Cohere社のCEO兼共同創業者のエイダン・ゴメス氏　最新インタビュー

2024年7月8日 19:00

Cohere社のCEO兼共同創業者エイダン・ゴメス氏（Aidan Gomez氏）の
2024年7月7日放送のCNBCのインタビュー参考訳です。

1. 注目サマリ

Google翻訳の改善タスクから生まれた論文「Attention Is All You Need」
「Attention Is All You Need」を書き上げた時に想像すらしなかったTransformer以降の驚異的な技術の革新スピード
GoogleがAI開発でOpenAIの後塵を拝する原因となった要因
近年のAI研究者の意識の変化
Cohereが目指すのはB2Bビジネス。コンシューマは原則スコープ外
スコープするのは、セキュリティ、スケーラブル、プライベート、より小さなカテゴリーの安価なモデル
企業は、POC成功を踏まえて導入検討フェーズにあるが、まだ初期の段階で、コスト折り合いなどの当面の課題がある
パートナー企業と共にGTM（with Oracle、Accenture、McKinsey、Microsoft、AWS、GCP）
今後2年間で企業導入が大幅に加速する見込み

2. 基礎情報

　Cohere社のCEO兼共同創設者であるエイダン・ゴメス氏（Aidan Gomez氏）は、トロント大学で機械学習と自然言語処理の分野を学び、在籍中にインターンとして「Google Brain」に参加。このインターン期間に大規模言語モデルのターニングポイントとなった著名な論文「Attention is All You Need」を共同執筆しています。
　その後、2019年にCohere社を共同設立し、Alumini Ventures、Tigar Global、Index Venturesなどをリードインベスターとして、NVIDIAやOracle、Salesforce、SAPなどから資金調達し、開発したCommand R+などの大規模言語モデルは、既に企業への導入が始まっています。
　尚、2024年6月には日本円換算で720億円（500百万ドル）の追加の資金調達を成功させ、直近の評価額は、推定50億ドルとなり、カナダを代表するユニコーン企業の1社として、市場の期待を集まている企業です。

3. インタビュー（参考訳）

［スティーブ・コヴァック（Steve Kovach）：CNBC］
　今日のゲストはエイダン・ゴメス、CohereのCEO兼共同設立者です。彼は生成AIの黎明期からその中心にいました。2017年にGoogleのインターンとして、生成AIを可能にする技術であるTransformerを概念化した基礎論文の執筆に携わりました。現在、彼は消費者向けではなく、企業向けのAI製品を作り、利益を上げることに注力しています。以下が私たちの会話です。

［スティーブ］
　エイダン、参加してくれてありがとう。まず、Googleでのあなたの仕事とTransformerチームでの活動について話を聞かせてください。そのアイデアがどのように始まったのか、またそのチームの当初の目標と取り組んだことについて教えてください。

［エイダン・ゴメス（Aidan Gomez）：Cohere］
　ええ、当初の目的はGoogle翻訳を改善することでした。それは非常に有名な問題でした。Translateは何年も前から存在していましたが、私たちの目標はサービスが提供する翻訳の質を向上させることでした。ですから、単に翻訳を改善するために開発された技術が、これほど広範囲に影響を及ぼすようになったのは、本当に驚異的なことです。

［スティーブ］
　このような結末や進展を想像していましたか？

［エイダン］
　僕個人としては、全く予想していなかった。でも、プロジェクトを終えたばかりのある瞬間を覚えている。応募していた学会に学術論文を提出していたんだ。夜中の2時くらいで、僕はアシシュ（Ashish Vaswani氏）の隣のソファで横になっていた。彼が私に向かって「これは大変なことになるぞ」と言ったんだ。その時、私はインターンで、これが私が初めて取り組んで貢献した研究プロジェクトだった。だから私は「どういう意味だ？研究っていつもこんな感じじゃないの？」と思った。そして面白いことに、その進歩のペースはそれ以来速くなる一方だった。この7年間で、当時この分野で働いていた人で、技術的な能力という点で現在の状況を予測できた人はいないと思う。モデルたちは、私が個人的にキャリアの最後に見ることになるだろうと思っていたようなことをやっている。おそらく40年後には、このようなものを目にすることになるだろうと思っていたが、それがわずか数年、10年足らずで現れたんだ。

