Google CloudのプレミアパートナーであるPromevoのCEO、Karthik Kripapuri氏が語る企業におけるAI導入の実態。GoogleのAI技術が過去2年で急速に進化し、企業での実用段階に入った現状を詳述する。特にGemini for WorkspaceやVertex AIを活用した250-300件に及ぶワークショップ実施を通じ、データインテグリティの課題、AIエージェントによる業務自動化、そして具体的なROI実現までの道筋を明らかにする。Gold Bondなど成功事例から、小規模スタートで明確なKPIを設定する実装戦略の重要性が浮き彫りになる。AIファースト企業という抽象的なスローガンではなく、財務クローズ処理やChromebook RMA自動化といった具体的ユースケースから始める現実的アプローチが、真のビジネス価値を生み出している。
企業が最先端AIモデルから価値を見出す方法
今日の企業は最先端のAIモデルからどのように価値を見出しているのでしょうか。この話題について、Promevo CEOのKarthik Kripapuri氏をお招きしてお話を伺います。本日の対談はPromevoの提供でお送りします。Karthikさん、お会いできて嬉しいです。番組へようこそ。
ありがとう、Alex。お招きいただき感謝します。
では、Promevoについて少しお聞かせください。御社はGoogleのAI技術と非常に密接に協力されていますが、ここ数カ月間、かなり良いポジションにあると言えると思います。
御社は彼らと極めて密接に仕事をされているので、誰よりもこれを注視している立場からの視点をお聞きしたいのですが、この数年間でGoogleから何を見てきましたか。そして、彼らは競合他社に対してリードを築いていると思いますか。
そうであることを願っていますよ、質問の後半部分については。なぜなら、私たちがやっているのはGoogleだけですからね。つまり、それが私たちの唯一の焦点なんです。そして、それには正当な理由があります。おそらく少し話を戻すべきでしょう。私たちがこれを見ている観点として、そして先日会社の年次キックオフを終えたばかりなのですが、私たちがこれをどう見ているかというと、市場におけるテクノロジーの位置づけとGoogleが行ってきたことについてです。2023年、2023年後半にChatGPTが世界中で大旋風を巻き起こしました。これは大きな新奇性でした。つまり、実際のものですよ、単なる新奇性ではなく、商業ユーザーとしてのエンドユーザーにとって新奇なものでした。
この技術を採用するという点でね。そしてGoogleは、おそらく最初は少し不意を突かれたかもしれません。しかし、この数年間で起きたピボットについて、私はGoogleのパートナーとしてこれ以上ないほど満足しています。クライアントと共にこれを推進する上で彼らから得られたサポート、そして技術スタック自体についてもです。オープンであるというアプローチ、技術自体がオープンで安全であること、そしてGemini Pro 3.0のようなモデルへの大胆なピボット、現在私たちがいるところですが、マルチモーダルな機会を提供してくれています。これは会社の経営者としての私自身にとっても、そして私たちのクライアントにとっても、非常に実りあるものでした。つまり、全体として、クライアントのためにAIのリスクを軽減すること、セキュリティやフルスタックを提供することが、私たちにとって大きな意味を持っているのです。
Googleモデルのビジネスへの実装
つまり説明すると、基本的にGoogleはこれらの新しいモデルを開発しますが、世界中のすべての企業がそれを実装する支援をすることはできません。そこで御社が行っているのは、Googleモデル内で専門知識を構築し、それからビジネス側での実装を支援するということですね。
まさにその通りです。昨年だけで、約18カ月前から、私たちはGoogleと提携して、特にGemini for Google Workspaceに関する多くの導入サービスを提供し始めました。この時点で約250から300のワークショップを実施しており、これはGoogleがクライアントに投資し、私たちが彼らにサービスを提供するという観点から見て、かなり驚異的なことです。そして、世界のあらゆるものと同様に、クライアントごとに異なる規模での導入を見ていますが、それには本当に正当な理由があります。しかし、私たちは導入が主流になりつつあることを見ており、その需要も日に日に高まっています。
