スマートシートのチーフプロダクト＆テクノロジーオフィサー、プラティマ・アローラ – インタビューシリーズ

プラティマ・アローラ、スマートシートのチーフプロダクト＆テクノロジーオフィサーは、ハイグロースプラットフォームをリードし、グローバルチームを拡大させるための経験豊富なプロダクトおよびテクノロジー専門家です。現在の役割では、プロダクトマネジメント、マーケティング、ユーザーエクスペリエンス、価格設定、戦略的パートナーシップを担当し、スマートシートのAI駆動型ワークマネジメントプラットフォームの進化を推進しています。以前は、Chainalysisのチーフプロダクト＆テクノロジーオフィサーを務め、エンジニアリング、データサイエンス、プロダクト戦略を担当し、組織を大幅に拡大し、収益成長を加速しました。彼女の以前のリーダーシップロールには、アトラシアンのConfluenceビジネスを担当し、SalesforceでAI駆動型プロダクトイノベーションを推進し、エンタープライズソフトウェア全体でスケーラブルで顧客中心のソリューションを提供するという評判を築きました。

スマートシートは、組織がワークを計画、追跡、自動化、報告するためのAI駆動型、エンタープライズグレードのワークマネジメントプラットフォームです。プラットフォームは、チームがワークフローを合理化し、リアルタイムでコラボレーションし、自動化とデータ駆動型ツールを通じて有意義な洞察を得ることを可能にします。ワシントン州ベルビューに本社を置くスマートシートは、世界中の数百万のユーザーにサービスを提供し、フォーチュン500社の多くを含む、幅広いユーザーにサービスを提供しています。

2025年にスマートシートに入社した後、Chainalysisとアトラシアン、Salesforceでのシニアリーダーシップロールを経て、チーフプロダクト＆テクノロジーオフィサーの役割を拡大しました。クロスインダストリーの経験をスマートシートの次の章にどのように取り入れていますか。

私は20年以上にわたってB2B SaaSのリーダーを務めてきました。インターネット、クラウド、モバイル、ソーシャルメディアなどの大きなイノベーションの波を見てきました。AIは、スケールとスピードの両面で、より大きな変革です。私の焦点は、スマートシートがその変革を乗り越え、顧客にとってリアルなアドバンテージに変えることにあります。

外部的には、それは製品エクスペリエンスにAIを組み込むことを加速することを意味します。チームがより迅速に作業し、より良い決定を下し、以前は不可能だったスケールで成果をもたらすのを支援することです。

しかし、AIはまた、どのようにビルドするかを変えています。プロダクトとテクノロジーは収束し、機能間の線は曖昧になります。デザイナーはコードに近づき、エンジニアはプロダクト定義に貢献し、チームはよりハンドソンボールダーになります。私の焦点の重要な部分は、ビルダー精神を内部的に取り入れることです。開発にAIファーストアプローチを取り入れ、ペースで行うことです。そうすることで、統一されたチームとしてより迅速に動き、イノベーションを顧客にとって有意義な成果に変えることができます。

スマートシートはワークマネジメントの概念を中心に据えてきました。ワークマネジメントとは、現在どう定義していますか。エンタープライズソフトウェア全体に追加されているより広いAI機能の波とどのように異なりますか。

ワークマネジメントは、人、プロセス、データが収束する場所です。そこでAIが実行レイヤーとなり、計画を成果に変えるのです。

スマートシートプラットフォーム上の140万以上のアクティブなエンタープライズプロジェクトの分析により、重要な不均衡が明らかになりました。エンタープライズアカウントごとの自動化の強度は年間55%増加し、全体的な活動は46%増加しました。ワークは3年前の想像を絶するペースで開始されています。しかし、作業を完了すること — チーム間の調整、優先順位のシフト時の整合性の維持、実行を維持するための判断の呼び出し — それが多くの組織が溺れているところです。ワークデイは密度が高くなっており、優先順位、所有権、意思決定権がまだ人の頭の中に住んでいる組織が最初にそれを感じています。

多くのアプローチが短所を持っているのは、AIがワークフローの上に重ねられていることではなく、ワークフローの中に組み込まれていることです。個々のタスクを支援できますが、チームやエンタープライズ全体の成果を調整することはできません。

私たちのアプローチは異なります。エンタープライズデータに根ざし、ワークフローに直接統合することで、AIは実際のコンテキストで動作できます。プロジェクト間の関係、計画の背後にある意図、作業の構造にコード化された判断です。そうすることで、AIはタスクを支援するのではなく、成果を調整できます。最終的には、有意義なビジネスインパクトをもたらします。

2025年11月のスマートシートの将来のビジョンでは、プラットフォームがより統一された方法で人、データ、AIをまとめることを説明しました。既存のワークマネジメントツールに何が欠けていたのか、どのようにしてその方向に進むことになったのか。

