Bryon Jacob, data.worldのCTO兼共同創設者 – インタビューシリーズ

Bryon Jacobは、世界で最も意味のある、共同で作り出される、豊かなデータリソースを構築するという使命を持つdata.worldのCTO兼共同創設者です。data.world以前は、HomeAway.comで10年間、責任のある役割を果たし、最終的にテクニカルフェロー/テクノロジーVPの役割に至りました。Bryonは、Amazonでも働いたことがあり、Capital Factoryでの長年のメンターでもあります。ケース・ウェスタン・リザーブ大学では、コンピューターサイエンスの学士号と修士号を取得しています。

コンピューターサイエンスに最初に惹かれたのは何ですか?

10歳のときにコモドール64を手に入れてから、コーディングに夢中になりました。BASICから始めてすぐにアセンブリ言語に移りました。私にとって、コンピューターサイエンスは、自動化のスリルを加えた一連の複雑なパズルを解くようなものです。常に私を魅了し、興奮させてくれるのは、この問題解決の側面です。

data.worldの創設ストーリーを共有してください。

data.worldは、創設チームの間で行われた一連のブレインストーミングセッションから生まれました。CEOのBrettが、以前一緒に仕事をしたJonとMattに連絡を取り、アイデアを出し合う会議を始めました。彼らは会議を重ね、Jonは私にいくつかのアイデアを持ち込み、技術的な評価を依頼しました。最初のアイデアは実現しなかったものの、議論は私の仕事と密接に関連していました。会議を重ねるうちに、data.worldになるアイデアが生まれました。共通の歴史と相互の尊重が、素晴らしいチームを迅速に構築することができ、革新の基盤を固めることができました。

data.worldがAIコンテキストエンジンを開発した背景と、ビジネスに対する具体的な課題を解決する方法について説明してください。

最初から、ナレッジグラフ（KG）がAIの能力を向上させる上で重要であることを知っていました。ジェネレーティブAIの登場により、顧客は会話的にデータとやり取りできるAIソリューションを求めました。現在のAIアプリケーションでは、説明可能性が大きな課題です。仕事のやり方を示せない場合、答えは信頼性が低いものになります。私たちのKGアーキテクチャは、回答を検証可能な事実に根ざし、明確で追跡可能な説明を提供します。これにより、透明性と信頼性が高まり、ビジネスが自信を持って情報に基づいた決定を下せるようになります。

AIコンテキストエンジンのナレッジグラフアーキテクチャは、SQLデータベースのみと比較して、LLMの精度と説明可能性をどのように向上させますか?

私たちの画期的な論文では、伝統的な関係データベースと比較して、ナレッジグラフ（KG）を使用することで、精度が3倍に向上することを実証しました。KGは、データを実世界のエンティティと関係として表現するためにセマンティクスを使用するため、テーブルと列に焦点を当てたSQLデータベースよりも正確です。説明可能性については、KGにより、回答を用語定義、データソース、メトリックにリンクすることができ、信頼性と使用性を高めることができます。

AIコンテキストエンジンがエンタープライズ内のデータのやり取りと意思決定をどのように変革したかについて、具体的な例を共有してください。

AIコンテキストエンジンは、顧客の既存のAIアプリケーションとシームレスに統合されるAPIとして設計されています。つまり、ユーザーは新しいインターフェイスに切り替える必要はなく、AIコンテキストエンジンがユーザーに来ます。この統合により、ユーザーの採用と満足度が向上し、より効率的なデータのやり取りと意思決定が促進され、強力なAI機能が既存のワークフローに直接組み込まれるようになります。

AIコンテキストエンジンは、規制とガバナンスの要件を満たすために、AIの意思決定における透明性と追跡可能性をどのように提供しますか?

AIコンテキストエンジンは、ナレッジグラフとデータカタログに接続されており、データの連鎖とガバナンスに関する機能を活用しています。プラットフォームは、データと変換の完全な追跡可能性を提供し、AIによって生成された回答がそのデータソースに結び付けられ、各情報がどのように導き出されたかについて明確な追跡が可能になります。この透明性は、規制とガバナンスのコンプライアンスに不可欠であり、AIの各決定が監査および検証可能であることを保証します。

将来のAIとデータ管理のより広い景観の中で、ナレッジグラフが果たす役割についてはどう考えていますか?

ナレッジグラフ（KG）は、ジェネレーティブAIの台頭とともに、ますます重要性を増しています。事実をグラフ構造に正式化することで、KGはAIに強固な基盤を提供し、精度と説明可能性を向上させます。従来のRAG（Retrieval Augmented Generation）アーキテクチャから、グラフRAGモデルへの移行を目撃しています。グラフRAGモデルは、非構造化されたコンテンツを最初にKGに変換し、リコールと精度の改善につながります。KGは、AIの革新と有効性を推進する上で重要な役割を果たすことになります。

AIコンテキストエンジンの将来の機能強化についてはどう考えていますか?

AIコンテキストエンジンは、使用することで進化します。データカタログにコンテキストがフィードバックされ、時間の経過とともにスマートになります。製品の観点から見ると、知識エンジニアリングタスクを実行するエージェントの開発に重点を置いています。生のコンテンツをより豊かなオントロジーとナレッジベースに変換することで、ユーザーはデータを管理および活用するための強力で直感的なツールを提供します。

data.worldは、AIとデータ統合技術の最前線に立つために、研究開発にどのように投資していますか?

AIコンテキストエンジンに関する研究開発は、私たちの最大の投資分野です。AIとデータ統合の最前線に立つという私たちのコミットメントは、シンボリックAIと機械学習の両方の専門家である私たちのチームによって推進されています。data.worldで構築した堅実な基盤により、私たちは迅速に進化し、技術的な境界を押し広げ、常に顧客に最先端の機能を提供することができます。

AIとデータ統合の将来のビジョンについてはどう考えていますか? data.worldはこの進化にどのように貢献することを目指していますか?

AIとデータ統合の将来のビジョンは、ユーザーがデータを問い合わせる必要性を完全に排除することです。私たちの目標は、組織のデータをその知識とシームレスに統合することです。メタデータ、データシステム、実世界のエンティティの論理モデルを含む、機械が読み取れるナレッジグラフに統合することで、AIシステムはデータとの自然な言語でのやり取りの約束を真正に果たすことができます。過去2年間のジェネレーティブAIの急速な進歩と、エンタープライズのナレッジグラフとの統合への取り組みにより、この未来は今日現実になりつつあります。data.worldは、この進化の最前線に立っています。AIが、直感的で賢いデータのやり取りを通じて、前例のない価値を提供できる変革を推進しています。

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