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200年〜2005年の間にCalifornia Digital Corporationに在籍し、スーパーコンピューター「Thunder」の開発に携わる。2005年にはペタスケール対応のオープンソースの分散ファイルシステムを提供する Glusterを創業しCTOに。2011年に同社はRed Hatに買収され、2014年にRed Hatを離れた後にMinIOを創業する。自社の事業の傍ら、Treasure DataやHumio、Helpshift、Procurify、Postman、YugaByteなどさまざまなテック企業の投資家・アドバイザーとしても活躍している。 「前職では、分散ファイルシステムに力を入れていました。データの爆発的増加に悩む人たちが多くなっていたのです。オープンソースのおかげで大規模なコンピューターインフラを構築できるようになっていますが、データ領域はそれほどオープンではあり

イスラエル軍の諜報機関「8200部隊」で開発者を務める。 2009年にBen-Gurion University of the Negevで物理とコンピューターサイエンスのダブルメジャーで学び、卒業。2011年にLacoon Mobile Securityを創業し、その後はサイバーセキュリティ業界で投資家として活躍。 2018年にFireblocksを創業し、CEOに就任した。 2017年、Shaulov氏は当時の金融システムが抱える「未来の課題」に気づく。それは、すべての金融資産がデジタル化に向かいつつあるのに、それらを守るセキュリティが欠如していることだった。 「暗号通貨などデジタル資産は、金融システムの将来にとって非常に重要な変革をもたらすものです。将来的に、すべての金融資産がトークン化されるでしょう。つまり、事実上、デジタル化されるということです。そこで大きな問題の1つは、ウォレッ

OracleやSQL Serverからクラウドネイティブな要求に耐えうる環境に移行できるデータベースを提供 Yugabyte オープンソースの分散SQLデータベースである「YugabyteDB」を提供するYugabyte（本社・米カリフォルニア）。PostgreSQL互換でありながら「Amazon Web Services (AWS)」や「Google Cloud Platform (GCP)」などのパブリッククラウドに対応し、スケーラビリティやレジリエンスに優れているため、多くの開発者から注目を集めている。EMCやPivotalの社長を経てYugabyteのCEOに就任したBill Cook氏と、FacebookやNutanixでの経験からYugabyteを創業したCTOのKarthik Ranganathan氏、そして、日本法人の松尾達也氏、市村友寛氏に、事業概要や日本市場への戦略につ

エンジニアから昨今注目を集めているスクリプト言語Julia。高度な計算を可能にし、読み書きもしやすく日本でもファンが多い。主に機械学習に利用され、医療分野などでの応用が期待されている。Juliaの生みの親であり、法人向けにJulia用のクラウドプラットフォームを提供するJulia Computingの創業者でCEOのViral B. Shah氏に話を聞いた。 MIT発最新のプログラミング言語で機械学習を簡単に、高速に ――まず御社の製品について教えてください。 Julia computingでは、他のプログラミング言語・クラウドビジネス・マシンラーニング関連企業とは一線を画す製品戦略を展開しています。 まず、Juliaの設計者として、私たちはJuliaを使うのに最適なクラウドプラットフォームJulia Hubを提供しています。Julia hub.comにアクセスすると、様々なタスクやジョブ

2011年からソフトウェアエンジニアとしてGoogleに勤務。2013年からはTensor Processing Unit（機械学習向け集積回路）のエンジニアとしてチップ設計と実装に携わる。2015年からはGoogleの次世代技術を開発するグループ会社Xに移ったのち、2016年にGroqを創業。2018年からCEOを務める。 Ross氏は、「CPUをプログラムするのは簡単ですが、GPUをプログラムするのは難しいです。しかし、機械学習やAIにはGPUの方が適しています。そこで私たちは、CPUと同じくらい簡単にプログラムでき、かつGPUよりも優れたパフォーマンスを発揮するチップを開発しました」と語る。同社のAI向けチップはTSP（Tensor Streaming Processor）と呼ばれ、競合製品の最大17倍もの速度を誇る。高速な理由についてRoss氏は、レストランの予約に例えて説明した。

