ワットフィックスのヴァラ・クマール・ナンブール、共同創設者兼研究開発責任者 – インタビュー・シリーズ

ヴァラ・クマールは、ワットフィックスの共同創設者であり、研究開発およびソリューションの責任者です。彼は、2014年にKhadim Battiとともにワットフィックスを共同創設し、個人や組織がテクノロジーとともにシンビオティックに働くことを可能にするというビジョンを掲げました。アメリカを拠点とするヴァラは、会社のマルチプロダクト戦略とビジョンを牽引し、製品開発、導入、テクノロジー開発、イノベーションを推進しています。これにより、顧客とパートナーが成功した統合を実現することができます。ヴァラの指導の下、会社は「ユーザ化」と呼ばれる画期的なアプローチを導入し、テクノロジーがユーザーに適応するようにしました。彼は、ユーザーが愛するテクノロジーを構築することに情熱を傾けています。

ワットフィックスは、エンタープライズ向けのデジタル導入プラットフォームです。エンタープライズ向けのソフトウェア導入とユーザーの生産性を向上させるために、エンタープライズ向けのアプリケーションにガイダンス、ウォークスルー、ツールチップ、セルフサービスサポートを組み込みます。ワットフィックスAIは、オーサリング、ガイダンス、インサイトなどのインテリジェントでコンテキスト依存のエージェントを導入し、コンテンツの作成を自動化し、リアルタイムのサポートを提供し、使用状況データをアクション可能なインサイトに変換します。ワットフィックスとワットフィックスAIは、オンボーディングをストリームライン化し、トレーニングの摩擦を減らし、ワークフローを最適化しながら、オーバーサイト、説明責任、データのプライバシーを確保します。

ワットフィックスを10年以上前に創業したとき、エンタープライズテクノロジーでのキャリアを積んでいました。会社を創業するきっかけとなったものは何ですか？また、AIの台頭により、オリジナルのビジョンはどのように進化しましたか？

私のキャリアは、Huawei Technologiesでのシステムアーキテクトとして始まりました。そこで、私の将来の共同創設者であるKhadim Battiと出会いました。私たちが一緒に始めた最初のベンチャーは、SearchEnablerでした。SearchEnablerは、中小企業向けのSEOプラットフォームでした。ただし、ソリューションがしっかりとできていても、ユーザーがプラットフォームの機能を最大限に活用できないという根本的な問題に直面しました。ガイダンス用の「Fix It」ボタンを追加したときも、問題はSEOだけではなく、テクノロジーが本当にユーザーにアクセス可能であるということであると気づきました。

この発見により、2014年にワットフィックスを設立しました。私たちの核心的な信念は、その時代には革命的なものでした。テクノロジーに人を適応させるのではなく、テクノロジーを人に適応させるというものでした。私たちはこれを「ユーザ化」と呼び、ソフトウェアが直感的になり、導入が促進され、影響が最大化されるようにしました。

AIは、この使命を指数関数的に増幅しました。2019年のAirimの買収から、私たちはすべての製品にAIを織り込みました。今日、私たちはただソフトウェアをユーザーに優しいものにしているのではなく、学習、推論、スケールでの行動が可能なインテリジェントシステムを作成しています。私たちのビジョンは、単純なユーザー適応から、本当に人間中心のAIを構築することに進化しました。そうすることで、エンタープライズ全体で仕事のやり方を変革します。

多くの研究によると、AIのパイロットプロジェクトの多くは、エンドユーザーがテクノロジーを日常の仕事に適用する方法を知らないため失敗しています。導入ギャップの根本的な原因は何ですか？

AIの導入に成功しない2つの根本的な障壁があります。第一に、私が「過負荷」と呼ぶものがあります。大規模企業は、各々が独自のAI機能を備えた数千のアプリケーションに溺れています。ユーザーは、どのツールがどの目的を果たすかについての決定の混乱に直面し、摩擦が生じ、ROIが失われます。

第二に、信頼の問題があります。ITリーダーやCIOは、AIシステムがセキュリティ基準を維持し、規制に準拠し、偏見がないことを確認する必要があります。組織がデータ漏洩、AIの妄想、またはガバナンスの失敗について心配する場合、パイロットプログラムの範囲を超えて拡大するのをためらいます。

