イゴール・ヤブロコフ、PryonのCEO兼設立者 – インタビュー・シリーズ

イゴール・ヤブロコフは、PryonのCEO兼設立者です。Speech Technology Magazineによって「業界の光芒」と呼ばれた彼は、以前、世界初の高精度で完全に自動化されたクラウドプラットフォームであるYapを設立しました。Yapの製品は数十の企業によって導入され、アマゾンの最初のAI関連の買収となりました。同社の発明は、Alexa、Echo、Fire TVなどの後続製品の核となりました。IBMのプログラムディレクターとして、イゴールは、ワトソンの前身を設計し、世界初のマルチモーダルWebブラウザを開発しました。

イゴールは、起業家精神とベンチャーキャピタルが地政学的懸念に対処する役割を探るため、アイゼンハワーとトルーマンの国家安全保障フェローシップを授与されました。人工言語技術の革新者として、彼は、STEM分野に入る人々のためのキャリアと教育の機会を育むことを信じています。したがって、彼は、TechStarsのAlexaアクセレレーターでメンターを務め、Blackstone NCのエントレプレナーインレジデント（EIR）を務め、世界経済フォーラムのプログラムであるグローバルシェイパーズのチャプターを設立しました。

イゴールは、ペンシルベニア州立大学でコンピューターエンジニアリングの学士号を取得し、そこで優秀なエンジニアリング卒業生として名付けられました。また、ノースカロライナ大学でMBAを取得しました。

あなたのAIへの旅は、Yapでの最初のクラウドベースの音声認識エンジンで始まりました。後にアマゾンに買収されました。その経験は、あなたのAIへのビジョンをどのように形作ったのか、あなたの現在のPryonでの仕事にどのように影響したのか?

私は、Yapが私たちの自然言語インタラクションとの初めての経験ではなかったことを思い出します。

私の自然言語インタラクションとの初めての経験は、IBMでのことです。私は90年代初頭にインターンとして始め、最終的にマルチモーダル研究のプログラムディレクターとなりました。そこで、私は私たちが「赤ちゃんワトソン」と呼ぶものを発見しました。それはその時代よりも先進的でしたが、IBMはそれを承認しませんでした。最終的に私はその決定に失望し、IBMを去りました。

その頃（2006年）、私は、ブロードコム、IBM、インテル、マイクロソフト、ヌアンス、NVIDIAなどのトップエンジニアと科学者を集め、世界初のAIクラウド会社であるYapを設立しました。私たちは数十の企業とキャリア顧客をすぐに獲得し、プラットフォーム上に約5,000万人のユーザーを獲得しました。

私たちのチームには、iPodの元エンジニアがいたので、アップルにバックチャネルでアプローチすることができました。彼らは、私たちをSiriのプロトタイプを作成するために呼びました。これは、iPhoneがリリースされる前のことでした。5年後、私たちは、アマゾンによってAlexaを開発するために秘密裏に買収されました。

Pryonが解決しようとしている「知識の摩擦」の概念について説明できますか。現代の企業にとって、それがなぜ重要なのか?

知識の摩擦は、組織が歴史的に統一された知識の実体を持っていなかったことから生じます。大学キャンパスや市民コミュニティーでは、図書館のような形でそのようなリポジトリを持ってきましたが、企業側では、使用するベンダーが多様化していたため、データや知識の統一はありませんでした。

結果として、ほぼすべての組織で、人々は仕事やワークフローを実行するために必要な情報を探す際に摩擦を感じます。これが、私たちがPryonを見つけた機会です。私たちは、エンタープライズソフトウェアスタックの上に新しいレイヤーを作成し、自然言語プロンプトを使用して、レコードシステムを横断し、テキスト、画像、ビデオ、構造化および非構造化データなどのさまざまなオブジェクトタイプを取得し、サブセカンドの応答時間ですべてをまとめることができる機会を見ました。

それがPryon、世界初のAI強化知識クラウドの誕生でした。

Pryonのプラットフォームは、コンピュータビジョンや大規模言語モデルなどの高度なAIテクノロジーを統合しています。これらのコンポーネントがどのように協力して知識管理を強化するのか説明できますか?

