Amex Global Business Travel：Long Lake CEO Alexander TaubmanによるAIを活用した世界初のテイク・プライベート

Today Pars, we're joined by Alex Topman, the co-founder and CEO of Long Lake Management. 本日は、Long Lake Managementの共同創業者兼CEOであるAlex Taubmanにご参加いただいています。 Long Lake recently announced their intent to acquire American Express Global Business Travel for $6.3 billion in what I believe is the world's first AI take private. Long Lakeは最近、63億ドルでAmerican Express Global Business Travelを買収する意向を発表しました。これは私が考える世界初のAIテイク・プライベートです。 They have previously bought around 30 companies and they transform and optimize them with AI. 同社はこれまでに約30社を買収し、AIで変革・最適化してきました。 So, we're very excited to have him on board today. 本日はご参加いただけて大変うれしいです。 Alex, thanks so much for joining us at Enterprise. Alex、Enterprise Podcastにようこそ。ありがとうございます。 Pleasure to be here. お招きいただきありがとうございます。 Thank you for having me, Lad. ありがとうございます、Elad。 Um, you just announced what I believe, and I I could be wrong on this, but I think it may be um the world's first ever AI take private where you've agreed to acquire Ammex Express Global Business Travel, the world's largest corporate travel platform for 6.3 billion, which is pretty amazing. 先日、世界最大の法人向け旅行プラットフォームであるAmerican Express Global Business Travelを63億ドルで買収することで合意されましたが、これは世界初のAIテイク・プライベートになるのではないかと私は考えています。間違っているかもしれませんが。 And before that, you've already done 30 acquisitions under this premise that you can buy businesses and transform them with AI, what some people are referring to as AIdriven roll-ups or AIdriven um uh buyouts. それ以前にも、AIでビジネスを変革できるという前提のもと、すでに30件の買収を実行されています。AI主導のロールアップ、あるいはAI主導のバイアウトと呼ぶ人もいますね。 And so I it's very exciting to have you here and learn more about your business. 本日はここに来ていただけて大変光栄ですし、ビジネスについてもっと学びたいと思っています。 You mentioned you have this Nexus platform which helps your employees serve their customers better and automates a lot of their work. Nexusプラットフォームについてお話しいただきましたが、これは社員が顧客をより良くサービスし、多くの業務を自動化するものですね。 Can you give examples of some of the things that that automates or how it helps them in the context of HOA and I know you're now in four other verticals or three other verticals and so what you do kind of crosses across the different businesses you're involved with. HOAの文脈でどのような業務を自動化しているか具体例を教えてください。また、現在4つか3つの別の業種にも展開されているとのことで、取り組みが複数のビジネスにまたがっていると思いますが。 Yeah, that's right. ええ、そうです。 So we've taken an approach since the beginning of investing very heavily in our horizontal AI platform which call Nexus. 私たちは当初から、ホリゾンタルAIプラットフォームであるNexusに多大な投資を行ってきました。 Um I'd say roughly 80% of the infrastructure is shared across the verticals and then there's a lot of work to take it and deploy it into those end markets and the deployment involves mapping workflows understanding data sources cleaning up data sources integrating with them to make them easier for the models to access and sort of our next platform sits in between the models on one side we're model agnostic and the data sources the skills the workflows of the business and so that takes a lot of customization and significant applied AI engineering capabilities which we've built built at Long Lake. インフラの約80%は業種を横断して共有されています。そしてそれを各市場に展開するために多くの作業が必要です。展開とはワークフローのマッピング、データソースの把握、データソースのクリーニング、モデルがアクセスしやすいように統合することです。私たちのNextプラットフォームは、一方のモデル側と、もう一方のデータソース・スキル・ワークフロー側の間に位置しています。私たちはモデル非依存型です。そのためカスタマイズと高度な応用AIエンジニアリング能力が必要で、Long Lakeで構築してきました。 So once we can take that platform, we buy a company now or partner with a company now very quickly. このプラットフォームができれば、今は企業を買収しまたはパートナーシップを組んだ際にとても速く動けます。 You know, in the beginning it took us over a year with our first acquisitions to actually, you know, find the the real potential of AI uh and see it in the in the business outcomes. 最初の買収では、AIの真の可能性を見つけてビジネス成果として確認するまでに1年以上かかっていました。 But now within days of partnering with a company, we can deploy this very quickly and see immediate impact. しかし今では、企業とパートナーシップを組んでから数日以内にこれを展開し、即座に効果を見ることができます。 