プライオンのクリス・マール社長兼CEO – インタビュー・シリーズ

クリス・マールは、プライオンの社長兼CEOです。世界で最も有名なエンタープライズ・ソフトウェア・カンパニーのうちの何社かで20年以上の経験を持つクリスは、テクノロジー・カンパニーが成長のあらゆる段階で、市場戦略と運用戦略を拡大することを専門としています。

プライオンは、企業でジェネレーティブAIを導入するための信頼できる、安全で、実証済みのパスを提供します。プライオンの最高レベルのインジェスト・エンジンとリトリーバル・エンジンは、リトリーバル・オーガスト・ジェネレーションを実現するためにジェネレーティブLLMとペアになり、企業規模で正確で即時的な回答を提供します。
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プライオンのリトリーバル・テクノロジーを使用して、プライオンのRAGスイートは、オーディオ、画像、テキスト、ビデオなどのすべての形式のコンテンツから、さまざまなソースに保存された回答をセキュアに抽出します。プライオンの製品は、使いやすく、API経由で任意のシステムからアクセスでき、クラウドまたはオンプレミスで数週間以内に導入できます。

プライオンは、リトリーバル・オーガスト・ジェネレーション（RAG）に焦点を当てています。プライオンのリトリーバルのアプローチは、他のAIパワード・サーチおよびナレッジ・マネジメント・システムとどう違うのか説明できますか。

プライオンのリトリーバルのアプローチは、独自のリトリーバル・エンジンが、PDF、画像、ウェブページ、ビデオなどのさまざまなソースからのコンテンツにリアルタイムでアクセスできることから、他と異なります。外部依存関係なしにデータのプライバシーを維持しながら、90%以上のリトリーバル精度を実現するために、意味検索と粒度の細かいデータ属性を組み合わせました。他のシステムとは異なり、プライオンのシステムは、大規模な組織に対して効果的に拡張され、チームが既存のナレッジベースに基づいて迅速で正確な決定を下せるようにします。

プライオンのインジェスト・エンジンは、多様なコンテンツを構造化するように設計されています。プライオンのインジェスト・プロセスは何がユニークで、リトリーバルの精度をどのように向上させますか。

プライオンのインジェストは、オーディオ、画像、テキスト、ビデオなどの多様なコンテンツから回答を抽出できます。これは、企業内で断片化されたデータの根本的な問題に対処するものです。構造化されていないデータが年間50%以上増加しているため、プライオンのインジェスト・エンジンは、散在する情報を構造化されたアクション可能なナレッジに変換します。このプロセスは、企業の機密データを保護しながら、すぐに使用できるようにするために、セキュリティとプライバシーに最適化されています。

プライオンのリトリーバル・エンジンは、即時的な、正確で、検証可能な回答を約束しています。プライオンは、情報を抽出する際に、精度を確保し、ホールユーションを最小限に抑えるために、どのようにしていますか。

プライオンは、意味検索と粒度の細かいデータ属性を組み合わせることで、精度を確保し、ホールユーションを最小限に抑えています。これにより、回答は特定のソースに戻ることができます。この帰属は、検証に不可欠です。システムは、古くなった可能性のある知識ベースではなく、リアルタイムで元のソースからのコンテンツにアクセスします。この元のソースへの直接接続と、90%以上のリトリーバル精度により、多くのジェネレーティブAIシステムで発生するホールユーションのリスクが大幅に軽減されます。

プライオンは、政府、エネルギー、ヘルスケアなどのダイナミックな環境で、情報のリアルタイム更新をどのように処理していますか。

プライオンは、柔軟なオンデマンド・コンテンツ同期を通じて、最新の情報へのリアルタイム・アクセスを保証します。管理者は、管理ポータル経由でコンテンツ同期をトリガーするか、Sync-APIを使用してスケジュールに基づいて自動化できます。プライオンのデルタ・チェック・プロセスは、変更されたコンテンツのみを更新することで効率を最適化し、政府、エネルギー、ヘルスケアなどのミッション・クリティカルな環境で、迅速で正確でリソース効率の良いナレッジ・リトリーバルを可能にします。

プライオンは、政府や国防機関と協力しています。詳細は機密であることが多いですが、プライオンのAIが意思決定や運用効率を大幅に改善したユースケースについて、話すことができますか。

プライオンは、エアフォース・リサーチ・ラボラトリー（AFRL）やチーフ・デジタル・アンド・AIオフィス（CDAO）などの国防・情報機関と協力して、運用を合理化し、迅速で情報に基づいた意思決定を可能にします。

強力な例の1つは、米国空軍のデジタル・トランスフォーメーション・オフィス（DAF DTO）とのコラボレーションです。このチームは、入手および維持担当者をサポートしていますが、彼らはしばしば、数十万ページのウェブページや文書の中から重要な情報を見つける必要があります。DTOウィングマンと呼ばれるAIパワード・アシスタントを立ち上げました。これは、複雑な質問に対して、ソース帰属を伴う正確でリアルタイムの回答を提供します。

ユーザーは、手動でポリシー文書や規制を検索するのではなく、単に「私の旅行カードで何を購入することができますか？」または「デジタル・ビルディング・コードとは何ですか、それは入手にどのように関係しますか？」などの質問を投げかけることができます。AIは、精確な回答を返し、さらにレポートやプレゼンテーション資料を作成するのを支援します。

空軍と宇宙軍の要員に、信頼できる回答への即時アクセスを提供することで、DTOウィングマンは、チームが効率的に作業し、上級幹部や意思決定者に確実でタイムリーなガイダンスを提供するのを支援しています。

プライオンのライフサイエンスにおける研究では、AIアシストの研究が言及されています。プライオンのシステムは、PubMedやプライベート・リサーチ・リポジトリなどの膨大なデータセットをナビゲートする研究者をどのように支援しますか。

