RelationalAI 創設者兼 CEO の Molham Aref 氏。
データ サイエンティスト、エンジニア、マネージャーは、過去 50 年間、大量のデータからより優れたビジネス インサイトを得るための方法論に取り組んできました。クラウド データ ストレージとコンピューティング能力の進歩にもかかわらず、データから知識を抽出するインテリジェント アプリケーションの作成は依然として課題となっています。
Molham Aref 氏は、RelationalAI の作成を通じてこの状況を変える取り組みを行ってきました。
2017 年に設立され、カリフォルニア州バークレーに拠点を置く RelationalAI は、確率的処理と大規模な宣言的推論を備えたクラウドベースのリレーショナル ナレッジ グラフ管理システムを提供し、データ アプリケーションの開発を容易にします。
同社は、コンピューティングにおける 3 つのメガトレンド、つまりリレーショナル データベース システム、ナレッジ グラフ ソフトウェア、人工知能が交差する地点に位置しており、これらを合わせると 1 兆ドルを超える市場機会を生み出します。
「RelationalAI の着想は、過去 30 年間のほとんどを、クレジットカード詐欺検出、サプライ チェーン最適化、収益管理、商品計画、ワイヤレス ネットワーク最適化などのインテリジェント アプリケーションの構築に携わってきたことから生まれました。これらはすべて、今日では AI や機械学習に分類されるテクノロジを含む、テクノロジの組み合わせを必要とするアプリケーションの例です。こうしたタイプのアプリケーションをますます構築しようという大きなトレンドがありましたが、それを容易にするインフラストラクチャがなかったのです」と、同社の創設者兼 CEO である Molham Aref 氏はインタビューで語っています。
同社の背後にある重要な洞察は、セマンティクス、知識、ビジネス ロジックをデータに近づけることです。Aref 氏によると、データに近づけば近づくほど、データと交換可能な形で操作できるようになり、テクノロジーの複雑さとテクノロジー フットプリントの複雑さが軽減されるため、より効果的になります。
「リレーショナル AI により、知識やセマンティクス、ビジネス ロジックをリレーショナルに表現できるようになり、これらすべてをデータにさらに近づけ、リレーショナル パラダイムを活用できるようになります。そのため、私たちはリレーショナル ナレッジ グラフとして市場に投入し、正規化されたリレーショナル データベースによって表されるグラフの形式でデータを整理します」と Aref 氏は言います。
Aref 氏の見解では、リレーショナル AI は、1970 年代の SQL およびリレーショナル データベース管理システムの開発、ナレッジ グラフ ソフトウェア、クラウド データ ストレージの進歩 (最も顕著なのは、新しい SQL クエリ エンジンとクラウド向けに設計されたアーキテクチャを組み合わせ、エンタープライズ分析データベースの機能を提供する画期的なデータ プラットフォームである Snowflake の登場) 以来出現してきたパラダイム シフトです。
10 年前、Hadoop がリレーショナル データベースに取って代わりました。しかし、ストレージとコンピューティングを分離する Snowflake の革新的なクラウド アーキテクチャが登場し、ビッグ データでリレーショナル データベースが再び使用できるようになりました。
実際、RelationalAI は Snowflake コプロセッサとして市場に登場しましたが、これは驚くことではありません。元 Snowflake CEO であり、長年 Microsoft の幹部を務め、億万長者の Bob Muglia 氏が RelationalAI の投資家であり取締役でもあるからです。
リレーショナル AI の芽も、理論研究とクラウド コンピューティングの進歩とともに、約 10 年前に生まれました。「確かに、Snowflake がクラウド ネイティブ アーキテクチャのようなものを確立したことは、重要な構成要素でした。しかし、私の同僚の中には、新しい種類の結合アルゴリズムを中心にこの分野で革新を起こした人もいます。このアルゴリズムは、ビジネスに関する情報を取得し、それを使用してクエリの実行を高速化する新しい種類のクエリ オプティマイザーを使用して、インテリジェントなビジネス ロジックをリレーショナルに表現することを可能にします」と Aref 氏は言います。
アレフ氏と、現在 165 名のチーム (その大半はエンジニアと博士) は、数年かけてソフトウェアを開発し、その後、同社がプラットフォームの構築を続ける中で協力する意思のある AT&T や EY などのコンサルティング顧客と契約を交わしました。RelationalAI は、6 月の次回のサミットでこのプラットフォームの完全商用バージョンを公開し、一般向けプレビュー版を公開する予定です。その後すぐにセルフサービス バージョンも公開されます。
