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Outlier 共同創設者兼 CEO、ショーン・バーンズ – インタビューシリーズ

更新中 on 2021 年 4 月 12 日

Sean Byrnes は Outlier の CEO 兼共同創設者であり、自動ビジネス分析プラットフォームと異常値データ識別の第一人者です。 Outlier を作成する前に、ショーンは慌ただしく、 2014 年に Yahoo によって買収され、大成功を収めたモバイル分析および広告プラットフォーム。

最初に機械学習とデータサイエンスに興味を持ったきっかけは何ですか?

私は昔からものづくりが好きで、大学では工学を専攻しました。それが人生をものづくりに費やす最善の方法だと考えたからです。私はコンピューターサイエンスのコースを受講し始め、構築されている最も興味深いものは物理的なものではなく、世界を変えるコンピューターシステムであることに徐々に気づきました。私は機械学習 (ML) のコースを受講し、学習するプログラムを作成できることを知って驚きました。人と同じように！その授業の最終日、私は教授のところに行き、機械学習に一生をかけて取り組みたいと伝えました。

それが私を機械学習の大学院に進学させましたが、卒業当時、機械学習を中心とした業界はまだ原始的すぎて、それを職業にすることはできませんでした。私はソフトウェア会社で働き始め、その後自分でソフトウェア会社を立ち上げました。私が Outlier を立ち上げた 2015 年、クラウドテクノロジーにより、ついに ML が創設者として注力できる実行可能なプラットフォームになり、私は夢を実現することができました。

あなたは 2014 年に Flurry, Inc. を設立しましたが、その後 Yahoo に買収されました。 Flurryを立ち上げた当時はどのような心境でしたか？それがこれほどの大成功になると予想していましたか?

2005 年に Flurry を開始した最初のアイデアは、電子メールに簡単にアクセスできるという単純な問題を解決することでした。これは、携帯電話がほとんど機能せず、電話をかけたり、テキストメッセージを送信したりする程度だった頃のことです。 Flurry は、この接続の問題を解決し、私たち全員がポケットに入れているデバイスに電子メールやニュースを提供するために開始されました。 Blackberry は、モバイルメッセージングがプロフェッショナルの間で人気があることを証明していたので、そのエクスペリエンスをすべての消費者に提供しようとしました。

Flurry はアプリ開発者として成功していましたが、2008 年に社内分析プラットフォームを他のアプリ開発者に開放することに大きなチャンスがあると考えました。当時、iPhone と Android は両方とも発売されましたが、どちらもまだアプリをサポートしていませんでした。私たちは、独自の Flurry アプリを通じてモバイルアプリの変革力を目の当たりにしてきたため、Apple が iPhone ではアプリを実行しないと発表したにもかかわらず、さらに大きな革命が起こると信じていました。誰もがモバイル Web に投資していた時期に、私たちはモバイルアプリ専用に設計された分析用のプラットフォームを提供することで、モバイルアプリに全力を尽くすことにしました。

結果的には良いタイミングでした。 Apple と Google がアプリストアの立ち上げに移行する中、Flurry はモバイルアプリ用に構築されたプラットフォームを自社で 2008 年間使用して洗練させ、アプリ革命のゼロ地点に立っていた。 XNUMX 年秋のその時点から、ビジネスとしての Flurry は、その後 XNUMX 年間、半年ごとに XNUMX 倍になりました。

2015 年に Outlier AI を立ち上げました。この会社の誕生秘話を教えていただけますか?

2014 年、500,000 年間の旅を経て、Flurry を Yahoo に売却しました。買収当時、当社には世界中に約 XNUMX 人の分析顧客がおり、私はできる限り多くの顧客と出張し、会っていました。どこに行っても、どの会社も同じことを私に尋ねました。「ショーン、私はあなたがくれたこのデータが大好きです。しかし、このすべてのデータから何を探すべきかをどうやって知ることができるのでしょうか?」あらゆる場所、あらゆる業種のあらゆる企業が、データの価値を見つけることに苦労していました。

それについて考え始めたとき、私たちはビジネスインテリジェンスの新しい時代に到達していることに気づきました。当社のビジネスインテリジェンスツールはすべて、尋ねるべき質問に答えるように設計されていますが、問題は、どのような質問をすればよいのかさえ分からないことでした。私たちは、これらの質問を見つけて自動的に提供してくれる新世代の製品を必要としていました。

そのビジョンは自動化されたビジネス分析、つまり AI を使用してソフトウェアが新たな問題と機会を自動的に発見する機能になりました。

どのような質問をすればよいかを知ることは、企業がしばしば直面する最大の問題です。 Outlier AI がこれをどのように解決するのか説明していただけますか?

