タイガーアイのCTO兼共同創設者ラルフ・グーティー – インタビュー・シリーズ

ラルフ・グーティー、タイガーアイのCTO兼共同創設者は、戦略的意思決定、計画、実行を強化するために設計されたビジネス・シミュレーション・プラットフォームの開発を主導しています。タイガーアイは、先進的な時間認識AI技術を活用して、組織が計画プロセスを合理化し、さまざまなシナリオをシミュレートし、データ駆動型の意思決定をより効率的に行えるようにします。

グーティーと元PlanGridの幹部によって設立されたタイガーアイは、古いスプレッドシートや長い計画サイクルなどのビジネス計画における一般的な課題に対処し、適応性と予測可能な成長に焦点を当てています。このプラットフォームは、建設やソフトウェアQAなどの業界からの原則を統合して、ビジネスが運用を最適化し、効果的に拡大できるようにするダイナミックなソリューションを提供します。

タイガーアイを始めるきっかけとなったのは何ですか？また、PlanGridでの経験は会社のビジョンにどのような影響を与えましたか？

私は常にデータを課題として見てきました。私が前の会社、PlanGridを構築していたとき、LookerやRedshiftなどのツールはまだ登場初期でした。インサイトの概念は新しかったです。MixpanelやAmplitudeはまだ初期段階でした。これらの製品は非常に新しかったので、どのようなデータインサイトでもデータエンジニアリングチームを構築する必要がありました。

PlanGridでは、優れたチームを結集し、Ph.D.を持つ人材や才能あるリーダーが素晴らしい仕事をしました。ホットリードの特定、顧客接続の分析、ARRの計算などです。しかし、10人チームが必要で、高価で、分析者はチケットを潰すようにSQLクエリを実行してセグメントと成長に関する質問に答える必要がありました。彼らが最終的に他の会社でデータサイエンスチームを率いるために去ったとき、残されたチームはしばしばダッシュボードを理解するのに苦労し、多大な時間を浪費することになりました。また、当時のCFOは手動で数字を確認して精度を確保していました。

その他の会社の取締役として、私は同じパターンを目にしました。ダッシュボードが断片的で、洞察を得るのに苦労することが多かったです。AutodeskによるPlanGridの買収では、これらの課題がさらに明らかになりました。2つのSalesforce環境を管理し、基本的なバックオフィスのタスク such as CRM、ERP、またはマーケティングを調整することは難しかったです。どのキャンペーンが機能しているかを判断することさえも、謎でした。これらのフラストレーションが、タイガーアイのビジョンを生み出しました。データをシームレスに、行動可能に、迅速に、アクセス可能にします。

タイガーアイは、Go-to-Marketチーム向けに柔軟なAIソリューションを提供しています。ビジネスインテリジェンス用の会話型AIを設計するきっかけとなった市場の課題は何でしたか？

Go-to-Market分析は、数字、統計、複雑な数学で溢れています。創造的な、調査的な質問をするプロセスは、不器用です。データチームにチケットを作成し、たとえば、勝率グラフを依頼する可能性があります。確認と遅延があり、時には間違った質問をしていることに気付くことがあります。C-Suite幹部でない限り、誰にとっても、楽しいプロセスでもなく、迅速でもありません。

会話型AIがこれを変えます。たとえば、「西海岸の勝率をピンクで、東海岸をブラウンで、過去4四半期にバー・チャートで表示してください」と言います。会話は数秒で、出力も同じです。タイガーアイは、ユーザーに直感的な「ジュニア・アナリスト」を提供するように設計されています。いつでも利用可能で、インターフェイスが不器用なものではありません。

タイガーアイの開発初期段階で直面した最も重大な障害は何でしたか？それらをどのように克服しましたか？

最大の驚きは、会社の規模に関係なく、遭遇したデータの規模でした。中規模企業でも、頻繁に変更される膨大な量のデータがあります。既存のツール such as Lookerは、これらのワークロードを効率的に処理できませんでした。グラフ1つに対して10〜12秒のロード時間がかかることは、現代のビジネス環境では受け入れられません。

これに対処するために、革新する必要がありました。DuckDBをより速いクエリ実行のために統合し、軽量で効率的なインターフェイスを構築するためにFlutterを選択しました。また、DuckDB.Dartを開発してオープンソースコミュニティに貢献し、DartおよびFlutter環境とのシームレスな統合を可能にしました。これらのテクノロジーにより、スピード、柔軟性、スケーラビリティを最適化できました。

