Shift AIポッドキャスト：Pioneer Square LabsのTA McCann氏とAIスタートアップのイノベーションの波に乗る

「AIを組み込んでいない提案は、チームが本当に素晴らしいチームでない限り、採用されることはないと思います。しかし、素晴らしいチームであれば、少なくとも最新かつ最先端のテクノロジーを活用することを考えないはずがありません。それほど重要なのです。」

これは、シアトルに拠点を置くパイオニア・スクエア・ラボのマネージングディレクター、TA・マッキャン氏が、リモートワークとAIが台頭するデジタル時代において、変化する職場環境の中で成功し、適応していくために必要なことを探る番組「Shift AI」の今回のエピソードで述べた見解の一つです。TA氏の経歴と、急成長中のベンチャー支援スタートアップ企業の構築経験について議論し、AIファーストの製品を市場に投入するための重要な教訓を学びます。

以下をお聴きください。彼の発言のハイライトは、文脈と分かりやすさを考慮して編集されていますので、ぜひお読みください。Shift AIにご登録の上、ShiftAIPodcast.comで他のエピソードもお聴きください。

家族と育ち：父からは、セールスの重要性と世界への広い理解を学びました。父は素晴らしいストーリーテラーで、そのスキルは私の起業家としての活動において非常に役立っています。自分自身、顧客、投資家など、誰とコミュニケーションを取るにしても、ストーリーテリングの技術は不可欠です。父の教えは、私のビジネス感覚と世界観を形作る上で大きな役割を果たしました。

セーリングのインストラクターだった母は、弟と私に新しいことに挑戦することの大切さを教えてくれました。母の励ましのおかげで、私たちはスポーツからウェブサイトの構築まで、様々な活動に挑​​戦するようになりました。「とにかくやってみる」というこの姿勢は、私の人生において、自立心と粘り強さを育む上で重要な役割を果たしてきました。家庭はこれらの美徳を育む土壌であり、今日の私の課題や機会への取り組み方を形作っています。

セーリングとスタートアップ：ミシガン湖の近くで育ち、幼い頃からセーリングに魅了され、最終的にはアメリカズカップチームにテクニカルエキスパートとして参加し、1992年に優勝を果たしました。この経験がテクノロジー業界への転身の道を開き、海洋産業向けのウェブサイト構築を始めました。私はよくセーリングとスタートアップの世界を比較し、講演の中で水上で学んだ教訓の価値を強調しています。

アメリカズカップ優勝から得られる、スタートアップの成功に活かせる 3 つの重要な教訓は次のとおりです。 

• 適切なエンジニアとリソースに投資することで、技術的な優位性が生まれます。 
• 予算編成とイノベーションは密接に関係しており、リソースをどのように配分するかを理解することが重要であり、 
• リーダーシップのダイナミクスと効果的なチーム統合は成功に不可欠です。 

セーリングでもスタートアップでも、忍耐力とモチベーションを維持する能力は、より大きな進歩につながることが多いです。

起業経験からの教訓:起業経験から、私は成功の 3 つの柱として、チーム、実行速度、顧客重視を特定しました。 

• 兄と共同で会社を設立するなど、信頼できるチームと協力することで、信頼の基盤が築かれ、タスクを効果的に分担できるようになります。 
• 実行のスピードは非常に重要です。「とにかく出荷する」というモットーは、製品を顧客の手に届けることの重要性を強調しています。 
• 顧客がいくらまでなら喜んで支払うのかといった、適切な財務上の質問をすることは、ビジネス モデルを市場の需要に合わせるのに役立ちます。

これらの側面を合理化するために、私は「誰に販売するのか？」「販売ファネルを通じてどのように人々を誘導するのか？」「早期導入者に継続的に価値を提供するにはどうすればよいのか？」などの重要な質問に答えるのに役立つファネルを活用しています。 

これらの領域に重点を置くことで、スタートアップはより高い速度、より大きな量、そしてより一貫した結果を達成できます。

AI企業を差別化する3つの方法（設計、データ、流通）： AI製品開発においては、設計、データ、流通という3つの重要な要素が最重要視されます。設計はユーザーエクスペリエンスに焦点を当て、製品がAIとのコミュニケーションを容易にするためにチャットインターフェースやその他のインタラクションを採用しているかどうかといった重要な問いかけが重要になります。データ面では、独自のデータ資産から始めるだけでなく、AIがどのようにデータを管理、活用、さらには新しいデータを作成し、システムに付加価値を与えるかが問われます。  

最後に、流通においては、特定のAIがどのように独自の方法で顧客基盤を開拓し、拡大できるかを検討し、ターゲット層にリーチし、共感を得るための革新的な方法を模索します。これらの要素はそれぞれ、AI活用ソリューションの成功と拡張性において極めて重要な役割を果たします。

より良いリモートワークのためのチームビルディング：パンデミック後のチームビルディングがどのように変化したかを考えるとき、私は2009年からGistで在宅勤務に参加してきました。以前は2週間のスプリントスケジュールを運用し、隔週水曜日にビジネスの指標、何がうまくいっていて何がうまくいっていないかについて話し合っていました。そして、その前の水曜日はスプリントの計画を立てていました。そのため、最初の木曜日にはスプリントについて考え、完了させる決意を固めました。 

先ほど説明したスプリントプロセスは、リモートワークの土台となります。コミュニケーションスタイルやツール、書き言葉の文化と口頭の文化について考えると、誰もがドキュメントとスプリントプランがあることを理解しています。全員が同時に読んで編集することも、非同期で作業することも可能です。これが、より良いリモートワークのための土台となるのです。

仕事の未来：私たちは皆、時代とテクノロジーの面で、企業経営について全く新しい考え方を経験せざるを得ないこの段階にあります。私たちは皆、多くの新しいことを学ぶことに非常にオープンでなければならず、時には良い学習とは裏腹に、時に不快感を覚えることもあるでしょう。

多様性は学習に重なり合います。なぜなら、私たちが組み合わせることを想定していなかった一連のスキルが、近い将来非常に重要になるからです。世界中の人々が、グローバルなユーザーに向けて、それぞれ異なる方法で製品を開発しているという事実を、私たちは考えなければならないかもしれません。だからこそ、背景、理解、そして評価における多様性は非常に重要です。 

パイオニアスクエアラボのAIプロジェクト

• ハードウェア製品開発のためのAIコパイロット。要件定義、優先順位付け、サプライヤー選定などを担当します。希望する製品を記述するだけで、コストやバッテリー寿命などの要素を最適化しながら、仕様を自動生成・進化させます。

• 音楽や動画などの著作権で保護された素材の無断使用を検出し、著作権者に通知するライセンスアシスタント。AIによるメディア合成が高度化する中で、知的財産を保護します。

• 平易な英語で記述されたタスクを完了するために必要なスキルを識別し、書き出す自己学習型AIです。時間の経過とともに能力が強化され、より複雑なタスクにも対応できるようになります。初期のアプリケーションは、営業生産性向上ツールに重点を置いています。

• GitHubなどのシステムと連携しながら、インターンのようにコード、テスト、ドキュメントを作成できるAIソフトウェア開発者。プログラミングタスクを効率的に完了するには、指示が必要です。

TA McCann による Shift AI の全エピソードをこちらで聞いてください。