オファー・ローネン、Tomato.ai共同創設者兼CEO – インタビュー・シリーズ

オファー・ローネンは、Tomato.aiの共同創設者兼CEOです。Tomato.aiは、オフショアエージェントの声にアクセントを柔らかくするAIパワードのボイスフィルターを提供するプラットフォームで、CSATとセールスメトリクスの改善につながります。

オファーは以前、3つのテクノロジー・スタートアップを売却しました。2つはGoogleに、1つはIACに売却しました。彼は過去5年間でGoogleのArea 120インキュベーター内でコンタクトセンターAIソリューションを構築しました。彼はこれらの新しいソリューションで5億ドル以上の取引を締結しました。ミシガン大学でコンピューター・エンジニアリングの修士号を取得し、コーネル大学でMBAを取得しています。 (GOOGL )

あなたが最初に機械学習とAIに惹かれたのは何ですか?

AIには、業界を変革するという期待と、実際には期待に応えられなかったという期間が交互に繰り返されてきました。

私がAIの修士課程を修了したミシガン大学での時代は、AIがあまり影響を与えていない時代でした。私は、伝統的なヒューリスティックではなく、例を通じてコンピューターを教えるというアイデアに魅了されました。当時、私はAI研究ラボで仮想エージェントを開発しており、教師がクラスのためにオンラインでリソースを見つけるのを助けるために使用されました。当時、現在のような大規模なデータ、強力なコンピューティング・リソース、または高度なニューラル・ネットワークはありませんでしたので、開発した機能は限られました。

2016年から2019年まで、GoogleのArea 120インキュベーターで、最大のコンタクトセンターのための高度なロバストな仮想エージェントを設計しました。具体的にはどのようなソリューションでしたか?

最近、私はGoogleのArea 120インキュベーターで、最大の声の仮想エージェントの展開を担当しました。フォーチュン50企業向けのプロジェクトを2つ行い、年間1億回以上のサポート・コールを処理しました。

よりロバストな声の仮想エージェントを構築するために、人間同士の歴史的な会話を使用して、顧客が最初に表明した問題を超えたフォローアップの質問の種類を検出しました。フォローアップの質問と、顧客が各質問を表現するさまざまな方法をマイニングすることで、さまざまな会話を扱える柔軟な仮想エージェントを構築できました。これは、人間のエージェントとの会話に近いものでした。結果として、仮想エージェントが完全に処理するコールの総数が大幅に増加しました。

2021年と2022年には、Area 120で2番目のスタートアップを立ち上げました。具体的にはどのような会社でしたか? その経験から何を学びましたか?

Area 120での私の2番目のスタートアップも、コンタクトセンターに焦点を当てたものでした。私たちのソリューションは、解決されなかったサポート・コールの後に顧客にプロアクティブにアプローチし、仮想エージェントがオープンな問題に対処するようにトレーニングすることで、顧客の流失を減らすことを目的としていました。私がこの経験から学んだことは、流失率は、変化が статistically 有意であることを確認するのに6か月かかるため、迅速に測定するのが難しいということです。これにより、エクスペリエンスを迅速に最適化し、ソリューションが機能していることを顧客に納得させることが難しくなります。

Tomato.aiの創設ストーリーを共有できますか? なぜGoogle内でではなく、自分で行うことにしましたか?

Tomato.aiのアイデアは、私の共同創設者兼CTOであるジェームズ・ファンから生まれました。ジェームズは、フランス人のアクセントでワインを売ることがもっと効果的だと考え、誰でもフランス人風に話せるようにしたらどうなるでしょうか?

