ムーバブルインクのCEO兼共同創設者であるヴィヴェク・シャルマ氏についてのインタビュー・シリーズ

ムーバブルインクのCEO兼共同創設者、ヴィヴェク・シャルマ氏についての鮮やかなインタビューシリーズ

ヴィヴェクは2010年にMovable Inkを共同設立し、急成長を経て、600人以上の従業員を抱えるリーディングカンパニーへと成長させました。Movable Inkのリーダーシップのもと、オムニチャネルデジタルマーケターは、エンゲージメント時にデータ活用され、行動に応じたクリエイティブを生成する力を持つようになりました。

Movable Inkを共同設立する前、ヴィヴェクはEngine Yardの東北アメリカおよびEMEA地域の営業部門を統括していました。以前は、Blue MartiniやCisco Systemsで上級エンジニアリングの役職を務めていました。ヴィヴェクはレンセラー工科大学でコンピュータサイエンスの学位を取得しました。

Movable Inkは自動化と人工知能を通じて、すべての顧客エンゲージメントを個別に対応します。

Movable Inkの創業ストーリーを教えていただけますか？

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• 「自律AIエージェントを使用してタスクを自動化するための10の方法」
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私と共同設立者は、イノベーションの余地がまだ残されている普遍的なチャネルとしてのメールについて話していました。その中で、彼が開封されたメールの画像を動的に変更するために考案した技術的な方法を共有してくれました。私たちはhttpリクエスト（IP、場所、天気、デバイス、サーバーの時刻など）からどのような情報が得られるかを調査しました。これによって、メールコンテンツのためのアプリケーションサーバーを構築できることがわかり、それがMovable Inkの誕生です。最初はメール内のコンテンツ生成から始まり、その後、モバイルプッシュ、モバイルアプリ、SMSなど他のチャネルにも拡大しました。今日では、Movable Inkプラットフォームは自動化とAIによってコンテンツ体験を個別化し、世界トップブランドの数百社がより深い一対一の顧客関係を築くお手伝いをしています。

Movable Inkは2010年に初めて立ち上げられましたが、Generative AIの登場により会社はどのように進化しましたか？

当社は、Generative AIを考慮に入れ、それに続くトレンドを利用した2つのソリューションを提供しています。当社の主力製品であるMovable Ink Studioは、エンゲージメントの瞬間に個別に合わせて自動的にパーソナライズされたクリエイティブを生成します。Studioは、Generative AIの基本的な約束であるクリエイティブコンテンツの自動生成を実現しますが、ブランドの承認済みのアセットを使用します。大規模なエンタープライズマーケターにとって、ブランドに適合したパーソナライズされたクリエイティブを自動的に生成できるというアイデアは非常に魅力的です- 彼らはオフブランドのコンテンツや競合他社が使用しているコンテンツを心配する必要がありません。

Movable Ink Da Vinciは、クリック数、コンバージョン、収益の短期および長期的な増加を実現するため、個々の顧客に対して各クリエイティブ（Movable Ink Studio ダイナミックアセットを含む）を自動的に選択する当社の主力AIソリューションです。Movable Ink Da Vinciを使用することで、ブランドはGenerative AIの力を活用して、件名などのパーソナライズされたテキストを自動的に生成することができます。私たちは、Generative AIモデルをブランド独自の件名とブランドガイドラインに基づいてトレーニングすることで、Generativeコピーがブランドに適合していることを確認しています。ただし、AIは単なるGenerative以上のものだと考えており、他の10以上のディープラーニングモデルと組み合わせて最良の顧客体験とビジネスアウトラインを確保するため、アンサンブルアプローチでGenerative AIモデルと組み合わせています。

マシンラーニングはクリエイティブ決定にどのように使用されていますか？

多くの企業が後発であり、ただGPTのホワイトラベル化を行い、AI企業を名乗るだけではありません。製品のAIウォッシュは表面的であり、マーケターに役立ちません。私たちは、AIがワークフローに完全に統合され、複数のAIおよびマシンラーニング手法を考慮した、包括的なAIである必要があると考えています。私たちは、パーソナライゼーションの課題に効果的に対処するため、10以上のAIモデルを使用したアンサンブルアプローチを構築しました。