ええ。Googleが最初は少し出遅れたことは分かっています。そして、理論的には物事が大きく改善されたことも皆が知っていると思います。しかし、あなたの視点から、この物事の具体性について話してください。私たちは理論的には良くなったと聞いていますが、現場で何を見てきましたか。モデルは複雑なクエリの処理が上手くなりました。ハルシネーション(幻覚)も減っています。この進歩について少し話してください。
進歩、大きな進歩についてですが、私が思うに、新奇性から、つまり「質問に答えて、基本的なことをやってくれ」というレベルから、現在私たちがいるところ、エージェントの登場により、エージェントの組立ラインができるようになったところへの移行だと感じています。モデルは非常に優れたものになりました。物事を識別するのに非常に優れています。ハルシネーションに関してはまだやるべき仕事がありますが、Googleはモデルのグラウンディング(根拠付け)と可視性の提供において非常に良い仕事をしています。だからこそ、私たちは彼らと提携することに非常に興奮しているのです。
見てください、まだやるべき仕事は残っています。そしてこれはGoogleだけのレースではありません。今日、モデルは次のOpenAIの発表を受ける地点にあります。前進と後退の飛躍が起きるでしょう。全体として、私たちが社内でよく言うことの一つは、これらの技術にとって今が最悪の状態であり、物事が進むにつれて良くなる一方だということです。これの多くは、組織がいまだにデータインテグリティに苦労しているという事実に根ざしていると私たちは感じています。それが根本的に主要な障壁となっているのです。モデルとエージェントが機能し、その場で完全な潜在能力に到達するために必要なもの、それが私たちの考えです。そして、そこに私たちがコンサルティングサービスで入り込み、クライアントにその支援を提供しているのです。
データインテグリティの課題
データインテグリティが整っていないというのはどういう意味で、それが企業を阻んでいる主なものなのでしょうか。
大きなことは、私はおそらく自分の年齢を明かしていますが、これは1990年代に起こったのと同じことです。デジタルトランスフォーメーションにおいて、私たちが目にする最大の障壁は、データが組織内で非常にサイロ化されていて、すぐに利用できる状態にないことです。そして、その組織内に存在するデータの単一の真実の源について、誰が適切な定義を持っているのかということです。組織としてそれが何であるかについて整合性を取ることができれば、モデルはより良いグラウンディングを行い、エージェントが行動できるレベルの洞察と分析を提供できるようになります。それが私たちのクライアントにより良い結果をもたらすのです。それが私たちが見ているものです。
社内でも、心はまだCOOである私は、それが最も大きなことだと感じています。なぜなら、私たちは可能な限り最も効率的な方法でそれに基づいて行動できるようにしたいからです。
もう一つ質問です。モデルの識別力が向上したとおっしゃいましたが、それはどういう意味ですか。より良い決定を下しているということですか。
利用可能な情報に基づいて、より良い決定を下しているということです。特にGoogleでは、モデルが非常に効率的になり、その中に透明性のレベルがあり、思考プロセスを見ることができるようになっています。何が起きているのか、決定が何であるかを内部で見ることができ、どの程度のハルシネーションを許容できるか、何を許容したくないかを調整できます。私はここでは非常に基本的な用語で話していますが、多くのことができます。データ主権は大きな問題です。決定の基にしたくないものの外に出たくないのです。
そして、ユーザーに与えられるコントロールのレベルが、少なくともGoogleモデルを非常に効果的にしています。少なくとも社内ではそれが見えていますし、クライアントもそう言っています。
AIバブル論争から実用段階へ
素晴らしい。興味深いのは、数カ月前にAIはバブルなのか、人工知能に企業価値はあるのかという議論がありましたが、今では会話全体が、どのソフトウェア企業が実際にこの瞬間を生き残るのかにシフトしています。これは私にとって、御社のような企業がAIモデルを取り、改善を利用し、それを実際のビジネス成果に変換する瞬間があったことを示していると思います。それは今起きています。モデルが良くなったとき、それが顧客との間でより多くのことをできる能力にどう変換されるのか、あなたの視点をお聞かせください。
