ストラビトの共同創設者兼CEO、Thor Olof Philogène – インタビュー・シリーズ：再訪の対話

Thor Olof Philogèneは、ストラビトのCEO兼創設者です。ストラビトは、グローバルブランドが信頼するインサイトインテリジェンスプラットフォームで、知識を自信を持って決定に変え、成長を促進し、市場への影響を加速させるために役立ちます。

以前のインタビューでは、ストラビトアシスタントについて話しました。これは、会話型のAIパワードインターフェイスで、チームが自分の内部リサーチとインサイトを検索、探索、操作できるものです。1年後、企業チームはアシスタントを日常的にどのように使用しているのか、そして実際のワークフローにどのように適合しているのかについて、驚いた点は何ですか。

1年前、チームはストラビトAIアシスタントを主にリサーチを迅速に検索するために使用していました。変化しているのは、チームがアシスタントを使用して、重大な決定を下す前に戦略的な仮定を検証し、方向性にコミットする前に市場を横断して証拠を統合する方法です。

初期の採用は、時間の節約によって推進されました。現在、Deep Research Agentを使用して、ストラビトAIアシスタントはマルチステップのリサーチを自律的に計画し、フルレポートを並列で分析し、調査結果を相互に照合し、会社独自のデータに基づいて完全にソースを引用したシンセシスを提供します。その結果、決定者が裏付けることができる証拠を提供する、アナリストの深い回答が得られます。

以前のインタビュー以降、ストラビトはインサイトをよりダイナミックに操作するためのAIの使用を拡大し、AIパーソナのような機能を導入しました。顧客はこれらの機能をどのように使用していますか。初期のアイデアや実験の範囲を超えて、実践でどのように活用していますか。

ストラビトAIパーソナは、静的なセグメント化研究を、会社独自のリサーチに基づいたインタラクティブな消費者プロファイルに変換し、チームがパッケージング、キャンペーンの概念、製品アイデアをロックする前に、すべてをテストすることができます。

例えば、ラバッツァグループは、ストラビトAIパーソナをマーケティングとイノベーションのプロセスに統合し、数千のインタビューから消費者パーソナを構築しました。すでに、パッケージングとキャンペーンの決定を洗練することができました。

何週間もかかった検証が必要だったものが、フォーカスしたワーキングセッションから始まり、さらにテストを繰り返すことができるようになり、出力は最初から独自のリサーチに根ざしています。リスクを早期に軽減し、より効果的にイテレーションを行い、投資をコミットする前に強いアイデアを優先することを目的としています。

プラットフォームにAIドリブンの機能が導入されるにつれて、企業はガバナンス、監督、説明責任についてどのような新しい質問をしていますか。ストラビトはこれらの懸念に対してどのように適応していますか。

企業が以前聞いていた質問は「何ができるか？」でした。現在は「裏付けることができるか？」です。ストラビトでは、ガバナンスは常に優先事項でした。プラットフォームの構築にその姿勢が反映されています。

汎用的なAIは、ビジネスのコンテキストがないインターネットデータに基づいて構築されています。ストラビトは、会社独自の検証済みリサーチに基づいて完全に構築されています。インターネットのスクラピングや共有ソースはありません。

例えば、Deep Research Agentでは、分析を開始する前にリサーチプランが表示され、すべての結論は完全にソースが引用されており、どの回答も元のソースに戻ることができます。ストラビトは、ISO 27001の認定、SOC 2 Type IIの認定、顧客データを大規模な言語モデルにトレーニングすることを保証しない契約上の保証など、最高の企業セキュリティとデータプライバシー標準を満たしています。

説明責任については、AIがシンセシスとリサーチの計画を担当します。人間が判断、戦略、最終的な決定を担当します。

多くの組織は、新しいツールを採用することよりも、日常の意思決定にそれらを組み込むことに苦労しています。ストラビトを大規模なグローバル組織に展開する際に、変化管理について何を学びましたか。

ストラビトを最も効果的に組み込む組織は、3つのことをうまく行っています。

最初から明確な期待を設定します。ビジネスがすでに持っているインテリジェンスなしに、重大な決定を下さないという期待です。そうすると、プラットフォームの使用が任意ではなくなります。

内部のチャンピオンに投資します。ビジネスレビュー、計画ディスカッション、イノベーションの会話の中で、プラットフォームを使用している人を見ていると、採用が続きます。

アクセスを提供とサポートでペアにします。チームは、正しい質問をどのように行うか、回答をどう扱うかについてのガイダンスが必要です。那は、プラットフォームが使用されるようにします。

ストラビトは、市場と消費者インサイトの単一の真実の源として自己を位置付けます。現実には、企業には複数のシステムに分散したリサーチがあります。顧客はその知識を統合することにどれくらい成功していますか。どこでまだ抵抗に遭遇していますか。

