本動画では、保険業界向けAIエージェントプラットフォームPaceの創業者兼CEOであるJamie Cuffeが、AIが静かに保険業界を革新している現状と、高度に複雑で規制された環境における仕事の未来について語る。単なるタスクの自動化にとどまらず、従来は人間の判断と繊細さが必要とされていたエンドツーエンドのプロセスをAIで処理できるよう設計することが真のブレイクスルーであると強調する。また、世界最大かつ最も歴史ある企業との信頼構築、フォワードデプロイエンジニアがAI企業の秘密兵器となりつつある理由、そしてBPOをAIに置き換えることが経済の根幹を書き換える可能性について深く掘り下げている。
AIエージェントが保険業界にもたらす変革
Jamieさん、ご参加いただきありがとうございます。
こちらこそ、お招きいただきありがとうございます。ここに来られて嬉しいです。
早速、皆さんが作っているものについて掘り下げていきたいと思います。昨年会社を立ち上げられましたが、何を作っているのか、そしてその理由を教えていただけますか。
はい、PaceはAIエージェントによる保険業界向けのプロセスアウトソーサーです。つまり、過去数十年にわたってオンショアからBPO業務への大きなシフトが見られましたが、私たちの仮説は、今後10年でアウトソーシングからAIへのアウトソーシングへと大きくシフトしていくというものです。私たちは保険会社に特化して、従来BPOに外注されていた重要なバックオフィス業務の多くを自動化する支援をしています。
そこに至った経緯についてお聞きしてもいいですか。プリンストン大学で首席、SequoiaでInvestor、Retoolでライジングスター、そして保険BPO。次のステップとしては必ずしも明白ではありませんよね。どうやってそこにたどり着いたのか説明していただけますか。
確かに安定した道のりではありませんでした。面白いことに、実は私はそこからスタートしたんです。私は生涯を通じて保険業界の周辺で育ちました。ロンドンで生まれ、ニューヨーク、ロンドン、バミューダの間で育ちましたが、これらはすべて保険業界の中心地です。そこでの共通点は、父が実際に再保険会社やロンドンのロイズのカバーホルダーで業務を運営していたことです。だから、この問題については常に知っていました。でも大学を卒業してすぐに会社を立ち上げたわけではなく、Retoolに入るまでそこには向かいませんでした。
Retoolでは、実際に多くの顧客が金融サービスから来ていました。外から見ると、多くの人がRetoolというとスタートアップを思い浮かべると思いますが、Retoolは実際にはカスタムソフトウェアに関するより大きな市場を攻めています。最もカスタムな社内ツールが多い場所は、最も業務集約的なビジネスであり、金融サービス企業の多くがそれに当たります。なぜなら、既製の優れたソフトウェアがあまり構築されていないからです。
そこで私たちが目にしていたのは、非常に大規模なレガシーな保険会社から、最も技術先進的な企業、例えばEthosやVouchedのような企業、さらにはProgressiveやBircher Hathawayのような企業まで、みんながRetoolを使っていたということです。フォワードデプロイエンジニアリングの立場にいると、これらの企業が抱えている多くの問題を最前列で見ることができます。
素晴らしかったのは、多くの場合、人々がRetoolアプリケーションを構築して、BPO業務の一部を効率化していたことです。だから、保険業務において重要な多くのワークフロー、例えば保険証券の管理や請求の提出・受付など、父もビジネスで対処していたような問題を多く見ることができました。当時、ソフトウェアではBPO支出に少し影響を与えることができ、10%ほど改善できました。それがOCRやRPAなどの以前の技術の約束だったと思います。
しかし、ChatGPTの瞬間の後、私はRetool AIや新製品の多くに取り組む幸運に恵まれましたが、そこで業界の経済を完全に変える機会が見えてきました。つまり、ソフトウェアでアウトソースサービスを補強するのではなく、実際に縦型サービスを完全に置き換えることができるようになったのです。保険は特に良い出発点です。なぜなら、業界の共通言語がメールとPDFだからです。
その主な理由は、多くの仲介プレーヤーがいて、全員が作業する共通のシステムがないためです。APIがない中で、代替手段はメール、PDF、電話になります。そして今、AIエージェントには実際にそのギャップを埋める能力があります。多くのBPO業務を生み出したもの、つまりこうした文書やメールの手動データ入力処理は、今ではAIエージェントに完璧に適した状態になっています。だから、長期的には多くの業界にわたってエージェント型プロセスアウトソーサーを構築する機会の中で、保険が非常に良い出発点だと考えています。
BPO業界を超える新しいビジネスモデルの構築
Jamieさん、前世代のBPOよりも優れたビジネスをどうやって構築するのですか。今日行われているのと同じワークフローと同じ支出の多くを引き継いでいるにもかかわらず。
人々はよく、私が夜眠れなくなることは何かと尋ねますが、それが一番のことです。つまり、私たちは今、素晴らしい顧客と一緒に仕事をする幸運に恵まれており、単にBPOになるだけでも非常に大きな会社を作る機会があります。数百億ドル規模の複数の上場企業があり、10%から15%の粗利益率で、数万人から数十万人がこの仕事をしています。明らかにこれらは素晴らしいビジネスであり、優秀なチームですが、私たちにとってはもっともっと大きな成果があると考えています。
だから、チームと話すときに私たちが目指しているのは、これが失敗ケースなんです。つまり、数十億ドル規模のBPOを構築するけれど、業界の経済については何も変えないということです。私たちが目指しているのは、10%の粗利益率のビジネスを80%の粗利益率のビジネスに変えることです。数十万人ではなく、数十万のAIエージェントと少数の保険専門家チームにするのです。
