ラジーブ・ブタニ、MediaMintのCEO – インタビュー・シリーズ

ラジーブ・ブタニ、MediaMintのCEOは、グローバルテクノロジー、メディア、デジタル変革における3つの десяти年のリーダーシップの経験を持っています。MediaMintに入社する前は、HeadSpinのCEO兼取締役としてデジタルエクスペリエンスのパフォーマンスインテリジェンスの革新を牽引しました。以前は、アクセンチュアで約27年間、コミュニケーション、メディア、テクノロジーのグループテクノロジー担当官として、人工知能や機械学習などの新興テクノロジーに関する戦略とパートナーシップを担当しました。アクセンチュアでの彼のリーダーシップの役割には、Google (GOOGL ) 、Facebook (META ) 、Microsoft (MSFT ) などの主要クライアントとの関係を管理することが含まれていました。これは、テクノロジー、戦略、成長の交差点における彼の深い専門知識を示しています。

2010年に設立されたMediaMintは、グローバルデジタルオペレーションパートナーであり、広告運用、クリエイティブ制作、データ分析、キャンペーン管理などのエンドツーエンドのサポートを提供しています。ハイデラバードに本社を置き、アメリカとポーランドにオフィスを置くMediaMintは、人材とテクノロジーの組み合わせにより、メディア企業、エージェンシー、プラットフォームが効率的にスケールアップできるように支援しています。同社は、高品質の運用的優秀性、柔軟性、透明性を提供することに重点を置いており、クライアントがワークフローを合理化し、コストを最適化し、複雑なデジタルエコシステムの中でイノベーションに集中できるように支援しています。

アクセンチュアからMediaMintのリーダーシップへの移行は何がきっかけでしたか。また、コンサルティングでのバックグラウンドは、AIドリブンの運用へのアプローチをどのように形作っていますか。

私の移行は、コンサルティングの部屋からオペレーターの席への移動でした。アクセンチュアでの数年間、企業が変革ロードマップを設計するのを支援した後、ロードマップだけでなく成果物に対する責任を取ることができる解決策を構築するための明確な市場の機会を見つけました。

AIの採用が増加するにつれて、クライアントは成果物と結果を提供することができるパートナーを求めています。私のコンサルティングのバックグラウンドは、この需要に応えるためのアプローチを定義し、私はこれからの旅に非常に興奮しています。メディア、エンターテインメント、テクノロジー部門の主要組織がフロントオフィスの運用を支援するために、成果物と結果を提供することができます。

シロを壊すAgentic AI: 私たちは、コンサルティングの戦略的、横断的な思考を、Agentic AIプラットフォームを通じて直接適用しています。Agentic AIにより、ビッグファームが直面する機能的シロ、セールス、広告運用、財務を壊すことができます。私たちの機敏性により、Agentic AIと人間のエージェントを組み合わせたエンドツーエンドのソリューションを設計し、成果物を生成することができます。

MediaMintは2010年に設立されて以来、著しく成長しました。同社の使命と能力は、特にMediaMint Labsの立ち上げに伴い、どのように進化してきましたか。

MediaMintは常にメディアおよびマーケティング運用の最前線にありました。私たちは、主要なパブリッシャー、プラットフォーム、エージェンシー、ブランドに、高品質の人間主導のサービスを提供し始めました。私たちの使命は、クライアントが収益を増やし、運用的効率を構築できるように、信頼できる運用パートナーとなることでした。

MediaMint Labsの立ち上げは、私たちの次の段階、AIを使用して効率だけでなく成長を促進するための正式なプロセスです。私たちは、クライアントの成長を促進するための戦略的アクセラレータとなるAIエージェントを作成することに重点を置いています。DataBeatの取得も、この進化の重要な部分であり、データエンジニアリング、分析、収益管理の能力を深めています。これは、信頼できるサービスプロバイダーからAIドリブンの成長サービスパートナーへの根本的な変化です。

MediaMint Labsは、MediaMintが構築し、所有し、運用する共同創造型AIエージェント、最適化エージェント、加速エージェントに焦点を当てています。ハンズオンの所有権モデルは、顧客にどのような戦略的利点を提供しますか。

このハンズオンの所有権モデルは、私たちの核心的な戦略的差別化要素です。私たちは、AIエージェントを手渡し、放棄すると、現実世界の複雑さに直面したときに失敗することを学んできました。私たちの顧客は、2つの主要な利点を得ます。