成功するには、AIをユーザーが仕事をする場所に直接埋め込む必要があります。ScreenSenseテクノロジーを使用して、ユーザーが何をしているかと何を達成しようとしているかを分析し、ガイダンスエージェントはコンテキストに応じた推奨事項と次のベストアクションを提供します。これにより、ユーザーは新しいテクノロジーに抵抗するのではなく、即時の価値を得ることができます。

ワットフィックスの新しいAIエージェントは「ユーザ化」の概念を中心に構築されています。ユーザ化とは何ですか？また、従来のデジタル導入アプローチとはどのように異なりますか？

ユーザ化は、テクノロジーの導入方法について私たちが考える根本的なシフトを表します。ユーザーがソフトウェアの制限に従うのではなく、ソリューションを人間の行動とニーズに合わせて設計するのです。私たちが下すすべての決定は、ユーザー体験を優先し、具体的なビジネス価値を提供しながら期待を超えることを目指しています。

従来の導入アプローチは、一刀両断のモデルに従います。トレーニングを展開し、最善を尽くし、導入が停滞したときはユーザーを責めます。ユーザ化は、逆のアプローチを取ります。私たちは、AIを使用して、ユーザーの役割や状況に応じて進化する、パーソナライズされた、コンテキストに応じたガイダンスを作成します。私たちのソリューションは、ユーザーのインタラクションから学び、適応します。

これを特に強力にするのは、フィードバック駆動の開発プロセスです。顧客の入力が直接、製品ロードマップの半分以上を形作ります。つまり、私たちは、理論的な問題ではなく、実際のワークプレイスでの課題を解決しているということです。これにより、人間中心の哲学が生まれ、AIエージェントが摩擦を排除し、人々が戦略的、創造的、ハイインパクトの仕事に集中できるようになります。

私たちの包括的なテクノロジースタック – デジタル導入プラットフォーム（DAP）、製品アナリティクス、ミラー – は、インテリジェントなデータ分析を通じて、従来のソフトウェアと新しいAIソリューションの両方のエンタープライズワイドのテクノロジー導入を促進します。プラットフォーム全体にAI機能を織り込み、会話型アナリティクスインターフェイスや感情に応じたトリガーを可能にし、組織がユーザーのパターンを解読し、導入アプローチを洗練し、計量可能なビジネス成果を達成できるようにしています。

ScreenSenseは、新しいAIエージェントの核心と説明されています。ScreenSenseは、ユーザーのコンテキストと意図をどのように解釈しますか？また、ユーザーを圧倒することなく関連性を確保する方法は何ですか？

ScreenSenseは、インテリジェントなインタープリターのように動作し、アプリケーション環境（画面上で何が起こっているか）とユーザーの目的（誰が何を達成しようとしているか）を同時に分析します。この二重の認識により、技術的に正確で個人的に相关性のあるリアルタイムの推奨事項が可能になります。

実践では、私たちのAIエージェント – オーサリング、インサイト、ガイダンス – がScreenSenseを使用して、正確性とコンテキストに応じたガイダンスを提供します。ユーザーに汎用的な提案を提供したり、新しいインターフェイスを学習させるのではなく、システムはユーザーの現在のコンテキストを理解し、ちょうど適切なタイミングでちょうど適切な支援を提供します。

ユーザーを圧倒しないようにする鍵は、コンテキストフィルタリングです。ScreenSenseはデータを収集するだけでなく、介入が価値を追加する時と、介入が妨げになる時を判断するために情報を処理します。ユーザーは、システムが技術的な環境と作業意図を理解しているため、直感的でタイムリーな支援を受け取ります。

3つの新しいAIエージェント – オーサリング、インサイト、ガイダンス – を紹介してください。また、実際のエンタープライズワークフローで生産性を向上させる具体的な例を示してください。

