VyondのCEO、Scott Ernst氏に聞く

Competeを創業初期から買収に至るまで成長させ、Macromillの新規株式公開を実現し、その後はSalesloftによる買収に先立ってDriftをAI中心の事業へと再構築するなど、テクノロジー企業を大きな転換期へと導いてきました。新たな大規模な技術転換期にVyondの指揮を執るにあたり、こうした経験から得たどのような教訓が、AI時代への取り組み方に影響していますか？

こうした転換を通じて一貫して感じてきたのは、技術の変化そのものが難しいことはめったにない、ということです。本当に難しいのは、変化が明らかになった後に、組織全体を同じ方向へ動かすことです。Competeで学んだのは、規律の大切さでした。小さな基盤から業界をリードする企業を築くには、あらゆる機会を追いかけるのではなく、事業を実際に前進させる少数の取り組みに徹底して集中する必要があります。Macromillでは、事業のグローバル展開と上場を通じて、業務運営の厳密さを欠いた成長はいずれ破綻することを学びました。事業の成長に合わせて規模を拡大するには、報告、予測、ガバナンスの仕組みが必要です……

今起きていることに最も直接結び付くのはDriftでの経験です。ChatGPTが登場したとき、私たちはすでに独自のAI製品を開発しており、それを守ろうと考えていました。しかし、市場の変化が自社の競争優位性で防げる範囲を超えて速く進んでいると判断し、より難しい決断をして、事業を開放し、会社全体を生成AI中心に再構築しました。これは製品に関する決定ではなく、信念とタイミングに関わるリーダーシップ上の決断でした。

Vyondで生かしている教訓は、本格的なプラットフォーム転換期に勝つのは、最も慎重な企業でも、最も無謀な企業でもないということです。明確な方針を組織全体で素早く共有し、真の緊急性を持って実行に移す企業こそが勝ちます。まさに今、私たちはそのプロセスを進めています。今日何が事実なのかを見極め、市場の進む先について確かな確信を築き、機会が失われる前に会社全体を同じ方向へ動かすのです。

生成AIによって企業はコンテンツを大幅に作りやすくなりましたが、今では知識を実際の業務に生かすことのほうが大きな課題だとおっしゃっています。具体的にはどういうことでしょうか。また、コンテンツを生成するだけでは問題のごく一部しか解決できないと考えるのはなぜですか？

生成AIは、コンテンツ制作における従来最大のボトルネックを解消しました。かつては専門家と制作工程が必要で、実際に制作物ができるまでにも相応の時間がかかっていました。今では、組織内のほぼ誰もが数分で何かを作れるようになっています。これは大きな可能性を切り開く変化ですが、その結果、マーケティング、人事、営業、IT、学習・能力開発（L&D）など、あらゆる部門がそれぞれ独自にコンテンツを作るようになりました。同じ知識を扱っていても、異なるツールを使い、共通の記録管理システムもないまま制作していることが少なくありません。

知識を業務に生かすとは、コンテンツをさらに作ることよりも、人々が正しい情報を見つけて使えるようにすることです。信頼できる最新の情報がどこにあるのか、誰が管理しているのか、承認済みなのか、そして人々が実際に必要とするワークフロー、たとえばLMS、CRM、オンボーディング用チェックリスト、コンプライアンス管理表にどのように組み込まれるのかを把握することです。こうした基盤がなければ、私が「コミュニケーションの混乱」と呼ぶ状態に陥ります。コンテンツが重複し、ブランド基準にばらつきが生じ、チームはすでにあるものを作り直し、どの版が正しいのかを自信を持って答えられる人がいなくなります。こうした混乱の多くは、人々が思うよりも早い段階、つまり制作物が一つも作られる前から始まっています。依頼の根拠となる対象者や目標、資料が実際に確認されていないのです。

コンテンツ生成が答えるのは、「これをすぐに作れるか」という問いです。これは現実的な課題であり、AIはその大部分をすでに解決しました。一方、知識を業務に生かすというのは、「必要なときに、適切な人が、信頼できる正しい版を、すでに使っているツールの中で見つけられるか」という問いに答えることです。この後者の課題はより大きく、構造的なものであり、業界全体で見ても解決にはほど遠い状態です。ここにこそ、私たちの目の前にある本当の機会があります。

企業では、膨大な量の文書やデータ、AIが生成した要約、組織に蓄積された知識が増え続けています。そうした情報にアクセスできることと、従業員が理解し、行動に移せる形で実際に伝えることの間には、どのような最大の断絶があるとお考えですか？

