aiOlaのCEO兼共同創設者Amir Haramaty – インタビューシリーズ

Amir Haramatyは、aiOlaのCEO兼共同創設者です。aiOlaは、音声データを活用し、業界特有のプロセスを最適化するプラットフォームです。特許取得した技術は、多言語対応で、ジャーゴン、略語、頭字語を認識し、エラーが発生しないように設計されています。

あなたの最初のスタートアップは、爆弾処理用の遠隔制御ロボットを開発する会社でした。その後、NASAのシャトル・プログラムに参加することになったのですが、その経緯についてお話しください。

軍務を終えた後、私は危険な地域での人間の被害を減らすために技術を利用したいと思いました。その結果、爆弾処理用の最初の遠隔制御ロボットが開発されました。人間が安全な距離からこれらの機械を操作できるという考えでした。

この概念は、さまざまな高リスク地域での人間の存在を最小限に抑える必要性に応えるために進化しました。米国防衛プロジェクト、原子力発電所、そして最終的にNASAとスペース・シャトル・プログラムに応用されました。

企業世界を離れた後、シングテルとマイクロソフトに買収された複数のスタートアップに参加しました。これらの会社について、およびあなたの成功の要因についてお話しください。

私のすべての取り組み、過去と現在において共通するテーマは、問題解決の概念です。問題または課題を特定し、革新的な解決策を考え出し、優れたチームを構築し、顧客にとって大きな価値と影響をもたらす製品を作ることです。

このアプローチは、シングテルが買収したAmobeeでの私の仕事や、マイクロソフトが買収したAdallomでの私の仕事など、すべてのプロジェクトで重要でした。同じ原則が現在のaiOlaでの私の役割でも適用されています。

あなたはSparkBeyondのチーフ・コマーシャル・オフィサーを6年間務めました。データから有意義なパターンを発見するために使用されたAI技術についてお話しください。

SparkBeyondでの期間は非凡でした。当時、世界最大のグローバル・マネジメント・コンサルティング・ファームの優先的なAIプラットフォームとなり、数多くのフォーチュン500企業と協力する機会を得ました。人間の脳は並外れた能力を持っていますが、複雑な多次元データを処理する能力は限られていることを認識しました。そこで、まず正しい質問をしなければなりません。したがって、アイデアを生成するエンジン、仮説生成エンジンを開発しました。これは、数分で数百万のアイデアや仮説を生成することができます。ただし、この期間は、伝統的な企業がAIの潜在能力を十分に活用するために、別のアプローチが必要であることを私に気づかせました。この洞察がaiOlaの創設につながりました。

aiOlaの創設について詳しくお話しください。

AIやMLは素晴らしいツールですが、最終的にはツールに過ぎません。プロセスはデータから始まり、データで終わります。よく知られている秘密は、多くのデータが未利用のままであるということです。未構造化で未収集のデータが多いためです。データの中で最も難しいのは、音声データ、つまり話し手の声です。現在の自動音声認識（ASR）ソリューションは、精度、方言の認識、音響環境への適応、そして最も重要なことであるビジネスや工業用語の理解において不十分です。新しいアプローチが必要であることを認識し、ASRと自然言語理解（NLU）を組み合わせた独自の特許取得技術を開発しました。この技術は、ジャーゴン認識やキーワード抽出に対する独創的な解決策を特徴としています。

aiOlaのビジョンは、AIと人間の交流の方法を変革することです。詳細についてお話しください。

私たちは「破壊」という概念を評価していますが、誰も破壊されることを望みません。したがって、補完的なアプローチを選択し、既存のプロセスやワークフローを尊重します。代わりに、これらのプロセスを強化し、拡張するために、独自の音声ベースのAI技術を使用します。

aiOlaは、業界特有のジャーゴンや略語を理解するツールです。バックエンドでこれがどのように実現されるか、およびその重要性についてお話しください。

aiOlaの基本原則の1つは、「親切にする」ということです。私たちは、既存のテクノロジーとシームレスに統合し、クラウド・プラットフォームやERP、CRMシステムに関係なく、補完し、拡張することを目指しています。aiOlaは、以前は未収集で未構造化だったデータを生成し、これがAIモデリングの原材料となります。このモデリングにより、人間の目で見ることや脳で処理することの限界を超えた洞察が可能になります。

aiOlaの特許取得技術について詳しくお話しください。自然言語理解（NLU）と自動音声認識（ASR）を組み合わせた技術です。

aiOlaは、3つの重要な要素に基づいています：

1. 業界横断的、言語横断的にジャーゴンを扱います。業界特有の用語を理解するアプローチを採用し、効果的なコミュニケーションとデータ処理を可能にします。
2. キーワード抽出のための独自の技術を開発し、関連情報（信号）と無関係なデータ（ノイズ）を効果的に分離します。この技術は、各プロセスの最も重要な要素を特定することに重点を置いています。
3. 大規模言語モデル（LLM）に対する敬意をもっていますが、クライアントの少量のデータ（紙ベースまたはデジタル）を使用して、業界や言語に関係なく、迅速に高精度のドメイン特有言語モデルを生成する独自の方法を開発しました。基本的に、LLMの概念からドメイン言語モデル（DLM）への移行を果たし、より特殊化された言語処理ソリューションを提供しています。

この技術がどのように適用されるかについての例を示してください。

私たちのアプローチの美しさは、その汎用性にあります。伝統的な企業を含むさまざまな業界やセクターで適用できます。たとえば、食品製造業界では、事前検査の時間を半分に削減しました。車両管理では、15分以上かかっていたプロセスを1分未満に短縮しました。また、倉庫運営、製薬、ホテル、小売などでも効果的に利用されています。

aiOlaについてさらに何かお話しいただけますか。

aiOlaは、価値ベースのソリューションです。現在、地政学的およびマクロ経済的な要因の組み合わせが、組織に「必要」と「必要ない」の区別を明確にするよう圧力をかけています。これらの組織は、より効率的に仕事をし、安全性を高め、スマートに仕事をし、コラボレーションを促進する方法を探しています。最も重要なことは、定量的な価値と投資収益率（ROI）を示すことに焦点を当てていることです。これが、aiOlaが毎日、すべての業界で達成しようとしていることです。

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