ニュース

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Glean は、企業内で ChatGPT に勝つことを望んでいます。

著者 | メイイー
編集| ジンユ

大規模モデルによって引き起こされた AI 戦争が 2 年以上続いた後、すべての起業家チームと投資家が現在尋ねている疑問は、大規模モデルに適した実際のシナリオは何なのかということです。あるいは、さらに重要なのは、実際の顧客を獲得し、収益を得るにはどうすればよいでしょうか?

一般の消費者は依然として会話型チャットアシスタントに興奮していますが、AI 企業はすでに AI 実装シナリオを模索しています。たとえば、エンタープライズ SaaS は 1,000 億ドル市場であり、AI 新興企業や OpenAI、Anthropic、Microsoft などのテクノロジー大手がひしめき合っています。

このような混雑したトラックの中で、Glean と呼ばれる企業は、社内 AI 検索製品でソニー エレクトロニクスやデータブリックスなどの業界大手を魅了しました。

最近、この創立 5 年の企業は、Kleiner Perkins と Lightspeed Venture Partners からシリーズ D で 2 億米ドルの巨額の資金調達を受け、その評価額は 22 億米ドル (約 160 億元) にまで上昇し、エンタープライズ AI の競争相手となっています。誰もが認めるリーダー。

グレンはどうやってそれを行うのですか？同社のエンタープライズ AI 検索製品の何がそんなに特別なのでしょうか?

01

一元化されたAI検索プラットフォーム

Glean は、AI エンタープライズ検索およびナレッジ管理プラットフォームと見なされます。その主な機能には、AI 検索、ナレッジ管理、および作業ホームページが含まれます。

AI 検索は Glean の中核機能であり、従来の検索と比較して、その利点はクロスアプリケーションとパーソナライゼーションにあります。

Glean は、企業の従業員がすべての企業アプリケーションとサービスにアクセスし、会議議事録、サポート チケット、プロジェクト ファイルなどの散在する情報を迅速に検索、特定、統合するための統合インターフェイスを提供する、深く統合されたワークスペースを作成します。情報を見つけること。

たとえば、ユーザーは Slack の会話情報、Google ドキュメントのコンテンツ、Glean のプラットフォーム上の Confluence 内の情報を検索できます。

それだけでなく、ユーザーは Glean 上で直接会議を開始したり、Jira ドキュメントを作成したりするなど、接続された SaaS アプリケーションの軽量機能を Glean 上で実行することもできます。

Gleanは300以上の企業のSaaS製品にアクセス可能｜画像出典：Glean公式サイト

Glean は、企業内のデータ統合をベースに、「意味理解」を実現できるベクトル検索とキーワード検索技術を統合するだけでなく、LLM を使用して生成 AI 検索機能を起動し、AI アシスタントを起動します。。

Glean の AI アシスタントには、次の 3 つの主な機能があります。：

1.AI回答

Glean の AI は、各ユーザーの特定のニーズ、好み、アクセス権に基づいてカスタマイズされた検索結果を提供できます。たとえば、異なる役職や地理的な場所にある従業員が独自の OKR 指標を検索すると、Glean は各従業員に異なる結果を提供します。 Glean では、検索結果のクリックなどの従業員のアクティビティも利用して、検索の関連性を高めています。

2. 専門家によるテスト

情報が取得できない場合、Glean は従業員を、質問に答えたりタスクを完了したりできる人につないでくれます。

従業員は「人」オプションをクリックして、検索結果に関連する社内の「主題専門家」を見つけることができます。たとえば、ユーザーが「従業員データ保持ポリシー」を検索したい場合、ユーザーは「人」オプションを使用して、エンジニアリング安全部門の関連担当者を見つけることができます。

従業員は、質問への回答やタスクの完了を支援できる人々とつながっています｜画像出典：Glean 公式ウェブサイト

3. 状況に応じた推奨事項

ユーザーがドキュメントなどの特定のコンテンツを選択し、ショートカット キー Cmd-J / Ctrl-J を入力すると、補足コンテンツとこのコンテンツに関連するコンテキストを表示できます。

たとえば、ユーザーが「Supplier Security Questionnaire」文書を表示しているときに、ショートカット キーを入力して、「Sales Security Documents」や「Common Security Issues Summary」などのリンクを表示できます。

