ストラヴィトのCEO兼創設者、Thor Olof Philogène – インタビュー・シリーズ

Thor Olof Philogèneは、ストラヴィトのCEO兼創設者です。ストラヴィトは、世界的大手企業が市場と消費者に関する洞察を簡単に保存、発見、統合できる、賞を受賞したスウェーデンのSaaSスタートアップです。

ストラヴィトを共同創設するきっかけとなったのは何ですか？また、Zettleでの経験は、このプラットフォームを構築する際にどのように影響しましたか？

私は、スウェーデンのフィンテック企業Zettle（以前はiZettleとして知られ、2018年にPayPalに買収されました）で成長担当VPおよび最高収益責任者として働いていたときに、共同創設者であるSarah Leeと出会いました。当時、チーム全員に顧客に関する知識を提供することが非常に難しいことを経験しました。大量のデータにアクセスできたにもかかわらずです。

2017年、私たちはストラヴィトを設立し、知識の発見を簡素化し、組織内のすべての人が洞察を簡単に保存、発見、統合できるようにすることを使命としました。私たちは、グローバルな組織や分散型組織のすべての従業員が、研究やデータを簡単に保存、発見、統合して、顧客をよりよく理解し、情報に基づいたビジネス上の決定を下せるようにするソフトウェアを開発したいと考えています。

ストラヴィトは、組織内の知識の発見を簡素化することを目的として設立されました。ジェネレーティブAIをプラットフォームに統合することで、この使命はどのように進化しましたか？

知識の発見を簡素化することは、私たちにとって依然として重要な焦点です。世界的大手企業の従業員が、顧客をよりよく理解できるようにするための洞察を提供することに尽力しています。

私たちのテクノロジーが進化するにつれて、私たちの使命も進化しました。現在、私たちはグローバルな顧客基盤をエンパワーし、本当の意味で何を知っているかを理解できるように支援することを目指しています。たとえば、最新のツールであるAssistantは、ジェネレーティブAIテクノロジーによって動作し、会話型検索エンジンです。個人は、複雑な知識空間をインスパイアされ、エンゲージメントのある方法で簡単にナビゲートできます。個人は、Assistantの検索バーに質問を入力し、ツールと共同で答えを見つけて、より良い質問をして、関連する洞察を活用できます。

業界全体でジェネレーティブAIの採用が急速に進む中、ストラヴィトではこのテクノロジーをプラットフォームに統合する上で、特にストラヴィト・Assistantの作成において、どのようなユニークな課題に直面しましたか？

ジェネレーティブAIソリューションの実装により、組織は大量のデータや洞察を解析する力と速度を得ることができ、生産性が向上し、シームレスなインターフェイスを通じて探索とインスピレーションが促進されます。

しかし、ジェネレーティブAIをシステムに組み込む際の課題は多面的なものです。企業は、AIソリューションの信頼できるベンダーと協力し、AIを使用するシステムで使用されるデータが安全でコンプライアンスのある方法で処理されることを確認する必要があります。市場や消費者に関する研究に基づいてビジネス上の決定を下す企業にとって、実装するツールは、公的ドメインから情報を抽出するオープンAIアプリとは異なり、検証されたデータのみを使用してAIを有効にした回答を生成する必要があります。さらに、統合する際には、ジェネレーティブAIツールが人間によるサービス層によって補完されることを確認する必要があります。

そのため、私たちはAssistantを信頼性、信頼性、プライバシー、セキュリティに焦点を当てて構築しました。Assistantは、各クライアントの所有データからのみ情報を抽出します。ソースを参照する際、システムは常に最新のデータを優先し、古いソース資料が使用されている場合はフラグを立てます。データポイントが矛盾したり、データが利用できない場合は、Assistantはユーザーに通知し、潜在的な研究のギャップを発見できるようにします。

さらに、ストラヴィトは最近、情報セキュリティのための最新のISO/IEC 27001規格に再認定されました。

ストラヴィト・Assistantは、従来の方法と比較して、市場調査と洞察の管理プロセスをどのように強化しますか？

ストラヴィト・Assistantにより、従業員はテクノロジーと会話を始めることができます。会話型でコンテキストを理解できるように設計したため、ユーザーは知識空間を簡単にナビゲートし、セキュリティと透明性のある方法で洞察までの時間を短縮できます。

ストラヴィトの最初のジェネレーティブAIオファリングでは、ユーザーは質問をして回答を得ることができましたが、現在はストラヴィト・Assistantとフルな会話を始めることができます。システムは、ユーザーがフォローアップや明確化の質問をするように促します。そうすることで、ユーザーは自分の研究をより深く掘り下げ、最も役立つ情報を入手できます。各回答は適切に脚注されており、ユーザーは回答に完全に信頼できるようにし、詳細を参照するためにソース資料に簡単にクリックできます。回答は時間と場所で絞り込むことができ、洞察のダイナミックな性質と、それが地域によってどのように異なるかを正確に反映することができます。

たとえば、飲料会社の従業員は、次のような質問をするかもしれません。「ヨーロッパのミレニアル世代はノンアルコールビールについてどう考えているのか？」、「サイダーの購入を促す消費者バリアや動機は何ですか？」、「2024年の持続可能なパッケージングのトレンドは何ですか？」

プロンプトと明確化の質問を通じて、ストラヴィト・Assistantはユーザーの研究をより深く掘り下げ、従業員が知識空間を簡単にナビゲートし、セキュリティと透明性のある方法で洞察までの時間を短縮できるようにします。