Pryonは、AIプラットフォーム（AIP）を開発しました。これは、コンテンツをその基本的な静的単位からインタラクティブな知識に変換します。これは、インジェストパイプライン、リトリーバルパイプライン、ジェネレーティブパイプラインを単一のエクスペリエンスに統合することで実現します。プラットフォームは、Confluence、Documentum、SAP、ServiceNow、Salesforce、SharePointなど、さまざまなコンテンツタイプを含む既存のシステムのレコードにアクセスします。このコンテンツは、オーディオ、ビデオ、画像、テキスト、PowerPoint、PDF、Wordファイル、Webページなどの形式で存在できます。

AIPは、これらのオブジェクトを知識クラウドに変換し、インタラクティブまたはセンソリーのエクスペリエンスを公開および購読できます。人々がこの知識とやり取りする必要があるか、またはマシン間のトランザクションがすべてのこの分散された知識の統合を必要とする場合、プラットフォームは一貫性とアクセシビリティを保証します。基本的に、左側でETL（抽出、変換、読み込み）を実行し、右側でAPIを介してエクスペリエンスを提供します。

Pryonがエンタープライズ用のAIソリューションを開発する上で直面する主な課題は何ですか? それらをどのように対処していますか?

私たちは垂直統合されているため、精度、スケーラビリティ、セキュリティ、スピードで最高の評価を受けています。分解されたアプローチの問題は、同じワークフローを実現するために複数のベンダーを組み合わせる必要があることです。その結果、パフォーマンスが低下し、モデルを一致させることができず、セキュリティシグナルが適切に流れません。

これは、Appleが自分のチップ、デバイス、オペレーティングシステム、そしてアプリケーションを自分で作る理由と同じです。そうすることで、彼らは最高のパフォーマンスを最低のエネルギー使用で実現します。他のベンダーは、さまざまなソースから統合するため、常に彼らより1世代または2世代遅れています。

Pryonは、特に大規模なエンタープライズ環境において、AIソリューションの精度、スケーラビリティ、セキュリティ、スピードを確保する方法を説明できますか?

Pryonは、Retrieval-Augmented Generation（RAG）フレームワークを使用して、ビジネスの厳格な要求に応えるように設計されています。ベストインクラスの情報検索技術を使用して、Pryonは安全に正確な回答を提供し、ビジネスが知識の摩擦を克服できるようにします。

• 精度：Pryonは、さまざまな形式のコンテンツを正確にインジェストおよび理解することで精度を実現します。高度なカスタム開発技術を使用して、Pryonは任務 крит的な知識を90％以上の精度で取得し、回答をソースドキュメントに明確に帰属させて、提供される情報が信頼性が高く検証可能であることを保証します。
• エンタープライズスケール：Pryonは、大規模なエンタープライズ環境に対応するように設計されています。数百万ページのコンテンツを処理し、同時に数千のユーザーをサポートします。Pryonには、SharePoint、ServiceNow、Amazon S3、Boxなど、主要プラットフォームへのオープンソースコネクターが付属しており、既存のワークフローとシステムへの統合が容易になります。
• セキュリティ：セキュリティは、Pryonのトッププライオリティです。ドキュメントレベルのアクセス制御によってデータ漏洩を防ぎ、AIモデルは顧客データでトレーニングされません。さらに、Pryonはオンプレミス環境で実装できます。セキュリティと制御の追加レイヤーを提供し、機密情報を保護します。
• スピード：Pryonは、2週間以内に導入可能です。プラットフォームには、コンテンツを更新するためのノーコードインターフェースが付属しており、変更は迅速かつ簡単に行えます。さらに、Pryonは、パブリック、カスタム、またはPryon開発の大規模言語モデル（LLM）を選択する柔軟性を提供し、実装プロセスをシームレスかつ高度にカスタマイズ可能にします。

これが、学術機関、フォーチュン500社、政府機関、国連機関などの、防衛、エネルギー、金融サービス、半導体などの重要セクターで私たちを信頼している理由です。

Pryonは、著作権の尊重やトレーニングデータの倫理的なソーシングなどの、責任あるAIの取り組みを強調しています。日常業務でこれらの原則をどのように実施していますか?