So you can buy a company and then within a couple weeks you have instant margin lift because the employees of that new acquisition just go on a platform you've already built for similar businesses. つまり企業を買収してから数週間で、同じような事業向けにすでに構築済みのプラットフォームに新規買収先の社員が乗ることで、即座な利益改善が得られるということですね。 Yeah. ええ。 What we what we see is instant time savings. 私たちが見ているのは、即座な時間削減効果です。 And then the question is how do we grow to give our team members so we actually invest very heavily in growth. そしてその問いは、チームメンバーのために成長にどう投資するかということです。実際、私たちは成長に非常に積極的に投資しています。 We're actually not really you know we're not focused on cost saving. 実のところ、私たちはコスト削減にそれほど注力していません。 We're actually focused on driving growth and customer experience. 成長と顧客体験の向上に集中しています。 That's our that's our big and what we've seen it's a much more powerful model because it's our view of AI is it's incredibly positive sum. これが私たちの根本的な考え方であり、はるかに強力なモデルだと感じています。AIはとてつもなくポジティブサムだというのが私たちの見方です。 I know this is a little bit of a narrative violation but we actually think AI makes people more productive and we have more productive people. これは少し常識に反するかもしれませんが、私たちはAIが人々の生産性を高め、生産性の高い人材をさらに求めることになると考えています。 You want more of them and when your customers are happier you grow faster. 顧客が満足すれば成長も加速します。 You actually create jobs and everybody wins. 雇用も生まれ、みんなが得をします。 And so we're seeing this in our companies. 実際に私たちの企業でそれが起きています。 We're fastest growing company in the HOA industry now. 今やHOA業界で最も速く成長している会社になりました。 We are growing organically. 有機的に成長しています。 We when we invested in the businesses, they're typically growing 0 to 5% a year in terms of volume. 投資した時点では、各企業は年間0〜5%の成長率でした。 We're now growing 20 plus% a year. 今では年率20%超の成長です。 And that's because we've made our team members, we've given them extra capacity to go and serve more customers. チームメンバーに余力を与え、より多くの顧客を担当できるようにしたからです。 We actually have better uh more attractive customer acquisition economics. より魅力的な顧客獲得経済性も実現しています。 Um because we can serve those customers at incrementally lower costs with better products and services. より良い製品とサービスで、増分コストをより低く抑えながら顧客にサービスできるからです。 So, we've been able to take sort of the the software style playbook of go to market and apply it into these sleepy industries and and I think it's a win-winwin. こうして、これらの停滞した業界にソフトウェアスタイルの成長戦略プレイブックを適用できています。まさにウィンウィンウィンだと思います。 It must be hard for your employees to go and work anywhere else in the industry then because if they're dramatically more productive, they're doing less busy work. 社員が劇的に生産性が上がって雑務も減るのなら、業界の他社に移るのは難しいはずですね。 Have you found that you've decreased employee churn or have other things? 従業員の離職率が下がっていることは確認されていますか？ That's right. そうですね。 We've seen very very high retention of our team members across all of our acquisitions. すべての買収先で、チームメンバーの非常に高い定着率を見ています。 Um, and actually this is the vision. そして実はこれがビジョンなのです。 This is the vision long lake. これがLong Lakeのビジョンです。 We want to basically be the best place to work in every industry that we operate so we can get give the best people the best tools with the best customers and that flywheel becomes self-perpetuating because if you now leave Long Lake or you leave our one of our partner companies to go to a competitor you have to start doing all this mundane work again that you 25% of your day 30% of your day you have to go do that again and the thought of it's like it's like giving up email or something you know you're not going to it's just so actually we've started to become a real talent magnet in these industries, in our companies. 私たちが事業を展開するすべての業界で、最も働きたい職場になりたいのです。最高の人材に最高のツールと最高の顧客を提供する。そのフライホイールは自己持続的になります。Long Lakeや私たちのパートナー企業を辞めて競合他社に移れば、1日の25〜30%を占めていた単純作業を再びこなさなければなりません。それを考えると、メールを手放すようなものです。実際、私たちはすでに業界内で本物の人材マグネットになりつつあります。 And by the way, we can pay people the most because they're the most productive. その上、最も生産性が高い分、最も高い報酬を支払えます。 They're actually making more money. 