それははるかに大きな会社だと思います。そして最後のステップは、1つの業種だけでなく、多くの業種でどうやってそれを実現するかです。これらが私が考えている2つのことであり、人々は粗利益率を後回しにするとか、それほど重要ではないとか言いますが、粗利益率については多くの見方があります。
私はそれは重要だと思います。必ずしも初日から必要というわけではありませんが、それに至る道筋が必要です。人々はフライホイールについてよく話しますが、私たちが作りたいフライホイールは、製品を改善するたびに粗利益率が上がるというものです。だから私たちが推進している大きなことは、たとえ今日は粗利益率が低くても、より難しく複雑なタスクに取り組むにつれて、その数字が時間とともに常に上昇していくようにすることです。
エージェント技術の実践と導入プロセス
エージェントを使って構築し、これらのメールや文書処理のワークフローに接続し始める中で、実際に何がうまくいっているのか興味があります。OpenAIの人々とここで話をしましたが、彼らはファインチューニングを行っています。すべてのデータがあり、素晴らしいインフラがあります。バックエンドではるかに軽量なプロセスを持つ企業も見てきました。実際にあなたにとって何がうまくいっているのですか。
私たちが焦点を当てているワークフローの多くは、外注されてきたミッションクリティカルなプロセスです。だから、その仕事をエンドツーエンドで行うことを望んでいます。AI以前の世代でこれらの問題に取り組むとき、非構造化文書からデータを抽出することは素晴らしいですが、問題の一部に過ぎません。
データを抽出し、それについて推論し、人間の判断を適用し、さらにそれらの内部システムに書き戻すこと、以前は人間でしかできなかったことを本当に解決することです。考え方の1つは、このようなワークフローDAGのようなビルダーを構築し、さまざまな場所にAIノードを注入することです。例えば、文書抽出やメールの送受信などができるようにします。
BPO業務が存在する理由の一部は、その仕事を決定論的に体系化することが非常に難しかったからです。その理由は、人間の判断要素と多くのエッジケースがあったからです。AIをこのような小さな箱に無理やり押し込めて、コード層を追加しようとすると、今日のAIでできることのポイントを見失っていると思います。
その製品スタンスは実際にはAIに対して比較的ショートだと思います。AIエージェントが任意の標準作業手順を取り、そのプロセスをエンドツーエンドで実行できる能力を構築すれば、それが私たちがPaceで取っている方向性です。
今、ループに人間はいますか。
ワークフローの大部分では、ループに人間はいません。AIがエンドツーエンドで処理しています。最も複雑なワークフローのために、自分たちのオペレーションチームを構築していますが、ループ内の人間の役割の考え方は、オペレーションチームがそれを行い、顧客にエスカレーションできるということです。しかし、主にそれが使われるのはオンボーディングプロセスです。
顧客を立ち上げて稼働させる際、基本的に多くの例にラベルを付けて、エージェントがこれを行っていることを確認したいのです。最初は90%の精度で始まり、それをどうやって99.5%以上に引き上げるか、これは顧客がミッションクリティカルなワークフローで必要とするものです。
そこで人間によるラベリング要素と、それを達成するのに役立つ自己改善ループがあります。時間が経つにつれて、ループ内の人間を減らし、オペレーションチームを次の最も困難なタスクに移していきます。
保険会社と関わるとき、彼らは現在アウトソーシングしている、またはアウトソーシングできるx個のワークフローを持っていると推測しますが、今日すべてを行うことはできませんよね。もしできたら素晴らしいですが。
今日どれができて、どのように関わって、今日のAIに本当に適用できるワークフローを選び、時間をかけてより多くのワークフローを引き受けるようにどう成長していくのですか。
私たちは、すでに非常にうまく外注されている使用例に焦点を当てる傾向があります。つまり、すでに大規模にBPOを使用している必要があります。その理由は、すでに標準作業手順として体系化されているからです。通常、内部の誰かによって、または少なくともサンプリングベースでQAされているため、精度を確認する方法がすでにあります。
最後の部分は、変更管理について考えるとき、W2労働力を再訓練したり移動したりするよりも、BPOサービスを停止する方がはるかに簡単です。だから、大手保険会社のオペレーションチームのBPOから始めます。最大のROIがあると思われる、最も量の多い使用例に焦点を当てる傾向があります。
つまり、BPOの項目を見て、どこに最も支出しているか、AIから最大のROIを得られるかを見ます。通常、それは漏斗の最上部から始まることを意味します。新しいリスクを受け取り、そのデータを抽出し、ビジネスロジックを実行し、新規ビジネスの引受プラットフォームに書き戻す提出受付です。
クレーム側でも同じことが起こります。最初の損失通知やクレーム受付で、その情報を内部システムに取り込みます。それができたら、顧客は保険サービスのライフサイクルを進めるよう求め、保険証書の処理やその他の保険管理タスク、請求まで進みます。クレーム側でも同じで、クレーム受付から支払いや品質保証まで進みます。それが通常のパスです。
導入前後の変化と顧客価値
典型的な導入前後の状況はどうですか。人間のBPOとPaceのAI BPOで、どのような指標が変わりますか。
