Jeff Seibert, DigitsのCEO兼共同創設者 – インタビュー・シリーズ

DigitsのCEOおよび共同創設者、Digitsは、運営者がビジネスをリアルタイムで完全に理解できる次世代のツールを提供する財務管理プラットフォームです。最先端の機械学習と高度な統計分析を使用して、Digitsは数百万のデータポイントをビジネスの生きたモデルに変換します。

12歳のときに自分でプログラミングを学んだということで、コンピューターサイエンスに興味を持ったきっかけと、当時何をプログラミングしていたのか教えてください。

90年代後半の子どもたちのように、私はコンピューターゲームを数時間プレイしていました。私の両親は、それが時間の最も良い使い方ではないと思っていました。12歳のとき、クリスマスの贈り物として「Mac Programming for Dummies」という本をもらいました。正直に言えば、読んでもあまり理解できませんでした。数ヶ月後、再びその本を手に取り、「Hello World」の例を試してみました。何となく、その例を変更して、テキストを明るいオレンジ色で表示させました。テキストがオレンジ色になった瞬間、頭の中に光がともり、私はこのコンピューターが私が何でもできるようにできることを実感しました。私は瞬く間に夢中になりました。中学校と高校の期間中、毎晩コードを書き、Macデスクトップのシェアウェアアプリケーションシリーズを作成してリリースしました。Histogramグラフ化アプリケーションや、ゲームEscape Velocityのプラグインエディターなどを作りました。

Digits以前にも2つの会社を創業しています。どのような会社でしたか。

2007年、私はIncreoを共同創設しました。Increoは、ウェブブラウザ上でドキュメントにコメントを付けたり、ドローしたり、マークアップしたりできるリアルタイムドキュメントコラボレーションのスタートアップでした。2009年にBoxに買収されました。2年後、2011年にCrashlyticsを共同創設しました。Crashlyticsはモバイルクラッシュレポートツールで、2013年にTwitterに買収され、2017年にGoogleに買収されました。現在、CrashlyticsはiOSとAndroidのデファクトスタンダードのクラッシュレポーターであり、地球上のほぼすべてのアクティブなスマートフォンで6億MAUを実行しています。

Digitsの創業ストーリーを共有してください。また、Crashlyticsでの経験からDigitsがどのように生まれたのか教えてください。

Crashlyticsでは、私は製品サイドのダッシュボード（Google Analytics、リアルタイムパフォーマンスモニタリング、A/Bテストなど）とビジネス/財務サイド（QuickBooks、Excelモデル、PDFレポートなど）との質と使いやすさの違いを実感しました。どんな質問にも、非常に手間がかかり、手動で行わなければならず、遅いことに驚きました。毎月終了後2～3週間待たなければ、財務レポートが得られませんでした。Digitsを創業したのは、1つの目標でした。小規模ビジネスの財務をリアルタイム、インタラクティブ、直感的にすることです。

Digitsのリアルタイム財務データの前提は何ですか。

Crashlyticsでの私の経験は、Twitterでの経験でも強化されました。コンシューマー製品責任者として、私の責任の一部は、財務チームと協力して組織の財務を監督することでした。財務チームに予算に関する質問をしたことがありますが、その答えは基本的に「まだ帳簿を整理していない。数週間待ってください」というものでした。数週間?! 財務チームに100人以上いるのに、会社の中核となる製品エンジニアリングチームです。それを見て、私がCrashlyticsで経験したことは、珍しいことではなく、多くの会社で一般的な現状であることを実感しました。

今日の速い世界では、ビジネス上の決定はリアルタイムに行わなければなりません。財務もビジネスと同じスピードで動く必要があります。

従来の財務ソフトウェア会社は、リアルタイム財務データを提供するのに苦労しているのはなぜですか。

「従来」という言葉がポイントです。現在の財務システムは、1970年代から80年代のデジタル化時代の名残りです。ほとんどの銀行はまだCOBOLメインフレームを使用しています。主要な会計ソフトウェアパッケージは20～30年前のコードベースです。DigitsおよびDigits AIの発表により、財務会計の基礎を、最新の機械学習技術とモダンなソフトウェアアーキテクチャの視点から再考しています。