［スティーブ］
　あなたが言ったように、Googleはこの件に手をこまねいていて、あなたが一緒に働いていた人たちを含め、多くの人たちが、この件がこんなことになるとは予想していなかった。彼らはそれを知るべきだったのでしょうか？見るべきだったのでしょうか？今のところ、GoogleはChatGPTの立ち上げで足元をすくわれたという話になっていますが、それは真実だと思いますか？それともGoogleが公に立ち上げなかった理由があると思いますか？あなたはどう考えますか？

［エイダン］
　実際に未来を見るために必要だったのは、おそらく非合理的とも言える、このスケールという考え方に対する確信だったと思います。モデルをより大きくし、より多くのデータで訓練し、より多くの容量と計算能力を与えれば、より賢くなり続け、そのスピードは落ちない。
　当時、私たちは現在の1000倍も小さなモデルをトレーニングしていました。だから、このモデルを拡大し続け、より賢くなり続けるために1000倍の費用をかけるという確信を持つことが必要でした。それは大きな、そしてリスクのある賭けでしたが、私はこの賭けをして良かったと思います。時間が経てば証明されるし、これからも証明され続けると思います。

［スティーブ］
　もしそうなら、人々が「君がこのことを始めたんだ」と言うとき、直接の創始者ではないかもしれませんが、そのようなコメントを聞いてどう感じますか？

［エイダン］
　そんな肩書きを自分につけることはないですね。絶対に。

［スティーブ］
　そう呼ばれるとどう感じますか？

［エイダン］
　ちょっと威圧的ですね。信用しすぎだと思います。本当に、私たちが見てきた進歩は、何百、何千という人々がこのテクノロジーに力を注ぎ、前進させてきた成果なんです。文字通り、何百もの小さなアイデアが採用され、引き込まれ、今日の地位やポイントに貢献しました。人間は信用を与えることが大好きです。私たちは、あの人がやったと言いたがるんです。

［スティーブ］
　アル・ゴアがインターネットを発明したんだよね。

［エイダン］
　でも、この技術やAI全般については、本当に信じられないですね。

［スティーブ］
　Googleはその歴史を通じて、社員にサイドプロジェクトをさせることで有名でした。そのような文化があったからこそ、あなたと同僚たちは論文を思いつくことができたのでしょうか？

［エイダン］
　100%そうです。Google Brainは非常に自主的に組織されていました。お互いを知っていて、いろいろなことを話す人たちの集まりであり、共通の興味を持つ人たちが3、4、5、6ヶ月続くプロジェクトの周りに集まっていました。それが成功するか失敗するかで次のことに移る。しかし、それは完全に自主的な研究組織でした。
　それが、Googleが他を大きく引き離した理由の大きな部分でした。とても魅力的な場所だった。研究者であれば、夢のような仕事でした。それが、このテクノロジーを構築しているエンジニアや研究者の文化の中で変わったのかもしれません。現段階では、人々は研究のための研究にはあまり興味がありません。彼らが求めているのはインパクトです。なぜなら、長い間、AIは純粋な研究開発プロジェクトであり、世の中にもたらすことのできる価値はあまりなかったからです。
　それがようやく、ある種のしきい値を超えて、実用性が実際に感じられ、利用されるようになりました。だからこそ、消費者は狂ったようにこれを導入している。だからこそ、企業も夢中になって導入しているのです。

［スティーブ］
　ChatGPTのローンチ前にも、GoogleのさまざまなAIグループ内でハイレベルな離職や論争がありました。何が起こったのか、あなたはどう認識していますか？Googleの文化的な変化が、あなたを含め、これらの人々の離職を促したのでしょうか？

