アロン・ゴーレン、AnswerRocketのCEO兼創設者 – インタビュー・シリーズ

AnswerRocketのCEO兼創設者であるアロン・ゴーレンは、製品のイノベーションを牽引し、ビジネスユーザーにアクション可能な分析を提供し、質問に迅速に答えることができるようにしています。 AnswerRocketを創設する前、アロンはRadiant Systemsの共同創設者兼CTOでした。彼は2004年から2011年までRadiantの会長を務め、同社は13億ドルでNCRに買収されました。アロンは、レンスラー工科大学でコンピューターシステム工学の学士号を取得しています。

AnswerRocketの創設ストーリーを共有してください。

私たちは、誰でもデータから簡単に答えを得られるようにするというビジョンでAnswerRocketを開始しました。アイデアは、管理と取締役会の会議でビジネスパフォーマンスメトリクスに関する質問に即座に答えられないことに起因します。分析を行うために何日も何週間も費やす必要がありましたが、データはすでに利用可能で、すぐにアクセスできるはずでした。誰でも質問をしてすぐに洞察的な回答を得られるような体験を作成したいと考えました。

AnswerRocketはどのようにしてAIを活用して伝統的な分析を変革していますか。

AnswerRocketは10年以上にわたってAIを活用してデータ分析をアナリストとビジネスユーザーにとってアクセスしやすくしています。最近では、生成AI技術を適用して会話AIアシスタントであるMaxを開発しました。ビジネスユーザーはMaxと会話してデータを分析できます。SQLやデータの構造を知らなくても、意味のある答えを得ることができます。MaxはAnswerRocketの分析アプリケーションスイートに接続されており、統計、診断、予測分析などの高度な分析を実行できます。アナリストとデータサイエンティストのワークフローを変革するために、Skill StudioでAIパワーのスキルを作成するツールを提供しています。専門家の分析知識をAI分析エージェントにキャプチャして、ユーザーが簡単に会話できるようにします。

Max、AIデータアナリストを使用するクライアントが体験する主な利点は何ですか。

Maxは、技術的な障壁とデータリテラシーの障壁を除去し、ビジネスユーザーがデータ分析ソリューションを採用しやすくしています。会話パラダイムを採用することで、ユーザーはデータを探索し、質問を自らの言葉で行うことができます。

スピードも大きな利点です。Maxは複雑な分析を自動化して、関連性の高い回答と洞察を即座に提供します。さらに、出力はクライアントが慣れ親しんだ分析とレポートに合わせて調整されています。新しい形式に適応する必要がなく、ユーザーは迅速に洞察を得ることができます。ユーザーが現在いる場所で会話を始め、Maxをシームレスにワークフローに統合する方法を見つけることを目指しています。

OpenAIのGPT-4 LLMをMaxに統合することで、どのような利点がありますか。

OpenAIのGPTモデルをMaxに統合することで、Maxの能力が大幅に向上しました。LLMはMaxの自然言語理解と生成を大幅に向上させました。私たちの分析プラットフォームと10年間で開発した専門的なDS/MLアプリケーションと組み合わせることで、より複雑なクエリに回答し、より繊細な回答を提供できるAIアシスタントを作成できました。これは、ユーザーにとって直感的で楽しい会話体験を可能にしました。GPTの人間のような応答生成能力により、ユーザーはプラットフォームを使用する際に安心してください。

言語モデルが急速に進化している中で、AnswerRocketは競争で優位性を維持し、AI分析の分野でイノベーションを続ける計画は何ですか。

この分野は非常に速いペースで進化しています。私たちは毎回、主要なモデルを入手し、実験し、学習しています。AnswerRocketはモデル非依存性を設計し、顧客が特定のモデルまたは複数のモデルを選択してさまざまなユースケースをサポートできるようにしています。柔軟性を提供し、ユーザーが最適なモデルを選択することを支援したいと考えています。

AnswerRocketは、技術的な専門知識がなくてもビジネスユーザーにとってプラットフォームが使いやすいようにする方法は何ですか。

Max、AIアシスタントは重要な役割を果たします。Maxは質問に答えるだけでなく、ユーザーを有用な答えに向けて導きます。例えば、空の画面から始めることはユーザーにとって威圧的になることがあります。そこで、サンプルプロンプトを提供してユーザーが始めることができます。さらに、Maxは回答に続く質問を提案したり、分析をリクエストした場合に詳細を求めることができます。ユーザーはMaxの回答にフィードバックを提供できます。これは、体験を調整または改善する必要がある場所を管理者に通知するのに役立ちます。

