この動画では、HubSpotのAI責任者であるニコラス・ホランド氏が、AIの活用方法について詳しく解説している。単なる生産性向上ツールから実際に業務を代行するAIへの変化、エージェントと呼ばれる自律的なAIシステムの導入方法、そして企業がAIを段階的に取り入れるための具体的な4ステップフレームワークなど、実践的な内容が盛り込まれている。特に注目すべきは「ワーク・アズ・ア・サービス」という新概念と、マーケティングや営業における「スーパーコントリビューター」の台頭についての議論である。
AIとの出会いとHubSpotでの取り組み
ようこそNextWaveポッドキャストへ。私はマット・ウルフや。そして、AIが働き方をどう変えてるか注目してるんなら、今日のエピソードは絶対に気に入るはずや。
今日はHubSpotのAI責任者、ニコラス・ホランドと話をする機会を得た。彼はそこでほぼ10年間、イノベーションを推進してきたんや。この会話では、今まさに起こってる大きな変化について探っていく。AIが単純な生産性向上ツールから、実際にあなたの代わりに仕事をするものへと変わっていく変化についてや。
ニコラスが「ワーク・アズ・ア・サービス」と呼ぶ新しいフロンティア、セールスやマーケティングにおけるスーパーコントリビューターの台頭、そして単なるアシスタントではなく、エージェントが実際のビジネスで反復的なタスクを静かに引き継いでいることについて話し合うんや。
チームがAIを始めるための4ステップのフレームワーク、会議データの構造化があなたの最大の隠れた資産になる理由、そして近い将来エージェントマネージャーになることの意味について聞けるで。実用的で、先見性があって、洞察に満ちてる。絶対に気に入るはずや。それでは、ニコラス・ホランドと早速始めようか。
ニコラス、今日は番組に参加してくれてありがとう。君と一緒にAIについてオタク話ができるのが楽しみや。今日の調子はどうや？
うん、いいよ。呼んでくれてありがとう、マット。感謝してる。
ちょっとバックストーリーに入らせてもらいたいんやけど、あんまり深く掘り下げるつもりはないが、君はどうやってAIに入ったんや？AIとの関係は？そしてそれがどうやって今HubSpotでやってることに発展したんや？
そうやな。私はHubSpotに10年近くいて、AIは常に、ほら、HubSpotのような顧客プラットフォームがやらなあかんかったことなんやけど、実際は機械学習の側面が中心やった。単純に考えると、スコアリングみたいなもんや。リードスコアリングは常にその大きな部分やった。
OpenAIが3.0を出した時、マーケティング界でGen AIについてのうわさが流れ始めた。それで私たちもそれを見始めたんや。ChatGPTが出てきて、もちろん世界は一夜にして変わった。みんながそれを使って、話題にしてる。
そして、彼らがAIリーダーを探してる時点があって、3年が経過してた。私たちはマーケターにサービスを提供しようとしてて、AIを彼らの代わりに適用することで大きな価値を提供してた。
プロダクトリーダーが私のところに来て、「実際にAIで物を作る方法を知ってる人が必要だと思う。君にやってもらいたい」と言った。そして私は「ほら、私の専門分野は応用AIなんや。これをやるなら、私たちは応用AIの専門家になる」と言った。彼は「やろう」と言った。それで約10ヶ月前に引き継いだんや。
それ以来、私たちがどう適用するかについて本当に深く掘り下げ始めた方法なんや。私たちはモデル不可知論者や。マルチモデルアプローチを取って、すべてのモデルを使う。そしてそれを適用するんや。今や、AIがもう制限要因だとも思ってない。実際にケーキを焼く方法が問題なんや。
マーケティング分野でのAIの影響
おもしろいな。マーケティングについて言及したけど、実は私のバックグラウンドもデジタルマーケティングやったんや。でもAIがマーケターがすることの重要な部分になったから、マーケティングに関連するAIについて話し始めた。そして時間が経つにつれて、AIがどんどん人気になってきた。
それで「マーケティングとAIについて話すけど、AIについても話そう。この分野が大好きやから」と思った。でもマーケティングは、AIが本当に最も大きな影響を与えた分野やと感じるな。
めちゃくちゃ大きいで。それを受け入れてるマーケターにとって、マーケティングが再び楽しくなってるのが見える。マーケターが青い海を再び見つけ始めてるのが見えるんや。
時計を2年前に戻すと、それがマーケティングで一番大変やった部分や。すべてのマーケターにとって赤い海やった。すべてが解明されてた。すべての技術が基本的に知られてた。すべてのソフトウェアが同質化し始めてた。今はまた青い海や。創造性、戦術、そういったものすべてで激しいバリエーションが見えるんや。かなりクールやで。
そうやな。今まで見てきた本当にクールなマーケティングで「これは大規模なチームと何万ドルもかけて制作したんやろな」と思うようなものが、言葉を選ばずに言うと民主化されて、今では誰でもそういう本当にクールなマーケティングができるようになった。それが最初に私をこの世界に引き込んだものなんや。
スーパーコントリビューターの台頭
私たちが話してることやけど、マットが他の人と話してる時にどう見てるか分からんけど、新しい役割が生まれてる感じやな。他の会社がなんて呼んでるか知らんけど、私たちは「スーパーコントリビューター」って呼んでる。
この1週間だけでも、プロスペクティングチームを運営してるマーケターを見たんや。ちょっと考えてみてや。マーケターが今やプロスペクティングチームを運営してるんや。それは彼らがエージェントとさまざまなAIを使ってそれを成し遂げてるからなんや。だからマーケターが営業タイプの役割をしてるんや。