［エイダン］
　GoogleはAIで本当に素晴らしい仕事をしていると思います。彼らの作るモデルはすごいですし、並外れた才能があります。私の友人やメンターの多くはまだそこにいます。報道では彼らは多くの非難を浴びていますが、実際には、先に述べたように、スケーリングに資本を注ぎ込むのは非常に明白ではない賭けでした。だから、私は彼らをそれほど非難していません。誰かがその賭けに出て、この未来が実現したことを嬉しく思います。Googleは今でも信じられないような会社で、信じられないようなテクノロジー・クリエイターだと思いますし、彼らの仕事ぶりには本当に感服しています。

［スティーブ］
　なぜ辞めようと思ったのですか？

［エイダン］
　私にとっては、ニック（Nich Frosst氏：共同創業者）とアイヴァン（Ivan Zhang氏：共同創業者）と私が持っていたビジョンを実現することでした。私たちはこのテクノロジーを世界に広めたいと考えていましたが、Google社内ではそれができず、Cohereがそれを実現する最良の方法だと感じたのです。私たちが作りたかったのは、エンタープライズ向けの企業です。企業がこのテクノロジーを採用するためのプラットフォームを構築したいと思っていました。Googleは消費者向けの会社なので、その環境ではそれができなかったのです。だから私たちはGoogleを離れ、本当にその目的のためにCohereを設立しました。

［スティーブ］
　ChatGPTがローンチされてすぐに反応があったのを見て、タイミングを逃したと感じましたか、それとも驚きましたか？

［エイダン］
　OpenAIの人たちと話すと、彼らもChatGPTの人気に驚いていたんです。だから、市場全体が驚いたんだと思います。技術自体は驚くようなものではありませんでした。社内にはすでにチャットボットがありましたし、この言語モデルのインターフェイスとしてチャットを反復していました。驚いたのは、人々がそれをとても気に入ったことです。彼らはそれを便利にし、楽しいものにしました。それは大きな驚きで、このテクノロジーが世に出る準備ができていたということです。これは誰にとっても非常にポジティブな出来事でした。私たちは皆、24時間起きていて何でも聞けるインテリジェント・アシスタントにアクセスできるようになったのです。Cohereがフォーカスしている企業にとっては、自動化を推進したり、まったく新しい製品体験を推進するチャンスです。コンピューターは今、実際に私たちに話しかけることができます。つまり、私たちがコミュニケーションや情報の保存に使っている知的モダリティに、機械がアクセスできるようになったのです。ということは、私たちが機械の中で作り上げたあらゆる製品、あらゆるサービスに、新しいインターフェイスが存在するということです。

［スティーブ］
　Cohereについて具体的に話しましょう。あなたは企業への関心について言及しましたね。まずはそこから始めましょう。Cohereとは何なのか？あなたたちは何をしているのか？何を売っているのか？どうやってお金を稼いでいるのか？

［エイダン］
　我々はモデルビルダーで、モデルを開発しています。我々のフォーカスは消費者側にはありません。企業がこのテクノロジーを採用するためのプラットフォームを構築しています。我々が優先しているのはプライバシーです。完全に非公開でデプロイでき、データを追加でき、そしてあなたのハードウェア上にあります。我々は何も見ることができず、完全にセキュアです。もうひとつは、クラウドにとらわれていないことです。1つのクラウドに縛られません。クラウドAでしか利用できないプロプライエタリな技術を購入するのではなく、オンプレミスでもどこでも利用できるようにしています。そして最後に、テクノロジー面では、企業にとって優先度の高いユースケースにフォーカスしています。「宿題を手伝ってくれ」や「ニュースについて話そう」ではなく、「仕事を片付けたいんだ。それを手伝ってくれ」といったニーズに応えています。

