Mohammad Omar, LXTの共同創設者兼CEO – インタビュー・シリーズ

Mohammad Omarは、LXTの共同創設者兼CEOです。LXTは、世界最大のテクノロジー企業を含むグローバル企業向けのAIトレーニングデータを提供する新興企業です。国際的なコントリビューターのネットワークと提携して、LXTは複数のモダリティーでデータを収集・注釈付けしています。企業向けに必要なスピード、スケール、そしてアジリティで、高品質のデータを提供しています。2010年に設立されたLXTは、カナダのトロントに本社を置き、アメリカ、オーストラリア、インド、トルコ、イギリス、エジプトにも拠点を置いています。

LXTの創設の背景を教えてください。

LXTは、12年前に私が勤めていた会社が直面していたデータのニーズに応えるために設立されました。当時、会社はアラビア語のデータが必要でしたが、適切なサプライヤーが見つからなかったため、私は会社を辞め、新しい会社を設立し、元の会社にサービスを提供することにしました。すぐに、元の会社から複数のプロジェクトが依頼され、成功裡に完了させました。現在、12年以上が経過し、元の会社とは強い関係を築いています。

AIを大規模に導入する際の最大の課題は何ですか。

これは優れた質問です。実際、最新の研究レポート「AI成熟度への道」に含まれています。回答者が挙げたトップの課題は、既存のシステムをAIソリューションに統合することです。これは、大規模な企業が組織内にさまざまなテクノロジーシステムを持っているため、デジタル変革戦略に統合する必要があるためです。他の課題として、回答者は、スキルを持った人材の不足、トレーニングやリソースの不足、質の高いデータの入手の難しさを挙げました。これらの回答は、私たちが直面している課題と一致しています。

データの課題については、LXTはデータの収集と注釈付けが可能です。機械学習アルゴリズムがデータを理解できるように、迅速かつアジリティを持って、高品質のデータを提供できます。クライアントは、製品の立ち上げ前に私たちに依頼し、顧客に受け入れられる製品を作るために協力しています。

私たちと協力してデータを収集・注釈付けすることで、企業はリソースと人材の不足を解消し、チームが革新的なソリューションを構築できるようになります。

LXTは750以上の言語をカバーしていますが、言語の構造を超えた翻訳とローカライゼーションの課題があります。これらの課題についてどう考えていますか。

確かに、翻訳とローカライゼーションの課題があります。特に、公用語や標準化された言語を超えて行く際に、公式な綴り方がなく、チーム内での一貫性を保つことが課題となります。私たちは、厳格な品質保証プロセスを実施することで、これらの課題に対応しています。AI成熟度レポートでは、多くの組織がAIデータの品質を最優先事項として挙げており、多くの組織が品質の高いデータを得るために追加の費用を支払う用意があることがわかりました。

データの収集と注釈付けが必要な企業は、アプリケーションの開発のどの段階でデータの戦略を立てるべきですか。

私たちは、企業がAIのユースケースを特定した時点でデータ戦略を立てることを推奨しています。アプリケーションの開発が進行した後にデータの収集を開始すると、不要な再作業が発生し、AIが誤った情報を学習し、再トレーニングが必要になる可能性があります。

データの更新頻度を決定するためのルールは何ですか。

実際、データは現実の反映です。時間の経過とともに、データを更新して、世界の変化を正確に反映する必要があります。これをモデル・ドリフトと呼びます。モデル・ドリフトには2つの種類があり、それぞれアルゴリズムの再トレーニングが必要です。

• コンセプト・ドリフトは、トレーニングデータとAIの出力との間に大きな違いが生じたときに発生します。これは突然起こることもあれば、徐々に起こることもあります。例えば、歴史的な顧客データを使用してAIアプリケーションをトレーニングした場合、顧客の現実が大幅に変化したとき、アルゴリズムを再トレーニングする必要があります。

• データ・ドリフトは、トレーニングに使用したデータと実際のデータの間に違いが生じたときに発生します。これは、人口動態の変化、季節性、またはアプリケーションを新しい地域に配置した場合に起こる可能性があります。

LXTは最近、「AI成熟度への道2023」というレポートを発表しました。このレポートで驚いた点は何ですか。

驚くべきことではなかったかもしれませんが、応答者のAIの適用分野の多様性が際立っていました。2、3つのドメインが優勢であると予想されましたが、実際には、AIの適用分野は多岐にわたり、特定のトレンドは見られませんでした。しかし、データを分析して質的回答を調べると、トレンドの不存在がトレンドであることがわかりました。少なくとも、回答者の目から見ると、問題がある場合は、AIの解決策が見つかる可能性があります。

ジェネレーティブAIは世界を席巻しています。言語生成モデルが業界をどれだけ牽引できるかについてどう考えていますか。

私の見解は、ジェネレーティブ・アルゴリズムの真の力は、自然言語理解にあります。AIの「知能」は言語を通じて学習され、複雑な問題を解決する能力は、反復的な自然言語のやり取りを通じて媒介されます。言語生成モデルは、他のAIの要素とともに、業界を牽引するでしょう。

AIとLXTの将来についてどう考えていますか。

私は楽観主義者です。AIの将来については、全ての人の生活の質を向上させることを目指しています。世界をより安全で、将来の世代のためにより良い場所にすることを目指しています。LXTについては、組織が強みを築き、成長し、グローバル・コミュニティのために良い影響を与える企業であり続けることを目指しています。マクロレベルでは、LXTがAIの将来についての私の楽観的なビジョンを実現するために、重要な役割を果たすことを目指しています。

ご質問ありがとうございました。詳しく知りたい方は、LXTを訪れてください。