ウェアラブルデバイスや、音声認識、顔認識といったIoT技術が身近になる中、全ての開発者が機械学習を容易に使いこなせるプラットフォームを開発しているのがEdge Impulseだ。シリコンバレーに本社を置く同社は、2019年に設立され、これまでに2000万ドルを資金調達している。創業者でCEOのZach Shelby氏に話を聞いた。 機械学習を利用した開発者向けプラットフォーム ――まずEdge Impulseのサービスについて詳しく教えてください。 私たちは開発者向けの機械学習を利用したプラットフォームを提供しており、2年ほど前にエッジコンピューティングの分野に機械学習を持ち込みました。 通常ニューラルネットワーク等を行うのには大きな計算能力が伴いますが、従来のクラウドではそれを行うことは不可能でした。データセンターを使用し計算をするのですが、3〜4年前からこれらの計算を行うデバイスが進化

スタンフォード大学でコンピューターサイエンスを学び、Dmitriy Karpman氏（Hive共同創業者兼CTO）と出会う。2人は2014年にQ&Aベースのコンシューマー向けソーシャルプラットフォームKiwiを創業。自社のAI技術に磨きをかけながらも、エンタープライズの強いニーズをとらえ、2017年にHiveを創業する。 現在は、エンタープライズ向けのAIをAPI形式で提供しているHive。Redditのようなユーザー投稿サービスが利用するコンテンツのモデレーションだけでなく、ブランド調査のためのビデオやオンラインコンテンツでのロゴ検出、OCR、会議のテキスト書き起こしなども提供している。ビジネスモデルは、APIのリクエスト数に応じた課金だ。しかしながら、創業当初からGuo氏はエンタープライズ市場を意識していたわけではなかった。 スタンフォード大学でコンピューターサイエンスを学んでいたGu

1989年にインド工科大学マドラス校でコンピューターサイエンスの学士を取得。1994年に米国ブラウン大学でコンピューターサイエンスの博士号を取得。IT関連企業で勤めたのち、2013年にGoogleに入社。15年間にわたり、開発と広告を担当する。2018年にNeevaを創業。 私は長い間、Googleで検索機能や検索広告業務に携わりました。商業的な検索クエリに限ると、とにかく広告を見せなくてはというプレッシャーを感じることが多くなりました。そしてオーガニックのクエリに限るとGoogleが常に独占していました。 Google検索の広告を使ったビジネスモデルでは、常に利害の対立が発生します。ユーザー視点では広告を表示しない、お客様のデータを常に保護することが求められますが、広告のビジネスモデルでは、それが難しいのです。 そこで、私はユーザーに寄り添った、データ保護や広告の非表示に焦点を置いた検索

クラウド管理のオープンソースソフトウェアでインフラ構築を楽に―1億ドル調達のAiven、日本展開も計画 PostgreSQL、Kafka、M3などのオープンソースデータ技術は、革新性や利便性があるものの、インフラの構築・運用面に課題がある。これをクラウド上に展開して利用しやすくするサービスを展開するのがフィンランド発のAiven。2015年の設立以降、着実に成長し、2021年3月にはシリーズCで1億ドルを調達した。そのキャリアの多くをソフトウェア開発やオープンソースコミュニティに費やしてきた創業者でCEOのOskari Saarenmaa氏に話を聞いた。 オープンソースの配備・運用を、クラウド上で簡単にしたい ――まずAivenを起業するまでの経緯をお聞かせください。 私はソフトウェア開発者で、ほぼすべてのキャリアにおいて、あらゆる種類のソフトウェア・インフラストラクチャのテーマに取り組ん

Treasure Dataは、2011年に芳川裕誠氏、太田一樹氏、古橋貞之氏の3名がシリコンバレーで創業したビッグデータ分析企業。2018年8月、ソフトバンクグループ傘下のコンピュータチップ設計企業ARMが、約6億ドル（約660億円）で同社を買収したニュースは記憶に新しい。Treasure Dataの元CTOで現取締役の太田一樹氏に、学生時代から創業までの経緯や、グローバルスタートアップとして成長するプロセス、ARMとのM&Aの裏側などについて聞いた。（前編：日本人CTOがシリコンバレーで25歳で起業し、660億円で買収されるまでの道のり） ※インタビューシリーズ「シリコンバレーから日本を考える」では、櫛田健児氏（スタンフォード大学ジャパン・プログラム リサーチスカラー）がシリコンバレーの企業・スペシャリストにインタビューし、日本の未来・可能性について掘り下げます。 ＜目次＞ ・一番大きな

