インタビュー
ラルフ・グーテ、TigerEyeのCTO兼共同創設者 – インタビュー・シリーズ
ラルフ・グーテ、TigerEye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のビジネス・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。先進的な時間認識AI技術を活用して、TigerEyeは、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。
TigerEyeは、グーテと元PlanGridの幹部によって設立され、ビジネス計画における共通の課題である、古いスプレッドシートや長い計画サイクルに対処し、適応性と予測可能な成長に焦点を当てています。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、効果的にスケールアップできるようにダイナミックなソリューションを提供します。
あなたがTigerEyeを始めることにしたきっかけは何ですか？また、あなたの前の経験は、会社に対するあなたのビジョンにどのように影響しましたか？
私は常にデータを扱うのが難しいと感じてきました。私が前の会社、PlanGridを立ち上げたとき、LookerやRedshiftのようなツールはまだ新しいものでした。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。これらの製品はまだ新しいため、データ・インサイトを扱うために独自のデータ・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、優れたチームを結成し、Ph.D.を持つ人材や才能のあるリーダーを集め、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、これには10人規模のチームが必要で、費用がかかり、分析者はSQLクエリを実行してセグメンテーションや成長に関する質問に答えるために、チケットを処理するように感じることが多かったです。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、残されたチームは彼らが残したダッシュボードを理解するのに苦労することが多く、多大な時間が無駄になることがありました。また、当時のCFOは、数字の正確性を確保するために手動で検証を行っていました。
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。つながりのないダッシュボードが、有効なインサイトにまとめるのが難しいです。AutodeskによるPlanGridの買収の際には、これらの課題は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・タスク such as CRM、ERP、Marketing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は、謎でした。これらのフラストレーションが、TigerEyeのビジョンを生み出しました。データをシームレス、有効、迅速、そしてアクセスしやすくする方法です。
TigerEyeは、ゴー・トゥ・マーケット・チームに柔軟なAIソリューションを提供します。ビジネス・インテリジェンスのための会話型AIを設計するきっかけとなった市場の課題は何ですか？
ゴー・トゥ・マーケット・アナリティクスは、数字、統計、重い数学で溢れており、圧倒的なものに感じることがあります。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、勝率グラフのようなものを要求するかもしれません。そこでは、往復のやり取り、遅延、そして時々、間違った質問をしていることに気付くことがあります。多くの人にとって、これは楽しいプロセスでも、迅速なプロセスでもないです。特に、Cスイートの幹部の権限がない場合、回答を迅速化することはできません。
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、東海岸をブラウンで、過去4四半期のバー・チャートで表示してください」と言うとします。そういう会話は数秒で終わり、出力も同様です。私たちは、ユーザーが「ジュニア・アナリスト」と話すことができる、直感的なツールをTigerEyeに設計しました。常に利用可能で、不器用なインターフェースが必要なく、インサイトを作成できます。
TigerEyeの開発の初期段階で、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？
予想外のものの1つは、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、頻繁に変更される大量のデータを持っていることがあります。Lookerのような既存のツールは、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秒のロード時間を見ました。那は今日の迅速なビジネス環境では、受け入れられません。
これに対処するために、私たちは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ースを構築するためにFlutterを選択しました。また、オープンソース・コミュニティに貢献するために、DuckDB.Dartを開発・維持しました。これにより、DartおよびFlutter環境とのシームレスな統合が可能になりました。これらのテクノロジーにより、速度、柔軟性、スケーラビリティを最適化することができました。
共同創設者として、TigerEyeの立ち上げ時に、機能と能力をどのように優先しましたか？
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当てました。これは、フロントエンドとバックエンドのエンジニア全員が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の提供、シミュレータの構成、分析者が有意義なアクションを取ることを可能にするため、会社全体の努力が必要でした。たとえば、1つの機能では、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設計されており、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、山あり谷ありがありましたが、技術的な土台は厳格な評価に基づいて構築されました。これが、私たちの優先順位付けの核心となりました。評価は、本当の仕事が行われる場所です。私たちは、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」を問い続けています。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収集してシステムをさらに洗練するために進化しました。
自動テスト・スイートを導入しました。ここで、AIは自分自身を評価し、改善かどうかを判断するスコアを割り当てます。精度を確保するために、週に1回、人間による評価も実施しています。偏り、たとえばLLMが自分自身に最高の評価を与えることを防ぐためです。この二重のアプローチは、TigerEye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を達成することが重要な焦点でした。セールスとゴー・トゥ・マーケット・オペレーションには、正確で、特殊な回答が求められ、ステークホルダー間の整合は常に明確ではありません。これが、ドメインの専門知識と現実の顧客のフィードバックが、TigerEyeを今日のプラットフォームに形作る上で重要だった理由です。
TigerEyeのアプローチは、従来のBIツールとどのように異なりますか？また、これはビジネスにおける採用率にどのような影響を与えましたか？
