Context.ai は、製品分析の感度と LLM を統合したいと考えています

昨年末に ChatGPT がリリースされて以来、顧客がより自然な方法で製品やサービスを操作できるようにする生成 AI ツールを開発している企業を目にしてきました。 しかし多くの場合、これらのベンダーは、基礎となる大規模な言語モデルのパフォーマンスがどの程度優れているか、あるいはその答えがどれほど優れているかを知りません。

Context.ai は、企業がユーザーが LLM とどのようにやり取りしているかをよりよく理解できるように、今年初めに開始されました。 本日、同社はこのアイデアを完全に発展させるための 350 万ドルのシード投資を発表しました。

CEO のヘンリー スコット グリーンと共同創設者 CTO のアレックス ギャンブルは、Google で数年間ソフトウェア エンジニアとして製品とギャンブルに取り組みました。 彼らは共に、これらのモデルがどの程度適切に動作しているかを測定するサービスの必要性を認識していましたが、役立つツールはほとんどありませんでした。

「私たちは LLM を構築している何百人もの開発者と話をしましたが、彼らは実に一貫した一連の問題を抱えています。 これらの問題は、人々が自分のモデルをどのように使用しているかを理解していないこと、また自分のモデルがどのように実行されているかを理解していないことです。 私がいつも聞くフレーズは、『私のモデルはブラックボックスだ』ということです」と Scott-Green 氏は TechCrunch に語った。

多くの点で、これは Amplitude や Mixpanel などの製品分析ツールと似ており、ユーザーがクリックする場所やページに滞在する時間など、ユーザーが製品インターフェイスをどのように操作しているかを測定します。 ただし、Context の場合は、LLM によって生成されたデータを詳しく調べて、ユーザーが顧客の質問に答えるのに役立つ本当に有用なコンテンツを生成しているかどうかを判断します。 最終的な目標は、より効果的なモデルを構築することです。

その仕組みは、顧客が API を介してチャットのトランスクリプトを Context と共有することです。 次に、自然言語処理 (NLP) を使用して情報を分析します。 ソフトウェアはトピックに基づいて会話をグループ化してタグ付けし、各会話を分析して利用可能なシグナルから顧客が応答に満足したかどうかを判断します。

Context.ai は、チャットの記録からテキストを分析した後、次のような分析を提供します。画像クレジット:コンテキスト.ai

「[LLM の台頭により] 大きな変化が起きており、今後数年間で膨大な数のチャット エクスペリエンスが構築されると考えています。 そして、ユーザーがグラフィカル ユーザー インターフェイスではなくテキストを介して操作するテキスト インターフェイスが大量に存在する新しい世界では、別のツール セットが必要です。」と彼は言いました。

彼らは最初のプロトタイプを構築することから始め、それを初期の顧客や設計パートナーと共有し、それ以来製品の改善と洗練を繰り返してきました。 Scott-Green 氏は、これは進行中のプロセスであるが、多くの関心を集めており、お金を払ってくれる顧客もいると述べています。

セキュリティとプライバシーを懸念する人にとって、Context は取り込み時に PII を削除することは注目に値します。 Scott-Green氏によると、コンテンツはモデル構築やマーケティング目的には使用されず、コンテンツの保持期間は180日以内で、その後は削除されるという。

現在の会社は従業員 6 名と小規模ですが、彼は組織が成長する将来を見据えており、多様性のある会社の構築を考えるのに早すぎるということはないと信じています。

「代表的で多様で包括的なチームを構築するという点では、スタートアップ エコシステムだけでなくテクノロジー エコシステム全体が抱えている課題であることは明らかです。 それは私たち二人とも強く信じていることであり、さらに重要なことは、私たち二人もそれに基づいて行動しており、（従業員ベースの）包括的な代表的な多様性を確保するために真剣に努力していることだと思います。」と彼は述べた。

本日の投資は、GV (Google のベンチャー部門) と Theory Ventures が共同主導しました。