計画と実行の間にある永続的なギャップ、特にエンタープライズレベルで見られます。チームは複数の断片化されたシステムで作業し、整合性を維持したり、進捗状況のリアルタイムビューを取得したりすることが困難でした。

多くのツールは問題の一部を解決していました — 計画、ワークフロー、またはコラボレーション — ですが、それらは断片化されていました。各ツールは個々のスタックまたはシステム内でのみ問題を解決していましたが、会社全体では解決していませんでした。断片化は大規模な運用では大きな障害となります。そこでスマートシートが輝きます。

私たちの焦点は、これらの要素を単一の統一システムにまとめることにありました。チームが整合性を維持し、迅速に適応し、より効果的に実行できるようにします。

そのビジョンの最も興味深い部分の1つは、プロジェクト、ワークフロー、チーム全体でコンテキストを理解できるAIシステムへの移行でした。エンタープライズAIが真正に有用になるためには、コンテキストはどれほど重要ですか。

コンテキストを理解するAIは、コンテンツを生成するAIと根本的に異なります。フロンティアモデルは生成します。システムオブレコードはストアします。ただし、どちらも組織が実際にどのように機能するか、依存関係、計画の背後にある意図、各ワークフローにコード化された判断を理解しません。そこがスマートシートが占めるレイヤーです。

スマートシートはビジネスの運用形態を理解し、AIをその中に活用します。AIをそのような理解に基づいて組み込むと、反応的なものから実行レイヤーになる智能レイヤーに変わります。ただし、プロンプトに反応するのではなく、ビジネスが実際にどのように機能するかを理解しながら動作します。そうすることで、時間の経過とともに理解が蓄積されます。

スマートシートにキャプチャされた毎の計画、ワークフロー、決定は、AIにとってインテリジェンスアセットとなり、特定の組織でAIをより有用にします。コンテキスト、意図、判断 — これらは、チームが何年にもわたって構築してきたものです。AI自身では生成できないものです。

スマートシートのモデルコンテキストプロトコルサーバーは、AIが単に質問に答えるのではなく、ライブワークデータとやり取りできるようにする移行を示唆しています。エンタープライズソフトウェアにとって、これが重要な転換点となる理由を教えてください。

これは、AIがワークを通知するのではなく、実際にワークに作用する移行です。スマートシートMCPサーバーを使用すると、企業は単一のAIツールにロックインする必要はなく、ワークフローに組み込まれたAIモデルと連携できます。Claude、Gemini、ChatGPTなどです。チームは、実際の作業が行われるシステムで、ライブワークデータに直接接続して操作できます。チャットを超えて、実行まで進むことができます。MCPエコシステムが拡大するにつれて、さらに多くのリーディングモデルをサポートすることで、スマートシートが選択したAIソリューションと互換性を維持します。AIがプロジェクトやワークフロー全体のリアルタイムデータにアクセスできる場合、より早くリスクを特定し、意思決定をサポートし、タスクの作成やワークの更新などのアクションを実行できます。

初期の信号は明確です。スマートシートMCPコネクタfor Claudeの立ち上げから30日以内に、スマートシートの数千のユーザーが1,760万のアクションを完了しました。そうしたやり取りの多くは、情報の取得ではなく、ワークの進捗でした。タスクの作成、計画の更新、コンテキストで行動を起こすことです。

それがこの転換点です。AIが既存のワークフローに組み込まれると、個人による生産性の向上から、スケールでの調整された実行まで、組織が移行することができます。すでにスマートシートに基盤を持っている企業は、そのアドバンテージを現在積み上げています。たとえば、チームは会議のノートを自動的にタスクに変換しています。モデルは、会話のコンテキストに基づいて、タスクを誰に割り当てるかを推測しています。会議室で行われた決定が、スマートシートで追跡される作業になるのです。那は、スケールでの調整です。チームがよりハードに作業したからではなく、システムがついに追いついたからです。

AIが運用システムやビジネスワークフローに接続された場合、信頼性は重要になります。エンタープライズ内でAIがよりアクション指向になると、セキュリティ、ガバナンス、監査可能性についてどう考えていますか。

信頼性、セキュリティ、ガバナンスは、エンタープライズの本格的な導入には不可欠です。AIがよりアクション指向になると、信頼性は選択肢ではありません。基盤です。私たちにとって、それは、AIがプラットフォームの他のすべてと同じガバナンスモデルに従うことを保証することから始まります。AIは、明示的に許可されているデータにのみアクセスし、操作できます。顧客のデータは、顧客のデータのままです。

