インタビュー
ロブ・ビアーデン、Sema4.aiのCEO兼共同創設者 – インタビュー・シリーズ
ロブ・ビアーデンは、Sema4.aiの共同創設者兼CEOです。彼は、2019年にClouderaと合併した公開取引のオープンソース企業Hortonworksの共同創設者兼CEOでした。2019年には、DockerのCEOでもあり、現在も同社の取締役です。ロブは、2019年末にClouderaに戻り、CEOとして、同社の再構築と、KKRおよびCDRへの53億ドルの売却を指揮しました。以前は、2009年にVMWareに買収される前の、オープンソース開発者ツールの主要提供業者であるSpringSourceの社長兼COOでした。SpringSourceに入社する前は、ベンチマーク・キャピタルのエントレプレナー・イン・レジデンスでした。また、2006年にRed Hatに買収される前の、オープンソースミドルウェア企業JBossの社長兼COOでもありました。
Sema4.aiは、ビジネス・ワークフロー内で推論し、行動できるAIエージェントを構築することに重点を置いたエンタープライズ・ソフトウェア・カンパニーです。同社のプラットフォームにより、組織は、ERPやCRMなどのシステム全体で複雑なタスクを自動化する、賢いエージェントを設計、展開、管理できます。ガバナンス、精度、エンタープライズ統合に重点を置き、Sema4.aiは、汎用的なAIツールと本番環境でのデジタル労働の間にあるギャップを埋め、企業がAIの実験から本番での実際の影響へと移行するのを支援することを目指しています。
あなたは、JBossやSpringSourceからHortonworksやDockerまで、複数のカテゴリを定義する企業を構築して拡大してきました。Sema4.aiを共同創設するきっかけとなったものは何ですか。また、同社はあなたの以前のベンチャーからどのような教訓を得て構築されていますか。
Sema4.aiは、企業がAIのパイロット・プロジェクトの泥沼を抜け出し、本番環境へと移行するのを支援するために創設されました。私のキャリアを通じて、私は、新しい強力なテクノロジーを信頼性の高い、拡張可能なプラットフォームへと変えることに重点を置いてきました。私が学んだ重要な教訓は、成功は無限の実験ではなく、成果をもたらすことから来るということです。
企業がAIを効果的に採用するには、最先端のLLMだけでなく、信頼できるオーケストレーション、ガバナンス・フレームワーク、最初から説明可能性を備えたシステムが必要です。Sema4.aiでは、私たちは同じ規律をAIエージェントに適用し、複雑なマルチステップ・ワークロードの精度と決定性を優先し、組織が最も重要なデータ中心の運用でAIを自信を持って活用できるようにしています。
そのため、私たちは、セキュア、説明可能、高速、拡張可能なエージェントを保証するためのSAFEフレームワークを開発しました。SAFEは、エージェントがどのように構築され、展開され、管理されるかを定義し、顧客がAI駆動の決定が透明で、監査可能で、ポリシーおよび規制に準拠していることを保証します。
また、私が以前の企業を拡大したのと同じ運用規律を適用し、顧客、パートナー、内部チーム全体で価値創出の予測可能なモデルを構築しています。つまり、繰り返し使用できるユースケースに重点を置き、測定可能なビジネス・インパクトを提供し、企業がAIエージェントの自動化を信頼して採用し、拡大できるようにすることを意味します。
最終的に、インスピレーションは、歴史が繰り返されるのを見て、変革的なテクノロジーが拡大の瀬戸際で停滞し、Sema4.aiが企業が責任を持ってそのギャップを埋める機会を持っていることを認識することから来ました。
あなたのキャリアは、オープンソース、ビッグデータ、そして今はAIエージェントのようなフロンティア・テクノロジーをエンタープライズ・スタンダードへと変えることに常に焦点を当ててきました。イノベーション・サイクル間にはどのような類似点があり、AI時代には何が根本的に異なるのでしょうか。
