人工知能 (AI) などの新興技術は、今後 10 年間でますます注目を集めるようになると思われます。その結果、企業は職場で人々が直面する単純作業を軽減する統合システムへと移行しています。 開発者でありエンジニアリングの専門家でもある彼は、大規模企業とスタートアップ企業の両方でソリューションの構築にキャリアを費やしてきました。DoorDash と Fulcrum Tech での経験を活かし、MVP から完全に展開されたエージェント ソリューションまで自動化を拡張する際の実際的な課題と機会について強調しています。 アパリメヤ・タネジャ 技術専門家アパリメヤ・タネジャのご紹介 アパリメヤは高校時代、STEM 分野で将来有望な才能を発揮し、エンジニアの道を志しました。デューク大学を早期卒業した後、アパリメヤは正式にエンジニアとしてのキャリアをスタートしました。学業を終えて間もなく、彼は検索エクスペリエンス チームの一員として DoorDash の新しい垂直組織に加わりました。  Aparimeya 氏はこのチームで 1 年間過ごした後、新しい垂直分野の機械学習 (ML) チームに異動し、そこで技術スキルを磨き、自動化プロジェクトに 6 か月以上貢献した後、新しい垂直分野のカタログ チームに異動してさらに 6 か月を過ごしました。 大規模な組織で経験を積んだ後、彼はソフトウェア開発や金融サービスなどの業界向けの採用ソリューションに重点を置いたスタートアップ企業である Paraform に入社しました。 その後彼は 創業エンジニアとしてアパリメヤ氏を招き、自動化の専門知識を保険業界に応用しました。Fulcrum は、証券会社が人員を増やさずにアカウントを拡大できる安全な AI 製品を提供しています。アパリメヤ氏が自動化ソリューションを優先したことで、このテクノロジー企業の継続的な成長が支えられています。 支点  LLM による自動化のための MVP の構築 DoorDash 在籍中、Aparimeya 氏は BPO にアウトソーシングされたタスクの自動化のための MVP 開発を主導しました。彼の貢献により、同社の ML および自動化チームと協力する機会が生まれました。彼は、多くの組織が通常数百万ドルを費やしている手動のアウトソーシング作業を自動化するための LLM の可能性を見出しました。DoorDash により、彼は LLM を活用したプロジェクトに携わり、さまざまなビジネス プロセスを合理化できました。 アパリメヤはドアダッシュで自動化を提案した最初の開発者であり、 彼は、LLM を活用して、同じ志を持つ専門家のチームと協力し、会社の製品知識を構築しました。   注目すべき言及 彼の仕事には、パーソナライゼーション、選択、フルフィルメントを改善する製品知識システムの構築が含まれていました。不完全なデータや推論的推論などの課題に対処することで、Aparimeya は DoorDash の業務の最適化に貢献しました。  Aparimeya 氏はこれらのプロジェクトの多くで重要な役割を果たしましたが、DoorDash のような大規模な組織で MVP を前進させる上で多くの課題を経験しました。同社の自動化ソリューションの構築を推進し、いくつかの MVP に取り組んだ後、通常のプロジェクトに戻る必要がありました。 大規模組織の制約により、これらのプロジェクトを最後までやり遂げることは不可能でした。この経験から、アパリメヤ氏は初期段階のスタートアップ企業で働きたいと考えるようになり、Fulcrum Tech に転向し、同社の技術スタッフとともにプロジェクトを指揮しています。  Fulcrum では、データの処理、モデルのトレーニング、スケーラビリティなどの問題が浮上し始めました。これらの問題は、Aparimeya のような専門家にとっても複雑で技術的に難しい場合が多くありました。このようなハードルにもかかわらず、彼はブローカーを悩ませる手動プロセスの自動化に精力的に取り組み、コストを削減しながらプロセスの適応性を高め、タスクにかかる時間を数時間から数分に短縮しました。 スケーラブルな自動化ソリューションを構築するためのベストプラクティス Aparimeya 氏は DoorDash と Fulcrum で、自動化ソリューションを通じてビジネス プロセスを強化してきました。MVP から実際のアプリケーションに拡張することで、仲介業者はコストのバランスを取り、効率を高め、ユーザーの採用を促進し、最終的にワークフローを合理化できると彼は指摘しています。  Aparimeya 氏は自身の経験から、スケーラブルな自動化ソリューションを構築するための戦略的アプローチを提唱しています。同氏にとって重要なベスト プラクティスは次のとおりです。 コストと提供される価値のバランス Aparimeya の経験では、自動化ソリューションは通常、最終顧客に対する成果/出力ごとに価格設定されるため、自動化を実行するための運用コストが単位あたりの経済性を損なわないことを確認することが重要です。 顧客に提供される価値は、自動化がない場合とソリューションがある場合で同じ成果を達成するために顧客が要する時間、品質、費用の差です。したがって、AI 製品を構築するときは、自分自身と顧客にとってどのように価値を生み出しているかを常に明確に把握しておく必要があります。 大規模な非構造化データの保存 Aparimeya 氏は、データ ストレージについて考える際に解決すべき重要なオブジェクトは次のとおりであると強調しています。 冗長性と拡張性をサポートするインフラストラクチャを備えた堅牢なデータ ストレージ システム。