Marc Sloan, Scoutの共同創設者兼CEO – インタビューシリーズ

Marc Sloanは、Scoutの共同創設者兼CEOです。Scoutは、世界初のウェブブラウザチャットボットで、オンラインで何でもできるデジタルアシスタントです。Scoutは、ユーザーがオンラインで何をしているかに基づいて、ユーザーに役立つことができることを提案します。

あなたがAIに最初に惹かれたのは何ですか?

私がAIに取り組んだのは、学部の間の休暇にGCHQの自然言語処理研究チームで働いていたときでした。そこで私は、機械学習が現実世界の問題に与える影響と、それがもたらす違いを見てみることができました。

それは、私の考え方を変えるものでした。コンピューターは、データを入力して結果を出力するプログラムを作るものであると教えられてきました。しかし、機械学習では、データを入力して、どのような結果を得たいかを指定することで、プログラムを作成することができます。つまり、同じフレームワークで、多くの異なる問題を解決することができます。私にとって、これは、各問題に対してプログラムを書く必要がある従来の方法よりも、はるかに大きな影響を与えるものでした。

私はすでに、数学とコンピューターサイエンスを学んでおり、機械学習に興味を持つようになりました。大学に戻った後、AIに焦点を当てて、情報検索の分野でPh.D.を取得しました。

David Silverの指導の下で、ウェブ検索における強化学習を研究しました。研究についてお話しください。

私のPh.D.のテーマは、情報検索の分野で、強化学習をランキング問題に適用することでした。これは、私が創設した「Dynamic Information Retrieval」と呼ばれる分野です。私の指導教員は、Jun WangとDavid Silverでした。Davidは、AlphaGoの創設者で、エージェントベースの強化学習の専門家です。

私たちの研究は、検索エンジンがユーザーの行動から学習して、検索結果を自動的に改善する方法を探ることでした。マルチアームドバンディットアプローチを使用して、検索ランキングを試み、クリック行動を収集して、有効性を判断しました。個々のユーザーに対して、検索結果を適応させることもできました。Davidは、Goの問題に深く取り組んでおり、私にこの問題に対する強化学習の設定を決定するのに役立ちました。

David Silverと働いたことから得た起業家としての教訓についてお話しください。

UCLでの研究は、しばしば起業家精神を伴います。Davidは以前、Elixir StudiosをDemis Hassabisと共同創設し、後にDeepMindに参加してAlphaGoに取り組みました。他の研究グループのメンバーも、さまざまなスタートアップを創設しました。JunはMediagammaを創設し、Simon Chanはprediction.ioを創設しました。Jagadeesh GorlaはJagguを創設しました。私たちは、研究の商業的な影響についてよく議論しました。UCLはロンドンに位置しているため、ビジネスを創設する自然な出発点となっていました。

Scoutを立ち上げた背景についてお話しください。

Scoutのアイデアは、私のPh.D.の研究から自然に生まれたものです。Ph.D.を終えた後、Entrepreneur Firstに参加し、研究を製品に変える方法について考えるようになりました。

Microsoft (MSFT ) Researchでのインターンでは、Bingに研究を適用しました。そこで私は、オンラインユーザーの行動から情報を予測することができることを学びました。しかし、検索エンジンでこれらの予測を提示する唯一の方法は、自動提案を改善することだったため、苛立ちを感じるようになりました。そこで、私は、ユーザーのオンライン体験全体を、これらの予測を使用して改善する方法について考えるようになりました。

これらの考えが、私と私の共同創設者が、ユーザーの行動を観察し、ユーザーがオンラインで何をしているかを予測し、必要な情報を取得するブラウザアドオンを作成するきっかけとなりました。数年間の実験とプロトタイプの後、これは、ブラウザがユーザーと会話し、ユーザーをサポートするチャットボットインターフェースに進化しました。

Scoutはどのウェブブラウザと互換性がありますか?

現在、Chromeに焦点を当てています。Chromeは最も人気のあるウェブブラウザであり、成熟したアドオンアーキテクチャを持っているからです。しかし、FirefoxとSafariでもプロトタイプが動作しており、モバイルアプリもあります。

Scoutのショッピングアシスタント機能は、ユーザーに時間とお金を節約することができます。Amazonで製品を調べているユーザーの場合、バックエンドでは何が起こり、Scoutはユーザーとどのようにやり取りしますか?

