レベッカ・グリーン、RegalのCTO兼共同創設者 – インタビュー・シリーズ

レベッカ・グリーン、RegalのCTO兼共同創設者は、テクノロジー・エグゼクティブ、プロダクト・リーダー、投資家であり、顧客に焦点を当てたデジタル・ビジネスを構築する経験が豊富です。Regalを2020年に共同創設する前に、彼女はHandyのチーフ・プロダクト・オフィサーとして、プロダクト、デザイン、データ・チームを率い、ANGI Homeservicesとの統合を支援しました。彼女のキャリアの初期には、Amazon (AMZN )でプロダクト・マネジメントを担当し、Booz & Company、First Manhattan Consulting Group、Bear Stearnsで戦略、コンサルティング、金融サービスを担当しました。また、Blue Trail Partnersのパートナーでもあり、ハイ・インパクト・カンパニーを構築する創設者を支援しています。

Regalは、エンタープライズ・ボイス・AIプラットフォームであり、コンタクト・センターが、セールス、カスタマー・サポート、オペレーショナル・ワークフロー用の自律的なAIエージェントを構築、展開、改善、管理できるようにします。そのプラットフォームは、ボイス・テクノロジー、先進的なプロンプト、リアルタイム・カスタマー・データを組み合わせて、パーソナライズされたインバウンドとアウトバウンドの会話を提供し、既存のカスタマー・リレーションシップ・マネジメント、コンタクト・センター、テレフォニー、データベース・システムと統合します。2020年に設立されたこの会社は、エンタープライズが既存のテクノロジー・インフラストラクチャを置き換えることなく、カスタマー・インタラクションを自動化するのを支援するように設計されています。

ハンディーを初期段階のスタートアップからANGIの一部になったビジネスへと成長させた経験から、レガルを共同創設することを決意したときの教訓とは何ですか？また、既存のコンタクト・センター・テクノロジーでは解決できないカスタマー・エクスペリエンスの問題とは何でしたか？

ANGIでの私の役割では、私と共同創設者のアレックスは、年間約9,000万のカスタマー・インタラクションを処理する3,000人のコンタクト・サービス・センターを運営していました。最初の目標は、顧客が可能な限り少ない回数で私たちに電話をかけてくるようにすることでした。テクノロジー界では「ボイスは死んだ」という考えが広まっていたため、私たちはその考えに従って、FAQ、チャットボット、ウェブサイト上での電話番号の非表示化など、すべての方法で顧客をセルフ・サービスに向けようとしました。

しかし、顧客はまだ電話をかけてきました。何か重要なこと、緊急事態、またはテキスト・ボックスで説明するのが難しいことについて話したいとき、人々は電話で話したいと考えています。那は私たちがボイスをアウトバウンド・チャンネルとしてより深く調査し始めたときでした。データは、ボイスが非常に効果的であることを示していました。顧客にクレジット・カードの更新や予約のリマインダーを依頼したい場合、メールでは約2％のクリック率しか得られませんが、電話では20〜30％の人が応答します。那は10倍も良い結果です。

問題は、企業がその需要を費用対効果の高い方法で満たすことを許可する既存のコンタクト・センター・テクノロジーがなかったことです。ボイス・コールの費用は約10ドルで、多くの企業はボイスを避けるようインセンティブ化されていました。ボイスの需要と、それをうまく提供するコスト効率の良い方法のギャップが、私と私の共同創設者が2020年にレガルを設立することを決意した理由です。

レガルは現在、エンタープライズ・オーガニゼーションを横断して数億のAI駆動型カスタマー・インタラクションを処理しました。エンタープライズ・スケールでの生産にボイス・AIを信頼できるものにする上で、最大の技術的な課題とは何でしたか？また、広範な採用を可能にするブレークスルーとは何でしたか？

