Humata AIはPDFに関する質問を要約し、回答します

スタンフォード大学で生物学を学び、2度の起業経験を持つサイラス・カジヴァンディ氏は、日々の仕事量をこなしながら科学研究の進捗状況を把握し続けるのが困難だと感じていました。しかし、同じ状況にあるのは自分だけではないこと、そしてAI技術がより身近になりつつあることを認識したカジヴァンディ氏は、文書、特に科学研究に関する要約や質問への回答を提供するAIプラットフォームの開発を始めました。

Humata AIと呼ばれるこのプラットフォームは2月にローンチされ、Labelboxの元創業者であるダン・ラスムソン氏がCTOに就任しました。そして瞬く間に人気を博し、数千万ページに及ぶファイルを処理し、数百万人のユーザーベースを獲得し、Google傘下のGradient Ventures、ARK invest、M13などの投資家から350万ドルの資金を確保しました。

「Humataの使命は、あらゆるファイルに対して質問できるようにすることで、人々や組織がよりスマートかつ迅速な意思決定を行えるようにすることです」と、カジヴァンディ氏はTechCrunchのメールインタビューで語った。「Humataは、あらゆるファイルに対応した[OpenAIの]ChatGPTのようなものです。」

Humataの仕組みは非常にシンプルです。その前提に忠実に、このプラットフォームでは、ユーザーはファイル（特にPDFファイル）について質問し、回答を得ることができます。ユーザーは1つまたは複数のPDFファイルをアップロードし、それら全体にわたって質問することができます。カジヴァンディ氏によると、顧客には学術研究者だけでなく、法律、石油・ガス業界、カスタマーサポートの専門家も含まれるとのことです。

現在、前述のChatGPTやAnthropicのClaudeといったチャットボットも同様のファイル分析機能を提供しています。しかし、Khajvandi氏は、Humataは機能が限定的で用途が限られているという理由もあり、より堅牢であると主張しています。

「人々はAIにどんな質問でもすることができ、自分のデータから即座に回答を得られ、ハイライト表示された参照情報も得られます」と彼は述べた。「これは、AIの近年の進歩により、あらゆる労働者が質問に対して即座に回答を得られるようになったからこそ可能なのです。」

AIは必ずしも要約が得意というわけではありません。Fast CompanyはChatGPTの記事要約能力をテストし、モデルが内容を間違えたり、一部を省略したり、要約した文書に含まれていない事実を捏造したりする傾向があることを発見しました。