インタビュー
エリック・シュワルツ、チーフAIオフィサー（CAIO）トライコンインフォテック – インタビュー・シリーズ
エリック・シュワルツは、トライコンインフォテックのチーフAIオフィサー（CAIO）です。トライコンインフォテックは、先導的なコンサルティングおよびソフトウェアサービス会社です。トライコンインフォテックは、カスタム製品とエンタープライズ実装を介して、効率的な自動化ソリューションと完全なデジタル変革を提供しています。
エリック・シュワルツは、テクノロジー業界で20年以上の経験を持つベテランのテクノロジー幹部および起業家です。彼は、AI、情報検索、知識発見の交差点で専門化しています。彼のキャリアの中で、エリックは、大規模なプラットフォームの構築とAIの検索テクノロジーへの統合の最前線に立ち、ユーザーの相互作用と情報へのアクセスを大幅に強化しました。彼の以前の役職には、コムキャスト、エルゼビア、Microsoftでの重要なシニア役職があり、そこで彼はAI、検索、LLMイニシアチブを主導しました。
エリックのプロの旅は、イノベーションへの彼の献身と、コラボレーションの力への彼の信念によって特徴づけられます。彼は、一貫して、画期的なソリューションの迅速な提供に向けてチームを推進してきました。これにより、テクノロジー・コミュニティで信頼できるリーダーとして確固たる地位を築いてきました。エルゼビアでのScopus AIプロジェクトでの彼の仕事は、情報との関わり方とユーザーとの信頼関係を再定義するという彼の取り組みを強調しています。
チーフAIオフィサー（CAIO）として、エリックは豊富な経験を活かし、トライコンの顧客向けに包括的なAI戦略を開発および実装しています。彼の徹底的なプロセスは、AIを神秘的なものではなく、ビジネスがAIテクノロジーの競争的な景況の中で成功し、繁栄するために必要なツールを提供します。エリックは成長とイノベーションを促進することに情熱を傾けており、組織がAIの変革的な力を効果的に活用できるように、洞察を共有してエンパワーメントしています。
あなたのキャリアの旅のハイライトを、現在のトライコンインフォテックでのチーフAIオフィサーの役割に至るまで、共有してください。
私はキャリアを通じて、情報検索ドメインに没頭しています。私の旅は90年代初頭、インターネットの黎明期のWebマスターとして始まりました。この形成期には、政府機関、大学、メディア企業向けのデジタルライブラリを構築することに焦点を当てました。これが、私のデジタル情報システムの専門知識の基礎となりました。
2000年代に入り、検索エンジンベンダーと協力するようになり、検索テクノロジーに精通しました。私のキャリアのこの段階は、さまざまな買収を通じて大きな成長と学習が特徴で、最終的に2008年にMicrosoftに参加することになりました。Microsoftでは、知識発見プラットフォームの開発と強化に重要な役割を果たし、イノベーションを推進し、ユーザーにとって情報へのアクセスを改善しました。
Microsoftでの任期の後、コムキャストやエルゼビアなどの大手企業でイニシアチブを主導し、大規模な知識発見プラットフォームを運用しました。これらの経験は、私のAIと情報検索へのアプローチを形作る上で重要でした。現在のトライコンインフォテックでのチーフAIオフィサーの役割に至り、ここで私は豊富な経験を活かし、クライアントがデータの全ポテンシャルを活用できるAI戦略とソリューションを推進しています。
コムキャスト、エルゼビア、Microsoftでの経験は、AIと検索テクノロジーの統合へのあなたのアプローチをどのように影響しましたか。
私のキャリアを通じて、自然言語処理（NLP）技術と機械学習に深く焦点を当ててきました。初期の段階では、これらの技術は単純なルールベースのシステムに基づいていました。しかし、データセットが大きくなり、コンピューティングパワーが強化されるにつれて、データを自動的に収集してアルゴリズムにフィードバックしてパフォーマンスを向上させることで、ユーザーエクスペリエンスを大幅に強化しました。
Microsoftでは、FASTの買収後に、SharePointチームの製品マネージャーとして、エンタープライズコンテンツ管理システムへの高度な検索テクノロジーの統合に携わり、情報検索とコラボレーションの機能を強化しました。
コムキャストでは、ビデオビジネス全体を動かす知識発見プラットフォームを構築しました。ユーザーはセットトップボックス、モバイル、ウェブデバイスを介してコンテンツを検索および発見できるようになりました。この検索エンジンは、1日あたり10億件のリクエストを処理するスケーラビリティを備えており、迅速で正確なコンテンツの推奨と検索結果を提供することで、ユーザーエクスペリエンスを大幅に改善しました。
最も変革的な経験の1つは、エルゼビアでのScopus AIプロジェクトでした。ここで、学術的コミュニケーションデータベースの1つであるScopusに、ジェネレーティブAIエクスペリエンスを立ち上げました。このイニシアチブは、大規模言語モデル（LLM）を利用して、ユーザーがより良い質問をして、より正確な答えを得ることを支援しました。LLM駆動のアプローチにより、データベース内の9,000万以上の記事の完全な正確性と信頼性が確保され、AIが学術研究と知識の普及を強化する力を示しました。