レガルは最近、5億回のAI処理されたコールを達成しました。那は約408年の会話に相当します。現在、100以上のAIボイス、33の言語、26のLLMを持ち、顧客に90億ドルの収益を生み出しています。

私たちと私たちのクライアントにとって、最大の課題は、エージェントが顧客と話すときに正しいコンテキストを持っていることを確認することでした。私たちは、ヘルスケアや保険などの高度に規制された業界の企業と協力しているため、AIが何を言えるか、何を言えないかを理解することが不可欠です。したがって、私たちはAIを従業員のように扱います。従業員を訓練し、監督し、パフォーマンスを評価する必要があります。

実際のブレークスルーは、真正な推論と言語生成を持つLLMの到来でした。那により、複雑なマルチ・ターン・コールの自動化が初めて可能になりました。

多くの人々はまだ、AIボイス・エージェントをイライラするIVRシステムやロボット・チャットボットと関連付けているようです。AIボイス・エージェントがより自然な会話を提供できるように何が変化したのでしょうか？

AIボイス・エージェントは過去のIVRシステムとは完全に異なります。誰でもまだIVRを使用している場合、制限が非常に厳しいです。IVRは決定論的だからです。今日、エージェントはLLMを使用して言語を生成し、コンテキストとデータによって推論することで、会話を通じて本当の意味で推論します。ボイスの品質の向上、待ち時間の短縮、会話の論理の改善により、多くのクライアントの顧客は、AIと話しているかどうか、または気にしているかどうかを真正に判断できません。

CTOとして、基礎モデルの急速な進歩と、エンタープライズ・カスタマーにとっての安定性、セキュリティ、予測可能な動作の必要性のバランスをどのようにとりますか？

これは、私がCTOとして管理する核心的な緊張関係です。基礎モデルの進歩は非常に速いですが、規制された業界のエンタープライズ・カスタマーは、予測可能な動作、セキュリティ、安定性を必要とします。

私たちはモデル・プロバイダーではありません。AIエージェントを構築するためのアプリケーションを提供し、他のコンタクト・センター・ソフトウェアと並んでいます。那により、私たちは改善を加えることができますが、顧客が依存するガードレール、統合、コンプライアンス・コントロールを不安定にしません。また、私たちは、複雑なワークフローを数週間で、数ヶ月ではなく、AIエージェントを構築できるようにしました。最近、Copilotという製品を立ち上げました。那により、1つの会話で、会社の固有のビジネス・ロジック、ブランド、セキュリティをすでに組み込んだ、動作する最初のドラフトのボイス・エージェントを作成できます。

レガルのプラットフォームは、AIエージェントをカスタマー・コンテキストとビジネス・ワークフローに接続するのではなく、単に質問に答えるだけです。カスタマー・データとビジネス・システムへのアクセスは、言語モデルそのものの進歩と同等の重要性を持つようになっています。なぜですか？

単独で言語モデルは会話を保持できますが、実際には顧客のために何もできません。注文を確認したり、割引を適用したり、ケースをエスカレートしたり、レコードを更新したりするように求められたとき、AIエージェントは、人間のエージェントが使用するのと同じシステム、たとえばCRMと請求システムに接続されている必要があります。

モデル自体の品質が向上するにつれて、実際に優れたAI処理されたエクスペリエンスとイライラするエクスペリエンスを区別するのは、カスタマー・データとビジネス・システムへのアクセスです。

レガルのプラットフォームは、ヘルスケア、保険、教育、金融サービスなどの業界の組織をサポートしています。高度に規制された業界でAIを責任を持って展開することについて、顧客の信頼を維持しながら何を学びましたか？

私たちは、規制された業界、特にヘルスケアと保険に焦点を当てています。私自身のプロダクト、デザイン、データのリーダーシップとエンタープライズ・コンタクト・センターでの経験もあります。

