インタビュー
Steve Salvin, Aiimiの創設者＆CEO – インタビュー・シリーズ
Steve Salvinは、2013年から静かに成長を続けているAIプラットフォームであるAiimiの創設者兼CEOです。設立以来、自ら資金を調達してきたSteveは、Aiimiを8桁の収益に成長させ、同社のテクノロジーは、FCA、PwC、イギリス政府などの大手企業で使用されています。
Steveは1980年代からテクノロジー業界で働いており、大学時代にはAIを学んでいます。彼はシリアル・エントレプレナーであり、AIやテクノロジーをビルディングして、ユーザーに権限を与え、より多くのコントロールを提供することを信じています。
Aiimiのテクノロジーにより、企業はデータを探し出し、意味を理解することができます。データ、ドキュメント、デジタル情報の散在するマスをまとめ、チームが情報に即座にアクセスできるようにします。
あなたは30年以上前にAIを学びました。どんなことを学んでいたのか、そしてAIの分野に興味を持った理由は何ですか?
私は1987年にマンチェスター大学で計算機科学を学びました。当時、コンピューターに興味を持ったのは子供の頃でした。12歳の時にコンピューターを手に入れた日に、部屋でコードを勉強するために数時間を費やしました。私の学校ではコンピューターを教えていなかったので、近くの大学でコンピューターを教えていた授業を受けるために、時間割を変更するように先生に説得しました。これにより、私は大学で計算機科学を学ぶことができました。私のキャリアはこの分野で始まり、コンピューターの情熱が私をここに導いてきました。
あなたの最初のスタートアップが次世代のドキュメント管理とワークフロー・テクノロジーを展開したという話ですが、その経緯とその経験から得た教訓についてお話しください。
私は1996年に最初のスタートアップを設立しました。当時、PwCで働いていたプロジェクトが、私にエンタープライズ・コンテンツ・マネジメントとワークフロー・テクノロジーの課題を認識させました。そこでAPSを設立しました。次世代のコンテンツ・マネジメント・ツールを開発し、HBOSやBupaなどの企業と協力しました。2年間で20人規模のチームになりました。初めての創業者として多くを学びましたが、最も重要な教訓は、決断を恐れないことです。悪い決断だったとしても、別の決断を下すことができます。スタートアップの環境では、進んでいく必要があります。
Aiimiの創設についてお話しください。
APSを売却した後、OpenTextで数年間働きました。しかし、運転席に座ってお客様と密接に働くことを恋しく思いました。また、業界で働いていた間、組織内でトランザクショナルな構造化データと非構造化コンテンツの巨大な断絶が存在することに気づきました。
多くの企業が、チーム全体で生成・共有・使用されているデータに関する洞察を持っていないことに気づきました。データを蓄積・保管するシステムが増えるにつれ、問題は悪化しました。従業員は必要な情報を見つけることができず、作業を重複させ、間違った決定を下しました。これが、私が2007年3月にAiimiを設立して解決しようとした問題です。私たちの使命は、企業がデータを見つけ、理解できるように支援することです。従業員が仕事を効率的に行い、機会を発見し、リスクを軽減できるようにします。簡単に言えば、私たちは人々を洞察に結び付けるのです。
AiimiのAIプラットフォームは、FCA、PwC、イギリス政府などの著名なクライアントによって使用されています。高プロファイルのクライアントにとって、AiimiのAIプラットフォームが際立っている点は何ですか?
