Snowflakeが注目するスタートアップ企業：ROE AI

Snowflakeが注目するスタートアップ企業として、Snowflakeでビジネスを構築している素晴らしい企業をご紹介します。今回は、ROE AIの共同設立者でありCEOでもあるRichard Meng氏に伺います。ROE AIは、データチームを支援して、使い慣れたSQLクエリでドキュメント、画像、ウェブページなどのマルチモーダルな非構造化データからインサイトを抽出できるようにするスタートアップ企業です。ROE AIのプラットフォームは、AIエージェントを統合することによってデータ処理を簡素化し、さまざまな業界の組織が手動ワークフローを自動化してデータから実用的なインテリジェンスを引き出せるようにします。

創業者としてのインスピレーションは何ですか？

私は、現状に異議を唱え、これまで解決できなかった問題、特にデータとAIの交点の問題に取り組むことにモチベーションを感じています。ROE AIの創設前に、Snowflakeで働いていた経験からも刺激を受けました。AIデータイノベーションのスリリングなスピードを目の当たりにしてきました。

大規模言語モデル（LLM）が登場したとき、私は、非構造化データを活用するという、データ業界の長年の課題に対処できると確信しました。人々が何十年にもわたってこの課題を解決しようとしてきましたが、多くの場合、解決策は期待に沿うものではありませんでした。今こそ、Snowflakeでの経験を活かして、何か大胆なことを試す絶好の機会だと思ったのです。

ROE AIが解決しようとしている問題は何ですか？ 

多くの金融サービス機関は、豊富なインサイトを得るためにドキュメントを活用しています。現在、これらのワークフローは完全に手動です。私の目標は、こうしたクライアントがエージェント的で厳密に評価されたドキュメントワークフローを構築できるようにすることです。多くの企業がRAGでそれを解決しようとしていますが、このワークフローでは正確さが必須の要件であるため、期待に応えるものにはなっていません。 

そのため、私たちはROE AIを構築し、精度を重視するクライアントが数行のSQLでエージェントドキュメントワークフローを構築、評価、実稼働化できるようにしています。 

私たちは、Snowflakeとのパートナーシップにより、この機能をSnowflakeマーケットプレイスを通じてSnowflakeのクライアントにネイティブに提供できるようになったことを嬉しく思います。

データに関して素晴らしいと感じることは何ですか？ 

ROE AIは、ゼロ埋め込みベクトルの非構造化データを解決します。非構造化データは不正確な性質を持っているため、クライアントのこうしたデータの問題において、私たちはベクトルに依存しません。その代わりに、LLM呼び出しを多用することで、このプロセスを低コストで行うことができます。 

私たちは、ROE AIを社内でも活用し、採用候補者の履歴書をスクリーニングしています。このプロダクトは、何千もの履歴書を1分以内に迅速に解析して、エンタープライズ企業とスタートアップ企業の両方の経験があるか、データに関する十分な専門知識を持っているかなど、候補者についての的を絞った質問に答えることができます。

Snowflake上に構築することの最大のメリットは何ですか？

まず、Snowflakeを利用することで、アプリに対するユーザーの信頼を強化できます。SnowflakeネイティブアプリとSnowflake Cortex AIにより、ROE AIのすべての機能はSnowflakeのセキュリティ境界内にあります。つまり、企業はデータをSnowflakeの外部に移動することなく、AIエージェント駆動の非構造化データワークフローを実行できます。これにより、信頼性が高まり、コンプライアンスがサポートされます。  

2つ目のメリットは、スケーラビリティの最適化です。多くの場合、大規模なLLMの運用には専門的なリソースが必要です。私たちは、Cortex AIにより、GPUなどのコンピュートリソースをシームレスに拡張し、大量の非構造化データ分析を扱えます。また、Cortex LLMにより、最先端の商用モデルをセキュアに使用できます。 

3つ目は、効率性の向上です。SQL関数、Snowflakeステージング、その他のSnowflakeネイティブ機能を活用することで、エンドユーザーは構造化データのクエリとまったく同じ方法で、セルフサービス方式でROE AIを使用して非構造化データのクエリや変換を行うことができます。

Snowflakeネイティブアプリフレームワークは、ROE AIの成長と開発戦略をどのように形成しましたか？

まず、Snowflakeのネットワークにより、市場投入戦略が加速しました。大企業は私たちの理想的な顧客ですが、スタートアップ企業にとってはリーチするのが難しい場合があります。Snowflakeネイティブアプリエコシステムに参加することで、Snowflakeの確立されたエンタープライズオーディエンスと販売チャネルを活用できます。  

また、フル統合されたSnowflakeクエリ体験の恩恵も受けています。私たちは、まとまりのないスタンドアロンアプローチを採用しませんでした。代わりに私たちの非構造化データソリューションを、Snowflakeのデータ変換とワークフローに組み込みました。この緊密な統合により、販売サイクルが短縮され、お客様の複雑さが軽減されます。

最後に、私たちのソリューションはすでにSnowflakeのセキュリティと調達のフレームワークと整合しているため、お客様は既存のSnowflake契約を使用して簡単にROE AIを購入できます。これにより、6か月かかっていた調達プロセスがわずか数週間に短縮します。

Snowflakeでのアプリケーションの構築を検討中の企業に、なにか一言ありますか？

まず、Snowflakeのネイティブ機能を最大限に活用してください、と言いたいですね。Cortex AI、ユーザー定義関数、Snowpark、セキュアデータシェアリングにより、開発期間を大幅に短縮できます。次に、自社のソリューションをSnowflakeのデータセキュリティ態勢と整合させ、企業における導入を簡略化することも大切です。そして最後に、Snowflakeのパートナーチームやセールスチームと早い段階でエンゲージすべきです。Snowflakeは、ユーザーのペインポイントに関する深い知見を備えており、製品の市場適合性を高め、市場投入戦略を加速してくれます。

最後の質問：苦労して学んだことは何ですか？ 

まずは、難しい問題に取り組むことです。簡単な勝利を追い求めるのは、最初は有望なことのように思えるかもしれませんが、難しい課題を勇気と粘り強さで解決したときに、本当の意味での製品の市場適合性を得られます。

ROE AIと、そのデータ集約型の難しい問題を高精度に解決するための戦略について詳しくは、getroe.aiをご覧ください。また、Snowflakeマーケットプレイスでアプリを試していただくこともできます。