Netomiの創設者兼CEOであるPuneet Mehta – インタビューシリーズ

Puneet Mehta、Netomiの創設者兼CEOは、サンフランシスコを拠点とするAI企業であり、自律的なカスタマーサービス体験を提供しています。テクノロジー起業家およびウォール街のAIトレーディングの背景を持つ彼は、「Agentic OS」プラットフォームの開発を推進しました。このプラットフォームは、ガバナンス、パーソナライゼーション、透明性を内蔵して、ブランドがチャネル間で顧客の問題を解決するのに役立ちます。Mehtaは、Advertising Ageの「クリエイティビティ50」およびBusiness Insiderの「注目する起業家」のリストに選ばれています。

Netomiは、企業がメール、チャット、メッセージング、音声チャネルでのサポートを自動化および強化するのに役立つAI駆動のカスタマーサービスプラットフォームです。システムは、ブランドがルーチンワークの顧客問い合わせを自律的に解決することを可能にし、必要に応じてエージェントにリアルタイムの支援を提供します。ガバナンス、パーソナライゼーション、多言語サポートを内蔵しているNetomiにより、組織はカスタマーサービス運用を効率的に拡大しながら、ブランドの声やコンプライアンスを完全に制御できます。

あなたの経歴は、ウォール街でのAIエンジンの構築からNetomiの創設まで、非常に面白いものです。Netomiを立ち上げるきっかけは何でしたか?また、あなたの前の経験は、Netomiのミッションをどのように形作りましたか?

私のウォール街での初期の仕事は、スピード、精度、絶対的な信頼性を持って動作する必要があるAIシステムの構築に焦点を当てていました。その経験は、リアルタイムのミッションクリティカルなテクノロジーの開発における強固な基礎を提供しました。IBM Watsonでは、AIが言語を理解し、より自然に人間とやり取りする可能性を見ましたが、透明性と文脈の関連性に関する限界も見ました。

私は、AIが応答を自動化するだけでなく、顧客が実際の目標を達成するのを支援するシステムを構築したいという信念でNetomiを立ち上げました。私たちのミッションは、組織を代表する価値観と一致する、有意義で人間のやり取りをサポートするAIを作成することです。

Netomiは最終的に何を解決しようとしていますか?また、あなたのアプローチは、同じ分野の他のプレーヤーと比較して何が異なるのでしょうか?

Netomiは、顧客体験を断片的で反応的なものから、プロアクティブで成果指向のものに変革することに焦点を当てています。今日の多くのツールは、顧客の歴史、感情、または意図から切り離された一般的な回答を提供します。私たちのアプローチは、コンテキストを中心に据えています。顧客が送信する毎のメッセージは、ロイヤルティ状態、最近の活動、感情、過去のやり取りなどのリアルタイムの信号とともに分析され、正確で関連性のある応答を生成します。

私たちを他者と異別するのは、生成的なAIの使用のみではなく、ガバナンス、ブランドの整合性、説明責任をシステムのすべての部分に統合することです。企業は、決定がどのように行われるか、どのデータが使用されるか、また各応答が組織の声や基準をどのように反映するかについて、完全な可視性を提供します。私たちの目標は、企業を、知的で信頼できるAIで支援し、顧客体験戦略に深く組み込まれたものにすることです。

NetomiのAgentic OSは、現在のCXソリューションと比較して、どのようにして他のプレーヤーと差別化していますか?

NetomiのAgentic OSは、決定論的なアクションエージェントとLLM駆動の推論エージェントを組み合わせたデュアルエージェントアーキテクチャで構築されています。アクションエージェントは、エンタープライズシステムでの更新、クエリ、プロセスの実行などのセキュアで低コードのトランザクションを処理します。推論エージェントは、コンテキストと意図に基づいて会話を適応させるために、生成的なAIを使用して顧客の入力をリアルタイムで解釈します。

これらのエージェントは、イベント駆動型システムによってオーケストレーションされ、プラットフォームが感情の変化、出荷の遅延、またはデータの変更などの信号に即座に応答できるようにします。決定はバージョン管理され、完全に観察可能であり、チームは各ステップでトレーサビリティとコンプライアンスの管理を提供します。このアーキテクチャは、スケールでの知的相互作用と運用の信頼性をサポートします。

企業は、AIの準備度をどのように評価し、どのような共通の誤解が彼らを妨げていますか?

AIの準備度は、基礎から始まります。企業には、管理された、権威のあるデータソースが必要です。そうでない場合、最も能力のあるモデルでも、信頼性のない、または一貫性のない結果を返します。コアのビジネスワークフローは、エージェントが有意義なアクションを取ることができるように、安定したAPIまたはイベント駆動型アーキテクチャを介して公開する必要があります。潜在的な遅延の期待、特に音声または同期チャネルについては、システムの設計を導くために早期に定義する必要があります。プロンプトの劣化またはモデルのドリフトを監視するための継続的な評価メカニズムも必要です。一般的な誤解の1つは、大量の構造化されていないコンテンツをベクトルデータベースにアップロードすることがAI戦略に相当するということです。実際には、成功した展開は、データエンジニアリング、明確なポリシーフレームワーク、構造化された変更管理に依存します。透明性、観察可能性、徹底的なテストは、すべてのエンタープライズグレードのアジェンチックシステムの必須要件です。

あなたは、スケールでのプロンプトエンジニアリングの限界について話しました。オーケストレーションエンジニアリングとは何ですか?また、長期的なエンタープライズAIの採用のためにそれがより実行可能な理由は何ですか?

