Dr. Sam Zheng, CEO & Co-Founder of DeepHow – Interview Series

Sam Zheng、DeepHowのCEO兼共同創設者は、著名な投資家によって支援されている急成長しているスタートアップを牽引しています。DeepHowは、革新的なAI駆動のビデオ中心の知識キャプチャーと転送プラットフォームを使用して、熟練した労働者向けのトレーニングを革命しています。

DeepHow以前は、Samは10年以上の間、シーメンスでさまざまな業界のデジタルイノベーションを牽引しました。彼の注目すべきプロジェクト、たとえば、クラウドデジタルインスペクションジャケットは、技術的な知識の共有、効率、ユーザーエクスペリエンスを大幅に改善し、チームにシーメンスイノベーション賞を授与しました。

同時に、Samは清華大学の心理学の准教授を務めており、イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校からエンジニアリング心理学の博士号と統計学の修士号を取得しています。

あなたは心理学と統計学の教育的背景を持っています。どうやってビデオと機械学習に焦点を当てることになったのですか?
私の心理学と統計学の背景は、実際に機械学習とビデオ中心のプラットフォームの世界への自然な移行となりました。心理学の研究は、私に人間の心と知能、特にスキルの学習と専門家の開発のプロセスについての関心を呼びました。同時に、統計学は、私に人工ニューラルネットワークを探求するための数学的基礎を提供しました。
今日のデジタル時代、ビデオはより魅力的で、インタラクティブで、効果的な学習メディアとして登場しました。このシフトは、YouTubeやTikTokのようなプラットフォームで明らかです。ここでは、ユーザー、特に若い世代は、ビデオコンテンツを消費し、学習に多くの時間を費やしています。
しかし、伝統的な指導または方法のビデオの作成プロセス、特に編集部分は、時間がかかり、労力が必要です。数分間のビデオを作成するには、数時間の細部への注意が必要です。この非効率性と学習体験を向上させる潜在能力を認識し、私と私の共同創設者は、指導の方法のビデオの作成プロセスを加速させるために、人工知能（AI）と機械学習の力を利用することにしました。
私たちのAI駆動のビデオプラットフォームは、数時間の労働を数分に変換できます。効率を大幅に改善し、有効性を損なうことなく、効果を向上させます。実質的に、私の学術的な基礎は、人間の認知を理解し、それを模倣する統計モデルが、私にこの革新的なベンチャーへの道を開きました。
あなたの名前の下に複数の特許があります。どれが最も重要なものですか?
私のすべての特許は、技術を利用して人間のパフォーマンスを向上させることに焦点を当てています。シーメンスでの私の在職期間中、注目すべきプロジェクトの1つは、スティーヴン・ホーキング教授のために作業することでした。ALS（筋萎縮性側索硬化症）と同じような状態にある個人を支援するための、直感的な眼球入力方法を開発しました。この革新的な作業は、現在特許出願中です。
しかし、私が貢献した最も重要な特許は、最近のものです。産業および製造組織向けの生成AI駆動のノウハウ管理プラットフォームです。
以下は概要です。
私たちの発明は、産業および製造組織向けに特化した最先端の生成AIソリューションを提示します。機械学習、トレーニングおよび開発、ノウハウ管理システムなどの分野を交差させながら、機関的および部族的ノウハウを効果的にキャプチャー、組織化、伝達します。
産業および製造部門は、重要なノウハウをキャプチャー、組織化、共有するのに大きな課題に直面しています。高率の従業員離職、複雑なプロセス、そして常にスキルを高める必要性がこれらの困難を増大させます。伝統的なノウハウ管理方法は、多くの場合、面倒で時間がかかり、柔軟性に欠け、より高度なソリューションが必要です。
私たちの生成AIソリューションは、独自のアルゴリズムと機械学習技術を使用して、ビデオベースの標準作業手順（SOP）の作成を簡素化し、ワークフローを最適化し、AI駆動のチャット機能を介して情報への迅速で効率的なアクセスを提供します。スケーラビリティと適応性により、私たちのソリューションは、幅広い製造コンテキストに適しています。
DeepHowの創設ストーリーを共有できますか?
