「アナコンダのCEO兼共同創業者、ピーターウォングによるインタビューシリーズ」
「アナコンダのCEO兼共同創業者、ピーターウォングによるインタビューシリーズ」
Peter WangはAnacondaのCEO兼共同創設者です。Anaconda（旧Continuum Analytics）を創設する前、Peterは3Dグラフィックス、地球物理学、大規模データシミュレーションと可視化、金融リスクモデリング、医療画像など、幅広い領域で15年間ソフトウェアの設計と開発に携わりました。
PyDataコミュニティやカンファレンスの創設者として、PeterはPythonデータサイエンスコミュニティの成長と世界中でのデータリテラシーの向上を目指して時間とエネルギーを捧げています。Peterはコーネル大学で物理学の学士号を取得しました。
3,500万以上のユーザーを持つAnacondaは、Pythonソリューションの開発と展開において世界で最も人気のあるプラットフォームです。
コンピュータサイエンスに最初に魅了されたのは何ですか？
私は若い頃からコーディングを始めましたが、正式なコンピュータサイエンスの学位はありませんでした。最初はコンピュータにタスクを実行させる楽しさに惹かれましたが、クリエイティブな可能性を見出した時に興味が深まりました。ゲームの制作やアイデアの表現など、コンピュータは単なる機能を超えたものです。それは自己表現のための無限のキャンバスです。コンピューティングの初期時代には、創造性に制限はありませんでした。さまざまな追求の間にはシームレスな流れがありました。しかし、現在の産業化と抽象化の層では、創造性を引き出すことがますます困難になっています。
Anaconda, Incの創業ストーリーを教えていただけますか？
私と共同創業者は2012年にAnacondaを立ち上げましたが、このビジネスの起源は私たちがソフトウェアコンサルタントだった頃までさかのぼることができます。私たちはビジネスデータ分析のためにPythonプログラミング言語の広がりを目の当たりにし、革命が進行中であることを知りました。金融など数値計算能力を必要とする産業がPythonに注目し、時間の経過とともに言語は医療、製造、小売業などあらゆる産業で急速に採用され、より良いビジネスの意思決定を目指して高度な分析を行うようになりました。しかし、Pythonの広範な有機的成長にもかかわらず、私たちは業界が真のストーリーを見落としていると感じました。つまり、非プログラマーが利用できる高性能な高度な分析ツールへの大きな需要があることです。最初は投資家たちはプログラミング言語やオープンソースエコシステムに不確実さを抱え、Anacondaが育んできたPythonデータコミュニティの価値を見出せませんでした。しかし、この実践者主導の成長戦略は結果として、AnacondaとPythonエコシステムが世界中のあらゆる産業で急速に採用されることにつながりました。
Anacondaはオープンソースのイノベーションを推進していますが、なぜオープンソースは重要なのでしょうか？
私は、透明性と協力が技術や社会全体の解決策の成功に不可欠な要素だと信じています。オープンソースは透明性を保証するだけでなく、開発者間での協力を促進し、開発者たちの間でイノベーションの文化を育みます。解決策の開発に取り組むさまざまな視点や知識が協力して働くほど、結果はより良くなります。オープンソースの原則はAnacondaの技術の民主化と教育の向上の使命とも密接に結びついています。オープンソースソフトウェアは、開発者や学生、愛好家にとって有益な学習の機会を提供します。彼らはコードを研究し、ベストプラクティスを学び、オープンソースプロジェクトへの貢献を通じて実践的な経験を積むことができます。
2022年にAnacondaはPyScriptを発表し、クリックひとつでアプリをコーディングしデプロイできるWebベースのツールとなりました。このツールについて詳細となぜそれが強力なのか共有していただけますか？
昨年、オープンソースのPyScriptプロジェクトをコンセプト実証として初披露した後、2023年3月に私たちはPyScript.comをリリースしました。このサイトでは、ブラウザ上で直接リッチでインタラクティブなPythonを活用したウェブアプリケーションを構築できます。この柔軟なコーディングプラットフォームはプラグアンドプレイのモジュラー開発環境を備えており、従来のプログラミングスキルを持たない99％の市民にとってプログラミングが圧倒的に困難になっているエントリーバリアを大幅に低減することができます。この展開により、AnacondaはPython開発の経験を積むことができるようにするフレームワークを提供することでアクセシビリティを高めています。
データサイエンス業界は過去10年間で急成長しており、データに基づく意思決定が当たり前となっており、データサイエンティストは2022年の《Glassdoor》の「アメリカのベストジョブ50」で3位となっています。しかし、業界は繁栄している一方で、現在の労働力のスキルアップやコーディングの世界に興味を持つ人々の参入障壁を取り除く余地がまだあります。この展開は、データサイエンスの民主化への第一歩でした。また、スキルアップと再スキルアップに注力する個人や組織は常に競争上の優位性を持ちます。ファイルのダウンロードや環境の設定の負担なく誰でもアクセスできるオンラインプラットフォームを提供することで、PyScriptは世界で最も人気のあるプログラミング言語であるPythonの学習の素晴らしい機会を提供します。