従業員もソースファイルを閲覧可能｜画像出典：Glean公式サイト

さらに、Glean の AI アシスタントは、ライティングおよびコーディングのアシスタントとしても機能します。たとえば、サービス チームは Glean を使用してサポート チケットの応答を生成できます。同様に、プログラミングのベスト プラクティスや最近のコード変更に関する情報を見つけるなどのソフトウェア開発タスクもスピードアップします。

Glean の創設者である Arvind Jain 氏は次のように述べています。「Glean は、企業のすべてのデータに対応する AI プラットフォームです。社内の Google や ChatGPT と考えることができます。社内の情報と引用ソース コードに基づいて従業員からの質問に答えることができます。」

Gleanでは検索機能以外にも「ナレッジマネジメント」や「作品ホームページ」機能も提供しています。

「ナレッジ管理」とは、ユーザーが関連ドキュメントやリンクを共有および統合し、インターフェイス ジャンプに新しい短縮形式 URL を使用して、一般的に使用されるリソースに簡単に移動できることを意味します。

長い URL を覚えて検索する代わりに go/benefits または go/pitchdeck を使用してください｜｜画像出典：Glean 公式ウェブサイト

さらに、従業員やチームはアプリケーション内のドキュメントにカスタムの説明を追加できるため、他の人がドキュメントをすばやく理解し、共有することが容易になります。たとえば、人事チームは従業員のオンボーディング関連のドキュメントとリンクを専用のコレクションに統合できるため、新入社員が会社についてより早く理解できるようになります。

人事チームは、オンボーディング関連のドキュメントとリンクを専用のコレクションに統合できます。 画像出典: Glean 公式 Web サイト |

「Work Home Page」では、会社からのお知らせ、従業員名簿、カレンダーなど、ユーザーのさまざまな習慣に基づいてパーソナライズされた機能モジュールがホームページ上に表示されます。ユーザーは重要な項目を検索結果の上部にピン留めすることもできます。

Glean は、集中型 AI プラットフォーム上で顧客の企業データを接続、保護、インデックス付け、理解できるため、情報検索の効率が大幅に向上するだけでなく、企業内の情報と知識の管理と活用が容易になることがわかります。 。

これに関して、Glean 創設者の Arvind Jain 氏は次のように述べています。「これらの強力なアップデートにより、Glean はエンタープライズ検索を新たなレベルに引き上げます。私たちは、企業ユーザーが企業の知識とのつながりを保つだけでなく、企業ユーザー同士がつながることを可能にする補助システムを提供しています」ますます複雑化するデジタル作業環境を前進させるために。」

02

企業が安心して AI を使用できるようにする

シスコの最近の調査では、プライバシーとデータ セキュリティのリスクを理由に、企業の 4 分の 1 以上が GenAI の使用を禁止していることがわかりました。調査では、企業はGenAIツールが自社の知的財産を明らかにしたり、その他の機密情報が公衆や競合他社に漏洩する可能性を懸念していると回答した。

この点に関して、Glean の CEO、Arvind Jain 氏は次のように述べています。「企業のリーダーたちは、消費者分野における ChatGPT の威力を認識しており、その可能性を活用して職場の生産性とパフォーマンスを大幅に向上させたいと考えています。しかし、企業データは非常に複雑であり、一般化されたモデルの錯覚やデータ漏洩のリスクなど、多くの障害を克服する必要があります。真に価値のある検索基盤を構築するには、適切な検索基盤を構築する必要があります。 」

さらに、「Glean は、企業の知識と LLM の推論機能を組み合わせて、職場で正確かつ安全な会話型 AI エクスペリエンスを提供する方法を解決した唯一の企業です。」と付け加えました。

では、Glean はどのようにして「正確性」と「安全性」を実現しているのでしょうか？

その答えは、企業が独自のデータを使用して企業固有の生成 AI モデルをトレーニングできるようにすることです。

このモデルの基礎となるのは、Glean が 4 年間かけて開発した「Trusted Knowledge Model」です。このモデルは、検索コンテンツだけでなく、コンテキスト、人々の関係、社内言語、プライバシーとセキュリティのパラメーターなども理解するため、企業のニーズに合った精度、セキュリティ、参照可能性を提供できます。

「信頼できる知識モデル」は 3 つの柱を中心に展開します：

「Trusted Knowledge Model」は3つの柱を中心に展開|｜画像出典：Glean公式サイト

1、会社の知識と背景:

