Snowflakeのスタートアップスポットライトでは、スタートアップ企業の創業者を迎え、解決しようとしている問題、構築しているアプリ、スタートアップジャーニーから得た教訓についてインタビューします。今回は、Lang.AIの共同設立者の2人を招き、Lang.AIの製品と常に実験するという企業文化が、AIによってどのように形成されてきたのかお聞きします。自己紹介をお願いします。 Lang.AIの創業者、JorgeとEnriqueです。実は、Lang.AIは、私たちが一緒に立ち上げた2番目の会社です。最初の会社は、スペイン語圏向けのソーシャルメディア分析プラットフォームです。スペインを拠点に南米にまで広げました。従業員数は40人にもなり、地域で有数のエンタープライズ企業を顧客としています。私たちは、AIの可能性に賭け、米国の顧客獲得に注力するために、サンフランシスコで2番目の会社Lang.AIを立ち上げることにしました。創業者としてのインスピレーションは何ですか？過去12年間、私たちは非構造化データを価値ある企業インサイトに変えるという課題に突き動かされてきました。このタスクを成功させるためには、高度なアルゴリズムとユーザーフレンドリーなインターフェイスを組み合わせて、ビジネスユーザーがアクセスできるようにする必要があります。私たちの日々のモチベーションは、お客様の暮らしをシンプルにし、これまで成し遂げられなかったことを実現することにあります。私たちの取り組みは、非構造化データをビジネス価値に活用する大きな機会を解き放つことができます。この潜在的な可能性は、生成AIの進歩によって大きく成長しています。解決を目指している問題は何ですか？その問題をどのように特定しましたか？コミュニケーションがデジタルチャネルへと移行するととともに、顧客の声は非常に貴重なものとなっていますが、多くの企業はこのデータを真に活用できていません。膨大な非構造化データの処理は、非効率性や機械の損失につながります。私たちは、膨大な非構造化データを扱ってきた経験から、この問題を特定しました。当社は、AIによって定性データの価値を解き放つことを目指しており、Snowflake上でプロダクトマネージャー向けのAIエージェントを作成しています。 AIの性質の変化は、Lang.AIにどのような影響を与えましたか？ AIは私たちの方向性と戦略を根本的に再構築しました。Lang.AIは、デジタルプラットフォームによって生成される膨大な非構造化データを活用し、組織の意思決定を改善するというビジョンを掲げてスタートしました。当初は消費者組織に注力し、Zendeskと提携して会話にタグ付けと分類を行い、非構造化データからのインサイトを推進して顧客体験（CX）チームを支援していました。しかし、生成AIの登場により、私たちのアプローチは一変しました。生成AIは、何時間もの意思決定をデータに裏付けられた即時のインサイトに変換します。これによって、私たちは第一原理アプローチから戦略を再構築することを促されました。CX領域はますますコスト重視になり、ZendeskはAI企業と提携せずに優位に立つことを目指しています。これは、CXを収益ドライバーに変えるという当初の想定を妨げるものです。 AIがコスト削減以外にも幅広い影響を与えることを認識した私たちは、焦点をCXから変えて、Snowflakeを基盤としたプロダクトマネージャー向けのAIエージェントの開発にシフトしました。このシフトにより、私たちはビジョンに集中し続け、このデータの分析が組織に与えるインパクトを示すAIエージェントの構築に注力できるようになりました。Lang.AIのエージェントは、Slack上で直接、コンテキスト付きの有意義なプロダクト提案を行います。当社のソリューションはSnowflake内にあるお客様のデータとシームレスに統合されるため、データチームは複雑なセットアップやAIの専門知識を必要とせずに、ビジネスチーム向けにAI駆動のアナリティクスエージェントを構築して展開できます。...

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Lang.AI

12 days ago

Welcome to Snowflake’s Startup Spotlight, where we ask startup founders about the...

