ディシジョンネクストのロヒット・アガーウァル氏 – インタビュー・シリーズ

ロヒット・アガーウァル氏は、ディシジョンネクストの最高経営責任者です。ディシジョンネクストは、企業が最適なタイミングと価格で商品を購入または販売できるようにするためのAIプラットフォームです。ロヒット・アガーウァル氏は、サプライチェーンと製品管理の強力な背景と、大規模なチームを直接指揮して複雑な多部門プロジェクトを実行し、ビジネス成果を達成する経験を活かしています。ロヒット・アガーウァル氏は、以前、アマゾンとグーグルで製品および運用管理役を務めていました。 (GOOGL ) (AMZN )

アマゾンと最近のグーグルでの経験について、どのようなことが印象に残っていますか?

アマゾンでは、250人の異なる機能を持つ従業員のチームを管理し、最高レベルの運用施設を立ち上げる機会がありました。また、同日配達、ロボティクスなどのイノベーションの導入を支援しました。次に、グーグルでは、製品と運用の間のギャップを埋めるために私のスキルを活かしました。これには、新しいスタイルのフルフィルメントプロセスを管理するためのアプリケーションを一から構築することが含まれていました。

ディシジョンネクストがAIと機械学習をどのように活用して商品価格と供給予測を改善しているかについて説明してください。

ディシジョンネクストは、AIと機械学習を使用して数千のデータセットを消費し、重要な要因間の歴史的および現在の関係を見つけます。次に、この情報から学習し、任意の商品に対する関連モデルを構築します。農業および天然資源市場では、ツールを使用して顧客が価格をよりよく予測し、賢い決定を下し、リスクを軽減し、グローバルなサプライチェーン全体で利益を増やします。また、大規模言語モデル（LLM）を使用して、リスクを考慮したソリューションで複雑なグローバルな意思決定を簡素化することも開発中です。

ディシジョンネクストのAIプラットフォームを使用することの主なメリットは、従来の予測方法と比較して何ですか?

グローバルな商品の購入者と販売者は、複雑なシステムを簡素化するために、ルールやスプレッドシートに頼ることがよくあります。これにより、数十億ドル相当の取引で多大な金額が損失しています。これらのスプレッドシートは、数百のビジネスを支援してきましたが、労働力のダイナミクスが変化し、グローバル市場がより予測不可能になるにつれて、効果が低下しています。ディシジョンネクストは、数年をかけて、グローバルな複雑さを大規模なアクション可能な推奨事項に変えるAIプラットフォームを完成させました。これにより、財務成果が大幅に向上しています。

私たちの顧客には、特定のスペースまたは業界で30年以上の経験を持つ専門家がいます。新しい世代が参入するにつれて、これらの経験を活用可能な方法で保持することが非常に重要です。ディシジョンネクストは、意思決定の包括的なライブラリを構築し、専門家の意見を統合し、過去から学ぶことで、これを支援します。

これにより、ディシジョンネクストのプラットフォームは、ビジネス単位と個人の間でビジネス上の決定におけるリスクと不確実性を軽減し、決定を下すためのスケーラブルな方法を確立します。また、日常的な取引、長期的なポジション、将来を見据えた戦略的な計画において、利益性を向上させます。

ディシジョンネクストのAI駆動型の意思決定プロセスにおけるダイナミックデータの役割について説明し、どのように統合および活用されるかについて説明してください。

ダイナミックで最新のデータは、最高レベルのモデルを構築する上で非常に重要です。ただし、データを処理およびモデル化する速度と複雑さだけが要因ではありません。たとえば、モデルは最新のデータポイント（システムのショックなど）の重みをどのように知り、異なる方法で処理する必要があることを知ることができますか。私たちのユーザーは、特許取得されたテクノロジーを使用してモデルに意見を入力し、データがモデルまたはシステムによってまだ知られていない「もしも」の分析を構築できます。これにより、顧客は、他の方法では不可能な新しい洞察を得ることができます。さらに、グローバルなサプライチェーンのシフトや新しい取引規制などの影響をよりよく理解することができます。

ディシジョンネクストのAIプラットフォームは、どのようにして商品市場におけるビジネス上の意思決定を革命的に変えましたか?

