Gou Rao、NeuBirdのCEO兼共同創設者 – インタビューシリーズ

Goutham (Gou) Raoは、NeuBirdのCEO兼共同創設者です。NeuBirdは、Hawkeyeを開発した会社で、Hawkeyeは世界初のジェネレーティブAI搭載のITオペレーションエンジニアです。Hawkeyeは、ITチームが技術的な問題を瞬時に診断して解決できるように設計されており、人間のチームとAIの間でシームレスなコラボレーションを可能にします。

Raoは、実績のある起業家で、複数の会社を共同創設して成功させています。彼は、Pure Storageに買収されたPortworx、Dellに買収されたOcarina Networks、Citrixに買収されたNet6を共同創設しました。また、50以上の特許を取得している発明家でもあります。彼の特許は、コンピュータネットワーク、ストレージ、セキュリティなどの分野にわたっています。

NeuBirdは、ITオペレーションにジェネレーティブAIソリューションを開発しています。目標は、現代の複雑なテクノロジースタックを管理するために必要な熟練した専門家の不足に対処することです。同社は、データ分析の簡素化とリアルタイムのアクション可能なインサイトの提供に焦点を当てており、効率性の向上とIT管理の革新を支援することを目指しています。

あなたがNeuBirdを立ち上げたきっかけは何ですか？また、AI駆動のITオペレーション自動化の必要性をどのようにして特定しましたか？

NeuBirdは、企業のITスタックの複雑性と熟練したIT専門家の不足から生まれました。従来のツールは、ITチームが30％の予算をシロードなデータソースのナビゲーションに費やすことになり、イノベーションを牽引することができませんでした。私たちは、ITの問題を瞬時に特定し、解決時間を短縮し、労働力の制約によってITオペレーションを拡大することを可能にするAI駆動のITオペレーションエンジニア、Hawkeyeを作成する機会を見いだしました。

NeuBirdはどのようにしてAI駆動のデジタルチームメイトの先駆者となっていますか？また、Hawkeyeは従来のIT自動化ツールとどのようにして異なりますか？

静的でルールベースのIT自動化ツールとは異なり、私たちのAI駆動のデジタルチームメイト、Hawkeyeは、膨大なテレメトリデータをダイナミックに処理し、瞬時に問題を診断します。Hawkeyeは、事前にプログラムされた観測ツールの偏見を排除し、Slack、クラウドサービス、データベース、カスタムアプリケーションなどの企業データソースからのインサイトを引き出します。ITチームは、インフラストラクチャーについての包括的なコンテキスト化されたビューを得ることができます。

Hawkeyeは、単にアラートを表示するのではなく、会話型インターフェースを通じてエンジニアと積極的にコラボレーションし、複雑なITの問題を診断して解決します。これは、ITオペレーションの作業方法を根本的に変え、ダウンタイムを最小限に抑え、ITインシデントに前例のないスピードで対応できるようにします。

企業はITオペレーションでデータ過負荷に苦労することがよくあります。Hawkeyeは、どのようにして大量のデータセットをフィルタリングして、アクション可能なインサイトを提供するのでしょうか？

従来のITツールは、テレメトリデータ（ログ、システムメトリクス、クラウドパフォーマンスインジケーター）を処理するのに苦労し、アラート疲労とインシデント解決の遅れにつながります。

Hawkeyeは、リアルタイムデータを継続的に分析し、パフォーマンスの問題や故障を示すパターンを検出することでノイズをカットします。Hawkeyeは、パッシブな監視を超えて、プロアクティブなアクションを取ることで、既存の観測可能性と監視ツールを補完します。Hawkeyeは、チームのエンジニアとして、ITテレメトリとシステムデータを解釈し、問題が発生するとそれらを解決します。

また、Hawkeyeは、自然言語で明確なアクション可能なインサイトを提供し、対応時間を日から分に短縮します。

Hawkeyeのユニークなアプローチは、LLMの力を利用してインシデント分析を導きますが、顧客データをLLMと共有することはありません。Hawkeyeは、慎重でセキュアなアプローチを提供します。

セキュリティと信頼は、ITにおけるAIの採用において大きな懸念事項です。NeuBirdはこれらの課題に対してどのように対応していますか？

Hawkeyeのユニークなアプローチは、LLMの力を利用してインシデント分析を導きますが、顧客データをLLMと共有することはありません。Hawkeyeは、エンタープライズのセキュリティパーミター内で動作し、内部データソースのみを使用してインサイトを生成します。Hawkeyeは、透明性を確保するために推奨事項を提供し、ITチームが意思決定を完全に制御できるようにします。このアプローチにより、Hawkeyeは信頼性が高くセキュアなAIチームメイトとなり、ブラックボックスソリューションではありません。

Hawkeyeは、既存のITインフラストラクチャーとどのように統合されますか？また、エンタープライズのオンボーディングプロセスはどのようになりますか？

Hawkeyeは、既存の観測可能性、監視、インシデント対応ツール（例：AWS CloudWatch、Azure Monitor、Datadog (DDOG ) 、PagerDuty ）に接続することで、エンタープライズのIT環境とシームレスに統合されます。Hawkeyeは、IT、DevOps、SREチームと一緒に動作し、大きなインフラストラクチャーの変更を必要としません。