一緒に仕事してた営業の人がいるんやけど、彼は今や自分の製品マーケティング作業を全部自分でやってる。画像作成、動画制作、そういうことを全部やってるんや。
だから、これらの能力が出てきて、マーケターであることの意味、セールスパーソンであることの意味が本当に興味深い。このスーパーコントリビューターが台頭してて、実際には創造性がたくさんあって、これらのことを学ぶために少し努力を惜しまなかった場合、いくつかの新しいスーパーパワーを手に入れることができるんや。
そうやな。サム・アルトマンやアンソロピックのダリオ・アモデイのような人たちが、最初の1人10億ドル企業が今後数年以内に来ると思うとコメントしてるやろ？それは1人の人間が今やビルダー、マーケター、セールスパーソン、カスタマーサポート担当者になれるからなんや。利用可能なさまざまなAIツールやエージェントを使ってそれをすべてできるんや。だから、今はかなりエキサイティングな世界に入ってるで。
うん、クールになるやろな。
生産性向上から業務代行へのシフト
AIが生産性から実際にあなたのために多くの仕事をして、AIを使ってシステムを構築するシフトについて話したいんや。初期の頃のAI、ChatGPTが最初に出た時、その前にGPT-3にアクセスがあった時でも、メールを書くのを手伝ったり、コピーライティングを少し強化したりする生産性向上ツールとして素晴らしかった。
でも今は、より多くの人が実際にAIを使って全体的なビジネスシステムを構築してるように見える。その領域で何を見てきたか、この生産性からAIが実際にショーを運営するのを手伝うシフトをどう見てるか興味深いな。
私たちがそれについて話してることやけど、約1年前、最初に引き継ぎ始めた初期段階で、SaaSつまりSoftware as a Serviceから、私たちが最終的にはpeople chuckle when we said it internally because it can seem a little cheesy but like work as a serviceになると思われるもの、「ワーク・アズ・ア・サービス」への変化に気づき始めた。
ワーク・アズ・ア・サービスは、HubSpotが実際に人々のためにマーケティングをすべきか、人々のために営業をすべきかについても話し合ったことがあるで。そこまで行く可能性がある。
でも今考えてることは、それがクラウドやインターネット、モバイルといった過去のテクノロジーとAIとの主要な差別化要因やと思う。それらはすべて、基本的により速く進むことを可能にする技術やった。
だからヘンリー・フォードが「人々が求めるものを作ったとしたら、より速い馬を与えただろう」という古い言葉を聞いたことがあるやろ？私たちは実際にその社内討論をした。より速い馬を提供してるのか、それとも車を提供してるのかって。
AIが実際に作業をするようになったら、車の観点により近くなると思う。車と一緒に来たもの、新しいタイプの職業があった。ガソリンスタンドや道路といったインフラの変化があった。都市がより遠くに移動するという波及効果があった。
AIでも同じような影響が見られると思う。特にみんながエージェントの概念に恋してるような感じや。エージェントは作業の概念により近づくAIの一種で、基本的に作業の単位を行うもんなんや。
私たちが今気づいてることは、社内ではすべてをエージェントとしてグループ化してるということや。ChatGPTのようなアシスタントでも、彼らは以前「私たちはエージェントではなく、アシスタントです」と言うのに苦労してた。でもChatGPTがより強力になるにつれて、より多くの作業をするようになった。より多くのことを自律的に行う。それはエージェントなんや。人間とやり取りするエージェントなんや。
だから人間とやり取りするエージェントをアシスタントとして見てる。目標を与えると、それをやり遂げるエージェントが見えてる。これはタスクエージェントやワークエージェントのようなもんや。
それを見ると、人間として考える並行線を見つける必要がある。チーフオブスタッフや秘書がいたとしたら、彼らはあなたが何を必要としているかを言うのを待つ。最高の人たちの中には予想する人もいるけど、何かをお願いして、彼らがそれを実行する。
「この会議でメモを取ってもらえる？次の会議について教えてもらえる？これを予約してもらえる？」これらは今始まってる作業体系なんや。多くの人がAIアシスタントを使ってそういうタイプのことをしてる。
企業でのAI導入アプローチ
「AI にどうアプローチすべきか」と企業から絶えず聞かれる時の私たちの観点の一部やけど、最初に言うことの一つは「すべての従業員にアシスタントを与える」ことや。私たちには営業、マーケティング、サービスといった市場開拓の役割にとても良いものがある。ChatGPTで動いてて、HubSpotのすべてのコンテキストを持ってる。
でもアシスタントを与えて、基本的に自分自身を助けるためにそれを使い始める方法を教えるんや。
でも次に移るのがエージェントや。私たちの顧客の多くは「エージェントって何？どうやって取り組めばいい？」といまだに考えてる。だから私たちには箱から出してすぐ使えるエージェントがあって、基本的には手間がかからない。15分以内で大きな作業体系を手に入れられるんや。
ティア1サポート、サービスだけでなく、マーケティングの問い合わせのティア1サポート、営業の問い合わせのティア1サポート。それが私たちが構築するエージェントの一つや。
そこから、一度それをやり始めると、人々はそれがどう機能するかのアイデアを得始める。そして自分たち独自の特別なビスポークエージェントを構築し始めるんや。