［スティーブ］
　私が話をする人たちは、基本的に会社でこうした製品を購入する担当者ですが、必ずしもそのようには考えていません。少なくともMicrosoftのCopilotのような製品は、あまりに範囲が広すぎて、その生産性が実際に達成可能かどうかは不明です。それに、値段も高い。
そのようなビジョンと差別化するために、あなたは何を売っているのでしょうか？もっとニッチなものですか？Cohereのツールを使って、人々は日々何をしているのでしょうか？

［エイダン］
　2つの異なるカテゴリーがあります。一方は外部向けのアプリケーションで、製品に新機能を追加して効率化を促進したり、ユーザーに新しい体験を提供したりするものです。もう一方は、組織の内部向けです。生産性を向上させ、さまざまな機能や従業員タイプに対応した支援を構築します。
　我々はOracleと提携しており、OracleのFusionアプリに搭載された数十の新機能を提供しています。つまり、人事部門やカスタマーサポート部門などを強化するソフトウェアです。自動化を推進するため、業務を容易にする機能が大量に登場しています。マサチューセッツ工科大学やハーバード大学から、生産性の向上を示す研究が発表されています。それは定量的に測定することができ、ナレッジワーカーをこれらのモデルの隣に座らせ、その使い方をトレーニングし、自分たちの役に立つようにします。彼らはテクノロジーの使い方を学ばなければなりませんが、いったん習得すれば、生産性は40％も向上します。生産性の向上は量だけでなく、マネージャーの判断による質の向上にもつながります。
　アクセスには障壁があり、その第一はプライバシーです。データが流出する危険性があり、従業員が消費者サービスに機密文書を送信している場合、それは訓練データとして利用され、そのデータは将来すべてのユーザーに公開される可能性があります。

［スティーブ］
　あなたが今話しているのは、職場で無料版や個人版のChatGPTを使って会社の文書をアップロードしている人のことですね。

［エイダン］
　安全なアクセスを提供しなければ、従業員はコンシューマ向けサービスの利用を通じて、安全でないアクセスをすることになります。だから、データプライバシーの部分は確かに障害のひとつです。また、あなたが言ったように、コストも問題です。これらのモデルは巨大です。Cohereはモデルの圧縮に重点を置いており、ただ単に最大のモデルを作ればいいというわけではありません。なぜなら、それは市場投入には間に合わないからです。
　だから私たちは、よりスケーラブルで、完全にプライベートで、よりコストのかからない、より小さなカテゴリーのモデルを作ることに集中しています。

［スティーブ］
　Cohereは、少なくとも1年前の時点で20億ドル強の評価を受けていました。おそらく資金調達しているでしょうが、投資家たちはリターンを求めています。このテクノロジーは、運営費も構築費も安くはありません。いつリターンが得られるのか、なぜリターンが得られるのか、どのようにリターンが得られるのか、あなたは投資家たちにどう説明するのですか？

［エイダン］
　2023年は、みんながこのテクノロジーに目覚めた年でした。コンセプトの実証や小さなテスト、5人や10人の従業員がただ作って、ハッキングして、テクノロジーに慣れ親しむ年だったのです。しかし今は変わってきています。これらのPOCは結実しつつあります。彼らは、自分の作ったものを気に入って「これを実際にプロダクションに推し進めたい」と言い始めました。そして、今言ったような摩擦が生じ始めているのです。
　POCを5人で使う場合、コストはそれほど高くありません。スケーラビリティ・コストは、実際にスケールしてデプロイするわけではないので、あまり重要ではありません。しかし、POCが成功したので、これをスケールさせようとすると、コストはいくらになるのか？
　結局は、価格の高さに驚愕することになります。この摩擦を解決するために、私たちはより速く、より安いものを作ろうとしています。
　Cohereの資金調達方法は、クラウド・プロバイダーから数十億ドル規模の小切手を受け取るというものではありませんでした。つまり、ROIを求める投資家から資金を調達しているのです。投資を得るためには、非常に高いハードルをクリアしなければなりません。
　競争的で合法的な、誇大広告でない会社づくりのプロセスです。それが良い会社を作る方法であり、良いビジネスを作る方法なのです。