使用されている機械学習アルゴリズムの種類について説明してください。

Digits AIは、機械学習の2つの主要分野の長所を組み合わせています。生成的大語言モデルと予測的類似性モデルです。生成的大語言モデルを微調整して、顧客が財務上の質問を理解したり、会計用語を説明したりするような面倒なタスクを支援しています。また、3000億ドル以上の小規模ビジネストランザクションボリュームでトレーニングされた独自の予測モデルを開発しました。双方のモデルを組み合わせると、ビジネス財務への最新の機械学習モデルの応用において技術的なブレークスルーを達成します。

生成AIモデルは数学が苦手なことが多いので、Digitsはこの問題をどのように解決していますか。

あなたは正しく、生成AIモデルは創造的な活動には優れていますが、事実ベースの演習や数学には弱いということはよく知られています。ChatGPTの例を見てみると、面白い例があります。この問題を解決するには、巨大な努力と、私たちのエンジニアリングチームにとっての大きなブレークスルーが必要でした。Digits AIは、大規模な言語モデルを組み合わせて、独自の財務モデリングエンジンと、従来のSQLベースのアプローチよりも簡単に翻訳でき、かつより表現力の高いカスタム設計のクエリ言語を使用します。これにより、Digits AIは、ユーザーの意図とリクエストを理解し、データの基礎となるスキーマや暗号化キーを知らなくても、計算を実行できます。まとめると、100%の正確な回答を提供できます。

Digitsは、バンクグレードのセキュリティを大規模な言語モデルに提供する3層アーキテクチャを開発しました。どのような技術ですか、それはどのようにしてデータを保護していますか。

Digitsの新しい独自の財務モデリングエンジンが基盤です。顧客データは、AES-256を使用して保存時に暗号化され、オブジェクト暗号化キーは、シークレットエンベロープ暗号化などの高度な技術で保護されています。各ビジネスはシロ化され、Digitsの米国基盤のインフラストラクチャの安全な境界内に留まります。2番目の層では、Digits AIは、小規模ビジネス財務と二重勘定のユニークな属性を理解するために、カスタムトレーニングされた独自のディープラーニングモデルを利用します。3番目の層では、Digits AIは、匿名化およびぼかした顧客識別子のみを使用して、パブリックLLM APIと対話します。顧客の生データは、第三者モデルまたはシステムに公開されることはありません。

あなたはAIの未来について非常に楽観的です。なぜAIブームはまだ始まったばかりだと思っているのか。

ChatGPTは、技術の歴史で最も速い採用曲線を経験しました。25年前のインターネットブームとは異なり、コンピューターを購入してISPと契約する必要はありません。15年前のモバイルブームとは異なり、高価なスマートフォンを購入する必要はありません。5年前の暗号ブームとは異なり、AIは使いやすく、実際に役に立ちます。

私は、AIがほとんどの業界で加速する力になることを深く信じています。基礎となる技術は実在し、機能し、人間が学び、考える方法と興味深い類似性を示しています。10年または15年後、AIの出現は、モバイルよりも人間の経験の変容においてより大きなものになるだろうと予測しています。コンピュータチップの発明、飛行、印刷機の発明と同等のレベルで、世界に影響を与えることになるでしょう。しかも100倍のスピードで起こっています。

Digitsの将来のビジョンは何ですか。

Digits AIは、リアルタイム、小規模ビジネス財務の将来を構築するための最初のステップに過ぎません。現在、Digits AIの機能を拡張するために努力しています。近い将来、Digitsは、帳簿の高速化、同時にキャッシュベースと発生ベースのビジネスの表示、毎月の財務諸表の自動生成、モデルをデバッグしてメンテナンスする手間がない予算と予測を支援します。次の5年間は、ビジネス財務と会計の分野で変革的な変化が起こるでしょう。私たちの目標は、これらすべてを楽しくするソフトウェアを開発することです。

素晴らしいインタビュー、詳細を知りたい読者はDigitsを訪問してください。