「アカウント引き継ぎエージェント」というものを構築したかった顧客がいた。一番簡単な考え方は、営業担当者がうまくできない小さな面倒な作業体系があったということや。
私が営業担当で、マット、君がサービス担当や。君は私が売ったものを提供することになる。多くの組織で起こることは、私が「マット、新しいアカウントを売ったところや。よろしく頼む」と言う。君は「何を売ったんや？何を約束したんや？詳細を教えてもらえる？」と言う。彼らは「うん、渡すよ」と言う。
または「CRMをチェックしてもらえる？」と言って、君はすべての電話やそういったものをパッチワークしようとする。だから、私たちのクライアントの一人が「アカウント引き継ぎエージェントは作れる？」と言った。素晴らしいアイデアや。
それはすべてのエンゲージメントを精査する。何をしようとしてるかを理解する。そしてアカウント引き継ぎをまとめる。そしてディールがクローズされると、引き継ぎをするんや。アンビエントエージェントのようなもんや。
アカウント引き継ぎ担当者がいなくても、その作業体系を説明するのは通常の人には難しい。でも本当に必要やった。
最終的に、私たちが雇用の崩壊を見てない理由やと思う。「AIが〜するだろう」と人々は言うけど、それはそのビジネスをとても良くするだけや。それはサービス担当者がセールスパーソンを嫌わなくなる。システムがこの作業体系をするようになる。そしてそれはその会社全体にとって純増になるんや。
エージェントの定義についての議論
エージェントについてちょっと戻りたいんやけど、エージェントをどう定義するかについては議論があるのを知ってる。実際にXで、エージェントをどう定義するかについて本当に熱くなる人々を見た。それは理由があって、エージェントをどう定義するか、エージェントとアシスタントの違いについて人々が議論してるんや。HubSpotがエージェントをどう定義してるか、エージェントとアシスタントの違いは何か興味深いな。
うわあ、社内でも熱くなるで。これをナビゲートする方法の一つとして学んだことやけど、柔軟でない思考はこのAIフェーズの間、人々にとって本当に害になる。柔軟な思考は本当に恩恵になると思う。だから「エージェントか、エージェントでないか」ではない。この自律性の領域でのスペクトラムのようなもんや。
アシスタントでは、その用語を人間とのやり取りモードを表すのに使う。その主な仕事は人間とやり取りすることや。これらのタスクエージェントについて話す時、その仕事はタスクをこなすことや。
社内で話してるもう一つは、会社外部の第三者と働くのが仕事のカスタマーエージェントのようなもんや。それらにはそれぞれ異なるエンゲージメントのルールがある。それらはすべて異なる自律性の領域にある。
でも一般的に、私の頭の中で組み立てることができた最も簡単な方法は、それがある程度の自律性を持つことができるという事実、エージェンシーが実際にここから来るということや。それがある程度のエージェンシーを持って仕事を始めることができるという事実が、基本的にエージェントであることのスペクトラムで始まる時なんや。
私たちが社内で持つ議論は、誰かの心を吹き飛ばしたくないけど、ChatGPT、Claude、Anthropicに行って「ブログ投稿を作って」と言うとしたら、「それはエージェントではない、単なるプロンプトだ」と言って丘の上で死ぬ人がたくさんいるやろう。
「わかった、じゃあちょっと考えてみて」と言う。「ブリーズだけができることやけど、ブリーズにブログ投稿を作ってと言って、最初のものと同じことをするけど、すべてのブランドガイドラインをコンテキストとして認識してる場合、それはエージェントか？」
まだ「いや、それはエージェントじゃない」と言って丘の上で死ぬ人がいる。でも初めて「考えてみて。今やブランドに合ったコンテンツを作ってる」と言う。それはスタッフメンバーの一人にやってもらうのでも難しいことやろ？
でも「ブリーズ、ブランドに合ったブログ投稿を作って、そのために画像も生成して」と言う場合に入ると。これがChatGPTがその定義でより柔軟になってきた理由やと思う。今や画像をやって、文章をやって、ブランド適用をして、それに関連する画像をやってる。それは以前はコピーライター、メディアや画像、レイアウト担当者、そしてもちろんブランドに合わせる編集者という3つの仕事やった。
これが難しい理由は、どの時点でエージェントになるからなんや。だからいくつかのキャンプがある。一つは、自分で何かの作業をしてる場合。それはプロンプトまでずっと戻る。プロンプトがよりよいモデルになるにつれて、それは機能するやろう。
一部は基本的に、効果的に目標を持ち、自分でツール選択ができ、コンテキストを持つ場合にエージェントやという道を行く。それが今の社内のエージェントリーダーのアプローチや。複数のツールが利用可能で、それらができなければならない。
今、人々がそれについて熱くなる理由は、床が上がってるからやと思う。モデルがどんどん良くなってる。ChatGBT-5が出る時は分からんけど、今やただのスーパーオムニモデルになるという噂がある。ただ一つになる。推論モデルを選ばない。ライティングモデルを選ばない。画像モデルを選ばない。ただそれだけになる。
だからそのモデルは本質的により エージェント的になるやろう。そして時間が経つにつれて、選択できるツールをどんどん多く与えるようになる。とにかく、それはこの分野の誰にとっても難しい質問やけど、そのスペクトラムに沿った柔軟な思考なんや。
エージェント管理の未来
そうやな。AGIの概念に非常に似てるやろ？すでにAGIに達してるか？もしそうなら、分かるか？もしそうなら、ゴールポストが動くか？閾値によるやろうな。他の人より賢い人がいる。それらの基準に基づけば、すでにAGIを得てる可能性がある。
