Ramprakash Ramamoorthy, ManageEngineのAI研究責任者 – インタビューシリーズ

Ramprakash Ramamoorthyは、ManageEngineのAI研究責任者です。ManageEngineは、Zoho CorpのエンタープライズIT管理部門です。ManageEngineは、エンタープライズがセキュリティ、ネットワーク、サーバー、アプリケーション、サービスデスク、Active Directory、デスクトップ、モバイルデバイスなどのITを管理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?

私は子供の頃からコンピュータに自然な関心を持っていました。しかし、家族の経済的な状況では、パーソナルコンピュータを所有することはできませんでした。ただし、祖父が地元の大学で化学の教授をしていたため、時々大学のコンピュータを使用する機会がありました。

大学で私の興味は深まり、最終的に自分のPCを手に入れることができました。そこで、私は大学用のいくつかのWebアプリケーションを開発しました。これらのアプリケーションは、今日でも使用されており、12年前の私の初期の仕事の影響と長期的な価値を実証しています。この経験は、ソフトウェアエンジニアリングとアプリケーションのスケーリングや展開の実世界の課題についての包括的なレッスンでした。

私の技術でのキャリアは、Zoho Corpでのインターンシップから始まりました。最初はモバイルアプリの開発に心を置いていましたが、ボスに機械学習のプロジェクトを完了するように指示されました。これが転機となりました。モバイルアプリの開発の機会は得られませんでしたので、少しもどかしい思いです。

Zoho Corpでは、実践によって学ぶ文化があります。問題に十分な時間を費やすと、専門家になることができます。この文化とボスの指導に感謝しています。機械学習の世界への私の旅を開始するきっかけとなりました。

ManageEngineおよびZohoのAI研究ディレクターとして、平均的な労働日の様子はどうですか?

私の労働日は、チームコラボレーションと戦略的計画を中心に行われます。1日の大部分を、才能あるエンジニアや数学者と密接に協力して過ごします。共に、私たちはAIスタックを構築して強化しています。これは、私たちのサービスの中核を形成しています。

私たちは、ManageEngineとZohoの両方の製品にAIソリューションをサービスとして提供する中央のAIチームとして運営しています。これには、さまざまな製品ラインとそのユニークな要件に対する深い理解が必要です。私のやり取りはチームに限定されていません。組織内にわたるさまざまな内部チームと広く協力しています。このコラボレーションは、常に変化する顧客のニーズと私たちのAI戦略を一致させるために不可欠です。これは、会社の中で最も賢い頭脳と交流する素晴らしい機会です。

AIの進歩の急速なペースにより、私は最新の開発とトレンドに精通するために大量の時間を費やしています。この継続的な学習は、私たちの優位性を維持し、戦略が関連性と効果を維持するために不可欠です。

さらに、私の役割はオフィスの範囲を超えています。私は話すことと旅行に情熱を持っています。これは、私の責任とよく一致しています。私は頻繁にアナリストと交流し、さまざまなフォーラムに参加して、私たちのAI戦略を広めます。これらのやり取りは、私たちのビジョンと成果を広めるだけでなく、戦略的計画と実行にフィードバックする貴重な洞察も提供します。

2013年にManageEngineを戦略的なAIパイオニアとして位置付けたときに、どのような機械学習アルゴリズムが使用されましたか?

私たちの初期の焦点は、従来の統計技術をAIモデルに置き換えることでした。例えば、異常検出では、極端な値をフラグするベル曲線方法論から、過去のデータから学習し、パターンや季節性を認識するAIモデルに移行しました。

私たちは、サポートベクターマシンから決定木ベースの方法まで、幅広いアルゴリズムを私たちのAIプラットフォームの基盤として組み込みました。これらのアルゴリズムは、AIが過去のデータからパターンを見つけ、予測し、根本原因を分析することができるニッチなユースケースを特定する上で重要でした。驚くべきことに、これらのアルゴリズムの多くは、今日でも有効に生産されています。これは、それらの関連性と効率性を強調しています。

LLMとジェネレーティブAIは、ManageEngineのワークフローにどのような影響を与えましたか?

