ダレン・キムラ、AI SquaredのCEO兼社長 – インタビュー・シリーズ

ダレン・キムラは、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経て、Energy Industries Corporation、Sopogy、LiveActionなどの企業を率いてきました。また、ベンチャー企業Enerdigm Venturesの共同創設者でもあります。マイクロCSP太陽技術の発明者として知られ、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拡大に重要な役割を果たしてきました。

AI Squaredは、企業が既存のツールにAIの洞察を直接統合できるように設計された低コードプラットフォームです。Salesforce (CRM ) 、Slack、Google Sheets、ServiceNowなどのツールを使用して、AIの展開を簡素化し、リアルタイムの意思決定を可能にします。金融、サプライチェーン、政府などのクライアントをサポートし、AI Squaredは、企業のAI採用を加速させ、シームレス、コンテキストに応じた、行動可能なものにしています。

あなたは複数の企業を様々な分野で率いてきました。AI Squaredに参加し、最終的にリーダーになることを決めた理由は何ですか?

私は常に、深い技術的理解と完璧な実行が必要な、実世界の難しい問題を解決することに惹かれてきました。私はエネルギー効率と再生可能エネルギーでキャリアを始め、機械データを大規模に収集し、人々がそれを理解し、行動するのを助けました。時間の経過とともに、それはエッジ、セキュアなシステム、または企業のワークフロー内でのデータ処理の近づけに進化しました。

私が初めてAI Squaredに出会ったとき、私はすぐに彼らが非常に現実的で緊急な課題に取り組んでいることを認識しました。つまり、AIを研究室から日常の使用へと移行させる方法を見つけることです。ほとんどの企業はまだモデルを構築することに焦点を当てています。AI Squaredは展開に焦点を当てていました。

私にさらに強い信念を与えたのは、彼らの基盤でした。同社はNSA内で設立され、過去6年間で国防総省、情報コミュニティ、宇宙コミュニティ、およびフォーチュン500リスト上の最大の企業の多くに対して、信頼を築いてきました。実際のプロジェクトと、年々成長を続ける有意義な成果を通じて、それは私に2つのことを教えました。第一に、彼らはセキュリティ、コンプライアンス、影響力について真剣に考えていることです。第二に、彼らは信頼できるチームであるということです。

ZEDEDAの拡大とベンチャーキャピタルでの経験が、企業レベルのAI展開へのあなたのアプローチをどのように形作ってきたのでしょうか?

ZEDEDAでは、オープンソースコミュニティ内でエッジのオペレーティングシステムとして働きました。那は私に、顧客がデジタル変革で直面している現実世界の制約を深く理解させることを強いました。そこには世界クラスのエンジニアリングチームがいたのですが、それは技術的な卓越性と強力なエンタープライズ向けマーケティング戦略を組み合わせることの重要性を教えてくれました。

ベンチャーの側から、私は異なる種類の洞察を得ました。私は、ディープテック企業がどのように拡大するかを見ました。最初は遅く始まりますが、強固な基盤を築くにつれてより速くなります。それは私に、市場のタイミング、製品の準備度、顧客の成熟度、資本戦略がすべて一致する必要があることを教えました。私はそれをAI SquaredでのAI展開に取り入れたのです。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、拡大できる成果を提供することです。

AI Squaredは既存のシステムにAIを埋め込むことに重点を置いています。実践では、AIの「最後の1マイル」の解決はどのように見えますか?

87%のAIプロジェクトは、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、生産には到達しません。AI Squaredは、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。これは、AI/MLモデルをDatabricksやSnowflakeなどのデータソースと、Salesforce、Slack、Google Sheetsなどの既存のシステムに接続します。

あなた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ますか?

AI Squaredは、モデル開発から生産へのハンドオフを簡素化します。データサイエンスチームは、プラットフォームを介してモデルを安全に展開できます。一方、ビジネスユーザーは、Salesforce、Teams、Slack、またはその他のシステム内のレコードアプリケーションで、洞察を直接受け取ります。

NSA、米国海軍、他の連邦機関と協力しています。コンプライアンス、透明性、倫理的な使用などの優先事項は、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、私たちのロードマップ上で最優先事項です。連邦機関と協力していることから、追跡可能性、監査可能性、説明可能性を優先する必要があることを知っています。ゼロトラストの原則に基づいて構築し、セキュアな展開環境をサポートし、明確なガバナンスモデルを提供しています。

あなたは、連邦機関の意思決定を改善するために、差別的なAIがどのような役割を果たすと思いますか?

差別的なAIは、精密で、解釈可能で、効率的です。高リスク環境で、明確な答えが必要な場合に最適です。連邦機関では、これにより、迅速なトライアージュ、リスク検出、優先順位付けが可能になります。生成モデルを補完し、構造化された、検証された出力を提供し、重要な意思決定をサポートします。

国家安全保障の観点から、AI採用の最大のリスクと機会はどこにありますか?

最大のリスクは、透明性、監視、セーフガードのないAIシステムの展開です。機会は、状況認識と意思決定の速度を加速することです。AIは、人間が見逃す可能性のあるパターンをリアルタイムで抽出することで、膨大なデータを分析できます。しかし、その価値を実現するには、信頼性、追跡可能性、人間が関与するシステムとの統合が必要です。

企業がGenAIを展開する際に最も一般的な間違いは何ですか?

最大の間違いは、必要性よりも新規性に焦点を当てることです。多くの企業は、明確なユースケース、ガバナンス計画、または成功メトリックなしにGenAIを展開します。その結果、パイロット疲労、拡大できないプロトタイプ、信頼性の問題が生じます。GenAIは強力ですが、他のテクノロジーと同様に、問題、ユーザー、ワークフローと一致させる必要があります。

AI Squaredが企業に「新しい物好き症候群」を避け、代わりに測定可能な影響をもたらすのを助けた例を共有できますか?

ある企業は、カスタムLLMを構築して顧客サービスチケットを分類したいと考えていました。私たちは、彼らが私たちのプラットフォームを介して展開されたシンプルな埋め込み分類器で、2週間以内に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イスは必要なく、カスタムトレーニングも必要ありませんでした。那は、正しい問題を正しいツールで解決する力です。

次の3〜5年間で、企業のAI分野で最も興奮するのは何ですか?

3つのトレンドが際立っています：

1. 特定のタスクに焦点を当てた真正なマルチモーダルLLM
2. コンテンツを生成するだけでなく、アクションを起こすエージェントAIシステム
3. 規制された業界でのAI採用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、信頼性が高く、日常業務に埋め込まれるものにしています。

AI Squaredは、急速に進化しているLLMとモデルエコシステムのペースを維持するために、どのようにプラットフォームを進化させていますか?

私たちはモデル非依存の設計を採用しています。オープンソースモデル、商用LLM、または独自の差別モデルに関係なく、組織は既存のワークフロー内でそれを安全に展開および管理できます。私たちは、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います。モデルスタックが進化しても、ユーザーエクスペリエンスが混乱しないようにします。

あなたの指導の下で、AI Squaredの次の章での成功とは何ですか?

成功とは、企業や政府機関がAIを実用化するためのデフォルトの方法になることです。月単位の時間を日単位に短縮し、AIの展開を新しい機能の立ち上げと同様にシームレスでセキュアにすることです。私たちの指導の下で、拡大、信頼、現実世界の成果に焦点を当てています。ただ革新だけではなく、最も重要な場所での影響に重点を置いています。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございました。詳しく知りたい読者は、AI Squaredを訪れてください。