最初に、迅速な開発とセキュリティです。私たちの内部、モデル非依存の開発プラットフォームにより、安全に、スケーラブルに、さまざまな成長ユースケースのエージェントを設計、展開、運用できます。事前ビルドのランタイムとワンクリックの環境プロビジョニングにより、新しいエージェントを数週間で、数ヶ月でなく、稼働させることができます。プラットフォームは、デフォルトでガバナンス、データ居住性、セキュリティを処理するため、クライアントはカスタマイズされたAIインフラストラクチャの管理の複雑さについて心配する必要はありません。

2番目に、継続的な改善と安定性です。私たちは運用的所有権を保持するため、エージェントの継続的なパフォーマンスに対して責任を負います。リアルタイムでパフォーマンスを追跡する中央集権的なトレースシステムを通じて、すべてのアクションが説明責任を持ち、すべての結果が時間の経過とともに改善されます。

あなたは、顧客にAIエージェントを手渡し、継続的な管理を提供しないことの落とし穴について警告しています。MediaMintのモデルは、運用的所有権を保持することで、有効である理由を教えてください。

AIエージェントを手渡すことは、高性能レースカーをピットクルーなしに手渡すことと同じです。最初の日には完璧に走るかもしれませんが、継続的なメンテナンスと調整なしに、失敗することになります。根本的な落とし穴は、エージェントのパフォーマンスの低下です。クライアントのワークフローまたはプラットフォームAPIの変更により、エージェントのパフォーマンスが低下します。

運用的所有権が機能する理由:

私たちのモデルは、エージェントを製品ではなく、保証されたサービスとして扱うことで有効です。これにより、2つの重要な利点がもたらされます。

1. 継続的な改善

私たちはエージェントの継続的なパフォーマンスに対して責任を負います。中央集権的なトレースレジストリと評価スイートを通じて、エージェントを継続的に監視し、最適化します。人間が関与するプロセスを通じて、クライアントの実際のビジネスルールに対してエージェントを最適化します。これにより、ソリューションのパフォーマンスが低下するのではなく、時間の経過とともにより賢く、より堅牢になることが保証されます。この継続的な管理は、エージェントが常に安全に動作し、重大な収益とコンプライアンスのリスクを排除することを保証する方法です。

2. 戦略的判断とエッジケースの保護

人間が関与するプロセスは、基本的なタスクのために存在するのではなく、高度なシナリオの「ピットクルー」です。この専門知識は、戦略的判断、エッジケースの解決、重大な規制変更や新しい広告プラットフォームの立ち上げなどの状況に不可欠です。人間の判断は、AIが見たことがない状況を処理するために不可欠です。

この継続的な管理は、直接的な価値に直結します。私たちは、重大なエラーの削減と一貫した高水準のクライアント満足度を保証するパフォーマンスの結果を提供します。ソフトウェアの一部ではなく、保証されたパフォーマンスの結果です。

あなたは、Agentic AIがSaaSモデルの要素を補完または置き換える方法をどのように見ていますか。ソリューションがAgentic AIとしてではなく、従来のSaaSとして提供されるかどうかを決定する要因は何ですか。

現在の議論は、根本的な問題を見逃しています。Agentic AIは、SaaSスタック全体を置き換えることではなく、運用的作業の経済学を混乱させるためにここにあります。核心的な区別は、ツールの提供から成果物の保証への移行です。Agentic AIは、SaaSに2つの異なる方法で影響を与えるでしょう。

置き換え: ワークフローの圧縮。エージェントは、データを移動したり、ルーチン的なステップを自動化したりするために設計されたトランザクション的なワークフロー主導のSaaSを置き換えるでしょう。価値は、ユーザーインターフェースにはなく、自律的なアクションにあります。私たちは、ツールとしてのサービスからアクションとしてのサービスへの移行をしています。

補完: 強化レイヤー。エージェントは、Salesforceや主要なメディアシステムなどの戦略的プラットフォームを置き換えることはありません。代わりに、私たちのAgentic AIシステムは、それら上で動作し、複雑なリアルタイムの最適化を実行します。エージェントは、受動的な記録システムを、活性的な知能システムに変え、人間の能力を強化します。

アプローチを決定する重要な要因は、信頼性です。消費者向けLLMツールとは異なり、私たちのエージェントは、信頼できる労働者として設計されています。エージェントは、詳細なSOPに従い、ポリシーに従い、数百回の実行で決して逸脱しないように設計されています。このガバナンスと信頼への取り組みは、私たちが従来のSaaSや消費者向けAIができない、P&Lクリティカルなワークフローを管理することを可能にします。

MediaMintは、人間が関与するハイブリッドアプローチを強調しています。AIの時代に、人間の監督がまだ重要な理由を教えてください。また、人間の監督は、成果物をどのように改善するかを説明してください。