私たちのCTOであるJohn Perrettと私は、このことについて多くの時間を考え、話し合っています。私たちが信じていることの一つは、AIプラットフォームというアイデアが近づいてきているということです。数年前にSatya(サティア・ナデラ)が語ったことを引用しますが、彼は組織に存在するデータの上に位置するCRMプラットフォームのようなプラットフォームについて話しました。それが私たちがAIプラットフォームについて語っていることです。それがその上に位置し、私たちの働き方が根本的に変わるということです。
私は誰かを怖がらせようとしているわけではありませんが、PowerPointがなくなるとは思いませんが、PowerPointへの人々の依存は以前よりも少なくなっているのを見ています。会社の経営者として、私たちが感じているのは、大量のAI技術ツールが存在することも、多くのプラットフォームが存在するIT拡散も望んでいないということです。私たちが望んでいるのは、組織内にすでに存在するデータを使って仕事を実行し、行動できる能力です。そして、それとどう対話し、それに基づいてどう決定を下すかということです。
私はそれが今私たちがいる場所だと感じています。時間枠は分かりませんが、いつかは自分が何をする必要があるかを尋ねるだけで、メールをチェックする必要もなく、CRMをチェックする必要もなく、財務システムをチェックする必要もない日が来ると感じています。組織内に存在するデータと対話できるようになるでしょう。
それで、AIモデルが良くなったことで、それがより多くのことをできるようにしたのですか、それとも正確にはモデルの改善が何に変換されたのですか。
ここで一つ言えることの例を挙げましょう。以前話したことですが、社内で人々に30%効果的になるよう求めています。私は「効率的」という言葉は決して使いません。なぜなら、効率性はあらゆる奇妙なことを意味し、人々は「ああ、自分の仕事はどうなるんだ」となるからです。そうではありません。アイデアは、もし30%の時間が戻ってきたら、例えば私たちの組織の財務チームを例に取りましょう。彼らは月初めの最初の週には有給休暇を取れないことを私たちは知っています。なぜなら、決算作業をしているからです。CFOや財務コントローラー、FP&Aチームにとって不可能なのです。
ですから、私たちが彼らに挑戦したのは、私たちが持っている独自の請求システムで作業している多くの退屈で単調なタスクをどのように自動化できるかということです。そうすれば、実際に有給休暇を取ることができます。それが、私たちが構築しているエージェントや、LookerやBigQueryの上に位置するものが、単調な作業を自動化し、人々の成長や会社の成長について語るとき、当然の休暇や休息に使うにせよ、キャリアへの投資など何か他のことに使うにせよ、時間を取り戻してくれるということです。それが、私たちが実現したい利益について内部的に組織に挑戦していることです。
それは機能していますか。
まあ、私たちは旅の途中です。始めたばかりです。この時点でいくつかのプロジェクトを立ち上げています。主に組織の人々のアイデアに焦点を当てており、トップダウンではありません。私が挙げた例の一つは決算プロセスについてです。どうやって退屈な作業を完了させるか。もう一つは、同僚の一人が、教育向けに多くのChromebookを販売しているのですが、その自動化のアイデアを持ち出しました。私たちはフルスタックのGoogleパートナーで、Chromebookが時々動かなくなることがあります。人々は聞きたくないでしょうが、テクノロジーが機能しないこともあるのです。
彼女は自分でGenAI認定を取得し、プロンプトを書いて自動化する方法を考え出しました。そして、私たちのプラクティスリーダーの一人と協力して、プロセスを自動化するエージェントを作成しました。これからそれをローンチするところです。アイデアは、週に8時間を取り戻せるかということです。それが全体のアイデアで、機能しています。
Googleモデルのカスタマイズ性と透明性