私たちのクライアントとパートナーは、Pryonのインスタンスに何を含めるかを制御します。これには、信頼できる学術機関や政府機関からのパブリック情報、組織が適切にライセンスした情報、ビジネスの核となる知的財産を形成する独自の情報、および個人の使用のための個人のコンテンツが含まれます。Pryonは、これらの4つのソースタイプを、組織が完全に制御する統一された知識クラウドに統合します。これが、ロバストな環境、特に重要インフラストラクチャーで信頼されている理由です。

Pryonが最近1億ドルのシリーズB資金調達を達成したことを受けて、会社の成長とイノベーションのトッププライオリティは何ですか?

シリーズB後の現在、私たちは初期成長段階にあります。この段階の1つは、既存の製品市場の適合性を工業化して、クライアントやパートナーが直面する可能性のあるクラウド環境やサーバータイプをサポートすることです。

第一の焦点領域は、製品がこれらの需要を処理できるようにすることです。また、ワークフローをサポートするために、機能へのモジュラーなアクセスを提供することです。

第二の主要領域は、組織が新しいデジタルインテリジェンスの時代に変化するために必要な変更を管理できる、スケーリングパートナーを開発することです。第三の焦点は、研究開発の継続で、先端を維持し、この分野の最先端を定義することです。

AIイノベーションの最前線で活躍してきた方として、現在のAI規制の状況をどう見ておりますか? Pryonはこれらの議論を形作る上でどのような役割を果たすことができますか?

私は、もし私たちが技術の初期段階で規制できていたら、世界はどうなっていたかと考えることができます。例えば、ソーシャルメディアはそうです。私たちは、それが私たちのコミュニティに与える影響を十分に理解していませんでした。さまざまな国は、規制に対するさまざまな見方を持っています。ヨーロッパ人は、EU AI法と一致する、ある程度制限された見方を持っています。

一方、他の環境は完全に制限されていません。アメリカでは、特に商業活動におけるイノベーションを促進することと、消費者アプリケーションや公共部門、政府での使用におけるリスク、たとえばローンの承認などを回避することのバランスを取ることを目指しています。

大多数の規制は、特に消費者アプリケーションや公共部門、政府での使用における、最も機密性の高いユースケースを対象としています。私個人は、退役軍人、政策立案者、立法者の二党派連合であるWith Honorの理事会に参加しています。私たちは、AIテクノロジーが私たちの生活のすべての側面に導入されることについて、政治的信念に関係なく、懸念が収束していることを見ています。私たちの役割の1つは、規制の進化に影響を与え、すべてが望むバランスを見つけるためのフィードバックを提供することです。

責任あるAIソリューションを構築しようとしている他のAI起業家にアドバイスを与えることができれば、何ですか?

現在、AIアプリケーションの開発は、ワイルドウエストとファンタジーな環境になるでしょう。もし、あなたがAIに10年、20年、30年の経験を持っていない場合、あなた自身でAIプラットフォームを構築することをお勧めしません。代わりに、テクノロジーがあなたの専門知識と交差するアプリケーション領域を見つけます。

あなたがアーティスト、弁護士、エンジニア、電気工、医師、または他の分野にいるかに関係なく、あなたの専門知識を活用することで、ユニークな声、視点、製品を市場で持つことができます。これは、あなたの時間、エネルギー、経験の最も良い使用法です。代わりに、もう1つの「私も」製品を作るのではなく、テクノロジーがあなたの専門分野と交差する領域を見つけることが重要です。

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