Tarun Raisoni、Gruve Inc 共同創設者兼CEO – インタビューシリーズ
Tarun Raisoniは、AI、機械学習、データにおけるサービスとソフトウェア開発を専門とする企業、Gruve Inc.のCEO兼共同創設者です。以前は、2012年からWescoによる買収までRahi Systemsを共同設立し、リードしていました。その後、同社でデータセンターソリューション担当シニアバイスプレジデントを務めました。彼のリーダーシップの下、Rahiは外部資金なしで年間売上高5億ドル以上にまで拡大しました。RaisoniはComparablyから複数回、トップ100 CEOの一人として認められています。データセンター業界での20年以上の経験を持ち、インフラストラクチャ、ネットワーキング、セキュリティにわたる新興技術を導入してきました。また、積極的なシードステージ投資家として、初期段階のスタートアップに資金、戦略的指導、グローバルネットワークへのアクセスを提供して支援しています。Gruveは、企業がAIの実験段階から本格的な導入へ移行するのを支援する、エンタープライズAIサービスプラットフォームです。その5段階のフレームワークは、戦略、データ準備、モデル開発、セキュリティ、ガバナンスをカバーしています。CRM移行やセキュリティ監視などのタスクを自動化するAIエージェントを使用することで、Gruveは運用を効率化し、クライアントシステムに直接統合して、ソフトウェアレベルの効率性を持つスケーラブルでエンジニアリング主導のソリューションを提供します。Rahi Systemsを含む複数の成功した事業を率いた後、何があなたをGruve.aiを立ち上げる動機となりましたか？ エンタープライズAIにおけるどのような具体的な課題が、今が再び構築する正しい時だと確信させたのですか？Rahi Systemsや他の事業の後、私はスタンフォード大学でAI、持続可能性、エンタープライズシステムを研究するために一歩引いてみました。そこで目にしたのは、繰り返されるパターンでした。企業はAI戦略に多額の投資をしているが、実行が伴っていないのです。誰もが「AIをやりたい」と思っていましたが、意味のある形で本番環境に導入できるところまで到達できる企業はほとんどありませんでした。ツールは未熟で、統合は高コストであり、ほとんどの取り組みはパイロット段階で停滞していました。企業が必要としているのは、より多くのロードマップや戦略資料ではなく、袖をまくり、内部チームに組み込まれて、実際の成果を提供できるパートナーであることが明らかになりました。Gruveは、その欠けていた部分、つまりエンタープライズAIの「方法」を解決するために生まれました。ほとんどのエンタープライズAIプロジェクトは本番環境への到達に苦労しています。この広範な失敗の背後にある主な理由は何ですか？また、Gruveは組織がこれらの課題を克服するのをどのように支援しますか？それは、3つの核心的な障壁に帰着します。データの状態が悪いこと、インフラが分断されていること、そして責任ある実行の欠如です。企業はしばしば、AIに使用できる準備が整ったデータを持っておらず、それを安全にスケールする方法を知らず、最後まで支援してくれるパートナーを持っていません。Gruveの5段階フレームワークは、データ準備からガバナンスまで、これらすべてに対処します。また、私たちの組み込みモデルは、仕様書を渡して立ち去るのではなく、顧客と共に構築していることを保証します。私たちは、インパクトを提供しない限り報酬を得られません。その整合性がすべてを変えます。多くの企業は「パイロット地獄」に陥っています。Gruveはどのようにしてこの状況を一変させ、企業が実験から実行へ移行するのを支援しているのですか？私たちは、初日からROIを考慮して設計することで状況を一変させます。すべての取り組みは、明確に定義されたユースケースと、請求書処理の自動化、従業員のオンボーディング、サイバーセキュリティの強化など、即座に価値を提供する事前構築済みのAIエージェントから始まります。そこから、うまくいっていることに基づいて反復的にスケールします。エンジニアを直接エンタープライズチームに組み込むため、私たちは単に助言するだけでなく、実際の環境でAIを構築、導入、運用化しています。これが、企業を数四半期ではなく数週間でアイデアから成果へと移行させる方法です。Gruveは、エンタープライズチームに直接組み込むという実践的なアプローチを取っています。なぜ、この実行重視のモデルが、従来のコンサルティングやソフトウェア提供よりも効果的だとお考えですか？最高の結果は、エンタープライズチームと肩を並べて働くことから生まれることがわかりました。直接組み込むことで、私たちのエンジニアは、インフラストラクチャの管理、モデルの調整、既存のワークフローへのAIの統合など、エンタープライズシステムの現実世界の複雑さを乗り切ることができます。このアプローチは、計画段階だけでなく、プロジェクトの全ライフサイクルを通じてそこにいることで、品質、セキュリティ、スケーラビリティを確保するのに役立ちます。これは説明責任に基づくモデルであり、戦略から実行へ効果的に移行することを可能にします。Gruveの5段階提供フレームワークの主要な要素は何ですか？また、データ準備からガバナンスまでの各フェーズが、AIの成功した実装にとってなぜ重要なのですか？私たちの5段階フレームワークは以下を含みます： AI戦略 & ワークショップ: ステークホルダーの合意形成、機会の特定、実装のためのロードマップ設定。 データ準備: 効果的なAI利用をサポートするためのエンタープライズデータソースの評価と準備。 AIアーキテクチャ & 統合: スケーラブルなインフラストラクチャの設計、および既存システムやベンダーエコシステムとの統合。 AIモデル開発 & ファインチューニング: ビジネスの優先事項へのインパクトを最大化するモデルの構築と最適化。 セキュリティ、コンプライアンス & ガバナンス: 導入が初日からHIPAA、GDPR、SOX、FISMAの要件を満たすエンタープライズグレードであることを確保。...