大学時代に日本屈指の技術系スタートアップCTOを経験。25歳で日本から飛び出して、シリコンバレーで起業した ――まず太田さんがシリコンバレーで起業するまでの経緯を聞かせてください。 高校生の時に初めて携帯電話を買ってもらいました。その携帯がiアプリといって、Javaのプログラムが動作する端末でした。そこで近くの書店でプログラミングの本を買って、簡単なシューティングゲームを作りました。 すると、それが40万件以上ダウンロードされたんです。塾の帰りなど、隣にいる人が自分の作ったゲームをプレイしているのを見て驚きました。それが最初のコンピュータ、インターネットの原体験で、そこからプログラミングにのめり込んでいきました。 太田 一樹（Treasure Data 共同創業者 取締役） 1985年生まれ。東京大学大学院情報理工学研究科修士課程修了。学部課程在学中の2006年、自然言語処理と検索エンジン

CodeSignalは、スキルベースで評価を行うエンジニア採用プラットフォームを開発・提供している。リモート採用の需要が拡大する中、2020年は売上が4倍に成長し、同年12月のシリーズBラウンドで2500万ドルを調達し、事業展開を加速させている。「優秀な人材の発掘とチャンスの提供」を第一のミッションとする同社のCEO & Co-FounderであるTigran Sloyan氏に話を聞いた。 能力・スキルのあるエンジニアが見落とされている ――まずCodeSignal設立の経緯を教えてもらえますか？ 私は、マサチューセッツ工科大学で数学とコンピューターサイエンス、そして経済学も学び、卒業後はGoogleやOracleなどの大企業で働きました。当社の共同創設者の1人は、私よりも優秀なエンジニアですが、有名大学の出身者ではありません。そのため、彼がエンジニアとして就職先を探してキャリアを築くのは

25社の創業者たちに質問してわかった3つのこと 質問：プロダクトがうまくユーザーにハマっているかどのように判断しますか？プロダクトマーケットフィット（PMF）を見つけた時はどういう感覚ですか？ 「PMFに突入した時、初めてユーザーからの「引き」を感じました」 「高速で走る車や離陸する飛行機に乗っている時に、座席の後ろに押し付けられるような感覚」 「クチコミが制御不能なくらい広がっていきました」 「なぜ私たちからお金を取らないのか？（喜んで払うのに）」 「うん、PMFを見逃すことなんてありえない（それくらい、明確な転機だよ）」 これらは、成功したスタートアップの創業者たちに、PMFの瞬間について尋ねた時に返ってきた言葉です。しかし、本当にいつもこんな感覚なのでしょうか？私はそれを知りたいと思い、リサーチをすることにしました。 この数ヶ月間、私にとってリーチできる範囲で、最も象徴的な企業25社

Hugging Faceは、自然言語処理で最も難しいとされる対話に注目して生まれた、文章からの情報摘出を強みとするオープンソースのプラットフォームだ。創業したClément Delangue氏に話を聞いた。 自然言語処理は機械学習で最大の分野 ―どのような経緯で創業されたのでしょうか。 私はテック業界で10年のキャリアですが、自然言語処理に強く惹かれてきました。私のバックグラウンドはコンピュータービジョンですが、自然言語処理は機械学習で最もインパクトの大きい分野であると確信してきました。そこで、Co-founderのJulien Chaumondとともに、対話型のAIを開発する目的で創業しました。 対話型AIは、自然言語処理の最高の形だと考えています。対話はおそらく自然言語処理の中で最も難しいタスクです。多数の異なるタスクをうまく処理するのに長けている必要があるからです。適切な会話をするに