MaxとSkill Studioのカスタマイズオプションについて説明してください。

Skill Studioのビジョンは、データアナリストがあらゆるデータ分析ユースケースのAIアシスタントを作成できるようにすることです。専門家のプロセスとベストプラクティスを再利用可能で構成可能なAIエージェントに組み込むことです。これにより、ユーザーは簡単にデータ分析タスクを実行できます。

Skill Studioを使用すると、ユーザーは独自の分析プロセスに合わせたカスタムスキルを作成できます。これには、特定のデータソース、分析方法、視覚化の好みを定義し、レポートとワークフローを構築および変更することが含まれます。Maxは複数のデータソースを使用して複雑な分析を実行し、包括的なデータストーリーを提供します。

Skill Studioには、低コードインターフェイスを備えたフル開発環境があり、技術者と非技術者の両方が利用できます。ゼロから始める必要はありません。分析、チャート、テーブル用の事前構築されたコンポーネントとテンプレートを提供しています。さらに、専門タスク用のAIアシスタントを提供しています。もちろん、独自のカスタムブロックを作成し、独自の機械学習モデルを統合することもできます。

AnswerRocketがクライアントのビジネス成果を改善した例をいくつか共有してください。

AnswerRocketは、消費財、製薬、保険、金融サービス、専門サービスなどのさまざまな業界で顧客のビジネス成果を改善しています。

私たちの最も成功したストーリーの1つは、世界最大の醸造会社であるAB InBevとのものです。同社は、生データをアクション可能な洞察に変換する手動で時間がかかるプロセスに直面していました。AnswerRocketのAIアシスタントMaxを統合することで、このプロセスを変革しました。

例えば、生データをアクション可能な洞察に変換するのにかかる時間は20日から3日に短縮され、ブランドマネージャーはタイムリーな決定を下すことができました。レポートの生成は数日かかっていたものが数時間で実行可能になり、17の市場で洞察を迅速に提供することができました。ビジネスユーザーはMaxと会話して、自ら回答と洞察を得ることができます。

生産性の面では、私たちのAIソリューションはAB InBevのインサイトチームの160営業日を解放し、戦略的なタスクに集中できるようになりました。ソリューションはヨーロッパチームからグローバルオペレーションに拡大し、広範な影響を示しています。

これらの効率性と意思決定の向上は、AB InBevに限定されていません。多くのクライアントは、洞察の迅速化、リソースの戦略的使用、ビジネス成果の向上など、同様の成果を達成しています。

データセキュリティとコンプライアンスの重要性を考えると、AnswerRocketはどのようにしてプラットフォームが企業レベルのセキュリティ基準を満たしていることを保証していますか。

データセキュリティとコンプライアンスは絶対に重要です。ユーザーのデータを保護するために、複数の強力な措置を実施しています。

データを保存および転送中に高度な暗号化方法を使用してデータを保護しています。さらに、厳格なアクセス制御を実施しています。データと分析へのアクセスは、承認されたユーザーにのみ制限されています。機密情報を安全に保つために、データを分析中にコピーすることはありません。データの完全性と機密性を維持するために、定期的なセキュリティ監査と脆弱性評価を実施しています。これにより、潜在的なリスクを事前に特定して軽減し、セキュリティ対策を常に最新に保つことができます。

これらの措置は、ユーザーのデータを保護し、最高レベルのセキュリティとコンプライアンスを維持するという私たちの取り組みを示しています。ユーザーがデータを私たちに任せることができるようにすることが重要です。

企業分析におけるAIの将来についてどう考えていますか。

AIは企業分析を革命的に変えることで、生産性と効率性を大幅に向上させます。現在、多くの作業は手動でデータを収集、処理、報告することです。これは時間がかかります。AIによって、これらのルーティンワークが自動化され、チームは戦略的な作業に集中できるようになります。

さまざまなソースからのデータを抽出して複雑な分析を実行し、レポートをほぼ瞬時に生成できるAIアシスタントの未来を想像してください。これにより、分析とビジネスチームはデータを解釈し、戦略的な推奨事項を開発することに重点を置くことができます。

アナリストの役割は、実行者からAI駆動プロセスのオーケストレーターに変わります。AIシステムをさまざまな仮説を探索し、結果を検証し、洞察がビジネス目標と一致することを保証するために導きます。AIにより、個人はより強力になり、現在では大きなチームが必要なタスクを小さなチームで実行できるようになります。

最終的に、AIを早く採用する企業は競争上の優位性を獲得します。生産性と革新性が高まり、市場の変化に迅速に対応できるようになります。AIが企業分析を変革するにつれ、新しい成長の可能性が開かれ、進出する意欲のある企業にとっては、興奮する時期です。

素晴らしいインタビュー、詳細を知りたい読者はAnswerRocketを訪問してください。