スタートアップスポットライト：Pol.isは機械学習とデータ可視化を活用し、大規模グループの会話を促進
pol.is を作った 3 人の起業家にとって、問題は単純でした。大規模なグループが特定のトピックについてオンラインで効果的にコミュニケーションをとろうとすることは、非常に非効率的だったのです。
そこで彼らは、シアトルに拠点を置く新会社pol.isを設立しました。同社は、数百人規模の世論調査データを機械学習とインタラクティブなデータ可視化技術と組み合わせる手法を開発しました。その結果、大学教授から市場調査員まで、誰もが大量のデータを効率的に収集・パッケージ化し、ユーザーが入力した情報に基づいて会話を促進できる、シンプルでクリーンな方法が生まれました。
「大人数のグループに効果的なコミュニケーションを取らせるのは本当に大変です」とCEOのコリン・メギル氏は語った。「私たちはそれを解決します。」
社会科学のバックグラウンドを持つメギル氏は、集団行動の調整という問題について長年考えてきたと述べた。アラブの春と2007年の金融危機が起こった時、彼はウェブテクノロジーがどのようにその問題の解決に役立つかを考えた。
数年後、彼は共同創業者のマイク・ビョルケグレンと出会った。彼は以前アマゾンでソフトウェア開発者をしていた。
「私たちは、人間が何ヶ月、あるいは何年もかけて基礎作業を行うグループを選択する作業をアルゴリズムが行う、非常にシンプルで、非常に高速で、非常に並列化されたシステムを望んでいました」とメギル氏は説明した。
2人は、フレッド・ハッチンソンがん研究センターのプログラムおよびシステムアナリストであるクリス・スモール氏を迎えて創設チームを結成した。
「クリスは初期の段階から、これらのアルゴリズムの発見と実装に大きく貢献してくれました」とメギル氏は語った。「私たち3人は、この1年半で複数のプロトタイプを現実のものにするまで協力してきました。」
GeekWire の定期特集「Startup Spotlight」の今回は、Megill 氏にインタビューしました。
保護者の方々にも理解していただけるよう、あなたの取り組みについて説明してください。「大人数のグループに効果的にコミュニケーションをとるのは本当に大変です。私たちはそれを解決しています。」
「機械学習と Web ベースのインタラクティブなデータ視覚化のテクニックを、非常に大きな問題ステートメントと組み合わせることで、非常に効果的なチーム ミーティングが実現しました。」という発想が、私たちにインスピレーションを 与えました。
VC、エンジェル、それともブートストラップ？「今はブートストラップです。私たちの目標は、自力で持続可能な企業を築くことです。」
私たちの「秘訣」は、「私たちはシステム思考を持つ少人数のチームです。コアチームのメンバーは皆、非常に創造的で、非常に技術的です。」
これまでで最も賢明な決断は、「pol.is APIのロジックを導き出した初期の顧客フィードバックに注力できたことを大変嬉しく思っています。数千人規模にスケールする会話をプログラムで開始し、アクティビティが終了したら家電製品のように通知を受け取るというアイデアです。つまり、開発者は新製品をリリースした際に、ランダムに選ばれたユーザーにリンクを送信するようにpol.isを設定すれば、結果を分析する時間以外のオーバーヘッドなしでフィードバックを得ることができるのです。」
開発者やデータサイエンティストといった、最も負担の大きい人材の力を強化し、非技術系の人材にも社内に既に存在するデータを意思決定に活用する権限を与えることができれば、これらを組み合わせることで確固たる価値提案が生まれることが分かりました。ちなみに、当初はpol.isをプログラムで使うことが魔法の弾丸になるとは考えていませんでした。むしろ、ステージ上の誰かが10秒以内に会話を始められるように設計することに興味がありました。これは今でも変わりません。
これまで私たちが犯した最大の過ちは、「まだ分からない。もっと下流に進めば、きっと明らかになるだろう。」
ゲイツ、ジョブズ、ザッカーバーグ、それともベゾス？ 誰を味方につけたいですか？「ジョブズの話はいつもしています。彼はイノベーターたちの導き手であり、UXに妥協を許しませんでした。彼は全体論的な思考家で、自分が作り上げているものが人間に与える影響を深く理解していました。」
私たちの世界制覇戦略は、次の瞬間に始まりました。「当初、これは政治指導者のためのツールとして構想されました。初期導入者は、データサイエンス、市場調査、コメントスレッドの置き換えといった分野でした。私たちは、都市規模の会話、つまり同じ空間にいる何百万人もの人々同士が反応し合い、“場所”を見つけることを目的として開発しました。政治家はテクノロジーの導入がどうしても遅いので、その方向に進む前に、より多くのマインドシェアを獲得したいと考えました。」
ライバルは私たちを恐れるべきです。なぜなら、「pol.isのプロトタイプを作ったとき、人々は視覚化の中で自分たちの『仲間』に近づいていくような感覚をとても気に入ってくれました。そこには心理学的な作用があるのです。ブログ記事の下に延々とスクロールするコメントは普遍的なものですが、同時に誰もが、それらがかなりひどいものであることに同意しています。しかも、それはずっと前からひどいものでした。」
私たちが真にユニークなのは、次のような点です。「オンライン機械学習（ニューラルネット、クラスタリング、次元削減）とインタラクティブなデータ可視化をリアルタイムウェブアプリに融合させた企業は、おそらく私たちが初めてでしょう。私たちのビジュアルはユーザー向けであり、舞台裏で働くアナリストだけのものではありません。リアルタイムアプリは数多くあり、機械学習はあらゆる場所で活用され、インタラクティブなデータ可視化は少数のニッチな企業が利用していますが、これら3つをすべて同時に活用している企業はまだありません。」
私たちが乗り越えた最大のハードルは、「多くの情報を小さなスペースに詰め込みつつ、幅広い人が理解できるようにすること」でした。この1年間は、まさに骨の折れる作業でした。タフテの著作を数多く読み、地図作成から多くのことを学びました。人々が混乱したり曖昧になったりしないような記号言語を構築する作業は、最も時間がかかりましたが、同時に最も興味深い作業でもありました。
当初は、どのように表現するか全く決まっていませんでした。当時はまだ点と点の間に線を描いて繋がりを視覚化しようと考えていた頃の、「運命の球」と呼んでいるもののスクリーンショットがいくつかあります。最終的な視覚化で見られる意味の各次元（色、形、不透明度、位置）のマッピングは、数ヶ月にわたる問題解決、初期段階のユーザーフィードバックの収集、モックアップ作成、プロトタイピングを通して、苦労して作り上げたものです。
これから起業しようとしている人たちに、一つアドバイスをお願いします。「自分のやっていることに対して、『失礼ではない』フィードバックを得る方法を見つけてください。『これはやる価値があるのか？』という質問に対して、潜在的な顧客と思われる人たちから公平なフィードバックを得てください。ある日、顧客インタビュー中に6ページ分のメモを取ったのですが、それが私たちの最も強力な機能の一つにつながりました。チーム全体に『これはやる価値がある』と叫ばせたのです。顧客とのコミュニケーションの中で、このようなことが何度も繰り返されてきました。」
