ユーリ・ルードニツキー、ChatOnアプリのプロダクトマネージャー（AIBYグループ） – インタビューシリーズ

ユーリ・ルードニツキーは、AIBY Groupのプロダクトマネージャーです。AIBY Groupは、AIを搭載したモバイルアプリの開発と出版を専門とする会社です。彼のポートフォリオの中で最も有名なアプリは、ChatOnです。これは人気のあるAIチャットボットです。ユーリーの主な責任は、製品開発ライフサイクルのエンドツーエンドの監督です。

あなたがプログラミングとソフトウェアエンジニアリングに最初に惹かれたのは何でしたか?

学校時代、私はコンピューターが私たちに無限の可能性を提供していることを実感しました。学校生徒であっても、シンプルなプログラムを作成して、完成した有価な製品を作ることができます。例えば、学校の時間割を整理するプログラムを作成しました。そのようなものを作成したときの感覚は素晴らしいものでした。これが、私の分野と職業を選択する上での決定的な要因となりました。

あなたはソフトウェアエンジニアリングの背景からプロダクトマネジメントに移行しました。移行中に直面した最も重大な課題は何でしたか? それらをどのように克服しましたか?

比喩的に表現すると、最も重大な課題は、私の中のエンジニアを「殺す」ことでした。新しい役割では、製品の成長に焦点を当て、エンジニアにアドバイスを提供したり、エンジニアリングレベルで解決策を提案したりするのではなく、製品マネジメントの専門知識を適用する必要がありました。つまり、タスクを委任し、専門家を信頼することを学ぶ必要がありました。

新しい役割での別の重要な課題は、アイデアをチーム全体に頻繁に伝える必要性でした。多くの会議やプレゼンテーションを行う必要があり、パブリックスピーキングスキルを大幅に高める必要がありました。

ChatOnは、AIドリブンの機能で大きな人気を博しています。ChatOnの開発に特に影響を与えたAIの革新またはブレークスルーについてお話しください。

もちろん、ChatOnの作成は、大規模言語モデル（LLM）の開発の劇的な飛躍によって大いに影響を受けました。ある時点で、これが新しいものの始まりであり、新しい機会を提供することが明らかになりました。

チャットボットの概念自体は新しいものではありませんが、AIモデルによってどの程度まで高められるかは、以前は想像もつきませんでした。私たちはこの状況を利用して、ChatGPT APIを基盤とするチャットボットアプリを作成しました。最初から、私たちのアプリには、他の製品が提供できるものよりもはるかに多くの価値があり、さらに機能を開発し続けています。

以前のインタビューでは、製品開発においてユーザーの問題から始めることの重要性を強調しました。ChatOnでユーザーのフィードバックが直接、大きな機能またはピボットに影響を与えた具体的な例についてお話しください。

ChatOnで作業する際、私たちはさまざまな情報源からのフィードバックに多くの注意を払います。アプリストアのレビューやサポートサービスが受け取った苦情を調査します。さらに、私たちのアプリや他の類似のアプリのユーザーにインタビューします。このアプローチにより、ユーザーのニーズを特定し、それらに対処する新しい機能を開発できます。

例えば、フィードバックの分析により、ユーザーがチャットボットとやり取りする際にフォローアップの質問を出すのに苦労していることがわかりました。一般的に、新しいユーザーは、チャットボットの機能を探索する方法についてほとんどの場合、まったく知りません。

これらの洞察に基づいて、私たちは「フォローアップの質問」機能を作成しました。この機能では、チャットボット自体がユーザーに質問のオプションを提案して、会話を続行するのを支援します。この機能をリリースした後、大きな需要があることがわかりました。ユーザーは質問の質と、トピックを深く探索するのに役立つ方法に大きな価値を置いてくれました。

次の5年で、ChatOnのようなAIを搭載したコミュニケーションアプリの未来は、ユーザーのやり取りや関与の観点からどのように進むと思いますか?

