TechCrunchが独占的に把握したところによると、Metaで8年間AI開発に携わってきたRohit Patelが同社を退社する。Meta Superintelligence Labsの元ディレクターである彼は、起業した。 NdocMicrosoft OfficeスイートやGoogle Workspaceに代わるAIネイティブの代替製品として彼が売り込んでいるスタートアップ企業だ。
Patel氏は、グローバル公共政策担当最高責任者の退職に続く、Metaからの少数の著名な退職者の最新の一人です。 ジョエル・カプラン, AI研究者のAndrew Tulloch、およびAI-for-Work製品責任者 Emily Dalton Smith.
Patel氏は、Ndocを既存のワークフローに重ねる単なるもう一つのAIツール以上のものとして設計しました。その目標は、Excel、Word、PowerPoint、Tableau、Replit、そして「ChatGPTへのコピーペースト」など複数のツールにまたがる断片的な働き方を、Ndocに登録していなくてもすべての同僚がアクセスできる一つの統合ワークスペースに置き換えることです。
Ndocは3つのコンポーネントを1つのレイアウトにまとめます。Stageタブには、スライドデッキ、ダッシュボード、シミュレーション、ミニアプリなど、主要な調査結果のプレゼンテーションを配置します。Narrativeタブには、分析、番号付き引用、生成された図表、そして一般的に数字の背後にある「なぜ」を載せます。Modelタブには、基盤となるデータセットとPythonスクリプトを格納します。
その設計にはPatelの経歴が反映されている。Meta在籍中、Patelは強化学習——AIエージェントが試行錯誤を通じて意思決定を学び、報酬を最大化する機械学習の一種——と、AIの出力が信頼できるかどうかの評価に注力していた。AIが企業の意思決定に使われるスプレッドシートやスライド資料を作るのであれば、その仕事を検証できる手段が必要だとPatelは考えている。例えば、ユーザーはドキュメントの作成に使われたPythonスクリプトを確認できる。
「Pythonをまったく知らなくても、AIチャットに『ねえ、このスクリプトは何をしているの?どの行に私の数式があるの?』と説明を求めることができます。そしてその数式を検証できるのです」とPatel氏は言う。「ここにはカーテンの後ろに隠されたものは何もありません。」
実用面では、ユーザーはデータセットをアップロードし、Ndocに分析を実行し、その調査結果についての解説文を書かせることができます。また、対象読者、トーン、メモリなど、文書固有のコンテキストを追加することもできます。パテル氏は「それはあなた個人、その特定の文書、あなたのチーム、そしてあなたの会社にわたってメモリを維持します」と述べました。
Patel氏はまた、Ndocがオープンソースモデルを組み合わせて構築およびファインチューニングされているとも述べています。このプラットフォームはゼロから開発されたため、最先端AIモデルを基盤とする代替製品に比べて運用コストが considerably 少なくて済む、と同氏は言います。
「それこそ人々が喜ぶと思っていましたが、そんなことは気にされていなかったんです」と彼は初期のトライアルユーザーについて語った。「人々が喜んでいるのは、エンドツーエンドのすべてを一か所で見られることを気に入っているということなんです。」
Patel氏のより大きな野望は、ファイルそのものを再発明することです。文書は単一の「.ndoc.html」ファイルとして書き出せば、どのブラウザでも開くことができると同氏は述べており、このフォーマットはオープンソース化する予定だといいます。そうすることで、他の開発者もこのフォーマットに対応したアプリを構築でき、長年多くの人がMicrosoftやGoogleにロックインされてきたのと同じようにNdocに縛られることがなくなります。
このプロジェクトをオープンソース化したいという思いが、彼がMetaを退社して独立を決意した理由の一つだった。Metaのような大企業では、オープンソースのフォーマットについて全員の合意を得るには、必然的に「フォーマットがどうあるべきかについての数百人の人々や意見」の関与が必要になるだろう。
パテルは素早く動きたかった。「人間は人間のペートでしか動けませんが、それに対して…私はAIにできることのペースで動くことができます」
エンタープライズの仕事が行われるプラットフォームになろうとすることは、3人のチームで資金調達ゼロの創業者にとって大きな賭けです。特に、他のAI研究所が同じ領域を獲得しようとしている場合はなおさらです。
OpenAI, Anthropic, Meta, SpaceXAI、そして Google 企業向けAIツールをすべて発表しており、ユーザーはGoogle Workspace、Microsoft 365などの業務アプリに接続でき、AIモデルがそれらのツール内で直接動作するようになっています。そして先月、 OpenAIがSpaceを開始した。 ChatGPT 内の共有ワークスペースであり、これらの既存ツールのより直接的な競合相手となるものです。
Patelは、Spaceが脅威になり得ることを認めているが、研究施設の多くは根本的に見当違いの考えを持っていると述べている。
「企業は基本的にスプレッドシートにAIをくっつけて、セルを自動で埋めてくれるようにしているだけなんです」と彼は言った。「これには正直うんざりさせられます。これはまるで、電気を発見したばかりなのに、その最良の活用法として、畑を耕す私の牛にライトを付けるようなものです。違う。トラクターを使え。」
それでもなお、AIラボが自社モデルを人々がすでに作業している場へ届けようとしてきたのには理由がある。習慣を変え、ワークフロー全体を置き換えるのは難しいのだ。Patelはそのことを理解していると言い、だからこそ、顧客がすでに使っているツールから既存データをインポートできるようにコネクタを構築したのだという。
「私の基準は、自分が愛して使えるようにならないものはリリースしない、ということでした」と彼は言った。「私が行うすべてのことには、最適化されたAIワークフローがあります。このツールを使い始めても、結局自分のワークフローに戻ってしまうなら、十分な良いツールを作れていないということです……その基準を満たせなかったツールの墓場を私は持っています。」
Patelは、資金調達に乗り出す前に顧客の支持を得ることにも、同様の基準を設けている。「製品を人々が愛しているという何らかの証拠が得られるまで、お金を受け取りたくなかった」と彼は言った。
火曜日時点で、Ndocはエンタープライズパイロットを実施中であり、ウェイトリストに登録した限られた数の顧客にアルファ版を公開している。サインアップは無料だが、顧客は利用量とトークンに対して支払うことになる。彼は今後数週間のうちにベータ版をリリースし、来年にフルローンチすることを計画している。
Patelにとっては、最初から完璧な製品を持つことよりも、可能な限り速く動くことの方が重要なのだ。
「実行は極めて安上がりです……だから、最適でないプランでとにかく実行して、心配事は後回しにしましょう」と彼は言った。「最高のプランを作り上げる頃には、実行は誰か他の人の手に終わっているものです。」