Shift AIポッドキャスト：マドロナのマット・マクイルウェインがシアトルのAI分野における地位について語る
[編集者注:今週の GeekWire Podcast では、AIソリューション プロバイダーSimply Augmentedの CEO Boaz Ashkenazy氏がホストを務め、シアトルを拠点とするベンチャー キャピタル企業Madrona Venture GroupのMatt McIlwain氏をゲストに迎えたポッドキャスト「Shift AI」のエピソードを特集します。
活気あるテクノロジーハブには、他のどこよりも早く、より忠実に、集合的な教訓を生み出すアイデア、人材、そして実験へのアクセスが不可欠です。これがシアトル地域を世界のクラウドの中心地に押し上げたのです。また、この地域は人工知能（AI）分野における世界有数の卓越した研究拠点の一つとして位置づけられています。
これは、マドロナ・ベンチャー・グループのマネージングディレクター、マット・マクイルウェイン氏が、リモートワークとAIが台頭するデジタル時代において、変化する職場環境の中で成功し、適応していくために必要なことを探る番組「Shift AI」の今回のエピソードで語った洞察の一つです。マット氏の経歴と企業設立や創業者へのアドバイスの経験、そしてAIの未来についての見解を伺います。
以下をお聴きください。彼の発言のハイライトは、文脈と分かりやすさを考慮して編集されていますので、ぜひお読みください。Shift AIにご登録の上、ShiftAIPodcast.comで他のエピソードもお聴きください。
初めて給料をもらった仕事：フロリダ州マイアミで育ち、大きな公立高校に通い、食料品店のパブリックスでフロントエンドのサービスマンとして働いていました。別名はバッグボーイ。でも、フロントエンドサービスマンと呼ばれるのは、お客様への接客サービスが仕事だったからです。それが16歳の時の初めての仕事でした。
家族と育ち：両親は軍隊で出会いました。母は大学には進学しませんでしたが、父は家族で初めて大学に進学しました。両親はフォートノックス陸軍基地で出会いました。父は経営学の学士号を取得しており、初期の近代企業などでテクノロジー業界に長く携わっていました。おそらく遺伝的に、私の中に根付いていたのでしょう。起業家精神とイノベーションに強い関心を持っていました。
シアトルがテクノロジーの中心地として台頭：私は2000年にここに引っ越してきました。その年、比較的新しい上場企業であったアマゾンが負債による資金調達を行っていなかったら、同社は今も存在していなかったかもしれません。
マイクロソフトは当時、世界のトップに君臨していましたが、厳しい時期もありました。サティア・ナデラCEO就任からもうすぐ10周年を迎えるマイクロソフトの過去10年間を振り返ると、時価総額は2,500億ドルから2.5兆ドルに成長しました。
この経済的機会と価値の創造、そしてそれによって強化される資本、人材、才能がシアトルのイノベーション エコシステムの弾み車を生み出すことは、非常にエキサイティングです。
マドロナのアプローチ：マドロナの戦略は、まさに初期段階から取り組むことです。私たちにとって早すぎるということはありません。私はむしろ、会社設立段階から関与することを望んでいます。
その後、過去 7 ～ 8 年の間に、私たちは Madrona への新たな投資となるシリーズ B およびシリーズ C ラウンドをさらに行うためのまったく別のファンドを立ち上げました。
ベンチャーチームとして、私たちは創業者と知り合い、世界が何かが次の大きな波の一つになるだろうと気づく前に、いわゆる「準備された思考」、つまりテーマ投資を発展させようとしています。
AIへの道： 1990年代半ば、Amazonをはじめとする企業が消費者向けインターネットを普及させ、その後SaaSへと移行していく過程を振り返ると、2000年代後半には仮想化について多くの考察と興味深い取り組みを行っていました。2007年にはAmazonの関係者と共同で、シアトルのキャピトル・ヒルでAWSの立ち上げイベントを開催しました。そしてなんと、約10年前、2012年と2013年に、応用AIへの最初の投資を行いました。この時期が、応用AIにおける最初の大きな転換点だったと言えるでしょう。
今日の AI の状態:トランスフォーマー モデル、大規模言語モデル、および基礎モデルの一部では、現在 2 つの点で異なります。
- 一つは、自然言語を使って予測機能とやりとりできることです。例えばNetflixが提供するおすすめ情報に埋め込まれるのではなく、ただ書いたり話したりするだけで、何かを頼むことができます。
- そして第二に、これらのシステムは、何かを生成しているように見え、実際に何かを生成しています。つまり、単に推奨事項や予測システムを提供するだけでなく、実際に何か新しいものを生み出しているのです。
AIのハイプサイクルを理解する：これはベンチャー界にとって、私たちのような投資家だけでなく、創業者にとっても、常に直面する課題です。大学時代のサッカーコーチは、練習がうまくいかなかった時、スコットランド訛りでこう言いました。「よし、みんな、同じことを、ただ違うだけやってみてくれないか？」彼が言いたかったのは、「もっと上手くやれ」ということでした。
90年代にはグリッドコンピューティングがありました。しかし、うまくいきませんでした。しかし、クラウドコンピューティングは明らかに成功しました。AWSは現在、1,000億ドル規模の事業を展開しています。同じことを、ただ違うだけで、なぜ今うまくいくのか理解しようとすると、一つには、実は同じではないということが挙げられます。物事を学び、異なるやり方で物事を行うのです。しかし、タイミングが本当に重要であることが分かります。
AI の場合、私たちは再び、一夜にして成功したように思える何かの恩恵を受けていると思いますが、それは実際には何十年もかけて作り上げられたものです。
「パーソナライズされたエージェント」の到来：生成AIと応用AIは、今後10年間の主要な技術推進力となるでしょう。現代のデータスタックは、その大きな推進力となるでしょう。そして、こうした動きの現れの一つとして、そして最近ますます議論が活発になりつつあるのが、「パーソナライズされたエージェント」という概念です。
現在、私たちは大規模言語モデルをモノリスとして捉えています。近い将来、ドメイン特化型モデルについてより多く耳にするようになるでしょう。こうしたカスタマイズされたパーソナルエージェントは、個人の生活（旅行の計画をより良いものにしたり、車の購入をより良いものにしたり、その他何でも）だけでなく、ビジネスにも役立つようになる日もそう遠くないと思います。
今は多くの実験が行われていますが、これから何が生まれるかはまだ分かりません。しかし、モデルだけでなくエージェントも重要になると思います。そして、スマートフォンやデバイス上のエッジで動作するエージェントは、今後数年間でより広く普及していくでしょう。
Matt McIlwain 氏による Shift AI の全エピソードをこちらで聞いてください。