DeepHowを立ち上げる前に、私は、他の創設者であるPatrik Matos da SilvaとWei-Liang Kaoとともに、シーメンスで、産業および製造部門でのさまざまなデジタルイノベーションプロジェクトを牽引していました。私たちの旅程は、2018年にデトロイトのTechstars Mobility Acceleratorに参加したときに大きな飛躍をしました。経験は基本的にブートキャンプでした。私たちにアイデアを検証する手助けをして、ギャップを特定し、潜在的な投資家、パートナー、メンターと接続する手助けをしました。
私たちは、人々が何年もかけて培ってきたスキルや経験の価値を認識しました。しかし、1つの問題がありました。つまり、本当に効果的な方法でこれらの専門知識をキャプチャーし、共有する方法がなかったのです。私たちは、テクノロジーがどのように急速に進化しているかを観察しました。従業員のトレーニングに使用する方法は、進歩を追いついていません。私たちはまだ、非効率的で、正直言って、十分に魅力的でない古い方法に頼っていました。
私は、AIとビデオテクノロジーの進歩を組み合わせて、情報をキャプチャー、構造化、共有する方法を根本的に変える機会を見つけました。そこで、私たちは、企業が社内で驚くべきトレーニングビデオを作成し、管理を維持できるプラットフォームであるDeepHowを構築することにしました。アイデアを実現するために、私たちは「Stephanie」と呼ばれるAIシステムを作成しました。Stephanieは私たちのソリューションのバックボーンです。専門家のノウハウをキャプチャーし、ノウハウのリポジトリを作成します。新人や経験の少ない従業員のための学習プロセスを高速化するためのステップバイステップのインタラクティブな方法のビデオを生成します。
AIワークフローインデックスとセグメンテーションを使用することで、ビデオコンテンツを作成する速度を10倍にし、労働者のパフォーマンスを25%向上させることができました。
私たちは初期の日々から長い道のりを歩んできましたが、ミッションは同じままです。企業がその機関的ノウハウと専門知識を活用し、従業員が継続的に学び成長できるように支援することに尽力しています。興奮する旅です。
DeepHowが解決する職場の課題については?
ノウハウの転送：あらゆる職場で、スキルやノウハウを、特に熟練した従業員から新入社員または経験の少ない従業員に転送することは、大きな課題となることがあります。私たちは、共有するのが簡単で、セグメントに分割され、理解するのが簡単な方法でそのノウハウをキャプチャーし、構造化することを可能にしました。
トレーニングの効率性：従来のトレーニングは面倒です。長時間、情報を保持するのが難しい。DeepHowでは、従業員は自分のペースで学び、自分に合った方法で学習できます。私たちの目標は、トレーニングを痛みなくして、楽しくすることです。
スキルのギャップ：時々、チームのスキルのギャップを特定することは、針を探すようなものです。それも私たちが手助けできることです。私たちのプラットフォームは、分析を使用して、トレーニングのギャップがある場所を示し、トレーニングチームが必要なコンテンツを作成してギャップを埋めることを可能にします。
古いトレーニング資料：ものごとは急速に変化します。標準や手順は常に進化しています。私たちが支援できるもう1つのことです。私たちのプラットフォームは、トレーニング資料が古くならないことを保証します。編集と更新は迅速で簡単であり、さまざまな場所やチームに最新の情報を簡単に共有できます。
オンデマンドラーニング：便利さは王です。誰でも何でも、いつでも必要なものにアクセスしたいと思います。DeepHowの哲学は、トレーニングが1日のスケジュールを混乱させる予定のイベントではなく、柔軟なリソースであるべきであるということです。場所や時間に制限されるべきではありません。何か特定のことを学びたいときは、検索して視聴するだけです。簡単にはなりません。
従業員のエンゲージメントの向上：私たちは皆、トレーニングは時々、面白くないことがあることを知っています。しかし、必ずしもそうである必要はありません。DeepHowでは、クリエイターが創造的になるためのスペースを提供します。学習は楽しい、魅力的で、愉快な経験であるべきです。
コミュニケーションの促進：コミュニケーションは、特に複雑なプロセスや手順を扱う場合、トリッキーになることがあります。私たちのプラットフォームは、ステップバイステップのガイドを可能にし、従業員がタスクを簡単に理解できるようにします。明確で一貫したメッセージを伝えることを促進します。私たちのプラットフォームはまた、ほぼ50の言語を翻訳し、トランスクリプトします。カウント中です。この機能は、多くの企業にとって最も貴重なツールの1つであることを証明しています。従業員が母国語で学ぶことを可能にすることで、理解を高め、モラールを高めることができます。
DeepHowは企業が適応型トレーニングプログラムを作成することをどのように可能にしますか?