うん、そうやな。エージェントに関しては、頻繁に聞く定義は、複数のタスクを通じて作業する必要があるけど、自分の作業をダブルチェックする能力も持つべきやということや。
だから、間違いをしたことに気づいたら、間違いをしたことを実感して、戻ってダブルチェックできるべきや。本当に興味深いことの一つは、o3やo3 Proのようなモデル、ChatGPTのモデルのいくつかを、たった一つのプロンプトで今すぐエージェントのように動作させることができることや。
昨日、この問題に対する5つの解決策を思いつき、それらすべてを分析し、思いついた5つの解決策から最良の結果を選ぶように言うプロンプトを与えてた。それは本当にあらゆる道筋を考え抜いて、最良の道筋を決定してる。
この問題を解決して、解決したら書いたことをすべて見直せ。論理的誤謬を見つけて、見つけた論理的誤謬を修正するために書いたものを書き直せ、というようなことも言える。
絶対にそうや。その一つのプロンプトが、自分の作業をダブルチェックして、そのダブルチェックを修正してるから、あなたのためにエージェントのように動作してる。だから君が言ったように、ただの広いスペクトラムや。o3がやることで、解決策に到達するのに役立つツールを選んで使うことは、すでにかなりエージェント的やと言う人もいるやろうな。
そうや。そしてそれがモデルレイヤーで、人々が知らないのは、一つのチャットスレッドで推論の質問をするかもしれないし、LLMにすでにある知識の基本的な知識検索質問、速い答え、画像をするように頼むかもしれない。それらをオムニモデルと呼ぶ理由で、それが私の意見では、すでにエージェント的な道をかなり進んでるからや。
だから今はエージェントが何かを巡って議論するのに時間を費やすのが少なくなって、君のポイントのように、それができる作業にもっと魅力を感じてる。
私たちのAIにとって、まだ初期段階やけど、アシスタント、ブリーズアシスタントの使命は、あなたの秘書、チーフオブスタッフのようになることや。それだけや。だからそれだけに集中してる。
あなたが誰か、記憶やすべてのことを知ってる。基本的にあなたの役割を知ってるけど、カレンダーを理解するのにも本当に一生懸命取り組んでる。あなたに割り当てられたタスクを理解するのにも本当に一生懸命取り組んでる。だから私にとって、仕事に取り掛かる時は、それがある。
そして先ほど話したエージェント、アカウント引き継ぎや営業プロスペクティングエージェントについて、それは特に得意とする作業体系がある何かや。
それが私たちがやってることや。だから私たちはそれらの作業体系、ユースケースを徹底的に見つけて、エージェントでそれらを仕上げようとしてる。そして次に来ると思うのは、みんながエージェントで過負荷になるということや。それが私の次の理論や。
100のエージェントがあなたのために働くのはクールに聞こえるけど、10億ドルの1人会社やけど、一方で100のエージェントを管理するのはどんな感じか？誰も知らない。
それは興味深いやろうな。私は指揮者のアナロジーが好きや。シンフォニーがあって、フルート奏者がいて、バイオリニストがいて、そして全体を指揮する指揮者がいる。
ほとんどの人がその指揮者になって、さまざまな楽器を指揮する役割にゆっくり移行してる感じや。異なる楽器は何をすべきかを知ってて、それをするんや。
そうや。AIの未来について本当に興奮することは、AIがもう少しプロアクティブになる時や。今、AIを避けてる人がたくさんいる。AIを使いたくない、どのように訓練されたかの倫理、そしてあらゆる理由があるやろう。
でもAIがメール、カレンダーを見て、よりプロアクティブになり始めて、ある日携帯に「ニコラスがあなたとの電話をスケジュールしようとしてる。カレンダーにこの日が空いてるのが見える。彼に返信してその時間で予約することを望む？」というメッセージが来るようになったら、世界は賛成するやろう。文字通りポケットに個人秘書がいる感じや。
私たちは近い。人々が思ってるより近い。だから私たちはプリミティブや低レベルのものについて多くの時間を考えて過ごしてる。アンビエントエージェントと呼ばれるものの概念が出てきた。それらはプロアクティブや。君が言ったように、その概念は常にすべてのシグナルを聞いて、何をすべきかを知ってるということや。
だから私たちはHubSpotで、プラットフォーム全体に組み込まれたかなり堅牢な自動化プラットフォームを持ってる。だからHubSpotでやることはすべて統一されたコードベースのようなもんや。私たちがやることはすべて、私たちのすべてのプロダクトラインに翻訳される。だから、すべてに触れる自動化レイヤーがある。
エージェントを構築してる時、最初は目標を与えることから始めた。マスタープロンプトのようなもんを考えてくれ。そして人々はたくさんのデータとコンテキストを与えたがった。だからこれは大量の情報をどう供給するかということやった。そしてツール選択を求めた。メールできるか、ウェブ検索できるか、それができるかと。だからそれをすべてやった。それは本当によく機能してた。
でも人々は「これをどうやって実行するんや？」と言った。「どういう意味や？」と聞くと「ここにある。実行をクリックして」と言うと、彼らは「エージェントページに行って必要な時に毎回実行をクリックなんかしないで。これは仕事をすることになってて、この瞬間にそれをすべきや」と言った。
これは私たちにとって本当に良い気づきやった。「神よ、考えてみて。これは仕事をするけど、私たち全員にはシグナルがある。この瞬間にそれをせよ」と。
