Listen Labs、AI顧客インタビューの拡大に向け、バイラル広告採用作戦後に6900万ドルを調達

クレジット: VentureBeat made with Midjourney アルフレッド・ワールフォースは選択肢を失いつつあった。彼のスタートアップ、Listen Labsは100人以上のエンジニアを採用する必要があったが、マーク・ザッカーバーグの1億ドル規模のオファーと競争することは不可能に思えた。そこで彼は、マーケティング予算の5分の1にあたる5,000ドルをサンフランシスコの看板に費やした。そこには、一見意味不明な文字列、5つのランダムな数字が表示されていた。 その数字は実際にはAIトークンだった。解読すると、それはコーディングチャレンジへと導かれた：ベルリンのナイトクラブ、ベルクハイン（入り口でほぼ全員を拒否することで有名）のデジタル用心棒として機能するアルゴリズムを構築せよ、というものだ。数日のうちに、何千もの人がこのパズルに挑戦した。430人が解き、そのうち何人かは採用された。優勝者はベルリンへ、費用全額負担で招待された。 この型破りなアプローチが現在、6,900万ドルのシリーズB資金調達を惹きつけた。リード投資家はRibbit Capitalで、Evanticおよび既存投資家のSequoia Capital、Conviction、Pear VCが参加した。このラウンドにより、Listen Labsの評価額は5億ドルに達し、調達総額は1億ドンとなった。ローンチから9か月で、同社の年間収益は15倍増の8桁（数千万ドル規模）に成長し、AIを活用したインタビューは100万件以上実施された。 「顧客に執着すれば、他のすべては後からついてきます」と、ワールフォースはVentureBeatとのインタビューで語った。「Listenを利用するチームは、マーケティングから製品まで、あらゆる意思決定に顧客の声を取り入れます。顧客が喜べば、全員が喜ぶのです。」 従来型市場調査の欠陥と、Listen Labsがそれを解決するために構築しているもの ListenのAIリサーチャーは、参加者を見つけ、詳細なインタビューを実施し、数週間ではなく数時間で実用的な洞察を提供する。このプラットフォームは、統計的な精度はあるがニュアンスを逃す定量的調査と、深みはあるが規模を拡大できない定性的インタビューの間で行われる従来の選択を置き換える。 ワールフォースは既存アプローチの限界を説明した：「本質的に、調査は誤った精度をもたらします。なぜなら人々は結局同じ質問に答えることになるからです…。外れ値（特殊な意見）を得ることはできません。実際、人々は調査では正直ではないのです。」もう一つの選択肢である一対一の人間によるインタビューは、「多くの深みをもたらします。フォローアップの質問ができます。相手が本当に自分の話していることを理解しているか、ある程度確認することもできます。問題は、それをスケールできないことです。」 このプラットフォームは4つのステップで機能する：ユーザーがAIの支援で調査を設計、Listenが3,000万人のグローバルネットワークから参加者を募集、AIモデレーターがフォローアップ質問を含む詳細なインタビューを実施、結果が主要テーマ、ハイライト動画、スライドデッキを含む経営陣向けレポートにまとめられる。 Listenのアプローチを特徴づけるのは、多肢選択式のフォームではなく、自由回答形式のビデオ対話を利用している点だ。「調査では、自分がどう答えるべきか推測できますし、4つの選択肢があります」とワールフォースは言う。「『ああ、おそらく高収入を選んで欲しいんだろうな。じゃあそのボタンをクリックしよう』というのと、自由回答形式の応答とでは全く違います。後者の方がはるかに正直な回答が生まれます。」 1,400億ドル規模の市場調査産業の汚れた秘密：蔓延する不正 Listenは、3,000万人のグローバルネットワークの中から適切な参加者を見つけ、選定する。しかし、その調査パネルを構築するには、ワールフォースが「この業界に入った時に学んだ最も衝撃的なことの一つ」と呼ぶもの、すなわち蔓延する不正と向き合う必要があった。 「本質的に、金銭的取引が関わっているということは、悪意のあるプレイヤーが存在することを意味します」と彼は説明した。「実際、数十億ドルの収益を持つような最大手企業のいくつかが、自社のプラットフォームに、いわゆる企業購買担当者を名乗る人々を送り込んできましたが、当社のシステムは即座に、不正、不正、不正、不正、不正と検知しました。」 同社は「品質ガード」と呼ぶシステムを構築した。これは、LinkedInのプロフィールとビデオ回答を照合して本人確認を行い、参加者の質問への回答の一貫性をチェックし、不審なパターンにフラグを立てるものだ。その結果、ワールフォースによれば：「人々は3倍多く話すようになります。