インタビュー
シッダント・マッソン、WokeloのCEO兼共同創設者 – インタビュー・シリーズ
シッド・マッソンは、Wokeloの共同創設者兼CEOです。タタ・グループ、インド政府、デロイトなどでの戦略、製品開発、データ分析の経験を通じて、マッソンは、エマージング・テクノロジーをビジネス上の課題に適用する際の深い専門知識を持ちます。Wokeloでは、エージェントAIフレームワークを使用して、ノウラッジ・ワーカーがデューデリジェンス、セクター分析、ポートフォリオ・モニタリングを行う方法を変革する会社の使命をリードしています。
Wokeloは、デューデリジェンス、セクター分析、ポートフォリオ・モニタリングを含む複雑なリサーチ・ワークフローを自動化するためのジェネレーティブAI駆動の投資リサーチ・プラットフォームです。独自のLLMベースのエージェントを使用して、プラットフォームはデータのキュレーション、シンセシス、トライアングレーションを容易にし、構造化された、意思決定可能な出力を生成します。
Wokeloは、プライベート・エクイティ・ファーム、投資銀行、コンサルティング・カンパニー、企業チームなど、さまざまな組織で使用されており、データに基づいた意思決定をサポートしています。
あなたがWokelo AIを作成するきっかけとなったのは何ですか？また、デューデリジェンス、投資分析、企業戦略をストリームライン化できるAI駆動のリサーチ・アシスタントの必要性をどのように特定しましたか？
Wokelo AIは、実際の経験から生まれたものです。デロイトでのマネジメント・コンサルティングとタタ・グループでの企業開発で、同じ課題に直面しました。手動でのリサーチ、プライベート・マーケットでのデータの希少性、そしてアナリストと意思決定者を遅くするような単調な作業です。
転機は、ワシントン大学でのAIの第二の修士課程で、自然言語処理に関する論文を執筆していたときでした。学校の費用を支払うためにコンサルタントとしてフリーランスをしていたとき、初期のGPTを使用したプロトタイプを構築し、AIが何週間もかかる作業を数日、数時間で行うことができるのを見てみました。そこが閃光の瞬間でした。
このテクノロジーが投資リサーチを革命化できることを実感し、全力を尽くすことにしました。Wokelo AIは、単なるリサーチ・ツールではありません。私たちは2年前にAIエージェントの先駆けとなった人々でした。これは、私がデューデリジェンスと投資分析を行っていた頃に持っていたかった解決策です。
デロイト、タタ、インド政府でのあなたの経験は、Wokeloを構築する際のあなたのアプローチをどのように形作りましたか？
デロイトでは、マネジメント・コンサルタントとして、研究、分析、デューデリジェンスを日常的に行っていました。仕事は集中しており、多くの手動での作業とデスク・リサーチが含まれており、進捗を遅くし、コストを増やしていました。特にプライベート・カンパニーの場合、データを収集する際の痛みを知り尽くしました。また、効率性やスケーラビリティに優れない従来のツールを使用する際の課題にも直面しました。
タタ・グループでは、M&Aと企業開発に携わり、同じ問題に直面しました。データの希少性、遅いリサーチ、そして生の情報を大きな決定のための行動可能な洞察に変えることの課題です。決定支援に効果的なツールがなかったことのフラストレーションは、解決策を見つける意欲をさらに高めました。
さらに、インド政府でのIoTソリューションの開発、水インフラストラクチャ・プロジェクトでの経験は、大規模な問題に対する製品イノベーションの理解を深め、コンサルティングと投資分野での研究と分析の課題に対処するための同じアプローチを適用する自信を与えました。
したがって、私のプロフェッショナルな背景と、コンサルティングと企業開発での研究、分析、データ収集の困難に対する直接的な経験は、Wokeloを構築する際の私のアプローチに直接影響しました。私は、プロフェッショナルが直面する道路上の障害を知っていたので、単に雑用を自動化するのではなく、高い影響力を持つ戦略的なタスクにユーザーが集中できるようにするソリューションを構築することに焦点を当てました。最終的に、ユーザーはより生産的で効率的になります。
WokeloはジェネレーティブAIをリサーチとインテリジェンスに利用しています。WokeloのAIアプローチは、市場にある他の要約ツールとどのように異なりますか？
ほとんどの競合他社は、チャットボット風のQ&Aインターフェイスを提供しています。基本的には、ChatGPTのファイナンスに特化したUIのラッパーです。一方、Wokelo AIは、まったく異なるアプローチを取ります。投資リサーチと金融サービス専用に設計されたフルフェッジのワークフロー自動化ツール、つまりチャットボットではありません。
単純な要約ツールとは異なり、Wokeloは、通常1週間かかる300〜400のアナリスト・タスクを実行するエンドツーエンドのリサーチ・デリバブルを処理します。システムは、要件を自動的に特定し、サブタスクに分割し、データ抽出、シンセシス、トライアングレーション、レポート生成まで、すべてを実行します。結果として、クライアントは、表面的な回答ではなく、深い、包括的、ニュアンスのある洞察を得ることができます。
