AIスタートアップの技術スタックについて、VCが必ず聞くべき質問

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詐欺検出から農作物の監視まで、AI の使用によって現代社会がもたらす課題に対処できるという確信を持ったテクノロジー系スタートアップ企業の新たな波が生まれています。

しかし、AI環境が成熟するにつれ、ある懸念が高まっています。多くのAI企業の中核を成すモデルが急速にコモディティ化しているのです。これらのモデル間に実質的な差別化が著しく欠如していることから、競争優位性の持続性に疑問が生じ始めています。

AIモデルはこれらの企業にとって依然として重要な要素ですが、パラダイムシフトが進行しています。AI企業の真の価値提案は、モデルだけでなく、その基盤となるデータセットに大きく依存するようになりました。これらのデータセットの質、幅広さ、そして深さこそが、モデルが競合他社を凌駕する力を持つ鍵なのです。

しかし、市場投入を急ぐあまり、多くのAI主導企業、特に有望なバイオテクノロジー分野に進出している企業は、堅牢な機械学習に不可欠なデータを生成するための専用技術スタックを戦略的に実装することなく、事業を開始しています。この見落としは、AIイニシアチブの長期的な存続に重大な影響を及ぼします。

経験豊富なベンチャーキャピタリスト（VC）ならよくご存知でしょうが、AIモデルの表面的な魅力を精査するだけでは不十分です。むしろ、企業の技術スタックを包括的に評価し、その目的への適合性を判断する必要があります。データの取得と処理のための綿密に構築されたインフラストラクチャが欠如している場合、たとえ有望なベンチャー企業であっても、最初から失敗の兆候となる可能性があります。

この記事では、機械学習を活用したスタートアップ企業のCEO兼CTOとしての実務経験から導き出した実用的なフレームワークをご紹介します。これらの原則は決して網羅的なものではありませんが、企業のデータ処理プロセスとその結果得られるデータの品質を評価し、最終的に成功につながるかどうかを判断するという困難な課題に取り組む方々にとって、更なるリソースとなることを目指しています。

一貫性のないデータセットからノイズの多い入力まで、何が問題になるのでしょうか?

フレームワークの説明に入る前に、まずデータ品質を評価する際に考慮される基本的な要素を評価しましょう。そして、重要なのは、データが基準を満たしていない場合、どのような問題が発生する可能性があるかということです。

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正確さ

第二に、データは正確でなければなりません。たとえ少量の不正確なデータであっても、AIモデルのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。これは特に医療診断において顕著であり、データの小さな誤りが誤診につながり、人命を脅かす可能性があります。

カバレッジ

第三に、データの網羅性も不可欠です。データに重要な情報が欠けていると、AIモデルは効果的に学習できません。例えば、AIモデルを特定の言語の翻訳に使用する場合、データに様々な方言が含まれていることが重要です。

言語モデルの場合、これは「低リソース」言語データセットと「高リソース」言語データセットと呼ばれます。これには、結果に影響を与える交絡因子を完全に理解する必要があり、通常はメタデータの収集が必要になります。

バイアス

最後に、データのバイアスについても厳密な検討が必要です。人間の偏見やモデルへのバイアスを避けるため、データは偏りのない方法で収集する必要があります。例えば、画像認識データではステレオタイプを最小限に抑える必要があります。創薬においては、結果の偏りを避けるため、データセットには成功した分子と失敗した分子の両方を含める必要があります。どちらの場合も、データはバイアスがあるとみなされ、新しい予測を行う能力を失う可能性があります。

基準を満たさないデータの影響を過小評価すべきではありません。良くてもモデルのパフォーマンスが低下し、最悪の場合、モデルが完全に無効になってしまいます。これは、金銭的な損失、機会損失、さらには身体的危害につながる可能性があります。

同様に、データに偏りがあれば、モデルも偏った結果を生成し、差別や不当な慣行を助長する可能性があります。これは特に大規模言語モデルにおいて懸念されており、近年、ステレオタイプの永続化を懸念する声が高まっています。

