チームインテリジェンスの探求

2010 年代半ば、自然言語理解の研究進展を探るうちに、私はArxiv の深淵へと引き込まれていきました。特に印象に残った論文の一つが、Jeffrey Pennington、Richard Socher、Chris Manning による『GloVe: Global Vectors for Word Representation』（2014年）でした。

それは、単語の共起関係をベクトルに変換することで機械が意味を捉える方法を示し、言語にコンピュータがようやく扱える形を与えるものでした。コンピュータが人間のコミュニケーションのために構築された言語を理解し、そのニュアンスを把握できるというその考えは、強力であると同時に洗練されていたのです。

ブレークスルーの時代

私はすっかり魅了され、AI 研究者と協力して最新の NLP 技術を製品化するカスタマイズ可能な深層学習モデルを構築するキャリアパスを選びました。その数年間で、私はインスピレーションをコーシャスオプティミズム（慎重な楽観主義）へと変えていったのです。

私はそれを直接体験しながらその過程を追いかけました：

• シーケンス間変換アプローチによる翻訳サービスの実現
• Q&A タスクの新たな SOTA（State-of-the-Art：最先端技術）ベンチマークの確立
• エンベディング（埋め込み表現）手法による、コンピュータの自然言語ニュアンス理解の進歩

これらのブレークスルーは単に斬新だっただけでなく、まったく新しいユースケースを可能にします。わずか数か月で、コンピュータが「but」のような単語の対比を理解する段階から、質問に答えたり、ボットを動かしたり、テキストを要約したりする段階へと進化していく様子を目の当たりにできたのです。

そして 2017 年、あの論文が発表されたのです。すべてを変えたあの論文 —— 『Attention Is All You Need』

同僚たちと座りながら Transformer が発表された時、私たちはその軌跡が変化したことを悟った。Embedding から Attention へ、機械が言語を解析するだけでなく生成できるという発想は、今なお始まったばかりの未来を切り開いてくれました。こうした過程を通じて、ソフトウェアとの体験がクリックやコードを超え自然な会話へと進化し、ニューラルネットワークが人間と機械の関わり方を変え続けるという考えに、私は魅了されていったのです。

同じようで違う

しかし新技術がすべての問題を解決するわけではありません。話題になってる「エージェント型システム」がその能力で私たちを驚かせても、2000 年代から続く問題は残っています：脆弱な統合と遅い API 、何十年ものレガシー設定に縛られた企業システム、サイロ内で機能するものの実際の業務フロー全体にスケールしないソリューション。

真っ白なキャンバス

これが私が DevRev に惹かれた理由です。なぜなら、現代の技術と、仕事が実際に遂行される現実世界のあり方を結びつけるというビジョンを実現するための、真っ新なキャンバスがここにあったからです。DevRev は働き方を再発明しようとしていました。単にモデルに API を呼び出させるだけでなく、友人へテキストメッセージを送るのと同じくらい自然に、読み取り、書き込み、生成、要約、質問、そして人々をつなぐことを可能にしようとしていたのです。

AI には、一緒に働くのが楽しいチームメイトのような存在であってほしかった。スタイルが必要であり、デザインはコンシューマー向けレベルであるべきでした。しかし同時に成熟性も求められました。信頼性とセキュリティはエンタープライズ向けレベルである必要があったのです。これらの要素を統合するには 5 年を要しました。スキーマとオントロジーの標準化、データ間の関係性を捉えるナレッジグラフの構築、そしてシステムが正確で信頼性が高く安全であるための適切なコンテキストエンジニアリングの組み込み。そしてもちろん、雰囲気も持たせる必要がありました。

そのナレッジグラフは、単機能ソリューションと同等の強力なものを構築できるという確信を与えてくれました。同時に、業務のやり方に習慣として定着するほど汎用性の高いものにもなることを教えてくれたのです。未来は古いソフトウェアに AI を後付けすることではなく、品質、精度、そして職人技が機能と同じくらい重要視される新たな基盤を創り出すことにあると示してくれたのです。

Computer 登場

今、これ以上の誇りはありません。私たちは、これまでの長年にわたる努力、リスク、興奮、そして次元の異なるチームワークを実践に移す準備が整いました。Computer を発表する時が来たのです。

Computer は、AI チームメイトという夢を実現するための、私たちの最初にして巨大な一歩です。それはあなたを置き換えるのではなく、チーム全体の仕事を増幅させる存在です。チームの集中力を高め、注意散漫を防ぎ、邪魔を遮断し、あなたの優先事項を理解しているためアイデアを提供します。会議の準備をし、時間を整理し、目標達成や成果からあなたを引き離す雑音を遮断します。そして最も重要なのは、仕事の流れの中であなたと協働することです。Computer は、言葉の最も良い意味で、仕事のために作られた AI なのです。

新しいチームメンバーのオンボード

Computer を初めて紹介されるときは、他の新入社員と同じように、新人研修から始まります。

あなたが Computer へのオンボーディングを進める一方で、Computer もあなたのチームにオンボーディングしています。Computer はあなたの目標、チーム、ツールについて尋ねます。あなたのシステムに接続し、Computer AirSync がデータをComputer Memory に取り込み、あなたの働き方を学習します。そして、その学習速度は驚くほど速いのです。

間もなく、あなたの 1 日を予測し、個人・組織・公開データから文脈を抽出し、あなたとチームの働き方に合った形で積極的にサポートできるようになります。

Computer は、単なる個人のアシスタントとしてだけでなく、チーム全体がより多くの成果を上げるための共有のチームメイトとして、機能するよう設定・カスタマイズ・形成することが可能です。そして、その真価は単なる機能ではなく、その実現方法にあります。自然なフィット感と流れるような操作性により、誰かに強制されるのではなく、自ら進んで使いたくなるのです。

Computer は、実習でチームが分かれる時に真っ先に選ぶ相棒です。自然に溶け込みながらも、絶対に信頼できる存在だと分かっている相手です。

チームインテリジェンスの共有

Computer が知識労働者にとって新たな時代を切り拓くと確信しています。だからこそ私たちは長期的な視野を持ち、技術を駆使して構築し、効果が実証済みのものを発表する際にも意図的に取り組んでいくことが重要だと考えています。

多くの AI 企業は、これには別のエージェント、あれには別のエージェントと、次々と新たなエージェントを宣伝するのに躍起になっていますが、この道は過去の UX の落とし穴を再現するだけです。エージェントは、今日の仕事、つまり、断片化した何百ものアプリ、何千もの Slack チャンネル、そしてわずかな作業を進めるためだけに存在する終わりのないフォームや承認プロセスを再現すべきではありません。

Computer は正反対のアプローチを取ります。

それは統合することで、ツールを増やすのではなく既存のツールと連携します。高い知性と高い EQ を兼ね備え、チームのリズムに溶け込み、成果を分断されたものではなく集合的なものにします。

それが、私たちが築き上げたものに最もワクワクする理由です。Computer は単なる表面的な「エージェント」ではなく、共に働く価値のあるチームメイトなのです。

テクノロジー・オプティミズム（技術楽観主義）を核として設計された製品。

私たちを置き換えるのではなく、支えるために作られた AI。

それがチーム・インテリジェンスです。