Pecan AIの共同創設者兼CEO、Dr. Zohar Bronfman – インタビュー・シリーズ

Dr. Zohar Bronfmanは、Pecan AIの共同創設者兼CEOです。計算心理学とデータサイエンスの分野における深い専門知識を持ち、ゼオハールは、大学院を卒業した直後にPecanを共同創設しました。ゼオハールは、テルアビブ大学で計算認知神経科学と科学技術の歴史・哲学の2つの博士号を取得しています。また、イスラエルのオープン大学では経済学の学士号も取得しています。

2018年に設立されたPecan AIは、予測分析プラットフォームであり、Predictive GenAIを活用してAIの採用の障壁を除去し、予測モデリングをすべてのデータとビジネスチームにアクセス可能にします。ジェネレーティブAIに導かれた企業は、専門家を必要とせずに、さまざまなビジネスドメインで正確な予測を取得できます。Predictive GenAIにより、モデル定義とトレーニングが迅速化され、自動化されたプロセスによりAIの実装が加速されます。Pecanの予測とジェネレーティブAIの融合により、AIのビジネスへの影響を実現することがはるかに迅速で簡単になりました。

Pecan AIの創設の旅はどうだったのか？また、途上で達成した主なマイルストーンは何か。

Pecan AIの創設は、実にローラーコースターのようなものでした。すべては、共同創設者と私は国際的なデータサイエンス・コンテストに参加したときから始まりました。私たちはデータ準備の自動化ツールを作成しましたが、締め切りを逃し、敗北しました。ただし、敗北した後も諦めず、プロトタイプを何か意味のあるものに変えることにしました。博士号を取得した2018年の2ヶ月後、テルアビブ大学で小さな部屋を借り、ビジネスを始めました。ビジネス経験が限られていた私たちですが、ベンチャーキャピタリストにアイデアをピッチしました。幸運なことに、S CapitalのHaim SadgerとAya Peterburgが私たちのアイデアの潜在性を見出し、400万ドルの投資を行ってくれました。これが私たちに必要なブーストとなりました。

主なマイルストーンの1つは、Insight Partnersが主導するシリーズCラウンドで6600万ドルを調達したことです。GV（旧Google Ventures）やその他の企業も参加しました。この資金調達により、世界中に拡大し、開発努力を加速させることができました。

計算認知神経科学の背景は、AIソリューションの開発にどのような影響を与えているのか。

計算認知神経科学と科学技術の歴史・哲学の博士号を持つ私は、技術の両方の側面、つまり技術的な側面と哲学的な側面を理解することができます。この二重の視点は、今日の急速に変化するテクノロジー景観において非常に貴重です。これにより、私は技術的に高度で倫理的に健全でユーザーフレンドリーなAI製品を作成することができます。

Predictive GenAIの概念と、ジェネレーティブAIと予測マシンラーニングを統合する方法について説明してください。

Predictive GenAIは、ジェネレーティブAIと予測マシンラーニングを統合することです。ジェネレーティブAIにより、ユーザーは自然言語でデータと対話し、質問をし、AIを導くことができます。しかし、その予測能力は限られています。そこで予測マシンラーニングが登場し、データを処理して将来の予測を行います。これら2つのテクノロジーを組み合わせることで、Predictive GenAIは、データサイエンスの経験がなくても予測モデルを作成し、使用することができます。チャットGPTと話すように、予測モデルを作成し、使用することができます。

Predictive GenAIは、ビジネスが予測モデルを作成して展開するプロセスをどのように簡素化するのか。

Predictive GenAIは、Predictive ChatとPredictive Notebookなどの機能でプロセスを簡素化します。Predictive Chatは、ユーザーのビジネス上の懸念に基づいて予測の質問を提示し、予測ノートブックを作成します。予測ノートブックには、SQLクエリとサンプルデータが含まれています。したがって、ユーザーはスクラッチから始める必要がなく、深い技術的な知識がなくても正確な予測を取得することができます。