問題は情報へのアクセスではありません……大半の企業では、すでに一人の人間が処理しきれないほどの情報を抱えています。問題は、情報を変換することと、信頼を得ることです。知識は、PDFやスライド資料、Wiki、ポリシー文書といった、保存や検索には適していても、すぐに理解することを想定していない、情報密度の高い静的な形式で存在しています。それを、人が実際に理解して行動に移せるものにするには、変換の工程が必要ですが、ほとんどの組織はそのために体系的な投資をしていません。

フォーチュン100に入るテクノロジー企業の顧客企業で、エンタープライズ・マーケティング・テクノロジー担当副社長と話した際に、このことをはっきりと実感しました。その人が直面していたのは、情報不足ではありませんでした。非常に大きな組織の各部門が、同じコミュニケーション上の課題に個別に、しかも一貫性のない方法で取り組んでいたため、社内のどこかに存在する知識が、それを必要とする人に、活用できる形で確実に届いていなかったのです。その人の言葉を借りれば、それほど大きな会社では、右手と左手がまったく連携していません。

そこに本質的な隔たりがあります。企業にはデータは豊富にある一方、洞察が足りません。解決策は、コンテンツやストレージを増やすことではなく、組織に蓄積された生の知識を、明快で視覚的かつ信頼できるコミュニケーションに変換し、実際に意思決定が行われるワークフローへ届けるための規律、そして、ますます重要になっている仕組みです。

AIエージェントが、企業の知識を自律的に研修資料や営業支援、コンプライアンス関連の情報、社内コミュニケーションへと変換できるようになるなか、人間が管理し続けるべきなのはどの部分でしょうか。また、企業はどのような業務であれば、エージェントに安全に任せて独立して動かせるでしょうか？

基本的な考え方として、作業はエージェントが担い、判断は人間が担うべきです。特に、ミスが重大な結果を招く可能性がある業務では、そうあるべきです。リスクが低く、量が多く、反復的な作業であれば、初稿の作成、知識を新しい形式に整える作業、承認済みコンテンツを別の言語や地域向けに調整する作業、元となる文書が変更された際に研修モジュールを更新する作業などは、エージェントに大きな自律性を持たせて進めることができ、そうすべきです。こうした作業こそ、戦略的な価値がほとんどないにもかかわらず、現在、膨大な時間を消費しています。

コンテンツに法務、規制、安全性、またはブランド上のリスクが伴う場合は、人間による管理を確実に維持しなければなりません。そうしたケースでは、公開前に人間が最終確認を行う必要があり、元となる資料の出所も完全に追跡できなければなりません。

防衛分野の顧客企業で、まさにこの状況を目の当たりにしました。業務の機密性を踏まえ、同社のセキュリティチームは当初、ワークフローへのAI導入を一切認めませんでした。解決策は、エージェントの自律性を高めることではなく、適切な安全策を整えることでした。具体的には、同社のデータが外部モデルの学習に使われることは決してないと保証する個別契約を締結し、同社のチームが承認権を保持する明確な確認段階を設けました。一般化できるのは、このモデルです。エージェントの自律性は、作業をどれだけ元に戻せるか、またリスクがどれほど低いかに応じて高める一方、人間による管理は、信頼やコンプライアンス、ブランド露出がどれほど問題となるかに応じて強化します。

何千ものコンテンツを自動生成できるようになると、ブランドガバナンスははるかに複雑になります。AIが生成するコミュニケーションの正確性、一貫性、そして企業ポリシーとの整合性を確保するために、企業にはどのような技術的・組織的な安全策が必要でしょうか？

技術面で最も重要なのは、AIが生成するコンテンツを自由に作らせるのではなく、企業が承認した独自の資料やブランドシステムに確実に基づかせるための安全策です。スタイルガイドやブランド資産、カスタマイズに関する制約は、個々のユーザーの記憶に委ねるのではなく、プラットフォーム自体によって徹底される必要があります。つまり、承認済みのロゴ、色、テンプレート、参照用映像をプラットフォーム内に置き、生成されるすべてのコンテンツが、誰かのデスクトップにその週たまたま保存されていたバージョンではなく、同じ情報源を参照するようにするということです。バージョン管理と監査証跡も同じくらい重要です。コンテンツが生成、編集、承認された場合、企業は、誰が依頼したのか、どの資料を基にしたのか、誰が承認したのかを追跡できなければなりません。また、ツールを操作する担当者だけでなく、レビュアーや関係者も同じワークフロー内でコメントや承認を行えるようにする必要があります。そうすれば、監査証跡を損なう別個のメールのやり取りの中で承認が行われる事態を防げます。

