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Tuesday, February 17, 2026
ホーム仕事AIの成功のためには「効率性罠」を避け、代わりに信頼に集中してください。幸運

AIの成功のためには「効率性罠」を避け、代わりに信頼に集中してください。幸運

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Temporalは、シアトル地域のインフラストラクチャスタートアップがAI波に乗って3億ドルを集め、価値が50億ドルを達成しました。

Temporal共同創設者Samar Abbas(左)、CEO、およびMaxim Fateev、CTO。 (仮写真) Temporalは、シリーズDの資金調達ラウンドで50億ドルの価値で3億ドルを集め、会社を実際の生産に移す新しいAIエージェントの波のためのコアインフラプロバイダとして位置づけました。 Andreessen Horowitzが主導した最近のラウンドでは、会社の価値は10月より2倍になりました。 Temporalは、企業が長期的に実行される複雑なワークフローを確実に実行するのに役立つオープンソースソフトウェアとクラウドサービスを構築します。これを「耐久性のある実行」といいます。ワシントン州ベルビューに本社を置く同社は、AIシステムがさらに自律化され、複数のサービスにわたって措置を取るにつれて信頼性が問題になったと述べています。 TemporalのCEOであり共同創設者であるSamar Abbas氏は、プレスリリースで「Agentic AIは、モデルが不十分なため失敗しません」と述べました。 「周辺システムは実際の実行を処理できないため失敗します。」 Temporalによると、売上高は前年比380%以上増加し、週間有効使用量は350%増加し、設置数は500%増加しました。クラウドプラットフォームは、AIベースの企業の1兆8600億件を含む9兆1000億件の生涯作業の実行を処理しました。 OpenAIはTemporalを使用して特定の生産ワークフローを強化します。他のお客様はADP、Yum!ブランド、ブロック。...

KlarnaのCEOはDario Amodeiのコメントに同意します。彼は2030年までに事務職員が3分の1に減ると思います。幸運

AIが事務職の雇用に破滅をもたらし、KlarnaのCEO Sebastian Siemiatkowskiは、会社がリアルタイムで労働力を縮小していることを透明に示しています。 雇用主の約40%がAI自動化作業に対応して人員を削減すると予想していますが、その金額は公開質問です。 Siemiatkowskiは、2030年までに3000人から2000人未満の人員が減ると予想していますが、最近のベンチャー資本家Harry Stebbingが主催する「20 VC」ポッドキャストで語った。 むしろ、Klarnaは毎年約20%の「自然減少」に頼っており、従業員は退社前に平均5年を会社から費やすと付け加えました。 Siemiatkowskiは、「その理由はAIの加速を見て、既存の組織にこれらすべての機能を提供できることを知っているからです」と述べた。...

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信頼は、AIに関する真剣な会話の中で重要な質問の1つに急速に位置づけられました。能力ではありません。効率ではありません。信頼する。

顧客が企業が AI を展開する方法を信頼しない場合は、離れるでしょう。従業員が信頼しない場合、離脱します。企業がAIプロバイダを信頼しない場合は、採用しません。最近のグローバルKPMG研究によると、現在3分の2の人々がAIを定期的に使用していますが、AIを喜んで信頼すると答えた人は半分未満であることがわかりました。

私はこれが顧客の経験で毎日現われるのを見ます。慎重に展開されたAIは、企業が顧客を理解し、忠誠心を高める接続を確立する能力を強化することができます。ただし、主な目標がコスト削減と人数の削減である場合、AIは顧客を容易に遠ざけ、長年にわたって構築した信頼を破壊する可能性があります。

信頼と理解は互いに基づいています。お客様がお客様を信頼すると、フィードバックを共有し、より深く参加し、実際に必要なものを知らせる信号を提供します。この理解は、より良い製品と経験を構築し、より信頼性を高め、より多くの洞察を得るのに役立ちます。

信頼は大きなリスクです

最後に、AIを使用している会社から助けを得ようとしたときを考えてみましょう。問題を解決できないチャットボットの間で迷ったかもしれませんし、脱出口のない硬直したワークフローに閉じ込められ、実際に助けを与えることができる共感能力のある人を必死に探しているかもしれません。

あなたは一人ではありません。私たちの研究によると、顧客サービスのためにAIを使用した5人の消費者のうち、ほぼ1人は何の利点も得られませんでした。これは、一般的なAI障害率よりもほぼ4倍高い失敗率です。消費者の半分は、AIが人間に到達するのを妨げると心配しています。企業が自動化のために個人データをどのように使用するかについての懸念は、昨年より10%増加しました。