だから基本的に自動化プラットフォームをエージェントビルダーに引き込んだ。例えば、アカウント研究に戻ると、フォームが最初に記入された時にアカウント研究をすることができる。アカウント引き継ぎは、次回それが販売済みとマークされた時にアカウント引き継ぎをすることができる。そして私たちが聞く他のイベントがある。だからオブジェクトが状態を変更するだけでなく、イベントのようなもんや。
だから実際に、人がこのページを訪問した時と言うことができて、顧客が訪問した時に私たちは知ってる。だからマットがこのページを訪問する時はいつでも、実際に「マット、元気やった？しばらく話してへんな」というメールを書くような一連の流れを始動することができるんや。
だからそれらのアンビエントエージェントは今ここにある。これらがどれだけ良いかは、AIについてよりも、今料理を作ってるシェフが誰かについてますます少なくなるやろう。
実用的なAI活用事例
少し実世界のユースケースについて話したいんやけど、明らかにHubSpotは中小企業の非常に大きなオーディエンスを持ってるから、主にそれがこのポッドキャストを聞いてる人たちやと思う。
今現在、他のAIツールやHubSpotの内部ツールを使って、AIを使ってビジネスを助けるために、ビジネスオーナーができる実世界のユースケースは何や？今の最高のアドバイスは何や？
まず最初に、これをやる前に、リーダーシップが決断を下す必要があると思う。多くの会社で見つけるのは、スタッフに前向きな思想家、革新者がいて、これで手を出したり遊んだりしてるけど、リーダーシップがこの種の仕事の未来を受け入れる決断をするまで、会社が前進するのは非常に難しいということや。だからそれが最初や。これはトップダウンの賛同があるべきやと思う。
それをしたら、最初のステップは、すべての従業員がアシスタントを必要とすることや。Googleアカウントに付属してるならGeminiでもいい。ChatGPTでもいいし、Claudeも良い。そしてもちろんHubSpotを持ってる人にはブリーズがある。ブリーズはChatGPTで動いてて、すべてのコンタクトがついてる。
でもみんながそのアシスタントを必要として、その点から彼らはそれらのアシスタントとやり取りする方法を学び始めるべきや。だからそれは通常のプロンプトや。天気は？バミューダ旅行を計画するのを手伝って。このマーケティングアイデアについてブレインストームを手伝って。この顧客に連絡しようとしてる。こういう異議がある。どう対処する？思考パートナーのような感じや。
それをしたら、次に会社に奨励することは少し奇妙やけど、すべての非構造化データを中央システムに入れることや。FathomやFirefly、HubSpotにはノートテイカーがある。すべての会議、そういうものすべてを記録して、アシスタントがアクセスできるシステムに、将来のエージェントがアクセスできるシステムに入れるんや。
これは本当に重要や。なぜなら、会社の知識の80%は電話や会議に閉じ込められてるからや。
だから今、すべての従業員がアシスタントを持ち、データが非構造化で統一されてる。そしてそれが、エージェントを雇ったり選んだりし始めるべき最初の時や。最初は箱から出してすぐのものから始めるべきやと思う。
最も汎用的になると思うもの、90年代後半にウェブサイトが出てきた時のような感じで、最初にウェブサイトを持つのは奇妙やったけど、最終的にウェブサイトを持ってないのが奇妙になった。
今はその初期段階のような感じやと思う。奇妙さは過ぎたけど、人々がフロントラインサポートを担当するエージェントを持ち始めてる。それは眠らないからや。役に立つ。電話であなたを急がせようとしない。
そして営業リードにしようとしない。ティア1サポートを持つ時のすべての逆インセンティブや。でもHubSpotのようなカスタマーエージェントを雇うのは、ウェブサイトを指すだけや。ナレッジベースがあるなら、それを指す。与えたいファイルがあるなら、それをする。それだけや。
文字通りその3つ。いくつかのファイルをアップロード、ウェブサイトを指す、ナレッジベースを指す。そして大体55%以上の解決ができるのが見えてる。それは従業員が他のこと、エスカレーション、そういったことに取り組む時間を大幅に節約する。
そしてまだ引き継ぎのようなものもある。引き継ぎはある。だから「満足してない。エスカレートして」と言うなら、それをするやろう。基本的に他にできることは、営業担当者と話したくて営業にルーティングしたい場合を見つけ始めることや。
急かされることなく、製品や価格、パッケージについて非常にインフォーマルな会話ができる。そしてもちろん準備ができたら、それをすることができる。だからそれが最初に推奨するエージェントや。
その後、私がAIフルエンシーと呼んでるものに人々を連れて行くことを推奨する。これはさまざまな方向に行くけど、月に1日のように時間を割いて、このことで遊び回らせる。HubSpotが提供する教育的なものがある。彼らを連れて行くのを手伝うと、1年で振り返ると、人々は流暢になってる。全員がアシスタントを持ってる。
1つ以上のエージェントがあなたのために働いてて、日々使うソフトウェアにHubSpotのような100以上のAI機能が組み込まれてる場合、それをクリックするのを怖がらない。多くの人々がAI機能がこれらのソフトウェアツールに入ってきて、多くの人が「分からない。何をするか分からない。いくらかかるか分からない。忙しい」と言うのに気づいた。
だからそれがAIリーダーのような感じやと思う。データゲームがしっかりしてて、従業員がしっかりしてて、エージェントが働いてる。それだけやと思う。
会議記録と記憶の外部化
