Hypotheses and Challenges.
仮説と挑戦
Beyond LLM Commoditization
世界はLLMを軸としたAIに大きく揺れ動いています。各社は自社の業務にLLMを活用し、SaaSはLLMをラップし、LLMのAPIを活用した新しいサービスも台頭していくでしょう。それらの活用は経済的な意味合いで社会全体の生産性を向上させますが、多くの人がその有用性に気付いている以上、それだけでは十分な差別化は困難です。LLM AI活用の先にあるのは、改めて自社のデータこそが競争力の源泉となる世界ではないかと私たちは考えます。自社のデータ資産はNarrow AI（特化型AI）の基盤となり、LLMではカバーしきれない専門的なソリューションを提供し、それが本質的な差別化、競争優位性を作り出します。LLMの進歩により大きく経営が効率化された後、経営リソースをデータ生成に振り分ける企業が増えると私たちは予測しています。各企業が生成した、まさに資産と呼ぶべきデータを活用する基盤を構築し、企業の創出価値を増大する支援を行うことこそが私たちの存在意義であると信じています。
Harmonizing Sovereignty and Utilization
データの量は爆発的に増加し、その種類も多様化しています。結果としてデータの複雑さ、機微さはますます高まる一方です。その結果、政府や各当局による規制が強化されていくでしょう。特に医療、創薬、ロボティクス、製造業の高度設計、軍事、インフラなどにおいては、データの主権意識が高まり、当局規制のほか、各企業の自律的なデータの保護、制御が強化されることになるだろうと考えられます。もしかすると、データの複雑さと分析の高度化によって、今までは個人情報とみなされなかったものまで個人情報化され、データ主権意識は思わぬ業種にまで広がるかもしれません。そんな世界においても、データの活用の歩みを止めない、加速することが私たちの役割です。私たちは、企業がデータを社外に持ち出すことなくデータ分析を実現するアーキテクチャにより、それを実現しています。
Data Scientist As A Software: D-SaaS
日本のIT、AI人材不足は各国と比較しても明らかで、それがデータ活用の足枷になっています。IT、AI人材の不足を、人材のマッチングの最適化や、人材育成などで解決を図るという考え方もあると思いますが、給与制度の問題、リスキリングに対する個人へのインセンティブの問題、さらには課題の深刻さや緊急度に対して人材育成に時間がかかるという問題など、その実現には様々な課題が存在しています。そこで私たちは、人材不足をソフトウェアで解決する、D-SaaS（Data Scientist As A Software）というコンセプトのもと、サービス開発を行っています。機微なデータを、データ主権性を保ったまま解析するだけでなく、非データ人材がノーコード・ローコードでGUI上で簡単に高度データ分析を実行できる。これが私たちが提供するSaltonの特徴です。機微なデータを分析するためのアーキテクチャだけではなく、各領域に特化した高度な機械学習モデルを多数取り揃え、それらを随時アップデートしていくことで、企業内にデータ人材が不足していても、データ分析を実行できる基盤を提供しています。