現在のジェネレーティブAIの進歩とその潜在的な応用について、最も興奮するのは何ですか。
情報検索における最大の歴史的な課題の1つは、コンテキストを維持することです。人間にとっては自然なプロセスですが、機械にとっては、情報を検索することは従来、トランザクション的な経験でした。質問をして、答えを得る。トピックをより深く掘り下げるには、ますます具体的な質問をする必要がありました。ジェネレーティブAIは、このアプローチを革命的に変え、より会話的でコンテキストを伴った相互作用を可能にしました。誰かと初めて会ったときのように自然な会話です。
さらに、ジェネレーティブAIには、従来の検索エンジンが苦手とする、より深い理解を促進する技術が組み込まれています。例えば、大規模言語モデル（LLMs）は、トーン、センチメント分析、セマンティック理解、曖昧性の解消をシームレスに処理できます。これらの機能により、LLMsは人間の言語とコンテキストのニュアンスを容易に把握し、最初からより正確で意味のある回答を提供できます。この進歩が最も私を興奮させます。なぜなら、さまざまなドメインでより直感的で反応性の高いアプリケーションを作成するための多くの可能性が開かれるからです。
トライコンインフォテックのジェネレーティブAIへのアプローチは、業界の他の会社とどのように異なりますか。
ジェネレーティブAIのスペースでは、2つの主要な焦点領域があります。1つ目は、AIモデルをトレーニングおよびファインチューニングすることです。これは、一部の最大のテクノロジー・ベンダーから大きな注目を集めています。2つ目は、ジェネレーティブAIの実践者が真正に優れている領域です。つまり、ジェネレーティブAIを使用して有価な製品とサービスを作成することです。
トライコンインフォテックでは、後者に焦点を当てています。私たちのアプローチは独自で、実用的な応用と迅速な展開を重視しています。ビジネスリーダーがジェネレーティブAIの最も影響力のあるユースケースを迅速に特定するのに役立つ包括的なプログラムを開発しています。私たちのプロセスには、迅速なプロトタイピング・ソリューションが含まれており、顧客はAIサンドボックスで自身のデータを使用して作業できます。これにより、顧客は有形な結果を見て、開発サイクルの早い段階でAI駆動の洞察と関わることができます。
さらに、私たちは時間対価値に注力しています。顧客が90日以内に消費者向けアプリケーションを構築および展開できるように支援することを目標にしています。この加速されたタイムラインは、イノベーションを促進するだけでなく、ビジネスがジェネレーティブAIの利点を迅速に活用し、新しい収益ストリームを作成し、顧客満足度を高めることができることを保証します。
エンタープライズ・ソリューションで大規模言語モデル（LLMs）とジェネレーティブAIを実装する際の主要な課題について議論してください。
エンタープライズ・ソリューションで大規模言語モデル（LLMs）とジェネレーティブAIを実装する際には、複数の新興課題が生じます。第一に、信頼性の問題があります。企業は、AIシステムが知的財産または機密の企業情報を損なわないことを確実にする必要があります。データのセキュリティを確保し、AIがデータを誤用しないことを保証することは、信頼を得るために不可欠です。
第二に、妄想の問題があります。ジェネレーティブAIは、時々、事実的に不正確な自信を持った答えを生成する可能性があります。これにより、AIシステムの信頼性が損なわれる可能性があります。モデルをファインチューニングしたり、Retrieval Augmented Generation（RAG）を採用したりすることで、妄想の発生を軽減できます。こうすることで、AIの回答が正確なデータに基づいていることを保証できます。
第三に、コストの問題があります。大規模言語モデルのライセンスとスケーリングは非常に高額になる可能性があります。Microsoft、Amazon、Googleなどの主要プロバイダーのエンタープライズ向けオファリングでも、参入障壁と最低利用料金が伴います。したがって、企業は、AIソリューションの展開が経済的に実行可能であることを確認するために、投資収益率（ROI）を慎重に監視および管理することが不可欠です。
トライコンインフォテックがカスタマイズされたGenAIエンタープライズ・ソリューションを開発するための構造化アプローチについて説明してください。
トライコンインフォテックは、従来のスタッフ・アウグメンテーションではなく、フルスタックの製品チームを通じてマネージド・サービスを提供する製品開発会社です。私たちのアプローチには、ユーザー調査、ユーザー・エクスペリエンス・デザイン（UX）、フロントエンドおよびバックエンド開発、テスト・オートメーション、展開、スケーリング、および継続的な運用を含む、製品開発ライフサイクルのすべての側面を管理するための、専用のフルスタック製品チームの展開が含まれます。
この包括的なマネージド・サービス・モデルにより、顧客はデータから価値を生み出すことに直接焦点を当てることができ、リソースの管理の複雑さやオーバーヘッドを心配する必要がありません。私たちの主な推進力は、時間対価値です。つまり、有形な利益を迅速かつ効率的に提供することを優先します。私たちの野心は、機能開発プロセスを通じて継続的に価値を追加し、イテレーションを行うことで、顧客との長期的なジェネレーティブな関係を築くことです。
