データを中心に：Srikanth Velamakanniと共にデータドリブンの組織を築く

データ重視の組織構築：Srikanth Velamakanniと共にデータドリブンの道を邁進

Analytics Vidhyaの「データを活用したリーダーシップ（Leading With Data）」は、業界のリーダーが自身の経験、キャリアの道のり、興味深いプロジェクトなどを共有するインタビューシリーズです。このシリーズの第5回エピソードでは、私たちは非常に特別なゲストであるフラクタルアナリティクスのグループのCEO、共同創設者、副会長であるSrikanth Valamakanni氏を迎えます。フラタルアナリティクスは、インドで最大のAI企業の1つです。彼はこのインタビューで、データ駆動型組織の構築についての洞察と観察を共有しています。国内のデータ分析のパイオニアの一人として、彼は数年間の間におけるAIの変化する風景についても語っています。さらに、彼のアナリティクス、データサイエンス、教育への深い情熱もAnalytics Vidhyaの創設者兼CEO、Kunal Jain氏との対話で強調されています。以下は、インタビューの抜粋です。

フルインタビューはこちらでご覧いただけます。

AIの進化

Kunal J: まずは、あなたの初期の日々から始めましょう。Fractalを23年前に立ち上げたとき、アナリティクスはほとんど知られていなかった時代です。ですので、あなたはこの業界が非常にニッチな存在から今のような存在に進化する様子を見てきました。その旅がどのようなものだったのでしょうか？

Srikanth V: 私たちの旅の魅力的な点は、それがAIの進歩の旅と鏡像のようになっているところです。AIは皆さんもご存知の通り、1956年のダートマスの夏の会議で生まれた用語です。私は2006年に行われたダートマス会議の記録とメモにアクセスする機会がありました。この会議はダートマス会議から50年後のことでした。1956年からの参加者のうち、マービン・ミンスキーやその他の一部の人々が、2006年の会議に出席し、その50年間のAIの進歩について議論していました。そして、次の数年間に何が起こるかを理解しようとしていました。

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私はその議論の進行状況を見て、興味を持ちました。なぜなら、実際に2006年には、AIが最初のオーダーロジックのルール作成や例外処理の方向に向かうのか、それとも当時はニューラルネットワークと呼ばれていたディープラーニングの方向に向かうのか、ということが議論されていたからです。

以前、私が電気工学を学んでいたころ、私の大学のコンピュータサイエンス学科ではAIを学んでいました。彼らはAIの授業を持っていましたが、私たちはニューラルネットワークについての授業を受けていました-それらはまったく異なるものでした。AIはルールを意味し、ぼんやりとしたロジックのルールの作成などに使用され、私たちは指紋認識や署名の検証など、非常に基本的なニューラルネットワークを使用していました。これは90年代の話です。

ですので、2006年においても、定義と区別はあまり明確ではありませんでした。そしてわずか4年後、突然、ニューラルネットワークとディープラーニングが世界中で主要なトピックとして現れました。IBMやMicrosoft、Googleなどの研究所から印象的な結果を見るようになりました。そして2011-2012年に、非常に興味深いことが起こりました- Googleは、この技術が非常に重要な変化をもたらすことに気付きました。そこで、彼らはジェフリー・ヒントンを雇い、彼がGoogleを変革し、AIを彼らの製品に追加しました。

私が数年間にわたって目撃したAIの進化について言えば、グーグルの初期の日々がありました。そして2010年までに、AIネイティブまたはデジタルネイティブの最大の企業がAIの可能性に気付き始めました。そして2015年には、世界中のFortune 100およびFortune 500企業がこのことに目覚め始めました。2014-2015年ごろ、多くの取締役会がCEOに対してデータ戦略やAI戦略を提示するよう要求し始めたのを見ました。ただし、インドではそこまで大きな話題ではありませんでした。

しかし、2020年になると、それがどこに行っても本当に大きなものになりました。特にCOVIDの後、急速に広まり、そして2023年になると、ChatGPTの登場後、もう話題に上らない日はありません。

フラクタルのAIの道のり

Srikanth V: フラクタルの旅を見てみると、最初の10年間はアナリティクスを使った問題解決に全力を注いでいました。つまり、非常に明確な意思決定問題を抱えていました。ですので、起こっていることを見て、データを使用して将来起こりうることを予測し、企業がより良い意思決定を行うのを支援していました。これのほとんどは、ロジスティック回帰や決定木、ランダムフォレスト、XGBoostなどを使って行われました。2010年まで、ほとんどの場合は構造化データを使用した同様の手法で取り組んでいました。