なるほど。それについてもっと質問があります。もう少しこの話を続けたいと思います。Googleが可能にしてくれることについて話しましょう。あなたが言ったもう一つのことで、私が注目したのは、Googleモデルを他では不可能な方法でチューニングできるということです。基本的にダイヤルがあって、「ハルシネーションは少なく、でも答えはより厳格に」とか、「ハルシネーションの可能性はあるが、より創造的な答え」といった調整ができるということだと推測します。そして、Googleは完全なブラックボックスではなく、グレーボックスかもしれないと聞いたことがあります。それについて少し話してください。それがどのように技術の実装をより良くできるようにしているのか。
Vertex AIと対話するとき、これはGoogleがどのように思考プロセスを私たちや他のユーザーに公開するかの中核にあるものですが、モデルをどれだけ広範囲にしたいか、どれだけ狭くグラウンディングに焦点を当てたいかを調整できます。私にとって、これらのモデルを使用するという全体のアイデアは、信頼の構築に基づいています。モデルが決定を下すために何を使用しているか。それは答えを提供するために基づいているものであり、私たちが理解しようとしているのは、透明性が高いほど、ユーザーにとってもモデルにとっても良いということです。モデルがあなたが誰で、どのように働いているか、そこで起きているすべてのことの文脈を理解するために。
それが私が言っている意味です。Googleがこの1年ほどで非常に良い仕事をしてきたことは、私たちが見ているものです。まず第一に、モデルに入力しているデータがグローバルにモデルをトレーニングするために使用されないようにすることです。これは最も重要なことです。私たちは独自のSaaSプラットフォームを開発していますので、私たちが行うコードチェックがニュースで見たようないくつかの大企業に起きたように公開されることを最も避けたいのです。Googleが提供している知的財産の補償は印象的で、CTOと対話するとき、Googleがモデルとより安全で確実な方法で対話する方法を提供していることにどれだけ感謝しているか、そして信頼レベルがどれだけ高まっているかについて話しています。
なぜGoogleなのか、オープンソースではないのかと聞いてもいいですか。
まず第一に、私にとっては、マネージドサービスというアイデアに戻ります。企業の99%は、私の考えでは、これをマネージドサービスとして消費する必要があるでしょう。そして、Googleの投資のフルスタックを見れば、インフラからモデル、他のモデルと対話する能力、Agent2Kのような開発への投資まで、これは皆に公開されています。エージェント間の統合、これらすべてにより、ほぼ両方の世界の最良のものが得られます。インフラを再発明し、必要のない支出をする必要がなく、仕事はすでに完了しています。
これをマネージドサービスプロバイダーであるGoogleから消費することで、すでに投資されている最新のLLMを入手できます。そして、それを消費したい方法でキャリブレーションできます。私にとっては、はい、独自のモデルを構築しているいくつかの特定のケースがあり、私たちには彼らにとって意味をなすクライアントが数人いますが、私たちが持っている他のクライアントの99%はおそらく、棚から取り出したものではありませんが、一般的に消費可能なものを使用することで問題ないでしょう。
ええ、最近Mistralのアーサー・メンチュを招きましたが、彼もAIは事実上マネージドサービスだと話していました。それは実装するのに集中的な技術であり、技術企業であればモデルを取って自分でカスタマイズできますが、ほとんどの企業にとって、それを消費する方法は、実装者やオプティマイザーである他の企業と協力し、あなたのユースケースのためにAIを構築してもらうことです。そこでROIが得られるのです。
私はそれに同意します。そして、個人的には、これは世界中のすべてのオペレーターが直面する購入対構築の決定の一つだと感じています。ええ。投資決定について社内で話すとき、私たちが話すのは、これは私たちが得意になりたいことかということです。そして、もし得意になりたいなら、考える方法は二つあります。実践者に私たちのために構築してもらうのか、それとも実験して自分たちで構築しようとするのか。市場投入までの時間や効果性までの時間、これらすべてがここで関わってきます。それは困難な決定です。
しかし、ほとんどの場合、これをより困難にしているのは、人々がおそらくこれは必要ないと言いたがることです。学び続け、投資し続け、育て続ける必要があります。それには多くのことが必要で、会社のミッションの核心的価値から遠ざかる可能性があると私には感じられます。
AI実装でROIを得る企業の特徴