実際に社員はより多く稼いでいます。 And we're we're delighted about that. それはとても嬉しいことです。 So, we can pay you the most, give you the best tools, and we're growing the fastest. 最高の報酬、最高のツール、そして最も速い成長を提供できます。 Um, you know, that's part of our vision is it's just it's it's really making things better for team members and customers. 私たちのビジョンの一部は、チームメンバーと顧客にとってより良いものにすることです。 And by the way, the other important thing is you give your team members superpowers with AI, the customers are much much happier. それにもう一つ大切な点があります。AIでチームメンバーにスーパーパワーを与えると、顧客の満足度が格段に上がります。 So, we're seeing customer retention going up. 顧客定着率が上がっています。 We're seeing response times much faster, 応答時間も大幅に短縮されています。 errors going down in sort of things like board reporting, budgeting, email, you know, and uh that's driving up customer 理事会報告、予算策定、メールなどでのエラーも減少しており、それが顧客満足度の向上につながっています。 Mhm. ええ。 Oh, so cool. すごいですね。 Why why do this v acquisition versus just offering software to people? なぜソフトウェアを提供するのではなく買収を選んだのでしょうか？ In other words, the traditional Silicon Valley playbook would be, you know, you find the HOA industry, you realize that there's a need in terms of software, you build software for the industry, and then you sell it as a vendor and in this case, sell it as a sort of AI product or tool. 従来のシリコンバレー流のやり方は、HOA業界を見つけてソフトウェアのニーズを認識し、業界向けソフトウェアを作って、ベンダーとして販売する、つまりAI製品やツールとして販売するというものですよね。 Yeah. ええ。 um why not do that or why did you decide to go down the acquisition path? なぜその道を選ばなかったのか、あるいは買収の道を選んだ理由は何ですか？ We we think that you can drive better win-win business outcomes with deeper alignment. より深いアライメントによって、よりウィンウィンなビジネス成果を生み出せると考えているからです。 And so by actually owning the companies and and owning those customer relationships directly, we can drive better better results. 企業を実際に保有し、顧客関係を直接持つことで、より良い成果を生み出せます。 Software companies are wonderful. ソフトウェア会社は素晴らしいものです。 We partner with many of them. 私たちも多くのソフトウェア会社とパートナーを組んでいます。 But when you're just selling software and you don't actually then care what happens with the with the business outcomes, you just don't see the same business. しかしソフトウェアを売るだけで、ビジネス成果に何が起きるかを気にしない場合、同じような結果にはなりません。 Your engineers are just viewing your employees as their customers in some sense then. エンジニアはある意味で自社の社員を顧客として見ているわけですね。 Is that correct? そういうことですか？ That's right. そうです。 Our our team views our employees and our team members in the field as the customer and that feedback loop internally. 私たちのチームは、現場の社員・チームメンバーを顧客と見なしています。そして社内のフィードバックループがあります。 That's the other point is we have a much tighter feedback loop. これがもう一つのポイントで、フィードバックループがはるかに密です。 So you know the old skunk works thing of you want the engineers and the factory to be colllocated so you can have more innovation. 昔のスカンクワークス方式、つまりエンジニアと工場の人員を同じ場所に置いてイノベーションを促進するというやり方があります。 That's what we have at Long Lake. Long Lakeではまさにそれをやっています。 So our team members and our engineers are together in the field all the time. チームメンバーとエンジニアは常に現場で一緒にいます。 I think there's of our engineering team they're probably in 20 different states right now sitting with team members across our architecture business across our HOA business across our HR services or you know specialty tax business and so they're sort of um and there's a deep amount of change management that's involved so this is a lot of you know sitting with the team members understanding their pain points and so there's a real like solutions orientation of how do we take the pain point we and then we build a tool within Nexus to solve it and that feedback loop is really important. エンジニアリングチームのメンバーは今おそらく20の異なる州で、建築事業、HOA事業、HRサービス、専門税務事業のチームメンバーと一緒に座っていると思います。深いチェンジマネジメントが伴います。チームメンバーと共に座り、課題を理解し、Nexus内にツールを構築して解決する。そのフィードバックループが非常に重要です。 So you get to better outcomes this way. これでより良い成果が得られます。 No, it's pretty amazing because I think one of the biggest issues for actually adoption of AI is uh change management uh changing processes, changing organizational design. AIの実際の採用における最大の問題の一つがチェンジマネジメント、つまりプロセスや組織設計の変更だと思いますが、それはまったくその通りだと思います。 