Outlier は、データに隠れている洞察を自動的に見つけます。 Outlier をデータが存在するすべてのさまざまな場所 (データベース、クラウドツールなど) に数分かけて接続すると、顧客の行動がどのように変化しているか、人口動態がどのように変化しているか、ビジネスがどのように変化しているかに関する質問のフィードが得られます。運用が変わってきています。これらの洞察は自動的に生成されますが、自然言語の生成や根本原因の分析など、人間のアナリストがレポートを作成する場合に期待されるすべての情報が含まれています。オンライン学習システムに完全に依存しているため、開始するために構成、トレーニング、実装は必要ありません。

その結果、Outlier は非常に迅速に導入でき、機械学習について何も知らない一般的なビジネスユーザーによって使用されています。彼らは Outlier を自社のデータに接続するだけで、毎朝目覚めると、ビジネスに関して尋ねるべき事項に関する 3 ～ 5 つの洞察を得ることができます。魔法のように感じますが、単なる計算が必要です。

私たちにとって最も興味深い点は、Outlier がお客様が使用した最初の ML 製品であるだけでなく、多くの場合、初めて使用したビジネスインテリジェンスツールであることです。従来のビジネスインテリジェンスツールはセットアップと構成が非常に難しく、ほとんどのユーザーにとって怖れています。 Outlier は非常に簡単なので、経験がなくても起動して実行できます。

Outlier AI はどのような機械学習テクノロジーを使用していますか?

Outlier プラットフォームは、時系列モデリングから教師なしクラスタリングやレコメンダーシステムに至るまで、パイプラインの一部として数十の機械学習技術を使用しています。実際、Outlier システムによって生成されるすべての洞察は、少なくとも XNUMX の機械学習システムが連携して動作した結果です。ビジネスユーザーは非常に高いレベルの品質と忠実度を要求しており、単一の ML テクノロジだけでその品質を生み出すことはできないため、これは重要です。膨大な数の ML システムを調整するのは非常に困難ですが、結果を見ると魔法のようです。

実際、深層学習 (ニューラルネットワーク) など、使用していない ML テクノロジはほんのわずかです。 Outlier 製品の重要な部分は説明可能性であり、Outlier が特定の洞察をどのように見つけたかをユーザーが正確に知ることができます。これは、機械学習について何も知らず、物事を率直な言葉で説明する必要があるユーザーとの信頼を築く上で非常に重要です。ディープラーニングなどのアプローチに説明可能性をもたらすための素晴らしい取り組みが進行中であり、その発展に応じて追加される可能性があります。

あなたもエンジェル投資家です。どのような種類の企業や起業家に投資していますか?

私は問題を解決している企業や起業家に投資しています。問題とは、人が望むものや必要とするものと、今日手に入れることができるものとの違いです。私が探している最も重要なことは、あなたが解決しようとしている問題の可能性と、その問題を抱えている市場の規模です。市場規模が 20 万ドルしかない場合、10 万ドルの投資で 50 倍の利益を生み出すことはできませんが、市場規模が 1 億ドルであれば可能です。あなたの会社が 10 年後にその規模で運営されている姿を想像できれば、私の注目を集めるでしょう。それには、次のことを実行し、それらをうまく実行することが含まれます。

計画を提示する。計画は変更されるかもしれませんが、大きな成果を達成するには、信頼できる長期計画を立てる必要があります。最初に信頼できる計画を立てることができなければ、市場が変化したときに新しい計画を立てることはできそうにありません。提示する計画は、ビジネスが成長するにつれて直面する主要なリスク要因を特定するのにも役立ちます。
本気で言ってるよ。あなたはすでに計画に従ってビジネスを構築しているので、それをどれだけうまく実行したかを誇示してください。覚えておいてください、これまでのあなたの進歩が彼らがあなたに投資する理由ではありませんが、これまでのあなたの進歩はあなたの計画が信頼でき、あなたが作成した計画を実行できることの証拠です。
チームを売却する。 XNUMX年は長いですね。あなたの会社が大きな成功を収めるなら、それは長くて困難な道となるでしょう。あなたのチームは非常に重要です。なぜなら、そのような困難な時期を乗り切るために会社を導くのは彼らのチームであり、ベンチャー投資家はあなたがそれを実行できるという信念を必要としているからです。結局のところ、彼らはあなたに投資しているのです。
勝つためにプレイする。あなたが本当に 20 倍の利益を生み出す大きな機会を見つけたなら、他の多くの人も同様に見つけている可能性があります。同じ目標を目指す何十もの競合他社と対峙したときに勝つことができる明確な競争上の優位性を示す必要があります。

