火曜日の午後5時、会社の会議に向かうフライトに遅れそうになっている。ラッシュアワーの渋滞に巻き込まれているうちに、子供たちのベビーシッターを予約し忘れたこと、そして旅行の終盤に予定しているチームでの外出先のレストラン探しを忘れたことに気づいた。
カール・モーリッツ・ヘルマン氏は、ユーザーが自分でタスクを完了する代わりに、新しいバーチャルコンシェルジュサービスであるSaigaに頼って、一手、あるいは複数の手を引いてもらうことを期待しています。ヘルマン氏はSaigaを立ち上げた理由について、「(a)合法であり、(b)物理的な存在を必要としない」限り、あらゆることを実行できるツールを作ることを目指したと、先週TechCrunchへのメールで説明しました。
「ユーザーは、Saigaとのやり取りをアプリをメインインターフェースとして利用し、それぞれのタスクごとにチャットのようなインターフェースを利用できます。このチャットにはインタラクティブな提案カードが用意されており、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、お客様の意思決定を迅速化しています」とヘルマン氏は述べた。「私たちは緊急のことではなく、重要なことに取り組んでいます。」
ヘルマン氏が描くビジョンの実現に、数え切れないほどのスタートアップが挑戦してきました。おそらく最も悪名高いMagic Assistantは、アシスタントにテキストメッセージを送信した顧客に代わって、事実上あらゆる注文、予約、その他あらゆる手続きを代行すると約束していました。Magic Assistantが資本を流出させることなく成長する方法を見つけるまでには何年もかかり、最終的にはプレミアム料金プランと、カレンダー管理などの特定の業務に特化したHandyのようなマーケットプレイスを導入しました。
しかし、ハーマン氏は、マジックや、GoButler、FacebookのMアシスタントなどの実験が失敗したところで、サイガが成功できると信じている。
「（デジタルアシスタントは）依然として解決する価値のある問題であり、満足のいく形で解決されるかどうかではなく、いつになるかが問題だと確信しています」とヘルマン氏は述べた。「サイガは、他社がこれまで解決できなかった重要な課題を解決してきました。」
AIのバックグラウンド
Saigaを設立する前、ハーマン氏はマッキンゼー・アンド・カンパニーでコンサルタントとして勤務し、その後、モルガン・スタンレーでM&A部門のインターンシップを短期間経験しました。その後、構造化データと非構造化データから学習するアルゴリズムを開発するAI企業、Dark Blue Labsを共同設立しました。2014年にDeepMindがDark Blue Labsを買収した後、ハーマン氏はDeepMindにリサーチサイエンティストとして入社し、言語研究グループの構築に貢献しました。
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ヘルマン氏がサイガを立ち上げるきっかけとなったのは、「人生における誤った選択と、そもそもの複雑な状況の組み合わせ」だったと、彼は説明する。2018年、ディープマインドのベルリンオフィスを設立するため、ロンドンからドイツに移住したが、妻がフランス人だったため、その年は4カ国で納税申告をしなければならなくなった。それは大変な仕事だった。
「それに3人の幼い子供がいて、それに伴う官僚主義も加わると、生活管理の超新星爆発みたいなものになります。生活からその部分をなくす方法を真剣に考えるほど、これはひどい状況です」とハーマン氏は語った。「ありがたいことに、これはかなり一般的な問題です。私たちは皆、生活管理に悩まされています。生活管理を自動化することは、人類にとって明らかにプラスになります。」
もちろん、サイガは慈善事業ではありません。このサービスには複数の料金プランがあり、最も安いのは月額299ユーロ（約330ドル）で、「過度に複雑なタスク」には追加料金がかかります。ヘルマン氏によると、参入障壁の高さはコストを賄うだけでなく、ターゲット市場規模を意図的に絞り込むことにも役立っており、サイガのビジネスは理論上は現実的に拡張可能とのことです。
サイガはまた、特定の種類のタスク、主に非同期的に処理できるタスクにも焦点を当てています。例えば、このサービスは精神科医の診察予約はできますが、1時間以内にピザを配達してもらうように注文することはできません。ヘルマン氏によると、目標は「価値の高いタスク」と複雑な官僚主義を、コンシェルジュのような即席のアクティビティとのバランスをとることです。
舞台裏の技術について、ヘルマン氏によると、サイガは人間のカスタマーサービスチームを強化するために、複数の技術を組み合わせて活用しているという。サイガは加入者ごとに、その人物に関するサービスが知っているすべての情報を構造化された形式で保存するナレッジグラフを維持している。これにより、サイガは特定のタスクに必要なすべてのデータを収集し、データベースにまだ存在しない情報に関してのみ質問することができるとヘルマン氏は述べた。
