- TorchV AI の CTO、Xiao Yumin 氏は、RAG、ベクトル検索、非構造化データ分析を専門とする技術開発のエキスパートです。
- Xiao 氏は、B2B ソリューションへの注力、非構造化データの活用、そして進化する AI テクノロジーの風景における独自の課題と機会について語ります。
このたび、TorchV AI の CTO、Xiao Yumin 氏にお話を伺う機会を得ました。TorchV AIは、Platform-as-a-Service (PaaS) 形式の執筆支援におけるリーディングイノベーターです。2023 年の創業以来、マーケティングコンテンツの作成や公文書作成をサポートする最先端のプラットフォームで注目を集めています。
Xiao Yumin 氏について
Xiao Yumin 氏は TorchV AI の CTO です。Java や Python での技術開発に携わり、技術アーキテクチャ、マイクロサービス、オープンソースフレームワークに関する深い専門知識を持ち、特に RAG（検索拡張生成）、ベクトル検索、非構造化データ分析に関心を寄せています。現在は TorchV AI で製品および研究活動を統括し、大規模モデル、RAG、ベクトル検索に注力しています。さらに、Xiao 氏はオープンソースプロジェクト「GVP Open Source China」の Knife4j の作者でもあります。
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質問：御社の製品は主に B2B 顧客をターゲットにしていると理解しています。文書検索に焦点を当てた生成 AI である Baidu の「Wenyan Yixin」や Alibaba の「Tongyi Qianwen」といった B2C 製品と比較して、B2B に注力する決断の動機は何ですか？
「企業環境では、非構造化データは大きな価値を持っています。それは車に燃料を供給するようなもので、データは企業にエネルギーを与え、継続的にその価値を解放します。」
TorchV AI CTO Xiao Yumin 氏
当初、私たちの目標は Software-as-a-Service（SaaS）ソリューションを開発することであり、現在は 2 つのバージョンを提供しています。ひとつはオンライン SaaS サービスで、RAG と大規模モデルの登場以来運用されています。2019 年から、私たちはやや時代遅れの技術スタックではあるものの、インテリジェントなカスタマーサービス製品の開発に取り組んでいました。大規模モデルの出現を受けて、私たちは技術スタックを根本的に変革しました。以前は、情報を維持するためにかなりの人的リソースを必要とする知識ベースを管理していました。例えば、ユーザーが上海の天気について質問した場合、天気 API を使用するか、他のテキスト知識を活用して特定の回答を維持するアプローチをとっていましたが、これは知識ベースチームにとって非常に負担の大きいものでした。
大規模モデルがもたらす機会を捉え、これまでの経験を活かして、私たちは知識ベースを基盤として事業を開始することを決断しました。さらに、ご指摘の通り、Baidu や Alibaba といった大企業もこの分野で活動しています。しかし、小規模企業には固有の強みがあります。まず、多くの中小企業（SME）はデジタルトランスフォーメーションを完全には導入していないかもしれません。人工知能の到来により、私たちが開発した知識ベースは、過去のデジタル化の取り組みの上に構築され、AI を非常に関連性の高い製品にしています。また、実際の業務シナリオでは、約 80%の時間が非構造化データの処理に費やされています。
さらに、私たちは企業環境において非構造化データが大きな価値を持つと確信しています。このデータの潜在能力を完全に引き出すにはどうすればよいでしょうか。それは車に燃料を供給するようなもので、データは企業にエネルギーを与え、継続的にその価値を解き放ちます。多くのお客様とのやり取りの中で、彼らはしばしば同様の懸念を共有します。文書を含むこの種のデータの多くは、通常、従業員の個人用コンピュータに保存されています。彼らはデータハブのような、一元化されたデータプラットフォームを望んでいます。しかし、以前にデータハブやビッグデータについて議論した際、主にフォーカスされていたのは大企業によるビッグデータセンターの設立でしたが、それは構造化データに重きを置いており、データハブの価値を十分に活用するものではありませんでした。
大企業は WeChat や DingTalk のような消費者向け製品を持っており、これらはオフィス環境に深く統合され、かなりのデータ蓄積があり、分析やデータ探索が可能です。しかし、中小企業においては、こうしたタイプの製品は彼らのニーズには適していません。彼らは財務記録、従業員情報、契約書など、さまざまな文書を保有しています。したがって、AI 時代においてこれらのデータを効果的に活用することが課題です。私たちの現在の目標は、企業内でこれらのツールを協調的な方法で効果的に活用し、ワークフロー全体を合理化することです。
