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Algolia 最高技術責任者 Sean Mullaney – インタビューシリーズ

公開済み

9ヶ月前

2023 年 8 月 22 日

Sean Mullaney は、次の最高技術責任者です。 Algolia、エンドツーエンドの AI を活用した検索および検出プラットフォームです。

Sean は、Stripe と Google の元幹部であり、エンジニアリング組織の拡大、AI を活用した検索および検出ツールの開発、API ファーストのソリューションの世界的な成長に携わった経歴を持っています。 Algolia では、毎年 1.5 兆 XNUMX 億件を超える検索に使用されている、Google に次ぐ第 XNUMX 位の検索エンジンの背後にあるテクノロジーを監督しています。ごく最近では、世界最速、ハイパースケーラブル、コスト効率の高いベクトルおよびキーワード検索 API である AlgoliaNeuralSearch の同社の立ち上げを主導しました。

最初にコンピューターサイエンスに惹かれたのは何ですか?

私が 10 歳のとき、両親は初めて家にコンピューターを買いました。私が最初にやりたかったのは、本からコピーしたテキストアドベンチャーゲームを作成する方法を見つけることでした。数年後、私は C++ を学び始めましたが、コンピューターゲームの設計と構築は、コンピューターサイエンスを探求し始めたばかりの XNUMX 代の私の大きな情熱であり続けました。

Google では 7 年以上勤務され、戦略、運用、ビッグデータ、機械学習に取り組むチームの構築と指導を支援されました。あなたのお気に入りのプロジェクトは何ですか?また、この経験から何を学びましたか?

私たちは、広告主が当社の製品をどのように使用したかに関するビッグデータをすべて使用して、営業チームを支援する方法を考え出しました。私たちは、営業担当者の時間が収益増加につながる可能性を最大化するために、どの顧客にどの製品でどのタイミングでアプローチすべきかを予測する、開発されたカスタムルール (後により複雑なニューラルネットワーク) を作成しました。 Google には 1 万人を超える広告主がおり、このツールは営業チームが干し草の山から針を見つけるのに大きく役立ちました。

最近の DevBit のまとめで、Algolia の目的は、ユーザーが世界のインデックスを作成し、コンテンツを実行できるようにすることであると説明しました。この発言が何を意味するのか詳しく説明していただけますか?

最終的に、私たちはお客様がデータから価値を引き出すお手伝いをしたいと考えています。インターネットは、コンテンツと電子商取引製品のこれほどの大規模な爆発を生み出しました。この発展は確かに重要なマイルストーンではありますが、現在入手可能な情報の量が圧倒的であるため、何を見つけるかがこれまで以上に困難になり、ますます困難になっていることも意味します。あなたは実際にユーザーとして探しています。しかし、検索と発見が AI によって強化されると、増え続けるコンテンツのリストにインテリジェントにアクセスして実行できるようになり、ユーザーを圧倒するだけでなく真に支援できるようになります。

2022 年 XNUMX 月に、Search.io とその独自の主力製品である NeuralSearch™ が Algolia に買収されましたが、この検索テクノロジーが具体的にどのようなものであるかについてお話しいただけますか?

一言で言えば、Algolia NeuralSearch は、LLM を活用したベクトルベースの自然言語処理とキーワードマッチングを単一の API に統合します。これは業界初です。このソリューションには、ベクターの使用をスケーラブルにし、使用コスト効率を 90% 向上させる当社独自のニューラルハッシュ技術が組み込まれています。これは、ChatGPT を含む他の AI 企業が直面している問題です。この画期的な製品の本当に興味深い点は、エンタープライズグレードの組織向けに真の AI 検索を拡張可能にすることです。

また、この新しいテクノロジーにより、小売業者などの顧客は、通常は会話的すぎて正確な結果や結果を提供できない (ロングテールとみなされる) クエリに一致するコンテンツを理解し、配信できるようになります。これらは現在のサイト検索の 55% を占めています。 NeuralSearch は、クエリの理解、取得、ランキングに AI を適用する唯一のエンドツーエンドの AI 検索ソリューションとして、これらのクエリを真に理解し、逃した機会を収益に変えます。

Neuralsearch™ 以外で使用されている他の機械学習手法にはどのようなものがありますか?

私たちは、クエリの理解、クエリの取得、結果のランキングという XNUMX つの主要な機能に AI を組み込みました。私たち Algolia では、これを AI 検索サンドイッチと呼んでいます。

クエリの理解: Algolia の高度な自然言語理解 (NLU) と AI 主導のベクトル検索は、自由形式の自然言語表現の理解と、分析用のクエリを準備して構造化する AI を活用したクエリ分類を提供します。さらに、ユーザーのフィードバックに基づいた適応学習により、意図の理解が微調整されます。
検索： 次に、最も関連性の高い結果が取得され、関連性が最も高いものから最も低いものへとランク付けされます。検索プロセスでは、検索とランキングを容易にするために、同じインデックスを使用してニューラルハッシュの結果をキーワードと並行してマージします。このアプローチにより、「ヌル結果」の問題が解決され、クリック位置とクリックスルー率が大幅に向上します。検索および検出分野において、これほど強力な機能を提供する検索プラットフォームは他にありません。
ランキング： 最後に、Algolia の AI を活用した再ランキングによって、最良の結果が上位にプッシュされます。この再ランキングでは、検索クエリに関連付けられた多くのシグナル (正確なキーワード一致スコア、コンテキストに合わせたパーソナライゼーションプロファイル、観察された項目の人気度など) が考慮されます。、意味的一致スコアなど）を学習し、最大限の関連性を達成することを学習します。