興味深いことに、BPOの世界では、多くの場合、新しい技術があり、それがコストの多くを節約できるということから始まります。BPOでは、私はNPSが非常に低いと思いますが、多くの顧客にとっては大規模な項目です。一部の顧客では8桁以上の支出があります。コストから始まることが多く、それは大きいです。一部の顧客では、非常に短期間で50%から75%のコスト削減を達成できました。
しかし、通常その後に起こることは、実際には他にもっと重要なことがあることに気づくことです。通常、以前はBPOでは単純にできなかったことが、AIが超人的な速度で動作することで、今では実行できるようになります。
例えば、提出受付プロセスを考えると、通常、その提出を受け取っている保険会社は唯一ではありません。だから、はるかに速く返答できれば、実際にはより早くビジネスを成立させることができます。同じことがスケーラビリティにも当てはまります。BPO業務は年間を通じて完全に均等ではありません。非常に季節性があります。例えば、第1世代の登録期間や、今まさにその中にいるハリケーンシーズンなどです。
ハリケーンによるクレームが大量に発生した場合、他のBPO労働力を立ち上げてその仕事をする必要があります。今では、AIが24時間365日働いて、バックログになる前にそのバックログを処理できます。それらがいくつかです。
最後に挙げたいのは、可観測性です。過去のBPO業務の多くはブラックボックスでした。何が完了したか、各タスクがどの段階にあるか、ボトルネックがどこにあるかを見ることが非常に困難でした。これの一部は、単なる昔ながらの良いソフトウェアワークフローです。つまり、エージェントでこの作業を行い、タスクが取っている内容や推論、理由を文字通り正確に見ることができるようになったので、多くの情報を顧客に返すことができ、実際にワークフローを再設計できるようになります。BPOで行っていたのと同じことをするだけではありません。
高い成功率を実現する秘訣
クレーム処理や支払いのような、ミッションクリティカルな中核ビジネスワークフローを持つこれらの巨大企業と協力する際、実際に成功を支援するために何が必要ですか。私たちの側では、MITの研究でAIパイロットの95%が失敗すると言っていますが、私たちのポートフォリオ企業は失敗していません。あなたは何を見ていて、多くの企業が失敗しないことをどう確認していますか。
そうですね、その通りです。95%という数字が見出しになって、みんな「なんてことだ、何が起こっているんだ」と思ったと思います。真実は、AIを本番環境で動かすことは、入った瞬間に完了する取引ではないということです。
確かに業界全体で見られる課題があり、他のベンダーや社内構築で成功していない例があります。私たちにとって本当に焦点を当てているのは、会社の中核的価値の1つである「距離を縮める」ことです。幸運なことに、私たちのパイロットはすべて100%成功し、本番環境に移行しています。私はそれをとても誇りに思っています。
どうやってそれを実現したのですか。それは普通ではありません。
主なことは、私たちはフォワードデプロイエンジニアリングを本当に信じているということです。これは少しホットテイクかもしれませんし、あなたの考えも聞きたいのですが、先日話していたテクノロジーアウト対カスタマーバックについて、私たちは非常にカスタマーバックの視点を取っています。
顧客のところに行くとき、オンサイトで顧客と一緒に、彼らのところに飛んでいきます。私たちは保険業界を深く理解しており、これらのワークフローだけに焦点を当てています。チームには多くの保険経験があります。だから、これらの顧客のところに行って彼らと話すと、すぐに「彼らは私たちの言語を話している。私たちがやっていることを理解している」となります。
しかし、次のことは、私たちが大変な仕事をしなければならないということです。そして多くの場合、それは前もって大変な仕事をすることであり、必ずしも7桁以上の契約で本番稼働した後ではありません。パートナーシップとして顧客と協力し、これが機能することを証明します。
これは、多くのエキサイティングなデモが初期にあったかもしれませんが、うまくいかなかったAIでは特に重要です。だから、顧客と一緒に、できるだけ早く価値を得て、本番環境に何かを導入することに焦点を当てています。
つまり、フォワードデプロイエンジニアリングチームにとって、これは私がRetoolで構築する幸運に恵まれたチームであり、当時のデプロイエンジニアリングは、Palantirの後、Retoolがおそらく最も規模の大きいデプロイエンジニアリングチームの1つを持っていたと思いますが、デプロイエンジニアリングに本当にうまくいくプロファイルは、基本的に元創業者です。
つまり、商業的になりたいエンジニアか、技術的な商業的な人々であり、重要なことは、顧客を成功させるために何でもするということです。ユースケースを理解することです。AIモデルで助けが必要なときに、プロンプトチューニングを手伝って成功させます。運用データに飛び込んで、彼らのために本当にクリーンな評価セットを作成する方法を見つけます。内部システムに統合する手伝いをします。そして、これらのパイロットを実際に成功させる大変な仕事のすべてです。
チーム構成と人材戦略
興味深いのは、私たちが他のドメイン特化型AIアプリケーション企業でも見てきたことですが、AI人材を雇って保険を教えるのか、保険人材を雇ってAIを教えるのか、それとも単にアスリートを雇って、彼らが進みながら学ぶのか。技術スキルとドメイン知識の交差点をどう考えていますか。何を求めていますか。
重要なことは、両方をチームに雇い、顧客と非常に近くに座らせることです。そうすることで、みんなが互いに学び合うこの星座アプローチのようなものが得られます。私たちにとって、それは保険業界から直接、まさにこれらのミッションクリティカルな業務に、トップ5の保険会社で大規模に取り組んだ人々を雇うことを意味します。
