What we do
ビッグデータから集結型インテリジェンスの時代へ
Internet of Intelligenceの実現に向けて
TieSet Inc.（タイセット）はシリコンバレーに研究開発の拠点を置き、世界のトップ大学や研究所を中心に開発された分散連合学習や転移学習、深層強化学習などの世界最先端の科学技術をさらに発展させ、真に人々の現実社会生活に価値をもたらす最高品質プロダクトの開発、世界市場への普及を目指します。
これまで世の中には、パソコンやデバイスなどの端末（エッジ）からデータをクラウドへ送信し、そこで人工知能が学習・推論を行った結果を端末へ送り返す「クラウドAI」や、学習済みの人工知能を端末に導入しておくことで推論をリアルタイムに行える「エッジAI」が存在してきました。しかし、プライバシーの保護という課題が重要性を帯びてきており、世界中で関連法案が整備されつつある今日、端末からクラウドへ生のデータを送信するクラウドAIやエッジAIへ依存し続けることは、企業にとって大きなリスクを伴います。更に、クラウドの膨大な運用コストもビジネス上の大きな課題となっています。
そこで昨今注目されているのが、推論のみでなく学習も端末で行えるような環境の構築です。学習から推論までを端末で完結させることにより、データが端末の外に送信される必要性がなくなるため、プライバシーの問題に対する有効な解決法と言えるでしょう。また結果としてクラウドの運用コストも削減することができます。ところが、人工知能の学習が各端末において行われるということは、その結果の善し悪しは、各端末が採取するデータの質や量に大きく依存することになります。折角プライバシーやコストの問題が解決できても、肝心の学習結果が劣化してしまうのでは、本末転倒と言わなければなりません。
そこでTieSetは、2020年4月の創業以来、昨今広く知られるようになってきた「連合学習」のプラットフォームであるSTADLE（Scalable Traceable Adaptive Distributed LEarning）を開発しています。添付画像に示されているとおり、この連合学習のフレームワークにおいては、端末での学習結果（パラメータ）がクラウド上で統合され、再び端末に送信されます。この設計により、各々の端末の収集するデータに偏りがあったとしても、連合学習の結果として、汎用的な人工知能を各端末に搭載させることが可能となります。更にSTADLEの諸機能を活用することで、端末の連合グループを複数に分散させ、各グループの特性に応じたAIモデルをそれぞれに醸成していくこともできます。このように、TieSetの開発しているSTADLEは、プライバシーやクラウドコストに関する課題をクリアしながらより高度な人工知能の運用を可能にするプラットフォームであり、ビジネスや日常生活を大きく改善する役目を担うべく、日々進化し続けています。
Why we do
昨今、人工知能の普及は非常に目覚ましいですが、実際の運用に耐えうるAIモデルはそのごく一部であるのが現状です。例えば、2018年に発表されたGartner社の推定では、2022年までに運用されるAIモデルの内、正しく推論できるのは全体の15%に過ぎないと予測されています。多くのエンジニアが膨大な時間や労力を費やして築き上げたAIの大部分が失敗作となること自体が悲劇的ですが、これは同時に莫大な資本の浪費を意味しています。TieSet Inc.のミッションは、人々の努力と投資の結晶である人工知能が、期待される力を発揮できる環境を構築することで、社会の発展に寄与することにあります。
How we do
TieSet Inc.は、北米、日本、アジアの様々な地域に暮らすメンバーが、リモートで繋がりながらチームワークを発揮しているスタートアップです。日頃、各メンバーは自分の役割を果たしつつ、毎週金曜に行われる全体ミーティングや、必要に応じた個別ミーティングで進捗状況をシェアし、課題を認識した上で仕事に邁進しています。東京にはオフィスがありますが、要望があれば完全なテレワークも可能です。労働時間も常識の範囲内に収まっており、私生活に支障をきたすことは一切ありません。完全週休二日制であり、祝日も全て休日となっています。メンバーの大半が国外に住んでおりコミュニケーションの多くは英語であるため、必須ではありませんが、高い英語力があるとより楽しく働けるでしょう。