企業はどこでROIを得るのか、あるいはいつROIを得るのか、対してROIを得られないのはどんな場合か教えてください。つまり、企業が全力でAIを実装しようとして、実際に投資に対するリターンを実現できる設定と、できない場合の違いは何でしょうか。ROIを得られていない人々の方が声が大きい傾向があると思います。おそらく、これが機能していると世界中に叫ぶのは競争上の不利になるかもしれませんので。この分岐点と、人々がそこから最も価値を得られる場所、あるいはそれを活用できる場合について話してください。
見てください、私たちは250のワークショップを実施したと言いましたが、導入について常に話しています。クライアントが最も成功しているベストケースは、小規模から始めるときです。達成したいことについて明確に定義されたKPIがあるときです。私が挙げた二つの例は具体的で、実際に小規模から始めると言っています。RMA自動化や財務決算業務のように。そこには自動化したいことについて多くのことを話せる要素があります。
そして、トップダウンで成功について賛同があることも重要です。ROIが機能する場合と機能しない場合について最も大きいことは、反対も真であり、ROIが見られないのは、海全体を沸騰させようとするときです。「ああ、私たちはAIファースト企業になる」というような。それが何を意味するのか分かりません。誰かがそう言うとき、取締役会や報道発表では素晴らしく聞こえるかもしれませんが、AIファーストが何を意味するのか分かりません。
ソフトウェア開発者でない限り、それは良いです。ソフトウェアの開発方法についてグラウンディングしたいということですが、アイデアはゆっくり始めること、非常に明確にすること、そして推進したい成果を理解すること、そして次のユースケースに拡大し、それについて体系的に進めることです。すべての変革作業と同様、これもその核心にあります。最後に言いたいことは、私たちがコンサルタントとしてそこにいる一方で、ビジネスを運営する人々がユースケースを明確に定義する上で鍵となることです。
テクノロジーがビジネスオペレーションにどう機能するかというテクノロジー部分を促進するのを私たちは手伝えますが、主要なステークホルダーが必要な結果を推進することに絶対的に関与していることが重要です。それが私たちの進め方であり、賛同が見られない場合は遠慮しようとしますが、クライアントに穏やかに推奨しようとします。しかし、正しい方法で行うクライアントは驚異的なリターンを見ています。
パイロットプログラムが本番環境に移行する実装の割合が上がっているのを見たことがありますか、あるいは以前はパイロットが本番に移行しなかったケースで、より多くのパイロットが本番に移行しているのを見たことがありますか。
ええ、いくつかの例を挙げられます。Gold Bondは、いくつかのプレスリリースがあると思いますが、彼らはGoogle WorkspaceとGemini for Google Workspaceから始めた企業の素晴らしい例です。70%の導入率を達成しました。これは組織全体で文化的に大規模な導入があったことを示す最初の重要な指標です。
それから、ウェブサイト上での製品の可視化を提供する次のユースケースに移りました。これにより販売の時間が増えます。そして、注文処理の多くを自動化する支援をしています。彼らは、それをどう始め、どう拡大するかを本当に理解した素晴らしい変革的な組織です。なぜなら、それが2026年により多く用意されていると私が言うものだからです。誰かがそれを何度も何度も再現できれば、そこでより多くの成果が見られるでしょう。
もう一つ、私たちの良いバロメーターは、パイロット後に大規模な関与が見られるときです。マネージャーや幹部組織に限定されていないとき、Gemini for Workspaceを使用している参加率と使用量の増加が見られるとき、文化的にそれが採用されていることが分かります。なぜなら、人々は退屈で単調なことを何度も何度もやりたくないからです。それが火をつけると、採用が推進され、イノベーションは最前線で始まり、そこで育成され促進されます。それが私たちの考え方です。もう少しユースケースを挙げられますが、それが私たちが展開を見たい良い見本です。
非常に興味深いですね。特にそのGold Bondの例におけるユースケースの範囲が。ワークスペース向けAI、注文最適化、製品の可視化。今日のモデルはあらゆる異なることに等しく優れているのでしょうか、それともモデルが最も得意なことと改善できる点について感覚がありますか。