政治やメンタルヘルスのようなデリケートな話題について話す時、はるかに正直になります。」 Listenを利用するオンライン教育会社Emeritusは、以前は調査回答の約20％が不正または低品質のカテゴリーに分類されていたと報告している。Listenを使用することで、これをほぼゼロに削減した。「不正や意味不明な情報のために回答を差し替える必要は一切ありませんでした」と、Emeritusのカスタマーインサイトアシスタントマネージャー、ガブリエリ・ティブリは述べている。 マイクロソフト、Sweetgreen、Chubbiesが、より良い製品構築にAIインタビューをどう活用しているか スピードの優位性は、Listenの提案の核心であることが証明されている。マイクロソフトにおける従来の顧客調査では、洞察を得るのに4〜6週間かかることがあった。「我々が結果を得る頃には、意思決定が既になされているか、実際にそれに影響を与える機会を失っているかのどちらかです」と、マイクロソフトのシニアリサーチマネージャー、ロマニ・パテルは語る。 Listenを使えば、マイクロソフトは今や数日、多くの場合数時間以内に洞察を得ることができる。 このプラットフォームは既にいくつかの注目すべき取り組みを支えている。マイクロソフトは、創立50周年記念のためのグローバルな顧客ストーリー収集にListen Labsを利用した。「ユーザーに、Copilotがどのように彼らが最高の自分を引き出す力を与えているかを共有してほしかったのです」とパテルは言い、「そのようなユーザーのビデオストーリーを1日で収集することができました。」従来なら、その種の作業には6〜8週間かかっていた。 オクラホマ州に本拠を置く飲料容器会社Simple Modernは、新製品コンセプトのテストにListenを利用した。質問作成に約1時間、調査開始に1時間、全国120人からのフィードバック受領に2.5時間かかった。「『この製品をそもそも作るべきか？』という段階から、『どうやってローンチすべきか？』という段階に移行できました」と、同社の最高マーケティング責任者（CMO）、クリス・ホイルは述べた。 ショーツブランドのChubbiesは、Listenを利用して、子供を対象とした従来型のフォーカスグループのスケジューリングの課題を克服し、若年層調査への参加者を24倍（5人から120人へ）に増加させた。「学校、スポーツ、夕食、宿題がありますから」と、インサイト＆イノベーションディレクターのローレン・ネビルは説明する。「彼らのスケジュールに合う形で、彼らの声を聞く方法を見つけなければなりませんでした。」 同社はまた、AIインタビューを通じて、そうでなければ検出されなかったかもしれない製品の問題を発見した。ワールフォースは、AIが「会話を通じて、子供用ショーツのラインに問題があることに気づき、何百人もの子供たちにインタビューすることを決定した」経緯を説明した。「インタビューを受けた人々によると、ショーツのライナーに問題があり、それが、いわゆる『チクチクする』ものだったと理解しています。」再設計された製品は「大ヒット作」となった。 ジェボンズのパラドックスが示す、より安価な調査が需要を減らさず増やす理由 Listen Labsは、巨大だが細分化された市場に参入しようとしている。ワールフォースは、アンドリーセン・ホロウィッツの調査を引用し、市場調査産業は年間約1,400億ドル規模で、収益10億ドル超の老舗企業も存在するが、それらはディスラプション（既存秩序の破壊）に対して脆弱だと信じていると述べた。 「我々が置き換えようとしている既存の予算項目は確かに存在します」とワールフォースは言う。「我々がそれらを置き換えられる理由は、第一に、それらが非常に高コストであること。第二に、調査かインタビューのどちらかを選ぶという古いパラダイスに囚われており、また、仕事が完了するまでに数か月もかかることです。」 しかし、より興味深い力学は、AIを活用した調査が既存の支出を単に置き換えるだけでなく、新たな需要を創出する可能性があることだ。ワールフォースはジェボンズのパラドックスを引き合いに出した。これは、技術進歩によって資源の利用効率が向上すると、効率化が消費の減少ではなく、全体の消費量の増加につながるという経済原則である。 「私が気づいたのは、何かが安くなると、それが必要なくなるのではなく、もっと欲しくなるということです」とワールフォースは説明した。「顧客理解への需要は無限です。だから、チームの研究者は桁違いに多くの調査を行えるようになりますし、以前は研究者ではなかった他の人々も、今ではそれが自分の仕事の一部としてできるようになるのです。」

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