いいな。君が言ったことの一つで、私にとってゲームチェンジャーやったのは、会議の多くを記録し始めたことや。
実際にChatGPTデスクトップアプリを持ってるなら、今は録音ボタンもあって、会議全体を録音して、最後に要約、やるべき項目を教えてくれる。だからChatGPTの小さな録音ボタンを押すだけで、手書きのメモは取らない。会話に非常に集中し、関与してる。
会議が終わったら、「何をすると言った？彼らが私にする必要があると言ったのは何？彼らが私にしてくれることは何？」と聞くんや。
そしてそれらのスレッド、多くの人が、また、これは私たちがこのゲームにかなり新しいからやけど、ChatGPTのそれらのスレッドは、ブリーズで学んだのと同じや。その瞬間だけではない。人々は今それとチャットしてるけど、君と私が営業エンゲージメントにいるとしよう。話してる。その録音をして、私が冷たくなったとしよう。よくあることや。2、3週間話さなくて、「また一緒に話せる？」と言う。君は「何の話をしたっけ？」となる。
その会話に戻って質問することができる。これはGranolaのようなツールで、見たことなかったら、これまで持ったことのない新しい筋肉や。ただのトランスクリプトじゃない。構造化されたフォローアップやタスクアウトでさえない。「マットはこれについて何て言った？それについてどう感じた？」というようなことができる。それはクレイジーや。
ワイルドや。15、20年前を考えてみて。みんながみんなの電話番号を知ってた。隣人の電話番号、両親の電話番号、親友全員の電話番号を覚えてた。今日、母の電話番号も知らない。何かも言えない。すべて携帯に保存されてる。それを覚える必要がない。
脳のその部分を少し外部委託した。人々がすべての会話を外部委託すべきやと言ってるわけじゃないけど、これまでに持ったすべての会話を覚える能力を持つのと同じような感じや。すべての電話番号、すべてのコンタクト、学んだすべてのコネクションのためのストレージを持つ能力と同じように。
現実世界でもできる。LimitlessペンダントやAmazonに買収されたBeeのようなものがあって、現実世界を歩き回ってすべての会話を記録し続けることもできる。だから記憶を外部委託するのは本当に興味深い世界や。
記憶をあまりにも多く外部委託することに懸念はあるけど、会話に非常に関与することは重要やと思う。でも2ヶ月前に彼と会話した。また何について話したっけ？と言って、2ヶ月後に飛び込んで「話した日の後に行く予定やった誕生日パーティーはどうやった？」と言えるのは本当にクールや。以前は持ってなかったスーパーパワーを今持ってるんや。
おもしろいことに、2ヶ月後に誕生日パーティーについて私に聞いたとしたら、今日の世界で、私がAIに超詳しくなかったら、私は驚くやろう。「すごい。彼は覚えてた。なんて思いやりがあって、信じられない人や」と。私たちの生涯で、若い子たちはそうじゃないかもしれんけど、私たちの生涯では、本当にそんなに思いやりがある人たちがいた。
今、それを言ったら、多分何かを持ってたことを知るやろう。でもおもしろいのは、私は気にしないということや。それについて聞いてくれたこと自体が意味がある。私たちは話す。少し関係を築く。そして誕生日を覚えてるような特別な人だけが以前はいたのに、今は私たち全員が持ってるものになってるということに戻る。
だから今、君と私はその瞬間を持つことができる。それがあなたのスーパーパワーじゃなくても、そういうものを覚えることが。だから、人間性の閾値、バーが良い方向に上がると思うことがたくさんある。それはかなりエキサイティングやと思う。
コンテキストエンジニアリング
録音する前に君が言ったことがある。コンテキストエンジニアリングについて言及してて、認めるのは嫌やけど、それを聞いたのは初めてやった。それが何を意味するか説明してもらえる？コンテキストエンジニアリングとは何や？
AI業界にいる私たちや、多分君もそうやと思うけど、AIの旅は、プロンプトについて学んで、人間の言語が情報を伝達する大きな能力を持ってることを学ぶことや。
だからみんながプロンプトエンジニアリングについて本当に学んでた。そしていくつかのプロンプトスタイルが出てきた。CRAFTと呼ばれるプロンプト構造についての素晴らしいYouTube動画がある。Cはコンテキスト。Rは役割。Aは行動の種類。Fは欲しいフォーマット。Tはトーン。
Aは行動のスコアまたはオーディエンスでもある。とにかく、プロンプトのマスターになるために、そのすべてを埋める必要があった。でも起こったことは、本当に良いAI結果を得るために、適切な量のコンテキストを与えるのにかなりの作業が必要やということや。
だから自然に自分たちで巨大PDFファイルを持つ顧客の一群を見始めた。巨大PDFファイルはマット・ウルフについて、彼のポッドキャストについて、彼が気にかけることについてやった。この巨大PDFファイルがあって、そしてすべてのAIやり取りにそれを持ち込んで、「アイデアを探してる。スクリプトを探してる。これを探してて、ここにすべてのコンテキストがある」と言う。
物事が荒れ始めたのは、これらのAIのことすべてに持ち込むコンテキストに大きなばらつきがあることや。だからこのコンテキストエンジニアリングの世界で今多くの努力がある。優秀なものを作りたいなら、君のために選ぼう。HubSpotについてのポッドキャストを作ろうとしてるとしよう。
HubSpotについて多くのコンテンツを作ることができる。今のコンテンツの多く、適切なコンテキストを与えなかったら、優れたプロンプティングをしても、ただそれはあなたじゃない。あなたのように聞こえない。あなたの歴史を知らない。以前のゲストに関してやってきたすべてのことを理解してない。
