開発者が新しいAI機能をテストできる急成長中のStatsigのCEO、Vijaye Raji氏へのインタビュー
ネイト・ベック著
Statsig は、生成型人工知能とデータ ストレージ テクノロジーの最新の進歩に対応するために迅速に行動し、開発者が実際の顧客を対象に製品をテストおよび評価するのに役立つ新機能を展開しています。
シアトル地区のこのスタートアップは、ソーシャルネットワークの新機能実験用社内ツールにヒントを得て、元Facebookエンジニアリング担当役員のVijaye Raji氏によって2021年に設立された。
同社は水曜日、組織のデータウェアハウス上で動作するプラットフォーム「Statsig Warehouse Native」のリリースを発表しました。このツールは、社内指標に基づくインサイトを活用し、製品チームがA/Bテストや製品分析を実行できるよう支援します。Snowflake、BigQuery、Redshift、Databricksなどのデータプラットフォームと連携します。
Raji 氏は GeekWire に対し、このサービスの開始は、金融や健康関連分野などの特定の顧客がプライバシーを重視し、データをオンプレミスで保持することを好むという洞察に基づいていると語った。
彼によると、データウェアハウスの機能は近年大幅に向上し、より幅広い機能と性能を提供しているという。Statsigは、こうした進歩に対応するため、新しいウェアハウス実験ツールをリリースした。
「我々は人々が惹きつけられる場所にいたいのです」とラジ氏は語った。
Statsigのウェアハウス機能のリリースは、生成AI実験機能のリリースに続くものです。これらのツールは、企業がAIモデルのコスト、レイテンシ、その他のパフォーマンス指標をテストするのに役立ちます。Raji氏は、「トップAI企業」が既にこのプラットフォームを利用していると述べましたが、具体的な企業名は明らかにしませんでした。
同社は現在、「数百人の有料顧客」と「数千人のアクティブユーザー」が無料プランに登録していると述べた。主な顧客には、Microsoft、Notion、Brex、Vanta、Flipkart、Cruise、Univision、Bolt、Headspaceなどが含まれる。
Statsigの従業員数は、2022年の約30名から65名に増加しました。同社は昨年、シリコンバレーのセコイア・キャピタルとシアトルのマドローナ・ベンチャー・グループから4,300万ドルを調達しました。また、2021年にはシリーズAラウンドで1,040万ドルを調達しました。総調達額は5,300万ドルです。
ラジ氏は以前、Facebookのシアトルにあるエンジニアリング拠点を率いていました。Facebookでは、ゲーム担当副社長やエンターテインメント担当副社長を歴任しました。それ以前は、マイクロソフトに約10年間勤務し、主任ソフトウェア設計エンジニアを務めていました。
セコイアのブログの最近のプロフィールで、セコイアのパートナーであるマイク・ヴァーナルは、ラジを「これまで一緒に仕事をした中で最も影響力のあるエンジニア」と呼んでいます。
Raji氏にインタビューを行い、Statsigの成長、エンタープライズとスタートアップ顧客のバランス、生成AIの新機能、そしてAIの幻覚に対する彼の異端的な見解について話を聞きました。会話の要点を以下にまとめましたので、ぜひお読みください。
Statsig は当初、小規模な顧客に重点を置いていましたが、その製品は開発者の間で洗練された実験ツールとしての評判を獲得し、より大規模なクライアントにも顧客基盤を広げました。
- ラジ氏は、このスタートアップの道のりの大部分は「層を剥がし」、その技術の新たな使用例を見つけ、それらの顧客にサービスを提供することだ、と述べた。
スタートアップ企業と大企業の両方が、Statsig を使用して製品を変更する領域を見つけることができます。
- 「新しい機能をリリースしたと想像してみてください」と、Raji氏はアーリーステージの企業について語った。「何かが壊れていると判断するのに何百万ものサンプルは必要ありません。数十のサンプルがあれば十分です。」
- 膨大なデータセットを持つ大企業は、Statsigを活用して段階的な改善の機会を特定できるとラジ氏は述べた。Amazonのような企業は数百万ものサンプルを扱い、わずかな改善でさえも追求している。0.1%の収益増加は「大きな成果」になり得るとラジ氏は述べた。
AI モデルをテストするために、Statsig では、生成されたテキストのランダム性のレベルを制御し、頻度ペナルティを適用して単語やフレーズの繰り返しを管理できるようにしています。
- ラジ氏は、このアイデアは、企業がエンゲージメントや収益の向上といった社内目標に沿った最適な設定を特定できるように支援することだと述べた。
- Statsig は、企業が望ましい結果を達成するために最も効果的な言葉の組み合わせを評価できる迅速なエンジニアリング実験ツールの開発を目指しています。
Raji 氏は最近 LinkedIn に、AI の「幻覚」が実際には良いものになり得る理由を説明した記事を投稿しました。
- 「AIがこれまで明確に遭遇したことも見たこともないものを作り上げるとき、それは幻覚だと言われる」とラジ氏は投稿に記した。
- こうしたランダムなシナプスは、実際にはこれまで理論上明らかではなかった新たな優れた洞察を生み出す可能性があるとラジ氏は述べた。
- Statsig はこれを直接体験しています。AI はさまざまなエンジニアリング チームのドキュメントを分析し、エンジニアが見逃していたであろう推論を導き出すことができます。
- 「この投稿では、少しばかり逆の視点を取り入れたかったんです」と彼は言った。「みんな幻覚は悪いものだと思っているけど、僕はそうは思わないんです」
