David DeSanto, AnacondaのCEO – インタビューシリーズ

David DeSantoは、Anacondaの最高経営責任者で、オープンソースのイノベーションとセキュアなエンタープライズソリューションを通じて、世界のデータサイエンスとAIコミュニティをエンパワーメントする会社の使命をリードしています。実証された製品とテクノロジーのエグゼクティブであるDavidは、サイバーセキュリティ、デベロッパープラットフォーム、エンタープライズソフトウェアを含む20年以上の経験を持っています。

最近では、DavidはGitLabのチーフプロダクトオフィサーとして、世界中の500万人以上の登録ユーザーを持つ、包括的なAIネイティブDevSecOpsプラットフォームを世界中の製品組織に提供しました。会社にいる6年間で、彼はGitLabを高成長のスタートアップから公開取引の、DevOpsプラットフォームカテゴリの業界を定義するリーダーに変えるのを助けました。

Anacondaは、Pythonプログラミング言語を中心に構築された、データサイエンス、機械学習、人工知能のための先駆的なオープンソースプラットフォームです。2012年に最初に立ち上げられたAnacondaは、コーディングツール、Condaを介したパッケージ管理、およびNumPy、pandas、TensorFlowなどの数千の事前に構築されたライブラリへのアクセスを含む包括的な環境を提供します。ユーザーはこれらのツールを使用して、AIモデルを効率的に開発、テスト、および展開できます。

時間の経過とともに、Anacondaは、オープンソースパッケージのソーシングとセキュリティから、アプリケーションのビルド、ガバナンス、クラウドおよびオンプレミス環境への展開まで、AIのライフサイクル全体を管理するためのフルエンタープライズAIプラットフォームに進化しました。数千万人のユーザーと、フォーチュン500社の多くの採用により、AnacondaはモダンAI開発の基盤層となり、オープンソースのイノベーション、スケーラビリティ、およびセキュアで再現可能なワークフローを重視しています。

あなたはGitLabで6年間働き、そのうち3年以上をチーフプロダクトオフィサーとして過ごし、AIネイティブDevSecOpsプラットフォームを数千万人のユーザーに拡大しました。AnacondaのCEOとしてのあなたの優先事項はどのように形成されていますか？また、会社をリードすることと製品をリードすることの違いは何ですか?

私のGitLabでの経験は、私がAnacondaに取り組む際に中心となるいくつかの原則を強化しました。第一に、責任ある成長です。チーム、製品、収益を耐久性のある方法で拡大することです。GitLabでは、数千万人のユーザーにサービスを提供するまで成長し、GitLab Ultimateが会社の収益の半分以上を占めることを見て、製品の価値と長期的なビジネスへの影響が一致することが重要であることを理解しました。

第二に、結果と効率をプロセスと構造よりも優先することです。何かを「十分に良い」ものとして出荷し、顧客のフィードバックのフライホイールを開始することは、方向性を示すことです。早く実際の価値を提供することは重要ですが、拡大する方法については慎重に考える必要があります。那は第三の柱、顧客の執念と本当にユーザーがいる場所で彼らに会うことと密接に結びついています。私は私のキャリアを通じて、デベロッパーとセキュリティツールを構築してきました。元デベロッパーとして、私は良い（または悪い）ツールが生産性と満足度に与える影響を知っています。

そして最後に、目的を持った透明性です。このAnacondaの核心的な価値観により、すべての当事者が会社とその提供を改善するために参加して協力できるようになりました。私は、コミュニティに必要なものを提供して彼らが成功できるようにすることを目的として、この価値をさらに構築することを期待しています。

CEOとして、私は全体的なシステム、戦略、文化、運用、成果物に対して責任を負います。私はまだ製品に深く関わっていますが、より広範で長期的な視点で考えています。私は会社が責任を持って成長し、従業員をサポートし、顧客にビジネスのすべての側面で価値を提供していることを確認する必要があります。これらは、私がここで構築し続けようとする原則です。

あなたがAnacondaのCEOの役割に就くことを決めた個人的な動機は何ですか？また、企業AIの次の章を構築するための最も適切なプラットフォームであることをどうやって確信しましたか?

