GenAIには問題点もあります。しかし、一つ優れている点があるとすれば、それは膨大なデータプールから答えを導き出すことです。
Gleanの登場です。同社のソフトウェアは、企業のファーストパーティおよびサードパーティのデータベースに接続し、従業員からの平易な英語での問い合わせ（例えば「会社の401kにどう投資すればいいですか？」など）に対応します。いわばカスタムChatGPTのようなものです。クラウドデータ管理企業Rubrikの共同創業者であるArvind Jain氏によって立ち上げられたGleanは、Rubrikの従業員が業務に必要な情報を見つけるのに苦労していること、そして他社の従業員も同様に苦労していることをJain氏が観察したことから着想を得ました。
「エンジニアがコード以外のことに時間を費やしすぎていること、アカウントマネージャーが取引成立に必要な最新の調査やプレゼンテーションを見つけられないこと、新入社員の研修に時間がかかりすぎることなどを目の当たりにしました」とジェイン氏はTechCrunchのインタビューで語った。「こうした問題が深刻化するにつれ、生産性は低下し、エネルギーは枯渇し、従業員のエクスペリエンスも損なわれていました。」
どうやらジェインは何かに気づいていたようだ。
ガートナーの最近の調査によると、デスクワーカーの47%が業務遂行に必要なデータを見つけるのに苦労していることがわかりました。同じ調査で、従業員は職場で管理しなければならないアプリの数が増加していること（5年前は平均6個だったのに対し、現在は平均11個）が、この課題をさらに悪化させていると報告しています。
2019 年、Jain 氏は小規模な創設チームとともに、エンタープライズ顧客向けの AI 搭載検索アプリとして Glean を構築しました。
最初の数回のイテレーションは、MicrosoftのSharePoint SyntexやAmazon Kendraに類似しており、「コグニティブ検索」と呼ばれる製品カテゴリーに属していました。初期のGleanは、自然言語処理を活用することで、組織全体の従業員が行う検索に加えて、文書の詳細を理解することができました。
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Gleanは長年にわたり、爆発的なGenAIのトレンドを背景に、企業のデータベースやデータストアに接続して分析し、従業員からの問い合わせに回答するプラットフォームへと進化しました。現在、Gleanはサポートチケット、チャットメッセージ、顧客関係管理プラットフォームのエントリなどのソースから情報を取り込み、GenAIを適用して、それらすべてを洞察と適切な回答に変換しようとしています。
企業は、自社の独自データ、特に社内チャットデータを、これほど高度なスクレイピングと分析を行うGenAIプラットフォームに接続することに警戒感を抱くだろうと想像できます。そして、それは決して誤った推測ではありません。
シスコシステムズが最近実施した調査によると、4社中1社以上がプライバシーとデータセキュリティのリスクを理由にGenAIの使用を禁止していることが明らかになりました。調査では、企業はGenAIツールによって自社の知的財産が侵害されたり、その他の機密情報が一般の人々や競合他社に漏洩したりするのではないかと懸念していると述べています。
しかしジェイン氏は、少なくともクラウドベースの GenAI プラットフォームが可能な範囲では、Glean は「安全」かつ「プライベート」であると主張しています。
「Gleanは、企業のデータソース（Slack、Teams、Jira、ServiceNowなど）に設定されている権限と同じ権限を尊重するため、従業員はアクセスを許可されたデータに基づいた回答のみを受け取ります」とJain氏は述べています。「ユーザーが基盤となるアプリケーションでドキュメントを削除すると、そのドキュメントはGleanシステムからも削除されます。」
しかし、多くのGenAIが抱える呪い、幻覚についてはどうでしょうか？Gleanは事実や引用を捏造したり、要約を間違えたり、基本的なリクエストの要点を見逃したりといった問題から免れているのでしょうか？
可能性はあります。筆者自身はGleanをテストできませんでしたが。しかし、Jain氏はGleanがどれくらいの頻度で幻覚を起こすのかは明言を避けつつも、プラットフォームのGenAIの信頼性を高めるための緩和策を強調しました。具体的には、顧客データで訓練されたモデルを用いて業界や企業特有の専門用語を学習することや、顧客が複数のオープンソースのGenAIモデルを切り替えてGleanのコアエクスペリエンスを強化できることなどが挙げられます。