私たちは、イギリスのAIビジネスとして、顧客が私たちと協力することを選択したことを非常に誇りに思います。私たちのアプローチが、私たちを他社と異なるものにしているのです。私たちは、単なるソフトウェア・ベンダーではありません。私たちは、データ、デジタル、AIの専門家チームであり、顧客が直面している課題の詳細を理解することに情熱を傾けています。私たちは、AIなどのテクノロジーは、ユーザーにより多くのコントロールを与える倫理的な方法で使用されるべきであると強く信じています。また、「ワンサイズ・フィット・オール」のアプローチはデータ・マネジメントには適していないと考えています。
私たちは、顧客のニーズに合わせてテクノロジー・ソリューションを展開し、サービスを提供するために、顧客を理解するために多大な時間を費やしています。顧客のニーズが時間の経過とともに変化することを理解しているので、関係を築くにつれて、私たちの提供を進化させ続けています。
業界をリードするコンサルティング・サービスに加えて、私たちが顧客に提供するもう1つの点は、最先端のテクノロジーです。AiimiのIPであるAiimi Insight Engineへの継続的な投資と、ジェネレーティブ・AIや新興テクノロジーは、私たちが最も新しいユースケースに対応し、最も困難なビジネス・チャレンジを解決できるようにしています。
あなたは、ユーザーに権限を与え、より多くのコントロールを提供するAIの構築を主張しています。Aiimiのテクノロジーがこれをどのように実現し、クライアントの運用にどのような影響があるかについて説明してください。
Aiimiでは、AIはユーザーにより多くのコントロールを与えるべきであると信じています。AIはデータの品質と新しい洞察を推進するもので、ビジネスが自信を持って重要な決定を下すことができるようにするべきです。したがって、私たちは、組織が全体像を把握できるツールを開発しています。データの管理を自動化し、必要な情報を入手できるようにします。データの品質があらゆる安全で成功したAIアプリケーションの背後にあるものであることを理解しているので、私たちのツールは、組織がモデルをより広く安全に採用できるようにします。
私たちのプラットフォームは、承認されたユーザーに、私たちのAIパワード・アンスワーの完全な可視性を提供します。私たちは、完全に説明可能なAIアプローチを使用しているので、ユーザーは、データがどのように使用されて、どのような洞察が得られたかを確認できます。つまり、ユーザーは、データがどのように使用されて、どのような洞察が得られたかを把握できます。これにより、企業は、AIパワード・アンスワーの使用と安全性を保証できます。
Aiimi Insight Engineを使用して、企業内の未活用のデータを解決しようとしています。エンジンのしくみと、企業にどのような洞察をもたらしたかについて説明してください。
典型的な企業では、データを保管するために数百のシステムを使用しています。問題は、これらのシステムがすぐに古くなり、同じ言語を話さないことが多いということです。結果として、情報は失われ、見つけることができなくなり、必要なときに従業員がアクセスすることができません。最近のGartnerの調査によると、47%のデジタル・ワーカーが、仕事を効果的に行うために必要な情報を見つけるのに苦労していることがわかりました。Aiimi Insight Engineは、この断絶に対処するために、組織の上にデータ・メッシュ・レイヤーを構築します。
Aiimi Insight Engineは、情報を発見し、豊富にし、結び付けて、必要な人に即座にアクセスできるようにします。構造化されたテレメトリーデータや顧客の電話会話のトランスクリプトなどの従来接続されていなかったデータセットを組み合わせることで、新しい洞察が得られます。これにより、チームは効率性を実現し、ビジネス・チャレンジを解決し、機会を発見するために必要な洞察を得ることができます。同時に、ツールは機密情報を特定し、組織が運用をデリスクするのに役立ちます。当然、データの洞察と使用例は、組織によって大きく異なります。したがって、各顧客と密接に協力して、Aiimi Insight Engineを最適に使用できるように支援しています。
