DingTalk での対話: スーパー AI アプリケーションを構築するには?

スーパー アプリケーションの鍵は、複数のアプリケーションを統合して置き換えることができることですが、これは当然、大規模モデルの特性と一致します。

エクスペリエンスを徐々に統合し、大きなモデルの急行をキャッチする方法は、DingTalk が直面する巨大で肥大化した製品の問題です。ここ 1 年ほどで、DingTalk は製品アーキテクチャを改善するために多くの選択、削除、再構築を行ってきました。最近、インテリジェンスの話題で、DingTalk が再びセクシーになっているようです

DingTalk の基本は ToB ですが、ユーザー エクスペリエンスも必要です。 「顧客はToBであり、ユーザーはToCです。DingTalkには当然ながらToBとToCの両方の属性があります。Bサイドの従業員がDingTalkを使用する場合、彼らはToCのエクスペリエンスと利便性も要求します。DingTalkは当初の単一点から突破する必要があります。体系的なアップグレード」 」とDingTalkの最高製品責任者であるQi Junsheng氏は述べています。

過去の重荷であれ、商業化のプレッシャーであれ、DingTalk は製品の大規模な革新を行う必要がありました。興味深いのは、DingTalk が製品の再構築を基本的に完了したとき、大規模なモデルの先駆けとなったことです。Ding CEO の Ye Jun 氏も提案しました総合的なインテリジェンスの目標が達成され、製品の再構築は総合的なインテリジェンスにおける当然のテーマとなっています。

以前、DingTalk はすでにスーパー アプリケーションでしたが、次はスーパー AI アプリケーションになりたいと考えています。

インテリジェンスを進める前に、まずトップレベルの設計を実行する必要があります

DingTalk の社内チームは当初、PO（プロジェクトリーダー）制度を採用しており、各担当者がチームを率い、ユーザー数の増加という明確な目標を持って共同で市場を拡大してきました。チームの戦闘効果も非常に強力で、数億人のユーザー、大量のトラフィック、アプリケーション シナリオを抱える DingTalk の強固な基盤を築きました。

当時の状況では、PO システムは DingTalk の原始的な蓄積を完了するのに役立ち、積極的な戦略的意義がありました。しかし、状況は常に変化し、DingTalk の規模は一定のレベルに達しました。トップレベルの設計とエクスペリエンスの一貫性これは、各チームが自分たちで DingTalk を構築し、それを DingTalk に詰め込んでいたため、過去に DingTalk が非常に複雑であった理由も説明しています。 書き直し後： 当時の状況では、DingTalk の原始的な蓄積を支援するために PO システムを採用したことには、積極的な戦略的意義がありました。しかし、時間が経ち、DingTalk がある程度の規模に達すると、PO システムは独立した方法で動作するようになり、DingTalk 製品全体のトップレベルの設計とユーザー エクスペリエンスの一貫性に大きな課題が生じました。これは、各チームが個別に開発してからそれを DingTalk に追加していたため、過去の DingTalk が非常に複雑だった理由も説明しています。

DingTalk 社長の Ye Jun は、プロダクト マネージャーでもあります。 2022 年の初めに、DingTalk は価値に重点を置くことを決定し、DingTalk の製品設計は顧客とユーザーの視点に立ち返るべきだと考えています。結局のところ、DingTalk には現在 6 億人を超えるユーザーと数千万の顧客がいます。問題を解決するために依然としてポイントバイポイントのアプローチを使用している場合、収益率は非常に低くなります

Qi Junsheng 氏もこのような背景で DingTalk に参加しました。まず、DingTalk 製品リンクの一貫した設計という 2 つの大きな命題を解決する必要があります。顧客の観点から見ると、DingTalk はこれまで多くの機能を統合していましたが、顧客はその使用経験があまり良くなく、人事シナリオを例に挙げると、トレーニング、OKR、パフォーマンスなどを含むさまざまな種類のサードパーティ パートナーを統合しました。これらの機能を DingTalk で開くことと、別の APP で開くことにはほとんど違いはありませんが、DingTalk は、同じインターフェイス上で異なる機能モジュールを開くという問題を解決したいと考えています。特に、DingTalk には多くの ISV パートナーがおり、さまざまな機能を一貫したエクスペリエンスに実装するのは非常に面倒で複雑です。