2011年から2012年まで、私たちはフラクタルサイエンスを立ち上げ、この分野の最も印象的な新しい課題を探求し、投資しました。それにより、さまざまな製品が生まれ、最終的には私たちはプラシャント・ワリアーを採用しました。彼は私たちのCure.aiを築き上げ、2015年から2020年までにそれを成功させました。

同様に、Crux Intelligence（AIによるビジネスインテリジェンス）、Eugenie.ai（持続可能性のためのAI）、Asper.ai（収益成長管理のためのAI）、Senseforth.ai（セールスと顧客サービスのための対話型AI）など、AIスタートアップを数多く創出しました。

2015年から2020年まで、AI、機械学習、深層学習を使用して、クライアントの問題を解決するだけでなく、製品とビジネスを創造することにおいて大きな成果を上げました。そして、2022年以来、私たちは自社の基盤モデルと拡散モデルを構築し、それらを使用してデータを使用して解決できると思ったことのない様々な新しい問題を解決することに集中しています。

データ駆動型エコシステムへの転換

Kunal J: これらの活動の間に、いつ個人的に深層学習が従来の規則とシンボルベースのAIとは異なる形でデータ駆動型AIを推進する要素であると気づいたのですか？

Srikanth V: エンジニアリングの時から私は常にニューラルネットワークを信じていました。ここには大きな約束があると思っていました。

しかし、2012年または2013年にニック・ボストロムの「超知能」を読み、その後マイクロソフトのリー・デングと会ったのは、この業界で過去3年間何が起こっているのか、自分がどれだけ取り残されていたのかを気付かせる出来事でした。その間にも私の友人たちの中には教師なし学習や関連するトピックで論文を発表する者もいました。それが私にはじめるのが遅すぎるということに気づかされましたが、ほぼ直ちに始めました。そして、私たちはプラシャントやスラージュなど他のメンバーを採用してチームを組むことができました。今では2023年ですが、私たちは他の多くの人々よりも約10年も早く始めたようです。

Kunal J: ビジネス要件だけでなく、業界と研究の面でも自分自身を最新の状態に保つための方法はありますか？データサイエンスチームを指導している人々にバランスをとるためのアドバイスはありますか？

Srikanth V: 私はこの業界の全ての人々に、より深いレベルで学ぶこと-調査を行い、スキルを向上させること-をお勧めします。幅広さは自動化されつつあります。私たちは、クライアントマネジメント、問題解決、機械学習、人材管理などに優れていて、今日非常に価値があるが、明日は無関係になる可能性がある時代を迎えています。それはIT業界でも、テック業界でも起きましたし、AI業界でも起きる可能性があります。あなたの価値は、過去10年間だけでなく、過去1週間の間にどれだけ学んだかによって決まります。

ですので、私のアドバイスは、深さを持ち、専門性を持つことが重要です。初級から中級、上級の管理職まで、テックのエッジを失わないようにしましょう。毎日少しの時間をかけて研究論文を読み、テクノロジーの最新動向に対応しましょう。新しい研究結果を再現しようとするために、初級から中級の人々にはたくさんの時間を割いて読書に費やすことをお勧めします。上級の方々には、そのほど時間を持っていなくても、少なくともチーム内の誰かと協力して同じことを試みてください。また、学術界、研究者、教員と連携し、次の大きな流れを探ってください。

私自身もそうしています。フラクタルのチーフである今は時間を見つけるのは難しいですが、技術的にしっかりとした知識を持ち続け、最新の情報に追いつき、自身の存在感を保ち続けるために努力しています。

データ駆動型組織の構築

Kunal J: 次の3〜5年間で組織はどのように進化すると思いますか？将来の組織はどのような姿になるでしょうか？人々と機械の間での仕事の分配はどのようになると思われますか？

人工知能は、これまでに出会った中で最も驚異的な生産性向上技術です。

– Srikanth Velamakanni、グループCEO、共同創業者、フラクタルアナリティクス

Srikanth V:まず非常に明らかなことから始めましょう。機械と機械の知能は私たちの働き方に大きな役割を果たすでしょう。生産性の向上と新たな知能をもたらし、すべてが自動化されます。労働力における機械の役割は、機械化、産業革命、情報革命、そして現在のAI時代とならんで増えていくでしょう。これらの各段階は、より大きな自動化と機械対人間の役割の増大に関連していました。

