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、コンサルティングとソフトウェアサービスを提供するリーディングカンパニーで、効率的な自動化ソリューションとフルデジタル変換をカスタム製品とエンタープライズ実装を通じて提供しています。

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シーズンドテクノロジー専門家であり、起業家です。彼は、AI、情報検索、知識発見の交差点に特化しています。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の検索技術への統合の最前線に立ち、ユーザーのインタラクションと情報アクセシビリティを大幅に向上させました。彼は以前、コムキャスト、エルゼビア、ミクロソフトで重要なシニア役職を歴任し、AI、検索、LLMイニシアチブを主導しました。

エリックのプロフェッショナルな旅は、イノベーションへの献身とコラボレーションの力への信念によって特徴付けられます。彼は、チームをスピーディなソリューションの提供に向けて推進し、テクノロジー界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。彼の仕事、特にエルゼビアでのScopus AIプロジェクトは、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コミットメントを強調しています。

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、トライコンインフォテックの顧客向けに包括的なAI戦略を開発・実施しています。彼の徹底的なプロセスは、AIを解明し、ビジネスがAIテクノロジーの競争的な景況で成功し、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の促進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、インサイトを共有しています。

あなたのキャリアのハイライトを共有してください。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の道のりを教えてください。

私は情報検索ドメインに全キャリアを費やしてきました。私の旅は90年代初頭、ウェブマスターとして始まりました。情報ライブラリーの構築に焦点を当て、政府機関、大学、メディア企業向けにデジタルライブラリーを構築しました。これが私のデジタル情報システムへ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、検索技術に精通しました。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の時期でした。最終的に2008年にミクロソフトに参加し、ナレッジディスカバリープラットフォームの開発と強化に重要な役割を果たし、ユーザーにとって情報アクセシビリティを向上させました。

ミクロソフトでの在職期間の後、コムキャストやエルゼビアのような大手企業でイニシアチブを主導し、大規模なナレッジディスカバリープラットフォームを運用しました。これらの経験は、AIと情報検索への私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オフィサーの役割では、豊富な経験を活かし、顧客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、ミクロソフトのような企業での経験は、AIと検索技術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増すにつれて、自動データハーベスティングとアルゴリズムへのフィードバックを通じてユーザーエクスペリエンスを大幅に向上させました。

ミクロソフトでは、FASTの買収後、シェアポイント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技術の統合に携わり、ビジネス向けの情報検索とコラボレーション能力を強化しました。

コムキャストでは、ビデオビジネスを支えるナレッジディスカバリープラットフォームを構築し、セットトップボックス、モバイル、ウェブデバイス全体でコンテンツの検索と発見を可能にしました。この検索エンジンは1日あたり10億以上のリクエストを処理し、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向上させました。

エルゼビアでのScopus AIプロジェクトは、最も変革的な経験の1つでした。ここでは、学術コミュニケーションデータベースのScopus向けにジェネレーティブAIエクスペリエンスを立ち上げ、ユーザーがより良い質問をして正確な回答を得ることを支援しました。この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、学術研究と知識の普及を強化するAIの力を実証しました。

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、どんな点が最も興味深いと思いますか。

情報検索における歴史的な大きな課題の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の検索が従来、非常に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というプロセスで、トピックを深く掘り下げるには、より具体的な質問を繰り返し尋ね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、会話のようなコンテキストを持ったインタラクションを可能にしました。

さらに、ジェネレーティブAI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ための追加のテクニックを組み込みます。例えば、LLMはトーン、センチメント分析、セマンティック理解、曖昧性解消などをシームレスに処理できます。これらの能力により、LLM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、より正確で意味のある回答を提供できます。

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、業界の他の企業とどのように異なりますか。

ジェネレーティブAIの分野には、2つの主要な焦点領域があります。1つは、AIモデルをトレーニングし、ファインチューニングすることです。もう1つは、ジェネレーティブAIを使用して有価な製品や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、後者の焦点に注力しています。私たちのアプローチは、実用的応用と迅速な展開を強調する点で独特です。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できるプログラムを開発しました。私たちのプロセスには、顧客が自身のデータでAIサンドボックスで作業できるラピッドプロトタイピングソリューションが含まれます。このアプローチにより、顧客は開発サイクルの早い段階で有形な結果を見て、AIドライブンの洞察と関わります。

さらに、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して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、イノベーションの迅速化だけでなく、ビジネスがジェネレーティブAIの利点を早期に活用し、新しい収益ストリームを作り出し、顧客満足度を高めることができるようにします。

エンタープライズソリューションでLarge Language Models（LLM）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、説明してください。

エンタープライズソリューションでLLMとジェネレーティブAIを実装する際の主要な課題は、信頼性です。企業は、AIシステムが知的財産や機密情報を危険にさらさないことを保証する必要があります。データのセキュリティを確保し、AIがデータを悪用しないことを適切に保証することが不可欠です。