私たちのオーサリングエージェントは、日常の言語をインアプリエクスペリエンスに変換することで、コンテンツの作成を民主化します。トレーニングマネージャーは、たとえば「ダッシュボードの新しい機能のツールチップを作成してください」と言うだけで、システムは自動的にコンテンツを構築し、ターゲット設定ルールを決定し、適切なスタイリングを適用します。この効率的なワークフローにより、学習開発チーム、製品マネージャー、ビジネスステークホルダーが、コーディングの専門知識なしに、エンタープライズ規模で複雑なインアプリケーションサポート要素、インタラクティブオーバーレイ、ステップバイステップガイド、状況に応じたヘルプコンテンツを構築できます。従来のコンテンツ開発プロセスのボトルネックと技術的専門知識の要件を本質的に排除することで、今日ではコンテンツ開発が40%高速化し、将来的には70%の効率化が見込まれています。

インサイトエージェントは、アナリティクスを専門家の機能から会話型ツールに変換します。製品オーナーは、「どの機能がユーザーの苛立ちを引き起こしているのか」というような自然な質問を投げかけることができ、特定の摩擦点とアクション可能な次のステップを示す即時の視覚分析を受け取ることができます。この方法により、製品マネージャーやさまざまなチームの貢献者が、ユーザーのエンゲージメントパターンやシステムの有効性に関するアクション可能なインテリジェンスを迅速に発見することができ、データ分析の専門知識が必要なくなります。最終的には、どの機能が改善や導入の強化が必要かを特定する能力をサポートします。

私たちのガイダンスエージェントは、ユーザーのアクティブなワークフロー内で瞬時に回答を提供します。誰かが「承認プロセスの例外」と検索している場合、内部ドキュメントから正確でコンテキストに応じた情報を受け取ります。これにより、エンタープライズの従業員が情報にアクセスする方法が革命化され、レスポンスタイムが大幅に短縮され、ヘルプデスクリソースへの依存が減り、現在のタスクを中断することなく、長いドキュメントをナビゲートすることなく、サポートチケットを作成することなく、必要な明確さを得ることができます。

300以上の顧客がすでにこれらのエージェントを本番環境で展開しており、エンゲージメント率が2倍から3倍に増加しています。

あなたの経験から、ジェネラルAIの導入に成功する組織と失敗する組織を区別するベストプラクティスは何ですか？

ジェネラルAIの導入に成功するには、2つの基本的な要素が必要です。シームレスな統合と責任あるガバナンスです。成功する組織は、追加の複雑さを生み出す別々のツールを導入するのではなく、AIの機能を既存のワークフローに直接組み込みます。

最も成功した組織は、技術的なデモンストレーションの代わりに、ユーザーに即時の価値を提供することに焦点を当てています。彼らは、人々が毎日直面する特定のワークフロー問題を解決し、AIが新しいシステムをマスターするのではなく、生産性のブースターになることを保証します。これらの企業はまた、AIシステムが正確で公平で継続的に改善されるようにするために、AI監視官のような新しい役割に投資しています。

苦労している組織は、AIをユーザー体験の変革ではなく、技術プロジェクトとして扱います。彼らは、導入メトリクスではなく導入成果に焦点を当て、スケールアップを妨げる信頼と複雑さの障壁に対処しません。

エンタープライズはソフトウェアスタック全体でAIツールに投資を増やしています。AIの導入が進むにつれて、ワットフィックスのような導入プラットフォームの役割はどのように進化するでしょうか？

AIの普及が進むにつれて、導入プラットフォームはエンタープライズ混乱を防ぐための重要なオーケストレーションレイヤーになります。統一されたガイダンスがなければ、組織は重複する機能を生み出し、ユーザーを混乱させ、投資を無駄にする危険性があります。

ワットフィックスは、エンタープライズソフトウェアライフサイクル全体にわたる計画、導入、導入、最適化を接続する、重要なインテリジェンスバックボーンです。私たちのプラットフォームスイートは、デジタル導入、製品アナリティクス、ミラーのシミュレーション機能を組み合わせて、従来のソフトウェアと新しいAI導入の両方で機能する、データ駆動型の導入戦略を作成します。

