リチャード・ホワイト、ファソム創業者兼CEO – インタビューシリーズ

リチャード・ホワイトFathomの創業者兼CEOである氏は、創業を繰り返す、製品中心の起業家です。個人的な不満を、カテゴリを定義するソフトウェアに変えることで知られています。Fathomの前は、UserVoiceを創業し、13年近く率いて、スタートアップからMicrosoftのような大企業まで、何千もの企業が使用する収益性の高いフィードバック管理プラットフォームに成長させたほか、今ではどこにでもあるウェブサイトの「フィードバック」タブの先駆者でもあります。キャリアの初期には、SlimTimerを10年以上独力で構築、運営し、Ruby on RailsエコシステムのAjaxScaffoldなどの影響力のあるオープンソースプロジェクトを率い、Kiko（YC S05）で製品設計リードを務めました。これらの経験が総合的に、ユーザビリティ、顧客への共感、そしてチームの働き方を静かに、しかし有意義に改善するツールの構築に関する彼の哲学を形作りました。

2020年に設立され、 尋 Fathomは、普遍的な悩みである、実際の会話をしながらメモを取ることによる認知的負荷という課題に取り組むことで、まさにその精神を反映しています。このプラットフォームは、特にZoomでの会議を自動で記録、書き起こし、要約します。ユーザーは、リアルタイムで重要な瞬間をハイライトしたり、生のメモではなく短いクリップを共有したり、書面による要約では失われがちなニュアンスを捉えたりすることができます。Fathomは成熟するにつれ、単なる書き起こしの域を超え、会話を記録する軽量システムへと進化しました。これは、チームが文脈を保持し、顧客との通話から学び、会議自体に摩擦を加えることなく非同期的にコラボレーションできるように設計されています。

あなたは過去15年間、UserVoiceからFathomまで、人々のコミュニケーション方法を変革する企業を次々と立ち上げてきました。Fathomを設立するきっかけは何でしたか？また、エンジニアリングとプロダクトデザインの経験が、創業当初からどのように会社を形作ってきたのでしょうか？

Fathom を設立するきっかけは 2020 年の初めに生まれました。パンデミック以前でしたが、ある製品の広範なユーザー調査を行っていて、突然、1 日に 15 回から 20 回も Zoom ミーティングを連続して受けることになったのです。その 6 週間で、その経験がいかに苦痛なものかを痛感しました。私は話しながらタイピングすることができず、2 週間後にメモを見てもどの会話がどれだったか思い出せません。最大の問題は、このすべての調査を済ませ、いくつかの箇条書きをチームと共有しても、それがうまく伝わらないことでした。すべてが翻訳で失われてしまったのです。私にとっては、まさに「つま先をぶつけた」瞬間でした。月に 1 回なら無視しますが、毎日、1 日に何度も何かにつま先をぶつければ、すぐに直そうとします。

エンジニアリングとデザインの両方のバックグラウンドが、Fathomの開発における私の選択に影響を与えました。私は常に、既存のコンセプトを取り上げ、より幅広いユーザーにとってより使いやすくすることで問題に取り組んできました。Fathomの開発にあたり、文字起こし技術がコモディティ化しつつあるという洞察を得ました。5年前には存在しなかった既製のソリューションが氾濫していたのです。つまり、文字起こしはソリューションの一部ではあっても、ソリューションそのものではなかったのです。

プロダクトデザインの観点から、トランスクリプトは会議に参加した人にとっては有益であることに気づきました。しかし、会議に参加していなかった人にとっては、実際にはあまり役に立ちません。私たちがはるかに効果的だと気づいたのは、お客様が価格に異議を唱えたり、技術的な質問をしたりする30秒間の動画クリップを見せることでした。トランスクリプトは、実際の音声動画クリップを見つけるための目次のように使っています。このプロダクト思考、つまり技術だけでなく、実現すべきジョブ（Jobs to Done）を理解するという考え方こそが、私のデザインのルーツから直接生まれたものです。

Fathomは2020年に設立されました。ほとんどの企業がAIネイティブワークフローを真剣に検討するずっと前のことです。AIを後付けではなく、コアシステムとして構築することで、初期段階でどのようなメリットが得られましたか？