別の重要な違いは、インテリジェンスの正確性と信頼性です。Wokeloは、洞察を捏造したり、妄想したりしません。出典付き、事実確認済みの出力を提供し、引用を付けて、多くのGenAIツールに存在する信頼性の問題を排除します。また、プラットフォームのユーザーは、通常アナリストが使用するさまざまな形式のエクスポート可能なレポートも受け取りますが、 PitchBookやCrunchbaseなどの従来のリサーチ・プラットフォームよりもはるかに豊富なインテリジェンス、M&A活動、資金調達、パートナーシップ、市場トレンドに関する情報を提供します。
Wokeloは、単なるLLMにUIラッパーを付けたもの以上のものです。プラットフォーム背後のより深いAIの能力について説明してください。
Wokeloは、投資リサーチに特化したAI、独自の金融データセット、研究中心のワークフローを組み合わせたもので、単なるLLMにUIラッパーを付けたものをはるかに超えています。Wokeloの核となる部分は、Mixture of Experts (MoE)アプローチを採用しており、ティア1の投資データで事前トレーニングされた独自のLLMを統合しています。投資プロフェッショナルにとって、高度に正確でドメイン固有の洞察を提供します。
研究ワークフローとのシームレスな統合を可能にするために、Wokeloには、テンプレート化された出力をPPT、PDF、DOCX形式で作成、改良、エクスポートできる、コラボレーション型のノートブックスタイル・エディターが特徴です。マルチエージェント・オーケストレーターとプロンプト管理システムにより、ダイナミックなモデル適応が可能になり、ロバストな管理コントロールにより、クエリログのレビューとコンプライアンスルールの適用が容易になります。
先進的なAI機能と深い金融知識、直感的な研究ツールを組み合わせて、Wokeloは、標準的なLLMをはるかに超える、エンドツーエンドの投資リサーチ・ソリューションを提供します。
Wokeloは、洞察をシンセシスする際に事実ベースの分析を確実に実施し、AIの妄想を防止する方法は何ですか？
高く評価されるクライアントの毎日の決定が正確なデータによって裏付けられていることを保証するために、精度と信頼性は私たちのAI駆動の洞察の核心です。一般的な目的のAIプラットフォームとは異なり、Wokeloは、推測的または検証されていない情報を生成しません。Wokeloは、妄想を排除するための強力な出典付きアプローチを採用しています。
Wokeloによって生成されるトレンド、分析、市場シグナル、ケーススタディ、M&A活動、パートナーシップの更新、資金調達に関する洞察はすべて、実在する検証可能な情報源に基づいています。プラットフォームは「情報」を「作り上げる」ことはありません。各洞察は、プレミアムデータソース、信頼できる市場インテリジェンス・プラットフォーム、ティア1のニュース提供者、検証された業界データベースからの引用と出典を付けています。ユーザーは、これらの情報源にいつでもアクセスできます。したがって、データに対する完全な透明性と信頼性が保証されます。Wokeloには、基礎となる情報源で毎回事実またはデータポイントが言及されていることを確認するための独立したLLMを使用する内部の事実確認エージェントがあります。
さらに、Wokeloは、貴重な洞察が散在しているか、活用されていない可能性のある顧客の内部データ・リポジトリと統合します。投資に関連する特定のクエリに合わせて、包括的で詳細な分析が可能になります。
ビジネス上の意思決定に重大な影響を与えるため、WokeloのAIは、推測するのではなく、洞察をシンセシスするようにトレーニングされています。仮定を生成するのではなく、事実データセットからのみ情報を抽出します。これにより、Wokeloは、一般的な目的のAIツールよりも信頼性が高く、信頼できる代替手段となり、ビジネスは自信を持って、情報に基づいた決定を下すことができます。
WokeloのAIは、提出書類、特許、代替データなどの複数の情報源からのリアルタイム・データ・アグリゲーションをどのように処理しますか？
WokeloのAIは、主要な金融サービス・データセットの20以上のソースにアクセスすることで、リアルタイム・データ・アグリゲーションに優れています。S&P CapIQ、Crunchbase、LinkedIn、SimilarWeb、YouTubeなど、これらのデータセットは、Wokeloの分析機能の基盤となる豊富で信頼できる情報を提供します。これらの金融データセットに加えて、Wokeloは、ニュース記事、学術論文、ポッドキャストのトランスクリプト、特許、その他の代替データ・ソースからのデータも統合しています。
これらの多様で継続的に更新されるデータ・ストリームからの洞察をシンセシスすることで、Wokeloは、ユーザーが最も包括的でリアルタイムのインテリジェンスにアクセスできるようにします。構造化されたデータと非構造化されたデータのこの強力なアグリゲーションにより、Wokeloは市場のホリスティックなビューを提供し、投資リサーチに不可欠な最新の洞察を提供します。
