Nick Shiftan, CTO at Bazaarvoice – Interview Series

Nick Shiftan, BazaarvoiceのCTOは、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に20年以上のキャリアを持つ、経験豊富なテクノロジー指導者であり、起業家です。彼は、Curalateの共同創設者および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、運輸および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ではOutlook Mobile for Windows Mobileに従事していました。買収後、当初予想していた短期間の移行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あり、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。世界規模で運営する同社は、毎月10億人以上のショッパーが、ブランドや小売業者の広範なネットワーク全体に信頼できるコンテンツを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。オンライン体験の中心には、透明性、信頼性、データ駆動型コマースがあります。

あなたは、パフォーマンスが重い負荷の下で損なわれないように、レビューの真実性、モデレーション、信頼シグナルを強化するために、生成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？

私たちは、AIを使用してシグナルやパターンを浮き彫りにするために使用していますが、人間の判断を置き換えるために使用するのではありません。LLMは、異常な活動や潜在的に不正なコンテンツを迅速にフラグするのに役立ちますが、目標は常に信頼を維持することです。これらのモデルをオフライン検証パイプラインに統合し、リアルタイム要求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、知的かつスケーラブルなモデレーションと真実性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、レビューの信頼できるエコシステムを維持する複雑さは、支払いと同等の戦略的検討に値します。

評価とレビューは、常に意思決定に重要なインフラストラクチャーでしたが、AIサポートのショッピングの世界では、特にそうです。AIエージェントは、ショッピングの推奨に際して、評価やレビューなどの信頼シグナルに大きく依存することになります。遅延、データの欠如、または明らかな不正確性は、消費者の信頼に直接影響を及ぼします。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、コンバージョンが失われ、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、世論分析や不正検出モデルのようなAIシステムがリアルタイムデータパスに直接配置されている場合、観測可能性とインシデントレスポンス戦略を、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た経験から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。その中には、待ち時間、エラー率、動作の変化が含まれます。モデルが負荷の下で優雅に劣化するか、または非重要なパスをバイパスできるように、フォールバックを実装します。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浮き彫りされ、解決されることが保証されます。

Bazaarvoiceの世界規模で運営する場合、AI駆動のシステムを通じて消費者生成コンテンツが流れるように、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、どのようにしていますか？

これは、エンドツーエンドの観測可能性とパイプラインのセグメント化に帰着します。コンテンツの各ピースは、インジェストから表示までのライフサイクルを通じて追跡されます。AIモデルは推奨事項または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。容量バッファーと動的スケーリングと組み合わせて、ピーク負荷の下でもレスポンス性を維持しながら透明性を維持します。

先を見て、次の世代の小売システム設計を定義するであろう、新たに浮上するAI駆動のリスクや行動パターンについて、どれを最も重要だと考えていますか？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、明日のショッピングジャーニーがAIショッピングによってどのように変化するかです。もしAIショッピングが、今日のオンラインショッピングと同じくらい一般的になるなら：

• 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を通じてでしょうか。
• 顧客は私の製品についてどうやって知るのでしょうか。Claudeまたは私のショッピングアシスタントを通じてでしょうか。
• 顧客はチェックアウトをどのように行うのでしょうか。私のチェックアウトページで、またはAIインターフェースを通じて直接でしょうか。

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、顧客体験をあなたが今日提供できるのと同じレベルで提供できるかどうかです。もし答えが否定的であれば、AI駆動の注文が現れるのを待つだけでは不十分です。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と、AIアシスタ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す。詳細については、Bazaarvoiceを訪問してください。