OutsetはGPT-4を使用してユーザー調査を改善しています

ユーザーから製品に関する難しい定性的な質問への回答を得るには、時間と費用の両面でコストがかかる可能性があります。

少なくとも、デロイトの元ストラテジスト、アーロン・キャノン氏の経験はそうでした。彼はデロイトのクライアント向け調査プロジェクトの推進を担当していました。キャノン氏と彼のチームは、クライアントのプロジェクトに何百時間も費やした後、そのクライアントの顧客とのインタビューのスケジュール調整やモデレーションに、さらに時間とリソースを費やさなければなりませんでした。

「企業の意思決定者は、インサイトチームにますます迅速な成果を期待しています」とキャノン氏はTechCrunchのメールインタビューで語った。「研究者たちは、特に2022年のレイオフで大きな打撃を受けた後、日々そのプレッシャーを感じています。今日の業界にとって最大のリスクは、意思決定のスピードが速まることで、インサイト機能の対応能力が低下することです。だからこそ、研究者は業務を加速し、強化するためのツールを必要としているのです。」

そこでキャノン氏は、人材採用スタートアップのアンタップドで働いていた時に出会ったマイケル・ヘス氏とチームを組み、アウトセットを設立した。AYコンビネーターの支援を受けるアウトセットは、面接を自律的に実施し、まとめ上げている。

「広範な景気減速とそれに伴うレイオフは、リサーチおよびインサイトチームに不釣り合いなほどの打撃を与えました。しかし、より多くの情報に基づいた戦略的な意思決定を求めるビジネスリーダーの要求は弱まっておらず、より少ないリソースでより多くの成果を上げたいという期待につながっています」とキャノン氏は述べています。「人々がテクノロジーを活用して業務を効率化しようとしており、これはアウトセットにとって追い風となるでしょう。」

Outsetは、OpenAIの主力テキスト生成AIモデルであるGPT-4を活用し、研究調査の参加者へのインタビューを実施しています。具体的には、Outsetユーザーはアンケートを作成し、リンクをアンケート回答予定者と共有します。その後、GPT-4を搭載したOutsetが回答者にフォローアップを行い、回答内容を明確にし、掘り下げて「会話的な関係」を構築することで、より深い回答を得られます。

GPT-4 は質問ごとにテーマを生成し、数を集計し、引用を強調表示して、キャノン氏の言葉を借りれば「ストーリーを明らかにする」のです。

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「現在、定性データの収集と分析作業の多くは手作業で行われています。そのため、コンサルタントとしてトランスクリプトを読んだりインタビューのスケジュールを調整したりするために夜遅くまで働いていた時間と競合しているのです」とキャノン氏は述べた。「Outsetはリサーチ市場を拡大し、ユーザーインサイトをより迅速かつ容易に、社内のより多くのチームが利用できるようになると確信しています。」

Outsetはまだ初期段階です。GPT-4の不完全さと限界にもかかわらず、Outsetは既に有名ブランドであるWeightWatchersで一定の成功を収めています。キャノン氏によると、WeightWatchersは24時間で100件以上のインタビューを実施・統合することができ、その結果は現在、WeightWatchersでユーザーセグメンテーションのための新しいフレームワークを提案するために活用されています。

「当社は現在、Opendoor などの企業やその他の大手消費者志向企業の 15 のエンタープライズ インサイト チームと連携し、これまで以上にスマートかつ迅速なユーザー中心の意思決定を支援しています」とキャノン氏は述べた。

アウトセットは、アドバーブ・ベンチャーズが主導し、ウィークエンド・ファンドとサム・アルトマンの弟ジャック・アルトマンが参加した資金調達ラウンドで最近380万ドルを調達しており、年末までにチーム規模をフルタイム従業員4人から6人に拡大する計画だ。

「シードラウンドの資金調達を行ったばかりで、チームも小規模なので、バーンレートを低く抑えています」とキャノン氏は述べた。「経済全体が減速しているにもかかわらず、日常的な知識労働におけるAI活用ツールの需要が高まっており、これが新たな追い風となっています。シードラウンドの資金調達、低いバーンレート、そして加速する追い風のおかげで、どんな困難にも耐えられる態勢が整っています。」