誰もが使えるジェネレーティブ AI の構築: Kaustav Das Sharma と Gumloop からの教訓

生成 AI はどこにでもあります。チャットボットや仮想アシスタントが顧客に応答し、大規模言語モデル (LLM) がブログ投稿やバイラル動画の作成に役立ち、学生の指導にも役立ちます。しかし、普及しているからといって、使いやすいというわけではありません。

多くの企業は、技術的な複雑さ、コストの高さ、それを扱う人材の不足、スケーラビリティの問題などにより、生成 AI の導入に苦労しています。

のためにカウスタフ・ダス・シャルマノーコード AI プラットフォーム Gumloop の創設エンジニアである彼によると、これらの課題を克服するということは、直感的でスケーラブル、そしてユーザー中心の AI ソリューションを構築し、テクノロジーに煩わされることなく、より多くの人が恩恵を受けられるようにすることを意味します。

カウスタフ・ダス・シャルマの世界的視点とAI開発への影響

シャルマ氏のキャリアは、世界中を転々としながら過ごした幼少期によって形作られました。カルカッタで生まれたシャルマ氏は、ミラノ、ドバイ、スタヴァンゲル、ロンドンなどの都市に住み、その後モントリオールの大学に進学しました。

頻繁に引っ越しをすることで、彼はすぐに適応し、あらゆる階層の人々とつながることを学んだが、自分が住んでいる場所と生まれた場所の生活の質に大きな差があることに気づいた。

若い頃にこうした不平等を目の当たりにしたことで、カウスタフは変化を起こそうと決意しました。経済学と工学のどちらを学ぶかで迷った彼は、最終的に工学を選択しました。物を作るためだけでなく、他の人々、特に資源にアクセスできない人々の生活を楽にする実用的な解決策を生み出すためです。

才能は普遍的だが機会は普遍的ではないという信念は、彼の仕事の指針であり続けています。Amazon Web Services (AWS) 時代から Gumloop の最初のエンジニアとしての役割に至るまで、Kaustav は一貫して AI の導入を容易にし、より多くの人々に創造と革新の機会を与えるツールを設計してきました。

Kaustav の AI ツールは、データベース クエリの高速化、パーソナライズされた学習、ヘルスケアの向上を実現します。

AWS では、Kaustav は Aurora Hackathon で、エンジニアがデータベース クエリを作成する方法を簡素化するという大きな課題に取り組みました。Aurora は、売上の追跡やストレージの調整など、組織がデータを管理するのに役立つツールですが、エンジニアは SQL (構造化クエリ言語) を使用する必要がありますが、これはデータベースの専門家でない人にとっては難しい場合があります。

そこで、カウスタフ氏と彼のチームメイトは、ユーザーがデータのニーズをわかりやすい言葉で説明し、その説明を自動的に SQL クエリに変換できる生成 AI ツールを構築しました。彼らは、ツールが使用するデータをクリーンアップし、人間からのフィードバックとテストで精度を微調整しながら、ツールの信頼性を高めるために懸命に取り組みました。

最終的に、このツールは使いやすく、クエリの作成が高速化され、データベース タスクがアクセスしやすくなりました。当時 SQL の経験があまりなかった Kaustav にとっても、このツールは使いやすくなりました。彼らの成果はハッカソンで優勝し、チームにとって重要なリソースとなりました。

この成功の後、カウスタフ氏と彼のチームメイトでありガムループの共同創設者でもあるラフル氏は、教育に重点を移し、そこで異なる種類の課題に直面しました。

学生が講義を聞き、メモを取る従来の講義は、ここ数十年あまり変わっていない。「コロナ禍以降のモバイル時代では、子どもたちは活動的になりすぎて集中できなくなり、従来の講義は学習に効果的ではなくなりました」とカウスタフ氏は説明する。

これに対処するために、彼らはスタディグルは、学生がよりインタラクティブな方法で学習するのに役立つツールです。ユーザーはメモ、教科書、プレゼンテーションをアップロードでき、StudyGuru はそれらをクイズ、要約、視覚教材に変換します。さらに、AI チャットボットが質問に答え、複雑な概念を説明します。

カウスタフとラフルは、その後、より身近な問題に取り組みました。それは、資源が豊富な国でさえ、人々がメンタルヘルスケアを受けることがいかに難しいかということです。彼らは、セラピーが手の届かないものであると感じられることが多く、費用が高すぎたり、わかりにくかったり、対処するのが面倒だと感じていることに気付きました。

そのために、彼らは Therapai を開発しました。これは、ユーザーが自分の話を聞いてくれる人か、よりソリューション重視の人かなど、希望するセラピストのタイプをユーザーが設定できるようにすることで、プロセスを容易にする AI ツールです。また、データの使用に関する明確な同意や、ユーザーを実際の医療提供者とつなぐための安全対策などの安全対策も備えています。