TigerEyeは、AIとモバイルから生まれたソリューションであり、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、遅く、広範囲にわたる設定が必要です。TigerEyeは、会話型AIを通じて、速度と使いやすさを優先します。
私たちのグラフとウィジェットは、高度に柔軟で、インタラクティブなビジュアルを提供し、ユーザーがデータを直感的に探索できるようにします。AIは、一般的な、表面的な情報に頼るのではなく、各ビジネスに特化した、構造化されたメトリックを提供するように設計されています。
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にとって、TigerEyeは、一貫性を確保するために、すべての計算をSQLに基づいています。フロントエンドとAI駆動のクエリが、信頼性の高い数字を提供できるようにします。また、顧客に分析の背後にある数学を透明性をもって示すことで、TigerEyeプラットフォームがその回答に到達する方法を正確に理解できるようにします。この透明性は、提供されるインサイトに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、有効なインサイトにアクセスできるようにします。これにより、データチームは、戦略的なタスクに集中できるようになります。このアプローチにより、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での採用が加速されています。
TigerEyeは、CRM、ERP、そしてマーケティング・オートメーションの変更にリアルタイムで適応し、学習するために、AIをどのように活用していますか？
TigerEyeは、CRM、ERP、そしてマーケティング・オートメーション・プラットフォームの変更に、リアルタイムで適応するために、AI、包括して検索された生成（RAG）およびリアルタイムAPIとの統合を使用しています。また、将来を予測する能力をAIに与えるために、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ます。これらのシステムに直接接続することで、会社は継続的に更新を監視します。新しい顧客レコード、取引の段階の変更、キャンペーンのパフォーマンス・メトリックなどの更新です。インサイトが最新で、有効であることを保証します。
私たちのAIアナリストは、ただデータをパッシブに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、TigerEye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ゴー・トゥ・マーケット・パフォーマンスの正確で最新のビューを持ちます。
また、TigerEye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が可能になります。Salesforce、HubSpot、NetSuite、またはその他のプラットフォームに関係なく、TigerEyeのAIにより、チームは複雑さを切り抜け、タイムリーで信頼性の高いインサイトを提供し、より賢く、迅速な意思決定を促進します。
ゴー・トゥ・マーケット・オペレーションの複雑性が増す中で、TigerEye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、有効なインサイトを提供します。従来のBIツールは、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、シロされたシステムをまたいでメトリックを手動でまとめたりする必要があります。TigerEyeは、これらのボトルネックを、瞬時に正確で一貫性のあるインサイトを提供することで解消します。
私たちのAIアナリストは、迅速に応答できる、ジュニア・チーム・メンバーのように機能します。質問は、「Q4の地域別の勝率は？」または「東海岸に5人のレップを追加することで、ARRにどのような影響があるか？」のようなものです。プラットフォームは、データ・モデリングや広範な設定を必要とせずに、瞬時にインサイトを提供します。
ビジネス・インテリジェンスとAIを統合することで、TigerEyeは、すべてのメトリックが正確で、一貫性があり、組織全体で整合していることを保証します。リーダーシップは、戦略的な意思決定に関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から利益を得ます。TigerEyeは、ビジネス・リーダーが、重い負担なく、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でしょうか？
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、古い状態または取得された状態で止まっています。革新は遅れており、新しい製品は不足しており、アプローチは過度に一般的です。これらのレガシ・ソリューションは、根本から大規模な言語モデルや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取り付けようとしているのですが、これは目標を達成していません。
会話型AIは、新しい種類の特殊なBIアプリケーションを推進します。これらのツールは、チームが無数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。最初から、特定のニーズに応えるように設計されています。財務、セールス、Marketing、建設、石油・ガスなどの業界など、各市場は異なるように進化しています。特殊性が鍵です。
基盤となるAIモデル、OpenAI、Anthropic、Mistralは、幅広い一般的なアプリケーションを扱い続けるでしょう。しかし、BIの未来は、ユニークな問題に対処する特殊な垂直ソリューションにあります。BIの特殊なAIツールは、現在のワンサイズ・フィッツ・オール・アプローチに取って代わり、ビジネスがより迅速に、より正確にインサイトを抽出できるようにします。BIを私たちが知っているものに再定義するでしょう。
Y Combinatorでの訪問パートナーとしての経験は、リーダーシップの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は、私に人々を優先することの重要性を教えました。私は、フィードバックに開かれ、執念深く、適応性のある創設者にエネルギーを集中することを学びました。这些特質 — 耐久性と適応性 — は、成功したチームの特徴であり、これをTigerEyeに持ち込みました。
もう1つの教訓は、考え方と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からの創設者が、多くの場合、驚くべき忍耐力と創造性をもたらすのを見ました。チームを構築し、リードする方法を形作るための視点です。
TigerEye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での影響を拡大する計画ですか？
TigerEyeは、まずAIの会社です。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、消費者向け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、インサイトをどこでも、どのデバイスでも要求できる、パーソナル・アシスタントを想像してください。Q2の売上がなぜ停滞したのか、ある地域のセールス・ヘッドカウントを2倍にするには何が必要か、などについて、迅速に正確な回答が得られるようにします。
TigerEyeの未来は、データへのアクセスを簡素化し、インサイトを普遍的にすることについてです。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で報告を要求している、など、どのようにしても、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。