データ品質の低下は効果的な意思決定を阻害する可能性があり、最終的にはビジネスパフォーマンスの低下につながる可能性があります。

フレームワーク1: データ生成のための技術スタックピラミッド

効果のないAIスタートアップへの投資を避けるには、まずデータの背後にあるプロセスを評価する必要があります。企業の技術スタックをピラミッド型にイメージしてみるのが良い出発点です。ピラミッド型では、基礎層が予測結果に最も大きな影響を与える傾向があります。この強固な基盤がなければ、最高のデータ分析モデルや機械学習モデルでさえ、大きな制約に直面することになります。

スタートアップのデータ生成プロセスが実際に AI に使用可能な結果を生み出すことができるかどうかを判断するために、VC が最初に尋ねる可能性のある基本的な質問をいくつか示します。

スケールアップを可能にするためにデータキャプチャは自動化されていますか?
データは自動バックアップを備えた安全なクラウド環境に保存されていますか?
インフラストラクチャおよび関連するコンピューティングリソースへのアクセスはどのように管理および保証されますか?
データ処理パイプラインは完全に自動化されており、汚染されたデータポイントによる汚染を制限するために厳格なデータ品質管理が実装されていますか?
ML モデルの構築とデータに基づく意思決定を可能にするために、会社全体でデータに簡単にアクセスできますか?
データガバナンスはどのように実装されますか?
データ管理戦略は実施されていますか?
データと ML モデルのバージョンは追跡され、アクセス可能であり、ML モデルが常に最新のデータバージョンで動作することを保証していますか?

これらの質問に対する確固たる回答を得ることで、企業が自社のデータパイプラインの基盤となる原則を理解しているかどうかを判断するのに役立ちます。そして、この理解は、モデルの出力の品質を評価するのに役立ちます。

フレームワーク2: データ品質の5つのV

企業の技術スタックがAIに適していると判断されたら、モデルの学習に使用されるデータの品質を慎重に検討する必要があります。データ品質の分類によく用いられるフレームワークは、「データ品質の5つのV」です。これは、VCがAIスタートアップを評価する際に考慮すべき、データ品質の5つの主要な側面を表しています。

真実性: データは正確かつ真実でなければなりません。
多様性: データは多様で、現実世界を代表するものでなければなりません。
ボリューム: データは AI モデルを効果的にトレーニングするのに十分な大きさである必要があります。
速度: 世界の変化を反映するために、データを頻繁に更新する必要があります。
価値: データは AI モデルの学習に役立つものでなければなりません。

以下に、5 つの V について企業のデータを評価するのに役立つ入門的な質問をいくつか示します。

スタートアップは、差別化された機能や有用なモデルを構築するためにどのようなデータを作成する必要があるかについて、優れた仮説を持っていますか?
どのようなデータを収集するのでしょうか?
関連するメタデータも収集されますか?
収集したデータの正確性と一貫性をどのように保証するのでしょうか?
スタートアップはデータの偏りにどのように対処する予定ですか?
同じ質問や実験に対して複数の例を収集していますか?
このデータは彼らが構築している製品にとってどれくらい役立つのでしょうか?
このデータを収集する根拠は何ですか?
このデータを収集・活用することで予測精度が向上するという証拠はありますか？もしある場合、データ量と予測精度の向上にどのような相関関係があるのでしょうか？
競合他社が同じデータを収集するのはどれほど容易でしょうか？収集にはどれくらいの時間と費用がかかるでしょうか？
特にバイオテクノロジー企業の場合、予測しているプロキシは臨床的に関連するエンドポイントとどの程度相関しているのでしょうか？その証拠はありますか？
スタートアップ企業は長期にわたってデータの品質を確保するためにどのような計画を立てているのでしょうか?
このスタートアップは不正アクセスからデータをどのように保護する予定ですか?
スタートアップはデータプライバシー規制にどのように準拠する予定ですか?

データ品質の5つのVを慎重に検討することで、VCは成功に必要なデータを持つAIスタートアップに投資することができます。スタートアップが上記の質問に納得のいく回答をし、5つの側面で高いスコアを獲得している場合、それは彼らがデータ品質に真剣に取り組んでおり、AIモデルを適切に適用するための体制が整っていることを示す良い兆候です。

最後に、VCはスタートアップのデータセキュリティへの取り組みを評価する必要があります。これには、データガバナンスポリシー、データ品質保証手順、データ侵害対応計画などが含まれます。