Wokeloは、KPMG、バークシャー、EY、Googleなどの企業で既に使用されています。これらのハイプロファイル・クライアントの採用を促進する鍵は何ですか？
Wokeloの業界リーダーであるKPMG、バークシャー、EY、Googleでの成功は、計測可能な変革的な影響をもたらし、プロフェッショナルなワークフローとシームレスに統合できることから来ています。汎用的なAIソリューションとは異なり、Wokeloは投資リサーチに特化しており、そのアルゴリズムは、期待されるこのセクターの高い基準を満たしているだけでなく、超えています。
採用の重要な要因は、Wokeloのリーダーシップ・チームとの密なコラボレーションです。これにより、企業は、独自の獲得した専門知識を、独自のAIワークフローに組み込むことができます。この深いカスタマイズにより、Wokeloは、トップの投資プロフェッショナルの繊細な意思決定プロセスと一致し、エリート・クライアントの信頼を獲得します。これらの企業は、Wokeloを市場にある他のツールよりも優先し、分析の深さ、忠実度、精度を重視しています。
また、Wokeloは、有形な効率性の向上をもたらします。デューデリジェンスのタイムラインを21日から10日間に短縮し、コアの研究タスクを自動化することで、人件費を大幅に削減し、シニア・プロフェッショナルを数時間の手動作業から解放します。1ヶ月あたり5〜10倍多くの取引をスクリーニングできることで、企業は競争上の優位性を獲得し、精度を妥協することなく、意思決定を加速させます。
先進的なAI、深いカスタマイズ、現実世界での影響を組み合わせて、Wokeloは、運用を拡大することなく重要な詳細を見逃さないために、トップティアの投資およびアドバイザリー・ファームにとって不可欠なツールとして自己を確立しました。
Wokeloは、投資プロフェッショナルの既存のワークフローにどのように統合され、ユーザーからどのようなフィードバックを受けていますか？
Wokeloは、セクターの魅力性を評価することから、グローバル・データベースの30万社以上の企業の中から高潜在性の企業を特定することまで、投資のライフサイクルを完全に自動化することで、シームレスに投資ワークフローに統合されます。企業分析、競合ベンチマーク、データルームの自動化を提供し、面倒なファイルのレビューを排除し、すぐにアクション可能な洞察を生成します。Wokeloはまた、ポートフォリオのモニタリング、ピア分析をサポートし、クライアントのブランディングでエクスポート可能なPPTを提供し、プレゼンテーションとミーティングの準備を簡素化します。
ユーザーは、デューデリジェンスのタイムラインを20日から1週間に短縮し、取引評価能力を100から500に増加させることで、顕著な効率性の向上を報告しています。つまり、取引カバレッジが10倍になります。
5年以内にAIが投資リサーチの風景をどのように変えると考えていますか？
私たちは、可能なことの表面に触れているだけです。AIは、エンドツーエンドのリサーチを短時間で実行できるようにするでしょう。深い市場リサーチ、エキスパート・コール、データ分析、100ページのデッキの作成まで、すべてを処理できる「スーパーエージェント」が登場します。従来、5人のコンサルタントが6〜8週間かけて行っていたタスクが、はるかに短時間で実行できるようになります。この速度と出力の飛躍により、新しいレベルの生産性が解放され、人間の専門家がハイレベルの戦略と判断に集中できるようになります。
AIは、パイプライン内の取引を50〜100倍に増やすことができます。デューデリジェンスと分析の多くの部分を自動化することで、AI駆動のソリューションは、投資マネージャーが取引のスクリーニング能力を指数関数的に拡大し、以前は実行不可能だったポートフォリオの多様化を可能にします。
最も重要な要素は、人間とAIのシナジーが強化されることです。这些「スーパーエージェント」が重労働を担うにつれて、AIツールと人間の意思決定者とのコラボレーションが重要になります。AIはプロセスを加速し、スケールで洞察を表面化させる一方で、人間の専門知識は、戦略を繊細に調整し、微妙な発見を解釈し、自信を持って投資決定を下すために不可欠です。このシナジーが、投資リサーチの風景を5年以内に推進します。
AIツールがより普及するにつれて、将来的には人間のアナリストとAIがどのようにコラボレーションすることになりますか？
AIツールがより普及するにつれて、人間のアナリストの将来は、AIとのコラボレーションに焦点を当てたものになります。AIは、アナリストを置き換えるのではなく、強力な増幅ツールとして機能し、繰り返しのタスクを自動化し、人間のアナリストが戦略的、高い価値の仕事に集中できるようにします。最も成功したアナリストは、ワークフローにAIを統合し、生産性を高め、洞察を洗練し、イノベーションを推進する方法を学ぶ人々です。AIをゲームチェンジャーのツールと見なすアナリストが、AIを採用しない人々に取って代わられます。
最終的には、AIは人間のアナリストを置き換えるのではなく、AIを採用するアナリストが、採用しない人々に取って代わるのです。