CAA Club Groupを取り巻くケーススタディについて説明し、Pecan AIがどのように道路救援サービスを最適化したかについて説明してください。

CAA Club Groupは、道路救援の予測を手動で行っており、時間がかかり、制限がありました。Pecan AIを導入した後、データサイエンスチームは30以上のモデルを作成し、毎週2回短期的な需要予測を行うようになりました。これらの予測は、サービス種別ごとの時間単位の呼び出し量を予測し、効率的なスタッフィングと迅速な対応を可能にしました。特に厳しい冬の条件下での対応が改善されました。Pecanのプラットフォームでは、これらのモデルを継続的に改善することができます。

Credit Prosは、Pecan AIをクライアントの流失予測に使用したことでどのような利点を得たのか。また、どのような課題を解決したのか。

Credit Prosは、クライアントの流失予測に多大な課題を抱えていました。これは複雑で時間のかかるプロセスでした。Pecan AIを導入した後、モデル開発の時間は3ヶ月から数週間に短縮され、プロアクティブなリテンション戦略が可能になりました。このプロセスを簡素化することで、Credit Prosはクライアントの流失を正確に予測し、効果的な戦略を立ててクライアントを維持することができ、最終的に収益を増加させることができました。

Predictive ChatとPredictive Notebookツールは、ユーザー体験をどのように向上させ、予測分析を非技術的なユーザーにアクセス可能にするのか。

Predictive Chatは、ユーザーのビジネス上の質問とデータに基づいてカスタムノートブックを作成します。ユーザーは自然言語でチャットに質問をし、指示に従うことで、モデル作成プロセスを簡素化することができます。予測ノートブックには、必要なコードがすべて含まれており、ユーザーはクエリを表示し、カスタムテーブルを作成し、トレーニングデータセットのロジックを理解することができます。このアプローチにより、予測分析が非技術的なユーザーにもアクセス可能になり、データ準備とモデル作成が簡素化されます。

Predictive GenAIは、さまざまな業界とビジネス機能をどのように変革するのか。

Predictive GenAIにより、ビジネスはデータ駆動型の意思決定を行うことができ、精度と効率が大幅に向上します。製造業と物流業では、需要予測とサプライチェーンの最適化により運用を最適化します。顧客中心の業界では、ターゲットマーケティングとパーソナライズされたレコメンデーションにより顧客満足度とロイヤルティを向上させます。Predictive GenAIは、市場トレンドの予測、製品開発の指針、タイムツーマーケットの短縮にも役立ちます。また、医療業界では疾患予測とパーソナライズされた治療計画、持続可能性の取り組みではリソース使用の最適化と環境への影響の削減にも貢献します。

Pecan AIは、予測モデルの精度と信頼性を確保するためにどのような措置を講じているのか。

私たちは、厳格なテストと継続的な検証を実施して、精度と信頼性を確保しています。Pecan AIでは、モデルパフォーマンスを評価するために、トレーニング用とテスト用のデータセットを別々に使用しています。精度、精密さ、リコールなどの重要なメトリクスを使用して、開発と本稼働中にモデルを検証しています。また、予測の因子をユーザーが理解できるように説明可能な予測を提供し、AIによる洞察に対する信頼を高めています。

Predictive GenAIの役割は、次の数年でどのように進化するのか。

将来を見据えて、AIの役割は、予測のみではなく、予測に基づいた行動の提案まで拡大します。Predictive GenAIは、意思決定プロセスを自動化し、ビジネス運用を最適化することを目指しています。ただし、AIの使用に伴うリスクを理解し、責任ある使用を確保することが重要です。テクノロジーが進化するにつれて、Predictive GenAIは、運用効率の向上、イノベーションの促進、さまざまな業界における戦略的意思決定の推進に重要な役割を果たすことになります。

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、Pecan AIを訪問してください。