未来を見て、AIがどのように進化するかを予測しようとすると、私は、AIがユーザーと外部の世界の間の代理人として機能し始めるのではないかと思います。人間の発言を理解することで、AIは、以前は人間が行っていたタスク（Marvelの映画におけるJ.A.R.V.I.S.のように）を生成できます。例えば、声で仮想アシスタントに、カレンダーにイベントを追加する、テーブルを予約する、または医師とのアポイントメントをスケジュールする方法を伝えるのがはるかに便利です。

より現実的に、モデルはすでにマルチモーダル性を開発しています。これは、テキストだけでなく、画像、ビデオ、音声も入力として受け取り、それに基づいて新しいコンテンツを生成する能力についてです。例えば、画像から音楽を生成する、またはその逆を行うことが可能です。これにより、AIをさまざまなドメインで応用するための有望な可能性が開けられます。コンテンツの作成以外に、AIはすでに医学や科学で大きな進歩を遂げており、人間が数年かけて行うタスクを実行することができます。

AI技術が急速に進化している中で、ChatOnはどのようにして倫理的な懸念に取り組み、テクノロジーがユーザーの利益のために使用されることを保証していますか?

LLM（OpenAIやAnthropicなど）とそれらを基盤とするアプリ（ChatOnなど）の作成者が直面する最大の課題は、それらをエンドユーザーにとってできるだけ安全にし、テクノロジーがより大きな利益をもたらすようにすることです。

ChatOnの作成者として、私たちの責任は、ユーザーが特定の倫理的な違反をアプリ内で報告できるようにすることです。例えば、チャットボットが応答で不適切な言語を使用した場合、またはユーザーまたは他者に失礼な態度をとった場合、フィードバックを受け取ると、チャットボットに、ユーザーに道徳的な害を与える構造、単語、または意味を避けるように指示できます。画像の生成モデルには、不適切なコンテンツの生成を防ぐための厳格なフィルタが備わっています。非倫理的なリクエストを受け取った場合、モデルはそのリクエストに応じることができないと応答します。

全体として、AIの倫理的な使用は、全人類が取り組むべき問題であり、すべてのレベルで対処する必要があります。チャットボットアプリのレベルでは、私たちができることをしています。

急速に進化する分野であるAIにおいて、ChatOnはどのようにして市場のトレンドや競合他社の開発に先んじることができますか?

私は、常に市場と競合他社を先んじるための万能のレシピがあるとは考えていません。しかし、製品チームが制御できる側面と、影響を与えることができる側面を理解することは重要です。

リードを維持する最も良い方法の1つは、ユーザーの声に耳を傾け、彼らのニーズ、課題、志向を理解することです。これらのデータを徹底的に分析することは不可欠です。ユーザーの問題に対処する最善のアプローチは、常に直接的なものではありません。時には、1つの問題の下に別の問題が隠れており、それを解決することで、製品を多くのユーザーにとってより良くすることができます。

テクノロジーの全体的な進歩にも注意を払うことは不可欠です。時には、以前は不可能だったことを実装する機会が生まれます。

もちろん、競合他社を監視することも重要です。これは、単に彼らの機能を急いでコピーするためではなく、革新的なアイデアを探索し、どのようにしてそれが生まれたのかを考察し、仮説をテストし、最良のものを選択するためです。

私のアプローチは、自分のコースを描きながら、周囲の状況に気を配ることです。このアプローチには、コースを維持するための明確な戦略が必要です。

AIとプロダクトマネジメントの専門家として、AIのどの新興テクノロジーやトレンドが最も興味をそそられますか? それらは将来的にChatOnのようなアプリの未来にどのような影響を与える可能性がありますか?

まず、現在のLLMの能力の進化を見守ることはとても面白いです。ここで、重要なブレークスルーが起こった後、「強みを築く」段階が始まります。モデルをトレーニングするために使用されるデータの量とパラメーターの数が増加します。これにより、モデルははるかに強力になります。

また、モバイルフォン、タブレット、またはラップトップで、オンラインに接続せずにこれらの大規模モデルを実行することが可能になるでしょう。これにより、ユーザーデータのセキュリティと利便性が向上し、サービスコストも削減されます。

ChatOnや他のアプリについては、AIの進化により、以前は不可能だったユーザーのタスクに対処することができます。例えば、現在、100ページの文書から主要なアイデアを10秒で抽出できます。AIボットは、単なる便利なツールから、ユーザーを誰よりもよく理解し、甚至ユーザーの文章を完成させることができるデジタルパーソナルアシスタントへと進化します。これにより、ユーザーの生活が大幅に簡素化され、本当に価値のあることや興味のあることに集中できるようになります。

素晴らしいインタビュー、詳細については AIBY Group を訪問するか、ChatOn アプリをダウンロードしてください。