これにより、企業は情報に安全にアクセスし、情報を保護および回復できます。エンタープライズ グレードの SQL サービスは、開始するのに最適なソリューションです。 強化されたナレッジ グラフにより、機能とワークフローを構築できます。これは、ソリューションを構築するドメインによって異なり、ユーザーが現在手動でワークフローを実行する方法を深く理解する必要があります。一般的に、すべてのデータをストレージ オブジェクトまたは JSON BLOB としてダンプするのではなく、重要なデータ ポイントを抽出して、インデックスを付けやすい方法で保存する方が常に便利です。 ユーザーの採用状況の評価 Aparimeya 氏は、仕事を通じて、自動化プロセスを成功させるには、ユーザーの採用がもう 1 つの重要な要素であることを認識していました。トレーニング プログラムなどの取り組みは、アップグレードされたプロセスを自信を持って操作する能力をユーザーに身につけさせるのに不可欠であり、自動化ソリューションの機能をさらに促進することができます。企業は、フィードバックを収集し、それに応じてユーザー インターフェイスをカスタマイズしながら、サードパーティ アプリケーションを統合することで、ユーザーの採用のバランスを取ることができます。Fulcrum の場合、Aparimeya 氏と彼のチームは、顧客の AMS (代理店管理システム) と直接統合します。 ユーザー エンゲージメントを定量的に評価するもう 1 つの効果的な方法は、ユーザー セッションを記録するアプリケーションを介したテレメトリを使用することです。また、使用状況の統計を生成して、より多くの機能をリリースするにつれて時間の経過に伴う使用状況の傾向を観察することもできます。 速度を維持する 自動化システムは作業プロセスを効率化できますが、過負荷になりやすく、可視性がないためエンドユーザーからは遅く見える場合があります。したがって、エンドツーエンドの自動化では、できるだけ多くのタスクを並列化し、長時間実行されるジョブを処理するために堅牢なキューを使用することが重要です。また、重複作業を減らし、より多くのリソースをプロビジョニングすることで、速度を向上させることもできます。  Aparimeya は、システムのボトルネックが 1 つの重要なポイントに発生しないように、またリソースがアイドル状態になったり常に過負荷になったりしないようにアプリケーション アーキテクチャを設計することを信条としています。 観察と最適化 自動化システムでは、すべてのプロセスが期待どおりに動作していることを確認するために、継続的な監視が必要です。自動化されたワークフローを監視することで、企業はプロセス全体のボトルネックとなっているコンポーネントを簡単に特定できるほか、さまざまなマイクロサービスの健全性をいつでも把握できます。企業がシステムのパフォーマンスを定期的に監視すると、長期的な自動化プロセスを最適化する方法を開発できます。  Aparimeya 氏は、この種の監視をユーザーが見る最終出力にまで拡張して、ユーザー エクスペリエンスを常に改善する必要があることを提唱しています。 製品フィードバックループ 機能や自動化をリリースすることは、優れたソリューション プラットフォームが行うべきことの半分にすぎません。新しい機能やワークフローがリリースされるたびに、内部テストとは別に、まずは特定のユーザーに展開する必要があります。次に、このパイロット グループから詳細なフィードバックを収集し、それに基づいて将来のイテレーションを改善する必要があります。製品ロードマップを維持することは重要ですが、最も重要な作業を決定する際には、常にユーザーからのフィードバックを考慮する必要があります。 自動化分野に参入するエンジニアへのアパリメヤ・タネジャのアドバイス Aparimeya Taneja 氏は、自動化テクノロジーの世界に足を踏み入れるエンジニア志望者に対し、コンピューティングやエンジニアリングの強固な基礎を築くことを奨励しています。彼は、プログラミングとソフトウェア開発のスキルが成功を大きく高めることを強調しています。自動化する対象の領域に精通していることも不可欠です。その知識があれば、単なるチャットボットよりもはるかに価値の高い、高度な技術を備えたソリューションを提供することができます。 自動化ソリューションを作成する際、エンジニアは技術的なスキルに加えて、ユーザー インターフェイス (UI) とユーザー エクスペリエンス (UX) の設計を優先する必要があります。アクセシビリティと使いやすさを確保することで、これらのツールの有効性と採用率を向上させることができます。Aparimeya 氏は、自動化システムの実装においてその可能性を最大限に引き出すために創造的思考が重要であることも強調しています。 将来を見据えて、Aparimeya Taneja 氏は、自動化がビジネス プロセスにシームレスに統合され、人間の労働者の反復作業が削減される未来を思い描いています。彼は専門知識を共有することで、将来的には自動化が業界全体で標準的な慣行になることを望んでいます。

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このオーディオは、ストーリーの元の言語で制作されています。

効果的なビルディングオートメーション: LLM を取得した MVP からの教訓 (Aparimeya Taneja 著)

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