顧客と従業員が企業と共有するすべての欲求不満な相互作用は信頼を損ないます。

ステーキはすごいです。悪い顧客体験のために、毎年世界中の売上高3兆ドルが危険にさらされていると推定されています。約半分の消費者は、一度の悪い相互作用の後、そのブランドの支出を削減しました。

効率の落とし穴

会議室でAI会話がコスト削減で始まり、終了すると失敗する可能性が高くなります。

私は市場で2種類のAIイノベーション、科学プロジェクトと実用的なAIを見ています。実用的なAIは、実際の問題を解決し、人々の生活をより簡単にし、接続を構築します。科学プロジェクトはデモでは印象的ですが、展開では残念です。

コスト削減へのこだわりは罠であり、コスト削減効果は幻想的かもしれません。 Gartnerは、2030年までにカスタマーサービスで作成されたAIのソリューションコストが海外の人間エージェントのコストを超えると予測しています。

すべての競合他社は同じモデル、クラウドインフラストラクチャ、オートメーションプレイブックにアクセスできます。効率が唯一の目標であるとき、企業は商品を作成します。

さらに悪いことは、コスト削減だけにこだわるAI戦略が顧客を遠ざけるようにする非人間的で失望した経験を生み出すことが多いということです。フロントエンドではコストを節約し、バックエンドでは顧客関係とともにコストを失います。

AI勝者の姿

これを正しく理解する企業は、AIを単にコストの問題として考えるのではなく、顧客をよりよく理解し、より深い接続を確立し、ビジネスパフォーマンスを提供する方法として見始めます。

顧客体験の基盤となる顧客フィードバックプログラムを活用してください。 AIを使用してアンケートをよりスマートでインタラクティブにし、あいまいで実行不可能なフィードバックに答えると、驚くべきことが起こります。顧客がより多くのフィードバックを共有すると品質が向上し、企業はより意味のある措置を講じることができます。組織では80%以上の顧客が参加しており、配信されるフィードバックは以前よりも2倍も優れています。

企業が得ることができる真の報酬は、これらのフィードバックに基づいて行動をとるときです。私たちは、組織の方針とランブックに基づく調査にエージェントAIを統合しました。顧客がフィードバックを提供すると、エージェントはループを直ちに終了するアクションを取ることができます。企業にとって、これは顧客満足度の大幅な向上と数千万ドルの収益につながります。

医療分野では、患者が誰であるかを覚え、患者の病歴や特別な懸念を記録する優れたタスクを実行するAIプログラミングをシステムに配布することを見ました。これは医師や看護師に代わるものではありません。これにより、患者に情報を提供し、忙しい行政業務から逸脱し、患者が重要に考える人間関係に集中することができます。

市場調査では、企業は合成市場調査を含むAIを使用してアイデアをテストし、数ヶ月ではなく数時間で人口統計を理解し、プラットフォームを統合しています。スピードが速くなったのは良いですが、本当に重要なのは洞察力をもとに何をしているのかです。これは、競合他社が依然として顧客のニーズを理解するために努力している間に、顧客が望むものに反応する製品をリリースすることです。

それぞれのケースでは、技術はほとんどポイントを超えています。重要なことは、これらの企業が顧客をよりよく理解していることです。そしてその理解は信頼と結果につながります。

信頼は最大の差別点です

信頼は、ビジネスで最大かつ継続的な差別化要因の1つです。

信頼を得る企業はより良いデータを得る。より良いデータは、より良いAIインタラクションを意味します。より良いAIは、より良い経験を意味します。より良い経験は、より多くの信頼を意味します。それはフライホイールであり、サイクルごとにリーダーはさらに先に進みます。

一方、AIが人々に与える影響を適切に考慮せずに展開する企業は、渋滞状態に陥ります。顧客が参加していないため、AIは改善されません。すべてのインタラクションが自分自身を知っても興味もないマシンと話すように感じられるため、顧客関係は弱まります。

私たちがどこに行くのか考えてみましょう。今から5年後には、エージェントと話すのと比較して、ブラウザを介してウェブサイトとやり取りする頻度に関する妥当な質問があります。

エージェントの世界では、ユーザーに渡される経験がすべてのプロバイダを区別します。

人間関係、つまり個人化と顧客が聞いて見ることができるという感じを持たせる能力を理解する組織が勝利するでしょう。 AIが人を処理するのにとどまらず、人を理解し、対応し、関係を構築するのに役立つとき、AIが最もうまく機能することを理解した会社だからです。

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