そして、彼らをAI企業で働いたことがあり、AIエージェントの構築の最先端にいる元YC創業者のすぐ隣に座らせます。そして、彼らが顧客のためにこれを成し遂げるために一緒になります。だから、両方だと思います。
私たちの経験では、すでにAIエージェントに習熟していて、保険業界にいる人はあまり多くありません。しかし、この変化を先導することに興奮している、非常に先進的な考えを持つ人々を見つける幸運に恵まれました。その一部は、人々が論文に共感することだと思います。多くの人がBPOの世界で働いたことがあり、「これが世界が向かう方向だ」と見ています。
両方のバックグラウンドから得られた人々と、スキルのフルセットを得るためにこれを非常に非常に迅速に習得する能力に、私は非常に感銘を受けています。
フォワードデプロイエンジニアの話題に戻りますが、それは一時的な現象ですか。AI世界から出てくる能力が、顧客に完全に信頼できるソリューションを提供するために必要なものに関して、まだそこに達していないからですか。それとも、10年後にもすべてのアカウントにフォワードデプロイエンジニアがいると思いますか。
私はこれに答える必要があります。あなたの考えをいくつか聞くために、スクリプトを反転させます。実際、私はあなたと私が最終状態について同意していると思います。短期的には、実際にはより多くのデプロイエンジニアを顧客と協力させることは間違いではないと思います。
主な理由は、顧客内でフライホイールがあり、製品で成功を支援し、より大きなユースケースに進むことです。彼らがBPO支出について持っている非常に大きな予算のセットに本当に拡大できます。そして、社内でも同じフライホイールがあります。フォワードデプロイエンジニアは製品内で作業し、顧客と協力できますが、コードベースにコードを出荷することもでき、実際に行っています。
それは私たちがオンサイトの面接でテストし、その後の仕事全体でテストするものです。本当に重要なのは、顧客と協力し、問題を見て、すぐに戻って修正するという、非常に緊密なフィードバックループがあることです。チケットを作成して他の誰かに渡し、おそらくそれを行い、おそらく顧客に戻すというのではありません。本当に速くそれを完了させます。
だから、時間の経過とともに起こるべきこと、またはすでに見ていることは、導入時間が短くなっているということです。デプロイエンジニアが行っている仕事の量は、ソフトウェアワークフローに押し戻しているため、はるかにレバレッジの高いものになっています。短期的には、顧客と一緒に構築し、フォワードデプロイエンジニアリングで早期に構築することを非常に支持しますが、長期的には、ソフトウェア化されたワークフローが理想的だということにあなたと同意します。
顧客が製品内で構築できるようにし、すべてがフォワードデプロイではありません。最初の1つまたは2つを立ち上げて稼働させ、ビジネスアナリストが追加のワークフローを構築し続けているため、現在9、10が本番環境にある顧客がいます。
それが私たちが製品の構築について考える方法です。重要なことは、チームについて考えるとき、レイヤーとチームへの投資が一致していることを確認する必要があるということです。フォワードデプロイエンジニアリングチームがこれで、エンジニアリングチームがこれであれば、実際には製品に本当に投資していないという問題が発生します。
私たちにとって今、基本的にチームの80%がエンジニアリングで、最上部にフォワードデプロイエンジニアリングがあり、市場開拓チームがあります。そして、そのバランスを保ち続ける限り、フライホイールを動かすことができると思います。しかし、タイムラインはおそらく私があなたの考えを聞きたい大きなことです。
私にとって、長期間これを続けても問題ありません。それは顧客を成功させます。そして、10年後に上場する際にチェックインできるかもしれません。実際、公開市場で大きなフォワードデプロイエンジニアリングチームがあり、彼らがより高いレバレッジを持てるようにし続けて、より多くのことができるようにしているという素晴らしいストーリーだと思います。
顧客との信頼構築とトップダウン戦略
そうですね、私たちはこれについてかなり一致していると思います。この市場に関する私たちの観察は、少し誇張して言うと、ボトムアップ配信とトップダウン配信をスペクトラムの両端と考えると、どちらか一方の端に固定したいのであって、真ん中に立ち往生したくないということです。
ボトムアップのChatGPTはボトムアップ配信製品です。Open Evidenceはボトムアップ配信製品です。これらは包括的なソリューションではありませんが、人々が見て愛し、それで何をすべきかを考え出す素晴らしいツールです。
そして、スペクトラムのトップダウン側では、HarveyはLoss向けのソリューションです。Sierraは顧客コミュニケーション向けのソリューションです。あなた方は保険向けのソリューションですよね。ソリューションルートに行くつもりなら、この市場の今この瞬間は、顧客に販売しているものは、何よりも信頼のようなものだと思います。
彼らはAIの魔法を見ることができます。可能性を信じたいと思っていますが、問題も見ることができ、どこで間違う可能性があるかも見ることができます。あなた方やHarveyやSierraが果たす役割は、ある意味で「私たちを信頼してください。あなたを確実に良い状態にします。このAIの新しい世界があなたの利益になるようにし、あなたのビジネスを良くします。そして、それを実現するために何でもします」と言うことだと思います。
だから、その文脈でフォワードデプロイエンジニアは、あなたの指摘通り、顧客に自信を与えるのに本当に役立つだけでなく、組織へのフィードバックループも作り出します。そうすることで、解決できる問題を理論化するのではなく、実際にゴムが道路に出会う場所にいて、彼らのワークフローにどんどん深く入り込んでいくことができます。