各波はイノベーション、実験、断片化から始まり、次にエンタープライズ・グレードのスタンダードへと成熟します。類似点は、強力なアーキテクチャ、データ・コントロール、成熟した開発者エコシステムが必要であることです。AIエンタープライズ・エージェントが異なるのは、データを洞察から行動へと変える能力があることです。彼らは複雑なコンテキストを理解する能力だけでなく、正確かつ安全に行動する能力も持っています。したがって、私たちの重点は、先進的な推論モデルと決定的な数学的正確性のデータ処理を組み合わせることで、企業が任意のスケールでの自動化の成果を信頼できるようにすることです。
Sema4.aiのプラットフォームは、イベント駆動型の、調整可能なAIエージェントを特徴としており、数百ページまたはマルチソースのデータを数分で処理できます。伝統的なAIシステムまたはコピロットとはどのように異なるのでしょうか。また、どのようなエンタープライズの痛みを解決するのでしょうか。
伝統的なコピロットは役立つものの限界があり、シングルターン、UIバウンドであり、エンタープライズ・ワークフロー全体でスケールアップすることはできません。また、LLMの数学的不正確さにも苦労し、プログラムによるサポートなしでは、間違った答えを返すことがよくあります。Sema4のAIエージェントは単に支援するのではなく、企業が必要とする重要な作業を実際に実行します。私たちは、ビジネス・ユーザーが先に立って、ITと開発者と統一されたプラットフォームを構築しました。ビジネス・ユーザーは、平易なインターフェースでAIコピロットの支援を受けて、エンタープライズ・システムへのプレーン・エングリッシュでの接続でエージェントを構築できます。ITは、エージェントを平易なエングリッシュで実行および管理できます。そのため、エージェントを顧客に提供し、ビジネス・コンテキストを理解し、理由を付けて、人間のチームと同じように人間のワーカーと協力できるようにすることができます。これは、エンタープライズの仕事を実行する能力における根本的なシフトです。
さらに、最近、企業AIプラットフォームの次の世代を立ち上げ、企業が複雑なデータおよびドキュメント・ワークフローを大規模に自動化するために必要な高度な信頼性、精度、決定的な成果を提供する機能を拡大しました。新しい強化機能には、DataFramesが含まれます。これは、エンタープライズ・スケールのデータ処理を数学的に正確に行い、システム間でのデータの手動的な調整作業を排除します。さらに、Document Intelligenceが含まれます。これは、100を超える言語とファイル形式で、ほぼ完全な精度で、ドキュメントを構造化された、エージェント対応のDataFramesに変換します。Enhanced Worker Agentsも含まれます。これは、データの精度とドキュメントの理解を組み合わせて、完全に自律的な、マルチステップのワークフローを24時間365日実行できます。また、エージェント・スタジオもアップグレードされており、AIガイド付きのランブックと直感的なインターフェースを備えており、ビジネス・ユーザーと開発者がエージェントの作成を加速できます。これらのイノベーションは、企業が複雑な、マルチソースのワークフローを自動化できるようにします。これらのワークフローは、以前は数日かかっていましたが、今では数分で完了します。さらに、精度は無比です。結果として、サイクル・タイムは短縮され、手作業での手渡しは減り、成果は一貫して確認できます。
あなたは「AIパイロットの泥沼」から企業を救うことを話しています。企業を無限のパイロットに陥れる最大の要因は何ですか。また、Sema4.aiは企業が本番環境に到達するのをどのように支援しますか。
ほとんどのAIエージェントのパイロットは、企業が必要とする基本的な機能を欠いているため失敗します。伝統的なLLMベースのエージェントは、企業プロセスにおける財務の調整やコンプライアンス・レポートのような、ビジネスクリティカルな作業に適していない、妄想や計算エラーに苦労しています。さらに、DIYシステムでは、エージェントを構築および維持するために、膨大な開発者リソースが必要になり、ビジネス・ユーザーがプロセスを自動化するためのボトルネックが生じます。