私はAnacondaのCEOに就くことを決めた理由について、4つの理由を説明します。第一に、テクノロジーです。デベロッパーとして、私は長い間Anacondaを知っており、使ってきました。私はその力と可能性を知っています。プラットフォームはすでに多くのことを可能にしており、チームが構築した基盤は私たちに次のAIネイティブ時代を形作る機会を与えてくれます。

第二に、コミュニティです。私はオープンソースコミュニティの力に深く信じています。Anacondaのような幅広く関わりのあるコミュニティを持つ会社はほとんどありません。

第三に、人です。ここにいるリーダーシップのレベルは稀です。エグゼクティブチームは例外的であり、彼らの情熱は本物です。私たちはオープンソースとAIで未来を構築しています。何か这样に意味のあるものに関与することは、すべての私たちにとって真正に興奮するものです。

そして最後に、機会です。これが最終的に私の決定を下すことになりました。Anacondaは、企業がAIを大規模に構築、セキュア化、展開、監視することを可能にする中心に位置しています。世界クラスのテクノロジー、活気あるコミュニティ、そしてこのようなチームを組み合わせると、AIとデータサイエンスが構築され、使用される方法を形作る希有な機会が得られます。那が私を引き付けたものです。

現代のAI開発の多くはオープンソースによって推進されていますが、多くの企業はまだ大規模に信頼することに苦労しています。オープンソースがAIの最も強力な基盤であることをどうやって信じていますか？また、どこで最も誤解されていると思いますか?

ある一般的な誤解があります。最もセキュアなコードは、選択された人だけが見ることができるように隠されているコードであるというものです。これは、オープンソースソフトウェアとは正反対のものです。オープンソースは透明性があり、誰でも貢献できるようになっており、世界中の組織がコードがセキュアで期待どおりに動作することを確認するためのより高いレベルの目が用意されています。

AIは以前になく急速に成熟しています。AIがその加速を続けるには、できるだけ速く動くモダンなコードが必要です。オープンソースはそれを実現します。なぜなら、現代のAI開発の基盤だからです。

Anacondaでは、そのことを重視しています。私たちのコア機能とPythonエコシステムはオープンソースです。なぜなら、それがチームが迅速に始めることとイノベーションを可能にする最も良い方法だからです。さらに、企業向けの機能を追加して、組織が大規模にオープンソースを使用するために必要なガバナンス、セキュリティ、信頼性を提供します。

企業でのAIの失敗率は依然として高く、特にジェネレーティブAIのパイロットプロジェクトで顕著です。インフラストラクチャの選択が長期的な成功をどのように決めるのか、そしてこれらのイニシアチブが停滞する根本的な理由は何ですか?

多くの組織はパイロットプロジェクトを実行しています。いくつかの組織には、実際のPoCプロジェクトがあり、他の組織には、実際にチームの時間を節約する内部で構築されたツールがあります。しかし、ほとんどの組織は、実際にビジネス全体にわたって動作するAIを本格的に展開していません。「私たちは実験をしています」と「これが私たちが今働く方法です」という間には大きな違いがあります。多くの企業が停滞しているギャップはそこにあります。技術が機能しないからではありません。

デモはほぼいつも見せかけが良く、問題はデモを企業規模で再現しようとしたときに現れます。突然、データガバナンスの質問、セキュリティの懸念、信頼性の問題、基本的な信頼の問題に直面します。デモではそれらの問題が見えず、会社にとって後顧の憂いとなります。

AIの成功への障壁は能力ではありません。インフラとプロセスの成熟度です。先を行く組織は、信頼と速度が共存し、組み込まれたセキュリティとガバナンスが妨げるのではなく、加速するように、モダンな基盤に投資する組織に導かれています。断片化されたツールチェーンと環境は、2つの選択を迫りますが、モダンで統一されたインフラとモダンなAIプロセスは、両方を可能にします。ボトルネックを除去することは、競争上の優位性を生み出すことです。これは技術的な野心ではなく、競争で生き残るためのビジネス上の必須条件です。セキュリティとガバナンスに基盤から投資することで、成功が増加します。

サイバーセキュリティ、製品、デベロッパープラットフォームを跨ぐチームをリードしてきました。Anacondaの戦略における依存関係管理、環境の再現性、サプライチェーンリスクについて、セキュリティ第一の姿勢をどのように取り入れていますか?

私のセキュリティへの道は、当時「セキュア」と呼ばれていたものを見たヘルスケアで始まりました。私は完全にセキュリティに没頭し、それが私の情熱となりました。AIワークロード、モデル、エージェント、統合が複雑になるにつれて、セキュリティリスクはガバナンスが追いつくよりも速く増大します。セキュリティリスクが管理されていても、環境自体が障害となります。

AIのセキュリティとコンプライアンスは特に挑戦的です。開発と生産の両方でリスクを実際に可視化することは困難です。そこに私たちが焦点を当てています。環境管理におけるセキュリティ機能をさらに構築し、Pythonエコシステム以外のAIパッケージのガバナンスを追加し、セキュリティポストのスキャニングを通じてAIモデルを減らすためのリスクを助けています。目標はシンプルです。組織がAIを信頼できるように、同時に必要な可視性、プライバシー、回復力を持って、より速く進むのを助けることです。

AIのROIについての懐疑が増えています。また、実験と「vibe coding」のブームがあります。生産的な実験と実際に計測可能な価値を提供するエンタープライズレディAIシステムをどうやって区別しますか?

