人工知能（AI）は、多くのテクノロジーの仕組みにおいてますます重要な要素となっており、今や技術者自身の仕事にも応用されつつあります。そんなツールを開発するスタートアップ企業の一つ、Tara.aiが本日、資金調達を行いました。Tara.aiは、機械学習を用いて組織のエンジニアリングプロジェクトの遂行を支援するプラットフォームです。取り組むべき作業の特定と予測から、それを実行する人材の調達、そしてプロジェクトのモニタリングまで、あらゆる業務を支援します。同社はシリーズAラウンドで1,000万ドルを調達し、プラットフォームの構築を継続しています。
イバ・マスード（CEO）とサイード・アーメドが共同設立したこの会社への資金は、タラの起源と、今後どのように製品が発展していくかを示唆する興味深い投資家グループから提供された。
このラウンドは、女性が率いるAspect Ventures（女性が設立したスタートアップに特に重点を置いているが、必ずしも女性だけに焦点を当てているわけではない）が主導し、SlackもSlack Fundを通じて参加しました。過去の投資家であるY CombinatorとMoment Venturesもこのラウンドに参加しました。（Y Combinatorは、系列企業にシリーズAラウンドの資金調達を支援する手段を提供しており、Tara.aiもこのプロセスを経ています。）
Tara.ai は元々、Y Combinator から Gradberry として設立され、組織がエンジニアリングの人材を評価し、その発掘を支援するための AI プラットフォームの使用に当初重点を置いていました。Tara.ai は元々、その AI エンジンの名前でした。
（マズード氏とアハメド氏がこの問題に気づいたきっかけは、彼ら自身の直接的な経験だった。二人はUAEのシャルジャ・アメリカン大学（彼女は金融学、彼は工学部）の卒業生で、誰も彼らの大学の名前を知らなかったため、就職に苦労していた。それでも、二人はモロッコで開催されたMIT関連のスタートアップコンテストで優勝し、ボストンに移住した。Gradberryの構想は、大物企業を排除し、人々ができることだけに焦点を当てることだった。）
Masood と Syed (後に結婚) は、チームが課題を詳しく調査し、実際に解決する必要があるものを特定し始めると、そのエンジンを使用してエンジニアリング プロジェクトを実行する際のより広範な課題を評価することが自然な流れになったことに気付きました。
マッキンゼー（マズード氏がかつて勤務していた会社）が約5,000件のプロジェクトを対象に実施した調査では、プロジェクトの予定完了時期の超過、適切な人材の不足、全体的な計画不足などにより、660億ドルが「失われた」ことが判明した。
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「採用は実際には最初の決定ではなく、最終的な決定であることに気づき、意思決定プロセスのより早い段階から関与したいと考えました」とマスード氏はインタビューで語った。「人材ではなく、プロジェクト全体に目を向けることで、はるかに大きなチャンスを見出しました。」
実際には、Tara.ai は、解決する必要のある問題の性質や組織が達成したい目標を調査するだけでなく、その目標を実行するためにどのフレームワークを使用する必要があるかを提案し、従うべきタイムラインを提案するためにも使用されます。
次に、企業自身のスタッフの専門知識と他の採用プラットフォームの専門知識を評価し、社内からどの人材を採用すべきかを判断します。最終的には、契約社員や新規採用者など、組織外からの情報も補完することになります。
マズード氏は、今日のテクノロジー業界では多くのユーザーがJiraや類似のプラットフォームをプロジェクト管理に利用していると指摘しました。Jiraにはプロジェクト計画の効率化を支援するツールがいくつか含まれていますが、Taraは、プロジェクト完了の管理だけでなく、プロジェクト全体を構想する一種の仮想プロジェクトマネージャー、あるいは既存のプロジェクトマネージャーのアシスタントとして、そのプラットフォームを提案しています。
注目すべきは、現在Tara.aiのユーザー（顧客にはCisco、Orange Silicon Valley、Mower Digitalなど）の約75%が「非技術者」、つまりコードを出荷したり使用したりしていないことだと彼女は言う。「これは、彼らがプロジェクトで考慮すべき点や、どのような依存関係が想定されるかを理解するのに役立ちます」と彼女は指摘する。
この投資を主導したアスペクトのパートナー、ローレン・コロドニー氏は、Tara.ai に関して彼女にとって特に印象的だったことの一つは、まさにそうしたシナリオにどのように適用できるかということだったと語った。
今日、テクノロジーは多くの企業の事業運営において非常に重要な要素となっていますが、すべての企業が本質的にテクノロジー企業であるわけではありません（食品・飲料会社や政府機関などを例に考えてみてください）。これらの企業は従来、機会を特定し、そこから構築し、最終的にどのようなソリューションが生まれたとしても、長期的に運用するために外部のコンサルタントに頼る必要がありました。今こそ、こうした組織におけるテクノロジーの活用方法を再考する機会です。
「プロジェクトは複数のシステムからハックされたものであり、実際には組み合わせて構築されているわけではありません」と、コロドニー氏はこれらの従来型企業における開発の規模について述べた。「機械学習による社内外の人材のスコープ設定とマッピングに非常に期待しています。これは、従来型企業が新興企業と同等の水準に到達することが求められ、これらのプロジェクトを遂行するために必要な人材の数が膨大になる中で、特に重要になると考えられます。」
Tara.aiの次のステップは、非常に強力な人材・エンジニアリングプロジェクト検索エンジンの構成要素をさらに強化することです。具体的には、外部コンサルタントのデータベースを統合し、社内チームと連携しながら円滑に業務を遂行するための最適な方法を探ります。また、近いうちにバグ予測、つまりプロジェクトでバグが発生する前に特定する技術も導入予定です。同社は今回の資金調達に合わせて、AIエンジンのアップデート版をリリースする予定です。
Slackへの投資は、Tara.aiの今後の方向性を示す重要な兆候でもあります。マズード氏によると、Slackはこのラウンドへの投資に関心を示している3社の「ビッグテック」企業の1社です。彼女とサイード氏は、Slackを選んだ理由として、既存顧客とターゲット顧客から見て、多くの企業が既にSlackを利用しており、一部の顧客からは、一方のイベントがもう一方の更新情報として表示されるなど、より緊密な連携を求める声が上がっていることを挙げました。
「当社の最大の顧客はSlackのヘビーユーザーで、彼らはすでにTara.aiのプロジェクトに関する会話をSlackで行っています」と彼女は述べた。「私たちはスコープ設定に取り組んでおり、現在は両者の間でコマンドラインインターフェースを連携させる方法も検討しています。」
彼女は、これは人々が仕事をするために日常的に使用する通信やその他のプラットフォームとのより緊密な統合を排除するものではないと指摘した。その目的は、全体的に仕事をより良くするためのツールになることだ。