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Snowflakeが注目するスタートアップ企業：Chaos Labs

12 days ago

Chaos Labsは、オンチェーン金融分野のために、不確実な環境でリスクを軽減するという貴重なスキルをマスターしました。私たちは、Chaos Labsの創業者でありCEOであるOmer Goldberg氏を招き、目標、これまでに得た学び、そして、同社の拡大する顧客ベースにリアルタイムのリスクパラメータを提供するうえで、Snowflakeがどのように役立っているかについて尋ねました。 Chaos Labsについて簡単に教えてください。 Chaos Labsは、市場をより安全で利用しやすくするためのテクノロジーを構築しています。当社のリスク管理システム、オラクル、AIモデルは、先進的なプロトコルが数十億ドルの価値を確保すると同時に、洗練された金融ツールへのアクセスを民主化できるよう支援します。創業者としてのインスピレーションは何ですか？ Chaos Labsのミッションは、金融をセキュアかつスケーラブルで、誰もがアクセスできるようにすることで、そのグローバル成長を促進することです。当社のコア製品を通じて、毎月数千億件にもなるデータを管理し、お客様に安心していただける資金保護を提供しています。私たちの原動力は、お客様に提供する信頼とインパクトです。...

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Snowflake Startup Spotlight: Chaos Labs

12 days ago

Mitigating risk in uncertain environments is a valuable skill, and one that...

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Snowflake Ventures、IDセキュリティを簡素化するためにVezaに投資

13 days ago

IDセキュリティとアクセスガバナンスは、企業のセキュリティチームにとって重要な機能ですが、多くの場合、大規模な管理には多大な時間とリソースが必要です。大量の機密データを扱う企業は、データセキュリティとプライバシー規制の進化するランドスケープに常に対応する必要があるため、こうした企業にとって、アクセスガバナンスは特に重要となります。週に数十人の従業員のオンボーディングを行う大企業の場合、アクセスのプロビジョニングは複雑で時間のかかる作業であり、しかも誤ると重大な結果を招く可能性があります。 IDセキュリティプラットフォームであるVezaにSnowflakeが投資することによって、Snowflakeのお客様は従業員のオンボーディングとアクセスのプロビジョニングを簡略化できるようになります。Veza for Snowflakeは、機密データへの最小限の権限でのアクセス、重要なIDリスクの特定とアラート、アクセス制御の簡素化を実現します。Snowflakeと金融サービス業界のグローバル企業はともに、IDガバナンスの管理、可視性、セキュリティのためにVezaを使用しています。 Vezaは、Snowflakeのコアガバナンスインサイトを取り込んで可視化するSnowflakeのお客様は、Snowflakeマーケットプレイスを通じてVezaプラットフォームに迅速にアクセスできます。VezaとSnowflakeを併用することで、強力なIDデータとSnowflakeのコアガバナンスデータを組み合わせて、より強力なインサイトと可視化を実現できます。Vezaは、ネイティブのデータ分類、マスキングポリシー、アクセス履歴とともに、行アクセス、投影ポリシー、集計ポリシーなどのSnowflakeガバナンスデータを、独自のアクセスグラフやレポートに取り込んで可視化できるようにします。セキュリティチームに対しては、VezaはSnowflakeのネイティブなアクセスリクエストワークフローと統合し、アクセス管理の合理化、ServiceNowを通じたロール推奨の自動化、Snowflake Trust Center内の統合ビューの提供を実現します。 Vezaは、企業のセキュリティチームに対し、Snowflake内だけでなく、すべてのアプリケーション、データシステム、クラウドインフラストラクチャにわたる、アクセス権限の包括的なビューを提供します。この可視性により、あらゆる規模の企業が「誰が何にアクセスできるか」を把握できるようになり、潜在的な侵害のリスクを最小限に抑えられます。特に金融サービスなどの規制の厳しい業界の主要なエンタープライズ企業は、コンプライアンス要件のサポートにおいて、VezaとSnowflakeを信頼しています。このパートナーシップの拡大を通じて、VezaはSnowflakeのフルマネージドAIサービスであるSnowflake Cortex AIを活用し、Veza Access...

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Snowflake Ventures Invests in Veza to Simplify Access Management

13 days ago

Identity security and access governance are critical functions for corporate security teams...

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