組織面で必要な安全策は、責任の所在を明確にすることです。私たちが取引している企業のうち、ガバナンスを適切に行っている企業は、各チームがそれぞれ独自にツールやプロセスを導入するやり方をやめ、コミュニケーションプラットフォームを、記録の基盤となるシステムと同じように扱っています……アクセス権は意図的に付与され、利用状況は全体として監視され、全員が準拠すべき基準を定める小規模なガバナンス機能が設けられています。大企業が、この目的のために、あるプラットフォームを全社標準のシステムにできるかどうかを明示的に評価するケースも見てきました。何千ものコンテンツが個別には「十分よい」ものであっても、互いに整合しないという事態を避け、規模を拡大しても一貫性を確保するには、それしか方法がないからです。

根底にある原則は、これまでもブランドガバナンスに適用されてきたものと同じです。ただし、現在ははるかに大規模かつ高速で運用されているため、事後に適用するのではなく、システムにガードレールを組み込む必要があります。

チャットボットのハルシネーションも懸念されますが、誤った情報が権威ある印象を与える研修動画やコンプライアンス動画に使われると、さらに重大な影響を及ぼしかねません。AIによるコミュニケーションの自動化が進むなか、企業はグラウンディング、検証、出所の追跡可能性について、どのように考えるべきでしょうか？

おっしゃるとおり、リスクの大きさは異なります。チャット画面でハルシネーションによる回答が示されれば、その場で疑問を持たれます。一方、洗練されたプロの手によるコンプライアンス動画にハルシネーションによる事実が盛り込まれると、権威ある情報として受け止められ、疑問を持たれにくくなります。まさに、最も厳しい精査が必要な場面で、逆のことが起きてしまうのです。

第一の原則は、グラウンディングでなければなりません。AIによるコミュニケーションは、モデルの一般知識ではなく、企業が実際に提供した資料……自社の文書、自社のポリシー、承認済みの自社データに基づくよう制約する必要があります。

第二は、出所の追跡可能性です。生成されたコンテンツはすべて、作成に使われた具体的な情報源までたどれるようにすべきです。そうすれば、誤りがあったときに、単に出力を修正するのではなく、どこから生じたのかを正確に突き止め、情報源の段階で修正できます。

第三は検証です。後から付け足すのではなく、ワークフロー自体にチェックポイントを組み込む必要があります。人間のレビュー担当者は、完成した洗練された動画だけでなく、中間段階も確認できるべきです。洗練されているからこそ、誤りを見つけにくくなるためです。実際には、最終的な、よりコストのかかるレンダリングに進む前に、完全なアウトラインや仮編集版をシーンごとに確認するということです。そうすれば、誤った事実やブランドイメージにそぐわない主張を、修正に費用も手間もかからない段階で発見できます。企業が慎重になるのは当然の領域の一つです。だからこそ、ここで企業の信頼を得るのは、最速のプラットフォームではありません。グラウンディング、追跡可能性、レビューを任意の設定ではなく、システムの仕組みそのものに組み込んでいるプラットフォームです。

第四の層は、最終レビューだけでなく、継続的な評価です。エージェント型システムでは、完成した動画を確認するだけでは不十分です。エージェントがどのような過程を経て結果に至ったのかを把握できる必要があります。私たちはエージェントの出力と、過程で下す判断を継続的に監視し、顧客の原資料、ナレッジベース、当初の意図に沿っているかを確認しています。こうすることで、動画の完成後に問題が発覚するのを待つのではなく、生成中に内容のずれや品質の低下を検出できます。

AIシステムは、企業のナレッジベースや業務ワークフローに直接接続されるようになってきています。次世代のコミュニケーションプラットフォームは、単なるコンテンツ作成ツールではなく、企業データ、AIエージェント、従業員をつなぐインターフェースになるとお考えですか？

はい。そうした変化はすでに始まっていると思います。AIが最初に解決したのは、最も目につくボトルネックだったため、コンテンツ制作という、最もわかりやすい課題でした。しかし、制作が制約ではなくなると、より価値の高い役割は、企業のナレッジ……CRM、LMS、ポリシー管理システム、社内Wikiと、その知識を実際に活用できる形に変えてもらう必要がある人々との間に位置することです。

それは、コンテンツ作成ツールとは大きく異なる役割です。作成ツールは、誰かが依頼を持ち込むのを待ちます。一方、インターフェース層は、ナレッジがすでに存在するワークフローの中に組み込まれ、何が変わったのかを把握し、毎回誰かが指示を出さなくても、適切なコミュニケーションを適切な相手に届ける手助けをします。

企業がまさにこれを求めている兆しは、すでに見え始めています。大企業の顧客は、一つのチーム向けの動画ツールになってほしいというより、組織全体の標準システムになれるかどうかを尋ねるようになっています。組織に蓄積された知識をコミュニケーションに変えることで、法務、コンプライアンス、地域チーム、現場のマネージャーなど、中核となるクリエイティブチーム以外の従業員も、フルライセンスを取得したり、習得に多くの時間をかけたりせずに意見を出せるようになります。