コーディングの未来についてどのように考えていますか？
将来の進化では、全体のコードの生産が急増し、そのうちの大部分が機械によって生成されるでしょう。しかし、人間の検証は依然として重要です。プログラミングの従来のイメージ—テキストファイルにコードを入力すること—は変わっていくでしょう。情報システムを構築する未来は、伝統的なコーディング手法から逸脱し、コードが生成される風景を取り入れます。また、私は新興システムがデータの仕様とモデリングを中心に据えると予測しており、今日のコーディングのあり方を再定義するでしょう。
Anacondaのユーザーは現在3500万人以上ですが、この成功の要因は何だと思いますか？
私たちがユーザー数をこの規模まで拡大した理由は、学生からプロのプログラマまで、あらゆるタイプのユーザー向けに幅広い教材とツールを提供してきたからだと思います。技術革新が進むにつれて、ほとんどすべての産業でPythonのスキルがますます必要とされています。私たちの使命はPythonを民主化することで、コーディングと基礎をすべての人にアクセス可能にするためのリソースを提供できるのです。そうすれば、今も将来も仕事に必要なスキルを身につけることができます。
データリテラシーへのアクセス拡大はあなたの情熱の一つですが、その取り組みについて詳細を教えていただけますか？
私は、データサイエンスを始める学生にアプローチすることで、世界的なデータリテラシーの目標により大きな進展をもたらせると信じています。そのため、Anacondaはアメリカと世界中の高校と連携し、Pythonのスキルを披露し、革新的なプロジェクトを共有し、大学の奨学金を獲得する可能性がある「データサイエンスエキスポ」を開催しています。Data Science Expo。さらに、私たちは最近、Anaconda Learningを導入しました。これにより、12以上のコースを提供し、それらを成功裏に修了した学生には就職の可能性や教育の道を進む上でのメリットになる証明書を発行しています。Anaconda NotebooksもデータサイエンスとPythonのコーディングにすぐに取り組むのに役立つように設計されています。また、2023年5月にAnacondaはEduBlocksを買収しました。EduBlocksは、K-12の生徒や初心者のプロに基本的なコーディングスキルを提供する無料のプラットフォームであり、買収を通じてAnacondaは将来の労働力に対してデータとPythonのスキルを民主化する使命を更に推進します。データサイエンスやAI/MLモデルが仕事や生活でますます普及していく中で、Anacondaはこの新しい世界を活用するためのガイダンスとトレーニングの源泉となるでしょう。
なぜAIの未来は完全にオープンであるべきですか？
私がオープンソースについて述べたのと同様、透明性と協力はAI技術のより成功した開発と、社会全体の利益につながるでしょう。AIのモデルの広範な使用により、現実世界で生成されていない情報がインターネット上に氾濫し、将来のモデルのトレーニングデータセットを汚染します。これにより、将来のモデルは過去のモデルの出力によって増幅され、永久にバイアスがかかる「モデルの食い合い」効果が生じます。新しいモデルが次々に登場する速度で、法的/著作権上の懸念やモデルトレーニングにおけるバイアスなど、AIにまつわる倫理的な議論はもう後回しにできないレベルに達しました。オープンな開発により、よりアクセス可能性が高まり、さまざまなバックグラウンド、スキル、経験を持つより広範なグループが協力し、より成功（かつ倫理的な）な成果につながる連鎖反応が生まれます。
AIの将来に対するあなたのビジョンは何ですか？
よりコンパクトで理解しやすいAIモデルの台頭が予想されます。コンテンツの権利と著作権に関連する問題を解決することが重要になるでしょう。これらのAI技術が実際のビジネスシナリオや顧客体験で幅広く採用されることを期待しています。焦点は、AIをポジティブに活用するためのガイド付けとトレーニングに移行していくでしょう。この移行は、エンジンの進化に似ており、大型から小型へ移行し、モーターアプリケーションに重点が置かれるようになります。
今や私たちは、以前は人間の専門知識を必要としたタスクをこなすことができる「基本的な」知能にアクセスできるようになりました。これらは、難しいとは言いませんが、動的なアジリティが必要であり、以前は人間の介入が必要であったケースです。しかし、AIの登場により、かつての難問が実現可能になりました。
素晴らしいインタビューをありがとうございました。もっと詳しく知りたい読者はAnacondaを訪問してください。
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