今年は、AIのROIが初めて適切に測定されるかもしれません。業界全体が「効率」を時間の節約として扱っていますが、それが最善のトップラインKPIではありません。組織が、最も重要なものに直接結びついたカスタマイズされたKPIを作成する時間を取ると、より良い結果が得られます。これは、開発チームのコードレビューの時間の削減や、Go-to-Marketチームのリードジェネレーションの品質になる可能性があります。時間単独で、トークン消費の測定は、効率を直接示しません。

AnacondaはPythonベースのAI開発の中心に位置しています。組織が実験から完全に管理された、生産規模のAIシステムへの移行に伴い、Python環境の役割の進化をどう見ていますか?

PythonはAIの第一の言語であり、近い将来それが変わることはないと思います。言語は常に人気の波動があります。組織は、パフォーマンスとスケーラビリティの問題を根本的に解決し、AIエージェントが企業グレードのアプリケーションとサービスを作成できるようにするツールが必要です。私は、組織がAIの価値と採用を加速するためのユニバーサルなビルディングブロックに投資し始めると考えています。那が彼らを、AIのインフラストラクチャ層を推進するコーディング言語の不断に変化するレクソンに適応するために最も適した位置に置くでしょう。

規制された業界やセキュリティに配慮した企業と密接に協力してきた経験を持っています。企業レベルのAIガバナンスは、ポリシードキュメントやコンプライアンスチェックリストを超えて、実際の業務ではどうなりますか?

エンタープライズAIおよびAIネイティブアプリケーションは、従来のソフトウェア開発とは根本的に異なります。AIを従来の開発として扱うと、セキュリティとガバナンスが壊れてしまい、イノベーションが停滞します。エンタープライズAIには、AIモデルがバージョニングを駆動する主なコンポーネントであるAIネイティブ開発のベストプラクティスが必要です。

AIガバナンスは、成功をスケールすることと停滞することの違いです。企業レベルのAIガバナンスは、責任あるAIネイティブの原則が、実施可能なプラットフォームコントロール、明確な責任、AIコンポーネントのすべての連続的なトレーサビリティと系譜に翻訳されたときに起こります。それはDevOpsの実践で機能したポリシーとチェックリストを超えています。

Anacondaの最近の資金調達と企業向けプッシュに伴い、近期の成長の優先事項は何ですか？また、次の12〜18ヶ月で最も積極的に投資する分野はどこですか?

私たちの目標は明確です。Anacondaは、企業がAIネイティブなアプリケーションとサービスを構築、セキュア化、展開するための最も優れたエンタープライズAIネイティブ開発プラットフォームになります。私たちの顧客は彼らのニーズに合わせて変化し続けています。私たちも彼らと共に変化します。那が私たちがただデータサイエンスツールキットではなく、企業向けの包括的なAIプラットフォームである理由です。製品、パートナーシップ、M&Aへの投資はすべて、1つの質問に基づいて評価されます。「これは私たちを、企業が新しいAIネイティブな世界で成功するために必要なプラットフォームに近づけるでしょうか?」私たちは、顧客に執念を持ち、すべてのことを顧客のために行っています。

パブリックに上場しているデベロッパープラットフォームをスケールアップすることを助けた経験を持っているので、実務者向けに構築することと、CTO、CIO、最高AI責任者などのエグゼクティブレベルでのサービスの提供について、どのような教訓を学びましたか?

成功は常に顧客と彼らが達成しようとしている成果に戻ります。チームが内部のメトリクス（プロジェクトに費やした時間、事前に定義された目標にヒットするか）ではなく、より重要な質問「これは実際に私たちの顧客をより成功させるでしょうか?」に焦点を当てることが重要です。リーダーは、新しい製品が必要だと言うかもしれませんが、実際には、既存の製品をよりユーザーフレンドリーにするなどの改良で済む場合があります。そうすれば、望んだ成果が得られるでしょう。顧客が幸せで成功しているのを見ると、私たちも幸せで成功しています。

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