最大の強みはアーキテクチャの自由度でした。データパイプラインからユーザーエクスペリエンスまで、あらゆるシステムを設計することができました。AIは後付け機能ではなく基盤レイヤーであると想定していたからです。2020年と2021年の競合他社のほとんどは、言語学の専門家や機械学習の専門家を雇用し、独自のモデルを構築していました。私たちは正反対のアプローチを取りました。なぜなら、この分野で勝者となるのは、モデルを自ら構築する者ではなく、AIを効果的に適用して実際の問題を解決できる者だと考えたからです。この逆説的な考え方によって、小規模なチームで機敏な対応を維持し、エンジニアリングリソースをインフラの難題、つまりプラットフォーム間の信頼性の高いレコーディング、バイラル配信の仕組み、大規模なリアルタイム処理といった課題に集中させることができました。

2020年にスタートした理由は、AIがまだ十分ではなかったからです。それは分かっていました。しかし、AIが成熟するまで会社を立ち上げるのを待っていたら、2～3年遅れてしまうことも分かっていました。扉は大きく開かれ、誰もが殺到してくるでしょう。そこで私たちは、インフラ、流通チャネル、ユーザーエクスペリエンスなど、他のすべてを最初に構築しました。AIが登場したら、まるで車の新しいエンジンのようにそれを搭載するという明確な期待を持っていたのです。この決断は大きな成果をもたらしました。2022～2023年にGPT-4とClaudeが登場したとき、私たちはすぐにそれらを統合することができました。何年もかけてカスタムNLPパイプラインを構築してきた競合他社は、突然スタック全体を再考する必要がありました。私たちはモデルをアップグレードして、出荷し続けました。

AIネイティブな開発は、製品開発プロセスにも根本的な変化をもたらしました。従来のソフトウェアは、かなり直線的なロードマップを描いていました。つまり、何を作るかを決め、それを構築し、そして出荷する、というものでした。AIでは、私が「ジェンガモデル」と呼んでいるものを採用しています。それぞれのブロックは、AIの潜在的な機能を表しています。もしあるブロックに挑戦してみて、モデルがまだ十分ではないという理由で抵抗を感じたら、別のモデルを試します。6ヶ月後には技術が進歩し、そのモデルに戻ることができると分かっているからです。こうすることで、機能が準備できていないうちに無理やり追加してしまうことなく、常に価値ある製品を出荷し続けることができるのです。

もう一つの強みは信頼性でした。確かに、投資家からは2020年に社名に「AI」を入れないように言われましたが、先手を打ったことで信頼性が高まりました。私たちは流行に飛びつくのではなく、明確な理論が明らかになる前に、その理論に賭けていました。これにより、私たちはファストフォロワーではなく、ビルダーとしての地位を確立することができました。

会議の会話は組織内で最も見落とされがちなデータソースの一つだとおっしゃっていますが、これがAIの次の大きなフロンティアだと確信した理由は何ですか？

1日8時間もかけてチームの会議を全部聞き、ましてやそれに基づいて意思決定やチーム指導を行う営業担当者に出会ったことがなかったことに気づきました。会議は非常に貴重なデータを生み出しますが、大規模な会議では完全にアクセスできません。従来の会議では、内容の99%は捨てられ、残りの1%のメモだけがCRMに送られます。そしてそこから逆算して、ビジネスで何が起こるかを推測しようとするのです。これは不合理なプロセスです。本当に重要な情報、つまり顧客の口調、具体的な反論、競合の話題などはすべて、誰かが急いで入力したメモにフィルタリングされ、文脈が失われてしまうのです。

これが次のフロンティアだと確信したのは、この「会話型ダークデータ」こそが、組織内で何が起こっているかを示す最も豊富なシグナルであることを認識したからです。顧客の悩み、製品のギャップ、競合の脅威、トレーニングのニーズなど、リアルタイムのインサイトを、すべて顧客自身の言葉で得られるのです。顧客が機能が必要な理由を説明してくれることは、CRM分野の営業担当者の言い換えよりもはるかに価値があります。

AIの画期的な点は、このデータを大規模に活用できるようになったことです。Ask Fathomを初めてリリースした当初は、個々の会議に関する質問に答えることができました。その後、少人数の会議にも対応できるよう機能強化しました。今では、会社全体の会議を理解できるほど賢くなっています。営業リーダーは「最近、どの競合他社が注目されていますか？ 動画をいくつか見せてください」と尋ねることができます。エンジニアリングチームは「Fathomの文字起こしエンジンの歴史を教えてください」と質問するだけで、4年間のエンジニアリング会議から抽出された6ページの合成ドキュメントを取得できます。

ビジネスの現状や議論を真に理解する、はるかに大きな脳へと成長しつつあります。近い将来、AIが、最も多くの取引を成立させるのに役立つもの、台頭する競合他社、チーム全体のトレーニング不足などに基づいて、次にどのような機能を開発すべきかを教えてくれる世界が到来するでしょう。AIがマイニングする素晴らしいデータソースは、次の戦略会議やロードマップ策定プロセスにインプットを提供してくれるのです。