2つ目の課題は、ハルシネーションです。ジェネレーティブAIは、時々事実的に正確ではない自信を持った回答を生成することがあります。これは、AIシステムの信頼性を損なう可能性があります。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、ハルシネーションの発生を軽減できます。

3つ目の重大な課題はコストです。LLM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。マイクロソフト、Amazon (AMZN ) 、Googleのような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、参入障壁と最低料金が高額です。したがって、企業はAIソリューションの導入における投資収益率（ROI）を慎重に監視し、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ジェネレーティブAI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、従来のスタッフ増強ではなく、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設計（UX）、フロントエンドとバックエンドの開発、テスト自動化、展開、スケーリング、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フルスタックの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直接抽出することに集中できます。複数のリソースを管理する複雑さやオーバーヘッドを心配する必要はありません。私たちの主な推進力は時間対価値です。迅速に有形な利益を提供し、効率的に実現することを優先しています。私たちの目標は、継続的に価値を追加し、機能開発プロセスを通じて顧客とのジェネレーティブな関係を構築することです。

私たちの構造化アプローチは、AIの新たな課題や機会に迅速に対応できるように設計されています。多分野にわたる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、従来のスタッフ増強会社と私たちを区別し、ビジネスに大きな影響を与える包括的なエンドツーエンドのソリューションを提供することを保証します。

トライコンのジェネレーティブAIソリューションが成功裏に解決したリアルワールドの問題の例をいくつか示してください。

1. 電子学習 – 伝統的なメディアや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すること。これにより、顧客は既存のコンテンツを新しい学習方法に適応させ、異なるプラットフォームで学習者にリーチすることができます。さらに、コンテンツは学習者のニーズや学習スタイル（オーディオ、ビジュアルなど）に合わせて自動的にカスタマイズされた学習プログラムに変換できます。
2. プライベートAI – 顧客が企業内で信頼性の高いAIソリューションを構築できるように支援します。顧客のアクセスルールを尊重しながら、コストを管理し、企業全体でスケールアウトすることを可能にします。これらのプライベートAIは、企業内で過負荷になっているプロフェッショナルや共有サービスをスケールアウトするのを支援し、新しい収益ストリームを生み出すこともできます。
3. プロセスオートメーション – まだ多くの組織が手動プロセスやスウィベルチェアデータ統合に頼っている状況で、AIを活用してシステムを接続し、データを検証し、ワークフローを効率的にルーティングすることができます。サプライチェーンの問題を特定することもできます。

ジェネレーティブAIの分野で急速に進化している現在、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分野で最も重大な課題の1つは、人材のスキルアップです。AIツールやテクノロジーを直感的に理解する新しい世代の労働者がいます。しかし、AIツールの潜在能力と限界を理解する必要がある古い世代もいます。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、ビジネスがリソースを大幅に削減しながら、生産性を劇的に向上させる可能性があります。従業員は、新しい方法で働き、AIツールをワークフローに統合することにオープンでなければなりません。そうすることで、ビジネスはAIの利点を実現できます。

さらに、職務の安全性に関する懸念に対処することが重要です。従業員は、継続的な学習と成長に取り組むことで、AIツールを効果的に活用し、職務の安全性を高めることができることを理解する必要があります。実際、AIドライブンの将来では、AIツールを活用できる人々が成功することになります。

次の10年でAIが検索技術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。

既に、従来の検索エンジンからジェネレーティブAIツールへの移行が進んでいます。これは、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ため、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っているためです。近い将来、AIがミーティングに参加し、行動を起こし、ルーティンワークを処理することが一般的になるでしょう。これにより、企業内の特定の機能の役割が大幅に減少することになります。

残された主要な課題の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です。従来の広告モデルは、新しい景況で大きな障壁に直面することになります。私の予測は、データがより価値のある資産となり、より通貨のように扱われるようになるでしょう。この変化は、AIの独自の能力を活かし、ユーザーと企業がインタラクションから有形な価値を得ることができるような、革新的なビジネスモデルを必要とします。

全体として、AIが検索技術とユーザーインタラクションに与える影響は、情報の取得をより直感的で効率的なものにすることで、変革的になります。デジタルインタラクションと企業機能のあり方を再定義するでしょう。

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、どのような実用的アドバイスを与えますか。

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、データと知的財産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、適切なガバナンスがなければ、誤用のリスクがあります。したがって、従業員がこれらのツールを安全に、効果的に使用できるように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、時間の経過とともにコストは低下するはずです。ただし、投資収益率（ROI）に焦点を当て、コストを管理し、ビジネスへの影響を理解す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を推進し、成功を達成しながら、メリットが費用を上回ることを保証できます。

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、トライコンインフォテックを訪問してください。