以下がその方法です：

• デプロイメント: Hawkeyeは、既存のツールやデータソースに接続することで、環境内にデプロイされます。
• 学習＆適応: Hawkeyeは、過去のインシデントやリアルタイムのテレメトリを分析して、通常のシステム動作を理解し、パターンを特定します。
• カスタマイズ: Hawkeyeは、エンタープライズ固有のワークフローに適応し、応答や推奨事項を運用上のニーズに合わせて調整します。
• コラボレーション: チャットベースのインターフェースを通じて、チームはリアルタイムの診断、ソリューション、自動解決（該当する場合）を受け取ります。

このストリームライン化された統合プロセスにより、インシデント解決が加速され、MTTRが短縮され、システムの信頼性が向上します。エンタープライズは、ヘッドカウントを増やすことなく、ITオペレーションを効率的に拡大できます。

人間のエンジニアは、HawkeyeのようなAIチームメイトと共にどのような役割を果たしますか？このコラボレーションはどのように進化すると思いますか？

人間のエンジニアは、HawkeyeのようなAIチームメイトと共に、ITの問題を診断して解決するために協力します。ITチームは、戦略的な決定を下し、Hawkeyeと協力して問題をより迅速に解決します。AIチームメイトが進化するにつれて、ITプロフェッショナルは、高い価値のあるタスク、たとえばアーキテクチャーの最適化、セキュリティの向上、新しいテクノロジーの採用の加速に重点を置くようになります。

Hawkeyeは、平均解決時間（MTTR）を90％短縮することができます。実際の例やケーススタディを共有できますか？

全国的な小売業者は、Hawkeyeを導入して、電子コマースプラットフォームの複雑さに対処しました。SREチームは、膨大なテレメトリデータと遅い手動調査に圧倒され、特にピークのショッピング期間中にはそうでした。

HawkeyeをAI駆動のチームメイトとして導入した結果、以下の成果が得られました：

• ～90％のMTTR削減 – AWS CloudWatch、AWS MSK、PagerDuty間のデータの即時相関。
• 24/7のリアルタイム分析 – アフターハワーズのエスカレーションを排除。
• 自動インシデント解決 – 自動的に事前に承認された修正を適用。

彼らのホリデーショッピングサージ期間中、Hawkeyeは容量を最適化し、初期の問題を検出して、リアルタイムのスケーリング調整を行い、ほぼ100％のアップタイムを実現しました。これは、彼らのITオペレーションにとっての大きな変化となりました。

あなたのビジョンでは、AIエージェントは、受動的なアシスタントから、エンタープライズオペレーションのアクティブな問題解決者へとどのように進化すると思いますか？また、このシフトを促す主な進歩は何ですか？

AIは、受動的な観測からアクティブな問題解決へとシフトしています。Hawkeyeはすでに根本原因分析と解決を提供していますが、次の段階は、完全な自律性です。AIは、ITオペレーションをプロアクティブに最適化し、インフラストラクチャーをリアルタイムで自己修復します。この進化は、GenAIと認知的意思決定モデルの進歩によって推進され、エンタープライズITを再定義します。

AI駆動のエンタープライズ自動化は、次の5年間でどのように進化すると思いますか？また、その過程でどのような大きな課題やブレークスルーが予想されますか？

AIは、エンジニアを支援することから、完全に自律的なITオペレーションへとシフトします。AIは、問題がエスカレートする前に予測して解決します。マルチエージェントAIワークフローにより、IT、セキュリティ、DevOpsのシームレスなコラボレーションが可能になり、部門間のシロードを排除します。最大のブレークスルーは、自己修復インフラストラクチャー、AI駆動のクロスファンクショナルコラボレーション、人間とAIの信頼の強化であり、AIチームメイトがより複雑な決定を下せるようになります。最大の課題は、AIの透明性を確保し、ワークフォースをAIと共同で作業するように適応させることです。

複数のスタートアップを成功させたあなたが、現在AI駆動の会社を立ち上げているエントレプレナーにアドバイスを与えるのであれば、何を伝えますか？

エントレプレナーは、実際の、高い価値のある問題を解決することに焦点を当てるべきです。AIは、エンタープライズの信頼を念頭に置いて構築されるべきです。透明性とコントロールを確保する必要があります。適応性が重要です。AIシステムは、ビジネスのニーズに応じて進化する必要があります。硬直的な、一サイズフィットオールのソリューションではなく、人間の専門知識を強化するチームメイトとしてAIを位置付けるべきです。最後に、エンタープライズのAIの採用には時間がかかります。短期的なトレンドよりも、スケーラビリティと長期的な影響を優先する会社が、最終的にこの分野でリーダーとして浮上するでしょう。

素晴らしいインタビュー、詳しく知りたい読者はNeuBirdを訪問してください。