Glean は、100 を超えるコネクタを介してクライアント企業のすべてのアプリケーションに接続し、データ ソースをキャプチャし、すべてのメタデータにインデックスを付けて、企業の内部言語、内部関係、コンテンツ アクティビティなどを包括的に整理し、深く理解します。 」は、検索回答のパーソナライズと関連性を確保するための「検索インデックス」として顧客ごとに確立されます。

「ナレッジ グラフ」は、各情報間の直接的なつながりを重み付けするだけでなく、ニュアンスを識別する機能など、他の無数の信号や関係も重み付けします。これにより、検索エンジンの知識がより完全になり、生成 AI が継続的に学習し、関連性の検索を改善します。

企業の内部情報を網羅的に整理し深く理解する「ナレッジグラフ」｜画像出典：グリーン公式サイト

2、権限とデータ管理:

Glean のデータ セキュリティ対策は最高の業界基準を満たしており、顧客の個人情報は EU の一般データ保護規則 (GDPR) に従って維持および保護されます。

Glean は正確なデータ アクセス許可とデータ暗号化を使用します。たとえば、Glean は企業データ ソースに設定された権限ルールを尊重し、最小特権の原則を適用するためにユーザー アクセスのレビューを実施します。つまり、Slack、Teams、Jira、ServiceNow などのいずれであっても、従業員はアクセスを許可されたデータに基づいてのみ回答を得ることができます。

同時に、Glean は、保存中のすべてのデータに AES 256 暗号化を使用し、送信中のすべてのデータに TLS 1.2+ 暗号化を使用することで、データ漏洩のリスクを制限します。ユーザーが基礎となるアプリケーションでドキュメントを削除すると、そのドキュメントは Glean システムからも削除されます。

さらに、Glean は、機密データが意図したとおりに使用されていることを確認するための、スケーラブルなインフラストラクチャと監査ツールを提供します。

3、完全な参照:

Glean は、各メッセージの送信元と各応答がどのように生成されるかを示します。ユーザーは、各情報がどこから来たのか、誰がその責任を負っているのかを明確に確認できます。

したがって、企業の従業員が自然言語ベースのクエリを作成すると、Glean の AI アシスタントは生成機械学習モデルを活用してクエリを理解して分析し、企業独自のAI検索エンジンそしてそして検索拡張生成 (RAG: Retrieval-augmented Generation) テクノロジー最も関連性の高い最新の情報を取得し、最終的に社内の内部情報に基づいてこの情報データを大規模言語モデル (LLM) に入力します。「ナレッジグラフ」、従業員のアクセス権に基づいて「正確」かつ「安全」な検索結果を提供します。

Glean は、OpenAI の GPT-4 や Google のコンバータ モデル BERT など、検索回答を出力するために大規模な言語モデルを組み合わせて使用​​していますが、Glean 関係者は、「企業の生成 AI モデルがカスタマイズされていることを考慮すると、企業のデータは一切使用されません」と述べています。これらの公開モデルをトレーニングしたり、外部組織に利益をもたらしたり、あるいは実際には維持されたりすることもできません。」

Glean は、会社の状況と各従業員の好みの両方を理解するアシスタントに相当し、検索の回答は「信頼できる知識モデル」に基づいており、すべての情報が安全、プライベート、正確で追跡可能になっていることがわかります。

Glean は「正確」「安全」であるだけでなく、導入や使用が非常に「便利」です。

Glean は Glean Apps と Glean API を提供するため、企業は必要に応じて自然言語を使用してカスタム AI アプリケーションを作成したり、カスタマイズされた AI アシスタント、協働ロボット、チャットボット、エージェントを作成してワークフローに統合したりすることができ、数秒以内に運用を開始できます。日々。

Glean は Glean Apps と Glean API も提供します 画像出典: Glean 公式ウェブサイト |

これに関して、Glean の創設者 Arvind 氏は、「Glean の初期セットアップには 2 時間もかからず、導入にはエンジニアリング スキルも手動による微調整も必要ありません。Web アプリケーション、新しいタブ、サイドバー検索、ネイティブのいずれを使用しても、検索や Slack コマンドを使用すると、Glean はシームレスなワークフロー統合を提供します。」

