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モトローラ・ソリューションズ Piper Sandler 第5回年次Growth Frontiers Conference

決算説明会の要点と文字起こしを確認できます。

決算期FY 0所要時間28分参加者2名

文字起こし

最初の15段落を発言者ごとに確認できます。

Operator

すばらしい。では、皆さん、おはようございます。Piper Sandlerのジム・フィッシュです。皆さん、良い一日のスタートを切られていることと思います。Motorolaからマヘシュ氏に来ていただいています。マヘシュ氏、ご参加いただきありがとうございます。ナッシュビルへようこそ。

Mahesh SaptharishiEVP and CTO

お招きいただきありがとうございます。

Operator

まず初めに、各社にお聞きしていることの一つとして、現時点で皆さんが支出や予算をどのように見ているのか、全体像をお聞かせください。もちろん、皆さんは公共安全関連の予算、つまり州・地方政府の予算や政府予算へのエクスポージャーがやや大きいですよね。特に米国ではそうです。連邦政府については、状況はどうでしょうか。

Mahesh SaptharishiEVP and CTO

州・地方レベルでは、状況はおおむね良好だと思います。ジャック・モロイ氏が最も的確に説明していると思いますが、州・地方政府の予算は引き続き堅調だということです。当社が提供するものはすべて、あると望ましいものではなく、なくてはならないものです。そのため、その予算枠の中でも優先的に採用されます。連邦政府関連では、良い手応えを得ています。そこに問題は見られないと思います。

Operator

4月にお話ししたように、皆さんは、白紙から始めるアプローチではなく、いわばAI戦略を刷新、あるいは転換しました。Motorolaは現在、AIを使ってどのように対応要員を支援しているのでしょうか。また、Motorolaのアプローチが正しいと言える理由は何でしょうか。

Mahesh SaptharishiEVP and CTO

ええ。それでは、ジム、よろしければ私からお話ししてもよいでしょうか。

Operator

もちろんです。どうぞ、遠慮なく。

Mahesh SaptharishiEVP and CTO

Motorolaは、今年や昨年、あるいは一昨年になってAI分野に参入したわけではありません。当社は非常に長い間、この分野に取り組んできました。例えば、私のキャリア全体は、セキュリティおよび公共安全分野における機械学習とAIの応用に重点を置いてきました。私はAvigilonの買収を通じてMotorolaに入社しました。Avigilonが競合他社から本当にシェアを奪い、積極的に成長できたのは、コンピュータービジョンや機械学習の技術をビデオ管理システムやカメラなどに直接適用したからです。その過程で学んだ教訓の一つは、AI機能をサイドカー型、あるいはオーバー・ザ・トップ型のアプリケーションとして、通常の業務フローの外側でユーザーを支援する形にすると、当初は良い概念実証になりますが、積極的に導入される恒久的な仕組みになるほどの持続性はないということでした。

Mahesh SaptharishiEVP and CTO

Avigilonで私たちが採用し、初期の成功に大きくつながった方針は、こうした機能の多くを中核アプリケーションに組み込むことでした。当社は、公共安全分野にも同じ戦略と戦術を持ち込んでいます。コマンドセンターのアプリケーションについて考えると、911、VESTA、コンピューター支援ディスパッチ(CAD)、あるいは各種コンソールアプリケーションなど、皆さんがおっしゃっていたディスパッチャー・スイートに該当します。考えれば考えるほど、文字起こしや翻訳機能を中核ワークフローに付随するものにするだけでは、ユーザーの役に十分立たないことが分かりました。当社は中核アプリケーションを再設計しました。昨年発売したVESTA NXTには、AI機能がネイティブに組み込まれています。具体的には、通話受付担当者が発信者と会話している間に、リアルタイムで文字起こしを行うネイティブ機能です。

Mahesh SaptharishiEVP and CTO

通話受付担当者が発信者の話す言語を理解できない可能性を自動的に認識し、911の通話回線に通訳が参加するのを待つことなく、直ちに翻訳モードへ切り替えられます。フォームへの入力や要約を行い、その要約を現場の対応要員が持つAPX NEXT端末に送信することもできます。こうした機能すべてを舞台裏でシームレスに連携できることこそ、AIを組み込む価値だと考えています。過去数四半期に受注した911案件の100%が、当社のAI機能を選択しています。そして、文字どおり組み込まれているため、顧客は当社ソリューションのAIティアを選択します。それがAssistティアであり、当社ソリューションの最上位ティアです。

Mahesh SaptharishiEVP and CTO

その結果、各ワークフロー・アプリケーションでASPが上昇しています。いずれもAssistティアが選択されているためです。ディスパッチャー・スイートとレスポンダー・スイートによって、個別アプリケーションの導入に加えて可能になるのは、すでにVESTAを導入している顧客がポートフォリオにCADを追加し、CADソリューションにAssist機能も加えたい場合に、スイートとして利用できるため、購入判断が容易になることです。

Operator

分かりました。皆さんはLMR、アクセス制御、そしてコマンドセンター・ソフトウェアの間で、やや独自のポジショニングにあります。音声通信と高帯域幅のリアルタイム映像ストリームを融合する上で、最も難しいエンジニアリング上の課題は何でしょうか。

Mahesh SaptharishiEVP and CTO

そうですね。ネットワーク上の課題というよりは、 ユーザー体験の課題だと思います。データをより効果的に活用する方法に関する機会です。データの部分について、少しだけお話しさせてください。当社は昨年、SVXを発売しました。SVXが、バックグラウンドで動作するCommandCentral DEMS、つまりデジタル証拠管理プラットフォームや、当社の記録管理プラットフォームとともに実現する重要なことの一つは、警察官がAIの支援を受けながら供述書を作成できることです。

Mahesh SaptharishiEVP and CTO

警察官にとって非常に早い段階から課題となっていた問題の一つは、ボディーカメラで見聞きしたものを記録する際、無線機に接続されたイヤーピースを使って会話したり会話を聞いたりしているため、ボディーカメラには決して記録されない情報がかなりの量に上ることでした。そのため、警察官はボディーカメラの録音音声に、自分が聞いたり見たりしたことを実際にはすべて記録できていません。そこで、ボディーカメラが記録した音声だけでなく、バックグラウンドで取得されるLMR音声ストリーム、さらに関連性を持つ911音声も含め、そうしたすべての情報を統合します。

Mahesh SaptharishiEVP and CTO

これらすべての情報が集約されることで、事後的に、より正確で完全な供述書を作成できます。そして、その正確な供述書が、実際に警察官の時間を節約することになります。単なる初稿にとどまらず、正確性を確認し、すべての詳細が含まれていることを確かめるために、継続的に反復することが重要です。収集して統合できるすべてのデータポイントを通じて、事件の時系列に抜けがないことを確認できます。それが機会です。映像データ、音声データ、その他のデータストリームがすべて一つのアプリケーションに集約され、そのワークフローを大幅に容易にします。

文字起こし全文

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