だからコンテキストがデータの上のレイヤーやということを見始めた。みんながデータがこの堀やと思ってた。データはどんどん取得しやすくなってる。特に顧客が自分のデータを所有したがってるので、データを堀として扱うのは非常に難しい。でもコンテキストは、基本的にそのデータから信号を引き出す方法や。
最初のコンテキスティングに最初につまずいた方法は、HubSpotを使ってる会社が「売ってる製品について毎回言い続けたくない」と言い続けたことや。競合他社が誰かについて毎回言い続けたくない。「理想的な顧客プロファイルは誰か？」のようなことを毎回言い続けたくない。
これらはすべて、ビジネスが新入社員に知ってもらいたい合理的なことや。これが私たちがすることや。これが私たちがそれをする相手や。これが私たちがユニークな理由や。これが私たちが売る相手や。だから「うわあ」となった。
だから人々は今や、その巨大PDFファイルと常にコピーペーストやアップロードをしなければならなかった。そして「なぜそのコンテキストをすべて作って、彼らができるレイヤーを始めないのか？」と思った。だから最初にブランドコンテキストのようなものに出会った。
それから人々は「私について多く知りたい。私はニコラス。SVPN製品や。AIを担当してる。これらの人が私に報告する。これらが同僚や。これが私のすることや。私についての記憶」と言った。だからユーザーコンテキストモデルを構築した。
そして今、マットに売りたい。マットは見込み客や。だから彼のLinkedInページを見て、彼のブログを検索して、Redditで彼を見つける。それでマットについて全体的なコンタクトプロファイルを構築する。それがバイヤーコンテキストや。そうやってどんどん続く。
だからこれらの巨大巨大PDFを運ぶよりも、実際にこれらすべてのコンテキストの方が良いことを見つけ始めた。そしてそれらをテーブルに持ち込む。だからOpenAIやAnthropicを含めて、AI解決策に取り組んでる人なら誰でも、今年はコンテキストとメモリがすべてになると思う。
すべてのエージェンシー、すべてのエージェント、そういったもののようなものを最終的にずっと良くするから、人々がそれに夢中になると思う。
全く同意する。これまで出てきてる新しいモデルについて最もエキサイティングなことは、このベンチマークで99.1%の代わりに99.3%を取ったということじゃない。すごいじゃない？のようなベンチマークの飛躍。それらは印象的やよ。間違いない。それをやったのはクールやけど、それをいつも使ってる現実世界の消費者から見ると、トークン数の増加を見るのが好きや。
Geminiが今100万トークン使えて、すぐに200万トークンが利用可能になると言われてるのが好きや。それが本当にエキサイティングや。なぜなら、さらにさらに多くのコンテキストを本当に組み込む機会が得られるからや。
録音前に君が言ったことの一つで、何が防御可能かということや。君が言ったように、データの多くは防御可能じゃない。今やほとんど誰でもデータを取得できる。でも使ってるモデルに組み込むコンテキストは、最近ずっと防御可能やと思う。
私にとって、YouTubeチャンネルがあって、多くの広告統合をしてる。何ヶ月も何ヶ月もかけて、統合がどう聞こえて欲しいか、どう言葉にして欲しいか、構造、打ちたいビート、90秒以内にどう収めるかの正確な方法を調整した。何ヶ月もかけて、それらの統合がどうあるべきかを正確に訓練した。
今では、スポンサーが広告ブリーフをくれて「これについて話して欲しい」と言うポイントに達した。私は文字通りそのブリーフをコピーペーストして、事前に構築した、これにはChatGBTプロジェクトを使ってるけど、そのプロジェクトに投げ込むと、99%の時間でほとんど微調整する必要がない完璧な統合を吐き出す。そして誰も時間をかけて構築した特定のコンテキストにアクセスできない。
今変更を求められたら、「冷たい死んだ手からそれを奪え」という感じやろう。時間が経つにつれて、特定のアウトロをするかもしれんし、これの要約であるクイックヒットをいくつか持つかもしれん。3つか4つか5つのこのタイプの、サブアシスタントやカスタムアシスタントのようなものを構築するやろう。
欲しいコンテキストを持って、それは本当に好循環になる。使えば使うほど、コンテキストを得て、さらに調整して、切り替えるのが非常に非常に難しくなる。それがベンダーにとって素晴らしく、切り替えるのが非常に非常に難しい理由や。
会社を始めたことがあるなら、構築するものは人々に切り替えてもらうために10倍良くなければならないということを聞いたことがあるやろう。
でも今のAIの世界では、多くの人が最新で最新のものなしに切り替えてる。それらを交換して、「非常に簡単に来て簡単に行く」という感じや。でも人々がそのコンテキストエンジニアリングをどんどん下げるにつれて、そのバーが5倍、10倍に上がってる。そしてそれをあなたがよく知ってる世界があって、切り替えてもらうのに10倍良いより難しいかもしれん。
ソフトウェア開発の民主化
今の世界について本当に興味深いもう一つのことは、ソフトウェアでさえ、今や誰でもビジネスに必要な小さなツールを作ることができるポイントに達してることや。毎日やってる、反復的な、なぜこれをし続けるんや？というビジネスでの小さなボトルネックがある場合、文字通りこれらのツールの一つに行って、小さなスクリプトを生成してもらって、それを私のプレートから取り除くことができる。
ソフトウェアや小さなアプリを書くことでさえ、もうそんなに防御可能じゃないと感じる。過去のビデオでやったことやけど、できるかどうか見るためにSpotifyクローンを作った。私が自分の生活で使うこれらのツールのいくつか、Feedleyクローンを作った。