多くのユーザーが、Fathomは会議中に常に集中力を維持する上で画期的だったと述べています。自動化と自然な会話の流れの維持のバランスをどのように取っているのでしょうか？

これは当初から私たちの設計哲学の中核を成しています。目標は、AIが会議で何をすべきかを指示することではなく、会話においてより集中し、効果的に行動するための洞察を提供することです。

私たちは、何を自動化し、何を自動化しないかについて慎重に検討しています。本当にうまく実行できると確信できるまで、機能をリリースすることはありません。そのため、特定の機能に関しては市場初となるとは限りませんが、リリースした機能は確実に機能し、真の価値を提供します。電話の通話録音や特定の会議室内会議のキャプチャといった機能については、頻繁にご要望をいただいているにもかかわらず、慎重に検討を重ねてきました。自然な会話の流れを妨げるような平凡な体験を提供するよりも、自分たちが得意とする分野で卓越した成果を上げることを望んでいます。

最終的に、ユーザーの皆様からは、私たちが適切なバランスを実現しているとのお声をいただいています。週6時間以上の時間を節約し、インサイトから次のステップへの移行が3倍速くなっているとご好評いただいています。また、95%のユーザーがFathomのおかげで会議への参加意欲を維持できていると回答しています。これは、私たちが人間の能力を置き換えるのではなく、強化していることを証明しています。

FathomはシリーズAで1,300人以上のユーザー投資家を獲得しました。これは製品レベルでの信頼を示す稀有な兆候です。日常的なユーザーにこれほど強く共感されたのはなぜだと思いますか？

まず、私たちは真に堅牢な無料製品を提供しています。無制限の会議利用と月5回のAIサマリー作成機能です。ユーザーの3分の2は一銭もお支払いいただいておりませんが、私たちはそれで全く問題ありません。これは典型的なSaaSとは違います。ユーザーは、私たちがあらゆる場面で価値を搾取しようとしていないことを理解しています。私たちは、個々の貢献者の生活を無料で向上させることに注力しており、コーチングダッシュボード、クロスミーティングインテリジェンス、競合分析といったマネジメントツールを上司に販売することで収益化しています。この製品は、料金を支払おうがしまいが、常に機能し続けます。これが真の信頼を生み出しているのです。

私たちの成長はほぼ口コミによるもので、従来のB2Bソフトウェアというより、ソーシャルメディアプラットフォームのような成長を遂げてきました。ユーザーは私たちの支持者であり、流通チャネルでもあります。彼らに投資家になってもらうことは、彼らがこのミッションのパートナーであるという、既に真実である事実を認めることに他なりません。

私たちが解決しようとしている問題には、より深い共感があるように思います。会議に出席しようと努力しているのに、誰かが真剣に話そうとする代わりに必死にキーボードを打っているのを目の当たりにする、そんな苦痛を誰もが経験したことがあるでしょう。自分が出席していない会議の情報が必要だったのに、役に立たない2行の要約しか得られなかった、そんな経験は誰にでもあるでしょう。この問題は普遍的なものであり、解決策がうまく機能すると、まるで魔法のように感じられます。ユーザーは、自分自身だけでなく、一緒に働くすべての人にとって、この未来が実現することを望んでいるからこそ、投資するのです。

あなたの経歴には、企業が顧客フィードバックをどのように管理するかを定義する上で役立ったUserVoiceの構築が含まれます。その経験は、組織の記憶やAIを活用した知識の流れに関する考え方にどのような影響を与えましたか？

UserVoiceを通して、企業において最も価値のある情報は往々にして散在していることを学びました。顧客からのフィードバックは至る所に存在し、サポートチケット、転送されたメール、そして散発的な営業トークの中に埋もれていました。企業は顧客が何を求めているかに関する何千ものデータポイントを保有していましたが、それを戦略的意思決定に統合する方法がありませんでした。私たちは、こうしたフィードバックを大規模に集約し、製品開発の意思決定を行う人々がアクセスできるようにするインフラを構築しました。

