インタビュー
Puneet Mehta、Netomiの創設者兼CEO – 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企業を率いており、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牽引してきました。このプラットフォームは、組み込みのガバナンス、パーソナライゼーション、透明性を備え、ブランドがチャネル間でカスタマー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「注目すべき起業家」のリストに選ばれています。
Netomiは、企業がEメール、チャット、メッセージング、ボイスチャン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パワード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、ブランドが大部分のルーチンワークのカスタマー問い合わせを自律的に解決できるようにし、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。組み込みのガバナンス、パーソナライゼーション、多言語サポートを備えた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。
あなたの旅は、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となったものは何ですか？また、あなたの前の経験は、Netomiの使命をどのように形作ってきましたか？
私のウォール街での初期の仕事は、速度、精度、絶対の信頼性を持って動作する必要があるAIシステムを構築することに焦点を当てていました。そのことが、私にリアルタイム、ミッションクリティカルなテクノロジーを開発するための強固な基盤を与えました。IBM Watsonでは、AIが言語を理解し、より自然に人々とやり取りする潜在性を見ましたが、透明性とコンテキスト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こと以上のことを行うことができるという信念でNetomiを立ち上げました。私は、知能、共感、説明責任を持って顧客が実際の目標を達成するのに役立つシステムを構築したいと考えました。初めから、私たちの使命は、組織を代表する価値観と一致し、意味のあるものであり、顧客とのやり取りをサポートするAIを作ることです。
Netomiは最終的にどのような問題を解決しようとしていますか？あなたのアプローチは、同分野の他のプレイヤーと比べて何が異なりますか？
Netomiは、カスタマー体験を断片化されたものからプロアクティブで成果指向のものに変えることに焦点を当てています。今日、多くのツールは、顧客の歴史、感情、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構築されています。顧客が送信する毎のメッセージは、ロイヤルティのステータス、最近のアクティビティ、センチメント、過去のやり取りなどの数十のリアルタイムシグナルとともに分析され、正確で関連性のある応答を生成します。
私たちを他者と異なるものにしているのは、生成的なAIのみを使用することではなく、システムの全ての部分にガバナンス、ブランドの整合性、説明責任を統合することです。企業に、どのように決定が下されるか、どのデータが使用されるか、またどのように各応答が組織の声や基準を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、知能、信頼性、顧客体験戦略に深く埋め込まれたAIでエンパワーメントすることです。
NetomiのAgentic OSは、現在の市場にある他のCXソリューションと比べて、どのような点が異なりますか？
NetomiのAgentic OSは、決定的なアクションエージェントとLLM駆動のリージョニング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全体でのセキュア、ローコードのトランザクション（更新、クエリ、プロセスの実行など）を処理します。リージョニングエージェントは、コンテキストと意図に基づいて会話をリアルタイムで解釈し、生成的なAIを使用して適応させます。
これらのエージェントは、即時の応答を可能にするプロプライエタリのイベント駆動システムによってオーケストレーションされます。センチメントの変化、配送の遅れ、データの変更などのシグナルに応じて、プラットフォームは即座に応答します。各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保持します。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。
多くの企業は、まだAIへの準備が整っていないと感じています。企業は、AIへの準備度をどのように評価するべきですか？また、企業を妨げている一般的な誤解は何ですか？
AIへの準備は、基本的な要素から始まります。企業には、厳格に管理された、信頼できるデータソースが必要です。そうでない場合、最も優れたモデルでも、信頼性のない、または一貫性のない結果を返すことになります。コアのビジネスワークフローも、安定したAPIまたはイベント駆動アーキテクチャを介して公開される必要があります。そうすれば、AIエージェントが有意義なアクションを取ることができ、ただ会話を続けるだけでなく、必要な場合にはエージェントにリアルタイムの支援を提供することができます。
待ち時間の期待、特に音声または同期チャンネルについては、早期に定義する必要があります。評価メカニズムも、プロンプトの劣化やモデルドリフトを監視するために継続的に設置する必要があります。一般的な誤解の1つは、構造化されていない大量の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ています。透明性、観察可能性、徹底的なテストは、すべての企業向けアジェンティ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、長期的な企業のAI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、ポリシーがチャネルやワークフロー全体でどのように連携して機能するかを扱います。Netomiでは、新しい機能を宣言的に定義するため、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、どのように結果が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損なうことなく、より迅速なイテレーションが可能になります。また、技術的な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、Eメール、音声、メッセージングなどのさまざまなカスタマーチャンネルで、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。どのように機能しますか？