プロンプトエンジニアリングは、個別の相互作用を最適化することに焦点を当てています。オーケストレーションエンジニアリングは、決定、行動、ポリシーの全システムを、チャネルやワークフロー全体で動作するように設計します。Netomiでは、新しい機能を宣言的に定義し、中央のプランナーによってアクセスできるようにします。ポリシーレイヤーは、どのエージェントが応答するか、どのデータを受け取るか、また結果がどのように検証されるかを決定します。

これにより、ブランドの基準やコンプライアンスを妥協することなく、迅速なイテレーションが可能になります。技術ユーザーとビジネスユーザーの両方にとって、有意義なコントロールポイントを提供し、システムが進化するにつれて一貫性と管理を維持できるようにします。

NetomiのAIエージェントは、メール、音声、メッセージングなどのさまざまな顧客チャネルで、自動化とブランドセーフなパーソナライゼーションのバランスをとることができますか?

Netomiエージェントは、ブランドのルールとプロンプトを分離し、トーン、制限された言語、フォーマット要件を動的に適用します。これにより、パーソナライゼーションは一貫性を損なうことなく実現します。顧客固有のデータは、生成の直前に検証されたソースから取得され、ホールシネーションのリスクを軽減します。

信頼性のしきい値とリアルタイムの評価は、エスカレーションを決定します。すべての変更は、サンドボックスでテストされ、ロールアウトの前に赤チーム化されます。したがって、すべての相互作用は、すべてのチャネルでパーソナライズされ、コンプライアンスを維持します。

Netomiのイベント駆動型会話OSは、従来のインテントベースのシステムと比較して、実際の使用例でどのように機能しますか?

従来のボットは、すべてを予め定義されたインテントツリーにルーティングします。Netomiの会話OSは、顧客のテキスト、出荷の更新、内部状態の変更などのより広いイベントストリームを傍受します。複数のエージェントパスは並行して実行でき、請求書の問題を解決しながら出荷を更新するなど、複数のタスクを同時に実行できます。

すべてがイベントとして構造化されているため、新しいエージェントまたは機能を追加しても、既存のプロセスが妨げられることはありません。このアプローチにより、システムはより柔軟で、耐久性が高く、メンテナンスが容易になります。

あなたのアルゴリズミックファイナンスの経験から、Netomiのプラットフォームのアーキテクチャやスピードにどのような影響がありましたか?

アルゴリズミックトレーディングで使用されるのと同じ規律を、パフォーマンスとコントロールに適用しています。音声チャネルのサブ3秒のターゲットを達成するために、軽量で非同期のパイプラインを最適化しています。エージェントの動作は、展開前に歴史的なトランスクリプトに対してバックテストされ、シミュレートされた結果と障害モードを特定します。

コスト、遅延、またはポリシーのしきい値が違反された場合に実行を停止するサーキットブレーカーが設けられています。顧客体験とコンピューティング効率を最適化するために、競合するプロンプトまたは取得戦略間でトラフィックが継続的に再割り当てされます。この思考は、プラットフォームのすべてのレイヤーに影響を及ぼします。

あなたは、OpenAIのGreg BrockmanからディズニーとDeepMindの元幹部まで、印象的な投資家とアドバイザーを擁しています。彼らは、製品のビジョンや成長戦略にどのような影響を与えてきましたか?

私たちのアドバイザーは、エンタープライズの経験と技術的な洞察を提供し、製品のビジョンと成長戦略の両方を形作ってきました。彼らの指導により、私たちは、特にフォーチュン100企業がグローバルスケールで直面する実際のビジネス上の問題を解決することに重点を置くことができます。サポートの自動化、コンプライアンスの強制、チャネル間の的一貫性の提供に関係なく、彼らのフィードバックは、企業の現実に直面したテクノロジーを構築することを保証します。

Agentic AIが日常のビジネス運用にさらに組み込まれるにつれて、人間の誤用や機械の誤方向を防ぐために、最も重要なセーフガードとは何ですか?

Netomiは、プラットフォームのすべてのレイヤーにセーフティを組み込みます。プロンプトとエンベディングはバージョン管理され、変更は監査またはロールバックできます。個人を特定できる情報は、モデルに到達する前にフィルタリングされ、保持ポリシーは厳格に適用されます。型付けアクションスキーマとサンドボックステストにより、エージェントが条件を満たすまで、プロダクションツールの起動は行われません。

すべてのアクションは、ポリシーエンジンによって管理され、リアルタイムで一時停止または変更できます。ロールベースのアクセス制御、マルチファクターアウテンション、変更できない監査ログが追加の保護を提供します。署名付きリクエストの封筒とクォータ制限は、プラットフォームを外部のモデルドリフトや誤用から保護します。

顧客体験の次の段階と、そこでのAIの役割について、どのようなことが最も興味深いと思いますか?

最も興奮する変化は、反応的なサービスから、顧客の目標、好み、制約の全コンテキストを理解するプロアクティブで知的アシスタンスへの移行です。AIは、顧客のニーズを予測し、システム全体で行動し、顧客が複雑さをナビゲートする必要なく、成果を提供することができるようになります。

真の進歩は、AIが何ができるかということではなく、人間の意思決定をどのようにサポートするかということです。AIは、顧客の旅全体にわたって、信頼できるレイヤーとなり、ブランドがスケールで、対応性、パーソナライゼーション、信頼性を通じてロイヤルティを構築するのに役立ちます。こうした進化が進むにつれて、サービス、セールス、体験の境界はさらに消えていきます。

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