一方、DingTalk は徐々に商業化プロセスを開始しており、トップレベルの設計をさらにテストしていますが、製品の持続可能性があって初めて長期的な利益率を得ることができます。 「DingTalk はサブスクリプションと使用量を組み合わせた商用製品マトリックスを拡大してきました。アプリケーション側では、顧客が DingTalk を使用する場合、それが二次開発であろうと、ISV 機能との組み合わせであろうと、または当社の製品は明確で一貫したエクスペリエンスを備えている必要があり、開始コストは大幅に削減されるはずです」と Qi Junsheng 氏は述べています。

製品スイートを例に挙げると、サードパーティ メーカーが提供する製品と DingTalk 独自の製品の間で一貫したエクスペリエンスを実現するには、まずデータを DingTalk 経由で接続する必要があり、すべての同じフィールドをアップロードや再利用する代わりに再利用できます。 DingTalk 通話インターフェイスを通じて、製品エクスペリエンスに関して、ユーザーは明らかな断片化の感覚ではなく、使用時に 1 つのエクスペリエンスしか持たないことが保証されます。

「これができるのは DingTalk だけです。垂直型 SaaS は困難です。垂直型であることは、問題をポイントツーポイントでしか解決できないことを意味するからです。顧客の多くのニーズを真に指向しています。大規模なニーズに対応できるのは DingTalk だけです」 「シナリオの数。これもまた、DingTalk の価値です。そこにあります。」Qi Junsheng 氏は、「SaaS とコラボレーションが今後進むべき絶対的な方向だと思います。」と述べました。

包括的なインテリジェンスのスローガンを叫ぶ前に、DingTalk は製品のトップレベルの設計について明確な計画をすでに立てており、この方向に懸命に取り組んできました。基盤となる PaaS、データ プラットフォーム、コネクタ、アプリケーション シナリオへの接続を含むトップレベルの設計のガイダンスに基づいて、DingTalk は建物の基礎、部屋の構成、さらには柔らかい装飾などの要素を事前に検討しました

DingTalk に向かって強い風が吹きました

DingTalk が機能やシーンの複雑さを解決するために最善を尽くしていたときに、大型モデルの登場により想像力豊かな方法が提供されました。

これまで、アプリケーション ソフトウェアの対話は主にグラフィカル インターフェイス (GUI) が主流であり、メニューを段階的にクリックするモデルが実際のエクスペリエンスの標準になりました。大規模モデルがインタラクション層に与える最大の影響は言語インタラクション インターフェイス (LUI) であり、GUI と LUI のハイブリッド インタラクション形式により、DingTalk のインタラクションと製品の複雑さの問題を解決できます。もちろん、DingTalk は依然として製品の再構築と変革を続ける必要があります

「インタラクションを単純だと考えないでください。LUI は、基盤となるシステムと接続する機能に依存しています。ユーザーは言語を使用して命令を発行します。基盤となるシステムには、それを受け入れる能力が必要です。」と Qi Junsheng 氏は感情を込めて言いました。これは多くの既存アプリケーションにとって課題ですが、DingTalk の見解では、インテリジェンスは DingTalk の現在の問題を解決する大きな機会です。

次のように書き換えられます: DingTalk には当然ながら豊富なエンタープライズ ビジネス シナリオがあり、大規模モデルのインテリジェントな基盤機能とアプリケーション シナリオと接続することで、エンタープライズ シナリオと大規模モデルの間の継続的なインタラクションを実現し、データなどのさまざまなリソースを完全に活用できます。アプリケーションの価値をより豊かかつ簡潔にし、製品価値の好循環を形成します。したがって、DingTalk の全体的なインテリジェントな設計の中核も、企業顧客のデジタル資産を有効化し、実際の企業のビジネス上の問題を解決することを中心に展開しています。

豊富なアプリケーション シナリオに加えて、DingTalk は大量のユーザーおよび顧客の企業データも蓄積しています。大規模モデルの力は、既存のデータを分析するだけでなく、さまざまな分野のデータを統合できることにあります。それはもはや、単一の次元、単一のシナリオ、または単一のシステムの単なるデータ分析ではありません。これは、DingTalk のオープン戦略とも一致しています。より多くの機能がより多くのシナリオに対応します。さまざまなシナリオからのデータが接続および統合され、より優れた大規模モデル エクスペリエンスを提供します。DingTalk のインテリジェントな製品アーキテクチャと設計に基づいて、企業顧客の敷居とコストを大幅に削減できます。インテリジェンスを適用します。