これがアイデアの発端でした。さらに調査した結果、顧客がオフショアのエージェントと話す際に直面する痛みを特定しました。顧客は、理解と信頼の問題を抱えていました。これは、より大きな市場の機会を表していました。私たちの背景を考えると、コンタクトセンターに対する影響は大きく、セールスとサポートのメトリクスを改善するのに役立つと考えました。現在、このタイプのソリューションをアクセント・ソフトニングと呼んでいます。

ジェームズと私は以前、スタートアップを立ち上げ、Googleに売却しました。

私たちは、Googleを離れてTomato.aiを立ち上げることにしました。なぜなら、Googleでの多年の経験の後、私たちは自分で会社を立ち上げ、リードすることを再びしたかったからです。

Tomato.aiは、コンタクトセンターにおける重要な痛み点であるアクセントのソフトニングを解決します。ボイス・フィルターがエージェント・トレーニングよりも優れている理由について説明できますか?

Tomato.aiでは、コンタクトセンターにおける明確なコミュニケーションの重要性を理解しています。アクセントは時々障壁になることがあります。従来のエージェント・トレーニングに頼るのではなく、ボイス・フィルター、またはアクセント・ソフトニングを開発しました。これらのフィルターにより、エージェントはユニークな声のトーンを維持しながら、アクセントを減らすことができます。ボイス・フィルターを使用することで、コミュニケーションが改善され、エージェントと顧客の間で信頼が築かれ、顧客にとってより効果的で満足のいく体験が生まれます。したがって、ボイス・フィルターは、コンタクトセンターにおけるアクセント関連の課題に対するよりシンプルで即時的なソリューションを提供します。

既存のエージェントがこれらのツールを使用してパフォーマンスを向上させるにつれて、彼らはより高いレートを要求できるようになり、顧客に優れた体験を提供する価値が高まります。同時に、ジェネレーティブAIの民主化の影響により、新しいエントリーレベルのエージェントが参加し、タレント・プールが拡大し、時間当たりのレートが下がります。これは、コンタクトセンター・サービスにおける基本的な変化を示しています。ここで、テクノロジーと人間の専門知識が業界の景観を再定義し、より包括的で競争力のある未来への道を開いています。

ボイス・フィルタリングを可能にするさまざまな機械学習とAIテクノロジーについて説明できますか?

このタイプのリアルタイム・ボイス・フィルタリング・ソリューションは、数年前では不可能でした。スピーチ研究の進歩と、新しいアーキテクチャーsuch as Transformerモデルとディープ・ニューラル・ネットワーク、およびより強力なAIハードウェア（GoogleのTPUとNvidiaのGPU）により、今日このようなソリューションを構築することが可能になりました。ただし、まだ低遅延で高品質のスピーチ・ツー・スピーチ・モデルをトレーニングするための新しいテクニックを発明する必要があるため、非常に難しい問題です。

コンタクトセンターからどのようなフィードバックがありましたか? それが従業員の離職率にどのような影響を与えましたか?

大規模なオフショア・コンタクトセンターから、強い需要があります。Tomato.aiのアクセント・ソフトニング・ソリューションを試してみてください。コンタクトセンターは、Tomato.aiが2つのトップの問題を解決するのに役立つことを認識しています。(1) オフショア・エージェントのパフォーマンス・メトリクスは、オンプレミス・エージェントと比較して十分ではない。(2) インドやフィリピピンなどのオフショア・マーケットで、十分な数の資格のあるエージェントを雇用するのが難しいです。

近い将来、コンタクトセンターがTomato.aiのアクセント・ソフトニングを使用した場合の影響を強調したケース・スタディを発表する予定です。セールス・コールでは、収益、クローズ率、リード・クオリフィケーション率などの重要なメトリクスがすぐに改善されることを予想しています。同時に、サポート・コールでは、ハンドル・タイムの短縮、コールバックの減少、CSATの改善が見込まれます。

上記のように、離職率の改善は検証に時間がかかるため、そのようなケース・スタディは後日発表される予定です。

Tomato.aiは最近1,000万ドルの資金調達ラウンドを実施しました。会社の将来についてはどう考えていますか?

Tomato.aiが最初の製品を発売する準備を整える中、チームは、グローバル・コミュニケーションと仕事の将来を、1つの会話ずつ変革するというコミットメントを維持しています。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございます。詳しく知りたい読者は、Tomato.aiを訪れてください。