信頼とコンプライアンスは、これらのインタラクションでは非常に重要です。責任あるAIの展開とは、エージェントが信頼できるガードレール、正確なアカウント・レベルのコンテキスト、そして明確な人間へのエスカレーション・パスを持っていることを確認することです。規制された業界では、信頼はAIが完璧であることから来るのではなく、予測可能で修正可能であることから来ます。

多くの人々は、AIが人間のコンタクト・センター・エージェントを置き換えることを想定しています。しかし、次の5年間で人間の従業員とAIエージェントの関係がどのように進化すると思いますか？また、人間が常に主導するべき責任とは何ですか？

AIは、多くの人々が恐れたように、すべての仕事を奪うことはありませんが、仕事の内容は変化します。

次の数年間でより重要な人間の役割は、従来のコンタクト・センター・エージェントではありません。那は、AIエージェント自体を管理し、監督する新しい役割です。私と私の共同創設者は、それをCXエンジニアと呼んでいます。顧客の旅から逆算して、個々のコールではなく、AIエージェントを管理する人です。AWSは、AIを使用してビルドする顧客を支援するために、10億ドルをフォワード・デプロイ・エンジニアリング・ユニットに投資しました。那は、1年前には存在しなかった役割です。

私たちは、CXでも同様のシフトを予想しています。AIエージェントがボリュームのより多くの処理を担当するにつれて、AIエージェントをオーケストレート、管理、品質チェックする人々が、最も重要な雇用となるでしょう。

ボイス・AIは劇的に改善しましたが、顧客はAIと話していることをより多く認識しています。透明性と開示は、長期的な信頼を築く上でどのような役割を果たしますか？また、企業は常に顧客にAIエージェントと話していることを通知するべきでしょうか？

顧客はいつでも人間に会うことを依頼できます。私たちは、すべての展開にそれを組み込んでいます。実際に起こっているのは、ほとんどの人がAIと話しているかどうかを判断できないか、気にしていないことです。なぜなら、インタラクション自体が、誰が反対側にいるかよりも、顧客にとってより重要だからです。

構造的な理由もあります。いくつかの企業は、すでに大部分のカスタマー・インタラクションをAIで実行していますが、それをまだ宣伝していません。私は、顧客が尋ねる瞬間に透明性が重要であると思いますが、すべてのインタラクションで必要なものではありません。

AIがますます複雑な会話を処理できるようになったので、組織はカスタマー・エクスペリエンスが実際に改善されたかどうかを評価するために、単純なコスト削減以外のメトリックに焦点を当てるべきです。どのようなメトリックが重要でしょうか？

組織は内部的に、チームが日常的にAIを使用している程度に注目するべきです。多くの使用は、全体として良い兆候です。しかし、企業が考慮すべきより大きなメトリックは、従業員あたりの収益です。AIが実際に機能している場合、その数字は増加しているはずです。那は成長とマージンの改善を資金提供します。AIは人々を置き換えませんが、AIをうまく使用する人々は、同じチームを維持しながら、より多くの顧客をサポートし、より多くの取引を締結し、より多くのビルドを行うことができます。

今後、エンタープライズ・AIエージェントの次の世代を定義するであろう新しいテクノロジーまたは機能とは何ですか？また、次の数年で市場に導入することを最も楽しみにしている開発とは何ですか？

今日、ボイスはすでに60〜70%のカスタマー・インタラクションを占めています。その他の部分は、チャット、メール、テキストに分割されています。ボイス・インタラクションの品質と能力をAIが高めるにつれて、ボイスが支配的なチャンネルとなり、最終的にすべてのカスタマー・インタラクションの95%になることが予想されます。

エンタープライズ・AIエージェントの次の世代を定義するのは、カスタマー・インタラクションに対するプロアクティブ性と関与度です。AIの新規性は、カスタマー・エクスペリエンスにおけるAIの新規性は、消えつつあります。誰もが、AIがより多くのことができるようになっていることを知っていますが、私はその境界を押し広げ、より複雑なユース・ケースを実行することを楽しみにしています。

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