リサーチは多くの場合、存在します。ビジネス、消費者、市場インテリジェンスは、システム、地域、機能にわたっています。問題は、それが接続されていないため、イノベーション、拡大、市場戦略に関する重大な決定がそれなしに下されることです。那は、ストラビトが解決することです。

統合は段階的に行われます。組織は、最も価値の高いリサーチから始めて、そこから拡大し、各段階で次の段階のビジネスケースを構築します。ハイネケンは良い例です。インテリジェンスを1つの場所にまとめることで、CMIの時間をリサーチの検索から、より戦略的で高価値な作業に向けました。

抵抗が生じる場合は、技術的なものではなく、組織的なものです。最も迅速に、効果的に動く組織は、明確な所有権と内部のチャンピオンがいて、さまざまな地域や機能をまとめることができます。決定をより迅速に、より優れた証拠で行うことができる商業的なケースが、その会話を進めることです。

ストラビトの目標の1つは、従来のリサーチチームを超えて、インサイトへのアクセスを民主化することでした。過去1年間で、このより広範なアクセスは、インサイトチームとビジネスステークホルダーとの関係をどのように変えましたか。

より多くのチームが直接消費者と市場の知識にアクセスできるようになると、インサイトが決定に早期に組み込まれるようになります。ステークホルダーは、静的なレポートを待つのではなく、自分のインテリジェンスと直接やり取りして、ポジショニング、パッケージング、次に拡大する場所など、決定を形作ることができます。

これは、インサイトチームが費やす時間も変えました。リサーチのリクエストや検索に費やす時間が減り、戦略的なアドバイザーとして働き、証拠が最も重要な決定を下すようにしているからです。

パーソナライゼーションは、企業向けソフトウェアにおけるAIの主要な利点としてよく引用されます。ストラビトの顧客は、役割、地域、機能によってインサイトの発見をどのようにカスタマイズしていますか。リサーチとの関わりはどのように変わりましたか。

チームが自分の決定に関連するリサーチを見ると、早期にそれと関わり、より一貫して使用します。グローバルカテゴリのリードと地域マーケティングディレクターには、優先順位が異なります。ストラビトはそれを理解しています。

コレクションは、私たちの最も使用されている機能の1つです。プレイリストのように、チームはリサーチをトピック、地域、機能などでグループ化できます。例えば、オンボーディングやサステナビリティに特化したコレクションです。ストラビトのAIは、コレクションに既に含まれているリサーチに基づいて、さらに関連するリサーチを継続的に表面化し、チームが重要なものを把握するために探さなくても済みます。

AIがインサイトのワークフローに組み込まれるにつれて、組織は、AI生成のコンテキストと人間の専門知識をいつ頼るかをどのように決定していますか。特に、高いリスクの決定の場合に、どのようにしていますか。

これをうまく行っている組織は、労働の明確な分割をしています。AIがシンセシスとリサーチの計画を担当します。人間が判断、戦略、最終的な決定を担当します。

実践では、ストラビトのAIアシスタントのDeep Research Agentのようなツールは、質問と証拠の間の時間を圧縮し、会社独自のリサーチに基づいて完全にソースを引用した回答を提供します。AIパーソナは、投資をコミットする前に、仮定を実際の消費者視点とテストすることを可能にします。両方とも、決定が行われる基盤を強化するように設計されています。

しかし、出力は開始点です。人間が証拠の意味を決定し、トレードオフを比較検討し、最終的な決定を下します。

統合は、企業環境では繰り返し出会う課題です。ストラビトを既存の分析、リサーチ、またはナレッジマネジメントシステムと統合する顧客の中で、どのようなパターンを観察しましたか。

最も大きな影響を感じる組織は、ストラビトが何のためにあるかを明確に理解しています。別のリポジトリではなく、既存のインサイトを接続し、必要な決定にそれをもたらす層です。

実践では、ストラビトは、顧客がすでに使用しているリサーチと分析プロバイダーと並んで機能し、ビジネス、市場、消費者インテリジェンスを1つの場所にまとめ、システムにわたる知識が必要な決定に到達できるようにします。

過去1年間で何を観察したかを基に、企業はインサイト管理におけるAIの運用についてまだ何を低く見積もっているのか、そしてそれはストラビトの製品の方向性をどのように形作っているのか。

AIは瞬時に答えを表面化できます。企業が低く見積もっているのは、次に起こるすべてのことです。誤ったインサイトに基づいて行動するコストは、出力が結論であると扱われるにはあまりに大きいです。

先を行く組織は、最も自動化されたものではありません。既存の知識を使用して、より優れた決定を迅速に、自信を持って下す組織です。

それが私たちの製品の方向性を形作っています。例えば、Deep Research Agentは、重大な決定が要求する厳格さと検証可能性を提供します。AIパーソナは、投資をコミットする前に消費者視点をプロセスに導入します。両方とも、組織がすでに持っているインテリジェンスなしに重大な決定が下されることを防ぐように設計されています。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございました。読者は、以前のインタビューを読んだり、ストラビトを訪れたりしたいと思っているかもしれません。