今日のモデルについて、一般的な答えを提供するために少し視点を広げましょう。おそらくそれが具体的でしょう。どこかのプロダクトマネージャーを怒らせたくないので。しかし、モデルが今日非常に得意なことは、推論と文脈を理解することです。それには非常に優れています。改善できる点は、明らかに常にハルシネーションを制限したいということです。少し自己認識を持つようになることです。人と同じように、何かを知らない場合は答えを出す必要はなく、知らないと言えばいいのです。私たちが子供や会議の人々に言うことです。答えを提供しなければならないというアイデアは、おそらく少し最小化される必要があります。それが私の考えでは、一般的にモデルがより良くなる必要があるところだと思います。
「分からない」と言うのを見たことがありますか、それともまだですか。
文脈がずれているときは、それがより上手ですが、多くの場合、私の考えでは、つながる必要のない点をつなごうとすることがあります。
ええ、すべてを読んだことがある友人のようです。
そうです。
そして、常に答えを持っているように見えます。でも、実際には持っていないかもしれません。
まさに。ああ、あなたの気持ちが分かりますよ。それもその一例です。
ああ、そうです、分かりますよ。AIモデルさん。
社内でのAI実装実験
これに戻ると言いました。社内で何が起きているかについてもう少し話したいと思います。実際に会社のかなりの部分に、彼ら自身のエージェントを作成するタスクを与えました。そして、Mac miniで独自のものを構築し、それを世界に放つ人々が急増する瞬間に来ています。その進捗状況についてお聞かせください。
実際に私たちがしたことは、人々にエージェントを構築するようタスクを与えていません。
私たちが彼らに言ったのは、クライアントとコンサルティングを行うつもりなので、AIにグラウンディングされるということです。なぜなら、実際に示すことができるユースケースを示したいからです。クライアントのCFOが私たちのCFOと会って、彼らがどのように帳簿を締めるか、どう統合するか、財務チーム、クライアント成功チーム、すべての可視化を示したいのです。
私たちが本当に行っているのは、学習曲線を加速する方法の一つです。なぜなら、ほとんどの人にとって、これは新しいことであり、社内の同僚を含めて多くの人にとって新しいものだからです。数年前、私たちは毎年従業員フィードバックを実施していますが、人々は「ああ、すべての認定を取得させたいのですね、でも時間をください」と言っていました。そこで金曜日の午後は会議を入れず、学習ブロックを設けました。そして、私が非常に誇りに思っているのは、人々が実際にそれを活用し、この時点で会社のほとんどがGenAI認定を取得していることです。Googleのコースと認定です。
私たちが見てきたことは、人々に自分で構築する必要はないと求めました。私たちが望んでいるのは、このテクノロジーが今適用できると思うユースケースについて考えてもらうことです。実際に、オースティンで会社のイベントを行い、会社のほとんどがハッカソンに参加し、開発者やプラクティスリーダーと一緒に作業しました。持っているいくつかのユースケースに取り組み、今後数カ月を使ってこれを実装する予定です。クライアントに実装方法を伝えるのと同じようにです。
すべてのことと同様、優先順位付けの問題です。オースティンで三つのユースケースに取り組みましたが、その後ろには約20個あります。しかし、これについて最もクールなことは、この時点で非常に多くの機会がアンロックできることに気づいたことです。そして、人々は正しい方法でそれについて考えています。人々が日常的に何度も何度もやりたくないことをどう解決するかについてです。毎回Google スライドを作成したくありません。私たちともっと会話的な出発点を持てるようにしたいのです。
それが私たちが社内で行ったことの一つです。もう一つ言いたいのは、これはそれほど驚きではないかもしれませんが、私たちはソフトウェアプロバイダーでもあります。Google Workspaceの自動化と管理ソフトウェアを提供するGPanelを持っており、すべてのWorkspaceクライアント向けに提供しています。そして、生成AIを使用して、実際にロードマップを加速させ、ソフトウェア開発ライフサイクルプロセスにおけるコード開発を加速させています。これは昨年Q4に始まり、生産性の向上を見ています。これらは私たちが多く見ているものであり、運用面でも独自のソフトウェア開発でも、両方において非常に有用で生産的です。
