシャルリソースを費やして、ベットを掛け、実験を行います。つまり、バブルのサイクルと再構築が発生する可能性もあります。

3つ目は、真のプラットフォームを可能にする方向に、現在の標準が進化するでしょう。現在、MCPはサードパーティツールの呼び出しに対する十分な解決策ですが、まだ多くの問題を解決する必要があります。さらに、エージェントワークフローとチャットインターフェイスにサードパーティインターフェイスを注入するための標準が必要です。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知っています（多くの場合、最良の方法を知っています…）

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自動的に視覚化したり、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換して、利害関係者がシナリオを一緒に調査できるようにしたりすることを想像してください。そうした高度なシステムは、コンテキストを深く理解して、通知、視覚的なインターフェイス、または直接のアクションを通じて、最も効果的なメディアを通じて洞察を提示することができます。AIは、インフラストラクチャーとしてではなく、目的地として機能します。

最終的なビジョンは、AIが人間の創造性を、意図と実行の間の摩擦を取り除くことで増幅することです。スケジューリングの知性が目に見えないインフラストラクチャーになったとき、人々は人間だけができる仕事に集中することになります。成功は、AIがどれほど印象的かによってではなく、複雑な調整がどれほど容易になるかによって測られるでしょう。テクノロジーは背景に姿を隠し、人間の可能性がスポットライトを浴びます。k that only humans can do. Success won’t be measured by how impressive the AI feels, but by how effortless complex coordination becomes—the technology disappearing into the background while human potential moves to the spotlight. Thank you for the great interview, readers who wish to learn more should visit Clockwise.

素晴らしいインタビュー、詳細はClockwiseを訪れてください。