「AIワークアシスタントは、誰が検索しているかに基づいてパーソナライズされた結果を提供する必要があります」とジェイン氏は述べた。「検索者の様々な側面、つまり役割、職務、管理職、具体的なプロジェクトや責任、さらには一緒に働いている人など、が、彼らにとって関連性のあるコンテンツを定義する上で重要になります。Gleanは、顧客ごとにカスタムモデルを学習し、これらの属性に基づいてすべての従業員に高度にパーソナライズされた結果を提供します。」
GleanはRAG（Retrieval-Augmented Generationの略）も採用しています。これは、外部の知識源からデータを取得することでGenAIを「グラウンディング」し、パフォーマンスを向上させるために広く利用されている手法です。Jain氏によると、Gleanが提供するすべての回答は、元の情報源に「完全に参照可能」です。
「Gleanは過去の作業パターンを学習することで、ユーザーが日常業務で必要とする可能性のあるドキュメントを推奨できます」とジェイン氏は述べた。「100を超えるコネクタを備えた複雑なAI『エコシステム』を、ターンキーで実装できます。」
Glean は、年間契約に基づいて、月額のシート当たりのサブスクリプション料金を請求することで収益を得ています。
Microsoft (具体的には Copilot) や OpenAI (ChatGPT) などのベンダー、および Coveo、Sinequa、Lucidworks などのエンタープライズ検索プロバイダーとの競争にもかかわらず、Jain 氏によると、最近のビジネスは非常に好調で、昨年の年間経常収益は 4 倍近くに増加しました。
これは、企業が GenAI を全面的に受け入れるどころか、業務機能全体に GenAI を導入するのに時間がかかり、慎重であったという見方に反しています。
インテルの子会社である Convrg.io が 2023 年 12 月に実施した調査によると、2023 年に GenAI ソリューションを本番稼働まで立ち上げたと回答した組織はわずか 10% でした。組織によると、ソリューションの大部分はまだ研究およびテスト段階にあり、企業が収益につながる GenAI のユースケースを見つけることに成功していないことを示しています。
しかし、グリーンの財務状況と、デュオリンゴ、グラマーリー、ソニーを含む200社に及ぶ顧客基盤は投資家の心を掴んだようだ。
Gleanは本日、Kleiner PerkinsとLightspeed Venture Partnersが共同でリードし、General Catalyst、Sequoia Capital、Adams Street、Coatue、ICONIQ、IVP、Latitude Capital、および追加の戦略的支援者であるCapital One Ventures、Citi Ventures、Databricks Ventures、Workday Venturesが参加したシリーズD資金調達ラウンドで2億ドルを調達したことを発表しました。
クライナー・パーキンスのマムーン・ハミッド氏は声明で次のように述べています。「Gleanには計り知れないチャンスがあり、同社チームが企業向けにGenAIソリューションを提供できると確信しているため、2019年にシリーズAをリードし、それ以前のすべてのラウンドに投資した後、今回のラウンドも共同リードしました。私はベンチャーキャピタルとしてのキャリアを、Slack、Box、Figmaなど、ナレッジワーカーの生産性向上を支援するアプリケーションへの投資に費やしてきました。Gleanには、人々の働き方を変える大きな可能性があると考えています。」
ジェイン氏によると、今回の新たな資金により、グリーンの調達総額は約3億6000万ドル、評価額は22億ドルとなり、この資金はグリーンの「すべての」チーム（パロアルトを拠点とする同社は現在約300人の従業員を抱えている）の拡大、製品の強化、そして「強力な市場開拓活動の構築」に充てられるという。
「Gleanは、特に過去1年間、GenAIを組織に導入するために必要な要件を評価してきた企業からの強い顧客需要が継続的に増加していることに気づいています」とJain氏は述べています。「私たちは常に採用と支出に慎重であり、最近の採用増加は、強い顧客需要に応えるためです。」