エンタープライズ デジタル資産と多数のビジネス アプリケーション シナリオは、DingTalk で見つけることができます。企業顧客が大規模なモデルにアクセスするのが難しい状況に遭遇した場合、DingTalk はソリューションを提供します。会話的なチャットからアプリケーションや To-Do アイテムの作成、さらにはさまざまな共同オフィス ドキュメントに至るまで、それらはすべて DingTalk プラットフォームに統合されています。顧客がより詳細なトレーニングや微調整を必要とする場合でも、DingTalk のオープン アーキテクチャは業界の専門知識の導入をサポートします

「インテリジェンスの時代において、DingTalk はより優れた接続機能、基本機能、およびアプリケーション シナリオを提供します。これは、DingTalk が非常に得意としている点です。DingTalk の側から見ると、DingTalk をより明確に確認して宣伝することができ、インテリジェンスが実現します。テスト段階から徹底的な価値創造段階に至るまで、私たちには非常にシンプルな目標があり、その『魔法の杖』は顧客が最も強く要求する最も基本的で重要な問題を解決しなければなりません」とQi Junsheng氏は述べました。

企業は現在、DingTalk のホームページにある魔法の杖を使用して、チャット AI、Yidai AI、ドキュメント AI、インテリジェント Q&A、コンサルティング AI を含む 5 つの製品で 20 近くの AI スキルを呼び出すことができます。同時に、Yida、Documents、Meetings など 17 の製品インターフェイスで魔法の杖ボタンをクリックして、対応する製品の AI スキルを使用することもできます。

企業の単純なニーズは、運用、効率向上、コスト削減などに他なりません。文勝文と文勝図は ToC のロジックに近く、初期の市場教育の段階です。 DingTalk は実際の作業シナリオに焦点を当て、商業的価値を生み出す必要があります。

スーパーAIアプリケーション

Gartner が発表した「2023 年の重要な戦略的テクノロジー動向」では、スーパー アプリケーションが特に注目されています。スーパー アプリケーションとは、アプリケーション、プラットフォーム、エコシステムの機能を統合したアプリケーションです。独自の機能セットだけでなく、また、サードパーティが独自のマイクロアプリケーションを開発および公開するためのプラットフォームも提供します。 Gartner は、2027 年までに世界人口の 50% 以上が複数のスーパー アプリケーションの毎日のアクティブ ユーザーになると予測しています。

Alipay と WeChat は典型的なスーパー アプリケーションです。スーパー アプリケーションは中国から西側諸国に広がり、模倣されています。マスク氏は以前、Twitter を買収した後、すべてのアプリを作りたいという願望を表明していました。スーパー アプリケーションの鍵は、顧客や従業員が使用する複数のアプリケーションを統合して置き換えることができることであり、これは大規模モデルの特性に自然に適合します。

最近、Zero One Thousand Things の創設者兼 CEO である Kai-fu Lee 氏は、大規模なモデルをリリースする際に特にスーパー アプリケーションについて言及しました。彼は、単純なアプリケーションから始めて、リーン起業家精神の手法を継続的に反復することについて言及しました。 Dou 銀和 WeChat の最初のバージョンはスーパー アプリケーションではありませんが、ユーザーのニーズを捉え、新しいプラットフォームの技術的エッセンスを使用して誰もが好むシンプルなアプリケーションを作成し、ユーザーのフィードバックに基づいて継続的に調整し、最終的にはアプリケーション、これは Zero One Thing のスーパー アプリケーションを作成するための方法論です。

Kaifu Lee のスーパー アプリケーションは To C 市場でゼロから反復を開始しましたが、DingTalk は To B 市場に焦点を当てており、すでに既成のシナリオとユーザーを抱えています。この 2 つは異なりますが、明確な違いはありません。