［スティーブ］
　クラウド企業からお金を取るという話をしましたね。OpenAIはMicrosoftと契約しており、OpenAIが行うことはすべてMicrosoft Azure上で実行しなければなりません。AnthropicがGoogleやAmazonと同じような契約を結んでいるのを見たことがあります。これらの企業が必ずしも数十億ドルの小切手を書いているわけではなく、投資の多くはクラウドクレジットによるものです。それは間違ったモデルなのでしょうか？あなたたちはもっと伝統的な方法を取っているようですね。例えば、小切手を書いてくれれば、その先に見返りがあるといった方法です。

［エイダン］
　競合他社の資金調達戦略についてコメントするつもりはありませんが、Cohereがやっていることは、世界に向けた本物のビジネス、独立した新しい会社を作ろうとしていることです。
　近道はありません。何年か後にリターンを得るために資本を投下している投資家を説得し、資本を提供してもらう必要があります。それが私たちのやっていることです。それが健全なビジネスのあり方であり、これまでもそうでした。珍しい戦略ではないはずです。ゼロから企業を立ち上げるには、それが正しい方法なのです。だから私たちはそうしているのです。

［スティーブ］
　従業員の数、オフィスの場所、会社の規模について教えてください。

［エイダン］
　我々はパンデミックの時期に生まれた会社で、超リモート体制です。トロント、ニューヨーク、サンフランシスコ、ロンドンにオフィスがあり、他の場所にもスタッフがいます。現在の従業員数は約400人ですが、特にGo-to-Marketの面では大きな成長を見込んでいます。これまではSalesforceのような体制で支えてきましたが、すべて5人でやってきました。

［スティーブ］
　Microsoftは5人以上の従業員でこの製品を販売していますね。

［エイダン］
　Microsoftはこの製品を5人以上の従業員で販売していますね。

［スティーブ］
　AIが暴走して我々を破滅させるというAI破滅論者に対して、何か言いたいことはありますか？イーロン・マスクは、それが明日にでも起こる可能性は20％あるという趣旨のことを言いましたが、それについてどう思いますか？

［エイダン］
　私はその恐怖に共感しています。コンピューターやAIが世界を支配し、破壊するというSF的な物語は何十年も続いており、我々の文化に深く浸透しています。それは多くのクリックや見出しを集め、注目を集めるショッキングな話です。だから、人々がそれを怖がる理由も、注目を集めるためにそれを口にする理由も理解できます。しかし、それはAIという技術の技術的真実ではありません。それは、指数関数的な連続的スケーリングを前提としていますが、それは起こりません。摩擦点があり、複雑さがあります。これらのモデルのインテリジェンスには、それを作成する人間によってボトルネックが生まれます。なぜなら、それを教えるのは我々のデータと知識だからです。だから、モデルの知能が指数関数的に連続的に向上することはなく、私はそのことに極めて懐疑的です。
　それはほとんどマーケティング戦略として使われ、より多くの人の目に触れるために恐怖を煽るものです。しかし私が本当に望むのは、このテクノロジーには実際にリスクがあるということを理解することです。それはターミネーターが世界を征服するというようなものではなく、間違いが非常に大きな結果をもたらすようなシナリオにこの技術を導入することです。例えば、医療において、もし今このモデルに薬を処方させたら、彼らはそれを効果的に行えるような能力を備えていないため、人命が失われる可能性があります。だから、そのようなユースケースに対してこれらのモデルを展開すべきではありません。必要なのは、精査とどこに配備するかについての厳しい話し合いです。その代わりに、私たちは目を見張るようなSF物語的なものに走りがちです。