その通りだと思います。信頼のポイントは、特に私たちの業界では非常に重要です。つまり、保険は信頼のビジネスのようなものです。私たちの他の価値観の1つは「岩になれ」です。基本的に、私たちの顧客は彼らの顧客のためにそこにいます。
「岩になれ」ですか、それとも「岩であれ」ですか。
「岩になれ」です。了解です。
基本的にそこでのアイデアは、顧客が最も困難な日に保険加入者のためにそこにいて、私たちは毎日顧客のためにそこにいるということです。それが私たちがやりたいことです。
素晴らしいです。この業界は信頼を中心に構築されています。私たちが考えることの多くは、最も信頼されたブランド、非常にトップの保険会社、市場のトップエンドと協力し、信頼と信頼性のブランドを構築し、自分自身を語る結果を出し、それから市場を通じて拡大することです。
SierraやHarveyや他の多くの企業が本当にうまくやってきたのと同様だと思います。その業界のトップ顧客と協力し、最高のボリュームがあり、最高のROIがあり、最も得るものがある人々のところに行き、彼らを本当に成功させ、次の顧客セットに行くにつれて製品が自分自身を語ります。
これまでに2つの価値観を得ました。「ギャップを縮める」と「岩になれ」です。他には何がありますか。他の会社の価値観は何ですか。
これまでのところ2つとも良いものですね。他に何がありますか。
あと1つだけです。短く保ちます。最後のものは私のお気に入りで、「ペースを設定する」です。
あなた方は私をよく知っていると思いますが、私はかなり高いレベルの緊急性とプレー、時には焦りがあるかもしれませんが、私たちは私たちがいる立場にいることを非常に幸運だと感じています。
ビジネスを構築するのにこれほど素晴らしい時期はありません。あなた方も有利な立場からこれを見ていると確信していますし、ビジネスに投資する立場でもあります。私たちは協力している企業と、この道を切り開くことができることをとても幸運に思っています。私はこの未来を現実にするのは私たち次第だと感じており、ペースを設定するということが本当にそれを要約していると思います。
会社をPaceと名付けた目標はすべてスピードに関するものであり、それは顧客が見ている価値の多くですが、内部でも望んでいることです。そして、それは私たちのより大きな使命に向けたステップのようなものでもあります。私たちは可能な限り速く進んでいます。
素晴らしいです。その大きな使命について教えてください。保険に深く入った後、どこに行くのか興味があります。拡大する余地はたくさんありますが、あなたの野心はそれよりはるかに大きいです。
より大きなビジョンと市場機会
そうですね、実際、私がここでインターンをする幸運に恵まれたときから始まるかもしれません。その夏に学んだことの1つは、Andrew Reedのお気に入りの会社がConstellation Softwareだということでした。それがまだそうであることを願っていますが、どうですか。
技術的には、彼のお気に入りの会社はFigmaだと言わざるを得ないと思います。
Figmaですね。そうですね。
それかRobin HoodかCLAか、わかりませんが。
彼のお気に入りの非Sequoiaポートフォリオ企業で、公開市場にある、投資アドバイスではないのはConstellationだと言い直せますね。
Constellationについて知らない人のために、その会社の本当にエキサイティングなことは、実際には先週まで、Mark Leonardという素晴らしい創業者によって30年間運営されていたことです。彼の視点は、多くの異なる業種にまたがることができるビジネスを構築しようというものでした。
彼らがソフトウェアで行ったことは、基本的にこれらすべてのニッチな縦型産業を集約することでした。それ自体は伝説的な長期ビジネスになるほど十分に規模が大きくありませんでしたが、彼らが持つ連邦モデルで規模を拡大すると、過去数十年にわたって公開市場で大規模に複利化した素晴らしいビジネスになりました。カナダ最大の企業の1つ、700億から800億ドルになったと思います。
今、ソフトウェアで行われたのと同じことをサービス市場で行うという本当に興味深い機会があります。話したように、サービス市場は桁違いに大きいです。銀行、金融サービス、保険のBPO支出だけを見ると、これは私たちがすぐに目の前に見ている市場ですが、約4000億ドル、少し4000億ドル未満です。
グローバルクラウドソフトウェアとほぼ同じです。
毎年ですね。
そうです。そのうち700億ドルが保険で、基本的にBFSIの全BPO支出がすべてのクラウドソフトウェアと同じです。だから、BFSI全体、そして長期的にはそれを超えて、これらすべてのニッチな縦型サービスを集約できるプラットフォームになれれば、そこには巨大な機会があります。最も興味深い機会は、それらを集約するだけでなく、業界の経済を変革することでもあります。
これはPaceや他の種類のドメイン特化型アプリケーション層AI企業について興味深いことの1つだと思います。人々が参入している市場の多くは、思っているよりもはるかに大きい、こっそり大きいものです。それらは有名なB2B SaaS製品ではないからです。
もう1つ興味深いと思うことは、先ほど触れましたが、もう一度強調したいと思います。BPO支出を追いかけるというこのアイデアです。顧客とのクリーンなインターフェースがあります。なぜなら、顧客とBPOの間にすでにインターフェースがあるからです。BPOと対話できるようにそれらを定義する必要があるため、具体的に定義された目的があります。
その仕事が戻ってきたときに、何らかの方法でチェックして実際に正しいことを確認しているため、組み込みの評価のようなものがあります。多くの場合、異なるBPOでチャンピオンチャレンジャーモデルを行っています。