さらに、インデックスが変更されたり、新しい製品が追加されたり、新しいコンテンツがアップロードされたり、用語が新しい意味を帯びたりすると、AI を活用した Algolia NeuralSearch 製品が自動的に学習して調整します。追加の人員や手動操作は必要ありません。クエリまたは検索フレーズに応じて、キーワードまたはコンセプト (場合によっては両方の組み合わせ) が自動的に照合されます。これにより、検索がまさに自動操縦されます。

Algolia は最近、無料プランの提供数を 10000 レコードから 1 万レコードまで増やしましたが、これにはどのような考え方があり、市場はどのように反応しましたか?

私たちは、10,000 つの新しい開発者向けプランの導入により、Algolia の価格設定とパッケージングを開発者にとってさらに使いやすいものに進化させることを特に選択しました。1 つは無料の「Build」プラン、もう 100 つは手頃な価格で簡単な拡張性を提供する「Grow」プランです。新しいビルドプランでは、開発者が Algolia に保存できる無料レコードの数が 50 レコードから 60 万レコードに増加しました。これは、開発者が Algolia でインデックスを作成できる無料レコードの数が XNUMX 倍に増加したことを意味します。さらに、Algolia は、Grow プランにおける検索リクエストのコストを XNUMX% 削減し、レコードのコストを XNUMX% 削減しました。

最新の「Build」料金プランの背後にある考え方は、開発者が AI を活用した検索および検出プラットフォームの機能セット全体に無料でアクセスできるようにすることです。開発者がアプリケーションを拡張する準備ができたときの「Grow」プランでは、開発者はライブ運用設定に対して、より開発者にとって使いやすい使用量ベースの価格設定を行うことができます。

ここで重要な注意点の 5 つは、デザイナー、作成者、または構築者は、カジュアルなソフトウェアエンジニアであるか、本格的に取り組んでいるソフトウェアエンジニアであるかに関係なく、すべてのツール、ドキュメント、サンプルコード、教育コンテンツ、およびクロスプラットフォーム統合機能に必要なすべてのツール、ドキュメント、サンプルコード、およびクロスプラットフォーム統合機能に迅速かつ簡単にアクセスできるということです。データの管理、検索フロントエンドの構築、分析の構成などをすべて無料で始められます。さらに、XNUMX 万人を超えるビルダーが参加する成長を続ける開発者コミュニティにすぐにアクセスできるようになります。

提供されている検索パーソナライゼーションツールについてお話しいただけますか?

Algolia は、企業がデータを活用して推奨事項を改善するための検索パーソナライゼーションツールをいくつか提供しています。これには、さまざまな種類の推奨事項や、実際にこれらの推奨事項を推進するためにデータを活用する独自の方法が含まれます。

いくつかの例が含まれます：

トレンド： 人気の傾向にあり、顧客が実行した検索に関連するその他のアイテムを提案します。
評価ベース: 人々は最も評価の高い製品を購入したいと考えています。
パーソナライズ： 前回購入した商品、閲覧履歴、場所などの要因に基づいて、これらの他の製品をお勧めします。

これらのデータ主導の方法は、顧客が製品とどのようにやり取りするかに基づいて結果を迅速に強化および改善するのに役立つため、実際に最も高いコンバージョンをもたらした製品を推奨する可能性が高くなります。

あなたは、Algolia が世界で最もスケーラブルなハイブリッド AI 検索エンジンであると説明しました。 Algolia はどのようにしてこれほど効率的に拡張できるように設計されているのでしょうか?

すべてはニューラルハッシュに戻ります。この最先端のソリューションは、あらゆるクエリを圧縮し、劇的に高速化します。ハッシュ化された類似度の計算は、標準のベクトル類似度よりもはるかに高速で、ミリ秒単位で結果が返されます。

ニューラルハッシュは、多種多様なユースケースで AI 検索を本番環境に導入するための画期的な手段となります。 AI を活用したクエリ処理と再ランキングと組み合わせることで、AI オンサイト検索の能力を最大限に発揮することが約束されます。 Algolia が独自の画期的な進歩を遂げるまでは、ベクトルベースの検索は計算コストが高すぎて実稼働環境で実行できませんでした。

私がサンドイッチの中で最も注目したいのは肉、つまり取り出しです。弊社が唯一の真のエンドツーエンド AI 検索エンジンであると言う理由は、検索業界で検索に AI を追加するために舞台裏で絶えず戦いが続いているからです。情報検索は非常に複雑なプロセスであり、高性能でコスト効率の高い AI 検索を大規模に習得することはさらに複雑です。私たちは、画期的なニューラルハッシュ技術でこれをマスターしました。そうすることで、私たちは AI 検索の聖杯の探索に本質的に勝利したことになります。

アルゴリアについて他に共有したいことはありますか?

Algolia で働くのはとても楽しい時期です。私たちは、世界最高の検索テクノロジーを構築するという私たちの旅に参加したいと考えている、才能のある情熱的な人々と会話を始めたいと常に考えています。そう思われる方は、現在募集している求人情報を以下でチェックしてみてください。 https://www.algolia.com/careers/.