ニック・シフトン、BazaarvoiceのCTO – インタビュー・シリーズ

ニック・シフトン、BazaarvoiceのCTOは、20年以上にわたるエンタープライズ・ソフトウェアとコマース・プラットフォームの構築とスケーリングで経験豊富なテクノロジー・リーダーと起業家です。彼は、Curalateの共同創設者兼CTOとして知られており、同社を約10年間で2000万ドル以上のARRに成長させ、2020年にBazaarvoiceに買収されました。彼のキャリアの初期には、Parkioを設立し、交通と駐車システム向けのエンタープライズ・ソフトウェアの製品開発を担当し、Microsoft (MSFT ) でプロフェッショナルなキャリアをスタートさせ、Outlook Mobile for Windows Mobileで働きました。買収後の初期は短期間の移行と予想されていましたが、長期的な役割に発展し、CTOに任命され、信頼と本物の消費者データに基づくAI駆動の製品発見の進歩に焦点を当てています。

Bazaarvoiceは、業界をリードするSaaSプラットフォームで、ブランドと小売業者が、評価、レビュー、写真、ビデオなどの本物のユーザー生成コンテンツを収集、管理、活用できるようにします。世界規模で運営し、毎月10億人以上のショッパーが、信頼できるコンテンツをブランドと小売業者のネットワーク全体にシンジケートすることで、情報に基づいた購入決定を下すことを支援しています。

あなたは、レビューの真正性、モデレーション、信頼シグナルを強化するために、生成的なAIとLLMベースのテクニックをどのように適用していますか？また、パフォーマンスを損なうことなく、重い負荷に対してどう対応していますか。

私たちは、AIを使用してシグナルとパターンを抽出しますが、人間の判断を置き換えることはありません。LLMは、異常な活動または非本物のコンテンツを迅速にフラグするのに役立ちますが、信頼を維持することが常に目標です。これらのモデルをオフラインのバリデーション・パイプラインに統合し、リアルタイムのリクエスト・パスから切り離すことで、パフォーマンスを維持します。結果として、知的でスケーラブルなモデレーションと真正性のチェックが実現します。

多くの小売業者は、チェックアウトの信頼性に多大な投資をしていますが、レビューの信頼性のあるエコシステムを維持する複雑さをしばしば見落とします。あなたは、支払いと同等の戦略的検討に値する、レビューと評価インフラストラクチャの潜在的なリスクをどのように見ていますか。

評価とレビューは、常に決定に重要なインフラストラクチャでしたが、AIサポートのショッピングの世界では、これが特に真実です。AIエージェントは、ショッピングの推奨に際して、評価とレビューのような信頼シグナルに大きく依存します。遅延、データの欠如、または明らかな非本物のコンテンツは、消費者の信頼を直接影響します。これらのシステムは複雑です。チェックアウト・システムと同等の厳格さで扱うことが不可欠です。そうでない場合、コンバージョンの損失と長期的な信頼の侵食につながる可能性があります。

あなたは、複数の主要なコマース・プラットフォームのエンジニアリングを率いてきました。AIシステム（例：感情分析またはフラウド検出モデル）がリアルタイムのデータ・パスに直接配置されている場合、可観測性とインシデント対応戦略をどのように適応させていますか。

私たちは、AIモデルを他の重要なサービスと同様に扱います。パフォーマンスと精度をリアルタイムで監視します。遅延、エラー率、挙動の変化を含みます。モデルが負荷下で優雅に劣化したり、非重要なパスをバイパスしたりできるよう、フォールトセーフを実装します。ダッシュボード、自動アラート、ランブックにより、AIの問題がショッパーに影響を与える前に表面化され、解決されます。

Bazaarvoiceの世界規模で運営しています。消費者生成コンテンツがAI駆動システムを通じてどのように流れるかを、監査可能性、透明性、リアルタイムのレスポンス性を維持するために、どのように確保していますか。

これは、エンドツーエンドの可観測性とパイプラインのセグメント化に帰着します。コンテンツのすべてのピースは、ライフサイクル全体を通じて追跡されます。AIモデルは推奨やモデレーション・フラグを提供しますが、すべての決定はログに記録され、監査可能で追跡可能です。容量バッファーとダイナミック・スケーリングと組み合わせて使用することで、ピーク時でもレスポンス性を維持しながら透明性を維持します。

将来を見据えて、次の世代の小売システム設計を定義する、出現するAI駆動のリスクまたは行動パターンをどのように見ていますか。また、ITリーダーは今どのように準備すべきですか。

私にとって、リテールITリーダーにとっての重要な質問は、AIショッピングがいつ起こるかではなく、明日AIショッピングが今日のオンラインショッピングと同等に一般的になる場合、ショッパーの旅がどのように変化するかです。

• 顧客は私の製品をどこで発見するでしょうか。私のサイトで、またはChatGPTを介してでしょうか。
• 顧客は私の製品についてどうやって学びますか。Claudeを介して、または私のショッピング・アシスタントを介してでしょうか。
• 顧客は私のチェックアウトページで支払いをするでしょうか、またはAIインターフェースを介して直接支払いをするでしょうか。

フロンティアモデルは、おそらくあなたの製品についてすべてを知っているでしょう。しかし、本当の質問は、明日あなたが今日提供できる顧客体験を提供できるかどうかです。もし答えが否であれば、AIドリブンの注文が現れるのを待つだけでは不十分です。AIアシスタントと、それらをあなたのブランドのユニークなショッピング体験の一部にするエントリーポイントに投資する必要があります。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございました。詳しく知りたい読者は、Bazaarvoiceを訪問してください。