プライオンのシステムは、以下の機能を通じて、PubMedやプライベート・リサーチ・リポジトリなどの膨大なデータセットをナビゲートする研究者を支援します。

研究の品質の向上：

• 人間のエラーの軽減：最新のデータの体系的なリトリーバルにより、記事や証拠が見逃されることが少なくなります。
• 証拠に基づくもの：毎回の回答は、元の文献に基づいており、データに基づいた結論を導き出すことができます。

機密コンテンツの保護：

• 機密性：厳格なアクセス制御とデータ暗号化を維持し、企業や患者関連のデータセットの機密性を保護します。
• コンプライアンス：HIPAAやGDPRなどの規制に基づいて管理されるデータの場合、研究者は機密情報が保護されていることを信頼できます。

カスタマー・サービスとセールスについて、プライオンのAIは、従来のチャットボットやCRMソリューションと比較して、効率性を高め、サポート負担を軽減する点でどのように比較されますか。

カスタマー・サービスおよびセールス・インタラクションでは、チャットボットまたはCRMソリューションの正確性と柔軟性のバランスを取る必要があります。顧客に誤った回答を提供することは受け入れられないため、多くのチャットボット・プロバイダーと従来の会話AIソリューションは、ハードな決定論的な「FAQのみ」のスタイルのインタラクションに回答の柔軟性を制限します。

これは、ベンダーにとって手間がかかり、特定の質問に対する特定の回答を手動でコーディングする必要があり、顧客にとってはチャットボットのインターフェースを提供するものの、ほとんど柔軟性のない体験を提供するため、痛みです。他のベンダーは、より柔軟なジェネレーティブ・エクスペリエンスを使用しようとしますが、精確なリトリーバルの欠如により、LLMのコンテキスト・ウィンドウに全製品カタログまたはウェブページを詰め込む必要があり、出力の精度が低下し、潜在的に壊滅的な結果をもたらす可能性があります。

RAGの芸術と科学は、シグナル（真実）を最大化し、ノイズ（無関係なコンテキストがLLMを混乱させることが多い）を最小化することです。プライオンのリトリーバルの精度により、特定の文レベルの回答をすべての文書から抽出できるため、カスタマー・サービスとセールスは、正確性を柔軟性に妥協する必要はありません。

現在、企業でのAI導入における最大の課題は何ですか、特にRAGベースのシステムではどうですか。

AI導入の最大のポイント・オブ・フェイルは、AIレディ・データ（またはその欠如）であると考えられています。

• ハーバード・ビジネス・レビューの調査によると、91%の幹部は、AI導入の成功には信頼できるデータ・ファウンデーションが不可欠であると考えています。
• マッキンゼーによると、70%のジェネレーティブAIイニシアチブは、データに関連する課題に直面しています。現在のモデルには、企業の重要なデータのわずか1%しか反映されていません。
• ウォール・ストリート・ジャーナルは、AIエージェントの採用における最大の懸念は信頼性であると指摘しています。これは、データの品質とアクセシビリティに密接に関連しています。
• ガートナーは、ジェネレーティブAIレディ・データの欠如を、導入に失敗した理由の1つとして特定しています。

AIレディ・データは、単にワード文書をベクトル化することだけではありません。ソースを統一し、多様なフォーマット（多モーダル入力など）を処理し、データをクリーンアップし、データを強化し、LLMが処理できる形式に変換し、最適な精度とコストを維持するために適切な粒度でチャンク化し、インテリジェントにインデックス化し、パフォーマンスの高いリトリーバル・システムに接続することです。

これらは、専門的な能力とツールが必要な大きな課題です。プライオンが実施したRAGビルダーによる調査では、データの準備がRAGソリューションを開発する際の最も高価で時間がかかり、技術的に課題的な部分としてランクインしています。

プライオンのRAGスイートを、Microsoft 、Google (GOOGL ) 、またはOpenAIが提供する企業向けソリューションとどう違別することができますか。

特定の違いはプレーヤーによって異なりますが、高レベルでは、大手テクノロジー企業は、AIのインターフェースを提供することに重点を置いています。プライオンは、スタックのより基本的なレベル、つまりナレッジ・レイヤーに重点を置いています。プライオンは、データの準備とリトリーバルの根本的な問題を解決しています。一方、大手テクノロジー企業は、シンプルなRAGユースケースをサポートできる広範なAIソリューションを提供していますが、実際の企業および政府ユースケースの複雑さではしばしば機能しないことがあります。プライオンは、これらのシステムと補完的な関係にもあり、Copilot、Gemini、またはGPTによって生成されたコンテンツは、プライオンのナレッジ・レイヤーに接続されて、ダウンストリーム・アプリケーションやエージェントによって使用できるように準備されます。

AI規制が進化する中（EU AI法や米国AIガイドラインなど）、プライオンはどのようにしてコンプライアンスと倫理的なAIの使用に取り組んでいますか。

AI規制が世界的に進化する中、プライオンはコンプライアンスと倫理的なAIの導入に取り組んでいます。プライオンのアプローチは、EU AI法、米国AIガイドライン、国防省の責任あるAI（RAI）原則などの枠組みと一致しています。プライオンのAIソリューションは、信頼できるもので、透明性があり、ガバナンス可能であることを保証します。RAI SHIELDフレームワークに従って、プライオンは、AIライフサイクル全体に厳格な評価、トレーサビリティ、継続的なモニタリングを統合し、セキュリティ、公平性、パフォーマンスを優先します。プライオンは、これらのベストプラクティスを導入手法に組み込むことで、組織がAIを責任を持って採用し、最高レベルの規制および倫理基準を満たすことを可能にします。

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