従来のトレーニング環境を考えてみましょう。静的な資料、硬直的なスケジュール、ワンサイズフィットオールアプローチがあります。これらの方法は、すべての人が異なる方法で、異なるペースで学習することを考慮していません。スケーラブルでも柔軟でもありません。急速に変化する風景や個々の従業員の進歩に適応できません。これらは、どの企業にとっても大きな痛みです。
そこでDeepHowが登場します。私たちがこれらの問題を覆すのを助けます。企業が、ダイナミックで、パーソナライズされた、高度に応答性のあるビジネスニーズと従業員の学習パターンに適応したアジャイルトレーニングプログラムを開発できるようにします。
私たちのプラットフォームは、専門家のノウハウを、簡単に従うことができるビデオベースの学習モジュールにキャプチャーします。しかし、そこで終わりではありません。私たちは、従業員がこれらのモデルとどのように相互作用するかを分析するために、AIの力を利用して、残っているスキルのギャップについての洞察を深めます。弱点を強みに変え、継続的な学習文化を育むために、個々の専門分野のエキスパートを生かすことについてです。
DeepHowは職場の安全性を高める役割を果たしますか?
安全性は、どの職場でも非常に重要な側面ですが、残念ながら、事故や規制違反につながることがあります。これは、製造、建設、医療などの業界で特に当てはまります。ここでは、わずかなミスでも重大な結果をもたらす可能性があります。
そこでDeepHowがこの絵に登場します。私たちは、安全性の実践が一貫して理解され、職場全体で実施されることを確実にすることに情熱を傾けています。
私たちは、企業が安全性プロトコルに関する専門家のノウハウを簡単にキャプチャーし、共有できるプラットフォームを提供することでこれを実現します。古い学校の、難しいマニュアルではなく、インタラクティブでステップバイステップのビデオガイドを提供します。簡単に理解でき、最も重要なのは、いつでもどこでもアクセス可能です。従業員は、最新の安全性プロトコルを常に最新の状態に保つことができません。安全性は常に最優先事項でなければなりません。誰もが職場で安全に感じる価値があります。
生成AIはこれを実現するためにどのように使用されますか?
私たちの生成AI駆動のノウハウ管理プラットフォーム「Maven」の核心には、産業および製造組織がその機関的および部族的ノウハウをキャプチャー、管理、共有する方法を革命的に変えることを目的とした一連の革新的な機能があります。Mavenは、独自のアルゴリズムと先進的な機械学習技術を使用して、さまざまなプロセスを簡素化し、強化します。

1. ビデオSOPの生成：私たちの独自の生成AIアルゴリズムを使用して、ビデオ撮影ガイドとナレーション スクリプトの自動生成を支援します。これにより、一貫性と業界の新しい標準を設定する、高品質のビデオSOPの作成が容易になります。
2. ワークフローの最適化：先進的な機械学習技術を利用して、Mavenのワークフロービジュアライゼーションツールにより、ユーザーはタスクを簡素化し、生産性を向上させることができます。ユーザーフレンドリインターフェイスとAIのスマートな応用を通じてです。
3. ノウハウマッピング：MavenのAIアルゴリズムは、企業が重要なノウハウをマップし、ノウハウギャップを特定し、重要なコンテンツの機会を発見するのに役立ちます。これにより、熟練した労働者のためのターゲットとなるトレーニング資料が開発されます。
4. AI強化チャット機能：先端の自然言語処理アルゴリズムによって動作するMavenのAIチャット機能により、ユーザーは自然言語クエリを使用して必要な情報に迅速かつ効率的にアクセスできます。
5. マルチモーダルコンテンツ生成：書き起こされたSOPが利用できない状況では、Mavenはビデオコンテンツを分析して、マルチモーダルコンテンツ（ステップバイステップのビデオSOP、テキストSOP、ワークフローダイアグラムなど）を生成できます。コンテンツ作成プロセスを合理化します。

先進的な生成AIと最新のノウハウ管理戦略を組み合わせることで、Mavenは組織に、熟練した労働者の潜在能力を引き出し、継続的な改善とイノベーションを推進するためのユニークなツールを提供します。
その他の種類の機械学習アルゴリズムを使用していますか?