で 最近の話 あなたは、起業家が新しいカテゴリーの製品を販売するか、顧客にその使用方法を伝える必要があるが、両方を行うことはできないと話しました。このコメントを簡単に説明し、この考え方が成功するためにどれほど重要であるかについて詳しく説明してもらえますか?

新しいカテゴリーの商品は新しいものなので、誰かの日常の一部にはなりません。人々は忙しいため、その時間のほとんどはすでに使用している製品に費やされています。新しいカテゴリーとして、あなたは誰かのルーチンに参加して時間を稼ぐ必要があり、それは彼らがあなたに望んでいる方法で彼らの生活に合わせることで実現します。使い方を教えることはできません。それは、自分がどのようにフィットするかを教えることになるので、柔軟である必要があります。時間が経つにつれて、自分の実力を証明した後、あなたが彼らの毎日の習慣の一部となり、製品の使い方を彼らに伝え始めることができます。

新しいカテゴリではなく、既存の製品の代替品を構築しているだけの場合、そのタイプの製品のために XNUMX 日の時間がすでに確保されています。そのような場合、他の製品をあなたの製品に確実に交換してもらうために、その製品の使用方法を伝え、それがなくなるまでの時間を確保したいと考えます。

あなたは、消費者企業とエンタープライズ企業の両方のために、受賞歴のあるユーザーインターフェイスの構築に 15 年以上費やしてきました。優れたインターフェースと競合他社との違いは何でしょうか?

優れたユーザーエクスペリエンスとは、トレーニングやチュートリアルビデオを必要とせずに、すぐに使い始められるものです。ユーザーがエキスパートになった後に何ができるかに焦点を当てた製品が多すぎますが、ほとんどのユーザーはエキスパートになるずっと前に諦めてしまうため、これらの高度な機能はすべて使用されることはありません。製品デザイナーが身につけることができる最も重要なスキルは、初めてのユーザーの立場に何度も身を置き、初めて製品を見て、そこに存在するすべての混乱と摩擦を特定することです。

優れたユーザーインターフェイスのもう 30 つの重要な側面は、私が「目に見える差別化」と呼ぶものです。製品を使用して最初の 30 秒以内に、人はその製品が他の製品と何が違うのかを正確に理解できるはずです。 XNUMX 秒以上かかる場合、または説明しなければならない場合は、見るずっと前に諦めて先に進んでしまいます。今日、人々は製品に溢れているため、人々の注意を引き、自社が他と区別できる理由を理解してもらうには、非常に素早く行動する必要があります。これは、消費者向け製品からエンタープライズソフトウェアに至るまで、あらゆるものに当てはまります。

競争上の優位性について考えるとき、ほとんどの人は複雑なテクノロジーを思い浮かべますが、優れたユーザーエクスペリエンスは最高の競争上の優位性の一部です。シームレスで魔法のようなユーザーエクスペリエンスを備えた製品をコピーすることは、非常に多くのニュアンスと詳細が含まれるため、非常に困難です。

企業へのアドバイスも行っています。どのような企業があなたにアプローチすべきでしょうか?

私は消費者向けアプリから金融サービス、エンタープライズソフトウェアのスタートアップまで、幅広い企業にアドバイスを行っています。私の唯一の基準は、創業者が本当に学びたがっており、肯定的なフィードバックも否定的なフィードバックも受け入れる姿勢があることです。私のこれまでのキャリアの中で最も貴重なアドバイザーたちは、たとえ聞き取りにくかったとしても、あらゆる雑音をかき消して、正直で批判的な評価を私に与えてくれました。多くのアドバイザーは、ただ前向きなことを言って創業者を元気づけようとするだけで、それはそれで価値のあることですが、それは長期的には役に立たないと私は感じています。違いをブログ投稿にまとめました (コーチ vs チアリーダー) 創業者としてのジャーニーに必要なさまざまな種類のサポーターについて説明します。

素晴らしいインタビューをありがとう。起業家はこれらの知恵の塊に注目すべきです。さらに詳しく知りたい読者は、Outlier を参照してください。