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

ユーリ・ルードニツキーは、AIを活用したモバイルアプリの開発・公開を手掛けるAIBY Groupのプロダクトマネージャーです。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AIチャットボットアプリです。ユーリの主な責任は、製品開発ライフサイクルのエンドツーエンドの管理です。

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興味を持ったきっかけは何ですか?

学校時代、コンピューターは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。学校生徒でも、簡単なプログラムを作成して、価値のある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ることで得られる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きっかけとなりました。

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ージメントに転身しました。最も大きな課題は何でしたか? それをどのように克服しましたか?

比喩的に言えば、最も大きな課題は、エンジニアとしての自分を「殺す」ことでした。新しい役割では、製品マネジメントの専門知識を適用し、製品の成長に焦点を当てる必要がありました。言い換えれば、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の解決策を考え出すのではなく、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より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の創造は、大規模言語モデル（LLM）の開発の著しい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、多くの機会を提供することを明らかにしました。

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モデルによってどれほど高めることができるかは、以前は想像できませんでした。私たちはこの状況を利用して、ChatGPT APIを基盤とした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多くの価値を置いてきました。さらに、追加の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。ユーザーのフィードバックがChatOnの主要機能またはピボットに直接影響した例を共有できますか?

ChatOnを開発する際、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、当アプリや他の類似アプリのユーザーにインタビューを行います。このアプローチにより、ユーザーのニーズを特定し、それに対処するための新しい機能を開発することができます。

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会話を続ける際に、フォローアップの質問をどのようにすればよいかわからない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どのように始めるかについてほとんどの場合、アイデアがなく、手がかりがないと感じています。

これらの洞察に基づいて、「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選択肢を提案して、会話を続けるのを支援します。この機能のリリース後、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、トピックを深く探求するのにどれほど役立つかを高く評価しました。

次の5年間で、ChatOnのようなAIを活用したコミュニケーションアプリの未来は、ユーザーとのやり取りや関与の観点からどうなるでしょうか?

未来を見て、AIがどのように進化するか予測しようとすると、AIはユーザーと外部世界の間の代理人として機能し始めるでしょう。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（例えば、Marvelの映画「J.A.R.V.I.S.」のようなタスク）を生成できるようになります。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こと、テーブルを予約すること、または医師とのアポイントメントをスケジュールすることを伝えることが、より便利になります。

もっと現実的に言うと、モデルはマルチモダリティを開発しています。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、新しいコンテンツを生成する能力です。例えば、画像から音楽を生成したり、逆に音楽から画像を生成することが可能になります。これにより、AIのさまざまな分野への応用が大いに期待されます。コンテンツの作成以外にも、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短時間で処理し、結論を導き出すことができます。

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対処し、技術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のような）とそれを基盤としたアプリ（ChatOnのような）の開発者が直面する大きな課題は、これらをエンドユーザーにとって可能な限り安全にし、技術がより大きな利益をもたらすようにすることです。

ChatOnの開発者として、私たちはエンドアプリケーションの側面で働いています。私たちの責任は、ユーザーが特定の倫理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、チャットボットが不適切な言語を使用した場合や、ユーザーまたは他者に失礼な対応をした場合に、ユーザーがそれを報告できるようにします。そうしたフィードバックを受け取った場合、チャットボットに、道徳的に有害な構造、言葉、または意味を避けるように指示できます。画像生成モデルには、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。モデルが非倫理的なリクエストを受けた場合、モデルはそのような画像を生成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、すべてのレベルで取り組む必要があります。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。

AIのような急速に進化する分野で、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?

市場と競合他社を常に先んじるための万能なレシピはないと思います。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。

先んじるための最も良い方法の1つは、ユーザーのニーズ、課題、志向に耳を傾けることです。これらのデータを徹底的に分析することが重要です。ユーザーの問題に対処する最善のアプローチは、常に直接対処することではありません。時には、表面的な問題の下に、まったく異なる問題が隠れていますが、それを解決することで、多くのユーザーにとって製品を改善することができます。

技術全般の進歩にも目を向けることが重要です。時には、以前は不可能と思われていたことを実現する機会が生まれることがあります。

もちろん、競合他社の動向を監視することも重要です。これは、単に競合他社の機能を急いでコピーするためではなく、競合他社の革新的なアイデアを探り、どのようにしてそれが生まれたかを考えて、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と製品マネジメントの専門家として、どのような新興技術やトレンドが最も興味がありますか? 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でしょうか?

まず、現在のLLMの能力の進化が見られるのは興味深いです。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することで、モデルはさらに多くのことができるようになります。

また、将来的には、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、こうした大規模モデルを実行できるようになるでしょう。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るでしょう。

ChatOnや他のアプリの場合、AIの進歩により、以前は不可能だったユーザーのタスクに取り組むことができるようになります。例えば、100ページの文書から主要なアイデアを10秒で抽出することができます。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。この進化により、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、詳しく知りたい読者は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。