Scoutをインストールすると、通常のウェブブラウジングを続けることができます。ショッピングをしている場合、Amazon (AMZN ) にアクセスして製品を調べることがあります。Scoutは、ユーザーがAmazonでショッピングをしていることを認識し、製品を調べていることを認識すると、「こんにちは」というメッセージを表示します。Scoutは、ウェブページ上にチャットウィジェットとして表示され、Intercomのように動作します。ただし、Scoutは、どのウェブページでも表示できます。

ショッピングをしている場合、Scoutは、レビューの表示、他の価格の表示、YouTubeのビデオの表示など、ユーザーを支援する方法を提案します。ユーザーはボタンを押してやり取りし、Scoutはユーザーのニーズに応じて体験を調整します。Scoutが情報を取得すると、チャットスレッド内に埋め込まれます。ユーザーは、ブラウザと会話し、ブラウザがユーザーをサポートするダイアログを構築します。

ウェブページの処理は、ブラウザ内で行われます。バックエンドでは、チャットスレッドのみが表示されます。つまり、プライバシーへの影響は最小限です。

私たちは、オンラインのブラウジング行動を理解し、ユーザーとの対話を管理するための独自のアーキテクチャを構築しました。機械学習を使用して、オンラインで何を支援できるか、またどのように支援できるかを判断します。もともと、ユーザーの好みに合わせて強化学習を使用していました。しかし、AIスタートアップを運営することで学んだ最大の教訓は、プロセスを簡素化し、機械学習を使用して既存のプロセスを最適化することだけに留めることです。したがって、現在は、ルールエンジンを使用してタスクを管理し、必要に応じて強化学習を使用してスケールアップするようにしています。

Scoutはイベントプランニングを支援することができます。具体的にはどのようなシナリオで支援できますか?

イベントプランニングと旅行の予約は、オンラインショッピングとあまり異なりません。製品を調べ、レビューを読み、購入または参加を決定します。したがって、ショッピングに適用した多くの機能は、イベントプランニングにも適用できます。

最大の違いは、時間と場所が重要になることです。例えば、Ticketmasterでコンサートチケットを調べている場合、Scoutは会場の住所を特定し、現在の場所から会場までの道順を検索したり、Uberの料金を検索したり、出発する時間を提案したりできます。Scoutがカレンダーに接続されている場合、Scoutはイベントの時間に利用可能かどうかを確認し、カレンダーに追加することができます。

将来的には、ScoutユーザーがScoutを介して友人と会話し、オンラインでのアクティビティについて議論できるようになります。

Scoutがユーザーと会話を始めるトリガーについて教えてください。

Scoutは、特定のトリガーが発生しない限り、ユーザーを邪魔しません。トリガーには以下のようなものがあります：

• 特定のウェブサイトを訪問すること。
• 特定の種類のウェブサイト（例：ニュース、ショッピングなど）を訪問すること。
• 特定の種類の情報（例：住所、ビデオなど）を含むウェブサイトを訪問すること。
• ウェブページのリンクまたはボタンをクリックすること。
• Scoutと会話すること（ボタンを押すことなど）。
• Scoutが特定の種類のメディア（ビデオ、音楽、ツイートなど）を取得すること。

将来的には、ユーザーがScoutが反応するトリガーを細かく設定できるようにする予定です。また、自動的にユーザーの好みを学習する機能も予定しています。

Scoutがユーザーと会話を始める際に、役立つものでありながら邪魔にならないようにするのは難しいです。どのようにしてこのバランスを取ることができるのでしょうか?

ユーザーの関与を非常に重要視しており、Scoutの会話がユーザーにとってプラス的な結果をもたらすかどうかを測定しようとしています。Scoutが会話を始める頻度と、ユーザーがScoutを使用する頻度のバランスを保つように努めています。しかし、正しいバランスを取るのは難しいことです。常に改善を目指しています。

この製品は、侵入的な性質を持っているため、インターフェースとUXを正しく設計することが非常に重要です。完全に異なるインターフェースとユーザーとのやり取り方法を試した結果、現在のチャットボットスタイルのインターフェースに至りました。このインターフェースは、柔軟性とユーザーの使いやすさを提供し、ユーザーがScoutとやり取りするための労力を最小限に抑えることができます。

Scoutがユーザーを支援できるその他のシナリオについて教えてください。

現在、Scoutの特定のアプリケーションを市場テスト中です。ショッピングとイベントプランニングについてはすでに触れてきましたが、Scoutは、学術研究（研究論文、著者情報、参考文献ネットワークの検索）やギタリスト（ギターシートミュージックの検索、音楽とビデオの再生、ギターのチューニング支援）にも役立ちます。また、オンライン採用、財務分析、法律などのプロフェッショナルシナリオも探索しています。

最終的には、Scoutは、どのウェブサイトでも機能し、どのようなシナリオでも支援できる可能性があります。これがScoutの技術をとても興奮させるものにしているのですが、同時に、始めるのが難しいものにもしています。

Scoutについてさらに共有したいことがありますか?

もし、あなたがブラウザがあなたと会話することができるようになるとどうなるかを見たい場合は、Scoutのブログを読むことができます。

Scoutのデザインについての興味深いお話、ありがとうございます。私たちはこのプロジェクトを追っていくことを楽しみにしています。Marc Sloanのウェブサイトを訪れて、もっと詳しく知ることができます。