だから、あなたが見つけたこのインターフェースは、単にサービス支出が大きいだけでなく、BPOインターフェースを使って選んだ市場へのルートも、本当にクリーンな方法だと感じます。それもあなたが構築しているものの重要な側面だと思います。
その通りだと思います。多くの顧客が、AIが自分たちのビジネスを劇的に変革する機会があることを本当に認識しています。特に、人間の判断を必要とする非常に反復的なタスクが大量にある分野では。BPOを見ると、まさにそれがあり、製品でモデル化できる標準作業手順がすでにあり、組み込みの評価で精度チェックを行う能力もあり、その後の変更管理もはるかに速く行えるという事実は、顧客が実際にハードコスト削減、ハードROI節約を得られることを意味し、本当に素晴らしいです。
また、顧客と市場に出る際にも役立ちます。ベースラインが整っているからです。正直に言うと、時にはそのベースラインが私たちが考えるほど高くないこともあります。BPOの平均精度率は、5%から10%のエラー率を出しているようなものです。それがほとんどの人が感じていると思われるところですが、一部の顧客では実際にははるかに高いことがわかりました。
主な理由は、人々がAIの精度について話すとき、通常「AIは人間と同じくらい正確になれるか」と言いますが、私たちは取り組んでいる多くの使用例で、はるかに正確になる可能性があると考えています。
その理由は、例えばクレームQAや保険証券QAを行っている場合、300ページの文書、この大きなクレームファイルのようなものがあり、数百のルールがあります。金曜日の15時にこれを見て、この100のルールをこの保険証券文書にどのように適用するかを考えようとしている場合、それは誰にとっても本当に難しいタスクです。この100ページのルールリストの298ページに何かを見逃す可能性があります。
それはAIが本当に得意としていることで、毎回同じ品質でその同じことを行うことができます。だから、持つことができる一貫性、最高のBPO担当者を本当に拡大できる、それが約束だと思います。
サンフランシスコでWaymoに乗ったことがある人なら誰でも、常に完璧な注意力を持ち、すべてのコーナーケースを何百万回も見たドライバーの利点を理解していると思います。適切に訓練されたAIがほとんどの人よりも多くの仕事をうまくこなせるという存在証明があると思います。それを他のすべての業種に適用することは理にかなっています。
実際の顧客との協働プロセス
顧客とオンサイトで実際にどのようなことをするのか、具体的に教えてください。顧客から何を聞いていますか。どのように実装され、最終的に成功したことを確認するためにどのような指標を追跡しますか。高レベルで話してきましたが、具体例を知りたいです。
もちろんです。私たちのエンゲージメントの多くは、通常、COO室から始まります。AIの機会がどこにあるかを本当に理解し、何らかの、概念実証とは言いたくありませんが、AIでは概念実証は実際には悪い評判があり、本当に正しいことではないと思います。
基本的にできるだけ早く成功に導くことです。私たちが焦点を当てているのは、ダミーやデモデータではないということです。実際にどうやって成功させられるかです。だから、取り組むべきものを選び、本当に重要なのは、最初に成功基準を定義することです。どこに到達したいかです。
時には、顧客に最も困難な成功基準を与えるよう奨励します。製品に自信があることを示したいですし、その挑戦に応える準備ができています。だから、最初に成功基準を定義することは本当に重要です。そして、それは本当に素晴らしいパートナーシップを持つことです。多くの顧客と幸運にもそれができています。
オンサイトに飛んで、彼らと協力します。既存の標準作業手順を受け取りますが、これらは通常50ページから100ページの文書です。60の異なるステップがあり、この文書からこれを取得する必要があるとハイライトされていて、この管理パネルに入力する必要があり、その周りに小さな赤いボックスがあります。クレイジーです。
シャドウSOPのようなものはありますか。標準作業手順を与えられた通りに実装するだけで、実際に欲しいものが得られますか。それとも、文書に体系化されていない種類のシャドウルールがあり、時間をかけて理解するようなものですか。人々は実際には手順が言っていることとは少し違うことをしているような。
そうですね、ほとんどBPOワークフローで作業しているので幸運です。これらを引き渡す必要があるため、かなりよく体系化されている必要がありましたが、常に少しギャップがあります。それが顧客との距離を縮めるときに、本当に速くそれを理解する部分です。
話を戻すと、基本的にこれらの標準作業手順を取り、私たちが「エージェント作業手順」と呼ぶものに入れます。私たちの製品では、実行する必要があるすべてのステップを自然言語で基本的に書き出すことができるNotionのような文書のようなものがあり、その過程でさまざまな異なるツールを使用します。これらのエージェントが保険業界で必要なすべてのことを行えるようにするツールです。
良い例は、長いコンテキスト検索のための多くのツールがあり、本当に困難な文書セットから情報を抽出することです。多くのルールに対して人間の推論を行うためのツールがあります。多くのミッションクリティカルな縦型記録システムに書き戻すためのツールがあります。
同様に、多くの顧客はAPIを持たないシステムを扱っています。まだ構築されていないか、仲介者のものであるため、そのエンドシステムを所有していないかもしれません。ブローカーが保険会社のポータルで作業するようなことを考えてください。そこでは実際にウェブエージェントを使ってこれに書き戻します。
だから、FD作業の多くが推進する重要な部分は、顧客とこれらのツールを構築して、これらのエージェントを稼働させることができるようにすることです。重要なことは、稼働させるために何でもすることです。APIがあればAPIを使います。なければウェブエージェントを使います。彼らを成功させます。
