スティーブ・サルビン、Aiimiの創設者兼CEO – インタビュー・シリーズ

スティーブ・サルビンは、Aiimiの創設者兼CEOです。Aiimiは、2013年から着実に成長を続けてきたAIプラットフォームです。スティーブは、会社を設立して以来、自ら資金を調達し、Aiimiを8桁の収入に成長させました。同社のテクノロジーは、FCA、PwC、英国政府などの著名クライアントによって使用されています。

スティーブは、1980年代からテクノロジー業界で活躍しています（大学時代にはAIを学びました）。彼は、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とテクノロジーを構築することの大きな信念を持っています。

Aiimiのテクノロジーにより、企業はデータを発見し、理解することができます。データ、ドキュメント、デジタル情報をまとめ、チームが瞬時に情報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を学び始めました。どのようなものを学んでいましたか？また、どのような要因があなたをこの分野に引き付けたのでしょうか。

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、コンピューターに強い関心を持っていました。12歳の時に初めてコンピューターを手に入れ、自宅でプログラミングを学びました。学校ではコンピューターを教えていませんでしたが、近くの大学でコンピューターを学ぶことができました。その後、大学で計算機科学を学び、AIを含むモジュールを学びました。以来、キャリアをこの分野で歩んでいます。コンピューターの情熱が私をこの道に引き付けたのであり、現在も続けています。

あなたの最初のスタートアップは、次世代のドキュメント管理とワークフロー技術を展開しました。どのような経緯で設立されましたか。また、その経験から得た教訓は何ですか。

私は1996年に最初のスタートアップを設立しました。PwCでのプロジェクトが私を刺激し、企業コンテンツ管理とワークフロー技術の革新的な解決策を提供する機会を見つけました。APSを設立し、次世代のコンテンツ管理ツールを構築し、HBOSやBupaなどの企業と協力しました。2年間で20人規模のチームに成長しました。初めての創業者として多くのことを学びましたが、最も重要な教訓は、決断を恐れないことです。悪い決断であっても、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、迅速に進化する必要があります。

Aiimiの創設について語ってください。

APSを売却した後、OpenTextで数年間働きました。しかし、運転席に座り、顧客と密接に協力することを恋しさに感じました。業界での経験から、企業内で構造化されたトランザクションデータと非構造化コンテンツの間にある大きな断絶を認識しました。

企業は、データがどのように生成、共有、使用されているかについての洞察が不足しています。データが蓄積され、さまざまなシステムに保存されると、問題は悪化します。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、誤った決定を下します。この問題を解決するために、2007年3月にAiimiを設立しました。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し、効率性を解放し、機会を特定し、運用をデリスクするために必要な情報を提供することです。簡単に言えば、人々を洞察に結び付けるのです。

Aiimiのテクノロジーは、FCA、PwC、英国政府などの著名クライアントによって使用されています。AiimiのAIプラットフォームがこれらの高プロファイルのクライアントにとって魅力的な理由は何ですか。

私たちは、顧客が英国発のAIビジネスとして私たちと協力することを選んでくれる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区別しています。私たちは、単に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の専門家チームです。私たちは、顧客が直面している課題の詳細を理解することに重点を置いています。私たちは、AIテクノロジーが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方法で使用されるべきであると信じています。また、データ管理には「ワンサイズフィットオール」のアプローチは存在しないと考えています。

私たちは、顧客を理解するために多くの時間を費やし、正しいテクノロジー解決策を提供し、サービスを各組織のニーズに合わせてカスタマイズしています。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ため、関係を通じ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、私たちを区別するもう1つの要因は、顧客に提供する最先端のテクノロジーです。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への投資により、最も新しいユースケースに対応し、最も難しいビジネス課題を解決することができます。

あなたは、ユーザーに権限を与え、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達成し、クライアントの運用にどのような影響を与えるかについて説明してください。

Aiimiでは、AIが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なければなりません。ビジネス上で最も重要な決定を自信を持って下すことができるようにします。そのため、組織がデータの全体像を見えるようにし、データガバナンスを自動化し、必要な答えを得ることを支援するAIツールを構築しています。データが適切に管理されている場合、AIアプリケーションは安全で成功するものです。私たちのツールは、モデルをより広く採用するための安全で制御された方法で、組織が採用することを可能にします。