10月末時点で50万社以上の企業がDingTalk AI Magic Wandの招待テストに参加していることがわかっており、現在DingTalk Chat、Documents、Knowledge Base、Brain Maps、Flash Notes、Teambitionなど17製品が参加している。 AIGC に接続されており、オンラインでテストのためにユーザーに完全に公開されています。 DingTalkクライアントとAPPホームページの最新の入り口「Magic Wand」では、チャットAI、ドキュメントAI、Yidai AIなどの自然言語会話機能も利用できます。

TMTpost は、ベータ テスト期間中に、従業員 5,000 人を超える大企業の 6% 以上が AI を頻繁に使用し、従業員 2,000 人以上の中規模から大企業の 9% 以上が AI を頻繁に使用していることを知りました。 AIの利用頻度については、AIを頻繁に利用するユーザーは1日平均15回以上、企業によっては1人当たり1日平均300回以上AIを利用しています。頻繁に使用される製品の中で、Document AI はユーザー向けに 402 万 5,000 個のコンテンツを生成し、Flash AI はユーザー向けに 155 万 7,000 個の概要コンテンツを生成し、Yida AI はユーザーが 9,800 個のオフィスおよびビジネス アプリケーションの生成を支援しました

これは中国初の完全にオープンな国家レベルのインテリジェント アプリケーションであり、また初の完全にオープンな AI 作業アプリケーションでもあります。DingTalk はスーパー AI アプリケーションへのアップグレードを開始しています

DingTalk はスーパー AI アプリケーションの成熟した状態には程遠く、Qi Junsheng にはまだやるべきことがたくさんあります。 「やはり、物事を単純に考えず、畏怖の念を抱く必要があります。ToBを行うには、業務運営などさまざまな役割を深く理解する必要がある一方で、 ToC ユーザーの心とニーズについて明確な洞察を持っています。」と彼は言いました。

Qi Junsheng は長年製品を作ってきた結果、作るのが最も難しい 2 種類の製品があることに気づきました。最初のカテゴリはオープン製品です。これは、環境パートナーの役割が関与するため、製品の複雑さが飛躍的に増大します。 2 番目のカテゴリは商用製品です。商用製品については非常に注意する必要があります。特定のリンクが通らないからといってオフラインにすることはできません。さまざまな顧客のさまざまなニーズを考慮する必要があります。特に有料製品の場合は、次のことを行う必要があります。製品の一貫性には特に注意してください。

初期の準備は DingTalk の自動化段階とみなすことができますが、現在は DingTalk のインテリジェント段階に入り、すべての目標は製品のアップグレードを促進し、ToB 顧客の単純なニーズを解決することです。 「私たちは目を開いて、顧客の単純な問題に畏敬の念を抱くべきです。なぜなら、これらの問題の背後には、多くの場合、1 つの例から引き出され、問題の本質に近い他のケースについての推論を導き出すことができる多くの問題があるからです。」チー・ジュンシェン氏は

例えば、物流会社は基本的に利益が少ない状態にあり、コストに対して非常に敏感です。 ToB マネージャーにとって、適時性の管理は他の業界よりもはるかに高度です。特定の日の出荷が少ない場合、管理者は 2 台の車両を削除するなど、すぐに調整を行う必要があります。これまで、従来の BI レポート方法では適時性の要件を満たすことができませんでしたが、DingTalk は大規模モデルを使用することで、勤怠や業務などのさまざまな次元のデータを組み合わせてスループットと適時性を見積もることができるため、粗利が直接増加します

DingTalk は、高度な生産性を表す大規模モデルの敷居を下げることで、より多くの人がオンデマンドで利用できるようにし、手頃な価格で提供できるようにすることで、企業組織がこれまで以上に強力な予測可能性と決断力を持ち、粗利益などを最適化できるようにします。 . さまざまな経営指標。これは、DingTalk が企業にもたらすことを望んでいる理想的な変化であり、DingTalk を超人工知能アプリケーションに変えます。

DingTalk 自体が進化したフライホイールとなり、スーパー AI アプリケーションを通じて多くのユーザーを魅了しています。これらのユーザーはパートナーの注目を集め、パートナーは DingTalk にさらに豊富なシナリオと機能を提供しました。これにより、より多くの新規ユーザーと既存ユーザーがさらなる消費を求められます。大規模モデルの導入により、To B シナリオにおける DingTalk の幅と深さが拡大し、崩壊していたユーザーの価値も開かれました

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