起こっている第二のことは、より多くの知能が組み込まれることです。すべてが少し賢くなっています。この進歩は複利的な進歩です。だから、短期間では線形に見えますが、長期的に見れば、例えば10年間でスマートフォンがどのように変わったかを見れば、成長は指数関数的です！

それで、仕事については、なぜ最初に働かなければならないのかというような質問をするようにしています。これは尋ねる価値のある質問です。仕事は私たちの生活にどのような役割を果たしているのでしょうか？そして、もし日々のパンや財政の安定、基本的なニーズ、住まいなどを得るためなら、そういったことがすべての人に保証される世界になることを願います。それから起こるのは、人々が愛や情熱、所属意識、自己実現などのより高次のニーズのために働きたくなることです。なぜなら、私たちはすでに世界中で非常に多くの富を創造しており、日々のパンを得るために働くことはもはや意味を成さなくなっているからです。だから、今から10〜15年後、私は、私たちは働かなければならないのではなく、自分たちが働きたいから働くようになると信じています。

また、その頃には、組織の構造も変わっているでしょう。私たちはまだ産業時代の余韻の中にいると感じています。人々が午前9時から午後5時まで働くことが期待されています。彼らの出社と帰宅の時間が記録され、彼らのすべての行動が監視されています。これは時間ベースのシステムから知識ベースのシステムへの変化です。企業は工場ではなく、アーティストのスタジオに似ているでしょう。

フラクタールの問題解決手法

クナル・J：フラクタールの問題解決手法の特徴の一つは、AI、エンジニアリング、デザインの組み合わせです。また、行動デザインや行動経済学にも重点を置いていることにも気づきました。では、いつからその手法に移行し始めたのですか？

スリカント・V：この移行はフラクタールで7〜8年前に起こりました。私たちが成功しているところとそうでないところを見てみたときに、それを分析しました。

私たちは、私たちが何かを構築し、それを実装するのに多くの時間がかかることに依存しているため、多くの月がかかることがわかりました。大企業のようにタタやエアテルと一緒に仕事をしている間に、アルゴリズムを構築しても、システムに実装するまでに彼らに1年以上かかります。そのため、私たちはエンジニアリングの部分を何もしていませんでした。

私たちが学んだもう一つのことは、クライアントの問題を当たり前に受け取らないことです。彼らは私たちに下流の問題、例えば「売られるクレジットカードが十分でない」とか「顧客が思っていたように特定の機能を使用していない」といった問題を持ってくるかもしれませんが、私たちはそこからさかのぼってその根本原因、つまり実際に解決すべき問題を追求しなければなりません。これは私たちが非常に早い段階で学んだことです – クライアントの問題を再構築し、何を正確に解決するかを見出すことです。

だから、そうですね、それがAI、エンジニアリング、デザインを必要とする素晴らしい問題解決のレシピにたどり着く方法であり、またユーザーと協力して問題を再構成する芸術でもあります。だから、約6〜7年前、私たちは社会学や人類学、神経科学からJavaのコーディングまでのさまざまな学問分野の人々を集め、彼らが一緒に働いて魔法を創り出せるエンジニアリングチームを作りました！

スリカントの教育イニシアチブ

クナル・J：私を魅了するもう一つの側面は、あなたの教育への情熱です。こんなに忙しいスケジュールでも、時間を割いてコースを教えたりします。Plaksha Universityを共同創設し、毎年そこに行くためのコースを行ったりもします。また、フラクタール内部で人々に教えることもあります。そのために時間を割くことをどうしているのですか？そして、これらの取り組みの一部を共有していただけますか？

スリカント・V：まず第一に、クナル、私は私の教師に非常に感謝しています。私たち全員には、私たちの人生に非常に大きな影響を与えた教師がいます。どんな形で成功している人でも、自分を信じてくれたり、正しい方向に導いてくれたり、潜在能力を育んだり、適切な時期に適切なスキルを教えてくれた教師に感謝することになるでしょう。

教師には非常に大きな多重化効果があります。教育を改善すると、社会的な善をたくさん創り出すことができます。経済の非常に長期的な視点で見れば、教育と起業家精神は、問題を解決するためにより良く教育された人々や、それらの問題を解決するためにリスクを取る意欲のある起業家を導く2つの要素です。そして、一緒になって世界をより良い場所にすることができます。ですから、将来の社会や将来の世界を築くために費やせる時間は非常に満足感があります。

