ピークの共同創設者兼CEO、リチャード・ポッター – インタビュー・シリーズ

リチャード・ポッターは、Peakの共同創設者兼CEOです。Peakは、データエンジニア、データサイエンティスト、ビジネス上の意思決定者が、企業全体にわたってAI駆動のソリューションを構築し、サポートするためのすべてのものを提供するプラットフォームです。

ピークの創設の背景についてお話しください。

ピークのアイデアは、当時のビジネスインテリジェンス製品について話し合ったパブでの会話から始まりました。私の共同創設者であるアトル・シャルマとデビッド・リーチ、そして私たちは、企業がデータを意思決定に活用することができていない理由について考えてみました。私たちは、企業がデータを活用しやすくする方法を見つけたいと思いました。企業内のシロを打破し、チームが協力して、すべての人がデータに基づいた有用な成果を得られるようにしたいと思いました。これが、ビジネスをAIで最適化するために構築された製品につながりました。

決定インテリジェンスについて説明してください。

決定インテリジェンスは、商業上の意思決定を最適化するためにAIを適用することです。これは、成果に焦点を当てたもので、DIソリューションは、売上率の向上やマージンの向上などの有形的な成果をもたらすように構築されています。

2022年への予測の1つは、新しいデータサイエンスの分野が登場しているということです。詳しく説明してください。

AIへの商業投資が増加し、データサイエンスが成熟するにつれて、新しいデータサイエンスの分野が登場しています。この分野は、プロジェクトの開始時に成果を念頭に置いています。

従来のデータサイエンスプロジェクトは、利用可能なデータを理解し、それを活用する方法を探すことから始まります。結果として、データ問題に対する仮説的なソリューションが生まれますが、ビジネスのパフォーマンスを向上させるAIソリューションではありません。

成果を念頭に置いてプロジェクトを開始し、利用可能なデータで何が実現可能かを理解することで、この新しいデータサイエンスの分野はAIソリューションの展開を優先します。これにより、企業はAIをより迅速に展開し、AI戦略から価値を生み出すことができます。

ピークは、企業のビジネスの中央システムとして機能するAIシステムを構築しました。データを集約し、機械学習を展開し、結果を出力します。どのような機械学習アルゴリズムを使用していますか。

ピークのプラットフォームは、幅広い機械学習とモデリング技術を使用しています。選択肢により、各プロジェクトに最も適切な方法で取り組むことができます。教師あり学習と教師なし学習、予測や最適化技術などを使用することができます。これらは、Python、R、SQLを使用してプラットフォームで構築できます。

この柔軟性と選択肢の幅により、ピークの顧客は、自社のビジネスに特化したAIを構築できます。これが、決定インテリジェンスを本質的に取り入れるために企業が必要とするものです。企業ごとに標準的なAIを持つのではなく、各企業に特化したAIを構築する必要があります。

ピークは、企業が最大の資産であるデータを活用して、売上と利益を増やす方法を提供しています。具体的にどのように活用できるのでしょうか。

ピークのプラットフォームは、売上の増加や利益の増加などの成果をもたらすように設計されたアプリケーションを実行します。これらのアプリケーションは、マーケティング、セールス、商品管理、在庫管理、価格設定、サプライチェーン管理などの分野にわたって展開されています。企業全体のデータセットにわたって展開されているため、ピークの決定インテリジェンスプラットフォームは、価値チェーン全体を最適化し、リアルタイムの洞察と推奨事項を提供できます。これは、ビジネスの各機能に利益をもたらす複雑なマトリックスです。決定インテリジェンスは、各決定が正しいことを保証するために最適なツールです。

ピークは、最初の印象ではフルサービスのようですが、サービスを使用する企業は、AIエンジニアを雇用する必要がありますか。

ピークのプラットフォームには、以下の3つの主要機能があります。

1. 組織全体のデータを集約し、AIに適した形式にします。
2. AIモデルを使用した集中型インテリジェンスを構築し、組織の予測的なビューを提供します。
3. ビジネスユーザーがモデルとやり取りし、意思決定を支援するためのインターフェースを提供します。

2015年の設立以来、ピークは、プラットフォームとアプリケーションを顧客のために実装するカスタマーサクセスとデータサイエンスチームを提供しています。最近では、ピークの顧客がプラットフォームで自社のアプリケーションを構築したり、標準アプリケーションを自分で展開したりすることが増えています。

ピークが企業のサプライチェーンを最適化する具体的な例についてお話しください。

例えば、倉庫管理者が在庫問題に直面したとします。従来的には、倉庫管理者は、需要の変動を考慮して、過剰在庫のSKUに対する注文を手動で増減させていました。

しかし、決定インテリジェンスプラットフォームを使用すると、倉庫管理者は、ビジネス全体の状況を考慮して、プロアクティブに対応できます。需要の変動を考慮して、倉庫管理者は、サプライヤーからの注文を減らすことを推奨されます。需要が高い場合には、直感に反するように思えるかもしれませんが、決定インテリジェンスソリューションは、別の倉庫に2,000ユニットの在庫があることを検出し、ロジスティクスチームに通知し、追加のSKUを回収するようにルーティングしています。各部門が行動を起こすにつれて、推奨事項を更新し続けます。

別のユースケースは、廃棄物とエネルギーの削減です。ピークを使用してこれを実現したクライアントの例についてお話しください。

世界的な消費財小売業者は、決定インテリジェンスを使用して、輸送ネットワークを最適化し、工場、配送センター、店舗間の商品の無駄な移動を削減しています。同社の目標は、炭素排出量を削減し、利益率を向上させることです。

供給、需要、在庫、EPOSデータ、顧客データなどのデータソースを組み合わせて、決定インテリジェンスを使用して、各配送センターの在庫レベルを最適化し、複数のセンター間の在庫の移動を調整しています。需要（実際と予測）、生産出力、加工コスト、輸送コストなどの要素を考慮して、同社は、最初の8ヶ月で、物流コストを10%削減し、センター間のトラックの移動を20万km削減し、147メトリックトンの二酸化炭素排出量を削減しました。

同様に、建設業界向けの集材の主要生産者およびサプライヤーである企業は、400台の車両を保有しています。自動化された決定インテリジェンス計画ソリューションを使用して、ジョブ需要とキャンセルを予測し、車両の生産性を最大化し、車両のルートを計画することで、ドライバー1人当たりのジョブ数を15%増加させ、1ジョブあたりの走行距離を3%削減しました。

ピークの将来のビジョンについてお話しください。

私たちは、決定インテリジェンスをすべてのビジネスに提供し、社員が愛着を持つ会社を築くことを目指しています。これには、世界中の顧客をサポートするための拡大が必要です。現在、アメリカとインドで拡大し、ニューヨーク、ムンバイ、プネーにクラブハウスをオープンしています。持続可能な高パフォーマンスが重要です。私たちは、ピークの旅に大部分のキャリアを費やす社員を望みます。2年以内に燃え尽きる人材は必要ありません。

昨年の8月に閉じたシリーズCラウンドの成功を受けて、研究開発に大量に投資しています。新しいプラットフォーム機能をリリースし、世界中で拡大するにつれて、ピーク以外のデータサイエンスチームがプラットフォームで開発するアプリケーションを見て、決定インテリジェンスの可能性を発見することを楽しみにしています。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございました。詳しく知りたい読者は、ピークを訪れてください。