アマゾンのベテランたちが、AI2のスピンアウト企業WhyLabsのためにMadrona、Bezos Expeditionsなどから400万ドルを調達

企業のリーダーたちは、競争で優位に立つためには、AI（人工知能）と機械学習技術を自社に導入する必要があることを認識しています。しかし、調査によると、ほとんどの組織はAI投資による効果をまだ実感しておらず、急成長するテクノロジーに伴う潜在的なリスクに対する警戒感を強めています。

WhyLabs がお手伝いします。

シアトルを拠点とするスタートアップ企業は今週、ステルスモードを脱し、AIデータモニタリングプラットフォームを発表した。このプラットフォームは大手投資会社から注目を集めている。マドロナ・ベンチャー・グループ、デファイ・パートナーズ、アマゾンCEOジェフ・ベゾス氏のベンチャーキャピタル部門であるベゾス・エクスペディションズ、そしてアセンドVCが、シアトルのアレン人工知能研究所（AI2）からスピンアウトした最新の企業である同社への400万ドルの資金調達ラウンドに参加した。

WhyLabsは、CEOのアレッシア・ヴィシュニッチ氏が率いています。彼女はワシントン大学を卒業し、Amazonで8年間、このテクノロジー大手の機械学習インフラの開発に携わりました。そこで彼女は共同創業者であるアンディ・ダン氏（同じくAmazonの元機械学習エンジニア）とサム・グレイシー氏（Amazonで7年間勤務し、直近では機械学習グループのプリンシパルUXデザイナーを務めていた）と出会いました。

彼らには、元Cloudflare幹部で、過去3年半Madronaのプリンシパルを務めたマリア・カライヴァノヴァが加わります。彼女は同社のWhyLabsへの投資を主導し、最終的に創業チームに加わることを決めました。

「CloudflareでWeb管理者の課題を解決してきたことと、WhyLabsがAI開発者に提供しようとしているツールとの間には、多くの共通点があることに気づきました」とKaraivanova氏は述べた。「この機会とこのチームに断る理由はありませんでした。」

機械学習モデルは、特に大規模に導入された場合、機能不全に陥る可能性があります。障害の原因や、どのデータ入力に注意が必要なのかを特定するのは困難な場合があります。

ヴィシュニッチ氏はAmazonの社内ツールでこの問題の解決に貢献しました。そして今、彼女はその能力をあらゆる企業に提供したいと考えています。

「あらゆる企業がAIを信頼性高く運用できるようにするというビジョンを胸にアマゾンを去った」と2017年にアマゾンを去ったヴィシュニッチ氏は語った。

CEOは、シアトルのスタートアップ・エコシステムにおける様々なグループで経験を積みました。その中には、マドロナ・ベンチャー・グループ内のスタートアップ・スタジオであるマドロナ・ベンチャー・ラボや、ワシントン大学ビジネススクール（起業家精神の学位を取得）などが含まれます。最終的には、故マイクロソフト共同創業者のポール・アレン氏が2014年に設立した組織であるAI2のアントレプレナー・イン・レジデンスに就任しました。

Visnjic氏はAI開発者のコ​​ミュニティであるRsqrdも立ち上げました。この活動を通して、AIエンジニアが直面している最も切実な課題を深く理解し、最終的にWhyLabsのアイデアを具体化しました。

10人のスタートアップ企業は、ヴィシュニッチ氏が「モデルのメルトダウン」と呼ぶ現象をリアルタイムで予防・診断することを目的としたソフトウェアを販売しています。同社は、オンプレミスやクラウドの様々なインフラサービスと統合し、アクティビティを監視するオープンソースライブラリを提供しています。そして、複雑な統計手法を用いて異常を検知し、エンジニアに警告を発します。

AIデータモデルは従来のソフトウェアとはまったく異なる方法で壊れる可能性があり、障害が発生したらそれに対処するための新しい方法が必要になるとVisnjic氏は述べた。