最近、政府機関と協力したプロジェクトが良い例です。分析チームは、政府と一般にタイムリーで正確なブリーフィングを提供するために、複数の情報源からのデータの正確なサマリーにアクセスする必要がありました。彼らは、通常、信頼できるニュース源やウェブサイトなどのオープンソース・データを使用していました。しかし、データの量が増えるにつれて、情報を探し出し、回収し、まとめることがますます困難になりました。彼らは、プロセスをストリームライン化し、ブリーフィングを作成する効率と有効性を高めるために、AIパワード・ソリューションを必要としていました。彼らは、Aiimi Insight Engineを選択しました。大量のデータセット、たとえばニュース源やウェブサイトをインテリジェントに処理し、関連情報を見つけ、セキュアなジェネレーティブ・AIとエクストラクティブ・AIモデルを使用して、消費可能な洞察のセットに変換する能力がありました。私たちのテクノロジーの支援により、彼らは効率性を高め、意思決定をより効果的に行うことができました。
「影」のAIのリスクは企業にとって重大なものです。影のAIとは何か、それに伴うリスクについて説明してください。
‘影のAI’とは、従業員が、仕事の効率化のために、雇用主の知らないうちに、または同意なしに、AIツール（例：ChatGPT）を仕事のシステムに接続することを指します。従業員の意図は善意であるかもしれません。しかし、影のAIは、重大なデータ・セキュリティ・リスクをもたらす可能性があります。
まず、従業員は、AIモデルに機密情報を提供していることを気づいていない可能性があります。さらに、ITリーダーによって検証されていないジェネレーティブ・AIツールは、信頼性が低いかもしれません。特に、不適切なユースケースで使用される場合、信頼性が低い結果を生み出す可能性があります。さらに、ユーザーにとって非常に信憑性の高い結果、つまり「幻覚」が、検出されない可能性があります。幻覚に基づく決定の結果は、企業にとって非常に高額なものになる可能性があります。
影のAIを避けるには、チームを、安全で倫理的なAIの実践について教育し、どのAIツールが仕事で安全に使用できるかについて明確な指針を提供することが重要です。企業のデータに関しては、パブリック・ラージ・ランゲージ・モデルを完全に避けることをお勧めします。代わりに、効果的に仕事を行うことができる、安全で信頼性の高いAIツールに投資しましょう。そうすれば、従業員は、最初から未承認の、潜在的に安全でないツールに頼る必要はありません。
企業でAIを安全に導入することは重要です。Aiimiは、AIソリューションのセキュリティと完全性を確保するためにどのような措置を講じていますか?
セキュリティは、Aiimi Insight Engineと私たちのテクノロジーのすべての側面に組み込まれています。私たちの組み込みAIおよびデータ・ガバナンス・ツールキットにより、顧客は完全なコントロールを持ちます。顧客の個人情報または機密情報がどこに存在するか、また私たちのAIプラットフォームがどのようにビジネスで動作するかを把握できます。さらに、顧客はAIシステムとのすべてのユーザー・インタラクションを追跡およびトレースし、AI生成の回答のソースを完全なトレーサビリティとデータ・ライナンスで自動的に検証できます。私たちが使用するAIモデルは、信頼性、セキュリティ、コストの面で個々の顧客の要件に基づいて、自動的に選択されるため、セキュリティ、スピード、コストなどの要素を、顧客の要件に基づいて厳密に制御できます。たとえば、ISO 8000、NCSCのガイダンス、GDS、またはDevSecOpsの原則に従って、AIモデルを選択することができます。
今後、AIとデータ・マネジメントの分野で最も期待している開発は何ですか?また、Aiimiはこれらの進歩をどのようにして提供する予定ですか?
AI駆動のデータ洞察の可能性は無限大です。特に、データ・ガバナンス、データ品質、情報検索の基礎を正しく行っている組織にとってはそうです。現在、ビジネスでのGenAIの最良のユースケースを探り、製品ロードマップを開発しています。たとえば、顧客が、最も価値のある場所でAIを特定するのを支援しています。たとえば、非構造化データを構造化形式に変換し、BIレポートでダウンストリームの意思決定をサポートするために使用できるようにします。これは、AIを初めて使用する企業にとって優れた最初のユースケースです。実際的な利益があり、ROIが早く、クリアです。既存の顧客が次のステップを踏み出すのを支援し、進化するテクノロジーから最も多くの利益を得ることを保証しています。
私たちは、来年、従業員数を増やす予定です。多様性と包括性のあるAiimiコミュニティに新しいメンバーを迎えることを楽しみにしています。この強化されたチームにより、顧客のニーズの変化に応じて成長し、革新し、提供を向上させることができます。
素晴らしいインタビュー、詳細についてはAiimiを訪問してください。