共同創設者として、タイガーアイの立ち上げ時にどのように機能と能力を優先しましたか？

私たちは、AIアナリストのビジョンに会社全体のリソースを集中しました。これは、フロントエンドとバックエンドのエンジニアがすべて貢献することを意味しました。AIアナリストの性質は、テキスト出力だけではなく、インタラクティブなウィジェット、シミュレーターの構成、分析者が有意義な行動を取ることを可能にする必要がありました。たとえば、1つの機能は、ユーザーが西海岸に10人のレップを追加する将来の計画をシームレスに構成できるようにします。これには、高度にインタラクティブで直感的なシステムを設計する必要があります。

開発プロセスには、山場と谷場がありましたが、技術的な骨子には厳格な評価が必要でした。これが優先順位付けの核心となりました。評価は、実際の作業が行われる場所です。常に「この変更はシステムを改善したか、または悪化させたか？」と問いかけます。エンジニアリングチームとドメインの専門家から始め、最終的に顧客の質問をキャプチャしてシステムをさらに洗練するために進化しました。

私たちは、AIが自己評価を行い、改善かどうかを判断するスコアを割り当てる自動テストスイートを導入しました。精度を確保するために、人間の評価も週に1回実施し、偏見 such as LLMが自己に最高の評価を与えることを防ぎます。この二重のアプローチは、タイガーアイを「1.0」状態に到達させ、常に水準を高める上で非常に重要でした。

最後に、ドメイン固有の整合性を達成することが重要な焦点でした。セールスとGo-to-Marketオペレーションには、正確で特殊な回答が求められ、利害関係者間の整合性は常に明確ではありません。これが、タイガーアイを今日のプラットフォームに形成する上で、ドメインの専門知識と実際の顧客フィードバックが重要になった理由です。

タイガーアイのアプローチは、従来のBIツールとはどのように異なりますか？それがビジネスへの採用率に与える影響は何ですか？

タイガーアイは、AIとモバイルを基盤に構築されており、固有にポータブルで、質問に迅速に答えるように設計されています。従来のBIツールとは異なり、タイガーアイはスピードと使いやすさを優先し、会話型AIを提供します。

グラフやウィジェットは、高度に柔軟で、ユーザーがデータを直感的に探索できるインタラクティブなビジュアルを提供します。AIは、一般的で表面的な情報に頼るのではなく、各ビジネスに特化した、正確で構造化されたメトリックを提供します。

スタートアップ、ミッドマーケット、エンタープライズ企業を問わず、タイガーアイは、すべてのメトリックが正確で、一貫性があり、組織全体にわたって整合性があることを保証します。また、SQLに基づいて計算を行い、フロントエンドとAI駆動のクエリが同じ信頼性の高い数字を提供できるようにします。さらに、分析の背後にある数学を顧客に示すことで、透明性を提供し、タイガーアイプラットフォームがその回答に到達した方法を顧客が理解できるようにします。この透明性への取り組みは、提供される洞察に対する信頼と信頼性を築くのに役立ちます。

結果として、AIプラットフォームは、強力なカスタマイズ性を提供しながら、チームが独立してアクション可能な洞察をアクセスできるようにし、データチームが戦略的なタスクに集中できるようにします。このアプローチは、直感的でスケーラブルで正確なツールを求めるビジネスにおける採用を加速しています。

タイガーアイは、CRM、ERP、またはマーケティングオートメーションの変更にリアルタイムでどのように適応し、学習しますか？

タイガーアイは、Retrieval-Augmented Generation (RAG)やリアルタイムAPIとの統合を使用して、CRM、ERP、またはマーケティングオートメーションの変更に動的に適応します。また、GenAIと伝統的な機械学習およびシミュレーション理論を組み合わせて、将来を予測する能力をAIに与えます。これらのシステムに直接接続することで、タイガーアイは新しい顧客レコード、取引ステージの変更、キャンペーンのパフォーマンスメトリックなどの更新を継続的に監視し、洞察が常に最新でアクション可能であることを保証します。

AIアナリストは、単にデータを報告するのではなく、顧客のワークフローとともに学習し、進化します。たとえば、セールスチームがパイプライン構造を変更した場合、タイガーアイは迅速に変更を特定し、計算、予測、推奨事項を調整します。これにより、手動での更新が不要になり、リーダーシップとチームは常にGo-to-Marketパフォーマンスの正確で最新のビューを持ちます。

また、タイガーアイの柔軟性により、複数のシステムでシームレスに統合および整合性を確保できます。Salesforce (CRM ) 、HubSpot (HUBS ) 、NetSuite、またはその他のプラットフォームに関係なく、タイガーアイのAIは、チームが複雑さを切り抜け、タイムリーで信頼性の高い洞察を提供することで、より賢く、迅速な意思決定を促進します。