最後のことは、そこから本番環境に移行することです。多くの顧客と幸運に恵まれました。彼らの最もミッションクリティカルな使用例のコンテキストで作業しています。多くの場合、PSCへの最速の企業であり、本番環境への最速の企業でした。それを見るのは素晴らしいことでした。
オンサイトに行って彼らと時間を過ごすだけです。
技術的課題と将来の展望
これらのエージェントワークフローを構築する際、ここ12ヶ月でも技術は大きく進歩しましたが、より簡単になってほしいことや次に来てほしいことのウィッシュリストは何ですか。
私たちは推論モデルのスケーリングカーブから非常に恩恵を受けています。特に、私たちが扱う非常に複雑な文書に関してです。これは100%解決された問題ではありませんが、私たちにとって文書抽出の多くは、人間よりはるかに優れた信頼性を得ることができています。
次のフロンティアは本当にウェブエージェントだと思います。だから、大手ラボの皆さん、もし聞いていたら、最高のウェブエージェントをぜひ送ってください。私たちはそれらのワークフローの多くを実行している会社だと思いますし、保険に多くの本当に素晴らしい使用例があります。
典型的なタスクは、基本的に保険管理パネルでCRUD操作を行うことです。正直に言うと、レストランを予約したり、フライトを予約したり、私たちが見る多くのウェブエージェントデモとは非常に異なります。だから、私たちの仕事の多くはそれらを成功させることです。ウェブエージェントは本当に素晴らしいでしょう。
最後のものは、長期的に考えることです。RLと強化ファインチューニングの機会です。私たちが製品を構築した方法と、私たちがAIとそれができることに長期的に期待しているため、私たちの製品は、AIエージェントがその中にいる個々のブロックのコンテキストしか持たないワークフロー図ビルダーのようなものではありません。
ここで私が引く類推は、チームに最高の人材がいる場合、その人をこの箱に入れて「これらの文書を分類する必要がある」と言って、ワークフローで前後に何が起こったかの感覚を持たせないようなことはしないということです。
だから、私たちが製品に本当に組み込んだのは、AIがエンドツーエンドで決定を下し、これらのエージェント作業手順に従う能力です。長期的に意味することは、RLから大きく恩恵を受けるように私たちを本当によく位置づけることです。
エージェントは入力から出力まで高度に採点可能な方法で作業しており、行われている作業の精度を見ることができます。期待される出力があり、それに対して採点し、報酬関数を作成できます。個々の顧客のこれらの個々のワークフローそれぞれに対して、規模でRLを実際に行うことが非常に簡単になります。
だから、製品の長期的なことを考えると、これらすべてを決定論に体系化してエージェントを成功させようとすることではありません。エージェントがその中で作業できる完璧にモデル化された世界を与え、すべてのツールコールにわたってエンドツーエンドでRLを実行できるようにすることです。だから、それがウィッシュリストの大きな1つであり、私たちが世界が向かっていると見ている分野の1つです。
創業者へのアドバイスと学び
AIを使って構築することについて驚いたことは何ですか。または、AIで構築している、または構築を考えている他の創業者にどのようなアドバイスをしますか。
2つのことが私を驚かせました。1つは、どれだけ楽しいかです。つまり、構築するのにこれほど素晴らしい時期はありません。人々はAIでより速く構築できることについて話しており、確かにそうです。私たちは幸運にも、チームを本当に成功させるのに役立つCursorやClaude Code、Codexなどを多く使っています。
しかし、それ以上に、ソフトウェアで体系化するのが本当に難しかったことすべてが、今ではLMで体系化するのが本当に簡単です。だから、従来は構築するのに何十年もかかったと思うソフトウェアとすべてのノブとダイヤルと要件を、エージェントにその多くをオフロードできるため、本番環境で稼働させることができるワークフローを構築できました。
だから、構築するのに本当に楽しい時期です。2つ目は本当に重要だと思いますし、創業者へのアドバイスかもしれませんが、フォワードデプロイエンジニアになってください。理想的にはPaceに来てください。しかし、本当に創業者になるための最高のトレーニンググラウンドだと思います。
顧客と多くの時間を過ごし、彼らの問題を見て、本番環境に移行するのを助けます。それが企業では本当に、構築するか販売するかのどちらかです。デプロイエンジニアには両方を行うべきです。だから、それが私の大きなアドバイスです。会社を始めることを考えているなら、問題に近づき、正しいことに取り組み、会社を構築するための正しいスキルセットを構築できます。
Retoolでは非常に幸運でした。CEOのDavidと、Paceで再び一緒に仕事をする幸運に恵まれているBrian Schrierの両方が、非常に親切に私に大きな賭けをしてくれました。Retoolの初期に、販売後のモーションをどう構築するか、多くの新製品をゼロから100にするかを考える際に。
それが今回会社を始める上で本当に私を準備させてくれたと思います。決して簡単ではありませんが、初めて会社を始めたときよりもはるかに実行可能に感じました。それには本当に感謝しています。他の人々にもその道を見つけ、何度も何度もあなたを支援してくれるような人々を見つけることを勧めます。本当に幸運だと感じています。
素晴らしいです。ホットテイクをいくつかやりましょうか。
やりましょう。
Sequoiaでのインターンから何がホットテイクでしたか。何を学びましたか。
Andrew ReedのConstellationへの愛以外に。