人間は、2つの重要なことをAIエージェントに提供します。判断と戦略です。ビジネス目標を設定し、創造的な方向性を提供し、ブランドの安全性、市場の気分、予期せぬ外的要因を含む、ニュアンスのある決定を下すために、人間の戦略家が必要です。

私たちのプラットフォームは、このハイブリッドモデルを設計によってサポートしています。私たちのエージェントは、信頼できるパートナーとして設計されており、ジョブを一貫して完了し、ガイドラインに従い、SOPに正確に従います。これにより、人間のガバナーがリアルタイムで指針とフィードバックを提供し、人間が関与するプロセス（HITL）として機能し、エージェントが説明責任を持ち、ポリシーに従った労働者として動作することを保証します。エージェントは、報告書の作成や問題のフラグ付けなどの退屈な、高容量のタスクを処理し、これにより、私たちのチームの労力を平均40%削減することができました。これにより、人間は、高価値の戦略的作業に集中できます。人間の監督は、成果物を改善するだけでなく、ビジネスのより広範な戦略的目標に一致することを保証するものです。

多くのAIの実装は、孤立しているため失敗します。MediaMintは、ワークフローと部門全体にAIソリューションを統合する方法をどのように保証していますか。

これは、重要な課題であり、私たちはその解決策を設計しました。多くのAIプロジェクトは、ビジネスの言語を話さない孤立したポイントソリューションとして構築されるため、失敗します。私たちの解決策は、各エージェントがクライアントの特定のワークフローと運用的現実に応じて、最初から設計されるようにすることです。私たちは、エージェントのランブック – 独自の運用的ブループリントを通じて、この統合を実現します。

エージェントのランブックは、核心的な運用的ブループリントです。これは、エージェントに何をしなければならないか、例外をどのように処理するか、外部システムにどのように接続するかを伝える、一連の指示とガイドラインです。このアプローチは、断片化されたAIの問題に直接対処し、統合を最初から強制します。ランブックは、クライアントのSOPに合わせてカスタマイズされ、コアに私たちのドメインの専門知識を埋め込みます。さらに、私たちのコネクターライブラリは、これらのエージェントをクライアントの重要なシステム、たとえばSalesforce、Google Ad Manager、Snowflakeにシームレスに接続します。これにより、AIソリューションはモジュラー化され、さまざまな部門に展開できます。たとえば、「メディアプランエージェント」は直接「クリエイティブQAエージェント」にフィードされ、ソリューションはツールではなく、クライアントの運用的スパインの統合された、ホリスティックなコンポーネントになります。

あなたは、さまざまな役割を超えてAIエージェントが協力するシナリオを予測しますか。エージェント間のシステムはどのような未来を見ていますか。

絶対にそうです。私たちはすでにその未来に向けて構築しています。私たちのプラットフォームのアーキテクチャは、統一されたサービス層とツールアダプターを備えており、このような相互運用性のために設計されています。未来は、単一のモノリシックなエージェントではなく、複雑なビジネス問題を解決するために協力する専門化されたエージェントのエコシステムになるでしょう。

異常を検出するエージェントがキャンペーンのパフォーマンスの低下を検知し、最適化エージェントを呼び出して入札調整を行うというシナリオを想像してください。この2番目のエージェントは、クリエイティブQAエージェントに通知して、クリエイティブにコンプライアンスの問題がないかどうかを確認します。最後に、報告エージェントは、これらのアクションと洞察をアカウントマネージャーへのリアルタイムのブリーフにまとめます。私たちのMediaMint Labsは、このエージェント間のコラボレーションを可能にし、次世代のビジネスオペレーションのバックボーンを形成します。ここでは、ワークフローは人間のタスクの線形シーケンスではなく、自律的なエージェントのダイナミックなオーケストレーションです。

Agentic AIを探索する企業にとって、実装と長期的な価値を確保するためのあなたのトップ3の推奨事項は何ですか。

私のトップ3の推奨事項は次のとおりです。

1. 正しい問題から始めましょう。ただのクールなテクノロジーではなく、明確に定義された、繰り返し、価値の高い問題に焦点を当てましょう。たとえば、キャンペーンのペーシングの共同パイロットまたはクリエイティブQAエージェントのような、私たちの代表的なユースケースです。価値は明確で、測定可能で、顧客のビジネス目標に直接関連している必要があります。
2. 運用的管理を計画しましょう。デプロイのみでは十分ではありません。エージェントは、継続的な管理、評価、セキュリティ管理が必要な生きているシステムです。私たちのようなパートナーを選択しましょう。私たちは、長期的な価値を提供し、メンテナンスの悪夢にならないように、運用的所有権を保持します。
3. 最初から統合とガバナンスに重点を置きましょう。孤立したAIエージェントは失敗します。

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