「望ましい行動シナリオから外れたことが起こったときに、それを察知して顧客体験への影響を防ぐ方法を確保するためのゲートや制御レバーを作成できるツールが必要です」と彼女は述べた。

ヴィシュニッチ氏は、Why Labsは上場クラウドソフトウェア監視会社であるDatadogに似ているが、バックエンドの機械学習とAIプロセスに重点を置いていると述べた。

MITとボストン コンサルティング グループが昨年行った調査によると、企業幹部の 10 人中 9 人が AI が自社にとってビジネス チャンスとなることに同意している一方で、AI の導入によって収益が増加したと答えたのは半数未満でした。

「企業はAIを中核事業戦略と中核事業プロセスに真剣に統合する必要があります」と、本研究の共著者であるシェルビン・コダバンデ氏は述べています。「これはAI技術そのものよりもはるかに困難であり、正しく導入するには、従来の技術プログラムとは異なる新しい働き方が必要です。」

IDCは6月に、AIの導入と支出は世界中で増加しているものの、「AIの導入は、特にデータに関して依然として課題を抱えている」と報告しました。同レポートでは、AI/MLイニシアチブの4分の1以上が失敗に終わっていると指摘されています。

ヴィシュニッチ氏は、WhyLabsの最大の競争相手は、企業がAI関連のエンジニアリング問題に対処するために使用する手動のプロセスだと述べた。

「機械学習の運用は独自のソフトウェアカテゴリーであり、私たちはエコシステムの監視と観測可能性のセクターを定義しています」とCEOは語った。

WhyLabsは、eコマース、サイバーセキュリティ、物流、保険、通信など、様々な業界の中規模企業をターゲットにしています。シアトルに拠点を置くオンライン小売業者Zulilyは、初期の設計パートナーです。Zulilyの幹部であるオリー・ダウンズ氏は、WhyLabsは「ソフトウェアと機械学習モデルの運用の間のギャップを埋めている」と述べています。

マドロナのマネージングディレクター、ティム・ポーター氏は、「AI開発者が頼りにするツールはせいぜい未熟なものであり、データサイエンティストやエンジニアリングチームは貴重な時間と労力を、データのサンプリング、エラー検出、デバッグといった付加価値のない作業に費やしている」と述べている。

「モデル構築・展開のためのクラウドプラットフォームや多くのMLプラットフォームが独自のモデルモニタリング機能を提供すると予想していますが、顧客は、モデルがどこで実行されているかに関わらず、一貫性があり、最善のインサイトとモデルパフォーマンスの可観測性を提供する、プラットフォームに依存しない真のAIモニタリングソリューションも必要とすると考えています」とポーター氏はブログ記事に記しています。「これは、DataDogやNew Relicといった従来のAPMおよびモニタリング分野のリーダー企業が示してきたパターンに沿ったものです。」

AI2 の CEO である Oren Etzioni 氏は、WhyLabs がいかにして企業が AI を責任を持って使用できるよう支援できるかについて言及しました。

「今日のAIシステムは、融資、セキュリティ評価、医療診断など、様々な重要な意思決定を行っています。これらのシステムの透明性と監査可能性を確保することは極めて重要です」と彼は声明で述べています。「WhyLabsは、企業がこのテクノロジーを責任を持って活用できるよう、AIツールエコシステムに欠けている重要な部分を補うべく構築しています。」

AI2は今年1月、ディープラーニング、コンピュータービジョン、自然言語処理といった最先端分野でAIを基盤とするスタートアップ企業を育成するシードファンド兼インキュベーターとして1,000万ドルを調達しました。このプログラムはすでに、Kitt.ai（2017年にBaiduに買収）を皮切りに、Xnor.ai（1月にAppleに買収）、Lexion、Blue Canoe、WellSaid Labs、Panda AIといったAI中心のスピンアウト企業を数多く輩出しています。