- Arvind Jain は、従業員が企業アプリケーションを効率的にナビゲートできるようにすることで生産性を向上させる AI 搭載のエンタープライズ検索エンジン、Glean の創設者兼 CEO です。
- Glean は数十のアプリケーションをインデックス化し、コンテキスト、言語、行動、従業員間の関係を理解することで、質問に対するパーソナライズされた回答を見つけます。この製品は企業の知識とコンテンツを活用し、ライセンスとデータガバナンスを考慮します。
- Arvind は、Glean の当初のビジョンである「ビジネスにおける Google」が、より野心的なものへと進化したことを明かしました。将来的には、すべての企業が重いワークフローを支えるために、このような高度にインテリジェントなシステムを広く利用するようになるでしょう。
Arvind Jain は、従業員が企業アプリケーションを効率的にナビゲートできるようにすることで生産性を向上させる AI 搭載のエンタープライズ検索エンジン、Glean の創設者兼 CEO です。
Arvind Jain、実務から生まれた摩擦点を発見
Arvind Jain は、従業員が企業アプリケーションを効率的にナビゲートできるようにすることで生産性を向上させる AI 搭載のエンタープライズ検索エンジン、Glean の創設者兼 CEO です。
Arvind Jain は、インド工科大学デリー校および米国のワシントン大学を卒業。1997 年にソフトウェアエンジニアとして Microsoft に入社し、その 2 年後、インターネットバブルとスタートアップブームのさなか、企業のリモートワークを可能にするプラットフォームを提供するスタートアップ、Akamai Technologies に参加し、3 年間アーキテクトを務めました。
その後、Arvind は Riverbed Technology に創業エンジニアとして参画し、ゼロから会社を築く経験を積みました。Riverbed は、ネットワークからアプリケーション、エンドユーザーに至るまでのテレメトリーの集合的な豊富さを持つ唯一の企業です。
Arvind Jain は 2003 年から 11 年間 Google に在籍し、Google がまだ非公開のスタートアップだった頃の初期エンジニアの一人でした。ディスティングイッシュドエンジニアの肩書きを持ち、Google の検索、マップ、YouTube 製品チームを率いました。
2014 年、Arvind は Google を退職し、クラウドデータ管理で最も急成長する企業の一つである Rubrik を共同設立しました。しかし 2018 年、生産性が停滞する問題に直面しました。企業の業績は規模に比例して増加していませんでした。
関連記事:Bipul Sinha とは？Rubrik の共同創業者は積極的な投資家であり技術革新者
Rubrik を率いる中で、Jain らは 300 以上のクラウドアプリケーションで構成されるテクノロジースタックを使用していました。これほど多くのソフトウェアにデータが散在しているため、正しい情報を見つけるのに時間がかかり、生産性が妨げられていることに Jain は気づきました。
Jain は、この問題が Rubrik 固有のものではなく、広く存在していることに気づきました。企業のあらゆる側面からデジタル情報を集約することは不可能な作業に思えました。Jain はエンタープライズ検索エンジンを探し始めましたが、彼が思い描くことを実現できるものはありませんでした。
Rubrik の年次従業員調査で、Jain は情報検索が人々が直面する最大の生産性の課題であることを発見しました。これが、従業員が企業アプリケーションを効率的にナビゲートできるようにすることで生産性を向上させる AI 搭載のエンタープライズ検索エンジン、Glean の着想となりました。
Glean、単純なキーワードマッチングを超えて
Arvind は、人々が必要な情報を簡単に見つけられるようにし、より生産的で幸せに働けるようにするために、2019 年に Glean を設立しました。評価額 22 億ドルのユニコーン企業となった Glean は、設立当初から企業アカウントをターゲットにし、複雑なテクノロジースタックや大規模組織内の非効率性に対するソリューションを提供することを目指しています。
Glean の創業チームの多くは Google 出身者です。そこで彼らは、Google 内部で使用されるあらゆるものをインデックス化するカスタムイントラネット「Moma」を利用する機会に恵まれました。そのため、Glean が解決しようとした問題は明確でした。数百もの異なる SaaS アプリケーションからの情報を統合できる、企業内の Google のような検索システムを構築することです。
関連記事:Apple の検索エンジンアップデートが Google の支配に挑戦する可能性
統一された検索製品として、Glean は数十のアプリケーションをインデックス化し、コンテキスト、言語、行動、従業員間の関係を理解することで、質問に対するパーソナライズされた回答を見つけることができます。この製品は企業の知識とコンテンツを活用し、ライセンスとデータガバナンスを考慮します。
Glean は企業のソフトウェアアプリケーションの上に位置するレイヤーであり、ユーザーは Web アプリ、新しいタブ、サイドバー検索、ネイティブ検索、または Slack の要件を通じて操作できます。Glean はコア機能を提供するために、企業独自の知識ベースで言語モデルを再トレーニングし、コンテンツ、言語、人、関係性の深い理解を促進します。
エンタープライズ検索の課題は、多くの企業が解決を試みている長年の問題であり、Microsoft、Google、Amazon、IBM、Oracleなどの大手テクノロジー企業や、エンタープライズ検索に特化した企業がひしめく混雑した状況です。その中には Glean のような新興企業のほか、10 年以上の歴史を持つCoveoのような企業も含まれます。
Google の新しい Transformer テクノロジーと公開されている大規模言語モデルのおかげで、Glean チームは革新的なことを実現できました。埋め込みを生成し、意味検索を構築することです。2019 年当時、これはほぼ前例のないことでした。
例えば、従業員が Glean に「製品 X のマニュアルを見せて」と入力すると、キーワード一致だけでなく、意味検索一致に基づいて、X のユーザーガイド、X チームのハンドブック、X の製品マニュアル、その他のコンテンツが表示されます。
Arvind の未来ビジョン：普遍的なインテリジェントアシスタント
Arvind は「品質第一」の原則を信奉しており、製品は開発の初期段階で有用な機能を実現することに集中すべきで、コストやパフォーマンスに過度に焦点を当てるべきではないと考えています。Glean の創設時と同様に、優先事項は製品の有用性を保証し、その後徐々にレイテンシーを最適化しコストを削減することです。
Glean は、働き方に革命を起こすことを目指しており、すべての企業従業員が、必要なときにタイムリーに対応するだけでなく、さまざまな問題を事前に予測して解決できるパーソナル AI アシスタントを持てるようになることを期待しています。
Arvind は、Glean の当初のビジョンである「ビジネスにおける Google」が、より野心的なものへと進化したことを明かしました。Glean の今後の道筋は、将来的には、すべての企業が重いワークフローを支えるために、このような高度にインテリジェントなシステムを広く利用するようになることです。
エンタープライズ検索機能と生成 AI の統合は、Glean のスーパーパワーとなっています。Sequoia のパートナーであり Glean の取締役会メンバーである Sonya Huang 氏は、「CIO や知識労働者は、職場の知識を理解できるエンタープライズ AI 製品を待っていました。Glean は何年もかけて、企業の知識を検索アルゴリズムに変換するアルゴリズムを完成させ、生成 AI の登場により今、適切な場所とタイミングにいるのです」と述べています。
Jain にとって、Glean の課題は単に製品を開発することだけでなく、CEO になって会社全体を率いることでした。Jain は、父親の自信と他者との交流の実践、そして母親が衝突に対処する際に傾聴を優先し、「だから言ったでしょ」と決して言わなかった姿勢からインスピレーションを得て、この課題に立ち向かいました。