AI Squared CEO兼社長、ダレン・木村 – インタビューシリーズ
ダレン・木村は、経験豊富な起業家、発明家、投資家であり、現在AI Squaredの社長兼CEOを務めています。テクノロジーとクリーンエネルギー分野で25年以上のリーダーシップを発揮し、Energy Industries Corporation、Sopogy、LiveActionなどの企業を率い、ベンチャーファームEnerdigm Venturesを共同設立しました。MicroCSP太陽光技術の発明で知られる木村は、エッジコンピューティング、AI、SaaSベースのソリューションに焦点を当てた企業のスケールアップにおいて重要な役割を果たしてきました。AI Squaredは、企業がAIの洞察をSalesforce、Slack、Google Sheets、ServiceNowなどの既存のツールに直接統合するのを支援するローコードプラットフォームです。AIの導入を簡素化し、リアルタイムの意思決定を可能にすることで、エンジニアリング、セールス、オペレーションの各チームが測定可能なビジネス価値を引き出す力を与えます。金融、サプライチェーン、政府機関のクライアントにサービスを提供するAI Squaredは、AI導入をシームレスで文脈に即した、実践可能なものにすることで、企業のAI採用を加速しています。様々な分野の複数企業を率いてこられましたが、AI Squaredに参加し、最終的にリードすることに至ったきっかけは何ですか？私は常に、深い技術理解と完璧な実行力を必要とする、現実世界の難しい問題の解決に惹かれてきました。キャリアはエネルギー効率と再生可能エネルギー分野から始め、機械データを大規模に収集し、人々がそれを理解して行動に移せるよう支援しました。時が経つにつれ、それはデータ処理を、エッジから、セキュアなシステム内、あるいは企業のワークフロー内へと、作業が行われる場所に近づけていくことに進化しました。初めてAI Squaredに出会ったとき、彼らが非常に現実的で緊急性の高い課題、すなわちAIを研究室から日常的な使用へと移行させる方法に取り組んでいることをすぐに理解しました。多くの企業はまだモデルの構築に焦点を当てていますが、AI Squaredは導入に焦点を当てていました。さらに確信を持たせたのは、その基盤でした。同社はNSA内部で始まり、過去6年間、国防総省、情報コミュニティ、宇宙コミュニティ、そしてフォーチュン500リストに名を連ねる最大手企業のいくつかにおいて、実際のプロジェクトと年々成長する意味のある成果を通じて信頼を築いてきました。それは私に二つのことを教えてくれました。第一に、彼らはセキュリティ、コンプライアンス、インパクトを真剣に考えている。第二に、彼らは私が信頼できるチームである、ということです。ZEDEDAのスケールアップやベンチャーキャピタルでのご経験が、企業レベルでのAI導入に対するアプローチをどのように形作っていますか？ZEDEDAでは、オープンソースコミュニティ内のオペレーティングシステムとして、ファーエッジで活動しました。それは、顧客がデジタルトランスフォーメーションで直面している現実世界の制約を深く理解することを私に強いました。そこにはCisco、Sun Microsystems、Juniper、Arista出身の世界クラスのエンジニアリングチームがいましたが、同時に、その技術的卓越性を強力な企業向けの市場参入戦略と組み合わせることがいかに重要かを教えてくれました。ベンチャー側からは、別種の洞察を得ました。ディープテック企業がどのようにスケールするか、最初はゆっくりでも、強固な基盤の上に築き上げることでより速くなる様子を見ました。それは私にシステム的に考えることを教えてくれました。市場のタイミング、製品の準備状況、顧客の成熟度、資金戦略はすべて一致しなければなりません。それが私がAI SquaredでのAI導入に持ち込んだ視点です。それはモデルを出荷することではなく、企業が信頼し、測定し、拡張できる成果を提供することです。AI Squaredは、AIを人々が既に使用しているシステムに組み込むことを重視しています。AIの「ラストマイル」を実際に解決するとは、具体的にどのようなものですか？AIプロジェクトの87%は、統合が遅く、複雑で、エンドユーザーから切り離されているため、本番環境に到達しません。AI Squaredは、AI/MLモデルをDatabricksやSnowflakeなどのデータソース、そしてCRM、ERP、カスタムアプリなど企業が既に使用しているシステムと接続する、国家安全保障レベルのデータ統合パイプラインを作成することでこれを解決します。貴社のプラットフォームは、データサイエンスチームとビジネスユーザーの間のギャップをどのように埋めるのに役立ちますか？