大規模な言語モデル（LLM）とジェネレーティブAIは、消費者世界では確実に波紋を起こしていますが、ManageEngineを含むエンタープライズの世界への統合はより漸進的でした。1つの理由は、特にコストと大規模なデータおよび計算要件の面での高い障壁です。

ManageEngineでは、ドメイン固有のLLMに戦略的に投資して、その潜在能力を私たちのニーズに合わせて活用しています。これには、汎用的なアプリケーションではなく、特定のエンタープライズ運用領域に焦点を当てたモデルを開発することが含まれます。例えば、セキュリティイベントをより効率的にフラグすることができるセキュリティに特化したLLMを開発中です。インフラストラクチャの監視に焦点を当てた別のモデルも開発中です。これらの専門化されたモデルは現在、私たちの研究所で開発中であり、LLMとジェネレーティブAIの出現する動作をエンタープライズITソリューションに有形な価値を追加する方法で活用する私たちの取り組みを反映しています。

ManageEngineはさまざまなユースケース用のさまざまなAIツールを提供しています。どれか1つに特に自信を持っていますか?

私はManageEngineのすべてのAIツールに非常に自信を持っていますが、ユーザーとエンティティの動作分析（UEBA）が特に自信を持っています。これは私たちの初期の頃に立ち上げられたもので、まだ私たちの提供の強力で重要な部分です。市場の期待を理解し、各異常に説明を追加することを標準的な実践として追加しました。私たちのUEBA機能は不断に進化しており、学びを先に進めてそれを改善しています。

ManageEngineは現在、AppCreatorを提供しています。これは、ITチームがカスタマイズされたソリューションを迅速に作成してオンプレミスで起動できるローコードのカスタムアプリケーション開発プラットフォームです。ノーコードまたはローコードアプリケーションの将来についてはどう考えていますか? これらは最終的に優勢になりますか?

ノーコードおよびローコードアプリケーションの将来、たとえば私たちのAppCreatorは、進化するビジネスニーズの文脈において非常に約束的です。これらのプラットフォームは、組織が既存のソフトウェア資産の機能を拡張して最大化するために不可欠になりました。ビジネスが成長し、要件が変化するにつれて、ノーコードおよびローコードソリューションは適応し、革新するための柔軟で効率的な方法を提供します。

さらに、これらのプラットフォームは、ビジネスをITで有効にする上で重要な役割を果たしています。進化するテクノロジー、たとえばAI as a Serviceを提供することで、組織がAIの力を試すための参入障壁を大幅に下げています。

AIのリスク、特にAIの偏りについてはどう考えていますか? ManageEngineはこれらのリスクをどのように管理していますか?

ManageEngineでは、AIの偏りを含むAIのリスクが重大な脅威であることを認識しています。AIの偏りは、テクノロジーへのアクセスギャップを拡大し、人事や財務などの重要なビジネス機能に影響を与える可能性があります。例えば、人事の分野でAIが偏った行動を示すという話は、真剣に受け止めています。

これらのリスクを軽減するために、私たちはAIモデル全体のライフサイクルで偏りを最小限に抑えることを保証するための厳格なポリシーとワークフローを実施しています。継続的にこれらのモデルを監視することが重要です。モデルは偏りがない状態で開始できますが、データの変化により時間の経過とともに偏りを発展させる可能性があります。

私たちは、差分プライバシーとホモモルフィック暗号化などの高度なテクノロジーにも投資しています。これは、私たちのAIツールが強力であるだけでなく、責任を持って倫理的に使用されることを保証する私たちの取り組みです。これらの努力は、すべてのユーザーとアプリケーションにとってツールの完全性を維持する上で不可欠です。

AIとロボティクスの将来についてはどう考えていますか?

AIとロボティクスの将来は、両面から見て非常に興奮するものであり、変革的です。AIは過去にブームとバストのサイクルを経験してきました。しかし、データ収集と処理能力の進歩、およびデータを中心とした新しい収益モデルのおかげで、AIは今や確固たる地位を築いています。

AIは、エンタープライズと個人の両方のレベルで私たちがソフトウェアとやり取りする方法に大きな影響を与えてきました。生成能力はすでに私たちの日常生活の一部となり、私はAIがエンタープライズにとってさらにアクセスしやすく、コスト効率の良いものになることを予測しています。新しいテクノロジーと進歩のおかげで、これは可能になるでしょう。

この将来の重要な側面は、AI開発者の責任です。開発者は、AIモデルが堅牢で偏りがないことを保証することが不可欠です。さらに、AIの急速な開発に合わせて法的フレームワークが進化することを望みます。そうすれば、AIから生じる可能性のある法的問題を効果的に管理および軽減できるようになります。

私のAIのビジョンは、テクノロジーが私たちの生活にシームレスに統合され、能力と経験を高めながら、倫理的かつ責任を持って管理される未来です。

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