パラクシャ大学の創設は、そのようなことの一つでした。しかし、お金や他の何よりも、私はそれに掛ける時間と努力が重要だと信じています。あなたはその目的に自己を捧げる必要があります。私は、例えば1つの科目を教えるのに40時間費やすかもしれませんが、この対話を通じて問題解決の方法を学んだ50〜100人の学生は、世界を変える可能性があります。その中の一人でも重要な方法で世界を変えるかもしれません。私はその可能性を取ります。彼らを通じて、私たちはより大きな影響を生み出すことができると思うからです。

私は「より良い決定をするための機械学習」という科目を教えています。それは神経科学や行動科学から問題解決や組織プロセスまで、さまざまな科学を取り入れた魅力的な科目です。同じトピックを教える際、学生には少し技術的な内容になりますが、シニアマネージャーに教える際は少し技術的でない内容になります。

私が教えることの隠れた利点は、私を若々しく保つことです。私を常に緊張させ、最新の情報に保ちます。教えることが学ぶ最良の方法です。トピックを教える試みの中で、自分の無知の度合いに気付きます。そしてそのトピックを学ぶために時間を投資します。明日にクラスがあるなら、そのトピックを学び、徹夜で解明する必要があります。それによって私も正しい方向に進ませるのです。

Kunal J：それに加えて、最近CourseraでFractalデータサイエンスプロフェッショナル証明書を発表しましたね。このデータサイエンス証明書についてもう少し教えていただけますか？

Srikanth V：まだ初期段階です。私たちの国で素晴らしいデータサイエンティストを育成する方法を作り出すことを目指しています。現在の産業では、インドにはごくわずかなデータサイエンティストがいます。今日、IT業界で60万人のプロフェッショナルが働いていますが、多くの人々がAIとデータサイエンスを学ぶ必要があると感じています。さらに、私たちは毎年100万人のエンジニアを卒業させており、彼らもこれを知るべきです。したがって、このコースを通じて、問題解決にデータを使用するために必要な知識を持った一連のデータサイエンスの専門家を育成することが目指しています。このコースを通じて、より豊かで成熟したデータサイエンスのプロフェッショナルを育成し、産業に参入してこれらの問題を解決する準備ができる人材を育成することです。

ラピッドファイアの締めくくり

Kunal J：セッションの終わりに向かって、まだ触れるべき領域がいくつかあります。では、ラピッドファイアのラウンドを行いましょう。最後に読んだ本は何ですか？

Srikanth V：私は年間約100冊の本を読むようにしています。常に20〜25冊の本を並行して読んでいます。しかし、おすすめの1冊を選ぶとしたら、「影響力の心理学」（ロバート・チャルディーニ著）という本です。これはおそらく私が読んだ中で最も優れた本の一つです。もう一つ私が常におすすめする本は、「あなたはどのように人生を測るのか」（クレイトン・クリステンセン著）です。そして、ヴィクトール・フランクルの「意味の探究」です。最近読んだ本で本当に好きな本は、「The Molecule of More」（ダニエル・Z・リーバーマン著）という本です。

Kunal J：もし今日からスタートするとしたら、どのようなスタートアップを立ち上げますか？どの領域になりますか？

Srikanth V：素晴らしい質問です。答えを知っていたらとてもいいですね。私は確かにFractalのような会社を立ち上げません。おそらく解決されていない非常に難しい問題を見つけ、それを解決するために取り組み、その後その周りに優れた企業を構築しようとするでしょう。

人生で一つの素晴らしい企業を築くこと自体が大きな幸運です。さらに、Cure.aiやCrux Intelligence、Senseforth.aiなど、私たち自身の素晴らしい道を持つスタートアップを生み出すなど、私たちはすでに十分なことをやっていると感じます。ですので、自分自身の新しいアイデアを考えることはありません。しかし、もしそうであれば、自分自身の一つの問題を非常に良く解決し、その後世界的な企業を構築するというアイデアになるでしょう。

これは、Fractal AnalyticsのグループCEO兼共同創設者、Srikanth Velamakanni氏との独占インタビューのハイライトでした。フルインタビューはこちらでご覧いただけます。Analytics Vidhya Community Platformの「Leading With Data」シリーズで、さらに独占インタビューをお楽しみください。

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