ジョルジェ・トーレス、MindsDBの共同創設者＆CEO – インタビュー・シリーズ

ジョルジェ・トーレスは、MindsDBの共同創設者＆CEOです。MindsDBは、誰でも機械学習の力を利用してデータに予測的な質問を投げかけて、正確な答えを受け取ることができるプラットフォームです。MindsDBは、YCombinatorの最近のWinter 2020バッチの卒業生でもあり、Forbesによってアメリカで最も期待されるAI企業の1つとして認められています。

機械学習に最初に惹かれたのは何ですか？

それは面白い話です。2008年、私はBerkeleyでCouchsurfingというスタートアップで働いていました。そのとき、cs188（AIの紹介）というクラスを見つけました。私は大学に所属していませんでしたが、ジョン・デ・ネロ教授にクラスを受講することを許可してもらったことがあります。この教授は素晴らしかったです。彼は誰もがトピックに恋に落ちるようにしました。これは私にとって最高のことでした。コンピューターが問題を解決するために学習することができるということが驚きでした。私は、これが速く進化していることを実感し、キャリアにすることを決めました。

技術には、人生で何度も訪れることのない世代を定義するイベントがあります。私はインターネットの誕生を見てきたのですが、ただの傍観者でしかありませんでした。私は、機械学習が次の世代のイベントであると考えています。私は、この技術と私たちがそれを使用する方法を前進させるために、ある意味で参加したいと思いました。

MindsDBは2018年にUC Berkeleyで始まりました。初期の日々について何か教えてください。

UC Berkeleyは世界の偉大な研究機関であり、オープンソース・ソフトウェアの創作とサポートの歴史があります。私たちは、MindsDBを始めるには他に適した場所はないと考えました。私たちの価値観は一致しており、彼らは私たちに最初のチェックをUC Berkeley Skydeck Acceleratorを通じて提供しました。残りは歴史です。

初期の日々は、ベイエリアの多くのスタートアップと同じでした。3人の人が長時間働き、誰もが信じていたものを創造しようとしていました。しかし、成功する可能性は低かったです。唯一の違いは、パロアルトの埃っぽいガレージではなく、Skydeck Penthouseのコワーキング・スペース（無料）で働いていたことです。

私はデータに巨大な力があると信じています。会社が持つデータ量が多ければ多いほど、ビジネスを前進させることができます。しかし、データから有意義な洞察を得ることができなければなりません。

2017年の秋、私の親友アダム・カリガン（COO）と私は、多くの企業がデータから有意義な情報を抽出する際に限界に直面していることを結論付けました。彼らは、人工知能の力を十分に活用できていないことが最大の限界であることを実感しました。私たちは、機械学習によってデータと、それが提供できる知恵を誰でも利用できるようにすることができると考えました。そこで、誰でも機械学習の力を利用してデータに予測的な質問を投げかけて、正確な答えを受け取ることができるプラットフォームを作りました。

これをMindsDBと呼び、開発者がAIを中心とした次の波のアプリケーションを作成し、ビジネスがデータから情報を抽出することをさらに容易にし続けることに焦点を当てています。

MindsDBは、機械学習中心ではなくデータ中心の問題を解決することに焦点を当てたのはなぜですか？

AIの研究の大部分は学術機関から来ていることを考慮すると、MLは歴史的にモデル中心でした。研究機関はモデルを改善したり新しいモデルを作成したりすることで価値を加えることができます。データ中心のアプローチは、既存のアプローチにより良い質のデータまたは関連性の高いデータを追加することで、研究者にとっては発表が容易ではありません。

しかし、現在適用されている機械学習の問題のほとんどは、モデルを改善するよりもデータを改善することから多くの利益を得ることができます。これは、私たちの機械学習を民主化する使命と一致しています。MLの外にある多くの人々は、MLについてはあまり知りませんが、自分のデータについてはよく知っています。

私たちは、データベースを持つ会社と、まだデータベースを発見していない会社の2種類があることを発見しました。データベースを持つ会社は、すでに機械学習を適用するための正しい道に進んでいると考えました。一方、まだデータベースを発見していない会社は、まだ長い道のりがあります。そこで、価値を抽出できる会社に対して価値を提供することに焦点を当てました。

MindsDBは、プレーンSQLでのモデリングと展開にどのようにアプローチしていますか？

私たちは、モデルをテーブルとして表現し、テーブルを照会できるようにします。実際には、展開の概念を除去しています。データベースでCREATE VIEWと入力すると、コマンドが処理されたときにビューはライブになります。MindsDBでCREATE MODELと入力すると同じことが起こります。

人々は、MindsDBがもたらしたML-Opsライフサイクルの簡素化により、MindsDBを愛しています。機械学習の展開を簡素化することはなぜ重要ですか？

人々は、不要なETLパイプラインを抽象化するため、MindsDBを愛しています。メンテナンスするものが少なくなります。私たちの焦点は、ユーザーが機械学習の価値を抽出することです。MLインフラストラクチャのメンテナンスについて考える必要がないようにします。データインフラストラクチャはすでにメンテナンスしているからです。

オープンソースのスタートアップと従来のスタートアップのどちらかを選択することの利点とリスクは何ですか？

オープンソースプロジェクトは、アイデアから始めることができます。人々がプロジェクトを構築するのを手伝ってくれます。一方、クローズドソースのアプローチでは、同じ仮定から始めなければなりませんが、間違っている場合、誰もプロダクトを改善するのを手伝ってくれません。オープンソースは、コラボレーションによるプロダクトユーザーフィットアプローチと考えることができます。

MindsDBは最近、ベンチマークから1,650万ドルのシリーズA投資を受けました。ベンチマークは、MindsDBにとって完璧な投資家です。彼らのビジョンはあなたのビジョンとどのように一致していますか？

ベンチマークには、私たちの業界で完璧なレコードがあります。Chetanは、MongoDB、Elastic、Airbyteのような企業を世界のリーダーに導いてきました。私たちは、MindsDBにとってChetanとベンチマークキャピタルよりも適切な投資家は誰もいないと信じています。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございました。MindsDBについてもっと知りたい読者は、MindsDBを訪問してください。