【INTERVIEW】AI開発に必要なプラットフォームをワンストップで提供するAPTO

—高品さん

「この会社を設立する前に、AIビジネスを100個以上考えていたのですが、たまたまTVでAIを活用した自動炎上検知サービスを見かけました。そこで自動炎上検知サービスを作ろうと思い、試しに作ってみたのですが、なかなか精度が上がらないという課題にぶつかりました。精度が上がらなかった原因はAIに学習させる「データ」だったのですが、そのときに、もっと大量に、早く、安くデータを収集するために、パブリックな一般会員にアノテーションを行ってもらうサービスを思いつき、会社を設立する流れとなりました。

藤井は私のコンサル時代の先輩で、このサービスについて声をかけたところ、意気投合して参画してもらうこととなりました。」

—藤井さん

「元々私はIoTベンチャーやスタートアップに在籍していたのですが、IoTの会社で、AIを絡めてソリューションを提供する話があり、そこでプロジェクトマネージャーを行っていました。その時から、AIを活用することでいろいろと効率化することができる、という認識を持っており、元々AIに対して強い興味を持っていました。

その後、多言語翻訳系のスタートアップに行ったのですが、そこでプロダクトの力や、カスタマーサクセスのコミット力がビジネスにおいて非常に重要だと学びました。そのタイミングで、高品から話を聞き、高品が原案を持っていたため、そのビジネス立案をする、というところで一緒にやっていこうという流れになりました。」

—藤井さん

「弊社は「harbest」というプロダクトを提供しており、「Data」「MLOps」「Manage」という3つのサービスを提供しています。

元々は設立の背景でお話した通り、「Data」部分のツールのみを作っていたのですが、やはりここだけではなく、AIを作ることができ、また経営指標やフロントビジネスを管理できるようにしないと、AIの活用効果が見えないということで、最初から最後まですべて一気通貫してサポートするというコンセプトでプロダクトを開発し、サービスを提供しています。」

—藤井さん

「「for Data」に関しては、アノテーションツールと、協力してくれるクラウドワーカーを弊社で囲っており、両側面からかゆいところに手が届くサービスを提供しています。

特長としては、「Webで簡単に発注ができること」「作業品質の自動評価」「ツールのみの利用が可能」という3つがあります。作業品質の自動評価システムについては特許も出願中です。」

—高品さん

「「for MLOps」については、「for Data」で集めたデータをバージョン管理しつつ、ノーコードでモデル開発に連携させることができるようになっています。どうしても、モデルや学習データをローカルでバージョン管理するのは手間もかかりますが、「MLOps」を活用して頂くことで、手軽にクラウドでノーコードで管理できるようになっています。

現在は画像分類モデルにおいて、学習と推論が行えるようになっていますが、今後については、分類だけでなく、メジャーなモデルをノーコードで開発できるようにしていきたいと思っています。

また、機械学習エンジニアが使えるような実行環境も提供していこうと考えています。」

—藤井さん

「AIモデルを作り、精度が非常によかったとしても、ビジネスに活用できなければ意味がありません。実際、機械学習エンジニアがお客様から「どれだけ費用対効果あるの？」と言われることもあり、その際に適切に回答できないといったことが起きています。そんな課題感から着想を得て構築したのが「for Manage」です。

「Manage」では、「MLOps」の推論APIを活用することができるため、お客様システムはAIシステムと切り分けて構築することが可能で、APIを呼び出して頂くのみです。

その上で、お客様環境の売上管理システム等の会計指標等のデータを返却頂くことで、AIの効果をリアルタイムでモニタリングすることができる、という仕組みになっています。

これによって、AIが実際にビジネスにつながっているかどうか、ということがリアルタイムで分析できるようになっています。AI開発会社さんと話していても、そこまでなかなか手が回っていないのが現状のため、弊社のシステムをご提供するといった取り組みも可能です。」

—藤井さん

「「Manage」の機能をカスタムすれば使えるようなツールはたしかにあるかもしれませんが、弊社の強みは、「Data」のところから一気通貫して提供していますので、ここまで行っているツールはないと思います。」

—高品さん

「例えば「MLOps」に関して言えば、学習データをクラウド上で、ノーコードで連携できる、という点と簡単にメジャーなモデルを使用することができる、という点が強みだと思います。

機械学習エンジニアはGoogleColabなどを使用してローカルで容易にできてしまいますが、非機械学習エンジニアにとっては、ネックになっているポイントだと思っています。エンジニアではなく、業務側の方々が、まず「機械学習に触れてみる」という障壁を下げることがAIの発展に繋がると考えております。

また、Webツールに関して言えば、市場的には非常にコモディティ化していると思っていますので、差別化が難しい領域ではあるかと思いますが、一方で、アノテーションが可能なスマホアプリを日本で初めて構築しリリースしましたので、ここに強みはあると考えています。アノテーションは、画像、音声、テキスト、動画等、世の中に求められているアノテーションの多くに対応できます。」

—藤井さん

「現状は学習データで困っている企業様がやはり多いので、「Data」からの導入が多くなっているのですが、そこから「MLOps」や「Manage」につながっていくケースが多いです。

導入企業様としては、大手企業であれば中古車ECサイトにおいて導入して頂いていますが、最近はベンチャー、スタートアップ系企業の導入も増えています。」

—藤井さん

「まずは、AI開発事業を展開されている企業様に多く導入して頂きたいと思っています。

そして今後は、AI開発系企業様との連携も進んでいますので、そういった取組も広げていきたいと考えています。

また、3つのシリーズの連携には、現状はまだ一部開発など人の手が介在する必要があるため、今後はシームレスに連携できるようにして、お客様が簡単に利用できるようにしていきたいと思います。」