AIがナレッジワーク経済にもたらす変化
素晴らしい。最後に一つ質問させてください。少し話しましたが、もう少し深く掘り下げるべきだと思います。
もちろん。
WorkspaceへのAI実装やこれらのさまざまなナレッジワークタスクへの実装について話してきました。AIがナレッジワーク経済をどう変えると思いますか。
それは非常に広範で興味深い質問ですね。影響について話すとき、もう少し詳しく説明してもらえますか。どういう意味ですか。
ええ、いいえ、明確にしてくれてありがとう。私たちの仕事の日がどう変わるか、職場がどう変わるかと疑問に思っています。より多くのAIをそこに含めていくにつれて。これに縛られることはありませんが、少し夢を見てください。
見てください、この会話を通じてずっとこれに触れてきたと思います。
ええ。
より少ないリソースでより多くをするということは、すぐには終わらないでしょう。つまり、私たちは成長し、採用していますが、一部の削減も見られます。すべてがAI関連だとは思いません。人に関連していると個人的には思いますが、それは別の会話です。
しかし、仕事のスペース内、仕事の日内でどう変わるかというと、これが私の考えです。具体的な例を挙げましょう。2026年の計画を開始するためにQ4にオフサイトを行いました。戦略的目標が何であるかは分かっており、十分な取締役会を経て、「さあ、これをOKRに変換しよう」という言葉遊びになります。実際にGeminiを使用してこれをフィードしました。
実際に2026年の計画にフィードし、部門別のOKRを、3年間の時間枠と2026年計画における全体的な戦略目標に整合させました。これを1時間で行いました。驚くべきことです。
それは信じられないことですね。それは具体的で、実際に取締役会にどうやってそれを行ったかを示しました。そのプロセスはかなりクールです。
ええ、とてもすごいことです。
興味深いのは、これを行うべきか、行うべきでないかと言っている組織があることです。そして、会社を率いてこれほど前進している誰かであるあなたは、実際には許可を待つ必要がなく、それは自由に違いありません。
ええ。私が小規模組織で働く理由の一つです。100%当社の一つの利点は、迅速に動けること、テクノロジーをより速く採用できることです。それが私たちが持っている利点であり、それを失いたくありません。これは私たちの世界で起きている非常に超越的なことです。私たち全員にとって、その一部であることは素晴らしいことです。怖いことでもありますが、それを活用し、組織として持っている経験、部族的知識を使ってこれを速く加速させることができることも非常にエキサイティングです。それが私たちの見方です。かなりエキサイティングです。私は変化が大好きなので。
この業界では変化好きでなければなりません。
私たちは成長エクイティに支援された会社で、それが彼らが私たちに支払っている理由です。これは素晴らしいです。
完全に。Promevoについてもっと知りたい場合、どこに行けばいいですか。
いくつかあります。ウェブサイトpromevo.comにアクセスできます。LinkedInでフォローしてください。多くのブログを提供しており、それから、宣伝をさせてください。Google Workspace向けの最高のISVプラットフォームの一つを持っています。Gpanel.ioという独自のウェブサイトがあり、そこには素晴らしいツール、ROIツールなどがあります。私たちの目標は、GeminiをGpanelに統合することです。これにより、Workspaceの管理を会話的に行えるようになります。
誰ももうスクリプトを書きたくありません。Gpanelがすでにやっていることで直接対話できるようにしたいのです。それから、私たちのサービスブログを探してください。チームがクライアントの経験から多くを提供しています。
良いですね。Karthik Kripapuriさん、番組に来ていただきありがとうございました。お会いできて良かったです。
ありがとう、Alex。感謝します。ええ。また話しましょう。
さて、皆さん、聞いて見ていただきありがとうございました。次回もここBig Technologyでお会いしましょう。
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