Fathomとの類似点は明らかですが、問題領域はより深刻です。会議は顧客からのフィードバックよりもはるかに散発的です。どの組織でも、毎週数百時間、数千時間に及ぶ会話が行われています。UserVoiceから学んだのは、情報収集は必要だが、それだけでは十分ではないということです。単に情報を集約するだけでは不十分です。何が重要かに関するインテリジェンスを構築し、適切な担当者に伝える必要があります。UserVoiceでは、投票システム、トレンドアルゴリズム、管理ダッシュボードを構築し、製品チームがシグナルとノイズを区別できるようにしました。Fathomでは、会話全体のコンテキストを理解し、「今月はこのユースケースについて5人の顧客が言及しました」や「あなたのチームはこの反論で行き詰まっています」といった洞察をプロアクティブに提示できるAIを構築しています。

もう一つの教訓は民主化についてです。UserVoiceのおかげで、経営陣と電話で話せる声の大きい顧客だけでなく、あらゆる顧客がフィードバックを提供できるようになりました。Fathomによって、会議情報へのアクセスを民主化しています。Netgainとのケーススタディでは、同社のオペレーションマネージャーは、営業電話で何が起こっているかという基本的な質問に答えるだけで、1日7.5時間を費やしていました。これはとんでもないことです。情報は存在していたものの、人々の頭の中や散らばったメモの中に閉じ込められていたのです。

組織の記憶の未来は、CRM、ドキュメント、フィードバックシステムといった孤立した知識サイロから、繋がりのある会話型インテリジェンスへと移行しています。これは、私たちがUserVoiceで構築し始めたものの論理的な進化ですが、AIによって、構造化データだけでなく、人間の会話の忠実度を完全に保ったままこれを実現することが可能になります。

Zoom ベースの AI ツールは 2020 年以降爆発的に増加しました。本当に役立つ AI アシスタントと、ただノイズを追加するだけの AI アシスタントの違いは何だと思いますか?

AI会議アシスタントを本当に失敗に導く要因は2つしかないと、私は常々言っています。それは、製品自体が信頼できないことと、AIの出力が期待外れなことです。前世代のAIマーケティングでは、魔法のような効果を約束するのは簡単でも、実際には意味不明な結果しか出ないケースが多かったように思います。私たちは常に、約束通りの機能を果たす、高品質で信頼性の高い製品を提供することに努めてきました。私たちの主な差別化要因は次のとおりです。

• 転写の正確さ。 Fathomは現在最も正確なトランスクリプトツールと考えられています。多くのツールはサードパーティのトランスクリプトサービスを利用していますが、Fathomは独自のトランスクリプト技術を社内で開発しました。トランスクリプトの品質が悪いと、AIコンポーネントから得られるものはすべてトランスクリプトから抽出されるため、完全に無駄になってしまいます。
• 信頼性とインフラストラクチャ。 会議に参加するときは、急いでいたりストレスを感じていたりすることが多いです。他のツールの多くは、ボットが会議に参加しても録画できなかったり、録画に失敗したりします。私たちのシステムはほぼリアルタイムシステムレベルで機能しており、航空電子工学の一歩先を行くものを開発しています。2回もうまく動作しなければ、ユーザーは離れてしまいます。時折ダウンするような従来のSaaSとは異なります。
• ニュアンスと文脈を理解する AI。 ビジネス言語は非常に繊細になりがちです。UserVoiceで営業チームを率いていた頃、参加者のメモを読みながら「実際にどう言ったのか聞いてみたい」と思ったことを覚えています。AIは、発言内容だけでなく、トーン、ためらい、そして興奮度（あるいはその欠如）も捉える必要があります。だからこそ、私たちはすべての要約ポイントを録音の実際の瞬間にリンクさせているのです。
• 複雑さのないカスタマイズ。 AIはあなたのビジネスに適応するべきであり、その逆ではありません。営業チームは、MEDDIC、Challenger、SPICなど、それぞれの手法に合わせてテンプレートを変更できる必要があります。しかし、そのためにデータサイエンスの学位は必要ありません。AIはただ機能するだけでいいのです。

Fathomは会議の内容を実用的な知識に変換します。会話、意思決定、そして下流のタスクを自動的に繋ぎ、真のワークフローエンジンとして機能するAIシステムに、私たちはどれほど近づいているのでしょうか？

多くの人が思っている以上に、その実現に近づいていると思いますが、まだ重要なステップが残っています。今、私たちはFathomがますます多くの作業を代わりに行ってくれる世界へと向かっています。最初のステップは、情報を必要な場所に届けることです。次のステップは、そう遠くない将来、AIが実際に作業を行うようになるでしょう。

すでに初期バージョンが実装されています。Asanaとの連携機能は、会議からアクションアイテムを取得し、追跡可能なタスクを自動作成します。Fathomはタスク管理ソリューションを開発するつもりはありません。Asanaのように優れたソリューションは既に数多く存在します。そこで私たちは、会議の結果を、人々が既に業務に使用しているツールに直接プッシュできる連携機能を構築しています。