今ではソフトウェアを持つことでさえ、そんなに防御可能だと感じない。
それについて論争的な見解がある。一部の人にとっては防御可能でないのは正しいと思う。でも、これは反対方向の興味深い見解や。君と私と他の人も絵の具、筆、キャンバスを買うのに同じアクセスがあるけど、君が描くもの、私が描くもの、マスター画家が描くものは大きく異なる。
だからこの全体で味覚は考慮されてないという部分にも少し気を配ってる。
AIの世界で起こってる君が言ったことに結びついた他の魅力的なことがある。小さな問題があって、そこに解決策がない。これが人間性のバーが良くなると話す時や。君がそれを解決して、すごくて、害もファウルもない。
他にも、そこにツールがあって、競争があまりなくて、得られる価値に対して価格が高すぎるかもしれない。これは何かを構築したくなる一つやろう。それはその種のもののための魅力的な世界になるやろう。
とても簡単で、代替案を探さずに構築する世界もある。そして人々が今構築するツールを愛してるのを見てる。IKEAエフェクトという心理的なことがある。IKEAからこのテーブルを構築した。マット、このテーブルを愛してる。これは君のテーブルや。君自身の2つの手で生まれた。
友人が来て、曲がった脚と中にチップがあるテーブルを見る。でも君はこのテーブルを愛してる。だから今、人々が非常に誇りに思ってる仕事をするアプリを構築してるIKEAエフェクトがたくさん起こると思う。ちなみに、それが鍵や。プロジェクトじゃない。仕事をするけど、商用ソフトウェアにも近くない。ペーストじゃない。素晴らしくない。
だから可能になった個人プロジェクトのような世界全体があるやろうけど、まだ味覚は考慮されてないと思う。これらの高品質、高技術タイプのツールには余地があるやろう。だから、そこにある競争分野はかなり変わるやろう。
HubSpotのAI機能と今後の展望
時間がなくなってきてるけど、HubSpotについて聞きたいことがある。今エキサイティングなHubSpotの本当にクールなAI機能は何や？そして近々のAI機能で少しからかえるようなものはある？そこで話すエキサイティングなことはある？
ブリーズアシスタントを再設計して、OpenAIとずっと深く行き、HubSpotコンテキストをずっと多く持ち込むことにエキサイティングや。セールスパーソン、マーケター、サービス担当者にとって、そこにLLMを使うための大きなキャパシティがあることを示したから、本当にエキサイティングや。
マットがどう感じるか分からんけど、多くの人が最初は一つから始めるけど、時間が経つにつれて検索にPerplexityを使ってる。検索にGoogleを使ってる。分析にChatGPTを使ってる。ライティングにClaudeを使ってる時事にGrokを使ってる。生活の中で複数のLLMを扱う能力のような感じや。
だからワークLLMの世界があるやろう。今言ったもののいくつかも仕事に入ろうとするやろうけど、それにエキサイティングや。ブリーズアシスタントがあって、営業マーケティング専門職にとって素晴らしいものになると思う。
最初に出した時のエージェントの多くは、まあ言うたらイマイチやった。つまり、とても未熟やった。モデルがまだそこにない時に最初に出したから。その周りのオーケストレーションも。でも出したもののうちいくつかは今かなり良くなってる。だからカスタマーアシスタント、そのティア1のやつは今かなり良い。
そしてビジネスに意味のあるインパクトを与えてる。それからプロスペクティングエージェント、V2を出したところや。まだプライベートベータやけど。本当に良いのは、アカウントリサーチをやって、ディープリサーチを使って本当に良いことや。
だからアカウントリサーチをする。そして通り抜けて、これはクレイジーや。実際にディールアウェアなんや。つまり何を意味するか言うと、一緒に仕事した連絡先をそこに置く。やり取りを見てて、あなたが送ることができるか、あなたの代わりに送ることができる次のコミュニケーションの準備ができてる。
だからそれを送り出して、その人が返信するとしよう。電話して連絡するとしよう。この全ての中でZoom会議があって、切り上げるとしよう。ちょうど起こったことすべてを認識した次のコミュニケーションの準備ができてる。だから自動化されたシーケンスのようなものじゃない。そうじゃない。
クレイジーや。だから君に電話する。話す。3つか4つの異なることについて話す。今やそれらの計画の次のステップの準備ができてる。だからそれはかなり良いと思う。
そして最後の部分は、来年多くの人がコンテキストをキュレートしたくなると思うということや。だから顧客が見てもらえるように多くのそのコンテキストを公開するつもりや。新しい労働者、実際にエージェントマネージャーとエージェントトレーナーの台頭があると思う。
小さな会社では時々同じになるけど、大きな会社では、エージェントマネージャーが「営業にこれらのエージェントを使う」と言う営業リーダーのような人になるのが見えるやろう。そしてトレーナーはBDR自身、SDR自身、またはチームマネージャーかもしれん。
だからそれは本当にワイルドになると思う。人々が「うん、前の仕事でエージェントを管理してた」と言うのを見始めるやろう。そしたら「神よ、雇った」となる。だからそれは素晴らしいと思う。
これは素晴らしい会話やった。HubSpotがAIとエージェントの領域で出してくるものを見るのが本当にエキサイティングや。そして今日、この分野について一緒にオタク話をしてくれてありがとう。いつも楽しいで。
呼んでくれてありがとう。感謝してる。
コメント