AIが組織内にもたらす変革：顧客の声からコード生成、BIツールの進化まで

近年、AIが顧客体験を向上させる可能性については広く議論されてきましたが、本記事ではAIが組織内部、特に開発チームや導入プロセスにもたらす変革に焦点を当てます。AIを活用して製品を開発し、デプロイするチームにとって、そして「誰がAIを構築するのか」という問いに対し、AIはどのような影響を与えているのでしょうか。今回は、MJH Life SciencesのCTOであるAndy氏、SearchedのCTOであるGreg氏、そしてZoomInfoの製品管理VPであるVictor氏の3名の専門家が、AIの最新の活用事例と組織への影響について語ったパネルディスカッションの内容を基に、その具体的な進化と展望をご紹介します。

1年前には考えられなかったAIの現状

組織がAIの実験段階から実際の構築へと移行する中で、各社はどのような学びを得てきたのでしょうか。1年前には非現実的だと考えられていたAIの活用事例について、パネリストたちが語ります。

顧客の声が直接コードに変わる「Voice of the Customer to Pull Request」

ZoomInfoのVictor氏は、エンタープライズソフトウェアにおける画期的な変化として「Voice of the Customer to Pull Request（顧客の声からプルリクエストへ）」の概念を挙げました。従来、顧客からの機能要望に対して「12ヶ月のロードマップに追加します」と回答し、顧客を落胆させてしまうことがありました。

しかし現在では、録音された顧客との会話をAIエージェントが分析し、そこから直接コードやプルリクエストを生成することが可能になっています。これにより、製品チームの役割は、フィードバックをまとめて要約する作業から、生成されたコードをいつ本番環境にデプロイするかを決定する作業へと変化しました。これはエンタープライズソフトウェアにおいて、非常に驚くべき時代が到来したことを示しています。

AIエージェントによる複雑なタスクの自動化

MJH Life SciencesのAndy氏は、AIエージェントが自律的に実行できるタスクの複雑さが劇的に増したことに言及しました。昨年までは、AIエージェントが数分からせいぜい1時間程度で完了できる作業に限られていました。しかし今では、10時間、15時間、あるいは数日を要するような非常に複雑なタスクさえも、AIエージェントに任せることができるようになっています。

これにより、開発者は「コダー（Coder）」から「コンダクター（Conductor）」へと役割が変化しています。AIを数分おきに監視して次のステップを指示するのではなく、真に仕事を委任できるようになったのです。これはエンジニアの仕事を置き換えるものではなく、彼らがより多くのことを達成できるようにエンパワーメントするものであり、非常にエキサイティングな進化だと述べています。

BIツールの終焉とカスタムコントロールプレーンの台頭

SearchedのGreg氏は、過去15年間初めてBIツールなしで業務を行っていることに驚きを表明しました。彼の会社ではTableauの使用を停止し、それに代わるものを導入していません。代わりに、社内で開発した独自のツール、いわゆる「カスタムコントロールプレーン」を構築しました。

彼は「画面上でデータを見るだけでなく、指標を取得し、アクションを起こし、それを別のエージェントに引き渡せるような仕組みが欲しい」と語ります。これは、データから直接具体的な行動へと繋がるような内部コントロールプレーンの重要性を示唆しています。彼らのBIはV0によって100%駆動されており、Snowflakeへの直接接続からスプレッドシートの取り込みまで、あらゆるデータソースに対応しています。

誰がAIを構築しているのか？

AIによる構築が加速する中で、実際に誰がこれらのシステムを構築しているのでしょうか。非エンジニアを含む多様な人材がAI開発に参加する事例が紹介されました。

非エンジニアのためのAIアクセラレータープログラム

MJH Life SciencesのAndy氏の会社では、AIアクセラレータープログラムを非エンジニア向けに設計しています。プログラム参加者の20%は、マーケティングを専攻し、GitHubアカウントすら持っていないような、キャリアの初期段階にあるマーケターです。彼らは自分自身をエンジニアだと考えたことがありませんでした。

このプログラムでは、クラウドコード、Vercelアカウント、GitHub、SSOといった「スターターパック」となる基本的なテンプレートと、エンジニアリングバディ（支援者）が提供されます。これにより、彼らは非常に大胆で型破りなものを構築しており、Andy氏はこれを「チェーンソーを持った赤ちゃん（Babies with chainsaws）」と表現しています。顧客（社内顧客を含む）の声が直接開発に反映されることは、非常に刺激的な経験だといいます。

不動産に特化したバーティカルAIの構築

SearchedのGreg氏の会社は、不動産分野に特化したバーティカルAIを構築しています。彼らの目標は、AIモデルを活用しながら、不動産エージェントという顧客に対して差別化された価値を創造することです。

そのバランスは重要で、モデルの改善と共にシステムも進化するようにモデルを活用しつつ、Claudeのような汎用的なAIチャットボットを使うよりもはるかに優れた顧客体験をエージェントに提供するために、独自の価値を付加することを目指しています。具体的なアプローチは以下の3点です。

不動産エージェントに特化したワークフローの構築: 競争力のある市場分析レポートの作成や、物件紹介プレゼンテーションの生成など、不動産に特化したワークフローをプラットフォーム上に構築しています。
信頼性の高いデータ: AIを動かすための権威あるデータが不可欠です。仲介業者が行う全ての取引データや、営業担当者に提供する営業研修データなどがこれに当たります。
専門家によるフィードバックと微調整: 不動産のプロフェッショナルが継続的にフィードバックを提供し、AIモデルの出力結果を微調整することで、AIは時間と共に賢くなっていきます。これにより、単に既存のソフトウェアにチャットボットを組み込むのではなく、真にバーティカルなAIが実現されていると述べています。

V0を組み込んだ垂直統合型データアプリケーション

ZoomInfoのVictor氏は、V0を自社製品に組み込み、AIデータを公開することで、顧客向けに新しいアプリケーションを構築する取り組みについて語りました。彼は「build vs buy（作るか買うか）」の選択において、SaaS（Software as a Service）に対してこれまで以上に強気であると述べつつも、ワンサイズフィットオール（万能型）のSaaSアプリケーションは終わりを迎えつつあり、ユーザーやユースケースに合わせて垂直統合され、カスタマイズされたSaaSが重要であると指摘しています。

V0のコーディングエージェントの魔法と、ZoomInfoの垂直データ（例：不動産の見込み客、製造業の見込み客データなど）を組み合わせることで、マーケティングの学位を持つような、これまで物作りを考えたことのない人々にも「ビルダー」としてのマインドセットを提供し、簡単に価値を生み出せるように支援しています。

まとめ

AIは今や単なる実験段階を超え、組織の内部プロセスと製品開発に深く浸透しています。顧客の声から直接コードが生成されたり、AIエージェントが複雑なタスクを自律的にこなしたり、従来のBIツールがカスタムコントロールプレーンに置き換わったりと、その進化は目覚ましいものがあります。また、非エンジニアがAI開発に参加できるようなプログラムや、特定の業界に特化したバーティカルAIの台頭は、AIがより多様な人材と領域で活用される未来を示唆しています。

このようなAIの進化は、開発者の役割を「コードを書く人」から「システムを指揮する人」へと変え、組織全体の生産性とイノベーションを大きく加速させています。次なる課題は、AIを本番環境にデプロイする際のセキュリティとガードレールの確保でしょう。

参考動画: https://www.youtube.com/watch?v=_EnysOaaTMg

ポイント