たとえば、私たちのモデルの一部はコンテンツ予測に焦点を当てています- これらは私たちの予測モデルと呼ばれます。 Movable Ink AIの予測モデルは、顧客が発見の途中で適切なコンテンツを適切なタイミングで受け取ることを保証します。予測モデルはパーソナルショッパーのようなものです。数学的な概念である双曲幾何学に基づいたデータ駆動型の洞察力と機械学習アルゴリズムを使用して、各個別顧客に対して、電子メール内のデザイン、メッセージ、レイアウトの組み合わせを自動的に選択します。数時間かけて様々な戦略をテストすることに費やされた時間は、データ駆動型のスケーラブルなコンテンツ配信のアプローチによって取り戻すことができます。

クリエイティブエフェクティブネススコアにはどのようにマシンラーニングが使用されていますか？

クリエイティブエフェクティブネススコアは、単一のクリエイティブの収益ポテンシャルを予測するためにマシンラーニングを使用するユニークな指標です。パーソナライズされたクリエイティブのパフォーマンスは、それが全顧客ベースに送信された場合の平均バージョンと比較されます。この方法により、クリエイティブの効果をより正確に示すことができます。

Generative AIを使用する際にブランドセーフティはどのように考慮されますか？

AIが約束する効率性と正確性は、意図せずに既存の偏見を強化して拡大する可能性があります。私たちの最新のレポートは、マーケターが最も懸念しているAI倫理上の問題、つまり定型的な推奨事項（39％）、差別的なターゲティング（38％）、およびバイアスのあるコンテンツ（36％）を反映しています。

強化学習原則に基づいたAIアルゴリズムは、訓練データに存在するバイアスを意図せずに継承する場合があります。人種、性別、その他の人口統計要因に関連するこのようなバイアスは、アルゴリズムの出力に無意識的に引き継がれる可能性があります。訓練データ自体が偏っているまたは代表的でない場合、これは特に問題です。Movable Inkでは、モデルを厳密にブランドの実際の顧客インタラクションデータで訓練することで、この問題に対処しています。さらに、当社のアプローチは複数のモデルを使用することを含んでいます。この方法論は、存在する可能性のある任意のバイアスを希釈し、偏った視点やバイアスを反映する単一のモデルに過度に依存しないようにするのに役立ちます。

私たちはまた、マーケターと機械が協力することを信じています。たとえば、機械（当社のAIモデル）はアイデアを提案しますが、マーケターがしっかりとコントロールします。マーケターはビジネスルールを強制したり、機械から特定の提案を拒否したりすることができます。マーケターの手がステアリングホイールにあります。

Movable Inkがコンテンツパーソナライゼーションをどのように実現していますか？

ブランドからよく聞かれる最も一般的なテーマは、その巨大なデータを接続し活用する過程の苦痛です。それが組織の異なる部分や内部または外部のCDPに存在するか、それを活性化するのがどれほど難しいかです。

Movable InkのUniversal Data Activationの機能は、ブランドが自身のテックスタックの全ポテンシャルを最大限に活用することを可能にします。それは企業全体に保存されているすべてのデータにアクセスして、超個人化されたコンテンツを生成します。これらの追加のデータソースが利用可能になると、より多くのクリック、コンバージョン、収益をもたらす関連性の高い個人化されたコンテンツの無限のバリエーションを自動的に生成することができます。

これらの追加のデータを手に入れることで、コンテンツの新しいレイヤーを追加し、新しい洗練されたユースケースを開放することができます。モバイルアプリを最近ダウンロードした、クレジットカードにサインアップした、または最後に忠誠ポイントを使用した顧客など、ユニークなビジネスニーズに合致する関連イベントをターゲットにすることができます。

素晴らしいインタビューありがとうございました。さらに詳細を知りたい読者の方は、Movable Inkを訪問してください。

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