ダッシュワークスのPrasad Kawthekar氏、共同創設者兼CEO – インタビュー・シリーズ

Prasad Kawthekarは、Dashworksの共同創設者兼CEOです。Dashworksは、すべてのドキュメント、メッセージ、電子メールを検索できるAI検索アシスタントです。40以上の統合により、Dashworksはチームが内部の知識を1つの場所から検索して活用できるようにします。

コンピューターサイエンスと機械学習に興味を持ったきっかけは何ですか？

大学に入学したとき、私は数学と物理学を専攻して学術界に入ることを予想していました。2学期にJavaプログラミングの入門コースを受講し、数々のゲームを作成しました。私はそれに夢中になりました。私は、自分が作成したものに対するリアルタイムのフィードバックを受けることが好きでした。2年目に、機械学習のコースを受講し、機械がどのように思考するのかという疑問に取り組みました。私は、機械が質問をして学習を速めるという概念であるアクティブラーニングに関するいくつかの研究プロジェクトを行いました。また、ロボティクス、コンピュータビジョン、薬剤発見などの機械学習のさまざまな分野を試しましたが、最終的にスタンフォード大学の大学院で自然言語処理に集中しました。私はNLPが好きです。言語は知能の根源であり、最も難しいものです。

Crestaの創設エンジニアの1人だった経験から得た主な教訓は何ですか？

Crestaに参加したとき、チームは2人だけでした。現在、CrestaはシリーズCの会社で、170億ドルの評価額があります。私がCrestaでの経験から得た最も重要な教訓は、顧客への執着の重要性です。彼らは一度、チーム全員を顧客のコールセンターに飛ばし、1週間そこで働かせました。その経験は、私たちが設計していたソリューションについての考え方を変えました。顧客中心性は現在、Dashworksの指針の1つです。

Dashworksの創設の背景を教えてください。

Crestaを離れた後、私はBlue Riverという会社で働き始めました。彼らは最近、フォーチュン500企業に買収されました。私は、新しいプロジェクトに取り組むよう依頼されました。7つのメールスレッドと8週間かけて、必要なドキュメントを見つけることができました。

そのとき、私は企業内の情報の散在化による本当のコストを実感しました。すぐに、スタンフォード大学での大学院時代の友人であるPraty Sharmaを説得してDashworksに参加してもらいました。彼は当時、FacebookのMarketplaceの検索エンジンで働いています。

仕事で情報を見つけるのが難しいということは、ウェブで公開されている情報を瞬時に見つけることができることとは対照的です。

Dashworksは、チームが1つの場所から内部の知識を検索して活用できるようにします。技術的な課題は何ですか？

エンタープライズ検索は、長い間、スケーラブルな解決策を見つけるのが難しい問題でした。ウェブ検索と比較して、トレーニングデータが少ないため、コールドスタートの問題が発生します。モデルを改善するためにデータポイントが必要ですが、企業はあなたが精度を保証する限り、利用することを望みません。また、多くのアプリケーションを統合しているため、それぞれのデータを異なる形式で保存しているため、インデックス作成がより困難で時間がかかります。最後に、データセキュリティとアクセス権についての懸念があります。

この問題を解決するための従来のアプローチは、企業のすべてのデータをインデックス化することですが、私たちは、インデックス化を完全にバイパスできる、最近可能になった高速で大容量のコンテキストAIモデルを使用するさまざまなアプローチを試しています。

Dashworksのビジョンは、人類を全知にします。どういう意味ですか？

私たちは、人間が必要な情報を見つけることができる世界を想像しています。最終的には、情報は力であり、人類をより強力にしたいと考えています。

ウェブ検索エンジンは、公開されている情報を民主化することに重点を置いています。しかし、世界の情報の96%は実際にはイントラネット上にあります。さらに、ある割合の情報は小規模企業のイントラネットの後ろにあります。現在まで、起業家たちは、大きな予算を持つ大企業向けのエンタープライズ検索問題を解決することに重点を置いてきました。しかし、私たちは、小規模企業から始めて上向きに進むことに重点を置いています。

最近、ツイッターで「シンプルなテキストボックスは将来のインターフェースです。Dashworksは完全にそれを中心に設計されています」と述べました。どういう意味ですか？

グラフィカルユーザーインターフェース（GUI）は、非開発者がコンピューターとやり取りする必要があったため生まれたものです。したがって、大きなボタン、トグル、チェックボックス、アイコンなどが登場しました。必要な制約は、プログラミング言語を知る必要があったことです。しかし、AIの登場により、機械が自然言語を理解できるようになりました。自然言語は、人間がコミュニケーションをとる最も直感的な方法です。つまり、私たちは、複雑なアクションを実行するために、シンプルな自然言語プロンプトを使用する将来を想像しています。

これが私たちがDashworksで構築しようとしているものです。近い将来、ユーザーオンボーディングの再構想を意味します。マシンとの会話を通じてオンボーディングが行われるとしたら、どうなりますか？ボタンやチェックリストではなく、会話を通じて行われるオンボーディングはどうなりますか？

Dashworksが提供する統合の種類は何ですか？

私たちは、ウィキ、CRM、カスタマーサポート、カレンダー、HRIS、開発ツール、プロジェクト管理などのカテゴリで50以上の統合をサポートしています。Notion、Google (GOOGL ) Suite、Confluence、Airtable、Asana、Intercom、Github、Microsoft Teamsなど、さまざまなアプリケーションと統合しています。

Dashworksプラットフォームを統合する企業は、どのような生産性の向上を実現していますか？

私たちの顧客は、以下の点で大きな生産性と効率の向上を実現しています：

• 新入社員は、必要な情報が1つの場所に揃っているため、より迅速にキャッチアップできます
• 従業員は、繰り返し質問する時間を節約できます（特にSlack上で）
• プロジェクトはより迅速に進み、コラボレーションが容易になります。従業員全員が必要な情報にアクセスでき、情報の孤立が少なくなります
• 従業員は、コンテキストを切り替える必要が少なく、情報を検索する時間を節約できるため、より多くのタスクを完了できます
• 従業員は、問題に関する全体像を把握できるため、意思決定の質が向上します

素晴らしいインタビュー、詳細についてはDashworksを訪れてください。