他のエージェント・プラットフォームは、請求書、契約書、レポートなどの複雑なドキュメントを正確に理解できないことや、マルチステップのワークフローを実行する際に、異なるデータ・ソースやアプリケーションをまたいだ推論が必要な場合に失敗します。
Sema4.aiは、これらのコアの限界を解決するために、パイロットから本番環境まで信頼性の高いエンタープライズ・グレードのエージェントを提供します。
私たちの最新のプラットフォーム・リリースは、革新的なアーキテクチャを採用して、精度の危機に対処しています。このアーキテクチャでは、先進的な推論モデル（GPT-5、o3、o4-mini、Claude Sonnet 4）と、データ操作のための数学的に正確なSQL処理を組み合わせて、エージェントがコンテキストと意味をLLMを通じて理解し、すべての計算を100%の数学的正確性で実行できるようにします。これにより、企業のAIに悩まされる妄想やエラーが排除されます。
さらに、私たちのドキュメント・インテリジェンスと自然言語ランブックにより、ビジネス・ユーザーは開発者への依存関係なく、複雑なエージェントを作成できます。また、マルチパス・ドキュメント・プロセッシングにより、最も複雑なエンタープライズ・ドキュメントを人間と同等の精度で処理できます。
この総合的なアプローチにより、AIエージェントは実験ツールから信頼できるビジネス・システムへと変わり、企業が最も重要なプロセスをAIに任せられるようになります。
Koch Industriesとの最近のパートナーシップは、Sema4.aiの成長と、エンタープライズAIの採用における大きな妥当性の瞬間を示しています。このコラボレーションは、Sema4.aiの成長と、エンタープライズAIの採用にとってどのような意味がありますか。
私たちのKoch Industriesとのコラボレーションは、AIエージェントが現実の条件下でエンタープライズ・スケールの成果をもたらすことができることを実証し、妥当性を示しています。Kochの企業は、Sema4.aiのエンタープライズAIエージェントを使用して、時間がかかり、エラーが発生しやすい手動の調整プロセスを自動化しています。私たちのエージェントは、請求書を1行ずつ解析し、既存の財務システムに直接統合して、Kochが数時間または数日かかる手動作業を節約するのに役立ちます。このコラボレーションは、ドキュメントの理解、調達分析、メンテナンスのスケジューリングなどの他の重要なワークフローにも拡大し、エージェントによる自動化が現実のエンタープライズ・オペレーションのスケールと複雑さに対処できることを実証しています。
これは、実証点となります。私たちのエージェントは、手動作業を最大80%削減し、精度を向上させ、企業がAIエージェントの自動化を採用し、拡大することを可能にします。
10億ドルのM&Aを指揮した経験を生かして、フロンティア・テクノロジーをエンタープライズ・バリューへと変える上で、最も重要な原則またはプレイブックの要素は何ですか。
最も重要な原則は、一貫性、明確性、コントロールです。顧客の成果から始め、イノベーションのためにイノベーションするのではなく、セキュリティ、観察可能性、ガバナンスを最初から設計します。顧客がすでに働いている場所に統合し、ROIを測定しやすくします。
Sema4.aiでは、それは、セキュア、正確、高速、拡張可能なSAFEプラットフォームを構築することを意味します。顧客が1つのユースケースから始めて、価値が蓄積するにつれて自然に拡大できるように設計されています。
ガバナンス、データ・コントロール、透明性は、AIエージェントがより自律的になるにつれて、増大する懸念事項となっています。Sema4.aiは、特にデータ・アクセス、意思決定、監査に関して、エージェントのガバナンスにどのように取り組んでいますか。
ガバナンスは私たちのプラットフォームの核心です。各エージェントは、データへのアクセス、実行可能なアクション、ログの記録について定義されたポリシーに従って動作します。私たちは、エンタープライズが決定の根拠を追跡して見ることができるように、完全な観察可能性と監査可能性を提供します。Sema4.aiは、ゼロコピー・データ・パターンをサポートし、データがその源から離れることはありませんが、エージェントのライフサイクル全体で透明性を維持します。