自然言語処理により、サイガは顧客がどのタスクの実行に支援を必要としているか、そしてそれらのタスクが繰り返し可能か予測可能かを把握できます。また、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）は、通常は人手が必要となる単調なワークフローの自動化に役立ちます。
「自動化の目標は80%だけです。手作業の20%を削減することで、製品の実現可能性が大幅に高まります」とヘルマン氏は説明した。「インテントパーサーを用いてお客様のニーズを把握し、可能な場合はそのインテントを既存のプロセスにマッピングすることで、オペレーターの効率的な作業を実現するだけでなく、さらに重要な点として自動化を実現しています。…RPAの部分については、UIPathのコンシューマー版と考えてください。SalesforceからOracleにデータをプッシュするのではなく、当社の自動化プロセスは、お客様の自動車登録の更新や、ご家族のパスポートの有効期限切れ前に更新することに重点を置いています。」
成功への道？
現在英国とドイツで一般公開されているSaigaは、早期アクセスユーザーは「数十人」にとどまっている。しかし同社は2020年末に、Mosaic VenturesとSeedcampが共同リードする300万ユーロ（331万ドル）のシードラウンドを完了しており、シリーズAの資金調達は「春の終わり」を予定している。
「現在、私たちはスケールアップ企業のシニアマネージャーと経営幹部レベルの創業者に焦点を当てています。個人消費者だけでなく、経営陣への特典としてSaigaを提供したい企業にも販売しています」とハーマン氏は述べた。「次の段階では、ターゲット層を徐々に拡大し、世帯収入が10万ドルを超えるすべての世帯を対象にしていく予定です。」
サイガについてはまだ多くの点が未定だが、サービス従業員の給与・福利厚生制度の詳細は未だ明らかになっていない。ヘルマン氏によると、従業員は福利厚生付きのフルタイム従業員で、給与は「最低賃金を大幅に上回る」水準で、経歴も審査済みだという。
顧客サービス協会（ISC）の最近の調査によると、2021年にカスタマーサービス従業員の60%が敵意を経験したことが明らかになりましたが、ヘルマン氏はサイガの従業員はそれほど影響を受けていないと考えています。サイガは主に事務的な業務を扱っているため、顧客はサイガやそのサービス従業員ではなく、官僚的な組織における対応の遅さについて不満を訴える可能性が高いと彼は考えています。
「非常に複雑で手作業の多いオンボーディングプロセスを採用しているため、お客様一人ひとりと個人的なつながりを築いており、お客様がオペレーターに危害を加えようとするリスクをさらに低減できます。とはいえ、当社はお客様のオペレーションスペシャリストのトレーニングとサポートに対する責任を非常に真剣に受け止めており、安全な環境で最高のパフォーマンスを発揮できるよう、彼らを中心にチームを構築しています」とヘルマン氏は付け加えました。
データのプライバシーと保持に関して、サイガは公開されたポリシーの中で、「適用されるデータ保護法を遵守する」こと、サービス提供以外の目的で個人データを使用しないこと、そして顧客がいつでも個人データを削除できることのみを述べています。顧客が削除を希望していない文書は、「法定または契約上の保証権の満了まで」保持され、適用される商法および税法によってはそれよりも長い期間保持される可能性があります。
「まず、当社のビジネスモデルを理解することが非常に重要です。当社は、お客様とのインセンティブが完全に一致するよう、サービスに料金を設定しています。サイガに手数料が入る可能性があるため、お客様に製品やサービスを強制することはありません。また、機械学習システムのトレーニングやお客様の管理タスクの解決以外の目的で、お客様のデータを使用することもありません」とヘルマン氏は述べています。「データの販売や集約されたデータの販売は行いません。お客様のデータに反する広告も行いません。当社のカスタマーオペレーションスペシャリストはデータプライバシー対策のトレーニングを受けており、すべての顧客データは転送および保管時に暗号化され、[関連]規制に従って欧州のサーバーに保存されています。」
ヘルマン氏は、サービスが拡大するにつれて、ユーザーからのフィードバックを重視してサービスをカスタマイズしていく予定だ。
「サービスに（かなりの）料金を課すことで、最初から実行可能な製品を提供することができます。自動化は、より大きな利益とより低い価格を実現するための手段ですが、成功の前提条件ではありません」と彼は続けた。「私たちの主な焦点は、お客様とオペレーターが体験する自動化のレベルを向上させることです。…どのようなシナリオにおいても、これは最終的に数十億ドル規模のビジネスになるでしょう。」