Rahul は YC で忙しく、Kaustav は AWS にいたため、時間の制約で Therapai を完全に開発することはできませんでしたが、このプロジェクトから多くのことを学びました。使いやすく、ユーザーのニーズを考慮して設計された AI ツールの需要があることが分かりました。

Kaustav 氏はこれらの洞察を Gumloop での業務に活かし、テクノロジーを日常のユーザーにとって実用的でアクセスしやすく役立つものにし続けています。

実用的でアクセスしやすい AI のための Kaustav の 5 つの教訓

Gumloop で Kaustav 氏は、質問に答えてワークフローの問題を解決する 24 時間 365 日対応の仮想アシスタント Gummie を構築しました。ユーザーは「このドキュメントを要約してチームにメールで送信」など、必要なことを平易な言葉で説明でき、Gummie が残りの作業を処理します。このアプローチにより、技術的なバックグラウンドを持たない人でも時間を節約し、プロジェクト管理が容易になります。

Gummie はすでに Gumloop をユーザーにとって使いやすくし、オンボーディング時間を短縮し、手動のカスタマー サポートを削減しています。「想像を言葉にして実現することを想像してみてください」と Kaustav 氏は言います。「それが Gummie が目指していることです。AI を使ってアイデアを行動に移すのです。」

Gummie、StudyGuru、Therapai などの生成 AI ツールの構築を通じて、Kaustav は日常のユーザー向けにテクノロジーを簡素化する方法について重要な教訓を学びました。

以下は彼の主な見解の一部です。

レッスン 1: 迅速に出荷し、繰り返し、まずユーザーに焦点を当てる

新しい AI 製品を構築する場合、カウスタフ氏は、初期の顧客が使用できるだけの機能を備えた最も基本的なバージョンの製品である、最小限の機能を備えた製品 (MVP) を迅速にリリースすることが鍵であると考えています。目標は、すべてをすぐに完璧にすることではなく、何かをユーザーの手に渡し、フィードバックを集め、実際の使用に基づいて改善することです。

レッスン2: 最初から重要な原則を採用する

Kaustav 氏は、新しい AI プロジェクトに重要な 2 つの原則を提案しています。それは、コード内のさまざまなサービスを分離して後で簡単に適応できるようにすることと、元に戻せない決定を避けることです。元に戻せる決定を迅速に行うことで、チームの柔軟性を維持し、長期的に行き詰まるのを防ぐことができます。

レッスン3: コミュニティを見つけて自分の作品を披露する

カウスタフ氏のキャリアが軌道に乗ったのは、彼とラフル氏が AI コミュニティの幅広い層とつながり始めたときでした。カンファレンスに出席し、自分たちの仕事について共有することで、貴重なフィードバックを得られただけでなく、将来重要な役割を果たすことになる人々と知り合うことができました。たとえば、現在 Gumloop の CEO を務めるマックス氏です。「同じ考えを持つ人々のコミュニティに囲まれると、大きな違いが生まれます」とカウスタフ氏は言います。

レッスン 4: 世界に影響を与えるために大きなことを考える

Kaustav 氏は、小規模でニッチなソリューションに集中してしまいがちだが、本当のイノベーションはもっと大きな視野で考えるときに起こると考えています。目標は、業界を変え、幅広いユーザーに永続的な影響を与える AI 製品を作成することです。

レッスン 5: ビジョナリー デザインにおけるフィードバックの役割

Kaustav 氏の以前のプロジェクト、Therapai や StudyGuru などは、ユーザーのニーズを最優先に考えていました。これらのツールの開発に取り組みながら、ユーザーのフィードバックに耳を傾け、それを実装することで、実用的な目的を持って構築できるようになり、Gumloop による AI の民主化など、より高尚なプロジェクトの土台ができました。

生成AIからゲートキーピングを排除

多くの人が日常生活の中で生成 AI を試していますが、それをより大規模なものにするのは、専門家だけが実行できるもののように感じられるかもしれません。

幸いなことに、Sharma 氏の豊富なエンジニアリング経験とユニークな生い立ちのおかげで、経歴や専門知識に関係なく、誰もがこの技術をより簡単に使用できるようになりました。

Kaustav Das Sharma 氏は、Gumloop が、複雑なワークフローをシンプルで直感的なプロセスに変え、人々がテクノロジーと関わる方法を変革するプラットフォームになると考えています。彼は、あらゆる業界の労働者が技術的な専門知識を必要とせずに AI を活用できるようにするシステムの構築を目指しています。

ガミーとカウスタフの最新プロジェクトの詳細については、彼のリンクトイン訪問するガムループ。