Cult.fitはインドを代表するテクノロジー企業で、77都市で708のフィットネスセンターを運営し、約100万人の有料会員を抱えています。事業拡大に伴い、プロセスの複雑化を避けながら、より多くの運用上および製品上の課題を解決したいと考えていました。そこで、エンジニアリング部門でOpenAI Codexを標準化し、それを組織全体に拡大することで、各部门がデータを分析し、ツールを構築し、アイデアを本番環境に移行できるようにしました。また、OpenAI APIを利用して、AIトレーナーを含むよりパーソナライズされた会員体験を開発しています。
CTOのSanthosh Kumar氏にとって、AIは組織の働き方を変える機会でした。「AIネイティブな運用を目指しています。運用をAIファーストに変えるにはどうすればよいか。どのような新しい顧客体験を提供できるか。組織の運営方法をどう変革できるか」と語ります。Cult.fitの最初の大きな変化はエンジニアリング分野でした。Codexを標準化する前は、開発者はさまざまなコーディングエージェントやアシスタントを混在して使用しており、リポジトリ、エージェントの指示、スキル、開発ワークフローの慣習が異なり、知識の共有や機能の再利用が困難でした。Cult.fitはソフトウェア開発ライフサイクルを標準化する共有プラットフォームを必要とし、Codexをその基盤として選択しました。これにより、リポジトリ構造、スキル、テスト、コードレビュー、フィードバックループがチーム間で共通の慣習に従うようになりました。
その後、チームはCodexをより専門的なエンジニアリングワークフローに拡張しました。サイトリライアビリティエンジニアリングエージェントは、可観測性プラットフォームやログから情報を集約し、インシデントを調査し、多くの場合、エンジニアがレビューするための修正案を含むプルリクエストを作成できます。セキュリティエージェントは脆弱性の特定と対処を支援し、他のオンコールエージェントは繰り返し発生する本番環境の問題を調査します。Cult.fitはまた、仕様駆動型開発モデルへと移行しつつあり、仕様がソフトウェア開発ライフサイクルを通じてエンジニアがレビューするプルリクエストまで作業を導くことができます。これにより、チームは定義された要件から動作するコードへと、より再現性の高いパスを得ることができます。
最近の例として、cult.fitアプリのソーシャルフィードがあります。Kumar氏は、このプロジェクトは以前なら1年以上かかったと推定しています。新しいワークフローを使用することで、チームは2ヶ月でエンドツーエンドで構築し、リリースしました。
Codexはエンジニアリング以外にも拡大しています。cult.fitは会社のデータをCodexが扱いやすいようにし、チームが自分で回答を見つけ、日常的な分析を実行できるようにしました。以前は、小さなデータ要求でも中央のアナリストチームを経由する必要があり、ボトルネックとなっていました。Kumar氏は「Codexはデータ民主化への最大の一歩です。チームは必要な分析を自分でできるようになりました」と述べています。
チームはまた、独自のアプリケーションやワークフローを構築しています。例えば、人事部門はCodexでパフォーマンスレビュー、スケジューリング、フィードバック収集、情報統合を管理するワークフローを構築しました。ここ数ヶ月で、非エンジニアリングチームによって20以上の内部アプリケーションが構築されています。この変化は、Cult.fitがビジネス運営に必要なソフトウェアについての考え方を変えています。内部ダッシュボードソフトウェアのコストが急増した際、あるエンジニアが週末にCodexで機能を再構築しました。Cult.fitは現在、自社アプリケーションでその機能を実行し、年間10万ドル以上のソフトウェアコストを回避しています。
この変革には、従業員にCodexへのアクセスを提供するだけでは不十分でした。大規模なハッカソンで従業員に可能性を早期に示しました。その後、経営陣を集めた1日セッションを開催し、各部門のリーダーがCodexで自分の仕事に関連するものを構築しました。エンジニアリング部門はまた、週2回のオフィスアワーを開催して従業員がアイデアを本番環境に移行できるよう支援し、エンジニアが選択された部門に埋め込まれて技術的およびドメインサポートを提供しています。Kumar氏は「ソフトウェアは民主化されました。OpenAIのソリューションにより、当社の人々はチームが必要とするものに合わせて独自のアプリケーションを構築できます」と語ります。
Cult.fitはまた、OpenAI APIを利用してAIトレーナーを通じてAIを会員体験に拡張しています。cult.fitの会員の45%以上が初めてジムに通う人々であり、ガイダンスはフィットネス習慣を築くための重要なアクセスです。同社は数年前にAIトレーナーを初めて構築し、パーソナルトレーナーなしでガイド付きのパーソナライズされたワークアウト体験を会員に提供しました。現在、ジムユーザーの約20%がAIトレーナー製品を利用しています。言語モデルの進歩により、cult.fitは体験をよりインタラクティブで会話的にする機会を見出しました。最新バージョンは音声ファーストのワークアウト体験を中心に設計されています。OpenAI API統合を通じてGPT Realtimeを使用し、トレーナーは双方向の音声インタラクションを通じてコーチングのキューを提供し、ワークアウトの記録をサポートできます。
Cult.fitはまた、以前は人間のエージェントが各ケースを評価する必要があったカスタマーサポートワークフローにAIを適用しています。一例は、グループフィットネスクラスの欠席に対するペナルティの免除リクエストです。会員が正当な理由でクラスを欠席したと述べた場合、AIエージェントは地元の天気やそのクラスの出席パターンなどの信号を確認してから、ペナルティを免除すべきかどうかを決定できます。Cult.fitはこれらのエージェントを既存のSprinklrサポートプラットフォームに組み込み、バックエンドシステムに接続し、カスタマーサポートを主に人間主導のチャットモデルからAIファーストのワークフローへと移行しました。その結果、カスタマーサポートコストが50%以上削減されました。
Cult.fitの次のステップは、個々のAIワークフローから、AIが仕事の進め方に組み込まれた組織へと移行することです。運用面では、Kumar氏は「オートパイロット運用組織」という野心を語り、AIがフロントラインチームのサポート業務のより多くを担当することを目指しています。会員体験では、「ポケットの中のトレーナー」を目標とし、人間のトレーナーが大規模に提供できる範囲を超えてパーソナライズされたガイダンスを拡張します。組織内では、Cult.fitはAIで排除できるボトルネックを引き続き探しています。より多くの従業員がアプリケーションを構築し、情報を分析し、ワークフローを自動化するにつれて、より多くのアイデアが直接機能するソリューションへと移行できるようになります。