私たちの構造化アプローチは、迅速に適応し、AIの風景における新しい課題や機会に応じることができるように設計されています。私たちの多学科的なチームの全能力を活用することで、各企業の特定のニーズに合わせてカスタマイズされたジェネレーティブAIソリューションを提供します。このアプローチは、従来のスタッフ・アウグメンテーション・ファームから私たちを区別し、また、ビジネスへの重大な影響をもたらす、包括的なエンドツーエンド・ソリューションを提供することを保証します。
トライコンのGenAIソリューションが成功裏に解決した実際の問題の例をいくつか示してください。
- 電子学習 – 伝統的なメディアとレガシーの教育資料をインタラクティブなマルチモーダル・コンテンツに変換します。これにより、顧客は既存のコンテンツを再利用して、新しいプラットフォームで既存の学習者にリーチし、さらに学習者に合わせたカスタマイズされた学習プログラムを作成できます。
- プライベートAI – 顧客が信頼性の高いエンタープライズAIソリューションを構築するのを支援します。これらのソリューションはプライベートで、顧客のアクセスルールを尊重し、コストを維持しながらエンタープライズのさまざまな機能にスケールアウトします。さらに、これらのプライベートAIはエンタープライズにサービスを提供するだけでなく、新しい収益ストリームを生成することもできます。
- プロセス・オートメーション – 依然として多くの組織が手動プロセスとスイベル・チェア・データ統合に頼っている状況で、AIはシステムを接続し、データを検証し、ワークフローを効率的にルーティングし、サプライ・チェーンの問題を特定するための知的なレイヤーを作成するのに役立ちます。
急速に進化するAIの分野で先頭を走るために、継続的な学習と成長はどのような役割を果たしますか。
AI分野で最大の課題の1つは、人材のスキルを向上させることです。新しい世代の労働者は、直感的にAIツールやテクノロジーを理解しています。しかし、古い世代は、これらのツールが何ができるか、できないかを理解する必要があります。継続的な学習は、このギャップを埋めるために不可欠です。
AIツールは、ビジネスがより少ないリソースで、より多くのことを達成できるようにすることで、生産性を劇的に向上させる可能性があります。ただし、これらの利点を実現するには、従業員が新しい方法で働き、ワークフローにこれらのツールを統合することにオープンでなければなりません。
さらに、職務の安定性への恐怖に対処することが不可欠です。従業員は、継続的な学習と成長を受け入れることで、新しいAIツールを日常のルーティンに組み込むことができ、最終的にはより高い職務の安定性を得ることができることを理解する必要があります。現実は、AI駆動の将来の成功は、これらの進化するテクノロジーを理解し、活用することを積極的に求める人々に来ることです。
次の10年でAIが検索テクノロジーとユーザー・インタラクションを変える未来を、どのように見ていますか。
すでに、従来の検索エンジンからジェネレーティブAIツールへの移行が、初期のクエリで始まっています。この移行は、ジェネレーティブAIが直接の答えとソリューションを提供できることで推進されており、複数のウェブサイトやリソースを個別にナビゲートする必要がなくなります。近い将来、AIがミーティングに出席し、行動を起こし、ルーティン・タスクを処理することが一般的になるでしょう。これにより、エンタープライズ内の特定の機能の役割が大幅に削減されます。
残っている主要な課題の1つは、ジェネレーティブAIをどのようにして収益化するかを理解することです。従来の広告モデルは、この新しい風景で大きな障害に直面することになるでしょう。私の予測は、データがますます貴重な資産となり、まるで通貨のように動作することになるでしょう。私たちがこの新しい世界をナビゲートするにつれて、これは革新的なビジネス・モデルが必要となるでしょう。这些モデルは、AIのユニークな機能を活用しながら、ユーザーとエンタープライズが相互作用から有形の価値を得ることを保証する必要があります。
全体として、AIの将来は、情報検索をより直感的で効率的でありながら、デジタル・インタラクションとエンタープライズの機能の再定義をもたらすことを約束しています。
AIを活用して成功とイノベーションを推進しようとするビジネスに、どのような実用的なアドバイスを提供しますか。
テクノロジーを恐れる必要はありません。まず、従業員がAIツールを使用できるようにして、データと知的財産（IP）が安全であることを確認します。多くの従業員はすでにAIツールを使用していますが、適切なガバナンスなしでは、誤用のリスクがあります。したがって、従業員がリスクを理解し、安全かつ効果的にこれらのツールを使用する方法を理解するために、スタッフをスキルアップすることが不可欠です。
さらに、成功の尺度に注意を払うことが重要です。AIツールは高価になる可能性がありますが、コストは時間の経過とともに減少することが予想されます。ただし、コストを管理し、ビジネスへの影響を理解するために、投資収益率（ROI）に焦点を当てることが不可欠です。そうすることで、AIを活用してイノベーションと成功を推進しながら、利点が費用を上回ることを保証できます。
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