さらに、生産的な会話の後、Assistantは重要なポイントを箇条書きや表にまとめ、共同で作業できるプレゼンテーションドラフトを作成してダウンロードできます。そうすることで、洞察を活用し、プロジェクトに直接統合することが容易になります。

AIの信頼性は、多くの組織にとって重大な懸念事項です。ストラヴィトは、特に機密性の高い市場調査データの取り扱いにおいて、提供するジェネレーティブAIツールの信頼性とセキュリティをどのように確保していますか？

ストラヴィトはセキュリティとプライバシーを非常に重視しており、Assistantを信頼性、信頼性、プライバシー、セキュリティに焦点を当てて構築しました。最近、情報セキュリティのための最新のISO/IEC 27001規格に再認定されました。

Assistantツールは、各クライアントの所有データからのみ情報を抽出します。各回答は適切に脚注されており、ユーザーは回答に完全に信頼できるようにし、詳細を参照するためにソース資料に簡単にクリックできます。回答は時間と場所で絞り込むことができ、洞察のダイナミックな性質と、それが地域によってどのように異なるかを正確に反映することができます。ソースを参照する際、システムは常に最新のデータを優先し、古いソース資料が使用されている場合はフラグを立てます。データポイントが矛盾したり、データが利用できない場合は、Assistantはユーザーに通知し、潜在的な研究のギャップを発見できるようにします。

ストラヴィト・Assistantの採用は、業界全体でどのように変化しましたか？また、ツールを使用しているクライアントからどのようなフィードバックを受けましたか？

まだ初期段階ですが、金融サービスから食品・飲料、消費財まで、幅広い業界や分野でツールに対する強い需要があります。

ストラヴィトのクライアントであるHEINEKENは、洞察の管理におけるジェネレーティブAIの潜在性を早くから認識し、新しいAssistant機能の最初のパイロットプロジェクトの1つとなりました。ストラヴィトと共同で、機能の開発に不可欠なフィードバックを提供し、ジェネレーティブAIの力を活用して洞察チームとその利害関係者に価値をもたらす方法で機能を開発することを保証しました。

数ヶ月後、チームは、Assistantがユーザーエクスペリエンスを大幅に改善し、組織全体でユニークなユーザーが50%以上増加し、プラットフォーム内のコンテンツの使用量が71%増加したことを発見しました。また、質問の受け答えに費やされる時間を週に1,553時間削減したと推定しています。

知識へのアクセスを中央化し、簡素化するプラットフォームとして、ストラヴィトは、高度なAI機能の必要性と、すべてのレベルのユーザーにとってプラットフォームがユーザーフレンドリーである必要性のバランスをどのようにとっていますか？

これは私たちにとって重要な優先事項です。プラットフォームの進化とともに、最先端のテクノロジーを導入することは、ユーザーフレンドリーさを犠牲にしてはなりません。ストラヴィトプラットフォームは、直感的でインタラクティブなエクスペリエンスを提供し、個人が関連する洞察を見つけて、情報に基づいたビジネス上の決定を下せるように設計されています。実際、顧客の中には、ストラヴィトを「洞察のためのNetflix」と呼ぶ人もいます。

ストラヴィト・Assistantも同じユーザーフレンドリーな精神で構築されています。ジェネレーティブAIを、実際に使って楽しいと思えるような、使いやすい製品に変えたことを誇りに思います。

市場調査業界におけるジェネレーティブAIの役割の将来像をご覧になると、どのように見ていますか？ストラヴィトから将来的にどのような新しい機能やイノベーションが期待できますか？

私は、AI全般が、世界的大手企業の日常業務における生産性と効率性を向上させることを続けるでしょう。

ストラヴィトは顧客中心の企業です。新しいテクノロジーを使用して問題を解決し、顧客に楽しいと有益な製品を提供する方法を常に監視しています。顧客と世界に共有できる、興奮するような改善が多数あります。

現在、ストラヴィト・Assistantにさらに多くの機能を追加することに焦点を当てています。不过、ジェネレーティブAIの分野における開発は、非常に速いペースで進んでいます。今日では不可能なことでも、数ヶ月後には可能になるかもしれません。将来が何をもたらすかを楽しみに待っています。ジェネレーティブAIが、将来的に研究業界にさらに多くの価値をもたらすことを期待しています。

AIまたは市場調査の分野で起業家を目指す人々に、アドバイスをいただけますか？

ジェネレーティブAIの統合に成功するための私のアドバイスは、慎重な計画、明確な目的、検証可能な出力が必要であるということです。

明確な目的やビジネス上のケースなしにAIを導入すると、資源の割り当てが非効率的になり、投資収益が限られる可能性があります。企業は、ジェネレーティブAIツールが効果的に解決できる具体的な痛み点をビジネス内で特定し、ジェネレーティブAIアプリケーションを最適に使用できる場所と方法を特定する必要があります。

さらに、市場調査と洞察の分野では、ジェネレーティブAIと検証可能なデータの組み合わせが成功の鍵です。信頼できないソースからデータを抽出して誤った洞察を生成するジェネレーティブAIの有名な例があります。グローバル企業がAIを使用してビジネス上の決定を下す場合、誤った情報に基づいて決定を下すリスクは高すぎます。したがって、信頼できるデータのみを使用することは、この分野におけるジェネレーティブAIの成功への重要なステップです。

すべてをまとめると、ジェネレーティブAIに対して、同じだけの興奮と注意が必要です。第三者のジェネレーティブAI製品を使用する場合でも、独自の製品を設計する場合でも、ジェネレーティブAIを活用するには、責任ある方法的な意思決定と、テスト、学習、イテレーションの意欲が必要です。素晴らしいインタビュー、詳細を知りたい読者は、ストラヴィトを訪問してください。