同様に重要なのは、可視性です。組織は、AIがシステムとどのようにやり取りしているか、どのようなアクションをとっているか、誰によって、どのようなコンテキストで行われているかを理解する必要があります。そこで、監査可能性が組み込まれています。AIまたは人間によって開始されたアクションはすべて追跡され、レビューできます。また、自律性が適切な場所では、重要なアクションに対して人間のループを組み込んでいます。チームは、重大なことが起こる前にレビューし、承認できます。

目標は、組織がAIをワークの進捗に活用できる自信を与えることです。同時に、エンタープライズスケールでのコントロール、透明性、説明責任を維持することです。

スマートシートは、外部AIエコシステムを含むオープンアーキテクチャにも重点を置いています。エンタープライズAIの次の段階で、オープン性と相互運用性がどれほど重要になるか。

エンタープライズワークは、単一のシステムに存在しません。ツール、チーム、データソースにわたっています。AIがその環境に接続できない場合、制限されます。出力は生成できますが、実際に実行を推進することはできません。

そこでオープン性が重要です。AIがシステム全体のライブデータに接続して、実際のワークが行われるコンテキストで動作できるようにします。MCPを使用すると、企業はワークフローに組み込まれた既存のAIモデルに、企業のAI基準とガバナンスを適用できます。新しいツールを採用したり、シロに作業したりする必要はありません。

それがシフトです。AIがシステム全体で動作できる場合、孤立したやり取りから、組織の実際の運用をサポートするまで、変化します。そこで、実際の影響が見られるようになります。

あなたの製品ビジョンには、Smart Assist、Smart Agents、Smart Flows、ナレッジグラフレイヤーなどのアイデアも導入されました。どれの機能が、チームの日常業務に最も大きな変化をもたらすと思いますか。

それは、単独でどれか1つではなく、システムの下にあるインテリジェンスにあります。データレイヤーとスマートシートナレッジグラフによって提供されるコンテキストです。それが、システムにプロジェクト、ワークフロー、チーム全体でコンテキストを理解する能力を与え、AIを機能させるのです。

それが表現されるのは、異なる方法でです。時には、プロジェクトのステータスを理解したり、リスクを特定したりするのを支援するアシスタントです。時には、タスクを作成したり、ワークを更新したりするアクションをとるエージェントです。時には、システム全体のワークフローを調整することです。

しかし、それらはすべて同じ運用基盤に基づいています。作業が実際にどのように行われているか、意図、判断の蓄積です。那が、日常業務を変えるのです。単一の機能ではなく、組織を理解するシステムです。

多くのエンタープライズは、AIが真正のビジネス価値をもたらしているかどうかを測定するのにまだ苦労しています。リーダーがROIについて考えるべきことは何ですか。目標は、より迅速な出力だけではなく、より良い決定、より強力な実行、より少ない運用上の負担です。

多くの組織は、AIの採用を測定することから始めます。たとえば、毎日UIを使用する人の数です。那は有用な信号ですが、全貌ではありません。真正の価値は、実行に現れます。多くのチームはまだそこで追いつこうとしています。

大多数のエンタープライズでは、課題は出力を生成することではなく、作業を調整すること、チーム全体で整合性を維持すること、正しいコンテキストで決定を下すことです。そうしない場合、より迅速な出力は必ずしもより良いビジネス成果に変わりません。

AIがワークシステムに接続されると、そこで異なる種類の影響が見られるようになります。ボトルネックを早期に特定し、実際の進行状況の可視性を高め、チーム全体で一貫した作業方法を促進するのに役立ちます。

したがって、ROIは、単にスピードだけではありません。組織がスケールでどれほど効果的に実行されるか、より明確な説明責任、予測可能性で実行されるかです。那が、最終的に計測可能なビジネス価値に変わります。

先を見て、エンタープライズプラットフォームのコアレイヤーとしてAIが広く採用されるにつれて、プロダクトリーダーの役割はどのように変化すると思いますか。従来のソフトウェアプロダクトリーダーシップとは異なるマインドセットが必要になりますか。

4つの点について考えています。

プロダクトリーダーは、知的好奇心と成長マインドセットでAIを取り入れる必要があります。分野は急速に変化しているため、学び、適応する能力は重要です。

2つ目は、第一原理とプラットフォーム思考がさらに重要になります。基礎要素を正しく設定すること、特にデータとガバナンスについては、チームが迅速に実験し、安全に実行できるようにします。

3つ目は、顧客の焦点が重要です。現在、マーケットには多くのノイズがあります。すべてのAIまたはエージェントと呼ばれているものが真正の価値を提供しているわけではありません。リーダーは、真の問題を解決することに集中し、新しいものを追うことだけに焦点を当てるべきではありません。

そして最後に、チームがどのようにビルドするかという点で、真正のシフトが存在します。機能間の線は曖昧になり、より多くの人がビルダーになっているのです。プロダクトリーダーがそれに取り組み、技術と真正に関わることで成功します。

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