私たちの最高レベルのプラットフォームは、価格、供給と需要の予測への従来のアプローチを変革しました。ツールを使用して、ユーザーは単に予測だけではなく、リスク、不確実性を理解し、複雑な決定を数回のクリックで分析できます。ディシジョンネクストには、農業および鉱業のサプライチェーン全体で利用可能なさまざまなユースケースがあります。これには、調達および販売価格の最適化、ビジネス計画、地理的および製品のアービトラージ、最低コストの組成およびリスク管理などが含まれます。

ディシジョンネクストは、商品取引のためのAI予測モデルの精度と信頼性をどのように確保していますか?

私たちは、AI予測モデルの精度と信頼性を確保するために、徹底的なバックテストを実施しています。ディシジョンネクストは、数千のモデル構造を迅速にテストし、ユーザーがモデルの精度を完全に理解できるようにするための厳格なシステムを構築しました。これは、簡単に理解できる方法で実行でき、将来の不確実性を予測するために精度を使用することもできます。

ディシジョンネクストのAIツールを使用して市場の変動性を乗り越えるために企業を支援した具体的な例やケーススタディを共有できますか?

ディシジョンネクストを使用すると、鉄鉱石の大手生産者はスポット販売で平均6～8％の利益を増やしました。私たちのソリューションは、価格戦略の最適化と地理的アービトラージに関する重要な決定を下す時間の短縮を支援しました。同様に、牛肉生産者が牛の屠体から得られる牛肉をどこで、いつ売るかを決定するのを支援できます。

両方のケースで、ディシジョンネクストは、販売計画戦略を最適化するための正確で防御可能な短期および長期予測を提供しました。私たちの視覚化ツールを使用すると、生産者は複数の販売戦略を並べて迅速に評価し、リスクを軽減し、意思決定をストリームライン化し、利益率をより効果的に増やすことができます。

ディシジョンネクストを使用しない場合、企業は歴史的な平均値、先物市場（利用可能な場合）、および経験に頼らざるを得ません。過去には効果的でしたが、商品市場がますます不安定になるにつれて、企業は数百万ドルを無駄にします。

ユーザーにとってのインタラクティブな予測モデルの重要性について説明し、ディシジョンネクストはこれらのモデルのユーザーが使いやすいものであることをどのように保証していますか?

古い「ブラックボックス」型の予測モデルは、予測がなぜそうであるかを人々に伝えません。また、予測をアクション可能な決定に翻訳する方法も示しません。したがって、ユーザーは、完璧な予測であっても古い方法に戻ってしまう可能性があります。

ディシジョンネクストは、顧客が市場リスクとビジネスリスクの両方をよりよく理解し、予測に関してこれら2つが相互に接続されるべき理由を理解できるように支援します。ディシジョンネクストは、データソースとモデル構造に関する完全な可視性を提供し、戦略的な明確性と方向性を提供します。

すべての機能は、継続的な関与を目的としたユーザーフレンドリーなダッシュボードを通じて提供されます。

新型コロナウイルス感染症と最近の地政学的出来事は、ディシジョンネクストにおける商品取引のAIの開発と使用にどのような影響を与えましたか?

COVID-19は、グローバルな肉の価値チェーンを混乱させました。特に危機に直面した顧客の1社が思い出されます。食料サービスチャンネルがすぐに休止されることになる大量の冷凍食品を抱えていたこの顧客は、アメリカ全土でロックダウンが広がるにつれて在庫を最適に処分し、在庫をどのように再建するかを計画するためにディシジョンネクストの分析を利用しました。

顧客は、ディシジョンネクストのプラットフォームを使用して、複雑な販売および調達の代替案4つを構築して比較し、予想される市場の結果とリスクを比較しました。顧客は、複数のカットで余分な在庫を成功的に処分し、これらの取引は1ヶ月でディシジョンネクストのソフトウェア投資に対して5倍のリターンをもたらしました。

ディシジョンネクストは、商品市場に影響を与える将来のAIおよび機械学習の進歩をどのように見ており、それに対してどのように準備していますか?

ディシジョンネクストは、商品市場をより効率的、利益性、持続可能なものにするためにAIと機械学習を活用する取り組みの最前線にあります。世界が気候変動や政治的不安定性などの大きな課題に直面している状況下で、インテリジェントなテクノロジーはこれらの課題を乗り越える上でますます重要な要素となります。私たちは、顧客やパートナーから信頼され、発生することを支援するプラットフォームを提供することを光栄に思います。

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