［スティーブ］
　莫大な資金が渦巻いていますが、我々はまだ初期段階にいるのでしょうか？それともバブルの頂点にいるのでしょうか？その中間でしょうか？

［エイダン］
　僕たちはまだ超初期段階にいると思います。まだ足を踏み入れたばかりです。今は衝撃を乗り越えた変曲点にいます。テクノロジーは上陸したばかりで、これは私のビジネスにとって何を意味するのか？どうすればいいのか？という段階です。今は、人々の理解が進み、我々もテクノロジーに精通して、導入したいユースケースもわかっています。今やっているのは本当に、統合するためのエンジニアリング・プロジェクトです。今後2年間で、導入は大幅に加速するでしょう。
　企業の従業員は、仕事の一環として毎日このテクノロジーを使うようになるでしょう。消費者としては、このテクノロジーを目にし、使用する製品やサービスの一部として使用するようになるでしょう。このようなモデルとのインターフェイスは、私たちの生活の一部となるでしょう。

［スティーブ］
　Transformerの論文を書いたとき、あなたはGoogleでインターンをしていたと言いましたね。当時はまだ学生だったのですか？

［エイダン］
　そうです。

［スティーブ］
　コンピュータ・エンジニアリングを勉強している学生や、次のAIの専門家になりたいと言っている学生に対して、何か言いたいことはありますか？

［エイダン］
　僕自身の経験からしか言えませんが、それはAIに取り憑かれてしまったことです。常に論文を読んでいました。バックパックに、出たばかりの研究論文の束を入れて持ち歩いていました。ジムでセットの合間に論文を手に取り、メモを取っていました。最初は本当に大変で、ひとつの論文を読み切るのに2週間はかかりました。どの単語の意味もわからなかったので、ググって理解しようとしました。だから、まずはコミットすることが大切です。最初は難しいでしょう。でも、今では論文を手に取り、30秒くらいでざっと目を通し、理解することができます。でも、そのレベルに到達するためには努力が必要です。だから、その困難を乗り越え、コミットし続け、興奮し続け、本当に情熱を追い求めてください。もしAIがそれでないなら、他のことをすればいい。誰もがAIに取り組むべきだとは思いません。しかし、もしAIがあなたを興奮させ、このテクノロジーがあなたを奮い立たせるものであるなら、それに打ち込んでほしいです。

［スティーブ］
　最後に、あなたは非常に多くの企業と話をしています。Cohereが行っていることやB2Bの販売という性質上、非技術系企業といえども、明らかにすべての企業が技術を使っています。彼らのビジネスモデルで何が変わっているのか、あるいは人工知能のためにビジネスモデルをどう変えようとしているのか教えてください。

［エイダン］
　彼らはテクノロジーを競争上の優位性として見ています。

［スティーブ］
　具体的な例は？

［エイダン］
　たとえば、パイプラインや鉱山などの天然資源プロジェクトを扱う保険会社と仕事をしたことがあります。鉱山会社が鉱山を開発しようとすると、保険会社にRFP（提案依頼書）を出します。基本的には競争で、最初に妥当な入札額を提示した保険会社が契約を勝ち取ります。私たちがその保険会社に対して行なったのは、プロジェクトの調査を行ない、リスクを評価し、見積もりを作成するアクチュアリーを補強することでした。私たちは、見積書を作成するために意思決定を行う人間が使用するすべてのデータソースにアクセスできるモデルで彼らを補強しました。その結果、アクチュアリーは劇的にスピードアップし、より多くの契約を獲得できるようになりました。天然資源プロジェクトの保険会社が大規模な言語モデルを採用するとは思いませんでしたが、彼らはより多くの契約を獲得することに集中していました。彼らの競争優位性はスピードであり、そこに投資し、素晴らしい成果を見たのです。

［スティーブ］
　そこに生産性の向上があるのですね。

［エイダン］
　そのとおりです。

［スティーブ］
　エイダン、参加してくれて本当にありがとうございました。

［エイダン］
　呼んでいただき、ありがとうございました。

以上です。

　最後までお読み頂きまして誠に有難うございます。
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だうじょん

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