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パワードの答え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、ユーザーがプラットフォームのインタラクティブダッシュボードを使用して、「下に」見て、どのデータモデルが機能しているか、どのような洞察が得られたか、どのように到達したかを確認できるようにします。これにより、顧客は、データがどのように使用されて意思決定に影響を与えるかについて包括的な理解と監査証跡を持ちます。これは、企業にとってAIパワードの答えを使用可能で安全にするために、非常に重要なステップです。

Aiimi Insight Engineは、企業内の未活用のデータを解決することを目的としています。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。

典型的な企業は、データを保存するために数百の異なるシステムを使用します。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ことです。結果として、情報は失われ、見つけることができません。最近のガートナー社の調査によると、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ます。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作成します。

Aiimi Insight Engineは、情報を発見し、豊富にし、結び付けます。従業員が必要な情報に瞬時にアクセスできるようにします。さらに、以前は接続されていなかったデータセットを組み合わせて、새しい洞察を解放します。これにより、チームは効率性を実現し、ビジネス上の課題を解決し、機会を特定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、保護し、組織が運用をデリスクするのを支援します。自然に、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。これは、各顧客と密接に協力して、Aiimi Insight Engineの最善の活用法を支援する理由です。

最近の政府部門との取り組みは、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、複数のソースからのデータの要約にアクセスする必要がありました。彼らは、通常、オープンソースのデータ、信頼できるニュースソースやウェブサイトを使用していました。しかし、データの量が増加し、すべての情報を探し出し、回収し、まとめることが困難になりました。彼らは、プロセスを合理化し、ブリーフィングを作成することをより効率的にするために、AIパワードのソリューションが必要でした。彼らは、Aiimi Insight Engineを選択しました。大量のデータセット、たとえばニュースソースやウェブサイトを、関連する情報を見つけて、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助けを借りて、彼らは効率性を向上させ、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、それに関連するリスクについて説明してください。

「影のAI」とは、従業員が、仕事のシステムに、知らないうちに、または承認なしに、AIツール（たとえば、ChatGPT）を接続することを指します。従業員は善意を持っていますが、影のAIは、重大なデータセキュリティリスクをもたらします。

まず、従業員は、AIモデルに機密情報を意図せずに提供する可能性があります。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、信頼できない可能性があり、特に不適切なユースケースで使用された場合、不正確な結果をもたらす可能性があります。従業員は、信頼性の高いツールが利用できない場合、承認されていないツールに頼る可能性があります。これにより、企業にとって高額なコストが発生する可能性のある、不正確な結果に基づく決定が下され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の明確な指針を提供することが重要です。企業データについては、パブリックな大規模言語モデルを完全に避けることをお勧めします。代わりに、従業員が仕事を効果的に効率的に行うことができる、安全で信頼性の高いAIツールに投資する必要があります。これにより、従業員は承認されていないツールに頼る必要がなくなります。

企業のAIを安全に、セキュアに導入することは、非常に重要です。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、個人データや機密データがどこにあるかを把握できます。さらに、AIシステムとのユーザーのすべてのやり取りを追跡して、AI生成の回答の使用元を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、コストの面で厳密に選択されており、顧客の個々の要件に基づいて、セキュリティ、速度、コストを厳密に制御できます。

今後、AIとデータ管理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に組み込んでいきますか。

AI駆動のデータ洞察の可能性は、特にデータガバナンス、データ品質、情報取得の基礎がしっかりしている組織にとっては、無限大です。現在、私たちは、ビジネスでのジェネレーティブAIの最善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AIから最も価値を得ることができる場所を特定するのを支援しています。たとえば、構造化されていないデータを、BIレポートをサポートするためにAIモデルにフィードできる構造化された形式に変換することです。これは、AIを初めて使用するビジネスにとって、有意義な利益と迅速なROIをもたらす最初のユースケースです。既存の顧客がAIの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よく利益を得ることを確実に行うことも支援しています。

私たちは、来年、従業員数を増やす予定です。私たちは、多様で包括的な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、私たちは顧客のニーズが変化するにつれて、成長し、革新し、提供を強化し続けることができます。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございました。読者は、Aiimiを訪問して、詳細を学ぶことができます。