Patさん、これを覚えているかわかりませんが、2800オフィスの裏のパティオにいて、Sequoiaについて最も驚いたことは何かという同様の質問をされたと思います。
その時の私の答えが今でも私の答えです。Sequoiaは信じられないほどの成功の恩恵を受けている場所ですが、誰も過去の栄光に甘んじることはありません。私たちはSequoiaのニューヨークオフィスからインキュベートされる幸運に恵まれました。
エレベーターから出るたびに、スクリーンに表示されている「私たちは次の投資と同じくらい良いだけだ」というグラフィックがあります。それは素晴らしいです。その精神が大好きです。それがPaceでの私たちの文化にも浸透していると思います。毎四半期ゼロにリセットされます。新しい顧客ごとに、彼らを成功させる必要があります。
彼らは過去にあなたがこれを行ったことを気にしますが、本当に彼らを成功させる必要があります。だから、次の顧客と同じくらい良いだけです。
素晴らしい。素晴らしい。
会社2社目です。今回は何を違うようにしていますか。
今回本当に重要だったと思ういくつかの学びがあり、同じように行ったいくつかのことがあり、それらも素晴らしかったです。Retoolで学ぶ幸運に恵まれたことの1つは、Retoolの価値観の1つが「ビジネスとしてのRetool」だったことです。
基本的にRetoolは顧客に価値を提供し、収益を上げることに非常に焦点を当てていました。私たちは非常に似た視点を取っていると思います。会社を始めるときにできることはたくさんありますが、その多くは気を散らすものです。
ほとんどの場合、資金調達は気を散らすものです。ほとんどの場合、雇用主と協力したり、オフィスに座ったりするようなことも、多くのことが気を散らすようなものになる可能性があります。それらを実行させたいですが、顧客と協力するためにできるだけ多くの時間を費やしたいです。
だから、私の最大の学びの1つは、顧客と協力し、成功させ、本当に重要な指標、つまり収益成長、粗利益率、私たちが多くのことを考えるものを動かすことに集中することに、時間を費やしすぎることはできないということです。
もう1つの大きなことは、一緒に働く人々です。前の会社では、素晴らしい共同創業者に恵まれて非常に幸運でした。今回、Paceではソロ創業者として会社を始め、構築できたこの素晴らしいチームがいます。
興味深いことの1つです。これはホットテイクです。人々は実際にはソロ創業者を本当に好きではありませんし、投資として求める感情があると思います。会社の非常に初期段階、存在的段階では、それは完全に理にかなっていると思います。なぜなら、砂漠をさまよったり何かをして会社を成功させるのを助けてくれる共同創業者がいることは多くの意味があるからです。前の会社の共同創業者に本当に感謝しています。
しかし、どこに向かっているかを正確に把握し、すべてが実行リスクである場合、Paceではすべてが今実行リスクです。私たちが何をしているかは非常に明確で、実行するだけです。ソロ創業者として会社を始めることには多くの利点があり、構築できるチームがあります。
だから、私たちは非常に幸運でした。最初のエンジニアはRachelのセカンドエンジニアでGotです。2人目の採用は、Sequoiaポートフォリオにもいる、LoomでコーポレートエンジニアリングのヘッドだったLuisでした。
彼ら両方と、より広いチーム全体が、従来は共同創業者との会話だったかもしれない役割と能力の多くを引き受けますが、実際にはチームを巻き込みません。だから、私たちのチームの多くは価値観の形成に関与していました。
チームの多くは重要な市場開拓の採用に関与しています。チームの多くは、従来は共同創業者だけで行われていたかもしれない製品決定に関与しています。実際にははるかに強力なチームを雇い、より強力な文化を構築できると思います。
そして、確実に同じに保ったのは、Sequoiaと協力し、RyanやLaurenと協力することです。素晴らしかったですし、本当に感謝しています。素晴らしいことの1つは、ほぼ10年近くあなたを知っているパートナーと協力できることだと思います。
大学時代にBrianに会う幸運に恵まれました。これは私たちがどのように出会ったかについての面白い話ですが、Brianはメンタリングについて、素晴らしいメンター関係を構築する方法についての講演をしました。
彼のアドバイスは基本的に、価値を先導すれば、基本的に最初に与えて、そこからどうやって進むかを見つけられるというものでした。その時、彼はプリンストンのキャンパスに行って、起業家精神についてプリンストンの学長と話すという小さなイースターエッグを落としました。何を言うべきか知りたいと。
だから、面白いと思いました。おそらくそれを手伝えると思いました。だから、徹夜して、基本的に彼に20ページのレポートを送りました。プリンストンの起業家精神がどこであなたの助けを使えると思うかについてです。
それが、彼がそれ以来、私のキャリアのすべてのステップを見てきたものの多くになりました。Sequoiaから最初の会社を始め、Retoolに行き、私が彼から多くを学んだ多くの取締役会に行きました。この会社を始めるまでずっとです。
BrianやLaurenのような素晴らしいパートナーがいて、非常に強力な取締役会関係を持つことができ、共同創業者関係のように感じられ、一緒に塹壕にいるような感じは、私にとって非常にユニークだと思いますし、そのおかげでPaceははるかに強い会社になっていると思います。
番組にご参加いただきありがとうございます。Paceの背後にある完全なストーリーを聞くことができて素晴らしかったです。これは始まったばかりです。
お招きいただきありがとうございます。これは最高でした。
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