AI Squaredは、モデル開発から本番環境への引き継ぎを簡素化します。データサイエンスチームは当社のプラットフォームを通じてモデルを安全に導入でき、ビジネスユーザーはSalesforce、Teams、Slack、またはその他の記録システムアプリケーション内の既存のツール内で洞察を受け取ることができます。NSA、米国海軍、その他の連邦機関と協力されています。コンプライアンス、透明性、倫理的使用といった優先事項は、AI Squaredの製品ロードマップをどのように形作っていますか？倫理、コンプライアンス、透明性は、我々のロードマップにおける最優先事項です。連邦機関との協業から、追跡可能性、監査可能性、説明可能性を優先しなければならないことを学んでいます。我々はゼロトラスト原則に基づいて構築し、安全な導入環境のサポート、明確なガバナンスモデルを提供します。識別型AIが、連邦機関の意思決定を改善する上でどのような役割を果たすとお考えですか？識別型AIは、正確で、解釈可能で、効率的です。明確な答え、イエスかノーか、脅威か非脅威かが必要とされる、リスクの高い環境に理想的です。連邦機関では、これによりより迅速なトリアージ、リスク検出、優先順位付けが可能になります。これは、重要な意思決定をサポートする構造化され検証された出力を提供することで、生成モデルを補完します。国家安全保障に関して、AI導入における最大のリスクと機会はどこにあるとお考えですか？最大のリスクは、管理されていない自律性、透明性、監視、フェイルセーフなしでAIシステムを導入することです。機会は、状況認識と意思決定の速度を加速することにあります。AIは、人間が見逃す可能性のあるパターンを表面化させるために、膨大なデータをリアルタイムで精査できます。しかし、その価値を実現するためには、信頼でき、追跡可能で、人間が関与するシステムと統合されていなければなりません。企業がGenAIを導入する際に犯す最も一般的な過ちは何ですか？最大の過ちは、必要性よりも新奇性に焦点を当てることです。あまりにも多くの企業が、明確なユースケース、ガバナンス計画、成功指標なしにGenAIを導入しています。それはパイロット疲労、スケーラブルでないプロトタイプ、信頼問題につながります。GenAIは強力ですが、あらゆるテクノロジーと同様に、問題、ユーザー、ワークフローに沿ったものである必要があります。企業が「新奇性追求症候群」を避け、代わりに測定可能なインパクトを提供するのをAI Squaredが支援した具体例を共有していただけますか？ある企業が、カスタマーサービスのチケットを分類するためのカスタムLLMを構築したいと申し出てきました。我々は、当社のプラットフォームを通じて導入されたシンプルな組み込み分類器が、2週間以内に彼らのCRMで90%の精度を達成できることを示しました。新しいインターフェースも、カスタムトレーニングも必要ありません。それが、適切なツールで適切な問題を解決する力です。今後3〜5年の企業向けAIにおいて、最も興奮している新興トレンドは何ですか？三つが際立っています： 真にマルチモーダルで、特定のタスクに焦点を当てたLLM コンテンツを生成するだけでなく、行動を起こすエージェント型AIシステム 規制産業におけるAI導入を可能にする標準化されたガバナンス これらのトレンドは、AIをより使いやすく、信頼でき、日常業務に組み込まれたものへと駆り立てています。急速に進化するLLMとモデルエコシステムに追いつくために、AI Squaredはプラットフォームをどのように進化させていますか？我々は設計上、モデルに依存しません。オープンソースモデル、商用LLM、独自の識別モデルのいずれであっても、当社のプラットフォームは組織が既存のワークフロー内でそれを安全に導入・管理することを可能にします。我々はオーケストレーション、バージョン管理、ガバナンスに焦点を当てており、ユーザーエクスペリエンスを損なうことなくモデルスタックを進化させることができます。あなたのリーダーシップの下での次の章において、AI Squaredにとっての成功とはどのようなものですか？成功とは、企業や政府機関がAIを運用化するデフォルトの方法になることを意味します。それは価値実現までの時間を数ヶ月から数日に短縮し、AIの導入を新機能の立ち上げと同じくらいシームレスで安全なものにすることを意味します。私のリーダーシップの下、我々はスケール、信頼、現実世界の成果に焦点を当てています。単なる革新のための革新ではなく、最も重要なところでのインパクトです。素晴らしいインタビューをありがとうございました。さらに詳しく知りたい読者は、AI Squaredを訪れてください。