CRM側では、ペインポイント、タイムライン、主要な意思決定者といった構造化フィールドをSalesforceとHubSpotに自動的にプッシュします。あるケーススタディでは、これにより取引のステータス更新1件あたり20～30分の時間を節約し、月末の予測精度をほぼ完璧に達成できました。これがワークフローエンジンの実際の動作です。会話が行われ、AIが重要なビジネスデータを抽出し、誰も入力することなく、自動的に記録システムに取り込まれます。

しかし、真のブレークスルーは、私が「セマンティックベースのアラート」と「インテリジェントルーティング」と呼ぶものによってもたらされると考えています。マネージャーや営業リーダーとして、AIが価格交渉で行き詰まった部分や、契約更新の打ち合わせで発生した製品の問題点をすべて見つけ出し、毎日ハイライト動画を配信しているところを想像してみてください。エンジニアリングマネージャーなら、エンジニア間の白熱した議論をすべて把握できるでしょう。AIはキーワードだけでなく、トーンやニュアンスも理解できるため、ユーザーが本当に重視する瞬間を把握できます。

企業が規模を拡大するにつれて、知識の分散と情報の劣化に悩まされるようになります。チーム内での議論と実際の実行の間にあるギャップを、AIはどのように解消できるとお考えですか？

これは私たちが解決しようとしている最も重要な問題の一つです。私たちが本当に支援できるのは2つのグループです。1つは会議に出席し、メモを取り、発言に臨もうとしている人々、もう1つは会議には出席していないものの、チームを率いて状況を理解しようとしている経営陣、リーダーシップ、そして創業者たちです。この2つ目のグループこそが、知識の分散化という問題が真に顕在化する場所です。

根本的な問題は可視性です。社内の誰かが取引の状況や顧客の状況を知りたいと思っても、従来はそうした情報を簡単に見つけられる場所がありませんでした。営業チームに電話をかけ、担当者はメモを20～30分かけて調べることになります。ピーク時には、オペレーションマネージャーの中には1日に15件もの問い合わせを受ける人もいます。つまり、付加価値の高い業務ではなく、情報検索に7.5時間も費やしていることになります。

AIは、人間では追跡できないような会話の点と点を結びつけることができます。分散した会話全体にわたるこのようなパターン認識こそが、知識の劣化を防ぎ、会話を戦略的インテリジェンスへと変換する方法なのです。

今後 5 年を展望すると、会議インテリジェンスはどのように進化すると予想されますか。また、組織の記憶、意思決定、コラボレーションの将来において AI がどのような役割を果たすとお考えですか。

5年後、私たちは今日の会議インテリジェンス ツールを、今私たちが初期のスマートフォンを振り返るのと同じように振り返ることになると思います。つまり、当時としては素晴らしいものでしたが、実現可能なものに比べれば原始的だったということです。

最初の大きな進化は、メモを取ることから真のワークフロー自動化へと移行することです。私たちは、会議中に何かを言うだけで、会議後の作業なしにそれが実現する未来を思い描いています。今、会議で「この機能の仕様を作成し、来週エンジニアリング部門とのフォローアップをスケジュールしましょう」と言った場合、そのドキュメントを手動で作成し、カレンダーに招待状を送信する必要があります。5年後には、AIがこれらすべてを自動で行うようになります。話しかけるだけで、すべてが実現します。AIがタスク、仕様、ドキュメントを作成するので、人々は人間の創造性と判断力が本当に必要な作業に集中できるようになります。

2つ目の進化は、顧客対応からあらゆる会議への拡張です。現在は、営業、カスタマーサクセス、代理店とクライアントのミーティングなど、社外の会議に重点を置いています。しかし、今後12～18ヶ月の目標は、Fathomを顧客対応チームだけでなく、組織全体で利用できるプラットフォームにすることです。Slackでのハドルや対面での会議など、あらゆる会話を録音できるボットレスレコーディングを開発しています。これは、媒体を問わず、社内のあらゆる会話を録音できるシステムへと進化しています。

頂点に立つ企業は、会話データをCRMデータ、分析、文書と同様に重要なものとして扱う企業です。なぜなら、あらゆる組織において最も重要な知識は、結局のところシステムではなく、会話の中にあるからです。AIはついに、それを活用することを可能にしつつあります。

素晴らしいインタビューをありがとうございました。このメモアプリについてもっと知りたい読者は、 尋.