Go-to-Marketオペレーションの複雑性が増す中で、タイガーアイはリーダーシップとチームの意思決定をどのように簡素化していますか？

会話型AIを通じて、アクション可能な洞察を提供します。従来のBIツールでは、チームが面倒なダッシュボードをナビゲートしたり、データチームがレポートを生成するのを待ったり、シロードシステム間でメトリックを手動で組み合わせたりすることが必要です。タイガーアイは、これらのボトルネックを排除し、リーダーシップとチームのニーズに合わせて、瞬時にAI駆動の回答を提供します。

AIアナリストは、プロアクティブでジュニアチームメンバーのように機能し、Q4の地域全体の勝率や、特定の地域に5人のレップを追加した場合のARRへの影響など、質問に答えることができます。プラットフォームは、データモデリングや広範なセットアップを必要とせずに、瞬時に洞察を提供します。

ビジネスインテリジェンスとAIを統合することで、タイガーアイは、すべてのメトリックが正確で、一貫性があり、組織全体にわたって整合性があることを保証します。リーダーシップは戦略的意思決定に対する明確性を獲得し、チームは、トレンドを浮き彫りにし、結果を予測し、運用の複雑さを軽減するツールを得ることで利益を得ます。タイガーアイは、ビジネスリーダーが大きな負担なく、迅速で賢い意思決定を行えるように支援します。

次の5年で、会話型AIはビジネスインテリジェンスをどのように変革すると思いますか？

ビジネスインテリジェンスは現在、岐路に立っています。多くのツールは古い状態のままです。革新が遅れており、新しい製品が不足しています。一般的なアプローチが古いです。これらのレガシーソリューションは、基盤からAIやAIの相互運用性を統合するように設計されていません。ほとんどの場合、古いシステムに未証明のAIソリューションを後から追加しようとしていますが、それは期待された成果をもたらしていません。

会話型AIは、特殊なBIアプリケーションの新しい波を推進します。これらのツールでは、チームが数々の時間を費やしてカスタマイズし、ソリューションを構築する必要はありません。特定のニーズ、たとえば財務、セールス、Marketing、建設、石油・ガス業界などに対処するように最初から設計されています。各市場は異なる方法で進化しており、特殊化が重要です。

OpenAI、Anthropic、Mistralなどの基盤となるAIモデルは、幅広い一般的なアプリケーションを引き続き処理するでしょう。しかし、BIの将来は、特定の問題に対処する特殊な垂直ソリューションにあります。特殊なAIツールは、ビジネスが洞察をより迅速に、より正確に抽出できるようにすることで、BIの一サイズフィットオールアプローチを置き換えるでしょう。これは、BIを私たちが知っているものとして再定義するでしょう。

Y Combinatorの訪問パートナーを務めた経験は、リーダーシップスタイルやイノベーションへのアプローチにどのような影響を与えましたか？

YCでは、人々を優先することの重要性を学びました。私は、飢えている、フィードバックに開かれ、執念に満ちた創設者にエネルギーを集中しました。頑張り、適応性は、成功したチームの特徴です。私はこれらの特性をタイガーアイに持ち込みました。

別の教訓は、多様性、特に考え方や背景の多様性の価値を認識することでした。YCでは、代表されていないグループ出身の創設者が、驚くべき回復力と創造性を示すのを目にしました。これは、タイガーアイでどのように構築し、リーダーシップをとるかを形作る視点です。多様性はチームを強化し、イノベーションを推進します。

タイガーアイの将来のビジョンは何ですか？また、どのようにして業界全体にその影響を拡大する予定ですか？

タイガーアイは、第一にAI会社です。私たちの目標は、PerplexityやCursorのようなツールで見られるような消費者AIの革新を、エンタープライズに持ち込むことです。たとえば、どこにいても、どのデバイスからでも、洞察を求めることができるパーソナルアシスタントを想像してください。Q2でどの取引が停滞したのか、または特定の地域でセールスヘッドカウントを2倍にするために何が必要かを知りたい場合、ただ尋ねれば瞬時に正確で一貫した回答が得られます。

タイガーアイの将来は、データへのアクセスを簡素化し、洞察を普遍的にすることです。モバイルアプリを使用している、スマートウォッチを着用している、またはSlackでレポートを求めている場合でも、どのようにしてでもです。私たちは、データ駆動型の意思決定を容易にするツールを作成することに焦点を当てています。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございます。詳細を知りたい読者は、タイガーアイを訪問してください。