セキュリティとガバナンスは、私たちのSAFEフレームワークの重要な柱でもあります。エンタープライズ・エディションには、ISO 27001、SOC 2、HIPAA、GDPRを含む、業界標準のセキュリティ慣行が組み込まれています。これらの認定は、エンタープライズがAIを責任を持って拡大するために必要な信頼、説明責任、コントロールを強化します。
さらに、私たちのデータ処理には、決定的な検証が組み込まれています。各出力は、元のソースに対して検証できます。これは、財務やヘルスケアなどのコンプライアンス駆動型の業界にとって、非常に重要です。
あなたは、企業が「分析の深さ」をコントロールできるようにすることの重要性を強調しています。エンタープライズAIにおける信頼性とROIのために、これらの柔軟性はなぜ重要なのでしょうか。
分析の深さにより、顧客は各タスクの推論レベルを調整できます。重要な精度が必要な場合は、深い、正確な分析を実行できます。ルーチンワークの場合は、高速な、軽量な分析を実行できます。このチューナビリティにより、企業はコストとパフォーマンスの両方をコントロールできます。ビジネスの優先事項と一致する、一貫した結果をAIが提供することを保証します。実践では、顧客は、高精度データ推論（SQLベースのDataFramesを介して）または軽量なコンテキスト分析のどちらかを選択できます。必要に応じて、精度、効率、コストのバランスを取ることができます。結果として、エンタープライズ・ワークロード全体でROIが最大化されます。
ドキュメント・インテリジェンスやアナリスト・データフレームなどの、AIエージェントが既にエンタープライズ・チームにとって測定可能な成果をもたらしている、実際の例を示してください。
ドキュメント・インテリジェンスでは、私たちのエージェントは、大きなドキュメント・セットを処理して要約し、情報を検証し、ポリシーに基づいた推論を適用し、コンプライアンスの監査証跡を残すことができます。アナリスト・データフレームでは、エージェントはマルチソースのデータを集約し、ビジネス・ルールを適用し、決定に必要な出力を数分で生成できます。
私たちの新しいプラットフォームは、これらの機能をさらに高めています。ドキュメント・インテリジェンスV2は、ドキュメントを構造化された、エージェント対応のデータに変換します。DataFramesは、数学的に正確なSQL計算で数百万行のデータを処理します。これらの進歩により、エラーが発生しやすい手動の調整作業が排除され、エンタープライズ全体で意思決定が加速されます。
Sema4.aiのプラットフォームは、フォーチュン500企業や大企業、エマーソンやコク工業などの企業によって既に使用されています。これらの組織は、Sema4.aiエージェントを使用して、請求書の処理、支払いの調整、従業員のオンボーディング、コンプライアンスなどの重要な業務を自動化しています。私たちのエージェントは、ワークフローの一部で、知識労働の80%以上を自律的に実行しています。これにより、エンタープライズ・オペレーションの実行が変わります。
AIエージェントがエンタープライズ・アプリケーションを再定義する世界に近づくにつれて、伝統的なエンタープライズ・アプリケーションとエージェント駆動型アーキテクチャの関係は、次の数年でどのように進化すると思いますか。
エンタープライズ・アプリケーションは、レコードのシステムとして機能し、エージェントが実行レイヤーとなり、データ、ワークフロー、意思決定をシロ間で接続するようになります。私たちは、エージェントがビジネス・システム全体でクロス・プラットフォームのワークフローをオーケストレートし、リアルタイムでデータとプロセスを統合する、新しいモデルに向かって進んでいます。時間の経過とともに、このエージェント駆動型アプローチにより、エンタープライズ・アーキテクチャは、静的なアプリケーション中心の環境から、動的な、成果物駆動型のエコシステムへと変わり、AIが管理された境界内で継続的に学習し、適応し、行動するようになります。これにより、エンタープライズ・エージェントは、AI時代のキラー・アプリとなります。
素晴らしいインタビュー、ご覧になりたい読者はSema4.aiを訪問してください。