「情報へのアクセスと発見を容易にするために AI によって生成されたエクスペリエンスを拡張することが、エンタープライズ環境の可能性を最大限に引き出す第一歩であると私たちは信じています。Glean は、この進歩を推進するために、現場でのトレーニング モデルと LLM の微調整の最前線に立っています。」 」

03

混雑したエンタープライズ AI トラック

Glean は、クラウド データ管理会社 Rubrik の共同創設者である Arvind Jain によって立ち上げられ、Rubrik の従業員は仕事に必要な情報を見つけるのにしばしば苦労しており、他の企業の従業員も同じ問題に苦しんでいるというジェインの観察に触発されました。 。

2019年、ジェイン氏はシリコンバレーの中心地パロアルトに企業顧客向けのAI検索アプリケーション「Glean」を設立するため、Google、Microsoft、Metaの元従業員らと小規模な創業チームを結成した。

Glean 共同創設者 画像出典: Glean 公式ウェブサイト

生成 AI の開発により、Glean は成長し、業界をリードする GenAI ソリューション プロバイダーに変貌しました。「世界を変えるために必要な知識を人々に提供する」。

実際、エンタープライズ サーチは、市場において完全に革新的な概念ではありません。主に、Microsoft SharePoint Syntex、Amazon Kendra、Google Cloud Search、Coveo、Elastic、ルシッドワークスなど

しかし、Glean は初めて、独自の AI モデルとパーソナライズされたサービスを通じて導入と運用プロセスを簡素化するという点で、競合他社に先駆けた包括的なソリューションの作成に成功しました。

Gleanのビジネスモデルは純粋ですToBさんのパターン、企業顧客に 2 つの異なる請求方法を提供します。

1 つは月ごとのシートごとの課金モデルに基づいており、ユーザーあたりのコストは約 100 米ドルを超えません。 。もう 1 つは、年間契約に基づいてカスタマイズされたエンタープライズ ソリューションで、通常は総額 50,000 ドルから 100,000 ドルの範囲です。後者を選択する顧客に対して、Glean は通常、特定の割引を提供し、ソリューション全体の費用対効果が高まるため、顧客からの支持が高まることは言及する価値があります。

さらに、Glean は Google Cloud Platform (GCP) と提携しています。企業顧客が Glean に支払う料金の一部は、GCP に支払われる料金です。この料金は比較的固定されており、ユーザー数が増加しても基本料金に似ており、月額約 1,000 米ドルから 2,000 米ドルの範囲です。

現在、Glean には、新興企業からフォーチュン 500 企業に至るまで、テクノロジー、メディア、教育、ヘルスケアなどの複数の業界にわたる 70 以上の顧客がいます。

Gleanのお客様｜画像出典：Glean公式サイト

Glean は自然と資本の寵児となり、投資家には Kleiner Perkins、Sequoia Capital、Lightspeed、Latitude Capital などが含まれます。これまでに、Glean は 4 回の資金調達に成功し、合計 8 億 5,000 万ドルを調達しました。ドル、評価額は最大22億ドル。

Glean の投資家 画像出典：Glean 公式ウェブサイト

Glean Technologies の創設者である Arvind Jain 氏は、Glean の将来について次のように述べています。あらゆる種類のチャットボットやシステムが登場し、私たちは人工知能が機能する世界に住むことになるでしょう。」

わずか 5 年で評価額 20 億ドルを超える会社を設立した Glean は間違いなく成功です。しかし、2019 年には生成 AI は現在ほど普及していないと言わざるを得ません。実際、シリコンバレーだけでなく、世界中で非常に強力な競合他社が出現しています。その中には、コンシューマと B サイドの両方に焦点を当てている OpenAI のような企業もあり、言うまでもなく、マイクロソフトのような商用ソフトウェアの巨人もいます。 AI スタートアップ企業の数。

リーダーとして、Glean がどのようにしてその優位性を維持し、エンタープライズ市場での影響力を拡大できるかは、非常に期待されている問題です。

※ヘッド画像出典：cloudeera

この記事は Geek Park によるオリジナル記事です。転載については WeChat geekparkGO の Geek Jun までご連絡ください。

オタクが尋ねた

Glean のビジネス モデルについてどう思いますか?

マスク氏: WeChat は本当に強力です。WeChat を真似したらどうですか。

いいねとフォローGeek Park ビデオ アカウント，