Cash App のネットワーク サイエンスおよび行動モデリング責任者である Cristian Figueroa 氏は、インタビューで同社との連携について次のように述べています。「RelationalAI のナレッジ グラフ コプロセッサにより、チームはパターンを把握し、顧客のニーズを特定し、顧客へのサービスを向上させることができます。RelationalAI を使用すると、Snowflake 環境内でこれらの高度なグラフ分析を実行できるようになり、時間とコストを大幅に節約できます。以前は数日かかっていた作業が、今では数分で完了します。」
Muglia 氏によると、RelationalAI は Snowflake SnowPark データ マートとシームレスに統合されますが、あらゆるデータ クラウドで動作するように設計されており、実際には Azure 環境内で誕生しました。
潜在的にパラダイムシフトを起こす技術、ボブ・マグリア氏との関係、そしてアレフ氏自身の起業家としての成功の歴史を考えると、同社はこれまでに約1億2,200万ドルの資金を集めており、直近の2022年の7,500万ドルのシリーズBラウンドはタイガー・グローバルが主導し、2021年のシリーズAラウンドをリードしたマドローナ・ベンチャー・グループ、アディション、メンロ・ベンチャーズが参加している。
アレフは、父親がベイルート・アメリカン大学で学んだベイルートで生まれました。同大学で学部と修士課程を修了した後、農業と土壌化学の博士号取得のための奨学金を得て、米国外でデュポン社を代表するために雇われ、アレフが生まれたベイルートに戻りました。その後、家族はベイルートからジュネーブ、カイロ、エジプト、アテネへと移り、最終的にデラウェア州ウィルミントンにあるデュポン社の本社に引っ越しました。アレフが14歳のとき、彼らは米国に移住し、デラウェア州の高校を卒業しました。
彼はジョージア工科大学に電気工学とコンピュータ工学を学ぶために進学したが、選択科目はすべてコンピュータサイエンスにした。1991年にAT&Tでコンピュータビジョンシステムに取り組む夏季アルバイトを得た。「彼らは私にフルタイムの仕事を提供してくれた。その時点で私は大学院生で、とても貧しい学生だった。この仕事を数年間続けようと思った。仕事は本当に好きだし、後で戻って博士号を取得しようと思った。でも結局、それは実現しなかった」とアレフは言う。
彼は AT&T を離れ、アトランタのデータ分野の一連のソフトウェア企業で働くという幸運に恵まれました。HNC や HNC からスピンオフした Retek など、これらの企業は成功し、IPO を果たしました。「アトランタで 9 年間 1 つの仕事をしていましたが、IPO に通常伴うような仕事ではありませんでした。しかし、非常に良い 2 つの IPO に携わることができました。そのため、キャリアの早い段階で、自分たちがやっていることに確信を持つことができました」とアレフは言います。
アレフはその後、2000年代初頭に自分の会社を立ち上げ、起業家としての道を歩み始めました。ベンチャーキャピタルの支援を受けたある会社は行き詰まりました。その後、彼は30万ドルの外部資本でOptimiを立ち上げ、1億ドルでエリクソンに売却しました。彼が立ち上げた別のデータおよび分析会社Predictixは、1億5000万ドルでインフォアに買収されました。「私はその後、シリコンバレーでの経験が本当に欲しくなりました。それで2018年にここに引っ越しました。ボブのような人々に出会えるので、20年前にここに引っ越していればよかったと思っています」とアレフは言います。
Bob Muglia 氏とのインタビューで、彼は RelationalAI と Molham Aref に関する見解を述べました。
「私はもう 4 年ほどこの人たちと仕事をしていますが、市場にはこのようなものはありません。モルハムは世界中の 20 を超える大学でトップクラスの研究者と協力し、まったく新しいアルゴリズムを開発しました。その過程で、彼らは 300 本を超える論文を書き、この新しいレベルのリレーショナル テクノロジーを開発して、グラフに関連する問題に対処できる次のレベルに引き上げました。特に、ナレッジ グラフというアイデアは、大規模な言語モデルが存在する現在、ますます重要になっています。ナレッジ グラフは、人間が理解できるだけでなく、これらのモデルでも理解できる方法でビジネスの属性を定義する手段を提供できるからです。」
「これらの新しいアルゴリズムを使用することで、非常に大規模なグラフ問題を解決できるようになりました。しかも、Snowflake などの SQL プラットフォームの動作を非常に補完する方法で解決できます。Snowflake プラットフォーム上に構築することで、非常に高度な顧客基盤が生まれ、概して困難な問題を解決しています。そして、彼らはこれを必要としています」と Muglia 氏は言います。
将来についてはどうでしょうか？「当社は非常にスケーラブルなビジネスモデルを持っています。非常に魅力的な価値提案を持っています。強力な防御壁を持っています。非常に価値のある会社、大きな影響力を持つ会社を作ることができると思います。ですから、挑戦することにとても興奮しています。この映画を何度も見てきたボブのような人たちが私たちをサポートし、指導し、導き、投資してくれるのです」とアレフは結論付けています。