And I guess if you own the actual company, then you can make those changes. 実際に会社を所有していれば、それらの変更を実施できます。 If you're just selling software, you can't really impact it very much. ソフトウェアを売るだけでは、それにあまり影響を与えられません。 I think in general, um in order to do this very well, and I've talked to dozens of people trying to do different forms of AI rollups and, uh things like that, um is you really need three competencies. 一般的に、これをうまく行うには、様々なAIロールアップの形態を試みる数十人の人々と話してきましたが、本当に三つのコンピテンシーが必要だと思います。 It seems like it seems like you need some folks who are great at the the private equity style motion of purchasing things. プライベートエクイティスタイルの購買を得意とする人材が必要です。 You need somebody who's great at engineering and building out the uh AI uh stack and then you need really good change management. AIスタックのエンジニアリングと構築を得意とする人材、そして優れたチェンジマネジメントの人材が必要です。 How how were you able to pull those three disciplines together? どうやってその三つの専門性を集めることができたのですか？ Because it's very rare and again I've seen very very few very very few companies in this area who've done this. 非常に稀なことで、この分野でこれをやり遂げた会社を本当にほとんど見たことがありません。 Was it a magic initial founding team? 魔法のような最初の創業チームだったのですか？ Was it just how you've hired? それとも採用の仕方によるものですか？ I'm just sort of curious how you because you've also gotten exceptional engineers which most you know uh folks aren't able to get in this industry. 例外的なエンジニアを採用されていますが、それがどのようにして可能だったのか少し聞かせてください。 Yeah. ええ。 Well, thank you for saying that. ありがとうございます。 Yeah. ええ。 So, because we were purpose-built from day one to kind of be this uh cross functional company with technology, DNA, change management and M&A, we were able to attract, you know, the right type of people from network. 最初からテクノロジーDNA、チェンジマネジメント、M&Aを備えたクロスファンクショナルな会社として設計されていたため、ネットワークを通じて適切な人材を引き付けることができました。 And so, I think 100% of our first 20 people were through network. 最初の20人のうち100%がネットワーク経由でした。 We knew them really well. 彼らをよく知っていました。 and people from, you know, places like Palunteer, RAMP, Robin Hood, you know, um some of the top Glean, some of the top um sort of modern AI and data uh companies. Palantir、Ramp、Robinhood、GleanといったトップクラスのモダンAI・データ企業出身の人々です。 And so, you know, Rasmus, our our co-founder and CTO, uh he and I were connected through one of our, you know, early investors and board members who've we've all known each other for kind of 15 plus years. CTO兼共同創業者のRasmusとは、私たちが15年以上知り合いである初期投資家や取締役会メンバーを通じてつながりました。 um we all started our careers together and it's 皆でキャリアをスタートさせ、そして really rare by the way I think for many business people to have those deep technical networks like what I've observed is that often these are separate worlds and technologists are very bad at hiring business people early on at least in their careers and vice versa business people tend to be awful at hiring engineers and so you end up with these mismatches on the early teams so it's pretty amazing you were able to pull people out of some of these great companies ビジネス系の方がそのような深いテクニカルネットワークを持つのは、私が思うに本当に稀なことです。よく観察すると、これらは別々の世界になりがちで、テクノロジスト系の人はビジネス系の人材を採用するのが苦手で、逆もまた然り。そのため初期チームにミスマッチが生じます。こうした優れた企業から人材を引き抜けたのは素晴らしいことですね。 yeah well thank you ありがとうございます。 I mean I think it's a re what it's a really exciting project 本当にエキサイティングなプロジェクトだと思っています。 I think that's you know the idea of bringing AI into the real world there's a lot I mean AIを実世界に持ち込むというアイデアには、本当に多くのことがあります。 What the labs are doing is extraordinary obviously and they're enabling all of this and all the you know hundreds of billions of investment that's going in models are getting part of our thesis was the models are going to get better every day. ラボがやっていることは明らかに驚異的で、これら全てを可能にしています。数百億ドルの投資が注ぎ込まれているモデルは毎日進化していく、というのが私たちのテーゼの一部です。 There's going to be a tremendous amount in the trillions of investment 兆ドル規模の投資が行われるでしょう。