はい、DeepHowは、自然言語処理（NLP）とコンピュータビジョンの分野で、洗練された機械学習アルゴリズムとAIテクニックの範囲を利用しています。これらのテクニックは、産業および製造部門に特化した私たちの独自のドメイン固有のAIテクノロジーを支えています。主な応用分野は以下のとおりです。
1）ワークフローセグメンテーション：私たちは、機械学習アルゴリズムを使用して、ビデオにキャプチャされた複雑で構造化されていないタスクデモから重要な情報とステップを抽出します。これにより、複雑なプロセスを教えやすいステップに分解できます。
2）マルチモーダルステップ埋め込み：「アクティビティ ゲノム」をモデル化することで、私たちは、特定の運用コンテキストに合わせて、指示とワークフローガイダンスを再構成できます。
3）クロスモーダルリトリーバル：私たちは、ビデオ内検索の高度なテクニックを使用して、マルチ言語、スキルベースのコンテンツリトリーバルを容易にします。これにより、ユーザーは関連情報に効率的にアクセスできます。
4）ノウハウマッピング：私たちは、企業の主要なコンペテンシーの視覚的な表現であるノウハウグラフを構築します。これにより、企業は明確にノウハウアセットを特定し、効果的なアップスキリングとトレーニング戦略を可能にします。
これらの高度な機械学習テクニックは、私たちの産業および製造サービスへの焦点と組み合わせて、私たちにこれらの分野で企業が直面する独自の課題に対する包括的なソリューションを提供することを可能にします。
企業が始めるには、どのようなプロセスがありますか?
私たちは、プラットフォームをシンプルに設計しました。したがって、会社をオンボードする必要はありません。実際、80を超える企業と中小企業の顧客が、24カ国、6大陸の400以上のサイトに私たちのソリューションを展開しました。
まず、私たちのチームはあなたの会社の具体的なニーズと課題について話し合います。目標、直面しているトレーニングの課題、必要なスキルについて、全体像を理解したいと思います。
次に、私たちはあなたを、専門家のノウハウをキャプチャーするプロセスを通じて導きます。これは、あなたの会社にとって重要なプロセスまたはスキルについてです。私たちのチームは、DeepHowの直感的なツールを使用して、これらのステップバイステップのビデオガイドを作成するのを支援します。
私たちのチームは、初期設定からトレーニングプログラムの継続的な最適化まで、常にあなたをサポートします。私たちはあなたとパートナーシップを形成し、労働者のスキルと効率を高めることを目指しています。開始するには、DeepHow.comを訪れてください。
DeepHowについてさらに共有したいことはありますか?
DeepHowの核心にあるのは、明確で魅力的な使命です。私たちは、すべての熟練した労働者が専門家になることを目指しています。私たちは、ノウハウの転送とトレーニングをシームレスで、魅力的で、費用対効果の高いものにしたいと考えています。私たちは、AIの変革的な力を利用しています。私たちは、技術は人間の能力を増強するべきであり、置き換えるべきではないと強く信じています。この原則は、私たちが行うすべてのことに導きます。
急速に進化する技術の風景の中で、この使命は今よりも重要です。デジタル変革とIndustry 4.0への移行により、製造業はさまざまな高度な技術で近代化しました。これらの革新は、作業要件を大幅に変更し、労働者に新しい技術スキルを身に付けさせました。変化のペースは、従来のトレーニングアプローチが追いつくことができないほど速いです。スキルのギャップが拡大しています。
私たちの目標は、この課題に直接対処することです。労働者が「再建して」再スキル化するのを支援することです。高水準の自動化により、手作業の必要性は減り、代わりに高度な技術システムを操作するための労働者の専門知識と直感を活用することに焦点が移りました。
DeepHowは、現代のトレーニング方法を提供します。製造業者が新人を雇用し、初級ポジションを埋め、製造、物流、計画の高度な役割に向けて労働者を段階的にスキルアップさせることを可能にします。現代的で魅力的で楽しいトレーニングに重点を置いています。私たちは、製造業が停滞したキャリアではなく、ダイナミックでテクノロジー駆動の分野であるという認識を変えるのを支援しています。無限の可能性があります。
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