この変化は、MCPやA2Aのような新たなオープンプロトコルによっても加速しています。MCPを使うと、AIエージェントは企業独自のツールや信頼できる基幹システムから、標準化された方法で信頼できるコンテキストを取得できます。一方、A2Aを使うと、異なるプラットフォームの専門エージェントが連携できます。実際には、当社のようなプラットフォームが、役立つためにすべてのワークフローや企業データを抱える必要はないということです。企業がすでに信頼しているシステムに接続し、適切な場合にはほかのエージェントと連携し、私たちの得意分野である、コンテキストを人々が実際に理解し、行動に移せるコミュニケーションへと変えることに注力できます。これは、コンテンツ制作からコミュニケーション基盤への移行であり、この分野全体が進む方向だと考えています。

Vyondはすでに、人材開発、人事、営業支援、コンプライアンス、社内コミュニケーションの各分野で組織を支援しています。これらの分野のうち、エージェント型AIによって最も大きな変革が起きるのはどこだとお考えですか。また、エージェントの能力が高まったとき、そうしたワークフローはどのようなものになるでしょうか？

変化の余地が最も大きいのは、コンプライアンスと人材育成の2つだと思います。まさにこの2つは、現状の古さの影響を最も強く受けているからです。コンプライアンス研修は通常、一度作成されると、年1回または2年に1回というゆっくりしたサイクルで更新されますが、方針や規制、リスクは絶えず変化しています。エージェントが方針文書の原本を確実に監視し、何が変わったのかを理解できるようになれば、コンプライアンス関連コンテンツは定期的に制作するものから、常に最新の状態に保たれるものへと変わります。これは単なる効率化ではなく、企業にとって実質的なリスク低減につながります。また、コンテンツ自体に、AIの支援を受けて作成されたことを明確かつ監査可能な形で記録する必要性も高まっています。規制当局も企業の購入担当者も、そうした開示を後回しにするのではなく、標準的な慣行として求め始めているためです。

人材育成にも同様の変化がありますが、ここでの機会は、単に最新の状態を保つことではなく、個別最適化にあります。平均的な学習者向けに作られた研修モジュールを一律に使うのではなく、承認済みの同じ教材とインストラクショナルデザインの基準に沿いながら、エージェントが役割や個人に合わせて進行速度や事例、さらには形式まで調整できるようになります。グローバル企業では、言語や音声もますます重要になります。そうすれば、ブラジルの工場現場や日本の営業チームにも、字幕を付けるだけではなく、実際に現地に馴染む形で同じ研修を届けられます。

営業支援や社内コミュニケーションも変わりますが、その変化は、構造そのものの変革というより、スピードと関連性の向上だと考えています……適切なメッセージを、適切な営業担当者やチームに、相手が実際に情報を受け取る方法に合った形式で、より速く届けることです。これらすべての領域に共通するのは、エージェント型AIはそれぞれの業務を速めるだけでなく、今日の手作業による制作サイクルでは到底現実的でないほど、常に最新の状態を保てるようにするという点です。

さらに先を見据えて、企業が社内の知識を継続的に、従業員一人ひとりに合わせた最新のコミュニケーションへと変換できるようになった場合、組織の人材育成や専門知識の共有、ひいては組織の運営方法はどのように変わるでしょうか？

それが現実になれば、そして私はそうなると信じていますが、変わるのは研修機能だけではなく、会社の業務運営のリズムそのものです。現在、ほとんどの組織は情報をまとめて発信しています。年1回のコンプライアンス研修、四半期ごとの全社集会、一度作成して何年も使い続けるオンボーディング資料などです。これは、コミュニケーションの作成に歴史的に多くの費用と時間がかかってきたためであり、事業が実際にどれほど速く変化しているかを反映したものではありません。

知識が継続的に、従業員一人ひとりに合わせた最新のコミュニケーションへと変換される世界では、研修は単発のイベントではなく、常に続く適応型の情報提供になります……必要な更新情報が、何カ月も後に一括で届くのではなく、必要なタイミングで、それぞれの役割に合った形式と詳しさで届くのです。専門知識も、それを持つ特定の個人の中に閉じ込められることなく、組織が体系的に共有し、最新の状態に保てるものになります。

私がいつも行き着くのは、時間という成果です。適切な情報を探したり、すでにあるものを作り直したり、古くなった、あるいは一貫性を欠いたメッセージを修正したりするために、組織が今日費やしている1分1分は、実行に使えていない時間です。企業が知識と理解の間にある隔たりを、継続的かつ大規模に本当に埋められれば、いち早く実現した組織は、単にコミュニケーションを改善するだけではありません。情報をまとめて発信し続ける組織よりも、はるかに速く動けるようになるでしょう。

素晴らしいインタビューをありがとうございました。さらに詳しく知りたい方は、Vyondをご覧ください。