クレタ工科大学(ギリシャ)にてElectronicsを学び、1991年にAmerican University of AthensにてComputer Scienceの学士取得。1999年までギリシャにてソフトウェアや、Webアプリケーション開発などに携わる。2002年にMiddlesex大学(英国)にてTelematicsの修士号を取得し、FireHOLを設立。同時期にギリシャ大手固定電話サービス・プロバイダーなどで上級管理職を務め、2018年にNetdataを設立。 データサイエンスの専門知識なしで簡単に使えるシンプルなモニタリングツール ―他のモニタリングツールとの違いを聞かせていただけますか。 Netdataは、他のモニタリングツールと比べ、10倍の頻度で、約20から30倍メトリックを収集します。 また、200から300倍の作業を実行しながら、より高速で、結果を即時に提供するので、

TuringはAIを使い、世界中にいるソフトウェアエンジニアの中から、トップクラスの優秀な人材を選抜し、それぞれに最適な企業とマッチングするサービスを提供することで、優秀なエンジニアの人材不足問題を解決している。同社が取り扱う求人は、長期雇用のフルタイム職で完全リモートワークが基本だ。今回は創業者でCTOのVijay Krishnan氏に話を聞いた。 シリコンバレーのエンジニア不足を解消 ――まずはTuring設立の経緯を教えてもらえますか？ インドで大学を卒業してから、スタンフォード大学の大学院に進みました。卒業後はYahoo!に就職し、Turingを設立するまでに、3社起業しています。 機械学習との関わりはかなり長く、約18年前から携わっています。最初は研究者として、その後は法人向けに機械学習を活用したサービスを提供してきました。

Linearは、Asana以上の機能とJira以上の使いやすさとレスポンスの良さを実現する、タスク管理ソフトウェアを開発している。現在はクローズドベータテストを行っており、2021年に正式版のリリースを目指す。今回はCo-founderのTuomas Artman氏に話を聞いた。 ウィークリーユーザー2000人、参加企業700社のクローズドベータ運用中 ――まずはLinearについて教えてもらえますか。 Linearは、AsanaやTrelloなどの、タスクをチームメンバーに割り当て、その進捗状況を管理するためのツールと、Jiraのような、ソフトウェア開発プロジェクトの中期計画、追跡、管理を実行できる多機能ツールの中間的な存在となることを目指しています。 小規模なエンジニアチームをターゲットに開発を始め、現在はクローズドベータテストを行っています。ベータテストには、約700社が参加しており

2004年から2016年までイスラエル軍に所属。2014年にInterdisciplinary Center Herzliyaにて法学・経済学の学士を取得。2016年からイスラエルの民間サイバーセキュリティ企業にてVP Technologyを務めた後、2017年にMedigateを設立し、CEOに就任。 兵役期間を終え、民間に戻った時に、医療分野のサイバーセキュリティが手薄なことに気づきました。人々の健康に関わる医療は非常に重要な領域ですが、医療機器はサイバー攻撃に対して無防備でした。このことに気づいてすぐに、イスラエルの病院で打ち合わせを行い、IoT化された医療機器のセキュリティソリューションを提供する会社を作ったのです。 Image: Medigate　Medigateの3人の創業者。中央がCEOのJonathan Langer氏。 ――イスラエルで創業した後に、米国に拠点を移したので

コロナ禍でもオープンイノベーションは活用されている ――「オープンイノベーション」が生まれた2003年当時と、現在では経営環境は大きく変化しています。オープンイノベーションの概念は、当時と現在で何か違いはありますか？ 現代のオープンイノベーションは、20年前のケーススタディーをもとに語ることはできません。私自身、環境適応できない「恐竜」にならないよう、今も年に1本はケーススタディを行うようにしています。 私がオープンイノベーションを提唱した当時も多くの先進技術がありました。しかし、当時はスマートフォンもありませんでしたし、今のように、オールウェイズ・オン（Always-on）の文化もありませんでした。ディープセンサーネットワーク、インダストリー4.0やデジタルツインは最近の新技術です。 しかしだからといって、オープンイノベーションが時代遅れになったわけではありません。イノベーションが新しい