私たちは、Seek、Assistant、AI Roleplayを含むAIネイティブソリューションに現在の提供を拡大しています。これらは、インテリジェントな自動化と適応型トレーニングを組み合わせて、包括的な導入エクスペリエンスを作成します。目標は、エンタープライズが行うすべてのテクノロジー投資のROIを最大化する、統一されたインテリジェンスレイヤーになることです。

個々のツールを管理するのではなく、組織は、完全なテクノロジー生態系を理解し、複雑な景観の中でユーザーを自信と効率性で導くことができるプラットフォームが必要です。

今後、ワットフィックスはデジタルソリューションがリアルタイムで自己修正およびパーソナライズされる将来を語ってきました。そうした未来に到達するために、最も重要なマイルストーンは何ですか？

私たちのロードマップは、ワットフィックスをエンタープライズテクノロジーのユーザ化のための世界最高のAIプラットフォームに確立することに中心されています。これには、5年間で3つの相互接続されたマイルストーンを達成する必要があります。

第一に、現在の300以上の顧客ベースから、すべてのワットフィックスエンゲージメントにわたるAIエージェントの展開を拡大します。これらのエージェントは、数百万のエンタープライズユーザーが複雑さを乗り越え、日常のワークフローを加速するための標準的な方法になります。

第二に、現在のデジタル導入、分析、ミラーの提供を超えて、AIファーストの製品機能を構築します。Seek、Assistant、AI Roleplayなどのソリューションは、エンタープライズが必要とする統一されたインテリジェンスインフラストラクチャを作成します。

第三に、AI主導の世界におけるデジタル導入の意味を再定義することで、グローバルカテゴリのリーダーシップを確立します。成功するということは、エンタープライズAIを日常のユーザーにとって真正にアクセス可能で実用的であると認められることです。

最終的なマイルストーンは、人間中心の、コンテキストと意図に応じたAIをエンタープライズユーザーの手に置くことです。ワットフィックスによって、業界横断的に何百万人もの人がより賢く、より迅速に、より少ない摩擦で仕事をするようになれば、私たちの基本的な使命を達成したことになります。

エンタープライズがAIの迅速な導入と従業員の信頼のバランスを取る中で、ユーザー中心のアプローチが真剣に受け止められない場合に予見されるリスクは何ですか？

主要なリスクは、導入の失敗です。ユーザー中心の設計がない場合、エンタープライズは今日見られる信頼の課題に直面し、データのセキュリティ、AIの妄想、ガバナンスのギャップに関する懸念が生じ、組織的な抵抗が生じ、パイロットプログラムの範囲を超えて拡大することができなくなります。

複雑さの危機も悪化します。各アプリケーションがユーザー体験を考慮せずにAI機能を追加するにつれて、従業員は断片化されたワークフローと決定の混乱に直面し、生産性の低下ではなく、AIが約束する効率の向上につながります。

おそらく最も重要なのは、組織がAI抵抗文化を生み出す危険性があります。ユーザーは、以前の実装がフラストレーションを生み出したため、新しい機能を避けるようになります。ユーザーがAIツールに対する信頼を失うと、信頼を再構築するには、はるかに多くの努力とリソースが必要になります。

最後に、エンタープライズAIの技術的および人間的側面について、常に最前線に立っています。どのようにしてそれを実現していますか？

私たちの組織的なアプローチは、両方の側面について貴重な視点を提供します。私たちは、AIをビジネス全体に統合しました。セールスチームは、リードの強化にAIを使用し、インテリジェントな検索システムは従業員を内部の知識ベースに接続します。製品チームは、ワークフローを共有するAIエージェントを使用し、顧客が直面する課題についての第一手の経験を提供します。

私たちはまた、ワークフォース開発を通じて、AIラボとゼロクリックフレームワークを実施しました。ここで、すべてのソフトウェアエンジニアがAIエンジニアのように考えることを学びます。これにより、組織全体のリテラシーが生まれ、技術開発とユーザー導入パターンの理解に情報を提供します。

最も重要なのは、製品開発プロセスが顧客のフィードバックに根ざしているということです。私たちのロードマップの半分以上は、現実のエンタープライズの課題によって形作られます。この継続的な対話により、私たちが技術的に可能なことだけでなく、ユーザーにとって価値を生み出すことができることを理解できるようになります。