質問：御社の製品設計において、異なるお客様の具体的な問題に対応するために、カスタマイズされた製品カテゴリーを提供していますか？
お客様向けの製品のカスタマイズについてのご質問ですが、当社では広範なカスタマイズは行っていません。その代わりに、データエコシステムの基盤となる基本的な知識ベースの上に構築しています。この基盤が確立されたら、企業のニーズに応えるために設計されたアプリケーションセンターのように、その上にさまざまなアプリケーションを開発していきます。例えば、今日は企業の法務部門の効率を向上させるために契約書レビューのアプリケーションを作成する必要があるとします。契約書用のアプリケーションが用意されており、明日は年次報告書の作成といったシナリオに特化した文書作成のアプリケーションかもしれません。当社では、お客様の具体的な状況に合わせてアプリケーションを調整し、企業内で有益な AI シナリオを実際に作り出すお手伝いをします。私たちは一つひとつのアプリケーションを着実に固めていくことを目指しています。ビジネスの文脈では、AI の導入は画像、動画、音楽を生成することとは大きく異なります。ビジネス環境における AI への要求水準ははるかに高いのです。
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質問：貴社の製品やソリューションの開発において直面した技術的な課題についてお話しいただけますか？
確かにいくつかの難しい問題があります。技術者がよく言うように、この特定の問題には底がないようです。現在、業界では文書、特に PDF の処理が最も困難で問題の多い側面かもしれません。現時点では、ChatGPT4 のような最先端のシステムでさえ、PDF 文書から情報を完全かつ正確に抽出することを保証できるベンダーはありません。私たちが見ているように、AI 分野の誰もがこの問題の解決にますます注力しているため、これは継続的な反復プロセスです。技術開発は確実に進んでおり、多くのオープンソースプロジェクトやさまざまな AI モデルがこの領域で進歩しています。
質問：非構造化データに対するお考えについて、他に共有したいアイデアはありますか？
「非構造化データを分析、調査、理解する能力は、技術的な課題であるだけでなく、競争優位を獲得しようとする企業にとって戦略的な必須事項です。」
TorchV AI CTO Xiao Yumin 氏
非構造化データは広大で未開拓の資源であり、組織にとって計り知れない可能性を秘めています。非構造化データの複雑さと量を考慮すると、その価値を引き出すには革新的なアプローチとテクノロジーが必要です。大規模言語モデルの登場と AI の進歩により、かつては想像もできなかった方法で洞察を得ることが可能になりました。私の見解では、未来はこれらのデータを実用的なインテリジェンスに変換する能力にかかっており、私たちはその目標に向けて積極的に取り組んでいます。
個人的な見解
Xiao Yumin 氏は、人工知能とソフトウェア開発の分野で先見の明と実用主義を兼ね備えたリーダーです。RAG、ベクトル検索、非構造化データ分析などの分野における深い技術的専門知識と、Knife4j のようなオープンソースプロジェクトの開発における実務経験が相まって、彼はその分野で信頼できる権威となっています。特に B2B 分野で AI テクノロジーを活用してビジネス上の課題を解決するという Xiao 氏の取り組みは、市場と中小企業が直面する課題への理解を反映しています。
Xiao 氏の製品開発アプローチは体系的で、企業の多様なニーズに合わせて調整可能なスケーラブルなソリューションの創出に重点を置いています。さまざまなアプリケーションの基盤として強固な知識ベースを構築することに注力している点は、彼の戦略的思考と長期的なビジョンを物語っています。クライアントの特定の要件に合わせて調整できるアプリケーションの開発を優先することで、Xiao 氏は急速に進化するテクノロジー環境における柔軟性と適応性の重要性を鋭く認識していることを示しています。
さらに、非構造化データの管理、特に PDF などの文書から意味のある情報を抽出する複雑さに関する Xiao 氏の洞察は、継続的な改善とイノベーションへの彼の取り組みを示しています。非構造化データの戦略的価値と企業にとっての可能性を認識していることは、彼の先進的な考え方と、成長と競争優位への新たな道を切り開くことへの献身を裏付けています。
総じて、Xiao Yumin 氏は、技術スキルとビジネス環境への明確な理解を兼ね備えた、思慮深く意欲的な人物です。TorchV AI での彼のリーダーシップは、デジタル時代における企業の運営と繁栄の方法を真に変革できる実用的な AI ソリューションの開発に焦点を当てていることが特徴です。