Netomiエージェントは、応答の生成時に、ブランドのルールとプロンプトを動的に適用して、トーン、制限された言語、フォーマット要件を保証します。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（ロイヤルティ階層、注文状況など）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が軽減されます。
信頼性のしきい値とリアルタイム評価により、エスカレーションのタイミングが決定されます。すべての変更は、サンドボックスでテストされた後、ロールアウトされるため、すべてのチャンネルで相互作用がパーソナライズされ、コンプライアンスを維持したままとなります。
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べて、実践ではどのように機能しますか？
従来のボットは、すべてを事前に定義されたインテントツリーを介してルーティングします。Netomiの会話OSは、顧客のテキスト、出荷更新、内部状態の変更など、より広いイベントストリームをリッスンします。請求問題を解決しながら出荷を更新するなど、複数のエージェントパスが並行して実行され、応答を1つの返信にマージできます。
すべてがイベントとして構造化されているため、隠された状態ではなく、新しいエージェントまたは機能を追加して既存のプロセスを妨げることなく、システムはより柔軟、耐久性が高く、メンテナンスが容易になります。
あなたの高頻度取引システムでの経験から、どのようにしてNetomiのプラットフォームのアーキテクチャや速度に影響を与えましたか？
私たちは、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ディシプリンを、パフォーマンスとコントロールに適用しています。軽量な非同期パイプラインを使用して、音声チャンネル向けの3秒未満の待ち時間を達成します。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が特定されます。
サーキットブレーカーは、コスト、待ち時間、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ために設置されています。トラフィックは、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リトリーバル戦略間で継続的に再配分されます。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与えています。
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、どのようにしてあなたの製品ビジョンや成長戦略に影響を与えてきましたか？
私たちのアドバイザーは、企業での経験と技術的な洞察を提供し、私たちの製品ビジョンと成長戦略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企業が世界規模で直面する実際のビジネス問題を解決することに焦点を当てています。自動化されたサポート、コンプライアンスの適用、チャネル間での一貫性の提供など、顧客体験を向上させるために、システムが信頼性と透明性を備えたテクノロジーを構築することを保証するために、彼らのフィードバックは不可欠です。
私たちがよく聞くメッセージの1つは、コントロールと明確性の重要性です。これらのシステムは、直接顧客とやり取りし、人間のエージェントをサポートするため、結果は測定可能で信頼できるものでなければなりません。人間の要素は、私たちが行うすべての製品決定の中心にあります。
Agentic AIが日常のビジネス運用にさらに浸透するにつれて、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は何だと考えていますか？
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ッディングはバージョン管理され、トレーサブルであるため、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。型付きアクションスキーマとサンドボックステストにより、エージェントが生産ツールを呼び出す条件を満たしていることが保証されます。
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UTHENTICATION、不変の監査ログにより、追加の保護が提供されます。署名付きのリクエストエンベロープとクォータ制限は、プラットフォームを外部のモデルドリフトと誤用から保護します。
今後、顧客体験とAIが果たす役割について、最も興奮するのは何ですか？
最も興奮するのは、反応的なサービスからプロアクティブでインテリジェントなアシストへのシフトです。AIは、顧客の目標、好み、制約の完全なコンテキストを理解することで、ニーズを予測し、システム全体でアクションを起こし、顧客が複雑さをナビゲートしたり繰り返し伝えたりすることなく成果を提供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れほどシームレスにサポートできるかということです。AIは、カスタマージャーニー全体で信頼できるレイヤーとなり、ブランドは、レスポンシブ性、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ことができます。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。
